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。

    对应上面的问题,取前3个元素,用一行代码就可以完成切片:

>>>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012,正好是3个元素。

(2)如果第一个索引是0,还可以省略:

>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

(3)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']

  (4)前10个数,每两个取一个:

>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]

(5)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]

  (6)甚至什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个list:

>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

(7)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)

  (8)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:

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

2.迭代

(1)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)。

(2)默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代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()

(3)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)

(4)那么,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:

>>> 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

(5)如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办?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

(6)任何可迭代对象都可以作用于for循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用for循环。

3.列表生成式

(1)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。

(2)要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环.

   列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:

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

(3)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]

(4)还可以使用两层循环,可以生成全排列:

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

(5)运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。例如,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']

(6)for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如dictitems()可以同时迭代key和value:

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in d.items():
...     print(k, '=', v)
...
y = B
x = A
z = C

因此,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']

(7)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']

(8)如果list中既包含字符串,又包含整数,由于非字符串类型没有lower()方法,所以列表生成式会报错:

>>> L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
>>> [s.lower() for s in L]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 1, in <listcomp>AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower'

使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串

# -*- coding: utf-8 -*-

L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
L2 = [ s.lower() for s in L1 if isinstance(s, str) ]
print(L2)

结果如下:

['hello','world','apple']

4.生成器

(1)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。

(2)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>

(3)怎么打印出generator的每一个元素呢?

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:

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  StopIteration

计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。

(4)

正确的方法是使用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)
...

(5)

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tuplea = 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)112358'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>

(6)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。

(7)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StopIterationvalue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

(8)实例

杨辉三角定义如下:

          1
        1   1
      1   2   1
    1   3   3   1
  1   4   6   4   1
1   5   10  10  5   1

把每一行看做一个list,试写一个generator,不断输出下一行的list:

# -*- coding: utf-8 -*-

def triangles():
    L=[1]
    yield L
    L.append(1)
    yield L
    while True:
        index1=0
        index2=1
        index=len(L)-1
        L1=[1,1]
        while index2<=index:
            L1.insert(index2, L[index1]+L[index2])
            index1=index2
            index2=index2+1
        L=L1
        yield L
  
  n = 0
for t in triangles():
    print(t)
    n = n + 1
    if n == 10:
        break

别人的triangles()函数代码如下:

def triangles():
    L = [1]
    while True:
        yield L
        L.append(0)
        L = [L[i-1]+L[i] for i in range(len(L))]

别人的triangles()函数代码如下:

def triangles():
    L = [1]
    while True:
        yield L
        L1 = [0] + L[:]
        L = [L[i]+L1[i] for i in range(len(L))] + [1]

结果如下:

[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]

(9)请注意区分普通函数和generator函数,普通函数调用直接返回结果:

>>> r = abs(6)
>>> r
6

generator函数的“调用”实际返回一个generator对象:

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>

5.迭代器

(1)我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;

一类是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

(2)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

(3)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

(4)

生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

(5)

为什么listdictstr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。