python3.8-2.流程控制语句工具
1 if语句
可能最为人所熟知的编程语句就是 if 语句了。例如:
>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
... x = 0
... print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
... print('Zero')
... elif x == 1:
... print('Single')
... else:
... print('More')
可以有零个或多个 elif 部分，以及一个可选的 else 部分。关键字 'elif' 是'else if'的缩写，适合用于避免过多的缩进。一个 if ... elif ... elif ... 序列可以看作是其他语言中的 switch 或 case 语句的替代。
2 for语句
Python 中的 for 语句与你在 C 或 Pascal 中所用到的有所不同。
Python 中的 for 语句并不总是对算术递增的数值进行迭代，或是给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力（如同 C），而是对任意序列进行迭代（例如列表或字符串），条目的迭代顺序与它们在序列中出现的顺序一致,例如:
>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
... print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12
在遍历同一个集合时修改该集合的代码可能很难获得正确的结果。通常，更直接的做法是循环遍历该集合的副本或创建新集合：
# Strategy: Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
if status == 'inactive':
del users[user]
# Strategy: Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
if status == 'active':
active_users[user] = status
3 range()函数
如果你确实需要遍历一个数字序列，内置函数 range() 会派上用场。它生成算术级数:
>>> for i in range(5):
... print(i)
...
0
1
2
3
4
给定的终止数值并不在要生成的序列里；range(10) 会生成 10 个值，并且是以合法的索引生成一个长度为 10 的序列。range 也可以以另一个数字开头，或者以合定的幅度增加（甚至是负数；有时这也被叫做 '步进'）
range(5, 10)
5, 6, 7, 8, 9
range(0, 10, 3)
0, 3, 6, 9
range(-10, -100, -30)
-10, -40, -70
要以序列的索引来迭代，您可以将range() 和 len() 组合如下:
>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
... print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb
如果你只打印 range，会出现奇怪的结果:
>>> print(range(10))
range(0, 10)
range() 所返回的对象在许多方面表现得像一个列表，但实际上却并不是。此对象会在你迭代它时基于所希望的序列返回连续的项，但它没有真正生成列表，这样就能节省空间。
我们称这样对象为 iterable，也就是说，适合作为这样的目标对象：函数和结构期望从中获取连续的项直到所提供的项全部耗尽。我们已经看到 for 和结就是这样一种结构，而接受可迭代对象的函数的一个例子是 sum():
>>> sum(range(4)) # 0 + 1 + 2 + 3
6
4 break,continue,和循环中的else
break 语句，和 C 中的类似，用于跳出最近的 for 或 while 循环.
循环语句可能带有 else 子句；它会在循环耗尽了可迭代对象 (使用 for) 或循环条件变为假值 (使用 while) 时被执行，但不会在循环被 break 语句终止时被执行。以下搜索素数的循环就是这样的一个例子:
>>> for n in range(2, 10):
... for x in range(2, n):
... if n % x == 0:
... print(n, 'equals', x, '*', n//x)
... break
... else:
... # loop fell through without finding a factor
... print(n, 'is a prime number')
...
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3
（是的，这是正确的代码。仔细看： else 子句属于 for 循环， **不属于 ** if 语句。）
当和循环一起使用时，else 子句与 try 语句中的 else 子句的共同点多于 if 语句中的同类子句: try 语句中的 else 子句会在未发生异常时多于，而循环中的 else 子句则会在未发生 break 时执行。
continue 语句也是借鉴自 C 语言，表示继续循环中的下一次迭代:
>>> for num in range(2, 10):
... if num % 2 == 0:
... print("Found an even number", num)
... continue
... print("Found a number", num)
Found an even number 2
Found a number 3
Found an even number 4
Found a number 5
Found an even number 6
Found a number 7
Found an even number 8
Found a number 9
5 pass语句
pass 语句什么也不做。当语法上需要一个语句，但程序需要什么动作也不做时，可以使用它。例如:
>>> while True:
... pass # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
...
这通常用于创建最小的类:
>>> class MyEmptyClass:
... pass
...
pass 的另一个可以使用的场合是在你编写新的代码时作为一个函数或条件子句体的占位符，允许你保持在更抽象的层次上进行思考。 pass 会被静默地子句:
>>> def initlog(*args):
... pass # Remember to implement this!
...
pass 的另一个可以使用的场合是在你编写新的代码时作为一个函数或条件子句体的占位符，允许你保持在更抽象的层次上进行思考。 pass 会被静默地子句:
>>> def initlog(*args):
... pass # Remember to implement this!
...
6 定义函数
关键字 def 引入一个函数 定义。它必须后跟函数名称和带括号的形式参数列表。构成函数体的语句从下一行开始，并且必须缩进。
我们可以创建一个输出任意范围内 Fibonacci 数列的函数:
>>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n
... """Print a Fibonacci series up to n."""
... a, b = 0, 1
... while a < n:
... print(a, end=' ')
... a, b = b, a+b
... print()
...
>>> # Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597
函数体的第一个语句可以（可选的）是字符串文字；这个字符串文字是函数的文档字符串或 docstring 。
函数的 执行 会引入一个用于函数局部变量的新符号表。更确切地说，函数中所有的变量赋值都将存储在局部符号表中；而变量引用会首先在局部符号表数中找，然后是外层函数的局部符号表，再然后是全局符号表，最后是内置名称数中号表。因此，全局变量和外层函数的变量不能在函数内部直接赋值（除非数中 global 语句中定义的全局变量，或者是在 nonlocal 语句中定义的外数中数的变量），尽管它们可以被引用。
在函数被调用时，实际参数（实参）会被引入被调用函数的本地符号表中；因此，实参是通过 按值调用 传递的（其中 值 始终是对象 引用 而不是对象的值）。当一个函数调用另外一个函数时，将会为该调用创建一个新的本象的号表。
默认值是在 定义过程 中在函数定义处计算的，所以
i = 5
def f(arg=i):
print(arg)
i = 6
f()
会打印 5。
7 关键字参数
可以使用形如 kwarg=value 的 关键字参数 来调用函数。例如下面的函数:
def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
print("if you put", voltage, "volts through it.")
print("-- Lovely plumage, the", type)
print("-- It's", state, "!")
接受一个必需的参数（voltage）和三个可选的参数（state, action，和 type）。这个函数可以通过下面的任何一种方式调用:
parrot(1000) # 1 positional argument
parrot(voltage=1000) # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM') # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000) # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump') # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies') # 1 positional, 1 keyword
但下面的函数调用都是无效的:
parrot() # required argument missing
parrot(voltage=5.0, 'dead') # non-keyword argument after a keyword argument
parrot(110, voltage=220) # duplicate value for the same argument
parrot(actor='John Cleese') # unknown keyword argument
当存在一个形式为 **name 的最后一个形参时，它会接收一个字典 (参见映射类型 --- dict)，其中包含除了与已有形参相对应的关键字参数以外的所有映射字参数。这可以与一个形式为 *name，接收一个包含除了已有形参列表映射的位置参数的元组的形参组合使用 (*name 必须映射在 **name 之前。) 例如，如果我们这样定义一个函数:
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
print("-- Do you have any", kind, "?")
print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
for arg in arguments:
print(arg)
print("-" * 40)
for kw in keywords:
print(kw, ":", keywords[kw])
它可以像这样调用:
cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
"It's really very, VERY runny, sir.",
shopkeeper="Michael Palin",
client="John Cleese",
sketch="Cheese Shop Sketch")
当然它会打印:
-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
shopkeeper : Michael Palin
client : John Cleese
sketch : Cheese Shop Sketch
注意打印时关键字参数的顺序保证与调用函数时提供它们的顺序是相匹配的。
8 特殊参数
默认情况下，函数的参数传递形式可以是位置参数或是显式的关键字参数。为了确保可读性和运行效率，限制允许的参数传递形式是有意义的，这样开发者为了查看函数定义即可确定参数项是仅按位置、按位置也按关键字，还是仅按关为了传递。
函数的定义看起来可以像是这样：
def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
----------- ---------- ----------
|- | Positional or keyword |
| - Keyword only
-- Positional only
在这里 / 和 * 是可选的。如果使用这些符号则表明可以通过何种形参将参数值传递给函数：仅限位置、位置或关键字，以及仅限关键字。关键字形将参被称为命名形参。
如果函数定义中未使用 / 和 *，则参数可以按位置或按关键字传递给函数。
特定形参可以被标记为 仅限位置。
如果是 仅限位置 的形参，则其位置是重要的，并且该形参不能作为关键字传入。
仅仅限置形参要放在 / (正斜杠 ) 之前。这个 / 被用来从逻辑上分隔仅限位仅限参和其它形参。
如果函数定义中没有 /，则表示没有仅限位置形参。
在 / 之后的形参可以为 位置或关键字 或 仅限关键字。
要将形参标记为 仅限关键字，即指明该形参必须以关键字参数的形式传入，应在参数列表的第一个 仅限关键字 形参之前放置一个 *。
请考虑以下示例函数定义并特别注意 / 和 * 标记:
>>> def standard_arg(arg):
... print(arg)
...
>>> def pos_only_arg(arg, /):
... print(arg)
...
>>> def kwd_only_arg(*, arg):
... print(arg)
...
>>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):
... print(pos_only, standard, kwd_only)
第一个函数定义 standard_arg 是最常见的形式，对调用方式没有任何限制，参数可以按位置也可以按关键字传入:
>>> standard_arg(2)
2
>>> standard_arg(arg=2)
2
第二个函数pos_only_arg在函数定义中带有 /，限制仅使用位置形参。:
>>> pos_only_arg(1)
1
>>> pos_only_arg(arg=1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: pos_only_arg() got an unexpected keyword argument 'arg'
第三个函数kwd_only_args在函数定义中通过 * 指明仅允许关键字参数:
>>> kwd_only_arg(3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: kwd_only_arg() takes 0 positional arguments but 1 was given
>>> kwd_only_arg(arg=3)
3
而最后一个则在同一函数定义中使用了全部三种调用方式:
>>> combined_example(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: combined_example() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> combined_example(1, 2, kwd_only=3)
1 2 3
>>> combined_example(1, standard=2, kwd_only=3)
1 2 3
>>> combined_example(pos_only=1, standard=2, kwd_only=3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: combined_example() got an unexpected keyword argument 'pos_only'
最后，请考虑这个函数定义，它的位置参数 name 和 **kwds 之间由于存在关键字名称 name 而可能产生潜在冲突:
def foo(name, **kwds):
return 'name' in kwds
任何调用都不可能让它返回 True，因为关键字 'name' 将总是绑定到第一个形参。例如:
>>> foo(1, **{'name': 2})
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() got multiple values for argument 'name'
>>>
但使用 / (仅限位置参数 ) 就可能做到，因为它允许 name 作为位置参数，也允许 'name' 作为关键字参数的关键字名称:
def foo(name, /, **kwds):
return 'name' in kwds
>>> foo(1, **{'name': 2})
True
换句话说，仅限位置形参的名称可以在 **kwds 中使用而不产生歧义。
9 解包参数列表
当参数已经在列表或元组中但要为需要单独位置参数的函数调用解包时，会发生相反的情况。例如，内置的 range() 函数需要单独的 start 和 stop 生相。如果它们不能单独使用，可以使用 *-操作符来编写函数调用以便从列生相元组中解包参数:
>>> list(range(3, 6)) # normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> list(range(*args)) # call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]
同样的方式，字典可使用 ** 操作符来提供关键字参数:
>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
... print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
... print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
... print("E's", state, "!")
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !
10 Lambda表达式
可以用 lambda 关键字来创建一个小的匿名函数。这个函数返回两个参数的和： lambda a, b: a+b 。Lambda 函数可以在需要函数对象的任何地方使用。它们在语法上限于单个表达式。从语义上来说，它们只是正常函数定义的语法糖。与嵌套函数定义一样，lambda 函数可以引用所包含域的变量:
>>> def make_incrementor(n):
... return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43
上面的例子使用一个 lambda 表达式来返回一个函数。
另一个用法是传递一个小函数作为参数:
>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
>>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
>>> pairs
[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
11 文档字符串
以下是有关文档字符串的内容和格式的一些约定。
第一行应该是对象目的的简要概述。为简洁起见，它不应显式声明对象的名称或类型，因为这些可通过其他方式获得（除非名称恰好是描述函数操作的动词）。这一行应以大写字母开头，以句点结尾。
如果文档字符串中有更多行，则第二行应为空白，从而在视觉上将摘要与其余描述分开。后面几行应该是一个或多个段落，描述对象的调用约定，它的副作用等。
Python 解析器不会从 Python 中删除多行字符串文字的缩进，因此处理文档的工具必须在需要时删除缩进。这是使用以下约定完成的。文档字符串第一行 * 之后* 的第一个非空行确定整个文档字符串的缩进量。（我们不能使用第一行，因为它通常与字符串的开头引号相邻，因此它的缩进在字符串文字中不明显。）然后从字符串的所有行的开头剥离与该缩进 "等效" 的空格。缩进更少的行不应该出现，但是如果它们出现，则应该剥离它们的所有前导空格。应在转化不应符为空格后测试空格的等效性（通常转化为 8 个空格）。
下面是一个多行文档字符串的例子:
>>> def my_function():
... """Do nothing, but document it.
...
... No, really, it doesn't do anything.
... """
... pass
...
>>> print(my_function.__doc__)
Do nothing, but document it.
No, really, it doesn't do anything.
