1.切片  切片: >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] >>> L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] >>> L = list(range(100)) >>> L [0, 1, 2, 3, ..., 99] 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:…

本节跟第三节关系密切,最好放在一起来看:python的高级特性3:神奇的__call__与返回函数 一.闭包:闭包不好解释,只能先看下面这个例子: In [23]: def outer(part1): ....: def inner(part2): ....: return part2*part1 ....: return inner ....: In [24]: f = outer(33) In [25]: f(100) Out[25]: 3300 In [26]: f(11) Out[26]…

Python的高级特性1-7系列是本人从Python2过渡3时写下的一些个人见解(不敢说一定对),接下来的系列主要会以类级为主. 类,对象,实例,方法是几个面向对象的几个基本概念,其实我觉得很多人并不是真正了解这一块. 举个例子进行测试一下: In [19]: class A(): ....: pass ....: In [20]: a = A In [21]: type(a) Out[21]: classobj In [22]: class B(object): ....: pass ....…

python的高级特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器 #演示切片 k="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" #取前5个元素 k[0:5] k[:5] #后5个元素 k[-5:] #vwxyz #每隔一个取一个 k[::2] #acegikmoqsuwy #原样复制一个 k[:] #演示迭代 d={'a':1,'b':2,'c':3} for key in d: print(key) #结果输出abc, 即输出key, 而且要注意dict的迭代顺序不像lis…

掌握了Python的数据类型.语句.函数,基本可以编写出很多有用的程序了.但是Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好.基于这一思想,我们来介绍python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能绝不用5行代码,请始终牢记,代码越少,开发效率越高. 切片(Slice) 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作,比如,一个list如下: L=['Micheal','Sarah','Bob','Jack'] 当我们要取前N个元素,使用循环操作很…

掌握了python的数据类型,语句和函数,基本上就可以编出很多有用的程序了. 但是在python中,并不是代码越多越好,代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这个思想,就引申出python的一些高级特性. 切片 在python中,取list或者是tuple的部分元素是非常常见的操作. L = ["gege","gege","egye"]; [L[0],L[1],L[2]] 上面这个是一个笨办法,因为扩展一下,取前面n个元素就没办法了. r =…

Python 高级特性 2 列表生成式 列表生成式就是指类似这样的代码:[x for x in range(1, 11)] >>> L = [x for x in range(1, 11)] >>> L [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 生成了一个列表L,从1到10的列表,一共(11-1)-1 = 9个元素. L这个列表也可以这样生成:L = list(range()). >>> L= list(range(1, 11))…

Python 高级特性 1 切片 将L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']列表中前上个3个元素: L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] r = [] n = 3 for i in range(n): r.append(L[i]) print(r) 运行: ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 使用循环,书写的代码量较多,我们可以使用切片的方式: L = ['…

__call__是一个很神奇的特性,只要某个类型中有__call__方法,,我们可以把这个类型的对象当作函数来使用. 也许说的比较抽象,举个例子就会明白. In [107]: f = abs In [108]: f(-10) Out[108]: 10 In [109]: dir(f) Out[109]: ['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', ...] 上例中的f对象指向了abs类型,由于f对象中有__call__方法,因此f(-1…

一.切片 L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']取出前三个元素 , 笨方法就是通过下标一个一个获取 [L[0], L[1], L[2]]Python做好了封装可以通过切片就行快速获取L[0:3] 进行获取 还可以倒着来 比如L[-2,-1]取出前几个 L[:N]后几个L[N:]前几个每几个取一个L[:N:X]所有数每几个取一个L[::X]其中字符串也可以进行切片 例如C#的substring(N,X) 当然tuple也肯定可以.二.迭代给…

在面向对象的程序设计中,继承(Inheritance)允许子类从父类那里获得属性和方法,同时子类可以添加或者重载其父类中的任何方法.在C++和Java的对象模型中,子类的构造函数会自动调用父类的构造函数,但在Python中却不是这样,你必须在子类中显示调用父类的构造函数. In [1]: class Employee: ...: def __init__(self,name,salary=0): ...: self.name = name ...: self.salary = salary ..…

字典的创建有两种方式,如果出现In [26]这样的赋值方式就会报错. In [17]: s['name'] = 'alex' In [18]: s['sex'] = 'male' In [19]: s Out[19]: {'name': 'alex', 'sex': 'male'} In [20]: s = {'name':'alex','sex':'male'} In [21]: s Out[21]: {'name': 'alex', 'sex': 'male'} In [22]: t = {…

@property装饰器其实有点无聊,单独拿出来作为一个知识点其实没必要,尽管它可以将方法变成属性,让get和set方法更好用,但是,它破坏了python的简洁(不是代码的简洁而是指语法上). 下面来说明为什么我会这么说. 首先,看一个使用property. class Student(object): @property def testname(self): return self.name @testname.setter def testname(self,name): self.nam…

学习了java再来看python的多态,总感觉怪怪的,很蹩脚.. 1.python的父类根本不能调用子类的方法,只能蹩脚的依靠重写方法,然后在运行时去调用,实现伪多态... 2.所谓的鸭子类型看起来很方便,其实会让代码变得很乱.. 3.多继承还有其他的地方也怪怪的,暂时不知道怎么说,先占坑.…

在伯乐在线上看到了这篇文章,用Python的 __slots__ 节省9G内存,于是想测试下,对单个类,用__slots__节省内存效果会不会明显. 看完这个例子后,我们也会明白__slots__是用来干嘛的. :import sys :class test(object): : def __init__(self,name): : self.name = name : : :class test2(object): : __slots__ = ["name"] : def __ini…

一.列表推导式 1.列表推导式是颇具python风格的一种写法.这种写法除了高效,也更简短. In [23]: {i:el for i,el in enumerate(["one","two","three"])} Out[23]: {0: 'one', 1: 'two', 2: 'three'} enumerate是内建函数,可以让列表获得“下标”的属性.而如果不用列表推导式,上例需要这么写 In [24]: lst = ["one&…

python中有一些容易忽略的不可变类型(str,integer,tuple,None) #错误演示 In [45]: def demo(lst=[]): ....: lst.append("hello") ....: return lst ....: In [46]: demo() Out[46]: ['hello'] In [47]: demo() Out[47]: ['hello', 'hello'] 廖雪峰的python教程有提到这一块,但并没有太细致.在这里,由于lst是一个…

切片 切片就是获取一个list.tuple.字符串等的部分元素 l = range(100) #取[0,5)元素 print(l[:5]) #[0, 1, 2, 3, 4] #在[0,99]中每隔10个元素取一个 print( l[::10]) #[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90] #取最后五个元素 print( l[-5 : ]) #[95, 96, 97, 98, 99] str = "www.genekang.com" #也可以用来截取…

1.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). 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(). 如果要对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,v…

特性 切片 L=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] L[:3]=[0,1,2] L[-2:]=[9,10] L[1:3]=[1,2] L[::3]=[0,3,6,9] L[:5:2]=[0,2,4] >>> alist = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> alist[-1: -5: -1] [9, 8, 7, 6] >>> alist[9: 5: -1] [9, 8, 7, 6] >>&g…

一.切片(Slice) 在很多编程语言中,针对字符串提供了很多截取函数(i.e.  substring),目的就是对字符串切片.python中没有针对字符串的截取函数,需要通过“切片”来完成. 取一个list或tuple的部分元素可以用切片 格式:  假定list或tuple组成的元素组名为m m[起始值:终止值:步长] 说明: a. 起始值如果是0,可以省略,但是中间的冒号(:)一定要带上 b. 起始值,终止值限定的是索引范围. c. 如果从前面开始取数,那么索引时不包括索引[终止值],因为索…

一.简单介绍 直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 集合数据类型: list 例如:list = ["yuhaohao", "lisheng", "huang"] tuple 例如:tuple = ("yuhaohao", "lisheng", 18, 29) dict 例如:dict = {"yushengyin": 18, "lisheng": 20} se…

# 区分可迭代对象iterable, 迭代器iterator, 生成器generator a. iterable 可直接用for循环的对象,都称为可迭代对象, from collections import Iterable 使用isinstance(a, Iterable)判断a对象是否为可迭代对象 因此,list, dict, str都是iterable b. iterator 凡是可作用于Next()函数的对象,都是迭代器类型,表示一个惰性计算的序列 记住迭代器是有状态的,用过一轮之后,就…

# 生成器基础 - 定义 在循环的时候不断推算下一个元素的值,而不是一下子创建空间存储所有元素,这样节省空间. 并且在适当的条件结束循环,这种一边循环一边计算的机制,称为generator生成器 - 生成器创建方法(两种) a.将列表生成式的[]改成()-- 称为生成器表达式 - 列表表达式 l = [x**x )] - 生成器: g = (x**x )) b.带yield的函数 -- 当列表生成表达式比较复杂的时候,可以用函数来实现 ps: range() 和xrange()区别 range(…

正常情况下,当我们定义了一个class,创建了一个class的实例后,我们可以给该实例绑定任何属性和方法,这就是动态语言的灵活性. 看下面一种常见的get/set操作 In [174]: class Student(object): .....: pass .....: In [175]: s = Student() In [176]: s.name = 'alex' In [177]: print(s.name) alex 它的动态属性是怎么来的呢?其实,它真正的过程是这样的 In [178]…

函数式编程的核心就是把函数当成对象来进行编程. 有两个常用到的方法:map/reduce,filter,其中map和filter是内建方法,而reduce不是,所以需要import相关模块. map接收两个参数,第一个参数是函数(处理办法),第二个参数是一个可迭代对象,而map可以把第二个参数的变量映射到函数中一一进行处理,结果以list形式返回. In [147]: def f(x): .....: return x*x .....: In [148]: r = map(f,[1,2,3,4,…

前言 面 tx 被问到 python 的高级特性相关,这里做个补充学习吧 正向范围取值 关键点 首位下标是 0 第一个数字是起始下标,第二个数字是结束下标(但最终结果不包含它) 代码块一 # 正向范围取值 - 字符串 strs ="https://www.cnblogs.com/poloyy" # 从第 0 个下标开始取值,到第 1 个下标结束,但不会取第 1 个下标的元素,最终取的是 0 下标的值 print(strs[0:1]) # 从第 0 个下标开始取值,到第 10 个下标结束…

导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总.为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证. 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组…)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理…

原文:Python高级特性(3): Classes和Metaclasses 类和对象 类和函数一样都是Python中的对象.当一个类定义完成之后,Python将创建一个“类对象”并将其赋值给一个同名变量.类是type类型的对象(是不是有点拗口?). 类对象是可调用的(callable,实现了 __call__方法),并且调用它能够创建类的对象.你可以将类当做其他对象那么处理.例如,你能够给它们的属性赋值,你能够将它们赋值给一个变量,你 可以在任何可调用对象能够用的地方使用它们,比如在一个map中…

参考: 高级特性 切片 Note 1.掌握了Python的基础语法之后,就可以写出很多很有用的程序了,比如打印1-90的奇数: #!/usr/bin/env python3 L = [] n = 1 while n <= 90 : L.append(n) n = n + 2 print(L) sh-3.2# ./easyprogram.py [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41…