Python高级教程：数据转换与计算并行进行

本篇文章主要介绍了如何在Python 3.0环境中高效地进行数据处理和计算，特别是针对那些需要先转换或过滤数据再应用聚集函数的情况。"转换并同时计算数据"这一部分是文章的核心知识点，它演示了如何利用生成器表达式（generator expression）来简化数据处理流程。生成器表达式允许你在一行代码中完成数据转换和计算，例如计算一个列表中所有元素的平方和： ```python nums = [1, 2, 3, 4, 5] s = sum(x * x for x in nums) ``` 这种简洁的语法避免了显式创建中间列表，节省了内存空间，特别适合大数据集。文章提到的例子还包括检查目录中是否存在.py文件，这展示了生成器表达式在实际问题中的应用场景。 此外，文章还涉及了Python高级教程中的其他主题，如数据结构（如列表、字典和优先级队列）、字符串处理（如分割、匹配和格式化）、以及数字和日期时间的操作，包括但不限于字符串规范化、正则表达式、数字格式化、浮点数运算等。这些内容都是为了让读者深入理解Python语言的高级特性，尤其是在处理复杂数据和文本时的高效技巧。 本文档为Python开发者提供了一个实用的工具箱，帮助他们在处理数据时既能完成转换又能进行计算，同时涵盖了Python 3.0中的多种高级功能，适合有一定基础的Python用户进一步提升编程技能。