python基础回顾

1.Ipython魔术命令 

%timeit //多次执行一条语句,并返回平均时间,%%time->多条语句,用于测试一条语句用了多少时间 %time //返回执行一条语句的时间 %rest //删除当前空间的全部变量 %run*.py //在IPython中执行python脚本 魔术命令+显示文档 如:%time?

2.变量不需要指定类型,但是仍然是"强类型语言",只是不显示地表示

  注意python中的变量是没有类型的,只有对象才有类型

  如:x=5,变量x是没有类型的,而是指向整形对象5的一个变量

3.可变与不可变

  大部分python对象是可变的(mutable),e.g.列表、字典,自定义的类

  字符串和元组是不可变的(immutable)

4.字符串

  单引号(''),双引号("")均可

  三引号()一般用于放置文档说明(docstring)或多行字符串

  字符串格式化,(%)

  类型转换str bool int float

5.时间和日期

  datetime模块

  strftime将datetime类型格式化为字符串

6.时间和日期

  strptime将字符串解析为datetime类型

7.if  elif   else

8.for循环    for item in collection

        continue,break以及他们之间的区别:continue是跳出本次循环,break是跳出整个循环

9.while循环

10.没有++,--,可用+=1,-=1替代

11.pass用于占位:python不允许空代码块

12.异常处理:try    except

13.range和xrange

  生成整数列表:

  xrange比range效率高,但是xrange不会预先生成列表,而是一个迭代

14.关于python中的引用

  变量赋值、传参是值传递

  列表、字典的复制、传参是传引用

15.浅拷贝和深拷贝

  浅拷贝的效果:[:]切片操作,copy()。只拷贝父对象,不拷贝对象内部的子对象

  深拷贝:同时拷贝父对象以及子对象

二、Python数据结构

-------------------------------------------------------------------

  1.元组:

一维、定长、不可变的对象序列

    创建元组

    转换为元组,list->tuple,string->tuple

    访问元组

    合并元祖

  拆包

    函数同时返回多个值

    元组列表迭代

  常用方法  count

    返回指定值的次数

创建元组:
tuple = ,,
print tuple
(,,)
#嵌套元组
tup2 =(,,)(,)
print tup2
((,,),(,))
转换为元组:list->tuple,string->tuple l=[,,]
print tuple(l)
(,,) str="Hello ChinaHadoop"
('H','e','l','l','o',' ','C','h','i','n','a','H','a','d','o','o','o','p')
  #访问元组
  tup3= tuple(str)
  print tup3[4]
  o
  #合并元组
  tup1+tup2
  ((1,2,3),(1,2,3),(4,5))
  #拆包
  a,b,c= tup1
  print b
  2
  #函数返回多个值
  def return_mutiple():
    t=(1,2,3)
    return t
  a,_,c = trturn_mutiple()  //元组里面,如果不需要某个值的时候,可以用下划线代替,就是不需要这个值了
  print c
  3
  #元组的迭代
  tuple_lst = [(1,2),(3,4),(5,6)]
  for x, y tuple_lst;
    print x+ y
 3
7
11
  #常用方法 count,返回指定值的次数
  tup3= tuple(str)
  print tup3[4]
  o

   2.列表

  变长,可变

  创建列表  []

  转换为列表,tuple->list

  添加、移除元素,append,insert,pop,remove

  合并列表+,extend

  排序sort操作(注:就地排序,无需创建新的对象)  结果不包含stop_idx的元素

#列表
创建列表
lst_1=[,,,'a','b',(,)]
print lst_1 //[1,2,3,'a','b',(4,5)] lst_2=range(,)
print lst_2 //[1,2,3,4,5,6,7,8,9] #添加、移除元素
lst_4=range()
#末尾添加,在末尾添加元素
lst_4.append()
print lst_4 //[1,2,3,4,5,6,7,8,9,11]
#在指定位置插入元素
lst_4.insert(,)
print lst_4 //[1,2,3,4,5,6,7,8,9,11] #删除指定位置的元素并返回
item=lst_4.pop()
print ite //
print lst_4 //[0,1,2,3,4,12,6,7,8,9,11]
#删除指定的值
lst_4.remove()
print lst_4 //[0,1,2,3,4,6,7,8,9,11]
#合并列表
lst_3=lst_1 + lst_2
print lst_3 //[1,2,3,'a','b',(4,5),1,2,3,4,5,6,7,8] lst_1.extend(lst_2)
print lst_1 //[1,2,3,'a','b',(4,5),1,2,3,4,5,6,7,8] #操作序列
import random
lst_5=range()
random.shuffle(lst_5)
print lst_5 //[7,8,5,3,2,0,4,6,9,1]
lst_5.sort() //sort就地排序,没有创建新的对象
print lst_5 //[0,1,2,3,4,5,6,78,9] lst_6= ['welcome','to','Python','Data','Analysis','Course'] //按照字典顺序进行排序
print lst_6 //['Analysis','welcome','course','python','Data','to'] #按照字符串从长到短进行排序
lst_6.sort(key=len,reverse=True)
print lst_6 //['Analysis','Welcome','Course','Python','Date','to'] #切片操作
print lst_5 //[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print lst_5[:] //[1,2,3,4]末尾的序列号是不包含在里面的,所以只是输出[1,2,3,4]
print lst_5[:] //[5,6,7,8,9],从5直接输出到末尾的 print lst_5[:] //[0,1,2,3,4]输出从第一个元素到最后一个元素,不包括最后一个元素 print lst_5[-:] //[5,6,7,8,9],从倒数第五个元素输出到最后一个元素
print lst_5[-:-] //[5,6,7]从倒数第五个元素输出到倒数第二个元素,不包括倒数第二个元素
print lst_5[::] //[0,2,4,6,8],从0开始输出元素,步长为2
print lst_5[::-] //[9,8,7,6,5,4,3,2,1,0]倒序输出所有的元素

3.常用的序列函数

  (1)enumerate,for循环时记录索引,逐个返回元组(i,item)

  (2)sorted 返回新的有序列表,区别:list中的sort()是就地排序

  (3)zip"压缩"将多个序列对应位置的元素组成元组

  (4)zip(*元组列表)"解压缩",zip的逆操作

  (5)reversed逆序迭代,可以配合list返回逆序列表

#enumerate
lst_6=['welcom','to','Python','Data','Analysis','Course'] //拆包操作,拿到i和值拿到
for i , item in enumerate(lst_6):
print '%i-%s' %(i,item)
-welcom
-to
-python
-Data
-Analysis
-Course #sorted
import random
lst_5=random(10)
random.shuffle(lst_5)
print lst_5  //[6,2,5,7,0,1,4,3,9,8],得到的是乱序的 #sorted
lst_5_sorted = sorted(lst_5)
print lst_5  //[6,2,5,7,0,1,4,3,9,8]
print lst_5_sorted  //[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

#zip压缩
lst_6=['welcom','to','Python','Data','Analysis','Course']
lst_7=range(5)
lst_8=['a','b','c']
zip_lst=zip(lst_6,lst_8,lst_7)    //[('welcome','a','0'),('to','b',1),('python','c',2)]
#zip解压缩
zip(*(zip_lst))
[('welcom','to','python'),('a','b','c'),(0,1,2)] #reversed逆序的迭代
list(reserved(lst_6))
['Course','Analysis','Data','pyhon','to','welcome']

4.字典dict

{key1:value1,key2:value2}

通过多个列表创建字典

哪些可以做"键"

  整数、浮点数、字符串或者元组

  可"哈希"的对象,hash

#创建字典
empty_dict={}
dict1={'a':1.2:'b','':[,,]} //初始化一个字典
print empty_dict {}
print dict1 {'a:1',:'b','':[,,]}
#插入元素
dict1[]=(,)
print dict1 //{'a':1,2:'b',4:(4,5),'3':[1,2,3]} #删除元素
del dict[]
print dict1 //{'a':1,4:(4,5),'3':[1,2,3]}
#通过pop来删除元素
a_value = dict1.pop('a')
print a_value //a_value
print dict1 //{4:(4,5),'3':[1,2,3]} #获取键、值列表
print dict1.keys() //[4,'3']
print dict.values() //[(4,5),[1,2,3]] #合并字典
dict2={:"new1",:'new5'}
dict.update(dict2)
print dict1 //{'3':[1,2,3],4:'new1',5:'news'} #通过多个列表创建字典
#普通方法
dict_3={}
l1=range()
l2=list(reversed(range()))
for i1,i2 in zip(i1,i2):
dict_3[i1]=i2
print dict_3
//{0:9,1:8,2:7,3:6,4:5,5:4,6:3,7:2,8:1,9:0} dict_4=dict(zip(l1,l2))
print dict_4
//{0:9,1:8,2:7,3:6,4:5,5:4,6:3,7:2,8:1,9:0}
hash()    //
hash('test hash') //-520327859
hash((,,)) //
hash([,,])

5.集合set

创建集合{}

集合操作,交并差异或

a=set(range())
print a //set([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) b=set(range(,))
print b //set([5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])
#集合的并运算
a | b
{,,,,,,,,,,,,,,} #集合的交运算
a & b
{,,,,} #a -b
{,,,,} #异或运算
a ^ b
{,,,,,,,,,} #判断是否为子集、父集
a.issubset(b) //a是b的子集吗
False
#
a.issuperset(b) //a是b的父集吗
False

6.Python高级特性

-------------------------------------------------------

  (1)集合推导式

      列表推导式:使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤、转换等操作

[exp for item in collection if contion]

%%timeit
#普通方法
result1 = []
for i in range(10000):
  if i%2==0:
    result1.append(i) #
%%timeit
#列表推导式的方法
result2 = [i for i in range(10000) if i%2 ==0 ] #将集合中的字符串全部都大写或者全部都小写
str_lst=["welcome","to","python","data","analyse","course"]
result3=[x.upper() for x in str_lst if len(x)>4]
print result3    //["WELCOME","PYTHON","ANALYSIS","COURSE"]

      字典推导式: 

{key_exp :value_exp for item in collectiob if condition}
dict1={key:value for key,value in enumerate(reversed(range(10)))}
print dict1
{0:9,1:8,2:7,3:6,4:5,5:4,6:3,7:2,8:1,9:0}

      集合推导式:

{exp for item in collection if condition}
set1={i for i in range(10)}
print set1    //set([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])

      嵌套列表推导式:按照嵌套顺序理解

lists=[range(),range(,)]
print lists //[[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19]]

  (3)函数列表

python中皆是对象  ,函数也是对象, [func1,func2]

匿名函数lambda

f = lambda x:x**
f() //4
str_lst=["Welcome","to","python","Data","Analysis","courses"]
str_lst.sort(key=lambda x:len(x)) #sort by length
print str_lst str_lst.sort(key=lambda x:x[-]) #sort by last letter
print str_lst #按照每个单词最后一个字母进行排序

  (4)生成器

def gen_test():
for i in range():
yield i
gen =gen_test() #这个时候不执行生成器
type(gen) #generator for i in gen : #直到迭代的时候才执行

(5)函数式编程

  函数本身可以赋值给变量,赋值后变量为函数

  允许将函数本身作为参数传入另一个函数

  允许返回一个函数

(6)map/reducce

  map(func,lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回

  reduce(func(x,y),lst),其中func必须有两个参数,每次计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

  lst=[a1,a2,a3,..........,an]

函数式编程
#函数本身也可以赋值给变量
import math
math.sqrt() //5.0 math.sqrt
<function math.sqrt> fun=math.sqrt
fun
<function math.sqrt>
fun() //3.1666666 将函数作为参数
def func_add(x,y,f): #map
x_2_lst = [x** for x in range()]  //对于0-9中的所有元素全部来求3次方
print x_2
[,,,,,,,,,] x_sqrt_lst=map(MATH.SQRT,X_2)      //对于x_2列表,全部用来求开平方的操作
PRINT X_2_FLOAT_LST
[0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0] X_2-float_lst=map(float,x_2)      //对于x_2列表,全部将其转换为float的数据类型
print x_2_float_lst
[0.0,1.0.4.0,9.0,16.0,25.0,36.0,49.0,64.0,81.0]   x_2_str_lst=map(str,x_2)
print x_2_str_lst
['','','','','','','','','','']  
//对于x_2类型的数据,全部将其转换为字符串类型

  reduce(func(x,y),lst),其中func必须有两个参数。每次dunc计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算

lst = [a1,a2,a3,.............,an]
reduce(func(x,y),lst)
<===>func(func(func(a1,a2),a3),.................,an)
str_lst=map(str,range())    #将数组转换成字符串类型
print str_lst def make_num(str1,str2)
return int(str1)* + int(str2) //将字符串转化为整数
result = reduce(make_num,str_lst)
print result ['','','','','']

(7)filter筛选器

  筛选序列

  filter(func,lst),将func作用于lst的每个元素,然后根据返回值是True或者是False来判断是保留还是丢弃

  map,reduce和filter中的函数变量均可以是匿名函数

number_lst=range(-,)

def is_negative(x):
return x<
filtered_lst=filter(is_negative,number_lst) print number_lst
[-.....................] [-........................-]

 

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