Python_高级特性

Python高级特性

author：lxy

切片、迭代、列表生成式、生成器

切片
Python中代码越少越简单越好，

当要取一个list中的某一部分的元素时我们可以使用判断+循环实现，但是这略显繁琐，在Python提供了专门的方法切片

slice切片，用来获取list中某一段元素

tuple、str等都可以看做是一种list，使用切片获取的片段还是他们原来相应的类型

例1、对list进行切片

>>> n = [1,3,2,5,6,8]
>>> n[0:3] #不含尾
[1, 3, 2]
>>> n[-2:] #可以使用倒序的方式截取
[6, 8]
>>>

复制代码

例2、对tuple进行切片

>>> t = ('a','s','d','d')
>>> t[:3] #默认从0开始截取
('a', 's', 'd') #tuple切片后还是tuple
>>>

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例3、对str进行切片

>>> s = 'dfsafsf'
>>> s[:3]
'dfs' #字符串切片后还是字符串
>>> #在Python中没有专门对字符串截取操作的函数，只要使用切片就可以完成

复制代码

迭代
通过for循环遍历可迭代的对象，称为迭代。
在c或Java中迭代list等是通过下标来完成的。
虽然list这样的对象是有下标的我们可以完成迭代，但是dict、str等是没有下标的通过for...in一样可以完成迭代
通过itervalues()可以迭代dict的v
通过iteritems()可以迭代dict的k_V

如何判断一个对象是否可迭代
通过collections模块的iterable类型判断

例：

>>> from collections import Iterable #获取collections模块的Iterable类型
>>> isinstance('dfdas',Iterable) #判断是否可迭代
True
>>> isinstance(555,Iterable)
False
>>>

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在Python中实现下标循环，Python内置的enumerate函数可以把一个list变成--索引——元素
例：

>>> for i,v in enumerate(('s','d','g')):
print(i,v)
0 s
1 d
2 g
>>>

复制代码

列表生成式
range()
1、通过range()生成一个连续的整数序列
2、通过--<表达式> <for循环> --产生列表

例1、生成一个整数序列

>>> a = range(3)
>>> for i in a:
print(i)
0
1
2
>>>

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例2、生成特殊的数量

>>> c = [x*x for x in range(2,5)]
>>> c
[4, 9, 16]
>>>

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列表生成中加if、嵌套
使用if进行过滤
例、

>>> a = [x*x for x in range(5) if x>2] #加入if对x进行条件过滤
>>> a
[9, 16]
>>>

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例、

>>> [m+n for m in 'abc' for n in 'xyz']
['ax', 'ay', 'az', 'bx', 'by', 'bz', 'cx', 'cy', 'cz']
>>>

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例：使用列表生成式，列出当前目录下所有的文件夹和目录名

>>> import os #导入os模块
>>> [d for d in os.listdir('.')] #括号内为指定的路径
['DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'Scripts', 'tcl', 'Tools']
>>>

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生成器Generator
但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
Python提供了这一解决方案，列表元素通过某种算法推算出，在循环的过程中不断推算出后续元素，而不必创建完整的list
Python保存的是算法，每次调用next()

创建generator
1、把列表生成式的[]改成()
2、在一个普通函数中添加了yield关键字之后,这个函数就不在是一个普通函数，而是一个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yield语句处继续执行。

例1、

>>> b = (x for x in range(10))
>>> b
<generator object <genexpr> at 0x02CB1418>
>>> next(b) #获取下一元素，由于generator也是可迭代的一般使用for循环进行迭代
0
>>>

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例2、

>>> def f():
print('s1')
yield 1
print('s2')
yield 2
>>> a = f()
>>> next(a)
s1
1
>>> next(a)
s2
2
>>> next(a)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
next(a)
StopIteration #当没有yield可以执行的时候抛出错误
>>>

复制代码

对于函数改造得到的generator，在遇到return或者函数体完成就结束了generator的指令，

例：

>>> def f():
print('s1')
yield 1
return
print('s2')
yield 2
>>> for i in f():
print(i)
s1
1
>>> >>> def f():
print('s1')
yield 1
return
print('s2')
yield 2
>>> for i in f():
print(i)
s1
1
>>>

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