python代码练习(每天一小时)
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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代码练习(每天一小时)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1 # Single line comments start with a hash. 2 # 单行注释由一个井号开头。 3 """ Multiline strings can be written 4 using three "‘s, and are often used 5 as comments 6 三个双引号(或单引号)之间可以写多行字符串, 7 通常用来写注释。 8 """ 9 10 #################################################### 11 ## 1. Primitive Datatypes and Operators 12 ## 1. 基本数据类型和操作符 13 #################################################### 14 15 # You have numbers 16 # 数字就是数字 17 3 #=> 3 18 19 # Math is what you would expect 20 # 四则运算也是你所期望的那样 21 1 + 1 #=> 2 22 8 - 1 #=> 7 23 10 * 2 #=> 20 24 35 / 5 #=> 7 25 26 # Division is a bit tricky. It is integer division and floors the results 27 # automatically. 28 # 除法有一点棘手。 29 # 对于整数除法来说,计算结果会自动取整。 30 5 / 2 #=> 2 31 32 # To fix division we need to learn about floats. 33 # 为了修正除法的问题,我们需要先学习浮点数。 34 2.0 # This is a float 35 2.0 # 这是一个浮点数 36 11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...much better 37 11.0 / 4.0 #=> 2.75 啊……这样就好多了 38 39 # Enforce precedence with parentheses 40 # 使用小括号来强制计算的优先顺序 41 (1 + 3) * 2 #=> 8 42 43 # Boolean values are primitives 44 # 布尔值也是基本数据类型 45 True 46 False 47 48 # negate with not 49 # 使用 not 来取反 50 not True #=> False 51 not False #=> True 52 53 # Equality is == 54 # 等式判断用 == 55 1 == 1 #=> True 56 2 == 1 #=> False 57 58 # Inequality is != 59 # 不等式判断是用 != 60 1 != 1 #=> False 61 2 != 1 #=> True 62 63 # More comparisons 64 # 还有更多的比较运算 65 1 < 10 #=> True 66 1 > 10 #=> False 67 2 <= 2 #=> True 68 2 >= 2 #=> True 69 70 # Comparisons can be chained! 71 # 居然可以把比较运算串连起来! 72 1 < 2 < 3 #=> True 73 2 < 3 < 2 #=> False 74 75 # Strings are created with " or ‘ 76 # 使用 " 或 ‘ 来创建字符串 77 "This is a string." 78 ‘This is also a string.‘ 79 80 # Strings can be added too! 81 # 字符串也可以相加! 82 "Hello " + "world!" #=> "Hello world!" 83 84 # A string can be treated like a list of characters 85 # 一个字符串可以视为一个字符的列表 86 # (译注:后面会讲到“列表”。) 87 "This is a string"[0] #=> ‘T‘ 88 89 # % can be used to format strings, like this: 90 # % 可以用来格式化字符串,就像这样: 91 "%s can be %s" % ("strings", "interpolated") 92 93 # A newer way to format strings is the format method. 94 # This method is the preferred way 95 # 后来又有一种格式化字符串的新方法:format 方法。 96 # 我们推荐使用这个方法。 97 "{0} can be {1}".format("strings", "formatted") 98 99 # You can use keywords if you don‘t want to count. 100 # 如果你不喜欢数数的话,可以使用关键字(变量)。 101 "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") 102 103 # None is an object 104 # None 是一个对象 105 None #=> None 106 107 # Don‘t use the equality `==` symbol to compare objects to None 108 # Use `is` instead 109 # 不要使用相等符号 `==` 来把对象和 None 进行比较, 110 # 而要用 `is`。 111 "etc" is None #=> False 112 None is None #=> True 113 114 # The ‘is‘ operator tests for object identity. This isn‘t 115 # very useful when dealing with primitive values, but is 116 # very useful when dealing with objects. 117 # 这个 `is` 操作符用于比较两个对象的标识。 118 # (译注:对象一旦建立,其标识就不会改变,可以认为它就是对象的内存地址。) 119 # 在处理基本数据类型时基本用不上, 120 # 但它在处理对象时很有用。 121 122 # None, 0, and empty strings/lists all evaluate to False. 123 # All other values are True 124 # None、0 以及空字符串和空列表都等于 False, 125 # 除此以外的所有值都等于 True。 126 0 == False #=> True 127 "" == False #=> True 128 129 130 #################################################### 131 ## 2. Variables and Collections 132 ## 2. 变量和集合 133 #################################################### 134 135 # Printing is pretty easy 136 # 打印输出很简单 137 print "I‘m Python. Nice to meet you!" 138 139 140 # No need to declare variables before assigning to them. 141 # 在赋值给变量之前不需要声明 142 some_var = 5 # Convention is to use lower_case_with_underscores 143 # 变量名的约定是使用下划线分隔的小写单词 144 some_var #=> 5 145 146 # Accessing a previously unassigned variable is an exception. 147 # See Control Flow to learn more about exception handling. 148 # 访问一个未赋值的变量会产生一个异常。 149 # 进一步了解异常处理,可参见下一节《控制流》。 150 some_other_var # Raises a name error 151 # 会抛出一个名称错误 152 153 # if can be used as an expression 154 # if 可以作为表达式来使用 155 "yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!" 156 157 # Lists store sequences 158 # 列表用于存储序列 159 li = [] 160 # You can start with a prefilled list 161 # 我们先尝试一个预先填充好的列表 162 other_li = [4, 5, 6] 163 164 # Add stuff to the end of a list with append 165 # 使用 append 方法把元素添加到列表的尾部 166 li.append(1) #li is now [1] 167 #li 现在是 [1] 168 li.append(2) #li is now [1, 2] 169 #li 现在是 [1, 2] 170 li.append(4) #li is now [1, 2, 4] 171 #li 现在是 [1, 2, 4] 172 li.append(3) #li is now [1, 2, 4, 3] 173 #li 现在是 [1, 2, 4, 3] 174 # Remove from the end with pop 175 # 使用 pop 来移除最后一个元素 176 li.pop() #=> 3 and li is now [1, 2, 4] 177 #=> 3,然后 li 现在是 [1, 2, 4] 178 # Let‘s put it back 179 # 我们再把它放回去 180 li.append(3) # li is now [1, 2, 4, 3] again. 181 # li 现在又是 [1, 2, 4, 3] 了 182 183 # Access a list like you would any array 184 # 像访问其它语言的数组那样访问列表 185 li[0] #=> 1 186 # Look at the last element 187 # 查询最后一个元素 188 li[-1] #=> 3 189 190 # Looking out of bounds is an IndexError 191 # 越界查询会产生一个索引错误 192 li[4] # Raises an IndexError 193 # 抛出一个索引错误 194 195 # You can look at ranges with slice syntax. 196 # (It‘s a closed/open range for you mathy types.) 197 # 你可以使用切片语法来查询列表的一个范围。 198 # (这个范围相当于数学中的左闭右开区间。) 199 li[1:3] #=> [2, 4] 200 # Omit the beginning 201 # 省略开头 202 li[2:] #=> [4, 3] 203 # Omit the end 204 # 省略结尾 205 li[:3] #=> [1, 2, 4] 206 207 # Remove arbitrary elements from a list with del 208 # 使用 del 来删除列表中的任意元素 209 del li[2] # li is now [1, 2, 3] 210 # li 现在是 [1, 2, 3] 211 212 # You can add lists 213 # 可以把列表相加 214 li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Note: li and other_li is left alone 215 #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 请留意 li 和 other_li 并不会被修改 216 217 # Concatenate lists with extend 218 # 使用 extend 来合并列表 219 li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6] 220 # 现在 li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 221 222 # Check for existence in a list with in 223 # 用 in 来检查是否存在于某个列表中 224 1 in li #=> True 225 226 # Examine the length with len 227 # 用 len 来检测列表的长度 228 len(li) #=> 6 229 230 231 # Tuples are like lists but are immutable. 232 # 元组很像列表,但它是“不可变”的。 233 tup = (1, 2, 3) 234 tup[0] #=> 1 235 tup[0] = 3 # Raises a TypeError 236 # 抛出一个类型错误 237 238 # You can do all those list thingies on tuples too 239 # 操作列表的方式通常也能用在元组身上 240 len(tup) #=> 3 241 tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6) 242 tup[:2] #=> (1, 2) 243 2 in tup #=> True 244 245 # You can unpack tuples (or lists) into variables 246 # 你可以把元组(或列表)中的元素解包赋值给多个变量 247 a, b, c = (1, 2, 3) # a is now 1, b is now 2 and c is now 3 248 # 现在 a 是 1,b 是 2,c 是 3 249 # Tuples are created by default if you leave out the parentheses 250 # 如果你省去了小括号,那么元组会被自动创建 251 d, e, f = 4, 5, 6 252 # Now look how easy it is to swap two values 253 # 再来看看交换两个值是多么简单。 254 e, d = d, e # d is now 5 and e is now 4 255 # 现在 d 是 5 而 e 是 4 256 257 258 # Dictionaries store mappings 259 # 字典用于存储映射关系 260 empty_dict = {} 261 # Here is a prefilled dictionary 262 # 这是一个预先填充的字典 263 filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3} 264 265 # Look up values with [] 266 # 使用 [] 来查询键值 267 filled_dict["one"] #=> 1 268 269 # Get all keys as a list 270 # 将字典的所有键名获取为一个列表 271 filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"] 272 # Note - Dictionary key ordering is not guaranteed. 273 # Your results might not match this exactly. 274 # 请注意:无法保证字典键名的顺序如何排列。 275 # 你得到的结果可能跟上面的示例不一致。 276 277 # Get all values as a list 278 # 将字典的所有键值获取为一个列表 279 filled_dict.values() #=> [3, 2, 1] 280 # Note - Same as above regarding key ordering. 281 # 请注意:顺序的问题和上面一样。 282 283 # Check for existence of keys in a dictionary with in 284 # 使用 in 来检查一个字典是否包含某个键名 285 "one" in filled_dict #=> True 286 1 in filled_dict #=> False 287 288 # Looking up a non-existing key is a KeyError 289 # 查询一个不存在的键名会产生一个键名错误 290 filled_dict["four"] # KeyError 291 # 键名错误 292 293 # Use get method to avoid the KeyError 294 # 所以要使用 get 方法来避免键名错误 295 filled_dict.get("one") #=> 1 296 filled_dict.get("four") #=> None 297 # The get method supports a default argument when the value is missing 298 # get 方法支持传入一个默认值参数,将在取不到值时返回。 299 filled_dict.get("one", 4) #=> 1 300 filled_dict.get("four", 4) #=> 4 301 302 # Setdefault method is a safe way to add new key-value pair into dictionary 303 # Setdefault 方法可以安全地把新的名值对添加到字典里 304 filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] is set to 5 305 #filled_dict["five"] 被设置为 5 306 filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] is still 5 307 #filled_dict["five"] 仍然为 5 308 309 310 # Sets store ... well sets 311 # set 用于保存集合 312 empty_set = set() 313 # Initialize a set with a bunch of values 314 # 使用一堆值来初始化一个集合 315 some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set is now set([1, 2, 3, 4]) 316 # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4]) 317 318 # Since Python 2.7, {} can be used to declare a set 319 # 从 Python 2.7 开始,{} 可以用来声明一个集合 320 filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4} 321 # (译注:集合是种无序不重复的元素集,因此重复的 2 被滤除了。) 322 # (译注:{} 不会创建一个空集合,只会创建一个空字典。) 323 324 # Add more items to a set 325 # 把更多的元素添加进一个集合 326 filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5} 327 # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5} 328 329 # Do set intersection with & 330 # 使用 & 来获取交集 331 other_set = {3, 4, 5, 6} 332 filled_set & other_set #=> {3, 4, 5} 333 334 # Do set union with | 335 # 使用 | 来获取并集 336 filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6} 337 338 # Do set difference with - 339 # 使用 - 来获取补集 340 {1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4} 341 342 # Check for existence in a set with in 343 # 使用 in 来检查是否存在于某个集合中 344 2 in filled_set #=> True 345 10 in filled_set #=> False 346 347 348 #################################################### 349 ## 3. Control Flow 350 ## 3. 控制流 351 #################################################### 352 353 # Let‘s just make a variable 354 # 我们先创建一个变量 355 some_var = 5 356 357 # Here is an if statement. Indentation is significant in python! 358 # prints "some_var is smaller than 10" 359 # 这里有一个条件语句。缩进在 Python 中可是很重要的哦! 360 # 程序会打印出 "some_var is smaller than 10" 361 # (译注:意为“some_var 比 10 小”。) 362 if some_var > 10: 363 print "some_var is totally bigger than 10." 364 # (译注:意为“some_var 完全比 10 大”。) 365 elif some_var < 10: # This elif clause is optional. 366 # 这里的 elif 子句是可选的 367 print "some_var is smaller than 10." 368 # (译注:意为“some_var 比 10 小”。) 369 else: # This is optional too. 370 # 这一句也是可选的 371 print "some_var is indeed 10." 372 # (译注:意为“some_var 就是 10”。) 373 374 375 """ 376 For loops iterate over lists 377 for 循环可以遍历列表 378 prints: 379 如果要打印出: 380 dog is a mammal 381 cat is a mammal 382 mouse is a mammal 383 """ 384 for animal in ["dog", "cat", "mouse"]: 385 # You can use % to interpolate formatted strings 386 # 别忘了你可以使用 % 来格式化字符串 387 print "%s is a mammal" % animal 388 # (译注:意为“%s 是哺乳动物”。) 389 390 """ 391 `range(number)` returns a list of numbers 392 from zero to the given number 393 `range(数字)` 会返回一个数字列表, 394 这个列表将包含从零到给定的数字。 395 prints: 396 如果要打印出: 397 0 398 1 399 2 400 3 401 """ 402 for i in range(4): 403 print i 404 405 """ 406 While loops go until a condition is no longer met. 407 while 循环会一直继续,直到条件不再满足。 408 prints: 409 如果要打印出: 410 0 411 1 412 2 413 3 414 """ 415 x = 0 416 while x < 4: 417 print x 418 x += 1 # Shorthand for x = x + 1 419 # 这是 x = x + 1 的简写方式 420 421 # Handle exceptions with a try/except block 422 # 使用 try/except 代码块来处理异常 423 424 # Works on Python 2.6 and up: 425 # 适用于 Python 2.6 及以上版本: 426 try: 427 # Use raise to raise an error 428 # 使用 raise 来抛出一个错误 429 raise IndexError("This is an index error") 430 # 抛出一个索引错误:“这是一个索引错误”。 431 except IndexError as e: 432 pass # Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here. 433 # pass 只是一个空操作。通常你应该在这里做一些恢复工作。 434 435 436 #################################################### 437 ## 4. Functions 438 ## 4. 函数 439 #################################################### 440 441 # Use def to create new functions 442 # 使用 def 来创建新函数 443 def add(x, y): 444 print "x is %s and y is %s" % (x, y) 445 # (译注:意为“x 是 %s 而且 y 是 %s”。) 446 return x + y # Return values with a return statement 447 # 使用 return 语句来返回值 448 449 # Calling functions with parameters 450 # 调用函数并传入参数 451 add(5, 6) #=> prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11 452 # (译注:意为“x 是 5 而且 y 是 6”,并返回 11) 453 454 # Another way to call functions is with keyword arguments 455 # 调用函数的另一种方式是传入关键字参数 456 add(y=6, x=5) # Keyword arguments can arrive in any order. 457 # 关键字参数可以以任意顺序传入 458 459 # You can define functions that take a variable number of 460 # positional arguments 461 # 你可以定义一个函数,并让它接受可变数量的定位参数。 462 def varargs(*args): 463 return args 464 465 varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3) 466 467 468 # You can define functions that take a variable number of 469 # keyword arguments, as well 470 # 你也可以定义一个函数,并让它接受可变数量的关键字参数。 471 def keyword_args(**kwargs): 472 return kwargs 473 474 # Let‘s call it to see what happens 475 # 我们试着调用它,看看会发生什么: 476 keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"} 477 478 # You can do both at once, if you like 479 # 你还可以同时使用这两类参数,只要你愿意: 480 def all_the_args(*args, **kwargs): 481 print args 482 print kwargs 483 """ 484 all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints: 485 (1, 2) 486 {"a": 3, "b": 4} 487 """ 488 489 # When calling functions, you can do the opposite of varargs/kwargs! 490 # Use * to expand tuples and use ** to expand kwargs. 491 # 在调用函数时,定位参数和关键字参数还可以反过来用。 492 # 使用 * 来展开元组,使用 ** 来展开关键字参数。 493 args = (1, 2, 3, 4) 494 kwargs = {"a": 3, "b": 4} 495 all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4) 496 # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4) 497 all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4) 498 # 相当于 all_the_args(a=3, b=4) 499 all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) 500 # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) 501 502 # Python has first class functions 503 # 函数在 Python 中是一等公民 504 def create_adder(x): 505 def adder(y): 506 return x + y 507 return adder 508 509 add_10 = create_adder(10) 510 add_10(3) #=> 13 511 512 # There are also anonymous functions 513 # 还有匿名函数 514 (lambda x: x > 2)(3) #=> True 515 516 # There are built-in higher order functions 517 # 还有一些内建的高阶函数 518 map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13] 519 filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7] 520 521 # We can use list comprehensions for nice maps and filters 522 # 我们可以使用列表推导式来模拟 map 和 filter 523 [add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13] 524 [x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7] 525 526 #################################################### 527 ## 5. Classes 528 ## 5. 类 529 #################################################### 530 531 # We subclass from object to get a class. 532 # 我们可以从对象中继承,来得到一个类。 533 class Human(object): 534 535 # A class attribute. It is shared by all instances of this class 536 # 下面是一个类属性。它将被这个类的所有实例共享。 537 species = "H. sapiens" 538 539 # Basic initializer 540 # 基本的初始化函数(构造函数) 541 def __init__(self, name): 542 # Assign the argument to the instance‘s name attribute 543 # 把参数赋值为实例的 name 属性 544 self.name = name 545 546 # An instance method. All methods take self as the first argument 547 # 下面是一个实例方法。所有方法都以 self 作为第一个参数。 548 def say(self, msg): 549 return "%s: %s" % (self.name, msg) 550 551 # A class method is shared among all instances 552 # They are called with the calling class as the first argument 553 # 类方法会被所有实例共享。 554 # 类方法在调用时,会将类本身作为第一个函数传入。 555 @classmethod 556 def get_species(cls): 557 return cls.species 558 559 # A static method is called without a class or instance reference 560 # 静态方法在调用时,不会传入类或实例的引用。 561 @staticmethod 562 def grunt(): 563 return "*grunt*" 564 565 566 # Instantiate a class 567 # 实例化一个类 568 i = Human(name="Ian") 569 print i.say("hi") # prints out "Ian: hi" 570 # 打印出 "Ian: hi" 571 572 j = Human("Joel") 573 print j.say("hello") # prints out "Joel: hello" 574 # 打印出 "Joel: hello" 575 576 # Call our class method 577 # 调用我们的类方法 578 i.get_species() #=> "H. sapiens" 579 580 # Change the shared attribute 581 # 修改共享属性 582 Human.species = "H. neanderthalensis" 583 i.get_species() #=> "H. neanderthalensis" 584 j.get_species() #=> "H. neanderthalensis" 585 586 # Call the static method 587 # 调用静态方法 588 Human.grunt() #=> "*grunt*" 589 590 591 #################################################### 592 ## 6. Modules 593 ## 6. 模块 594 #################################################### 595 596 # You can import modules 597 # 你可以导入模块 598 import math 599 print math.sqrt(16) #=> 4 600 601 # You can get specific functions from a module 602 # 也可以从一个模块中获取指定的函数 603 from math import ceil, floor 604 print ceil(3.7) #=> 4.0 605 print floor(3.7) #=> 3.0 606 607 # You can import all functions from a module. 608 # Warning: this is not recommended 609 # 你可以从一个模块中导入所有函数 610 # 警告:不建议使用这种方式 611 from math import * 612 613 # You can shorten module names 614 # 你可以缩短模块的名称 615 import math as m 616 math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True 617 618 # Python modules are just ordinary python files. You 619 # can write your own, and import them. The name of the 620 # module is the same as the name of the file. 621 # Python 模块就是普通的 Python 文件。 622 # 你可以编写你自己的模块,然后导入它们。 623 # 模块的名称与文件名相同。 624 625 # You can find out which functions and attributes 626 # defines a module. 627 # 你可以查出一个模块里有哪些函数和属性 628 import math 629 dir(math)
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- 作者:code123,网址:http://www.code123.cc/1049.html