很久没用过Python了,熟悉一下用法准备ms。
输入和输出
1 | >>> var=input('input:') |
暂时理解input()读入一行数据,且可以加入提示信息。
读入一个整数:
基本注意事项
# 注释某行中其后的内容。
缩进代替C系列语言中的大括号。
大小写敏感。
字符串可用''或""包裹, \可用于转义。\n\t等
r’’表示’’内部的字符串默认不转义
'''表示多行输入
1 | >>> print(r'\\\t\\') |
空值是一个特殊的值,用None表示。None不能理解为0,因为0是有意义的,而None是一个特殊的空值。
用全部大写的变量名表示常量。
三种除法,//地板除,/整除,得到浮点数,%取余。
在计算机内存中,统一使用Unicode编码,当需要保存到硬盘或者需要传输的时候,就转换为UTF-8编码。
ord()函数获取字符的整数表示,chr()函数把编码转换为对应的字符。
格式化:
1 | >>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000) |
- 倒数append()
1
2
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8>>> fruits[-1]
'orange'
>>> fruits[-2]
'banana'
>>> fruits[-6]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
insert(1, ‘hi’)
pop()
list中的元素类型可以不同
tuple
不可更改的list,声明用()
当你定义一个tuple时,在定义的时候,tuple的元素就必须被确定下来。
t = (1)定义的是自然数1,要定义成tuple需要加‘,’,规则。
t = (‘a’, ‘b’, [‘A’, ‘B’])其中的list是可变的。
dict
1 | >>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} |
- 判断是否存在dict中的两个方法
一是通过in判断key是否存在;
二是通过dict提供的get()方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value。 删除用pop(‘Bob’)。
set
可以对集合进行&和|操作。
判断&循环
if
1 | age = 3 |
for…in
可打印list、tuple中的数据。
1 | names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] |
while
break&continue
同C系列语言
函数
内置函数
- abs()
- int()
- max()
- hex()
- isinstance()
函数名其实就是指向一个函数对象的引用,完全可以把函数名赋给一个变量,相当于给这个函数起了一个“别名”:
自定义函数
- pass
什么都不做,作为占位符 - 返回多个值
在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple
函数参数
默认参数
可变参数
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8def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。
关键字参数
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14def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra
命名关键字参数
- 命名关键字参数需要一个特殊分隔符*,*后面的参数被视为命名关键字参数。
- 如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了。
- 命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错 限定了kw中的关键字只能为city,job
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10def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
参数组合
参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。支持递归
高级特性
切片
迭代
1 | >>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} |
列表生成式
1 | >>> [x * x for x in range(1, 11)] |
生成器
1 | def fib(max): |
函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
小结
生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:
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。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:
1 | for x in [1, 2, 3, 4, 5]: |
函数式编程
高阶函数
- 传入函数
map/reduce
- map
- reduce
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
- 两者综合
- filter
- sorted