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前面有4个元素
好用的切片
以上两个数学理论给切片使用带来了很多好处:
当只有最后一个位置信息时,可以快速看出有几个元素,比如my_list[:3]返回3个元素。
当起止位置信息都可见时,可以快速计算出长度,用stop - start就可以了,比如my_list[1:3]长度为2。
利用任意一个下标把序列切割成不重叠的两部分,只要写成my_list[:x]和my_list[x:]就可以了,比如
my_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
my_list[:3]
[10, 20, 30]
my_list[3:]
[40, 50, 60]
Python里的范围(range)也是忽略最后一个元素,下标从0开始的。
切片间隔
切片除了s[a:b],还有第三个下标s[a:b:c]
,意思是对s在a和b之间以c为间隔取值,c还可以为负,负值意味着反向取值。比如:
‘’’
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‘’’
s = “bicycle”
s[::3]
“bye”
s[::-1]
“elcycib”
s[::-2]
“eccb”
a:b:c
更严谨的描述是start:stop:step。
语法如此简洁,用脚想也知道是Python魔法方法干的好事!在对s[a:b:c]
进行求值的时候,Python实际上会调用s.__getitem__(slice(a, b, c))
,熟悉的配方,熟悉的味道。slice(a, b, c)是a:b:c
用在[]中返回的切片对象,slice()是Python内置函数,示例:
invoice = “Mini Kit $34.95 1 $ 34.95”
SKU = slice(0, 8)
print(invoice[SKU])
切片赋值
切片有一个强大功能是给切片赋值,如果把切片放在赋值语句的左边,或把它作为del操作的对象,我们就可以对序列进行嫁接、切除或就地修改操作。示例:
l = list(range(10))
l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
del l[5:7]
l
[0, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9]
l[3:2] = [11, 22]
l
[0, 1, 2, 11, 22, 3, 4, 7, 8, 9]
l[2:5] = [100]
l
[0, 1, 100, 3, 4, 7, 8, 9]
注意,如果赋值的对象是一个切片,那么赋值语句的右侧必须是个可迭代对象,即使只有单独一个值,否则会报错:
l[2:5] = 100
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
TypeError: can only assign an iterable
多维切片
除了一维切片,Python还支持多维切片,这在多维数组中能体现出来。NumPy是Python第三方库,提供了高阶数组,使得Python成为科学计算应用的主流语言。示例:
‘’’
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自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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