图解Python 【第二篇】：Python基础2

本节内容一览图

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一、数据类型

1、数字

2 是一个整数的例子。
长整数 不过是大一些的整数。
3.23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。
(-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子，其中-5,4为实数，j为虚数，数学中表示复数是什么？。

int（整型）

　　在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647
　　在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～9223372036854775807

long（长整型）
　　跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。
　　注意，自从Python2.2起，如果整数发生溢出，Python会自动将整数数据转换为长整数，所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。
float（浮点型）

      先扫盲 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5895848.html 
　　浮点数用来处理实数，即带有小数的数字。类似于C语言中的double类型，占8个字节（64位），其中52位表示底，11位表示指数，剩下的一位表示符号。
complex（复数）
　　复数由实数部分和虚数部分组成，一般形式为x＋yj，其中的x是复数的实数部分，y是复数的虚数部分，这里的x和y都是实数。

注：Python中存在小数字池：-5 ～ 257

 

2、布尔值

　　真或假

　　1 或 0

3、字符串

"hello world"

万恶的字符串拼接：

　　python中的字符串在C语言中体现为是一个字符数组，每次创建字符串时候需要在内存中开辟一块连续的空，并且一旦需要修改字符串的话，就需要再次开辟空间，万恶的+号每出现一次就会在内从中重新开辟一块空间。

字符串是什么

字符串格式化输出

 

1 2 3 4

name = "alex" print "i am %s " % name    #输出: i am alex

PS: 字符串是 %s;整数 %d;浮点数%f

常用方法：

name.capitalize()  首字母大写
name.casefold()   大写全部变小写
name.center(50,"-")  输出 '---------------------Alex Li----------------------'
name.count('lex') 统计 lex出现次数
name.encode()  将字符串编码成bytes格式
name.endswith("Li")  判断字符串是否以 Li结尾
 "Alex\tLi".expandtabs(10) 输出'Alex      Li'， 将\t转换成多长的空格
 name.find('A')  查找A,找到返回其索引， 找不到返回-1 

format :
    >>> msg = "my name is {}, and age is {}"
    >>> msg.format("alex",22)
    'my name is alex, and age is 22'
    >>> msg = "my name is {1}, and age is {0}"
    >>> msg.format("alex",22)
    'my name is 22, and age is alex'
    >>> msg = "my name is {name}, and age is {age}"
    >>> msg.format(age=22,name="ale")
    'my name is ale, and age is 22'
format_map
    >>> msg.format_map({'name':'alex','age':22})
    'my name is alex, and age is 22'

msg.index('a')  返回a所在字符串的索引
'9aA'.isalnum()   True

''.isdigit() 是否整数
name.isnumeric
name.isprintable
name.isspace
name.istitle
name.isupper
 "|".join(['alex','jack','rain'])
'alex|jack|rain'

maketrans
    >>> intab = "aeiou"  #This is the string having actual characters.
    >>> outtab = "" #This is the string having corresponding mapping character
    >>> trantab = str.maketrans(intab, outtab)
    >>>
    >>> str = "this is string example....wow!!!"
    >>> str.translate(trantab)
    'th3s 3s str3ng 2x1mpl2....w4w!!!'

 msg.partition('is')   输出 ('my name ', 'is', ' {name}, and age is {age}') 

 >>> "alex li, chinese name is lijie".replace("li","LI",1)
     'alex LI, chinese name is lijie'

 msg.swapcase 大小写互换

 >>> msg.zfill(40)
'00000my name is {name}, and age is {age}'

>>> n4.ljust(40,"-")
'Hello 2orld-----------------------------'
>>> n4.rjust(40,"-")
'-----------------------------Hello 2orld'

>>> b="ddefdsdff_哈哈"
>>> b.isidentifier() #检测一段字符串可否被当作标志符，即是否符合变量命名规则
True

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python有四种常用的数据结构:一览表如图

注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：
1. 有序集合：list，tuple，str和unicode；
2. 无序集合：set
3. 无序集合并且具有 key-value 对：dict

下面分别介绍用法：

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4.列表（list）操作

列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作

列表是有序的集合

列表总结：

基本操作：

1. 索引
2. 切片
3. 追加
4. 删除
5. 长度
6. 切片
7. 循环
8. 包含

定义列表

names = ['Alex',"Tenglan",'Eric']

切片:取多个元素

>>> names = ["Alex","Tenglan","Eric","Rain","Tom","Amy"]
>>> names[1:4]  #取下标1至下标4之间的数字，包括1，不包括4
['Tenglan', 'Eric', 'Rain']
>>> names[1:-1] #取下标1至-1的值，不包括-1
['Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom']
>>> names[0:3]
['Alex', 'Tenglan', 'Eric']
>>> names[:3] #如果是从头开始取，0可以忽略，跟上句效果一样
['Alex', 'Tenglan', 'Eric']
>>> names[3:] #如果想取最后一个，必须不能写-1，只能这么写
['Rain', 'Tom', 'Amy']
>>> names[3:-1] #这样-1就不会被包含了
['Rain', 'Tom']
>>> names[0::2] #后面的2是代表，每隔一个元素，就取一个
['Alex', 'Eric', 'Tom']
>>> names[::2] #和上句效果一样
['Alex', 'Eric', 'Tom']

追加

>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy']
>>> names.append("我是新来的")
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

append()总是把新的元素添加到 list 的尾部

插入

>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> names.insert(2,"强行从Eric前面插入")
>>> names
['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

>>> names.insert(5,"从eric后面插入试试新姿势")
>>> names
['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

修改

>>> names
['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> names[2] = "该换人了"
>>> names
['Alex', 'Tenglan', '该换人了', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

删除

>>> del names[2]
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> del names[4]
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>>
>>> names.remove("Eric") #删除指定元素
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> names.pop() #删除列表最后一个值
'我是新来的'
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy']

扩展

>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy']
>>> b = [1,2,3]
>>> names.extend(b)
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

拷贝

>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

>>> name_copy = names.copy()
>>> name_copy
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

统计

>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Amy', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]
>>> names.count("Amy")
2

排序&翻转

>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Amy', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]
>>> names.sort() #排序
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: int() < str()   #3.0里不同数据类型不能放在一起排序了，擦
>>> names[-3] = ''
>>> names[-2] = ''
>>> names[-1] = ''
>>> names
['Alex', 'Amy', 'Amy', 'Tenglan', 'Tom', '', '', '']
>>> names.sort()
>>> names
['', '', '', 'Alex', 'Amy', 'Amy', 'Tenglan', 'Tom']

>>> names.reverse() #反转
>>> names
['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '', '', '']

获取下标

>>> names
['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '', '', '']
>>> names.index("Amy")
2 #只返回找到的第一个下标

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5、元组-tuple

元组其实跟列表差不多，也是存一组数，只不是它一旦创建，便不能再修改，所以又叫只读列表

创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]。

语法

1	names = ("alex","jack","eric")

它只有2个方法，一个是count,一个是index

Python在打印单元素tuple时，也自动添加了一个“,”，为了更明确地告诉你这是一个tuple

多元素 tuple 加不加这个额外的“,”效果是一样的

注意：tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！

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6、字典（dict）操作

字典的特性：

• dict是无序的
• key必须是唯一的,so 天生去重

特点:

1,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

2,dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！

3,dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变

字典一种key - value 的数据类型，使用就像我们上学用的字典，通过笔划、字母来查对应页的详细内容。

定义一个字典

info = {
    'stu1101': "TengLan Wu",
    'stu1102': "LongZe Luola",
    'stu1103': "XiaoZe Maliya",
}

增加

>>> info["stu1104"] = "苍井空"
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1104': '苍井空', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': 'TengLan Wu'}

删除

>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}
>>> info.pop("stu1101") #标准删除姿势
'武藤兰'
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>> del info['stu1103'] #换个姿势删除
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola'}
>>>
>>>
>>>
>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'} #随机删除
>>> info.popitem()
('stu1102', 'LongZe Luola')
>>> info
{'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}

修改

>>> info['stu1101'] = "武藤兰"
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}

查找

>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>>
>>> "stu1102" in info #标准用法
True
>>> info.get("stu1102")  #获取
'LongZe Luola'
>>> info["stu1102"] #同上，但是看下面
'LongZe Luola'
>>> info["stu1105"]  #如果一个key不存在，就报错，get不会，不存在只返回None
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'stu1105'

循环dict

#方法1
for key in info:
    print(key,info[key])

#方法2
for k,v in info.items(): #会先把dict转成list,数据里大时莫用
    print(k,v)

dict对象本身就是可迭代对象，用 for 循环直接迭代 dict，可以每次拿到dict的一个key。

dict 对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list

dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法

py3 已经取消itervalues

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7.集合操作

集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下：

• 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了
• 关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系

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。

常用操作：

s = set([3,5,9,10])      #创建一个数值集合  

t = set("Hello")         #创建一个唯一字符的集合  

a = t | s          # t 和 s的并集  

b = t & s          # t 和 s的交集  

c = t – s          # 求差集（项在t中，但不在s中）  

d = t ^ s          # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）  

基本操作：  

t.add('x')            # 添加一项  

s.update([10,37,42])  # 在s中添加多项  

使用remove()可以删除一项：  

t.remove('H')  

len(s)
set 的长度  

x in s
测试 x 是否是 s 的成员  

x not in s
测试 x 是否不是 s 的成员  

s.issubset(t)
s <= t
测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中  

s.issuperset(t)
s >= t
测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中  

s.union(t)
s | t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的每一个元素  

s.intersection(t)
s & t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的公共元素  

s.difference(t)
s - t
返回一个新的 set 包含 s 中有但是 t 中没有的元素  

s.symmetric_difference(t)
s ^ t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素  

s.copy()
返回 set “s”的一个浅复制

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二、流程控制

动态讲解

http://codingpy.com/article/10-gifs-to-understand-some-programming-concepts/

一览表：

1.条件判断

表达式：
 if <条件判断1>:
     <执行1>
 elif <条件判断2>:
     <执行2>
 elif <条件判断3>:
     <执行3>
 else:
     <执行4>

场景一、用户登陆验证

# 提示输入用户名和密码
  
# 验证用户名和密码
#     如果错误，则输出用户名或密码错误
#     如果成功，则输出 欢迎，XXX!
 
 
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: encoding -*-
  
import getpass
  
  
name = raw_input('请输入用户名：')
pwd = getpass.getpass('请输入密码：')
  
if name == "alex" and pwd == "cmd":
    print("欢迎，alex！")
else:
    print("用户名和密码错误")

基本结构：

例子分析：

多条件判断：

2、循环

for循环

例子：

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
 
 
for i in range(10):
    print("loop:", i )

while loop循环

count = 0
while True:
    print("你是风儿我是沙,缠缠绵绵到天涯...",count)
    count +=1

1.基本循环

while 条件:
     
    # 循环体
 
    # 如果条件为真，那么循环体则执行
    # 如果条件为假，那么循环体不执行

2、break

break用于退出所有循环

while True:
    print ""
    break
    print ""

3、continue

continue用于退出当前循环，继续下一次循环

while True:
    print ""
    continue
    print ""

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三、文件操作

对文件操作流程

1. 打开文件，得到文件句柄并赋值给一个变量
2. 通过句柄对文件进行操作
3. 关闭文件

基本操作　　

1 2 3 4 5 6 7 8

f = open('lyrics') #打开文件 first_line = f.readline() print('first line:',first_line) #读一行 print('我是分隔线'.center(50,'-')) data = f.read()# 读取剩下的所有内容,文件大时不要用 print(data) #打印文件   f.close() #关闭文件

Python3 File(文件) 方法

各种方法请点这里

打开文件的模式有：

• r，只读模式（默认）。
• w，只写模式。【不可读；不存在则创建；存在则删除内容；】
• a，追加模式。【可读；   不存在则创建；存在则只追加内容；】

"+" 表示可以同时读写某个文件

• r+，可读写文件。【可读；可写；可追加】
• w+，写读
• a+，同a

"U"表示在读取时，可以将 \r \n \r\n自动转换成 \n （与 r 或 r+ 模式同使用）

• rU
• r+U

"b"表示处理二进制文件（如：FTP发送上传ISO镜像文件，linux可忽略，windows处理二进制文件时需标注）

• rb
• wb
• ab

with语句

为了避免打开文件后忘记关闭，可以通过管理上下文，即：

1 2 3

with open('log','r') as f:           ...

如此方式，当with代码块执行完毕时，内部会自动关闭并释放文件资源。

在Python 2.7 后，with又支持同时对多个文件的上下文进行管理，即：

1 2	with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2:     pass

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声明：

本人在学习老男孩python自动化网络课程后，结合所学整理做次笔记，本文内容多出

Alex老师博客:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5740985.html

武沛齐老师博客:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5444685.html

感谢老男孩教育老师Alex，武沛齐老师，本文多从二位老师文章中结合整理

感谢麻瓜编程侯爵

http://www.runoob.com/python3/python3-basic-syntax.html

https://python.xiaoleilu.com/100/101.html

http://www.ituring.com.cn/book/1863