高级特性
掌握了Python的数据类型、 语句 和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。
比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表，可以通过循环实现：
L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素，也可以通过循环实现。
但是在Python中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。
基于这一思想，我们来介绍Python中非常有用的高级特性，1行代码能实现的功能，决不写5行代码。请始终牢记，代码越少，开发效率越高。
切片
取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：
>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] 取前3个元素，应该怎么做？
笨办法：
>>> [L[0], L[1], L[2]] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。
取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：
>>> r = [] >>> n = 3 >>> for i in range(n): ... r.append(L[i]) ... >>> r ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：
>>> L[0:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。
如果第一个索引是0，还可以省略：
>>> L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 也可以从索引1开始，取出2个元素出来：
>>> L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] 类似的，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：
>>> L[-2:] ['Bob', 'Jack'] >>> L[-2:-1] ['Bob'] 记住倒数第一个元素的索引是-1。（！！！！！！！！！！！！）
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' 在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
练习
利用切片操作，实现一个trim()函数，去除字符串首尾的空格，注意不要调用str的strip()方法：
小结
有了切片操作，很多地方循环就不再需要了。Python的切片非常灵活，一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。
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迭代
如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。
在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：
for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出，Python的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。
list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，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 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。
默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。
由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环：
>>> for ch in 'ABC': ... print(ch) ... A B C 所以，当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。
那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：
>>> 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) # 整数是否可迭代 False 最后一个小问题，如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时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循环里，同时引用了两个变量，在Python里是很常见的，比如下面的代码：
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]: ... print(x, y) ... 1 1 2 4 3 9 练习
请使用迭代查找一个list中最小和最大值，并返回一个tuple：
小结
任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环。
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列表生成式
列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：
>>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：
>>> L = [] >>> for x in range(1, 11): ... L.append(x * x) ... >>> L [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：
>>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。
for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100] 还可以使用两层循环，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'] 三层和三层以上的循环就很少用到了。
运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：
>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到 >>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录 ['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']
for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value：
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } >>> for k, v in d.items(): ... print(k, '=', v) ... y = B x = A z = C 因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } >>> [k + '=' + v for k, v in d.items()] ['y=B', 'x=A', 'z=C'] 最后把一个list中所有的字符串变成小写：
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'] >>> [s.lower() for s in L] ['hello', 'world', 'ibm', 'apple'] 练习
如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower()方法，所以列表生成式会报错：
>>> L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
>>> [s.lower() for s in L]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 1, in <listcomp> AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower' 使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串：
>>> x = 'abc' >>> y = 123 >>> isinstance(x, str) True >>> isinstance(y, str) False 请修改列表生成式，通过添加if语句保证列表生成式能正确地执行：
小结
运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list，而代码却十分简洁。
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生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：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> 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？
如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
>>> 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 我们讲过，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。
当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' 注意，赋值语句：
a, b = b, a + b 相当于：
t = (b, a + b) # t是一个tuple a = t[0] b = t[1] 但不必显式写出临时变量t就可以赋值。
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
>>> fib(6) 1 1 2 3 5 8 'done' 仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。
要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' 这就是定义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：
>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0> 这里，最难理解的就是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。
举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5：
def odd(): print('step 1') yield 1 print('step 2') yield(3) print('step 3') yield(5) 调用该generator时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值：
>>> 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 可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错。
回到fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。
同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：
>>> for n in fib(6): ... print(n) ... 1 1 2 3 5 8 但是用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：
>>> g = fib(6) >>> while True: ... try: ... x = next(g) ... print('g:', x) ... except StopIteration as e: ... print('Generator return value:', e.value) ... break ... g: 1 g: 1 g: 2 g: 3 g: 5 g: 8 Generator return value: done 关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。
练习
杨辉三角定义如下：
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：
小结
generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。
要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。
请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：
>>> r = abs(6) >>> r 6 generator函数的“调用”实际返回一个generator对象：
>>> g = fib(6) >>> g <generator object fib at 0x1022ef948>
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迭代器
我们已经知道，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：
>>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False 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：
>>> from collections import Iterator >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({}, Iterator) False >>> isinstance('abc', Iterator) False 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 你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
这是因为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