切片、迭代、生成器：python4 高级特性有哪些？

切片:取指定索引范围的操作文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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

取前三个元素
>>> 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0，1，2，正好是3个元素
#如果是0也可以省略.即L[:3]

Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片
>>> 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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

后十个数文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>>L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

前11-20个数：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>>L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

前10个数，每两个取一个：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>>L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]

所有数，每5个取一个：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>>L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

将一个字符串反向输出文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>>str = 'abcd'
>>>str2 = str[::-1]
>>>print(str2)
dcba

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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)

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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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

###迭代文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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）。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

在Python中，迭代是通过for ... in来完成的,和swift和OC里的for ... in类似.文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
...        print(key)
...
a
b
c
#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。

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()。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

for k, v in d.items():
    print(k,v)

a ,1
b ,2
c ,3

由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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

所以，当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。 判断是否为可迭代对象文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> 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

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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...  print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

###列表生成式文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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

筛选出仅偶数的平方:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

列表生成式也可以使用两个变量来生成list：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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

L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None] 将L的所有字符串变成小写输出,输出结果:['hello', 'world', 'apple']文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>>[x.lower() for x in L if isinstance(x,str)]
['hello', 'world', 'apple']

###生成器文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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。 所以，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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

一丶创建一个generator:把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> 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。但是我们创建了一个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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

二丶定义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文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

#斐波拉契数列（Fibonacci）
def fib(max):
 n, a, b = 0, 0, 1 
   while n < max: 
     yield b
     a, b = b, a + b 
     n = n + 1 
  return 'done'

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 ###迭代器文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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list、tuple、dict、set、str等； 一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> 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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

>>> 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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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

** 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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html

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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1672.html