X=my+1这个式子在这道题中是怎么设出来的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-02 08:23 标签： 逻辑代数1加1等于

        Python中的if子句由三部分组成：关键字本身、用于判断结果真假的条件表达式以及当表达式为真或者非零时执行的代码块。if 语句的语法如下：


  

  

    所以推荐将这行代码移到下一行并合理地缩进。另外一个原因就是如果你需要添加新的代码, 你还是得把它移到下一行。

  

  

    

  

  

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           还可以用Python字典给出更加优雅的解决方案，使用映射对象（比如字典）的一个最大好处就是它的搜索操作比类似语句或是 for 循环这样的序列查询要快很多。
  

  

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           “无限”循环永远不会结束，但它不一定是坏事，许多通讯服务器的客户端/服务器系统就是通过它来工作的。

    Python提供了的另一个循环机制就是for语句，它是Python中最强大的循环结构。它可以遍历序列成员，可以用在列表解析和生成器表达式中，它会自动地调用迭代器的next()方法，捕获StopIteration异常并结束循环（所有这一切都是在内部发生的）。
  

  

    

  

  

    
 

  

  

          没有迭代元素, 而是通过列表的索引迭代。但通过直接迭代序列要比索引迭代快。

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    ste，step不可以为零，否则将发生错误。 

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    range()，因为它不生成整个列表。在Python的将来版本中，range()可能会像xrange()一样，返回一个可迭代对象（不是列表也不是一个迭代器）。
  

  

    （6）与序列相关的内建函数

    性的，而 for 循环是迭代的，所以continue在开始下一次循环前要满足一些先决条件，否则循环会正常结束。

           程序中当遇到 continue 语句时, 程序会终止当前循环，并忽略剩余的语句，然后回到循环的顶端。在开始下一次迭代前，如果是条件循环，我们将验证条件表达式。如果是迭代循环，将验证是否还有元素可以迭代。只有在验证成功的情况下，才会开始下一次迭代。

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    8、pass语句         Python中没有对应的空大括号或是分号( ; )来表示如C语言中的“不做任何事”，如果需要子语句块的地方不写任何语句， 解释器会提示语法错误。因此，Python 提供了pass语句，它不做任何事情，即NOP（No
    OPeration），pass同样也可作为开发中的小技巧，标记以后将要完成的代码。
  

  

           这样的代码结构在开发和调试时很有用，因为编写代码的时候可能要先把结构定下来，但又不希望它干扰其他已经完成的代码， 在不需要它做任何事情地方放一个pass，将是一个很好的主意。另外它在异常处理中也被经常用到，比如你跟踪到了一个非致命的错误而不想采取任何措施。

  

  

            迭代器为类序列对象提供了一个类序列的接口，可以利用它们的索引从0开始一直"迭代" 到序列的最后一个条目，用"计数"的方法迭代序列是很简单的。 Python的迭代无缝地支持序列对象，而且它还允许程序员迭代非序列类型， 包括用户定义的对象。

            迭代器用起来很灵巧，可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象，例如字典的 key 、一个文件的行等等。当使用循环迭代一个对象条目时，不必去关注它是迭代器还是序列。

             迭代器的定义：提供了可扩展的迭代器接口、对列表迭代带来了性能上的增强、在字典迭代中性能提升、创建真正的迭代接口，而不是原来的随机对象访问、与所有已经存在的用户定义的类以及扩展的模拟序列和映射的对象向后兼容、迭代非序列集合（例如映射和文件）时， 可以创建更简洁可读的代码。

           迭代器有一个next()方法的对象，而不是通过索引来计数。当一个循环机制（例如 for 语句）需要下一个项时，调用迭代器的next()方法就可以获得它。条目全部取出后，会引发一个StopIteration异常，这并不表示错误发生，只是告诉外部调用者迭代完成。

           不过，迭代器也有一些限制。 例如不能向后移动，不能回到开始，也不能复制一个迭代器。如果要再次(或者是同时)迭代同个对象，你只能去创建另一个迭代器对象。不过，还有其他的工具来帮助你使用迭代器。

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    （5）可变对象和迭代器

           在迭代可变对象的时候修改它们并不是个好主意，这在迭代器出现之前就是一个问题。一个序列的迭代器只是记录当前到达第几个元素，所以若在迭代时改变了元素，更新会立即反映到你所迭代的条目上。在迭代字典的key时，绝对不能改变这个字典。 使用字典的keys()方法是可以的，因为keys() 返回一个独立于字典的列表，
    )。如果传递一个参数给iter()，它会检查你传递的是不是一个序列，如果是则会根据索引从0一直迭代到序列结束。另一个创建迭代器的方法是使用类，一个实现__iter__()和next()方法的类可以作为迭代器使用。如果是传递两个参数给iter()， 它会重复地调用func，直到迭代器的下个值等于sentinel。
  

  

    以及filter()等，通过列表解析它们可以被简化为一个列表解析式子。map()对所有的列表成员应用一个操作，filter()基于一个条件表达式过滤列表成员，lambda()允许快速地创建只有一行的函数对象。    

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             生成器表达式是列表解析的一个扩展，只用一行代码就可以创建包含特定内容的列表。另一个重要特性是生成器，生成器是特定的函数，允许返回一个值，然后"暂停"代码的执行，稍后恢复。

            列表解析的一个不足就是必要生成所有的数据，用以创建整个列表。这可能对有大量数据的迭代器有负面效应， 生成器表达式通过结合列表解析和生成器解决了这个问题。

            生成器表达式与列表解析非常相似，而且它们的基本语法基本相同。不过它并不真正创建数字列表而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来。生成器表达式使用了"延迟计算"(lazy
    evaluation)，所以它在使用内存上更有效。生成器并不会让列表解析废弃，它只是一个内存使用更友好的结构，基于此,有很多使用生成器地方。

  

  

    



  

  

    



  

  

            磁盘文件样例：上述计算文本文件中非空白字符总和，如果这个文件的大小变得很大， 那么这行代码的内存性能会很低，因为要创建一个很长的列表用于存放单词的长度。为了避免创建庞大的列表，使用生成器表达式来完成求和操作，优化后的代码：>>> sum(len(word) for
    line in
  

  

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