Python入門學習之高階特性

一前言

　　學習高級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++也不支持這樣簡便但又強大的語法。

 

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tuple中的某一段。

　　例如，有以下定義的list:

#define a list
l=['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']

 　　倒數第第一個第2個直到最後一個的程式碼如下：

>>> l[-2:]
['Jason', 'Sunny']

 　　在不知道list長度的情況下取整個list的內容，程式碼如下：

>>> 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個每2個取1個：

>>> l[:5:2]
['Luffy', 'Nancy', 'Kyle']

 　　在實際的編輯程式碼中，常常可以把這裡的切片操作中的指向list的變數被替換成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，故上述語法也是可以對其使用的。

 

三 列表生成式

　　列表生成式(List ComPRehensions)是python中內建的非常強大的用來創建list的生成式。

　　最簡單的例子，我們要創建一個從1到10的列表，可以用

list(range(1,11))

 這樣簡搞定單的一行程式碼。但是要產生更複雜的清單該怎麼辦呢？

　　產生[1x1,2x2,3x3,...,10x10]這樣的清單該怎麼辦呢？使用迴圈當然是可以實現的，但是程式碼太複雜，使用列表產生式則只需要如下一行程式碼：

>>> [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，那也不復雜，只需要在for循環後面加上if判斷條件即可。

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

 　　　>>> [x+y for x in 'ABC' for y in 'XYZ']

['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

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

for x in 'ABC':

for y in 'XYZ':

print(x+y)


 

四生成器

『生成式，我們可以直接創建一個列表，但是如果考慮到內存限制時，我們就不能創建元素個數很多的列表了，那此時我們該怎麼辦呢？

　　python提供一個叫做生成器的機制，透過生成器可以推算出後續的元素，這樣就不用一次創造出所有的元素。要建立一個生成器，有兩種方法：

　　第一種方法：把列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator。

　　如下面程式碼所示：

 

>>> g=(x for x in range(10))

>>> print(next(g))

0

個元素，可以直接對g呼叫next函數。當然，也可以使用for迴圈來遍歷整個生成器下一步產生的資料。

　　第二種方法：如果推算的方法太複雜，列表產生式無法實現時，就可以透過函數來實現。相對於從列表生成式到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。

　　例如，產生一個Fibonacci數列的函數如下：

　　例如，產生一個Fibonacci數列的函數如下：

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

 

 

def fib(max):

   n, a, b = 0, 0, 1
   while n        yield b 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循環的物件統稱為可迭代物件：Iterable，可以使用isinstance()判斷一個物件是否為Iterable物件。生成器不僅可以由for迴圈進行遍歷，還可以使用next()遍歷。我們把可以被next()函數呼叫並不斷傳回下一個值的物件統稱為迭代器：Iterator。

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

 

六 後記

　　這裡提到的都是我在python中才學習到的一些程式設計的新特性。如有錯誤之處，敬請留言！ ！ ！

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