第四章      高级特性

1、切片

（1）对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

>>> L = list(range(100))

>>>L[:10]     #取前10个

>>>L[-10:]     #取后10个

>>>L[10:20]    #取11到20个

>>>L[:10:2]        #前10个数，每2个取一个

>>>L[::5]          #所有数，每5个取一个

（2）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。

（3）字符串'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。

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）。

（1）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。

（2）如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断。

3、列表生成式

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。

（1）>>> [x * x for x in range(1,11)]

（2）>>> [x * x for x in range(1,11)  if x % 2 == 0]

（3）>>> [m + n for m in 'ABC'  for n in 'XYZ' ]

4、生成器

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

（1）方法一：只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator。

>>> g = (x * xforxinrange(10))

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

（2）方法二：

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。

5、迭代器

（1）可迭代对象Iterable，可以直接作用于for循环的对象。一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象。

（2）迭代器：Iterator，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。如生成器。