python简介
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。
- Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
- Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
- Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
- Python 是初学者的语言:Python 对初级程序员而言,是一种伟大的语言,它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
Python 特点
- 易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。
- 易于阅读:Python代码定义的更清晰。
- 易于维护:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
- 一个广泛的标准库:Python的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。
- 互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。
- 可移植:基于其开放源代码的特性,Python已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。
- 可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用C或C++完成那部分程序,然后从你的Python程序中调用。
- 数据库:Python提供所有主要的商业数据库的接口。
- GUI编程:Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
- 可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序,让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。
python语法
- 数据类型
- Number(数字)
- String(字符串)
- List(列表)
- Tuple(元组)
- Set(集合)
- Dictionary(字典)
- 列表
方法 | 描述 |
---|---|
list.append(x) | 在列表的末尾添加一个元素。相当于 a[len(a):] = [x] 。 |
list.extend(iterable) | 使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable 。 |
list.insert(i, x) | 在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引,所以 a.insert(0, x) 插入列表头部, a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。 |
list.remove(x) | 移除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素,则抛出 ValueError 异常。 |
list.pop(i) | 删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置,a.pop() 将会删除并返回列表中的最后一个元素。 |
list.clear() | 删除列表中所有的元素。相当于 del a[:] 。 |
list.index(x[, start[, end]]) | 返回列表中第一个值为 x 的元素的从零开始的索引。如果没有这样的元素将会抛出 ValueError 异常。 可选参数 start 和 end 是切片符号,用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的,而不是 start 参数。 |
list.count(x) | 返回元素 x 在列表中出现的次数。 |
list.sort(key=None, reverse=False) | 对列表中的元素进行排序(参数可用于自定义排序,解释请参见 sorted())。 |
list.reverse() | 反转列表中的元素。 |
list.copy() | 返回列表的一个浅拷贝。相当于 a[:] 。 |
列表推导式
>>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] //等价于 squares = list(map(lambda x: x**2, range(10))) //等价于 squares = [x**2 for x in range(10)] //嵌套的列表推导式 >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
- del 语句
有一种方式可以从列表按照给定的索引而不是值来移除一个元素: 那就是 del 语句。 它不同于会返回一个值的 pop() 方法。 del 语句也可以用来从列表中移除切片或者清空整个列表(我们之前用过的方式是将一个空列表赋值给指定的切片)。
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[0] >>> a [1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[2:4] >>> a [1, 66.25, 1234.5] >>> del a[:] >>> a []
- 元组和序列
元组在输出时总是被圆括号包围的,以便正确表示嵌套元组。输入时圆括号可有可无,不过经常会是必须的(如果这个元组是一个更大的表达式的一部分)。给元组中的一个单独的元素赋值是不允许的,当然你可以创建包含可变对象的元组,例如列表。 虽然元组可能看起来与列表很像,但它们通常是在不同的场景被使用,并且有着不同的用途。元组是 immutable (不可变的),其序列通常包含不同种类的元素,并且通过解包(这一节下面会解释)或者索引来访问(如果是 namedtuples 的话甚至还可以通过属性访问)。列表是 mutable (可变的),并且列表中的元素一般是同种类型的,并且通过迭代访问。
>>> t = 12345, 54321, 'hello!' >>> t[0] 12345 >>> t (12345, 54321, 'hello!') >>> # Tuples may be nested: ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5) >>> u ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5)) >>> # Tuples are immutable: ... t[0] = 88888 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> # but they can contain mutable objects: ... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1]) >>> v ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
- 集合
Python也包含有 集合 类型。集合是由不重复元素组成的无序的集。它的基本用法包括成员检测和消除重复元素。集合对象也支持像 联合,交集,差集,对称差分等数学运算。 花括号或 set() 函数可以用来创建集合。注意:要创建一个空集合你只能用 set() 而不能用 {},因为后者是创建一个空字典,
//类似于 列表推导式,集合也支持推导式形式 >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} >>> a {'r', 'd'}
方法 | 描述 |
---|---|
add() | 为集合添加元素 |
clear() | 移除集合中的所有元素 |
copy() | 拷贝一个集合 |
difference() | 返回多个集合的差集 |
difference_update() | 移除集合中的元素,该元素在指定的集合也存在。 |
discard() | 删除集合中指定的元素 |
intersection() | 返回集合的交集 |
intersection_update() | 返回集合的交集。 |
isdisjoint() | 判断两个集合是否包含相同的元素,如果没有返回 True,否则返回 False。 |
issubset() | 判断指定集合是否为该方法参数集合的子集。 |
issuperset() | 判断该方法的参数集合是否为指定集合的子集 |
pop() | 随机移除元素 |
remove() | 移除指定元素 |
symmetric_difference() | 返回两个集合中不重复的元素集合。 |
symmetric_difference_update() | 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素,并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。 |
union() | 返回两个集合的并集 |
update() | 给集合添加元素 |
- 字典
另一个非常有用的 Python 內置数据类型是 字典 (参见 映射类型 --- dict)。字典在其他语言里可能会被叫做 联合内存 或 联合数组。与以连续整数为索引的序列不同,字典是以 关键字 为索引的,关键字可以是任意不可变类型,通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串、数字或元组,那么这个元组也可以用作关键字。但如果元组直接或间接地包含了可变对象,那么它就不能用作关键字。列表不能用作关键字,因为列表可以通过索引、切片或 append() 和 extend() 之类的方法来改变。 理解字典的最好方式,就是将它看做是一个 键: 值 对的集合,键必须是唯一的(在一个字典中)。一对花括号可以创建一个空字典:{} 。另一种初始化字典的方式是在一对花括号里放置一些以逗号分隔的键值对,而这也是字典输出的方式。 字典主要的操作是使用关键字存储和解析值。也可以用 del 来删除一个键值对。如果你使用了一个已经存在的关键字来存储值,那么之前与这个关键字关联的值就会被遗忘。用一个不存在的键来取值则会报错。 对一个字典执行 list(d) 将返回包含该字典中所有键的列表,按插入次序排列 (如需其他排序,则要使用 sorted(d))。要检查字典中是否存在一个特定键,可使用 in 关键字。
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 >>> tel {'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127} >>> tel['jack'] 4098 >>> del tel['sape'] >>> tel['irv'] = 4127 >>> tel {'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127} >>> list(tel) ['jack', 'guido', 'irv'] >>> sorted(tel) ['guido', 'irv', 'jack'] >>> 'guido' in tel True >>> 'jack' not in tel False
dict() 构造函数可以直接从键值对序列里创建字典。
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
此外,字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36}
当关键字是简单字符串时,有时直接通过关键字参数来指定键值对更方便
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
当在字典中循环时,用 items() 方法可将关键字和对应的值同时取出
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} >>> for k, v in knights.items(): ... print(k, v) ... gallahad the pure robin the brave
当在序列中循环时,用 enumerate() 函数可以将索引位置和其对应的值同时取出
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print(i, v) ... 0 tic 1 tac 2 toe
当同时在两个或更多序列中循环时,可以用 zip() 函数将其内元素一一匹配。
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color'] >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue'] >>> for q, a in zip(questions, answers): ... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a)) ... What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue.
当逆向循环一个序列时,先正向定位序列,然后调用 reversed() 函数
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)): ... print(i) ... 9 7 5 3 1
如果要按某个指定顺序循环一个序列,可以用 sorted() 函数,它可以在不改动原序列的基础上返回一个新的排好序的序列
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> for f in sorted(set(basket)): ... print(f) ... apple banana orange pear
函数 | 描述 |
---|---|
int(x [,base]) | 将x转换为一个整数 |
float(x) | 将x转换到一个浮点数 |
complex(real [,imag]) | 创建一个复数 |
str(x) | 将对象 x 转换为字符串 |
repr(x) | 将对象 x 转换为表达式字符串 |
eval(str) | 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 |
tuple(s) | 将序列 s 转换为一个元组 |
list(s) | 将序列 s 转换为一个列表 |
set(s) | 转换为可变集合 |
dict(d) | 创建一个字典。d 必须是一个 (key, value)元组序列。 |
frozenset(s) | 转换为不可变集合 |
chr(x) | 将一个整数转换为一个字符 |
ord(x) | 将一个字符转换为它的整数值 |
hex(x) | 将一个整数转换为一个十六进制字符串 |
oct(x) | 将一个整数转换为一个八进制字符串 |
- 字符串
转义字符 | 描述 |
---|---|
\(在行尾时) | 续行符 |
\\ | 反斜杠符号 |
\' | 单引号 |
\" | 双引号 |
\a | 响铃 |
\b | 退格(Backspace) |
\000 | 空 |
\n | 换行 |
\v | 纵向制表符 |
\t | 横向制表符 |
\r | 回车 |
\f | 换页 |
\oyy | 八进制数,yy 代表的字符,例如:\o12 代表换行,其中 o 是字母,不是数字 0。 |
\xyy | 十六进制数,yy代表的字符,例如:\x0a代表换行 |
\other | 其它的字符以普通格式输出 |
- Python字符串格式化
print ("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10))
符号 | 描述 |
---|---|
%c | 格式化字符及其ASCII码 |
%s | 格式化字符串 |
%d | 格式化整数 |
%u | 格式化无符号整型 |
%o | 格式化无符号八进制数 |
%x | 格式化无符号十六进制数 |
%X | 格式化无符号十六进制数(大写) |
%f | 格式化浮点数字,可指定小数点后的精度 |
%e | 用科学计数法格式化浮点数 |
%E | 作用同%e,用科学计数法格式化浮点数 |
%g | %f和%e的简写 |
%G | %f 和 %E 的简写 |
%p | 用十六进制数格式化变量的地址 |
>>> "{} {}".format("hello", "world") # 不设置指定位置,按默认顺序 'hello world' >>> "{0} {1}".format("hello", "world") # 设置指定位置 'hello world' >>> "{1} {0} {1}".format("hello", "world") # 设置指定位置 'world hello world'
- Python 的字符串内建函数
- capitalize() 将字符串的第一个字符转换为大写
- center(width, fillchar) 返回一个指定的宽度 width 居中的字符串,fillchar 为填充的字符,默认为空格。
- count(str, beg= 0,end=len(string)) 返回 str 在 string 里面出现的次数,如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数
- bytes.decode(encoding="utf-8", errors="strict") Python3 中没有 decode 方法,但我们可以使用 bytes 对象的 decode() 方法来解码给定的 bytes 对象,这个 bytes 对象可以由 str.encode() 来编码返回。
- encode(encoding='UTF-8',errors='strict') 以 encoding 指定的编码格式编码字符串,如果出错默认报一个ValueError 的异常,除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace'
- endswith(suffix, beg=0, end=len(string)) 检查字符串是否以 obj 结束,如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束,如果是,返回 True,否则返回 False.
- expandtabs(tabsize=8) 把字符串 string 中的 tab 符号转为空格,tab 符号默认的空格数是 8 。
- find(str, beg=0, end=len(string)) 检测 str 是否包含在字符串中,如果指定范围 beg 和 end ,则检查是否包含在指定范围内,如果包含返回开始的索引值,否则返回-1
- index(str, beg=0, end=len(string)) 跟find()方法一样,只不过如果str不在字符串中会报一个异常.
- salnum() 如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返 回 True,否则返回 False
- isalpha() 如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True, 否则返回 False
- isdigit() 如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False..
- islower() 如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写,则返回 True,否则返回 False
- isnumeric() 如果字符串中只包含数字字符,则返回 True,否则返回 False
- isspace() 如果字符串中只包含空白,则返回 True,否则返回 False
- istitle() 如果字符串是标题化的(见 title())则返回 True,否则返回 False
- isupper() 如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写,则返回 True,否则返回 False
- join(seq) 以指定字符串作为分隔符,将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串
- len(string) 返回字符串长度
- ljust(width[, fillchar]) 返回一个原字符串左对齐,并使用 fillchar 填充至长度 width 的新字符串,fillchar 默认为空格。
- lower() 转换字符串中所有大写字符为小写.
- lstrip() 截掉字符串左边的空格或指定字符。
- maketrans() 创建字符映射的转换表,对于接受两个参数的最简单的调用方式,第一个参数是字符串,表示需要转换的字符,第二个参数也是字符串表示转换的目标。
- max(str) 返回字符串 str 中最大的字母。
- min(str) 返回字符串 str 中最小的字母。
- replace(old, new [, max]) 把 将字符串中的 str1 替换成 str2,如果 max 指定,则替换不超过 max 次。
- rfind(str, beg=0,end=len(string)) 类似于 find()函数,不过是从右边开始查找
- rindex( str, beg=0, end=len(string)) 类似于 index(),不过是从右边开始.
- rjust(width,[, fillchar]) 返回一个原字符串右对齐,并使用fillchar(默认空格)填充至长度 width 的新字符串
- rstrip() 删除字符串字符串末尾的空格.
- split(str="", num=string.count(str)) num=string.count(str)) 以 str 为分隔符截取字符串,如果 num 有指定值,则仅截取 num+1 个子字符串
- splitlines([keepends]) 按照行('\r', '\r\n', \n')分隔,返回一个包含各行作为元素的列表,如果参数 keepends 为 False,不包含换行符,如果为 True,则保留换行符。
- startswith(substr, beg=0,end=len(string)) 检查字符串是否是以指定子字符串 substr 开头,是则返回 True,否则返回 False。如果beg 和 end 指定值,则在指定范围内检查。
- strip([chars]) 在字符串上执行 lstrip()和 rstrip()
- swapcase() 将字符串中大写转换为小写,小写转换为大写
- title() 返回"标题化"的字符串,就是说所有单词都是以大写开始,其余字母均为小写(见 istitle())
- translate(table, deletechars="") 根据 str 给出的表(包含 256 个字符)转换 string 的字符, 要过滤掉的字符放到 deletechars 参数中
- upper() 转换字符串中的小写字母为大写
- zfill (width) 返回长度为 width 的字符串,原字符串右对齐,前面填充0
- isdecimal() 检查字符串是否只包含十进制字符,如果是返回 true,否则返回 false。
break执行流程图:
continue执行流程图:
Python3 迭代器与生成器
- 迭代器
迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。
//字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器: >>> list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素 1 >>> print (next(it)) 2 >>> //迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历: list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 for x in it: print (x, end=" ")
也可以使用 next() 函数:
import sys # 引入 sys 模块 list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 while True: try: print (next(it)) except StopIteration: sys.exit()
创建一个迭代器
class MyNumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): x = self.a self.a += 1 return x myclass = MyNumbers() myiter = iter(myclass) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter))
StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
class MyNumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): if self.a <= 20: x = self.a self.a += 1 return x else: raise StopIteration myclass = MyNumbers() myiter = iter(myclass) for x in myiter: print(x)
- 生成器
在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。 跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。 在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。 调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
import sys def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 a, b, counter = 0, 1, 0 while True: if (counter > n): return yield a a, b = b, a + b counter += 1 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成 while True: try: print (next(f), end=" ") except StopIteration: sys.exit()
- 匿名函数
- lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。
- lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda 函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression # 可写函数说明 sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 # 调用sum函数 print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )) print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))