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1.切片
L[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:
【资料图】
>>> L =["Michael", "Sarah", "Tracy", "Bob", "Jack"]>>> L[:3] ["Michael", "Sarah", "Tracy"]
也可以从索引1开始,取出2个元素出来:
>>> L[1:3]["Sarah", "Tracy"]
类似的,既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,
>>> L[-2:]["Bob", "Jack"]>>> L[-2:-1]["Bob"]
记住倒数第一个元素的索引是-1。
切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列:
>>> L = list(range(100))[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]
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"
在很多编程语言中,针对字符串提供了很多各种截取函数(例如,substring),其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。
S = "abcdefg"print(S[:2]) # abprint(S[::2]) # acegprint(S[::3]) # adg
2.迭代
如果给定一个list或tuple,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C或者Java,迭代list是通过下标完成的,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)acb
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 "ABC":... print(ch)...ABC
所以,当我们使用for循环时,只要作用于一个可迭代对象,for循环就可以正常运行,而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。
那么,如何判断一个对象是可迭代对象呢?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
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)
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)
任何可迭代对象都可以作用于for循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用for循环。
3.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))
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]
列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list([1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]):
[x * x for x in range(1, 11)]
写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来
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"]
三层和三层以上的循环就很少用到
运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现
>>> import os # 导入os模块,模块的概念后面讲到>>> [d for d in os.listdir(".")] # os.listdir可以列出文件和目录[".emacs.d", ".ssh", ".Trash", "Adlm", "Applications", "Desktop", "Documents", "Downloads", "Library", "Movies", "Music", "Pictures", "Public", "VirtualBox VMs", "Workspace", "XCode"]
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 = Bx = Az = 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]
练习2
L1 = ["Hello", "World", 18, "Apple", None]print([x.lower() if isinstance(x, str) else x for x in L1])
4.生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
g = (x * x for x in range(10)) at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。
如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:
next(g)
generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
>>> g = (x * x for x in range(10))>>> for n in g:... print(n)
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return "done"
仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为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"
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
>>> f = fib(6)
generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成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。
尝试:在上面yield b 下边添加一行print(b),调用fib(6),并没有任何输出,只有遍历f的时候才会有输出。
举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:
def odd(): print("step 1") yield 1 print("step 2") yield(3) print("step 3") yield(5)
调用该generator时,首先要生成一个generator对象,然后用next()函数不断获得下一个返回值:
>>> o = odd()>>> next(o)step 11>>> next(o)step 23>>> next(o)step 35>>> next(o)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration
odd不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没有yield可以执行了,所以,第4次调用next(o)就报错。
把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:
>>> for n in fib(6):... print(n)
但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,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: 1g: 1g: 2g: 3g: 5g: 8Generator return value: done
要理解generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束。
5.迭代器
我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:
- 一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;
- 一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。
>>> 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
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:
而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
- 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。
- 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:
#学习中遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流群:711312441>>> 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:
>>> isinstance(iter([]), Iterator)True>>> isinstance(iter("abc"), Iterator)True
你可能会问,为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
6.总结
- 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
- 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;
- 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的
for x in [1, 2, 3, 4, 5]: pass
实际上完全等价于:
# 首先获得Iterator对象:it = iter([1, 2, 3, 4, 5])# 循环:while True: try: # 获得下一个值: x = next(it) except StopIteration: # 遇到StopIteration就退出循环 break
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