python高級(jí)特性簡(jiǎn)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(dāng)于其他語(yǔ)言中的截?cái)嗪瘮?shù),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(gè)元素 print(L[-10:]) #取最后10個(gè)元素 print(L[10:20])#取從索引10到19的10個(gè)元素 print(L[:10:2])#從前10個(gè)元素中每?jī)蓚€(gè)取一個(gè)元素 print(L[::10]) #所有元素中每10個(gè)取一個(gè)元素
運(yùn)行結(jié)果:
取從索引從0到9的前10個(gè)元素: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
取最后10個(gè)元素: [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
取從索引10到19的10個(gè)元素: [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
從前10個(gè)元素中每?jī)蓚€(gè)取一個(gè)元素: [0, 2, 4, 6, 8]
所有元素中每10個(gè)取一個(gè)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(huán)的時(shí)候,只要是作用于一個(gè)可迭代對(duì)象,for循環(huán)就能正常運(yùn)行。
判斷一個(gè)對(duì)象是夠是可迭代對(duì)象:
from collections import Iterable print('字符串 is Iterable ?',isinstance('abc',Iterable)) print('list is Iterable ?',isinstance([1,2,3],Iterable)) print('整數(shù) is Iterable ?',isinstance(123,Iterable))
運(yùn)行結(jié)果:
字符串 is Iterable ? True
list is Iterable ? True
整數(shù) is Iterable ? False
遍歷可迭代對(duì)象的幾種方法:
#遍歷字符串: for ch in 'abc': print(ch) #遍歷list L = ['A','B','C'] for tmp in L: print(tmp) for i,value in enumerate(L): print(i,':',value) #遍歷dict d = {'1':'111','2':'222','3':'333'} for key,v in d.items(): print('key:',key,'value:',v)
列表生成式
常見(jiàn)的list生成方式:
list(range(1, 11))
然而通過(guò)python內(nèi)置的列表生成式,你可以換不同的姿勢(shì)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(shì)? 哈哈~
生成器(generator)
通過(guò)上面的列表生成式,我們可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。但是受內(nèi)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(lái),那我們是否可以在循環(huán)過(guò)程中不斷推算出后續(xù)的元素呢?這樣講就不必創(chuàng)建完整的list,從而節(jié)省大量空間。在Python中,這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制,成為生成器:generator.
創(chuàng)建一個(gè)生成器最簡(jiǎn)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(yùn)行結(jié)果: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] <generator object <genexpr> at 0x10cc14938>
而且,generator也是可迭代對(duì)象,可以通過(guò)for來(lái)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(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。最難理解的就是generator和函數(shù)的執(zhí)行流程不一樣。函數(shù)是順序執(zhí)行,遇到return語(yǔ)句或者最后一行函數(shù)語(yǔ)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(yǔ)句返回,再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語(yǔ)句處繼續(xù)執(zhí)行。
迭代器(Iterator)
生成器不但可以作用于for循環(huán),還可以被next()函數(shù)不斷調(diào)用并返回下一個(gè)值,直到最后拋出StopIteration錯(cuò)誤表示無(wú)法繼續(xù)返回下一個(gè)值了??梢员籲ext()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)值的對(duì)象稱(chēng)為迭代器:Iterator。
可以使用isinstance()判斷一個(gè)對(duì)象是否是Iterator對(duì)象:
from collections import Iterator print('list is Iterator ?',isinstance([], Iterator)) print('dict is Iterator ?',isinstance({}, Iterator)) print('string is Iterator ?',isinstance('123', Iterator)) //運(yùn)行結(jié)果: list is Iterator ? False dict is Iterator ? False string is Iterator ? False
以上就是python高級(jí)特性簡(jiǎn)介的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python高級(jí)特性的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
相關(guān)文章
python3調(diào)用windows dos命令的例子
今天小編就為大家分享一篇python3調(diào)用windows dos命令的例子,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-08-08一文詳述 Python 中的 property 語(yǔ)法
這篇文章主要介紹了一文詳述 Python 中的 property 語(yǔ)法,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-09-09python計(jì)算階乘和的方法(1!+2!+3!+...+n!)
今天小編就為大家分享一篇python計(jì)算階乘和的方法(1!+2!+3!+...+n!),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-02-02Numpy之random函數(shù)使用學(xué)習(xí)
這篇文章主要介紹了Numpy之random使用學(xué)習(xí),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-01-01Django 自定義404 500等錯(cuò)誤頁(yè)面的實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了Django 自定義404 500等錯(cuò)誤頁(yè)面的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-03-03