python高级特性简介

Python中的五种特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器。

切片

切片就相当于其他语言中的截断函数,取部分指定元素用的。

L = list(range(100))

#利用切片取部分元素
print(L[0:10]) #取从索引从0到9的前10个元素
print(L[-10:]) #取最后10个元素
print(L[10:20])#取从索引10到19的10个元素
print(L[:10:2])#从前10个元素中每两个取一个元素
print(L[::10]) #所有元素中每10个取一个元素 

运行结果:

取从索引从0到9的前10个元素: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
取最后10个元素: [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
取从索引10到19的10个元素: [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
从前10个元素中每两个取一个元素: [0, 2, 4, 6, 8]
所有元素中每10个取一个元素: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

迭代(Iteration)

迭代,即遍历。使用for循环的时候,只要是作用于一个可迭代对象,for循环就能正常运行。

判断一个对象是够是可迭代对象:

from collections import Iterable

print('字符串 is Iterable ?',isinstance('abc',Iterable))
print('list is Iterable ?',isinstance([1,2,3],Iterable))
print('整数 is Iterable ?',isinstance(123,Iterable))

运行结果:

字符串 is Iterable ? True
list is Iterable ? True
整数 is Iterable ? False

遍历可迭代对象的几种方法:

#遍历字符串:
for ch in 'abc':
  print(ch)

#遍历list
L = ['A','B','C']
for tmp in L:
  print(tmp)

for i,value in enumerate(L):
  print(i,':',value)

#遍历dict
d = {'1':'111','2':'222','3':'333'}
for key,v in d.items():
  print('key:',key,'value:',v)

列表生成式

常见的list生成方式:

list(range(1, 11))

然而通过python内置的列表生成式,你可以换不同的姿势生成list,你可以这样:

[x * x for x in range(1,11)]

#[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

这样:

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

[4, 16, 36, 64, 100]

还可以这样:

[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

是不是很涨姿势? 哈哈~

生成器(generator)

通过上面的列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是受内存限制,列表容量肯定是有限的。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过程中不断推算出后续的元素呢?这样讲就不必创建完整的list,从而节省大量空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,成为生成器:generator.

创建一个生成器最简单的方法: 把list的[]改成()

L = [x * x for x in range(1,10)]
print(L)

g = (x * x for x in range(1,10))
print(g)

//运行结果:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<generator object <genexpr> at 0x10cc14938>

而且,generator也是可迭代对象,可以通过for来遍历。

定义generator的另一种方法:

def fib(max):
  n,a,b = 0,0,1
  while n < max:
    yield b
    a,b = b, a+b
    n = n + 1
  return 'done' 

print(fib(6))

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。最难理解的就是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。

迭代器(Iterator)

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:

from collections import Iterator
print('list is Iterator ?',isinstance([], Iterator))
print('dict is Iterator ?',isinstance({}, Iterator))
print('string is Iterator ?',isinstance('123', Iterator))

//运行结果:
list is Iterator ? False
dict is Iterator ? False
string is Iterator ? False

以上就是python高级特性简介的详细内容,更多关于python高级特性的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python高级特性与几种函数的讲解

    切片 从list或tuple中取部分元素. list = [1, 2, 3, 4] list[0 : 3] # [1, 2, 3] list[-2 : -1] # -1表示最后一个,[3, 4] list[1 :: 2] # index = 1开始,每两个取一个[2, 4] list[:] # 复制list,[1, 2, 3, 4] # 针对tuple,切片同样适用 iterable.iterator 可迭代,迭代器,集合类型数据可迭代但不是迭代器,可通过iter()转变为迭代器. 可迭代对象可

  • Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)

    (1) 我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度,使之变成一个三维数组: >>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4) >>> a array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) 多维数组a中有0~23的整数,共24个元素,是一个2×3×4的三维数组.我们可以

  • Python进阶之全面解读高级特性之切片

    众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组-)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象.通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,对于非序列对象,我们是否有办法做到切片操作呢?在使用切片的过程中,有什么要点值得重视,又有什么底层原理值得关注呢?本文将主要跟大家一起来探讨这些内容,希望我能与你共同学习进步. 1.切片的基础用法 列表是 Pytho

  • Python高级特性 切片 迭代解析

    切片:方便截取list.tuple.字符串部分索引的内容 正序切片 语法:dlist = doList[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 实例: dolist = [1,3,5,7,9,11] dlist = dolist[0:3] # 与range()函数一致含左不含右 nlist = dolist[:3] # 当开始值为0时,可以不写,效果与dlist一致 print(dlist) print(nlist) 运行结果: 倒序切片

  • python高级特性和高阶函数及使用详解

    python高级特性 1.集合的推导式 •列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:[exp for item in collection if codition] if codition - 可选 •字典推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:{key_exp:value_exp for item in collection if codition} •集合推导式 语法:{exp for item in collection if

  • Python高级特性切片(Slice)操作详解

    切片操作首先支持下标索引,通过[ N:M :P ]操作 索引正向从0开始,逆向从-1开始 N:切片开始位置 M:切片结束位置(不包含) P:指定切片步长,为正数表示按照指定步长正向切片,为负数反之 一.列表的切片操作 列表切片后还是列表 通过列表生成器定义一个列表: In [2]: a = [n for n in range(10)] In [3]: a Out[3]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 通过切片浅拷贝对象: In [4]: a[:] Out[4]:

  • Python高级特性之闭包与装饰器实例详解

    本文实例讲述了Python高级特性之闭包与装饰器.分享给大家供大家参考,具体如下: 闭包 1.函数参数: (1)函数名存放的是函数的地址 (2)函数名()存放的是函数内的代码 (3)函数名只是函数代码空间的引用,当函数名赋值给一个对象的时候,就是引用传递 def func01(): print("func01 is show") test = func01 print(func01) print(test) test() 结果: 2.闭包: (1)内层函数可以访问外层函数变量 (2)闭

  • python高级特性简介

    Python中的五种特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器. 切片 切片就相当于其他语言中的截断函数,取部分指定元素用的. L = list(range(100)) #利用切片取部分元素 print(L[0:10]) #取从索引从0到9的前10个元素 print(L[-10:]) #取最后10个元素 print(L[10:20])#取从索引10到19的10个元素 print(L[:10:2])#从前10个元素中每两个取一个元素 print(L[::10]) #所有元素中每10个取一个元素

  • Python高级特性之切片迭代列表生成式及生成器详解

    目录 切片 迭代 列表生成式 生成器 迭代器 在Python中,代码越少越好.越简单越好.基于这一思想,需要掌握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.代码越少,开发效率越高. 切片 tuple,list,字符串都可以进行切片操作 L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] L[0:3] # ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] L[:3] # ['Michael', 'Sarah', '

  • Python全面解读高级特性切片

    目录 1.切片的基础用法 2.切片的高级用法 3.自定义对象实现切片功能 3.1.魔术方法:`getitem()` 3.2.自定义序列实现切片功能 3.3.自定义字典实现切片功能 4.迭代器实现切片功能 4.1.迭代与迭代器 4.2.迭代器切片 5.小结 前言: 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组-)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对

随机推荐