Python中 1行代碼能實(shí)現(xiàn)的功能，決不寫5行代碼。請始終牢記，代碼越少，開發(fā)效率越高。
切片
取一個(gè)list或tuple的部分元素是非常常見的操作。Python提供了切片（Slice）操作符
L = ['老于', '小王', '小明', 'Bob', 'Jack']
print(L[0:3]);
輸出結(jié)果
['老于', '小王', '小明']
L[0:3]表示，從索引0開始取，直到索引3為止，但不包括索引3
如果個(gè)索引是0，還可以省略：
>>> L[:3]
['老于', '小王', '小明']
既然Python支持L[-1]取倒數(shù)第一個(gè)元素，那么它同樣支持倒數(shù)切片，試試：
>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']
切片高級用法
通過range(100)生成包含0-99的list
>>>L = list(range(100))
所有數(shù)，每5個(gè)取一個(gè)：
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
tuple也是一種list，唯一區(qū)別是tuple不可變。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的結(jié)果仍是tuple：
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
迭代
Python的for循環(huán)要比Java中的強(qiáng)大許多
只要是可迭代對象，無論有無下標(biāo)，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)
...
a
c
b
因?yàn)閐ict的存儲(chǔ)不是按照list的方式順序排列，所以，迭代出的結(jié)果順序很可能不一樣。
默認(rèn)情況下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用
for value in d.values()
如果要同時(shí)迭代key和value，可以用
for k, v in d.items()
字符串也是可迭代對象:
>>> for ch in 'ABC':
... print(ch)
...
A
B
C
通過collections模塊的Iterable類型可以判斷當(dāng)前類型是否可以迭代：
>>> 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) # 整數(shù)是否可迭代
False
如果要對list實(shí)現(xiàn)類似Java那樣的下標(biāo)循環(huán)怎么辦？
Python內(nèi)置的enumerate函數(shù)可以把一個(gè)list變成索引-元素對，這樣就可以在for循環(huán)中同時(shí)迭代索引和元素本身
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
... print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C
上面的for循環(huán)里，同時(shí)引用了兩個(gè)變量，在Python里是很常見的，比如下面的代碼：
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9
列表生成式
如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？
方法一是循環(huán)：
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
... L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
但是循環(huán)太繁瑣，而列表生成式則可以用一行語句代替循環(huán)生成上面的list：
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
寫列表生成式時(shí)，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循環(huán)，就可以把list創(chuàng)建出來。
for循環(huán)后面還可以加上if判斷，這樣我們就可以篩選出僅偶數(shù)的平方。
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
還可以使用兩層循環(huán)，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']
運(yùn)用列表生成式，可以寫出非常簡潔的代碼。例如，列出當(dāng)前目錄下的所有文件和目錄名，可以通過一行代碼實(shí)現(xiàn)：
>>> import os # 導(dǎo)入os模塊，模塊的概念后面講到
>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目錄
把一個(gè)list中所有的字符串變成小寫,同時(shí)去掉非字符串：
>>> L = ['Hello', 'World', 18,'IBM', 'Apple',none]
>>> [s.lower() for s in L if isinstance(s,str)]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
總結(jié)
根據(jù)前面的知識(shí)，輸出天干地支紀(jì)年
tiangan = '甲乙丙丁戊己庚辛壬癸'
dizhi = '子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥'
jiazi = [ tiangan[x % len(tiangan)] + dizhi[x % len(dizhi)] for x in range(60)]
print(jiazi)
輸出結(jié)果:
['甲子', '乙丑', '丙寅', '丁卯', '戊辰', '己巳', '庚午', '辛未', '壬申', '癸酉', '甲戌', '乙亥', '丙子', '丁丑', '戊寅', '己卯', '庚辰', '辛巳', '壬午', '癸未', '甲申', '乙酉', '丙戌', '丁亥', '戊子', '己丑', '庚寅', '辛卯', '壬辰', '癸巳', '甲午', '乙未', '丙申', '丁酉', '戊戌', '己亥', '庚子', '辛丑', '壬寅', '癸卯', '甲辰', '乙巳', '丙午', '丁未', '戊申', '己酉', '庚戌', '辛亥', '壬子', '癸丑', '甲寅', '乙卯', '丙辰', '丁巳', '戊午', '己未', '庚申', '辛酉', '壬戌', '癸亥']
知識(shí)點(diǎn):
- len( str )---- 返回字符串長度。
- %------------- 除完的余數(shù)。
- 字符串[x]字符串第N個(gè)字節(jié)
- [x for x in range(60)] 根據(jù)
for循環(huán)生成list
生成器
通過列表生成式，我們可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。但是，受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創(chuàng)建一個(gè)包含100萬個(gè)元素的列表，不僅占用很大的存儲(chǔ)空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個(gè)元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。
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(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素呢？
這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制，稱為生成器：generator。
只要把一個(gè)列表生成式的[]改成()，就創(chuàng)建了一個(gè)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>
可以通過next()函數(shù)獲得generator的下一個(gè)返回值：
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
generator保存的是算法，每次調(diào)用next(g)，就計(jì)算出g的下一個(gè)元素的值，直到計(jì)算到最后一個(gè)元素，沒有更多的元素時(shí)，拋出StopIteration的錯(cuò)誤。
因?yàn)間enerator也是可迭代對象，可以用for循環(huán)
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
第二種定義方式
如果一個(gè)函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字，那么這個(gè)函數(shù)就不再是一個(gè)普通函數(shù)，而是一個(gè)generator：
函數(shù)是順序執(zhí)行，遇到return語句或者最后一行函數(shù)語句就返回。而變成generator的函數(shù)，在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行，遇到y(tǒng)ield語句返回，再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語句處繼續(xù)執(zhí)行。
例子，定義一個(gè)generator，依次返回?cái)?shù)字1，3，5：
def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)
調(diào)用該generator時(shí)，首先要生成一個(gè)generator對象，然后用next()函數(shù)不斷獲得下一個(gè)返回值：
>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
odd不是普通函數(shù)，而是generator，在執(zhí)行過程中，遇到y(tǒng)ield就中斷，下次又繼續(xù)執(zhí)行。執(zhí)行3次yield后，已經(jīng)沒有yield可以執(zhí)行了，所以，第4次調(diào)用next(o)就報(bào)錯(cuò)。
練習(xí)
打印楊輝三角
# 期待輸出:
# [1]
# [1, 1]
# [1, 2, 1]
# [1, 3, 3, 1]
# [1, 4, 6, 4, 1]
# [1, 5, 10, 10, 5, 1]
# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
代碼:
def triangle():
g = [1]
while True:
yield g
g.append(0)
g = [g[i] + g[i-1] for i in range(len(g))]
n=0;
for t in triangle():
print(t);
n=n+1;
if(n==6):
break;
python，-1表示最后一個(gè)
迭代器
可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)值的對象稱為迭代器：Iterator。
生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數(shù)：
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
凡是可作用于for循環(huán)的對象都是Iterable類型；
凡是可作用于next()函數(shù)的對象都是Iterator類型，它們表示一個(gè)惰性計(jì)算的序列；
Python的for循環(huán)本質(zhì)上就是通過不斷調(diào)用next()函數(shù)實(shí)現(xiàn)的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
等價(jià)于:
# 首先獲得Iterator對象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循環(huán):
while True:
try:
# 獲得下一個(gè)值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循環(huán)
break
