python3精简笔记(三)——高级特性

Python中 1行代码能实现的功能,决不写5行代码。请始终牢记,代码越少,开发效率越高。

切片

取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。Python提供了切片(Slice)操作符

L = ['老于', '小王', '小明', 'Bob', 'Jack']
print(L[0:3]);

输出结果

['老于', '小王', '小明']

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

如果个索引是0,还可以省略:

>>> L[:3]
['老于', '小王', '小明']

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']

切片高级用法

通过range(100)生成包含0-99的list

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

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]

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)

迭代

Python的for循环要比Java中的强大许多

只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如dict就可以迭代:

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

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keyvalue,可以用

for k, v in d.items()

字符串也是可迭代对象:

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

通过collections模块的Iterable类型可以判断当前类型是否可以迭代:

>>> 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

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

上面的for循环里,同时引用了两个变量,在Python里是很常见的,比如下面的代码:

>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9

列表生成式

如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎么做?

方法一是循环:

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

但是循环太繁琐,而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]

写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来。

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]

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']

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

把一个list中所有的字符串变成小写,同时去掉非字符串:

>>> L = ['Hello', 'World', 18,'IBM', 'Apple',none]
>>> [s.lower() for s in L if isinstance(s,str)]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

总结

根据前面的知识,输出天干地支纪年

tiangan = '甲乙丙丁戊己庚辛壬癸'
dizhi = '子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥'

jiazi = [ tiangan[x % len(tiangan)] + dizhi[x % len(dizhi)] for x in range(60)]

print(jiazi)

输出结果:

['甲子', '乙丑', '丙寅', '丁卯', '戊辰', '己巳', '庚午', '辛未', '壬申', '癸酉', '甲戌', '乙亥', '丙子', '丁丑', '戊寅', '己卯', '庚辰', '辛巳', '壬午', '癸未', '甲申', '乙酉', '丙戌', '丁亥', '戊子', '己丑', '庚寅', '辛卯', '壬辰', '癸巳', '甲午', '乙未', '丙申', '丁酉', '戊戌', '己亥', '庚子', '辛丑', '壬寅', '癸卯', '甲辰', '乙巳', '丙午', '丁未', '戊申', '己酉', '庚戌', '辛亥', '壬子', '癸丑', '甲寅', '乙卯', '丙辰', '丁巳', '戊午', '己未', '庚申', '辛酉', '壬戌', '癸亥']

知识点:

  1. len( str )—- 返回字符串长度。
  2. %————- 除完的余数。
  3. 字符串[x]字符串第N个字节
  4. [x for x in range(60)] 根据for循环生成list

生成器

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。

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>

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)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

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。

因为generator也是可迭代对象,可以用for循环

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

第二种定义方式

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:

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。

例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:

def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)

调用该generator时,首先要生成一个generator对象,然后用next()函数不断获得下一个返回值:

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

odd不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没有yield可以执行了,所以,第4次调用next(o)就报错。

练习

打印杨辉三角

# 期待输出:
# [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]

代码:

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

n=0;
for t in triangle():
print(t);
n=n+1;
if(n==6):
break;

python,-1表示最后一个

迭代器

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

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

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

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

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass

等价于:

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break

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