Python學習筆記:高階特性
前言
最近在學習深度學習,已經跑出了幾個模型,但Pyhton的基礎不夠紮實,因此,開始補習Python了,大家都推薦廖雪峰的課程,因此,開始了學習,但光學有沒有用,還要和大家討論一下,因此,寫下這些帖子,廖雪峰的課程連線在這裡:廖雪峰
Python的相關介紹,以及它的歷史故事和執行機制,可以參見這篇:python介紹
Python的安裝可以參見這篇:Python安裝
Python的執行模式以及輸入輸出可以參見這篇:Python IO
Python的基礎概念介紹,可以參見這篇:Python 基礎
Python字串和編碼的介紹,可以參見這篇:Python字串與編碼
Python基本資料結構:list和tuple介紹,可以參見這篇:
Python控制語句介紹:ifelse,可以參見這篇:Python 條件判斷
Python控制語句介紹:迴圈實現,可以參見這篇:Python迴圈語句
Python資料結構:dict和set介紹Python資料結構dict和set
Python函式相關:Python函式
目錄:
高階特性
掌握了Python的資料結構、控制語句和基本函式,基本上就可以編寫出很多有用的程式了。
比如構造一個1, 3, 5, 7, …, 99的列表,可以通過迴圈實現:
L = []
n = 1
while n <= 99:
L.append(n)
n = n + 2
取list的前一半的元素,也可以通過迴圈實現。
但是在Python中,程式碼不是越多越好,而是越少越好。程式碼不是越複雜越好,而是越簡單越好。
基於這一思想,我們來介紹Python中非常有用的高階特性,1行程式碼能實現的功能,決不寫5行程式碼。
請始終牢記,程式碼越少,開發效率越高
切片
取一個list或tuple的部分元素是非常常見的操作。比如,一個list如下:
>>> L = ['Mike', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
取前3個元素,應該怎麼做?
笨辦法:
>>> [L[0], L[1], L[2]]
['Mike', 'Sarah', 'Tracy']
之所以是笨辦法是因為擴充套件一下,取前N個元素就沒轍了。
取前N個元素,也就是索引為0-(N-1)的元素,可以用迴圈:
>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
... r.append(L[i])
...
>>> r
['Mike', 'Sarah', 'Tracy']
對這種經常取指定索引範圍的操作,用迴圈十分繁瑣,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大簡化這種操作。
對應上面的問題,取前3個元素,用一行程式碼就可以完成切片:
>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
L[0:3]表示,從索引0開始取,直到索引3為止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3個元素。
如果第一個索引是0,還可以省略:
>>> L[:3]
['Mike', 'Sarah', 'Tracy']
也可以從索引1開始,取出2個元素出來:
>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']
類似的,既然Python支援L[-1]取倒數第一個元素,那麼它同樣支援倒數切片,試試:
>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']
記住倒數第一個元素的索引是-1。
切片操作十分有用。我們先建立一個0-99的數列:
>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
可以通過切片輕鬆取出某一段數列。比如前10個數:
>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
後10個數:
>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
前11-20個數:
>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
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]
tuple也是一種list,唯一區別是tuple不可變。因此,tuple也可以用切片操作,只是操作的結果仍是tuple:
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
字串’xxx’也可以看成是一種list,每個元素就是一個字元。因此,字串也可以用切片操作,只是操作結果仍是字串:
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
在很多程式語言中,針對字串提供了很多各種擷取函式(例如,substring),其實目的就是對字串切片。Python沒有針對字串的擷取函式,只需要切片一個操作就可以完成,非常簡單。
練習
利用切片操作,實現一個trim()函式,去除字串首尾的空格,注意不要呼叫str的strip()方法:
def trim(s):
num=len(s)
timer1=0
timer2=-1
for i in range(0,num):
if s[timer1]==' ':
timer1=timer1+1
if s[timer2]==' ':
timer2=timer2-1
s3=s[timer1:timer2+num+1]
return s3
迭代
如果給定一個list或tuple,我們可以通過for迴圈來遍歷這個list或tuple,這種遍歷我們稱為迭代(Iteration)。
在Python中,迭代是通過for … in來完成的,而很多語言比如C語言,迭代list是通過下標完成的,比如Java程式碼:
for (i=0; i<list.length; i++) {
n = list[i];
}
可以看出,Python的for迴圈抽象程度要高於C的for迴圈,因為Python的for迴圈不僅可以用在list或tuple上,還可以作用在其他可迭代物件上。
list這種資料型別雖然有下標,但很多其他資料型別是沒有下標的,但是,只要是可迭代物件,無論有無下標,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
因為dict的儲存不是按照list的方式順序排列,所以,迭代出的結果順序很可能和初始化的結果不一樣。
預設情況下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同時迭代key和value,可以用for k, v in d.items()。
由於字串也是可迭代物件,因此,也可以作用於for迴圈:
>>> for ch in 'ABC':
... print(ch)
...
A
B
C
所以,當我們使用for迴圈時,只要作用於一個可迭代物件,for迴圈就可以正常執行,而我們不太關心該物件究竟是list還是其他資料型別。
那麼,如何判斷一個物件是可迭代物件呢?方法是通過collections模組的Iterable型別判斷:
>>> 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
最後一個小問題,如果要對list實現類似Java那樣的下標迴圈怎麼辦?Python內建的enumerate函式可以把一個list變成索引-元素對,這樣就可以在for迴圈中同時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迴圈裡,同時引用了兩個變數,在Python裡是很常見的,比如下面的程式碼:
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9
練習
請使用迭代查詢一個list中最小和最大值,並返回一個tuple:
def finde(x):
minn=x[0]
maxn=x[0]
for value in x:
if minn>value:
minn=value
if maxn<value:
maxn=value
return(minn,maxn)
列表生成式
列表生成式即List Comprehensions,是Python內建的非常簡單卻強大的可以用來建立list的生成式。
舉個例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)):
>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎麼做?方法一是迴圈:
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
... L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
但是迴圈太繁瑣,而列表生成式則可以用一行語句代替迴圈生成上面的list:
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
寫列表生成式時,把要生成的元素x * x放到前面,後面跟for迴圈,就可以把list創建出來,十分有用,多寫幾次,很快就可以熟悉這種語法。
for迴圈後面還可以加上if判斷,這樣我們就可以篩選出僅偶數的平方:
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
還可以使用兩層迴圈,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']
三層和三層以上的迴圈就很少用到了。
運用列表生成式,可以寫出非常簡潔的程式碼。例如,列出當前目錄下的所有檔案和目錄名,可以通過一行程式碼實現:
>>> 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
['check_exampe.py', 'example_.py', 'example_download.py', 'example_download2.py', 'example_fact.py', 'example_find.py', 'example_function.py', 'example_Hanno.py', 'example_month_2.py', 'example_Multifunc.py', 'example_one.py', 'example_power.py', 'example_power1.py', 'example_print.py', 'example_print2.py', 'example_strip.py', 'example_variable.py', 'QR.png', '__pycache__']
for迴圈其實可以同時使用兩個甚至多個變數,比如dict的items()可以同時迭代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兩個變數來生成list:
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']
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']
練習
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>
File "<stdin>", line 1, in <listcomp>
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
答案
L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
l2=[s.lower() for s in L if isinstance(s,str)]
print(l2)
生成器
通過列表生成式,我們可以直接建立一個列表。但是,受到記憶體限制,列表容量肯定是有限的。而且,建立一個包含100萬個元素的列表,不僅佔用很大的儲存空間,如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素,那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。
所以,如果列表元素可以按照某種演算法推算出來,那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢?這樣就不必建立完整的list,從而節省大量的空間。在Python中,這種一邊迴圈一邊計算的機制,稱為生成器:generator。
要建立一個generator,有很多種方法。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 0x1022ef630>
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next()函式獲得generator的下一個返回值:
>>> 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
我們講過,generator儲存的是演算法,每次呼叫next(g),就計算出g的下一個元素的值,直到計算到最後一個元素,沒有更多的元素時,丟擲StopIteration的錯誤。
當然,上面這種不斷呼叫next(g)實在是太變態了,正確的方法是使用for迴圈,因為generator也是可迭代物件:
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
所以,我們建立了一個generator後,基本上永遠不會呼叫next(),而是通過for迴圈來迭代它,並且不需要關心StopIteration的錯誤。
generator非常強大。如果推算的演算法比較複雜,用類似列表生成式的for迴圈無法實現的時候,還可以用函式來實現。
比如,著名的斐波拉契數列(Fibonacci),除第一個和第二個數外,任意一個數都可由前兩個數相加得到:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契數列用列表生成式寫不出來,但是,用函式把它打印出來卻很容易:
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,賦值語句:
a, b = b, a + b
相當於:
t = (b, a + b) # t是一個tuple
a = t[0]
b = t[1]
但不必顯式寫出臨時變數t就可以賦值。
上面的函式可以輸出斐波那契數列的前N個數:
>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'
仔細觀察,可以看出,fib函式實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則,可以從第一個元素開始,推算出後續任意的元素,這種邏輯其實非常類似generator。
也就是說,上面的函式和generator僅一步之遙。要把fib函式變成generator,只需要把print(b)改為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'
這就是定義generator的另一種方法。如果一個函式定義中包含yield關鍵字,那麼這個函式就不再是一個普通函式,而是一個generator:
>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>
這裡,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。
舉個簡單的例子,定義一個generator,依次返回數字1,3,5:
def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)
呼叫該generator時,首先要生成一個generator物件,然後用next()函式不斷獲得下一個返回值:
>>> 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
可以看到,odd不是普通函式,而是generator,在執行過程中,遇到yield就中斷,下次又繼續執行。執行3次yield後,已經沒有yield可以執行了,所以,第4次呼叫next(o)就報錯。
回到fib的例子,我們在迴圈過程中不斷呼叫yield,就會不斷中斷。當然要給迴圈設定一個條件來退出迴圈,不然就會產生一個無限數列出來。
同樣的,把函式改成generator後,我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值,而是直接使用for迴圈來迭代:
>>> for n in fib(6):
... print(n)
...
1
1
2
3
5
8
但是用for迴圈呼叫generator時,發現拿不到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:
>>> 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
關於如何捕獲錯誤,後面的錯誤處理還會詳細講解。
練習生成楊輝三角
def triangles(num):
if num==1:
b=[1]
elif num==2:
b=[1,1]
else:
b=[1,1]
i=3
while i <num:
yield b
c=i*[None]
c[0]=1
c[i-1]=1
for j in range(1,i-1):
c[j]=b[j-1]+b[j]
b=c
i=i+1
return b
小結
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。
請注意區分普通函式和generator函式,普通函式呼叫直接返回結果:
>>> r = abs(6)
>>> r
6
generator函式的“呼叫”實際返回一個generator物件:
>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>
迭代器
我們已經知道,可以直接作用於for迴圈的資料型別有以下幾種:
一類是集合資料型別,如list、tuple、dict、set、str等;
一類是generator,包括生成器和帶yield的generator function。
這些可以直接作用於for迴圈的物件統稱為可迭代物件:Iterable。
可以使用isinstance()判斷一個物件是否是Iterable物件:
>>> 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於for迴圈,還可以被next()函式不斷呼叫並返回下一個值,直到最後丟擲StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。
可以被next()函式呼叫並不斷返回下一個值的物件稱為迭代器:Iterator。
可以使用isinstance()判斷一個物件是否是Iterator物件:
>>> 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物件,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()函式:
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
你可能會問,為什麼list、dict、str等資料型別不是Iterator?
這是因為Python的Iterator物件表示的是一個數據流,Iterator物件可以被next()函式呼叫並不斷返回下一個資料,直到沒有資料時丟擲StopIteration錯誤。可以把這個資料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()函式實現按需計算下一個資料,所以Iterator的計算是惰性的,只有在需要返回下一個資料時它才會計算。
Iterator甚至可以表示一個無限大的資料流,例如全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數的。
小結
凡是可作用於for迴圈的物件都是Iterable型別;
凡是可作用於next()函式的物件都是Iterator型別,它們表示一個惰性計算的序列;
集合資料型別如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不過可以通過iter()函式獲得一個Iterator物件。
Python的for迴圈本質上就是通過不斷呼叫next()函式實現的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
實際上完全等價於:
# 首先獲得Iterator物件:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 迴圈:
while True:
try:
# 獲得下一個值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出迴圈
break