Python(5)-（高级特性）

切片（ Slice）[:]

何为切片？从list或者tuple，dict等中取一段数据的操作。
比如，从list中取第2-5个元素，按照之前的做法，只能采用[L[1],L[2],L[3],L[4]] 不仅麻烦而且当数据特别多的时候，只能采用循环来做。
使用切片若需要取2-5个元素，则可以：L[1:5] 获取的就是第2-第5个元素。
当从索引0开始时，0可以省略，也就是[:n]取第0到第n个元素
同样支持倒数的切片，若取最后三个数据，则L[-3:]
支持按一定间隔选取数据，比如：L[::2] 将所有数据每两个取一次元素
支持切片的数据结构：list，tuple，字符串
实例：
利用切片操作，去除字符串首尾的空格

def a(s):
    while s[0]==' ':
        s=s[1:]
    while s[-1]==' ':
        s=s[:-1]
    return s

代码运行结果如下：

这是对字符串的切片。

迭代（lteration）

何为迭代？其实就是一种遍历，使用for...in 来实现。
1. 对list和tuple的迭代：

def a(L):
    sum=0
    for n in L:
        sum=sum+n
    return sum

以上代码是1+2+3+... 的运算，L可以是list，tuple，执行结果如下：

2. 对字符串的迭代：

#函数功能是取出字符串中最大字母值
def max(L):
    max='a'
    for n in L:
        if max<n:
            max=n
    return max

执行结果如下：

3. 对dict的迭代
对dict的迭代，默认是对key 的迭代，如果要迭代value，可用for value in L.values() ，如果要同时迭代key 和value ，可用for k,v in L.items()
实例如下：

def score(L):
    for num in L:
        print(num)
    return None

代码执行结果如下：

可以看出，默认的迭代是对key 进行迭代。

def score(L):
    for num in L.values():#对value的迭代
        print(num)
    for num,v in L.items():#对key和value的迭代
        print(num,v)
    return None

执行结果如下：

那么，如何判断一个对象是否能迭代呢，用内置的collections 模块的iterable 类型判断

所以整数是不可以迭代的

列表生成式

作用：以最简便的方法生成想要的list。
例如：要生成一个[1*1,2*2,....100*100] 的列表，我们可以用循环来实现，带式太麻烦，所以用列表生成式来生成，比如[x*x for x in range(100)]，实现如下：

列表生成式还可以添加if判断，比如要求删选出能被2整除的数。

[x*x for x in range(100) if x%2==0]

也可以使用两层循环

[m+n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

输出为：

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

生成器（generator）

作用：当需要生成一个特别大的列表，或者列表按照一定算法生成时，我们不需要列出所有满足条件的元素，可以用生成器。
特点：保存在内存中的不再是一个个的元素，而是算法，所以节省内存空间。
方法1：直接将列表生成器的[] 改为() 即可，如下：

L=(x*x for x in range(100))

以上代码生成的就是一个generator。

方法2：使用yield
比如：生成斐波拉契数列

def fib(n):
    a=0
    b=1
    t=0
    for m in range(n):
        t=a
        a=b
        print('执行')
        yield(b)
        b=b+t
        print('相加')
    return 'done'

执行结果如下：

由图中可以看出，当第一次执行next 函数时，执行到yidld 则结束执行，当再次运行next 时，从yield 开始执行，到yield 执行再次结束。
综上，每次调用next()时 遇到yield 语句则返回，再次执行从上次返回的yield 语句继续执行
如何获取列表返回值：
1. 使用next()函数 ，如上
2. 使用for循环：

从上图运行结果可以看出，无论如何都打印不出generator 的返回值error
3.使用while可以打印 generator 的返回值

def fib(n):#生成器，生成斐波拉契数列
    a=0
    b=1
    t=0
    for m in range(n):
        t=a
        a=b
        #print('执行')
        yield(b)
        b=b+t
        #print('相加')
    return 'error'
def a(n):#调用生成器，打印n个元素
    b=fib(n)
    while True:
        try:
            x=next(b)
            print(x)
        except StopIteration as e:
            print('Generator return value:',e.value)
            break
    return 'finish'

图中可以看出，若要拿到返回值，必须捕获StopIteration 错误，返回值包含在StopIteration的 value 中。

迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象成为迭代器：Iterator
**可迭代对象Iterable：
从以上可以看出，list，tuple，dict，set，str等都可以使用for来迭代，generator也可以，所以其都是可迭代对象Iterable 可以使用isinstance()来判断一个对象是不是Iterable 对象。要首先添加from collections import Iterable这一行 **

生成器不仅可以作用于for 循环，还可以用next() 不断调用返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误 。
**生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：**