Python个人笔记-高级特性篇
切片
如果我们想取一个list的前3个元素,Python提供了一个简便的方法——切片/Slice:L[0:3]
取前十个:L[:10]
取后十个:L[-10:]
前十个数每两个取一个:L[:10:2]
所有数每五个取一个:L[::5]
对tuple、str操作是一样的,返回的结果仍是tuple、str。
迭代
Python中的迭代与C/C++有很大却别,基本用法已经在基础篇中提到。像dict没有下标的迭代输出次序是不一定的,且默认迭代的是key:
for key in d:
print(key)
若想要迭代dict的value,可以用for value in d.values()
;若想同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()
。
- 判断一个对象是否为可迭代对象
from collections import Iterable
isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
- 如何实现对list的下标循环
python内置的enumerate函数可以把list转化为索引-元素对,这样可以在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
列表生成式
生成1到10的list:list(range(1, 11))
生成12到102的list:[x * x for x in range(1, 11)]
。这种写法十分便利,我们还可以在for循环后加上if判断,筛选出仅偶数的平方:[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
还可以使用两层循环,生成全排列:
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
生成器——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>
generator与list的区别在于外层的[]和()。generator一边循环一边计算,如果要一个个打印出g的值,要使用next()函数来获得generator的下一个返回值。
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
但是计算到最后一个元素时会出现stopiteration,使用for循环:
for n in g:
print(n)
generator非常强大,但如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现时,还可以用函数来实现,如斐波拉契数列:
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
对于这个函数,我们只需要将print(b)改为yield b就可以将函数变为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'
每次调用next输出b后,函数会在yield那一行停止,并在下次next调用时从这一点继续运行。
用for循环调用generator时我们发现拿不到函数最后return的返回值,要想拿到返回值,必须捕获stopiteration错误,它包含在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