Python基础 (上)

参考：菜鸟教程    Python用途

目录

一、数据类型

二、运算符

三、条件和循环控制语句

四、函数

五、模块

六、输入与输出

一、数据类型

　　string、list和tuple都属于sequence（序列）。三者都可以进行截取，索引值以0为开始值，-1为从末尾的开始位置。加号+是字符串的连接符。 星号*表示复制当前字符串，紧跟的数字为复制的次数。

1. 数字(Number)

　　用于存储数值，每个变量在使用前都必须赋值。数据类型是不允许改变的，这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。

a = 5
a = b = c = 1 # 多个变量赋值
a, b, c = 1, 2, 5.6

2. String（字符串）

　　在Python3中，所有字符串都是Unicode字符串。( Python的注释: 单行注释以#开头, 行注释用三个单引号 '' 或三个双引号 "" 将注释括起来 )

a. 字符串截取
print (str) # 输出字符串 Hello
print (str[0:-1]) # 输出第一个到倒数第二个的所有字符, Hell

b. 使用反斜杠(\)转义特殊字符，在字符串前面添加一个r则不会转义
print(r"Hello\nWorld") # 不换行，直接输出Hello\nWorld　　
print ("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10))　字符串格式化　

c. python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。
para_str = """这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符TAB ( \t )。
"""

3. List（列表）

　　列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。

employee = [1, 'Amy', 23, 'China', 27000.00]
company = ['ABC', 'US']
print(employee[1:3] * 2) # 从第二个开始输出到第三个元素, 输出两次 ['Amy', 23, 'Amy', 23]
print(employee +　company) # [1, 'Amy', 23, 'China', 27000.00, 'ABC', 'US']
employee[1:3] = ['Sandy', 18] # list元素可以改变
del employee[2] # 可以使用 del 语句来删除列表的的元素

4. Tuple（元组）

　　元组与字符串类似，可以把字符串看作一种特殊的元组。

a. 元组的定义
tuple = (1, 'Amy', 23, 'China', 27000.00)
tup1 = ()    # 空元组
tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号,否则括号会被当作运算符使用,tup2 = (20)表示整数
t = 1, 2, 'a'          # t[0]=1   t=(1, 2, 'a')
u = t, (1, 2, 3, 4, 5) # u=((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))

b. 截取
print (tuple[0:-1])    #　截取
tup3 = tup1 + tup2;　   # 创建一个新的元组,元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合
del tup #元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用del语句来删除整个元组

c. 函数应用
def test1(a,b): 　　     #函数返回多个值的时候，是以元组的方式返回的。
    return (a,b)
def test2(*args): 　    #python中的函数还可以接收可变长参数，参数名以*开头，该参数的类型也是元组
    return args

5. Set（集合）
　　集合（set）是一个无序不重复元素的序列。基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。可以使用大括号{}或者set()函数创建集合。
　　注意：创建一个空集合必须用set()而不是{}，因为{}是用来创建一个空字典。

a. 成员测试
student = {'Tom', 'Jim', 'Mary', 'Tom', 'Jack', 'Rose'}
if('Rose' in student) :　
    print('Rose 在集合中')
b. 集合计算
s1 = set('abracadabra'); s2 = set('alacazam')
print(s1 - s2) # s1和s2的差集　{'b', 'd', 'r'}　　|表示并集 &表示交集 ^表示s1和s2中不同时存在的元素

6. Dictionary（字典）
　　字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。字典当中的元素是通过键来存取的，键(key)必须使用不可变类型。创建空字典使用{}

dict = {'Name': 'Amy', 'Age': 18}
dict['Age'] = 20; # 更新 Age
dict.clear() # 清空字典
del dict # 删除字典

 判断对象类型

type(a)             # <class 'int'>
isinstance(a, int)  # True
区别:type()不会认为子类是一种父类类型。isinstance()会认为子类是一种父类类型。
class A:
　　pass   # 如果没有内容，可以写pass，但是如果不写pass就会语法错误
class B(A):
　　pass
print(type(B(), A)        # False
print(isinstance(B(), A)  # True 

 遍历字典

fruit = {'a': 'apple', 'b': 'banana'}
for k, v in fruit.items():
    print(k, v)

6. 列表的变形

# 列表基本方法
ls = ['a', 'b', 'c']
ls.count('a')           #
ls.insert(1, 'a1')      # ['a', 'a1', 'b', 'c']
ls.append('d')          # ['a', 'a1', 'b', 'c', 'd']
ls.index('b')           #
ls.remove('a1')         # ['a', 'b', 'c', 'd']
ls.reverse()            # ['d', 'c', 'b', 'a']
ls.sort()               # ['a', 'b', 'c', 'd']    

#遍历列表
for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
    print(i, v)
# 使用zip()组合同时遍历两个或更多的序列
for q, a in zip(questions, answers):
    print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
#反向遍历一个序列, 正向使用sorted
for i in reversed(range(1, 10, 2)):
    print(i)    #9 7 5 3 1

# 将列表当做堆栈使用（后进先出）
stack = ['a', 'b', 'c']
stack.append('d')       # ['a', 'b', 'c', 'd']
stack.pop()             # ['a', 'b', 'c']   

# 将列表当作队列使用（先进先出）
from collections import deque
queue = deque(['a', 'b', 'c'])
queue.append('d')       # deque(['a', 'b', 'c', 'd'])
queue.popleft()         # deque(['b', 'c', 'd'])  从头部弹出较慢，所有元素都要移位

# 列表推导式
# 使用for循环对列表中的每个元素进行表达式计算，从而生成新的列表
fruit = ['  banana', '  appke ']
[f.strip() for f in fruit] #['banana', 'apple']
vec = [2, 4, 6]
[3*x for x in vec]      # [6, 12, 18]
[[x, x**2] for x in vec]# [[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
[3*x for x in vec if x > 3] #[12, 18]
vec2 = [4, 3, -9]; [x*y for x in vec1 for y in vec2] #[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
[str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]  # ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

# 嵌套列表解析
# 将3X4的矩阵列表转换为4X3列表
matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
# 方法1
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
# 方法2
transposed = []
for i in range(4):
    transposed.append([row[i] for row in matrix]) 

# del 语句
ls = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
del ls[0]              # ['b', 'c', 'd', 'e', 'f']
del ls[2:4]            # ['b', 'c', 'f']
del ls[:]              # []
del ls                 # []

# 字典推导
{x: x**2 for x in (2, 4, 6)}       # {2: 4, 4: 16, 6: 36}

二、运算符

1. 算术运算符：　+  -  *  /  %    **(求幂)    //(整除，返回商的整数部分)

• 5 / 2  = 2.5
• 5 // 2 = 2
• 5 ** 2 = 25

2. 位运算符： &　|　^(异或)  ~(取反)  << (左移)   >> (右移)

3. 逻辑运算符：　and or not(非)

4. 成员运算符：　in 、not in

5. 身份运算符：　is 、is not　

　　is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个， == 用于判断引用变量的值是否相等。

a = 20
b = 20
if ( a is b ):  # True
　　print ("a 和 b 有相同的标识")
if ( id(a) == id(b) ):   # True
　　print ("a 和 b 有相同的标识")
a = [1, 2, 3]
b = a       # a is b, a和b指向同一对象
b = a[:]    # a is not b, a和b指向不同对象

三、条件和循环控制语句

条件控制
def fab(n):
    if n<1:
        print('输入有误！')　
        return -1
    elif n==1 or n==2:
        return 1
    else:
        return fab(n-1)+fab(n-2)

循环控制
# Fibonacci series: 斐波纳契数列 1,1,2,3,5,8
a, b = 0, 1
while b < 10:
    print(b, end=',')
    a, b = b, a+b

sequence = [1,1,2,3,5,8]
for item in sequence:
    print(item)
for index, item in enumerate(sequence):
    print(index, item)

# 求整数1-100的和
sum = 0
for i in range(0,101):  #　或 for i in range(101)
    sum += i
print(sum)

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。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，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。

1.使用for循环迭代
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

2.使用next()函数迭代
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()

生成器

　　在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。生成器是一个返回迭代器的函数，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，并在下一次执行 next() 返回 yield的值, 方法时从当前位置继续运行。

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。只需返回迭代器，而不用返回整个斐波那契列表

while True:
    try:
        print (next(f), end=" ") #　使用迭代器
    except StopIteration:
        sys.exit()

四、函数

　　函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。Python提供了许多内建函数，你也可以自定义函数。

1. 可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

　　在python中，string、tuple和number是不可更改的对象，重新赋值不会修改原来的对象，而是生成一个新的对象。而list,dict等则是可以修改的对象。python函数的参数传递类似c++的参数传递，如果传的是不可变类型，则函数中的任何操作不会影响传递的对象本身。如果是可变类型如列表、字典，则类似c++的引用传递，可以在函数中修改对象的值。

1.不可变类型参数
def changeInt( a ):
    a = 10

b = 2
changeInt(b)
print( b ) # 结果是 2

2.可变类型参数
def changeList( mylist ):
   mylist[1]=5
   return

mylist = [1,2,3];
changeList( mylist );
print (mylist)  # 结果是[1,5,3]

2. 函数调用

1.关键字参数: 函数调用时使用参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值
fibonacci ( n = 10 )

2.默认参数：函数定义中设置默认参数值，如果调用时没有传递参数，则会使用默认参数。默认参数要放在最后面，否则会报错。
def printinfo(name, age=35):
　　print (name, age)

3.不定长参数
def printinfo(*args):
　　print (args)
printinfo(1, 'Amy', 18)

4.函数参数
def printInfo () :
  print ("Hello, world!")
def execute(f):
  f()　# 执行函数
execute(printInfo)

3. 匿名函数

　　python 使用 lambda 来创建匿名函数。所谓匿名，即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。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。匿名函数也能使用关键字参数和默认参数。

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;
print ("sum = ", sum( 10, 20 ))

4. 变量作用域

　　Python 中只有模块，类以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/else、for/while等）是不会引入新的作用域的，即这些语句内定义的变量，外部也可以访问。Python的作用域一共有4种，代码中的变量以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即在局部找不到，便会去闭包找，然后是全局，再者去内建中找。

• L （Local） 局部作用域
• E （Enclosing） 闭包函数外的函数中
• G （Global） 全局作用域
• B （Built-in） 内建作用域

　　内置作用域是通过一个名为builtin的标准模块来实现的，但是这个变量名自身并没有放入内置作用域内，所以必须导入这个文件才能够使用它。在Python3.0中，可以使用以下的代码来查看到底预定义了哪些变量:

>>> import builtins
>>> dir(builtins)

x = int(2.9)  # 内建作用域

g_count = 0  # 全局作用域，全局变量可以在整个程序范围内访问
def outer():
    o_count = 1  # 闭包函数外的函数中
    def inner():
        i_count = 2  # 局部作用域，局部变量只能在其声明的函数内使用

global 和 nonlocal关键字

函数中修改全局变量
num = 1
def fun1():
    global num  # 需要使用 global 关键字声明
    print(num)
    num = 123
    print(num)
fun1()

修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字
def outer():
    num = 10
    def inner():
        nonlocal num   # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer()

五、模块

　　模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件(.py文件)。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。

import 语句

　　一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。当我们使用import语句的时候，Python解释器通过python搜索路径查找相应模块。搜索路径是在Python编译或安装的时候确定的，可以使用sys.path查看。

# calculator.py文件
def calc(a, b):
    print('a + b = ', a + b)
    return

# test.py文件
import calculator      # 导入模块
calculator.calc(1, 2)  # 调用模块里的函数

import calculator
calc1 = calculator.calc  # 经常使用一个函数时，可以把它赋给一个本地的名称
calc1(1, 2)

from calculator import calc  # 导入指定部分（函数或变量）
calc(1, 2)

from calculator import *     # 导入所有内容
calc(1, 2)

 __name__属性

　　每个模块都有一个__name__属性，当其值是'__main__'时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

# using_name.py
if __name__ == '__main__':
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块，被引入时不执行')

>>> python using_name.py  # 输出： 程序自身在运行
>>> import using_name     # 输出： 我来自另一模块，被引入时不执行

dir() 函数

　　内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称，且以一个字符串列表的形式返回。如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称。

import calculator
print(dir(calculator)) # ['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'calc']
print(dir())           # ['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'calculator']

标准模块

　　Python 本身带着一些标准的模块库，模块 sys 内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串。

Python包

　　包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包，最简单的情况，放一个空的 :file:__init__.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为 __all__变量赋值。

sound/                          #顶层包
      __init__.py               #初始化 sound 包
      formats/                  #文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py

 从一个包中导入*

　　Windows是一个大小写不区分的系统，很难知道 ECHO.py 的文件导入为模块 echo 还是 Echo 甚至 ECHO。然而包定义文件 __init__.py 存在一个叫做 __all__ 的列表变量，在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。通常我们并不主张使用*这种方法来导入模块，因为这种方法经常会导致代码的可读性降低。使用_all_可以在sound/formats/__init__.py中包含如下代码:

__all__ = ["wavread", "wavwrite"]

六、输入与输出

1. 控制台输入

str = input("请输入：");
print ("你输入的内容是: ", str)

2. 格式化输出

(1) str.format()  用于设置多样化的输出格式

# 参数位置
print('{} and {}'.format('apple', 'banana'))    # apple and banana, 默认顺序
print('{0} and {1}'.format('apple', 'banana'))  # apple and banana, 指定参数位置
print('{1} and {0}'.format('apple', 'banana'))  # banana and apple
print('{name}网址： {site}'.format(name='百度', site='www.baidu.com'))  # 百度网址："www.baidu.com", 关键字参数
print('fruits: {0}, {1} and {other}'.format('apple', 'banana', other='pear'))

# 函数符号，!a表示使用ascii(), !s使用str(), !r'使用repr()
print('常量 PI 的值近似为： {!r}'.format(math.pi))    # 常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793
# 保留小数点
print('常量 PI 的值近似为： {0:.3f}'.format(math.pi)) # 常量 PI 的值近似为： 3.142 ，保留到小数点后三位
# %操作符也可以实现字符串格式化，但是老的格式化方式，应该更多的使用 str.format().
print('常量 PI 的值近似为：%5.3f' % math.pi)          # 常量 PI 的值近似为： 3.142，

# 对齐方式
table = {'apple': 1, 'banana': 2, 'pear': 3}
for name, number in table.items():
    print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, number))  # ':' 后传入一个整数, 设置字段输出宽度
# 格式化时使用变量名而非位置
print('banana: {0[banana]:d}; apple: {0[apple]:d}; pear: {0[pear]:d}'.format(table)) # 'banana:2; apple:1; pear:3
print('apple: {apple:d}; banana: {banana:d}; pear: {pear:d}'.format(**table)) # table 变量前使用 '**' 来实现相同的功能

(2) 将值转成字符串

str() : 函数返回一个用户易读的表达形式。 repr() : 产生一个解释器易读的表达形式。

s = 'Hello, World'
str(s)   # 'Hello, World'
repr(s)  # "'Hello, World'"
repr('hello, World\n')   # 'hello, World\n' , repr()可以转义字符串中的特殊字符
repr((1, 'desc', ('Hello', 'World')))   # repr()的参数可以是Python的任何对象

for x in range(1, 11):
    print(repr(x).rjust(2))  # rjust 右对齐， 将字符串靠右, 并在左边填充空格。 类似的方法有 ljust() 和 center()
'-3.14'.zfill(7)  #'-003.14'