目录

高级特性
切片
• 【练习】去除字符串首尾空格的函数实现
迭代
• 迭代tuple
• 迭代dict中的key
• 迭代dict中的value
• 同时迭代dict中的key和value
• 拥有迭代下标
• 判断是否为可迭代对象
• 【练习】取list中的最大最小值的函数实现
列表生成器
生成器 generator
• generator的定义
• generator的调用
• 【练习】杨辉三角排列的生成
迭代器 Iterator
• 可迭代对象 Iterable
• 迭代器 Iterator
• terable转成Iterator
补充笔记
问题记录

高级特性

切片

slice，即切片的意思。在Python中可以用切片的方式来取一个list或tuple甚至字符串的其中一部分。

>>>L = list(range(0,101))                  #创建一个0到100的list>>>L[1:10]                                 #取索引1开始，到索引10为止但不含10的元素[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
>>>L[0:10]                                 #取索引0开始，到索引10为止但不含10的元素[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
>>>L[:10]                                  #如果从索引0开始取，那么0可以省略[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
>>>L[:]                                    #取所有元素[0, 1, 2, 3, 4, 5...96, 97, 98, 99, 100]

我们也可以直接取后面的元素，需要注意的是第一个元素的索引号是0，倒数第一个元素的索引号是-1。切片必须顺序取值，如L[10:1]、L[-1:-10]都是无法取值的。

>>>L[-10:-1]                               #从索引-10开始到索引-1为止但不含-1的元素[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99] 
>>>L[-10:]                                 #取最后10个元素[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]

后面再加一个冒号可以实现间隔取值，如

>>>L[:10:2]                                #从索引号0开始，每2个取1个，到索引号10为止不含10[0, 2, 4, 6, 8] 
>>>L[:30:3]                                #从索引号0开始，每3个取1个，到索引号30为止不含30[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

当然，tuple和字符串也是可以进行切片的。

>>>T=(0,1,2,3,4)                           #tuple切片>>>T[1:3]
(1, 2) 
>>>S='abcdef'                              #字符串切片>>>S[1:3]
bc

【练习】去除字符串首尾空格的函数实现

利用切片操作，实现一个trim()函数，去除字符串首尾的空格，注意不要调用str的strip()方法。(该练习来自廖雪峰的Python教程。)

# -*- coding: utf-8 -*-def trim(s):

    while s[:1] == ' ':
        s = s[1:]    while s[-1:] == ' ':
        s = s[:-1] 
    return s# 测试:if trim('hello  ') != 'hello':
    print('测试失败!')elif trim('  hello') != 'hello':
    print('测试失败!')elif trim('  hello  ') != 'hello':
    print('测试失败!')elif trim('  hello  world  ') != 'hello  world':
    print('测试失败!')elif trim('') != '':
    print('测试失败!')elif trim('    ') != '':
    print('测试失败!')else:
    print('测试成功!')

迭代

Iteration，当我们用for循环来遍历list或tuple时，这种遍历就是Iteration，即迭代。
在其他语言中如c，在迭代时需要通过下标来实现，而在Python中，没有下标也能实现迭代，Python的可迭代对象有很多，如list、tuple、dict、字符串等。

• 迭代tuple

>>>T = (1, 2, 3)                                
>>>for a in T:                                  #迭代tuple...    print(a) 
...123

•  迭代dict中的key

>>>D = {'Ming':50, 'Hong':70, 'Lily':100}       
>>>for key in D:                                #迭代dict中的key...    print(key)
...
Ming 
Hong 
Lily

如果要想迭代dict中的value的话，迭代对象变为D.values()，还能用D.items()同时迭代key和value。

•  迭代dict中的value

>>>for value in D.values():                     #迭代dict中的value...    print(value)
...50 70 100

•  同时迭代dict中的key和value

>>>for k, v in D.items():                       #同时迭代dict中的key和value...    print(k,v)
...
Ming 50 Hong 70 Lily 100

• 拥有迭代下标

如果想要和其他语言一样想要有下标，可以通过Python内置的enumerate( )函数来实现

>>>for i, a in enumerate(T):                    #同时迭代去索引和元素本身...    print(i,a)
...0 1 1 2 2 3

• 判断是否为可迭代对象

判断一个对象是否可迭代可以通过collections模块的Iterable类型判断。(以下代码转自廖雪峰的官方网站)

>>> from collections import Iterable>>> isinstance('abc', Iterable)                 # str是否可迭代True>>> isinstance([1,2,3], Iterable)               # list是否可迭代True>>> isinstance(123, Iterable)                   # 整数是否可迭代False

【练习】取list中的最大最小值的函数实现

请使用迭代查找一个list中最小和最大值，并返回一个tuple：(该练习来自廖雪峰的Python教程。)

# -*- coding: utf-8 -*-def findMinAndMax(L):

    if L == []:        return(None,None)    else:
        max = L[0]
        min = L[0]        for x in L:            if max > x:
                max = c            if min < x:
                min = x    return (max,min)# 测试if findMinAndMax([]) != (None, None):
    print('测试失败!')elif findMinAndMax([7]) != (7, 7):
    print('测试失败!')elif findMinAndMax([7, 1]) != (1, 7):
    print('测试失败!')elif findMinAndMax([7, 1, 3, 9, 5]) != (1, 9):
    print('测试失败!')else:
    print('测试成功!')

列表生成器

列表生成器可通过[ ]直接构建。
我们想要生成一个列表的话可以先通过list(range(,))生成初始列表，然后在循环语句或判断语句加入条件与算法从而得到想要的列表，但这种方法有点麻烦。而列表生成器可以把这个过程用一行代码实现！如我们要生成1²，2²，3²...10²这样的数列，这样就可以：

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

还能在后面加入判断条件，只算奇数的平方：

>>>[x * x for x in range(1,11) if x % 2 != 0]           #除以2取余数不为0的话即为奇数[1, 9, 25, 49, 81]

还能采用两层循环，生成全排列

>>>[a + b for a in 'ABC' for b in 'abc']
['Aa', 'Ab', 'Ac', 'Ba', 'Bb', 'Bc', 'Ca', 'Cb', 'Cc']

还能同时使用两个或多个变量，如用dict生成

>>>D={'A':'a', 'B':'b', "C":'c'}>>>[k+'-->'+v for k, v in D.items()]
['A-->a', 'B-->b', 'C-->c']

生成器 generator

generator，是生产者的意思。在Python中，generator意为生成器，是一种可以一边循环一边计算的机制。相比列表生成器，generator的优点在于算法不用生成全部数列，而只生成我们需要的一部分，从而节省很多空间。

• generator的定义

generator的定义有两种方式，第一种是直接通过( )创建，这种方式与列表生成器相似，只是把[ ]换成( )。

>>>g=(x * x  for x in range(1,11))>>>g
<generator object <genexpr> at 0x00000000023427C8>

第二种方式是通过函数的形式创建，在定义函数的过程中加入yield关键字，yield后面需生成的值，则这个函数不是一个普通的函数而是一个generator。如我们可以构建一个斐波拉契数列生成器(斐波拉契数列的例子转自廖雪峰的官方网站)。

著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:        yield b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1
    return 'done'

generator与函数的执行方式不一样，函数的执行方式是顺序执行，直到return返回，则退出函数。而generator的执行方式是顺序执行，直到yield返回停止，下次再调用时从上次返回的yield语句后继续执行。可见正常情况下generator是不会得到return返回值的，想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中，具体操作会在后面介绍。

• generator的调用

generator的调用不能像列表生成器和函数那样直接调用。

>>>fib(6)
<generator object fib at 0x0000000000692840>

想要调用generator，可以用next( )

>>>next(fib(6))1>>>next(fib(6))1>>>next(fib(6))2>>>next(fib(6))3>>>next(fib(6))5

这种方式太过繁琐，generator是可迭代对象，一般采用for...in循环来调用。

>>>for n in fib(6):...    print(n)
...1 1 2 3 5 8

【练习】杨辉三角排列的生成

(该练习来自廖雪峰的Python教程。)
杨辉三角定义如下：

          1
        1   1
      1   2   1
    1   3   3   1
  1   4   6   4   1
1   5  10  10   5   1

把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：

# -*- coding: utf-8 -*-def triangles():
    L = [1]                      #初始排列L为[1]
    while True:    
        yield L                  #返回L
        if L == [1]:
            L = L + [1]          #在L只有一个元素时，在加[1]，时排列为[1,1]
        else:
            L = [1]+[L[x]+L[x+1]for x in range(len(L)-1)]+[1]    
                                 #当排列L有两个或以上的元素时，按顺序把每两个值相加生成一个值，并在前后加[1]n = 0results = []for t in triangles():
    print(t)
    results.append(t)
    n = n + 1
    if n == 10:                  #生成十行排列
        break

输出结果

[1] 
[1, 1] 
[1, 2, 1] 
[1, 3, 3, 1] 
[1, 4, 6, 4, 1] 
[1, 5, 10, 10, 5, 1] 
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1] 
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1] 
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1] 
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]

迭代器 Iterator

• 可迭代对象 Iterable

可用for循环来迭代的对象称可迭代对象——Iterable，包括list、tuple、set、str、generator。可通过isinstance()来判断一个对象是否为可迭代对象

>>> from collections import Iterable>>> isinstance([], Iterable)True>>> isinstance(10, Iterable)False

• 迭代器 Iterator

而可以被next( )函数调用不断返回下个值得对象称迭代器——Iterator，如generator。可通过isinstance()来判断一个对象是否为迭代器。

>>> from collections import Iterator>>> isinstance((x for x in range(100)), Iterator)True>>> isinstance([], Iterator)False>>> isinstance({}, Iterator)False>>> isinstance('abcd', Iterator)False

• Iterable转成Iterator

可以通过iter()函数把Iterable转成Iterator。

>>> isinstance(iter([]), Iterator)True>>> isinstance(iter('abcd'), Iterator)True

补充笔记

‘字符串’.lower( )函数可以把字符串变成小写。

问题记录

1.在廖雪峰的官方网站中的Python代码运行助手中 使用isinstance( )语句时会出现警告信息，但依然能用

from collections import Iterator
print(isinstance({}, Iterator))

输出结果

C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\learn_python_vkm_fbut_py\test_222.py:2: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working 
  from collections import Iterator 
False

2.在生成器一节的练习中，用L=L.append( )替换L=L+[1]，输出结果不变，但最终的测试显示失败。

作者：三贝_
链接：https://www.jianshu.com/p/004aabf312f9