python学习记录－1

tiyna

　　原处修改，快：
　　
　　第一种方式：
　　>>> a=[1,2,3]
　　>>> b=a
　　>>> a.extend([4,5])
　　>>> a
　　[1, 2, 3, 4, 5]
　　>>> b
　　[1, 2, 3, 4, 5]
　　第二种方式：
　　>>> a=[1,2,3]
　　>>> b=a
　　>>> a+=[4,5]
　　>>> a
　　[1, 2, 3, 4, 5]
　　>>> b
　　[1, 2, 3, 4, 5]
　　
　　
　　
　　合并：
　　>>> a
　　[1, 2, 3]
　　>>> b=a
　　>>> a=a+[4]
　　>>> a
　　[1, 2, 3, 4]
　　>>> b
　　[1, 2, 3]
　　
　　
　　
　　for遍历字典的两种方式：
　　>>> d={'a':1,'b':2,'c':3}
　　>>> for key in d:
　　...  print(key,'=>',d[key])
　　...
　　b => 2
　　a => 1
　　c => 3
　　>>> list(d.items())
　　[('b', 2), ('a', 1), ('c', 3)]
　　>>> for (key,value) in d.items():
　　...  print(key,'=>',value)
　　...
　　b => 2
　　a => 1
　　c => 3
　　
　　
　　
　　for循环一般都比while计数器循环运行得更快。因为迭代器在python 中是以C语言的速度运行的，而while循环版本则是通过python虚拟机运行python字节码的。
　　
　　readlines会一次性讲文件读入内存，不适合大文件。
　　
　　
　　
　　列表以及很多其它的内置对象，不是自身的迭代器，因为他们支持多次打开迭代器。对这样的对象，我们必须调用iter来启动迭代：
　　>>> l=[1,2,3]
　　>>> iter(l) is l
　　False
　　>>> l.__next__()
　　Traceback (most recent call last):
　　File "<stdin>", line 1, in <module>
　　AttributeError: 'list' object has no attribute '__next__'
　　>>> a=iter(l)
　　>>> a.__next__()
　　1
　　>>> next(a)
　　2
　　
　　
　　列表解析的两种反式：
　　慢：
　　>>> L=[1,2,3,4,5]
　　>>> for i in range(len(L)):
　　...  L+=10
　　...
　　>>> L
　　[11, 12, 13, 14, 15]
　　
　　快：
　　>>> L=[x+10 for x in L]
　　>>> L
　　[21, 22, 23, 24, 25]