Python高级特性
一、切片操作Python的切片操作非常强大，list、tuple、字符串都可以支持切片操作，set、dict不能进行切片。
# 取list第x到第y个元素L，从0开始可以省略0
print(L[:3])# 输出：
print(L[0:5]) # 输出：
print(L[2:4]) # 输出：
# 取后十个
print(L[-10:])# 输出：
# 前十个，每两个取一个
print(L[:10:2]) # 输出：
# 所有数，每10个取一个
print(L[::10])# 输出：
# 元素也可以用于切片操作，获得的结果仍然是一个元组
t = (1, 2, 3, 4)
print(t[:2]) # 输出：(1, 2)
# 字符串的切片操作(字符串截取)
s = 'abcdefg'
print(s[-1:]) # 输出：g
print(s[:1])# 输出：a
二、迭代
Python中可迭代的对象包括：list、set、字符串、dict、tuple等等，判断可以迭代的方法：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance(123, Iterable)
False
字符串迭代：
>>> for v in 'abc':
print(v)
a
b
c
>>>
迭代时获取迭代下标，使用enumerate将list变成索引-元素对，获取两个结果：
>>> for a, b in enumerate(['a', 'b', 'c']):
print (a,b)
0 a
1 b
2 c
>>>
三、列表的生成：
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range(1,
11)：
>>> 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：
>>>
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：
>>>
还可以使用两层循环，可以生成全排列：
>>>
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
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
>>> # os.listdir可以列出文件和目录
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']
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
...
y = B
x = A
z = C
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' }
>>>
['y=B', 'x=A', 'z=C']
最后把一个list中所有的字符串变成小写：
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>>
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
四、生成器（generator）：
定义generator的方法：
1、Python的生成器，类似list，但是方括号变为圆括号：
[x * x for x in range(1, 11)] 这定义了一个list，
(x * x for x in range(1, 11)) 这定义了一个generator
generator是可以用for in循环遍历的：
>>> g = (x * x for x in range(1, 11))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000000003214C18>
>>> for v in g:
print(v)
1
4
9
16
25
36
49
64
81
100
>>>
2、包含yield关键字的函数，为一个generator：
>>> def gen(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
>>> gen(6)
<generator object gen at 0x0000000003214B40>
>>>
generator与函数的区别：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。
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