-
list、tuple、str 都可以做切片操作,如 l 是一个 list,
l[0:10]
表示取 l 中前 10 个元素,l[3:-2]
表示取 l 中 第 4 到倒数第 2 个元素之前 -
当取得第一个元素为 list 中第一个元素或取得最后一个元素为 list 中的最后一个元素时,可省略
0
,即l[:5]
表示取前 5 个元素,l[-3:]
表示取 list 中最后 3 个元素 -
l[:10:2]
表示对 l 的前 10 个元素,每 2 个取一个 -
'ABCDEF'[:4:2]
的结果为'AC'
-
Python 中的 for 循环可以作用于任何可迭代对象,如 list、tuple、str,甚至 dict
-
默认情况下 dict 迭代的是 key,如要迭代 value,可以用
for value in d.values()
-
for k, v in d.items()
可用于同时迭代 key 和 value -
判断一个对象是否为可迭代对象,可通过 collections 模块的 Iterable 类型判断
-
要使用 Iterable 判断对象是否可迭代,需先通过
from collections import Iterable
导入 Iterable 类型,再使用isinstance(xxx, Iterable)
判断是否可迭代 -
enumerate()
函数可以将 list 转为 索引--元素 对,可在 for 循环中同时迭代索引和元素本身,for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C'])
-
列表生成式可以便捷地生成列表,如
[x * x for x in range(3)]
可生成列表[0, 1, 4]
-
列表生成式中在 for 循环后可以加条件判断,如
[x for x in range(10) if x % 2 == 0]
可生成列表[0, 2, 4, 6, 8]
-
列表生成式中可以使用多成循环生成全排列,如
[m + n for m in 'AB' for n in 'XY']
可生成列表['AX', 'AY', 'BX', 'BY']
-
for 循环可同时迭代多个变量,所以列表生成式也可以使用两个变量生成列表,如
[k + '=' + v for k, v in d.items()]
-
generator 为 生成式,可在循环中计算出后续的元素
-
将列表生成式中的
[]
改为()
即可创建出 generator,如g = (x for x in range(10))
-
next()
函数用于获取 generator 的下一个返回值,如首次调用next(g)
得到 0,再次调用得到 1,没有更多元素时抛出 StopIteration 异常 -
for 循环可用于迭代 generator 而避免 StopIteration 错误,如
for n in generator:
-
yield 为 Python 中的一个关键字,用于定义 generator,使用了 yield 关键字的函数为 generator
-
使用
next()
函数获取 generator 的返回值时,每调用一次next(g)
,可获得一次 yield 的返回值 -
杨辉三角可使用 generator 生成
1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ def triangles(): l = [1] while True: yield l l = [1] + [l[i-1] + l[i] for i in range(len(l)) if i > 0] + [1]
-
list、tuple、dict、set、str 等数据类型都可用 for 循环处理,这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
-
generator 不但可以作用于 for 循环,还可以被
next()
函数调用返回下一个值,为 Iterator -
Iterator 对象表示的是一个数据流,可以看做一个有序序列,在使用过程中不能提前知道序列的长度,只能通过
next()
函数按需获取下一个数据 -
Iterator 的计算是惰性的,只有在需要返回时才计算
-
Iterable 对象可以通过
iter()
函数转为 Iterator 对象
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