Python——切片+迭代+生成器

川长思鸟来 2021-11-02 15:20 382阅读 0赞

## 一、对list进行切片(Slice) ##

> 把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。

首先定义一个list：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

>>> L[0:3]
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

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]
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

只用一个`:`，表示从头到尾：

>>> L[:]
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

切片操作还可以指定第三个参数：

>>> L[::2]
    ['Adam', 'Bart']

第三个参数表示每N个取一个，上面的 L\[::2\] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。

## 二、倒序切片 ##

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
    >>> L[-2:]
    ['Bart', 'Paul']
    >>> L[:-2]
    ['Adam', 'Lisa']
    >>> L[-3:-1]
    ['Lisa', 'Bart']
    >>> L[-4:-1:2]
    ['Adam', 'Bart']

## 三、对字符串切片 ##

可以将字符串看作一个list，每个字符为一个元素

>>> 'ABCDEFG'[:3]
    'ABC'
    >>> 'ABCDEFG'[-3:]
    'EFG'
    >>> 'ABCDEFG'[::2]
    'ACEG'

## 四、迭代 ##

> 在Python中，迭代是通过`for ... in`来完成的

Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他任何可迭代对象上。

因此，迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。

注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：
    1. 有序集合：list，tuple，str和unicode；
    2. 无序集合：set
    3. 无序集合并且具有 key-value 对：dict

## 五、索引迭代 ##

> Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。

`enumerate()`函数：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
    >>> for index, name in enumerate(L):
            print index, '-', name
    0 - Adam
    1 - Lisa
    2 - Bart
    3 - Paul

索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身。

迭代的每一个元素实际上是一个tuple，实际上，enumerate() 函数把

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成了类似：

[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

## 六、dict迭代 ##

### 迭代value ###

dict 对象有一个 `values()`方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
    print d.values()
    # [85, 95, 59]
    for v in d.values():
        print v
    # 85
    # 95
    # 59

dict除了`values()`方法外，还有一个 `itervalues()`方法，用 `itervalues()`方法替代 `values()`方法，迭代效果完全一样：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
    print d.itervalues()
    # <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
    for v in d.itervalues():
        print v
    # 85
    # 95
    # 59

两者的不同：

1.  values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。
2.  但是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。
3.  打印 itervalues() 发现它返回一个 对象，这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str，unicode，dict等，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。

**迭代是一种抽象的数据操作，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。**

### 迭代key和value ###

`items()`方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和  
value:

>>> for key, value in d.items():
            print key, ':', value

Lisa : 85  
Adam : 95  
Bart : 59

和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存。

## 七、生成列表 ##

> 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

1.  **普通表达式：**要生成\[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10\]：
    
        >>> [x * x for x in range(1, 11)]
         [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
2.  **条件表达式：**
    
        >>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
         [4, 16, 36, 64, 100]
3.  **多层表达式：**
    
        >>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
         ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
4.  **复杂表达式：**

使用for循环的迭代不仅可以迭代普通的list，还可以迭代dict。

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

*可以通过一个复杂的列表生成式把它变成一个 HTML 表格：（待补）*

其它博客链接：

1.  [变量和数据类型][Link 1]
2.  [list和tuple][list_tuple]
3.  [条件语句和循环][Link 2]
4.  [dict和set][dict_set]
5.  [函数][Link 3]
6.  [切片+迭代+生成器][Link 4]
7.  [生成器和迭代器][Link 5]
8.  [函数式编程][Link 6]
9.  [模块][Link 7]
10. [面向对象编程][Link 8]
11. [面向对象高级编程][Link 9]
12. [定制类][Link 10]
13. [枚举类和元类][Link 11]
14. [错误及处理][Link 12]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99548213
[list_tuple]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99548479
[Link 2]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99548654
[dict_set]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99548727
[Link 3]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99548818
[Link 4]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99548933
[Link 5]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549025
[Link 6]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549108
[Link 7]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549240
[Link 8]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549279
[Link 9]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549421
[Link 10]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549548
[Link 11]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549664
[Link 12]: https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/99549808