掌握了 Python 的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。
比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表，可以通过循环实现：
L = []
n = 1
while n <= 99:
L.append(n)
n = n + 2
print(L)🔍 使用列表生成式，来解决这个问题：
list = [i for i in range(1,101,2)]
print(list)取 list 的前一半的元素，也可以通过循环实现。
但是在 Python 中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。
基于这一思想，我们来介绍 Python 中非常有用的高级特性，**1 行代码能实现的功能，决不写 5 行代码。**请始终牢记，代码越少，开发效率越高。
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？
可能会像这样解决：
[L[0],L[1],L[2]]
但是，如果是取前 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
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]
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。
如果第一个索引是0，还可以省略：
L[:3]也可以从索引 1 开始，取出 2 个元素出来：
L[1:3]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:]
记住倒数第一个元素的索引是-1。
⭐ 切片格式：[开头：结束：步长]
-
开头：当步长 >0 时，开头不写默认 0，即从第一位开始切片
当步长 < 0时，开头不写默认 -1 ，即从最后一位开始倒着切片
-
结束：当步长 > 0 时，结束不写默认为列表长度加一，即切片到最后一位结束
当步长 < 0 时，结束不写默认为负的列表长度减一，即倒着切片到第一位结束
-
步长：默认为1，> 0 是从左往右走，< 0 是从右往左走
💬 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可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前 10 个数：
L[:10]
后 10 个数：
L[-10:]前 11 - 20 个数：
L[10:20]前 10 个数，每两个取一个：
L[:10:2]所有数，每 5 个取一个：
L[::5]甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个 list：
L[:]!> 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]
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]
'ABCDEFG'[::2]
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。
✏️ 练习题：
利用切片操作，实现一个 trim() 函数，去除字符串首尾的空格，注意不要调用 str 的strip()方法：
def trim(s):
while s[:1] == ' ':
s = s[1:]
while s[-1:] == ' ':
s = s[:-1]
return s✏️ 小结：
有了切片操作，很多地方循环就不再需要了。Python 的切片非常灵活，一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。
定义：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）。
迭代是通过 for ... in 来完成的，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)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)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✏️ 练习题：
请使用迭代查找一个 list 中最小和最大值，并返回一个 tuple：
def findMinAndMax(L):
if L == []:
return (None, None)
else:
MIN = L[0]
MAX = L[0]
for i in L:
MIN = min(MIN, i)
MAX = max(MAX, i)
return (MIN, MAX)
# 测试
if findMinAndMax([]) != (None, None):
print('测试失败!')
elif findMinAndMax([7]) != (7, 7):
print('测试失败!')
elif findMinAndMax([7, 1]) != (1, 7):
print('测试失败!')
elif findMinAndMax([7, 1, 3, 9, 5]) != (1, 9):
print('测试失败!')
else:
print('测试成功!')结果图：
✏️ 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。
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))：
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？
- 方法一是循环：
L = []
for x in range(1, 11):
L.append(x * x)
L
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：
- 方法二：列表生成式
[x * x for x in range(1, 11)]
👒 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]
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']
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
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)
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()]
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]
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]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]
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：
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)]
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。
✏️ 练习题：
如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower()方法，所以列表生成式会报错：
使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串：
请修改列表生成式，通过添加if语句保证列表生成式能正确地执行：
L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)]
# 测试:
print(L2)
if L2 == ['hello', 'world', 'apple']:
print('测试通过!')
else:
print('测试失败!')
✏️ 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。
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：
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：
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)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：
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：
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：
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)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
关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。
✏️ 练习题：
杨辉三角定义如下：
1
/ \
1 1
/ \ / \
1 2 1
/ \ / \ / \
1 3 3 1
/ \ / \ / \ / \
1 4 6 4 1
/ \ / \ / \ / \ / \
1 5 10 10 5 1
把每一行看做一个 list，试写一个 generator，不断输出下一行的 list：
def triangles():
L = [1]
while True:
yield L
L = [1] + [L[i] + L[i+1] for i in range(len(L) - 1)] + [1]
pass测试：
n = 0
results = []
for t in triangles():
results.append(t)
n = n + 1
if n == 10:
break
for t in results:
print(t)
if results == [
[1],
[1, 1],
[1, 2, 1],
[1, 3, 3, 1],
[1, 4, 6, 4, 1],
[1, 5, 10, 10, 5, 1],
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1],
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1],
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1],
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
]:
print('测试通过!')
else:
print('测试失败!')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。
请注意区分普通函数和 generator 函数，普通函数调用直接返回结果：
>>> r = abs(6)
>>> r
6generator 函数的“调用”实际返回一个 generator 对象：
>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>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