python函数高级特性

  掌握了Python的数据类型、语句、函数,基本可以编写出很多有用的程序了。但是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。基于这一思想,我们来介绍python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能绝不用5行代码,请始终牢记,代码越少,开发效率越高。

切片(Slice)

取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作,比如,一个list如下:

L=[‘Micheal‘,‘Sarah‘,‘Bob‘,‘Jack‘]

当我们要取前N个元素,使用循环操作很繁琐,因此python提供了切片操作符,能很大程度简化这种擦操作。

对应上面的列表,取前三个元素我们L[0:3] 打印结果 [‘Micheal‘,‘Sarah‘,‘Bob‘] ,L[0:3]表示从索引0开始取,直到索引3为止,但是不包括索引3。

如果第一个索引是0可以省略L[:3],也可以从索引1开始取出2个元素 L[1:3]输出结果 [‘Sarah‘,‘Bob‘] 类似的,L[-1]输出结果[‘Jack‘]

记住倒数第一个元素的索引是-1

tupe也是一中list,唯一的区别是tuple不可变,因此tuple也可以使用切片操作,只是操作的结果仍然是tuple:

t=(0, 1, 2, 3, 4, 5)
print(t[:3])
#打印结果:(0, 1, 2)

字符串‘xxx‘也可以看作一种list,每一个元素就是一个字符,因此,字符串也可以使切片操作,知识结果仍然是字符串

s = ‘ABCDEF‘
print(s[:3])
# 打印结果:‘ABC‘

迭代:如果给定一个list或tuple,我们可以通过for遍历,这中遍历我们称之为迭代(iteration)

当我们使用for循环是,只要作用一个可迭代对象,for循环就可以正常运行,而我们不关心该对象是list还是其他类型,那么判断一个对象是否是可迭代对象呢,方法是通过collection模块的iterable类型判断:

from collection import Iterable
print(isinstance(‘abc‘,Iterable)) # True  str 可以迭代
print(isinstance([1,2,3],Iterable)) # True
print(isinstance(123,Iterable)) # False 整数不可迭代

Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引元素对,这样可以在for循环中同时迭代索引和元素本身:

for i ,value in enumerate([‘A‘,‘B‘,‘C‘]):
    print(1,value)

打印结果
0 A
1 B
2 C

上面的for循环里,同时引用两个变量,在python理是很常见的,比如下面的代码:

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

打印结果:
1 1
2 4
3 9

任何可迭代的对象都可以用for循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合条件,就可以使用for循环。

列表生成器

列表生成器即List Comprehensions,是python内置的非常简单却强大的可以创建list的生成式。

举个例子 要生成list [1,2,3,4,5,6,7,8,9]可以使用list(range(1,11))

print(list(range(1, 11)))
#打印结果[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环:

 L = []
 for x in range(1, 11):
     L.append(x * x)

print( L)
#打印结果:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:

L = [x * x for x in range(1, 11)]

写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法。

for循环后面还可以加上if判断,这样我们就可以筛选出仅偶数的平方:

l = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
print(l)
#打印结果 [4, 16, 36, 64, 100]

还可以使用两层循环,可以生成全排列:

L = [m + n for m in ‘ABC‘ for n in ‘XYZ‘]
print(l)
#打印结果 [‘AX‘, ‘AY‘, ‘AZ‘, ‘BX‘, ‘BY‘, ‘BZ‘, ‘CX‘, ‘CY‘, ‘CZ‘]

三层和三层以上的循环就很少用到了。

运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现:

import os # 导入os模块,模块的概念后面讲到

print( [d for d in os.listdir(‘.‘)])  # os.listdir可以列出文件和目录
#打印结果:
[‘.emacs.d‘, ‘.ssh‘, ‘.Trash‘, ‘Adlm‘, ‘Applications‘, ‘Desktop‘, ‘Documents‘, ‘Downloads‘, ‘Library‘, ‘Movies‘, ‘Music‘, ‘Pictures‘, ‘Public‘, ‘VirtualBox VMs‘, ‘Workspace‘, ‘XCode‘]

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如dictitems()可以同时迭代key和value:

 d = {‘x‘: ‘A‘, ‘y‘: ‘B‘, ‘z‘: ‘C‘ }
 for k, v in d.items():
     print(k, ‘=‘, v)

y = B
x = A
z = C

因此,列表生成式也可以使用两个变量来生成list

d = {‘x‘: ‘A‘, ‘y‘: ‘B‘, ‘z‘: ‘C‘ }
l = [k + ‘=‘ + v for k, v in d.items()]
print(l)
#打印结果
[‘y=B‘, ‘x=A‘, ‘z=C‘]

最后把一个list中所有的字符串变成小写:

L = [‘Hello‘, ‘World‘, ‘IBM‘, ‘Apple‘]
ret=  [s.lower() for s in L]
print(ret)
#打印结果
[‘hello‘, ‘world‘, ‘ibm‘, ‘apple‘]
时间: 2024-10-13 16:55:22

python函数高级特性的相关文章

python之高级特性

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在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. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终

Python的高级特性有哪些?

本文和大家分享的主要是python开发中的一些新特性,一起来看看吧,希望对大家有所帮助. 列表生成式(List Comprehensions) 切片和迭代就不说了,这里直接先看一下列表生成式吧,从名字就能大概猜出这是生成列表的一些方法,比如:如何生成 [1*1, 2*2, ... ,10*10] ?可以用循环不断向列表尾部添加元素,如果使用 pythonic 的方法,也就是列表生成式,则是: >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16,

python的高级特性3:神奇的__call__

__call__是一个很神奇的特性,只要某个类型中有__call__方法,,我们可以把这个类型的对象当作函数来使用. 也许说的比较抽象,举个例子就会明白. In [107]: f = abs In [108]: f(-10) Out[108]: 10 In [109]: dir(f) Out[109]: ['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', ...] 上例中的f对象指向了abs类型,由于f对象中有__call__方法,因此f(-1

Python的高级特性2:列表推导式和生成器

一.列表推导式 1.列表推导式是颇具python风格的一种写法.这种写法除了高效,也更简短. In [23]: ['i:el' for i,el in enumerate(["one","two","three"])] Out[23]: ['i:el', 'i:el', 'i:el'] enumerate是内建函数,可以让列表获得“下标”的属性.而如果不用列表推导式,上例需要这么写 In [24]: lst = ["one",

Python的高级特性之切片、迭代、列表生成式、生成器

切片 切片就是获取一个list.tuple.字符串等的部分元素 1 l = range(100) 2 #取[0,5)元素 3 print(l[:5]) #[0, 1, 2, 3, 4] 4 #在[0,99]中每隔10个元素取一个 5 print( l[::10]) #[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90] 6 #取最后五个元素 7 print( l[-5 : ]) #[95, 96, 97, 98, 99] 8 9 str = "www.genekang.

五年级--python函数高级运用

一.装饰器 二.迭代器 三.生成器 四.练习 一.装饰器 1.1 闭包函数用法 # 需求: # 执行一个函数前需要认证是否登录,如果登录则不需再登录. # 只认证一次,后续操作无需认证 # 要求认证使用闭包函数用法 # 闭包函数 = 函数嵌套 + 命名空间作用域 + 函数对象 login_status = { 'user':None, 'status':None } def login(user:str,pwd:str): if user == 'jmz' and pwd =='123': re

python相关高级特性的总结

一.切片 切片操作是对于一个list和tuple取其中部分的操作,操作步骤就是在一个已初始化完成的list或tuple后加[x?x],x为任意数值,来对列表进行部分取值操作. L=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(L[0:3]) 输出 [1,2,3] 利用上述代码可以取list前三个元素,当然索引取负数也是可以的 L=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(L[-1:]) 输出 [9] 我们也可以在100个数字中取偶数 L=list(range(100)) prin

Python的高级特性10:无聊的@property

@property装饰器其实有点无聊,单独拿出来作为一个知识点其实没必要,尽管它可以将方法变成属性,让get和set方法更好用,但是,它破坏了python的简洁(不是代码的简洁而是指语法上). 下面来说明为什么我会这么说. 首先,看一个使用property. class Student(object): @property def testname(self): return self.name @testname.setter def testname(self,name): self.nam

Python的高级特性11:拓展基本数据类型(dict)

字典的创建有两种方式,如果出现In [26]这样的赋值方式就会报错. In [17]: s['name'] = 'alex' In [18]: s['sex'] = 'male' In [19]: s Out[19]: {'name': 'alex', 'sex': 'male'} In [20]: s = {'name':'alex','sex':'male'} In [21]: s Out[21]: {'name': 'alex', 'sex': 'male'} In [22]: t = {