Python笔记2#Python高级特性（Slice,Iteration, List Comprehensions,Generator）

▲切片Slice

在很多编程语言中，针对字符串提供了很多截取函数，其实目的就是对字符串进行切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就能完成。Python切片非常灵活，一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。示例代码如下：

>>> L=‘ABCDEFG‘

>>> L[2:5]

‘CDE‘

>>> L[:5]

‘ABCDE‘

>>> L[-5:]

‘CDEFG‘

>>> L[::2]

‘ACEG‘

>>> L[:]

‘ABCDEFG‘

>>> H=list(range(50))

>>> H[10:20]

[10,
11,
12,
13,
14,
15,
16,
17,
18,
19]

>>> K=[‘wddoer1‘,‘wddoer2‘,‘wddoer3‘,‘wddoer4‘]

>>> K[:3]

[‘wddoer1‘,
‘wddoer2‘,
‘wddoer3‘]

▲迭代Iteration

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for…in…循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代。

Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环，因为Python循环不仅可以用在有下标的数据类型，还可以用在无下表的可迭代对象，例如dict、字符串。

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()。示例代码如下：

>>> d =
{‘wddoer1‘:11,
‘wddoer2‘:22,
‘wddoer3‘:33,
‘wddoer4‘:44}

>>>
for k in d:

...
print(k)

...

wddoer3

wddoer1

wddoer4

wddoer2

>>>
for v in d.values():

...
print(v)

...

>>>
for k,v in d.items():

...
print(k, v)

...

wddoer3 33

wddoer1 11

wddoer4 44

wddoer2 22

如果要对list或tuple实现类似Java的下标循环的话，Python内置的enumerate函数可以把它变成索引元素对。示例代码如下：

>>>
for i,v in enumerate((‘a‘,
‘b‘,
‘c‘)):

...
print(i, v)

...

0 a

1 b

2 c

如何判断一个对象是可迭代对象？通过collections模块的Iterable类型判断。示例代码如下：

>>>
from collections import Iterable

>>> isinstance(‘abc‘, Iterable)

True

>>> isinstance(123, Iterable)

False

▲列表生成式List Comprehensions

列表生成式是Python内置的简单却强大的用来创建list的生成式。示例代码如下：

>>> tuple(range(1,
11))

(1,
2,
3,
4,
5,
6,
7,
8,
9,
10)

>>> list(range(1,
11))

[1,
2,
3,
4,
5,
6,
7,
8,
9,
10]

>>> list(x * x for x in range(1,
11))

[1,
4,
9,
16,
25,
36,
49,
64,
81,
100]

>>> list(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
‘123‘]

[‘a1‘,
‘a2‘,
‘a3‘,
‘b1‘,
‘b2‘,
‘b3‘,
‘c1‘,
‘c2‘,
‘c3‘]

#lower()大写变小写，非字符串类型没有此方法

>>> list(s.lower()
for s in
[‘IBM‘,
‘ASUS‘,
‘Apple‘])

[‘ibm‘,
‘asus‘,
‘apple‘]

使用Python内建的isinstance函数判断一个变量是不是字符串。示例代码如下：

>>> isinstance(‘abc‘, str)

True

>>> isinstance(123, str)

False

▲生成器Generator

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，列表容量是有限的。如果列表按照某种算法推算出来，那我们可以再循环过程中不断推算出后续的元素。这种一边循环一边推算的机制，称为生成器。

创建generator的两种常用方法：

把列表生成式的最外层[]改为()
函数定义的代码块中包含yield关键字，这个函数就不是普通函数，而是generator

与普通函数不同的是，Generator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。

我们创建一个generator后，基本不会调用__next__()方法，而是通过for循环来迭代。

示例代码如下：

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

>>> g

>>> g.__next__()

>>>
for x in g:

...
print(x)

...

#用generator函数定义Fibonacci数列

>>>
def
fib(num):

... x, a, b =
0,
0,
1

...
while x < num:

...
yield b

... a, b = b, a+b

... x = x +1

...

>>> fib(5)

>>> tuple(n for n in fib(8))

(1,
1,
2,
3,
5,
8,
13,
21)

>>>
print(n for n in fib(5))

>>>
for n in fib(6):

...
print(n)

...

时间： 2024-10-30 03:59:11

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