python--03 高级特性

1.  切片: 例如取一个list或tuple的部分元素,可以使用for循环,但是比较繁琐。这时我们可以使用slice (>>>L[0:3]   >>>['Michael', 'Sarah', 'Tracy'])(L[:10:2] 表示前10个数每隔两个娶一个,L可以表示为list,tuple或字符串) 


2. 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)。

3. 列表生成式:Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式

    >>>list(range(1, 11))

        [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

4. 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。这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。,只要把一个列表生成式的[]改成()。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

5.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:

    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:

    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:

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