Python:笔记(4)——高级特性

Python:笔记(4)——高级特性

切片

　　取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。Python提供了切片操作符，来完成部分元素的选取

　　

　　除了上例简单的下标范围取元素外，Python还支持一些其他的骚操作，如下：

　　

迭代

　　如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

　　

列表生成式

　　列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

　　

　　同样，我们也可以自定义每个元素的处理规则

　　

列表生成器

　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是收到内存限制，列表容量肯定是有限的，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

　　

　　从示例中我们可以看出，在写出规则的后，要产生生成器，只需要将[换成(即可。

　　

　　如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值。

说明：generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

　　或者我们也可以直接使用迭代算法

　　

说明：所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

迭代器

　　Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。