切片

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L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

>>> L[0:3]  #L[:3]

['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

>>> L[-2:]
['Sarah', 'Tracy']
>>> L[-2:-1]
['Sarah']

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

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

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

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

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

迭代

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

dict迭代的是keyvaluefor value in d.values()key和valuefor k, v in d.items()

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:

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>>> 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:

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

list生成式

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>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

简化

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

两层循环

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

两种条件生成

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

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

生成器

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>>> 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

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。

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。

或者

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

或者

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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'

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:

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>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break

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:

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>>> 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:

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>>> 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:

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>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能会问,为什么listdictstr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:

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

实际上完全等价于:

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# 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