Python 学习笔记 (5)：高级特性、模块与常用库
高级特性
切片
如果想取 list 或 tuple 的部分元素可以使用切片，所得出的结果依旧是 list 或 tuple
区间范围为 左闭右开 ，同时也可以指定步长
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
list = [1,2,3,4]
print(list[1:3])
print(list[:2])
print(list[2:])
print(list[0:-1])
print(list[:])
print(list[::2])
print(list[::-1])
>>>[2, 3]
>>>[1, 2]
>>>[3, 4]
>>>[1, 2, 3]
>>>[1, 2, 3, 4]
>>>[1, 3]
>>>[4, 3, 2, 1]
列表生成式
在列表的生成时，可以使用 条件 和 迭代 来对生成的内容进行调整
例如生成 1-10 中偶数的平方数：
1
2
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
其中 for 后面的 if 是对 x 的过滤条件，不可以带 else
下面的用法中 for 前面的 if ... else 是表达式，必须含有 else ，意为满足 if 则执行 if 前的表达式，否则执行 else 后的表达式
[!CAUTION]
不能使用
elif，当使用嵌套if ... else结构
1
2
>>> [2 * x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
[-1, 4, -3, 8, -5, 12, -7, 16, -9, 20]
生成器（generator）
用于在循环的过程中计算出后续元素，而非直接构造整个列表，节省空间
生成器有两种构造方法：
- 直接构造
只需把列表生成式的 [ ] 改为 ( ) 即可
例如：
1
g = (x * x for x in range(10))
- 函数构造
函数的返回值改为 yield ，且每次调用都从上次的 yeild 处继续
下面是斐波那契数列构造生成器：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
g = fib(6)
[!WARNING]
调用generator函数会创建一个generator对象，多次调用generator函数会创建多个相互独立的generator
因此需要给生成器指定一个变量名，确保每次调用都经由同一个变量名
生成器的元素也有两种迭代方法：
next函数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
t = triangles()
results = []
for _ in range(10):
results.append(next(t))
for t in results:
print(t)
[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
for循环
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
n = 0
results = []
for t in triangles():
results.append(t)
n = n + 1
if n == 10:
break
for t in results:
print(t)
#结果同上
杨辉三角构造生成器：
1
2
3
4
5
def triangles():
row = [1]
while True:
yield row
row = [1] + [row[i] + row[i+1] for i in range(len(row) - 1)] + [1]
附录：Iterable 和 Iterator 的比较
| 对比点 | Iterable | Iterator |
|---|---|---|
| 能否 for 遍历 | ✅ | ✅ |
| 能否 next() | ❌ | ✅ |
| 是否保存遍历状态 | ❌ | ✅ |
| 是否一次性 | ❌ | ✅ |
| iter(x) 返回 | iterator | iterator |
| 记忆点 | 能“被遍历”的东西 | 正在“遍历中”的东西 |
可以使用下面方法判断是否是 iterable 及 iterator ：
1
2
3
from collections.abc import Iterable, Iterator #注意大写
print(isinstance(..., Iterable))
print(isinstance(..., Iterator))
Modules
编写模块
自己编写模块并放置在不同的 .py 文件中可以有效提高代码的可维护性，避免冲突
可以设置包来管理目录，注意每一个包的目录都需要一个 __init.py__ 文件，可以没有内容
例如：
可以使用
1
2
mycompany.utils
mycompany.web.utils
来代表不同的包
[!WARNING]
自己创建模块时要注意命名，不能和Python自带的模块名称冲突
导入模块
使用 import 可以导入存在的模块，不需要写模块的 .py 后缀
例如：
1
2
3
4
5
import module
module.function()
from module import function
function()
前者导入整个模块的所有函数，需要加模块前缀；后者仅导入某个或某些函数，可以直接使用
以具体包的编写为例：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#文档注释
' a test module '
#作者
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print('Hello, world!')
elif len(args)==2:
print('Hello, %s!' % args[1])
else:
print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__': #为主函数时为真
test()
作用域
| 变量种类 | 普通变量 | private变量 | 特殊变量 |
|---|---|---|---|
| 被外部引用 | √ | × | √ |
| 格式 | 无 | _ 或 __ 开头 |
__xx__ |
| 例子 | abc,x123,PI |
_private1,__private2 |
__author__,__doc__,__name__ |
安装第三方模块
在 pypi 官网搜索库的名称，使用 pip install ... 即可
常用库
time
time.time()
获取当前时间戳（秒）
1
2
3
4
>>> import time
>>> print(time.time())
1713181234.123
含义：
- 从 1970-01-01 到现在的秒数
time.sleep()
让程序暂停
1
2
>>> import time
>>> time.sleep(2)
暂停 2 秒
常用场景：
- 模拟延迟
- 控制循环速度
- 爬虫限速
time.perf_counter()
高精度计时
1
2
3
4
5
6
7
8
>>> import time
>>> start = time.perf_counter()
>>> for i in range(1000000):
pass
>>> end = time.perf_counter()
>>> print(end - start)
28.99913320000087 # 单位为 s
用于：
- 性能测试
- 算法计时
time.ctime()
把时间戳转成人类可读格式
1
2
3
4
>>> import time
>>> print(time.ctime())
Wed Apr 15 20:00:00 2026
time.localtime()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> import time
>>> t = time.localtime()
>>> print(t)
time.struct_time(tm_year=2026, tm_mon=4, tm_mday=15, ...)
# 可以拆年月日
>>> print(t.tm_year)
>>> print(t.tm_mon)
>>> print(t.tm_mday)
time.strftime()
把时间变成你想要的格式
1
2
3
4
>>> import time
>>> print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
2026-04-15 20:10:00
time.strptime()
把字符串转时间
1
2
3
>>> import time
>>> t = time.strptime("2026-04-15", "%Y-%m-%d")
>>> print(t)
random
random.random()
生成 0 ~ 1 之间的随机小数
1
2
3
4
>>> import random
>>> print(random.random())
0.3729183 # 范围为 [0.0, 1.0)
random.randint(a, b)
生成整数（包含两端）
1
2
3
4
>>> import random
>>> random.randint(1, 10)
1 ~ 10（包括10）
random.randrange()
类似 range()
1
2
3
4
>>> import random
>>> random.randrange(0, 10, 2) # 区间和步长
0, 2, 4, 6, 8
random.choice(seq)
从列表随机选一个
1
2
3
4
>>> import time
>>> random.choice(["A", "B", "C"])
"A" 或 "B" 或 "C"
random.choices(seq, k=n)
可重复抽样
1
2
3
4
>>> import random
>>> random.choices(["A", "B", "C"], k=3)
['A', 'C', 'C']
random.sample(seq, k=n)
不重复抽样
1
2
3
4
>>> import random
>>> random.sample([1,2,3,4,5], 3)
[2, 5, 1]
random.shuffle(list)
打乱列表
1
2
3
4
5
6
>>> import random
>>> lst = [1,2,3,4,5]
>>> random.shuffle(lst)
>>> print(lst)
[3, 1, 5, 2, 4]
random.uniform(a, b)
生成浮点数范围
1
2
3
4
>>> import random
>>> random.uniform(1, 10)
3.14159
评论