在Python中，代碼越少越好、越簡單越好。基于這一思想，需要掌握Python中非常有用的高級特性，1行代碼能實現(xiàn)的功能，決不寫5行代碼。代碼越少，開發(fā)效率越高。

切片

tuple，list，字符串都可以進行切片操作

L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
L[0:3] # ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
L[:3] # ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
L[1:3] # ['Sarah', 'Tracy']
L[-2:] # ['Bob', 'Jack']
L[-2:-1] # ['Bob']
L = list(range(100))
L[:10] # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
L[-10:] # [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
L[10:20] # [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
L[:10:2] # [0, 2, 4, 6, 8]
L[::5] # [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
L[:] # [0, 1, 2, 3, ..., 99]

練習(xí)

利用切片操作，實現(xiàn)一個trim()函數(shù)，去除字符串首尾的空格，注意不要調(diào)用str的strip()方法：

# -*- coding: utf-8 -*-
def trim(s):
 for i in range(0,len(s)):
  if s[0] == ' ':
s = s[1:]
  elif s[-1] == ' ':
s = s[:-1]
 return s

迭代

任何可迭代對象都可以作用于for循環(huán)，包括我們自定義的數(shù)據(jù)類型，只要符合迭代條件，就可以使用for循環(huán)
如何判斷一個對象是可迭代對象呢？方法是通過collections.abc模塊的Iterable類型判斷
Python內(nèi)置的enumerate函數(shù)可以把一個list變成索引-元素對，可以在for循環(huán)中同時迭代索引和元素本身

for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
 print(i, value)

練習(xí)

請使用迭代查找一個list中最小和最大值，并返回一個tuple：

# -*- coding: utf-8 -*-
def findMinAndMax(L):
 max = min = None
 if(len(L)>0):
  L = list(L)
  max = min = L[0]
  for i in L:
if i>max:
 max = i
if i<min:
 min = i
 
 return (min,max)

列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python內(nèi)置的非常簡單卻強大的可以用來創(chuàng)建list的生成式

list(range(1, 11)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[x * x for x in range(1, 11)] # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] # [4, 16, 36, 64, 100]
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] # ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
# 列表生成式也可以使用兩個變量來生成list
d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
[k + '=' + v for k, v in d.items()] # ['y=B', 'x=A', 'z=C']
L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
[s.lower() for s in L] # ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

在一個列表生成式中，for前面的if … else是表達式，而for后面的if是過濾條件，不能帶else

[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] # Right
[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0 else 0] # WRONG!
[x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)] # Right
[x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)] # WRONG!

練習(xí)

如果list中既包含字符串，又包含整數(shù)，由于非字符串類型沒有l(wèi)ower()方法，所以列表生成式會報錯。使用內(nèi)建的isinstance函數(shù)可以判斷一個變量是不是字符串。請修改列表生成式，通過添加if語句保證列表生成式能正確地執(zhí)行：

# -*- coding: utf-8 -*-
L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)]

生成器

如果列表元素可以按照某種算法推算出來，則可以在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素，這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
創(chuàng)建generator的方法：
1.把一個列表生成式的[]改成()，就創(chuàng)建了一個generator，創(chuàng)建之后通過next可以得到下一個元素，或者通過for循環(huán)迭代（generator也是可迭代對象）

# 生成一個迭代器
g = (x * x for x in range(10))
# 獲得下一個元素
next(g) # 0
# for循環(huán)遍歷
for n in g:
 print(n)

2.使用yield，如果一個函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字，那么這個函數(shù)就不再是一個普通函數(shù)，而是一個generator函數(shù)，調(diào)用一個generator函數(shù)將返回一個generator
generator函數(shù)在每次調(diào)用next()的時候執(zhí)行，遇到y(tǒng)ield語句返回，再次執(zhí)行時從上次返回的yield語句處繼續(xù)執(zhí)行
調(diào)用generator函數(shù)時，首先要生成一個generator對象，然后用next()函數(shù)不斷獲得下一個返回值

# 斐波拉契數(shù)列的生成
def fib(max):
 n, a, b = 0, 0, 1
 while n < max:
  yield b
  a, b = b, a + b
  n = n + 1
 return 'done'
# 調(diào)用
f = fib(6)
next(f)
# for循環(huán)調(diào)用
while True:
 try:
  x = next(g)
  print('g:', x)
 except StopIteration as e:
  print('Generator return value:', e.value)
  break

用for循環(huán)調(diào)用generator時，拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中

練習(xí)

楊輝三角定義如下：

1
  / \
 11
/ \ / \
  121
 / \ / \ / \
1331

把每一行看做一個list，試寫一個generator，不斷輸出下一行的list：

# -*- coding: utf-8 -*-
def triangles():
 levellist = [1]
 n = 1
 while (n<=100):
  yield levellist
  newlist = levellist.copy()
  if (n>=2):
for i in range(0,n-1):
 newlist[i+1] = levellist[i] + levellist[i+1]
  levellist = newlist.copy()
  n = n + 1
  levellist.append(1)
 return 'done'

迭代器

可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。
可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：
生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數(shù)

為什么list、dict、str等數(shù)據(jù)類型不是Iterator？
因為Python的Iterator對象表示的是一個數(shù)據(jù)流，Iterator對象可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個數(shù)據(jù)，直到?jīng)]有數(shù)據(jù)時拋出StopIteration錯誤?？梢园堰@個數(shù)據(jù)流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數(shù)實現(xiàn)按需計算下一個數(shù)據(jù)，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數(shù)據(jù)時它才會計算。
Iterator甚至可以表示一個無限大的數(shù)據(jù)流，例如全體自然數(shù)。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數(shù)的。

Python的for循環(huán)本質(zhì)上就是通過不斷調(diào)用next()函數(shù)實現(xiàn)的

以上就是Python高級特性之切片迭代列表生成式及生成器詳解的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python高級特性詳解的資料請關(guān)注本站其它相關(guān)文章！

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