一些別的
切片
在list和tuple 中可以截取其中的一部分。
切片的索引從0開始，最後一位可以使用索引-1表示
L[::2]表示切片步長，從開始到結尾以2爲步長選取數據。
L[0:3]表示選取前三個數，下面索引0 1 2,即到3爲止前面的集合。
str也可以使用切片
迭代
如果給定一個list或tuple，可以通過for循環來便利整個list或tuple，這種遍歷成爲迭代（Iteration）。
for ... in ...用來完成迭代。
for迭代除了可以用在list或tuple上，還可以使用在其他可迭代對象上。比如dict，沒有下標也可以使用迭代。由於dict沒有下標沒有順序，所以迭代出來的數據順序可能與之前不同。默認情況下，dict迭代的是key。
如果需要迭代value則需要調用for value in dict.value()。
如果需要同時迭代key和value，則需要調用for item in dict.item()。
如何判斷一個對象是可迭代對象？
通過使用collections模塊的Iterable，進行判斷：
from collections import Iterable
isinstance('abc',Iterable)如果要對list實現類似Java那樣的下標循環怎麼辦？Python內置的enumerate函數可以把一個list變成索引-元素對，這樣就可以在for循環中同時迭代索引和元素本身：
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
... print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C列表生成器
list(range(1,11))可以生成一個list。
把if加入到列表生成器中：
L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
L2 = [s.lower() for s in L1 if instance(s, str)]
L2 = ['hello', 'world', 'apple']即使用if對列表生成器進行判斷。
生成器generator
由於列表容量是有限的，所以如果列表成員過多的話會浪費很大內存引起浪費。
生成器是用來生成一個可以推算出來的序列。
方法一：將列表的[]改爲()
>>> L = [x * x for x in range(10)] #list
>>> L
[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]
>>> g = (x * x for x in range(10)) #generator
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630> #返回值爲一個生成器
可以使用next()函數獲得generator的下一個元素。next(g)依次獲取下一個值，直到計算到最後一個值，沒有元素時，跑出StopIteration異常。
或者，使用for循環獲取各個值：
for n in g:
print(n)方法二：將函數改爲生成器：
例如斐波那契數列，
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a+b #使用一行可以將ab重新賦值
n = n+1
return 'done'上述函數只能將數列打印出來，而不能生成list。需要將print(bb)改爲yield b即得到一個生成器。
即，如果函數中包含了yield關鍵字，那麼則是一個generator。
與函數執行的順序不同，generator在每次調用next()時，遇到yield語句返回，再次執行從上次放回的yield處進行。
例：楊輝三角
def triangle():
b = [1]
while True:
yield(b)
b = [1]+ [b[i]+b[i+1] for i in range(len(b)-1)] + [1]注意不會執行for i in range(0)。
迭代器Iterator
可以直接作用於for循環的數據類型：1.list tuple dict set str，集合數據類型。2. generator生成器。
這些是可以直接用作for循環的對象成爲可迭代對象：Iterable。可以使用isinstance()判斷一個對象是否是可迭代對象。
>>>from collections import Iterable
>>>isinstance([], Iterable) # 判斷[]是否是Iterable可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象成爲迭代器：Iterator。
同樣可以使用isinstance()判斷一個對象是否是迭代器。
生成器都是iterator對象但是list、dict、str雖然是Iterable但不是Iterator。
可以使用iter()函數把list、dict、str等Iterable變成Iterator。
Python的
Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它纔會計算。