JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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### Python的强大很大一部分原因在于，它提供有很多已经写好的，可以现成用的对象

16. 循环方式笔记：

1）range(0, 8, 2)  

#(上限，下限，步长)  可以实现对元素或者下标的循环控制

2）enumerate()

每次返回包含两个元素的定值表tuple，分别被赋予index, char

可以实现对元素和下标的同时控制，for (index,char) in enumerate(s):

3）zip()  聚合列表

如果有多个等长的序列，然后每次循环可以从各个序列分别取一个元素，组成一个元组。

zip(a,b)    #聚合

zip(*ab)   ＃分解聚合

例子：

ta = [1,2,3]
tb = [9,8,7]

zipped = zip(ta,tb)
print(zipped)

# decompose
na, nb = zip(*zipped)
print(na, nb)

17. 对list初始化赋值的方式

list1 =[0]*2    #[0,0]

list2=[i for i in range(2)]   #[0,1]

对于list 的赋值方式可以是多样的。

list1： 你可以看做是两个同样的列表[0]相加，

list2： 利用for循环遍历的方式。 

这两种一般用于知道list长度，进行初始化，便于后面赋值／计算。

18. 循环对象

1）循环对象

一个对象，包含有一个next()方法(__next__()方法，在python 3x中)， 目的是进行到下一个结果，而在结束一系列结果之后，报出StopIteration错误。

for line in open('test.txt'):
    print line                       ＃手动循环：f=open('test.txt')      f.next()

open() 返回的是一个循环对象，包含next() 方法；

循环直到出现StopIteration的时候结束.

相对于序列，循环对象的好处：不用事先就生成要使用的元素，可以在循环过程中逐次生成。这样，节省空间提高效率。

 

（迭代器(iterator),  循环对象和循环调用实际上有一个中间层，通过方法 iter()将循环对象转化为一个迭代器。）

2）生成器（generator）

生成器(generator)主要是为了构成一个用户自定义的循环对象。

与函数编写类似，用yield代替了return，并且可以有多个yield。

生成器自身构成一个循环器。（每次循环使用一个yield返回的值。）

生成器表达式（generator expression）

是生成器的简单写法：

            G = (x for x in range(4))

3）表推导(list comprehension)

可以快速生成表。本来：

L = []
for x in range(10):
    L.append(x**2)

简洁一点： 

L = [x**2 for x in range(10)]

19. 一些函数对象

函数作为对象，可以具有属性（用dir() 查询），也可以赋值给其他对象，还可以作为参数传递。

1) lambda()

可以定义函数，生成的函数对象与正常函数的调用无差异。

func = lambda x,y: x + y
print func(3,4)

2）函数作为参数传递

函数也可以作为参数传递，函数名即该对象。

test((lambda x,y: x**2 + y), 6, 9)
test(func,6,9)    #func(x,y):  return x**2+y

3) map()

 可以将函数对象依次作用于表的每一个元素，每次作用的结果储存于返回的表中.

re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6])  ＃函数有一个参数，对应一个输入表

re = map((lambda x,y: x+y),[1,2,3],[6,7,9])  ＃函数有多个参数，对应多个输入表

4) filter()

第一个参数也是函数，可以将函数作用于多个元素。

filter通过读入的函数来筛选数据，如果函数的结果是True,  则该元素被存储于返回的表中。

def func(a):
    if a > 100:
        return True
    else:
        return False

print filter(func,[10,56,101,500])

5) reduce()

第一个参数是函数，但是要求该函数能接收两个参数；

可以累进地将该函数作用于各个参数

print reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,5,7,9])

相当于 （（（1+2）＋5）＋7）＋9

 

20. 异常处理

1）StopIteration

该异常是在循环对象穷尽所有元素时的报错。

re = iter(range(5))

for i in range(100):
    print re.next()

print 'not run'

 报StopIteration，整个程序中断。

2）try... except

我们可以针对异常的类型，提前定义好应急方案：

try程序段中，我们放入容易犯错的部分。

然后跟上except，来说明如果在try部分的语句发生StopIteration时，程序该做的事情。

try:
    ...
except exception1:
    ...
except exception2:
    ...
except ...

else: ... finally: ...

3） 自己可以抛出异常

raise StopIteration