python中的最最最基本语法（1）

注意：对于我这个以前用c/c++的同学来说，可能一开始学习pyhon时有点不适应的，为什么呢？因为吧，python中，没有这玩意：{}，也不用每句话才用分号分开的。python中通过缩进来分块的，一行占个句话就可以啦。下面的学习基于python2.7

from __future__import division

开始啦，边学习边作笔记

参考http://www.liaoxuefeng.com/，另外，还有其它的一些资料。

基本输入输出语句print和raw_input()：

#输入语句：
>>> print\'100+100=%d\' %(100+100)
100+100=200

#输出语句
>>> name = raw_input(\'input your name:\')
input your name:yinheyi
>>> print(\'hello,%s\' %name)
hello,yinheyi

注意：raw_input()语句接收以后，默认保存为str格式哦，如果要比较大小的话，记得转为int类型。

>>> number = raw_input(\'input a number:\')
input a number:12
>>> type(number)
<type \'str\'>
>>> number = int(raw_input(\'input a number:\'))
input a number:12
>>> type(number)
<type \'int\'>

 

判断与循环语句：

判断语句：if…elif…else

>>> if a>= 50:
...     print \'the number is big\'
... elif a < 50:
...     print\'the number is small\'
... else:
...     print "i don\'t know"
... 
the number is big

循环语句: for…in

>>> sum = 0
>>> for number in range(101):
...     sum = sum + number
... 
>>> print sum
5050

循环语句: while

>>> sum = 0
>>> n = 1
>>> while n < 101:
...     sum = sum + n
...     n = n + 1
... 
>>> print sum
5050

 

数据类型：列表、元组、字典、set

list: Python内置的一种数据类型是列表。lists是一个有序的集合，可以添加与删除元素。

生成它是用  []  就可以啦；

调用它时，用下标调用就可以啦（从0开始）；如第一个元素，list[0];倒数第一个，list[-1];

可以用len()函数获得list元素的个数；

在尾部添加用append(), 中间插入用insert()；尾部删除用pop()；指定位置删除为pop(i）；

#定义一个friends的列表
>>> friends = [\'xiaoming\',\'ergou\',\'sanmao\']
>>> friends
[\'xiaoming\', \'ergou\', \'sanmao\']
>>> friends[0]
\'xiaoming\'
>>> friends[-1]
\'sanmao\'

#添加与删除
>>> friends.append(\'dapeng\')
>>> friends
[\'xiaoming\', \'ergou\', \'sanmao\', \'dapeng\']
>>> friends.insert(0,\'diyi\')
>>> friends
[\'diyi\', \'xiaoming\', \'ergou\', \'sanmao\', \'dapeng\']

>>> friends.pop()
\'dapeng\'
>>> friends
[\'diyi\', \'xiaoming\', \'ergou\', \'sanmao\']
>>> friends.pop(2)
\'ergou\'
>>> friends
[\'diyi\', \'xiaoming\', \'sanmao\']

#替换
>>> friends[0] = \'wangbadan\'
>>> friends
[\'wangbadan\', \'xiaoming\', \'sanmao\']

元组（tuple):tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改。只要记住它不能修改就可以啦。很安全。

用 （） 定义啊。

用下标调用,即tuple[1]；

注意：它定义一个元素的tuple时，一定要这样写，如：name = (‘yin’,)， 千万别写成 name = (‘yin’);

name = (\'zhai\',\'yin\')
>>> name
(\'zhai\', \'yin\')
>>> name[0]
\'zhai\'
>>> name[-1]
\'yin\'

 

字典（dictionary)：它就是键－值对。如在C++语言中为map的容器。它的特点就是可以快速查找，需要占用大量的内存，内存浪费多。通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。

用 {} 定义dictionary哦；

随着dictionary的增加，查找时间不会增加的。

多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：

可以用  ‘key’in dic 或 dic.get(‘key’)的方法来查看key是否存在。注意：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，返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。

删除用: pop(key)。添加时，直接用key值的索引添加就可以的。

注意：ict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

#定义一个dictionary;
score = {\'xiaoming\':85,\'xiaohong\':62}
>>> score
{\'xiaoming\': 85, \'xiaohong\': 62}

#添加一个元素；
>>> score[\'wangdan\'] = 85
>>> score
{\'xiaoming\': 85, \'xiaohong\': 62, \'wangdan\': 85}

#删除一个元素；
>>> score.pop(\'xiaohong\')
62
>>> score
{\'xiaoming\': 85, \'wangdan\': 85}

#查看key是否存在；
>>> \'xiaoming\' in score
True

#查看一个key对应的值；
>>> score.get(\'wangdan\')
不存在时，返回一个自定义的值；
85>>> score.get(\'hehehe\',-1)
-1

 

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。set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象。

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

通过add(key)与remove(key)添加与删除元素；

 

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

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的set([1, 2, 3])只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的[]不表示这是一个list。

重复元素在set中自动被过滤：

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

添加与删除

>>> s = set([1,2,3])
>>> s
set([1, 2, 3])
>>> s.add(\'xiaoming\')
>>> s
set([1, 2, 3, \'xiaoming\'])
>>> s.add(0)
>>> s
set([0, 1, 2, 3, \'xiaoming\'])
>>> s.remove(2)
>>> s
set([0, 1, 3, \'xiaoming\'])

 

 

一些高级操作：

对于list与tuple的切片操作：

如list[：5]或list[0:5]表示第0，1，2，3，4个索引值；当然也可以为负的如，list[-2:0]等于list[-2:]即倒数第2、倒数第1个数；也可以跳着来哦：list[1:10:2]，表示步长为2的。

list=range(100)
#正着切片
>>> list[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
#负索引切片
 list[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
#倒着切片
>>> list[10:0:-1]
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
>>> list[-1:-10:-1]
[99, 98, 97, 96, 95, 94, 93, 92, 91]
#跳着切片
>>> list[::10]
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

 

#tuple的切片
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
#字符串的切片
>>> \'ABCDEFG\'[:3]
\'ABC\'
>>> \'ABCDEFG\'[::2]
\'ACEG\'

 

它的迭代：

对于list、tuple还有字符串都可以用 for…in 进行迭代哦；

而对于dictionary的话，也可以哦，只不过默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.itervalues()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.iteritems()。

那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

另外：Python内置的enumerate函数可以把一个list、tuple、字符串本身变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(\'abc\', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False

 

列表生成式：很牛逼很方便的；它是用来创建list的生成式；我们举例子看看哈：

生成1－10的list:

>>> range(1,11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

生成 1²、2²、……10²的list：

>>> list = [x*x for x in range(1,11)]
>>> list
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

还可以再选择一下哦：

>>> [x * x for x in range(1, 11)if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

还可以两层循环的：

>>> [m + n for m in \'ABC\' for n in \'XYZ\']
[\'AX\', \'AY\', \'AZ\', \'BX\', \'BY\', \'BZ\', \'CX\', \'CY\', \'CZ\']

 

生成器：

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。

创建方法1：第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> 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 0x104feab40>

可以通过generator的.next()方法打印出来数据，另外也可以通过迭代哦，基本上我们都选择for…in迭代方法。

 

创建方法2:通过特殊函数创建：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。

#这是函数，输出斐波那契数列
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

#这是generator,也是生成斐波那契数列；
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

 

注意：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。

>>> def odd():
...     print \'step 1\'
...     yield 1
...     print \'step 2\'
...     yield 3
...     print \'step 3\'
...     yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

 

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