python自学笔记（3）--python基本语句

if语句

所有python对象都支持比较操作，可以用于测试相等性，相对大小等。如果是复合对象，python会检查其所有部分，包括自动遍历各级嵌套对象，直到可以得出最后结论。

测试操作符
“==”操作符测试值的相等性
“is”表达式测试对象的一致性
Python中不同类型的比较：
数字：通过相对大小进行比较
字符串：按照字典次序逐字符进行比较
列表和元组：自左至右比较各部分内容
字典：对排序之后的（键，值）列表进行比较
Python中的真假的含义
非零数字为真，否则为假
非空对象为真，否则为假
None始终为假

if语句格式如下，前面的关键字需要对齐，elif是可选的：

d1 = 4d2 = 5if d1 > d2:    print("d1 > d2")elif d1 < d2:    print('d1 < d2')#结果else:    print('d1 == d2')

if的一种三元表达式：
A = X if Y else Z  等同于
if Y：
A = X
else：
A = Z

A = 7B = 9maxx = A if A > B else Bprint(maxx)#9

while循环
用于通用迭代结构，即为非迭代式的。while可以跟else语句在后面，else代码块只有在循环正常终止时才会执行，如果被break打断，就不会执行else语句。

a = 0while a < 5:#跟a<3时的else是否执行的结果是不同的    print(str(a) + 'd')    a += 1    if a > 4:        breakelse:    print("while finished. ")

for循环

一个通用的序列迭代器，用于遍历任何有序的序列对象内的元素。可用于字符串，元组，列表和其他内置可迭代对象，以及通过类所创建的新对象。for循环比比while效率更高。

P．S．Python中也提供了一些能够进行隐形迭代的工具：
in成员关系测试
列表解析
map，reduce和filter函数

P．S．xrange和range的区别（python3.x里面，range就是xrange了，3.x直接使用range即可）在于，range直接在内存中生成一个序列，二xrange是用到一个生成一个，所以xrange能够更好的节约内存，尤其是生成大的序列的时候。

try语句

file_name = input("please input file name to open:") try:    f = open(file_name,"rt")     print("file content is:\n")    for eachline in f:        print(eachline)    f.close()except FileNotFoundError as reason1:    print("file not found: " + str(reason1))#file not found: [Errno 2] No such file or directory: 'filenametest'else:    print('未报异常时，可以执行else语句，报异常的话就不执行else语句')finally:    print("无论是否出现异常都会执行执行此句")

使用raise语句可以主动抛出一个异常。

With语句的使用
With语句是什么？
有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理，你需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄。
如果不用with语句，代码如下：
file = open("/tmp/foo.txt")
data = file.read()
file.close()
这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本：
file = open("/tmp/foo.txt")
try:
    data = file.read()
finally:
    file.close()
虽然这段代码运行良好，但是太冗长了。这时候就是with一展身手的时候了。除了有更优雅的语法，with还可以很好的处理上下文环境产生的异常。下面是with版本的代码：
with open("/tmp/foo.txt") as file:
    data = file.read()

迭代器
迭代就是重复做一件事情。可迭代对象就是支持每次返回自己所包含的一个成员的对象。
对象实现了l1.__iter__()或者l1.__getitem__()方法，比如序列类型（list，str，tuple），非序列类型（dict，file），用户自定义的一些包含了.__iter__()或者.__getitem__()方法的类都是可迭代对象。
迭代器又称游标（cursor），是一种可在容器上实现的元素遍历的接口。迭代器本身不可逆，遍历后再想回头遍历，需重新创建迭代器。

列表解析：
根据已有列表快速高效的生成新列表的方式，就是列表解析。
[expression for iter_var in iterable]
[expression for iter_var in iterable if cond_expr]
从此旧列表Iterable中取出iter_var元素，进行expression的计算，然后存入新列表中。
cond_expr:可选，只有符合条件的，才放入新的列表中

import ospath = "D://PycharmProjects//SecondProject";filelist1 = os.listdir(path);filelist2 = [i for i in filelist1 if i.endswith(".txt")]print(filelist2)

生成器表达式及生成器yield
生成器表达式跟列表解析的关系，类似于xrange和range的关系，形式上就是列表解析的中括号变成小括号，作用是更加的节省内存。
生成器并不真正创建数字列表，而是返回一个生成器对象，此对象每次只计算出来一个条目，使用.next来获取下一个条目。函数中使用yield会返回一个生成器。
1. 通常的for...in...循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。
生成器是可以迭代的，但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*x for x in range(3))，注意这里用到了()，它就不是数组，而上面的例子是[]。
我理解的生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。可以用上面的mygenerator测试。

带有 yield 的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器generator，可用于迭代，工作原理同上。
yield 是一个类似 return 的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield后面(右边)的值。重点是：下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码(下一行)开始执行。yield就是 return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后(下一行)开始。

具体可参考网址：http://blog.csdn.net/guogaoan/article/details/37725411

enumerate
range可在非完备遍历中用于生成索引偏移，而非偏移处的元素，但是如果想同时获取索引和索引处的元素的话，则需要使用enumerate，此内置函数返回一个生成器对象。

for index,text in enumerate("abc"):   print (index ,text)for i1 in enumerate('def'):    print(i1)#0 a#1 b#2 c#(0, 'd')#(1, 'e')#(2, 'f')