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  • python初心记录二

    切片

    L =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
    L[0:3]
    L[-3]

    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)。

    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()

    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。

    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]

    生成器

    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Lg的区别仅在于最外层的[]()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。

    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>


    迭代器

    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listtupledictsetstr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。

    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listdictstr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

    函数式编程

    函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

    高阶函数

    变量可以指向函数

    函数名也是变量

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