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【关于切片】
#例如一个列表如下：
L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
print('L=', L)
#在没有使用切片之前，取列表前三项的方法可能会是：
_list = []
for i in range(3):
_list.append(L[i])
print('_list=', _list)
#对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。
print('L[0:3]=', L[0:3])#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
#如果第一个索引是0，还可以省略：
print('L[:3]=', L[:3])
#Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片
print('L[-3:]=', L[-3:])
print('L[-3:-1]=', L[-3:-1])
#比如对一个1~49的奇数列表进行操作：
lst = list(range(1,50,2))#2表示步长
print('list(range(1,50,2))=', lst)
print('lst[:10]=', lst[:10])
print('lst[-10:]=', lst[-10:])
print('lst[10:20]=', lst[10:20])
#前10个数，每两个取一个：
print('lst[:10:2]=', lst[:10:2])#2表示步长
#所有数，每3个取一个：
print('lst[::3]=', lst[::3])
#甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个list：
print('lst[:]=', lst[:])
#tuple也是一种list，因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple：
_tuple = (1,2,3,4,5,6,7,8,9)
print('_tuple[:3]=', _tuple[:3])
#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：
print('\'ABCDEFG\'[0:3]=', 'ABCDEFG'[0:3])
#练习题目
#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：
def trim(x):
n=len(x)
idx = x.find(' ')
if idx==-1:
return x
while n>0:
if x[0]==' ':
x=x[1:]
elif x[-1:]==' ':
x=x[:-1]
n=n-1
return x
print('trim(\'A\')=', trim('A'))
print('trim(\' ABCD \')=', trim(' ABCD '))【关于迭代】
'''
在Python中，迭代是通过for ... in来完成的。而很多语言比如C语言，迭代是通过下标完成的。
Python的for循环抽象程度要高于C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
'''
dic = {'c++':90, 'java':88, 'python':92, 'mysql':86}
for key in dic:
print('key in dic :', key)
#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()。
for value in dic.values():
print('value in dic :', value)
#如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。
for k,v in dic.items():
print('key:', k, ', val:', v)
#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 'ABCDEFG':
print('ch:', ch)
'''
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。
'''
#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
print('isinstance(\'abc\', Iterable):', isinstance('abc', Iterable))
print('isinstance([1,2,3], Iterable):', isinstance([1,2,3], Iterable))
print('isinstance(123, Iterable):', isinstance(123, Iterable))
#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 idx,value in enumerate(['AA', 'BB', 'CC']):
print(idx, value)
#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 [('apple',6.5), ('orange',7.8), ('grape',6.8), ('banana',8.4)]:
print(x, y)
#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):
min=None
max=None
if len(L)==0:
return (min, max)
for n in range(0,len(L)):
if n == 0:
min = max = L[n]
elif min >= L[n]:
min = L[n]
elif max <= L[n]:
max = L[n]
else:
print('pass')
return (min, max)
min, max = findMinAndMax([7])
print('findMinAndMax([7]): min:%d, max:%d ' % (min, max))
min, max = findMinAndMax([7,1])
print('findMinAndMax([7,1]): min:%d, max:%d ' % (min, max))
min, max = findMinAndMax([7,1,3,9,5])
print('findMinAndMax([7,1,3,9,5]): min:%d, max:%d ' % (min, max))
#改为可变参数的函数
def findMinAndMax2(*L):
min=None
max=None
if len(L)==0:
return (min, max)
for n in range(0,len(L)):
if n == 0:
min = max = L[n]
elif min >= L[n]:
min = L[n]
elif max <= L[n]:
max = L[n]
else:
print('pass')
return (min, max)
min, max = findMinAndMax2(7)
print('findMinAndMax2(7): min:%d, max:%d ' % (min, max))
min, max = findMinAndMax2(7,1)
print('findMinAndMax2(7,1): min:%d, max:%d ' % (min, max))
min, max = findMinAndMax2(7,1,3,9,5)
print('findMinAndMax2(7,1,3,9,5): min:%d, max:%d ' % (min, max))【一些迭代工具】
1、并行迭代
fruits = ['apple', 'orange', 'banana', 'grape']
price = [6.5, 2.3, 3.6, 8.9]
for i in range(len(fruits)):
print(fruits[i], 'is', price[i], 'yuan per kilogram')
#使用内建函数zip进行改造
zip(fruits, price)
print(zip(fruits, price))
#内建函数zip可以用来进行并行迭代，把两个序列"压缩"在一起，然后返回一个元组的列表
for name, price in zip(fruits, price):
print('zip mode:', name, 'is', price, 'yuan per kilogram')2、按索引迭代
strings = 'hello,thisiskandy'
for szSub in strings:
if 't' in szSub:
index = strings.index(szSub)
print('index:', index)3、翻转和排序迭代
lst = sorted([1,5,4,3,2,6])
print('sorted([1,2,3,4,5,6])=', lst)
str = ''.join(reversed('hello,world!'))
print('str reverse : ', str)
#注意：reversed返回的是一个可迭代的对象【列表推导式】
#也叫列表生成式，是利用其它列表创建新的列表
#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
lst = [x*x for x in range(10)]
print('lst:', lst)
#[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]
#只打印被3整除的平方数
lst2 = [x*x for x in range(10) if x%3 == 0]
print('lst2:', lst2)
#[0,9,36,81]
#还可以使用两层循环，可以生成全排列：
lst3 = [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
print('lst3:', lst3)
#打印指定路径下的目录与文件
import os
#path = 'C:/Users/Public'
path = r'C:\Users\Public'
dirs = [d for d in os.listdir(path)]# os.listdir可以列出文件和目录
for filename in dirs:
print('filename:', filename)
#把list中所有字符串变成小写：
rawlst = ['Apple', 'Banana', 'Grape', 'Orange']
lowlst = [s.lower() for s in rawlst]
print('rawlst:', rawlst)
print('lowlst:', lowlst)
#将list（既有字符串也有数字）中包含的字符串转小写后输出
L1 = ['Apple', 'Banana', 'Grape', 'Orange', 12, 45]
#使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串
L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s, str)]
print('L2:', L2)【关于生成器】
#回顾一下列表生成式的写法：
L = [x * x for x in range(10)]
print('L=', L);
'''
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，需要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：只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
g = (x * x for x in range(10))
print('g=', g)
#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：
print('next(g)=', next(g))#输出0
print('next(g)=', next(g))#输出1
print('next(g)=', next(g))#输出4
#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。
#纵使next(g)可以取到数据，但正确的方法是使用for循环（并且无需关心StopIteration的错误），因为generator也是可迭代对象：
for n in g:
print('n in g = ', n)
#输出：9,16,25,36,49,64,81。可以看出：它是从上次访问的位置继续往下输出。
#第二种方法：使用yield关键字
'''
在Python中，使用了yield的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
'''
#比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci）
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a+b
n = n + 1
return 'done'
#测试
print(fib(6))
#使用yield实现斐波那契数列：
def fibonacci(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
yield(b) #每次运行至此暂停，并保存当前所有运行信息，返回yield的值
a, b = b, a+b
n = n + 1
return 'done'
f = fibonacci(6) # f是一个迭代器，由生成器返回生成
print('fibonacci(6):', f)
#打印斐波那契数列的元素
import sys
while True:
try:
print(next(f), end=",")
except StopIteration:
print('StopIteration')
break
#sys.exit()
#用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。
#如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
f = fibonacci(7)
while True:
try:
print(next(f), end=" ")
except StopIteration as e:
print('Generator return value:', e.value)
break