切片
举出一个list的例子
L = list(range(100))
如何取前三个元素？
L[0:3] # 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。 L[:3] #如果第一个索引是0，还可以省略
其他情况
L[-10:] # 后10个元素 L[:10:2] # 前10个数，每俩个取一个 L[::5] # 所有数，每5个取一个 L[:] # 不变
截取一部分的字符串并与其他字符串拼接
var1 = ‘Hello World!‘
print ("拼接字符串 : ", var1[:6] + ‘Python!‘)
迭代
如果给定一个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）。
在python中，迭代是通过 for…in 来完成的。
# 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)
for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
print(x, y)
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()。
>>> d = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3}
>>> for key in d:
... print(key)
...
a
c
b
列表生成式
举个例子，要生成 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 可以用list(range(1, 11))
[x * x for x in range(1, 11)] # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] # [4, 16, 36, 64, 100] [m + n for m in ‘ABC‘ for n in ‘XYZ‘] # [‘AX‘, ‘AY‘, ‘AZ‘, ‘BX‘, ‘BY‘, ‘BZ‘, ‘CX‘, ‘CY‘, ‘CZ‘]
迭代器
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] it = iter(mylist) print(next(it))
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现俩个方法__iter__()与__next__()。
- iter()方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了__next__()方法并通过StopIteration异常标识迭代的完成
- next()方法会返回下一个迭代器对象
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
StopIteration
StopIteration异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
fetch = iter(seq)
while True:
try:
i=fetch.next()
except StopIteration:
break
do_something_to(i)
生成器
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的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator，yield是生成器实现__next__()方法的关键。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator
>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？
g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
print(n)
yield的功能：
- 相当于函数封装好__iter__和__next__
- return只能返回一次值，函数就终止了，而yield内部时一个状态机，维护着挂起和继续的状态
生成器函数
常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行。
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
3分钟理清可迭代、迭代器、生成器的概念，掌握Python3中迭代器的使用方法
原文地址：https://www.cnblogs.com/CSgarcia/p/9706112.html