python-高级特性
一、切片
L[0:3:1]
表示,从索引0
开始取,直到索引3
为止,但不包括索引3,其中步长为1
。即索引0
,1
,2
,正好是3个元素- 倒数第一个元素的索引是
-1
- 如果第一个索引是
0
,还可以省略
二、迭代
- 给定一个list或tuple,我们可以通过
for
循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration) - 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()
- 可迭代对象:
1)集合数据类型,如list
、tuple
、dict
、set
、str
等
2)generator
,包括生成器和带yield
的generator function - 判断是否可以迭代:
isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
三、生成器
- 生成器:generator:列表元素可以按照某种算法推算出来,在循环的过程中不断推算出后续的元素,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器
- 创建了一个generator后,基本上永远不会调用
next()
,而是通过for
循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration
的错误 - 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 - 注意: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 - 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
四、迭代器
- 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 - 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
五、小结
- 凡是可作用于
for
循环的对象都是Iterable
类型(可迭代) - 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
list
、dict
、str
等是Iterable
但不是Iterator
,不过可以通过iter()
函数获得一个Iterator
对象 - 注意:Python的
Iterator
对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()
函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration
错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()
函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算