python学习——基础（四）

在Python中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。

切片：

L = [‘Michael‘, ‘Sarah‘, ‘Tracy‘, ‘Bob‘, ‘Jack‘]
print L[0:3] # [‘Michael‘, ‘Sarah‘, ‘Tracy‘]

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print L[:3]

同时可以设置步长：

L = range(100)
print L[10:20:2] # 最后一个2表示每隔2隔取一个值
print L[::5] # 所有数每隔5隔取一个
print L[:] # 原样复制一个list

tuple = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) #tuple也可以切片
print tuple[:3]

print ‘ABCDEFG‘[:3] # 字符串也可以进行切片
print ‘ABCDEFG‘[::2]

按照从左边开始到右边截止的交集，否则为空。

迭代：

在Python中，迭代是通过for ... in来完成的；当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型；那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

from collections import Iterable

print isinstance(‘abc‘, Iterable) # True
print isinstance([1, 2, 3], Iterable) # True
print isinstance((1, 2, 3), Iterable) # True
print isinstance({‘java‘: ‘diff‘, ‘python‘: ‘middle‘}, Iterable) # True

同时可以获取可迭代对象元素的下标：

for i, key in enumerate([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]):
    print i,key

0 a
1 b
2 c

for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
    print x, y

1 1
2 4
3 9

列表生成式：

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

print [x*x for x in range(1, 11) if x % 2 ==0]
# [4, 16, 36, 64, 100],在list里面可以用if语句进行刷选

print [m+n for m in ‘ABC‘ for n in ‘XYZ‘]
# [‘AX‘, ‘AY‘, ‘AZ‘, ‘BX‘, ‘BY‘, ‘BZ‘, ‘CX‘, ‘CY‘, ‘CZ‘]

L = [‘Hello‘, ‘World‘, 18, ‘Apple‘, None]
print [x.lower() if isinstance(x, str)else x for x in L ]
# [‘hello‘, ‘world‘, 18, ‘apple‘, None]，在条件表达式中进行筛选

生成器：

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，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）。

创建L
和g
的区别仅在于最外层的[]
和()
，L
是一个list，而g
是一个generator。

s = (x*x for x in range(1, 11))
print [m for m in s] # 通过for循环遍历出generator的内容

另一种生成generator的方法：

def odd():
    print ‘step 1‘
    yield 1
    print ‘step 2‘
    yield 3
    print ‘step 3‘
    yield 5

print odd()

print [m for m in odd()]

结果：

<generator object odd at 0x0262D3A0>
step 1
step 2
step 3
[1, 3, 5]

变成generator的函数后，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。