Python高级特性

一、切片

（1）正常切片

  L[0:3]

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]

（2）倒数切片

  L[-2:]

（3）每几个选一个

  L[:10:2] #前10个数，每两个取一个

（4）tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple；字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串。

二、迭代（Iteration）

在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。

（1）dict的迭代

  d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
  for key in d:
        print(key)

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()。

（2）判断是否是可迭代对象

通过collections模块的Iterable类型判断

  from collections import Iterable
  isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
  isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
  isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代

（3）实现下标循环

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)

三、列表生成式

  >>> [x * x for x in range(1, 11)]
  [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时，把要生成的元素如x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来

还可以加上附加条件
如加上if判断

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

使用两层循环

  >>> [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

四、生成器

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

（1）要创建一个generator，有很多种方法。

方法一：

把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator

  g = (x * x for x in range(10))

方法二：
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

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。

（2）获得generator的下一个返回值（不常用）

next()函数，generator保存的是算法，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。

（3）遍历

使用for

  g = (x * x for x in range(10))
  for n in g:
        print(n)

五、迭代器

区分：
可以直接作用于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

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的