python 高级特性

1.切片
对取数据很方便，如取一个list的前n个元素，没有接触到切片的，可以使用循环，但是用切片就会很简单：

arr = ["java" , "python","C++","C#"];
arr[0:2];  //list[ 起始位置 ： 知道该位置停止但是不包括]
//结果  ['java', 'python']
arr[1:2];  
//结果  ['python']

也支持倒数切片，但是倒数的索引从-1开始
arr[-2 , -1] >>> >>> ['python']
arr[-2:] >>> >>> ['python', 'C++']
如果什么都不写，直 arr [:] , 可以原样赋值一个list
以下还有一些高级应用

// 前10个数，每两个取一个：
arr [:10:2]
//所有数，每5个取一个：
arr [::5]

truple也可以同样的方式使用切片；一个字符串也可以使用切片来分割字符串

 'ABCDEFG'[:3]
// 结果  'ABC'
'ABCDEFG'[::2]
// 结果  'ACEG'

2. 迭代
   用for循环来遍历list或者truple，这种遍历方式就称为迭代
   truple和list以及dict都可以用for...in的方式进行迭代，但是python的循环不像java用下标的方式
   如果想要用下标的方式进行迭代可以使用enumerate将list转变成索引+元素

 for i, value in enumerate(['1', '2', '3']):
      print(i, value)
...

3. 列表生成式
   用来创建list
   生成一个[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))
   image.png
   生成一个[11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 1010]

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

也可以使用两层循环

>>> [m+n for m in 'abc' for n in 'de']
['ad', 'ae', 'bd', 'be', 'cd', 'ce']

for循环后面还可以加上if判断

>>> [m for m in 'abc' if  m!='b']
['a', 'c']

4.生成器
一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
创建：列表生成是[] ,生成器是()

>>> (x*x for x in range(1,11))
<generator object <genexpr> at 0x0000000001DF0BF8>

打印出generator的每一个元素，使用next()

>>> g=(x*x for x in range(1,11))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000000001DF0BA0>
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>>

计算到没有元素之后将会抛出异常StopIteration
也可使用for循环遍历generator

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000000001DF0CA8>
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

generator还可以用函数的方式，如果一个函数中有yield 关键字，就说明这个函数不是普通函数，而是generator
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。

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

同样的，把函数改成generator后，不会真的去使用next()去获取下一个值，很麻烦，而是用for循环来迭代：

>>> def fib(max):
...     n, a, b = 0, 0, 1
...     while n < max:
...         yield b
...         a, b = b, a + b
...         n = n + 1
...     return 'done'
...
>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

5 迭代器
可以直接使用for循环的数据类型有：
1). 集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
2). generator，包括生成器和带yield的generator 函数。
这些可以直接用for循环的对象都成为可迭代对象：Iterable
可以用isinstance判断对象是否是可迭代对象

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True

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。
可以用isinstance判断对象是否是Iterator对象
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True