Python-Day3(高级特性)

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切片

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

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0，1，2，正好是3个元素
- Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片

比如前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10个数，每两个取一个：

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

tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple：

>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)

迭代

在Python中，迭代是通过for…in来完成的。
只要是可跌带对象，无论有无下标，都可以迭代。
dict迭代：

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
...     print(key)
...

字符串迭代

>>> for ch in 'ABC':
...     print(ch)
...
A
B
C

判断迭代对象

>>> 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

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

>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
...     print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9

列表生成式

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环
- 例如：for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

• for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value：

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

生成器

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。

生成generator的表达式：
1.

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

• 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
• 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
• 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。

• 一般不会调用next(),而是通过for循环来迭代它，，并且不需要关心StopIteration的错误

  1. 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：
     斐波那契数列的前N个数

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

输出数据：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

杨辉三角做法,这种做法思考的很久，很巧妙：

def triangles():
    ls = []
    while True:
        ls.insert(0, 1)
        # 使用enumerate，输出key值和value值，enumerate(ls[1:-1], 1)代表从下标为1开始输出数据，而ls[1:-1]采用切片，输出从索引1开到最后一个
        for k, v in enumerate(ls[1:-1], 1):
            ls[k] = v + ls[k + 1]
        yield ls


n = 0
for t in triangles():
    print(t)
    n += 1
    if n == 10:
        break

迭代器

• 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

• 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

• 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable（可迭代对象）但不是Iterator（迭代器），不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象