在Python中，程式碼不是越多越好，而是越少越好。程式碼不是越複雜越好，而是越簡單越好。
基於這一思想，Python中有非常有用的高階特性，1行程式碼能實現的功能，決不寫5行程式碼。請始終牢記，程式碼越少，開發效率越高。

切片

（Slice）

1. 切片操作符在python中的原型是 [start:stop:step] ，即：[開始索引:結束索引:步長值] ->
   開始索引：預設從0開始。序列從左向右方向中，第一個值的索引為0,最後一個為-1 ；

   結束索引：切片操作符將取到該索引為止，不包含該索引的值；

   步長值：預設是一個接著一個切取（值為1），如果為2,則表示進行隔一取一操作。步長值為正時表示從左向右取，如果為負，則表示從右向左取。步長值不能為0 。

Sequence[start:end:step] python的序列切片中，第一個:隔離了 起始索引 和 結束索引，第二個:隔離了 結束索引 和 步長
step為正，則從左到右切片，如果 start > end，則為空
step為負，則從右到左切片，如果 start < end，則為空
start 和 end 填空，前者表示最開始，後者表示最後一個, 同時為空的時候，表示取所有。至於方向，取決於 step
可以總結一句規律，step 為正表示從左到右切片，反之為右到左。
如：L[a:b:c] ->表示，從索引a開始每隔c個間隔取，直到索引b為止，但不包括索引b。

1. 只寫[:]就可以原樣複製一個list。字串也可以用切片操作，Python沒有針對字串的擷取函式，只需要切片一個操作就可以完成。

迭代

可以通過for迴圈來遍歷，這種遍歷我們稱為迭代（Iteration）。任何可迭代物件都可以作用於for迴圈，包括我們自定義的資料型別，只要符合迭代條件，就可以使用for迴圈。

1. 在Python中，迭代是通過for … in來完成的，而很多語言比如C或者Java，迭代list是通過下標完成的。

2. enumerate函式 ：Python內建的enumerate函式可以把一個list變成索引-元素對，這樣就可以在for迴圈中同時迭代索引和元素本身。

#enumerate把list表索引
 

for i,value in enumerate(['A','B','C']):
    print(i,value)

輸出：
0 A
1 B
2 C

列表生成式

列表生成式（range（））即List Comprehensions，是Python內建的非常簡單卻強大的可以用來建立list的生成式。

1. list() 方法用於將元組轉換為列表。
   注：元組（tuple）與列表（list）是非常類似的，區別在於元組的元素值不能修改，元組是放在括號中，列表是放於方括號中。

2. 運用列表生成式，可以快速生成list，可以通過一個list推匯出另一個list，而程式碼卻十分簡潔。

3. for迴圈其實可以同時使用兩個甚至多個變數，比如dict的items()可以同時迭代key和value。

執行表示式 for 變數（k，v） in 集合（range()）

1. isinstance() 函式來判斷一個物件是否是一個已知的型別，類似 type()。

isinstance() 與 type() 區別：
type() 不會認為子類是一種父類型別，不考慮繼承關係。
isinstance() 會認為子類是一種父類型別，考慮繼承關係。
如果要判斷兩個型別是否相同推薦使用 isinstance()。

isinstance() 函式用法：

isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代

生成器

在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

1. 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。定義generator的另一種方法。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。雖然執行流程仍按函式的流程執行，但每執行到一個 yield 語句就會中斷，並返回一個迭代值，下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。

2. generator儲存的是演算法，每次呼叫next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，丟擲StopIteration的錯誤。

3. 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。

4. for迴圈呼叫generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中。關於如何捕獲錯誤，檢視後面的錯誤處理。

5. 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。
   注:請注意區分普通函式和generator函式，普通函式呼叫直接返回結果;generator函式的“呼叫”實際返回一個generator物件。

  #斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得    到:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
  程式碼如下：
#使用生成器：generator
def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        yield (b)
        a,b = b,a+b #把a賦值給n會導致n的個數隨fib數增長
        n = n+1
        return 'done'
for n in fib(5): #迴圈迭代
    print(n)

獲取return的返回值’done’

while True:
    try:
        x = next(g)
        print('g:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break

迭代

可以被next()函式呼叫並不斷返回下一個值的物件稱為迭代器：Iterator。

1. 可以直接作用於for迴圈的資料型別有以下幾種：
   一類是集合資料型別，如list、tuple、dict、set、str等；一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用於for迴圈的物件統稱為可迭代物件：Iterable。可以使用isinstance()判斷一個物件是否是Iterable物件。

1. iter()函式:生成器都是Iterator物件，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()函式.

16.Python的Iterator物件表示的是一個數據流，Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個資料時它才會計算。

總結：
凡是可作用於for迴圈的物件都是Iterable型別；

凡是可作用於next()函式的物件都是Iterator型別，它們表示一個惰性計算的序列；

集合資料型別如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函式獲得一個Iterator物件。

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