python 高级特性
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。请始终牢记，代码越少，开发效率越高。
△切片
取一个list或tuple或字符串的指定索引范围的部分元素，Python提供了切片(Slice)操作符。
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，如果第一个索引是0，还可以省略;记住倒数第一个元素的索引是-1。
△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)。
在Python中，迭代是通过for...in来完成的。只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行。
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：
1>>>fromcollectionsimportIterable
2>>>isinstance('abc',Iterable)#str是否可迭代
3True
4>>>isinstance([1,2,3],Iterable)#list是否可迭代
5True
6>>>isinstance(123,Iterable)#整数是否可迭代
7False
Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对：
1>>>fori,valueinenumerate(['A','B','C']):
2...print(i,value)
3...
40A
51B
62C
△列表生成式
列表生成式即ListComprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
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，for循环后面还可以加上if判断：
1
2>>>[x*xforxinrange(1,11)ifx%2==0]
[4,16,36,64,100]
△生成器
在Python中，这种列表元素可以按照某种算法推算出来，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：
1>>>L=[x*xforxinrange(10)]#列表生成式
2>>>L
3[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]
4>>>g=(x*xforxinrange(10))#生成器
5>>>g
6at0x1022ef630>
打印出generator的每一个元素，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
1>>>g=(x*xforxinrange(10))
2>>>forning:
3...print(n)
4...
50
61
74
89
916
1025
1136
1249
1364
1481
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。
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。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：
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，generator函数的“调用”实际返回一个generator对象。
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