Python学习笔记

参考‘慕课网’《Python入门》、《Python进阶》两门课程

1. Python 基础

1. Python的tuple和list对比

tuple是另一种有序的列表，中文翻译为“ 元组 ”。tuple 和 list 非常类似，但是，tuple一旦创建完毕，就不能修改了。
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，我们可以正常使用 t[0]，t[-1]等索引方式访问元素，但是不能赋值成别的元素.

包含 0 个元素的 tuple，也就是空tuple，直接用 ()表示
单元素 tuple 要多加一个逗号“,”，这样就避免了歧义：

t=(1,)
print t
>>>>(1,)

如果tuple中有一个元素是list，那么list中的元素是可以修改的，所以为了保证tuple中的元素完全不可修改，应该保证tuple中是纯元素或者tuple类型。

2. Python的语句

2.1 if 语句

Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块，上面的3，4行 print 语句就构成一个代码块（但不包括第5行的print）。如果 if 语句判断为 True，就会执行这个代码块。

缩进请严格按照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。

注意: if 语句后接表达式，然后用:表示代码块开始。

如果你在Python交互环境下敲代码，还要特别留意缩进，并且退出缩进需要多敲一行回车：

>>> age = 20
>>> if age >= 18:
...     print 'your age is', age
...     print 'adult'
...
your age is 20
adult

if not 语句写法

if not age >= 18:
print 'teenager'

if-else语句写法：

if age >= 18:
print 'adult'
else:
print 'teenager'

if-elif-else语句写法

if age >= 18:
print 'adult'
elif age >= 6:
print 'teenager'
elif age >= 3:
print 'kid'
else:
print 'baby'

2.2 for 、while 循环语句

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
for name in L:
print name

注意: name 这个变量是在 for 循环中定义的，意思是，依次取出list中的每一个元素，并把元素赋值给 name，然后执行for循环体（就是缩进的代码块）

while 循环写法：

N = 10
x = 0
while x < N:
print x
x = x + 1

break 语句用法

sum = 0
x = 1
while True:
sum = sum + x
x = x + 1
if x > 100:
break
print sum

continue继续循环

L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85]
sum = 0.0
n = 0
for x in L:
if x < 60:  #将x<60的分数剔除掉
continue
sum = sum + x
n = n + 1
print sum / n

循环嵌套写法

for x in ['A', 'B', 'C']:
for y in ['1', '2', '3']:
print x + y

x 每循环一次，y 就会循环 3 次，这样，我们可以打印出一个全排列：

A1

A2

A3

B1

B2

B3

C1

C2

C3

3. python 的Dict和Set类型

3.1 Dict

用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下：

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

名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过 key 来查找 value。

花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。

由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小：

>>> len(d)
3

注意: 一个 key-value 算一个，因此，dict大小为3。

可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，不同之处是，list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key：

>>> print d['Adam']
95
>>> print d['Paul']
Traceback (most recent call last):
File "index.py", line 11, in <module>
print d['Paul']
KeyError: 'Paul'

要避免 KeyError 发生，有两个办法：

一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：

if 'Paul' in d:
print d['Paul']

如果 ‘Paul’ 不存在，if语句判断为False，自然不会执行 print d[‘Paul’] ，从而避免了错误。

二是使用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，无论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增加而逐渐下降。

不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。

由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。

dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样：

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

当我们试图打印这个dict时：

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

打印的顺序不一定是我们创建时的顺序，而且，不同的机器打印的顺序都可能不同，这说明dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。

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，都可以作为

key。但是list是可变的，就不能作为 key。

3.2 Set语句

dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。

有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。

set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。

创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：

>>> s = set(['A', 'B', 'C'])

可以查看 set 的内容：

>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])

请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。

因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？

>>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])
>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])
>>> len(s)
3

结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。

判断一个元素是否在set中：

>>> 'A' in set
True
>>> 'F' in set
False

区分大小写

>>>s = set([name.lower() for name in ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']])
>>>print s
set(['adam', 'lisa', 'bart', 'paul'])

set的特点

set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。

set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何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。

更新set

添加元素时，用set的add()方法：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

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

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4

所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

4. 函数

查看相关文档

https://docs.python.org/2/library/functions.html#abs

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

以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例：

def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。

return None可以简写为return。

math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它：

import math
def move(x, y, step, angle):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny

这样我们就可以同时获得返回值：

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print x, y
151.961524227 70.0

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print r
(151.96152422706632, 70.0)

用print打印返回结果，原来返回值是一个tuple！

但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

EG.汉诺塔问题

def move(n, a, b, c):
if n==1:
print a,'-->',c
return
move(n-1,a,c,b)
print a,'-->',c
move(n-1,b,a,c)
move(4, 'A', 'B', 'C')

定义默认参数

由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面：

# OK:
def fn1(a, b=1, c=2):
pass
# Error:
def fn2(a=1, b):
pass

定义可变参数

如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数：

def fn(*args):
print args

可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数：

>>> fn()
()
>>> fn('a')
('a',)
>>> fn('a', 'b')
('a', 'b')
>>> fn('a', 'b', 'c')
('a', 'b', 'c')

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

定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值，就可以定义一个可变参数：

def average(*args):
...

这样，在调用的时候，可以这样写：

>>> average()
0
>>> average(1, 2)
1.5
>>> average(1, 2, 2, 3, 4)
2.4

5. 切片（sclice）

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

>>> L[0:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。

如果第一个索引是0，还可以省略：

>>> L[:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

>>> L[1:3]
['Lisa', 'Bart']

只用一个 : ，表示从头到尾：

>>> L[:]
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

因此，L[:]实际上复制出了一个新list。

切片操作还可以指定第三个参数：

>>> L[::2]
['Adam', 'Bart']

第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。

把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。

range()函数可以创建一个数列：

>>> range(1, 101)
[1, 2, 3, ..., 100]

记住倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。

字符串有个方法 upper() 可以把字符变成大写字母：

>>> 'abc'.upper()
'ABC'

6. 迭代

6.1 迭代

在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。

因此，迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。

注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：

有序集合：list，tuple，str和unicode；

无序集合：set

无序集合并且具有 key-value 对：dict

6.2 索引迭代

Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。

对于有序集合，元素确实是有索引的。有的时候，我们确实想在 for 循环中拿到索引，怎么办？

方法是使用 enumerate() 函数：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> for index, name in enumerate(L):
...     print index, '-', name
...
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul

使用 enumerate() 函数，我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是，这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上，enumerate() 函数把：

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成了类似：

[(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

如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素，for循环又可以进一步简写为：

for index, name in enumerate(L):
print index, '-', name

这样不但代码更简单，而且还少了两条赋值语句。

可见，索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身。

zip()函数可以把两个 list 变成一个 list：

>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

6.3 dict的迭代

dict 对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():
print v
# 85
# 95
# 59

如果仔细阅读Python的文档，还可以发现，dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一样：

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？

values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。

但是 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。

打印 itervalues() 发现它返回一个 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，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果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，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

dict 对象的 items() 方法返回的值：

>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]

可以看到，items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：

>>> for key, value in d.items():
...     print key, ':', value
...
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 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。

列表生成方法

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

假设有如下的dict:

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

完全可以通过一个复杂的列表生成式把它变成一个 HTML 表格：

tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table>'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

注：字符串可以通过 % 进行格式化，用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。

把打印出来的结果保存为一个html文件，就可以在浏览器中看到效果了：

Name	Score
Lisa	85
Adam	95
Bart	59

将不及格的打印成红色

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
def generate_tr(name, score):
if score < 60:
return '<tr><td>%s</td><td style="color:red">%s</td></tr>' % (name, score)
return '<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score)

tds = [generate_tr(Name, Score)  for name, score in d.iteritems()]
print '<table border="1">'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

条件过滤

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[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']