高级特性

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']

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]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

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]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

也可以从索引1开始,取出2个元素出来:

>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']

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:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']

记住倒数第一个元素的索引是-1

切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列:

>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数:

>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

后10个数:

>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

前11-20个数:

>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

前10个数,每两个取一个:

>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]

所有数,每5个取一个:

>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

甚至什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个list:

>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

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]
(0, 1, 2)

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]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

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。

迭代

在Python中,迭代是通过for ... in来完成的,而很多语言比如C语言,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码:

for (i=0; i<list.length; i++) {
    n = list[i];
}

可以看出,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)
...
a
c
b

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)
...
A
B
C

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

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 not isinstance(L,(list)):
        raise TypeError('请输入一个list')
    if not L:
        return (None,None)
    min = max = L[0]
    max
    for i in L:
        if min > i:
            min = i
        if max < i:
            max = i
    return (min,max)

# 测试
print('findMinAndMax')
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!')

列表生成式

列表生成式即List Comprehensions(也叫做列表推导式),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))

>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

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
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

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:

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

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]
[4, 16, 36, 64, 100]

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']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

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
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如dictitems()可以同时迭代key和value:

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in d.items():
...     print(k, '=', v)
...
y = B
x = A
z = C

因此,列表生成式也可以使用两个变量来生成list:

>>> 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:

>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

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]
[2, 4, 6, 8, 10]

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]
  File "<stdin>", line 1
    [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0 else 0]
                                              ^
SyntaxError: invalid syntax

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:

>>> [x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)]
  File "<stdin>", line 1
    [x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)]
                       ^
SyntaxError: invalid syntax

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)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]

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

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:

>>> L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
>>> [s.lower() for s in L]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 1, in <listcomp>
AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower'

使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串:

>>> x = 'abc'
>>> y = 123
>>> isinstance(x, str)
True
>>> isinstance(y, str)
False

代码

L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s, str)]

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:

>>> 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:

>>> 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

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。

当然,上面这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。

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for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

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:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

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:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

注意,赋值语句:

a, b = b, a + b

相当于:

t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

这就是定义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:

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

这里,最难理解的就是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。

举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)

调用该generator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:

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到,odd不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没有yield可以执行了,所以,第4次调用next(o)就报错。

回到fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。

同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时,发现拿不到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StopIterationvalue中:

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

关于如何捕获错误,后面的错误处理还会详细讲解。

练习

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[:]
        # 杨辉三角相当于前后补0
        L.append(0)
        L=[L[n-1]+L[n] for n in range(len(L))]

# 期待输出:
# [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]
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>

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

results matching ""

    No results matching ""