
Python内置函数reversed()用法分析
这篇文章主要介绍了Python内置函数reversed()用法,结合实例形式分析了reversed()函数的功能及针对序列元素相关操作技巧与使用注意事项,需要的朋友可以参考下
reversed()函数是返回序列seq的反向访问的迭代器。参数可以是列表,元组,字符串,不改变原对象。
1》参数是列表
>>> l=[1,2,3,4,5]
>>> ll=reversed(l)
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> ll
<listreverseiterator object at 0x06A9E930>
>>> for i in ll:#第一次遍历
... print i,
...
5 4 3 2 1
>>> for i in ll:第二次遍历为空,原因见本文最后
... print i
...
2》参数是列表
>>> l=[3,4,5,6]
>>> ll=reversed(l)
>>> l
[3, 4, 5, 6]
>>> ll
<listreverseiterator object at 0x06A07E10>
>>> list(ll)#第一次
[6, 5, 4, 3]
>>> list(ll)#第二次为空,原因见本文最后
[]
3》参数是元组
>>> t=(4,5,6)
>>> tt=reversed(t)
>>> t
(4, 5, 6)
>>> tt
<reversed object at 0x06A07E50>
>>> tuple(tt)#第一次
(6, 5, 4)
>>> tuple(tt)#第二次为空,原因见本文最后
()
4》参数是字符串
>>> s='cba'
>>> ss=reversed(s)
>>> s
'cba'
>>> ss
<reversed object at 0x06A07E70>
>>> list(ss)#第一次
['a', 'b', 'c']
>>> list(ss)#第二次为空,原因见本文最后
[]
5》参数是字符串
>>> s='1234'
>>> ss=reversed(s)
>>> s
'1234'
>>> ss
<reversed object at 0x06A94490>
>>> ''.join(ss)#第一次
'4321'
>>> ''.join(ss)#第二次为空,原因见本文最后
''
为什么reversed()之后,第二次for循环或第二次list()或第二次tuple()或第二次join()得到的结果为空?我们以第2个例子具体说明一下:
That's because reversed creates an iterator, which is already spent when you're calling list(ll) for the second time.
The reason is that ll is not the reversed list itself, but a listreverseiterator. So when you call list(ll) the first time, it iterates over ll and creates a new list from the items output from that iterator.When you do it a second time, ll is still the original iterator and has already gone through all the items, so it doesn't iterate over anything, resulting in an empty list.
小编来翻译一下:
这是因为反向创建了一个迭代器,该迭代器在第二次调用列表(LL)时已经使用过了。
其原因就是ll不是反转列表本身,而是一个列表反向迭代器。所以当你第一次调用列表(ll),它会遍历ll并且创建一个新的列表从项目输出迭代器。当你再进行一次,ll仍然是原来的迭代器,已经经历了所有的项目,所以它不会再遍历什么,这就造成了空列表。
总结:reversed()之后,只在第一次遍历时返回值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08