基于python for in if 連著寫與分開寫的區(qū)別說明
如下:
links.extend(link for link in get_links(html) if re.match(link_regex, link))
# 上面的語句分開寫,如下
# 但下面需要使用links.append,如果依然使用links.extend會出現(xiàn)錯誤的結果
for link in get_links(html):
if re.match(link_regex, link):
links.append(link)
讓我們用ipython做個實驗:

由上圖可以看出,for in if 連擊推導式隱式的將link由str轉變?yōu)榱薼ist,而分開寫是不會幫我們轉換的,所以需要使用append把整個str加入到list.
補充:python的for i in list 陷阱
d = [1,2,3,4,5] for i in d: d.remove(i) print d
結果是 :
[2, 4]
這個陷阱比較隱蔽,我再用白盒子測試的時候,發(fā)現(xiàn)了這個bug,大致原因就是remove d[0]之后,i 自動變成了 d[1], 但是 d已經(jīng)變成了 d[2,3,4,5],所以i=d[1]就悲催的指向了3,跳過了2!
看來python還是要注意了解底層實現(xiàn)啊!
解決辦法是
d = [1,2,3,4,5] for i in d[:]: d.remove(i) print d
就可以實現(xiàn)邊遍歷邊刪除了
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
相關文章
pytorch教程resnet.py的實現(xiàn)文件源碼分析
torchvision.models這個包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的網(wǎng)絡結構,并且提供了預訓練模型,可以通過簡單調(diào)用來讀取網(wǎng)絡結構和預訓練模型2021-09-09
Python Opencv 通過軌跡(跟蹤)欄實現(xiàn)更改整張圖像的背景顏色
這篇文章主要介紹了Python Opencv 通過軌跡(跟蹤)欄實現(xiàn)更改整張圖像的背景顏色,在文章末尾有一個小訓練——是將所學得的圖像顏色修改應用為畫板一般的刷新,需要的朋友可以參考下2020-03-03
深度學習入門之Pytorch 數(shù)據(jù)增強的實現(xiàn)
這篇文章主要介紹了深度學習入門之Pytorch 數(shù)據(jù)增強的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-02-02

