Python学习---第1天---语法、循环、数据结构

一、布尔运算

因为Python把0、空字符串''和None看成 False，其他数值和非空字符串都看成 True，所以：

True and 'a=T' 计算结果是 'a=T'

继续计算 '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，如果 a 是 False，则根据与运算法则，整个结果必定为 False，因此返回 a；如果 a 是 True，则整个计算结果必定取决与 b，因此返回 b。

2. 在计算 a or b 时，如果 a 是 True，则根据或运算法则，整个计算结果必定为 True，因此返回 a；如果 a 是 False，则整个计算结果必定取决于 b，因此返回 b。

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

 

二、list列表

1、创建

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：

>>> ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

['Michael', 'Bob', 'Tracy']

list是数学意义上的有序集合，也就是说，list中的元素是按照顺序排列的。

构造list非常简单，按照上面的代码，直接用 [ ] 把list的所有元素都括起来，就是一个list对象。通常，我们会把list赋值给一个变量，这样，就可以通过变量来引用list：

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

>>> classmates # 打印classmates变量的内容

['Michael', 'Bob', 'Tracy']

由于Python是动态语言，所以list中包含的元素并不要求都必须是同一种数据类型，我们完全可以在list中包含各种数据：

>>> L = ['Michael', 100, True]

一个元素也没有的list，就是空list：

>>> empty_list = []

2、访问

L = [95.5, 85, 59]

print L[-1]  #输出倒数第一

print L[-2]  #输出倒数第二

print L[-3] #输出倒数第三，注意！不要输出倒数第四，否则会报数组下标越界异常

print L[0]  #输出顺数第一，以下类推

print L[1]

print L[2]

 

3、添加新元素

yang= [95.5, 85, 59]

yang.append("zhang  san feng")  #追加元素到末尾

yang.insert(0, "diyi ") #插入元素到指定的位置，原来位置及其以后的元素全部向后移动一个位置

4、从list删除元素

 

五、替换元素

yang= ["zhangSan", "LiSI", "wang Wu"]

yang[-1]="new"    #直接给对应的位置直接重新赋值即可

print yang

 

三、tuple

1、tuple数组

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。同样是表示班里同学的名称，用tuple表示如下：

>>> t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart')

创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]。

现在，这个 t 就不能改变了，tuple没有 append()方法，也没有insert()和pop()方法。所以，新同学没法直接往 tuple 中添加，老同学想退出 tuple 也不行。

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，不信可以试试：

>>> t[0] = 'Paul'会报错的

2、创建单元素tuple

t=(1）

Print t    #输出数字 1

因为()既可以表示tuple，又可以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 为数字1，导致我们得到的不是tuple，而是整数 1。

正是因为用()定义单元素的tuple有歧义，所以 Python 规定，单元素 tuple 要多加一个逗号“,”，这样就避免了歧义：

>>> t = (1,)

>>> print t

(1,)

Python在打印单元素tuple时，也自动添加了一个“,”，为了更明确地告诉你这是一个tuple。

多元素 tuple 加不加这个额外的“,”效果是一样的：

>>> t = (1, 2, 3,)

>>> print t

(1, 2, 3)

 

3、“可变”的tuple

前面我们看到了tuple一旦创建就不能修改。现在，我们来看一个“可变”的tuple：

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])

注意到 t 有 3 个元素：'a'，'b'和一个list：['A', 'B']。list作为一个整体是tuple的第3个元素。list对象可以通过 t[2] 拿到：

>>> L = t[2]

然后，我们把list的两个元素改一改：

>>> L[0] = 'X'

>>> L[1] = 'Y'

再看看tuple的内容：

>>> print t

('a', 'b', ['X', 'Y'])

不是说tuple一旦定义后就不可变了吗？怎么现在又变了？

别急，我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素：

当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后，tuple变为：

表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是 tuple 的元素，而是list的元素。

tuple一开始指向的list并没有改成别的list，所以，tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！

理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

四、if语句

相同缩进的是一个代码块

age=10

if age>=10 :

   print 'age is :',age

   print ‘我也属于这个if成立的代码块’

print '我不属于IF成立的代码块’

注意: 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。

五、if-else

age=10

if age<18:

    print "teenager"

else:

    print "adult"

利用 if ... else ... 语句，我们可以根据条件表达式的值为 True 或者False ，分别执行 if 代码块或者 else 代码块。

注意: else 后面有个“:”。

六、if-elif-else

Age=1

if  age>18:

    print "adult"

elif  age>=6:

    print "kid"

elif  age>3:

    print "child"

else:

    print "baby"

elif 意思就是 else if。这样一来，我们就写出了结构非常清晰的一系列条件判断。

特别注意: 这一系列条件判断会从上到下依次判断，如果某个判断为 True，执行完对应的代码块，后面的条件判断就直接忽略，不再执行了。

七、for循环

yang=["zhang san",'li si','wang wu','er gou',100]

for name in yang:

    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）。

这样一来，遍历一个list或tuple就非常容易了。

 

八、while循环

和 for 循环不同的另一种循环是 while 循环，while 循环不会迭代 list 或 tuple 的元素，而是根据表达式判断循环是否结束。

比如要从 0 开始打印不大于 N 的整数：

N = 10

x = 0

while x < N:

    print x

     x = x + 1

九、break退出循环

用 for 循环或者 while 循环时，如果要在循环体内直接退出循环，可以使用 break 语句。

比如计算1至100的整数和，我们用while来实现：

sum = 0

x = 1

while True:

    sum = sum + x

    x = x + 1

    if x > 100:

        break

print sum

咋一看， while True 就是一个死循环，但是在循环体内，我们还判断了 x > 100 条件成立时，用break语句退出循环，这样也可以实现循环的结束。

 

十、continue继续循环

统计及格分数的平均分

L = [60, -98, 59, 41, 23, 43, 70, 80]

sum=0

n=0

for x in L:

    if x < 60:

    发    continue   #结束本次循环，不结束这个循环

    sum = sum + x

    n = n + 1

print sum/n

 

十一、多重循环

在循环内部，还可以嵌套循环，我们来看一个例子：

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

十二、什么是dict

存放键值对：

'Adam' ==> 95

'Lisa' ==> 85

'Bart' ==> 59

给定一个名字，就可以直接查到分数。

Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下：

 

创建：（类比json）

d = {

    'Adam': 95,

    'Lisa': 85,

    'Bart': 59

}

 

使用：

list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key：

1、x=d['Lisa']

2、print d.get('Lisa')  #输出为85

3、d["yang"]=100 #存在yang这个键的话就替换原来的值，不存在的话就新建一个键值对，此时相当于插入

4、遍历

d = {

    'Adam': 95,

    'Lisa': 85,

    'Bart': 59

}

for key in d:

    print d[key]

 

Dict特点：

第一个特点是查找速度快，但是占用内存大，key不能重复

第二个特点是dict存储的key-value序对是没有顺序的！

第三个特点是key不可变

 

十三、什么是set（2.3以后的）

定义：无序不重复的元素集合

创建 ：创建一个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。

十四、什么是函数

1、定义：

可见，借助抽象，我们才能不关心底层的具体计算过程，而直接在更高的层次上思考问题。

写计算机程序也是一样，函数就是最基本的一种代码抽象的方式。

Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。

2、调用函数

Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。

Eg： functionName(args)

要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数。

可以直接从Python的官方网站查看文档：

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

也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息。

调用 abs 函数：

>>> abs(100)

100

>>> abs(-20)

20

>>> abs(12.34)

12.34

调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个：

>>> abs(1, 2)

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：

>>> abs('a')

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

而比较函数 cmp(x, y) 就需要两个参数，如果 x，返回 -1，如果x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1：

>>> cmp(1, 2)

-1

>>> cmp(2, 1)

1

>>> cmp(3, 3)

0

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如   int()函数可以把其他数据类型转换为整数：

>>> int('123')

123

>>> int(12.34)

12

str()函数把其他类型转换成 str：

>>> str(123)

'123'

>>> str(1.23)

'1.23'

 

3、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。

我们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。

 

4、返回多值

函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标：

# 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。

 

5、递归函数

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 

def yang(n):

    if n==1:

        return 1

    else:

        return n*yang(n-1)

print yang(4)

 

递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，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。可以试试计算 fact(10000)。

6、定义默认参数

定义函数的时候，还可以有默认参数。

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：

def yang(a,b=1,c=1):

    return a+b+c

 

print yang(4)  #输出6

print yang(2,3,4)  #输出9

 

七、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')

可变参数也不是很神秘，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

 

 此处是笔误啊，应为函数没有返回值，所以会出现两个none。