标签：tor set 列表 res 字典 throw 创建生成器 基础数据类型 bsp
一、基础数据类型
数值（int、float）
序列（list、str、tuple）
散列（set、dict）
可迭代对象（序列、散列）
二、命名元组
from collections import namedtuple student = namedtuple(‘Students‘, (‘name‘, ‘age‘, ‘skill‘)) stu = student(‘幂次方‘, 18, ‘python自动化‘) stu[1] ==stu.age 判断是否是该数据类型：print(isinstance(stu, tuple))
三、推导式
三目运算：
res = True if 条件 else False
if number > 60: print("大于") else: print(‘小于‘)
res = True if number > 60 else False
列表推导式：
需求，生成 [py1，，，，，py20]
li = [] for i in range(1,21): li.append(‘py{}‘.format(i))
li = [‘py{}‘.format(i) for i in range(1,21)]
集合推导式：
se = {‘py{}‘.format(i) for i in range(1,21)}
字典推导式：
dic = {‘name{}‘.format(i): i * 100 for i in range(1, 21)}
可迭代对象和迭代器：
可迭代对象：能够使用for遍历的数据都是可迭代对象
迭代对象内部实现了迭代协议（这个对象拥有__iter__这个方法）
迭代器:迭代器也是可迭代对象的一种
迭代器： 不仅仅实现了__iter__这个方法，还实现了__next__方法
迭代对象转换为迭代器：迭代器 = iter(可迭代对象)
迭代器：可以使用内置函数next进行迭代
li = [11, 22, 33, 44] li_tor = iter(li) # next函数 print(next(li_tor)) print(next(li_tor))
注意点：当使用next获取完迭代器中所有的元素之后，再次使用next进行迭代，会抛出迭代器停止的异常
生成器（相当于元组推导式）（特殊的迭代器）：
创建生成器的两种方式
生成器表达式：tu = (i for i in range(10))
生成器函数：只要函数中使用了yield这个关键字，那么这个函数就是一个生成器函数
def gen():
for i in range(10):
yield {‘a‘:i}
三种方法：
生成器的send方法：生成器的send方法可以和生成器内部进行数据交互、调用send方法执行要执行一次next
close：关闭生成器 g.close()
throw：往生成器内部发送一个异常 、主动发送一个异常到生成器中
标签：tor set 列表 res 字典 throw 创建生成器 基础数据类型 bsp
原文地址：https://www.cnblogs.com/micifang/p/14509155.html
