复习打卡--0807数据类型拓展

基础数据类型：

数值：整数、浮点、布尔类型

序列：字符串、元祖、列表 --有序

散列：字典、集合 ----无序

拓展数据类型：

一、命名元组

示例：

from collections import namedtuple

tu=('lele',18,'男')
print(tu[0])  # 取数据
student= namedtuple('Student',['name','age','gender'])  # 创建一个命名元祖，第一个参数为类名，第二个为参数名列表
s1 = student('lele',18,'男') 
print(s1.name,s1[0])    # 可以根据字段名取值，也可以按下标取值，用起来更方便

元祖和列表的区别：

元组定义后，有几个参数就有几个内存位置，数量不会变化。因此性能较好。

列表定义后，会预留一些位置，当向列表中追加数据至全部使用后，自动进行扩容，因此性能略差。

二、推导式

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列表推导式：

# 使用前

url='http://...?page={}'
urls= []
for i in range(0,100,10)
     urls.append(url.format(i))
print(urls)

# 使用后,效果等同

urls= [url.fomat(i) for i in range(0,100,10)]
print(urls)

三目运算符

a=10
res='ttrue' if a>5 else 'ffalse'  # 如果a大于5，输出 ttrue，反之输出 ffalse
print(res) 
res2='ttrue' if a>5 else ('equal' if a=5 else 'smaller')  # 组合使用

列表推导式与三目运算符综合使用

urls= [i for i in range(0,10) if i%2==0]  # 返回[0,2,4,6,8]

字典推导式：

list1=['name','age','gender']
dict={i:1 for i in list1}
print(dict)  # 输出 ｛'name':1,'age':1,'gender':1｝

可迭代对象和迭代器：

可迭代对象：对象内部实现了迭代协议（即__iter__方法）的称之为可迭代对象；可迭代对象均可使用for循环遍历；

迭代器：对象实现了迭代协议；内部还要实现__next__()方法，可以通过next()去取值；可通过iter()方法讲可迭代对象转化为迭代器；

生成器是一种特殊的迭代器。

#可迭代对象
li=[11,22,33]
for i in li:
    print(i)

#迭代器
item=iter(li)
print(item)       # 返回   list_iterator object at ***
print(next(item))

生成器：当我们需要存储大量数据时，使用生成器可以节约内存

创建生成器的两种方式：

方式一：生成器表达式：

iter = (i for i in range(10))

方式二：yield关键字。yield只能用于函数中，当函数中出现yield关键字时，这个函数就是一个生成器函数。

def gen():
   for i in range(10):
       yield i
res= gen()
print(next(res))

生成器与迭代器的区别：

生成器比迭代器多3种方法：send() 、throw()、 close() ，与生成器内部交互，使之可以实现内部元素的变动，而迭代器内部元素不可变动。

def gen():
   i = 0
   while i<10:
       j=yield i
       #print(j)
       if j is not None:
           i = j
       i + = 1

#send() 与生成器进行交互，发送数据; send 必须在next()执行后使用
g=gen()
print(next(g))
print(g.send(100))   # send的数据在  yield i 行接收，yield默认返回值为None, 插入数据在print(j)打印出来
#print(j) 控制台输出结果：0 100 1 ; 不使用print， 改为if 语句修改后，控制台输出结果： 0 101

#close() 关闭生成器 
g.close() 
print(next(g)) 

#throw() 在生成器内部主动引发一个异常，参数：异常类型，异常信息 
g.throw(ValueError,'hello ,python')

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