python-高级特性

一、切片

1. L[0:3:1]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3，其中步长为1。即索引0，1，2，正好是3个元素
2. 倒数第一个元素的索引是-1
3. 如果第一个索引是0，还可以省略

二、迭代

1. 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）
2. 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()
3. 可迭代对象：
   1）集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等
   2）generator，包括生成器和带yield的generator function
4. 判断是否可以迭代：isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代

三、生成器

1. 生成器：generator：列表元素可以按照某种算法推算出来，在循环的过程中不断推算出后续的元素，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器
2. 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
3. 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
4. 注意：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
5. 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

四、迭代器

1. 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
2. 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象
3. 生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator
4. 把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

五、小结

1. 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型（可迭代）
2. 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
3. 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
4. 注意：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