Python基础九：高级特性
Python基础九：高级特性
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Author:yooongchun
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切片：为了简化Python中数据集合的取用，Python使用slice(切片)操作，我们来考察这样一个操作：对list去取出所有元素：
L=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]常规的解决思路是遍历：
>>> L=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] >>> newL=[] >>> for i in range(len(L)): ... newL.append(L[i]) ... >>> newL [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]当使用切片操作后，可以这样完成：
>>> L[:] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]切片语法规则：指定起始位置和终止位置，起始从0开始,比如，取前五个元素：
>>> L[0:5] [1, 2, 3, 4, 5]若从零位置开始，也可以省略开始0，若到尾结束，则可以省略尾位置
>>> L[:5] [1, 2, 3, 4, 5] >>> L[5:] [6, 7, 8, 9, 10]可以指定数据间隔，比如访问奇数项：
>>> L[0:10:2] [1, 3, 5, 7, 9]可以倒序访问：
>>> L[-10:-1] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]切片操作对tuple同样适用：
>>> T=(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) >>> T[:] (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) >>> T[0:10:3] (1, 4, 7, 10) >>> T[-5:-1] (6, 7, 8, 9)迭代：任何可迭代对象都可以使用for循环进行迭代，比如：
>>> d={'Mark':18,'Bob':19,'Alex':17,'Lucy':21,'Nancy':22} >>> for key in d: ... print(key) ... Mark Bob Alex Lucy Nancy也可以访问value：
>>> for value in d.values(): ... print(value) ... 18 19 17 21 22循环也支持多个值，比如：
>>> for key,value in d.items(): ... print(key,':',value) ... Mark : 18 Bob : 19 Alex : 17 Lucy : 21 Nancy : 22实现按照下标进行循环：
enumerate()函数>>> L=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] >>> for i in enumerate(L): ... print(i) ... (0, 1) (1, 2) (2, 3) (3, 4) (4, 5) (5, 6) (6, 7) (7, 8) (8, 9) (9, 10)判断可迭代性：
isinstance()函数Iterable参数：>>> from collections import Iterable >>> isinstance([1,2,3,4,5],Iterable) True >>> isinstance((1,3,4,5),Iterable) True >>> isinstance({'Mark':22,'Lucy':12},Iterable) True >>> isinstance('qweertyui',Iterable) True >>> isinstance(121212,Iterable) False从上边看到：
list,tuple,dict,string等对象都是可迭代的，但数字不行。列表生成式：列表生成式，用来简化创建List。
创建
L[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]>>> list(range(1,11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]创建
L[1*1,2*2,3*3,4*4...,10*10]>>> [x*x for x in range(1,11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]删选出上面list中的奇数项
>>> [x*x for x in range(1,11) if x%2!=0] [1, 9, 25, 49, 81]可以用双重循环生成全排列
>>> [m+n for m in 'ABCD'for n in 'XYZ'] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ', 'DX', 'DY', 'DZ']实例：列出当前目录下的所有文件名称
C:\Users\fanyu\Desktop\PYTHON>python Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import os >>> [d for d in os.listdir('.')] ['Add_end.py', 'cal.py', 'enroll.py', 'fact.py', 'FirstPythonProgramm.py', 'getResult.py', 'Hanoi.py', 'my_abs.py', 'python-3.6.1-amd64.exe', 'recursive.py', 'Variable.py', '__pycache__']用两个变量生成list
>>> d={'A':'a','B':'b','C':'c'} >>> [k+'='+v for k,v in d.items()] ['A=a', 'B=b', 'C=c']实例：大写字母转为小写
>>> L=['Bob','Hello','Welcome YOU'] >>> [s.lower() for s in L] ['bob', 'hello', 'welcome you']生成器：对于有着递推关系的数据集合，可以使用生成器来存储，从而节省空间。
示例：
L[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]对于这样一个list，有着明显的递推关系：,这样的关系可以用生成器来表示，示例如下：
>>> g=(x*x for x in range(1,11)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x000002A067593A98> >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) 100从上面的示例可以看出：list的生成器使用仅需把
[]改为()即可。访问生成器则使用next()函数，当然也可以使用for x in xx循环：>>> g=(x*x for x in range(1,11)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x000002A067593AF0> >>> for n in g: ... print(n) ... 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100生成器也可以在函数中实现，此时需使用关键字
yield来看一个例子：杨辉三角
1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1下面实现它的生成器的函数
def YHtriangle(n): L=[1] i=1 while i<=n: yield L L=[1]+[L[x]+L[x+1] for x in range(len(L)-1)]+[1] i=i+1调用上面的函数
>>> tri=YHtriangle(5) >>> next(tri) [1] >>> next(tri) [1, 1] >>> next(tri) [1, 2, 1] >>> next(tri) [1, 3, 3, 1] >>> next(tri) [1, 4, 6, 4, 1] >>> next(tri) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration迭代器：可以被
next()函数调用不断返回下一个值的对象称为迭代器Iterator。注意区别前面所提到的Iterable，到此处，我们可以做个对比测试：#Iterator >>> from collections import Iterator >>> isinstance([],Iterator) False >>> isinstance((),Iterator) False >>> isinstance({},Iterator) False >>> isinstance('',Iterator) False #Iterable >>> from collections import Iterable >>> isinstance([],Iterable) True >>> isinstance((),Iterable) True >>> isinstance({},Iterable) True >>> isinstance('',Iterable) True可见：
list,tuple,dict,set,str几种数据类型都是可迭代的(Iterable)，但却都不是Iterator我们做如下小结：
- 凡是可作用于
for循环的对象都是Iterable类型 - 凡是可以作用于
next()函数的对象都是Iterator类型 - 集合数据类型(
list,tuple,dict,set,str)等都属于Iterable类型但都不属于Iterator类型。
- 凡是可作用于
