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最新推荐文章于 2025-09-06 09:26:50 发布

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分类专栏： Python 文章标签： python

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本文介绍了Python中列表切片的使用方法，并详细探讨了生成器的概念及其应用场景，包括通过生成器实现内存友好的数据处理。

In [ ]:

#切片

In [1]:

a=list(range(100))

In [2]:

a[1:19]

Out[2]:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]

In [3]:

a[:9]

Out[3]:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

In [5]:

a[-10:-1]

Out[5]:

[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98]

In [7]:

a[1:10:2]#2代表间距

Out[7]:

[1, 3, 5, 7, 9]

In [ ]:

#tuple也可以用切片，字符串也看成是一种list

In [8]:

'ASDGHJK'[1:5]

Out[8]:

'SDGH'

最后一个小问题，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：

In [9]:

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

0 A
1 B
2 C

In [11]:

#那么，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
isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代

Out[11]:

True

列表生成式¶

list comprehensions¶

eg:list(range(10))¶

In [12]:

L=[]
for x in range(1,11):
    L.append(x*x)
L

Out[12]:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

In [13]:

#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，就可以把list创建出来，
#十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。

#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]

Out[13]:

[4, 16, 36, 64, 100]

In [14]:

#还可以使用两层循环，可以生成全排列：
[m+n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

Out[14]:

['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

In [17]:

#例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：
import os
[d for d in os.listdir('.')]

In [19]:

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

x = A
z = C
y = B

In [21]:

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

Out[21]:

['x=A', 'z=C', 'y=B']

In [22]:

#把所有字符串变小写
L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
[s.lower() for s in L]

Out[22]:

['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

生成器¶

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，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。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

In [25]:

L=[x*x for x in range(10)]
L

Out[25]:

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

In [26]:

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

Out[26]:

<generator object <genexpr> at 0x00000179FAA522B0>

In [27]:

#使用next得到generator下一个值
next(g)

Out[27]:

In [28]:

next(g)

Out[28]:

In [29]:

#更常见的是使用循环
for n in g:
    print(n)

In [30]:

#著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
def fib (max):
    n,a,b =0,0,1
    while n<max:
        print(b)
        a,b=b,a+b
        n=n+1
    return

In [31]:

fib(6)

In [44]:

#上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib (max):
    n,a,b =0,0,1
    while n<max:
        yield b
        a,b=b,a+b
        n=n+1
    return 'done'

In [60]:

f=fib(6)
f

Out[60]:

<generator object fib at 0x00000179FAA52570>

In [61]:

i=0
for n in f:
    print(n)

In [50]:

#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。
def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield 3
    print('step 3')
    yield 5
o=odd()
next(o)

step 1

Out[50]:

In [51]:

next(o)

step 2

Out[51]:

In [64]:

#怎样取得generator中的值呢
#但是用for循环调用generator时，发现拿不到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：
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

In [ ]: