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Python 基础语法（和Java相比）

2024-10-25 00:04:39   207人阅读

Python变量和数据类型

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#数据类型
print(0xff00); #十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示
 
print(1.23e9); # 对于非常大或非常小的浮点数。就必须用科学计数法表示。把10用e替代。1.23x10^9就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012能够写成1.2e-5，等等。
 
#在Python中，能够直接用True、False表示布尔值（请注意大写和小写）布尔值能够用and、or和not运算。

 
#空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0。由于0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
 
 
#----------------------------------------
#print语句
print ‘hello, world‘
print ‘The quick brown fox‘, ‘jumps over‘, ‘the lazy dog‘ #遇到逗号“,”会输出一个空格
print ‘100 + 200 =‘, 100 + 200 #计算100 + 200的结果
 
#--------------------------------------------
#变量
a = 1 #变量是用一个变量名表示，变量名必须是大写和小写英文、数字和_的组合。且不能用数字开头
 
#能够把随意数据类型赋值给变量。同一个变量能够反复赋值，并且能够是不同类型的变量，称为动态语言
 
#-------------------------------------------
#能够使用转义字符 \ 、\n、\t等等
 
#-------------------------------------------
#raw字符串与多行字符串
print (r‘\(~_~)/ \(~_~)/‘); #我们能够在字符串前面加个前缀 r 。表示这是一个 raw 字符串，里面的字符就不须要转义了
 
#可是r‘...‘表示法不能表示多行字符串，也不能表示包括‘和 "的字符串
#假设要表示多行字符串，能够用‘‘‘...‘‘‘表示
print (‘‘‘Python is created by "Guido".
It is free and easy to learn.
Let‘s start learn Python in imooc!‘‘‘);  #等同于‘Line 1\nLine 2\nLine 3‘
 
#---------------------------------------------------
#Python在后来加入了对Unicode的支持。以Unicode表示的字符串用u‘...‘表示，比方：
print u‘中文‘
 
#假设中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError。这是由于.py文件保存的格式有问题。能够在第一行加入凝视(目的是告诉Python解释器。用UTF-8编码读取源码。)
# -*- coding: utf-8 -*-  
 
#---------------------------------------------------
#布尔类型
a = True 
print a and ‘a=T‘ or ‘a=F‘
#计算结果不是布尔类型，而是字符串 ‘a=T‘，这是为什么呢？
#由于Python把0、空字符串‘‘和None看成 False，其它数值和非空字符串都看成 True，所以：
a and ‘a=T‘ #计算结果是 ‘a=T‘
print a and ‘a=T‘ or ‘a=F‘ #计算结果还是 ‘a=T‘
 
#要解释上述结果，又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。
#1. 在计算 a and b 时，假设 a 是 False，则依据与运算法则，整个结果必然为 False。因此返回 a；假设 a 是 True。则整个计算结果必然取决与 b，因此返回 b。

#2. 在计算 a or b 时，假设 a 是 True，则依据或运算法则，整个计算结果必然为 True。因此返回 a；假设 a 是 False。则整个计算结果必然取决于 b，因此返回 b。
#所以Python解释器在做布尔运算时，仅仅要能提前确定计算结果，它就不会往后算了，直接返回结果。

List和Tuple类型

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#list是一种有序的集合，能够随时加入和删除当中的元素
 
#一个元素能够没有的list。就是空list：
empty_list = [] 
 
#创建List
L = [‘Adam‘, 95.5, ‘Lisa‘, 85, ‘Bart‘, 59]
print L
 
#依照索引訪问list
print L[4] #输出Bart。下标是从0開始
 
#倒序訪问list
print L[-2] #输出Bart，下标是从0開始
 
#加入新元素
L.append(‘Paul‘) 
L.insert(0, ‘Paul‘) #加入到指定位置
 
#从list删除元素
L.pop() #pop()方法总是删掉list的最后一个元素，并且它还返回这个元素
pop(2) #删除指定位置元素
 
#替换元素
 L[2] = ‘Paul‘ #对list中的某一个索引赋值。就能够直接用新的元素替换掉原来的元素
  
#---------------------------------------------------
#tuple是另一种有序的列表，中文翻译为“ 元组 ”。

tuple 和 list 非常相似，可是，tuple一旦创建完成，就不能改动了。

 
#创建tuple
t = (‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘) #创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]
 
#获取 tuple 元素的方式和 list 是一模一样的
 
#包括 0 个元素的 tuple，也就是空tuple。直接用 ()表示
t = () #打印()
 
#创建包括1个元素的 tuple 
t = (1,) #打印(1,)，加上“，”是由于()既能够表示tuple。又能够作为括号表示运算时的优先级，结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1，导致我们得到的不是tuple。而是整数 1。
 
#“可变”的tuple
t = (‘a‘, ‘b‘, [‘A‘, ‘B‘]) #当我们把list的元素‘A‘和‘B‘改动为‘X‘和‘Y‘后,tuple一開始指向的list并没有改成别的list，所以。tuple所谓的“不变”是说，tuple的每一个元素，指向永远不变。

Dict和Set类型

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#花括号 {} 表示这是一个dict。然后依照 key: value, 写出来就可以。最后一个 key: value 的逗号能够省略。

由于dict也是集合。len() 函数能够计算随意集合的大小

d = {
    ‘Adam‘: 95,
    ‘Lisa‘: 85,
    ‘Bart‘: 59
}
 
#訪问dict 
print d[‘Adam‘]
#假设key不存在，会直接报错：KeyError。

能够先推断一下 key 是否存在再取值

if ‘Paul‘ in d:
    print d[‘Paul‘]
#也能够使用dict本身提供的一个 get 方法。在Key不存在的时候，返回None
print d.get(‘Bart‘) #59 
print d.get(‘Paul‘) #None
 
#dict的特点
#dict的第一个特点是查找速度快。不管dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样(而list的查找速度随着元素添加而逐渐下降。

只是dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费非常多内容，list正好相反。占用内存小。可是查找速度慢。

)

#由于dict是按 key 查找，所以。在一个dict中，key不能反复。

 
#dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的
#dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变。Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都能够作为 key。可是list是可变的，就不能作为 key
 
#更新dict
d[‘Paul‘] = 72 #假设 key 已经存在。则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value
 
#遍历dict
d = {
    ‘Adam‘: 95,
    ‘Lisa‘: 85,
    ‘Bart‘: 59
}
for name in d:
    print name,‘:‘,d[name]
 
#---------------------------------------------------
#set 持有一系列元素。这一点和 list 非常像，可是set的元素没有反复，并且是无序的。这点和 dict 的 key非常像。
#创建
s = set([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘])
 
#訪问set
#由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来訪问。

訪问 set中的某个元素实际上就是推断一个元素是否在set中。

‘Bart‘ in s #返回True/False.（大写和小写敏感）
 
#set的特点
#set的内部结构和dict非常像，唯一差别是不存储value。因此，推断一个元素是否在set中速度非常快。
#set存储的元素和dict的key相似，必须是不变对象。因此，不论什么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。
 
#遍历set
s = set([‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘])
for name in s:
    print name
     
#更新set
s.add(4) #元素已经存在于set中。add()不会报错。可是不会加进去了
s.remove(4) #元素不存在set中，remove()会报错。所以remove()前须要推断。

条件推断和循环

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#if语句
age = 20
if age >= 118:
    print ‘your age is‘, age
    print ‘adult‘
else:
    print ‘your age is‘, age 
print ‘END‘
# Python代码的缩进规则。

具有同样缩进的代码被视为代码块

# 缩进请严格依照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则非常容易造成由于缩进引起的语法错误。
 
#if-elif-else
age = 12
if age >= 18:
    print ‘adult‘
elif age >= 6:
    print ‘teenager‘
elif age >= 3:
    print ‘kid‘
else:
    print ‘baby‘
# 这一系列条件推断会从上到下依次推断，假设某个推断为 True，运行完相应的代码块，后面的条件推断就直接忽略，不再运行了。

(和Java一样)

 
#for循环 遍历一个list或tuple
L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]
for name in L:
    print name
     
#while循环
N = 10
x = 0
while x < N:
    print x
    x = x + 1
 
#（都和Java一样使用方法）
#能够使用break退出循环 
#continue继续循环
#多重循环 
for x in [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]:
    for y in [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘]:
        print x + y

函数

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#能够直接从Python的官方站点查看文档： http://docs.python.org/2/library/functions.html#ab
#调用函数
print abs(-2) #2 
 
#编写函数
#在Python中，定义一个函数要使用 def 语句。依次写出函数名、括号、括号里的參数和冒号:，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
#假设没有return语句，函数运行完成后也会返回结果，仅仅是结果为None。

return None能够简写为return。

 
#递归函数
def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)
#分析（非常清晰）
===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120
#（扩展）使用递归函数须要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这样的数据结构实现的，每当进入一个函数调用，
#栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以。递归调用的次数过多。会导致栈溢出。能够试试计算 fact(10000)。
 
#定义默认參数 函数的默认參数的作用是简化调用
def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s
 
print power(5)
#由于函数的參数按从左到右的顺序匹配，所以默认參数仅仅能定义在必需參数的后面：
# OK:
def fn1(a, b=1, c=2):
    pass
# Error:
def fn2(a=1, b):
    pass
     
#定义可变參数
def fn(*args):
    print args
#Python解释器会把传入的一组參数组装成一个tuple传递给可变參数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。


切片

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#取前3个元素
L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]
L[0:3] #[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]
L[1:3] #[‘Lisa‘, ‘Bart‘]
L[:] #表示从头到尾
L[::2] #第三个參数表示每N个取一个。L[::2]表示每两个元素取出一个来
 
#倒序切片
L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]
L[-2:] #[‘Bart‘, ‘Paul‘]
L[:-2] #[‘Adam‘, ‘Lisa‘]
L[-3:-1] #[‘Lisa‘, ‘Bart‘] 倒数第三个開始切到倒数第一个
L[-4:-1:2] #[‘Adam‘, ‘Bart‘]
 
#tuple和字符切片也是一样的，仅仅是返回的是tuple和字符

迭代

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#普通迭代  for ... in完成
 
#索引迭代
L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]
for index, name in enumerate(L):
    print index, ‘-‘, name
#0 - Adam
#1 - Lisa
#2 - Bart
#3 - Paul
 
#扩展
#实际上。enumerate() 函数把：[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘] 变成了相似： [(0, ‘Adam‘), (1, ‘Lisa‘), (2, ‘Bart‘), (3, ‘Paul‘)]
#因此。迭代的每一个元素实际上是一个tuple：
for t in enumerate(L):
    index = t[0]
    name = t[1]
    print index, ‘-‘, name
#假设我们知道每一个tuple元素都包括两个元素。for循环又能够进一步简写为：
for index, name in enumerate(L):
    print index, ‘-‘, name
#这样不但代码更简单。并且还少了两条赋值语句。
 
#迭代dict的value
#dict 对象有一个 values() 方法。这种方法把dict转换成一个包括全部value的list
d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():
    print v
# 85
# 95
# 59
 
#扩展 
#假设细致阅读Python的文档，还能够发现，dict除了values()方法外。另一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果全然一样：
d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
print d.itervalues()
# <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues():
    print v
# 85
# 95
# 59
#那这两个方法有何不同之处呢？
#1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包括 value 的list。

#2. 可是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。
#3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象。这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str。unicode，dict等。不论什么可迭代对象都能够作用于for循环。而内部怎样迭代我们通常并不用关心。
#假设一个对象说自己可迭代。那我们就直接用 for 循环去迭代它。可见。迭代是一种抽象的数据操作，它不正确迭代对象内部的数据有不论什么要求。
 
#迭代dict的key和value
for key, value in d.items():
    print key, ‘:‘, value
 
#Lisa : 85
#Adam : 95
#Bart : 59
# values() 有一个 itervalues() 相似。items() 也有一个相应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以。 iteritems() 不占用额外的内存。

列表生成式

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#要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们能够用range(1, 11)：
#但假设要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做
L = []
for x in range(1, 11):
    L.append(x * x)
#还能够用
[x * x for x in range(1, 11)] #这样的写法就是Python特有的列表生成式。

利用列表生成式。能够以非常简洁的代码生成list

 
#条件过滤 假设我们仅仅想要偶数的平方，不改动 range()的情况下，能够加上 if 来筛选：
[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] #有了 if 条件，仅仅有 if 推断为 True 的时候，才把循环的当前元素加入到列表中。
#[4, 16, 36, 64, 100]
 
#多层表达式
[m + n for m in ‘ABC‘ for n in ‘123‘]
#[‘A1‘, ‘A2‘, ‘A3‘, ‘B1‘, ‘B2‘, ‘B3‘, ‘C1‘, ‘C2‘, ‘C3‘]
#相当于
L = []
for m in ‘ABC‘:
    for n in ‘123‘:
        L.append(m + n)

參考

        慕课网

Python 基础语法（和Java相比）


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