• 切片

L[0:3]表示，從索引0開始取，直到索引3為止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3個元素。如果第一個索引是0，還可以省略。

同樣支援倒數切片

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

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

記住倒數第一個元素的索引是-1。

前10個數，每兩個取一個：

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

甚至什麼都不寫，只寫[:]就可以原樣複製一個list。

tuple也是一種list，唯一區別是tuple不可變。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的結果仍是tuple：

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

字串'xxx'或Unicode字串u'xxx'也可以看成是一種list，每個元素就是一個字元。因此，字串也可以用切片操作，只是操作結果仍是字串：

>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

• 迭代

dict和字串這種沒有下標的資料型別也可以進行迭代 

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

因為dict的儲存不是按照list的方式順序排列，所以，迭代出的結果順序很可能不一樣。

預設情況下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.itervalues()，如果要同時迭代key和value，可以用for k, v in d.iteritems()。

由於字串也是可迭代物件，因此，也可以作用於for迴圈：

>>> for ch in 'ABC':
...     print ch
...
A
B
C

 通過collections模組的Iterable型別判斷某物件是否為可迭代的物件。

Python內建的enumerate

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print i, value
...
0 A
1 B
2 C

上面的for迴圈裡，同時引用了兩個變數，在Python裡是很常見的，比如下面的程式碼：

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

 enumerate() 方法的語法:

enumerate(sequence, [start=0])

引數

• sequence -- 一個序列、迭代器或其他支援迭代物件。
• start -- 下標起始位置。

返回值

返回 enumerate(列舉) 物件。

•  列表生成式

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

for迴圈後面還可以加上if判斷，這樣我們就可以篩選出僅偶數的平方：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

還可以使用兩層迴圈，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']

兩個變數 

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.iteritems()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

把一個list中所有的字串變成小寫：

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

• 生成器

如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器（Generator）。 

建立生成器的方法

第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就建立了一個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 0x104feab40>

建立L和g的區別僅在於最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

怎麼打印出generator的每一個元素呢？

如果要一個一個打印出來，可以通過generator的next()方法：

>>> g.next()
0
>>> g.next()
1

正確的方法是使用for迴圈，因為generator也是可迭代物件

g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
        print n

如果一個函式定義中包含yield關鍵字，那麼這個函式就不再是一個普通函式，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

最難理解的就是generator和函式的執行流程不一樣。函式是順序執行，遇到return語句或者最後一行函式語句就返回。而變成generator的函式，在每次呼叫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。 

要理解generator的工作原理，它是在for迴圈的過程中不斷計算出下一個元素，並在適當的條件結束for迴圈。對於函式改成的generator來說，遇到return語句或者執行到函式體最後一行語句，就是結束generator的指令，for迴圈隨之結束。