在 Python 中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。

基于这一思想，我们来介绍 Python 中非常有用的高级特性，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。比如，一个 list 如下：

x = ['0', '1', '2', '3', '4']

现在我我要取前三个元素怎么办呢？

马上就能想到的办法：

>>> [x[0], x[1], x[2]]
['0', '1', '2']

稍微思考一下的办法：

>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
...     r.append(x[i])
... 
>>> r
['0', '1', '2']

看了一下 API 后的办法：

>>> x[0:3]
['0', '1', '2']

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python 提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

x[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。

如果第一个索引是0，还可以省略：

>>> x[:3]
['0', '1', '2']

也可以从索引 1 开始，取出 2 个元素出来：

>>> x[1:3]
['1', '2']

类似的，既然 Python 支持x[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

>>> x[-2:]
['3', '4']
>>> L[-2:-1]
['3']

倒数第一个元素的索引是-1。

更酷炫的玩法

切片操作十分有用。我们先创建一个 0-99 的数列：

>>> 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：

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

后 10 个数：

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

前 11-20 个数：

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

前 10 个数，每两个取一个：

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

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]

甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个 list：

>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

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)

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：

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

迭代

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）。

在 Python 中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如 java 语言，迭代 list 是通过下标完成的，比如 Java 代码：

for (i=0; i<list.length; i++) {
    n = list[i];
}

可以看出，Python 的for循环抽象程度要高于 java 的for循环，因为 Python 的for循环不仅可以用在 list 或 tuple 上，还可以作用在其他可迭代对象上。

list 这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，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 key 和 value，可以用for k, v in d.items()。

由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环：

>>> for ch in '123':
...     print(ch)
...
1
2
3

看来在 Python 中有很多可以迭代的对象，可是我们该如何判断一个对象是可迭代对象呢？

Python 也为我们提供了解决办法，可以方法是通过 collections 模块的 Iterable 类型判断：

>>> 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

就剩一个小问题，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

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。

举个例子，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]

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']

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代 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两个变量来生成 list：

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

最后把一个 list 中所有的字符串变成小写：

>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

生成器