Python入门基础之条件判断、循环、dict和set

Python之if语句

比如，输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，可以用if语句实现：

age = 20
if age >= 18:
    print 'your age is', age
    print 'adult'
print 'END'

注意: Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块，上面的3，4行 print 语句就构成一个代码块（但不包括第5行的print）。如果 if 语句判断为 True，就会执行这个代码块。

缩进请严格按照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。

（tab在不同的操作系统平台、不同的应用里缩进的空格数是不同的，所以不建议用tab）

注意: if 语句后接表达式，然后用 : 表示代码块开始。

如果你在Python交互环境下敲代码，还要特别留意缩进，并且退出缩进需要多敲一行回车：

>>> age = 20
>>> if age >= 18:
...     print 'your age is', age
...     print 'adult'
...
your age is 20
adult

Python之 if-else

当 if 语句判断表达式的结果为 True 时，就会执行 if 包含的代码块：

if age >= 18:
    print 'adult'

如果我们想判断年龄在18岁以下时，打印出 'teenager'，怎么办？

方法是再写一个 if:

if age < 18:
    print 'teenager'

或者用 not 运算：

if not age >= 18:
    print 'teenager'

细心的同学可以发现，这两种条件判断是“非此即彼”的，要么符合条件1，要么符合条件2，因此，完全可以用一个 if ... else ... 语句把它们统一起来：

if age >= 18:
    print 'adult'
else:
    print 'teenager'

利用 if ... else ... 语句，我们可以根据条件表达式的值为 True 或者 False ，分别执行 if 代码块或者 else 代码块。

注意: else 后面有个“:”。

问题：使用IDEL编译Python代码，自带行缩进功能。因此每次输入else: 

          都会出现：IndentationError: unindent does not match any outer indentation level问题

解决办法：if前面虽然有>>>3个占位符，但是if实际上还是顶格，首行缩进为0，所以在输入else之前，使用Backspace，使else首行缩进为0.

代码：

>>> score=55

>>> if score<=60:

    print 'Failed'

else:

    print 'Passed'



    

Failed

Python之 if-elif-else

if age >= 18:
    print 'adult'
else:
    if age >= 6:
        print 'teenager'
    else:
        print 'kid'

这样写出来，我们就得到了一个两层嵌套的 if ... else ... 语句。这个逻辑没有问题，但是，如果继续增加条件，比如3岁以下是 baby：

if age >= 18:
    print 'adult'
else:
    if age >= 6:
        print 'teenager'
    else:
        if age >= 3:
            print 'kid'
        else:
            print 'baby'

这种缩进只会越来越多，代码也会越来越难看。

要避免嵌套结构的 if ... else ...，我们可以用 if ... 多个elif ... else ...的结构，一次写完所有的规则：

if age >= 18:
    print 'adult'
elif age >= 6:
    print 'teenager'
elif age >= 3:
    print 'kid'
else:
    print 'baby'

elif 意思就是 else if。这样一来，我们就写出了结构非常清晰的一系列条件判断。

特别注意: 这一系列条件判断会从上到下依次判断，如果某个判断为 True，执行完对应的代码块，后面的条件判断就直接忽略，不再执行了。

Python之 for循环

list或tuple可以表示一个有序集合。如果我们想依次访问一个list中的每一个元素呢？比如 list。

Python的 for 循环就可以依次把list或tuple的每个元素迭代出来：

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
for name in L:
    print name

注意: name 这个变量是在 for 循环中定义的，意思是，依次取出list中的每一个元素，并把元素赋值给 name，然后执行for循环体（就是缩进的代码块）。

这样一来，遍历一个list或tuple就非常容易了。

Python之 while循环

N = 10
x = 0
while x < N:
    print x
    x = x + 1

while循环每次先判断 x < N，如果为True，则执行循环体的代码块，否则，退出循环。

在循环体内，x = x + 1 会让 x 不断增加，最终因为 x < N 不成立而退出循环。

如果没有这一个语句，while循环在判断 x < N 时总是为True，就会无限循环下去，变成死循环，所以要特别留意while循环的退出条件。

Python之 break退出循环

用 for 循环或者 while 循环时，如果要在循环体内直接退出循环，可以使用 break 语句。

比如计算1至100的整数和，我们用while来实现：

sum = 0
x = 1
while True:
    sum = sum + x
    x = x + 1
    if x > 100:
        break
print sum

咋一看， while True 就是一个死循环，但是在循环体内，我们还判断了 x > 100 条件成立时，用break语句退出循环，这样也可以实现循环的结束。

Python之 continue继续循环

在循环过程中，可以用break退出当前循环，还可以用continue跳过后续循环代码，继续下一次循环。

假设我们已经写好了利用for循环计算平均分的代码：

L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85]
sum = 0.0
n = 0
for x in L:
    sum = sum + x
    n = n + 1
print sum / n

现在老师只想统计及格分数的平均分，就要把 x < 60 的分数剔除掉，这时，利用 continue，可以做到当 x < 60的时候，不继续执行循环体的后续代码，直接进入下一次循环：

for x in L:
    if x < 60:
        continue
    sum = sum + x
    n = n + 1

Python之多重循环

在循环内部，还可以嵌套循环，我们来看一个例子：

for x in ['A', 'B', 'C']:
    for y in ['1', '2', '3']:
        print x + y

x 每循环一次，y 就会循环 3 次，这样，我们可以打印出一个全排列：

A1
A2
A3
B1
B2
B3
C1
C2
C3

Python之什么是dict

我们已经知道，list 和 tuple 可以用来表示顺序集合，例如，班里同学的名字：

['Adam', 'Lisa', 'Bart']

或者考试的成绩列表：

[95, 85, 59]

但是，要根据名字找到对应的成绩，用两个 list 表示就不方便。

如果把名字和分数关联起来，组成类似的查找表：

'Adam' ==> 95
'Lisa' ==> 85
'Bart' ==> 59

给定一个名字，就可以直接查到分数。

Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

我们把名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过 key来查找 value。

花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。

由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小：

>>> len(d)
3

注意: 一个 key-value 算一个，因此，dict大小为3。

Python之访问dict

我们已经能创建一个dict，用于表示名字和成绩的对应关系：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

那么，如何根据名字来查找对应的成绩呢？

可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，不同之处是，list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key：

>>> print d['Adam']
95
>>> print d['Paul']
Traceback (most recent call last):
  File "index.py", line 11, in <module>
    print d['Paul']
KeyError: 'Paul'

注意: 通过 key 访问 dict 的value，只要 key 存在，dict就返回对应的value。如果key不存在，会直接报错：KeyError。

要避免 KeyError 发生，有两个办法：

一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：

if 'Paul' in d:
    print d['Paul']

如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行 print d['Paul'] ，从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个 get 方法，在Key不存在的时候，返回None：

>>> print d.get('Bart')
59
>>> print d.get('Paul')
None

例子：

任务
根据如下dict：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}
请打印出：

Adam: 95
Lisa: 85
Bart: 59

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}
print 'Adam:', d['Adam']
print 'Lisa:', d['Lisa']
print 'Bart:', d['Bart']

Python中dict的特点

dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。

由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。

dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

当我们试图打印这个dict时：

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

打印的顺序不一定是我们创建时的顺序，而且，不同的机器打印的顺序都可能不同，这说明dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。

dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。

可以试试用list作为key时会报什么样的错误。

不可变这个限制仅作用于key，value是否可变无所谓：

{
    '123': [1, 2, 3],  # key 是 str，value是list
    123: '123',  # key 是 int，value 是 str
    ('a', 'b'): True  # key 是 tuple，并且tuple的每个元素都是不可变对象，value是 boolean
}

最常用的key还是字符串，因为用起来最方便。

Python更新dict

dict是可变的，也就是说，我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

要把新同学'Paul'的成绩 72 加进去，用赋值语句：

>>> d['Paul'] = 72

再看看dict的内容：

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value：

>>> d['Bart'] = 60
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 60}

Python之遍历dict

由于dict也是一个集合，所以，遍历dict和遍历list类似，都可以通过 for 循环实现。

直接使用for循环可以遍历 dict 的 key：

>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> for key in d:
...     print key
... 
Lisa
Adam
Bart

由于通过 key 可以获取对应的 value，因此，在循环体内，可以获取到value的值。

例子：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}
for key in d:
    print key+":",d[key]
    #print key,":",d[key]

Python之什么是set

dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。

有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。

set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。

创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：

>>> s = set(['A', 'B', 'C'])

可以查看 set 的内容：

>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])

请注意，上述打印的形式类似 list，但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。

因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？

>>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])
>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])
>>> len(s)
3

结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。

Python之访问set

由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。

例如，存储了班里同学名字的set：

>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])

我们可以用 in 操作符判断：Bart是该班的同学吗？

>>> 'Bart' in s
True

bart是该班的同学吗？

>>> 'bart' in s
False

看来大小写很重要，'Bart' 和 'bart'被认为是两个不同的元素。

Python之 set的特点

set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。

set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。

最后，set存储的元素也是没有顺序的。

set的这些特点，可以应用在哪些地方呢？

星期一到星期日可以用字符串'MON', 'TUE', ... 'SUN'表示。

假设我们让用户输入星期一至星期日的某天，如何判断用户的输入是否是一个有效的星期呢？

可以用 if 语句判断，但这样做非常繁琐：

x = '???' # 用户输入的字符串
if x!= 'MON' and x!= 'TUE' and x!= 'WED' ... and x!= 'SUN':
    print 'input error'
else:
    print 'input ok'

注意：if 语句中的...表示没有列出的其它星期名称，测试时，请输入完整。

如果事先创建好一个set，包含'MON' ~ 'SUN'：

weekdays = set(['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI', 'SAT', 'SUN'])

再判断输入是否有效，只需要判断该字符串是否在set中：

x = '???' # 用户输入的字符串
if x in weekdays:
    print 'input ok'
else:
    print 'input error'

这样一来，代码就简单多了。

Python之遍历set

由于 set 也是一个集合，所以，遍历 set 和遍历 list 类似，都可以通过 for 循环实现。

直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素：

>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
>>> for name in s:
...     print name
... 
Lisa
Adam
Bart

注意: 观察 for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同。

Python之更新set

由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：

一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。

添加元素时，用set的add()方法：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4

所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

参考慕课网课程：http://www.imooc.com/learn/177

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4341484/blog/4020329

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