python常用函數(shù)

1、complex()

創(chuàng)新互聯(lián)，專注為中小企業(yè)提供官網(wǎng)建設(shè)、營銷型網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)站開發(fā)、展示型成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計等服務(wù)，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站體現(xiàn)價值、有效益。幫助企業(yè)快速建站、解決網(wǎng)站建設(shè)與網(wǎng)站營銷推廣問題。

返回一個形如?a+bj?的復(fù)數(shù)，傳入?yún)?shù)分為三種情況：

參數(shù)為空時，返回0j；參數(shù)為字符串時，將字符串表達(dá)式解釋為復(fù)數(shù)形式并返回；參數(shù)為兩個整數(shù)(a,b)時，返回?a+bj；參數(shù)只有一個整數(shù) a 時，虛部 b 默認(rèn)為0，函數(shù)返回?a+0j。

2、dir()

不提供參數(shù)時，返回當(dāng)前本地范圍內(nèi)的名稱列表；提供一個參數(shù)時，返回該對象包含的全部屬性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除數(shù)，整數(shù)或浮點數(shù)；b -- 代表除數(shù)，整數(shù)或浮點數(shù)；根據(jù) 除法運算 計算 a,b 之間的商和余數(shù)，函數(shù)返回一個元組(p,q)?，p 代表商?a//b?，q 代表余數(shù)?a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一個可迭代對象，列表、元組序列等；start -- 計數(shù)索引值，默認(rèn)初始為0‘該函數(shù)返回枚舉對象是個迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每個元素以元組形式存在，包含一個計數(shù)元素(起始為 start )和 iterable 中對應(yīng)的元素值。

Python中的“迭代”詳解

迭代器模式：一種惰性獲取數(shù)據(jù)項的方式，即按需一次獲取一個數(shù)據(jù)項。

所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實現(xiàn)一個 Sentence（句子）類，我們向這個類的構(gòu)造方法傳入包含一些文本的字符串，然后可以逐個單詞迭代。

接下來測試 Sentence 實例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解釋器需要迭代對象 x 時，會自動調(diào)用iter(x)。

內(nèi)置的 iter 函數(shù)有以下作用：

由于序列都實現(xiàn)了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代對象：使用內(nèi)置函數(shù) iter() 可以獲取迭代器的對象。

與迭代器的關(guān)系：Python 從可迭代對象中獲取迭代器。

下面用for循環(huán)迭代一個字符串，這里字符串 'abc' 是可迭代的對象，用 for 循環(huán)迭代時是有生成器，只是 Python 隱藏了。

如果沒有 for 語句，使用 while 循環(huán)模擬，要寫成下面這樣：

Python 內(nèi)部會處理 for 循環(huán)和其他迭代上下文（如列表推導(dǎo)，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。

標(biāo)準(zhǔn)的迭代器接口有兩個方法：

__next__ ：返回下一個可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對象的地方使用迭代器，如 for 循環(huán)中。

迭代器：實現(xiàn)了無參數(shù)的 __next__ 方法，返回序列中的下一個元素；如果沒有元素了，那么拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實現(xiàn)了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下來使用迭代器模式實現(xiàn) Sentence 類：

注意， 不要 在 Sentence 類中實現(xiàn) __next__ 方法，讓 Sentence 實例既是可迭代對象，也是自身的迭代器。

為了“支持多種遍歷”，必須能從同一個可迭代的實例中獲取多個獨立的迭代器，而且各個迭代器要能維護(hù)自身的內(nèi)部狀態(tài)，因此這一模式正確的實現(xiàn)方式是，每次調(diào)用 iter(my_iterable) 都新建一個獨立的迭代器。

所以總結(jié)下來就是：

實現(xiàn)相同功能，但卻符合 Python 習(xí)慣的方式是，用生成器函數(shù)代替 SentenceIteror 類。

只要 Python 函數(shù)的定義體中有 yield 關(guān)鍵字，該函數(shù)就是生成器函數(shù)。調(diào)用生成器函數(shù)，就會返回一個生成器對象。

生成器函數(shù)會創(chuàng)建一個生成器對象，包裝生成器函數(shù)的定義體，把生成器傳給 next(...) 函數(shù)時，生成器函數(shù)會向前，執(zhí)行函數(shù)定義體中的下一個 yield 語句，返回產(chǎn)出的值，并在函數(shù)定義體的當(dāng)前位置暫停，。最終，函數(shù)的定義體返回時，外層的生成器對象會拋出 StopIteration 異常，這一點與迭代器協(xié)議一致。

如今這一版 Sentence 類相較之前簡短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認(rèn)為最好的特質(zhì)。惰性實現(xiàn)是指盡可能延后生成值，這樣做能節(jié)省內(nèi)存，或許還能避免做無用的處理。

目前實現(xiàn)的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因為 __init__ 方法急迫的構(gòu)建好了文本中的單詞列表，然后將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個文本，列表使用的內(nèi)存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決于文本中有多少非單詞字符）。

re.finditer 函數(shù)是 re.findall 函數(shù)的惰性版本，返回的是一個生成器，按需生成 re.MatchObject 實例。我們可以使用這個函數(shù)來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時才生成下一個單詞。

標(biāo)準(zhǔn)庫提供了很多生成器函數(shù)，有用于逐行迭代純文本文件的對象，還有出色的 os.walk 函數(shù)等等。本節(jié)專注于通用的函數(shù)：參數(shù)為任意的可迭代對象，返回值是生成器，用于生成選中的、計算出的和重新排列的元素。

第一組是用于 過濾 的生成器函數(shù)：從輸入的可迭代對象中產(chǎn)出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數(shù)大多數(shù)都接受一個斷言參數(shù)(predicate)，這個參數(shù)是個 布爾函數(shù) ，有一個參數(shù)，會應(yīng)用到輸入中的每個元素上，用于判斷元素是否包含在輸出中。

以下為這些函數(shù)的演示：

第二組是用于映射的生成器函數(shù)：在輸入的單個/多個可迭代對象中的各個元素上做計算，然后返回結(jié)果。

以下為這些函數(shù)的用法：

第三組是用于合并的生成器函數(shù)，這些函數(shù)都可以從輸入的多個可迭代對象中產(chǎn)出元素。

以下為演示：

第四組是從一個元素中產(chǎn)出多個值，擴展輸入的可迭代對象。

以下為演示：

第五組生成器函數(shù)用于產(chǎn)出輸入的可迭代對象中的全部元素，不過會以某種方式重新排列。

下面的函數(shù)都接受一個可迭代的對象，然后返回單個結(jié)果，這種函數(shù)叫“歸約函數(shù)”，“合攏函數(shù)”或“累加函數(shù)”，其實，這些內(nèi)置函數(shù)都可以用 functools.reduce 函數(shù)實現(xiàn)，但內(nèi)置更加方便，而且還有一些優(yōu)點。

參考教程：

《流暢的python》 P330 - 363

閑話python 45: 淺談生成器yield

生成器似乎并不是一個經(jīng)常被開發(fā)者討論的語法，因此也就沒有它的大兄弟迭代器那么著名。大家不討論它并不是說大家都已經(jīng)對它熟悉到人盡皆知，與之相反，即使是工作多年的開發(fā)者可能對生成器的運行過程還是知之甚少。這是什么原因?qū)е碌哪?？我猜想大概有以下幾點原因： (1)運行流程不同尋常，(2)日常開發(fā)不需要，(3)常常將生成器與迭代器混淆。 生成器的運行流程可以按照協(xié)程來理解，也就是說 返回中間結(jié)果，斷點繼續(xù)運行 。這與我們通常對于程序調(diào)用的理解稍有差異。這種運行模式是針對什么樣的需求呢？ 一般而言，生成器是應(yīng)用于大量磁盤資源的處理。 比如一個很大的文件，每次讀取一行，下一次讀取需要以上一次讀取的位置為基礎(chǔ)。下面就通過代碼演示具體看看生成器的運行機制、使用方式以及與迭代器的比較。

什么是生成器？直接用文字描述可能太過抽象，倒不如先運行一段代碼，分析這段代碼的運行流程，然后總結(jié)出自己對生成器的理解。

從以上演示可以看出，這段代碼定義了一個函數(shù)，這個函數(shù)除了yield這個關(guān)鍵字之外與一般函數(shù)并沒有差異，也就是說生成器的魔法都是這個yield關(guān)鍵字引起的。 第一點，函數(shù)的返回值是一個生成器對象。 上述代碼中，直接調(diào)用這個看似普通的函數(shù)，然后將返回值打印出來，發(fā)現(xiàn)返回值是一個對象，而并不是普通函數(shù)的返回值。 第二點，可以使用next對這個生成器對象進(jìn)行操作 。生成器對象天然的可以被next函數(shù)調(diào)用，然后返回在yield關(guān)鍵字后面的內(nèi)容。 第三，再次調(diào)用next函數(shù)處理生成器對象，發(fā)現(xiàn)是從上次yield語句之后繼續(xù)運行，直到下一個yield語句返回。

生成器的運行流程確實詭異，下面還要演示一個生成器可以執(zhí)行的更加詭異的操作：運行過程中向函數(shù)傳參。

返回生成器和next函數(shù)操作生成器已經(jīng)并不奇怪了，但是在函數(shù)運行過程中向其傳參還是讓人驚呆了。 調(diào)用生成器的send函數(shù)傳入?yún)?shù)，在函數(shù)內(nèi)使用yield語句的返回值接收，然后繼續(xù)運行直到下一個yield語句返回。 以前實現(xiàn)這種運行流程的方式是在函數(shù)中加上一個從控制臺獲取數(shù)據(jù)的指令，或者提前將參數(shù)傳入，但是現(xiàn)在不用了，send方式使得傳入的參數(shù)可以隨著讀取到的參數(shù)變化而變化。

很多的開發(fā)者比較容易混淆生成器和迭代器，而迭代器的運行過程更加符合一般的程序調(diào)用運行流程，因此從親進(jìn)度和使用熟悉度而言，大家對迭代器更有好感。比如下面演示一個對迭代器使用next方法進(jìn)行操作。

從以上演示來看，大家或許會認(rèn)為迭代器比生成器簡單易用得太多了。不過，如果你了解迭代器的實現(xiàn)機制，可能就不會這么早下結(jié)論了。python內(nèi)置了一些已經(jīng)實現(xiàn)了的迭代器使用確實方便，但是如果需要自己去寫一個迭代器呢？下面這段代碼就帶大家見識以下迭代器的實現(xiàn)。

在python中，能被next函數(shù)操作的對象一定帶有__next__函數(shù)的實現(xiàn)，而能夠被迭代的對象有必須實現(xiàn)__iter__函數(shù)?？戳诉@么一段操作，相信大家對迭代器實現(xiàn)的繁瑣也是深有體會了，那么生成器的實現(xiàn)是不是會讓你覺得更加簡單易用呢？不過千萬別產(chǎn)生一個誤區(qū)，即生成器比迭代器簡單就多用生成器。 在實際開發(fā)中，如果遇到與大量磁盤文件或者數(shù)據(jù)庫操作相關(guān)的倒是可以使用生成器。但是在其他的任務(wù)中使用生成器難免有炫技，并且使邏輯不清晰而導(dǎo)致可讀性下降的嫌疑。 這大概也能解釋生成器受冷落的原因。不過作為一個專業(yè)的開發(fā)者，熟悉語言特性是分內(nèi)之事。

到此，關(guān)于生成器的討論就結(jié)束了。本文的notebook版本文件在github上的cnbluegeek/notebook倉庫中共享，歡迎感興趣的朋友前往下載。

python中的迭代器有什么用

什么是迭代

可以直接作用于for循環(huán)的對象統(tǒng)稱為可迭代對象(Iterable)。

可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器(Iterator)。

所有的Iterable均可以通過內(nèi)置函數(shù)iter()來轉(zhuǎn)變?yōu)镮terator。

對迭代器來講，有一個__next ()就夠了。在你使用for 和 in 語句時，程序就會自動調(diào)用即將被處理的對象的迭代器對象，然后使用它的 next__()方法，直到監(jiān)測到一個StopIteration異常。

L = [1,2,3] [x**2 for x in L] [1, 4, 9] next(L) Traceback (most recent call last): File "stdin", line 1, in module TypeError: 'list' object is not an iterator I=iter(L) next(I) 1 next(I) 2 next(I) 3 next(I) Traceback (most recent call last): File "stdin", line 1, in module StopIteration

上面例子中，列表L可以被for進(jìn)行循環(huán)但是不能被內(nèi)置函數(shù)next()用來查找下一個值，所以L是Iterable。L通過iter進(jìn)行包裝后設(shè)為I，I可以被next()用來查找下一個值，所以I是Iterator。

Python中seek和next區(qū)別

seek是移動索引的函數(shù)，默認(rèn)是從開始，即0模式的

前兩個好理解，最后一個也不難，打開文件的時候，文件時一片干凈的緩沖區(qū)，所以充塞了null字符，就是\x00,你索引移動10格，自然是跳過了10個null字符，所以前面有10個\x00了

python class 內(nèi)的 next()，last()，set() 寫法

class?Schedule(calender):

def?__init__(self,?date,?usage,?owner):

self.usage?=?usage

self.owner?=?owner

#?保存所有的日期

self._list?=?[date,?]

self.current?=?date

def?add(self,?date):

self._list.append(date)

#?假定date對象是支持比較的

self._list.sort()

def?set(self,?date):

if?date?not?in?self._list:

self.add(date)

self.current?=?date

def?next(self):

index?=?self._list.index(self.current)?+?1

if?index?=?len(self._list):

print?"no?next"

else:

return?self._list[index]

last類似，略

新聞標(biāo)題：包含python函數(shù)next的詞條
文章來源：http://jinyejixie.com/article2/hsicoc.html

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