定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回。
def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x
help(abs)查看abs函数的帮助信息。
数据类型检查可以用内置函数isinstance实现
def my_abs(x): if not isinstance(x, (int, float)): raise TypeError('bad operand type') if x >= 0: return x else: return -x

返回多个值:
return nx, ny
使用时
x, y = move()
但其实这只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值:
>>> r = move() >>> print r (151.96152422706632, 70.0)
原来返回值是一个tuple!

在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)
使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中,因此,我们自己在编写模块时,不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意,尽量不要与内置函数名字冲突。
一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块
如果不同的人编写的模块名相同怎么办?为了避免模块名冲突,Python又引入了按目录来组织模块的方法,称为包(Package)。
, 300) RGB >>> im.thumbnail((200, 100)) >>> im.save('thumb.jpg', 'JPEG')
其他常用的第三方库还有MySQL的驱动:MySQL-python

类和实例
class Student(object): pass
class后面紧接着是类名,即Student,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object),表示该类是从哪个类继承下来的,继承的概念我们后面再讲,通常,如果没有合适的继承类,就使用object类,这是所有类最终都会继承的类。
class Student(object): def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score
注意到__init__方法的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,因此,在__init__方法内部,就可以把各种属性绑定到self,因为self就指向创建的实例本身。
有了__init__方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:
和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别
def print_score(self): print '%s: %s' % (self.name, self.score)

Python的pdb可以让我们以单步方式执行代码。
用错误码来表示是否出错十分不便,调用者必须用大量的代码来判断是否出错,一旦出错,还要一级一级上报,所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机
try: print 'try...' r = 10 / 0 print 'result:', r except ZeroDivisionError, e: print 'except:', e finally: print 'finally...' print 'END'
当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用try来运行这段代码,如果执行出错,则后续代码不会继续执行,而是直接跳转至错误处理代码,即except语句块,执行完except后,如果有finally语句块,则执行finally语句块,至此,执行完毕。
上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误:
try... except: integer division or modulo by zero finally... END //程序继续按照流程往下走。
finally如果有,则一定会被执行(可以没有finally语句)。
可以有多个except来捕获不同类型的错误:
try: print 'try...' r = 10 / int('a') print 'result:', r except ValueError, e: print 'ValueError:', e except ZeroDivisionError, e: print 'ZeroDivisionError:', e finally: print 'finally...' print 'END'
此外,如果没有错误发生,可以在except语句块后面加一个else,当没有错误发生时,会自动执行else语句:
try: print 'try...' r = 10 / int('a') print 'result:', r except ValueError, e: print 'ValueError:', e except ZeroDivisionError, e: print 'ZeroDivisionError:', e else: print 'no error!' finally: print 'finally...' print 'END'
使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处,就是可以跨越多层调用,比如函数main()调用foo(),foo()调用bar(),结果bar()出错了,这时,只要main()捕获到了,就可以处理:
def foo(s): return 10 / int(s) def bar(s): return foo(s) * 2 def main(): try: bar('0') except StandardError, e: print 'Error!' finally: print 'finally...'
也就是说,不需要在每个可能出错的地方去捕获错误,只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来,就大大减少了写try...except...finally的麻烦。

用raise语句抛出一个错误的实例
# err.py def foo(s): n = int(s) return 10 / n def bar(s): try: return foo(s) * 2 except StandardError, e: print 'Error!' raise def main(): bar('0') main()
在bar()函数中,我们明明已经捕获了错误,但是,打印一个Error!后,又把错误通过raise语句抛出去了,这不有病么?
其实这种错误处理方式不但没病,而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下,便于后续追踪。但是,由于当前函数不知道应该怎么处理该错误,所以,最恰当的方式是继续往上抛,让顶层调用者去处理。
raise语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出。

循环有两种,一种是for...in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来,看例子:
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] for name in names: print name
for x in ...循环就是把每个元素代入变量x,然后执行缩进块的语句。
第二种循环是while循环

Python内置了字典:dict的支持,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。
为什么dict查找速度这么快?因为dict的实现原理和查字典是一样的。
dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

list是一种有序的集合,用len()函数可以获得list元素的个数:用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的:
如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素:
>>> classmates[-1] 'Tracy'
以此类推,可以获取倒数第2个、倒数第3个:
>>> classmates[-2] 'Bob' >>> classmates[-3]
可以往list中追加元素到末尾:
>>> classmates.append('Adam')
也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为1的位置:
>>> classmates.insert(1, 'Jack')
要删除list末尾的元素,用pop()方法:
>>> classmates.pop()
要删除指定位置的元素,用pop(i)方法,其中i是索引位置:
list里面的元素的数据类型也可以不同,比如:
>>> L = ['Apple', 123, True]
list元素也可以是另一个list,比如:
>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme'] >>> len(s) 4
要注意s只有4个元素,其中s[2]又是一个list,如果拆开写就更容易理解了:
>>> p = ['asp', 'php'] >>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']
要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1],因此s可以看成是一个二维数组,
如果一个list中一个元素也没有,就是一个空的list,它的长度为0:
>>> L = [] >>> len(L) 0

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改
它也没有append(),insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的
不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。
有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:
>>> t = (1,) >>> t (1,)
Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号。
列表用[ ]标识。
元组用"()"标识。

python笔记1,语法,函数,类和实例,异常的更多相关文章

  1. python进阶01 面向对象、类、实例、属性封装、实例方法

    python进阶01 面向对象.类.实例.属性封装.实例方法 一.面向对象 1.什么是对象 #一切皆对象,可以简单地将“对象”理解为“某个东西” #“对象”之所以称之为对象,是因为它具有属于它自己的“ ...

  2. 使用python装饰器计算函数运行时间的实例

    使用python装饰器计算函数运行时间的实例 装饰器在python里面有很重要的作用, 如果能够熟练使用,将会大大的提高工作效率 今天就来见识一下 python 装饰器,到底是怎么工作的. 本文主要是 ...

  3. python基础教程:定义类创建实例

    类的定义 在Python中,类通过class关键字定义,类名以大写字母开头 >>>class Person(object): #所有的类都是从object类继承 pass #pass ...

  4. Python笔记(5)类__方法与继承

    方法 类方法@classmethod,实例方法,静态方法@staticmethod,特殊方法,__init__ 形式上的区别:调用是通过类和实例进行,不能直接调用,有自己的特殊参数,如__init__ ...

  5. Python笔记(4)类__属性与描述符

    部分参考自:http://www.geekfan.net/7862/ 新式类与经典类 2和3不一样,3都是新式类. 新式类和经典类的区别: class A: #classic class " ...

  6. Python学习 Day 7 面向对象 类和实例 访问限制

    面向对象编程 面向对象编程——Object Oriented Programming,简称OOP,是一种程序设计思想.OOP把对象作为程序的基本单元,一个对象包含了数据和操作数据的函数. 面向过程的程 ...

  7. python基本数据预处理语法函数(2)

    1.字符串格式化方法format的用法: < ^ > #分别为左对齐.居中.右对齐 '{:>18,.2f}'.format(70305084.0) #:冒号+空白填充+右对齐+固定宽 ...

  8. python学习笔记1 -- 面向对象编程类和实例

    由于之前有一定基础,所以python中的类的概接受的比较快,与其他语言一样, python也是通过类来进行事务的抽象,一切皆对象,要不然怎么说程序员不缺对象呢. 言归正传,python中类的声明是cl ...

  9. guxh的python笔记二:函数基础

    1,函数的参数 1.1,查看函数的参数类型 def run(a, *args, b, **kwargs): return a + b 可以通过如下方式查看参数类型: import inspect k ...

随机推荐

  1. Synergy – 教你在局域网中用一套键盘/鼠标控制多台电脑

    想必很多人都拥有多台电脑,譬如台式机+笔记本,很多时候我们都会同时打开它们工作.可是你有没发现,如果桌子上摆放着多台电脑多套键盘鼠标,不停来回切换使用是否很累呢?如果说现在可以只用一套键鼠,就能同时控 ...

  2. mormot 直接使用UNIDAC引擎操作数据库

    mormot 直接使用UNIDAC引擎操作数据库 MORMOT封装了BDE.FIREDAC.UNIDAC.Nexus 四种通用型数据库引擎,形成了自己独特的数据引擎控件.前提条件是首先要安装通用型数据 ...

  3. javascript:判断支持哪种监听

    if (typeof window.addEventListener != "undefined") { window.addEventListener("load&qu ...

  4. python获取linux本机IP

    #!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 #description: get local ip address import os import socket, f ...

  5. http://zhidao.baidu.com/link?url=3tJ_i5gyYLrd7rFPk0eRYre_oxjCZvTOMOutp89LGhUgi6Ic6Ncama_GMAHnwfF73SVYGqy364vDfv6AY4ERPa

    http://zhidao.baidu.com/link?url=3tJ_i5gyYLrd7rFPk0eRYre_oxjCZvTOMOutp89LGhUgi6Ic6Ncama_GMAHnwfF73SV ...

  6. Unity3D之高级渲染-Shader Forge增强版

    笔者介绍:姜雪伟,IT公司技术合伙人,IT高级讲师,CSDN社区专家.特邀编辑.畅销书作者,国家专利发明人;已出版书籍:<手把手教你架构3D游戏引擎>电子工业出版社和<Unity3D ...

  7. Spark createDirectStream 维护 Kafka offset(Scala)

    createDirectStream方式需要自己维护offset,使程序可以实现中断后从中断处继续消费数据. KafkaManager.scala import kafka.common.TopicA ...

  8. MyISAM的key_buffer_size和InnoDB的innodb_buffer_pool_size

    一.MyISAM的key_buffer_size MyISAM的索引方式是非聚集索引,主索引和其他索引没有本质区别,在data域都是存储了具体记录行的地址.key_buffer_size规定了系统将多 ...

  9. antd-design LocaleProvider国际化

    1.LocaleProvider 使用 React 的 context 特性,只需在应用外围包裹一次即可全局生效. import { LocaleProvider } from 'antd'; imp ...

  10. activiti入门3排他网关,并行网管,包括网关,事件网关

    网关用来控制流程的流向 网关能够消费也能够生成token. 网关显示成菱形图形,内部有有一个小图标. 图标表示网关的类型. 基本分支 首先 利用 流程变量  写个带有分支的一个基本流程 流程图: wa ...