Python高階特性——學習筆記

阿新 • • 發佈：2019-01-16

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。 1、切片slice。L = [1, 2, 3, 4, 5] L[0:3]=[1,2,3]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，還可以省略倒數切片L[-2:]=[4,5]從倒數第二個數到最後一個數

L = list(range(100))# 建立一個0-99的數列L
L[:10:2]# 前10個數，每兩個取一個
L[::5]# 所有數，每5個取一個

iterable.[::-1] # 字串翻轉。非常有用！！

tuple

也是一種list，只是不可變，支援切片操作，操作的結果仍是tuple 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，相當於其他程式語言裡的字串擷取函式 substring等 2、Python的for迴圈抽象程度要高於Java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，字串也可迭代。

for key in d: #迭代key
for value in d.values()：#迭代value
for k, v in d.items():#key,value都迭代
for ch in 'ABC': #字串，分別列印A,B,C</span>

3、判斷一個物件是可迭代物件，方法是通過collections模組的Iterable型別判斷：

4、 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：

5、 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：

6、列表生成式： Python內建的非常簡單卻強大的可以用來建立list的生成式生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用

list(range(1, 11))

篩選出僅偶數的平方

字串的拼接用‘+’

>>> 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,路徑可以修改如e:/sublime/python ['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications'] 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'] for 前面的表示式就是所需要做的操作，對迭代中的每一個item進行該操作，if判斷進行篩選，寫在列表生成式的最後，最後返回操作後的結果。 7、生成器generator：解決需要儲存列表所有元素的記憶體難題，在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素，不必建立完整的list，從而節省大量的空間。建立generator的方法：

列表生成式的[]改成()，next()函式獲取generator的每一個元素，其實一般很少用該函式，用for迴圈會更加方便。
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n)
函式定義中使用yield關鍵字：會中斷的print

生成斐波那契數列無法用列表生成式來完成，因為列表生成式只能操作當前迭代的元素，而無法操作列表中的兩個元素。可以用函式打印出來，並儲存前n個數的列表，考慮利用生成器：

def fib(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

while n < max: yield b # 函式列印時為print(b)

        a, b = b, a + b

        n = n + 1

return 'done' 獲取前max個元素用for也是非常方便，因為generator是可以迭代的 >>> for n in fib(6): ... print(n)

def triangles(): L=[1] yield L while True: L=[1]+[L[i]+L[i+1] for i in range(len(L)-1)]+[1] yield L n = 0 for t in triangles(): print(t) n = n + 1 if n == 10: break 8、迭代器物件Iterator 凡是可作用於for迴圈的物件都是Iterable型別(可迭代)；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。迭代器Iterator 都是可迭代的Iterable 。 >>> isinstance('abc', Iterator) False >>> isinstance(iter('abc'), Iterator) True

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