Python——基本的方法
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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——基本的方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
格式化
我们经常会输出类似\'亲爱的xxx你好!你xx月的话费是xx,余额是xx\'
之类的字符串,而xxx的内容都是根据变量变化的,所以,需要一种简便的格式化字符串的方式
>>> \'Hello, %s\' % \'world\' \'Hello, world\' >>> \'Hi, %s, you have $%d.\' % (\'Michael\', 1000000) \'Hi, Michael, you have $1000000.\'
format()
另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()
方法,它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}
、{1}
……,不过这种方式写起来比%要麻烦得多:
>>> \'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%\'.format(\'小明\', 17.125) \'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%\'
循环
所以for x in ...
循环就是把每个元素代入变量x
,然后执行缩进块的语句
sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
sum = sum + x
print(sum)
range(5)
生成的序列是从0开始小于5的整数
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
如果要计算1-100的整数之和
sum = 0
for x in range(101):
sum = sum + x
print(sum)
第二种循环是while循环,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和,可以用while循环实现
sum = 0
n = 99
while n > 0:
sum = sum + n
n = n - 2
print(sum)
利用循环依次对list中的每个名字打印出Hello, xxx!
L = [\'Bart\', \'Lisa\', \'Adam\']
for name in L:
print(\'hello,%s!\' %name)
输出为
hello,Bart! hello,Lisa! hello,Adam!
break结束循环,continue开始下一次循环。
有些时候,如果代码写得有问题,会让程序陷入“死循环”,也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C
退出程序,或者强制结束Python进程
字典
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。
给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。
如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下
>>> d = {\'Michael\': 95, \'Bob\': 75, \'Tracy\': 85}
>>> d[\'Michael\']
95
把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入,由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉
>>> d[\'Jack\'] = 90 >>> d[\'Jack\'] 90 >>> d[\'Jack\'] = 88 >>> d[\'Jack\'] 88
如果key不存在,dict就会报错,要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in
判断key是否存在
>>> \'Thomas\' in d False
二是通过dict提供的get()
方法,如果key不存在,可以返回None
,或者自己指定的value:
>>> d.get(\'Thomas\') >>> d.get(\'Thomas\', -1) -1
要删除一个key,用pop(key)
方法,对应的value也会从dict中删除
>>> d.pop(\'Bob\') 75 >>> d {\'Michael\': 95, \'Tracy\': 85}
请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
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。
而list相反:
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
- 占用空间小,浪费内存很少。
所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。
因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash),要保证hash的正确性,作为key的对象就不能变。在Python中,字符串、整数等都是不可变的,因此,可以放心地作为key。而list是可变的,就不能作为key
>>> key = [1, 2, 3] >>> d[key] = \'a list\' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: \'list\'
set
set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。
要创建一个set,需要提供一个list作为输入集合
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> s {1, 2, 3}
通过add(key)和remove(key)增删元素
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作
>>> s1 = set([1, 2, 3]) >>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}
集合列表
list
Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。
比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示
>>> classmates = [\'Michael\', \'Bob\', \'Tracy\'] >>> classmates [\'Michael\', \'Bob\', \'Tracy\']
用len()
函数可以获得list元素的个数,用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0
开始的,如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1
做索引,直接获取最后一个元素
>>> classmates[-1] \'Tracy\'
追加元素
>>> classmates.append(\'Adam\') >>> classmates [\'Michael\', \'Bob\', \'Tracy\', \'Adam\']
插入元素
>>> classmates.insert(1, \'Jack\') >>> classmates [\'Michael\', \'Jack\', \'Bob\', \'Tracy\', \'Adam\']
删除元素
>>> classmates.pop() \'Adam\' >>> classmates [\'Michael\', \'Jack\', \'Bob\', \'Tracy\'] >>> classmates.pop(1) \'Jack\' >>> classmates [\'Michael\', \'Bob\', \'Tracy\']
修改元素
>>> classmates[1] = \'Sarah\' >>> classmates [\'Michael\', \'Sarah\', \'Tracy\']
list里面的元素的数据类型也可以不同
>>> L = [\'Apple\', 123, True]
tuple
另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字:
>>> classmates = (\'Michael\', \'Bob\', \'Tracy\')
只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,
,来消除歧义
>>> t = (1,) >>> t (1,)
list和tuple是Python内置的有序集合,一个可变,一个不可变。根据需要来选择使用它们。
数据转换
因为input()
返回的数据类型是str
,str
不能直接和整数比较,必须先把str
转换成整数。Python提供了int()
函数来完成这件事情
s = input(\'birth: \') birth = int(s) if birth < 2000: print(\'00前\') else: print(\'00后\')
字符编码
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(\'中\') 20013 >>> chr(66) \'B\' >>> chr(25991) \'文\'
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\'
要计算str
包含多少个字符,可以用len()
函数
>>> len(\'ABC\') 3 >>> len(\'中文\') 2
为了避免乱码问题,应当始终坚持使用UTF-8编码对str
和bytes
进行转换。
由于Python源代码也是一个文本文件,所以,当你的源代码中包含中文的时候,在保存源代码时,就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时,为了让它按UTF-8编码读取,我们通常在文件开头写上这两行:
#!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*-
第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序,Windows系统会忽略这个注释;
第二行注释是为了告诉Python解释器,按照UTF-8编码读取源代码,否则,你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。
申明了UTF-8编码并不意味着你的.py
文件就是UTF-8编码的,必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码
以上是关于Python——基本的方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章