高级特性：切片迭代列表生成，生成器迭代器

切片

取一个list或tuple的部分元素
L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
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
只写[:]就可以原样复制一个list

字符串'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符
'xxx'[:3]

迭代,就是循环

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dict

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

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()

字符串迭代

>>> for ch in 'ABC':
...     print(ch)
...
A
B
C

如何判断一个对象是可迭代对象

>>> 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

列表生成式

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

ll=list(range(1,10))
print(ll)


生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]
[x * x for x in range(1, 13)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144]


[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

两层循环：
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

列出目录
import os
[d for d in os.listdir('/')]

字典
d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
for k, v in d.items():
     print(k, '=', v)
[k + '=' + v for k, v in d.items()]

变小写
L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
[i.lower()  for i in L ]

生成器

如果列表元素可以按照某种算法推算出来
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

>>> 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
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

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。
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

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

斐波拉契数列

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

相当于：
t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]

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

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：

杨辉三角

# -*- coding: utf-8 -*-

def triangles():
    L = [1]
    while 1:
        yield L
        L = [0] + L + [0]
        L = [L[i] + L[i + 1] for i in range(len(L) - 1)]
        
g = triangles()

for i in range(1,10):
    print(next(g))

迭代器

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 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

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
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：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017323698112640

来源：https://www.cnblogs.com/g2thend/p/11798954.html

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迭代计算