Python基础

Python是大小写敏感的
缩进代表语法内容,使用4个空格的缩进，所以粘贴代码时注意缩进是否正确
#开头的语句是注释
数据类型

整数int
浮点数(小数)float
字符串str 用单引号或双引号括起来
布尔值bool 只有True和False两个值，注意大小写
空值 None
列表 list a=[] vs 元组 tuple a=()
字典 dic a = {key:value}
set 是一组key的集合，但不储存value a = set(list)

编码

字符串str使用Unicode编码，支持多语言
str与bytes互相转换时，如无特殊需求，仅使用UTF-8编码
常用占位符如下
%d 整数 %f 浮点数 %s 字符串 %x 十六进制整数
note: 不确定用什么，%s 永远起作用，会将所有类型转换为字符串

条件判断

if a > 2:
    xxxx
elif a > 1:
    sssss
else:
    dddd

循环

for循环

sum = 0
for x in range(101): 
    sum = sum + x
print(sum)

while循环

sum = 0
n = 99
while n > 0: 
    sum = sum + n 
    n = n - 2
print(sum)

定义函数

def function_name():
    pass
    return xx <,yy>

note:函数返回的多值是一个tuple

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

位置参数（最简单最基础的参数）

def test(x): 
   pass

默认参数

def test(x,n=2): 
   pass

note:默认参数必须指向不可变对象!

可变参数*args(传入的参数个数是可变的,可以是0个)
可变参数在函数调用是自动组装为一个tuple

def test(*numbers): 
   for x in numbers:
       pass

note:上述numbers接收到的是一个tuple,如果已经有了一个list或者tuple，可以这么做

>>> nums = [1,2,3]
>>> test(*nums)

关键字参数**kw(传入0或多个含参数名的参数)
关键字参数在函数内部自动组装成为一个dict

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

note:如果已经有一个dict，可以这么做

>>>extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>>person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

命名关键字参数

def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)

命名关键字参数需要一个特殊分隔符*,后面的参数被视为命名关键字参数,如果没有*,Python就无法判断是位置参数还是命名关键字参数了,但如果有了一个可变参数，则不需要*了

def person(name, age, *args, city, job):
    print(name, age, args, city, job)

调用关键字参数时必须传入参数名，否则报错
关键字参数可以有默认值

def person(name, age, *, city='Beijing', job):
    print(name, age, city, job)

参数组合
上述5种参数可以组合使用，参数定义顺序必须为
必须参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数、关键字参数

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

递归函数
如果一个函数在函数内部调用自己，这个函数就是递归函数

使用递归函数要注意防止栈(stack)溢出
解决栈溢出的方法是通过尾递归优化，尾递归和循环的效果是一样的
BUT，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

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