Python新手引导 第四篇

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之后的引导将以例子入手，作为一个程序员，我相信你从例子入手的话会更快的掌握一门语言。

1. 条件判断、循环、dict和set
2. 函数
3. 列表生成式

第一、条件判断、循环、dict和set

1.1 条件判断

#coding:utf-8age = input('input num:')if age > 18:    print('age 大于 18')elif age > 11 and age < 18:    print('age 大于11 并小于18')else :    print('其他')

如下：

if <条件判断1>:    <执行1>elif <条件判断2>:    <执行2>elif <条件判断3>:    <执行3>else:    <执行4>

其中input():
2.x 下 input读取的内容和输入的一样的。 但在3.x以上 读取的都是字符串，这一点大家要和raw_input()做区分

1.2 循环

1.2.1 for in

names = ['Mark','Alison']for name in names:    print(name)

for <元素> in <集合>：

在这里给大家讲一下 range()，rangek可以生成对应参数的n个整数。如： range(100),就会生成0 到 100的整数。因此在遍历list的时候也可以这样：

names = ['Mark','Alison']for index in range(len(names)):    print(names[index])

1.2.2 while

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

1.3 集合

1.3.1 dict

Python中内置的字典。在其他语言中是 map之类的 (key-value)

>>> names = {'Mark':'18','Alison':'18'}>>> names{'Alison': '18', 'Mark': '18'}>>> names['Mark']'18'>>> names['Jordan'] = '88'>>> names{'Jordan': '88', 'Alison': '18', 'Mark': '18'}>>> names.get('Ali','-1') #get方法可指定默认值，若这个key不存在，返回默认值'-1'>>> names.pop('Jordan') #Pop出栈'88'>>> names{'Alison': '18', 'Mark': '18'}

dict适用于需要高速查找的地方。

1.3.2 set

一组不包含value的 key集合，并且不能重复。入参是 list

>>> a = set([1,2,3])>>> aset([1, 2, 3])>>> a.add(5)>>> aset([1, 2, 3, 5])>>> a.remove(5)>>> aset([1, 2, 3])

切记关于key的都是不可变的。因为存储的时候，是通过计算key的hash来做的。

第二、函数

2.1 内置函数

>>> abs(1.2) # 求绝对值1.2>>> abs(-1)1>>> int('1') # 将str的转换为int1>>> str(1) # 将int转换为str'1'>>> bool(1) # 转换bool值True>>> bool('')False

2.2 定义函数

Python中使用def定义函数，并可通过 return来返回值

>>> def myAbs(x):...     if x > 0:...             return x...     else:...             return -x...>>>>>> myAbs(1)1>>> myAbs(-1)1>>> myAbs(-2)2

其中 return表示函数执行的终止，并将结果返回。
需要注意的是 return None可直接用 return表示

2.2.1 空函数

def nop():    pass #可作为占位符，表示还没想好写什么

2.2.2 返回多个值

def fun():    return '1','2'a,b = fun()

这个还是比较方便的。 不用我们再继续封装起来返回，唯一恶心的就是得约定好规则。

其实这返回不是两个值，而是一个tuple，这个得理解下

2.2.3 默认参数

def fun(a,b=2)    print a,b

其中b的默认值是2

def fun(L=[])    L.append('End')    return L

传一个list，并添加 End再返回。其中要注意的是，python会记住append的元素。意思就是：如果你多次调用 fun() ，会发现 之后的元素都是 End

因此这种传递List的方式如下：

def fun(L=None):    if L is None:        L = []    L.append('End')    return L

2.2.4 可变参数，使用 *

nums = [1,2,3]def addNum(*n):    sum = 0    for num in n:        sum +=num    return sumaddNum(*nums)

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。

2.2.5 关键字参数 **

表示允许传入0个或者任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict.

def person(name, age, **kw):    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)>>> person('Michael', 30)name: Michael age: 30 other: {}>>> person('Bob', 35, city='Beijing')name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：

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

或者

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

2.2.6 命名关键字参数

对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。

仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：

def person(name, age, **kw):    if 'city' in kw:        # 有city参数        pass    if 'job' in kw:        # 有job参数        pass    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：

>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)

如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：

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

和关键字参数*kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符，*后面的参数被视为命名关键字参数。

调用方式如下：

>>> person('Mark', 24, city='hangzhou', job='Engineer')Mark 24 hangzhou Engineer

第三、列表生成式

List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式

举例：

>>> [x*x for x in range(1,11)][1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]>>>>>>>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']>>>>>>>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }>>> for k, v in d.items():...     print(k, '=', v)...y = Bx = Az = C

第四、生成器 generator

如名字，其就是一个生成我们所需数据的容器，而不像 列表生成式，计算出所有数据。因此节省了空间，也解决了时间

>>> g = (x * x for x in range(10))>>> g<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

遍历: next(g)

>>> g = (x * x for x in range(10))>>> for n in g:...     print(n)... 0149162536496481

yeild可中断当前操作，使函数成为 生成器 而不是普通函数

举例： 杨慧三角

         1        1   1      1   2   1    1   3   3   1  1   4   6   4   11   5   10  10  5   1

def yanghu(n):    L=[1]    while 1:        yeild L        L = [L[x] + L[x+1] for x in range(len(L) -1)]        L.insert(0,1)        L.append(1)        if len(L)>n:            breakfor n in yanghu(10):    print n

小结

本篇用一些简单的例子来讲解了下基础知识。 多动手练练哦