Python (五) 高级特性
Python高級特性
一、 切片
python中提供了切片(Slice)操作符 , 可以方便的獲取list或tuple中的某一段元素 。
# -*- coding : utf-8 -*- #Python 切片#生成0~99的元組或list都是可以進(jìn)行切片操作的 L=tuple(range(100))#輸出 print(L)#使用且前截取 #使用 L[startIndex : endIndex] 的形式 #startIndex表示 開始截取的位置 endIndex表示結(jié)束截取的位置 含左不含右 print(L[10:20]) print(L[:10]) # 沒有起始位置時 , 默認(rèn)從0開始 print(L[10:]) # 沒有結(jié)束位置時 , 默認(rèn)截取剩余部分#指定截取時的步數(shù) print(L[:10:2]) # 截取0~10的元素 , 每兩個取一個 print(L[::5]) #所有的數(shù) , 每五個取一個示例
#去除字符串首尾的空格 def trim(s):if(s[0] == " "):s = s[1:]trim(s)elif s[len(s)-1] == " " :s = s[:len(s)-1]trim(s)else:print("***"+s+"***")s = input("請輸入要處理的字符串:") trim(s)二、 迭代
示例
# -*- coding : utf-8 -*- #python 中的迭代遍歷 #1. 迭代list 或 tuple #為什么是 一個列子? 因為tuple本身就是一個特別的listL=tuple(range(100)) J=list(range(100))for i in J :print(i)#2. 迭代一個dict # 在迭代dict時 , 默認(rèn)迭代的是dict 的key 的集合 , 隨后可以拿著key從dict 中取到value D = {'a':1 , 'b':2 , 'c':3} #遍歷Key for d in D :print(d) #遍歷value 方式一 for d in D : print(D[d])#遍歷value 方式二 for d in D.values() :print(d)如何判斷一個對象是一個可迭代對象 ?
from collections import Iterable#python 判斷一個對象是否是一個可迭代對象 D = {'a':1 , 'b':2 , 'c':3} flag = isinstance(D , Iterable) print("是否是一個可迭代的對象呢: "+str(flag))遍歷二維list
#python遍歷二維列表K=((1,1) , (2,2) , (3,3) , (4,4))for x , y in K :print(x , y)練習(xí)
#python 迭代練習(xí) #查找list中的最大值和最小值 print("查找list中的最大值和最小值:") H=(1,6,33,7,8,5,3,7,75,3,7,32,6,8,8,4,3,88,5,33,5,11111) min=None max=Nonefor h in H :if min==None or (h!=min and h<min) :#int 不能和None進(jìn)行邏輯運(yùn)算 , 當(dāng)min為None時 , 先賦予初始值 。 min = helif max==None or (h!=max and h>max) :max = h print("min=" , min) print("max=" , max)三、 列表生成式
列表生成式即List Comprehensions , 是Python內(nèi)置的非常簡單卻強(qiáng)大的可以 用來創(chuàng)建List 的生成式 。
舉個例子 要想生成[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] , 可以用list(range(1,11))但是想要生成[1x1 , 2x2 , 3x3 , 4x4, 5x5] 怎么做? 只能使用原始的for循環(huán)么?? 1. 可以用list(x*x for x in range(1, 6)) 2. 可以使用判斷 , 篩選出僅偶數(shù)的平方 list(x*x for x in range(1,11) if x%2==0) 3. 可以使用循環(huán)嵌套生成全排列 list(m+n for m in 'ABC' for n in 'XYZ')示例
# -*- conding:utf-8 -*-import os #導(dǎo)入os模塊 #利用列表生成式列出當(dāng)前目錄下所有的目錄和文件名L = [d for d in os.listdir('.')]#.代表當(dāng)前目錄 print(L)#遍歷dict的第三中方式 D={'1':'a' , '2':'b' , '3':'c'} for k,v in D.items():#使用for循環(huán)遍歷dict 時 , 默認(rèn)遍歷keys , 可以通過D.values()僅遍歷value , 可以通過items()同時遍歷key和valueprint(k , '=' , v) #使用列表生成式將dict 轉(zhuǎn)換為listL2 = [k+"="+v for k , v in D.items()] print(L2) #把list中的所有字符串轉(zhuǎn)換為小寫并輸出L3=['AAA',"BBB",18,'CCC','adfFFFF']L3c=[s.lower() for s in L3 if isinstance(s , str)] print(L3c)四 、 生成器
生成一個generator最簡單的辦法就是把一個列表生成式的[]改為() , 就創(chuàng)建了一個generator 。
# -*- conding:utf-8 -*-#generator生成器 L=[x for x in range(10)] #列表生成式 用于比較 G=(x for x in range(10)) #生成器print("列表" , L) print("生成器" , G )遍歷generator的元素之前說過generator保存的是數(shù)據(jù)生成的算法 , 不斷調(diào)用next(g)的方式太麻煩 , 由于generator也是可迭代對象 , 所以可以使用for循環(huán) 。
G=(x for x in range(10)) #生成器 for g in G :print(g)generator非常強(qiáng)大 , 如果推算的算法比較復(fù)雜 , 用上述的方法無法實現(xiàn)的時候 , 還可以用函數(shù)來實現(xiàn) 。
#函數(shù)的形式實現(xiàn)generator#比如,著名的斐波拉契數(shù)列(Fibonacci),除第一個和第二個數(shù)外,任意一個數(shù)都可由前兩個數(shù)相加得到: #1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ... #斐波拉契數(shù)列用列表生成式寫不出來,但是,用函數(shù)把它打印出來卻很容易:def fib(max) :n , a , b = 0 , 0 , 1#n控制循環(huán)次數(shù) , a為假設(shè)的第0個數(shù) b為第一個數(shù)while n<max :print(b)a , b = b , a+b # 相當(dāng)于a=b , b=a+b n = n + 1 print('done')#調(diào)用 fib(6)定義generator的另一種形式: 如果一個函數(shù)中包含了yield關(guān)鍵字 , 那么這個函數(shù)就不再是一個普通函數(shù) , 而是一個generator 。
#從上面的例子可以看出和generator非常類似 , 可以從第一個元素開始推算出后續(xù)的任意元素 。 #想要把fib()函數(shù)變?yōu)間enerator , 其實只要將print(b) 變?yōu)閥ield b 就可以了def fib(max) :n , a , b = 0 , 0 , 1#n控制循環(huán)次數(shù) , a為假設(shè)的第0個數(shù) b為第一個數(shù)while n<max :yield ba , b = b , a+b # 相當(dāng)于a=b , b=a+b n = n + 1 print('done')f=fib(6) print(f)需要注意的是:generator和函數(shù)的執(zhí)行流程是不一樣的 , 函數(shù)時順序執(zhí)行 , 從上至下 , 遇到return語句或函數(shù)最后一句時就返回 。但是generator在每次調(diào)用next()函數(shù)時執(zhí)行 , 遇到y(tǒng)ield語句返回 , 再次執(zhí)行時從上次返回的yield處繼續(xù)執(zhí)行 。
#generator函數(shù)的執(zhí)行順序 #generator遇到y(tǒng)ield之后返回結(jié)果 , 下次執(zhí)行時從上次的yield出執(zhí)行 def odd() :print("step 1")yield 1print("step 2")yield 2print("step 3")yield 3o=odd() r1 = next(o) print(r1) r2 = next(o) print(r2) r3 = next(o)#當(dāng)順序執(zhí)行完yield關(guān)鍵字之后 , 再執(zhí)行next()函數(shù)就會報錯 print(r3)即使generator是以函數(shù)的形式定義的 , 我們也幾乎不會用next()函數(shù)獲取返回值 , 而是使用迭代遍歷
def odd() :print("step 1")yield 1print("step 2")yield 2print("step 3")yield 3#使用迭代遍歷獲取generator函數(shù)返回的值 for r in odd() :print(r)當(dāng)generator以函數(shù)的形式定義 , 并且generator中含有return語句時 , 會發(fā)現(xiàn)拿不到return語句中的返回值 , 如果想要拿到返回值 ,則必須捕獲StopIteration錯誤 , 返回值包含在StopIteration的value中:
def odd() :print("step 1")yield 1print("step 2")yield 2print("step 3")yield 3return "done"o=odd() while True:try:x=next(o)print(x)except StopIteration as e:print("return:" , e.value)break五 、 迭代器
通過以上的學(xué)習(xí)已經(jīng)知道 , 可以使用for循環(huán)的數(shù)據(jù)類型有以下幾種:
這些可以直接作用于for循環(huán)的對象統(tǒng)統(tǒng)成為可迭代對象
# -*- coding : utf-8-*- #判斷數(shù)據(jù)類型是否是一個可迭代類型 from collections import Iterable flag = isinstance([] , Iterable) print("list是否是可迭代對象:" , flag)flag = isinstance(() , Iterable) print("tuple是否是可迭代對象:" , flag)flag = isinstance({} , Iterable) print("dict 、 set 是否是可迭代對象:" , flag)flag = isinstance("" , Iterable) print("str是否是可迭代對象:" , flag)迭代器總結(jié):
Python的for循環(huán)本質(zhì)上就是通過不斷調(diào)用next()函數(shù)實現(xiàn)的 。如:
# -*- conding : utf-8-*-#迭代器 #Python中的for循環(huán)實質(zhì)上是通過不斷調(diào)用next()函數(shù)實現(xiàn)的 。L = [1,32,3,4,5,6,7,8,89,9,]for l in L:pass#等同于 it = iter(L) while True:try :#獲取下一個值x = next(it)except StopIteration as e :#遇到異常break;總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Python (五) 高级特性的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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