Python 数据类型和控制结构

Python是一门脚本语言，我也久闻大名，但正真系统的接触学习是在去年（2013）年底到今年（2014）年初的时候。不得不说的是Python的官方文档相当齐全，如果你是在Windows上学习Python，安装包自带的“Python Manuals”就是一份很好的学习资料（基本上不用去找其他资料了）；尤其是其中的Tutorial，非常适合初学者。本文一方面总结了python语言的核心——数据类型和控制结构；另一方面，通过与其他语言的对比表达了我对Python的一些拙见。

数据类型

Python简洁的背后是因为有着强大的类型系统的支持。Python世界的基本数据类型有{int, long, float, complex, str, list, set, tuple, dict}，下面通过Python解释器在交互模式下的输入输出实例进行演示（其中有前导符>>>或...的是输入）：

tips: Python世界里，可以用type(x)来输出x的类型.

int, long, float, str, complex

>>> type(123)
<type 'int'>
>>> type(-234)
<type 'int'>
>>> type(123456123456)
<type 'long'>
>>> type(-123456123456)
<type 'long'>
>>> type(123.456)
<type 'float'>
>>> type('abc')
<type 'str'>
>>> type("hello, world")
<type 'str'>

从最后两次输入可以看到Python的字符串可以用单引号也可以用双引号。另外，大家可能会疑惑的是到底多大是int和多大是long呢？下面我们来一探究竟：

>>> type(123456)
<type 'int'>
>>> type(123456789)
<type 'int'>
>>> type(1234567890)
<type 'int'>
>>> type(12345678901)
<type 'long'>

可以看到1234567890还是int，12345678901就是long了，说明int是有范围的。记得C/C++的int长度（4B）的同学都知道，C/C++里int的取值范围是：[-2^31, 2^31-1]也就是[-2147483648, 2147483647]。据此，我们可以看看Python的int范围：

>>> type(2147483647)
<type 'int'>
>>> type(2147483648)
<type 'long'>
>>> type(-2147483648)
<type 'int'>
>>> type(-2147483649)
<type 'long'>

这次试验说明，Python的int范围和C/C++一样。（事实上和long一样，这里只是因为运行的是32位的python解释器，如果是64位python解释器，int是8字节）

那么，如果我想指定一个比较小的long怎么办呢？可以通过加L(或小写l)后缀：

>>> type(1L)
<type 'long'>
>>> type(2l)
<type 'long'>

另外，Python的浮点数是没有double的：

>>> type(123.456)
<type 'float'>
>>> type(123456123456.123456123456123456123456)
<type 'float'>

 

complex（复数）

复数类型在很多语言中是没有的，Python通过整数加J（或小写j）后缀表示复数：

>>> type(3+4j)
<type 'complex'>
>>> type(3+4J)
<type 'complex'>
>>> type(4j)
<type 'complex'>
>>> type(j)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'j' is not defined
>>> type(1j)
<type 'complex'>

但是1j不允许直接写成j，j会被当做name查找，如果没找到就会报错。

 

tuple, list, set, dict

tuple, list, set, dict分别是元组、列表、集合、字典（有的语言叫映射map）。这些类型才是Python类型系统的过人之处，在多数编译型语言（C、C++、Java、C#等）中，这些类型都要通过库来提供（如C++、Java、C#），有的或许库也没有提供（如C）。

>>> type([1, 2, 3])
<type 'list'>
>>> type({2, 3, 4})
<type 'set'>
>>> type((3, 4, 5))
<type 'tuple'>
>>> type({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})
<type 'dict'>

可以看到(), [], {}和它括起来的一系列元素，分别是表示：元组、列表、集合。而dict则是{key1: value1, [key2: value2, ...]}的形式。

上面列出的各种集合的元素类型一致，这在编译型语言里通常是必须的，但在Python里不必：

>>> (1, 'two', 3.0)
(1, 'two', 3.0)
>>> [(1, 'two', 3.0), '4', 5]
[(1, 'two', 3.0), '4', 5]
>>> {1, 2L, 3.0, 4j}
set([1, 2L, 3.0, 4j])
>>> {1: 'one', 'one': 1}
{1: 'one', 'one': 1}

控制结构

结构化程序设计方法提出之时，就有前辈证明了任何算法都可以使用：顺序、选择、循环三种结构表达。下面将展示Python的基本语法，以及选择和循环。

 

顺序结构

顺序结构本身没什么好说的，这里介绍一下Python的其他特性。

语句

Python的语句以换行符结尾（不像C家族的分号结尾）：

>>> print "hello, world"
hello, world

并且Python程序没有所谓的“入口”，这和多数脚本语言类似。

 

弱类型

Python是弱类型的，也就是变量的类型不是一成不变的。这也和很多脚本语言类似。

>>> a = 123
>>> b = "asdf"
>>> c = [3, 4, 5]
>>> a
123
>>> b
'asdf'
>>> c
[3, 4, 5]
>>> a = b
>>> b
'asdf'

这段交互中有两点与C语言（C++等）不同：

1. 使用变量前不用向提前声明变量的类型
2. 一个变量初始化为一个类型后还能给他赋其他类型的值

提示：在Python解释器的交互模式下直接输入变量名也能显示变量的值

“变量”一词在Python里应该叫“名字”（或者符号）更确切，在Python中你可以给一个符号赋予任何类型的值。稍后你将会看到可以给原本赋值为int的对象赋值为一个函数，一个类。

 

函数

Python的函数定义以def开始，如果有返回值需要用return传递返回值。

比如如下代码定义了一个名为sayHello的函数，并用'Jack'为参数进行了一次调用：

def sayHello(name):
	print 'Hello, ' + name + '!'

sayHello('Jack')

这段代码的运行结果为：Hello, Jack!

（可将这段代码保存为sayHello.py，然后在对应目录运行python sayHello.py）

 

类

Python的类定义以class开始，属性可以在class下方声明也可以在__init__方法里通过self.xxx隐式声明。

先来一段最简单的关于类的代码：

class Man:
	def __init__(self, name):
		self.name = name

	def hello(self):
		print 'Hello, ' + self.name + '!'

m = Man('Jack')
m.hello()

这段代码也会输出：Hello, Jack!

tips： Python方法的第一个参数必须是名为self的参数，用于操作对象的成员。__init__类似其他语言的”构造方法“。
类的更多特性和OOP有关，以后有时间再单独发一篇博文展示。

 

顺便看看函数、类以及类的实例在Python解释器眼中都是什么：

>>> type(sayHello)
<type 'function'>
>>> type(Man)
<type 'classobj'>
>>> type(m)
<type 'instance'>
>>> type(m.hello)
<type 'instancemethod'>
>>> type(Man.hello)
<type 'instancemethod'>

可以想象，Python世界里的东西都是”灰色“的，解释器对它们”一视同仁“，从来不以貌取人，只看他们现在身上的标签是什么~

 

选择结构

Python的选择结构以if开始。

bool

if必然要涉及bool值，Python bool的取值为True和False：

>>> type(1==1)
<type 'bool'>
>>> type(True)
<type 'bool'>
>>> type(False)
<type 'bool'>

（上面好像忘了列出bool类型）

 

对于Number(int, long, float, complex)，0在if条件上也是False：

>>> if 1:
...     print "true"
...
true
>>> if 0:
...     print "true"
... else:
...     print "false"
...
false
>>> if 0.0:
...     print "0.0 is true"
...
>>> if 0j:
...     print "0j is true"
...

提示：Python是以代码缩进区分代码块的
除此之外，空的string和空的集合（tuple, list, set）也是False：

>>> if '':
...     print 'null string is true'
...
>>> if ():
...     print 'null tuple is true'
...
>>> if []:
...     print 'null list is true'
...
>>> if {}:
...     print 'null set is true'
...

if, if-else & if-elif-else

上面几个if示例多是只有一个分支的，当然Python也支持多个分支的if：

>>> x = int(raw_input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...      x = 0
...      print 'Negative changed to zero'
... elif x == 0:
...      print 'Zero'
... elif x == 1:
...      print 'Single'
... else:
...      print 'More'
...
More

循环结构

Python的循环有for和while两种，没有do-while，也没有loop-until。

 

for

Python的for循环和C的不同，它更像C++，Java里的新式for循环：

>>> a = [1, 'two', 3.0]
>>> for i in a:
...     print i
...
1
two
3.0

这种for迭代集合很方便。

 

但是要想像典型C语言的for循环那样迭代一个整数区间怎么办？别怕，Python提供了内置（built-in）函数range()，它能返回整数区间列表，供你迭代，用起来也很方便：

>>> for i in range(1, 6):
...     print i
...
1
2
3
4
5
>>> for i in range(10, 65, 10):
...     print i
...
10
20
30
40
50
60

这里展示了range的两种调用形式，一种是range(a, b)，它将返回一个从a（包含a）到b（不包含）的整数列表(list)，另一种range(a, b, s)，将返回一个a~b，以s为步长的list：

>>> range(1, 6)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> range(10, 65, 10)
[10, 20, 30, 40, 50, 60]

while

Python的while循环和C的while差不多：

>>> i = 1
>>>
>>> while i < 5:
...     i = i+1
...     print i
...
2
3
4
5

顺便一提，Python里 i=i+1 不能写成i++，Python不支持这种语法；但可以写成 i += 1：

>>> i
5
>>> i += 1
>>> i
6
>>> i++
  File "<stdin>", line 1
    i++
      ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> ++i
6
>>> i
6

各位可能会疑惑，为什么++i可以？因为pyhon支持前置的+（正负号）运算，++被当做两次正运算了；同理，+++i，++++i都是一样的；我们可以顺便测一下负号运算：

>>> i
6
>>> +++i
6
>>> ++++i
6
>>> -i
-6
>>> --i
6
>>> ---i
-6

和想象的结果一致，Great！

输入输出（IO）

当你想动手写点”更有意思“的小程序的时候，你会发现除了三大基本控制结构和数据类型之外，你最需要的可能就是IO功能。

Q: 输出可以用print，那么输入呢？是input吗？

A:input可以，但更多时候需要用的可能是raw_input和readline这两个built-in function，但readline仅适用于Unix平台.

Q:那么input和raw_input有什么区别呢？

A:来看看我和解释器的下面这段交互，看看你能不能自己发现它们的不同。

>>> varA = raw_input('please input:')
please input:Life is too short, you need Python!
>>> varA
'Life is too short, you need Python!'
>>> type(raw_input('input something:'))
input something:asdf
<type 'str'>
>>> type(raw_input('input something:'))
input something:123
<type 'str'>

A:你看到了，raw_input不论你输入什么都会返回str类型，这也是为什么叫做raw_input的原因。

A: 继续往下，你会看到input：

>>> type(input('input sth:'))
input sth:123
<type 'int'>
>>> type(input('input sth:'))
input sth:asdf
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'asdf' is not defined
>>> type(input('input sth:'))
input sth:varA
<type 'str'>
>>> input('sth:')
sth:varA
'Life is too short, you need Python!'
>>> input('try some input like your code:')
try some input like your code:[1, 'two', 3.0]
[1, 'two', 3.0]
>>> input('try again:')
try again:'Oh!!!'
'Oh!!!'