Python一些特别的语法(二)

1.取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环。对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：

>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。

如果第一个索引是0，还可以省略：

>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']

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。

2.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；

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；

3.在Python中，迭代是通过for ... in来完成的；只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代，因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()，由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环。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。

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

4.列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。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))

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。

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']

5.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，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。generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛

出StopIteration的错误。也可以使用for循环来实现打印输出。定义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。这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函

数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

6.可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象；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：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

注意：凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

7.函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。如果一个变量指向了一个函数，那么，可通过该变量来调用这个函数：

>>> f = abs
>>> f(-10)
10

变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。函数名其实就是指向函数的变量！对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个可以计算绝对值的函数；

8.变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

一个最简单的高阶函数：

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)

9.Python内建了map()和reduce()函数。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了。

10.reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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