Python高级特性

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1.切片

切片即取一个list或tuple的部分元素，是非常常见的操作。

L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

一般形式

从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3，如果第一个索引是0，还可以省略：

L[0:3]==['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
L[:3]==['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

L[1:3]==['Sarah', 'Tracy']

支持倒数切片

类似的，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

L[-2:]==['Bob', 'Jack']

L[-2:-1]==['Bob']

切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列：[0, 1, 2, 3, ..., 99]

L = list(range(100))

可以通过切片轻松取出某一段数列

//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11-20个数：
L[10:20]==[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

//前10个数，每两个取一个：
L[:10:2]==[0, 2, 4, 6, 8]

//所有数，每5个取一个：
L[::5]==[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个list：

L[:]

tuple也可以使用

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)

字符串也可以使用

'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：

'ABCDEFG'[:3]=='ABC'
'ABCDEFG'[::2]=='ACEG'

2.迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

dict进行迭代

只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict：

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for key in d:
    print(key)
...
//因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。
a
c
b

dict迭代value

可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环：

for ch in 'ABC':
    print(ch)
...
A
B
C

通过collections模块的Iterable类型判断是否可迭代

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

实现类似Java下标循环

对list实现类似Java那样的下标循环，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 A
1 B
2 C

上面的for循环里，同时引用了两个变量，在Python里是很常见的，比如下面的代码：

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

3.列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

列表生成式的一般形式

x * x放到前面，后面跟for循环，创建list

[x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

for循环后面加上if判断

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]

双层循环实现列表生成式生成全排列

还可以使用两层循环，可以生成全排列：三层和三层以上的循环就很少用到了。

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

使代码简洁

运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。
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
[d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']

使用两个变量

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' }
[k + '=' + v for k, v in d.items()]
['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']
[s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

4.生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。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。

列表元素可以按照某种算法推算出来，在循环的过程中不断推算出后续的元素，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。

generator创建

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> 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。

generator.next()

通过next()函数获得generator的下一个返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

我们讲过，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。

使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

使用函数实现

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

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

注意，赋值语句：

a, b = b, a + b
//相当于：
t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]
//但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

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

这就是定义generator的另一种方法。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：

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

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。

举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5：

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

调用该generator时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值：

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错。

回到fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> 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

关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。

附上一个杨辉三角

def triangles():
    L = [1]
    S = []
    while True:
        yield L 
        L = [1] + S + [1]
        S = []
        for i in range(len(L)-1):
            S.append(L[i] + L[i+1])

5.迭代器

直接作用于for循环的数据类型有：

• 集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
• generator，包括生成器和带yield的generator function。

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 import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

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：

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

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

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

你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

• 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，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break