Python难点重点学习笔记_python难点,python的重点和难点 - CSDN文库

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一、Python 基础

List

Python 内置的一种数据类型是列表：list。list 是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

tuple

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple 和 list 非常类似，但是 tuple 一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的

名字：

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

dict

Python 内置了字典：dict 的支持，dict 全称 dictionary，在其他语言中也称为 map，使用键-值（key-value）存

储，具有极快的查找速度。

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}

和 list 比较，dict 有以下几个特点：查找和插入的速度极快，不会随着 key 的增加而变慢；需要占用大量的内存，内存

浪费多。

而 list 相反：查找和插入的时间随着元素的增加而增加；占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict 是用空间来换取时间的一种方法。

set

set 和 dict 类似，也是一组 key 的集合，但不存储 value。由于 key 不能重复，所以，在 set 中，没有重复的 key。

>>> s = set([1, 2, 3])

set 和 dict 的唯一区别仅在于没有存储对应的 value，但是，set 的原理和 dict 一样，所以，同样不可以放入可变对

象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证 set 内部“不会有重复元素”。试试把 list 放入 set，看看是

否会报错。

二、高级特性

 切片

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python 提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

通常一个切片操作要提供三个参数 [start_index: stop_index: step]

start_index 是切片的起始位置

4

>>> g

<generator object fib at 0x1022ef948>

列表生成式和列表生成器区别：

 列表生成式：会将所有的结果全部计算出来，把结果存放到内存中，如果列表中数据比较多，会占用过多的内存空间。

 列表生成器：会创建一个列表生成器对象，不会一次性的把所有结果都计算出来，如果需要序号获取数据，可以使用

next（）函数来获取，但要注意，一旦 next()函数获取不到数据，会导致出现 StopIteration 异常错误，可以使

用 for 循环遍历生成器对象，获取所有数据视情况而定，如果数据量比较大，推荐使用生成器；（生成器中的元素是

按照指定的算法推算出来的，只有调用时才生成相应的数据。这样就不必一次性地把所有数据都生成，从而节省了大

量的内存空间，这使得其生成的元素个数几乎是没有限制的，并且操作的返回时间也是非常快速的（仅仅是创建一个

变量而已））。

 迭代器

一、什么是迭代器

迭代，顾名思义就是重复做一些事很多次（就现在循环中做的那样）。迭代器是实现了__next__()方法的对象（这个方法

在调用时不需要任何参数），它是访问可迭代序列的一种方式，通常其从序列的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被

访问才结束。 [注意]：迭代器只能前进不能后退

[迭代器的优点]:

使用迭代器不要求事先准备好整个迭代过程中的所有元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之

后元素可以不存在或者被销毁。因此迭代器适合遍历一些数量巨大甚至无限的序列。

二、创建迭代器

A、使用内建的工厂函数 iter(iterable)可以将可迭代序列转换为迭代器

1 a=[1,2,3,4]

2 b=(1,2,3)

3 str='Tomwenxing'

4 (iter(a))

5 (iter(b))

6 (iter(str))

B、自定义迭代器

Python 中迭代器的本质上每次调用__next__()方法都返回下一个元素或抛出 StopIteration 的容器对象

由于 Python 中没有“迭代器”这个类，因此具有以下两个特性的类都可以称为“迭代器”类：

1、有__next__()方法，返回容器的下一个元素或抛出 StopIteration 异常

2、有__iter__()方法，返回迭代器本身

#斐波那契数列

class Fabs():

def __init__(self,max):

self.max=max

self.n,self.a,self.b=0,0,1

def __iter__(self):#定义__iter__方法

return self

def __next__(self):#定义__next__方法

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