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Python知识整理（二）

分类: IT文章 • 2024-01-02 20:05:05

6.高级特性--简化代码量

1.切片

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。

如果第一个索引是0，还可以省略：L[:3]

Python支持L[-1]取倒数第一个元素，而且同样支持倒数切片：

>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']

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11-20个数：

>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

前10个数，每两个取一个：

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

所有数，每5个取一个：

>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个list：

>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

当然，除了list外，tuple、字符串也可以进行切片。

2.迭代（Iteration）

在Python中，迭代是通过for ... in来完成的。

Python的for循环可以作用在其他可迭代对象上。list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代。

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
...     print(key)
...
a
c
b
#因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。

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()。

（了解）如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections.abc模块的Iterable类型判断：

>>> from collections.abc 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

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：

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

3.列表生成式

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

#两层循环
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

在一个列表生成式中，for前面的if ... else是表达式，而for后面的if是过滤条件，不能带else。

4.生成器（generator）

g = (x * x for x in range(10))  #与列表生成式很像

通过next()函数获得generator的下一个返回值。

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。

当然，这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象。

定义generator的另一种方法。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。

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
  
  
def triangles():
  L=[1]
  while True:
    yield L[:]
    L.append(0)
    L=[L[i]+L[i-1] for i in range(len(L))]

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。

请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：

>>> r = abs(6)
>>> r
6

generator函数的“调用”实际返回一个generator对象：

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>

5.迭代器（Iterator）

直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

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。

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数。

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