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python学习——高级特性

Python——高级特性：（1）切片；（2）迭代；（3）列表生成式；（4）生成器；（5）迭代器。

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1：切片

有了切片操作，很多地方循环就不再需要了。Python的切片非常灵活，一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。

# this program is a example for Slice;

List = list(range(100))
print('>>list:',List[:20:2])     # print the first 10 figures, interval 2

Tuple = tuple(range(100))
print('>>tuple:',Tuple[-20::2])  # print the last 10 figures, interval 2

string = "abcdefg"
print('>>string:',string[1:5:])  # from 1 to 5, interval 2

结果：

>>list: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
>>tuple: (80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98)
>>string: bcde
>>>

2：迭代

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()。
任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环。

# 如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断:
from collections import Iterable
print('>>:string:', isinstance('hello', Iterable)) # str是否可迭代
print('>>:int:', isinstance(111, Iterable))        # 整型是否可迭代

# Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对,这样就可以同时迭代索引和元素本身:
for index, value in enumerate(['hello', 'world']):
    print(">>%s:[%s]" % (index, value))

for key, value in [(1, 111), (2, 222)]:
    print('>>:', key, ':', value)

结果：

>>:string: True
>>:int: False
>>0:[hello]
>>1:[world]
>>: 1 : 111
>>: 2 : 222
>>>

3：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。

# -*- coding: utf-8 -*-

my_dict = {'name':'zht', 'age':'23', 'address':'HangZhou'}
print([k + '=' + v for k, v in my_dict.items()])
print([k + '=' + v for k in my_dict.keys() for v in my_dict.values()])

# List = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None] --> ['hello', 'world', 'apple']
# tip:使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串:

List = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
print([x.lower() for x in List if (isinstance(x, str))])

结果：

['name=zht', 'age=23', 'address=HangZhou']
['name=zht', 'name=23', 'name=HangZhou', 'age=zht', 'age=23', 'age=HangZhou', 'address=zht', 'address=23', 'address=HangZhou']
['hello', 'world', 'apple']
>>>

4：生成器

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
第一种生成方法：只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator；可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
第二种生成方法：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；

''' 杨辉三角定义如下：
          1
        1   1
      1   2   1
    1   3   3   1
  1   4   6   4   1
1   5   10  10  5   1
把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list; '''

def triangles():
    list1 = [1]
    while True:
        yield list1
        list1.append(0)
        list1 = [list1[x] + list1[x - 1] for x in (range(len(list1)))] # list1[-1] the last num
        
n = 0
for t in triangles():
    print(t)
    n = n + 1
    if n == 10:
        break

结果：

[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
>>>

5：迭代器

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象。
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。它们表示一个惰性计算的序列。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象。
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。