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1.式のトリプレット

条件が満たされた場合、他の条件は条件が満たされない場合場合は戻り値

dog_name = 'crazy_dog'

if dog_name == 'crazy_dog':
    print('1')
else:
    print('2')

# 三元表达式/列表推导式/字典生成式，只是让你的代码代码更少了，但是逻辑没有变化
print('1') if dog_name == 'crazy_dog' else print('2')

2.リスト内包

lt = [0,1,2,3,4]

lt = []
for i in range(10):
    lt.append(i)
print(lt)

lt = [i for i in range(10)]
print(lt)

lt = []
for i in range(10):
    lt.append(i**2)
print(lt)

lt = [i**2 for i in range(10)]
print(lt)

dic = {'a':1,'b':2}

lt1 = [i for i in dic.items()]
print(lt1)

lt = [(k,v) for (k,v) in dic.items()]
print(lt)

式の3辞書

dic = {'a':1,'b':2}

new_dic = {k*2:v**2 for k,v in dic.items()}
print(new_dic)  # {'aa': 1, 'bb': 4}

# 字典生成式一般与zip(拉链函数--》列表里面包了元组)联用
z = zip([1,2,3,4],[1,2,3,4]) # 压缩方法，python解释器的内置方法
print(z.__next__())  # (1, 1)
print(z.__next__())  # (2, 2)

z = zip([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])  # 压缩方法，python解释器的内置方法
for k, v in z:
    print(k, v)

z = zip([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
dic = {k ** 2: v ** 2 for k, v in z}
print(dic)   # {1: 1, 4: 4, 9: 9, 16: 16}

z = zip(['a','b','c','d'], [1, 2, 3, 4])
dic = {k:v for k,v in z}
print(dic)  # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

4.ジェネレータ

ビルダー：カスタムイテレータ、ジェネレータイテレータ（自分自身で作られました）。

yieldキーワード：yieldキーワードは、関数に表示され、その後、関数を呼び出すたびに、関数本体がコードを実行していきませんが、値を返します。

イテレータオブジェクト：__iter__、__next__方法

def func():
    yield 456 # yield会使函数func()变成生成器对象，因此他就具有__iter__方法
    print(789) # yield会停止函数，当运行下一次next才会继续运行下面的代码
    yield 101112  # 一个yield对应一个next
    print(131415)

f = func() # 生成器
print(f)   # <generator object func at 0x000001A294AD4ED0>
f_iter = f.__iter__()
print(f_iter.__next__())
print(f_iter.__next__())
# print(f_iter.__next__()) # 报错

三つの特徴の収量：

収量関数はジェネレータ（持つカスタムイテレータオブジェクトになることができる__iter__メソッド）

2.yieldが機能を停止することができ、次回は、次の実行は、再び次のコードを生成します

前記n個の発生器の収率は、n個の要素を有する、nは次回、次回は、n + 1が与えられることができます

特性を返します：

1.戻り値

2.終了関数

def func():
    yield [1,1,23] 
    print(789) 
    yield 101112 
    print(131415)

g = func()
for i in g:
    print(i)

カスタマイズされた範囲発生器を使用する方法

# 1. 生成一个可迭代器对象 --- 》 我要把我的range函数变成一个可迭代对象（迭代器对象）
# 2. 丢一个10进去，然后通过for循环的迭代next会丢出0，1，2，3，4，5，6，7，8，9

def range(x):
    count = 0
    while count < x:
        yield count
        count += 1
        
for i in range(10):
    print(i)

ジェネレータ式

# 把列表推导式的[]换成()
lt = [i for i in range(10)]
print(lt)
g = (i for i in range(10))
print(g)
print(g.__next__())

# 列表和元组的区别
# 列表就是一筐鸡蛋，元组就是一只老母鸡(节省空间，一次只产生一个值在内存中)

6.匿名関数

関数は、関数名の使用に基づいて、我々は以前に定義された、よく知られている機能です。

def max2(x,y):
    if x > y:
        return x
    return y

res = max(10,20)
print(res)

匿名関数は、彼はすなわち、バインディング名前がありません、一度回復し、いずれかの実行を括弧。

キーワードは、匿名ラムダが必要です。

ラムダパラメータ：<ブロック>

f = lambda x: x+1
res = f(1)
print(res)

匿名一般に単独では使用されない機能、および組み込みに関連付けられたフィルタ（）/マップ（）/ソート（）/リストを並べ替える（）メソッド

salary_dict = {
    'nick': 3000,
    'jason': 100000,
    'tank': 5000,
    'sean': 2000
}
salary_list = list(salary_dict.items())
# print(salary_list)

def func(i):  # i=('sean', 2000), ('nick', 3000),('tank', 5000),('jason', 100000)
    return i[1]  # 2000,3000,5000,100000

salary_list.sort(key=lambda i:i[0]) # 内置方法是对原值排序
# 按照func的规则取出一堆元素2000,3000,5000,100000
# 然后按照取出的元素排序
print(salary_list)

new_salary_list = sorted(salary_list,key=lambda i:i[1],reverse=True)  # 重新创建一个新的列表进行排序
print(new_salary_list)

# max():找出薪资最高的人
print(max(salary_list,key=lambda i:i[1]))
# min():找出薪资最低的人
print(min(salary_list,key=lambda i:i[1]))

# filter()：对列表中的人做筛选
print(list(filter(lambda i:i[1] < 5000,salary_list)))

# map()：对一个列表中的人做处理
print(list(map(lambda i:i[1] + 2000,salary_list)))

高度な機能（2）