本篇內容介紹了“Python高級特性有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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　　切片

　　可以對list, tuple, string進行切片

　　[起始位置：終止位置 + 1: 步長]

　　可以使用負數，-1為倒數第一個數

　　步長為負數時，從后向前分隔，對應的起始終止位置也要倒過來

　　l = [1, 2, 3]

　　l = l[::-1]

　　#順序反轉

　　#3， 2， 1

　　迭代

　　默認情況下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同時迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

　　當我們使用for循環時，只要作用于一個可迭代對象，for循環就可以正常運行，而我們不太關心該對象究竟是list還是其他數據類型。

　　可以使用collections模塊的Iterable類型判斷是否為可迭代對象

　　from collections import Iterable

　　isinstance("123", Iterable)

　　#True

　　如果要對list實現類似Java那樣的下標循環怎么辦?Python內置的enumerate函數可以把一個list變成索引-元素對，這樣就可以在for循環中同時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循環里，同時引用了兩個變量，在Python里是很常見的，比如下面的代碼：

　　for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:

　　print(x, y)

　　#1 1

　　#2 4

　　#3 9

　　列表生成式

　　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]

　　[x * x for x in range(1, 11)]

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

　　#for循環后面可以加if來篩選

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

　　#[4, 16, 36, 64, 100]

　　#可以使用多層循環，得到全排列

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

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

　　#for循環前面可以加if else表達式

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

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

　　生成器 generator

　　要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator：鄭州人流手術多少錢 http://mobile.sgyy029.com/

　　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

　　# at 0x1022ef630>

　　#可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值

　　next(g)

　　#0

　　next(g)

　　#1

　　next(g)

　　#4

　　next(g)

　　#9

　　next(g)

　　#16

　　generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。

　　創建了一個generator后，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來迭代它，并且不需要關心StopIteration的錯誤。

　　定義generator：

　　#打印斐波那契前N個數函數

　　def fib(max):

　　n, a, b = 0, 0, 1

　　while n < max:

　　print(b)

　　a, b = b, a + b

　　n = n + 1

　　return 'done'

　　#要把fib函數變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了

　　#這就是定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator

　　def fib(max):

　　n, a, b = 0, 0, 1

　　while n < max:

　　yield b

　　a, b = b, a + b

　　n = n + 1

　　return 'done'

　　函數是順序執行，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

　　迭代器

　　可以被next()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。

　　被next()函數不斷調用并返回下一個值，直到最后拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

　　生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。

　　把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數：

　　isinstance(iter([]), Iterator)

　　#True

　　isinstance(iter('abc'), Iterator)

　　#True

　　Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。

　　不知道Iterator的實際長度

“Python高級特性有哪些”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯-成都網站建設公司網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

網站標題：Python高級特性有哪些-創新互聯
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