python基础查漏补缺

高级特性

迭代

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：

>>> from collections.abc 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

将list对象转换成可迭代对象，进行对下标运算

>>> 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

列表生成式

利用列表函数进行生成

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

if和else写法

正确

>>> [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[2, 4, 6, 8, 10]

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

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

例：

>>> [x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]
 
#等价于
 
for x in range(1,11):
    if x % 2==0:
        x
    else:
        -x
>>> L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
>>> [s.lower() if isinstance(s, str) else s for s in L1 if s!=None]
 
 
#等价于
 
for s in L1:
    if s!=None:# 过滤条件
        if isinstance(s, str):
            s.lower()
        else:
            s

生成器

列表生成器的缺陷：将数据全部生成浪费内存

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。

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。

方法一：将列表生成式的[]改成()

>>> 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>

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 "", line 1, in <module>
StopIteration

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。

可以使用for进行调用

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

另一种写法：yield关键字

考虑斐波拉契数

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