Python 基础语法（和Java相比）

时间：2017-07-13 20:20:49 阅读：193 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

Python变量和数据类型

#数据类型

print(0xff00); #十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示

print(1.23e9);

# 对于非常大或非常小的浮点数。就必须用科学计数法表示。把10用e替代。1.23x10^9就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012能够写成1.2e-5，等等。

#在Python中，能够直接用True、False表示布尔值（请注意大写和小写）布尔值能够用and、or和not运算。

#空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0。由于0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

#----------------------------------------

#print语句

print ‘hello, world‘

print ‘The quick brown fox‘, ‘jumps over‘, ‘the lazy dog‘ #遇到逗号“,”会输出一个空格

print ‘100 + 200 =‘, 100 + 200 #计算100 + 200的结果

#--------------------------------------------

#变量

a = 1

#变量是用一个变量名表示，变量名必须是大写和小写英文、数字和_的组合。且不能用数字开头

#能够把随意数据类型赋值给变量。同一个变量能够反复赋值，并且能够是不同类型的变量，称为动态语言

#-------------------------------------------

#能够使用转义字符 \ 、\n、\t等等

#-------------------------------------------

#raw字符串与多行字符串

print (r‘\(~_~)/ \(~_~)/‘);

#我们能够在字符串前面加个前缀 r 。表示这是一个 raw 字符串，里面的字符就不须要转义了

#可是r‘...‘表示法不能表示多行字符串，也不能表示包括‘和 "的字符串

#假设要表示多行字符串，能够用‘‘‘...‘‘‘表示

print (‘‘‘Python is created by "Guido".

It is free and easy to learn.

Let‘s start learn Python in imooc!‘‘‘); #等同于‘Line 1\nLine 2\nLine 3‘

#---------------------------------------------------

#Python在后来加入了对Unicode的支持。以Unicode表示的字符串用u‘...‘表示，比方：

print u‘中文‘

#假设中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError。这是由于.py文件保存的格式有问题。能够在第一行加入凝视(目的是告诉Python解释器。用UTF-8编码读取源码。)

# -*- coding: utf-8 -*-

#---------------------------------------------------

#布尔类型

a = True

print a and ‘a=T‘ or ‘a=F‘

#计算结果不是布尔类型，而是字符串 ‘a=T‘，这是为什么呢？

#由于Python把0、空字符串‘‘和None看成 False，其它数值和非空字符串都看成 True，所以：

a and ‘a=T‘ #计算结果是 ‘a=T‘

print a and ‘a=T‘ or ‘a=F‘ #计算结果还是 ‘a=T‘

#要解释上述结果，又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。

#1. 在计算 a and b 时，假设 a 是 False，则依据与运算法则，整个结果必然为 False。因此返回 a；假设 a 是 True。则整个计算结果必然取决与 b，因此返回 b。

#2. 在计算 a or b 时，假设 a 是 True，则依据或运算法则，整个计算结果必然为 True。因此返回 a；假设 a 是 False。则整个计算结果必然取决于 b，因此返回 b。

#所以Python解释器在做布尔运算时，仅仅要能提前确定计算结果，它就不会往后算了，直接返回结果。

List和Tuple类型

#list是一种有序的集合，能够随时加入和删除当中的元素

#一个元素能够没有的list。就是空list：

empty_list = []

#创建List

L = [‘Adam‘, 95.5, ‘Lisa‘, 85, ‘Bart‘, 59]

print L

#依照索引訪问list

print L[4] #输出Bart。下标是从0開始

#倒序訪问list

print L[-2] #输出Bart，下标是从0開始

#加入新元素

L.append(‘Paul‘)

L.insert(0, ‘Paul‘) #加入到指定位置

#从list删除元素

L.pop() #pop()方法总是删掉list的最后一个元素，并且它还返回这个元素

pop(2) #删除指定位置元素

#替换元素

L[2] = ‘Paul‘ #对list中的某一个索引赋值。就能够直接用新的元素替换掉原来的元素

#---------------------------------------------------

#tuple是另一种有序的列表，中文翻译为“ 元组 ”。
tuple 和 list 非常相似，可是，tuple一旦创建完成，就不能改动了。

#创建tuple

t = (‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘) #创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]

#获取 tuple 元素的方式和 list 是一模一样的

#包括 0 个元素的 tuple，也就是空tuple。直接用 ()表示

t = () #打印()

#创建包括1个元素的 tuple

t = (1,)

#打印(1,)，加上“，”是由于()既能够表示tuple。又能够作为括号表示运算时的优先级，结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1，导致我们得到的不是tuple。而是整数 1。

#“可变”的tuple

t = (‘a‘, ‘b‘, [‘A‘, ‘B‘])

#当我们把list的元素‘A‘和‘B‘改动为‘X‘和‘Y‘后,tuple一開始指向的list并没有改成别的list，所以。tuple所谓的“不变”是说，tuple的每一个元素，指向永远不变。

Dict和Set类型

#花括号 {} 表示这是一个dict。然后依照 key: value, 写出来就可以。最后一个 key: value 的逗号能够省略。

由于dict也是集合。len() 函数能够计算随意集合的大小

d = {

‘Adam‘: 95,

‘Lisa‘: 85,

‘Bart‘: 59

}

#訪问dict

print d[‘Adam‘]

#假设key不存在，会直接报错：KeyError。

能够先推断一下 key 是否存在再取值

if ‘Paul‘ in d:

print d[‘Paul‘]

#也能够使用dict本身提供的一个 get 方法。在Key不存在的时候，返回None

print d.get(‘Bart‘) #59

print d.get(‘Paul‘) #None

#dict的特点

#dict的第一个特点是查找速度快。不管dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样(而list的查找速度随着元素添加而逐渐下降。
只是dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费非常多内容，list正好相反。占用内存小。可是查找速度慢。

)

#由于dict是按 key 查找，所以。在一个dict中，key不能反复。

#dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的

#dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变。Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都能够作为 key。可是list是可变的，就不能作为 key

#更新dict

d[‘Paul‘] = 72 #假设 key 已经存在。则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value

#遍历dict

d = {

‘Adam‘: 95,

‘Lisa‘: 85,

‘Bart‘: 59

}

for name in d:

print name,‘:‘,d[name]

#---------------------------------------------------

#set 持有一系列元素。这一点和 list 非常像，可是set的元素没有反复，并且是无序的。这点和 dict 的 key非常像。

#创建

s = set([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘])

#訪问set

#由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来訪问。

訪问 set中的某个元素实际上就是推断一个元素是否在set中。

‘Bart‘ in s #返回True/False.（大写和小写敏感）

#set的特点

#set的内部结构和dict非常像，唯一差别是不存储value。因此，推断一个元素是否在set中速度非常快。

#set存储的元素和dict的key相似，必须是不变对象。因此，不论什么可变对象是不能放入set中的。

#最后，set存储的元素也是没有顺序的。

#遍历set

s = set([‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘])

for name in s:

print name

#更新set

s.add(4) #元素已经存在于set中。add()不会报错。可是不会加进去了

s.remove(4) #元素不存在set中，remove()会报错。所以remove()前须要推断。

条件推断和循环

#if语句

age = 20

if age >= 118:

print ‘your age is‘, age

print ‘adult‘

else:

print ‘your age is‘, age

print ‘END‘

# Python代码的缩进规则。

具有同样缩进的代码被视为代码块

# 缩进请严格依照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则非常容易造成由于缩进引起的语法错误。

#if-elif-else

age = 12

if age >= 18:

print ‘adult‘

elif age >= 6:

print ‘teenager‘

elif age >= 3:

print ‘kid‘

else:

print ‘baby‘

# 这一系列条件推断会从上到下依次推断，假设某个推断为 True，运行完相应的代码块，后面的条件推断就直接忽略，不再运行了。

(和Java一样)

#for循环遍历一个list或tuple

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]

for name in L:

print name

#while循环

N = 10

x = 0

while x < N:

print x

x = x + 1

#（都和Java一样使用方法）

#能够使用break退出循环

#continue继续循环

#多重循环

for x in [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]:

for y in [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘]:

print x + y

函数

#能够直接从Python的官方站点查看文档： http://docs.python.org/2/library/functions.html#ab

#调用函数

print abs(-2) #2

#编写函数

#在Python中，定义一个函数要使用 def 语句。依次写出函数名、括号、括号里的參数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。

def my_abs(x):

if x >= 0:

return x

else:

return -x

#假设没有return语句，函数运行完成后也会返回结果，仅仅是结果为None。
return None能够简写为return。

#递归函数

def fact(n):

if n==1:

return 1

return n * fact(n - 1)

#分析（非常清晰）

===> fact(5)

===> 5 * fact(4)

===> 5 * (4 * fact(3))

===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))

===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))

===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))

===> 5 * (4 * (3 * 2))

===> 5 * (4 * 6)

===> 5 * 24

===> 120

#（扩展）使用递归函数须要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这样的数据结构实现的，每当进入一个函数调用，

#栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以。递归调用的次数过多。会导致栈溢出。能够试试计算 fact(10000)。

#定义默认參数函数的默认參数的作用是简化调用

def power(x, n=2):

s = 1

while n > 0:

n = n - 1

s = s * x

return s

print power(5)

#由于函数的參数按从左到右的顺序匹配，所以默认參数仅仅能定义在必需參数的后面：

# OK:

def fn1(a, b=1, c=2):

pass

# Error:

def fn2(a=1, b):

pass

#定义可变參数

def fn(*args):

print args

#Python解释器会把传入的一组參数组装成一个tuple传递给可变參数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。

切片

#取前3个元素

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]

L[0:3] #[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]

L[1:3] #[‘Lisa‘, ‘Bart‘]

L[:] #表示从头到尾

L[::2] #第三个參数表示每N个取一个。L[::2]表示每两个元素取出一个来

#倒序切片

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]

L[-2:] #[‘Bart‘, ‘Paul‘]

L[:-2] #[‘Adam‘, ‘Lisa‘]

L[-3:-1] #[‘Lisa‘, ‘Bart‘] 倒数第三个開始切到倒数第一个

L[-4:-1:2] #[‘Adam‘, ‘Bart‘]

#tuple和字符切片也是一样的，仅仅是返回的是tuple和字符

迭代

#普通迭代 for ... in完成

#索引迭代

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]

for index, name in enumerate(L):

print index, ‘-‘, name

#0 - Adam

#1 - Lisa

#2 - Bart

#3 - Paul

#扩展

#实际上。enumerate() 函数把：[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘] 变成了相似： [(0, ‘Adam‘), (1, ‘Lisa‘), (2, ‘Bart‘), (3, ‘Paul‘)]

#因此。迭代的每一个元素实际上是一个tuple：

for t in enumerate(L):

index = t[0]

name = t[1]

print index, ‘-‘, name

#假设我们知道每一个tuple元素都包括两个元素。for循环又能够进一步简写为：

for index, name in enumerate(L):

print index, ‘-‘, name

#这样不但代码更简单。并且还少了两条赋值语句。

#迭代dict的value

#dict 对象有一个 values() 方法。这种方法把dict转换成一个包括全部value的list

d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }

print d.values()

# [85, 95, 59]

for v in d.values():

print v

# 85

# 95

# 59

#扩展

#假设细致阅读Python的文档，还能够发现，dict除了values()方法外。另一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果全然一样：

d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }

print d.itervalues()

# <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>

for v in d.itervalues():

print v

# 85

# 95

# 59

#那这两个方法有何不同之处呢？

#1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包括 value 的list。

#2. 可是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

#3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象。这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str。unicode，dict等。不论什么可迭代对象都能够作用于for循环。而内部怎样迭代我们通常并不用关心。

#假设一个对象说自己可迭代。那我们就直接用 for 循环去迭代它。可见。迭代是一种抽象的数据操作，它不正确迭代对象内部的数据有不论什么要求。

#迭代dict的key和value

for key, value in d.items():

print key, ‘:‘, value

#Lisa : 85

#Adam : 95

#Bart : 59

# values() 有一个 itervalues() 相似。items() 也有一个相应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以。 iteritems() 不占用额外的内存。

列表生成式

#要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们能够用range(1, 11)：

#但假设要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做

L = []

for x in range(1, 11):

L.append(x * x)

#还能够用

[x * x for x in range(1, 11)] #这样的写法就是Python特有的列表生成式。

利用列表生成式。能够以非常简洁的代码生成list

#条件过滤假设我们仅仅想要偶数的平方，不改动 range()的情况下，能够加上 if 来筛选：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] #有了 if 条件，仅仅有 if 推断为 True 的时候，才把循环的当前元素加入到列表中。

#[4, 16, 36, 64, 100]

#多层表达式

[m + n for m in ‘ABC‘ for n in ‘123‘]

#[‘A1‘, ‘A2‘, ‘A3‘, ‘B1‘, ‘B2‘, ‘B3‘, ‘C1‘, ‘C2‘, ‘C3‘]

#相当于

L = []

for m in ‘ABC‘:

for n in ‘123‘:

L.append(m + n)

參考

慕课网

Python 基础语法（和Java相比）

标签：lsp rac 删除 tom point 数字 round 就会循环

原文地址：http://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7162120.html

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