一.切片
L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
取出前三個元素 , 笨方法就是通過下標一個一個獲取 [L[0], L[1], L[2]]
Python做好了封裝
可以通過切片就行快速獲取
L[0:3] 進行獲取 還可以倒着來 比如L[-2,-1]
取出前幾個 L[:N]
后幾個L[N:]
前幾個每幾個取一個L[:N:X]
所有數每幾個取一個L[::X]
其中字符串也可以進行切片 例如C#的substring(N,X) 當然tuple也肯定可以.
二.迭代
給list或者tuple進行遍歷 我們叫做迭代
如何判斷一個對象是否可迭代呢 通過isinstance關鍵字
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
如果要對集合實現類似JAVA那樣的下標循環怎么辦?
Python內置了一個enumerate函數可以將list變成 索引-元素對,這樣就可以for循環迭代索引和元素本身
for i ,value in enumerate(['a','b','c'])
print(i,value)
如果要循環多個tuple可以這么搞
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print(x, y)
...
1 1 2 4 3 9
練習 :使用迭代找到list中最大和最小的數,並返回一個tuple
def findmaxandmin(L):
if L!=[]:
max = L[0]
min = L[0]
for i in L:
if i>max:
max = i
elif i<min:
min = i
return(min,max)
else:
return (None,None)
>>> a = findmaxandmin([7,11,17,4,8])
>>> print(a)
(4, 17)
三.列表生成式
列表生成式即list comprehensions，是python非常簡單卻非常強大的可以用來創建list的生成式
舉個例子: 要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循環：
L = []
for x in range(1,11):
L.append(x*x)
但是這種方式有點呵呵了..讓我們看一種高級的寫法
[x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
這種方式是列表生成式用處的最好體現.
[x + n for x in 'ABC' for n in 'FGH']
['AF', 'AG', 'AH', 'BF', 'BG', 'BH', 'CF', 'CG', 'CH']
呵呵..還有這種騷操作...
for 循環的后面還可以加上if判斷
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
比如查看當前目錄的文件
import os
>>> [d for d in os.listdir('.')]
['DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'LICENSE.txt', 'NEWS.txt', 'python.exe', 'python3.dll', 'python37.dll', 'pythonw.exe', 'Scripts', 'tcl', 'Tools', 'vcruntime140.dll']
for循環可以循環多個變量,例如 d = {'x':'A','y':'a','E':'C'} for x,v in d.items():print(k,'=',v)
但是不夠簡潔，我們這個時候就還可以使用列表生成式.. [k +'='+v for k,v in d.items()] 結果 : ['x=A', 'y=a', 'E=C']
比如將一組字符串轉換為小寫 L = ['ASFAS','Acaac'] >>> [v.lower() for v in L] 結果 : ['asfas', 'acaac']
反正用處多多了，再見了列表生成式...
四.生成器
通過列表生成式,我們可以直接創建一個列表,但是,但是收到內存限制,列表容量肯定是有限的,而且創建100萬個元素,不僅占據了很大的內存空間,而且我們們就僅僅用那幾個元素.那后面絕大的空間就白白浪費了.所以.如果列表元素根據那種算法推算出來,這樣就可以去掉不必要的元素,從而節省大量內存，在Python中，這種 "一邊循環一邊計算的機制" 叫做 "generator".
創建generator的方法和列表生成器差不多,就是把中括號變成括號 [列表生成式] ----（生成器）
示例:
>>> [x*x for x in range(1,10)] ##這是列表生成式
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x*x for x in range(10)) ##這是生成器
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x000001E4C1D82318>
但是我們應該怎么去訪問里面的元素的呢.. Python讓我們通過next關鍵字 一個一個去里面找
>>> 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,每次調用next（n），就會計算出n的下一個元素.直到最后一個元素.沒有更多的元素時,拋出StopIteration的錯誤.
不過!!!，這太變態,正確的方式應該是通過for循環,因為generator是可迭代對象.
isinstance(g,Iterable) --》true
>>> for i in g:
print(i)
所以我們創建了一個generator后,基本上永遠都不會用到next() ,二十通過for循環去迭代它,並不需要關心StopIteration的error
網上的一個斐波拉契數
用函數表示
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
其中賦值的操作 n,a,b = 0,0,1相當於 t = (0,0,1) #t就是個tuple, n = t[0] a = t[1] b = t[2]
其中斐波拉契數就非常類似generator 我們需要如何修改呢 : 直接將print 改成yield.
五.迭代器
我們已經知道,可以直接用於for循環的數據類型有以下幾種:
一類是集合類型:list、tuple、dict、set、str 等
一類是generator，包括生成器與帶tyield的generator function
可以被迭代的對象統稱叫做Iterable
可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。
可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：
有趣的是生成器都是Iterator對象,但list、dict、str雖然是Iterable,但不是Iterator...
把Iterable轉換為Iterator轉換為可以用到iter()函數 (L = (1,2,3) Liter = iter(L))