小编给大家分享一下Python中切片迭代列表生成式及生成器的示例分析,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
在Python中,代码越少越好、越简单越好。基于这一思想,需要掌握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。代码越少,开发效率越高。
切片
tuple,list,字符串都可以进行切片操作
L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']L[0:3] # ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']L[:3] # ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']L[1:3] # ['Sarah', 'Tracy']L[-2:] # ['Bob', 'Jack']L[-2:-1] # ['Bob']L = list(range(100))L[:10] # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]L[-10:] # [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]L[10:20] # [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]L[:10:2] # [0, 2, 4, 6, 8]L[::5] # [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]L[:] # [0, 1, 2, 3, ..., 99]
练习
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:
# -*- coding: utf-8 -*-def trim(s): for i in range(0,len(s)): if s[0] == ' ': s = s[1:] elif s[-1] == ' ': s = s[:-1] return s
迭代
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
如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections.abc模块的Iterable类型判断
Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对,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)
练习
请使用迭代查找一个list中最小和最大值,并返回一个tuple:
# -*- coding: utf-8 -*-def findMinAndMax(L): max = min = None if(len(L)>0): L = list(L) max = min = L[0] for i in L: if i>max: max = i if i<min: min = i return (min,max)
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
list(range(1, 11)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10][x * x for x in range(1, 11)] # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100][x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] # [4, 16, 36, 64, 100][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listd = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }[k + '=' + v for k, v in d.items()] # ['y=B', 'x=A', 'z=C']L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'][s.lower() for s in L] # ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
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
[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] # Right[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0 else 0] # WRONG![x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)] # Right[x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)] # WRONG!
练习
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。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:
# -*- coding: utf-8 -*-L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)]
生成器
如果列表元素可以按照某种算法推算出来,则可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,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。
创建generator的方法:
1.把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator,创建之后通过next可以得到下一个元素,或者通过for循环迭代(generator也是可迭代对象)
# 生成一个迭代器g = (x * x for x in range(10))# 获得下一个元素next(g) # 0# for循环遍历for n in g: print(n)
使用yield,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函数,调用一个generator函数将返回一个generator
generator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
调用generator函数时,首先要生成一个generator对象,然后用next()函数不断获得下一个返回值
# 斐波拉契数列的生成def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'# 调用f = fib(6)next(f)# for循环调用while True: try: x = next(g) print('g:', x) except StopIteration as e: print('Generator return value:', e.value) break
用for循环调用generator时,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
练习
杨辉三角定义如下:
1 / \ 1 1 / \ / \ 1 2 1 / \ / \ / \1 3 3 1
把每一行看做一个list,试写一个generator,不断输出下一行的list:
# -*- coding: utf-8 -*-def triangles(): levellist = [1] n = 1 while (n<=100): yield levellist newlist = levellist.copy() if (n>=2): for i in range(0,n-1): newlist[i+1] = levellist[i] + levellist[i+1] levellist = newlist.copy() n = n + 1 levellist.append(1) return 'done'
迭代器
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:
生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?
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。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的
看完了这篇文章,相信你对“Python中切片迭代列表生成式及生成器的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注编程网行业资讯频道,感谢各位的阅读!