python—高级特性

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高级特性

  • 代码精炼
  • python代码量越少,开发效率越高.

切片

  • 取list或tuple的部分元素

  • 示例

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    L[0:3] #0到3,但结果不包括索引3
    L[:3] #0可省略
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    L[-2:]  #-2到0 但不包括索引0
    L[-2:-1] #-2
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    L[:10:2] #前10 每隔2个取一个
    L[::5] #所有,每隔5个取一个
    L[:] #原样复制

  • 对tuple取切片,结果依然是tuple.

  • 字符串可以看作一个list,每个字符占一位.

迭代

  • 迭代很随便…太随便了…

  • list tuple不多说了

  • dict字典也可以迭代,因为无序,输出的顺序不一定相同.
    默认迭代的是key 但value 也可以迭代,key value也可以同时迭代

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    for value in d.values()
    for k, v in d.items()

  • 上文书中说的,字符串可以当作list,所以也可以迭代.

  • 问题来了,如何判断可迭代对象?
    collections模块的Iterable类型判断

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    >>> from collections import Iterable
    >>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
    True

  • 类似c/java的带下标循环实现?
    Python内置的enumerate函数,把一个list变成索引-元素对

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    for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
      print(i, value)

列表生成式

  • 用来生成list

  • 示例: [1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]

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    [x * x for x in range(1, 11)]
    [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] #两层

  • for可以同时循环两个甚至多个变量,dict的items()可以同时迭代key和value

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    d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } # 多个变量
    [k + '=' + v for k, v in d.items()] # 生成list
    [s.lower() for s in L] # 全部小写

生成器

  • generator 依照某种算法不断循环生成数据,而不是一次性生成完.节省大量空间.

  • 创建generator

    • 把列表生成式的[]改成()

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      g = (x * x for x in range(10))

      调用next(g)可获取下一个值.
      最常用for n in g:代入for循环.也没有抛出错误.

    • 定义一个包含yield关键字的函数.

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      def fib(max):
      n, a, b = 0, 0, 1
      while n < max:
          yield b
          a, b = b, a + b
          n = n + 1
      return 'done'
      • 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。
      • 用for循环调用generator时，拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中.

迭代器

  • 可以被for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable
    使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

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    isinstance({}, 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 表示一个惰性计算的序列 Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流
    isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

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    isinstance((x for x in range(10)), Iterator)

  • 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。

  • Python的for循环本质上就是通过不断调用next()

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