Python从入门到入土的90行代码
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python从入门到入土的90行代码相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
基础入门
1 python
即在命令行输入python，进入Python的开发环境。
2 x = 1+2*3-4/5+6**2
加减乘除四则混合运算，可当作计算器使用，其中**表示乘方。
3 print(x)
即输出x的值，如果感觉麻烦，可以直接输入x，然后回车，也能看到x的值。
4 if x>5 : print(x)
简单的判断，如果x>5，则打印x。
5 for i in range(10): print(i)
简单的循环，其中range(10)表示创建一个可迭代的自然序列，range(10)表示0,1,2...10。
6 'hello '+"world"
python中可用单引号或双引号表示字符串，+可以拼接两个字符串。
7 def addOne(x):return x+1
python中通过def来声明函数，函数名称和函数主体之间用:分隔，声明上式之后可以直接在命令行中调用。
>>> def addOne(x):return x+1
...
>>> addOne(1)
2
8 x = [1,2,'abc',3,2]
[]可创建一个列表，列表中的成员可以为任意数据类型。
>>> x = [1,2,'abc',3,2]
>>> x
[1, 2, 'abc', 3, 2]
9 x[0]
通过方括号和冒号可对列表进行索引，列表的索引值从0开始。
>>> x[0]
1
10 y = set(x)\\
set为集合，集合中不允许存在相同的元素，所以将一个列表转成集合之后，会删除列表中的重复元素。
>>> y = set(x)
>>> y
1, 2, 3, 'abc'
菜鸟提升
11 import antigravity
import用于导入Python模块，antigravity是一个彩蛋性质的模块，导入之后会打开一个反重力漫画
12 pip install numpy
在命令行中运行pip命令，可安装相应的模块，然后在Python中输入import numpy as np，就可以导入numpy包，并给与其np的标识，从而可用np.来调用numpy中的函数。
13 x = np.arange(10)
生成一个自然序列，与range相似，但是np.arange得到的可进行运算的数组(array)。
>>> x = np.arange(10)
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
14 x**2
只是演示一下，array可以使用运算符。
>>> x**2
array([ 0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], dtype=int32)
15 x.tolist()
将x从array转成list，由于列表(list)并不支持乘方运算，所以下面第二行代码报了错。
>>> x.tolist()
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> x.tolist()**2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int'
16-18
>>> if len(x)==5:print(x)
... elif len(x)==10: print(x.tolist()+x)
... else: print(x[0])
...
[ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18]
len表示获取x的长度，python中通过==来判断二者是否相等。上式表示，如果x的长度等于5，则打印x；或者x的长度为10，则打印x.tolist()+x；如果x的长度为其他值，则打印x[0]。
由于x的长度是10，所以执行了第2行代码。而且python非常智能地按照array的规则计算了x.tolist()+x。这说明，当表达式中同时存在array和list的时候，python会自动将list转为array。
19-20
>>> d = "a":1,"b":2,"c":3
>>> d["a"]
1
d即为字典，可通过键值对的形式进行索引。案例中，"a","b","c"为键(key)，1,2,3为值(value)，通过key来索引value，非常便利。
基础晋级
21 a = 1,2,3
逗号分隔的变量会默认组成元组，元组会根据等号左边变量的个数来进行赋值。
>>> a = 1,2,3
>>> a
(1, 2, 3)
22 a,b = 1,2
元组可以通过元素对应的位置来进行一一赋值，由此而带来的便利就是可以更快速地交换两个变量的值。
>>> a,b = 1,2
>>> print(a,b)
1 2
>>> b,a = a,b
>>> print(a,b)
2 1
23 print(f"a=a")
在python中，字符串前面可有四种前缀，其中f代表字符串格式化，即format，在f字符串中，大括号内部会自动转换为变量。
>>> print(f"a=a")
a=2
24 a = False if a==2 else True
在Python中，False和True为bool型的两个值。
在python中，可通过if...else构成三元表达式，上式可等价为响应的C语言a = a==2 ? 0 : 1。
>>> a = False if a==2 else True
>>> a
False
25 x = [i for i in range(10)]
在python中，可通过for循环来创建元组、列表以及字典。
>>> x = [i for i in range(10)]
>>> x
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
26-30 函数封装
def fac(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n*fac(n-1)
这是一个阶乘函数。在pyhton中，代码块以空格的形式存在。
31 conda activate
anaconda内置了Python中许多科学计算模块，用了之后非常省心，而anaconda中默认提供了conda环境，通过conda activate可激活基础Python环境。
32 conda create -n py311 python=3.11
此为conda创建python环境的语句，create -n表示创建一个新的环境，py311为新环境的名字，python=3.11表示新环境的python版本为3.11。
33 jupyter notebook
这行代码用于开启jupyter notebook服务，jupyter notebook是一个交互式笔记本，可以像写文档一样敲代码。
34 for i,x in enumerate(xs): print(i,x)
enumerate可以逐次返回由列表索引和元素构成的元组，效果如下
>>> xs = np.arange(5)
>>> for i,x in enumerate(xs) : print(i,x)
...
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
35 [*a,*b]
*可以取出列表中的元素，所以[*a,*b]可以起到合并列表的作用。
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> [*a,*b]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
但星号索引的用途不止于此，在函数传参时也有意想不到的后果
>>> addd = lambda a,b,c : a+b+c
>>> addd(*a)
6
36 **a,**b
双星号可以取出字典中的元素，实现字典合并的功能。
>>> a = "b":1,"c":2
>>> b = "d":3,"e":4
>>> **a,**b
'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4
同样，双星号索引的用途也不止于此
>>> addd(3,**a)
6
37 s == s[::-1]
在python中，对列表或者字符串采用:进行索引，例如a:b指的是从a到b的数据；当采用双引号::时，引号间的值的意义就发生了变化，例如a:b:c表示从a到b，间隔为c的数据。
据此，可以得到::-1表示将字符串颠倒过来，据此可以判断一个字符串是否为回文结构。
38 for i,j in zip(xs, ys): print(i,j)
zip可以像拉链一样将数组中对应的值缝合起来，根据这个特性，可以达到同步打印xs, ys中元素的效果
>>> xs = np.arange(5)
>>> ys = np.arange(5,0,-1)
>>> for i,j in zip(xs, ys): print(i,j)
...
0 5
1 4
2 3
3 2
4 1
39 for i,j in product(xs, ys):print(i,j)
product是itertools中的迭代工具，可以实现xs和ys中元素的排列组合，上面这行代码的等价形式为
for i in xs:
for j in ys:
print(i,j)
效果为
>>> from itertools import product
>>> for i,j in product(xs, ys):print(i,j)
...
0 5
0 4
0 3
0 2
0 1
# 太长就不粘贴了
40 fac = lambda n : 1 if n==0 else n*fac(n-1)
这同样是一个阶乘算法，与26-30表示的是同一个函数。此即lambda表达式，可以更加方便地创建函数。
高手之路
41 list(chain(*[[1,2],[3],[4,5,6]]))
chain也是itertools中的一个函数，可以起到拼接列表的作用。
from itertools import chain
>>> list(chain(*[[1,2],[3],[4,5,6]]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
42 op = "add":lambda a,b:a+b, "minus":lambda a,b:a-b
Python中没有switch..case表达式，而字典+lambda表达式可以弥补这一点。上式中，op["add"]表示调用函数lambda a,b:a+b，即加法；op["minus"]表示调用函数lambda a,b:a-b，即减法。
正因lambda表达式并不需要命名，所以也称匿名函数。
>>> op = "add":lambda a,b:a+b, "minus":lambda a,b:a-b
>>> op["add"](3,4)
7
>>> op["minus"](3,4)
-1
43-44
while a<5:a+=1
else: print(f"a=a")
while循环大家都十分了解，即当a<5时执行a+=1的程序。else表示当a<5不满足时执行的代码。
>>> while a<5:a+=1
... else: print(f"a=a")
...
a=5
45-47
xs = []
for x in range(10): xs.append(x)
else : print(xs)
和while..else相似，for也有和else的组合，其语义也很雷同，表示当执行完for循环之后执行else的语句。
>>> xs = []
>>> for x in range(10): xs.append(x)
... else : print(xs)
...
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
48-50
from matplotlib import pyplot as plt
plt.plot(np.random.rand(10))
plt.show()
from...import表示从matplotlib中导入pyplot。matplotlib是python中最常用的画图包，功能非常强大。
plt.plot是最常用的绘图函数。python在执行绘图函数之后，会将图片放入内存，当使用plt.show()之后，才会将其显示到屏幕上。
>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> plt.plot(np.random.rand(10))
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x00000232FA511B10>]
>>> plt.show()
51-58
class person:
def __init__(self,name):
self.name = name
def selfIntro(self):
print(f"my Name is self.name")
@staticmethod
def say(string):
print(string)
尽管python主打函数式，但在python中，一切皆对象。而class则可以声明一个类。
在类中，通过self来声明类成员，类似有些语言中的this.。
__init__为python内置的初始化函数，在类实例化之后，会首先运行这个函数。
@staticmethod为静态类标识，静态类可以不经实例而使用。
>>> person.say("hello")
hello
>>> person.selfIntro()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person.selfIntro() missing 1 required positional argument: 'self'
>>> Li = person("Li")
>>> Li.selfIntro()
my Name is Li
>>>
59 xs=[i for i in range(10) if i%2==0]
通过推导式来快速通过筛选来创建列表。
>>> xs=[i for i in range(10) if i%2==0]
>>> xs
[0, 2, 4, 6, 8]
50 d = dict([[1,2],[4,5],[6,7]])
dict可将列表转为字典，前提是列表中的元素必须为二元组。
>>> d = dict([[1,2],[4,5],[6,7]])
>>> d
1: 2, 4: 5, 6: 7
内置包库
61 time.time()
当然前提是要导入import time，这其实是个很常用的函数，以时间戳的形式返回当前的时间。
>>> import time
>>> time.time()
1634558595.5172253
62 calendar.prmonth(2021,10)
可打印日历。。。
>>> import calendar
>>> calendar.prmonth(2021,10)
October 2021
Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 31
>>>
63 os.listdir(r"c:\\Windows")
返回文件列表，其中r字符串中的\\不用于转义。
>>> import os
>>> os.listdir(r"c:\\Windows")
['addins``appcompat``apppatch``AppReadiness``assembly``bcastdvr``bfsvc.exe', ...
64 os.path.join(r"C:\\Windows", "python.exe")
合并路径，自动处理\\\\。
>>> os.path.join(r"C:\\Windows", "python.exe")
'C:\\\\Windows\\\\python.exe'
65 glob.glob(r"c:\\Windows\\*.ini")
可通过通配符返回文件列表。
>>> import glob
>>> glob.glob(r"c:\\Windows\\*.exe")
['c:\\\\Windows\\\\bfsvc.exe``c:\\\\Windows\\\\explorer.exe``c:\\\\Windows\\\\HelpPane.exe``c:\\\\Windows\\\\hh.exe``c:\\\\Windows\\\\notepad.exe``c:\\\\Windows\\\\py.exe``c:\\\\Windows\\\\pyw.exe``c:\\\\Windows\\\\regedit.exe``c:\\\\Windows\\\\splwow64.exe``c:\\\\Windows\\\\Wiainst64.exe``c:\\\\Windows\\\\winhlp32.exe``c:\\\\Windows\\\\write.exe']
>>>
66-67 urllib
res = urllib.request.urlopen('https://blog.csdn.net/')
html = res.read()
urllib是python内置的http解析请求库，是大多数爬虫学习者接触的第一个工具。
其中，read()用于读取网页数据，当然，得到的网页数据是未解码数据。
import urllib
res = urllib.request.urlopen('https://blog.csdn.net/')
html = res.read()
68-69 正则表达式re
content = html.decode('utf-8')
cn = re.findall(r"[\\u4e00-\\u9fa5]+", content)
此为正则表达式的简单应用，re.findall表示从字符串content中筛选出符合r"[\\u4e00-\\u9fa5]+"要求的值。所以第一步，是通过utf-8对content进行解码。
而在utf-8中，汉字的序号为\\u4e00-\\u9fa5；在正则表达式中，[]表示符合条件的集合，+表示出现任意多个符合条件的字符。
>>> import re
>>> content = html.decode('utf-8')
>>> cn = re.findall(r"[\\u4e00-\\u9fa5]+", content)
>>> cn[:20]
['博客``专业``技术发表平台``博客为中国软件开发者``从业人员``初学者打造交流的专业``技术发表平台``全心致力于帮助开发者通过互联网分享知识``让更多开发者从中受益``一同和``开发者用代码改变未来``头部``广告``频道首页右侧``打底``头部``广告``题目征集``你出我答``做']
>>>
70 Thread(target=print,args=["hello thread"]).start()
这是最简单的多线程程序，target是将要调用的函数，args为参数列表。
>>> from threading import Thread
>>> Thread(target=print,args=["hello thread"]).start()
hello thread
71-73 线程池
concurrent.futures中的ThreadPoolExecutor可快速创建线程池，其输入参数为线程池中可以容纳的最多线程数，
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as ex:
for i in range(15):
ex.submit(print,f"i")
74-76 进程池
创建单个进程的方法和创建多个线程的方法并无区别，只是把threading中的Thread换成multiprocessing中的Process而已，故不赘言了。
from multiprocessing import Pool
def over(cb):
print(以上是关于Python从入门到入土的90行代码的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
awk从入门到入土（23）awk内置变量ARGCARGC--命令行参数传递