python的理念是：簡單、優雅。所以，在Python中集成了許多經常要使用的高級特性，以此來簡化代碼。

• 切片：

　　對于一個list或者tuple，取其中一段的元素，稱為切片（Slice）。

　　L[start:end]表示取L中從索引號為start到end的元素，其中如果順著取，則索引號范圍為0~len（L）-1；反著取，則索引號范圍為-1~-len（L）。

• 迭代：

　　Python中迭代用for...in來完成。對于list或者tuple，就是for name in names之類；而對于dict，就是for k, v in d.iteritems()，其中k, v分別表示key和value。

• 列表生成式：

　　簡單的列表可以用內建函數range()直接生成

　　range(start, end, step)第一個參數表示起始值，第二個參數表示結束值加一，第三個值表示步長，默認值為1.

　　對于復雜的列表，使用range配合for...in和表達式來生成，如：

>>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

　　后面還可以加判斷：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100]

　　依據表達式的不同還有如下變形：

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } >>> [k + '=' + v for k, v in d.iteritems()] ['y=B', 'x=A', 'z=C'] >>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'] >>> [s.lower() for s in L] ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

• 生成器

　　直接生成一個list，會占用大量的內存，而生成器是依據某種算法依次推算出每個值。

　　創建一個生成器有兩種方法，第一種將[]改成()，如：

>>> 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 0x104feab40>

　　調用時使用next()方法：

>>> g.next() 0 >>> g.next() 1 >>> g.next() 4 >>> g.next() 9 >>> g.next() 16 >>> g.next() 25 >>> g.next() 36 >>> g.next() 49 >>> g.next() 64 >>> g.next() 81 >>> g.next() Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

　　推算完后，再調用會拋出StopIteration的錯誤。另外，可以用for...in來迭代輸出。

　　第二種，將創建函數時的return換成yield。

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def fib(max):n, a, b = 0, 0, 1while n < max:yield ba, b = b, a + bn = n + 1

?

　　generator在執行時，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

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>>> def odd(): ... print 'step 1' ... yield 1 ... print 'step 2' ... yield 3 ... print 'step 3' ... yield 5 ... >>> o = odd() >>> o.next() step 1 1 >>> o.next() step 2 3 >>> o.next() step 3 5 >>> o.next() Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

?注：本文為學習廖雪峰Python入門整理后的筆記

轉載于:https://www.cnblogs.com/likely-kan/p/7496247.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Day-5: Python高级特性的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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