python POINTER函数 ctypes

廖雪峰老师的Python教程 第三弹之切片，迭代，列表生成式，生成器，迭代器 fighting 😆

切片 （取指定索引范围 ）

格式：arr[开始索引:结束索引:Step] 开始索引 默认0，可不写； 结束索引默认为数组的长度， 获取的范围为 开始索引-结束索引 之间， 不包括结束索引； Step默认为1。

L = ['0', '1', '2', '3', '4']
print( L[0:3]) # ['0', '1', '2'] 获取从索引0开始，到索引3之间的，不包括索引3的数
print( L[-2:-1]) # ['3'] 从倒数第二个开始到倒数第一个之间
print( L[::2]) # 步长step为2时结果 ['0', '2', '4']

前10个数： L[:10] 后10个数： L[-10:] 10-20之间： L[10:20]

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：
print( (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]) # (0, 1, 2) 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：
print( 'HelloWorld!'[:3]) # Hel

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 myTrim(s):
    while(s[:1] == ' '):

        s = s[1:]

    while(s[-1:] == ' '):

        s = s[:-1]

    return s
print(myTrim(' aa '))

迭代 (Iterable)

Python中，迭代是通过for … in来完成的
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

dict ，list ，tuple，string 都可以遍历

1. demo-dict :

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()。

#dict 字典的存储不是按照list的方式顺序排列，所以迭代出的结果顺序很可能不一样。
d = {'a': 1, 'aa': 2, 'c': 3}
for key in d:
    print(key)
for value in d.values():
    print(value)
for key,value in d.items():
    print(key,value)

1. demo-string：
   在es6中这个也可以直接遍历，可以参考博主的这篇文章《es6入门提升总结一之字符串的遍历器接口》 es6写法：for (let codePoint of 'foo') {}

for ch in 'HelloWorld':
    print(ch)

1. demo-list：

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
print(isinstance({'a':1,'b':2},Iterable)) # dict    True
print(isinstance('hello world',Iterable)) # str     True
print(isinstance([1,2,3,4,5],Iterable))   # list    True
print(isinstance((1,2,3,4,5,6),Iterable)) # tuple   True
print(isinstance(111,Iterable))           # num     False

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 (枚举)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)
# 结果：
    0 A
    1 B
    2 C

1. demo-tuple：

for (x) in ([1,2],[3,4],[5,6]):
    print(x)

# 结果：
[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]

# 获取tuple中list的值
for (x,y) in ([1,2],[3,4],[5,6]):
    print(x,y)

# 结果：     
1 2
3 4
5 6

列表生成式 (List Comprehensions)

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))：

1. 生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]格式

print([x*x for x in range(1,11)])
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

2. 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：

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

print([x*x for x in range(1,11) if x%2==0])
# [4, 16, 36, 64, 100]

print([x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)])
# [-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]

3. 还可以使用两层循环，可以生成全排列：

print([m+n for m in 'abc' for n in 'xyz'])
# ['ax', 'ay', 'az', 'bx', 'by', 'bz', 'cx', 'cy', 'cz']

4. 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
print([d for d in os.listdir('.')])
# ['hello-world', 'notebook.ipynb', 'python入门笔记2和3.ipynb']

生成器 （generator）

这个看着也有点眼熟， 哈哈 原来在es6中也有这个generator

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

有了生成器，我们可以在需要的时候才去创建这个元素出来，可以节省内存的使用

定义 generator 的一种方法：将一个列表生成式的 [] 改成 ()

g = (x **2 for x in range(10))
print(next(g)) # 0
print(next(g)) # 1
print(next(g)) # 4
print(next(g)) # 9
# 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。

正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

g = (x **2 for x in range(10))
for n in g:
    print(n)

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：

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。

# 斐波拉契数列
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
for a in fib(6):
    print(a)  # 1 1 2 3 5 8

注意：
a, b = b, a + b 等于 t = (b, a + b) # t是一个tuple a = t[0] b = t[1]for循环，拿不到这个return 的 ‘done’，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：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
f=fib(6)
while True:
    try:
        x=next(f)
        print('g', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value: ', e.value)
        break
# g 1
# g 1
# g 2
# g 3
# g 5
# g 8
# Generator return value:  done

迭代器 (Iterator)

看到这个迭代器，就想到在java中，只能通过这个iterator在遍历中删除这个元素，而不能在普通的for循环中去删除这个集合的元素 😄

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

from collections import Iterator 
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator)) # True
print(isinstance([],Iterator)) # False
print(isinstance((),Iterator)) # False
print(isinstance('a',Iterator)) # False

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

上面迭代中的3.demo-list有说到如何判断一个对象是可迭代对象

Iterable 可以通过 iter() 函数转变成 Iterator

from collections import Iterator
a=[1,2,3,4,5]
b=iter(a)
print(isinstance(b, Iterator))
print(next(b)) # 1

Iterator对象表示的是一个数据流
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。