Python3 与 C# 扩展之～基础衍生

 

本文适应人群：C# or Python3 基础巩固

代码裤子：

在线编程：

在线预览：

马上快期末考试了，老师蜜月也回来了，于是有了一场跨季度的复习讲课了：

1.Python基础语法扩展

1.1.if 判断条件相关

None、""、0、[]、{} ==> 假

1、" "、[None,""]、{"":None} ==> 真

小明可高兴了，前几天被打击的面目全非，这几天老师回来了，又可以大发神威了，于是抢先提交demo：

In [1]:

# None
if None:
    print(True)
else:
    print(False)

 

False

In [2]:

# 0为False
if 0:
    print(True)
else:
    print(False)

 

False

In [3]:

# 空字符串
if "":
    print(True)
else:
    print(False)

 

False

In [4]:

# 空列表为False
if []:
    print(True)
else:
    print(False)

 

False

In [5]:

# 空字典为False
if {}:
    print(True)
else:
    print(False)

 

False

In [6]:

# 1为True
if 1:
    print(True)
else:
    print(False)

 

True

In [7]:

# 含空格
if " ":
    print(True)
else:
    print(False)

 

True

In [8]:

if [None,""]:
    print(True)
else:
    print(False)

 

True

In [9]:

if {"":None}:
    print(True)
else:
    print(False)

 

True

 

老师微带笑容的看了小明一眼，然后接着讲if的扩展

1.2.三元表达符

eg:max = a if a > b else b

In [10]:

a, b = 1, 2

max = a if a > b else b

print(max)

 

2

In [11]:

a, b, c = 1, 3, 2

max = a if a > b else b
max = max if max > c else c

print(max)

 

3

In [12]:

# 上面的那个还有一种简写（不推荐）
a, b, c = 1, 3, 2

max = (a if a > b else b) if (a if a > b else b) > c else c

print(max)

 

3

 

1.2.字符串和编码

在Python3.x版本中，字符串是以Unicode编码的

对于单个字符的编码，Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符

小潘对这块有所研究，把小明按在桌上然后抢先提交demo：

In [13]:

ord('D')

Out[13]:

68

In [14]:

ord('毒')

Out[14]:

27602

In [15]:

chr(68)

Out[15]:

'D'

In [16]:

chr(27602)

Out[16]:

'毒'

In [17]:

print(ord('A'))
print(ord('Z'))

print(ord('a'))
print(ord('z'))

 

65
90
97
122

 

老师补充讲解道：

编码：encode() 解码：decode()

url相关的可以用：

urllib.parse.quote() and urllib.parse.unquote()

urllib.parse.urlencode() 可以直接对一个key-value进行url编码

In [18]:

# encode() and decode()
name="毒逆天"

name_encode=name.encode("utf-8")

print(name_encode)

print(name_encode.decode("utf-8"))

 

b'\xe6\xaf\x92\xe9\x80\x86\xe5\xa4\xa9'
毒逆天

In [19]:

# 需要导入urlib.parse

import urllib.parse

In [20]:

test_str="淡定"

# 对字符串进行url编码和解码
test_str_enode = urllib.parse.quote(test_str)

print(test_str_enode)

# urllib.parse.quote() 解码
print(urllib.parse.unquote(test_str_enode))

 

%E6%B7%A1%E5%AE%9A
淡定

In [21]:

# urlencode 可以直接对一个key-value进行编码

test_dict={"name":"毒逆天","age":23}

encode_str = urllib.parse.urlencode(test_dict)

print(encode_str)
print(urllib.parse.unquote(encode_str))

 

name=%E6%AF%92%E9%80%86%E5%A4%A9&age=23
name=毒逆天&age=23

 

1.3.值判断和地址判断

小明不乐意了，你个小潘总是抢我的风头，看完标题就刷刷的在黑板上写下了如下知识点：

is 是比较两个引用是否指向了同一个对象（id()得到的地址一样则相同）

== 是比较两个对象的值是否相等

在之前讲Dict的时候提了一下可变和不可变类型：

Func里面又系统的说了一下：

对于可变不可变系列就不去复述了，下面再来几个案例看看 值判断和 地址判断的概念

In [22]:

################ 可变类型 ################ 

In [23]:

a=[1,2,3]
b=[1,2,3]

# id不一样，那is肯定不一样了
print(id(a))
print(id(b))

 

139727165899464
139727165725256

In [24]:

# a和b是否指向同一个地址
a is b

Out[24]:

False

In [25]:

# a和b的值是否相同
a == b

Out[25]:

True

In [26]:

################ 开始变化了 ################ 

In [27]:

# 让a指向b的地址
a=b

# a和b的id一样了
print(id(a))
print(id(b))

 

139727165725256
139727165725256

In [28]:

# a和b是否指向同一个地址
a is b

Out[28]:

True

In [29]:

# a和b的值是否相同
a == b

Out[29]:

True

In [30]:

################ 不可变类型 ################ 

In [31]:

a=1
b=1

# id一样
print(id(a))
print(id(b))

 

94592578394656
94592578394656

In [32]:

a is b

Out[32]:

True

In [33]:

a == b

Out[33]:

True

In [34]:

# 但是你要注意，不是所有不可变类型都这样的

f1=1.2
f2=1.2

# 声明两个相同值的浮点型变量，查看它们的id，发现它们并不是指向同个内存地址(这点和int类型不同)
print(id(f1))
print(id(f2))

 

139727217917024
139727217917096

In [35]:

# 这个就不一样了
# 这方面涉及Python内存管理机制，Python对int类型和较短的字符串进行了缓存
# 无论声明多少个值相同的变量，实际上都指向同个内存地址，其他的就没这福利咯～

f1 is f2

Out[35]:

False

In [36]:

f1 == f2

Out[36]:

True

 

2.Python总结之for系列

老师徐徐道来：“之前说for总是零零散散的，现在基础都讲完了，来个小汇总：”

2.1.Base

能够被for循环遍历的，就是可迭代的

For基础系：

In [37]:

# 类似于for(int i=0;i<5;i++)

for i in range(5):
    print(i)
    i+=1

 

0
1
2
3
4

In [38]:

#while循环一般通过数值是否满足来确定循环的条件
#for循环一般是对能保存多个数据的变量，进行遍历

name="https://pan.baidu.com/s/1weaF2DGsgDzAcniRzNqfyQ#mmd"

for i in name:
    if i=='#':
        break
    print(i,end='')#另一种写法：print("%s"%i,end="")
print('\n end ...')

 

https://pan.baidu.com/s/1weaF2DGsgDzAcniRzNqfyQ
 end ...

In [39]:

# 你期望的结果是：i = 5

for i in range(10):
    if i == 5:
        print("i = %d" % i)
else:
    print("没有找到")

 

i = 5
没有找到

In [40]:

# 当迭代的对象迭代完并为空时，位于else的子句将执行
# 而如果在for循环中含有break时则直接终止循环，并不会执行else子句
# 正确写法如下：

for i in range(10):
    if i == 5:
        print("i = %d" % i)
        break
else:
    print("没有找到")

 

i = 5

In [41]:

# 遍历一个字典

test_dict={"Name":"小明","Age":23}

for k,v in test_dict.items():
    print("key:%s,value:%s"%(k,v))

 

key:Name,value:小明
key:Age,value:23

 

2.2.列表生成式

如果下面知识点还不熟悉的，看看之前讲的～列表生成式：

简写：list(range(1, 11)) 全写：[x for x in range(1,11)]

In [42]:

list(range(1, 11))

Out[42]:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

In [43]:

[x for x in range(1,11)]

Out[43]:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

In [44]:

# 1~10的平方列表
[x*x for x in range(1,11)]

Out[44]:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

In [45]:

# 1~10之间的偶数
[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

Out[45]:

[2, 4, 6, 8, 10]

In [46]:

# 数学里面的全排列
[x + y for x in 'ABC' for y in 'AB']

Out[46]:

['AA', 'AB', 'BA', 'BB', 'CA', 'CB']

In [47]:

# 数学里面的坐标轴
[(x,y) for x in range(1,5) for y in range(1,4)]

Out[47]:

[(1, 1),
 (1, 2),
 (1, 3),
 (2, 1),
 (2, 2),
 (2, 3),
 (3, 1),
 (3, 2),
 (3, 3),
 (4, 1),
 (4, 2),
 (4, 3)]

In [48]:

# (x,y,z) 一般三个嵌套就上天了
[(x,y,z) for x in range(1,5) for y in range(1,4) for z in range(1,3)]

Out[48]:

[(1, 1, 1),
 (1, 1, 2),
 (1, 2, 1),
 (1, 2, 2),
 (1, 3, 1),
 (1, 3, 2),
 (2, 1, 1),
 (2, 1, 2),
 (2, 2, 1),
 (2, 2, 2),
 (2, 3, 1),
 (2, 3, 2),
 (3, 1, 1),
 (3, 1, 2),
 (3, 2, 1),
 (3, 2, 2),
 (3, 3, 1),
 (3, 3, 2),
 (4, 1, 1),
 (4, 1, 2),
 (4, 2, 1),
 (4, 2, 2),
 (4, 3, 1),
 (4, 3, 2)]

 

2.3.扩展

如果要对list实现类似C#或者java那样的下标循环怎么办？

这块小明又有预习，于是在提交Code的同时大声说道：

Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身

In [49]:

for i, item in enumerate(['A', 'B', 'C']):
    print(i, item)

 

0 A
1 B
2 C

 

3.Python中赋值、浅拷贝、深拷贝

看到标题小明和小潘就楞了，老师当时没讲解啊，然后两个人眼巴巴的看着老师讲解：

官方文档：

3.1.赋值

通过=来实现，就是把地址拷贝了一份，比如 a = b

In [50]:

a=[1,2,2]
b = a

print(id(a))
print(id(b))

 

139727165518536
139727165518536

In [51]:

# 再验证

a.append(3)

# 都增加了一个3，说明的确指向同一个内存地址
print(a)
print(b)

 

[1, 2, 2, 3]
[1, 2, 2, 3]

 

3.2.深拷贝deepcopy

导入copy模块，调用deepcopy方法

如果有嵌套引用的情况，直接递归拷贝

In [52]:

import copy

a=[1,2,2]

In [53]:

b=copy.deepcopy(a)

# 指向了不同的内存地址
print(id(a))
print(id(b))

 

139727165899080
139727165900488

In [54]:

# 再验证一下

a.append(3)

# b不变，说明的确指向不同的内存地址
print(a)
print(b)

 

[1, 2, 2, 3]
[1, 2, 2]

In [55]:

################ 开始变化了 ################ 

In [56]:

# 之前讲了嵌套列表，我们来验证一下

a=[1,2,2]
b=[1,2,3,a]

c=copy.deepcopy(b)

# 发现地址都不一样
print(id(b))
print(id(c))
print(id(b[3]))
print(id(c[3]))

 

139727166586248
139727165899080
139727165725256
139727165899464

In [57]:

# 直观的验证一下

a.append(666)

# 深拷贝的确是深拷贝
print(b)
print(c)

 

[1, 2, 3, [1, 2, 2, 666]]
[1, 2, 3, [1, 2, 2]]

 

3.3.浅拷贝copy

copy只是简单拷贝，如果拷贝内容里面还有引用之类的，他是不管的

In [58]:

import copy

a=[1,2,2]

In [59]:

b=copy.copy(a)

# 指向了不同的内存地址
print(id(a))
print(id(b))

 

139727165902088
139727165850952

In [60]:

################ 开始变化了 ################ 

In [61]:

# 之前讲了嵌套列表，我们来验证一下

a=[1,2,2]
b=[1,2,3,a]

c=copy.copy(b)

# 第一层地址不一样
print(id(b))
print(id(c))

 

139727165519432
139727165902088

In [62]:

# 验证一下
b.append(111)

# 第一层指向的不同地址
print(b)
print(c)

 

[1, 2, 3, [1, 2, 2], 111]
[1, 2, 3, [1, 2, 2]]

In [63]:

# 如果里面还有引用，那么就不管了
print(id(b[3]))
print(id(c[3]))

 

139727165725576
139727165725576

In [64]:

# 验证一下
a.append(666)

# 内部引用的确没copy新地址
print(b)
print(c)

 

[1, 2, 3, [1, 2, 2, 666], 111]
[1, 2, 3, [1, 2, 2, 666]]

 

3.4.知识扩展

如果拷贝的对象是不可变类型，不管深拷贝和浅拷贝以及赋值都是地址引用

需要注意的是：Python和Net对于值类型处理是不一样的（管理方式不一样导致的）

==>NET中值类型默认是深拷贝的，而对于引用类型，默认实现的是浅拷贝

In [65]:

a=(1,2,2)
b=a

print(id(a))
print(id(b))

 

139727165526520
139727165526520

In [66]:

a=(1,2,2)
b=copy.deepcopy(a)

print(id(a))
print(id(b))

 

139727165846872
139727165846872

In [67]:

a=(1,2,2)
b=copy.copy(a)

print(id(a))
print(id(b))

 

139727165526520
139727165526520

 

4.CSharp中赋值、浅拷贝、深拷贝

小明听懂了Python的深拷贝和浅拷贝后，本着学以致用的原则，写下了C#的实现：

先声明一下，本机环境是Ubuntu + NetCore，欢迎贴Code补充

4.1.赋值

Code：

赋值方法和Python一样，直接赋值即可

var list1 = new List<int>() { 1, 2, 2 };
var list2 = list1;

In [68]:

%%script csharp

// Python一样，直接赋值即可
var list1 = new List<int>() { 1, 2, 2 };
var list2 = list1;

// 验证一下
list1.Add(3);//我们修改一下list1，list2也就跟着就改变了

foreach (var item in list1)
{
    Console.Write(item + " ");
}
Console.WriteLine();
foreach (var item in list2)
{
    Console.Write(item + " ");
}

 

1 2 2 3 
1 2 2 3 

 

4.2值类型默认深拷贝

NetCore深拷贝相关的 public void CopyTo (T[] array);

简单类型用最简单的方式就能实现深拷贝了：

官方的CopyTo在这里和这个效果一样，但是比较麻烦，这边就不贴了（Code里面贴了）

var list3 = new List<int>() { 1, 2, 2 };
var list4 = new List<int>(list3);

// 验证一下
list3.Add(3);
foreach (var item in list3)
{
    Console.Write(item + " ");
}
Console.WriteLine();
foreach (var item in list4)
{
    Console.Write(item + " ");
}

结果：

1 2 2 3 
1 2 2

4.3.引用类型默认浅拷贝

对于List<T>再复杂点的，上面的方式就变成浅拷贝了：(类似于Python的Copy.Copy)

官方的CopyTo在这里和这个效果一样，但是比较麻烦，这边就不贴了（Demo里面贴了）

定义一个Student

public partial class Student
{
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }

    public override string ToString()
    {
        return $"Name:{Name},Age:{Age}";
    }
}

---

浅拷贝Demo：

var list5 = new List<Student>(){
    new Student { Name = "小张", Age = 22 },
    new Student { Name = "小明", Age = 23 }
    };
var p = new Student() { Name = "小潘", Age = 23 };
list5.Add(p);

// 浅拷贝一份
var list6 = new List<Student>(list5);

// 浅拷贝测试
// 我们修改一下list5，list6没有跟着改变，说明第一层的地址的确不一样
list5.Add(new Student() { Name = "小胖", Age = 24 });
// 当我们修改小潘同学的年龄时，大家都变了，说明真的只是浅拷贝
p.Age = 24;

foreach (var item in list5)
{
    Console.WriteLine(item);
}
Console.WriteLine("=============");
foreach (var item in list6)
{
    Console.WriteLine(item);
}

结果：

Name:小张,Age:22
Name:小明,Age:23
Name:小潘,Age:24
Name:小胖,Age:24
=============
Name:小张,Age:22
Name:小明,Age:23
Name:小潘,Age:24

 

4.4.简单方式实现深拷贝

对于List<T>的深拷贝场景，其实项目中还是蛮常见的,那深拷贝怎么搞呢？

先来一个简单的实现方式，需要T实现ICloneable接口才行：

定义一个Person类

public partial class Person : ICloneable
{
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }

    //实现ICloneable的Clone方法
    public object Clone()
    {
        return base.MemberwiseClone();//调用父类方法即可
    }

    public override string ToString()
    {
        return $"Name:{Name},Age:{Age}";
    }
}

给List<T>定义一个扩展方法：（温馨提醒：扩展方法所在的类必须是static Class哦）

public static partial class ListExt
{
    // 只要T实现了ICloneable接口就可以了
    public static IEnumerable<T> DeepCopy<T>(this IEnumerable<T> list) where T : ICloneable
    {
        return list.Select(item => (T)item.Clone()).ToList();
    }
}

来个调用加验证：

#region 引用类型深拷贝-简单实现方式

var oldList = new List<Person>(){
    new Person(){Name="小明",Age=23},
    new Person(){Name="小张",Age=22},
};
var xiaoPan = new Person() { Name = "小潘", Age = 23 };
oldList.Add(xiaoPan);

var newList = oldList.DeepCopy();

//测试
oldList.Add(new Person() { Name = "小胖", Age = 23 });
xiaoPan.Age = 24;

foreach (var item in oldList)
{
    Console.WriteLine(item);
}
Console.WriteLine("========");
foreach (var item in newList)
{
    Console.WriteLine(item);
}

#endregion

结果：

Name:小明,Age:23
Name:小张,Age:22
Name:小潘,Age:24
Name:小胖,Age:23
========
Name:小明,Age:23
Name:小张,Age:22
Name:小潘,Age:23

 

4.5.序列化方式实现深拷贝（常用）

利用System.Runtime.Serialization序列化与反序列化实现深拷贝

先定义一个Teacher类（别忘记加 Serializable 的标签）

[Serializable]
public partial class Teacher
{
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }

    public override string ToString()
    {
        return $"Name:{Name},Age:{Age}";
    }
}

添加一个扩展方法：

public static partial class ListExt
{
    // 利用System.Runtime.Serialization序列化与反序列化实现深拷贝
    public static T DeepCopy2<T>(this T obj)
    {
        using (var stream = new MemoryStream())
        {
            var formatter = new BinaryFormatter();
            formatter.Serialize(stream, obj);
            stream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
            return (T)formatter.Deserialize(stream);
        }
    }
}

调用：

#region 引用类型深拷贝-序列化实现

var oldTestList = new List<Teacher>(){
    new Teacher(){Name="小明",Age=23},
    new Teacher(){Name="小张",Age=22},
};
var s = new Teacher() { Name = "小潘", Age = 23 };
oldTestList.Add(s);

var newTestList = oldTestList.DeepCopy2();

//测试
oldTestList.Add(new Teacher() { Name = "小胖", Age = 23 });
s.Age = 24;

foreach (var item in oldTestList)
{
    Console.WriteLine(item);
}
Console.WriteLine("========");
foreach (var item in newTestList)
{
    Console.WriteLine(item);
}

#endregion

结果：

Name:小明,Age:23
Name:小张,Age:22
Name:小潘,Age:24
Name:小胖,Age:23
========
Name:小明,Age:23
Name:小张,Age:22
Name:小潘,Age:23

因为主要是说Python，Net只是简单提一下，这边就先到这里了

不尽兴可以看看，讲得还是挺全面的

我们接着来对比学习～

 

5.Python生成器

一看到标题小明又懵圈了，但是看到大家好像都知道的样子心想道：“我是不是又睡过一节课啊？”

，这边说说生成器

通过列表生成式，我们可以简单并直接的创建一个列表，但是当数据有一定的规律而且又很大的时候，使用列表就有点浪费资源了

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的资源

5.1.简单方式

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

先看一个简单的生成器案例：（只要把一个列表生成式的[]改成() ，就创建了一个generator了）

In [69]:

# 列表生成式
[x for x in range(10)]

Out[69]:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

In [70]:

# 生成器写法（Python2.x系列是用xrange）
(x for x in range(10))

Out[70]:

<generator object <genexpr> at 0x7f14c413cb48>

 

遍历方式可以用之前的for循环来遍历（推荐）

也可以用next()或者__next__()方法来遍历。【C#是用MoveNext】

generator保存的是算法，每次调用next(xxx)或者__next__()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素

当没有更多的元素时，抛出StopIteration的异常

最新的Python3.7在这方面有所优化：

In [71]:

g=(x for x in range(10))

# for来遍历（推荐）
for i in g:
    print(i)

 

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

In [72]:

g=(x for x in range(10))

print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(g.__next__()) #通过__next__也一样取下一个
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

 

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

 

---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-72-9897a9148994> in <module>()
     11 print(next(g))
     12 print(next(g))
---> 13print(next(g))
     14 print(next(g))

StopIteration: 

 

5.2.yield方式

如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现时，还可以用函数来实现

这时候就需要用到yield了，像最经典的斐波拉契数列，这次用一波生成器来对比实现下：

In [73]:

# 递归方式：求第30个数是多少

# 1、1、2、3、5、8、13、21、34...
def fib(n):
    if n == 1 or n == 2:
        return 1
    else:
        return fib(n - 1) + fib(n - 2)

fib(30)

Out[73]:

832040

In [74]:

# 在讲yield方式之前先用循环实现一下

def fibona(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

fibona(30)

 

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