python高級特性簡介

Python中的五種特性：切片，迭代，列表生成式，生成器，迭代器。

切片

切片就相當于其他語言中的截斷函數，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]) #取從索引從0到9的前10個元素print(L[-10:]) #取最后10個元素print(L[10:20])#取從索引10到19的10個元素print(L[:10:2])#從前10個元素中每兩個取一個元素print(L[::10]) #所有元素中每10個取一個元素

運行結果：

取從索引從0到9的前10個元素: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]取最后10個元素: [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]取從索引10到19的10個元素: [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]從前10個元素中每兩個取一個元素: [0, 2, 4, 6, 8]所有元素中每10個取一個元素: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

迭代(Iteration)

迭代，即遍歷。使用for循環的時候，只要是作用于一個可迭代對象，for循環就能正常運行。

判斷一個對象是夠是可迭代對象:

from collections import Iterableprint(’字符串 is Iterable ?’,isinstance(’abc’,Iterable))print(’list is Iterable ?’,isinstance([1,2,3],Iterable))print(’整數 is Iterable ?’,isinstance(123,Iterable))

運行結果:

字符串 is Iterable ? Truelist is Iterable ? True整數 is Iterable ? False

遍歷可迭代對象的幾種方法:

#遍歷字符串:for ch in ’abc’: print(ch)#遍歷listL = [’A’,’B’,’C’]for tmp in L: print(tmp)for i,value in enumerate(L): print(i,’:’,value)#遍歷dictd = {’1’:’111’,’2’:’222’,’3’:’333’}for key,v in d.items(): print(’key:’,key,’value:’,v)

列表生成式

常見的list生成方式：

list(range(1, 11))

然而通過python內置的列表生成式,你可以換不同的姿勢生成list,你可以這樣：

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

這樣：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0][4, 16, 36, 64, 100]

還可以這樣:

[m + n for m in ’ABC’ for n in ’XYZ’][’AX’, ’AY’, ’AZ’, ’BX’, ’BY’, ’BZ’, ’CX’, ’CY’, ’CZ’]

是不是很漲姿勢? 哈哈~

生成器(generator)

通過上面的列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是受內存限制，列表容量肯定是有限的。所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣講就不必創建完整的list，從而節省大量空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，成為生成器:generator.

創建一個生成器最簡單的方法: 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)//運行結果：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]<generator object <genexpr> at 0x10cc14938>

而且，generator也是可迭代對象，可以通過for來遍歷。

定義generator的另一種方法：

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))

如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator。最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

迭代器(Iterator)

生成器不但可以作用于for循環，還可以被next()函數不斷調用并返回下一個值，直到最后拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了?？梢员籲ext()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：

from collections import Iteratorprint(’list is Iterator ?’,isinstance([], Iterator))print(’dict is Iterator ?’,isinstance({}, Iterator))print(’string is Iterator ?’,isinstance(’123’, Iterator))//運行結果:list is Iterator ? Falsedict is Iterator ? Falsestring is Iterator ? False

以上就是python高級特性簡介的詳細內容，更多關于python高級特性的資料請關注好吧啦網其它相關文章！