Python基礎——3特性

特性

切片

 1 L=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
 2 L[:3]=[0,1,2]
 3 L[-2:]=[9,10]
 4 L[1:3]=[1,2]
 5 L[::3]=[0,3,6,9]
 6 L[:5:2]=[0,2,4]
 7 >>> alist = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 8 >>> alist[-1: -5: -1]
 9 [9, 8, 7, 6]
10 >>> alist[9: 5: -1]
11 [9, 8, 7, 6]
12 >>> alist[-1::-1]
13 [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2,1,0]
14 >>> alist[6:-8:-1]
15 [6, 5, 4, 3]

列表生成式

例如：生成一個1，2，3 …… 的平方的List，用列表生成式就很方便

[x*x for x in range(1:n)]

還能夠添加條件篩選

[x*x for x in range(1:n) if x%2 ==]

能夠生成全隊列

[x+y for x in ‘AB’ for y in ‘CD’]

[‘AC’,’AD’,’BC’,’BD’]

dict用於行列生成式

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

列表生成器

因爲當列表生成式生成大量數據時會佔用大量的內存，因此若是列表的元素能夠經過一邊循環一邊計算出來，能夠節省大量的空間，這種一邊循環一邊計算的方式成爲生成器：generator

g = (x*x for x in [1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #定義一個生成器

next(g)   1

next(g) 4

…..

由於生成器也是可迭代對象，因此能夠用for n in g print(n)讀取生成器數據

例子：斐波拉契數列，除第一個和第二個數外，任意一個數均可由前兩個數相加獲得   1，1，2，3，5，8，13，21，34…

def fei(n)
    a,b = 0,1
    while n:
        yield b
        a,b = b,a+b
        n = n-1
    return ‘done’

其中yield是關鍵字，能夠把定義的函數變成一個generator，這裏最難理解的就是generator和函數的執行流程不同。函數是順序執行，遇到return語句或者最後一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

f = fei(6)

next (f)  1

next(f)   1

或者for x in fib(6)

       print(x)

可是用for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。若是想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...

g: 1

g: 1

g: 2

g: 3

g: 5

g: 8

Generator return value: done

例子

def yang ()
    L = [1]
    while True
        yield  L
        L = [1] + [L[i]+L[i+1]  for i in range(len(L)-1)] + [1]