Python基础(一)

haifeiWu

发布于 2018-09-11 10:23:19

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发布于 2018-09-11 10:23:19

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此为学习Python的基础语法笔记，如有错误，欢迎评论纠正。

Python基础

Python的语法比较简单，采用缩进方式。

以#开头的语句是注释，解释器会忽略掉注释。其他每一行都是一个语句，当语句以冒号:结尾时，缩进的语句视为代码块。

Python程序是大小写敏感的，如果写错了大小写，程序会报错。

数据类型和变量

数据类型

整数
浮点数
字符串 (Python还允许用r’’表示’’内部的字符串默认不转义)
布尔值 (True, False)
空值 None

变量

变量 ( a = 1 )
常量 ( 没有固定语法，通常用全部大写的变量名表示常量 )

字符串和编码

Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符。

>>> ord('A')
65
>>> chr(66)
'B'

Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示：

x = b'ABC'

以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes

>>> 'ABC'.encode('ascii')
b'ABC'
>>> '中文'.encode('utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

在bytes中，无法显示为ASCII字符的字节，用\x##显示。

反过来，如果我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str，就需要用decode()方法。

>>> b'ABC'.decode('ascii')
'ABC'
>>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
'中文'

要计算str包含多少个字符，可以用len()函数

>>> len('ABC')
3
>>> len('中文')
2

len()函数计算的是str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数

>>> len(b'ABC')
3
>>> len('中文'.encode('utf-8'))
6

在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现。

>>> '%2d-%02d' % (3, 1)
' 3-01'
>>> '%.2f' % 3.1415926
'3.14'

常见的占位符有：

header 1 | header 2

| — | — |

| %d | 整数 |

%f | 浮点数

%s | 字符串

%x | 十六进制整数

list和tuple

list

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

增加元素：classmates.append(‘Adam’)
插入元素到指定位置：classmates.insert(1, ‘Jack’)
删除末尾元素：classmates.pop()
删除指定位置元素：classmates.pop(1)
替换元素：classmates1 = ‘Sarah’

tuple

tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改。

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

条件判断

age = 3
if age >= 18:
    print('adult')
elif age >= 6:
    print('teenager')
else:
    print('kid')

循环

for in循环

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
    print(name)

while循环

sum = 0
n = 99
while n > 0:
    sum = sum + n
    n = n - 2
print(sum)

break及continue

dict和set

dict

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

和list比较，dict有以下几个特点：

查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
需要占用大量的内存，内存浪费多。

set

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。key不能重复。

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

add(key)
remove(key)

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、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。　　

函数体内部可以用return随时返回函数结果。　　

函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。　　

函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。　　

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

支持默认参数、可变参数和关键字参数。

函数的参数

默认参数

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
    print('name:', name)
    print('gender:', gender)
    print('age:', age)
    print('city:', city)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')

定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

可变参数

def calc(*numbers)
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum
calc(1,2)

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。

def person(name, age, **kw):
    if 'city' in kw:
        # 有city参数
        pass
    if 'job' in kw:
        # 有job参数
        pass
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
    
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

命名关键字参数

命名关键字参数需要一个特殊分隔符，后面的参数被视为命名关键字参数。

def person(name, age, *,city, job)
    print(name,age,city,job)
    
>>>person('jack',24,city='Beijing',job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

参数组合

在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
    
>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}

高级特性

切片

L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

取前3个元素：

>>>L[:3]

所有数,每5个取一个

>>>L[::5]

复制一个List

>>>L[:]

list、tuple、字符串都可以使用。

迭代

当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。通过collections模块的Iterable类型判断：

>>>from collections import iterable
>>>isinstance('abc',Iterable)
True
>>>isinstance([1,2,3].iterable)
Ture
>>>isinstance(123,iterable)
False

默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

>>>for x,y in [(1,1),(2,4),(3,9)]
...    print(x,y)
...
1 1
2 4
3 9

列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

>>>[x * x for x in range(1,11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

生成器

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()。

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值。

定义generator的另一种方法：如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

迭代器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

函数式编程

高阶函数

把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

变量可以指向函数。
函数名也是变量。
传入函数

map/reduce

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

reduce把一个函数作用在一个序列x1, x2, x3, …上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

一个str2int的函数就是：

from functools import reduce
def str2int(s)
    def fn(x,y)
        return x * 10 + y
    def char2num(s)
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(fn,map(char2num,s))

//用lambda函数进一步简化成:
def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

sorted

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

返回函数

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

装饰器

现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log
def now():
    print('2015-3-25')
    
>>> now()
call now():
2015-3-25

把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：

now = log(now)

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator
    
@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')
    
>>> now()
execute now():
2015-3-25

和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：

>>> now = log('execute')(now)

因为返回的那个wrapper()函数名字就是’wrapper’，所以，需要把原始函数的name等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

不需要编写wrapper.name = func.name这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

偏函数

Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64

最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数。

当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。

作者：ChanghuiN

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1333344

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