写在前面：为了更好的学习python，博主记录下自己的学习路程。本学习笔记基于廖雪峰的Python教程，如有侵权，请告知删除。欢迎与博主一起学习Pythonヽ(￣▽￣)ﾉ
高级特性
切片
slice，即切片的意思。在Python中可以用切片的方式来取一个list或tuple甚至字符串的其中一部分。
>>>L = list(range(0,101)) #创建一个0到100的list
>>>L[1:10] #取索引1开始，到索引10为止但不含10的元素
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>L[0:10] #取索引0开始，到索引10为止但不含10的元素
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>L[:10] #如果从索引0开始取，那么0可以省略
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>L[:] #取所有元素
[0, 1, 2, 3, 4, 5...96, 97, 98, 99, 100] 我们也可以直接取后面的元素，需要注意的是第一个元素的索引号是0，倒数第一个元素的索引号是-1。切片必须顺序取值，如L[10:1]、L[-1:-10]都是无法取值的。
>>>L[-10:-1] #从索引-10开始到索引-1为止但不含-1的元素
[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
>>>L[-10:] #取最后10个元素
[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]后面再加一个冒号可以实现间隔取值，如
>>>L[:10:2] #从索引号0开始，每2个取1个，到索引号10为止不含10
[0, 2, 4, 6, 8]
>>>L[:30:3] #从索引号0开始，每3个取1个，到索引号30为止不含30
[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
当然，tuple和字符串也是可以进行切片的。
>>>T=(0,1,2,3,4) #tuple切片
>>>T[1:3]
(1, 2)
>>>S='abcdef' #字符串切片
>>>S[1:3]
bc 【练习】去除字符串首尾空格的函数实现
利用切片操作，实现一个trim()函数，去除字符串首尾的空格，注意不要调用str的strip()方法。(该练习来自廖雪峰的Python教程。)
# -*- coding: utf-8 -*-
def trim(s):
while s[:1] == ' ':
s = s[1:]
while s[-1:] == ' ':
s = s[:-1]
return s
# 测试:
if trim('hello ') != 'hello':
print('测试失败!')
elif trim(' hello') != 'hello':
print('测试失败!')
elif trim(' hello ') != 'hello':
print('测试失败!')
elif trim(' hello world ') != 'hello world':
print('测试失败!')
elif trim('') != '':
print('测试失败!')
elif trim(' ') != '':
print('测试失败!')
else:
print('测试成功!')迭代
Iteration，当我们用for循环来遍历list或tuple时，这种遍历就是Iteration，即迭代。
在其他语言中如c，在迭代时需要通过下标来实现，而在Python中，没有下标也能实现迭代，Python的可迭代对象有很多，如list、tuple、dict、字符串等。
• 迭代tuple
>>>T = (1, 2, 3)
>>>for a in T: #迭代tuple
... print(a)
...
1
2
3• 迭代dict中的key
>>>D = {'Ming':50, 'Hong':70, 'Lily':100}
>>>for key in D: #迭代dict中的key
... print(key)
...
Ming
Hong
Lily 如果要想迭代dict中的value的话，迭代对象变为D.values()，还能用D.items()同时迭代key和value。
• 迭代dict中的value
>>>for value in D.values(): #迭代dict中的value
... print(value)
...
50
70
100 • 同时迭代dict中的key和value
>>>for k, v in D.items(): #同时迭代dict中的key和value
... print(k,v)
...
Ming 50
Hong 70
Lily 100 • 拥有迭代下标
如果想要和其他语言一样想要有下标，可以通过Python内置的enumerate( )函数来实现
>>>for i, a in enumerate(T): #同时迭代去索引和元素本身
... print(i,a)
...
0 1
1 2
2 3 • 判断是否为可迭代对象
判断一个对象是否可迭代可以通过collections模块的Iterable类型判断。(以下代码转自廖雪峰的官方网站)
>>> 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【练习】取list中的最大最小值的函数实现
请使用迭代查找一个list中最小和最大值，并返回一个tuple：(该练习来自廖雪峰的Python教程。)
# -*- coding: utf-8 -*-
def findMinAndMax(L):
if L == []:
return(None,None)
else:
max = L[0]
min = L[0]
for x in L:
if max > x:
max = c
if min < x:
min = x
return (max,min)
# 测试
if findMinAndMax([]) != (None, None):
print('测试失败!')
elif findMinAndMax([7]) != (7, 7):
print('测试失败!')
elif findMinAndMax([7, 1]) != (1, 7):
print('测试失败!')
elif findMinAndMax([7, 1, 3, 9, 5]) != (1, 9):
print('测试失败!')
else:
print('测试成功!')列表生成器
列表生成器可通过[ ]直接构建。
我们想要生成一个列表的话可以先通过list(range(,))生成初始列表，然后在循环语句或判断语句加入条件与算法从而得到想要的列表，但这种方法有点麻烦。而列表生成器可以把这个过程用一行代码实现！如我们要生成12，22，32…102这样的数列，这样就可以：
>>>[x * x for x in range(1,11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 还能在后面加入判断条件，只算奇数的平方：
>>>[x * x for x in range(1,11) if x % 2 != 0] #除以2取余数不为0的话即为奇数
[1, 9, 25, 49, 81] 还能采用两层循环，生成全排列
>>>[a + b for a in 'ABC' for b in 'abc']
['Aa', 'Ab', 'Ac', 'Ba', 'Bb', 'Bc', 'Ca', 'Cb', 'Cc'] 还能同时使用两个或多个变量，如用dict生成
>>>D={'A':'a', 'B':'b', "C":'c'}
>>>[k+'-->'+v for k, v in D.items()]
['A-->a', 'B-->b', 'C-->c'] 生成器 generator
generator，是生产者的意思。在Python中，generator意为生成器，是一种可以一边循环一边计算的机制。相比列表生成器，generator的优点在于算法不用生成全部数列，而只生成我们需要的一部分，从而节省很多空间。
• generator的定义
generator的定义有两种方式，第一种是直接通过( )创建，这种方式与列表生成器相似，只是把[ ]换成( )。
>>>g=(x * x for x in range(1,11))
>>>g
<generator object <genexpr> at 0x00000000023427C8>第二种方式是通过函数的形式创建，在定义函数的过程中加入yield关键字，yield后面需生成的值，则这个函数不是一个普通的函数而是一个generator。如我们可以构建一个斐波拉契数列生成器(斐波拉契数列的例子转自廖雪峰的官方网站)。
著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'generator与函数的执行方式不一样，函数的执行方式是顺序执行，直到return返回，则退出函数。而generator的执行方式是顺序执行，直到yield返回停止，下次再调用时从上次返回的yield语句后继续执行。可见正常情况下generator是不会得到return返回值的，想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中，具体操作会在后面介绍。
• generator的调用
generator的调用不能像列表生成器和函数那样直接调用。
>>>fib(6)
<generator object fib at 0x0000000000692840> 想要调用generator，可以用next( )
>>>next(fib(6))
1
>>>next(fib(6))
1
>>>next(fib(6))
2
>>>next(fib(6))
3
>>>next(fib(6))
5这种方式太过繁琐，generator是可迭代对象，一般采用for…in循环来调用。
>>>for n in fib(6):
... print(n)
...
1
1
2
3
5
8 【练习】杨辉三角排列的生成
(该练习来自廖雪峰的Python教程。)
杨辉三角定义如下：
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：
# -*- coding: utf-8 -*-
def triangles():
L = [1] #初始排列L为[1]
while True:
yield L #返回L
if L == [1]:
L = L + [1] #在L只有一个元素时，在加[1]，时排列为[1,1]
else:
L = [1]+[L[x]+L[x+1]for x in range(len(L)-1)]+[1]
#当排列L有两个或以上的元素时，按顺序把每两个值相加生成一个值，并在前后加[1]
n = 0
results = []
for t in triangles():
print(t)
results.append(t)
n = n + 1
if n == 10: #生成十行排列
break输出结果
[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1] 迭代器 Iterator
• 可迭代对象 Iterable
可用for循环来迭代的对象称可迭代对象——Iterable，包括list、tuple、set、str、generator。可通过isinstance()来判断一个对象是否为可迭代对象
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance(10, Iterable)
False• 迭代器 Iterator
而可以被next( )函数调用不断返回下个值得对象称迭代器——Iterator，如generator。可通过isinstance()来判断一个对象是否为迭代器。
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(100)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abcd', Iterator)
False• Iterable转成Iterator
可以通过iter()函数把Iterable转成Iterator。
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abcd'), Iterator)
True补充笔记
‘字符串’.lower( )函数可以把字符串变成小写。
问题记录
1.在廖雪峰的官方网站中的Python代码运行助手中 使用isinstance( )语句时会出现警告信息，但依然能用
from collections import Iterator
print(isinstance({}, Iterator))输出结果
C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\learn_python_vkm_fbut_py\test_222.py:2: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working
from collections import Iterator
False 2.在生成器一节的练习中，用L=L.append( )替换L=L+[1]，输出结果不变，但最终的测试显示失败。
感谢你的阅读，有些知识点可能简略记录，有任何问题或想法欢迎评论与吐槽，和博主一起学习Python吧(￣▽￣)~*