1 深入条件控制
小记:编程风格
- 使用 4 空格缩进,而非 TAB:在小缩进(可以嵌套更深)和大缩进(更易读)之间,4空格是一个很好的折中。TAB 引发了一些混乱,
- 使用空行分隔函数和类,以及函数中的大块代码,可能的话,注释独占一行
- 把空格放到操作符两边,以及逗号后面,但是括号里侧不加空格:a = f(1, 2) + g(3, 4)
- 统一函数和类命名:推荐类名用 驼峰命名, 函数和方法名用 小写_和_下划线。
- Python 的默认情况下,UTF-8最好
while 和 if 语句中使用:比较和包含。
比较操作符 in 和 not in 审核值是否在一个区间之内。
比较操作可以传递。例如 a < b == c 审核是否 a 小于 b 并且 b 等于 c。
逻辑操作符 and 和 or 组合,not 具有最高的优先级, or 优先级最低,所以 A and not B or C 等于 (A and (notB)) or C。
逻辑操作符 and 和 or 参数从左向右解析,结果确定就停止。例如,如果 A 和 C 为真而 B 为假, A and B and C 不会解析 C。
可以把比较或其它逻辑表达式的返回值赋给一个变量,例如:
1
2
3
4
|
>>> string1, string2, string3 = ‘‘ , ‘Trondheim‘ , ‘Hammer Dance‘ >>> non_null = string1 or string2 or string3 >>> non_null ‘Trondheim‘ |
解释:and 和 or 参数从左向右解析,结果确定就停止。string1 or string2 为True,打印string2是值,后面忽略即string3。
比较序列和其它类型:序列对象可以与相同类型的其它对象比较。
首先比较前两个元素,如果不同,就决定了比较的结果;如果相同,就比较后两个元素,依此类推,直到所有序列都完成比较。
1
2
3
4
5
6
|
>>> (1,3,67)<(1,4,2) True >>> (1,3,67)>(1,4,2) False >>> [1, 2, 3] < [1, 2, 4] True |
如果两个元素本身就是同样类型的序列,就递归字典序比较。如果两个序列的所有子项都相等,就认为序列相等。
1
2
|
>>> (1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0) True |
如果一个序列是另一个序列的初始子序列,较短的一个序列就小于另一个。字符串的字典序按照单字符的 ASCII 顺序。
1
2
3
4
|
>>> (1, 2) < (1, 2, -1) True >>> (1, 2, ( ‘aa‘ , ‘ab‘ )) < (1, 2, ( ‘abc‘ , ‘a‘ ), 4) True |
2 基本的列表对象方法
List列表基本操作概要:
list.append(x):元素添加到链表的结尾,相当于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(L):给定列表所有元素添加,相当于 a[len(a):] = L。
list.insert(i, x):指定位置插入。其中list.insert(0, x)=插入链表首,list.insert(len(a), x)=list.append(x)=插入链表尾
list.remove(x):删除链表指定元素。
list.pop([i]):指定索引下删除元素,a.pop() 返回最后一个元素。
list.clear():删除所有元素。相当于 del a[:]。
list.index(x):返回链表首个值 x 的索引。
list.count(x):统计元素 x出现的次数。
list.sort():排序。
list.reverse():倒排链表。
list.copy():浅拷贝。等同于 a[:]。
操作运行代码:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5] print(a.count(333), a.count(66.25), a.count( ‘x‘ )) a.insert(2, -1) a.append(333) [66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333] a.index(333) a.remove(333) a.reverse() [333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25] a.sort() a.pop() |
List链表的多重共用
链表当作堆栈用:链表特性先进后出跟堆栈性质一致,进:append,出:pop:
程序实例演示:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
>>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack [3, 4,5] |
链表当作队列使用:如上演示,知道链表具备先进后出的性质,即符合堆栈性质。大家记得否链表索引可以为负数,如此你是不是想到先进先出啦?对喽,这就是队列的性质我们完全可以当着队列用。列表这样用效率不高。在头部插入和弹出很慢,因为一个元素出队,要移动整个列表中的所有元素。要实现队列,使用 集合collections.deque,它为在首尾两端快速插入和删除而设计。例如:
程序运行实例:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> from collections import deque >>> queue = deque([ "Eric" , "John" , "Michael" ]) >>> queue.append( "Terry" ) # Terry arrives >>> queue.append( "Graham" ) # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves ‘Eric‘ >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves ‘John‘ >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque([ ‘Michael‘ , ‘Terry‘ , ‘Graham‘ ]) |
列表推导:如下实例快速解析理解
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
>>> [(user,name) for user in [ ‘bnc‘ , ‘ad‘ , ‘admin‘ ] for name in [ ‘boy‘ , ‘xiaoming‘ , ‘bnc‘ , ‘admin‘ ] if user==name] [( ‘bnc‘ , ‘bnc‘ ), ( ‘admin‘ , ‘admin‘ )] 等同 >>> combs = [] >>> for user in [ ‘bnc‘ , ‘ad‘ , ‘admin‘ ]: ... for name in [ ‘boy‘ , ‘xiaoming‘ , ‘bnc‘ , ‘admin‘ ]: ... if user == name: ... combs.append((user, name)) ... >>> combs [( ‘bnc‘ , ‘bnc‘ ), ( ‘admin‘ , ‘admin‘ )] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [ ‘ banana‘ , ‘ loganberry ‘ , ‘passion fruit ‘ ] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] [ ‘banana‘ , ‘loganberry‘ , ‘passion fruit‘ ] |
链表做文本处理矩阵计算:交换行列
#由三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵,交换行列
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
>>> matrix = [ ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ... [9, 10, 11, 12], ... ] >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] 等于 >>> transposed = [] >>> for i in range(4): ... transposed.append([row[i] for row in matrix]) ... >>> transposed [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] |
3 del语句
del语句:不同于有返回值的 pop() 方法,其按索引来删除子项
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[0] >>> a [1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[2:4] # 切片 >>> a [1, 66.25, 1234.5] >>> del a[:] >>> a [] |
4 元组、序列、集合和字典
元组和列表的区别:
元组:不同种类元素,不可变;
列表:相同种类的元素,可变
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
>>> t = 12345, 54321, ‘hello!‘ >>> t[0] 12345 >>> t (12345, 54321, ‘hello!‘ ) >>> # Tuples may be nested: ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5) >>> u ((12345, 54321, ‘hello!‘ ), (1, 2, 3, 4, 5)) |
set集合
特点:set集合是无序不重复元素的集。
基本功能:关系测试和消除重复元素。还支持 union(联合),intersection(交),difference(差)和 sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。
集合创建:大括号或 set() 函数。注意:空集合的创建必须使用 set() 而不是 {}。{}可以用于创建空字典。
集合实例演示:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
>>> basket = { ‘apple‘ , ‘orange‘ , ‘apple‘ , ‘pear‘ , ‘orange‘ , ‘banana‘ } >>> print(basket) # show that duplicates have been removed { ‘orange‘ , ‘banana‘ , ‘pear‘ , ‘apple‘ } >>> ‘orange‘ in basket # fast membership testing True >>> ‘crabgrass‘ in basket False >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words >>> a = set ( ‘abracadabra‘ ) >>> b = set ( ‘alacazam‘ ) >>> a # unique letters in a { ‘a‘ , ‘r‘ , ‘b‘ , ‘c‘ , ‘d‘ } >>> a - b # letters in a but not in b { ‘r‘ , ‘d‘ , ‘b‘ } >>> a | b # letters in either a or b { ‘a‘ , ‘c‘ , ‘r‘ , ‘d‘ , ‘b‘ , ‘m‘ , ‘z‘ , ‘l‘ } >>> a & b # letters in both a and b { ‘a‘ , ‘c‘ } >>> a ^ b # letters in a or b but not both { ‘r‘ , ‘d‘ , ‘b‘ , ‘m‘ , ‘z‘ , ‘l‘ } |
类似 列表推导式,这里有一种集合推导式语法:
1
2
3
|
>>> a = {x for x in ‘abracadabra‘ if x not in ‘abc‘ } >>> a { ‘r‘ , ‘d‘ } |
字典
字典以 关键字 为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值。字典本质是无序键值对 (key:value 对)集合,同一字典内键必须是互不相同的。
字典创建: {} 。
主要操作:据键存储和析取值。可用 del 来删除键:值对(key:value)。
排序: sorted(d.keys()) )。
检查字典:用 in 关键字检查字典中是否存在某个关键字。
字典实例演示:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
>>> tel = { ‘jack‘ : 4098, ‘sape‘ : 4139} >>> tel[ ‘guido‘ ] = 4127 >>> tel { ‘sape‘ : 4139, ‘guido‘ : 4127, ‘jack‘ : 4098} >>> tel[ ‘jack‘ ] 4098 >>> del tel[ ‘sape‘ ] >>> tel[ ‘irv‘ ] = 4127 >>> tel { ‘guido‘ : 4127, ‘irv‘ : 4127, ‘jack‘ : 4098} >>> list(tel.keys()) [ ‘irv‘ , ‘guido‘ , ‘jack‘ ] >>> sorted(tel.keys()) [ ‘guido‘ , ‘irv‘ , ‘jack‘ ] >>> ‘guido‘ in tel True >>> ‘jack‘ not in tel False |
dict() 构造函数可以直接从 key-value 对中创建字典:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> dict([( ‘sape‘ , 4139), ( ‘guido‘ , 4127), ( ‘jack‘ , 4098)]) { ‘sape‘ : 4139, ‘jack‘ : 4098, ‘guido‘ : 4127} >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) { ‘sape‘ : 4139, ‘jack‘ : 4098, ‘guido‘ : 4127} >>> tel={x:x**2 for x in range(2,12,3)} >>> list(tel.keys()) [8, 2, 11, 5] >>> sorted(tel.keys()) [2, 5, 8, 11] |
5 循环技巧
字典循环,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:
1
2
3
4
5
6
|
>>> knights = { ‘gallahad‘ : ‘the pure‘ , ‘robin‘ : ‘the brave‘ } >>> for k, v in knights.items(): ... print(k, v) ... gallahad the pure robin the brave |
在序列中循环时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:
1
2
3
4
5
|
>>> for i, v in enumerate([ ‘tic‘ , ‘tac‘ , ‘toe‘ ]): print(i, v) 0 tic 1 tac 2 toe |
同时循环两个或更多的序列,可以使用 zip() 整体打包:
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> questions = [ ‘name‘ , ‘quest‘ , ‘favorite color‘ ] >>> answers = [ ‘lancelot‘ , ‘the holy grail‘ , ‘blue‘ ] >>> for q, a in zip(questions, answers): print( ‘What is your {0}? It is {1}.‘ .format(q, a)) What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue. |
需要逆向循环序列的话,先正向定位序列,然后调用 reversed() 函数:
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)): print(i) 9 7 5 3 1 |
要按排序后的顺序循环序列的话,使用 sorted() 函数,它不改动原序列,而是生成一个新的已排序的序列:
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> basket = [ ‘apple‘ , ‘orange‘ , ‘apple‘ , ‘pear‘ , ‘orange‘ , ‘banana‘ ] >>> for f in sorted( set (basket)): print(f) apple banana orange pear |
若要在循环内部修改正在遍历的序列(例如复制某些元素),建议您首先制作副本。在序列上循环不会隐式地创建副本。切片表示法使这尤其方便:
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> words = [ ‘cat‘ , ‘window‘ , ‘defenestrate‘ ] # Loop over a slice copy of the entire list. >>> for w in words[:]: if len(w) > 6: words.insert(0, w) >>> words [ ‘defenestrate‘ , ‘cat‘ , ‘window‘ , ‘defenestrate‘ ] |
6 参考文献和推荐资料
- Python 官方网站 :包含代码、文档和 Web 上与 Python 有关的页面链接该网站镜像于全世界的几处其它问题,类似欧洲、日本和澳大利亚。镜像可能会比主站快,这取决于你的地理位置
- 快速访问 Python 的文档
- Python 包索引 :索引了可供下载的,用户创建的 Python 模块。如果你发布了代码,可以注册到这里,这样别人可以找到它
- The Scientific Python : 项目包括数组快速计算和处理模块,和大量线性代数、傅里叶变换、非线性solvers、随机数分布,统计分析以及类似的包
- 官方python学习文档
- 简明Python教程
- 廖雪峰:python教程
- Python官网文档
- 【51cto学院,入门课程】Python零基础入门学习视频教程
- 【个人博客:案例】GitHub数据提取与分析
- 【csdn】python知识库
- 【社区】python中文学习大本营
- 【个人博客】老王python
-
【51cto学院】如何用python开发跨平台的记事本视频课程
-
【51cto学院,网站开发】台湾辅仁大学:Python Django基础视频课程
-
【51cto学院,网站开发】用Python Django快速做出高大上的BBS论坛网站