[原創]Python入門學習之進階特性

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一 前言

　　學習進階特性的時候也許會感覺到有些許的難，這些新的特性在以前c/c++中是沒有遇到過的，而且c/c++也不支援這樣簡便但又強大的文法。

 

二 切片

　　談到切片，可以想像到切蘿蔔，拿到蘿蔔的某一段，用這個來比喻這裡的切片非常貼切。python中的切片操作就是取list或者tuple中的某一段。

　　比如，有以下定義的list:

#define a listl=[‘Luffy‘,‘Corey‘,‘Nancy‘,‘Jeffrey‘,‘Kyle‘,‘Avery‘,‘Jason‘,‘Sunny‘]

 　　取其前3個元素的方法有兩種，代碼如下：

>>> l[:3][‘Luffy‘, ‘Corey‘, ‘Nancy‘]>>> l[0:3][‘Luffy‘, ‘Corey‘, ‘Nancy‘]

 　　也就是說，從0開始的話可以省略。

　　取第2個到第4個元素的代碼如下：

>>> l[1:5][‘Corey‘, ‘Nancy‘, ‘Jeffrey‘, ‘Kyle‘]

 　　取倒數第2個直到最後一個的代碼如下：

>>> l[-2:][‘Jason‘, ‘Sunny‘]

 　　在不知道list長度的情況下取整個list的內容，代碼如下：

>>> l[:][‘Luffy‘, ‘Corey‘, ‘Nancy‘, ‘Jeffrey‘, ‘Kyle‘, ‘Avery‘, ‘Jason‘, ‘Sunny‘]

 　　在整個list中每2個取1個：

>>> l[::2][‘Luffy‘, ‘Nancy‘, ‘Kyle‘, ‘Jason‘]

 　　在list中前6個中每2個取1個：

>>> l[:5:2][‘Luffy‘, ‘Nancy‘, ‘Kyle‘]

 　　在實際的編輯代碼中，經常可以把這裡的切片操作中的指向list的變數替換成list本身，如下所示：

>>> [‘Luffy‘, ‘Corey‘, ‘Nancy‘, ‘Jeffrey‘, ‘Kyle‘, ‘Avery‘, ‘Jason‘, ‘Sunny‘][:3][‘Luffy‘, ‘Corey‘, ‘Nancy‘]

 　　tuple和字串都可以看成是一個list，故上述文法也是可以對其使用的。

 

三 列表產生式

　　列表產生式(List Comprehensions)是python中內建的非常強大的用來建立list的產生式。

　　最簡單的例子，我們要建立一個從1到10的列表，可以用

list(range(1,11))

 這樣簡簡單單的一行代碼搞定。但是要產生更複雜的列表該怎麼辦呢？

　　產生[1x1,2x2,3x3,...,10x10]這樣的列表該怎麼辦呢？使用迴圈當然是可以實現的，但是代碼過於複雜，使用列表產生式則只需要如下一行代碼：

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

 　　如果再加上只計算偶數的平方，那也不複雜，只需要在for迴圈後面加上if判斷條件即可。

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

 　　還可以使用兩層迴圈，

>>> [x+y for x in ‘ABC‘ for y in ‘XYZ‘][‘AX‘, ‘AY‘, ‘AZ‘, ‘BX‘, ‘BY‘, ‘BZ‘, ‘CX‘, ‘CY‘, ‘CZ‘]

 　　寫了這麼多的列表產生式，我想大家也都明白了這文法的由來。其實也就是將正常的文法反轉，將最裡層的計算放在最前面。如最後一個列表產生式可以寫成如下正常的文法：

for x in ‘ABC‘:for y in ‘XYZ‘:print(x+y)

 

四 產生器

　　有了列表產生式，我們可以直接建立一個列表，但是如果考慮到記憶體限制時，我們就不能建立元素個數很多的列表了，那此時我們該怎麼辦呢？

　　python提供一個叫做產生器的機制，通過產生器可以推算出後續的元素，這樣就不用一次建立出所有的元素。要建立一個產生器，有兩種方法：

　　第一種方法：把列表產生式的[]改成()，就建立了一個generator。

　　如下面代碼所示：

 

>>> g=(x for x in range(10))>>> print(next(g))0

　　要擷取產生器的第一個元素，可以直接對g調用next函數。當然，也可以使用for迴圈來遍曆整個產生器下一步產生的資料。

　　第二種方法：如果推算的方法過於複雜，列表產生式無法實現時，就可以通過函數來實現。相對於從列表產生式到Generator，從函數到Generator也很簡單，只需要先寫好函數，然後再在某個位置上加上yield關鍵字就可以了。

　　比如，產生一個Fibonacci數列的函數如下：

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

 

 要把這個函數轉換成generator，只需要把print(b)這行代碼替換成yield b就可以了。

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

 

 含有yield關鍵字的函數就不再是一個函數了，而是一個generator。要注意的是，generator的執行流程與函數不一樣，在遇到yield時返回，當下次再調用時再從上次返回的yield處繼續執行。

 

 五 迭代器

　　可以直接作用於for迴圈的對象統稱為可迭代對象：Iterable，可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象。產生器不僅可以由for迴圈進行遍曆，還可以使用next()遍曆。我們把可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象統稱為迭代器：Iterator。

　　這裡要區分一個Iterable和Iterator，list,dict,str都是Iterable，但不是Iterator（可以使用iter()函數把Iterable變成Iterator）。Iterator可以是一個無限大的資料流，不能提前知道整個序列的長度，這些都是Iterable不能達到的要求。

 

六 後記

　　這裡提到的都是我在python中才學習到的一些編程的新特性。如有錯誤之處，敬請留言！！！

 

　　

　　

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