python基础
python基础
数据类型和变量
Python支持多种数据类型，在计算机内部，可以把任何数据都看成一个“对象”，而变量就是在程序中用来指向这些数据对象的，对变量赋值就是把数据和变量给关联起来。
对变量赋值x = y是把变量x指向真正的对象，该对象是变量y所指向的。随后对变量y的赋值不影响变量x的指向。
注意：Python的整数没有大小限制，而某些语言的整数根据其存储长度是有大小限制的，例如Java对32位整数的范围限制在-2147483648-2147483647。
Python的浮点数也没有大小限制，但是超出一定范围就直接表示为inf（无限大）。
字符串和编码
Python 3的字符串使用Unicode，直接支持多语言。
当str和bytes互相转换时，需要指定编码。最常用的编码是UTF-8。Python当然也支持其他编码方式，比如把Unicode编码成GB2312：
>>> '中文'.encode('gb2312')
b'\xd6\xd0\xce\xc4'
但这种方式纯属自找麻烦，如果没有特殊业务要求，请牢记仅使用UTF-8编码。
格式化字符串的时候，可以用Python的交互式环境测试，方便快捷。
使用list和tuple
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。
条件判断
条件判断可以让计算机自己做选择，Python的if...elif...else很灵活。
条件判断从上向下匹配，当满足条件时执行对应的块内语句，后续的elif和else都不再执行。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 注意:
# input()返回的是字符串
# 必须通过int()将字符串转换为整数
# 才能用于数值比较:
age = int(input('Input your age: '))
if age >= 18:
print('adult')
elif age >= 6:
print('teenager')
else:
print('kid')
循环
循环是让计算机做重复任务的有效的方法。
break语句可以在循环过程中直接退出循环，而continue语句可以提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。这两个语句通常都必须配合if语句使用。
要特别注意，不要滥用break和continue语句。break和continue会造成代码执行逻辑分叉过多，容易出错。大多数循环并不需要用到break和continue语句，许多情况下都可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑，去掉break和continue语句。
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。
使用dict和set
使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。
函数
调用函数
调用Python的函数，需要根据函数定义，传入正确的参数。如果函数调用出错，一定要学会看错误信息，所以英文很重要！
定义函数
定义函数时，需要确定函数名和参数个数；
如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查；
函数体内部可以用return随时返回函数结果；
函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。
函数的参数
Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！
要注意定义可变参数和关键字参数的语法：
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。
递归函数
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。
高级特性
切片
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
迭代
任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环。
列表生成式
例子
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
还可以使用两层循环，可以生成全排列：
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list，而代码却十分简洁。
生成器
generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。
要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。
请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：
>>> r = abs(6)
>>> r
6
generator函数的调用实际返回一个generator对象：
>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>
[源码]：https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/advance/do_generator.py
迭代器
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
实际上完全等价于：
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
函数式编程
高阶函数
map/reduce
利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：
# coding=utf-8
from functools import reduce
def str2float(s):
DIGITS = {
'0': 0,
'1': 1,
'2': 2,
'3': 3,
'4': 4,
'5': 5,
'6': 6,
'7': 7,
'8': 8,
'9': 9
}
def char2num(s):
return DIGITS[s]
s_int = s.split('.')[0]
s_frac = s.split('.')[1]
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s_int)) + reduce(
lambda x, y: x * 0.1 + y, map(char2num, s_frac[::-1])) / 10
print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
if abs(str2float('123.456') - 123.456) < 0.00001:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')
filter
filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算，所以只有在取filter()结果的时候，才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素。
返回函数
返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
使用闭包时，对外层变量赋值前，需要先使用nonlocal声明该变量不是当前函数的局部变量。
一个函数可以返回一个计算结果，也可以返回一个函数。
返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。
匿名函数
Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
装饰器
装饰器写的对入门者有难度，还未掌握，视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Vv411x7hj?p=1
在面向对象（OOP）的设计模式中，decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。
decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非常灵活和方便。
偏函数
当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。
模块
自己创建模块时要注意命名，不能和Python自带的模块名称冲突。例如，系统自带了sys模块，自己的模块就不可命名为sys.py，否则将无法导入系统自带的sys模块。
模块是一组Python代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。
创建自己的模块时，要注意：
- 模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符；
- 模块名不要和系统模块名冲突，最好先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交互环境执行
import abc，若成功则说明系统存在此模块。
浙公网安备 33010602011771号