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Python基础学习总结(四）
6.高阶特性
6.1迭代
如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。在Python中，迭代是通过for ... in来完成的。
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：
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>>> for ch in ‘ABC‘: ... print(ch) ... A B C |
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：
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>>> 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：
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>>> for i, value in enumerate([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]): ... print(i, value) ... 0 A 1 B 2 C |
6.2列表推导
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。
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：
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>>> [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：
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>>> [m + n for m in ‘ABC‘ for n in ‘XYZ‘] [‘AX‘, ‘AY‘, ‘AZ‘, ‘BX‘, ‘BY‘, ‘BZ‘, ‘CX‘, ‘CY‘, ‘CZ‘] |
列表生成式也可以使用两个变量来生成list：
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>>> d = {‘x‘: ‘A‘, ‘y‘: ‘B‘, ‘z‘: ‘C‘ } >>> [k + ‘=‘ + v for k, v in d.items()] [‘y=B‘, ‘x=A‘, ‘z=C‘] |
最后把一个list中所有的字符串变成小写：
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>>> L = [‘Hello‘, ‘World‘, ‘IBM‘, ‘Apple‘] >>> [s.lower() for s in L] [‘hello‘, ‘world‘, ‘ibm‘, ‘apple‘] |
6.3生成器表达式
如果列表元素可以按照某种算法推算出来，可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，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。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
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>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> |
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。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。我们讲过，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。
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>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration |
正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
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>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 |
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：
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def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return ‘done‘ |
6.4元组拆包
我们把元组 (‘Tokyo‘, 2003, 32450, 0.66, 8014) 里的元素分别赋值 给变量 city、year、pop、chg 和 area，而这所有的赋值我们只用一行声明就写完了。 同样，在后面一行中，一个 % 运算符就把 passport 元组里的元素对应到了 print 函数 的格式字符串空档中。这两个都是对元组拆包的应用。
最好辨认的元组拆包形式就是平行赋值，也就是说把一个可迭代对象里的元素，一并赋 值到由对应的变量组成的元组中。
平行赋值：
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>>> lax_coordinates = (33.9425, -118.408056) >>> latitude, longitude = lax_coordinates # 元组拆包 >>> latitude 33.9425 >>> longitude -118.408056 |
以用 * 运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数：
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>>> divmod(20, 8) (2, 4) >>> t = (20, 8) >>> divmod(*t) (2, 4) >>> quotient, remainder = divmod(*t) >>> quotient, remainder (2, 4) |
这里元组拆包的用法则是让一个函数可以用元组的形式返回多个值， 然后调用函数的代码就能轻松地接受这些返回值。比如 os.path.split() 函数就会返回 以路径和最后一个文件名组成的元组 (path, last_part):
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>>> import os >>> _, filename = os.path.split(‘/home/luciano/.ssh/idrsa.pub‘) >>> filename ‘idrsa.pub’ |
在 Python 中，函数用 *args 来获取不确定数量的参数算是一种经典写法了。
Python 3 里，这个概念被扩展到了平行赋值中：
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>>> a, b, *rest = range(5) >>> a, b, rest (0, 1, [2, 3, 4]) >>> a, b, *rest = range(3) >>> a, b, rest (0, 1, [2]) >>> a, b, *rest = range(2) >>> a, b, rest (0, 1, []) |
在平行赋值中，* 前缀只能用在一个变量名前面，但是这个变量可以出现在赋值表达式的任意位置：
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>>> a, *body, c, d = range(5) >>> a, body, c, d (0, [1, 2], 3, 4) >>> *head, b, c, d = range(5) >>> head, b, c, d ([0, 1], 2, 3, 4) |
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