Python01 -分解整包数据到各个变量操作和生成器

Python 的星号表达式可以用来解决这个问题。比如,你在学习一门课程,在学期末的时候,你想统计下家庭作业的平均成绩,但是排除掉第一个和最后一个分数。如果只有四个分数,你可能就直接去简单的手动赋值,但如果有 24 个呢?这时候星号表达式就派上用场了:

record = ('Dave', 'dave@example.com', '773-555-1212', '847-555-1212')
name, email, *phone_numbers = record
print(name) 
print(phone_numbers) 

在这里插入图片描述另外一种情况,假设你现在有一些用户的记录列表,每条记录包含一个名字、邮件,接着就是不确定数量的电话号码。你可以像下面这样分解这些记录:
note:列表是可变的,这意味着它们的元素可以被修改,而元组是不可变的,这意味着它们的元素不能被修改,使用元组而不是列表 grades,元组解包仍将有效,但avg(middle)函数调用将无法修改middle元组,因为元组是不可变的

列表版本

def avg(numbers):
    """Calculate the average of a list of numbers."""
    if not numbers:
        return 0
    return sum(numbers) / len(numbers)

def drop_first_last(grades):
    first, *middle, last = grades
    average_middle_grades = avg(middle)
    print(f"First grade: {first}")
    for grade in middle:
        print(f"Middle grade: {grade}")
    print(f"Last grade: {last}")
    print(f"Average of middle grades: {average_middle_grades}")
    return average_middle_grades

grades = [90, 85, 92, 88, 82, 87]
average_middle_grades = drop_first_last(grades)
print(average_middle_grades)  # Output: 86.75

tuple版本

def avg(numbers):
    """Calculate the average of a list of numbers."""
    if not numbers:
        return 0
    return sum(numbers) / len(numbers)

def drop_first_last(grades):
    first, *middle, last = grades
    average_middle_grades = avg(middle)
    print(f"First grade: {first}")
    for grade in middle:
        print(f"Middle grade: {grade}")
    print(f"Last grade: {last}")
    print(f"Average of middle grades: {average_middle_grades}")
    return average_middle_grades

grades = (90, 85, 92, 88, 82, 87)
average_middle_grades = drop_first_last(grades)
print(average_middle_grades)  # Output: 86.75

在这里插入图片描述

生成器

def frange(start, stop, increment):
   x = start
   while x < stop:
      yield x
      x += increment
   
for n in frange(0, 4, 0.5):
   print(n)

在这里插入图片描述

def countdown(n):
   print('Starting to count from', n)
   while n > 0:
      yield n
      n -= 1
   print('Done!')

c = countdown(3)
print(c)  # Output: <generator object countdown at 0x10fea8110>

在这里插入图片描述

print(next(c))

 # Run to the next yield
print(next(c))

 # Run to the next yield
print(next(c))

 # Run to the next yield
print(next(c))

在这里插入图片描述一个生成器函数主要特征是它只会回应在迭代中使用到的 next 操作。一旦生成器=函数返回退出,迭代终止。我们在迭代中通常使用的 for 语句会自动处理这些细节,所以你无需担心。

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