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切片，迭代，列表表示式，生成器

高階特性

# -*- coding: utf-8 -*-

from collections import Iterable

L = []
n = 1
while n <= 99:
    L.append(n)
    n = n + 2
#print L

#切片操作
L = range(100)
#print L[1:20]  #和Matlab一樣
'''
前10個數，每兩個取一個：
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
所有數，每5個取一個：
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
甚至什麼都不寫，只寫[:]就可以原樣複製一個list：
>>> 
 
L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
'''

#迭代操作：就是迴圈而已
#print isinstance(123, Iterable)
'''
dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value 
in d.itervalues()，如果要同時迭代key和value，可以用for k, v in 
d.iteritems()。
進行下標和資料同時迭代：
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print i, value
...
0 A
1 B
2 C
判斷某種資料型別是不是可以迭代
>>> 
 
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) # 整數是否可迭代
False
引用了兩個變數
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
...     print x, y
...
1 1
2 4
3 9
'''
 

#列表生成器

'''
1、
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
2、
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
3、全排列
可以使用兩層迴圈，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']
4、顯示目錄名
>>> import os # 匯入os模組，模組的概念後面講到
>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出檔案和目錄
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 
'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']
5、for迴圈其實可以同時使用兩個甚至多個變數，比如dict的iteritems()可以同時迭代key和value：
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in d.iteritems():
...     print k, '=', v
... 
y = B
x = A
z = C
列表生成式也可以使用兩個變數來生成list：
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.iteritems()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']
最後把一個list中所有的字串變成小寫：
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
思考：如果list中既包含字串，又包含整數，由於非字串型別沒有lower()方法，所以列表生成式會報錯：

>>> L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
>>> [s.lower() for s in L]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower'
使用內建的isinstance函式可以判斷一個變數是不是字串：
>>> x = 'abc'
>>> y = 123
>>> isinstance(x, str)
True
>>> isinstance(y, str)
False
請修改列表生成式，通過新增if語句保證列表生成式能正確地執行。
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#生成器（generator）
'''
第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就建立了一個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 0x104feab40>
建立L和g的區別僅在於最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。
我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎麼打印出generator的每一個元素呢？
如果要一個一個打印出來，可以通過generator的next()方法：
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print n
第二種方法：最難理解的就是generator和函式的執行流程不一樣。函式是順序執行，遇到return語句或者最後一行函式語句就返回。而變成generator的函式，在每次呼叫next()的時候執行，
遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。
generator是非常強大的工具，在Python中，可以簡單地把列表生成式改成generator，
也可以通過函式實現複雜邏輯的generator。
要理解generator的工作原理，它是在for迴圈的過程中不斷計算出下一個元素，
並在適當的條件結束for迴圈。對於函式改成的generator來說，遇到return語句或者執行到函式體最後一行語句，就是結束generator的指令，for迴圈隨之結束。
'''
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
for n in fib(6):
    print n

def f(x):
    return x*x
#print map(f,range(9))
'''
reduce把一個函式作用在一個序列[x1, x2, x3...]上，
這個函式必須接收兩個引數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算
'''
def add(x,y):
    return x+y

L = range(100)
#print reduce(add, L)

# 整數和字串的轉換
def chr2num(s):
    return {'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[s]
def fn(x,y):
    return 10*x+y

#print map(chr2num,'12345')

#print reduce(fn,map(chr2num,'12345'))

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

L = range(100)

def get_list(x,y):
    L = []
    n = 0
    while n < y:
        L.append(x)
        n = n + 1
    return L
#print get_list(3)

def prod2(x,y):
    return sum(get_list(x,y))

#print prod2(2,3)

def prod(*s):
    return reduce(prod2,s)

L = range(100)
L1 = L[1:6]

#print prod(*L1)

#首字母大寫
def get_right_name1(x):
    return x.capitalize()

def get_right_name2(x):
    return x.title()

def get_right_name2(x):
    return x.title()

def get_right_name3(x):
    y = x.lower()
    y = y[0].upper() + y[1:] 
    return y

#print map(get_right_name3,['HHHHHHH']) 
#這裡需要寫成列表，因為'HHHH'在map下會一個個被取出

#排序
'''
sorted()函式就可以對list進行排序：
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
sorted()函式也是一個高階函式，它還可以接收一個比較函式來實現自定義的排序。
比如，如果要倒序排序，我們就可以自定義一個reversed_cmp函式
def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0
傳入自定義的比較函式reversed_cmp，就可以實現倒序排序：
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
我們再看一個字串排序的例子：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

預設情況下，對字串排序，是按照ASCII的大小比較的，由於'Z' < 'a'，結果，大寫字母Z會排在小寫字母a的前面。

現在，我們提出排序應該忽略大小寫，按照字母序排序。要實現這個演算法，不必對現有程式碼大加改動，
只要我們能定義出忽略大小寫的比較演算法就可以：
'''
def ignore_upper(s1,s2):
    u1 = s1.lower()
    u2 = s2.lower()
    if u1 > u2:
        return 1
    elif u1 < u2:
        return -1
    else:
        return 0
#print sorted(['Za','a','dff'],ignore_upper)

#   filter函式的使用
#   和map()類似，filter()也接收一個函式和一個序列。和map()不同的時，filter()把傳入的函式依次作用於每個元素，
#   然後根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。
#   可見用filter()這個高階函式，關鍵在於正確實現一個“篩選”函式。
#   filter函式有一個過濾函式，滿足這個條件的話就留住

def is_sushu(x):
    L = range(x)
    if x > 2:
        for n in L[2:x]:
            if x%n == 0:
                return True
            else:
                pass
    elif x == 2:
        return False
    else:
        return True
    return False
L = range(101)
#print filter(is_sushu,L[1:101])