Python-Day3(高级特性)
来源:互联网 发布:java中excel导入导出 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 08:53
- 切片
- 迭代
- 列表生成式
- 生成器
- 迭代器
切片
>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']>>> 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
- Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片
比如前10个数
>>> L[:10][0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
后10个数:
>>> L[-10:][90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
前10个数,每两个取一个:
>>> L[:10:2][0, 2, 4, 6, 8]
tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此,tuple也可以用切片操作,只是操作的结果仍是tuple:
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3](0, 1, 2)
迭代
在Python中,迭代是通过for…in来完成的。 只要是可跌带对象,无论有无下标,都可以迭代。
dict迭代:
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}>>> for key in d:... print(key)...
字符串迭代
>>> for ch in 'ABC':... print(ch)...ABC
判断迭代对象
>>> 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
Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对,这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身:
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):... print(i, value)...0 A1 B2 C
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:... print(x, y)...1 12 43 9
列表生成式
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
- 例如: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:
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0][4, 16, 36, 64, 100]
- for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如dict的items()可以同时迭代key和value:
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]['y=B', 'x=A', 'z=C']
生成器
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。
生成generator的表达式:
1.
>>> L = [x * x for x in range(10)]>>> L[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> g = (x * x for x in range(10))>>> g<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
- 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。
- 如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值
- generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。
一般不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,,并且不需要关心StopIteration的错误
- 如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
斐波那契数列的前N个数
- 如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个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'
输出数据:
>>> g = fib(6)>>> while True:... try:... x = next(g)... print('g:', x)... except StopIteration as e:... print('Generator return value:', e.value)... break...g: 1g: 1g: 2g: 3g: 5g: 8Generator return value: done
杨辉三角做法,这种做法思考的很久,很巧妙:
def triangles(): ls = [] while True: ls.insert(0, 1) # 使用enumerate,输出key值和value值,enumerate(ls[1:-1], 1)代表从下标为1开始输出数据,而ls[1:-1]采用切片,输出从索引1开到最后一个 for k, v in enumerate(ls[1:-1], 1): ls[k] = v + ls[k + 1] yield lsn = 0for t in triangles(): print(t) n += 1 if n == 10: break
迭代器
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(可迭代对象)但不是Iterator(迭代器),不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象
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