Python基础

一、PyCharm 的初始设置

01. 恢复 PyCharm 的初始设置

PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyCharmxxxx.x 目录下的，xxxx.x 表示当前使用的 PyCharm 的版本号

如果要恢复 PyCharm 的初始设置，可以按照以下步骤进行：

• 1. 关闭正在运行的 PyCharm
• 1. 在终端中执行以下终端命令，删除 PyCharm 的配置信息目录：

$ rm -r ~/.PyCharm2016.3

• 1. 重新启动 PyCharm

02. 第一次启动 PyCharm

1. 导入配置信息
2. 选择许可协议
3. 配置初始界面

03. 新建/打开一个 Python 项目

3.1 项目简介

• 开发 项目 就是开发一个 专门解决一个复杂业务功能的软件
• 通常每 一个项目 就具有一个 独立专属的目录，用于保存 所有和项目相关的文件
  
  • 一个项目通常会包含 很多源文件

3.2 打开 Python 项目

• 直接点击 Open 按钮，然后浏览到之前保存 Python 文件的目录，既可以打开项目
• 打开之后，会在目录下新建一个 .idea 的目录，用于保存 项目相关的信息，例如：解释器版本、项目包含的文件等等
• 第一次打开项目，需要耐心等待 PyCharm 对项目进行初始设置

04. PyCharm 的升级以及其他

4.1 安装和启动步骤

• 1. 执行以下终端命令，解压缩下载后的安装包

$ tar -zxvf pycharm-professional-2017.1.3.tar.gz

• 1. 将解压缩后的目录移动到 /opt 目录下，可以方便其他用户使用

/opt 目录用户存放给主机额外安装的软件

$ sudo mv pycharm-2017.1.3/ /opt/

• 1. 切换工作目录

$ cd /opt/pycharm-2017.1.3/bin

• 1. 启动 PyCharm

$ ./pycharm.sh

4.2 卸载之前版本的 PyCharm

1) 程序安装

• 1. 程序文件目录
     
     • 将安装包解压缩，并且移动到 /opt 目录下
     • 所有的相关文件都保存在解压缩的目录中
• 1. 配置文件目录
     
     • 启动 PyCharm 后，会在用户家目录下建立一个 .PyCharmxxx 的隐藏目录
     • 保存 PyCharm 相关的配置信息
• 1. 快捷方式文件
     
     • /usr/share/applications/jetbrains-pycharm.desktop

在 ubuntu 中，应用程序启动的快捷方式通常都保存在 /usr/share/applications 目录下

2) 程序卸载

• 要卸载 PyCharm 只需要做以下两步工作：

• 1. 删除解压缩目录

$ sudo rm -r /opt/pycharm-2016.3.1/

• 1. 删除家目录下用于保存配置信息的隐藏目录

$ rm -r ~/.PyCharm2016.3/

如果不再使用 PyCharm 还需要将 /usr/share/applications/ 下的 jetbrains-pycharm.desktop 删掉

3) 设置启动图标

• 1. 编辑快捷方式文件

$ sudo gedit /usr/share/applications/jetbrains-pycharm.desktop

• 1. 按照以下内容修改文件内容，需要注意指定正确的 pycharm 目录

[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=PyCharm
Icon=/opt/pycharm-edu-3.5.1/bin/pycharm.png
Exec="/opt/pycharm-edu-3.5.1/bin/pycharm.sh" %f
Comment=The Drive to Develop
Categories=Development;IDE;
Terminal=false
StartupWMClass=jetbrains-pycharm

二、认识 Python

人生苦短，我用 Python —— Life is short, you need Python

01. Python 的起源

Python 的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）

1. 1989 年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的解释程序，作为 ABC 语言的一种继承（感觉下什么叫牛人）
2. ABC 是由吉多参加设计的一种教学语言，就吉多本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是 ABC 语言并没有成功，究其原因，吉多认为是非开放造成的。吉多决心在 Python 中避免这一错误，并获取了非常好的效果
3. 之所以选中 Python（蟒蛇） 作为程序的名字，是因为他是 BBC 电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团（Monty Python’s Flying Circus）的爱好者
4. 1991 年，第一个 Python 解释器 诞生，它是用 C 语言实现的，并能够调用 C 语言的库文件

1.1 解释器（科普）

计算机不能直接理解任何除机器语言以外的语言，所以必须要把程序员所写的程序语言翻译成机器语言，计算机才能执行程序。将其他语言翻译成机器语言的工具，被称为编译器

编译器翻译的方式有两种：一个是编译，另外一个是解释。两种方式之间的区别在于翻译时间点的不同。当编译器以解释方式运行的时候，也称之为解释器

• 编译型语言：程序在执行之前需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，运行时不需要重新翻译，直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高，依赖编译器，跨平台性差些。如 C、C++
• 解释型语言：解释型语言编写的程序不进行预先编译，以文本方式存储程序代码，会将代码一句一句直接运行。在发布程序时，看起来省了道编译工序，但是在运行程序的时候，必须先解释再运行

编译型语言和解释型语言对比

• 速度 —— 编译型语言比解释型语言执行速度快
• 跨平台性 —— 解释型语言比编译型语言跨平台性好

1.2 Python 的设计目标

1999 年，吉多·范罗苏姆向 DARPA 提交了一条名为 “Computer Programming for Everybody” 的资金申请，并在后来说明了他对 Python 的目标：

• 一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大
• 开源，以便任何人都可以为它做贡献
• 代码像纯英语那样容易理解
• 适用于短期开发的日常任务

这些想法中的基本都已经成为现实，Python 已经成为一门流行的编程语言

1.3 Python 的设计哲学

1. 优雅
2. 明确
3. 简单

• Python 开发者的哲学是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事
• 如果面临多种选择，Python 开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法

在 Python 社区，吉多被称为“仁慈的独裁者”

02. 为什么选择 Python？

• 代码量少
• ……

同一样问题，用不同的语言解决，代码量差距还是很多的，一般情况下 Python 是 Java 的 1/5，所以说 人生苦短，我用 Python

03. Python 特点

• Python 是完全面向对象的语言
  
  • 函数、模块、数字、字符串都是对象，在 Python 中一切皆对象
  • 完全支持继承、重载、多重继承
  • 支持重载运算符，也支持泛型设计
• Python 拥有一个强大的标准库，Python 语言的核心只包含 数字、字符串、列表、字典、文件 等常见类型和函数，而由 Python 标准库提供了 系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML 处理 等额外的功能
• Python 社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖 科学计算、人工智能、机器学习、Web 开发、数据库接口、图形系统 多个领域

面向对象的思维方式

• 面向对象 是一种 思维方式，也是一门 程序设计技术
• 要解决一个问题前，首先考虑 由谁 来做，怎么做事情是 谁 的职责，最后把事情做好就行！
  
  • 对象 就是 谁
• 要解决复杂的问题，就可以找多个不同的对象，各司其职，共同实现，最终完成需求

04. Python 的优缺点

4.1 优点

• 简单、易学
• 免费、开源
• 面向对象
• 丰富的库
• 可扩展性
  
  • 如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以把这部分程序用 C 或 C++ 编写，然后在 Python 程序中使用它们
• ……

4.2 缺点

• 运行速度
• 国内市场较小
• 中文资料匮乏

三、程序执行原理（科普）

01. 计算机中的三大件

计算机中包含有较多的硬件，但是一个程序要运行，有 三个 核心的硬件，分别是：

1. CPU
   
   • 中央处理器，是一块超大规模的集成电路
   • 负责 处理数据／计算
2. 内存
   
   • 临时 存储数据（断电之后，数据会消失）
   • 速度快
   • 空间小（单位价格高）
3. 硬盘
   
   • 永久 存储数据
   • 速度慢
   • 空间大（单位价格低）

思考题

1. 计算机中哪一个硬件设备负责执行程序？
   
   • CPU
2. 内存 的速度快还是 硬盘 的速度快？
   
   • 内存
3. 我们的程序是安装在内存中的，还是安装在硬盘中的？
   
   • 硬盘
4. 我买了一个内存条，有 500G 的空间！！！，这句话对吗？
   
   • 不对，内存条通常只有 4G / 8G / 16G / 32G
5. 计算机关机之后，内存中的数据都会消失，这句话对吗？
   
   • 正确

02. 程序执行的原理

1. 程序 运行之前，程序是 保存在硬盘 中的
2. 当要运行一个程序时
   
   • 操作系统会首先让 CPU 把程序复制到 内存 中
   • CPU 执行 内存 中的 程序代码

程序要执行，首先要被加载到内存

2.1 Python 程序执行原理

1. 操作系统会首先让 CPU 把 Python 解释器 的程序复制到 内存 中
2. Python 解释器 根据语法规则，从上向下 让 CPU 翻译 Python 程序中的代码
3. CPU 负责执行翻译完成的代码

Python 的解释器有多大？

• 执行以下终端命令可以查看 Python 解释器的大小

# 1. 确认解释器所在位置
$ which python

# 2. 查看 python 文件大小(只是一个软链接)
$ ls -lh /usr/bin/python

# 3. 查看具体文件大小
$ ls -lh /usr/bin/python2.7

提示：建立 软链接 的目的，是为了方便使用者不用记住使用的解释器是 哪一个具体版本

03. 程序的作用

程序就是 用来处理数据 的！

• 新闻软件 提供的 新闻内容、评论…… 是数据
• 电商软件 提供的 商品信息、配送信息…… 是数据
• 运动类软件 提供的 运动数据…… 是数据
• 地图类软件 提供的 地图信息、定位信息、车辆信息…… 是数据
• 即时通讯软件 提供的 聊天信息、好友信息…… 是数据
• ……

3.1 思考 QQ 程序的启动过程

1. QQ 在运行之前，是保存在 硬盘 中的
2. 运行之后，QQ 程序就会被加载到 内存 中了

3.2 思考 QQ 程序的 登录 过程

1. 读取用户输入的 QQ 号码
2. 读取用户输入的 QQ 密码
3. 将 QQ 号码 和 QQ 密码 发送给腾讯的服务器，等待服务器确认用户信息

思考 1

在 QQ 这个程序将 QQ 号码 和 QQ 密码 发送给服务器之前，是否需要先存储一下 QQ 号码 和 密码?

答案

肯定需要！—— 否则 QQ 这个程序就不知道把什么内容发送给服务器了！

思考 2

QQ 这个程序把 QQ 号码 和 QQ 密码 保存在哪里？

答案

保存在 内存 中，因为 QQ 程序自己就在内存中

思考 3

QQ 这个程序是怎么保存用户的 QQ 号码 和 QQ 密码 的？

答案

1. 在内存中为 QQ 号码 和 QQ 密码 各自分配一块空间
   
   • 在 QQ 程序结束之前，这两块空间是由 QQ 程序负责管理的，其他任何程序都不允许使用
   • 在 QQ 自己使用完成之前，这两块空间始终都只负责保存 QQ 号码 和 QQ 密码
2. 使用一个 别名 标记 QQ 号码 和 QQ 密码 在内存中的位置

• 在程序内部，为 QQ 号码 和 QQ 密码 在内存中分配的空间就叫做 变量
• 程序就是用来处理数据的，而变量就是用来存储数据的

四、循环

01. 程序的三大流程

• 在程序开发中，一共有三种流程方式：
  
  • 顺序 —— 从上向下，顺序执行代码
  • 分支 —— 根据条件判断，决定执行代码的 分支
  • 循环 —— 让 特定代码 重复 执行

02. while 循环基本使用

• 循环的作用就是让 指定的代码 重复的执行

• while 循环最常用的应用场景就是 让执行的代码 按照 指定的次数 重复 执行

• 需求 —— 打印 5 遍 Hello Python

• 思考 —— 如果要求打印 100 遍怎么办？

2.1 while 语句基本语法

初始条件设置 —— 通常是重复执行的 计数器

while 条件(判断 计数器 是否达到 目标次数):
    条件满足时，做的事情1
    条件满足时，做的事情2
    条件满足时，做的事情3
    ...(省略)...

    处理条件(计数器 + 1)

注意：

• while 语句以及缩进部分是一个 完整的代码块

注意：循环结束后，之前定义的计数器条件的数值是依旧存在的

死循环

由于程序员的原因，忘记 在循环内部 修改循环的判断条件，导致循环持续执行，程序无法终止！

2.2 赋值运算符

• 在 Python 中，使用 = 可以给变量赋值
• 在算术运算时，为了简化代码的编写，Python 还提供了一系列的 与 算术运算符 对应的 赋值运算符
• 注意：赋值运算符中间不能使用空格

运算符	描述	实例
=	简单的赋值运算符	c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=	加法赋值运算符	c += a 等效于 c = c + a
-=	减法赋值运算符	c -= a 等效于 c = c - a
*=	乘法赋值运算符	c = a 等效于 c = c a
/=	除法赋值运算符	c /= a 等效于 c = c / a
//=	取整除赋值运算符	c //= a 等效于 c = c // a
%=	取 模 (余数)赋值运算符	c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符	c = a 等效于 c = c a

2.3 Python 中的计数方法

常见的计数方法有两种，可以分别称为：

• 自然计数法（从 1 开始）—— 更符合人类的习惯
• 程序计数法（从 0 开始）—— 几乎所有的程序语言都选择从 0 开始计数

因此，大家在编写程序时，应该尽量养成习惯：除非需求的特殊要求，否则 循环 的计数都从 0 开始

2.4 循环计算

在程序开发中，通常会遇到 利用循环 重复计算 的需求

遇到这种需求，可以：

1. 在 while 上方定义一个变量，用于 存放最终计算结果
2. 在循环体内部，每次循环都用 最新的计算结果，更新 之前定义的变量

需求

• 计算 0 ~ 100 之间 所有 偶数 的累计求和结果

开发步骤

1. 编写循环 确认 要计算的数字
2. 添加 结果 变量，在循环内部 处理计算结果

# 0. 最终结果
result = 0

# 1. 计数器
i = 0

# 2. 开始循环
while i <= 100:

    # 判断偶数
    if i % 2 == 0:
        print(i)
        result += i

    # 处理计数器
    i += 1

print("0~100之间偶数求和结果 = %d" % result)

03. break 和 continue

break 和 continue 是专门在循环中使用的关键字

• break 某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码
• continue 某一条件满足时，不执行后续重复的代码

break 和 continue 只针对 当前所在循环 有效

3.1 break

• 在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 再希望 循环继续执行，可以使用 break 退出循环

i = 0

while i < 10:

    # break 某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码
    # i == 3
    if i == 3:
        break

    print(i)

    i += 1

print("over")

break 只针对当前所在循环有效

3.2 continue

• 在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 希望 执行循环代码，但是又不希望退出循环，可以使用 continue
• 也就是：在整个循环中，只有某些条件，不需要执行循环代码，而其他条件都需要执行

i = 0

while i < 10:

    # 当 i == 7 时，不希望执行需要重复执行的代码
    if i == 7:
        # 在使用 continue 之前，同样应该修改计数器
        # 否则会出现死循环
        i += 1

        continue

    # 重复执行的代码
    print(i)

    i += 1

• 需要注意：使用 continue 时，条件处理部分的代码，需要特别注意，不小心会出现 死循环

continue 只针对当前所在循环有效

04. while 循环嵌套

4.1 循环嵌套

• while 嵌套就是：while 里面还有 while

while 条件 1:
    条件满足时，做的事情1
    条件满足时，做的事情2
    条件满足时，做的事情3
    ...(省略)...

    while 条件 2:
        条件满足时，做的事情1
        条件满足时，做的事情2
        条件满足时，做的事情3
        ...(省略)...

        处理条件 2

    处理条件 1

4.2 循环嵌套演练 —— 九九乘法表

第 1 步：用嵌套打印小星星

需求

• 在控制台连续输出五行 *，每一行星号的数量依次递增

*
**
***
****
*****

• 使用字符串 * 打印

# 1. 定义一个计数器变量，从数字1开始，循环会比较方便
row = 1

while row <= 5:

    print("*" * row)

    row += 1

第 2 步：使用循环嵌套打印小星星

知识点 对 print 函数的使用做一个增强

• 在默认情况下，print 函数输出内容之后，会自动在内容末尾增加换行
• 如果不希望末尾增加换行，可以在 print 函数输出内容的后面增加 , end=""

• 其中 "" 中间可以指定 print 函数输出内容之后，继续希望显示的内容

• 语法格式如下：

# 向控制台输出内容结束之后，不会换行
print("*", end="")

# 单纯的换行
print("")

end="" 表示向控制台输出内容结束之后，不会换行

假设 Python 没有提供 字符串的 * 操作 拼接字符串

需求

• 在控制台连续输出五行 *，每一行星号的数量依次递增

*
**
***
****
*****

开发步骤

• 1> 完成 5 行内容的简单输出
• 2> 分析每行内部的 * 应该如何处理？
  
  • 每行显示的星星和当前所在的行数是一致的
  • 嵌套一个小的循环，专门处理每一行中 列 的星星显示

row = 1

while row <= 5:

    # 假设 python 没有提供字符串 * 操作
    # 在循环内部，再增加一个循环，实现每一行的 星星 打印
    col = 1

    while col <= row:
        print("*", end="")

        col += 1

    # 每一行星号输出完成后，再增加一个换行
    print("")

    row += 1

第 3 步： 九九乘法表

需求 输出 九九乘法表，格式如下：

1 * 1 = 1   
1 * 2 = 2   2 * 2 = 4   
1 * 3 = 3   2 * 3 = 6   3 * 3 = 9   
1 * 4 = 4   2 * 4 = 8   3 * 4 = 12  4 * 4 = 16  
1 * 5 = 5   2 * 5 = 10  3 * 5 = 15  4 * 5 = 20  5 * 5 = 25  
1 * 6 = 6   2 * 6 = 12  3 * 6 = 18  4 * 6 = 24  5 * 6 = 30  6 * 6 = 36  
1 * 7 = 7   2 * 7 = 14  3 * 7 = 21  4 * 7 = 28  5 * 7 = 35  6 * 7 = 42  7 * 7 = 49  
1 * 8 = 8   2 * 8 = 16  3 * 8 = 24  4 * 8 = 32  5 * 8 = 40  6 * 8 = 48  7 * 8 = 56  8 * 8 = 64  
1 * 9 = 9   2 * 9 = 18  3 * 9 = 27  4 * 9 = 36  5 * 9 = 45  6 * 9 = 54  7 * 9 = 63  8 * 9 = 72  9 * 9 = 81

开发步骤

• 1. 打印 9 行小星星
• 1. 将每一个 * 替换成对应的行与列相乘

# 定义起始行
row = 1

# 最大打印 9 行
while row <= 9:
    # 定义起始列
    col = 1

    # 最大打印 row 列
    while col <= row:

        # end = ""，表示输出结束后，不换行
        # "\t" 可以在控制台输出一个制表符，协助在输出文本时对齐
        print("%d * %d = %d" % (col, row, row * col), end="\t")

        # 列数 + 1
        col += 1

    # 一行打印完成的换行
    print("")

    # 行数 + 1
    row += 1

字符串中的转义字符

• \t 在控制台输出一个 制表符，协助在输出文本时 垂直方向 保持对齐
• \n 在控制台输出一个 换行符

制表符 的功能是在不使用表格的情况下在 垂直方向 按列对齐文本

转义字符	描述
\\	反斜杠符号
\’	单引号
\”	双引号
\n	换行
\t	横向制表符
\r	回车

五、函数基础

01. 函数的快速体验

1.1 快速体验

• 所谓函数，就是把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块，在需要的时候 调用
• 函数的使用包含两个步骤：
  
  1. 定义函数 —— 封装 独立的功能
  2. 调用函数 —— 享受 封装 的成果
• 函数的作用，在开发程序时，使用函数可以提高编写的效率以及代码的 重用

演练步骤

1. 新建 04_函数 项目
2. 复制之前完成的 乘法表 文件
3. 修改文件，增加函数定义 multiple_table():
4. 新建另外一个文件，使用 import 导入并且调用函数

02. 函数基本使用

2.1 函数的定义

定义函数的格式如下：

def 函数名():

    函数封装的代码
    ……

1. def 是英文 define 的缩写
2. 函数名称 应该能够表达 函数封装代码 的功能，方便后续的调用
3. 函数名称 的命名应该 符合 标识符的命名规则
   
   • 可以由 字母、下划线 和 数字 组成
   • 不能以数字开头
   • 不能与关键字重名

2.2 函数调用

调用函数很简单的，通过 函数名() 即可完成对函数的调用

用 单步执行 F8 和 F7 观察以下代码的执行过程

• 定义好函数之后，只表示这个函数封装了一段代码而已
• 如果不主动调用函数，函数是不会主动执行的

思考

• 能否将 函数调用 放在 函数定义 的上方？

  • 不能！
  • 因为在 使用函数名 调用函数之前，必须要保证 Python 已经知道函数的存在
  • 否则控制台会提示 NameError: name 'say_hello' is not defined (名称错误：say_hello 这个名字没有被定义)

2.4 PyCharm 的调试工具

• F8 Step Over 可以单步执行代码，会把函数调用看作是一行代码直接执行
• F7 Step Into 可以单步执行代码，如果是函数，会进入函数内部

2.5 函数的文档注释

• 在开发中，如果希望给函数添加注释，应该在 定义函数 的下方，使用 连续的三对引号
• 在 连续的三对引号 之间编写对函数的说明文字
• 在 函数调用 位置，使用快捷键 CTRL + Q 可以查看函数的说明信息

注意：因为 函数体相对比较独立，函数定义的上方，应该和其他代码（包括注释）保留 两个空行

03. 函数的参数

演练需求

1. 开发一个 sum_2_num 的函数
2. 函数能够实现 两个数字的求和 功能

演练代码如下：

def sum_2_num():

    num1 = 10
    num2 = 20
    result = num1 + num2

    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))

sum_2_num()

思考一下存在什么问题

函数只能处理 固定数值 的相加

如何解决？

• 如果能够把需要计算的数字，在调用函数时，传递到函数内部就好了！

3.1 函数参数的使用

• 在函数名的后面的小括号内部填写 参数
• 多个参数之间使用 , 分隔

def sum_2_num(num1, num2):

    result = num1 + num2

    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))

sum_2_num(50, 20)

3.2 参数的作用

• 函数，把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块，在需要的时候 调用
• 函数的参数，增加函数的 通用性，针对 相同的数据处理逻辑，能够 适应更多的数据
  
  1. 在函数 内部，把参数当做 变量 使用，进行需要的数据处理
  2. 函数调用时，按照函数定义的参数顺序，把 希望在函数内部处理的数据，通过参数 传递

3.3 形参和实参

• 形参：定义 函数时，小括号中的参数，是用来接收参数用的，在函数内部 作为变量使用
• 实参：调用 函数时，小括号中的参数，是用来把数据传递到 函数内部 用的

04. 函数的返回值

• 在程序开发中，有时候，会希望 一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对具体的结果做后续的处理
• 返回值 是函数 完成工作后，最后 给调用者的 一个结果
• 在函数中使用 return 关键字可以返回结果
• 调用函数一方，可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果

注意：return 表示返回，后续的代码都不会被执行

def sum_2_num(num1, num2):
    """对两个数字的求和"""

    return num1 + num2

# 调用函数，并使用 result 变量接收计算结果
result = sum_2_num(10, 20)

print("计算结果是 %d" % result)

05. 函数的嵌套调用

• 一个函数里面 又调用 了 另外一个函数，这就是 函数嵌套调用
• 如果函数 test2 中，调用了另外一个函数 test1
  
  • 那么执行到调用 test1 函数时，会先把函数 test1 中的任务都执行完
  • 才会回到 test2 中调用函数 test1 的位置，继续执行后续的代码

def test1():

    print("*" * 50)
    print("test 1")
    print("*" * 50)


def test2():

    print("-" * 50)
    print("test 2")

    test1()

    print("-" * 50)

test2()

小结

• 可以 在一个 Python 文件 中 定义 变量 或者 函数
• 然后在 另外一个文件中 使用 import 导入这个模块
• 导入之后，就可以使用 模块名.变量 / 模块名.函数 的方式，使用这个模块中定义的变量或者函数

模块可以让 曾经编写过的代码 方便的被 复用！

6.2 模块名也是一个标识符

• 标示符可以由 字母、下划线 和 数字 组成
• 不能以数字开头
• 不能与关键字重名

注意：如果在给 Python 文件起名时，以数字开头 是无法在 PyCharm 中通过导入这个模块的

6.3 Pyc 文件（了解）

C 是 compiled 编译过 的意思

操作步骤

1. 浏览程序目录会发现一个 __pycache__ 的目录
2. 目录下会有一个 hm_10_分隔线模块.cpython-35.pyc 文件，cpython-35 表示 Python 解释器的版本
3. 这个 pyc 文件是由 Python 解释器将 模块的源码 转换为 字节码
   
   • Python 这样保存 字节码 是作为一种启动 速度的优化

字节码

• Python 在解释源程序时是分成两个步骤的

  1. 首先处理源代码，编译 生成一个二进制 字节码
  2. 再对 字节码 进行处理，才会生成 CPU 能够识别的 机器码

• 有了模块的字节码文件之后，下一次运行程序时，如果在 上次保存字节码之后 没有修改过源代码，Python 将会加载 .pyc 文件并跳过编译这个步骤

• 当 Python 重编译时，它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳
• 如果你又修改了源代码，下次程序运行时，字节码将自动重新创建

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

六、高级变量类型

知识点回顾

• Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型
• 数字型
  
  • 整型 (int)
  • 浮点型（float）
  • 布尔型（bool）
    
    • 真 True 非 0 数 —— 非零即真
    • 假 False 0
  • 复数型 (complex)
    
    • 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题

• 非数字型

  • 字符串
  • 列表
  • 元组
  • 字典

• 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点：

  1. 都是一个 序列 sequence，也可以理解为 容器
  2. 取值 []
  3. 遍历 for in
  4. 计算长度、最大/最小值、比较、删除
  5. 链接 + 和 重复 *
  6. 切片

01. 列表

1.1 列表的定义

• List（列表） 是 Python 中使用 最频繁 的数据类型，在其他语言中通常叫做 数组
• 专门用于存储 一串 信息
• 列表用 [] 定义，数据 之间使用 , 分隔
• 列表的 索引 从 0 开始
  
  • 索引 就是数据在 列表 中的位置编号，索引 又可以被称为 下标

注意：从列表中取值时，如果 超出索引范围，程序会报错

name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"]

1.2 列表常用操作

• 在 ipython3 中定义一个 列表，例如：name_list = []
• 输入 name_list. 按下 TAB 键，ipython 会提示 列表 能够使用的 方法 如下：

In [1]: name_list.
name_list.append   name_list.count    name_list.insert   name_list.reverse
name_list.clear    name_list.extend   name_list.pop      name_list.sort
name_list.copy     name_list.index    name_list.remove 

序号	分类	关键字 / 函数 / 方法	说明
1	增加	列表.insert(索引, 数据)	在指定位置插入数据
		列表.append(数据)	在末尾追加数据
		列表.extend(列表2)	将列表2 的数据追加到列表
2	修改	列表[索引] = 数据	修改指定索引的数据
3	删除	del 列表[索引]	删除指定索引的数据
		列表.remove[数据]	删除第一个出现的指定数据
		列表.pop	删除末尾数据
		列表.pop(索引)	删除指定索引数据
		列表.clear	清空列表
4	统计	len(列表)	列表长度
		列表.count(数据)	数据在列表中出现的次数
5	排序	列表.sort()	升序排序
		列表.sort(reverse=True)	降序排序
		列表.reverse()	逆序、反转

del 关键字（科普）

• 使用 del 关键字(delete) 同样可以删除列表中元素
• del 关键字本质上是用来 将一个变量从内存中删除的
• 如果使用 del 关键字将变量从内存中删除，后续的代码就不能再使用这个变量了

del name_list[1]

在日常开发中，要从列表删除数据，建议 使用列表提供的方法

关键字、函数和方法（科普）

• 关键字 是 Python 内置的、具有特殊意义的标识符

In [1]: import keyword
In [2]: print(keyword.kwlist)
In [3]: print(len(keyword.kwlist))

关键字后面不需要使用括号

• 函数 封装了独立功能，可以直接调用

函数名(参数)

• 方法 和函数类似，同样是封装了独立的功能
• 方法 需要通过 对象 来调用，表示针对这个 对象 要做的操作

对象.方法名(参数)

在变量后面输入 .，然后选择针对这个变量要执行的操作，记忆起来比函数要简单很多

1.3 循环遍历

• 遍历 就是 从头到尾 依次 从 列表 中获取数据

  • 在 循环体内部 针对 每一个元素，执行相同的操作

• 在 Python 中为了提高列表的遍历效率，专门提供的 迭代 iteration 遍历

• 使用 for 就能够实现迭代遍历

# for 循环内部使用的变量 in 列表
for name in name_list:

    循环内部针对列表元素进行操作
    print(name)

1.4 应用场景

• 尽管 Python 的 列表 中可以 存储不同类型的数据
• 但是在开发中，更多的应用场景是
  
  1. 列表 存储相同类型的数据
  2. 通过 迭代遍历，在循环体内部，针对列表中的每一项元素，执行相同的操作

02. 元组

2.1 元组的定义

• Tuple（元组）与列表类似，不同之处在于元组的 元素不能修改
  
  • 元组 表示多个元素组成的序列
  • 元组 在 Python 开发中，有特定的应用场景
• 用于存储 一串 信息，数据 之间使用 , 分隔
• 元组用 () 定义
• 元组的 索引 从 0 开始
  
  • 索引 就是数据在 元组 中的位置编号

info_tuple = ("zhangsan", 18, 1.75)

创建空元组

info_tuple = ()

元组中 只包含一个元素 时，需要 在元素后面添加逗号

info_tuple = (50, )

2.2 元组常用操作

• 在 ipython3 中定义一个 元组，例如：info = ()
• 输入 info. 按下 TAB 键，ipython 会提示 元组 能够使用的函数如下：

info.count  info.index

有关 元组 的 常用操作 可以参照上图练习

2.3 循环遍历

• 取值 就是从 元组 中获取存储在指定位置的数据
• 遍历 就是 从头到尾 依次 从 元组 中获取数据

# for 循环内部使用的变量 in 元组
for item in info:

    循环内部针对元组元素进行操作
    print(item)

• 在 Python 中，可以使用 for 循环遍历所有非数字型类型的变量：列表、元组、字典 以及 字符串
• 提示：在实际开发中，除非 能够确认元组中的数据类型，否则针对元组的循环遍历需求并不是很多

2.4 应用场景

• 尽管可以使用 for in 遍历 元组
• 但是在开发中，更多的应用场景是：
  
  • 函数的 参数 和 返回值，一个函数可以接收 任意多个参数，或者 一次返回多个数据
  • 格式字符串，格式化字符串后面的 () 本质上就是一个元组
  • 让列表不可以被修改，以保护数据安全

info = ("zhangsan", 18)

print("%s 的年龄是 %d" % info)

元组和列表之间的转换

• 使用 list 函数可以把元组转换成列表

list(元组) 

• 使用 tuple 函数可以把列表转换成元组

tuple(列表)

03. 字典

3.1 字典的定义

• dictionary（字典） 是 除列表以外 Python 之中 最灵活 的数据类型
• 字典同样可以用来 存储多个数据
  
  • 通常用于存储 描述一个 物体 的相关信息
• 和列表的区别
  
  • 列表 是 有序 的对象集合
  • 字典 是 无序 的对象集合
• 字典用 {} 定义
• 字典使用 键值对 存储数据，键值对之间使用 , 分隔
  
  • 键 key 是索引
  • 值 value 是数据
  • 键 和 值 之间使用 : 分隔
  • 键必须是唯一的
  • 值 可以取任何数据类型，但 键 只能使用 字符串、数字或 元组

xiaoming = {"name": "小明",
            "age": 18,
            "gender": True,
            "height": 1.75}

3.2 字典常用操作

• 在 ipython3 中定义一个 字典，例如：xiaoming = {}
• 输入 xiaoming. 按下 TAB 键，ipython 会提示 字典 能够使用的函数如下：

In [1]: xiaoming.
xiaoming.clear       xiaoming.items       xiaoming.setdefault
xiaoming.copy        xiaoming.keys        xiaoming.update
xiaoming.fromkeys    xiaoming.pop         xiaoming.values
xiaoming.get         xiaoming.popitem    

有关 字典 的 常用操作 可以参照上图练习

3.3 循环遍历

• 遍历 就是 依次 从 字典 中获取所有键值对

# for 循环内部使用的 `key 的变量` in 字典
for k in xiaoming:

    print("%s: %s" % (k, xiaoming[k]))

提示：在实际开发中，由于字典中每一个键值对保存数据的类型是不同的，所以针对字典的循环遍历需求并不是很多

3.4 应用场景

• 尽管可以使用 for in 遍历 字典
• 但是在开发中，更多的应用场景是：
  
  • 使用 多个键值对，存储 描述一个 物体 的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息
  • 将 多个字典 放在 一个列表 中，再进行遍历，在循环体内部针对每一个字典进行 相同的处理

card_list = [{"name": "张三",
              "qq": "12345",
              "phone": "110"},
             {"name": "李四",
              "qq": "54321",
              "phone": "10086"}
             ]

04. 字符串

4.1 字符串的定义

• 字符串 就是 一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型
• 在 Python 中可以使用 一对双引号 " 或者 一对单引号 ' 定义一个字符串
  
  • 虽然可以使用 \" 或者 \' 做字符串的转义，但是在实际开发中：
    
    • 如果字符串内部需要使用 "，可以使用 ' 定义字符串
    • 如果字符串内部需要使用 '，可以使用 " 定义字符串
• 可以使用 索引 获取一个字符串中 指定位置的字符，索引计数从 0 开始
• 也可以使用 for 循环遍历 字符串中每一个字符

大多数编程语言都是用 " 来定义字符串

string = "Hello Python"

for c in string:
    print(c)

4.2 字符串的常用操作

• 在 ipython3 中定义一个 字符串，例如：hello_str = ""
• 输入 hello_str. 按下 TAB 键，ipython 会提示 字符串 能够使用的 方法 如下：

In [1]: hello_str.
hello_str.capitalize    hello_str.isidentifier  hello_str.rindex
hello_str.casefold      hello_str.islower       hello_str.rjust
hello_str.center        hello_str.isnumeric     hello_str.rpartition
hello_str.count         hello_str.isprintable   hello_str.rsplit
hello_str.encode        hello_str.isspace       hello_str.rstrip
hello_str.endswith      hello_str.istitle       hello_str.split
hello_str.expandtabs    hello_str.isupper       hello_str.splitlines
hello_str.find          hello_str.join          hello_str.startswith
hello_str.format        hello_str.ljust         hello_str.strip
hello_str.format_map    hello_str.lower         hello_str.swapcase
hello_str.index         hello_str.lstrip        hello_str.title
hello_str.isalnum       hello_str.maketrans     hello_str.translate
hello_str.isalpha       hello_str.partition     hello_str.upper
hello_str.isdecimal     hello_str.replace       hello_str.zfill
hello_str.isdigit       hello_str.rfind

提示：正是因为 python 内置提供的方法足够多，才使得在开发时，能够针对字符串进行更加灵活的操作！应对更多的开发需求！

1) 判断类型 - 9

方法	说明
string.isspace()	如果 string 中只包含空格，则返回 True
string.isalnum()	如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返回 True
string.isalpha()	如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True
string.isdecimal()	如果 string 只包含数字则返回 True，全角数字
string.isdigit()	如果 string 只包含数字则返回 True，全角数字、⑴、\u00b2
string.isnumeric()	如果 string 只包含数字则返回 True，全角数字，汉字数字
string.istitle()	如果 string 是标题化的(每个单词的首字母大写)则返回 True
string.islower()	如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写，则返回 True
string.isupper()	如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写，则返回 True

2) 查找和替换 - 7

方法	说明
string.startswith(str)	检查字符串是否是以 str 开头，是则返回 True
string.endswith(str)	检查字符串是否是以 str 结束，是则返回 True
string.find(str, start=0, end=len(string))	检测 str 是否包含在 string 中，如果 start 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，如果是返回开始的索引值，否则返回 -1
string.rfind(str, start=0, end=len(string))	类似于 find()，不过是从右边开始查找
string.index(str, start=0, end=len(string))	跟 find() 方法类似，不过如果 str 不在 string 会报错
string.rindex(str, start=0, end=len(string))	类似于 index()，不过是从右边开始
string.replace(old_str, new_str, num=string.count(old))	把 string 中的 old_str 替换成 new_str，如果 num 指定，则替换不超过 num 次

3) 大小写转换 - 5

方法	说明
string.capitalize()	把字符串的第一个字符大写
string.title()	把字符串的每个单词首字母大写
string.lower()	转换 string 中所有大写字符为小写
string.upper()	转换 string 中的小写字母为大写
string.swapcase()	翻转 string 中的大小写

4) 文本对齐 - 3

方法	说明
string.ljust(width)	返回一个原字符串左对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
string.rjust(width)	返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
string.center(width)	返回一个原字符串居中，并使用空格填充至长度 width 的新字符串

5) 去除空白字符 - 3

方法	说明
string.lstrip()	截掉 string 左边（开始）的空白字符
string.rstrip()	截掉 string 右边（末尾）的空白字符
string.strip()	截掉 string 左右两边的空白字符

6) 拆分和连接 - 5

方法	说明
string.partition(str)	把字符串 string 分成一个 3 元素的元组 (str前面, str, str后面)
string.rpartition(str)	类似于 partition() 方法，不过是从右边开始查找
string.split(str=”“, num)	以 str 为分隔符拆分 string，如果 num 有指定值，则仅分隔 num + 1 个子字符串，str 默认包含 ‘\r’, ‘\t’, ‘\n’ 和空格
string.splitlines()	按照行(‘\r’, ‘\n’, ‘\r\n’)分隔，返回一个包含各行作为元素的列表
string.join(seq)	以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素（的字符串表示）合并为一个新的字符串

4.3 字符串的切片

• 切片 方法适用于 字符串、列表、元组
  
  • 切片 使用 索引值 来限定范围，从一个大的 字符串 中 切出 小的 字符串
  • 列表 和 元组 都是 有序 的集合，都能够 通过索引值 获取到对应的数据
  • 字典 是一个 无序 的集合，是使用 键值对 保存数据

字符串[开始索引:结束索引:步长]

注意：

1. 指定的区间属于 左闭右开 型 [开始索引, 结束索引) => 开始索引 >= 范围 < 结束索引
   
   • 从 起始 位开始，到 结束位的前一位 结束（不包含结束位本身)
2. 从头开始，开始索引 数字可以省略，冒号不能省略
3. 到末尾结束，结束索引 数字可以省略，冒号不能省略
4. 步长默认为 1，如果连续切片，数字和冒号都可以省略

索引的顺序和倒序

• 在 Python 中不仅支持 顺序索引，同时还支持 倒序索引
• 所谓倒序索引就是 从右向左 计算索引
  
  • 最右边的索引值是 -1，依次递减

演练需求

• 1. 截取从 2 ~ 5 位置 的字符串
• 1. 截取从 2 ~ 末尾 的字符串
• 1. 截取从 开始 ~ 5 位置 的字符串
• 1. 截取完整的字符串
• 1. 从开始位置，每隔一个字符截取字符串
• 1. 从索引 1 开始，每隔一个取一个
• 1. 截取从 2 ~ 末尾 - 1 的字符串
• 1. 截取字符串末尾两个字符
• 1. 字符串的逆序（面试题）

答案

num_str = "0123456789"

# 1. 截取从 2 ~ 5 位置 的字符串
print(num_str[2:6])

# 2. 截取从 2 ~ `末尾` 的字符串
print(num_str[2:])

# 3. 截取从 `开始` ~ 5 位置 的字符串
print(num_str[:6])

# 4. 截取完整的字符串
print(num_str[:])

# 5. 从开始位置，每隔一个字符截取字符串
print(num_str[::2])

# 6. 从索引 1 开始，每隔一个取一个
print(num_str[1::2])

# 倒序切片
# -1 表示倒数第一个字符
print(num_str[-1])

# 7. 截取从 2 ~ `末尾 - 1` 的字符串
print(num_str[2:-1])

# 8. 截取字符串末尾两个字符
print(num_str[-2:])

# 9. 字符串的逆序（面试题）
print(num_str[::-1])

05. 公共方法

5.1 Python 内置函数

Python 包含了以下内置函数：

函数	描述	备注
len(item)	计算容器中元素个数
del(item)	删除变量	del 有两种方式
max(item)	返回容器中元素最大值	如果是字典，只针对 key 比较
min(item)	返回容器中元素最小值	如果是字典，只针对 key 比较
cmp(item1, item2)	比较两个值，-1 小于/0 相等/1 大于	Python 3.x 取消了 cmp 函数

注意

• 字符串 比较符合以下规则： “0” < “A” < “a”

5.2 切片

描述	Python 表达式	结果	支持的数据类型
切片	“0123456789”[::-2]	“97531”	字符串、列表、元组

* 切片 使用 索引值 来限定范围，从一个大的 字符串 中 切出 小的 字符串
* 列表 和 元组 都是 有序 的集合，都能够 通过索引值 获取到对应的数据
* 字典 是一个 无序 的集合，是使用 键值对 保存数据

5.3 运算符

运算符	Python 表达式	结果	描述	支持的数据类型
+	[1, 2] + [3, 4]	[1, 2, 3, 4]	合并	字符串、列表、元组
*	[“Hi!”] * 4	[‘Hi!’, ‘Hi!’, ‘Hi!’, ‘Hi!’]	重复	字符串、列表、元组
in	3 in (1, 2, 3)	True	元素是否存在	字符串、列表、元组、字典
not in	4 not in (1, 2, 3)	True	元素是否不存在	字符串、列表、元组、字典
== > >= < <=	(1, 2, 3) < (2, 2, 3)	True	元素比较	字符串、列表、元组

注意

• in 在对 字典 操作时，判断的是 字典的键
• in 和 not in 被称为 成员运算符

成员运算符

成员运算符用于 测试 序列中是否包含指定的 成员

运算符	描述	实例
in	如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False	3 in (1, 2, 3) 返回 True
not in	如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False	3 not in (1, 2, 3) 返回 False

注意：在对 字典 操作时，判断的是 字典的键

5.4 完整的 for 循环语法

• 在 Python 中完整的 for 循环 的语法如下：

for 变量 in 集合:

    循环体代码
else:
    没有通过 break 退出循环，循环结束后，会执行的代码

应用场景

• 在 迭代遍历 嵌套的数据类型时，例如 一个列表包含了多个字典
• 需求：要判断 某一个字典中 是否存在 指定的 值
  
  • 如果 存在，提示并且退出循环
  • 如果 不存在，在 循环整体结束 后，希望 得到一个统一的提示

students = [
    {"name": "阿土",
     "age": 20,
     "gender": True,
     "height": 1.7,
     "weight": 75.0},
    {"name": "小美",
     "age": 19,
     "gender": False,
     "height": 1.6,
     "weight": 45.0},
]

find_name = "阿土"

for stu_dict in students:

    print(stu_dict)

    # 判断当前遍历的字典中姓名是否为find_name
    if stu_dict["name"] == find_name:
        print("找到了")

        # 如果已经找到，直接退出循环，就不需要再对后续的数据进行比较
        break

else:
    print("没有找到")

print("循环结束")

七、变量进阶（理解）

01. 变量的引用

• 变量 和 数据 都是保存在 内存 中的
• 在 Python 中 函数 的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递的

1.1 引用的概念

在 Python 中

• 变量 和 数据 是分开存储的
• 数据 保存在内存中的一个位置
• 变量 中保存着数据在内存中的地址
• 变量 中 记录数据的地址，就叫做 引用
• 使用 id() 函数可以查看变量中保存数据所在的 内存地址

注意：如果变量已经被定义，当给一个变量赋值的时候，本质上是 修改了数据的引用

• 变量 不再 对之前的数据引用
• 变量 改为 对新赋值的数据引用

1.2 变量引用 的示例

在 Python 中，变量的名字类似于 便签纸 贴在 数据 上

• 定义一个整数变量 a，并且赋值为 1

代码	图示
a = 1

* 将变量 a 赋值为 2

代码	图示
a = 2

* 定义一个整数变量 b，并且将变量 a 的值赋值给 b

代码	图示
b = a

变量 b 是第 2 个贴在数字 2 上的标签

1.3 函数的参数和返回值的传递

在 Python 中，函数的 实参/返回值 都是是靠 引用 来传递来的

def test(num):

    print("-" * 50)
    print("%d 在函数内的内存地址是 %x" % (num, id(num)))

    result = 100

    print("返回值 %d 在内存中的地址是 %x" % (result, id(result)))
    print("-" * 50)

    return  result

a = 10
print("调用函数前 内存地址是 %x" % id(a))

r = test(a)

print("调用函数后 实参内存地址是 %x" % id(a))
print("调用函数后 返回值内存地址是 %x" % id(r))

02. 可变和不可变类型

• 不可变类型，内存中的数据不允许被修改：

  • 数字类型 int, bool, float, complex, long(2.x)
  • 字符串 str
  • 元组 tuple

• 可变类型，内存中的数据可以被修改：

  • 列表 list
  • 字典 dict

a = 1
a = "hello"
a = [1, 2, 3]
a = [3, 2, 1]

demo_list = [1, 2, 3]

print("定义列表后的内存地址 %d" % id(demo_list))

demo_list.append(999)
demo_list.pop(0)
demo_list.remove(2)
demo_list[0] = 10

print("修改数据后的内存地址 %d" % id(demo_list))

demo_dict = {"name": "小明"}

print("定义字典后的内存地址 %d" % id(demo_dict))

demo_dict["age"] = 18
demo_dict.pop("name")
demo_dict["name"] = "老王"

print("修改数据后的内存地址 %d" % id(demo_dict))

注意：字典的 key 只能使用不可变类型的数据

注意

1. 可变类型的数据变化，是通过 方法 来实现的
2. 如果给一个可变类型的变量，赋值了一个新的数据，引用会修改
   
   • 变量 不再 对之前的数据引用
   • 变量 改为 对新赋值的数据引用

哈希 (hash)

• Python 中内置有一个名字叫做 hash(o) 的函数
  
  • 接收一个 不可变类型 的数据作为 参数
  • 返回 结果是一个 整数
• 哈希 是一种 算法，其作用就是提取数据的 特征码（指纹）
  
  • 相同的内容 得到 相同的结果
  • 不同的内容 得到 不同的结果
• 在 Python 中，设置字典的 键值对 时，会首先对 key 进行 hash 已决定如何在内存中保存字典的数据，以方便 后续 对字典的操作：增、删、改、查
  
  • 键值对的 key 必须是不可变类型数据
  • 键值对的 value 可以是任意类型的数据

03. 局部变量和全局变量

• 局部变量 是在 函数内部 定义的变量，只能在函数内部使用
• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量（没有定义在某一个函数内），所有函数 内部 都可以使用这个变量

提示：在其他的开发语言中，大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大，导致程序不好维护！

3.1 局部变量

• 局部变量 是在 函数内部 定义的变量，只能在函数内部使用
• 函数执行结束后，函数内部的局部变量，会被系统回收
• 不同的函数，可以定义相同的名字的局部变量，但是 彼此之间 不会产生影响

局部变量的作用

• 在函数内部使用，临时 保存 函数内部需要使用的数据

def demo1():

    num = 10

    print(num)

    num = 20

    print("修改后 %d" % num)


def demo2():

    num = 100

    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

局部变量的生命周期

• 所谓 生命周期 就是变量从 被创建 到 被系统回收 的过程
• 局部变量 在 函数执行时 才会被创建
• 函数执行结束后 局部变量 被系统回收
• 局部变量在生命周期 内，可以用来存储 函数内部临时使用到的数据

3.2 全局变量

• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量，所有函数内部都可以使用这个变量

# 定义一个全局变量
num = 10


def demo1():

    print(num)


def demo2():

    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

注意：函数执行时，需要处理变量时 会：

1. 首先 查找 函数内部 是否存在 指定名称 的局部变量，如果有，直接使用
2. 如果没有，查找 函数外部 是否存在 指定名称 的全局变量，如果有，直接使用
3. 如果还没有，程序报错！

1) 函数不能直接修改 全局变量的引用

• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量（没有定义在某一个函数内），所有函数 内部 都可以使用这个变量

提示：在其他的开发语言中，大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大，导致程序不好维护！

• 在函数内部，可以 通过全局变量的引用获取对应的数据
• 但是，不允许直接修改全局变量的引用 —— 使用赋值语句修改全局变量的值

num = 10


def demo1():

    print("demo1" + "-" * 50)

    # 只是定义了一个局部变量，不会修改到全局变量，只是变量名相同而已
    num = 100
    print(num)


def demo2():

    print("demo2" + "-" * 50)
    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

注意：只是在函数内部定义了一个局部变量而已，只是变量名相同 —— 在函数内部不能直接修改全局变量的值

2) 在函数内部修改全局变量的值

• 如果在函数中需要修改全局变量，需要使用 global 进行声明

num = 10


def demo1():

    print("demo1" + "-" * 50)

    # global 关键字，告诉 Python 解释器 num 是一个全局变量
    global num
    # 只是定义了一个局部变量，不会修改到全局变量，只是变量名相同而已
    num = 100
    print(num)


def demo2():

    print("demo2" + "-" * 50)
    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

3) 全局变量定义的位置

• 为了保证所有的函数都能够正确使用到全局变量，应该 将全局变量定义在其他函数的上方

a = 10


def demo():
    print("%d" % a)
    print("%d" % b)
    print("%d" % c)

b = 20
demo()
c = 30

注意

• 由于全局变量 c，是在调用函数之后，才定义的，在执行函数时，变量还没有定义，所以程序会报错！

代码结构示意图如下

4) 全局变量命名的建议

• 为了避免局部变量和全局变量出现混淆，在定义全局变量时，有些公司会有一些开发要求，例如：
• 全局变量名前应该增加 g_ 或者 gl_ 的前缀

提示：具体的要求格式，各公司要求可能会有些差异

八、函数进阶

01. 函数参数和返回值的作用

函数根据 有没有参数 以及 有没有返回值，可以 相互组合，一共有 4 种 组合形式

1. 无参数，无返回值
2. 无参数，有返回值
3. 有参数，无返回值
4. 有参数，有返回值

定义函数时，是否接收参数，或者是否返回结果，是根据 实际的功能需求 来决定的！

1. 如果函数 内部处理的数据不确定，就可以将外界的数据以参数传递到函数内部
2. 如果希望一个函数 执行完成后，向外界汇报执行结果，就可以增加函数的返回值

1.1 无参数，无返回值

此类函数，不接收参数，也没有返回值，应用场景如下：

1. 只是单纯地做一件事情，例如 显示菜单
2. 在函数内部 针对全局变量进行操作，例如：新建名片，最终结果 记录在全局变量 中

注意：

• 如果全局变量的数据类型是一个 可变类型，在函数内部可以使用 方法 修改全局变量的内容 —— 变量的引用不会改变
• 在函数内部，使用赋值语句 才会 修改变量的引用

1.2 无参数，有返回值

此类函数，不接收参数，但是有返回值，应用场景如下：

• 采集数据，例如 温度计，返回结果就是当前的温度，而不需要传递任何的参数

1.3 有参数，无返回值

此类函数，接收参数，没有返回值，应用场景如下：

• 函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数 处理 不同的数据
• 例如 名片管理系统 针对 找到的名片 做 修改、删除 操作

1.4 有参数，有返回值

此类函数，接收参数，同时有返回值，应用场景如下：

• 函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数 处理 不同的数据，并且 返回期望的处理结果
• 例如 名片管理系统 使用 字典默认值 和 提示信息 提示用户输入内容
  
  • 如果输入，返回输入内容
  • 如果没有输入，返回字典默认值

02. 函数的返回值 进阶

• 在程序开发中，有时候，会希望 一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对具体的结果做后续的处理
• 返回值 是函数 完成工作后，最后 给调用者的 一个结果
• 在函数中使用 return 关键字可以返回结果
• 调用函数一方，可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果

问题：一个函数执行后能否返回多个结果？

示例 —— 温度和湿度测量

• 假设要开发一个函数能够同时返回当前的温度和湿度
• 先完成返回温度的功能如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""

    print("开始测量...")
    temp = 39
    print("测量结束...")

    return temp

result = measure()
print(result)

• 在利用 元组 在返回温度的同时，也能够返回 湿度
• 改造如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""

    print("开始测量...")
    temp = 39
    wetness = 10
    print("测量结束...")

    return (temp, wetness)

提示：如果一个函数返回的是元组，括号可以省略

技巧

• 在 Python 中，可以 将一个元组 使用 赋值语句 同时赋值给 多个变量
• 注意：变量的数量需要和元组中的元素数量保持一致

result = temp, wetness = measure()

面试题 —— 交换两个数字

题目要求

1. 有两个整数变量 a = 6, b = 100
2. 不使用其他变量，交换两个变量的值

解法 1 —— 使用其他变量

# 解法 1 - 使用临时变量
c = b
b = a
a = c

解法 2 —— 不使用临时变量

# 解法 2 - 不使用临时变量
a = a + b
b = a - b
a = a - b

解法 3 —— Python 专有，利用元组

a, b = b, a

03. 函数的参数 进阶

3.1. 不可变和可变的参数

问题 1：在函数内部，针对参数使用 赋值语句，会不会影响调用函数时传递的 实参变量？ —— 不会！

• 无论传递的参数是 可变 还是 不可变
  
  • 只要 针对参数 使用 赋值语句，会在 函数内部 修改 局部变量的引用，不会影响到 外部变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部")

    # 赋值语句
    num = 200
    num_list = [1, 2, 3]

    print(num)
    print(num_list)

    print("函数代码完成")


gl_num = 99
gl_list = [4, 5, 6]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)

问题 2：如果传递的参数是 可变类型，在函数内部，使用 方法 修改了数据的内容，同样会影响到外部的数据

def mutable(num_list):

    # num_list = [1, 2, 3]
    num_list.extend([1, 2, 3])

    print(num_list)

gl_list = [6, 7, 8]
mutable(gl_list)
print(gl_list)

面试题 —— +=

• 在 python 中，列表变量调用 += 本质上是在执行列表变量的 extend 方法，不会修改变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部代码")

    # num = num + num
    num += num
    # num_list.extend(num_list) 由于是调用方法，所以不会修改变量的引用
    # 函数执行结束后，外部数据同样会发生变化
    num_list += num_list

    print(num)
    print(num_list)
    print("函数代码完成")


gl_num = 9
gl_list = [1, 2, 3]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)

3.2 缺省参数

• 定义函数时，可以给 某个参数 指定一个默认值，具有默认值的参数就叫做 缺省参数
• 调用函数时，如果没有传入 缺省参数 的值，则在函数内部使用定义函数时指定的 参数默认值
• 函数的缺省参数，将常见的值设置为参数的缺省值，从而 简化函数的调用
• 例如：对列表排序的方法

gl_num_list = [6, 3, 9]

# 默认就是升序排序，因为这种应用需求更多
gl_num_list.sort()
print(gl_num_list)

# 只有当需要降序排序时，才需要传递 `reverse` 参数
gl_num_list.sort(reverse=True)
print(gl_num_list)

指定函数的缺省参数

• 在参数后使用赋值语句，可以指定参数的缺省值

def print_info(name, gender=True):

    gender_text = "男生"
    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s 是 %s" % (name, gender_text))

提示

1. 缺省参数，需要使用 最常见的值 作为默认值！
2. 如果一个参数的值 不能确定，则不应该设置默认值，具体的数值在调用函数时，由外界传递！

缺省参数的注意事项

1) 缺省参数的定义位置

• 必须保证 带有默认值的缺省参数 在参数列表末尾
• 所以，以下定义是错误的！

def print_info(name, gender=True, title):

2) 调用带有多个缺省参数的函数

• 在 调用函数时，如果有 多个缺省参数，需要指定参数名，这样解释器才能够知道参数的对应关系！

def print_info(name, title="", gender=True):
    """

    :param title: 职位
    :param name: 班上同学的姓名
    :param gender: True 男生 False 女生
    """

    gender_text = "男生"

    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s%s 是 %s" % (title, name, gender_text))


# 提示：在指定缺省参数的默认值时，应该使用最常见的值作为默认值！
print_info("小明")
print_info("老王", title="班长")
print_info("小美", gender=False)

3.3 多值参数（知道）

定义支持多值参数的函数

• 有时可能需要 一个函数 能够处理的参数 个数 是不确定的，这个时候，就可以使用 多值参数
• python 中有 两种 多值参数：
  
  • 参数名前增加 一个 * 可以接收 元组
  • 参数名前增加 两个 * 可以接收 字典

• 一般在给多值参数命名时，习惯使用以下两个名字

  • *args —— 存放 元组 参数，前面有一个 *
  • **kwargs —— 存放 字典 参数，前面有两个 *

• args 是 arguments 的缩写，有变量的含义

• kw 是 keyword 的缩写，kwargs 可以记忆 键值对参数

def demo(num, *args, **kwargs):

    print(num)
    print(args)
    print(kwargs)


demo(1, 2, 3, 4, 5, name="小明", age=18, gender=True)

提示：多值参数 的应用会经常出现在网络上一些大牛开发的框架中，知道多值参数，有利于我们能够读懂大牛的代码

多值参数案例 —— 计算任意多个数字的和

需求

1. 定义一个函数 sum_numbers，可以接收的 任意多个整数
2. 功能要求：将传递的 所有数字累加 并且返回累加结果

def sum_numbers(*args):

    num = 0
    # 遍历 args 元组顺序求和
    for n in args:
        num += n

    return num

print(sum_numbers(1, 2, 3))

元组和字典的拆包（知道）

• 在调用带有多值参数的函数时，如果希望：
  
  • 将一个 元组变量，直接传递给 args
  • 将一个 字典变量，直接传递给 kwargs
• 就可以使用 拆包，简化参数的传递，拆包 的方式是：
  
  • 在 元组变量前，增加 一个 *
  • 在 字典变量前，增加 两个 *

def demo(*args, **kwargs):

    print(args)
    print(kwargs)


# 需要将一个元组变量/字典变量传递给函数对应的参数
gl_nums = (1, 2, 3)
gl_xiaoming = {"name": "小明", "age": 18}

# 会把 num_tuple 和 xiaoming 作为元组传递个 args
# demo(gl_nums, gl_xiaoming)
demo(*gl_nums, **gl_xiaoming)

04. 函数的递归

函数调用自身的 编程技巧 称为递归

4.1 递归函数的特点

特点

• 一个函数 内部 调用自己
  
  • 函数内部可以调用其他函数，当然在函数内部也可以调用自己

代码特点

1. 函数内部的 代码 是相同的，只是针对 参数 不同，处理的结果不同
2. 当 参数满足一个条件 时，函数不再执行
   
   • 这个非常重要，通常被称为递归的出口，否则 会出现死循环！

示例代码

def sum_numbers(num):

    print(num)

    # 递归的出口很重要，否则会出现死循环
    if num == 1:
        return

    sum_numbers(num - 1)

sum_numbers(3)

4.2 递归案例 —— 计算数字累加

需求

1. 定义一个函数 sum_numbers
2. 能够接收一个 num 的整数参数
3. 计算 1 + 2 + … num 的结果

def sum_numbers(num):

    if num == 1:
        return 1

    # 假设 sum_numbers 能够完成 num - 1 的累加
    temp = sum_numbers(num - 1)

    # 函数内部的核心算法就是 两个数字的相加
    return num + temp

print(sum_numbers(2))

提示：递归是一个 编程技巧，初次接触递归会感觉有些吃力！在处理 不确定的循环条件时，格外的有用，例如：遍历整个文件目录的结构