5. 高级特性

5.1 切片（Slice）

• L[m:n]表示取索引为m到n-1的三个元素，若m=0则可省略为L[:n]

• L[:10:2]表示前10个元素，每两个取一个

• L[::5]表示所有元素每5个取一个

• L[:]可复制一个list

• L[::-1]表示list翻转

• list、tuple、字符串都可用切片的方法

5.2 迭代

• 采用for...in来完成遍历迭代
• dict的迭代
  • for key in dict迭代的是key
  • for value in dict.values()迭代的时value
  • for k, v in dict.items()迭代的是key和value
• 注意：需要数据类型为可迭代的对象（即对象为Iterable）
• list、tuple、dict、str均可迭代
• 判断对象是否可迭代：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False

• for i, value in enumerate('A', 'B', 'C')可迭代索引和元素

5.3 列表生成式

• Python内置用来创建list的生成式
• list(range(1, 11)) or [x for x in range(1, 11)]生成1-10的list
• e.g. 创建当前目录下文件名的list

import os
[d for d in os.listdir('.')]

• 注意：for后的if是过滤条件不能带else，但是可以在for前加[x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]

5.4 生成器generator

• 列表生成式的缺点：受到内存限制，列表容量肯定是有限的
• 解决：一边循环生成一边计算→生成器（generator）
• 把列表生成式的[ ]改成( )，通过next()函数获取下一个返回值（无元素后抛出StopIteration），或用for...in循环迭代

g = (x * x for x in range(10))
next(g)
next(g)
for n in g:...

• 如果一个函数包含yield，那么这个函数就是一个generator，在每次调用next()的时候遇到yield就会返回，再次执行时从上次返回的yield处继续执行

def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5

• 注意：在使用for循环调用generator的时候拿不到return的返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中

>>> for n in fib(6):
...
print(n)
...
1
1
2
3
5
8
>>> g = fib(6)
>>> while True:
...
try:
...
x = next(g)
...
print('g:', x)
...
except StopIteration as e:
...
print('Generator return value:', e.value)
...
break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

5.5 迭代器Iterator

• 可迭代对象Iterable类型：list、tuple、dict、set、str、generator

• 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

  • 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

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

• 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
  • 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象
  • 生成器都是Iterator对象

>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False

• 把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

• 总结
  • 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
  • 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
  • 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()函数实现的

参考教程

廖雪峰老师的Python3教程

（转载整理自网络，如有侵权，联系本人删除，仅供技术总结使用）

最后

以上就是过时钢笔为你收集整理的(Python Primary) - 廖雪峰Python3 - 5.高级特性5. 高级特性的全部内容，希望文章能够帮你解决(Python Primary) - 廖雪峰Python3 - 5.高级特性5. 高级特性所遇到的程序开发问题。

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