高级特性
-
切片
>>> L = range(100)
# 前10个数
>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 后10个数，倒数第1个数索引为：-1
>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
# 前10个数，每两个取一个：
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> L[::5] # L[start:stop:step]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
-
迭代
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。
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
'''dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用
for value in d.itervalues()
如果要同时迭代key和value，可以用
for k, v in d.iteritems()'''
多引用，类似于多返回值，tuple
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print x, y
...
1 1
2 4
3 9
-
列表生成式
result 表达式 for x in 范围 条件筛选
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
#两层循环全排列
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
- 生成器
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
第一种，generator的方法：
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print n
... 0,1,4,9...
第二种，代码的方法：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
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。
