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）