python基础知识

基础

标识符

除下划线同C，并且py3支持中文和非ASCII字符了

以单下划线开头的代表不能直接访问的类属性，要通过借口访问双下划线开头和结尾的是特殊方法专用标识

保留字

and	exec	not
assert	finally	or
break	for	pass
class	from	print
continue	global	raise
def	if	return
del	import	try
elif	in	while
else	is	with
except	lambda	yield

多行

'''可以写
多行字符串'''
"""同理，也可以作为
多行注释"""

# 反斜杠作为多行语句标志，[](){}中不需要使用反斜杠
print("Hello Pyt\
hon");
# commmand

不换行输出

# 有限制
x = 1;
print x,

变量

==不用声明==

可以有a = b = c = 1(三个变量在一块内存！)以及a, b, c = 1, 2, 'hahaha'

标准数据类型

• Numbers
• String
• List
• Tuple 元组
• Dictionary 字典
• Set 集合

Numbers

• int
• long (py3移除)
• bool（是int的子类）
• float
• complex a+bj || complex(a,b)

a = 1
del a # delete a

String

s = "hello"
s[1:5:2] 截取字符串，左闭右开，第三个参数是步长
+ # 链接
* # 重复
# r取消转义

List

print([1,2,'dfasf'])

Tuple

只读列表

tuple = ( 2, 2, 2.2 )

Set

parame = { val1, val2, val3 }
set (value)

Dictionary

dic = {}
dict['key1'] = "the first value"
dict["KEY"] = 2

tinydic = {'val1': 1, 'val2': 2132}

print dict.keys()
print dict.values() # 此处存疑，有版本区别

字符串

Python字符串运算符

下表实例变量 a 值为字符串 “Hello”，b 变量值为 “Python”：

操作符	描述	实例
+	字符串连接	a + b 输出结果： HelloPython
*	重复输出字符串	a*2 输出结果：HelloHello
[]	通过索引获取字符串中字符	a[1] 输出结果 e
[ : ]	截取字符串中的一部分，遵循左闭右开原则，str[0:2] 是不包含第 3 个字符的。	a[1:4] 输出结果 ell
in	成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True	‘H’ in a 输出结果 True
not in	成员运算符 - 如果字符串中不包含给定的字符返回 True	‘M’ not in a 输出结果 True
r/R	原始字符串 - 原始字符串：所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用，没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母 r（可以大小写）以外，与普通字符串有着几乎完全相同的语法。	print( r'\n' ) print( R'\n' )
%	格式字符串	请看下一节内容。

格式化字符串

Python 支持格式化字符串的输出 。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式，但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。

在 Python 中，字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3 print (“我叫 %s 今年 %d 岁!” % (‘小明’, 10))

以上实例输出结果：

我叫 小明 今年 10 岁!

格式化操作符辅助指令:

符号	功能
*	定义宽度或者小数点精度
-	用做左对齐
+	在正数前面显示加号( + )
<sp>	在正数前面显示空格
#	在八进制数前面显示零(‘0’)，在十六进制前面显示’0x’或者’0X’(取决于用的是’x’还是’X’)
0	显示的数字前面填充’0’而不是默认的空格
%	‘%%’输出一个单一的’%’
(var)	映射变量(字典参数)
m.n.	m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)

Python2.6 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。

f-string(Python 3.6+)

字面量格式化字符串,f-string 格式化字符串以 f 开头，后面跟着字符串，字符串中的表达式用大括号 {} 包起来，它会将变量或表达式计算后的值替换进去，实例如下：

>>> name = 'Runoob'
>>> f'Hello {name}'  # 替换变量
'Hello Runoob'
>>> f'{1+2}'         # 使用表达式
'3'

>>> w = {'name': 'Runoob', 'url': 'www.runoob.com'}
>>> f'{w["name"]}: {w["url"]}'
'Runoob: www.runoob.com'

在 Python 3.8 的版本中可以使用 = 符号来拼接运算表达式与结果：

>>> x = 1
>>> print(f'{x+1}')   # Python 3.6
2

>>> x = 1
>>> print(f'{x+1=}')   # Python 3.8
x+1=2

运算符

**幂运算

//返回商的整数部分，向下取整

逻辑运算符

and

or

not

成员运算符

运算符	描述	实例
in	如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False。	x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。具体：是key是否在序列中，不是value
not in	如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。	x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。

身份运算符

运算符	描述	实例
is	is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象	x is y, 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True，否则返回 False
is not	is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象	x is not y ， 类似 **id(a) != id(b)**。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True，否则返回 False。

id(a)取a的地址

is判断内存空间，==只判断值是否相等

运算符优先级

运算符	描述
**	指数 (最高优先级)
~ + -	按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 +@ 和 -@)
* / % //	乘，除，取模和取整除
+ -	加法减法
>> <<	右移，左移运算符
&	位 ‘AND’
^ |	位运算符
<= < > >=	比较运算符
<> == !=	等于运算符
= %= /= //= -= += *= **=	赋值运算符
is is not	身份运算符
in not in	成员运算符
not and or	逻辑运算符

以下测试情况会==在交互模式下出现==，脚本模式 is 和 == 结果是一样的。

python中会为每个出现的对象分配内存，哪怕他们的值完全相等（注意是相等不是相同）。如执行a=2.0，b=2.0这两个语句时会先后为2.0这个Float类型对象分配内存，然后将a与b分别指向这两个对象。所以a与b指向的不是同一对象：

>>> a=2.0
>>> b=2.0
>>> a is b
False
>>> a==b
True
>>> e

但是为了提高内存利用效率对于一些简单的对象，如一些数值较小的int对象，python采取重用对象内存的办法，如指向a=2，b=2时，由于2作为简单的int类型且数值小，python不会两次为其分配内存，而是只分配一次，然后将a与b同时指向已分配的对象：

>>> a=2
>>> b=2
>>> a is b
True
>>> a==b
True

上面的数值具体到小于等于256，但果赋值的不是2而是大的数值，情况就跟前面的一样了：

>>> a=4444
>>> b=4444
>>> a is b
False
>>> a==b
True

python 创建了一个小型整型池来存放这些可以用一个字节表示的数，这样做避免了为小点数值重复分配内存，也即重复创建对象，提高了语言运行性能。

另：如果写在同一行，就指向同一个对象

数据类型转换

函数	描述
[int(x ,base])	将x转换为一个整数
float(x)	将x转换到一个浮点数
[complex(real ,imag])	创建一个复数
str(x)	将对象 x 转换为字符串
repr(x)	将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)	用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)	将序列 s 转换为一个元组
list(s)	将序列 s 转换为一个列表
set(s)	转换为可变集合
dict(d)	创建一个字典。d 必须是一个 (key, value)元组序列。
frozenset(s)	转换为不可变集合
chr(x)	将一个整数转换为一个字符
ord(x)	将一个字符转换为它的整数值
hex(x)	将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)	将一个整数转换为一个八进制字符串

推导式

列表推导式

[表达式 for 变量 in 列表] 
[表达式 for 变量 in 列表 if 条件]

字典推导式

{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

listdemo = ['Google','Runoob', 'Taobao']
# 将列表中各字符串值为键，各字符串的长度为值，组成键值对
>>> newdict = {key:len(key) for key in listdemo}
>>> newdict
{'Google': 6, 'Runoob': 6, 'Taobao': 6}

集合推导式

{ expression for item in Sequence if conditional }

元组推导式

(expression for item in Sequence if conditional )

>>> a = (x for x in range(1,10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x7faf6ee20a50>  # 返回的是生成器对象

>>> tuple(a)       # 使用 tuple() 函数，可以直接将生成器对象转换成元组
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

语句

条件语句

if (condition):
    pass
elif condition2:
    pass
else:
    pass

字典映射代替switch

import os
def zero():
    return "zero"

def one():
    return "one"

def two():
    return "two"

def num2Str(arg):
    switcher={
        0:zero,
        1:one,
        2:two,
        3:lambda:"three"
    }
    func=switcher.get(arg,lambda:"nothing")
    return func()

if __name__ == '__main__':
    print num2Str(0)

循环语句

while condition:
    pass
	continue
	break
else:
    pass

fruits = ['banana', 'apple',  'mango']
for index in range(len(fruits)):
   print ('当前水果 : %s' % fruits[index])
else:
    pass

迭代器

字符串，元组和列表都可以创建迭代器

iter next

list = [1,2,3,4]
it = iter(list)
print(next(it))
print(next(it))

# 迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
for x in it:
    print(x, end=' ')

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。

更多内容查阅：Python3 面向对象

iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

next() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

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。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

函数

函数定义

def funname( str ):
    "这里可以放文档说明，只能第一行放"
    print str
    return str

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(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 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。如果在 fun(a) 内部修改 a 的值，则是新生成一个 a 的对象。
• 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todo！！！

导包

import somemodule
from somemodule import functionone, functiontwo
from somemodule import * # 将所有函数导入

基础操作

dir(math) # 查看包中内容