一、迭代
在python中,迭代通过 for ... in 来完成
如果for循环要用在dict上,由于dict里包含关键字与值,所以必须指定迭代的是哪个。
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> for key in d: ... print(key) a c b
如果要迭代的是value,则必须用 for value in d.values(), 如果要同时迭代key与value,可以用for k,v in d.items(),
字符串也可以用作迭代对象,判断对象是否为可迭代对象可以通过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
如果要得到list类型的下标,可以使用enumerate函数把list变为索引-元素对。
for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
输出 i 为下标,value为值。
for循环里引用2个变量是很常见的。比如:
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]: ... print(x, y) ... 1 1 2 4 3 9
二、List Comprehensions(列表生成器)
已经知道要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 可以用 list(range(1:11)) ;
如果要生成 [ 1*1, 2*2, 3*3... , 10*10 ],则可以用列表生成式,在 [ ] 里 把要生成的元素放在前面 然后跟 for 循环:
>>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
循环后面还可以加上if判断,比如仅要偶数的平方:
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100]
也可以使用两层循环:
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
利用列表生成式,可以方便地列出当前目录下的所有文件和目录名
>>> import os # 导入os模块 >>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录 ['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']
三、generator(生成器)
把列表生成器的 [ ] 换成 () 就是generator 了,generator 每次只返回一个值,如果要得到generator的每一个值,可以用next()得到下一个值,或者用for循环。
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n)
定义generator的另一个方法是用 yield,且函数中如果有yield,则它不是函数 而是 generator。它每次执行到yield则返回。下次调用时,在从上次返回的yield语句继续执行。
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'上面代码实现的是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:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
四、Iterator(迭代器)
可以被next()调用并不断返回下一个值的对象为迭代器,list, dict, str, 虽是 iterable但是不是iterator, 要把它们转换为迭代器,可以使用函数 iter()
>>> isinstance('abc', Iterable) True >>>isinstance('abc',Iterator) False >>>isinstance(iter('abc'),Iterator) Ture
Iterator对象表示的是一个数据流,可以看成是有序序列,但是不知道序列的长度,只能通过next()实现按需计算下一个数据。
附练习答案:
这部分是自己写的廖雪峰官方网站python教程中此部分的练习的代码。经测试是成功的。
练习一:【迭代】使用迭代查找一个list中最小和最大值,并返回一个tuple:
def findMinAndMax(L): if L==[]: return(None,None); else: Min=L[0]; Max=L[0]; for x in L: if x>Max: Max = x; if x<Min: Min = x; return(Min,Max); #测试代码 x,y = findMinAndMax([]); print(x,y); x,y = findMinAndMax([7]); print(x,y); x,y = findMinAndMax([7,1]); print(x,y); x,y = findMinAndMax([7,1,3,9,5]); print(x,y);
练习二:【生成器】
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:
代码:
def triangles(): L = [1]; while True: yield L; L = [1] + [L[i]+L[i+1]for i in range(len(L)-1) if len(L)>1 ]+ [1]; #测试代码 n = 0 results = [] for t in triangles(): print(t) results.append(t) n = n + 1 if n == 10: break
输出为:
[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]
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本学习笔记很多例子引用于廖雪峰的网站。