python-高级特性
切片
切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列:
>>> L = list(range(100))
>>> L
[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]
后10个数:
>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
前11-20个数:
>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
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'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
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
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。 通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。
g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
print(n)
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.
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。
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
迭代器 (Iterable)
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
。 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
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
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator? 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。
小结:
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,例如:
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