python与c的比较学习

高级特性

切片(slice)

  • L[a:b:c] －取list中的索引a-(b-1)的元素,索引一次增加c(一共b-a个元素)(c可以省略)(c可以为负数哦)
  • 如果第一个索引为0，可以省略
  • 甚至支持倒切片，倒数第一个元素索引为-1，(此时b可以省略)
  • 甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个list
  • tuple切片仍然是tuple,字符串切片仍然是字符串

迭代

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

列表生成器(List Comprehensions)

  • list(range(1, 11)) －前面见过的哦，文章底部

  • 列表生成式

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    [x * x for x in range(1, 11)]
    [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
    [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
    [k + '=' + v for k, v in d.items()]
    [s.lower() for s in L]

  • 列出当前目录下的所有文件和目录名

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    >>> 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

生成器(generator)

  • 创建一个generator

    • 把一个列表生成式的[]改成() 　　　g = (x * x for x in range(10))

    • 可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，更多的时候用for循环

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

    • 斐波拉契数列生成器

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

杨辉三角生成器
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

  • 用for循环调用generator时拿不到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

迭代器

  • 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable
  • 集合数据类型:list,tuple,dict,set,str…(int不是interable)
  • generator:生成器，带yield的generator function
  • isinstance([], Iterable) 　－可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable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：
  • 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
  • isinstance((x for x in range(10)), Iterator)

注意Interanle和Interator,前者是可迭代对象，后者是迭代器

　把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数 　Python的Iterator对象表示的是一个数据流，它的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算，甚至它可以表示一个无限大的数据流