特点
易于学习:Python 有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。
易于阅读:Python 代码定义的更清晰。
易于维护:Python 的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
一个广泛的标准库:Python 的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在 UNIX,Windows 和 macOS 兼容很好。
互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。
可移植:基于其开放源代码的特性,Python 已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。
可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用 C 或 C++ 完成那部分程序,然后从你的 Python 程序中调用。
数据库:Python 提供所有主要的商业数据库的接口。
GUI 编程:Python 支持 GUI 可以创建和移植到许多系统调用。
可嵌入:你可以将 Python 嵌入到 C/C++ 程序,让你的程序的用户获得”脚本化”的能力。
面向对象:Python 是强面向对象的语言,程序中任何内容统称为对象,包括数字、字符串、函数等。
基础语法
运行 Python
交互式解释器
在命令行窗口执行python后,进入 Python 的交互式解释器。exit() 或 Ctrl + D 组合键退出交互式解释器。
命令行脚本
在命令行窗口执行python script-file.py,以执行 Python 脚本文件。
指定解释器
如果在 Python 脚本文件首行输入#!/usr/bin/env python,那么可以在命令行窗口中执行/path/to/script-file.py以执行该脚本文件。
注:该方法不支持 Windows 环境。
编码
默认情况下,3.x 源码文件都是 UTF-8 编码,字符串都是 Unicode 字符。也可以手动指定文件编码:
# -*- coding: utf-8 -*-
或者
# encoding: utf-8
注意: 该行标注必须位于文件第一行
标识符
第一个字符必须是英文字母或下划线 _ 。
标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。
标识符对大小写敏感。
注:从 3.x 开始,非 ASCII 标识符也是允许的,但不建议。
保留字
保留字即关键字,我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块,可以输出当前版本的所有关键字:
>>> import keyword>>> keyword.kwlist['False','None','True','and','as','assert','break','class','continue','def','del','elif','else','except','finally','for','from','global','if','import','in','is','lambda','nonlocal','not','or','pass','raise','return','try','while','with','yield']
注释
单行注释采用#,多行注释采用'''或"""。
# 这是单行注释'''
这是多行注释
这是多行注释
'''"""
这也是多行注释
这也是多行注释
"""
行与缩进
Python 最具特色的就是使用缩进来表示代码块,不需要使用大括号 {}。 缩进的空格数是可变的,但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。缩进不一致,会导致运行错误。
多行语句
Python 通常是一行写完一条语句,但如果语句很长,我们可以使用反斜杠\来实现多行语句。
total=item_one + \
item_two + \
item_three
在 [], {}, 或 () 中的多行语句,不需要使用反斜杠\。
空行
函数之间或类的方法之间用空行分隔,表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔,以突出函数入口的开始。
空行与代码缩进不同,空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行,Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码,便于日后代码的维护或重构。
记住:空行也是程序代码的一部分。
等待用户输入
input函数可以实现等待并接收命令行中的用户输入。
content =input("\n\n请输入点东西并按 Enter 键\n")print(content)
同一行写多条语句
Python 可以在同一行中使用多条语句,语句之间使用分号;分割。
import sys; x ='hello world'; sys.stdout.write(x +'\n')
多个语句构成代码组
缩进相同的一组语句构成一个代码块,我们称之代码组。
像if、while、def和class这样的复合语句,首行以关键字开始,以冒号:结束,该行之后的一行或多行代码构成代码组。
我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。
print 输出
print 默认输出是换行的,如果要实现不换行需要在变量末尾加上end=""或别的非换行符字符串:
print('123')# 默认换行print('123', end ="")# 不换行
import 与 from…import
在 Python 用 import 或者 from...import 来导入相应的模块。
将整个模块导入,格式为:import module_name
从某个模块中导入某个函数,格式为:from module_name import func1
从某个模块中导入多个函数,格式为:from module_name import func1, func2, func3
将某个模块中的全部函数导入,格式为:from module_name import *
运算符
算术运算符
运算符描述+加-减*乘/除%取模**幂//取整除
比较运算符
运算符描述==等于!=不等于>大于<小于>=大于等于<=小于等于
赋值运算符
运算符描述=简单的赋值运算符+=加法赋值运算符-=减法赋值运算符*=乘法赋值运算符/=除法赋值运算符%=取模赋值运算符**=幂赋值运算符//=取整除赋值运算符
位运算符
逻辑运算符
成员运算符
身份运算符
运算符优先级
具有相同优先级的运算符将从左至右的方式依次进行。用小括号()可以改变运算顺序。
变量
变量在使用前必须先”定义”(即赋予变量一个值),否则会报错:
>>> nameTraceback (most recent call last): File"<stdin>", line1,inNameError:name'name'isnotdefined
数据类型
布尔(bool)
只有 True 和 False 两个值,表示真或假。
数字(number)
整型(int)
整数值,可正数亦可复数,无小数。 3.x 整型是没有限制大小的,可以当作 Long 类型使用,所以 3.x 没有 2.x 的 Long 类型。
浮点型(float)
浮点型由整数部分与小数部分组成,浮点型也可以使用科学计数法表示(2.5e2 = 2.5 x 10^2 = 250)
复数(complex)
复数由实数部分和虚数部分构成,可以用a + bj,或者complex(a,b)表示,复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。
数字运算
不同类型的数字混合运算时会将整数转换为浮点数
在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样
在整数除法中,除法 / 总是返回一个浮点数,如果只想得到整数的结果,丢弃可能的分数部分,可以使用运算符 //。
// 得到的并不一定是整数类型的数,它与分母分子的数据类型有关系
在交互模式中,最后被输出的表达式结果被赋值给变量 _,_ 是个只读变量
数学函数
注:以下函数的使用,需先导入 math 包。
随机数函数
注:以下函数的使用,需先导入 random 包。
三角函数
注:以下函数的使用,需先导入 math 包。
数学常量
字符串(string)
单引号和双引号使用完全相同
使用三引号('''或""")可以指定一个多行字符串
转义符(反斜杠\)可以用来转义,使用r可以让反斜杠不发生转义,如r"this is a line with \n",则\n会显示,并不是换行
按字面意义级联字符串,如"this " "is " "string"会被自动转换为this is string
字符串可以用 + 运算符连接在一起,用 * 运算符重复
字符串有两种索引方式,从左往右以 0 开始,从右往左以 -1 开始
字符串不能改变
没有单独的字符类型,一个字符就是长度为 1 的字符串
字符串的截取的语法格式如下:变量[头下标:尾下标]
转义字符
字符串运算符
字符串格式化
在 Python 中,字符串格式化不是 sprintf 函数,而是用 % 符号。例如:
print("我叫%s, 今年 %d 岁!"% ('小明',10))// 输出:我叫小明, 今年10岁!
格式化符号:
辅助指令:
Python 2.6 开始,新增了一种格式化字符串的函数 str.format(),它增强了字符串格式化的功能。
多行字符串
用三引号(''' 或 """)包裹字符串内容
多行字符串内容支持转义符,用法与单双引号一样
三引号包裹的内容,有变量接收或操作即字符串,否则就是多行注释
实例:
string ='''
print(\tmath.fabs(-10))
print(\nrandom.choice(li))
'''print(string)
输出:
print(math.fabs(-10))print(random.choice(li))
Unicode
在 2.x 中,普通字符串是以 8 位 ASCII 码进行存储的,而 Unicode 字符串则存储为 16 位 Unicode 字符串,这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。
在 3.x 中,所有的字符串都是 Unicode 字符串。
字符串函数
字节(bytes)
在 3.x 中,字符串和二进制数据完全区分开。文本总是 Unicode,由 str 类型表示,二进制数据则由 bytes 类型表示。Python 3 不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes,你不能拼接字符串和字节流,也无法在字节流里搜索字符串(反之亦然),也不能将字符串传入参数为字节流的函数(反之亦然)。
bytes 类型与 str 类型,二者的方法仅有 encode() 和 decode() 不同。
bytes 类型数据需在常规的 str 类型前加个 b 以示区分,例如 b'abc'。
只有在需要将 str 编码(encode)成 bytes 的时候,比如:通过网络传输数据;或者需要将 bytes 解码(decode)成 str 的时候,我们才会关注 str 和 bytes 的区别。
bytes 转 str:
b'abc'.decode()str(b'abc')str(b'abc', encoding='utf-8')
str 转 bytes:
'中国'.encode()bytes('中国', encoding='utf-8')
列表(list)
列表是一种无序的、可重复的数据序列,可以随时添加、删除其中的元素。
列表页的每个元素都分配一个数字索引,从 0 开始
列表使用方括号创建,使用逗号分隔元素
列表元素值可以是任意类型,包括变量
使用方括号对列表进行元素访问、切片、修改、删除等操作,开闭合区间为[)形式
列表的元素访问可以嵌套
方括号内可以是任意表达式
创建列表
hello= (1,2,3)li= [1,"2", [3,'a'], (1,3), hello]
访问元素
li = [1,"2", [3,'a'], (1, 3)]print(li[3])# (1, 3)print(li[-2])# [3, 'a']
切片访问
格式: list_name[begin:end:step] begin 表示起始位置(默认为0),end 表示结束位置(默认为最后一个元素),step 表示步长(默认为1)
hello = (1, 2, 3)li = [1,"2", [3,'a'], (1, 3), hello]print(li)# [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]print(li[1:2])# ['2']print(li[:2])# [1, '2']print(li[:])# [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]print(li[2:])# [[3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]print(li[1:-1:2])# ['2', (1, 3)]
访问内嵌 list 的元素:
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ['a', 'b', 'c']]print(li[1:-1:2][1:3]) # (3, 5)print(li[-1][1:3]) # ['b', 'c']print(li[-1][1]) # b
修改列表
通过使用方括号,可以非常灵活的对列表的元素进行修改、替换、删除等操作。
li=[0,1,2,3,4,5]li[len(li)-2]=22# 修改 [0, 1, 2, 22, 4, 5]li[3]=33# 修改 [0, 1, 2, 33, 4, 5]li[1:-1]=[9,9]# 替换 [0, 9, 9, 5]li[1:-1]=[]# 删除 [0, 5]
删除元素
可以用 del 语句来删除列表的指定范围的元素。
li=[0,1,2,3,4,5]delli[3]# [0, 1, 2, 4, 5]delli[2:-1]# [0, 1, 5]
列表操作符
+ 用于合并列表
* 用于重复列表元素
in 用于判断元素是否存在于列表中
for ... in ... 用于遍历列表元素
[1,2,3]+[3,4,5]# [1, 2, 3, 3, 4, 5][1,2,3]*2# [1, 2, 3, 1, 2, 3]3in[1,2,3]# Trueforxin[1,2,3]:print(x)# 1 2 3
列表函数
len(list) 列表元素个数
max(list) 列表元素中的最大值
min(list) 列表元素中的最小值
list(seq) 将元组转换为列表
li=[0,1,5]max(li)# 5len(li)# 3
注: 对列表使用 max/min 函数,2.x 中对元素值类型无要求,3.x 则要求元素值类型必须一致。
列表方法
list.append(obj)在列表末尾添加新的对象
list.count(obj)返回元素在列表中出现的次数
list.extend(seq)在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值
list.index(obj)返回查找对象的索引位置,如果没有找到对象则抛出异常
list.insert(index, obj)将指定对象插入列表的指定位置
list.pop([index=-1]])移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值
list.remove(obj)移除列表中某个值的第一个匹配项
list.reverse()反向排序列表的元素
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)对原列表进行排序,如果指定参数,则使用比较函数指定的比较函数
list.clear()清空列表 还可以使用 del list[:]、li = [] 等方式实现
list.copy()复制列表 默认使用等号赋值给另一个变量,实际上是引用列表变量。如果要实现
列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素,用其获得的结果作为生成新列表的元素,或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式,然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组,就必须使用括号。
将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:
vec= [2,4,6][(x, x**2) for x in vec]# [(2, 4), (4, 16), (6, 36)]
对序列里每一个元素逐个调用某方法:
freshfruit= [' banana',' loganberry ','passion fruit '][weapon.strip() for weapon in freshfruit]# ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
用 if 子句作为过滤器:
vec= [2,4,6][3*x for x in vec if x > 3]# [12, 18]
vec1=[2,4,6]vec2=[4,3,-9][x*yforxinvec1foryinvec2]# [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54][vec1[i]*vec2[i]foriinrange(len(vec1))]# [8, 12, -54]
列表嵌套解析:
matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],]new_matrix=[[row[i]forrowinmatrix]foriinrange(len(matrix[0]))]print(new_matrix)# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
元组(tuple)
元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改
元组使用小括号,列表使用方括号
元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可
没有 append(),insert() 这样进行修改的方法,其他方法都与列表一样
字典中的键必须是唯一的同时不可变的,值则没有限制
元组中只包含一个元素时,需要在元素后面添加逗号,否则括号会被当作运算符使用
访问元组
访问元组的方式与列表是一致的。 元组的元素可以直接赋值给多个变量,但变量数必须与元素数量一致。
a, b,c= (1,2,3)print(a, b,c)
组合元组
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
tup1= (12,34.56);tup2= ('abc','xyz')tup3 = tup1 + tup2;print(tup3)# (12, 34.56, 'abc', 'xyz')
删除元组
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
元组函数
len(tuple) 元组元素个数
max(tuple) 元组元素中的最大值
min(tuple) 元组元素中的最小值
tuple(tuple) 将列表转换为元组
元组推导式
t=1,2,3print(t)# (1, 2, 3)u=t,(3,4,5)print(u)# ((1, 2, 3), (3, 4, 5))
字典(dict)
字典是另一种可变容器模型,可存储任意类型对象
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中
键必须是唯一的,但值则不必
值可以是任意数据类型
键必须是不可变的,例如:数字、字符串、元组可以,但列表就不行
如果用字典里没有的键访问数据,会报错
字典的元素没有顺序,不能通过下标引用元素,通过键来引用
字典内部存放的顺序和 key 放入的顺序是没有关系的
格式如下:
d= {key1 : value1, key2 : value2 }
访问字典
dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3]}print(dis['b'][2])
修改字典
dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}}dis[9]['name'] = 999print(dis)# {'a': 1, 9: {'name': 999}, 'b': [1, 2, 3]}
删除字典
用 del 语句删除字典或字典的元素。
dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}}del dis[9]['name']print(dis)del dis # 删除字典# {'a': 1, 9: {}, 'b': [1, 2, 3]}
字典函数
len(dict) 计算字典元素个数,即键的总数
str(dict) 输出字典,以可打印的字符串表示
type(variable) 返回输入的变量类型,如果变量是字典就返回字典类型
key in dict 判断键是否存在于字典中
字典推导式
构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式,列表推导式指定特定的键值对:
>>> dict([('sape',4139), ('guido',4127), ('jack',4098)]){'sape':4139,'jack':4098,'guido':4127}
此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:
>>>{x:x**2forxin(2,4,6)}{2:4,4:16,6:36}
如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098){'sape':4139,'jack':4098,'guido':4127}
集合(set)
集合是一个无序不重复元素的序列
创建集合
可以使用大括号 {} 或者 set() 函数创建集合
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
set(value) 方式创建集合,value 可以是字符串、列表、元组、字典等序列类型
创建、添加、修改等操作,集合会自动去重
{1,2,1,3} # {} {1,2,3}set('12345') # 字符串 {'3','5','4','2','1'}set([1,'a',23.4]) # 列表 {1,'a',23.4}set((1,'a',23.4)) # 元组 {1,'a',23.4}set({1:1,'b':9}) # 字典 {1,'b'}
添加元素
将元素 val 添加到集合 set 中,如果元素已存在,则不进行任何操作:
set.add(val)
也可以用 update 方法批量添加元素,参数可以是列表,元组,字典等:
set.update(list1, list2,...)
移除元素
如果存在元素 val 则移除,不存在就报错:
set.remove(val)
如果存在元素 val 则移除,不存在也不会报错:
set.discard(val)
随机移除一个元素:
set.pop()
元素个数
与其他序列一样,可以用 len(set) 获取集合的元素个数。
清空集合
set.clear()set=set()
判断元素是否存在
valinset
其他方法
set.copy()复制集合
set.difference(set2)求差集,在 set 中却不在 set2 中
set.intersection(set2)求交集,同时存在于 set 和 set2 中
set.union(set2)求并集,所有 set 和 set2 的元素
set.symmetric_difference(set2)求对称差集,不同时出现在两个集合中的元素
set.isdisjoint(set2)如果两个集合没有相同的元素,返回 True
set.issubset(set2)如果 set 是 set2 的一个子集,返回 True
set.issuperset(set2)如果 set 是 set2 的一个超集,返回 True
集合计算
a = set('abracadabra')b = set('alacazam')print(a) # a 中唯一的字母# {'a','r','b','c','d'}print(a - b) # 在 a 中的字母,但不在 b 中# {'r','d','b'}print(a | b) # 在 a 或 b 中的字母# {'a','c','r','d','b','m','z','l'}print(a & b) # 在 a 和 b 中都有的字母# {'a','c'}print(a ^ b) # 在 a 或 b 中的字母,但不同时在 a 和 b 中# {'r','d','b','m','z','l'}
集合推导式
a = {xforx in'abracadabra'ifx not in'abc'}print(a)# {'d','r'}
流程控制
if 控制
if表达式1: 语句if表达式2: 语句elif表达式3: 语句else: 语句elif表达式4: 语句else: 语句
1、每个条件后面要使用冒号 :,表示接下来是满足条件后要执行的语句块。 2、使用缩进来划分语句块,相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。 3、在 Python 中没有 switch - case 语句。
三元运算符:
<表达式1>if<条件>else<表达式2>
编写条件语句时,应该尽量避免使用嵌套语句。嵌套语句不便于阅读,而且可能会忽略一些可能性。
for 遍历
for<循环变量>in<循环对象>:<语句1>else:<语句2>
else 语句中的语句2只有循环正常退出(遍历完所有遍历对象中的值)时执行。
在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:
knights = {'gallahad':'the pure','robin':'the brave'}fork, vinknights.items():print(k, v)
在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:
fori,vinenumerate(['tic','tac','toe']):print(i, v)
同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:
questions = ['name','quest','favorite color']answers = ['lancelot','the holy grail','blue']forq, ainzip(questions, answers):print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:
fori in reversed(range(1,10,2)):print(i)
要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:
basket = ['apple','orange','apple','pear','orange','banana']forfinsorted(set(basket)):print(f)
while 循环
while<条件>:<语句1>else:<语句2>
break、continue、pass
break 语句用在 while 和 for 循环中,break 语句用来终止循环语句,即循环条件没有 False 条件或者序列还没被完全递归完,也会停止执行循环语句。 continue 语句用在 while 和 for 循环中,continue 语句用来告诉 Python 跳过当前循环的剩余语句,然后继续进行下一轮循环。 continue 语句跳出本次循环,而 break 跳出整个循环。
pass 是空语句,是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情,一般用做占位语句。
迭代器
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。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。
迭代器可以被 for 循环进行遍历:
li=[1, 2, 3]it=iter(li)forval in it: print(val)
迭代器也可以用 next() 函数访问下一个元素值:
importsysli = [1,2,3,4]it = iter(li)whileTrue:try:print(next(it))exceptStopIteration: sys.exit()
生成器
在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
importsysdeffibonacci(n):# 生成器函数 - 斐波那契a, b, counter =0,1,0whileTrue:if(counter > n):returnyielda a, b = b, a + b counter +=1f = fibonacci(10)# f 是一个迭代器,由生成器返回生成whileTrue:try: print(next(f))exceptStopIteration: sys.exit()
函数
自定义函数
函数(Functions)是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字,允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块,并可重复任何次数。这就是所谓的调用(Calling)函数。
函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始,并且缩进。
return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的 return 相当于返回 None。
return 可以返回多个值,此时返回的数据未元组类型。
定义参数时,带默认值的参数必须在无默认值参数的后面。
def函数名(参数列表):函数体
参数传递
在 Python 中,类型属于对象,变量是没有类型的:
a= [1,2,3]a="Runoob"
以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,”Runoob” 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是指向 List 类型对象,也可以是指向 String 类型对象。
可更改与不可更改对象
在 Python 中,字符串,数字和元组是不可更改的对象,而列表、字典等则是可以修改的对象。
不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变a的值,相当于新生成了a。
可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本身la没有动,只是其内部的一部分值被修改了。
Python 函数的参数传递:
不可变类型:类似 c++ 的值传递,如 整数、字符串、元组。如fun(a),传递的只是a的值,没有影响a对象本身。比如在 fun(a)内部修改 a 的值,只是修改另一个复制的对象,不会影响 a 本身。
可变类型:类似 c++ 的引用传递,如 列表,字典。如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后fun外部的la也会受影响
Python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。
参数
必需参数
必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。 使用关键字参数允许函数调用时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。
defprint_info(name, age):"打印任何传入的字符串"print("名字: ", name) print("年龄: ", age)returnprint_info(age=50, name="john")
默认参数
调用函数时,如果没有传递参数,则会使用默认参数。
defprint_info(name, age=35):print("名字: ", name)print("年龄: ", age)returnprint_info(age=50, name="john")print("------------------------")print_info(name="john")
不定长参数
加了星号 * 的参数会以元组的形式导入,存放所有未命名的变量参数。
如果在函数调用时没有指定参数,它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。
defprint_info(arg1, *vartuple):print("输出: ") print(arg1)forvarinvartuple:print(var)returnprint_info(10)print_info(70,60,50)
加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。变量名为键,变量值为字典元素值。
defprint_info(arg1, **vardict):print("输出: ") print(arg1) print(vardict)print_info(1, a=2, b=3)
匿名函数
Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。 lambda 的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在 lambda 表达式中封装有限的逻辑进去。 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。 虽然 lambda 函数看起来只能写一行,却不等同于 C 或 C++ 的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
# 语法格式lambda[arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
变量作用域
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
以 L –> E –> G –> B 的规则查找,即:在局部找不到,便会去局部外的局部找(例如闭包),再找不到就会去全局找,再者去内建中找。
Python 中只有模块(module),类(class)以及函数(def、lambda)才会引入新的作用域,其它的代码块(如 if/elif/else/、try/except、for/while等)是不会引入新的作用域的,也就是说这些语句内定义的变量,外部也可以访问。
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时,所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。
当内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到global和nonlocal关键字。
num =1deffun1():globalnum# 需要使用 global 关键字声明print(num) num =123print(num)fun1()
如果要修改嵌套作用域(enclosing 作用域,外层非全局作用域)中的变量则需要 nonlocal 关键字。
defouter():num =10definner():nonlocalnum# nonlocal关键字声明num =100print(num) inner() print(num)outer()
模块
编写模块有很多种方法,其中最简单的一种便是创建一个包含函数与变量、以 .py 为后缀的文件。
另一种方法是使用撰写 Python 解释器本身的本地语言来编写模块。举例来说,你可以使用 C 语言来撰写 Python 模块,并且在编译后,你可以通过标准 Python 解释器在你的 Python 代码中使用它们。
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py。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。
当解释器遇到 import 语句,如果模块在当前的搜索路径就会被导入。
搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块,需要把命令放在脚本的顶端。
一个模块只会被导入一次,这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。
搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量。当前目录指的是程序启动的目录。
导入模块
导入模块:
importmodule1[, module2[,... moduleN]]
从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中:
frommodnameimportname1[, name2[, ... nameN]]
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间:
frommodnameimport*
__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。
一个模块被另一个程序第一次引入时,其主程序将运行。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。
if__name__ =='__main__':print('程序自身在运行')else:print('我来自另一模块')
dir 函数
内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。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。
在 Python 中万物皆对象,int、str、float、list、tuple等内置数据类型其实也是类,也可以用 dir(int) 查看 int 包含的所有方法。也可以使用 help(int) 查看 int 类的帮助信息。
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 。
就好像使用模块的时候,你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样,采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。
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,主要是为了避免一些滥俗的名字(比如叫做 string)不小心的影响搜索路径中的有效模块。
最简单的情况,放一个空的 __init__.py 文件就可以了。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。
第三方模块
easy_install 和 pip 都是用来下载安装 Python 一个公共资源库 PyPI 的相关资源包的,pip 是 easy_install 的改进版,提供更好的提示信息,删除 package 等功能。老版本的 python 中只有 easy_install,没有pip。
easy_install 打包和发布 Python 包,pip 是包管理。
easy_install 的用法:
安装一个包
easy_install 包名
easy_install "包名 == 包的版本号"
升级一个包
easy_install -U "包名 >= 包的版本号"
pip 的用法:
安装一个包
pip install 包名
pip install 包名 == 包的版本号
升级一个包 (如果不提供version号,升级到最新版本)
pip install —upgrade 包名 >= 包的版本号
删除一个包
pip uninstall 包名
已安装包列表
pip list
面向对象
类与对象是面向对象编程的两个主要方面。一个类(Class)能够创建一种新的类型(Type),其中对象(Object)就是类的实例(Instance)。可以这样来类比:你可以拥有类型 int 的变量,也就是说存储整数的变量是 int 类的实例(对象)。
类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
方法:类中定义的函数。
类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。
实例变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。
继承:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟”是一个(is-a)”关系(例图,Dog是一个Animal)。
实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。
对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。
Python 中的类提供了面向对象编程的所有基本功能:类的继承机制允许多个基类,派生类可以覆盖基类中的任何方法,方法中可以调用基类中的同名方法。
对象可以包含任意数量和类型的数据。
self
self 表示的是当前实例,代表当前对象的地址。类由 self.__class__ 表示。
self 不是关键字,其他名称也可以替代,但 self 是个通用的标准名称。
类
类由 class 关键字来创建。 类实例化后,可以使用其属性,实际上,创建一个类之后,可以通过类名访问其属性。
对象方法
方法由 def 关键字定义,与函数不同的是,方法必须包含参数 self, 且为第一个参数,self 代表的是本类的实例。
类方法
装饰器 @classmethod 可以将方法标识为类方法。类方法的第一个参数必须为 cls,而不再是 self。
静态方法
装饰器 @staticmethod 可以将方法标识为静态方法。静态方法的第一个参数不再指定,也就不需要 self 或 cls。
__init__ 方法
__init__ 方法即构造方法,会在类的对象被实例化时先运行,可以将初始化的操作放置到该方法中。
如果重写了 __init__,实例化子类就不会调用父类已经定义的 __init__。
变量
类变量(Class Variable)是共享的(Shared)——它们可以被属于该类的所有实例访问。该类变量只拥有一个副本,当任何一个对象对类变量作出改变时,发生的变动将在其它所有实例中都会得到体现。
对象变量(Object variable)由类的每一个独立的对象或实例所拥有。在这种情况下,每个对象都拥有属于它自己的字段的副本,也就是说,它们不会被共享,也不会以任何方式与其它不同实例中的相同名称的字段产生关联。
在 Python 中,变量名类似 __xxx__ 的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是 private 变量,所以,不能用 __name__、__score__ 这样的变量名。
访问控制
私有属性__private_attr:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问。
私有方法__private_method:两个下划线开头,声明该方法为私有方法,只能在类的内部调用,不能在类地外部调用。
我们还认为约定,一个下划线开头的属性或方法为受保护的。比如,_protected_attr、_protected_method。
继承
类可以继承,并且支持继承多个父类。在定义类时,类名后的括号中指定要继承的父类,多个父类之间用逗号分隔。
子类的实例可以完全访问所继承所有父类的非私有属性和方法。
若是父类中有相同的方法名,而在子类使用时未指定,Python 从左至右搜索,即方法在子类中未找到时,从左到右查找父类中是否包含方法。
方法重写
子类的方法可以重写父类的方法。重写的方法参数不强制要求保持一致,不过合理的设计都应该保持一致。
super() 函数可以调用父类的一个方法,以多继承问题。
类的专有方法:
__init__: 构造函数,在生成对象时调用
__del__: 析构函数,释放对象时使用
__repr__: 打印,转换
__setitem__: 按照索引赋值
__getitem__: 按照索引获取值
__len__: 获得长度
__cmp__: 比较运算
__call__: 函数调用
__add__: 加运算
__sub__: 减运算
__mul__: 乘运算
__div__: 除运算
__mod__: 求余运算
__pow__: 乘方
类的专有方法也支持重载。
错误和异常
语法错误
SyntaxError 类表示语法错误,当解释器发现代码无法通过语法检查时会触发的错误。语法错误是无法用 try...except...捕获的。
>>> print: File"<stdin>", line1print: ^SyntaxError: invalid syntax
异常
即便程序的语法是正确的,在运行它的时候,也有可能发生错误。运行时发生的错误被称为异常。 错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文,并以调用栈的形式显示具体信息。
>>>1+'0'Traceback (most recent call last): File"<stdin>", line1,inTypeError:unsupported operand type(s)for+:'int'and'str'
异常处理
Python 提供了 try ... except ... 的语法结构来捕获和处理异常。
try 语句执行流程大致如下:
抛出异常
使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类(也就是 Exception 的子类)。
如果你只想知道这是否抛出了一个异常,并不想去处理它,那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。
自定义异常
可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类,可以直接继承,或者间接继承。
当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时,一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类,然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类。
大多数的异常的名字都以”Error”结尾,就跟标准的异常命名一样。
文件操作
打开文件
open() 函数用于打开/创建一个文件,并返回一个 file 对象:
open(filename, mode)
filename:包含了你要访问的文件名称的字符串值
mode:决定了打开文件的模式:只读,写入,追加等
文件打开模式:
文件对象方法
fileObject.close()close() 方法用于关闭一个已打开的文件。关闭后的文件不能再进行读写操作,否则会触发 ValueError 错误。 close() 方法允许调用多次。当 file 对象,被引用到操作另外一个文件时,Python 会自动关闭之前的 file 对象。 使用 close() 方法关闭文件是一个好的习惯。
fileObject.flush()flush() 方法是用来刷新缓冲区的,即将缓冲区中的数据立刻写入文件,同时清空缓冲区,不需要是被动的等待输出缓冲区写入。一般情况下,文件关闭后会自动刷新缓冲区,但有时你需要在关闭前刷新它,这时就可以使用 flush() 方法。
fileObject.fileno()fileno() 方法返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型),可用于底层操作系统的 I/O 操作。
fileObject.isatty()isatty() 方法检测文件是否连接到一个终端设备,如果是返回 True,否则返回 False。
next(iterator[,default])Python 3 中的 File 对象不支持 next() 方法。 Python 3 的内置函数 next() 通过迭代器调用 __next__() 方法返回下一项。在循环中,next() 函数会在每次循环中调用,该方法返回文件的下一行,如果到达结尾(EOF),则触发 StopIteration。
fileObject.read()read() 方法用于从文件读取指定的字节数,如果未给定或为负则读取所有。
fileObject.readline()readline() 方法用于从文件读取整行,包括 “\n” 字符。如果指定了一个非负数的参数,则返回指定大小的字节数,包括 “\n” 字符。
fileObject.readlines()readlines() 方法用于读取所有行(直到结束符 EOF)并返回列表,该列表可以由 Python 的 for... in ... 结构进行处理。如果碰到结束符 EOF,则返回空字符串。
fileObject.seek(offset[, whence])seek() 方法用于移动文件读取指针到指定位置。whence 的值, 如果是 0 表示开头, 如果是 1 表示当前位置, 2 表示文件的结尾。whence 值为默认为0,即文件开头。例如:seek(x, 0):从起始位置即文件首行首字符开始移动 x 个字符seek(x, 1):表示从当前位置往后移动 x 个字符seek(-x, 2):表示从文件的结尾往前移动 x 个字符
fileObject.tell(offset[, whence])tell() 方法返回文件的当前位置,即文件指针当前位置。
fileObject.truncate([size])truncate() 方法用于从文件的首行首字符开始截断,截断文件为 size 个字符,size 表示从当前位置截断;截断之后 V 后面的所有字符被删除,其中 Widnows 系统下的换行代表2个字符大小。
fileObject.write([str])write() 方法用于向文件中写入指定字符串。在文件关闭前或缓冲区刷新前,字符串内容存储在缓冲区中,这时你在文件中是看不到写入的内容的。如果文件打开模式带 b,那写入文件内容时,str (参数)要用 encode 方法转为 bytes 形式,否则报错:TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'。
fileObject.writelines([str])writelines() 方法用于向文件中写入一序列的字符串。这一序列字符串可以是由迭代对象产生的,如一个字符串列表。换行需要指定换行符 \n。
命名规范
Python 之父 Guido 推荐的规范