1.切片

取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：

>>> L = [‘Michael’, ‘Sarah’, ‘Tracy’, ‘Bob’, ‘Jack’]

取前3个元素，应该怎么做？

笨办法：

>>> [L[0], L[1], L[2]]
[‘Michael’, ‘Sarah’, ‘Tracy’]

之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。

取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：

>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
… r.append(L[i])
…
>>> r
[‘Michael’, ‘Sarah’, ‘Tracy’]

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

>>> L[0:3]
[‘Michael’, ‘Sarah’, ‘Tracy’]

​​L[0:3]​​​表示，从索引​​0​​​开始取，直到索引​​3​​​为止，但不包括索引​​3​​​。即索引​​0​​​，​​1​​​，​​2​​，正好是3个元素。（左闭右开）

如果第一个索引是​​0​​，还可以省略：

>>> L[:3]
[‘Michael’, ‘Sarah’, ‘Tracy’]

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

>>> L[1:3]
[‘Sarah’, ‘Tracy’]

类似的，既然Python支持​​L[-1]​​取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

>>> L[-2:]
[‘Bob’, ‘Jack’]
>>> L[-2:-1]
[‘Bob’]

记住倒数第一个元素的索引是​​-1​​。

切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列：

>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, …, 99]

可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数：

>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

后10个数：

>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

前11-20个数：

>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

前10个数，每两个取一个：

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

所有数，每5个取一个：

>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

甚至什么都不写，只写​​[:]​​就可以原样复制一个list：

>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, …, 99]

tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple：

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

字符串​​’xxx’​​也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：

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

在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。

2.迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过​​for​​循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

在Python中，迭代是通过​​for … in​​来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：

for (i=0; i<list.length; i++)="" { n = list[i];
}

可以看出，Python的​​for​​​循环抽象程度要高于C的​​for​​​循环，因为Python的​​for​​循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。

list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代：

>>> d = {‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}
>>> for key in d:
… print(key)
…
a
c
b

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。

默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用​​for value in d.values()​​​，如果要同时迭代key和value，可以用​​for k, v in d.items()​​。

由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于​​for​​循环：

>>> for ch in ‘ABC’:
… print(ch)
…
A
B
C

所以，当我们使用​​for​​​循环时，只要作用于一个可迭代对象，​​for​​循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。

那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

>>> from collections 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

最后一个小问题，如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的​​enumerate​​​函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在​​for​​循环中同时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

小结

任何可迭代对象都可以作用于​​for​​​循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用​​for​​循环。

3.列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

举个例子，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]

但如果要生成​​[1×1, 2×2, 3×3, …, 10×10]​​怎么做？方法一是循环：

>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
… L.append(x * x)
…
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

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

写列表生成式时，把要生成的元素​​x * x​​​放到前面，后面跟​​for​​循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。

for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

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

三层和三层以上的循环就很少用到了。

运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：

>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到
>>> [d for d in os.listdir(‘.’)] # os.listdir可以列出文件和目录
[‘.emacs.d’, ‘.ssh’, ‘.Trash’, ‘Adlm’, ‘Applications’, ‘Desktop’, ‘Documents’, ‘Downloads’, ‘Library’, ‘Movies’, ‘Music’, ‘Pictures’, ‘Public’, ‘VirtualBox VMs’, ‘Workspace’, ‘XCode’]

​​for​​​循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如​​dict​​​的​​items()​​可以同时迭代key和value：

>>> d = {‘x’: ‘A’, ‘y’: ‘B’, ‘z’: ‘C’ }
>>> for k, v in d.items():
… print(k, ‘=’, v)
…
y = B
x = A
z = C

因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：

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

最后把一个list中所有的字符串变成小写：

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

if … else

使用列表生成式的时候，有些童鞋经常搞不清楚​​if…else​​的用法。

例如，以下代码正常输出偶数：

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

但是，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

这是因为跟在​​for​​​后面的​​if​​​是一个筛选条件，不能带​​else​​，否则如何筛选？

另一些童鞋发现把​​if​​​写在​​for​​​前面必须加​​else​​，否则报错：

>>> [x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)]
File “”, line 1
[x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)]
^
SyntaxError: invalid syntax

这是因为​​for​​​前面的部分是一个表达式，它必须根据​​x​​​计算出一个结果。因此，考察表达式：​​x if x % 2 == 0​​​，它无法根据​​x​​​计算出结果，因为缺少​​else​​​，必须加上​​else​​：

>>> [x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]

上述​​for​​​前面的表达式​​x if x % 2 == 0 else -x​​​才能根据​​x​​计算出确定的结果。

可见，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​​。

小结

运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list，而代码却十分简洁。

4.生成器

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。

所以，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。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的​​[]​​​改成​​()​​，就创建了一个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="" at 0x1022ef630>

创建​​L​​​和​​g​​​的区别仅在于最外层的​​[]​​​和​​()​​​，​​L​​​是一个list，而​​g​​是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过​​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
StopIteration

我们讲过，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。

当然，上面这种不断调用​​next(g)​​​实在是太变态了，正确的方法是使用​​for​​循环，因为generator也是可迭代对象：

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

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用​​next()​​​，而是通过​​for​​​循环来迭代它，并且不需要关心​​StopIteration​​的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的​​for​​循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

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

注意，赋值语句：

a, b = b, a + b

相当于：

t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
‘done’

仔细观察，可以看出，​​fib​​函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把​​fib​​​函数变成generator，只需要把​​print(b)​​​改为​​yield b​​就可以了：

def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return ‘done’

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含​​yield​​关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

>>> f = fib(6)
>>> f

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到​​return​​​语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用​​next()​​​的时候执行，遇到​​yield​​​语句返回，再次执行时从上次返回的​​yield​​语句处继续执行。

举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5：

def odd():
print(‘step 1’)
yield 1
print(‘step 2’)
yield(3)
print(‘step 3’)
yield(5)

调用该generator时，首先要生成一个generator对象，然后用​​next()​​函数不断获得下一个返回值：

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
StopIteration

可以看到，​​odd​​​不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到​​yield​​​就中断，下次又继续执行。执行3次​​yield​​​后，已经没有​​yield​​​可以执行了，所以，第4次调用​​next(o)​​就报错。

回到​​fib​​​的例子，我们在循环过程中不断调用​​yield​​，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用​​next()​​​来获取下一个返回值，而是直接使用​​for​​循环来迭代：

>>> for n in fib(6):
… print(n)
…
1
1
2
3
5
8

但是用​​for​​​循环调用generator时，发现拿不到generator的​​return​​​语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获​​StopIteration​​​错误，返回值包含在​​StopIteration​​​的​​value​​中：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
… try:
… x = next(g)
… print(‘g:’, x)
… except StopIteration as e:
… print(‘Generator return value:’, e.value)
… break
…
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

小结

generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

要理解generator的工作原理，它是在​​for​​​循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束​​for​​​循环。对于函数改成的generator来说，遇到​​return​​​语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，​​for​​循环随之结束。

5迭代器

我们已经知道，可以直接作用于​​for​​循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如​​list​​​、​​tuple​​​、​​dict​​​、​​set​​​、​​str​​等；

一类是​​generator​​​，包括生成器和带​​yield​​的generator function。

这些可以直接作用于​​for​​​循环的对象统称为可迭代对象：​​Iterable​​。

可以使用​​isinstance()​​​判断一个对象是否是​​Iterable​​对象：

>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance(‘abc’, Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用于​​for​​​循环，还可以被​​next()​​​函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出​​StopIteration​​错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被​​next()​​​函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：​​Iterator​​。

可以使用​​isinstance()​​​判断一个对象是否是​​Iterator​​对象：

>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance(‘abc’, Iterator)
False

生成器都是​​Iterator​​​对象，但​​list​​​、​​dict​​​、​​str​​​虽然是​​Iterable​​​，却不是​​Iterator​​。

把​​list​​​、​​dict​​​、​​str​​​等​​Iterable​​​变成​​Iterator​​​可以使用​​iter()​​函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter(‘abc’), Iterator)
True

你可能会问，为什么​​list​​​、​​dict​​​、​​str​​​等数据类型不是​​Iterator​​？

这是因为Python的​​Iterator​​​对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被​​next()​​​函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出​​StopIteration​​​错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过​​next()​​​函数实现按需计算下一个数据，所以​​Iterator​​的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

​​Iterator​​甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

凡是可作用于​​for​​​循环的对象都是​​Iterable​​类型；

凡是可作用于​​next()​​​函数的对象都是​​Iterator​​类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如​​list​​​、​​dict​​​、​​str​​​等是​​Iterable​​​但不是​​Iterator​​​，不过可以通过​​iter()​​​函数获得一个​​Iterator​​对象。

Python的​​for​​​循环本质上就是通过不断调用​​next()​​函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break