python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
  當我們要取一個list中的前n各元素時，如果前n個少的話，我們還可以一個一個的取，但是若前n個元素極其多的話，我們就要採取其他辦法：

  L = [];
  n = 1;
  while n <= 99:
      L.append(n);
      n = n + 2;
  
  print(L);
  
  #取前三個元素
  r = [];
  a = 3;
  for i in range(a):
      r.append(L[i]);
  
  print(r);
  

  對這種經常指定索引範圍的操作，用迴圈會十分繁瑣，所以python提供了切片（slice）操作符，取前三個元素一行程式碼就可以完成：

  #一行程式碼完成取前三個元素
  print(L[0:3]);
  

  表示從0開始取，直到3結束，不包括索引3。類似的。L[-1],就指倒數第一個元素

• 迭代
  如果給定一個list或tuple，我們可以通過for迴圈來遍歷這個list或tuple，這種遍歷我們稱為迭代。

  #迭代dict（相當於map）
  d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3};
  for key in d:
      print(key);
      #a b c
  #迭代value
  for value in d.values():
      print(value);
      #1 2 3
  

  注意：如果要對list實現類似於Java那樣的下標迴圈，我們可以使用python內建的enumerate函式實現索引-元素對。

  #用enumerate函式實現list變成索引-元素對
  for i, value in enumerate(["a", "b", "c"]):
      print(i, value);
      # 0 a
      # 1 b
      # 2 c；
  

• 列表生成式
  即list comprehensions，是用來建立list的生成式，生成1~10d的list可以用list(range[1, 11])

  #用列表生成式建立list
  print(list(range(1, 11)));
  

  生成[1*1，2*2， 3*3， … ,10*10]

  L1 = [];
  for x in range(1, 11):
      L1.append(x*x);
  print(L1);
  #[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
  #使用列表生成式
  print([x*x for x in range(1, 11)]);
   
  

  for迴圈後面還可以加上if判斷語句:

  L2 = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0];
  print(L2);#[4, 16, 36, 64, 100]
  

  等等這樣的生成操作，可以根據自己的情況來進行生成。

• 生成器
  是一種一邊迴圈一遍計算的機制（也是一個函式）：generator （我沒記錯的話，es6中也有這個生成器，但是功能還有有區別）
  建立一個generator，方式：

  1. 將列表生成器的[ ]改成( ),就建立了一個generator：

     #用()建立一個generator
     L3 = (x*x for x in range(10))
     print(L3);
     #<generator object <genexpr> at 0x00000276D57E8A40>
     

     可以通過next()來一個個列印generator的返回值，也可以用迴圈：

     L3 = (x*x for x in range(10));
     for i in L3:
         print(i);
     

  2. 帶yield的generator function
     斐波拉契數列列印：

     #普通函式編寫的費比拉數列
     def fib(max):
         n, a, b = 0, 0, 1;
         while n < max:
             print(b);
             a, b = b, a + b;
             n = n + 1;
         return 'done';
     print(fib(6));
     # 1
     # 1
     # 2
     # 3
     # 5
     # 8
     # done
     #用generator函式只需要把print(b)變成yield b即可
     
     def fib1(max):
         n, a, b = 0, 0, 1
         while n < max:
             yield b
             a, b = b, a + b
             n = n + 1
         return 'done'
     print(fib1(6));
     #<generator object fib at 0x104feaaa0>
     

     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。在執行過程中，遇到yield就中斷，下次又繼續執行。

  3. 楊輝三角

     #楊輝三角
     def triangles():
            N = [1]
            while True:
                yield N
                N.append(0)
                N = [N[i]+N[i-1] for i in range(len(N))]
     
     n1 = 0
     results = []
     for t in triangles():
         print(t)
         results.append(t)
         n1 = n1 + 1
         if n1 == 10:
             break
     

  4. 總結
     generator是非常強大的工具，在Python中，可以簡單地把列表生成式改成generator，也可以通過函式實現複雜邏輯的generator。
     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。
     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

• 迭代器
  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（很像es6的Iterator介面）
  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。

• 總結
  以上都是python非常強大的特性，他們靈活的運用在python處理list、tuple等資料組上，自己學習的很淺，還是需要進行不斷地練習及接觸更多的關於python的demo。