Python進階特性（切片 疊代 清單生成式 生成器 疊代器）學習筆記

在Python中，代碼不是越多越好，而是越少越好。代碼不是越複雜越好，而是越簡單越好。

基于這一思想，Python中有非常有用的進階特性，1行代碼能實作的功能，決不寫5行代碼。請始終牢記，代碼越少，開發效率越高。

切片

（Slice）

1. 切片操作符在python中的原型是 [start:stop:step] ，即：[開始索引:結束索引:步長值] ->

   開始索引：預設從0開始。序列從左向右方向中，第一個值的索引為0,最後一個為-1 ；

   結束索引：切片操作符将取到該索引為止，不包含該索引的值；

   步長值：預設是一個接着一個切取（值為1），如果為2,則表示進行隔一取一操作。步長值為正時表示從左向右取，如果為負，則表示從右向左取。步長值不能為0 。

Sequence[start:end:step] python的序列切片中，第一個:隔離了 起始索引 和 結束索引，第二個:隔離了 結束索引 和 步長

step為正，則從左到右切片，如果 start > end，則為空

step為負，則從右到左切片，如果 start < end，則為空

start 和 end 填空，前者表示最開始，後者表示最後一個, 同時為空的時候，表示取所有。至于方向，取決于 step

可以總結一句規律，step 為正表示從左到右切片，反之為右到左。

如：

L[a:b:c]

->表示，從索引a開始每隔c個間隔取，直到索引b為止，但不包括索引b。

1. 隻寫[:]就可以原樣複制一個list。字元串也可以用切片操作，Python沒有針對字元串的截取函數，隻需要切片一個操作就可以完成。

疊代

可以通過for循環來周遊，這種周遊我們稱為疊代（Iteration）。任何可疊代對象都可以作用于for循環，包括我們自定義的資料類型，隻要符合疊代條件，就可以使用for循環。

1. 在Python中，疊代是通過for … in來完成的，而很多語言比如C或者Java，疊代list是通過下标完成的。
2. enumerate函數 ：Python内置的enumerate函數可以把一個list變成索引-元素對，這樣就可以在for循環中同時疊代索引和元素本身。

#enumerate把list表索引
for i,value in enumerate(['A','B','C']):
    print(i,value)
           

輸出：

0 A

1 B

2 C

清單生成式

清單生成式（range（））即List Comprehensions，是Python内置的非常簡單卻強大的可以用來建立list的生成式。

1. list() 方法用于将元組轉換為清單。

   注：元組（tuple）與清單（list）是非常類似的，差別在于元組的元素值不能修改，元組是放在括号中，清單是放于方括号中。

2. 運用清單生成式，可以快速生成list，可以通過一個list推導出另一個list，而代碼卻十分簡潔。
3. for循環其實可以同時使用兩個甚至多個變量，比如dict的items()可以同時疊代key和value。

執行表達式 for 變量（k，v） in 集合（range()）
           

1. isinstance() 函數來判斷一個對象是否是一個已知的類型，類似 type()。

isinstance() 與 type() 差別：

type() 不會認為子類是一種父類類型，不考慮繼承關系。

isinstance() 會認為子類是一種父類類型，考慮繼承關系。

如果要判斷兩個類型是否相同推薦使用 isinstance()。

isinstance() 函數用法：

生成器

在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

1. 建立L和g的差別僅在于最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那麼這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator。雖然執行流程仍按函數的流程執行，但每執行到一個 yield 語句就會中斷，并傳回一個疊代值，下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。
2. generator儲存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，抛出StopIteration的錯誤。
3. generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最後一行函數語句就傳回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句傳回，再次執行時從上次傳回的yield語句處繼續執行。
4. for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的傳回值。如果想要拿到傳回值，必須捕獲StopIteration錯誤，傳回值包含在StopIteration的value中。關于如何捕獲錯誤，檢視後面的錯誤處理。

5. 對于函數改成的generator來說，遇到return語句或者執行到函數體最後一行語句，就是結束generator的指令，for循環随之結束。

   注:請注意區分普通函數和generator函數，普通函數調用直接傳回結果;generator函數的“調用”實際傳回一個generator對象。

#斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得    到:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
  代碼如下：
#使用生成器：generator
def fib(max):
    n,a,b = ,,
    while n < max:
        yield (b)
        a,b = b,a+b #把a指派給n會導緻n的個數随fib數增長
        n = n+
        return 'done'
for n in fib(): #循環疊代
    print(n)
           

擷取return的傳回值’done’

while True:
    try:
        x = next(g)
        print('g:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break
           

疊代

可以被next()函數調用并不斷傳回下一個值的對象稱為疊代器：Iterator。

1. 可以直接作用于for循環的資料類型有以下幾種：

   一類是集合資料類型，如list、tuple、dict、set、str等；一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用于for循環的對象統稱為可疊代對象：Iterable。可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象。

1. iter()函數:生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數.

16.Python的Iterator對象表示的是一個資料流，Iterator的計算是惰性的，隻有在需要傳回下一個資料時它才會計算。

總結：

凡是可作用于for循環的對象都是Iterable類型；

凡是可作用于next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合資料類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。

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