三大神器和csv文件操作总结
总结
一.迭代器
什么是迭代器
- 迭代器是容器型数据类型
- 特点:无法通过打印迭代器查看元素、也无法统计元素个数;
- 需要使用元素的时候必须将元素从迭代器中取出,取出以后该元素就从迭代器中消失
创建迭代器 - 将其他序列转换成迭代器
i1 = iter('hello') i2 = iter([10, 20, 30, 40]) i3 = iter({'a': 10, 'b': 20}) i4 = iter({100, 200, 300}) print(i1) # <str_iterator object at 0x7fc25598fc40> print(i2) # <list_iterator object at 0x7fb21888fc70> print(i3) print(i4) # print(len(i1)) # 报错!TypeError: object of type 'str_iterator' has no len()
获取迭代器元素
不管以什么的方式获取到了迭代器的元素,被获取到的元素一定会从迭代器中消失
获取单个元素:next(迭代器)
遍历
i1 = iter('hello') print(next(i1)) # 'h' print(next(i1)) # 'e' print(next(i1)) # 'l' print(next(i1)) # 'l' print(next(i1)) # 'o' # print(next(i1)) # 报错!StopIterationresult = list(i1) print(result) # []i1 = iter('hello') print(list(i1)) # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] # print(next(i1)) # 报错!StopIteration# 2)遍历 i1 = iter('hello') for x in i1:print(f'x:{x}')print(list(i1))
二.生成器
什么是生成器
- 生成器是一种容器,但是这个保存的不是多个数据,而是产生(创建)多个数据的算法。
- 同时具有迭代器保存数据的特点: 1.打印看不到内容 2.不支持len操作 3.元素也是取一个就少一个,而且不能再放回生成器中
- 注意:生成器获取元素和迭代器获取元素的方法一样
创建生成器
调用一个带有yield关键的函数就可以得到一个生成器对象。
注意: 如果函数中有yield,那么调用这个函数不会执行函数体,也不会获取函数返回值,而是创建一个生成器对象。
def func1():print('hello')yieldreturn 100result = func1() print(result)
控制生成器产生数据的个数和值
生成器产生数据的个数和值,由执行函数体的时候会遇到几次yield,以及每次遇到yield的时候后的值来决定。
def func2():yield 100yield 200yield 300g1 = func2() print(list(g1)) # [100, 200, 300] # print(next(g1)) # 报错!StopIterationdef func3():for x in range(10):yield x*2g2 = func3()# 练习:创建学科学号的生成器,能产生从 'python001' 到 'python999' 的学号 def study_id(subject):for x in range(1, 1000):yield f'{subject}{x:0>3}'g3 = study_id('python') g4 = study_id('java') print(next(g3)) print(next(g4))
生成器创建数据的原理
调用函数创建生成器的时候不会执行函数体,在通过生成器对象获取生成器中的元素的时候才会执行函数,而且每次在执行函数体的时候只会执行到yield就停止,并且记录停止的位置,下次再获取元素的时候从上次结束的位置接着执行。
def func4():print('======1======')yield 100print('======2======')yield 200print('======3======')yield 300g4 = func4() print(next(g4)) print(next(g4)) print(next(g4))def func5():yield 100yield 200yield 300# print(next(func5())) # 100 # print(next(func5())) # 100 g5 = func5() print(next(g5)) print(next(g5))
三. 装饰器(了解)
装饰器 - 装饰器是用来给函数添加功能
写装饰器的套路
""" def 装饰器名(f):def new_f(*args, **kwargs):实现新增的功能result = f(*args, **kwargs)实现新增的功能return resultreturn new_f """
四.csv文件操作
csv文件读操作
方法1 - 读文件内容得到一个迭代器,迭代器中的元素是每一行内容对应的列表
# a.创建reader对象: csv.reader(文件对象) - 创建文件对应的reader,并且获取文件内容 # 注意:打开csv文件的时候需要给参数newline赋值为空串 # f = open('files/2018年北京积分落户数据.csv', encoding='utf-8', newline='') reader1 = csv.reader(open('files/2018年北京积分落户数据.csv', encoding='utf-8', newline=''))# b.通过reader对象(本质是一个迭代器)获取文件内容 print(next(reader1)) # ['id', 'name', 'birthday', 'company', 'score'] print(list(reader1))
方法2 - 读文件内容得到一个迭代器,迭代器中的元素是每一行内容对应的字典(键是每一列的第一行数据)
reader2 = csv.DictReader(open('files/2018年北京积分落户数据.csv', encoding='utf-8', newline='')) for x in reader2:print(x)
csv文件写操作
方法1 - 以列表为单位写入一行数据
# a.创建writer对象: csv.writer(文件对象) writer1 = csv.writer(open('files/students.csv', 'w', encoding='utf-8', newline=''))# b.写入数据 # writer对象.writerow(列表) - 一次写入一行数据 # writer对象.writerows(元素是列表的列表) - 同时写入多行数据 writer1.writerow(['学号', '姓名', '年龄', '电话', '分数']) writer1.writerows([['stu001', '小明', 19, '110', 98],['stu002', '张三', 23, '199', 72],['stu003', '小花', 22, '1728', 78] ])
方法2 - 以字典为单位写入一行数据
# a.创建DictWriter对象: csv.DictWriter(文件对象, 字典的键) writer2 = csv.DictWriter(open('files/dogs.csv', 'w', encoding='utf-8', newline=''),['狗名', '年龄', '品种', '价格'] )# b.将字典的键作为文件内容写入文件的第一行 writer2.writeheader()# c.写入数据 # writer对象.writerow(字典) - 一次写入一行数据 # writer对象.writerows(元素是字典的列表) - 同时写入多行数据 writer2.writerow({'狗名': '旺财', '年龄': 3, '品种': '哈巴狗', '价格': 500}) writer2.writerows([{'狗名': '猜猜', '年龄': 2, '品种': '哈士奇', '价格': 1500},{'狗名': '土豆', '年龄': 1, '品种': '土狗', '价格': 50},{'狗名': '妞妞', '年龄': 3, '品种': '金毛', '价格': 2500} ])
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