python基础之打/解包及运算符与控制流程
python基础之打/解包及运算符与控制流程
python中的解压缩(即序列类型的打包和解包)
python提供了两个设计元祖和其他序列类型的处理的便利,也就是自动打包与自动解包功能,比如:
data = 2,3,6,9
会使标识符data赋值成元祖(2,3,6,9),这种行为称为元祖的自动打包。在python中另一种常用的打包是从一个函数中返回多个值,如:
return x,y
就会返回单个对象,也就是元祖(x,y)。
作为一个对偶的打包行为,python也可以自动解包一个序列,允许单个标识符的一系列元素赋值给序列中的各个元素,具体如下:
a,b,c = range(1,4) #等同于a=1、b=2、c=3
list1 = ['name','age','gender','height']
s1,s2,s3,s4 = list1 # s1='name',s2='age',s3='gender',s4='height'
s1,_,_,s4 = list1 # 下划线表示不想要的数据,在这里只是用于占位
*_,s4 = list1 #如果有多个不想要的数据可以用*_代替
for k,v in mapping.items() #用于遍历字典的items()方法返回的键值对
自动打包与解包结合起来就是同时分配技术,即我们可以显式地将一系列的值赋给一系列的标识符,语法为:
x,y,z = 3,4,6
x,y = y,x #依赖于同时分配技术,省去了中间值
格式化输出的三种方式
长话短说,在python发展的过程中,出现了以下几种格式化输出:
name = 'DU'
age = 18
print("姓名:%s,年龄:%s" % (name, age)) #最开始的版本
print("姓名:{},年龄:{}".format(name, age)) #升级后的
print("姓名:{0},年龄:{1}".format(name, age)) #{}内是索引
print(f"姓名:{name},年龄:{age}") #以‘f'或’F'开头,直接在字符串内操作,推荐使用!
运算符和优先级
-
算术运算符:
+ 加 - 减 * 乘 / 除 // 整数除 % 模 ** 幂 -
比较运算符:
== 等价 != 不等价 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 -
逻辑运算符:
not 逻辑非 and 逻辑与 or 逻辑或 -
相等运算符:
is 同一实体 is not 不同实体 -
整数的位运算符:
~ 取反 & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 >> 右位移,按符号位填充 << 左位移,用零填充 -
序列运算符:
s[j] 索引下标为j的元素 s[start:stop] 切片,[start,stop)的序列 s[start:stop:step] 切片,start+step,start+2*step...直到结束 s+t 序列的连接 k*s s+s+s+s+....(k次) val in s 检查元素val在序列s中 val not in s 检查元素val不在序列s中 -
集合字典的运算符:
key in s 检查key是s的成员 key not in s 检查key不是s的成员 s1 == s2 s1等价s2 s1 != s2 s1不等价s2 s1 <= s2 s1是s2的子集 s1 < s2 s1是s2的真子集 s1 >= s2 s1是s2的超集 s1 > s2 s1是s2的真超集(s1不等于s2) s1 | s2 s1与s2的并集 s1 & s2 s1与s2的交集 s1 - s2 s1与s2的差集 s1 ^ s2 对称差分
运算符优先级:
类型 | 符号 | |
---|---|---|
成员访问 | expr.member | |
函数/方法调用 | expr(...) | |
容器下标/切片 | expr[...] | |
幂 | ** | |
一元运算符 | + expr, - expr,~expr | |
乘/除 | *,/,//,% | |
加/减 | +,- | |
按位位移 | <<,>> | |
按位与 | & | |
按位异或 | ^ | |
按位或 | | | |
比较 | is,is not,==,!=,in,not in等 | |
逻辑非 | not | |
逻辑与 | and | |
逻辑或 | or | |
条件判断 | val if cond else val2 | |
赋值 | =,+=,-=,*=等 |
控制流程
条件语句:
条件结构(也称if语句)提供了一种方法,用以执行基于一个或多个布尔表达式的运行结果而选择的代码块。在python中,条件语句一般形式如下:
if first_condition:
first_body
elif second_condition:
second_body
elif third_condition:
third_body
.
.
.
else :
else_body
其中每个条件都是布尔表达式,并且每个主体包含一个或多个在满足条件时才执行的命令。如果满足第一个条件,那么将执行第一个结构体,而其他条件或者结构体不会执行。如果不满足第一个条件,那么就这个流程就以相似的方式评估第二个条件,并继续。整体构造的执行将决定必有一个结构体会被执行。
循环语句
python提供了两种不同的循环结构。while循环允许以布尔条件的重复测试作为自出的一般重复。for循环对定义序列的值提供了适当的迭代(如字符串中的字符、列表中的元素或一定范围内的数字)。
while 循环
在python中的while循环的语法如下:
while condition:
body
执行while循环时首先测试布尔条件。如果条件为True,执行循环的主体。每次执行结构体后,重新测试循环条件,如果为True,那么开始另一轮迭代。如果条件为False,那么就终止循环。
例子:
j=0
while j < len(data) and data[j] != 'X':
j += 1
这里给出一个循环,通过字符序列的索引,找到一个输入值为‘X’的值或直接到达序列的尾部。
for 循环
在迭代一系列的元素时,python的for循环时一种比while更便利的选择。for循环的语法可以用在任何类型的迭代结构中,如列表、元组、str、集合、字典或文件。一般语法如下:
for element in iterable:
body
例如,我们考虑寻找一个列表的元素中寻找最大值(不使用max函数),假设列表中至少有一个元素:
biggest = data[0]
for val in data:
if val > biggest:
biggest = val
虽然我们也可以用while循环来完成上面任务,但for循环的优点就是简洁,即不需要管理列表的明确索引以及构造布尔循环条件。此外,我们还可以在while循环不适用的情况下使用for循环,例如遍历一个集合set,但是它不支持任何形式的索引。
基于索引的for循环:
虽然for循环可以遍历每一个元素,但是有一个限制就是我们不知道这个元素在序列的哪一个位置,所以我们需要用到range()
来遍历索引,比如我们想知道列表中最大元素的索引,我们可以这样:
big_index = 0
for i in range(len(data)):
if data[i] > data[big_index]:
big_index = i
break 和 continue 语句
-
break
在python中,当在循环体内执行break语句,while或for循环就会立即终止。如果在嵌套结构中使用break语句,它会导致内层循环立即终止。例如判断一个目标值是否出现在数据集中:
found = False
for i in data:
if i == target:
found = True
break
-
continue
continue语句会使循环体的当前迭代停止,但循环过程的后续迭代会正常运行。
我们建议慎用break和continue语句,然而有些情况下,可以有效的使用这些命令,以免引入过于复杂的逻辑条件。
扩展
与if相似的,while和for中也可以引用else
语句,else
语句只会在正常循环结束之后才会执行,如果遇到break,则不会执行else
,这个知识点仅作了解,一般开发过程中不会用到。