Python学习笔记第二天

最新推荐文章于 2022-09-20 18:43:48 发布

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本文介绍了Python中的高级特性，包括切片、迭代器、生成器、列表生成式及高阶函数等，展示了如何利用这些特性更高效地编程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一些个人容易理解，与java没有太大区别的内容，我就不一一仔细去看了，最主要的还是去比较与之前学过java的不同。

切片

想从一个list或者tuple中取想要的元素怎么办，那当然毫无疑问的list[0]，通过索引取我们想要的元素，但是如果我们是想取某个索引范围内的元素，那怎么办。这个时候就引入了切片,可以看到下面一些基本操作，可以说是非常方便。

>>> names=["Jack","Michal","Tom","Henry","Marry"]
>>> names[1:3]
['Michal', 'Tom']
>>> names[1:]
['Michal', 'Tom', 'Henry', 'Marry']
>>> names[:4]
['Jack', 'Michal', 'Tom', 'Henry']
>>>

迭代

判断可迭代对象

>>> 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

列表生成式

如果是想生成[1*1,2*2,3*3...9*9]这样的

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>> [m+n for m in "abc" for n in "ABC"]  #两层列表
['aA', 'aB', 'aC', 'bA', 'bB', 'bC', 'cA', 'cB', 'cC']

当然可以加上if条件进行过滤啦

>>> [x for x in range(1,101) if x%2==0]
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100]

生成器 generator

generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。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 triangles():
    L=[1]
    i=0;
    while i<10:
        yield L
        L=[1]+[L[i]+L[i+1] for i in range(i)]+[1]
        i=i+1

for n in triangles():
    print(n)

输出结果：

[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]

迭代器 Iterator

list，set，dict是iterable但不是Iterator,把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

高阶函数

map/reduce

先看map，map接受两个参数，一个是Iterable,一个是函数，将函数作用在Iterable中的每一个元素上，并以iterable返回

>>>def fun(x):
       return x*x
>>>r=map(fun,[1,2,3,4,5])
>>>list(r)
[1,4,9,16,25]

再来看reduce，reduce也是接受两个参数，把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f,[x1,x2,x3,x4,x5])=f(f(f(f(x1+x2)+x3)+x4)+x5)

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])#((((1+3)+5)+7)+9)
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