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    Python学习笔记(三)·高级特性
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    Python学习笔记(三)·高级特性

    公爵 · 原创 ·
    笔记 · python高级特性
    共 16121 字 · 约 10 分钟 · 9

    掌握了 Python 的数据类型、语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了。

    比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现:

    L = []
    n = 1
    while n <= 99:
        L.append(n)
        n = n + 2
    print(L)

    ? 使用列表生成式,来解决这个问题:

    list = [i for i in range(1,101,2)]
    print(list)

    取 list 的前一半的元素,也可以通过循环实现。

    但是在 Python 中,代码不是越多越好,而是越少越好。代码不是越复杂越好,而是越简单越好。

    基于这一思想,我们来介绍 Python 中非常有用的高级特性,1 行代码能实现的功能,决不写 5 行代码。请始终牢记,代码越少,开发效率越高。

    3.1 切片

    3.1.1 list 切片

    取一个 list 或 tuple 的部分元素是非常常见的操作。比如,一个 list 如下:

    L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

    取前 3 个元素,应该怎么做?

    可能会像这样解决:

    [L[0],L[1],L[2]]
     ></cat_post_image><p>但是,如果是取前 N 个元素就没辙了。</p><p>? 取前 N 个元素,也就是索引为 0-(N-1) 的元素,可以用循环:</p><pre><code>r = []
n = 3
for i in range(n):
    r.append(L[i])
r</code></pre><cat_post_image><span data-fancybox= ></cat_post_image><p>对这种经常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。</p><p>对应上面的问题,取前 3 个元素,用一行代码就可以完成切片:</p><pre><code>L[0:3]</code></pre><cat_post_image><img src= >

    对这种经常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。

    对应上面的问题,取前 3 个元素,用一行代码就可以完成切片:

    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。即索引012,正好是 3 个元素。

    如果第一个索引是0,还可以省略:

    L[:3]

    也可以从索引 1 开始,取出 2 个元素出来:

    L[1:3]

    类似的,既然 Python 支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,试试:

     L[-2:]
     ></cat_post_image><p>记住倒数第一个元素的索引是<code>-1</code>。</p><p>⭐ 切片格式:<strong>[开头:结束:步长]</strong></p><ul><li><p><strong>开头</strong>:当步长 >0 时,开头不写默认 0,即从第一位开始切片</p><p>当步长 < 0时,开头不写默认 -1 ,即从最后一位开始倒着切片</p></li><li><p><strong>结束</strong>:当步长 > 0 时,结束不写默认为列表长度加一,即切片到最后一位结束</p><p>当步长 < 0 时,结束不写默认为负的列表长度减一,即倒着切片到第一位结束</p></li><li><strong>步长:默认为1,> 0 是从左往右走,< 0 是从右往左走</strong></li></ul><p>? 切片操作十分有用。我们先创建一个 0 - 99 的数列:</p><pre><code>L = list(range(100))
L</code></pre><p>可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前 10 个数:</p><pre><code>L[:10]</code></pre><cat_post_image><span data-fancybox= ></cat_post_image><p>后 10 个数:</p><pre><code>L[-10:]</code></pre><p>前 11 - 20 个数:</p><pre><code>L[10:20]</code></pre><p>前 10 个数,每两个取一个:</p><pre><code>L[:10:2]</code></pre><p>所有数,每 5 个取一个:</p><pre><code>L[::5]</code></pre><p>甚至什么都不写,只写<code>[:]</code>就可以原样复制一个 list:</p><pre><code> L[:]</code></pre><h3>3.1.2 tuple 切片</h3><p>!> tuple 也是一种 list,唯一区别是 tuple 不可变。因此,tuple 也可以用切片操作,只是操作的结果仍是 tuple:</p><pre><code>(0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]</code></pre><cat_post_image><img src= >

    后 10 个数:

    L[-10:]

    前 11 - 20 个数:

    L[10:20]

    前 10 个数,每两个取一个:

    L[:10:2]

    所有数,每 5 个取一个:

    L[::5]

    甚至什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个 list:

     L[:]

    3.1.2 tuple 切片

    !> tuple 也是一种 list,唯一区别是 tuple 不可变。因此,tuple 也可以用切片操作,只是操作的结果仍是 tuple:

    (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]

    3.1.3 str 切片

    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:

    'ABCDEFG'[:3]
     ></cat_post_image><pre><code>'ABCDEFG'[::2]</code></pre><cat_post_image><img src= >
    'ABCDEFG'[::2]

    在很多编程语言中,针对字符串提供了很多各种截取函数(例如,substring),其实目的就是对字符串切片。Python 没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。

    ✏️ 练习题:

    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(s):
        while s[:1] == ' ':
            s = s[1:]
        while s[-1:] == ' ':
            s = s[:-1]
        return s
    ✏️ 小结:

    有了切片操作,很多地方循环就不再需要了。Python 的切片非常灵活,一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。

    3.2 迭代

    定义: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)。

    迭代是通过 for ... in 来完成的,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。

    list 这种数据类型虽然有下标,但很多其他数据类型是没有下标的,但是,只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如 dict 就可以迭代:

    d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    for key in d:
        print(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(),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:

    for ch in 'ABC':
        print(ch)

    所以,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。

    那么,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
    >>> 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

    最后一个小问题,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 i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
    ...     print(i, value)
    ...
    0 A
    1 B
    2 C

    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 [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
    ...     print(x, y)
    ...
    1 1
    2 4
    3 9
    ✏️ 练习题:

    请使用迭代查找一个 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 i in L:
                MIN = min(MIN, i)
                MAX = max(MAX, i) 
            return (MIN, MAX)
    # 测试
    if findMinAndMax([]) != (None, None):
        print('测试失败!')
    elif findMinAndMax([7]) != (7, 7):
        print('测试失败!')
    elif findMinAndMax([7, 1]) != (1, 7):
        print('测试失败!')
    elif findMinAndMax([7, 1, 3, 9, 5]) != (1, 9):
        print('测试失败!')
    else:
        print('测试成功!')

    结果图:

     ></cat_post_image><blockquote>✏️ 小结:</blockquote><p>任何可迭代对象都可以作用于<code>for</code>循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用<code>for</code>循环。</p><h2>3.3 列表生成式</h2><p>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。</p><p>举个例子,要生成 list <code>[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]</code>可以用<code>list(range(1, 11))</code>:</p><cat_post_image><img src= >
    ✏️ 小结:

    任何可迭代对象都可以作用于for循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用for循环。

    3.3 列表生成式

    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。

    举个例子,要生成 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))

    但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?

    • 方法一是循环:
    L = []
    for x in range(1, 11):
        L.append(x * x)
    L
     ></cat_post_image><p>但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的 list:</p><ul><li>方法二:列表生成式</li></ul><pre><code>[x * x for x in range(1, 11)]</code></pre><cat_post_image><img src= >

    但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的 list:

    • 方法二:列表生成式
    [x * x for x in 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:

    [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
     ></cat_post_image><p>还可以使用两层循环,可以生成全排列:</p><pre><code>[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']</code></pre><cat_post_image><img src= >

    还可以使用两层循环,可以生成全排列:

    [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

    三层和三层以上的循环就很少用到了。

    运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现:

    import os # 导入os模块,模块的概念后面讲到
    [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
     ></cat_post_image><p><code>for</code>循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如<code>dict</code>的<code>items()</code>可以同时迭代 key 和 value:</p><pre><code>d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
for k, v in d.items():
    print(k, '=', v)</code></pre><cat_post_image><img src= ></cat_post_image><h3>3.3.1 if ... else</h3><blockquote>使用列表生成式的时候,有些童鞋经常搞不清楚<code>if...else</code>的用法。</blockquote><p>例如,以下代码正常输出偶数:</p><pre><code>[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]</code></pre><p>但是,我们不能在最后的<code>if</code>加上<code>else</code>:</p><pre><code>[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0 else 0]</code></pre><cat_post_image><img src= >

    3.3.1 if ... else

    使用列表生成式的时候,有些童鞋经常搞不清楚if...else的用法。

    例如,以下代码正常输出偶数:

    [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

    但是,我们不能在最后的if加上else

    [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0 else 0]

    这是因为跟在for后面的if是一个筛选条件,不能带else,否则如何筛选?

    另一些童鞋发现把if写在for前面必须加else,否则报错:

     ></cat_post_image><p>这是因为<code>for</code>前面的部分是一个表达式,它必须根据<code>x</code>计算出一个结果。因此,考察表达式:<code>x if x % 2 == 0</code>,它无法根据<code>x</code>计算出结果,因为缺少<code>else</code>,必须加上<code>else</code>:</p><pre><code>[x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]</code></pre><cat_post_image><img src= >

    这是因为for前面的部分是一个表达式,它必须根据x计算出一个结果。因此,考察表达式:x if x % 2 == 0,它无法根据x计算出结果,因为缺少else,必须加上else

    [x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]

    上述for前面的表达式x if x % 2 == 0 else -x才能根据x计算出确定的结果。

    可见,在一个列表生成式中,for前面的if ... else是表达式,而for后面的if是过滤条件,不能带else

    ✏️ 练习题:

    如果list中既包含字符串,又包含整数,由于非字符串类型没有lower()方法,所以列表生成式会报错:

     ></cat_post_image><p>使用内建的<code>isinstance</code>函数可以判断一个变量是不是字符串:</p><cat_post_image><img src= >

    使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串:

    请修改列表生成式,通过添加if语句保证列表生成式能正确地执行:

    L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
    L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)]
    # 测试:
    print(L2)
    if L2 == ['hello', 'world', 'apple']:
        print('测试通过!')
    else:
        print('测试失败!')
     ></cat_post_image><blockquote>✏️ 小结:</blockquote><p>运用列表生成式,可以快速生成 list,可以通过一个 list 推导出另一个 list,而代码却十分简洁。</p><h2>3.4 生成器</h2><blockquote>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,不仅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。</blockquote><p>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<code>一边循环一边计算</code>的机制,称为生成器:generator。</p><p>? 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<code>[]</code>改成<code>()</code>,就创建了一个 generator:</p><cat_post_image><img src= >
    ✏️ 小结:

    运用列表生成式,可以快速生成 list,可以通过一个 list 推导出另一个 list,而代码却十分简洁。

    3.4 生成器

    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,不仅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。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个 generator:

    创建Lg的区别仅在于最外层的[]()L是一个list,而g是一个 generator。

    我们可以直接打印出 list 的每一个元素,但我们怎么打印出 generator 的每一个元素呢?

    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:

     ></cat_post_image><p>我们讲过,generator 保存的是算法,每次调用<code>next(g)</code>,就计算出<code>g</code>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<code>StopIteration</code>的错误。</p><p>当然,上面这种不断调用<code>next(g)</code>实在是太变态了,正确的方法是使用<code>for</code>循环,因为 generator 也是可迭代对象:</p><pre><code>g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
    print(n)</code></pre><p>所以,我们创建了一个 generator 后,基本上永远不会调用<code>next()</code>,而是通过<code>for</code>循环来迭代它,并且不需要关心<code>StopIteration</code>的错误。</p><p>generator 非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的<code>for</code>循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。</p><p>比如,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:</p><p>1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...</p><p>斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:</p><pre><code>def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'</code></pre><p>注意:</p><p>赋值语句:a, b = b, a + b</p><p>相当于:</p><pre><code>t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]</code></pre><p>但不必显式写出临时变量 t 就可以赋值。</p><p>上面的函数可以输出斐波那契数列的前 N 个数:</p><cat_post_image><img src= ></cat_post_image><p>关于如何捕获错误,后面的错误处理还会详细讲解。</p><blockquote>✏️ 练习题:</blockquote><p><a href= >

    关于如何捕获错误,后面的错误处理还会详细讲解。

    ✏️ 练习题:

    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:

    def triangles():
        L = [1]
        while True:
            yield L 
            L = [1] + [L[i] + L[i+1] for i in range(len(L) - 1)] + [1]
        pass

    测试:

    n = 0
    results = []
    for t in triangles():
        results.append(t)
        n = n + 1
        if n == 10:
            break
    
    for t in results:
        print(t)
    
    if results == [
        [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]
    ]:
        print('测试通过!')
    else:
        print('测试失败!')
    小结:

    generator 是非常强大的工具,在 Python 中,可以简单地把列表生成式改成 generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的 generator。

    要理解 generator 的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的 generator 来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束 generator 的指令,for循环随之结束。

    请注意区分普通函数和 generator 函数,普通函数调用直接返回结果:

    >>> r = abs(6)
    >>> r
    6

    generator 函数的“调用”实际返回一个 generator 对象:

    >>> g = fib(6)
    >>> g
    <generator object fib at 0x1022ef948>

    3.5 迭代器

    我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

    一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;

    一类是generator,包括生成器和带yield的 generator function。

    这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

    可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

    >>> from collections.abc import Iterable
    >>> isinstance([], Iterable)
    True
    >>> isinstance({}, Iterable)
    True
    >>> isinstance('abc', Iterable)
    True
    >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
    True
    >>> isinstance(100, Iterable)
    False

    而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

    可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

    可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:

    >>> from collections.abc import Iterator
    >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
    True
    >>> isinstance([], Iterator)
    False
    >>> isinstance({}, Iterator)
    False
    >>> isinstance('abc', Iterator)
    False

    生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

    listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

    >>> isinstance(iter([]), Iterator)
    True
    >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
    True

    你可能会问,为什么listdictstr等数据类型不是Iterator

    这是因为 Python 的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator 对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

    Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用 list 是永远不可能存储全体自然数的。

    小结:

    凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

    凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

    集合数据类型如listdictstr等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

    Python 的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:

    for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
        pass

    实际上完全等价于:

    # 首先获得Iterator对象:
    it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
    # 循环:
    while True:
        try:
            # 获得下一个值:
            x = next(it)
        except StopIteration:
            # 遇到StopIteration就退出循环
            break

    3.6 参考资料

    声明:本文由 公爵(博主)原创,依据 CC-BY-NC-SA 4.0 许可协议 授权,转载请注明出处。

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