Python之高级特性

Python中的五种特性：切片，迭代，列表生成式，生成器，迭代器。

#切片 切片就相当于其他语言中的截断函数，取部分指定元素用的。

L = list(range(100))

#利用切片取部分元素
print(L[0:10]) #取从索引从0到9的前10个元素
print(L[-10:]) #取最后10个元素
print(L[10:20])#取从索引10到19的10个元素
print(L[:10:2])#从前10个元素中每两个取一个元素
print(L[::10]) #所有元素中每10个取一个元素	

运行结果：

取从索引从0到9的前10个元素: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
取最后10个元素: [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
取从索引10到19的10个元素: [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
从前10个元素中每两个取一个元素: [0, 2, 4, 6, 8]
所有元素中每10个取一个元素: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

#迭代(Iteration) 迭代，即遍历。使用for循环的时候，只要是作用于一个可迭代对象，for循环就能正常运行。

判断一个对象是够是可迭代对象:

from collections import Iterable

print('字符串 is Iterable ?',isinstance('abc',Iterable))
print('list is Iterable ?',isinstance([1,2,3],Iterable))
print('整数 is Iterable ?',isinstance(123,Iterable))

运行结果:

字符串 is Iterable ? True
list is Iterable ? True
整数 is Iterable ? False

遍历可迭代对象的几种方法:

#遍历字符串:
for ch in 'abc':
	print(ch)

#遍历list
L = ['A','B','C']
for tmp in L:
	print(tmp)

for i,value in enumerate(L):
	print(i,':',value)

#遍历dict
d = {'1':'111','2':'222','3':'333'}
for key,v in d.items():
	print('key:',key,'value:',v)

#列表生成式 常见的list生成方式：

list(range(1, 11))

然而通过python内置的列表生成式,你可以换不同的姿势生成list,你可以这样：

[x * x for x in range(1,11)]

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

这样：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

[4, 16, 36, 64, 100]

还可以这样:

[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

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

是不是很涨姿势? 哈哈~

#生成器(generator) 通过上面的列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是受内存限制，列表容量肯定是有限的。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过程中不断推算出后续的元素呢？这样讲就不必创建完整的list，从而节省大量空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，成为生成器:generator.

创建一个生成器最简单的方法: 把list的[]改成()

L = [x * x for x in range(1,10)]
print(L)

g = (x * x for x in range(1,10))
print(g)

//运行结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<generator object <genexpr> at 0x10cc14938>

而且，generator也是可迭代对象，可以通过for来遍历。

定义generator的另一种方法：

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

print(fib(6))

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。最难理解的就是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。

#迭代器(Iterator)

生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。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。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

from collections import Iterator
print('list is Iterator ?',isinstance([], Iterator))
print('dict is Iterator ?',isinstance({}, Iterator))
print('string is Iterator ?',isinstance('123', Iterator))

//运行结果:
list is Iterator ? False
dict is Iterator ? False
string is Iterator ? False

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