三、Python高级特性——学习笔记

目录

 

1、切片

2、迭代

3、列表生成式

4、生成器

5、迭代器


1、切片

切片操作符a[i:j]:表示复制a[i]到a[j-1],以生成新的list对象。

当 i 缺省时,默认为0
           当 j 缺省时,默认为len(alist)
           当 i,j 都缺省时,a[:]就相当于完整复制一份a

b = a[i:j:s] 表示:i,j与上面的一样,但 表示 步进,缺省为1

所以a[i:j:1]相当于a[i:j]

当s<0时,i缺省时,默认为-1. j缺省时,默认为-len(a)-1
            所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1],也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍,即倒序

 倒数索引,倒数第一个元素的索引是 -1,

L[-2:]:代表倒数两个元素

L[:]:代表原样复制一个L列表

 同样适用于 字符串tuple

2、迭代

用for循环来遍历list或tuple,叫迭代,包括字典、字符串。

对字典dict:

迭代keyfor k in dict           对dict迭代,默认迭代key

迭代valuefor value in dict.value()  

同时迭代key和value:for k,v in dict.item()

注意:dict的存储不是顺序排列,所以迭代结果顺序可能不一样

 判断对象可否迭代:通过collections模块的Iterable类型判断

             >>> 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

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

3、列表生成式

[生成列表 for 变量 in 列表 if语句]

例如:

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]   表示 生成1-10中偶数的平方的列表
            [4, 16, 36, 64, 100]

4、生成器

一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。不必创建完整的list,从而节省大量的空间

方法一:列表生成式的[ ]改为( ),如:

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

G=(x * x for x in range(10))        G为生成器

可以用next( )函数next(G)来获得生成器的下一个返回值,当没有更多元素时,报错:StopIteration

正常使用为for循环,计算想要的得到几个结果:for n in G

方法二:yield  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

例:斐波拉契数列:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

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

print(b)变为yield b 就将一个函数变成生成器了。

yield的特点是: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

5、迭代器

定义: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

用于for循环的的数据类型(可迭代对象:Iterable):

1、数据集合类型:list、tuple、dict、set、str

2、generator:包括生成器和带yield的generator function

判断是否为迭代器:

>>> from collections import Iterator
           >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
            True

  • 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listdictstr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()函数实现的,例如:

 

 

 

 

 

 

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