Python編程核心內容之二——切片、迭代和列表產生式，

Python編程核心內容之二——切片、迭代和列表產生式，

　　Python版本：3.6.2  作業系統：Windows  作者：SmallWZQ

　　最近太忙啦。很多事情需要自己處理，感覺時間不夠用啊~~~~今後，部落格更新時間可能會慢下來，哈哈，正所謂“人不為己，天誅地滅”嘛。嘿嘿，沒這麼回事，說笑的……好像有扯遠了。OK，迴歸正題，下面將回到Python先~~~

　　Python編程中，你如果要編寫出很多有用的程式，必須掌握資料類型、語句和函數。對於Python編程，原則有二：一是代碼不是越多越好，而是越少越好；二是代碼不是越複雜越好，而是越簡單越好。你還想“一行代碼兩塊錢”。效率決定一切。

　　下面來個例子（不然，全是文字，會暈~~~）【實現1,3,5,7,9，……99的列表】：

 1 #賺錢版代碼 2 >>>n = 1 3 >>>L = [] 4 >>>while n <= 99: 5 ...    L.append(n) 6 ...    n = n + 2 7 ... 8 >>>print(L)        #好多money，但老闆不一定會給噢 9 #略縮版代碼10 >>>L= list(range(1,100,2))11 >>>print(L)12 #終極版代碼13 >>>[x for x in range(1,100,2)]

　　其實，上述代碼涉及到的代碼主要包括迴圈、range()、分區、列表產生式。通過例子，我們知道：Python提供了很多有用的進階特性，靈活運用這些特性，可以減少我們很多代碼量，提高效率。

切片

　　切片是Python編程的進階特性之一。切片可以訪問一定範圍內的元素，通過冒號（:）隔開兩個索引實現。

1 #切片的魔力2 >>>L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]3 >>>L[2:5]4 3,4,55 >>>L[0:1]6 1

　　切片操作的實現需要提供兩個索引作為邊界，第一個索引的元素是包含在切片內的，而第二個則不包含在切片內。

　　註：如果第一個索引是0，可以省略：

1 >>>L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]2 >>>L[0:3]3 1,2,34 >>>L[:3]5 1,2,3

　　既然Python支援L[-1]取倒數第一個元素，那麼它同樣支援倒數切片:

1 >>>L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]2 >>>L[-2:]3 9,104 >>>L[-2,-1]5 9

　　Python 3.x版本中，切片操作還支援步長：

1 >>>L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]2 >>>L[::1]3 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]4 >>>L[0:10:2]5 [1,3,5,7,9]6 >>>L[1:10:5]7 [2,7]

　　tuple也是一種list，唯一區別是tuple不可變。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的結果仍是tuple：

1 >>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]2 (0, 1, 2)

　　字串’xxx’也可以看成是一種list，每個元素就是一個字元。因此，字串也可以用切片操作，只是操作結果仍是字串：

1 >>> 'ABCDEFG'[:3]2 'ABC'3 >>> 'ABCDEFG'[::2]4 'ACEG'

　　Python沒有針對字串的截取函數，只需要切片一個操作就可以完成，非常簡單。

　　Python的切片非常靈活，一行代碼就可以實現很多行迴圈才能完成的操作。

迭代

　　Iteration是Python編程中最重要的進階特性。迭代（Iteration）：給定一個list或tuple，通過for迴圈來遍曆這個list或tuple。故而，Python是通過for...in迴圈實現迭代的。

　　list這種資料類型雖然有下標，但很多其他資料類型是沒有下標的，但是，只要是可迭代對象，無論有無下標，都可以迭代，比如dict就可以迭代：

1 >>> d = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}2 >>> for key in d:3 ...    print(key)4 ...5 A6 B7 C8 >>>　

　　因為dict的儲存不是按照list的方式順序排列，所以，迭代出的結果順序很可能不一樣。

　　預設情況下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同時迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

　　由於字串也是可迭代對象，因此，也可以作用於for迴圈：

1 >>> for ch in 'ABC':2 ...     print(ch)3 ...4 A5 B6 C

　　因此，當我們使用for迴圈時，只要作用於一個可迭代對象，for迴圈就可以正常運行，而我們不太關心該對象究竟是list還是其他資料類型。

　　那麼，如何判斷一個對象是可迭代對象呢？方法是通過collections模組的Iterable類型判斷：

1 >>> from collections import Iterable2 >>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代3 True4 >>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代5 True6 >>> isinstance(123, Iterable) # 整數是否可迭代7 False

　　在for迴圈裡，同時引用了兩個變數，在Python裡是很常見的，比如下面的代碼：

1 >>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:2 ...     print(x, y)3 ...4 1 15 2 46 3 9

　　任何可迭代對象都可以作用於for迴圈，包括我們自訂的資料類型，只要符合迭代條件，就可以使用for迴圈。

列表產生式

　　列表產生式作為Python編程的進階特性，可以簡化不少代碼量。列表產生式（List Comprehensions）是Python內建的非常簡單卻強大的可以用來建立list的產生式。

 　　舉個例子，要產生list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：

1 >>> list(range(1, 11))2 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

　　但如果要產生[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎麼做？方法一是迴圈：

1 >>> L = []2 >>> for x in range(1, 11):3 ...    L.append(x * x)4 ...5 >>> L6 [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

　　但是迴圈太繁瑣，而列表產生式則可以用一行語句代替迴圈產生上面的list：

1 >>> [x * x for x in range(1, 11)]2 [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

　　寫列表產生式時，把要產生的元素x * x放到前面，後面跟for迴圈，就可以把list建立出來，for迴圈後面還可以加上if判斷，這樣我們就可以篩選出僅偶數的平方：

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

　　列表產生式也可以使用兩個變數來產生list：

1 >>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }2 >>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]3 ['y=B', 'x=A', 'z=C']

　　把一個list中所有的字串變成小寫：

1 >>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']2 >>> [s.lower() for s in L]3 ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

　　列表產生式不是真正的語句，而是看起來像迴圈的運算式，這是將它歸為迴圈語句的原因。該功能很強大，但大多數情況下，直接使用迴圈和條件陳述式也能完成。然而，列表產生式的程式十分簡潔，更加易讀。

　　下面來個例子：

1 L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]2 L2= [s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)]