6.高级特性--简化代码量

1.切片

L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引012,正好是3个元素。

如果第一个索引是0,还可以省略:L[:3]

Python支持L[-1]取倒数第一个元素,而且同样支持倒数切片:

>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']

前10个数:

>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

后10个数:

>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

前11-20个数:

>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

前10个数,每两个取一个:

>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]

所有数,每5个取一个:

>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

甚至什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个list:

>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

当然,除了list外,tuple、字符串也可以进行切片。

2.迭代(Iteration)

在Python中,迭代是通过for ... in来完成的。

Python的for循环可以作用在其他可迭代对象上。list这种数据类型虽然有下标,但很多其他数据类型是没有下标的,但是,只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如dict就可以迭代。

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
... print(key)
...
a
c
b
#因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样。

默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()

(了解)如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections.abc模块的Iterable类型判断:

>>> from collections.abc 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

list实现类似Java那样的下标循环怎么办?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:

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
... print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

3.列表生成式

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100] #两层循环
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

在一个列表生成式中,for前面的if ... else是表达式,而for后面的if是过滤条件,不能带else

4.生成器(generator)

g = (x * x for x in range(10))  #与列表生成式很像

通过next()函数获得generator的下一个返回值。

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。

当然,这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象。

定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个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' def triangles():
L=[1]
while True:
yield L[:]
L.append(0)
L=[L[i]+L[i-1] for i in range(len(L))]

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。

请注意区分普通函数和generator函数,普通函数调用直接返回结果:

>>> r = abs(6)
>>> r
6

generator函数的“调用”实际返回一个generator对象:

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>

5.迭代器(Iterator)

直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator。把listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数。

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