Python笔记
Python学习网站推荐
https://www.bilibili.com/video/av10840922/?from=search&seid=7483086631377314787
安装教程
https://www.python.org/downloads/windows/ 官网
http://www.geany.org/Download/Releases
程序好习惯编辑器,用这个不如用pycharm社区免费版
针对geany上有汉字报错的情况，请在每次编程时在程序第一行打上#coding=gbk
或在程序第一行打上# -*- coding: UTF-8 -*-
http://www.pygame.org/news Pygame
安装python正式版本后，打开CMD，输入pip install pygame就可安装pygame
https://www.bilibili.com/video/av9784617/?from=search&seid=6723760175629363784#page=51 爬虫教程（大学教授）
http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 教程,注意选python3，别选成2了
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows Pycharm官网，其中Professional是收费的，功能更多
Community 是免费的，功能也非常强大，它能帮你找出你发现不了的语法错误（很关键）
http://www.jb51.net/list/list_97_1.htm 学习网站
以下内容为网上拷贝加上部分自己整理得来。侵删。
缩进：
Python的核心！Python PEP 8建议每级缩进都使用四个空格，这既可提高可读性，又留下了足够的多级缩进空间。在字处理文档中，大家常常使用制表符而不是空格来缩进。对于文字处理文档来说，这样做的效果很好，但混合使用制表符和空格会让Python解释器感到迷惑。每款文本编辑器都提供了一种设置，可将输入的制表符转换为指定数量的空格。你在编写代码时应该使用制表符键，但一定要对编辑器进行设置，使其在文档中插入空格而不是制表符。在程序中混合使用制表符和空格可能导致极难解决的问题。如果你混合使用了制表符和空格，可将文件中所有的制表符转换为空格，大多数编辑器都提供了这样的功能。（可以不看，缩进就是Tab键）
缩进错误会出现如下报错：
IndentationError: unexpected indent 错误是 python 编译器是在告诉你"Hi，老兄，你的文件里格式不对了，可能是tab和空格没对齐的问题"，所有 python 对格式要求非常严格。
如果是 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level错误表明，你使用的缩进方式不一致，有的是 tab 键缩进，有的是空格缩进，改为一致即可。
因此，在 Python 的代码块中必须使用相同数目的行首缩进空格数。
建议你在每个缩进层次使用 单个制表符 或 两个空格 或 四个空格 , 切记不能混用。
空行：
函数之间或‘类’的方法之间用空行分隔，表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔，以突出函数入口的开始。
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。
记住：空行也是程序代码的一部分。
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或变量名称。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']
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，例如：total = 'item_one' + \
'item_two' + \
'item_three'
在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠(\)，例如：
total =['item_one', ‘item_two’, ‘item_three’
'item_four', 'item_five' ]
print 输出：
print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=""：
print(“Hello World!”) 结果为:Hello World
print(“Hello World!”,end=”I Love You!”) 结果为:Hello World!I Love You!
Python可以同一行显示多条语句，方法是用；分开例如：
print(“Hello”);print(“world!”)
显示结果为：
Hello
world!
help() 函数：
调用 python 的 help() 函数可以打印输出一个函数的文档字符串：
如下实例，查看 max 内置函数的参数列表和规范的文档
>>> help(max)
结果如下：
Help on built-in function max in module builtins:
max(...)
max(iterable, *[, default=obj, key=func]) -> value
max(arg1, arg2, *args, *[, key=func]) -> value
With a single iterable argument, return its biggest item. The
default keyword-only argument specifies an object to return if
the provided iterable is empty.
With two or more arguments, return the largest argument.
如果仅仅想得到文档字符串：
>>> print(max.__doc__) # 注意，doc的前后分别是两个下划线
结果如下：
max(iterable, *[, default=obj, key=func]) -> value
max(arg1, arg2, *args, *[, key=func]) -> value
With a single iterable argument, return its biggest item. Thedefault keyword-only argument specifies an object to return if
the provided iterable is empty.With two or more arguments, return the largest argument.
Help()函数其他用法：
查看python所有的modules：help("modules")
单看python所有的modules中包含指定字符串的modules： help("modules yourstr")
查看python中常见的topics： help("topics")
查看python标准库中的module：import os.path + help("os.path")
查看python内置的类型：help("list")
查看python类型的成员方法：help("str.find")
查看python内置函数：help("open")
Python 标识符：
在 Python 里，标识符由字母、数字、下划线组成。
在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。
Python 中的标识符是区分大小写的。
以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的‘类’属性，需通过‘类’提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入；
以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员；
以双下划线开头和结尾的 __foo__ 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 __init__() 代表类的构造函数
多个语句构成代码组：
缩进相同的一组语句构成一个代码块，我们称之代码组。
像if、while、def和class这样的复合语句，首行以关键字开始，以冒号( : )结束，该行之后的一行或多行代码构成代码组。
我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。
如下实例：
if expression:
suite
elif expression:
suite
else:
suite
等待用户输入input()函数：
执行下面的程序在按回车键后就会等待用户输入：
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。一旦用户输出完成，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，以下是一个简单的实例：
import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x +'\n')
执行以上代码，输入结果为：
Runoob
7
注释与引号：
Python中单行注释用#开头，也可用于程序后加注释。例子如下：
# 第一个注释
print (“Hello World”) # 第二个注释
python中单引号和双引号使用完全相同。
三引号同时可以作注释，用三引号括起来的内容不会在程序中执行。
例子如下：
'''
这是多行注释，使用单引号。
这是多行注释，使用单引号。
这是多行注释，使用单引号。
'''
或：
"""
这是多行注释，使用双引号。
这是多行注释，使用双引号。
这是多行注释，使用双引号。
"""
用三个单引号和三个双引号括起来的5行在程序中起注释作用，不会在程序中执行。
同时：使用三引号('''或""")可以指定一个多行字符串：
a = """lksjdflkksjlfdjjgljflk
sdfsdjfsdklfjslkk
sdkfjslkadjlkjdlk
"""
b ='''dfslaksdjflkasjdflkad
sdfljasldfkjaslkdf
sdfkladskjflkds
sldfkjal
'''
print(a)
print(b)
结果如下：
lksjdflkksjlfdjjgljflk
sdfsdjfsdklfjslkk
sdkfjslkadjlkjdlk
dfslaksdjflkasjdflkad
sdfljasldfkjaslkdf
sdfkladskjflkds
sldfkjal
import 与 from...import...与import...as...
在 python 用 import 或者 from...import... 来导入相应的模块或模块中的功能函数。
将整个模块(somemodule)导入，格式为： import somemodule
将整个模块(somemodule)导入并重新命名：如import pygame as pg
将pygame模块导入并将其重命名为pg
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 *
import sys
print('================Python import mode==========================');
print ('命令行参数为:')
for i in sys.argv:
print (i)
print ('\n python 路径为',sys.path)
执行结果:
================Python import mode==========================
命令行参数为:
C:/Users/X230/Desktop/usr/1021.py
python 路径为 ['C:\\Users\\X230\\Desktop\\usr', 'C:\\Users\\X230\\Desktop\\usr', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python36.zip', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\DLLs', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\site-packages']
导入sys模块的argv,path成员：
from sys import argv, path # 导入特定的成员
print('================python from import===================================')
print('path:', path) # 因为已经导入path成员，所以此处引用时不需要加sys.path
执行结果：
================python from import===================================
path: ['C:\\Users\\X230\\Desktop\\usr', 'C:\\Users\\X230\\Desktop\\usr', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python36.zip', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\DLLs', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36', 'C:\\Users\\X230\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\site-packages']
Python3命令行参数：
Python 提供了 getopt 模块来获取命令行参数。
Python 中也可以所用 sys 的 sys.argv 来获取命令行参数：
- sys.argv 是命令行参数列表。
- len(sys.argv) 是命令行参数个数。
import sys
print ('参数个数为:', len(sys.argv), '个参数。')
print ('参数列表:', str(sys.argv))
执行结果：
参数个数为: 1 个参数。
参数列表: ['C:/Users/X230/Desktop/usr/1021.py']
getopt模块
getopt模块是专门处理命令行参数的模块，用于获取命令行选项和参数，也就是sys.argv。命令行选项使得程序的参数更加灵活。支持短选项模式（-）和长选项模式（--）。
该模块提供了两个方法及一个异常处理来解析命令行参数。
getopt.getopt 方法
getopt.getopt 方法用于解析命令行参数列表，语法格式如下：
getopt.getopt(args,options[,long_options])
方法参数说明：
- args: 要解析的命令行参数列表。
- options: 以字符串的格式定义，options后的冒号(:)表示该选项必须有附加的参数，不带冒号表示该选项不附加参数。
- long_options: 以列表的格式定义，long_options 后的等号(=)表示如果设置该选项，必须有附加的参数，否则就不附加参数。
- 该方法返回值由两个元素组成: 第一个是 (option, value) 元组的列表。 第二个是参数列表，包含那些没有'-'或'--'的参数。
另外一个方法是 getopt.gnu_getopt，这里不多做介绍。
Exception getopt.GetoptError
在没有找到参数列表，或选项的需要的参数为空时会触发该异常。
异常的参数是一个字符串，表示错误的原因。属性 msg 和 opt 为相关选项的错误信息。
Python3 基本数据类型
Python3 变量:
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。在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。等号（=）用来给变量赋值。等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。例如：
counter = 100 # 整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型变量
name = "runoob" # 字符串
print (counter) 结果为100
print (miles) 结果为1000.0
print (name) 结果为runoob
多个变量赋值:
Python允许你同时为多个变量赋值。例如：a = b = c = 1
以上实例，创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上。
您也可以为多个对象指定多个变量。例如：a, b, c = 1, 2, "runoob"
以上实例，两个整型对象 1 和 2 的分配给变量 a 和 b，字符串对象 "runoob" 分配给变量 c。
Python3 中的六个标准的数据类型：
Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Sets（集合）
Dictionary（字典）
Number（数字）：
Python3 支持 int、float、bool(True,False,其中True等于1，False等于0)、complex（复数）。
在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，不再将整数区分为整型与长整型。
像大多数语言一样，数值类型的赋值和计算都是很直观的。
整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）
复数( (complex)) - 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。
整数（int）， 如 1
浮点数(float) 如 1.23、3E-2
复数(complex) 如 1 + 2j、 1.1 + 2.2j
布尔类型：True, False
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'>
此外还可以用 isinstance 来判断：
>>>a = 111
>>> isinstance(a, int) #isinstance(x,y)判断x,y是否一致，是返回True,否返回Fales
True
isinstance 和 type 的区别在于：
class A:
pass
class B(A):
pass
isinstance(A(),A) # returns True
type(A()) == A # returns True
isinstance(B(),A) # returns True
type(B()) == A # returns False
由结果可知type()不会认为子类是一种父类类型。
isinstance()会认为子类是一种父类类型。
Python3 中，把 True 和 False 定义成关键字了，但它们的值还是 1 和 0，它们可以和数字相加。
当你指定一个值时，Number 对象就会被创建：
var1 = 1
var2 = 10
您也可以使用del语句删除一些对象引用。
del语句的语法是：
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]
您可以通过使用del语句删除单个或多个对象。例如：
del var
del var_a, var_b
注意：
一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。
在混合计算时（变量中既有整型又有浮点型），Python会把整型转换成为浮点数。
一些数值类型的实例：
|
int |
float |
complex |
|
10 |
0.0 |
3.14j |
|
100 |
15.20 |
45.j |
|
-786 |
-21.9 |
9.322e-36j |
|
080 |
32.3+e18 |
.876j |
|
-0490 |
-90. |
-.6545+0J |
|
-0x260 |
-32.54e100 |
3e+26J |
|
0x69 |
70.2-E12 |
4.53e-7j |
Python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。
a = 4.52e-7j
print(a.real) #打印a的实数部分，输出0.0
print(a.imag) #打印a的虚数部分，输出4.52e-07
Python字符串:
Python中的字符串用单引号(')或双引号(")括起来，同时使用反斜杠(\)转义特殊字符。
字符串的截取（切片）的语法格式如下：变量[头下标：尾下标]
索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。
加号 (+) 是字符串的连接符， 星号 (*) 表示复制当前字符串，紧跟的数字为复制的次数。实例如下：
str = 'Runoob'
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:]) # 输出从第三个开始的后的所有字符
print(str * 2) # 输出字符串两次
print(str + "TEST") # 连接字符串
执行结果：
Runoob
Runoo
R
noo
noob
RunoobRunoob
RunoobTEST
Python 使用反斜杠(\)转义特殊字符，如果你不想让反斜杠发生转义，可以在字符串前面添加一个 r，表示原始字符串：
print('Ru\noob')
执行结果：
Ru
Oob
print(r'Ru\noob')
执行结果：
Ru\noob
另外，反斜杠(\)可以作为续行符，表示下一行是上一行的延续。也可以使用 """...""" 或者 '''...''' 跨越多行。
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。
word = 'Python'
print(word[0], word[5])
执行结果：
P n
与 C 字符串不同的是，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。
注意：
1、反斜杠可以用来转义，使用r可以让反斜杠不发生转义。
2、字符串可以用+运算符连接在一起，用*运算符重复。
3、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。
4、Python中的字符串不能改变。
字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。
一般记为 :
s="a1a2···an"(n>=0)
它是编程语言中表示文本的数据类型。
python的字串列表有2种取值顺序:
从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1
从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头
如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话，可以使用变量 [头下标:尾下标]，就可以截取相应的字符串，其中下标是从 0 开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。
比如:
s = 'ilovepython'
print(s[1:5]) 结果是:love。
当使用以冒号分隔的字符串，python返回一个新的对象，结果包含了以这对偏移标识的连续的内容，左边的开始是包含了下边界。
上面的结果包含了s[1]的值l，而取到的最大范围不包括上边界，就是s[5]的值p。
加号（+）是字符串连接运算符，星号（*）是重复操作。如下实例：
str = 'Hello World!' print str # 输出完整字符串
print str[0] # 输出字符串中的第一个字符
print str[2:5] # 输出字符串中第三个至第五个之间的字符串
print str[2:] # 输出从第三个字符开始的字符串
print str * 2 # 输出字符串两次
print str + "TEST" # 输出连接的字符串
以上实例输出结果：
Hello World!
H
llo
llo World!Hello World!Hello World!Hello World!TEST
List（列表）
List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。
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）。
列表是写在方括号([])之间、用逗号分隔开的元素列表。
和字符串一样，列表同样可以被索引和截取，列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表。
列表截取的语法格式如下：变量[头下标：尾下标]
索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。
加号（+）是列表连接运算符，星号（*）是重复操作。如下实例：
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
执行结果：
['abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2]
abcd
[786, 2.23]
[2.23, 'runoob', 70.2]
[123, 'runoob', 123, 'runoob']
['abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2, 123, 'runoob']
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[2:5] = [13,14,15]
print(a)
a[2:5]= [] #删除
print(a)
执行结果：
[1, 2, 13, 14, 15, 6]
[1, 2, 6]
List内置了有很多方法，例如append()、pop()等等，这在后面会讲到。
注意：
1、List写在方括号之间，元素用逗号隔开。
2、和字符串一样，list可以被索引和切片。
3、List可以使用+操作符进行拼接。
4、List中的元素是可以改变的。
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：
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
执行结果：
('abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2)
abcd
(786, 2.23)
(2.23, 'runoob', 70.2)
(123, 'runoob', 123, 'runoob')
('abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2, 123, 'runoob')
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。也可以进行截取（看上面，这里不再赘述）。
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）。
注意：
1、与字符串一样，元组的元素不能修改。
2、元组也可以被索引和切片，方法一样。
3、注意构造包含0或1个元素的元组的特殊语法规则。
4、元组也可以使用+操作符进行拼接。
Set（集合）
集合（set）是一个无序不重复元素的序列。
基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。
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。
student = {'Tom', 'Jim', 'Mary', 'Tom', 'Jack', 'Rose'}
print(student) # 输出集合，重复的元素被自动去掉
# 成员测试
if ('Rose' in student):
print('Rose 在集合中')
else:
print('Rose 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
执行结果：
{'Jack', 'Tom', 'Rose', 'Mary', 'Jim'}
Rose 在集合中
{'a', 'r', 'b', 'd', 'c'}
{'r', 'b', 'd'}
{'a', 'm', 'l', 'r', 'b', 'z', 'd', 'c'}
{'a', 'c'}
{'z', 'r', 'b', 'm', 'd', 'l'}
Dictionary（字典）
字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型。
列表是有序的对象结合，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)对集合。
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。
dict = {}
dict['one'] = "1 - 菜鸟教程"
dict[2] = "2 - 菜鸟工具"
print(dict)
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
print(tinydict.items()) #输出所有键值对
执行结果：
{'one': '1 - 菜鸟教程', 2: '2 - 菜鸟工具'}
1 - 菜鸟教程
2 - 菜鸟工具
{'name': 'runoob', 'code': 1, 'site': 'www.runoob.com'}
dict_keys(['name', 'code', 'site'])
dict_values(['runoob', 1, 'www.runoob.com'])
dict_items([('name', 'runoob'), ('code', 1), ('site', 'www.runoob.com')])
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)])
print(dict)
dict1 = {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
print(dict1)
执行结果：
[('Runoob', 1), ('Google', 2), ('Taobao', 3)]
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
>>> dict(Runoob=1, Google=2, Taobao=3)
{'Taobao': 3, 'Runoob': 1, 'Google': 2}
另外，字典类型也有一些内置的函数，例如clear()、keys()、values()等。
注意：
1、字典是一种映射类型，它的元素是键值对。
2、字典的关键字必须为不可变类型，且不能重复。
3、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，你只需要将数据类型作为函数名即可。
以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。
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函数 |
描述 |
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将x转换为一个整数 |
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将x转换为一个长整数 |
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将x转换到一个浮点数 |
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创建一个复数 |
|
|
将对象 x 转换为字符串 |
|
|
将对象 x 转换为表达式字符串 |
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用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 |
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将序列 s 转换为一个元组 |
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将序列 s 转换为一个列表 |
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转换为可变集合 |
|
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创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。 |
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转换为不可变集合 |
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将一个整数转换为一个字符(好像是按ASC码转的) |
|
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将一个整数转换为Unicode字符 |
|
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将一个字符转换为它的整数值 |
|
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将一个整数转换为一个十六进制字符串 |
|
|
将一个整数转换为一个八进制字符串 |
int(x) 将x转换为一个整数。
float(x) 将x转换到一个浮点数。
complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
以下实例将浮点数变量 a 转换为整数：
>>> a = 1.0
>>> int(a) 结果为1
>>> a = 1
>>> float(a) 结果为1.0
>>> bool(a) 结果为True #只要a不为0，就是True
>>> complex(a) 结果为0j
我们可以使用十六进制和八进制来代表整数：
>>> number = 0xA0F # 十六进制（零oA0F）
>>> number 结果为2575
>>> number=0o37 # 八进制（零o37）
>>> number 结果31
元组拓展：
一般来说，函数的返回值一般为一个。
而函数返回多个值的时候，是以元组的方式返回的。
示例（命令行下）：
def example(a,b):
return (a,b)
print(type(example(3,4)))
执行结果：<class 'tuple'>
python中的函数还可以接收可变长参数，比如以 "*" 开头的的参数名，会将所有的参数收集到一个元组上。例如：
def test(*args):
print(args)
return args
print(type(test(1,2,3,4))) #可以看见其函数的返回值是一个元组
执行结果：
(1, 2, 3, 4)
<class 'tuple'>
字典拓展：
python中的字典是使用了一个称为散列表（hashtable）的算法（不具体展开），
其特点就是：不管字典中有多少项，in操作符花费的时间都差不多。
如果把一个字典对象作为for的迭代对象，那么这个操作将会遍历字典的键：
a = {1:'ai',2:'human',3:'animal',}
def example(d):
# d 是一个字典对象
for c in d:
print(c)
#如果调用函数试试的话，会发现函数会将d的所有键打印出来;
#也就是遍历的是d的键，而不是值.
example(a)
执行结果：
1
2
3
Type拓展：
type 是用于求一个未知数据类型对象，而 isinstance 是用于判断一个对象是否是已知类型。
type 不认为子类是父类的一种类型，而isinstance会认为子类是父类的一种类型。
可以用 isinstance 判断子类对象是否继承于父类，type 不行。
综合以上几点，type 与 isinstance 虽然都与数据类型相关，但两者其实用法不同，type 主要用于判断未知数据类型，isinstance 主要用于判断 A 类是否继承于 B 类：
class Father(object):
pass
class Son(Father):
pass
if __name__ == '__main__':
print(type(Son())==Father)
print(isinstance(Son(),Father))
print(type(Son()))
print(type(Son))
执行结果：
False
True
<class '__main__.Son'>
<class 'type'>
Python3 运算符
什么是运算符？
本章节主要说明Python的运算符。举个简单的例子 4 +5 = 9 。 例子中，4 和 5 被称为操作数，"+" 称为运算符。
Python语言支持以下类型的运算符:
接下来让我们一个个来学习Python的运算符。
Python算术运算符
|
运算符 |
描述 |
实例 |
|
+ |
加 - 两个对象相加 |
a + b 输出结果 31 |
|
- |
减 - 得到负数或是一个数减去另一个数 |
a - b 输出结果 -11 |
|
* |
乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串 |
a * b 输出结果 210 |
|
/ |
除 - x 除以 y |
b / a 输出结果 2.1 |
|
% |
取模 - 返回除法的余数 |
b % a 输出结果 1 |
|
** |
幂 - 返回x的y次幂 |
a**b 为10的21次方 |
|
// |
取整除 - 返回商的整数部分 |
9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0 |
Python比较运算符
|
运算符 |
描述 |
实例 |
|
|
== |
等于 - 比较对象是否相等 |
(a == b) 返回 False。 |
|
|
!= |
不等于 - 比较两个对象是否不相等 |
(a != b) 返回 True。 |
|
|
> |
大于 - 返回x是否大于y |
(a > b) 返回 False。 |
|
|
< |
小于 - 返回x是否小于y。所有比较运算符返回1表示真，返回0表示假。这分别与特殊的变量True和False等价。注意，这些变量名的大写。 |
(a < b) 返回 True。 |
|
|
>= |
大于等于 - 返回x是否大于等于y。 |
(a >= b) 返回 False。 |
|
|
<= |
小于等于 - 返回x是否小于等于y。 |
(a <= b) 返回 True。 |
|
Python赋值运算符
|
运算符 |
描述 |
实例 |
|
= |
简单的赋值运算符 |
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 |
|
*= |
乘法赋值运算符 |
c *= a 等效于 c = c * a |
|
/= |
除法赋值运算符 |
c /= a 等效于 c = c / a |
|
%= |
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 |
|
//= |
取整除赋值运算符 |
c //= a 等效于 c = c // a |
Python位运算符
按位运算符是把数字看作二进制来进行计算的。Python中的按位运算法则如下：
|
运算符 |
描述 |
实例 |
|
& |
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 |
|
| |
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 | b) 输出结果 61 ，二进制解释： 0011 1101 |
|
^ |
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 |
Python逻辑运算符
|
运算符 |
逻辑表达式 |
描述 |
实例 |
|
and |
x and y |
布尔"与" - 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值。 |
(a and b) 返回 20。 |
|
or |
x or y |
布尔"或" - 如果 x 是 True，它返回 x 的值，否则它返回 y 的计算值。 |
(a or b) 返回 10。 |
|
not |
not x |
布尔"非" - 如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True。 |
not(a and b) 返回 False |
a = 10
b = 20
if (a and b):
print("1 - 变量 a 和 b 都为 true")
else:
print("1 - 变量 a 和 b 有一个不为 true")
if (a or b):
print("2 - 变量 a 和 b 都为 true，或其中一个变量为 true")
else:
print("2 - 变量 a 和 b 都不为 true")
# 修改变量 a 的值
a = 0
if (a and b):
print("3 - 变量 a 和 b 都为 true")
else:
print("3 - 变量 a 和 b 有一个不为 true")
if (a or b):
print("4 - 变量 a 和 b 都为 true，或其中一个变量为 true")
else:
print("4 - 变量 a 和 b 都不为 true")
if not (a and b):
print("5 - 变量 a 和 b 都为 false，或其中一个变量为 false")
else:
print("5 - 变量 a 和 b 都为 true")
执行结果：
1 - 变量 a 和 b 都为 true
2 - 变量 a 和 b 都为 true，或其中一个变量为 true
3 - 变量 a 和 b 有一个不为 true
4 - 变量 a 和 b 都为 true，或其中一个变量为 true
5 - 变量 a 和 b 都为 false，或其中一个变量为 false
Python成员运算符
除了以上的一些运算符之外，Python还支持成员运算符，测试实例中包含了一系列的成员，包括字符串，列表或元组。
|
运算符 |
描述 |
实例 |
|
in |
如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False。 |
x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。 |
|
not in |
如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。 |
x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。 |
a = 10;b = 20
list = [1, 2, 3, 4, 5];
if (a in list):
print("1 - 变量 a 在给定的列表中 list 中")
else:
print("1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中")
if (b not in list):
print("2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中")
else:
print("2 - 变量 b 在给定的列表中 list 中")
# 修改变量 a 的值
a = 2
if (a in list):
print("3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中")
else:
print("3 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中")
执行结果：
1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中
2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中
3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中
Python身份运算符
身份运算符用于比较两个对象的存储单元
|
运算符 |
描述 |
实例 |
|
is |
is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象 |
x is y, 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True， 否则返回 False |
|
is not |
is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象 |
x is not y ， 类似 id(a) != id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回 结果 True，否则返回 False。 |
Python运算符优先级
以下表格列出了从最高到最低优先级的所有运算符：
|
运算符 |
描述 |
|
** |
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 -@) |
|
* / % // |
乘，除，取模和取整除 |
|
+ - |
加法减法 |
|
>> << |
右移，左移运算符 |
|
& |
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 or and |
逻辑运算符 |
关于and运算符：
python 中的 and 从左到右计算表达式，若所有值均为真，则返回最后一个值，若存在假，返回第一个假值；
or 也是从左到有计算表达式，返回第一个为真的值；
其中数字 0 是假，其他都是真；字符 "" 是假，其他都是真；
关于2,8,16进制：
2 进制是以 0b 开头的: 例如: 0b11 则表示十进制的 3
8 进制是以 0o 开头的: 例如: 0o11 则表示十进制的 9
16 进制是以 0x 开头的: 例如: 0x11 则表示十进制的 17
分别使用 bin，oct，hex 可输出数字的二进制，八进制，十六进制形式，例如：
a = 60
print(bin(a))
print(oct(a))
print(hex(a))
执行结果：
0b111100
0o74
0x3c
Python3 数字(Number)
Python 数字数据类型用于存储数值。
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值，将重新分配内存空间。
Python 支持三种不同的数值类型：
整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）
复数( (complex)) - 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。
Python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。
Python 数字类型转换：
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，你只需要将数据类型作为函数名即可。
int(x) 将x转换为一个整数。
float(x) 将x转换到一个浮点数。
complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
Python Number运算:
Python 解释器SHELL可以作为一个简单的计算器，您可以在解释器里输入一个表达式，它将输出表达式的值。
表达式的语法很直白： +, -, * 和 / 和其它语言（如Pascal或C）里一样。
注意：在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样。
在整数除法中，除法（/）总是返回一个浮点数，如果只想得到整数的结果，丢弃可能的分数部分，可以使用运算符 //。
等号（=）用于给变量赋值。赋值之后，除了下一个提示符，解释器不会显示任何结果。
Python 可以使用 ** 操作来进行幂运算：
变量在使用前必须先"定义"（即赋予变量一个值），否则会出现错误：
不同类型的数混合运算时会将整数转换为浮点数：
在交互模式中，最后被输出的表达式结果被赋值给变量
此处， _ 变量应被用户视为只读变量。
数学函数：
|
函数 |
返回值 ( 描述 ) |
|
返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10 |
|
|
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 使用 (x>y)-(x<y) 替换。 |
|
返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 |
|
|
返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0 |
|
|
返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4 |
|
|
如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 |
|
|
返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0 |
|
|
返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 |
|
|
返回给定参数的最小值，参数可以为序列。 |
|
|
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。 |
|
|
x**y 运算后的值。 |
|
|
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。 |
|
|
返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回 2+0j |
随机数函数：
随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。
Python包含以下常用随机数函数：
|
函数 |
描述 |
|
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。 |
|
|
从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数， 基数缺省值为1 |
|
|
随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。 |
|
|
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。 |
|
|
将序列的所有元素随机排序 |
|
|
随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内。 |
三角函数：
Python包括以下三角函数：
|
函数 |
描述 |
|
|
返回x的反余弦弧度值。 |
||
|
返回x的反正弦弧度值。 |
|
|
|
返回x的反正切弧度值。 |
|
|
|
返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。 |
|
|
|
返回x的弧度的余弦值。 |
|
|
|
返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。 |
|
|
|
返回的x弧度的正弦值。 |
|
|
|
返回x弧度的正切值。 |
|
|
|
将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) ， 返回90.0 |
|
|
|
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）。 |
Python3 字符串
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号('或")来创建字符串。
创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。例如：
var1 = 'Hello World!'
var2 = "Runoob"
Python 访问字符串中的值
Python 不支持单字符类型，单字符也在Python也是作为一个字符串使用。
Python 访问子字符串，可以使用方括号来截取字符串，如下实例：
var1 = 'Hello World!'
var2 = "Runoob"
print("var1[0]: ", var1[0])
print("var2[1:5]: ", var2[1:5])
执行结果:
var1[0]: H
var2[1:5]: unoo
Python字符串更新
你可以截取字符串的一部分并与其他字段拼接，如下实例：
var1 = 'Hello World!'
print("已更新字符串 : ", var1[:6] + 'Runoob!')
执行结果:
已更新字符串 : Hello Runoob!
Python转义字符
在需要在字符中使用特殊字符时，python用反斜杠(\)转义字符。如下表：
|
转义字符 |
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) |
|
\e |
转义 |
|
\000 |
空 |
|
\n |
换行 |
|
\v |
纵向制表符 |
|
\t |
横向制表符 |
|
\r |
回车 |
|
\f |
换页 |
|
\oyy |
八进制数，yy代表的字符，例如：\o12代表换行 |
|
\xyy |
十六进制数，yy代表的字符，例如：\x0a代表换行 |
|
\other |
其它的字符以普通格式输出 |
Python字符串运算符
下表实例变量a值为字符串 "Hello"，b变量值为 "Python"：
|
操作符 |
描述 |
实例 |
|
+ |
字符串连接 |
a + b 输出结果： HelloPython |
|
* |
重复输出字符串 |
a*2 输出结果：HelloHello |
|
[] |
通过索引获取字符串中字符 |
a[1] 输出结果 e |
|
[ : ] |
截取字符串中的一部分 |
a[1:4] 输出结果 ell |
|
in |
成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True |
H in a 输出结果 1 |
|
not in |
成员运算符 - 如果字符串中不包含给定的字符返回 True |
M not in a 输出结果 1 |
|
r/R |
原始字符串 - 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。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母"r"（可以大小写）以外，与普通字符串有着几乎完全相同的语法。 |
print r'\n' prints \n 和 print R'\n' prints \n |
|
% |
格式字符串 |
请看下一节内容。 |
a = "Hello"
b = "Python"
print("a + b 输出结果：", a + b)
print("a * 2 输出结果：", a * 2)
print("a[1] 输出结果：", a[1])
print("a[1:4] 输出结果：", a[1:4])
if ("H" in a):
print("H 在变量 a 中")
else:
print("H 不在变量 a 中")
if ("M" not in a):
print("M 不在变量 a 中")
else:
print("M 在变量 a 中")
print(r'\n')
print(R'\n')
执行结果:
a + b 输出结果： HelloPython
a * 2 输出结果： HelloHello
a[1] 输出结果： e
a[1:4] 输出结果： ell
H 在变量 a 中
M 不在变量 a 中
\n
\n
Python字符串格式化
Python 支持格式化字符串的输出 。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式，但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。
在 Python 中，字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。
print ("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10))
执行结果:
我叫 小明 今年 10 岁!
python字符串格式化符号:
|
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( + ) |
|
<sp> |
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) |
Python三引号
python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。实例如下
para_str = """这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( \t )。
也可以使用换行符 [ \n ]。
"""
print (para_str)
执行结果:
这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( )。
也可以使用换行符 [
]。
三引号让程序员从引号和特殊字符串的泥潭里面解脱出来，自始至终保持一小块字符串的格式是所谓的WYSIWYG（所见即所得）格式的。
一个典型的用例是，当你需要一块HTML或者SQL时，这时用字符串组合，特殊字符串转义将会非常的繁琐。
Unicode 字符串
在Python2中，普通字符串是以8位ASCII码进行存储的，而Unicode字符串则存储为16位unicode字符串，这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。
在Python3中，所有的字符串都是Unicode字符串。
Python 的字符串内建函数
Python 的字符串常用内建函数如下：
|
序号 |
方法及描述 |
|
1 |
capitalize() |
|
2 |
|
|
3 |
count(str, beg= 0,end=len(string))
|
|
4 |
bytes.decode(encoding="utf-8", errors="strict")
|
|
5 |
encode(encoding='UTF-8',errors='strict')
|
|
6 |
endswith(suffix, beg=0, end=len(string)) |
|
7 |
|
|
8 |
find(str, beg=0 end=len(string))
|
|
9 |
index(str, beg=0, end=len(string))
|
|
10 |
|
|
11 |
|
|
12 |
|
|
13 |
|
|
14 |
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15 |
|
|
16 |
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17 |
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18 |
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19 |
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20 |
|
|
21 |
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22 |
|
|
23 |
|
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24 |
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|
25 |
|
|
26 |
|
|
27 |
rfind(str, beg=0,end=len(string))
|
|
28 |
rindex( str, beg=0, end=len(string))
|
|
29 |
|
|
30 |
|
|
31 |
split(str="", num=string.count(str))
|
|
32 |
|
|
33 |
startswith(str, beg=0,end=len(string))
|
|
34 |
|
|
35 |
|
|
36 |
|
|
37 |
translate(table, deletechars="")
|
|
38 |
|
|
39 |
|
|
40 |
|
字符串截取字符补充：
# 0、a,b为数字参数。从字符串指针为a的地方开始截取字符，到b的前一个位置（因为不包含b）
var1 = "hello world";
print(var1[a: b]);
# 1、如果a,b均不填写，默认取全部字符。即，下面这两个打印结果是一样的
print(var1[: ]); # hello world
print(var1); # hello world
# 2、如果a填写，b不填写（或填写的值大于指针下标），默认从a开始截取，至字符串最后一个位置
print(var1[3: ]); # lo world
# 3、如果a不填写， b填写，默认从0位置开始截取，至b的前一个位置
print(var1[: 8]); # hello wo
# 4、如果a为负数，默认从尾部某一位置，开始向后截取
print(var1[-2: ]); # ld
# 5、如果a>=b, 默认输出为空。
print(var1[3: 3]);
print(var1[3: 2]);
python字符串格式化符号 %f 可指定小数点后的精度。
num =18.72554
print("the price is %.2f" %num)
执行结果:
the price is 18.73
使用格式化符号进行进制转换
>>> num=10
>>> print('十六进制：%#x' % num) #使用%x将十进制num格式化为十六进制
十六进制：0xa
>>> print('二进制:', bin(num)) #使用bin将十进制num格式化为二进制
二进制: 0b1010
>>> print('八进制：%#o' % num) #使用%o将十进制num格式化为八进制
八进制：0o12
上面使用格式化符号进行进制转换中，多加入了一个#号，目的是在转换结果头部显示当前进制类型，如不需要，可将#号去除，如下
>>> print('八进制：%o' % num)
八进制：12
>>> print('十六进制：%x' % num)
十六进制：a
字符串截取字符继续补充:
[::2] 表示的是从头到尾，步长为2。第一个冒号两侧的数字是指截取字符串的范围,第二个冒号后面是指截取的步长。
>>> L=['a','b','c','d','e','f','g']
>>> print(L[::2])
['a', 'c', 'e', 'g']
字符串其他总结：
字符串的处理：
定义字符串a = python,则可进行如下操作
字符串全部字符大写：a.upper()
字符串小写：a.lower()
字符串首字符大写，其余字符小写：a.capitalize()
去掉字符串两边的空白符（包括\n,\t,\r,’ ’）或去掉字符串中指定字符：
如a.strip(‘py’) 输出’thon’
删除左边的空白符：a.lstrip()
删除右边的空白符：a.rstrip()
判断字符串是否是数字类型，是返回True,不是返回False a.isdigit()
搜索字符串中字符的起始位置a.find() 如a.find(‘y’) 返回结果为1,如找不到返回-1
字符串替换a.replace() a.replace(‘python’,’Java’) 结果为'java'
拆分字符串，通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list）的函数：a.split() 具体如下：
a.split(str="",num=string.count(str))[n]
参数说明：
str :表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空('')。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素输出至列表中。
num：表示分割次数。如果存在参数num，则仅分隔成 num+1 个子字符串，并且每一个子字符串可以赋值给新的变量.
[n]： 表示选取第n个分片
注意：当使用空格作为分隔符时，对于中间为空的项会自动忽略
示例：a = “www.hao123.com.cn”
print(a.split()) 结果为['www.hao123.com.cn']
print(a.split(‘.’)) 结果为['www', 'hao123', 'com', 'cn']
分割一次：print(a.split(‘.’))或print(a.split(‘.’)，0) 结果为：['www', 'hao123', 'com', 'cn']
分割二次：print(a.split(‘.’)，1) 结果为：['www', 'hao123.com.cn']
分割二次并取列表中序列为1的值：print(a.split(‘.’)，1)[1] 结果：'hao123.com.cn'
分割最大次数：print(a.split(‘.’)，-1) 结果为：['www', 'hao123', 'com', 'cn']
分割最大次数后赋值：a1,a2,a3,a4 = a.split(‘.’,-1) 则a1 = ‘www’ 类推。
prompt = "If you tell us who you are, we can personalize the messages you see."
prompt += "\nWhat is your first name? "
sorted() 默认大小写排序 sorted(favorite_languages)
set() 例： set(favorite_languages.values()) 同一名称归类
for name, language in favorite_languages.items(): 将字典中的键命名为name,将字典中的值命名为language
import random secret = random.randint(a,b) 导入生成随机数的模块，然后生a，b之间的数字 （包含ab）
.extend() 可同时将两个元素增加到列表中
.insert() member.insert(1,’元素’)，其中插入第一名位置为0，第二名位置为1，类推
.remove() 从列表中删除一个元素，不需要知道元素在列表中位置，必须需要知道元素名称。
.count() 显示某个元素在列表中出现的次数 示例：member.count(‘李阳’)
.index() 索引函数，返还某元素在列表中的位置
.reverse() 将列表顺序反转 如：member.reverse()
.sort() 将列表元素按从小到大顺序排列 如：member.sort()
.sort() member.sort(reverse=True) 将列表元素按从大到小顺序排列
.sort() sorted() .reverse() 排序函数
Python3 列表
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，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。
序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。
此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型
创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：
list1 = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ];
list3 = ["a", "b", "c", "d"];
与字符串的索引一样，列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合等。
访问列表中的值
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：
list1 = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
print("list1[0]: ", list1[0])
print("list2[1:5]: ", list2[1:5])
执行结果:
list1[0]: Google
list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
更新列表
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：
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])
执行结果:
第三个元素为 : 1997
更新后的第三个元素为 : 2001
删除列表元素
可以使用 del 语句来删除列表的的元素，如下实例：
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
print(list)
del list[2]
print("删除第三个元素 : ", list)
执行结果:
['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
删除第三个元素 : ['Google', 'Runoob', 2000]
Python列表脚本操作符
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。
如下所示：
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
len([1, 2, 3]) |
3 |
长度 |
|
[1, 2, 3] + [4, 5, 6] |
[1, 2, 3, 4, 5, 6] |
组合 |
|
['Hi!'] * 4 |
['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] |
重复 |
|
3 in [1, 2, 3] |
True |
元素是否存在于列表中 |
|
for x in [1, 2, 3]: print(x, end=" ") |
1 2 3 |
迭代 |
Python列表截取与拼接
Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：
L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
L[2] |
'Taobao' |
读取第三个元素 |
|
L[-2] |
'Runoob' |
从右侧开始读取倒数第二个元素 : count from the right |
|
L[1:] |
['Runoob', 'Taobao'] |
输出从第二个元素开始后的所有元素 |
嵌套列表
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列表函数&方法
Python包含以下函数:
|
序号 |
函数 |
|
1 |
len(list) |
|
2 |
max(list) |
|
3 |
min(list) |
|
4 |
list(seq) |
Python包含以下方法:
|
序号 |
方法 |
|
1 |
list.append(obj) |
|
2 |
list.count(obj) |
|
3 |
list.extend(seq) |
|
4 |
list.index(obj) |
|
5 |
list.insert(index, obj) |
|
6 |
list.pop(obj=list[-1]) |
|
7 |
list.remove(obj) |
|
8 |
list.reverse() |
|
9 |
list.sort([func]) |
|
10 |
list.clear() |
|
11 |
list.copy() |
import copy
a = [1,2,3,4]
b = a
d = copy.copy(a)
b[0] = 'b'
print(a)
print(b)
print(d)
print(id(a),id(b),id(d))
执行结果:
[1, 2, 3, 4]
['b', 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
42366664 42366856 42368136
import copy
a = [1,2,3,4]
b = a[:]
d = copy.copy(a)
b[0] = 'b'
print(a)
print(b)
print(d)
print(id(a),id(b),id(d))
执行结果:
[1, 2, 3, 4]
['b', 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
42432200 42432392 42433672
一般情况下想复制得到一个新列表并改变新列表内元素而不影响原列表，可以采用b=a[:]的赋值方式。这只是针对这种比较单一的普通列表。
l = [i for i in range(0,15)]
print(l)
print(l[::2])
print(l[::-1])
执行结果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
[14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
list[start:end:span]
遍历 [start,end)，间隔为 span，当 span>0 时顺序遍历, 当 span<0 时，逆着遍历。
start 不输入则默认为 0，end 不输入默认为长度。
python 创建二维列表，将需要的参数写入 cols 和 rows 即可
list_2d = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)]
list_2d = [ [0 for i in range(5)] for i in range(5)]
print(list_2d)
执行结果：
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
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。
如下实例：
tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000);
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 );
tup3 = "a", "b", "c", "d";
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：
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)
tup2 =(50,)
print(type(tup1))
print(type(tup2))
执行结果：
<class 'int'>
<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。
访问元组
元组可以使用下标索引来访问元组中的值，如下实例:
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])
执行结果：
tup1[0]: Google
tup2[1:5]: (2, 3, 4, 5)
修改元组
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:
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)
执行结果：
(12, 34.56, 'abc', 'xyz')
删除元组
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:
tup = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
print (tup)
del tup[0]
print ("删除后的元组 tup : ",tup)
执行结果：
('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/X230/Desktop/usr/1021.py", line 3, in <module>
del tup[0]
TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion
Process finished with exit code 1
元组运算符
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。
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
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 |
元组索引，截取
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：
元组：
L = ('Google', 'Taobao', 'Runoob')
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
L[2] |
'Runoob!' |
读取第三个元素 |
|
L[-2] |
'Taobao' |
反向读取；读取倒数第二个元素 |
|
L[1:] |
('Taobao', 'Runoob!') |
截取元素，从第二个开始后的所有元素。 |
元组内置函数
Python元组包含了以下内置函数
|
序号 |
方法及描述 |
实例 |
|
1 |
len(tuple) |
>>> tuple1 = ('Google', 'Runoob', 'Taobao') >>> len(tuple1) 3 >>> |
|
2 |
max(tuple) |
>>> tuple2 = ('5', '4', '8') >>> max(tuple2) '8' >>> |
|
3 |
min(tuple) |
>>> tuple2 = ('5', '4', '8') >>> min(tuple2) '4' >>> |
|
4 |
tuple(seq) |
>>> list1= ['Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu'] >>> tuple1=tuple(list1) >>> tuple1 ('Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu') |
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 ,格式如下所示：
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
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，数字或元组。
一个简单的字典实例：
dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}
也可如此创建字典：
dict1 = { 'abc': 456 };
dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };
访问字典里的值
把相应的键放入熟悉的方括弧，如下实例:
dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
执行结果：
dict['Name']: Runoob
dict['Age']: 7
如果用字典里没有的键访问数据，会输出错误。
修改字典
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:
dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
dict['Age'] = 8; # 更新 Age
dict['School'] = "菜鸟教程" # 添加信息
print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
print ("dict['School']: ", dict['School'])
执行结果：
dict['Age']: 8
dict['School']: 菜鸟教程
删除字典元素
能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。
显示删除一个字典用del命令，如下实例：
dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
del dict['Name'] # 删除键 'Name'
dict.clear() # 删除字典
del dict # 删除字典
print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
print ("dict['School']: ", dict['School'])
执行结果：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/X230/Desktop/usr/1021.py", line 5, in <module>
print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
TypeError: 'type' object is not subscriptable
Process finished with exit code 1
字典键的特性
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。
两个重要的点需要记住：
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：
dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Name': '小菜鸟'}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
执行结果：
dict['Name']: 小菜鸟
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：
dict = {['Name']: 'Runoob', 'Age': 7}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
执行结果：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/X230/Desktop/usr/1021.py", line 1, in <module>
dict = {['Name']: 'Runoob', 'Age': 7}
TypeError: unhashable type: 'list'
Process finished with exit code 1
Python字典包含了以下内置函数：
|
序号 |
函数及描述 |
实例 |
|
1 |
len(dict) |
>>> dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'} >>> len(dict) 3 |
|
2 |
str(dict) |
>>> dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'} >>> str(dict) "{'Name': 'Runoob', 'Class': 'First', 'Age': 7}" |
|
3 |
type(variable) |
>>> dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'} >>> type(dict) <class 'dict'> |
Python字典包含了以下内置方法：
|
序号 |
函数及描述 |
|
1 |
radiansdict.clear() |
|
2 |
radiansdict.copy() |
|
3 |
radiansdict.fromkeys() |
|
4 |
radiansdict.get(key, default=None) |
|
5 |
key in dict |
|
6 |
radiansdict.items() |
|
7 |
radiansdict.keys() |
|
8 |
radiansdict.setdefault(key, default=None) |
|
9 |
radiansdict.update(dict2) |
|
10 |
radiansdict.values() |
|
11 |
pop(key[,default]) |
|
12 |
popitem() |
字典的键值是"只读"的，所以不能对键和值分别进行初始化。
字典是支持无限极嵌套的，如下面代码：
citys={
'北京':{
'朝阳':['国贸','CBD','天阶','我爱我家','链接地产'],
'海淀':['圆明园','苏州街','中关村','北京大学'],
'昌平':['沙河','南口','小汤山',],
'怀柔':['桃花','梅花','大山'],
'密云':['密云A','密云B','密云C']
},
'河北':{
'石家庄':['石家庄A','石家庄B','石家庄C','石家庄D','石家庄E'],
'张家口':['张家口A','张家口B','张家口C'],
'承德':['承德A','承德B','承德C','承德D']
}
}
for i in citys['北京']:
print(i)
for i in citys['北京']['海淀']:
print("第二个循环输出结果：",i)
执行结果：
朝阳
海淀
昌平
怀柔
密云
第二个循环输出结果： 圆明园
第二个循环输出结果： 苏州街
第二个循环输出结果： 中关村
第二个循环输出结果： 北京大学
Python3 编程第一步
在前面的教程中我们已经学习了一些 Python3 的基本语法知识，下面我们尝试来写一个斐波纳契数列。实例如下：
# Fibonacci series: 斐波纳契数列# 两个元素的总和确定了下一个数f(n)==f(n-1)+f(n-2)
a, b = 0, 1
while b < 10:
print(b)
a, b = b, a+b
执行以上程序，输出结果为：
1
1
2
3
5
8
这个例子介绍了几个新特征。
第一行包含了一个复合赋值：变量 a 和 b 同时得到新值 0 和 1。最后一行再次使用了同样的方法，可以看到，右边的表达式会在赋值变动之前执行。右边表达式的执行顺序是从左往右的。
输出变量值:
>>> i = 256*256
>>> print('i 的值为：', i)
i 的值为： 65536
end 关键字
关键字end可以用于将结果输出到同一行，或者在输出的末尾添加不同的字符，实例如下：
# Fibonacci series: 斐波纳契数列# 两个元素的总和确定了下一个数
a, b = 0, 1
while b < 1000:
print(b, end=',')
a, b = b, a+b
执行以上程序，输出结果为：
1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987,
斐波纳契函数用递归函数解法如下：
def fbnq(n):
if n <1:
print("输入有误！")
return -1
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fbnq(n-1) + fbnq(n-2)
print(fbnq(30))
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。
可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程:
if 语句
Python中if语句的一般形式如下所示：
if condition_1:
statement_block_1
elif condition_2:
statement_block_2
else:
statement_block_3
如果 "condition_1" 为 True 将执行 "statement_block_1" 块语句
如果 "condition_1" 为False，将判断 "condition_2"
如果"condition_2" 为 True 将执行 "statement_block_2" 块语句
如果 "condition_2" 为False，将执行"statement_block_3"块语句
Python 中用 elif 代替了 else if，所以if语句的关键字为：if – elif – else。
注意：
1、每个条件后面要使用冒号（:），表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
2、使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
3、在Python中没有switch – case语句。
以下是一个简单的 if 实例：
var1 = 100
if var1:
print ("1 - if 表达式条件为 true")
print (var1)
var2 = 0
if var2:
print ("2 - if 表达式条件为 true")
print (var2)
print ("Good bye!")
执行以上代码，输出结果为：
1 - if 表达式条件为 true
100
Good bye!
从结果可以看到由于变量 var2 为 0，所以对应的 if 内的语句没有执行。
以下实例演示了狗的年龄计算判断：
age = int(input("请输入你家狗狗的年龄: "))
print("")
if age < 0:
print("你是在逗我吧!")
elif age == 1:
print("相当于 14 岁的人。")
elif age == 2:
print("相当于 22 岁的人。")
elif age > 2:
human = 22 + (age -2)*5
print("对应人类年龄: ", human)
### 退出提示
input("点击 enter 键退出")
执行结果如下：
请输入你家狗狗的年龄: 1
相当于 14 岁的人。
点击 enter 键退出
以下为if中常用的操作运算符:
|
操作符 |
描述 |
|
< |
小于 |
|
<= |
小于或等于 |
|
> |
大于 |
|
>= |
大于或等于 |
|
== |
等于，比较对象是否相等 |
|
!= |
不等于 |
数字猜谜游戏
number = 7
guess = -1
print("数字猜谜游戏!")
while guess != number:
guess = int(input("请输入你猜的数字："))
if guess == number:
print("恭喜，你猜对了！")
elif guess < number:
print("猜的数字小了...")
elif guess > number:
print("猜的数字大了...")
执行以上脚本，实例输出结果如下：
数字猜谜游戏!
请输入你猜的数字：1
猜的数字小了...
请输入你猜的数字：9
猜的数字大了...
请输入你猜的数字：7
恭喜，你猜对了！
if 嵌套
在嵌套 if 语句中，可以把 if...elif...else 结构放在另外一个 if...elif...else 结构中。
if 表达式1:
语句
if 表达式2:
语句
elif 表达式3:
语句
else:
语句
elif 表达式4:
语句
else:
语句
实例
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：
输入一个数字：6
你输入的数字可以整除 2 和 3
对上例进行更改1：
i = 5
while i:
num =int(input("请输入一个整数："))
if num % 2 ==0:
if num % 3 == 0:
print("你输入的数字能同时被2和3整除。")
else:
print("你输入的数字只能被2整除，不能被3整除。")
else:
if num % 3 == 0:
print("你输入的数字能被3整，但不能被2整除。")
else:
print("你输入的数字不能被2也不能被3整除。")
i-=1 #可以进行5次操作
实例1：
import random
x = random.choice(range(100)) # x取1-100随机数
y = random.choice(range(200)) # y取1-200随机数
if x > y:
print('x:',x,'y:',y)
elif x == y:
print('x+y', x + y,'x:',x,'y:',y)
else:
print('y:',y,'x:',x) # x,y进行大小比较
实例2：
print("=======欢迎进入狗狗年龄对比系统========")
while True:
try:
age = int(input("请输入您家狗的年龄:"))
print(" ")
age = float(age)
if age < 0:
print("您在逗我？")
elif age == 1:
print("相当于人类14岁")
break
elif age == 2:
print("相当于人类22岁")
break
else:
human = 22 + (age - 2)*5
print("相当于人类：",human)
break
except ValueError:
print("输入不合法，请输入有效年龄")
###退出提示
input("点击 enter 键退出")
实例3：
print('数字猜谜游戏')
print('数字猜谜游戏！')
a = 1
i = 0
while a != 20:
a = int (input ('请输入你猜的数字：'))
i += 1
if a == 20:
if i<3:
print('真厉害，这么快就猜对了！')
else :
print('总算猜对了，恭喜恭喜！')
elif a < 20:
print('你猜的数字小了，不要灰心，继续努力！')
else :
print('你猜的数字大了，不要灰心，继续加油！')
Python3 循环语句：
本章节将为大家介绍Python循环语句的使用。
Python中的循环语句有 for 和 while。
Python循环语句的控制结构图如下所示：
while 循环
Python中while语句的一般形式：
While 判断条件：
语句
同样需要注意冒号和缩进。另外，在Python中没有do..while循环。
以下实例使用了 while 来计算 1 到 100 的总和：
n = 100
sum = 0
counter = 1
while counter <= n:
sum = sum + counter
counter += 1
print("1 到 %d 之和为: %d" % (n, sum))
执行结果为：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，实例如下：
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!")
上述程序会一直执行。你可以使用 CTRL+C 来退出当前的无限循环。
无限循环在服务器上客户端的实时请求非常有用。
while 循环使用 else 语句
在 while … else 在条件语句为 false 时执行 else 的语句块：
count = 0
while count < 5:
print (count, " 小于 5")
count = count + 1
else:
print (count, " 大于或等于 5")
执行结果为：
0 小于 5
1 小于 5
2 小于 5
3 小于 5
4 小于 5
5 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：
flag = 1
while (flag): print('欢迎访问菜鸟教程!')
以上的无限循环你可以使用 CTRL+C 来中断循环。
执行以上脚本，输出结果如下：
欢迎访问菜鸟教程!
欢迎访问菜鸟教程!
欢迎访问菜鸟教程!
欢迎访问菜鸟教程!
…
for 语句
Python for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。
for循环的一般格式如下：
for <variable> in <sequence>:
<statements>
else:
<statements>
实例：
languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"]
for x in languages:
print(x)
执行结果：
C
C++
Perl
Python
以下 for 实例中使用了 break 语句，break 语句用于跳出当前循环体：
sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:
if site == "Runoob":
print("菜鸟教程!")
break # break跳出了for循环，直接执行循环之后的print完成循环语句
print("循环数据 " + site)
else:
print("没有循环数据!")
print("完成循环!")
执行结果如下：
循环数据 Baidu
循环数据 Google
菜鸟教程!
完成循环!
range()函数
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)
执行结果：
0
1
2
3
4
for i in range(5,9):
print(i)
执行结果：
5
6
7
8
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,end=",")
执行结果：0,3,6,9,
for i in range(-10,-100,-30):
print(i,end=",")
执行结果：-10,-40,-70,
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])
执行结果：
0 : Google
1 : Baidu
2 : Runoob
3 : Taobao
4 : QQ
还可以使用range()函数来创建一个列表：
print(list(range(5)))
执行结果：[0, 1, 2, 3, 4]
break和continue语句及循环中的else子句：
break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果你从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。 实例如下：
for letter in 'Runoob': # 第一个实例
if letter == 'b':
break
print('当前字母为 :', letter)
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
print('当期变量值为 :', var)
var = var - 1
if var == 5:
break
print("Good bye!")
执行结果：
当前字母为 : R
当前字母为 : u
当前字母为 : n
当前字母为 : o
当前字母为 : o
当期变量值为 : 10
当期变量值为 : 9
当期变量值为 : 8
当期变量值为 : 7
当期变量值为 : 6
Good bye!
continue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。
for letter in 'Runoob': # 第一个实例
if letter == 'o': # 字母为 o 时跳过输出
continue
print('当前字母 :', letter)
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
var = var - 1
if var == 5: # 变量为 5 时跳过输出
continue
print('当前变量值 :', var)
print("Good bye!")
执行结果：
当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
当前字母 : b
当前变量值 : 9
当前变量值 : 8
当前变量值 : 7
当前变量值 : 6
当前变量值 : 4
当前变量值 : 3
当前变量值 : 2
当前变量值 : 1
当前变量值 : 0
Good bye!
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。
式例循环执行情况：
i=0
j=0
for n in range(2, 10):
i+=1
print("第一重循环执行第%d次;"% (i),"n 的数值为：%d" % (n))
for x in range(2, n):
j+=1
print(" 第二重循环执行第%d次;" % (j),"x 的数值为：%d" % (x))
执行结果：
第一重循环执行第1次; n 的数值为：2
第一重循环执行第2次; n 的数值为：3
第二重循环执行第1次; x 的数值为：2
第一重循环执行第3次; n 的数值为：4
第二重循环执行第2次; x 的数值为：2
第二重循环执行第3次; x 的数值为：3
第一重循环执行第4次; n 的数值为：5
第二重循环执行第4次; x 的数值为：2
第二重循环执行第5次; x 的数值为：3
第二重循环执行第6次; x 的数值为：4
第一重循环执行第5次; n 的数值为：6
第二重循环执行第7次; x 的数值为：2
第二重循环执行第8次; x 的数值为：3
第二重循环执行第9次; x 的数值为：4
第二重循环执行第10次; x 的数值为：5
第一重循环执行第6次; n 的数值为：7
第二重循环执行第11次; x 的数值为：2
第二重循环执行第12次; x 的数值为：3
第二重循环执行第13次; x 的数值为：4
第二重循环执行第14次; x 的数值为：5
第二重循环执行第15次; x 的数值为：6
第一重循环执行第7次; n 的数值为：8
第二重循环执行第16次; x 的数值为：2
第二重循环执行第17次; x 的数值为：3
第二重循环执行第18次; x 的数值为：4
第二重循环执行第19次; x 的数值为：5
第二重循环执行第20次; x 的数值为：6
第二重循环执行第21次; x 的数值为：7
第一重循环执行第8次; n 的数值为：9
第二重循环执行第22次; x 的数值为：2
第二重循环执行第23次; x 的数值为：3
第二重循环执行第24次; x 的数值为：4
第二重循环执行第25次; x 的数值为：5
第二重循环执行第26次; x 的数值为：6
第二重循环执行第27次; x 的数值为：7
第二重循环执行第28次; x 的数值为：8
如下实例用于查询质数的循环例子:
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')
执行结果：
2 是质数
3 是质数
4 等于 2 * 2
5 是质数
6 等于 2 * 3
7 是质数
8 等于 2 * 4
9 等于 3 * 3
pass 语句：
Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。
pass 不做任何事情，一般用做占位语句，如下实例
while True:
pass # 等待键盘中断（Ctrl+C）
class MyEmptyClass:
pass
以下实例在字母为 o 时 执行 pass 语句块:
for letter in 'Runoob':
if letter == 'o':
pass
print('执行 pass 块')
print('当前字母 :', letter)
print("Good bye!")
执行结果:
当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
执行 pass 块
当前字母 : o
执行 pass 块
当前字母 : o
当前字母 : b
Good bye!
可以使用内置 enumerate 函数进行遍历:
for index, item in enumerate(sequence):
process(index, item)
sequence = [12, 34, 34, 23, 45, 76, 89]
for i, j in enumerate(sequence):
print(i,":",j)
执行结果：
0 : 12
1 : 34
2 : 34
3 : 23
4 : 45
5 : 76
6 : 89
使用循环嵌套来实现99乘法法则：
#外边一层循环控制行数
#i是行数
i=1
while i<=9:
#里面一层循环控制每一行中的列数
j=1
while j<=i:
mut =j*i
print("%d*%d=%d"%(j,i,mut), end=" ")
j+=1
print("")
i+=1
执行结果：
1*1=1
1*2=2 2*2=4
1*3=3 2*3=6 3*3=9
1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16
1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25
1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36
1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49
1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64
1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81
for 循环的嵌套使用实例：
for i in range(1,6):
for j in range(1, i+1):
print("*",end='')
print('\r')
执行结果：
*
**
***
****
*****
Python3 迭代器与生成器
迭代器
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
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)
for i in range(len(list)):
print(next(it))
执行结果：
1
2
3
4
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")
执行结果：
1 2 3 4
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()
执行结果：
1
2
3
4
生成器
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：
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()
执行结果：0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
Python yield 使用浅析
斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数：
清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
fab(5)
执行结果：
1
1
2
3
5
结果没有问题，但有经验的开发者会指出，直接在 fab 函数中用 print 打印数字会导致该函数可复用性较差，因为 fab 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列。
要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本：
清单 2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
L = []
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L
for n in fab(5):
print(n)
执行结果：
1
1
2
3
5
改写后的 fab 函数通过返回 List 能满足复用性的要求，但是更有经验的开发者会指出，该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List
来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。
清单 3. 第三个版本
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b # 使用 yield
# print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
for n in fab(5):
print(n)
第三个版本的 fab 和第一版相比，仅仅把 print b 改为了 yield b，就在保持简洁性的同时获得了 iterable 的效果。
简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。
我们可以得出以下结论：
一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。
如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数？可以利用 isgeneratorfunction 判断：
from inspect import isgeneratorfunction
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b # 使用 yield
# print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
print(isgeneratorfunction(fab))
执行结果：True
要注意区分 fab 和 fab(5)，fab 是一个 generator function，而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator，好比类的定义和类的实例的区别；
fab 是无法迭代的，而 fab(5) 是可迭代的；
每次调用 fab 函数都会生成一个新的 generator 实例，各实例互不影响
from inspect import isgeneratorfunction
from collections import Iterable
import types
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b # 使用 yield
# print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
print(isgeneratorfunction(fab))
print(isinstance(fab,types.GeneratorType))
print(isinstance(fab(5),types.GeneratorType))
print(isinstance(fab,Iterable))
print(isinstance(fab(5),Iterable))
执行结果：
True
False
True
False
True
return 的作用
在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
另一个例子
另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取：
def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE = 1024
with open(fpath, 'rb') as f:
while True:
block = f.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
return
以上仅仅简单介绍了 yield 的基本概念和用法，yield 在 Python 3 中还有更强大的用法，我们会在后续文章中讨论。
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。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
语法
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：
def 函数名（参数列表）:
函数体
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的的顺序匹配起来的。
实例
让我们使用函数来输出"Hello World！"：
def hello() :
print("Hello World!")
hello()
执行结果：
Hello World!
更复杂点的应用，函数中带上参数变量:
def area(width, height):
return width * height
def print_welcome(name):
print("Welcome", name)
print_welcome("Runoob")
w = 4
h = 5
print("width =", w, " height =", h, " area =", area(w, h))
执行结果：
Welcome Runoob
width = 4 height = 5 area = 20
函数调用
定义一个函数：给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从 Python 命令提示符执行。
如下实例调用了 printme() 函数：
# 定义函数
def printme(str):
"打印任何传入的字符串"
print(str);
return;
# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!")
printme("再次调用同一函数")
执行结果：
我要调用用户自定义函数!
再次调用同一函数
在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的
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。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
python 传不可变对象实例
def ChangeInt( a ):
a = 10
b = 2
ChangeInt(b)
print( b ) # 结果是 2
实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。
传可变对象实例
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：
# 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)
执行结果：
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必需参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必需参数
必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误。
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序：
# 可写函数说明
def printinfo(name, age):
"打印任何传入的字符串"
print("名字: ", name);
print("年龄: ", age);
return;
# 调用printinfo函数
printinfo(age=50, name="runoob")
printinfo(50,'kobe')
printinfo('allen',50)
执行结果：
名字: runoob
年龄: 50
名字: 50
年龄: kobe
名字: allen
年龄: 50
默认参数
调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值。默认参数必须放在最后面，否则会报错
##可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name);
print ("年龄: ", age);
return;
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" );
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" );
执行结果：
名字: runoob
年龄: 50
------------------------
名字: runoob
年龄: 35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。如下实例：
# 可写函数说明
def printinfo(arg1, *vartuple):
"打印任何传入的参数"
print("输出: ")
print(arg1)
for var in vartuple:
print(var)
return;
# 调用printinfo 函数
printinfo(10);
printinfo(70, 60, 50);
执行结果：
输出:
10
输出:
70
60
50
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;
# 调用sum函数
print("相加后的值为 : ", sum(10, 20))
print("相加后的值为 : ", sum(20, 20))
执行结果：
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
return语句
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。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：
# 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)
执行结果：
函数内 : 30
函数外 : 30
变量作用域
Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4种，分别是：
L （Local） 局部作用域
E （Enclosing） 闭包函数外的函数中
G （Global） 全局作用域
B （Built-in） 内建作用域
以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内建中找。
x = int(2.9) # 内建作用域
g_count = 0 # 全局作用域
def outer():
o_count = 1 # 闭包函数外的函数中
def inner():
i_count = 2 # 局部作用域
Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这这些语句内定义的变量，外部也可以访问。
如果将 变量msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问：
>>> def test():
... msg_inner = 'I am from Runoob'
...
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'msg_inner' is not defined
从报错的信息上看，说明了 msg_inner 未定义，无法使用，因为它是局部变量，只有在函数内可以使用。
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：
total = 0; # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
#返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2; # total在这里是局部变量.
print ("函数内是局部变量 : ", total)
return total;
#调用sum函数
sum( 10, 20 );
print ("函数外是全局变量 : ", total)
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 : 30
函数外是全局变量 : 0
global 和 nonlocal关键字
当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。
以下实例修改全局变量 num：
num = 1
def fun1():
global num # 需要使用 global 关键字声明
print(num)
num = 123
print(num)
fun1()
以上实例输出结果：
1
123
如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：
def outer():
num = 10
def inner():
nonlocal num # nonlocal关键字声明
num = 100
print(num)
inner()
print(num)
outer()
以上实例输出结果：
100
100
另外有一种特殊情况，假设下面这段代码被运行：
a = 10
def test():
a = a + 1
print(a)
test()
以上程序执行，报错信息如下：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 7, in <module>
test()
File "test.py", line 5, in test
a = a + 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
错误信息为局部作用域引用错误，因为 test 函数中的 a 使用的是局部，未定义，无法修改。
def(**kwargs) 把N个关键字参数转化为字典:
>>> def func(country,province,**kwargs):
... print(country,province,kwargs)
...
>>> func("China","Sichuan",city = "Chengdu", section = "JingJiang")
China Sichuan {'city': 'Chengdu', 'section': 'JingJiang'}
lambda 匿名函数也是可以使用"关键字参数"进行参数传递
>>> g= lambda x,y : x**2+y**2
>>> g(2,3)
13
>>> g(y=3,x=2)
13
同样地，lambda 匿名函数也可以设定默认值
>>> g= lambda x=0,y=0 : x**2+y**2
>>> g(2,3)
13
>>> g(2)
4
>>> g(y=3)
9
注意：如果只打算给其中一部分参数设定默认值，那么应当将其放在靠后的位置（和定义函数时一样，避免歧义），否则会报错。
全局变量和局部变量和 js 有一些相似
>>> b=1
>>> def ss(a):
... c=a+b
... print(c)
...
>>> print(b)
1
>>> ss(10)
11
说明：
b 在 ss(a) 函数外定义，在函数内部可以直接使用，和本教程中的最后一个例子有差别。
在 js 中也是可以直接使用函数外部的变量，只不过外部变量需要使用 var 声明。
Python3 数据结构
列表
Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
以下是 Python 中列表的方法：
|
方法 |
描述 |
|
list.append(x) |
把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。 |
|
list.extend(L) |
通过添加指定列表的所有元素来扩充列表，相当于 a[len(a):] = L。 |
|
list.insert(i, x) |
在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。 |
|
list.remove(x) |
删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素，就会返回一个错误。 |
|
list.pop([i]) |
从列表的指定位置删除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop()返回最后一个元素。 元素随即从列表中被删除。（方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你 输入一对方括号，你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。） |
|
list.clear() |
移除列表中的所有项，等于del a[:]。 |
|
list.index(x) |
返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。 |
|
list.count(x) |
返回 x 在列表中出现的次数。 |
|
list.sort() |
对列表中的元素进行排序。 |
|
list.reverse() |
倒排列表中的元素。 |
|
list.copy() |
返回列表的浅复制，等于a[:]。 |
下面示例演示了列表的大部分方法：
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
注意：类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。
将列表当做堆栈使用
列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
将列表当作队列使用
也可以把列表当做队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。
这里我们将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
现在我们玩一点小花样：
>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法：
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
我们可以用 if 子句作为过滤器：
>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]
以下是一些关于循环和其它技巧的演示：
>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]
列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数：
>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
嵌套列表解析
Python的列表还可以嵌套。
以下实例展示了3X4的矩阵列表：
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表：
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
以下实例也可以使用以下方法来实现：
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
另外一种实现方法：
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
del 语句
使用 del 语句可以从一个列表中依索引而不是值来删除一个元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割，或清空整个列表（我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表）。例如：
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
也可以用 del 删除实体变量：
>>> del a
元组和序列
元组由若干逗号分隔的值组成，例如：
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
如你所见，元组在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号通常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。
集合
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
可以用大括号({})创建集合。注意：如果要创建一个空集合，你必须用 set() 而不是 {} ；后者创建一个空的字典，下一节我们会介绍这个数据结构。
以下是一个简单的演示：
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 删除重复的
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 检测成员
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # 以下演示了两个集合的操作
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # a 中唯一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 在 a 中的字母，但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 在 a 或 b 中的字母，但不同时在 a 和 b 中
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
集合也支持推导式：
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
字典
另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。
序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。
理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内，关键字必须是互不相同。
一对大括号创建一个空的字典：{}。
这是一个字典运用的简单例子：
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
此外，字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典：
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
如果关键字只是简单的字符串，使用关键字参数指定键值对有时候更方便：
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
遍历技巧
在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来：
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
... print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe
同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合：
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
... print(i)
...
9
7
5
3
1
要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
... print(f)
...
apple
banana
orange
pear
元组不可变，若元组的成员可变类型，则成员可编辑。
a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
c = [9,10,11,12]
t = a,b,c
print(t)
del b[1:4]
print(t)
输出：
([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12])
([1, 2, 3, 4], [5], [9, 10, 11, 12])
列表推导式的执行顺序：各语句之间是嵌套关系，左边第二个语句是最外层，依次往右进一层，左边#第一条语句是最后一层。
[x*y for x in range(1,5) if x > 2 for y in range(1,4) if x < 5]
他的执行顺序是
for x in range(1,5)
if x > 2
for y in range(1,4)
if x < 5
x*y
有多个列表需要遍历时，需要zip，除了用'{0}{1}'.format(q,a)的方法，还可以使用%s方法（两者效果一样一样的）：
questions=['name','quest','favorite color']
answers=['qinshihuang','the holy','blue']
for q,a in zip(questions,answers):
print('what is your %s? it is %s' %(q,a))
print('what is your {0}? it is {1}'.format(q,a))
Python3 输入和输出
输出格式美化
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。
例如
>>> 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
注意：在第一个例子中, 每列间的空格由 print() 添加。
这个例子展示了字符串对象的 rjust() 方法, 它可以将字符串靠右, 并在左边填充空格。
还有类似的方法, 如 ljust() 和 center()。 这些方法并不会写任何东西, 它们仅仅返回新的字符串。
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
如果在 format() 中使用了关键字参数, 那么它们的值会指向使用该名字的参数。
>>> print('{name}网址： {site}'.format(name='菜鸟教程', site='www.runoob.com'))
菜鸟教程网址： www.runoob.com
位置及关键字参数可以任意的结合:
>>> print('站点列表 {0}, {1}, 和 {other}。'.format('Google', 'Runoob',
other='Taobao'))
站点列表 Google, Runoob, 和 Taobao。
'!a' (使用 ascii()), '!s' (使用 str()) 和 '!r' (使用 repr()) 可以用于在格式化某个值之前对其进行转化:
>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为： {}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。
>>> print('常量 PI 的值近似为： {!r}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。
可选项 ':' 和格式标识符可以跟着字段名。 这就允许对值进行更好的格式化。 下面的例子将 Pi 保留到小数点后三位：
>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为 {0:.3f}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为 3.142。
在 ':' 后传入一个整数, 可以保证该域至少有这么多的宽度。 用于美化表格时很有用。
>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> for name, number in table.items():
... print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, number))
...
Runoob ==> 2
Taobao ==> 3
Google ==> 1
如果你有一个很长的格式化字符串, 而你不想将它们分开, 那么在格式化时通过变量名而非位置会是很好的事情。
最简单的就是传入一个字典, 然后使用方括号 '[]' 来访问键值 :
>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> print('Runoob: {0[Runoob]:d}; Google: {0[Google]:d}; Taobao: {0[Taobao]:d}'.format(table))
Runoob: 2; Google: 1; Taobao: 3
也可以通过在 table 变量前使用 '**' 来实现相同的功能：
>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> print('Runoob: {Runoob:d}; Google: {Google:d}; Taobao: {Taobao:d}'.format(**table))
Runoob: 2; Google: 1; Taobao: 3
旧式字符串格式化
% 操作符也可以实现字符串格式化。 它将左边的参数作为类似 sprintf() 式的格式化字符串, 而将右边的代入, 然后返回格式化后的字符串. 例如:
>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为：%5.3f。' % math.pi)
常量 PI 的值近似为：3.142。
因为 str.format() 比较新的函数， 大多数的 Python 代码仍然使用 % 操作符。但是因为这种旧式的格式化最终会从该语言中移除, 应该更多的使用 str.format().
读取键盘输入
Python提供了 input() 置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。
input 可以接收一个Python表达式作为输入，并将运算结果返回。
#!/usr/bin/python3
str = input("请输入：");
print ("你输入的内容是: ", str)
这会产生如下的对应着输入的结果：
请输入：菜鸟教程
你输入的内容是: 菜鸟教程
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：filename 变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。
mode：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(r)。
不同模式打开文件的完全列表：
|
模式 |
描述 |
|
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。 |
|
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。 |
|
w |
打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。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将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
w+ |
打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。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将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
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。 |
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()
第一个参数为要打开的文件名。
第二个参数描述文件如何使用的字符。 mode 可以是 'r' 如果文件只读, 'w' 只用于写 (如果存在同名文件则将被删除), 和 'a' 用于追加文件内容; 所写的任何数据都会被自动增加到末尾. 'r+' 同时用于读写。 mode 参数是可选的; 'r' 将是默认值。
此时打开文件 foo.txt,显示如下：
$ cat /tmp/foo.txt
Python 是一个非常好的语言。
是的，的确非常好!!
文件对象的方法
本节中剩下的例子假设已经创建了一个称为 f 的文件对象。
f.read()
为了读取一个文件的内容，调用 f.read(size), 这将读取一定数目的数据, 然后作为字符串或字节对象返回。
size 是一个可选的数字类型的参数。 当 size 被忽略了或者为负, 那么该文件的所有内容都将被读取并且返回。
以下实例假定文件 foo.txt 已存在（上面实例中已创建）：
#!/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()
执行以上程序，输出结果为：
Python 是一个非常好的语言。
是的，的确非常好!!
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()
执行以上程序，输出结果为：
Python 是一个非常好的语言。
f.readlines()
f.readlines() 将返回该文件中包含的所有行。
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。
#!/usr/bin/python3
# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "r")
str = f.readlines()
print(str)
# 关闭打开的文件
f.close()
执行以上程序，输出结果为：
['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()
执行以上程序，输出结果为：
Python 是一个非常好的语言。
是的，的确非常好!!
这个方法很简单, 但是并没有提供一个很好的控制。 因为两者的处理机制不同, 最好不要混用。
f.write()
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()
执行以上程序，输出结果为：
29
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()
执行以上程序，打开 foo1.txt 文件：
$ cat /tmp/foo1.txt
('www.runoob.com', 14)
f.tell()
f.tell() 返回文件对象当前所处的位置, 它是从文件开头开始算起的字节数。
f.seek()
如果要改变文件当前的位置, 可以使用 f.seek(offset, from_what) 函数。
from_what 的值, 如果是 0 表示开头, 如果是 1 表示当前位置, 2 表示文件的结尾，例如：
seek(x,0) ： 从起始位置即文件首行首字符开始移动 x 个字符
seek(x,1) ： 表示从当前位置往后移动x个字符
seek(-x,2)：表示从文件的结尾往前移动x个字符
from_what 值为默认为0，即文件开头。下面给出一个完整的例子：
>>> 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()
在文本文件中 (那些打开文件的模式下没有 b 的), 只会相对于文件起始位置进行定位。
当你处理完一个文件后, 调用 f.close() 来关闭文件并释放系统的资源，如果尝试再调用该文件，则会抛出异常。
>>> f.close()
>>> f.read()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
ValueError: I/O operation on closed file
<pre>
<p>
当处理一个文件对象时, 使用 with 关键字是非常好的方式。在结束后, 它会帮你正确的关闭文件。 而且写起来也比 try - finally 语句块要简短:</p>
<pre>
>>> with open('/tmp/foo.txt', 'r') as f:
... read_data = f.read()
>>> f.closed
True
文件对象还有其他方法, 如 isatty() 和 trucate(), 但这些通常比较少用。
pickle 模块
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()
