高级特性
切片：数组、元祖、字符串都可以切片,可以理解为取出某些元素组成一个新的
L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
>>>L[0:3] 0可以省略`L[:3]`
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
Python支持`L[-1]`取倒数第一个元素,同样支持倒数切片
>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']
还可以用L[start:end:`条件`]获取某些元素
>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
前10个数，每两个取一个
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
所有数，每5个取一个：
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
只写[:]就可以原样复制一个list
>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
迭代：如果给定一个list/tuple/dict/字符串或其他可迭代对象，我们可以通过for循环来遍历这个对象，这种遍历我们称为迭代(Iteration)
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
... print(key)
a
c
b
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()。
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
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False
Python内置的enumerate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)
...
0 A
1 B
2 C
列表生成式:Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。简写成
操作x*x 循环for 条件if
一层循环
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
两层循环
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
生成器：一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。generator也是可迭代对象,基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它
创建生成器方法一：`只要把一个列表生成式的[]改成()`
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
方法二：yield关键字。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`：
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)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>
用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。
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：
>>> g = fib(6)
>>> while True:
... try:
... x = next(g)
... 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：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
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如`list、dict、str`等是`Iterable`但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
