python 笔记3--高级特性

切片

语法

• L[l:r] 取L[l],L[l+1]…L[r-2],L[r-1]
• L[l:r:m] 取L[l],L[l+m],L[l+2*m],L[l+3*m]….（满足l+n*m<=r-1)

tips

• 字符串，tuple也可以切片

迭代

dict

• 迭代key

>>> for key in d:
        print(key)

• 迭代value

for value in d.values()

• 迭代key和value

for value,key in d.items():
    print(value,key)

字符串

• 语法

>>> for ch in 'ABC':
...     print(ch)

判断是否属于迭代对象

>>> 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

调用索引-元素（enumerate）

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print(i, value)
...
0 A
1 B 
2 C

引用两个变量

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

列表生成器

普通list

list(range(1, 11))
或者循环型
[m for m in list(range(1,11))]

多重循环

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

带判断语句

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

//isinstance 判断一个变量是否是某个类型
['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
[s.lower() if isinstance(s,str) else s for s in L]
['hello', 'world', 18, 'apple', None]

生成器

-普通的generator
(x * x for x in range(10))
- 函数 generator

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done' 

原理：
这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，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。

• 捕获return
  比较麻烦，暂时不理

小作业

杨辉三角的generator

def triangle(n):
    L=[1]
    while True:
        yield(L)
        L.append(0)
        L=[L[i]+L[i-1] for i in range(len(L))]
        if len(L)>n:
            return "done"

g=triangle(100)
for i in g:
    print(i)

这一句比较奇异，L全部计算完后才赋值给原来的L。
L=[L[i]+L[i-1] for i in range(len(L))]

迭代器

小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
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。