python--03 高级特性

1.  切片： 例如取一个list或tuple的部分元素，可以使用for循环，但是比较繁琐。这时我们可以使用slice （>>>L[0:3]   >>>['Michael', 'Sarah', 'Tracy']）(L[:10:2] 表示前10个数每隔两个娶一个，L可以表示为list，tuple或字符串) 

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）。

3. 列表生成式：Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式

    >>>list(range(1, 11))

        [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

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。这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。，只要把一个列表生成式的[]改成()。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

5.迭代器：

     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：

    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：

    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：