python—高级特性

内容简介：python—高级特性

• 代码精炼
• python代码量越少,开发效率越高.

  切片

• 取list或tuple的部分元素

• 示例

  L[0:3] #0到3,但结果不包括索引3
  L[:3] #0可省略
  

  L[-2:]  #-2到0 但不包括索引0
  L[-2:-1] #-2
  

  L[:10:2] #前10 每隔2个取一个
  L[::5] #所有,每隔5个取一个
  L[:] #原样复制
  

• 对tuple取切片,结果依然是tuple.

• 字符串可以看作一个list ,每个字符占一位.

迭代

• 迭代很随便…太随便了…
• list tuple不多说了

• dict字典也可以迭代,因为无序,输出的顺序不一定相同.

  默认迭代的是key 但value 也可以迭代,key value也可以同时迭代

  for value in d.values()
  for k, v in d.items()
  

• 上文书中说的,字符串可以当作list,所以也可以迭代.

• 问题来了,如何判断可迭代对象?

  collections模块的Iterable类型判断

  >>>from collections import Iterable
  >>>isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
  True
  

• 类似c/java的带下标循环实现?

  Python内置的 enumerate函数 ,把一个list变成索引-元素对

  for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
    print(i, value)
  

列表生成式

• 用来生成list

• 示例: [1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]

  [x * x for x in range(1, 11)] 
  [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] #两层
  

• for可以同时循环两个甚至多个变量,dict的items()可以同时迭代key和value

  d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } # 多个变量
  [k + '=' + v for k, v in d.items()] # 生成list
  [s.lower() for s in L] # 全部小写
  

生成器

• generator 依照某种算法不断循环生成数据,而不是一次性生成完.节省大量空间.

• 创建generator

  • 把列表生成式的[]改成()

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

    调用 next(g) 可获取下一个值.

    最常用 for n in g: 代入for循环.也没有抛出错误.

  • 定义一个包含 yield 关键字的函数.

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

    • 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，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.

迭代器

• 可以被for循环的对象统称为可迭代对象： Iterable
  使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

  isinstance({}, 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 表示一个惰性计算的序列 Iterator 甚至可以表示一个无限大的数据流

  isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

  isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
  

• 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。

• Python的for循环本质上就是通过不断调用next()

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

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