python高级特性

1、切片
对于经常取指定索引范围的操作，Python提供了切片（Slice）操作符
字符串’xxx’也可以看成是一种list，每个元素是一个字符
**小栗子：**利用切片操作，实现一个trim()函数，去除字符串首尾的空格


2、迭代：
1）通过for…in…来遍历list或tuple，称为迭代
2）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()
3）字符串也可迭代
for ch in ‘ABC’:
print(ch)
4）Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

使用迭代查找一个list中最小和最大值，并返回一个tuple：

3、列表生成式：
用来创建list的生成式，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，for循环后还可以加上判断
eg：
使用两层循环，可以生成全排列

列出当前目录下的所有文件和目录名：

for循环可以同时使用两个及以上变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value

使用两个变量来生成list

把一个list中所有的字符串变成小写：

4、生成器：
在循环过程中不断推算后续元素，不必创建完整的list，一边循环一边计算的机制，称为生成器generator。
1）只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator，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，使用for循环迭代，

2）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，generator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
普通函数调用直接返回结果，generator函数的“调用”实际返回一个generator对象
小栗子：
杨辉三角把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list


5、迭代器：
可以直接作用于for循环的数据类型有：
1）集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
2）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
生成器可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到抛出StopIteration错误表示无法继续返回，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
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
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。