切片 #

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

# 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。
>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

# 第一个索引是0，还可以省略
>>> L[:3]
>>> ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

# 倒数第一个元素的索引是-1。
>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']


>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

# 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]

# 原样复制一个list
>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

# tuple切片
>>> (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 #

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。

如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections.abc模块的Iterable类型判断。

>>> from collections.abc 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

# 迭代list
>>> for value in ['A', 'B', 'C']:
...    print(value)
...
A
B
C

# 迭代list k - v
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
...     print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9

# dict迭代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()
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
...     print(key)
...
a
c
b

# 迭代字符串
>>> for ch in 'ABC':
...     print(ch)
...
A
B
C

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。

>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]
# 循环方法
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
# 等价方法
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

# 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]

# 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']

# 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']


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

# 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']

if … else

在一个列表生成式中，for前面的if … else是表达式，而for后面的if是过滤条件，不能带else。

# 正常输出偶数
>>> [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[2, 4, 6, 8, 10]

>>> [x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]

生成器 #

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。

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

# 通过next()函数获得generator的下一个返回值
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9

# 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)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

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。

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函数，调用一个generator函数将返回一个generator：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
    
>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

调用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。

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

迭代器 #

for可迭代对象：Iterable：

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。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True

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：

>>> 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