python 笔记3--高级特性
切片
语法
- L[l:r] 取L[l],L[l+1]…L[r-2],L[r-1]
- L[l:r:m] 取L[l],L[l+m],L[l+2*m],L[l+3*m]….(满足l+n*m<=r-1)
tips
- 字符串,tuple也可以切片
迭代
dict
- 迭代key
>>> for key in d:
print(key)
- 迭代value
for value in d.values()
- 迭代key和value
for value,key in d.items():
print(value,key)
字符串
- 语法
>>> for ch in 'ABC':
... print(ch)
判断是否属于迭代对象
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False
调用索引-元素(enumerate)
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
... print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C
引用两个变量
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9
列表生成器
普通list
list(range(1, 11))
或者循环型
[m for m in list(range(1,11))]
多重循环
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
带判断语句
[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
//isinstance 判断一个变量是否是某个类型
['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
[s.lower() if isinstance(s,str) else s for s in L]
['hello', 'world', 18, 'apple', None]
生成器
-普通的generator
(x * x for x in range(10))
- 函数 generator
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
原理:
这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
- 捕获return
比较麻烦,暂时不理
小作业
杨辉三角的generator
def triangle(n):
L=[1]
while True:
yield(L)
L.append(0)
L=[L[i]+L[i-1] for i in range(len(L))]
if len(L)>n:
return "done"
g=triangle(100)
for i in g:
print(i)
这一句比较奇异,L全部计算完后才赋值给原来的L。
L=[L[i]+L[i-1] for i in range(len(L))]
迭代器
小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计的序列;
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
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