python-玩转数据-python基础

说明：
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Python3 环境搭建

Python3 下载官网：https://www.python.org/
Python英文文档下载地址：https://www.python.org/doc/
安装教程：https://www.runoob.com/python3/python3-install.html

集成开发环境（IDE：Integrated Development Environment）: PyCharm

支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。
PyCharm 下载地址 : https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
PyCharm 安装地址：http://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html
Professional（专业版，收费）：完整的功能，可试用 30 天。
Community（社区版，免费）：阉割版的专业版。

查看 Python 版本

PS D:\myprograme\study> python -V

或

PS D:\myprograme\study>python --version

编辑python程序

#!/usr/bin/python3
print("Hello, World!")

执行

$ python3 hello.py

Python3 基础语法

默认情况下，Python 3 源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。

标识符
第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。
标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。
标识符对大小写敏感。
在 Python 3 中，可以用中文作为变量名，非 ASCII 标识符也是允许的了。

python保留字
保留字即关键字，我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字：

>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

注释
Python中单行注释以 # 开头，多行注释可以用多个 # 号，还有 ‘’’ 和 “”"：

行与缩进
python最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {} 。

缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。

多行语句
Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠 \ 来实现多行语句

空行
空行与代码缩进不同，空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行，Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码，便于日后代码的维护或重构。空行也是程序代码的一部分。

等待用户输入
执行下面的程序在按回车键后就会等待用户输入：

#!/usr/bin/python3

input("\n\n按下 enter 键后退出。")

以上代码中 ，\n\n 在结果输出前会输出两个新的空行。一旦用户按下 enter 键时，程序将退出。

同一行显示多条语句
Python 可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号 ; 分割

代码组

if expression : 
   suite
elif expression : 
   suite 
else : 
   suite

# 换行输出
print( x )
print( y )

# 不换行输出
print( x, end=" " )
print( y, end=" " )
print()

import 与 from…import
将整个模块(somemodule)导入，格式为：

 import somemodule

从某个模块中导入某个函数,格式为：

from somemodule import somefunction

从某个模块中导入多个函数,格式为：

 from somemodule import firstfunc, secondfunc, thirdfunc

将某个模块中的全部函数导入，格式为：

 from somemodule import *

帮助
我们在使用脚本形式执行 Python 时，可以接收命令行输入的参数，具体使用可以参照 Python 3 命令行参数。

$ python -h

** 基本数据类型**
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。

单变量赋值
等号（=）用来给变量赋值。

多个变量赋值
Python允许你同时为多个变量赋值。

a = b = c = 1
a, b, c = 1, 2, "runoob"

标准数据类型
Python3 中有六个标准的数据类型：
Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Set（集合）
Dictionary（字典）

不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。
Number（数字）
Python3 支持 int、float、bool、complex（复数）。

在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。

像大多数语言一样，数值类型的赋值和计算都是很直观的。

内置的 type()函数可以用来查询变量所指的对象类型。

>>> a, b, c, d = 20, 5.5, True, 4+3j
>>> print(type(a), type(b), type(c), type(d))
<class 'int'> <class 'float'> <class 'bool'> <class 'complex'>

isinstance 判断：

>>> a = 111
>>> isinstance(a, int)
True
>>>

注意：Python3 中，bool 是 int 的子类，True 和 False 可以和数字相加， True1、False0 会返回 True，但可以通过 is 来判断类型。

>>> issubclass(bool, int) 
True
>>> True==1
True
>>> False==0
True
>>> True+1
2
>>> False+1
1
>>> 1 is True
False
>>> 0 is False
False

del语法

del var
del var_a, var_b

数值运算

>>> 5 + 4  # 加法
9
>>> 4.3 - 2 # 减法
2.3
>>> 3 * 7  # 乘法
21
>>> 2 / 4  # 除法，得到一个浮点数
0.5
>>> 2 // 4 # 除法，得到一个整数
0
>>> 17 % 3 # 取余
2
>>> 2 ** 5 # 乘方
32

Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型

字符串(String)
Python 中单引号 ’ 和双引号 " 使用完全相同，用三引号(’’’ 或 “”")可以指定一个多行字符串。
转义符 \，使用 r 可以让反斜杠不发生转义。 如 r"this is a line with \n" 则 \n 会显示，并不是换行，字符串可以用 + 运算符连接在一起，用 * 运算符重复。
Python 中的字符串有两种索引方式，从左往右以 0 开始，从右往左以 -1 开始。
Python 中的字符串不能改变。
Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为 1 的字符串。
字符串的截取的语法格式如下：变量[头下标:尾下标:步长]

#!/usr/bin/env python3
str='123456789'
print(str)                 # 输出字符串
print(str[0:-1])           # 输出第一个到倒数第二个的所有字符
print(str[0])              # 输出字符串第一个字符
print(str[2:5])            # 输出从第三个开始到第五个的字符
print(str[2:])             # 输出从第三个开始后的所有字符
print(str[1:5:2])          # 输出从第二个开始到第五个且每隔
print(str * 2)             # 输出字符串两次
print(str + '你好')         # 连接字符串
print('hello\nrunoob')      # 使用反斜杠(\)+n转义特殊字符
print(r'hello\nrunoob')     # 在字符串前面添加一个 r，表示原始字符串，不会发生转义
>>>

注意，Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为1的字符串。

Python 字符串不能被改变。向一个索引位置赋值，比如word[0] = 'm’会导致错误。

列表
可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。

#!/usr/bin/env python3

list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2 ]
tinylist = [123, 'runoob']

print (list)            # 输出完整列表
print (list[0])         # 输出列表第一个元素
print (list[1:3])       # 从第二个开始输出到第三个元素
print (list[2:])        # 输出从第三个元素开始的所有元素
print (tinylist * 2)    # 输出两次列表
print (list + tinylist) # 连接列表

与Python字符串不一样的是，列表中的元素是可以改变的：

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a[0] = 9
>>> a[2:5] = [13, 14, 15]
>>> a
[9, 2, 13, 14, 15, 6]
>>> a[2:5] = []   # 将对应的元素值设置为 []
>>> a
[9, 2, 6]

List 内置了有很多方法，例如 append()、pop() 等等.

如果第三个参数为负数表示逆向读取，以下实例用于翻转字符串：

def reverseWords(input):
    # 通过空格将字符串分隔符，把各个单词分隔为列表
    inputWords = input.split(" ")
    # 翻转字符串
    # 假设列表 list = [1,2,3,4],  
    # list[0]=1, list[1]=2 ，而 -1 表示最后一个元素 list[-1]=4 ( 与 list[3]=4 一样)
    # inputWords[-1::-1] 有三个参数
    # 第一个参数 -1 表示最后一个元素
    # 第二个参数为空，表示移动到列表末尾
    # 第三个参数为步长，-1 表示逆向
    inputWords=inputWords[-1::-1]
 
    # 重新组合字符串
    output = ' '.join(inputWords)
     
    return output
 
if __name__ == "__main__":
    input = 'I like runoob'
    rw = reverseWords(input)
    print(rw)

输出结果为：

runoob like I

Tuple（元组）
元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里，元素之间用逗号隔开。元组中的元素类型也可以不相同。

#!/usr/bin/python3

tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2  )
tinytuple = (123, 'runoob')

print (tuple)             # 输出完整元组
print (tuple[0])          # 输出元组的第一个元素
print (tuple[1:3])        # 输出从第二个元素开始到第三个元素
print (tuple[2:])         # 输出从第三个元素开始的所有元素
print (tinytuple * 2)     # 输出两次元组
print (tuple + tinytuple) # 连接元组

元组与字符串类似，可以被索引且下标索引从0开始，-1 为从末尾开始的位置。其实，可以把字符串看作一种特殊的元组。修改元组元素的操作是非法的。虽然tuple的元素不可改变，但它可以包含可变的对象，比如list列表。

构造包含 0 个或 1 个元素的元组比较特殊，所以有一些额外的语法规则：

tup1 = ()    # 空元组
tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号

string、list 和 tuple 都属于 sequence（序列）。

Set（集合）
集合（set）是由一个或数个形态各异的大小整体组成的，构成集合的事物或对象称作元素或是成员。

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。

#!/usr/bin/env python3

sites = {'Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Facebook', 'Zhihu', 'Baidu'}

print(sites)   # 输出集合，重复的元素被自动去掉

# 成员测试
if 'Runoob' in sites :
    print('Runoob 在集合中')
else :
    print('Runoob 不在集合中')


# set可以进行集合运算
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')

print(a)

print(a - b)     # a 和 b 的差集

print(a | b)     # a 和 b 的并集

print(a & b)     # a 和 b 的交集

print(a ^ b)     # a 和 b 中不同时存在的元素

Dictionary（字典）
字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型。

列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
字典是一种映射类型，字典用 { } 标识，它是一个无序的 键(key) : 值(value) 的集合。
键(key)必须使用不可变类型。
在同一个字典中，键(key)必须是唯一的。

#!/usr/bin/python3

dict = {}
dict['one'] = "1 - 菜鸟教程"
dict[2]     = "2 - 菜鸟工具"

tinydict = {'name': 'runoob','code':1, 'site': 'www.runoob.com'}


print (dict['one'])       # 输出键为 'one' 的值
print (dict[2])           # 输出键为 2 的值
print (tinydict)          # 输出完整的字典
print (tinydict.keys())   # 输出所有键
print (tinydict.values()) # 输出所有值

构造函数 dict() 可以直接从键值对序列中构建字典如下：

>>> dict([('Runoob', 1), ('Google', 2), ('Taobao', 3)])
{'Runoob': 1, 'Google': 2, 'Taobao': 3}
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
>>> dict(Runoob=1, Google=2, Taobao=3)
{'Runoob': 1, 'Google': 2, 'Taobao': 3}
>>>

另外，字典类型也有一些内置的函数，例如clear()、keys()、values()等。字典是一种映射类型，它的元素是键值对。字典的关键字必须为不可变类型，且不能重复。创建空字典使用 { }。

Python数据类型转换
有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。
隐式类型转换 - 自动完成
显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换
混合运算中，自动将精度较低的数据类型转换成精度较高的数据类型，以避免数据丢失。整型和字符串类型运算结果会报错，输出 TypeError。 Python 在这种情况下无法使用隐式转换，Python 为这些类型的情况提供了一种解决方案，称为显式转换。

内置的函数描述

转换函数	含义
int(x [,base])	将x转换为一个整数
float(x)	将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag])	创建一个复数
str(x)	将对象 x 转换为字符串
repr(x)	将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)	用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)	将序列 s 转换为一个元组
list(s)	将序列 s 转换为一个列表
set(s)	转换为可变集合
dict(d)	创建一个字典。d 必须是一个 (key, value)元组序列。
frozenset(s)	转换为不可变集合
chr(x)	将一个整数转换为一个字符
ord(x)	将一个字符转换为它的整数值
oct(x)	将一个整数转换为一个八进制字符串

Python3 解释器

Linux/Unix的系统上，一般默认的 python 版本为 2.x，我们可以将 python3.x 安装在 /usr/local/python3 目录中。

安装完成后，我们可以将路径 /usr/local/python3/bin 添加到您的 Linux/Unix 操作系统的环境变量中，这样您就可以通过 shell 终端输入下面的命令来启动 Python3 。

$ PATH=$PATH:/usr/local/python3/bin/python3    # 设置环境变量

在Window系统下你可以通过以下命令来设置Python的环境变量，假设你的Python安装在 C:\Python34 下:

set path=%path%;C:\python34

Python3 运算符
Python算术运算符前面数据类型已说明

比较运算符
== 等于、!= 不等于 、> 、< 、>= 、<=

赋值运算符

符号	功能
=	简单的 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
*=	除法赋值运算符 c /= a 等效于 c = c / a
/=	简单的 c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
%=	取模赋值运算符 c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符 c **= a 等效于 c = c ** a
%=	取模赋值运算符 c %= a 等效于 c = c % a
//=	取整除赋值运算符 c //= a 等效于 c = c // a
:=	海象运算符，可在表达式内部为变量赋值。Python3.8 版本新增运算符

Python位运算符

符号	功能
&	按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0 (a & b) 输出结果 12 ，二进制解释： 0000 1100
1	按位或运算符：只要对应的二个二进位有一个为1时，结果位就为1。 (a
^	按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1 (a ^ b) 输出结果 49 ，二进制解释： 0011 0001
~	按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1 (a ^ b) 输出结果 49 ，二进制解释： 0011 0001
^	按位取反运算符：对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1。~x 类似于 -x-1 (~a ) 输出结果 -61 ，二进制解释： 1100 0011， 在一个有符号二进制数的补码形式
<<	左移动运算符：运算数的各二进位全部左移若干位，由"<<"右边的数指定移动的位数，高位丢弃，低位补0。 a << 2 输出结果 240 ，二进制解释： 1111 0000
>>	右移动运算符：把">>“左边的运算数的各二进位全部右移若干位，”>>"右边的数指定移动的位数 a >> 2 输出结果 15 ，二进制解释： 0000 1111

逻辑表达式
and与、or或、not非

成员运算符
in 、not in

身份运算符
is 、is not

运算符优先级
** 指数 (最高优先级)
~ + - 按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 +@ 和 -@)
/* % // 除，乘求余数和取整除
-+ 减法加法
<< >> 左移，右移运算符
& 位 ‘AND’
^ | 位运算符
<= < > >= 比较运算符
== != 等于运算符
= %= /= //= -= += *= **= 赋值运算符
is is not 身份运算符
in not in 成员运算符
not and or 逻辑运算符数据

数学函数

函数	返回值 ( 描述 )
abs(x)	返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10
ceil(x)	返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5
cmp(x, y)	如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 ，Python 3 已废弃，使用 (x>y)-(x
exp(x)	返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045
fabs(x)	返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0
floor(x)	返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4
log(x)	如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0
max(x1, x2,…)	返回给定参数的最大值，参数可以为序列
min(x1, x2,…)	返回给定参数的最小值，参数可以为序列
modf(x)	返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示
pow(x, y)	x**y 运算后的值
round(x [,n])	返回浮点数 x 的四舍五入值，如给出 n 值，则代表舍入到小数点后的位数
sqrt(x)	返回数字x的平方根

随机数函数

函数	描述
choice(seq)	从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数
randrange ([start,] stop [,step])	从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数默认值为 1
random()	随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内
seed([x])	改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed
shuffle(lst)	将序列的所有元素随机排序
uniform(x, y)	随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内

三角函数

函数	描述
acos(x)	返回x的反余弦弧度值
asin(x)	返回x的反正弦弧度值
atan(x)	返回x的反正切弧度值
atan2(y, x)	返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值
cos(x)	返回x的弧度的余弦值
hypot(x, y)	返回欧几里德范数 sqrt(xx + yy)
sin(x)	返回的x弧度的正弦值
tan(x)	返回x弧度的正切值
degrees(x)	将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2)，返回90.0
radians(x)	将角度转换为弧度

数学常量

常量	描述
pi	数学常量 pi（圆周率，一般以π来表示）
e	数学常量 e，e即自然常数（自然常数）

转义字符作用

转义字符	功能描述
\ (在行尾时)	续行符
\\	反斜杠符号
\’	单引号
\"	双引号
\a	响铃
\b	退格(Backspace)
\000	空
\n	换行
\v	纵向制表符
\t	横向制表符
\r	回车
\f	换页
\yyy	八进制数
\xyy	十六进制数
\othe	其它的字符以普通格式输出

操作符

操作符	描述
+	字符串连接
*	重复输出字符串
[]	通过索引获取字符串中字符
[ : ]	截取字符串中的一部分，遵循左闭右开原则
in	成员运算符
not in	成员运算符
r/R	原始字符串：所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用，没有转义特殊或不能打印的字符

字符串格式化

符 号	描述
%c	格式化字符及其ASCII码
%s	格式化字符串
%d	格式化整数
%u	格式化无符号整型
%o	格式化无符号八进制数
%x	格式化无符号十六进制数
%X	格式化无符号十六进制数（大写）
%f	格式化浮点数字，可指定小数点后的精度
%e	用科学计数法格式化浮点数
%E	作用同%e，用科学计数法格式化浮点数
%g	%f和%e的简写
%G	%f 和 %E 的简写
%p	用十六进制数格式化变量的地址

格式化操作符辅助指令

符号	功能
*	定义宽度或者小数点精度
-	用做左对齐
+	在正数前面显示加号( + )
	在正数前面显示空格
#	在八进制数前面显示零(‘0’)，在十六进制前面显示’0x’或者’0X’(取决于用的是’x’还是’X’)
0	显示的数字前面填充’0’而不是默认的空格
%	‘%%‘输出一个单一的’%’
(var)	映射变量(字典参数)
m.n.m	是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)
str.format()	Python2.6 开始,它增强了字符串格式化的功能

f-string
f-string 是 python3.6 之后版本添加的，称之为字面量格式化字符串，是新的格式化字符串的语法，之前我们习惯用百分号 (%)

>>> name = 'Runoob'
>>> 'Hello %s' % name
'Hello Runoob'

f-string 格式化字符串以 f 开头，后面跟着字符串，字符串中的表达式用大括号 {} 包起来，它会将变量或表达式计算后的值替换进去，实例如下：

>>> name = 'Runoob'
>>> f'Hello {name}'  # 替换变量
'Hello Runoob'
>>> f'{1+2}'         # 使用表达式
'3'

>>> w = {'name': 'Runoob', 'url': 'www.runoob.com'}
>>> f'{w["name"]}: {w["url"]}'
'Runoob: www.runoob.com'
#用了这种方式明显更简单了，不用再去判断使用 %s，还是 %d。

在 Python 3.8 的版本中可以使用 = 符号来拼接运算表达式与结果：

>>> x = 1
>>> print(f'{x+1}')   # Python 3.6
2

>>> x = 1
>>> print(f'{x+1=}')   # Python 3.8
x+1=2

在Python3中，所有的字符串都是Unicode字符串。

字符串内建函数

方法	描述
capitalize()	将字符串的第一个字符转换为大写
center(width, fillchar)	返回一个指定的宽度 width 居中的字符串，fillchar 为填充的字符，默认为空格
count(str, beg= 0,end=len(string))	返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数
bytes.decode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)	Python3 中没有 decode 方法，但我们可以使用 bytes 对象的 decode() 方法来解码给定的 bytes 对象，这个 bytes 对象可以由 str.encode() 来编码返回
encode(encoding=‘UTF-8’,errors=‘strict’)	以 encoding 指定的编码格式编码字符串，如果出错默认报一个ValueError 的异常，除非 errors 指定的是’ignore’或者’replace’
endswith(suffix, beg=0, end=len(string))	检查字符串是否以 obj 结束，如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束，如果是，返回 True,否则返回 False
expandtabs(tabsize=8)	把字符串 string 中的 tab 符号转为空格，tab 符号默认的空格数是 8
find(str, beg=0, end=len(string))	检测 str 是否包含在字符串中，如果指定范围 beg 和 end ，则检查是否包含在指定范围内，如果包含返回开始的索引值，否则返回-1
index(str, beg=0, end=len(string))	跟find()方法一样，只不过如果str不在字符串中会报一个异常
isalnum()	如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返 回 True，否则返回 False
isalpha()	如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母或中文字则返回 True, 否则返回 False
isdigit()	如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False
islower()	如果字符串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，否则返回 False
isnumeric()	如果字符串中只包含数字字符，则返回 True，否则返回 False
isspace()	如果字符串中只包含空白，则返回 True，否则返回 False
istitle()	如果字符串是标题化的(见 title())则返回 True，否则返回 False
isupper()	如果字符串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，否则返回 False
join(seq)	以指定字符串作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串
len(string)	返回字符串长度
ljust(width[, fillchar])	返回一个原字符串左对齐,并使用 fillchar 填充至长度 width 的新字符串，fillchar 默认为空格。
lower()	转换字符串中所有大写字符为小写
lstrip()	截掉字符串左边的空格或指定字符
maketrans()	创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标
max(str)	返回字符串 str 中最大的字母
min(str)	返回字符串 str 中最小的字母
replace(old, new [, max])	把 将字符串中的 old 替换成 new,如果 max 指定，则替换不超过 max 次
rfind(str, beg=0,end=len(string))	类似于 find()函数，不过是从右边开始查找
rindex( str, beg=0, end=len(string))	类似于 index()，不过是从右边开始.
rjust(width,[, fillchar])	返回一个原字符串右对齐,并使用fillchar(默认空格）填充至长度 width 的新字符串
rstrip()	删除字符串末尾的空格或指定字符
split(str="", num=string.count(str))	以 str 为分隔符截取字符串，如果 num 有指定值，则仅截取 num+1 个子字符串
splitlines([keepends])	按照行(’\r’, ‘\r\n’, \n’)分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果参数 keepends 为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符
startswith(substr, beg=0,end=len(string))	检查字符串是否是以指定子字符串 substr 开头，是则返回 True，否则返回 False。如果beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查
strip([chars])	在字符串上执行 lstrip()和 rstrip()
swapcase()	将字符串中大写转换为小写，小写转换为大写
title()	返回"标题化"的字符串,就是说所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写(见 istitle())
translate(table, deletechars="")	根据 str 给出的表(包含 256 个字符)转换 string 的字符, 要过滤掉的字符放到 deletechars 参数中
upper()	转换字符串中的小写字母为大写
zfill (width)	返回长度为 width 的字符串，原字符串右对齐，前面填充0
isdecimal()	检查字符串是否只包含十进制字符，如果是返回 true，否则返回 false

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Python3 列表
序列中的每个值都有对应的位置值，称之为索引，第一个索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。Python 有 6 个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。

list1 = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]
list3 = ["a", "b", "c", "d"]
list4 = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']

通过索引列表可以进行截取、组合等操作。

#!/usr/bin/python3

list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']
print( list[0] )
print( list[1] )
print( list[2] )

索引也可以从尾部开始，最后一个元素的索引为 -1，往前一位为 -2，以此类推。

#!/usr/bin/python3

list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']
print( list[-1] )
print( list[-2] )
print( list[-3] )

使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号 [] 的形式截取字符，如下所示：

#!/usr/bin/python3

nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
print(nums[0:4])

使用负数索引值截取：

#!/usr/bin/python3
 
list = ['Google', 'Runoob', "Zhihu", "Taobao", "Wiki"]
 
# 读取第二位
print ("list[1]: ", list[1])
# 从第二位开始（包含）截取到倒数第二位（不包含）
print ("list[1:-2]: ", list[1:-2])

你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用 append() 方法来添加列表项，如下所示：

#!/usr/bin/python3
 
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
 
print ("第三个元素为 : ", list[2])
list[2] = 2001
print ("更新后的第三个元素为 : ", list[2])
 
list1 = ['Google', 'Runoob', 'Taobao']
list1.append('Baidu')
print ("更新后的列表 : ", list1)

可以使用 del 语句来删除列表的的元素，如下实例：

#!/usr/bin/python3
 
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
 
print ("原始列表 : ", list)
del list[2]
print ("删除第三个元素 : ", list)

列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表，* 号用于重复列表。

len([1, 2, 3])
#结果	3	长度
[1, 2, 3] + [4, 5, 6]
#结果	[1, 2, 3, 4, 5, 6]	组合
['Hi!'] * 4	
#结果 ['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!']	重复
3 in [1, 2, 3]
#结果	True	元素是否存在于列表中
for x in [1, 2, 3]: print(x, end=" ")
#迭代	1 2 3	迭代

Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：

>>>L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
>>> L[2]
'Taobao'
>>> L[-2]
'Runoob'
>>> L[1:]
['Runoob', 'Taobao']
>>>

列表还支持拼接操作：

>>>squares = [1, 4, 9, 16, 25]
>>> squares += [36, 49, 64, 81, 100]
>>> squares
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
>>>

使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：

>>>a = ['a', 'b', 'c']
>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'

Python包含以下函数:

函数	描述
len(list)	列表元素个数
max(list)	返回列表元素最大值
min(list)	返回列表元素最小值
list(seq)	将元组转换为列表

方法	描述
list.append(obj)	在列表末尾添加新的对象
list.count(obj)	统计某个元素在列表中出现的次数
list.extend(seq)	在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
list.index(obj)	从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
list.insert(index, obj)	将对象插入列表
list.pop([index=-1])	移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
list.remove(obj)	移除列表中某个值的第一个匹配项
list.reverse()	反向列表中元素
list.sort( key=None, reverse=False)	对原列表进行排序
list.clear()	清空列表
list.copy()	复制列表

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Python3 元组

Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，元组使用小括号 ( )，列表使用方括号 [ ]。

元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

>>> tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
>>> tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 )
>>> tup3 = "a", "b", "c", "d"   #  不需要括号也可以
>>> type(tup3)
<class 'tuple'>

创建空元组

>>>tup1 = ()

元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 , ，否则括号会被当作运算符使用：

>>> tup1 = (50)
>>> type(tup1)     # 不加逗号，类型为整型
<class 'int'>

>>> tup1 = (50,)
>>> type(tup1)     # 加上逗号，类型为元组
<class 'tuple'>

元组与字符串类似，下标索引从 0 开始，可以进行截取，组合等。

#!/usr/bin/python3
 
tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 )
 
print ("tup1[0]: ", tup1[0])
print ("tup2[1:5]: ", tup2[1:5])

元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合，如下实例:

#!/usr/bin/python3
 
tup1 = (12, 34.56)
tup2 = ('abc', 'xyz')
 
# 以下修改元组元素操作是非法的。
# tup1[0] = 100
 
# 创建一个新的元组
tup3 = tup1 + tup2
print (tup3)
#以上实例输出结果：(12, 34.56, 'abc', 'xyz')

元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用del语句来删除整个元组，如下实例:

#!/usr/bin/python3
 
tup = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
 
print (tup)
del tup
print ("删除后的元组 tup : ")
print (tup)

#执行后报错  NameError: name 'tup' is not defined

与字符串一样，元组之间可以使用 + 号和 * 号进行运算。这就意味着他们可以组合和复制，运算后会生成一个新的元组。

len((1, 2, 3))
#	3	计算元素个数
(1, 2, 3) + (4, 5, 6)
#	(1, 2, 3, 4, 5, 6)	连接
('Hi!',) * 4
# ('Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!')	复制
3 in (1, 2, 3)	True
#	元素是否存在
for x in (1, 2, 3): print (x,)
#	1 2 3	迭代

因为元组也是一个序列，所以我们可以访问元组中的指定位置的元素，也可以截取索引中的一段元素，如下所示：

>>> tup = ('Google', 'Runoob', 'Taobao', 'Wiki', 'Weibo','Weixin')
>>> tup[1]
'Runoob'
>>> tup[-2]
'Weibo'
>>> tup[1:]
('Runoob', 'Taobao', 'Wiki', 'Weibo', 'Weixin')
>>> tup[1:4]
('Runoob', 'Taobao', 'Wiki')
>>>

Python元组包含了以下内置函数

方法	描述
len(tuple)	计算元组元素个数
max(tuple)	返回元组中元素最大值
min(tuple)	返回元组中元素最小值
tuple(iterable)	将可迭代系列转换为元组

所谓元组的不可变指的是元组所指向的内存中的内容不可变。

>>> tup = ('r', 'u', 'n', 'o', 'o', 'b')
>>> tup[0] = 'g'     # 不支持修改元素

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Python3 字典
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字。

一个简单的字典实例：

tinydict = {'name': 'runoob', 'likes': 123, 'url': 'www.runoob.com'}

也可如此创建字典：

tinydict1 = { 'abc': 456 }
tinydict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }
#创建空字典
emptyDict = {}
 
# 打印字典
print(emptyDict)
 
# 查看字典的数量
print("Length:", len(emptyDict))
 
# 查看类型
print(type(emptyDict))
#以上实例输出结果：
# {}
# Length: 0
# 

使用内建函数 dict() 重建字典：

emptyDict = dict()
# 打印字典
print(emptyDict)
 
# 查看字典的数量
print("Length:",len(emptyDict))
 
# 查看类型
print(type(emptyDict))
#以上实例输出结果：

#{}
#Length: 0
#

把相应的键放入到方括号中，如下实例:

#!/usr/bin/python3
 
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
 
print ("tinydict['Name']: ", tinydict['Name'])
print ("tinydict['Age']: ", tinydict['Age'])
#以上实例输出结果：
#tinydict['Name']:  Runoob
#tinydict['Age']:  7

向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对，修改或删除已有键/值对如下实例:

#!/usr/bin/python3
 
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
 
tinydict['Age'] = 8               # 更新 Age
tinydict['School'] = "菜鸟教程"  # 添加信息
 
 
print ("tinydict['Age']: ", tinydict['Age'])
print ("tinydict['School']: ", tinydict['School'])
#以上实例输出结果：
#tinydict['Age']:  8
#tinydict['School']:  菜鸟教程

能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。

显式删除一个字典用del命令，如下实例：

#!/usr/bin/python3
 
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
 
del tinydict['Name'] # 删除键 'Name'
tinydict.clear()     # 清空字典
del tinydict         # 删除字典

字典值可以是任何的 python 对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行。
1）不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住，如下实例：

2）键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行，如下实例：

Python字典包含了以下内置函数：

函数	描述
len(dict)	计算字典元素个数，即键的总数
str(dict)	输出字典，可以打印的字符串表示
type(variable)	返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型
方法	描述
radiansdict.clear()	删除字典内所有元素
radiansdict.copy()	返回一个字典的浅复制
radiansdict.fromkeys()	创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键，val为字典所有键对应的初始值
radiansdict.get(key, default=None)	返回指定键的值，如果键不在字典中返回 default 设置的默认值
key in dict	如果键在字典dict里返回true，否则返回false
radiansdict.items()	以列表返回一个视图对象
radiansdict.keys()	返回一个视图对象
radiansdict.setdefault(key, default=None)	和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为default
radiansdict.update(dict2)	把字典dict2的键/值对更新到dict里
radiansdict.values()	返回一个视图对象
pop(key[,default])	删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key值必须给出， 否则，返回default值
popitem()	随机返回并删除字典中的最后一对键和值

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Python3 集合
集合（set）是一个无序的不重复元素序列。

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)  # 这里演示的是去重功能
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket  # 快速判断元素是否在集合内
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> a = set('abracadabra') # 下面展示两个集合间的运算.
>>> b = set('alacazam')
>>> a                                  
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b   # 集合a中包含而集合b中不包含的元素
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b   # 集合a或b中包含的所有元素
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b   # 集合a和b中都包含了的元素
{'a', 'c'}
>>> a ^ b    # 不同时包含于a和b的元素
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}

集合的基本操作

函数	描述
s.add( x )	将元素 x 添加到集合 s 中，如果元素已存在，则不进行任何操作
s.update( x )	这个方法，也可以添加元素，且参数可以是列表，元组，字典等，x 可以有多个，用逗号分开
s.remove( x )	将元素 x 从集合 s 中移除，如果元素不存在，则会发生错误
s.discard( x )	此方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误
s.pop()	随机删除集合中的一个元素
len(s)	计算集合元素个数
s.clear()	清空集合 s
x in s	判断元素 x 是否在集合 s 中，存在返回 True，不存在返回 False
copy()	拷贝一个集合
difference()	返回多个集合的差集
difference_update()	移除集合中的元素，该元素在指定的集合也存在
intersection()	返回集合的交集
intersection_update()	返回集合的交集
isdisjoint()	判断两个集合是否包含相同的元素，如果没有返回 True，否则返回 False
issubset()	判断指定集合是否为该方法参数集合的子集
issuperset()	判断该方法的参数集合是否为指定集合的子集
symmetric_difference()	返回两个集合中不重复的元素集合
symmetric_difference_update()	移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素，并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中
union()	返回两个集合的并集

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Python3 条件控制

Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。

if 语句

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

if 嵌套

# !/usr/bin/python3
 
num=int(input("输入一个数字："))
if num%2==0:
    if num%3==0:
        print ("你输入的数字可以整除 2 和 3")
    else:
        print ("你输入的数字可以整除 2，但不能整除 3")
else:
    if num%3==0:
        print ("你输入的数字可以整除 3，但不能整除 2")
    else:
        print  ("你输入的数字不能整除 2 和 3")

将以上程序保存到 test_if.py 文件中，执行后输出结果为：

$ python3 test.py 
输入一个数字：6
你输入的数字可以整除 2 和 3

---

Python3 循环语句

while 循环

#!/usr/bin/env python3
 
n = 100
 
sum = 0
counter = 1
while counter <= n:
    sum = sum + counter
    counter += 1
 
print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum))
#执行结果如下：
#1 到 100 之和为: 5050

无限循环
我们可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环，无限循环在服务器上客户端的实时请求非常有用。实例如下：

#!/usr/bin/python3
 
var = 1
while var == 1 :  # 表达式永远为 true
   num = int(input("输入一个数字  :"))
   print ("你输入的数字是: ", num)
 
print ("Good bye!")
#执行以上脚本，输出结果如下：

#输入一个数字  :5
#你输入的数字是:  5
#输入一个数字  :
#你可以使用 CTRL+C 来退出当前的无限循环。

while 循环使用 else 语句

#!/usr/bin/python3
 
count = 0
while count < 5:
   print (count, " 小于 5")
   count = count + 1
else:
   print (count, " 大于或等于 5")

简单语句组
类似if语句的语法，如果你的while循环体中只有一条语句，你可以将该语句与while写在同一行中， 如下所示：

#!/usr/bin/python
 
flag = 1
while (flag): print ('欢迎访问菜鸟教程!')
print ("Good bye!")

for 语句
Python for 循环可以遍历任何可迭代对象，如一个列表或者一个字符串。

>>>languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"] 
>>> for x in languages:
...     print (x)

以下 for 实例中使用了 break 语句，break 语句用于跳出当前循环体：

#!/usr/bin/python3
 
sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:
    if site == "Runoob":
        print("菜鸟教程!")
        break
    print("循环数据 " + site)
else:
    print("没有循环数据!")
print("完成循环!")

如果你需要遍历数字序列，可以使用内置range()函数。它会生成数列，例如:

>>>for i in range(5):
...     print(i)

你也可以使用range指定区间的值：

>>>for i in range(5,9) :
    print(i)

也可以使range以指定数字开始并指定不同的增量(甚至可以是负数，有时这也叫做’步长’):

>>>for i in range(0, 10, 3) :
    print(i)

负数：

>>>for i in range(-10, -100, -30) :
    print(i)

您可以结合range()和len()函数以遍历一个序列的索引,如下所示:

>>>a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])

还可以使用range()函数来创建一个列表：

>>>list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>>

break 和 continue 语句及循环中的 else 子句

n = 5
while n > 0:
    n -= 1
    if n == 2:
        break
    print(n)
print('循环结束。')

while 中使用 continue：

n = 5
while n > 0:
    n -= 1
    if n == 2:
        continue
    print(n)
print('循环结束。')

循环语句可以有 else 子句，它在穷尽列表(以for循环)或条件变为 false (以while循环)导致循环终止时被执行，但循环被 break 终止时不执行。

#!/usr/bin/python3
 
for n in range(2, 10):
    for x in range(2, n):
        if n % x == 0:
            print(n, '等于', x, '*', n//x)
            break
    else:
        # 循环中没有找到元素
        print(n, ' 是质数')

Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。

#!/usr/bin/python3
 
for letter in 'Runoob': 
   if letter == 'o':
      pass
      print ('执行 pass 块')
   print ('当前字母 :', letter)
 
print ("Good bye!")

---

Python3 迭代器与生成器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

#!/usr/bin/python3
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")
#执行以上程序，输出结果如下：

#1 2 3 4

也可以使用 next() 函数：

#!/usr/bin/python3
import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()
#执行以上程序，输出结果如下：
#1
#2
#3
#4

创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self

  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/env python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()
       

#执行以上程序，输出结果如下：

#0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

---

Python3 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

让我们使用函数来输出"Hello World！"：

#!/usr/bin/python3

def hello() :
    print("Hello World!")

hello()

更复杂点的应用，函数中带上参数变量:

#!/usr/bin/python3
 
def max(a, b):
    if a > b:
        return a
    else:
        return b
 
a = 4
b = 5
print(max(a, b))

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

def change(a):
    print(id(a))   # 指向的是同一个对象
    a=10
    print(id(a))   # 一个新对象
 
a=1
print(id(a))
change(a)
#以上实例输出结果为：

#4379369136
#4379369136
#4379369424
#可以看见在调用函数前后，形参和实参指向的是同一个对象（对象 id 相同），在函数内部修改形参后，形参指向的是不同的 id。

可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：

#!/usr/bin/python3
 
# 可写函数说明
def changeme( mylist ):
   "修改传入的列表"
   mylist.append([1,2,3,4])
   print ("函数内取值: ", mylist)
   return
 
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("函数外取值: ", mylist)
#传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：

#函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
#函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。

#!/usr/bin/python3
 
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
   # 返回2个参数的和."
   total = arg1 + arg2
   print ("函数内 : ", total)
   return total
 
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
print ("函数外 : ", total)

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Python3 模块

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。

Python 路径为： [’/root’, ‘/usr/lib/python3.4’, ‘/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu’, ‘/usr/lib/python3.4/lib-dynload’, ‘/usr/local/lib/python3.4/dist-packages’, ‘/usr/lib/python3/dist-packages’]
1、import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。
2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
3、sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。

support.py 文件代码

#!/usr/bin/python3
# Filename: support.py
 
def print_func( par ):
    print ("Hello : ", par)
    return

test.py 引入 support 模块：

#!/usr/bin/python3
# Filename: test.py
 
# 导入模块
import support
 
# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

以上实例输出结果：

$ python3 test.py 
Hello :  Runoob

搜索路径是由一系列目录名组成的，Python解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。
搜索路径是在Python编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在sys模块中的path变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
>>> 

现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个fibo.py的文件，代码如下：

# 斐波那契(fibonacci)数列模块
 
def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()
 
def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列
    result = []
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        result.append(b)
        a, b = b, a+b
    return result

然后进入Python解释器，使用下面的命令导入这个模块：

>>> import fibo
>>>fibo.fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__
'fibo'
#如果你打算经常使用一个函数，你可以把它赋给一个本地的名称：
>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
#from … import 语句
#Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：
#from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
#例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
#这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。

from … import * 语句
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *
这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

深入模块
模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞混。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。比如:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中（所以在这个例子里面，fibo 这个名称是没有定义的）。

这还有一种方法，可以一次性的把模块中的所有（函数，变量）名称都导入到当前模块的字符表:

>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这将把所有的名字都导入进来，但是那些由单一下划线（_）开头的名字不在此例。大多数情况， Python程序员不使用这种方法，因为引入的其它来源的命名，很可能覆盖了已有的定义。

__name__属性
一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

#!/usr/bin/python3
# Filename: using_name.py

if __name__ == '__main__':
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块')

运行输出如下：

$ python using_name.py
程序自身在运行

$ python
>>> import using_name
我来自另一模块
>>>

说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是’main’时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

说明：name 与 main 底下是双下划线， _ _ 是这样去掉中间的那个空格。

dir() 函数
内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回:

>>> import fibo, sys
>>> dir(fibo)
['__name__', 'fib', 'fib2']
>>> dir(sys)  
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__',
 '__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',
 '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe',
 '_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv',
 'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder',
 'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook',
 'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix',
 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style',
 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
 'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit',
 'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount',
 'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info',
 'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path',
 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1',
 'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit',
 'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
 'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> import fibo
>>> fib = fibo.fib
>>> dir() # 得到一个当前模块中定义的属性列表
['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
>>> a = 5 # 建立一个新的变量 'a'
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
>>>
>>> del a # 删除变量名a
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>>

应该注意到这有一个特别的模块 sys ，它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串:

>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
'... '
>>> sys.ps1 = 'C> '
C> print('Runoob!')
Runoob!
C> 

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

这里给出了一种可能的包结构（在分层的文件系统中）:

sound/                          顶层包
      __init__.py               初始化 sound 包
      formats/                  文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  声音效果子包
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  filters 子包
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 init.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

这会把 init.py 里面定义的所有名字导入进来。并且他不会破坏掉我们在这句话之前导入的所有明确指定的模块。看下这部分代码:

import sound.effects.echo
import sound.effects.surround
from sound.effects import *

记住，使用 from Package import specific_submodule 这种方法永远不会有错。 要使用包 sound.effects 中的模块 echo，你就要写成 from sound.effects import echo。

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Python3 输入和输出

Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。

第三种方式是使用文件对象的 write() 方法，标准输出文件可以用 sys.stdout 引用。

如果你希望输出的形式更加多样，可以使用 str.format() 函数来格式化输出值。

如果你希望将输出的值转成字符串，可以使用 repr() 或 str() 函数来实现。

str()： 函数返回一个用户易读的表达形式。
repr()： 产生一个解释器易读的表达形式。

>>> s = 'Hello, Runoob'
>>> str(s)
'Hello, Runoob'
>>> repr(s)
"'Hello, Runoob'"
>>> str(1/7)
'0.14285714285714285'
>>> x = 10 * 3.25
>>> y = 200 * 200
>>> s = 'x 的值为： ' + repr(x) + ',  y 的值为：' + repr(y) + '...'
>>> print(s)
x 的值为： 32.5,  y 的值为：40000...
>>> #  repr() 函数可以转义字符串中的特殊字符
... hello = 'hello, runoob\n'
>>> hellos = repr(hello)
>>> print(hellos)
'hello, runoob\n'
>>> # repr() 的参数可以是 Python 的任何对象
... repr((x, y, ('Google', 'Runoob')))
"(32.5, 40000, ('Google', 'Runoob'))"
这里有两种方式输出一个平方与立方的表:

>>> for x in range(1, 11):
...     print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ')
...     # 注意前一行 'end' 的使用
...     print(repr(x*x*x).rjust(4))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
 4  16   64
 5  25  125
 6  36  216
 7  49  343
 8  64  512
 9  81  729
10 100 1000

>>> for x in range(1, 11):
...     print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
 4  16   64
 5  25  125
 6  36  216
 7  49  343
 8  64  512
 9  81  729
10 100 1000

另一个方法 zfill(), 它会在数字的左边填充 0，如下所示：

>>> '12'.zfill(5)
'00012'
>>> '-3.14'.zfill(7)
'-003.14'
>>> '3.14159265359'.zfill(5)
'3.14159265359'

str.format() 的基本使用如下:

>>> print('{}网址： "{}!"'.format('菜鸟教程', 'www.runoob.com'))
菜鸟教程网址： "www.runoob.com!"

括号及其里面的字符 (称作格式化字段) 将会被 format() 中的参数替换。

在括号中的数字用于指向传入对象在 format() 中的位置，如下所示：

>>> print('{0} 和 {1}'.format('Google', 'Runoob'))
Google 和 Runoob
>>> print('{1} 和 {0}'.format('Google', 'Runoob'))
Runoob 和 Google

读取键盘输入
Python 提供了 input() 内置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。

#!/usr/bin/python3

str = input("请输入：");
print ("你输入的内容是: ", str)

读和写文件
open() 将会返回一个 file 对象，基本语法格式如下:

open(filename, mode)
filename：包含了你要访问的文件名称的字符串值。
mode：决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读®。

下图很好的总结了这几种模式：

模式 r r+ w w+ a a+
读 + + + +
写 + + + + +
创建 + + + +
覆盖 + +
指针在开始 + + + +
指针在结尾 + +
以下实例将字符串写入到文件 foo.txt 中：

#!/usr/bin/python3

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "w")

f.write( "Python 是一个非常好的语言。\n是的，的确非常好!!\n" )

# 关闭打开的文件
f.close()

f.read()

#!/usr/bin/python3

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "r")

str = f.read()
print(str)
# 关闭打开的文件
f.close()

f.readline()
f.readline() 会从文件中读取单独的一行。换行符为 ‘\n’。f.readline() 如果返回一个空字符串, 说明已经已经读取到最后一行。

#!/usr/bin/python3

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "r")

str = f.readline()
print(str)

# 关闭打开的文件
f.close()

如果设置可选参数 sizehint, 则读取指定长度的字节, 并且将这些字节按行分割。

[‘Python 是一个非常好的语言。\n’, ‘是的，的确非常好!!\n’]
另一种方式是迭代一个文件对象然后读取每行:

#!/usr/bin/python3
# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "r")

for line in f:
    print(line, end='')

# 关闭打开的文件
f.close()

f.write(string) 将 string 写入到文件中, 然后返回写入的字符数。

#!/usr/bin/python3

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "w")

num = f.write( "Python 是一个非常好的语言。\n是的，的确非常好!!\n" )
print(num)
# 关闭打开的文件
f.close()

如果要写入一些不是字符串的东西, 那么将需要先进行转换:

#!/usr/bin/python3

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo1.txt", "w")

value = ('www.runoob.com', 14)
s = str(value)
f.write(s)
# 关闭打开的文件
f.close()

如果要改变文件当前的位置, 可以使用 f.seek(offset, from_what) 函数。

>>> f = open('/tmp/foo.txt', 'rb+')
>>> f.write(b'0123456789abcdef')
16
>>> f.seek(5)     # 移动到文件的第六个字节
5
>>> f.read(1)
b'5'
>>> f.seek(-3, 2) # 移动到文件的倒数第三字节
13
>>> f.read(1)
b'd'
f.close()

文件对象还有其他方法, 如 isatty() 和 trucate(), 但这些通常比较少用。

python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。

通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储。

通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。

基本接口：

pickle.dump(obj, file, [,protocol])
有了 pickle 这个对象, 就能对 file 以读取的形式打开:

x = pickle.load(file)
注解：从 file 中读取一个字符串，并将它重构为原来的python对象。

file: 类文件对象，有read()和readline()接口。

实例 1

#!/usr/bin/python3
import pickle

# 使用pickle模块将数据对象保存到文件
data1 = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
         'b': ('string', u'Unicode string'),
         'c': None}

selfref_list = [1, 2, 3]
selfref_list.append(selfref_list)

output = open('data.pkl', 'wb')

# Pickle dictionary using protocol 0.
pickle.dump(data1, output)

# Pickle the list using the highest protocol available.
pickle.dump(selfref_list, output, -1)

output.close()

实例 2

#!/usr/bin/python3
import pprint, pickle

#使用pickle模块从文件中重构python对象
pkl_file = open('data.pkl', 'rb')

data1 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data1)

data2 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data2)

pkl_file.close()

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Python3 File

Python open() 方法用于打开一个关闭的文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 OSError。

open(file, mode=‘r’, buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
参数说明:

file: 必需，文件路径（相对或者绝对路径）。
mode: 可选，文件打开模式
buffering: 设置缓冲
encoding: 一般使用utf8
errors: 报错级别
newline: 区分换行符
closefd: 传入的file参数类型
opener: 设置自定义开启器，开启器的返回值必须是一个打开的文件描述符。
mode 参数有：

模式 描述
t 文本模式 (默认)。
x 写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。
b 二进制模式。
+ 打开一个文件进行更新(可读可写)。
U 通用换行模式（Python 3 不支持）。
r 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
rb 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。
r+ 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
rb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。一般用于非文本文件如图片等。
w 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。
wb 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。
w+ 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。
wb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。
a 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
ab 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
a+ 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。
ab+ 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。
默认为文本模式，如果要以二进制模式打开，加上 b 。

file 对象使用 open 函数来创建，下表列出了 file 对象常用的函数：

方法	描述
file.close()	关闭文件。关闭后文件不能再进行读写操作
file.flush()	刷新文件内部缓冲，直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件, 而不是被动的等待输出缓冲区写入
file.fileno()	返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型), 可以用在如os模块的read方法等一些底层操作上
file.isatty()	如果文件连接到一个终端设备返回 True，否则返回 False
file.next()	Python 3 中的 File 对象不支持 next() 方法,返回文件下一行
file.read([size])	从文件读取指定的字节数，如果未给定或为负则读取所有
file.readline([size])	读取整行，包括 “\n” 字符
file.readlines([sizeint])	读取所有行并返回列表，若给定sizeint>0，返回总和大约为sizeint字节的行, 实际读取值可能比 sizeint 较大, 因为需要填充缓冲区
file.seek(offset[, whence])	移动文件读取指针到指定位置
file.tell()	返回文件当前位置
file.truncate([size])	从文件的首行首字符开始截断，截断文件为 size 个字符，无 size 表示从当前位置截断；截断之后后面的所有字符被删除，其中 windows 系统下的换行代表2个字符大小
file.write(str)	将字符串写入文件，返回的是写入的字符长度
file.writelines(sequence)	向文件写入一个序列字符串列表，如果需要换行则要自己加入每行的换行符

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Python3 错误和异常
Python 有两种错误很容易辨认：语法错误和异常。

Python assert（断言）用于判断一个表达式，在表达式条件为 false 的时候触发异常。

Python 的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的，如下实例

>>> while True print('Hello world')
  File "", line 1, in ?
    while True print('Hello world')
                   ^
SyntaxError: invalid syntax

这个例子中，函数 print() 被检查到有错误，是它前面缺少了一个冒号 : 。

语法分析器指出了出错的一行，并且在最先找到的错误的位置标记了一个小小的箭头。

即便 Python 程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行期检测到的错误被称为异常。

大多数的异常都不会被程序处理，都以错误信息的形式展现在这里:

>>> 10 * (1/0)             # 0 不能作为除数，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in ?
ZeroDivisionError: division by zero
>>> 4 + spam*3             # spam 未定义，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in ?
NameError: name 'spam' is not defined
>>> '2' + 2               # int 不能与 str 相加，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

异常以不同的类型出现，这些类型都作为信息的一部分打印出来: 例子中的类型有 ZeroDivisionError，NameError 和 TypeError。

错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文，并以调用栈的形式显示具体信息。

异常处理
try/except
异常捕捉可以使用 try/except 语句。

以下例子中，让用户输入一个合法的整数，但是允许用户中断这个程序（使用 Control-C 或者操作系统提供的方法）。用户中断的信息会引发一个 KeyboardInterrupt 异常。

while True:
    try:
        x = int(input("请输入一个数字: "))
        break
    except ValueError:
        print("您输入的不是数字，请再次尝试输入！")
try 语句按照如下方式工作；

一个except子句可以同时处理多个异常，这些异常将被放在一个括号里成为一个元组，例如:

import sys

try:
    f = open('myfile.txt')
    s = f.readline()
    i = int(s.strip())
except OSError as err:
    print("OS error: {0}".format(err))
except ValueError:
    print("Could not convert data to an integer.")
except:
    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
    raise

try/except…else

for arg in sys.argv[1:]:
    try:
        f = open(arg, 'r')
    except IOError:
        print('cannot open', arg)
    else:
        print(arg, 'has', len(f.readlines()), 'lines')
        f.close()

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

以下实例中 finally 语句无论异常是否发生都会执行：

try:
    runoob()
except AssertionError as error:
    print(error)
else:
    try:
        with open('file.log') as file:
            read_data = file.read()
    except FileNotFoundError as fnf_error:
        print(fnf_error)
finally:
    print('这句话，无论异常是否发生都会执行。')

如果你只想知道这是否抛出了一个异常，并不想去处理它，那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。

>>> try:
        raise NameError('HiThere')
    except NameError:
        print('An exception flew by!')
        raise

你可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承，例如:

>>> class MyError(Exception):
        def __init__(self, value):
            self.value = value
        def __str__(self):
            return repr(self.value)
   
>>> try:
        raise MyError(2*2)
    except MyError as e:
        print('My exception occurred, value:', e.value)

关键词 with 语句就可以保证诸如文件之类的对象在使用完之后一定会正确的执行他的清理方法:

with open("myfile.txt") as f:
    for line in f:
        print(line, end="")

以上这段代码执行完毕后，就算在处理过程中出问题了，文件 f 总是会关闭。

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Python3 面向对象

名称	描述
类(Class)	用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例
方法	类中定义的函数
类变量	类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用
数据成员	类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据
方法重写	如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写
局部变量	定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类
实例变量	在类的声明中，属性是用变量来表示的，这种变量就称为实例变量，实例变量就是一个用 self 修饰的变量
继承	即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）
实例化	创建一个类的实例，类的具体对象
对象	通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法 ，和其它编程语言相比，Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制

类

#!/usr/bin/python3
 
class MyClass:
    """一个简单的类实例"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'

实例化类

# 实例化类
x = MyClass()
 
# 访问类的属性和方法
print("MyClass 类的属性 i 为：", x.i)
print("MyClass 类的方法 f 输出为：", x.f())

类有一个名为 init() 的特殊方法（构造方法），该方法在类实例化时会自动调用，像下面这样：

def __init__(self):
    self.data = []

类定义了 init() 方法，类的实例化操作会自动调用 init() 方法。如下实例化类 MyClass，对应的 init() 方法就会被调用:

x = MyClass()

当然， init() 方法可以有参数，参数通过 init() 传递到类的实例化操作上。

#!/usr/bin/python3
 
class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)   # 输出结果：3.0 -4.5

self代表类的实例，而非类
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

在类的内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是类的实例。

#!/usr/bin/python3
 
#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))

# 实例化类
p = people('runoob',10,30)
p.speak()
#执行以上程序输出结果为：
#runoob 说: 我 10 岁。

BaseClassName（实例中的基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用:

父类

#!/usr/bin/python3

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))

子类调用

#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
#调用子类
s = student('ken',10,60,3)
s.speak()
#执行以上程序输出结果为：
#ken 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级

Python同样有限的支持多继承形式。多继承的类定义形如下例:

#!/usr/bin/python3
 
#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 

单继承示例

class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))

另一个类，多重继承之前的准备

class speaker():
    topic = ''
    name = ''
    def __init__(self,n,t):
        self.name = n
        self.topic = t
    def speak(self):
        print("我叫 %s，我是一个演说家，我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic))

多重继承

class sample(speaker,student):
    a =''
    def __init__(self,n,a,w,g,t):
        student.__init__(self,n,a,w,g)
        speaker.__init__(self,n,t)
 
test = sample("Tim",25,80,4,"Python")
test.speak()   #方法名同，默认调用的是在括号中参数位置排前父类的方法
#执行以上程序输出结果为：
#我叫 Tim，我是一个演说家，我演讲的主题是 Python

如果你的父类方法的功能不能满足你的需求，你可以在子类重写你父类的方法，实例如下：

#!/usr/bin/python3
 
class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print ('调用父类方法')
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print ('调用子类方法')
 
c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法
super(Child,c).myMethod() #用子类对象调用父类已被覆盖的方法
super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。
#执行以上程序输出结果为：

#调用子类方法
#调用父类方法

类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。

#!/usr/bin/python3
 
class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量
 
    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print (self.__secretCount)
 
counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print (counter.publicCount)
print (counter.__secretCount)  # 报错，实例不能访问私有变量

类的私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，只能在类的内部调用 ，不能在类的外部调用。self.__private_methods。

#!/usr/bin/python3
 
class Site:
    def __init__(self, name, url):
        self.name = name       # public
        self.__url = url   # private
 
    def who(self):
        print('name  : ', self.name)
        print('url : ', self.__url)
 
    def __foo(self):          # 私有方法
        print('这是私有方法')
 
    def foo(self):            # 公共方法
        print('这是公共方法')
        self.__foo()
 
x = Site('菜鸟教程', 'www.runoob.com')
x.who()        # 正常输出
x.foo()        # 正常输出
x.__foo()      # 报错

类的专有方法：
init : 构造函数，在生成对象时调用
del : 析构函数，释放对象时使用
repr : 打印，转换
setitem : 按照索引赋值
getitem: 按照索引获取值
len: 获得长度
cmp: 比较运算
call: 函数调用
add: 加运算
sub: 减运算
mul: 乘运算
truediv: 除运算
mod: 求余运算
pow: 乘方

Python同样支持运算符重载，我们可以对类的专有方法进行重载，实例如下：

#!/usr/bin/python3
 
class Vector:
   def __init__(self, a, b):
      self.a = a
      self.b = b
 
   def __str__(self):
      return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)
   
   def __add__(self,other):
      return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)
 
v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print (v1 + v2)
#以上代码执行结果如下所示:

#Vector(7,8)

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Python3 命名空间/作用域

命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的，没有任何关系的，所以一个命名空间中不能有重名，但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。

命名空间查找顺序:

假设我们要使用变量 runoob，则 Python 的查找顺序为：局部的命名空间 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。

# var1 是全局名称
var1 = 5
def some_func():
 
    # var2 是局部名称
    var2 = 6
    def some_inner_func():
 
        # var3 是内嵌的局部名称
        var3 = 7

在一个 python 程序中，直接访问一个变量，会从内到外依次访问所有的作用域直到找到，否则会报未定义的错误。

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Python3 标准库概览

os模块提供了不少与操作系统相关联的函数。

>>> import os
>>> os.getcwd()      # 返回当前的工作目录
'C:\\Python34'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # 修改当前的工作目录
>>> os.system('mkdir today')   # 执行系统命令 mkdir 
0

建议使用 “import os” 风格而非 “from os import *”。这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。

在使用 os 这样的大型模块时内置的 dir() 和 help() 函数非常有用:

>>> import os
>>> dir(os)

>>> help(os)
from the module's docstrings>

针对日常的文件和目录管理任务，:mod:shutil 模块提供了一个易于使用的高级接口:

>>> import shutil
>>> shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')
>>> shutil.move('/build/executables', 'installdir')

文件通配符
glob模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表:

>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']

命令行参数
通用工具脚本经常调用命令行参数。这些命令行参数以链表形式存储于 sys 模块的 argv 变量。例如在命令行中执行 “python demo.py one two three” 后可以得到以下输出结果:

>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'one', 'two', 'three']

错误输出重定向和程序终止
sys 还有 stdin，stdout 和 stderr 属性，即使在 stdout 被重定向时，后者也可以用于显示警告和错误信息。

>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one
#大多脚本的定向终止都使用 "sys.exit()"。

字符串正则匹配
re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁、优化的解决方案:

>>> import re
>>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
['foot', 'fell', 'fastest']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')
'cat in the hat'

如果只需要简单的功能，应该首先考虑字符串方法，因为它们非常简单，易于阅读和调试:

>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'

数学
math模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问:

>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0

random提供了生成随机数的工具。

>>> import random
>>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
'apple'
>>> random.sample(range(100), 10)   # sampling without replacement
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random()    # random float
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6)    # random integer chosen from range(6)
4

访问 互联网
有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:

>>> from urllib.request import urlopen
>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
...     line = line.decode('utf-8')  # Decoding the binary data to text.
...     if 'EST' in line or 'EDT' in line:  # look for Eastern Time
...         print(line)


Nov. 25, 09:43:32 PM EST

>>> import smtplib
>>> server = smtplib.SMTP('localhost')
>>> server.sendmail('[email protected]', '[email protected]',
... """To: [email protected]
... From: [email protected]
...
... Beware the Ides of March.
... """)
>>> server.quit()

注意第二个例子需要本地有一个在运行的邮件服务器。

日期和时间
datetime模块为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。

支持日期和时间算法的同时，实现的重点放在更有效的处理和格式化输出。

该模块还支持时区处理:

>>> # dates are easily constructed and formatted
>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2003, 12, 2)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'

>>> # dates support calendar arithmetic
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
14368

数据压缩
以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。

>>> import zlib
>>> s = b'witch which has which witches wrist watch'
>>> len(s)
41
>>> t = zlib.compress(s)
>>> len(t)
37
>>> zlib.decompress(t)
b'witch which has which witches wrist watch'
>>> zlib.crc32(s)
226805979

性能度量
有些用户对了解解决同一问题的不同方法之间的性能差异很感兴趣。Python 提供了一个度量工具，为这些问题提供了直接答案。

例如，使用元组封装和拆封来交换元素看起来要比使用传统的方法要诱人的多,timeit 证明了现代的方法更快一些。

>>> from timeit import Timer
>>> Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
0.57535828626024577
>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
0.54962537085770791

相对于 timeit 的细粒度，:mod:profile 和 pstats 模块提供了针对更大代码块的时间度量工具。

测试模块
开发高质量软件的方法之一是为每一个函数开发测试代码，并且在开发过程中经常进行测试

doctest模块提供了一个工具，扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。

测试构造如同简单的将它的输出结果剪切并粘贴到文档字符串中。

通过用户提供的例子，它强化了文档，允许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致:

def average(values):
    """Computes the arithmetic mean of a list of numbers.

    >>> print(average([20, 30, 70]))
    40.0
    """
    return sum(values) / len(values)

import doctest
doctest.testmod()   # 自动验证嵌入测试

unittest模块不像 doctest模块那么容易使用，不过它可以在一个独立的文件里提供一个更全面的测试集:

import unittest

class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):

    def test_average(self):
        self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
        self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
        self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
        self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)

unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests

#处理get请求，不传data，则为get请求

import urllib
from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import urlencode

url='http://www.xxx.com/login'
data={"username":"admin","password":123456}
req_data=urlencode(data)#将字典类型的请求数据转变为url编码
res=urlopen(url+'?'+req_data)#通过urlopen方法访问拼接好的url
res=res.read().decode()#read()方法是读取返回数据内容，decode是转换返回数据的bytes格式为str

print(res)
#处理post请求,如果传了data，则为post请求

import urllib
from urllib.request import Request
from urllib.parse import urlencode

url='http://www.xxx.com/login'
data={"username":"admin","password":123456}
data=urlencode(data)#将字典类型的请求数据转变为url编码
data=data.encode('ascii')#将url编码类型的请求数据转变为bytes类型
req_data=Request(url,data)#将url和请求数据处理为一个Request对象，供urlopen调用
with urlopen(req_data) as res:
    res=res.read().decode()#read()方法是读取返回数据内容，decode是转换返回数据的bytes格式为str

print(res)

常用时间处理方法

#今天 
today = datetime.date.today()
#昨天 
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
#上个月 
last_month = today.month - 1 if today.month - 1 else 12
#当前时间戳 
time_stamp = time.time()
#时间戳转datetime 
datetime.datetime.fromtimestamp(time_stamp)
#datetime转时间戳 
int(time.mktime(today.timetuple()))
#datetime转字符串 
today_str = today.strftime("%Y-%m-%d")
#字符串转datetime 
today = datetime.datetime.strptime(today_str, "%Y-%m-%d")
#补时差 
today + datetime.timedelta(hours=8)