Python3入门（五）——高级特性

一、切片

　　对于取指定索引的值，python提供了切片来简化傻傻的循环

list2 = ["apple", "water", "banana", "mango"]
# 取索引0到3，左闭右开
list2[0:3]
['apple', 'water', 'banana']
#起始为0时可以省略
list2[:3]
['apple', 'water', 'banana']

　　其他诸如负数之类也是一如既往的支持的

　　更多切片操作，参考：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017269965565856

二、迭代

　　普通遍历可以使用循环

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

　　遍历dict也是一样的：for k, v in d.items()

　　带下标的可以使用enumerate

list1 = ["f", "m"]
for i, e in enumerate(list1):
    print(i, e)

三、列表生成式

　　直接看一个生成偶数平方的例子：

[x*x for x in range(1, 10) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64]

　　列表生成甚至可以嵌套，多层for

四、生成器

　　这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

　　创建生成器可以通过把生成式的[]改成()：

g = (x*x for x in range(1, 10) if x % 2 == 0)
g
<generator object <genexpr> at 0x000001EED0D203B8>

　　这里的g保存的就是算法了，那即使这个算法生成的序列非常大也没关系，这里只存算法，后面使用的时候才会算出结果：

g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
# 慎用不可控的next(g)来取元素

　　第二种产生生成器的方法是在函数定义中使用yeild关键字，详细查看廖雪峰老师的博客

五、迭代器

　　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（需导包）

　　可以通过next()来不断取出下一个值，直到异常抛出（所以一般使用for控制）