掌握了Python的数据类型、语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了。
但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好。代码不是越复杂越好,而是越简单越好。
基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码。请始终牢记,代码越少,开发效率越高。
一、切片
取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。
对这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作。
对应上面的问题,取前3个元素,用一行代码就可以完成切片:
1、>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
2、类似的,既然Python支持L[-1]
取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,试试:
>>> L[-2:] ['Bob', 'Jack'] >>> L[-2:-1] ['Bob']
3、切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列:
>>> L = list(range(100)) >>> L [0, 1, 2, 3, ..., 99]
可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数:
>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
4、
后10个数:
>>> L[-10:] [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
5、
前10个数,每两个取一个:
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
6、所有数,每5个取一个:
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
7、
甚至什么都不写,只写[:]
就可以原样复制一个list:
>>> L[:] [0, 1, 2, 3, ..., 99]
8、
tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此,tuple也可以用切片操作,只是操作的结果仍是tuple:
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3] (0, 1, 2)
9、
字符串'xxx'
也可以看成是一种list,每个元素就是一个字符。因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串:
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
10、在很多编程语言中,针对字符串提供了很多各种截取函数(例如,substring),其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。
11、有了切片操作,很多地方循环就不再需要了。Python的切片非常灵活,一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。
二、迭代
1、如果给定一个list或tuple,我们可以通过for
循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。
2、可以看出,Python的for
循环抽象程度要高于Java的for
循环,因为Python的for
循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他可迭代对象上。比如:字典 dict类型。
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
... print(key)
...
a
c
b
3、由于字符串也是可迭代对象,因此,也可以作用于
for
循环:
>>> for ch in 'ABC':
... print(ch)
...
A
B
C
4、
所以,当我们使用for
循环时,只要作用于一个可迭代对象,for
循环就可以正常运行,而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。
那么,如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections模块的Iterable类型判断:
>>> 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
5、
最后一个小问题,如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办?Python内置的enumerate
函数可以把一个list变成索引-元素对,这样就可以在for
循环中同时迭代索引和元素本身:
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']): ... print(i, value) ... 0 A 1 B 2 C
6、上面的for
循环里,同时引用了两个变量,在Python里是很常见的,比如下面的代码:
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9
三、 列表生成式
举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
可以用list(range(1, 11))
如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]
怎么做?方法一是循环
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
... L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
for循环后面还可以加上if判断,这样我们就可以筛选出仅偶数的平方:
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100]
还可以使用两层循环,可以生成全排列:
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
for
循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如dict
的items()
可以同时迭代key和value
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } >>> for k, v in d.items(): ... print(k, '=', v) ... y = B x = A z = C
因此,列表生成式也可以使用两个变量来生成list:
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']
把一个list中所有的字符串变成小写:
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
四、生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]
改成()
,就创建了一个generator:
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
创建L
和g
的区别仅在于最外层的[]
和()
,L
是一个list,而g
是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?
如果要一个一个打印出来,可以通过next()
函数获得generator的下一个返回值:
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
当然,这种调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象。
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ...
generator的另一种方法,如果一个函数定义中包含yield
关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator。
五、迭代器
我们已经知道,可以直接作用于for
循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list
、tuple
、dict
、set
、str
等;
一类是generator
,包括生成器和带yield
的generator function。
这些可以直接作用于for
循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
。
可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterable
对象:
>>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False
而生成器不但可以作用于for
循环,还可以被next()
函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration
错误表示无法继续返回下一个值了。
可以被next()
函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator
。
可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterator
对象:
>>> from collections import Iterator >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({}, Iterator) False >>> isinstance('abc', Iterator) False
你可能会问,为什么list
、dict
、str
等数据类型不是Iterator
?
这是因为Python的Iterator
对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()
函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration
错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()
函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator
甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。