04_Python中的35个关键字
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import keyword
print(keyword.kwlist) # 返回一个包含Python关键字的列表
"""执行结果
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', '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']
"""
1.False
布尔类型的值,表示假
None 空字符串 空元祖 空列表 空字典 空集合 0 # 真值都是False
None str() tuple() list() dict() set() int() # 真值都是False
None "" () [] {} set() 0 # 真值都是False
2.None
None是一个特殊的常量,None和False不同,None不是0,None不是空字符串
None和任何其他数据类型比较永远返回False,None有自己的数据类型NoneType,None可以赋值给任何变量,但是不能创建其他NoneType对象
示例:
In [13]: type(None)
Out[13]: NoneType
In [14]: None == 0
Out[14]: False
In [15]: None == ""
Out[15]: False
In [16]: None == None
Out[16]: True
In [17]: None == False
Out[17]: False
3.True
布尔类型的值,表示真,与False相反
非0为真
4.and
逻辑判断语句,and左右两边都为真,则判断结果为真,否则都是假
示例:
# 左边为真时,返回右边的值
1 and 5 # 5
# 左边为假时, 返回左边的值
0 and 5 # 0
5.as
常结合with使用,常用于打开文件操作,也用于在导入模块时给模块起别名
示例:
import multiprocessing as muti
with open("文件路径", "w") as f:
f.write("hello world!")
6.assert
断言,用来在运行中检查程序的正确性,和其他语言一样的作用
示例:
mylist = []
assert len(mylist) >= 1 # 抛出异常 AssertionError
print("继续执行")
7.asymc 和 await
async:
修饰将普通函数和生成器函数包装成异步函数和异步生成器
异步函数的特点是能在函数执行过程中挂起,去执行其他异步函数,等到挂起条件假设挂起条件是 sleep(5),也就是5秒到了再回来执行
await:
1.用来用来声明程序挂起,比如异步程序执行到某一步时需要等待的时间很长,就将此挂起去执行其他的异步程序
2.await 后面只能跟异步程序或有__await__属性的对象,因为异步程序与一般程序不同
假设有两个异步函数async a 和 async b
a中的某一步有 await,当程序碰到关键字 await b()后,异步程序挂起后去执行另一个异步b程序,即从函数内部跳出去执行其他函数
当挂起条件消失后,不管b是否执行完,要马上从b程序中跳出来,回到原程序执行原来的操作
如果 await 后面跟的b函数不是异步函数,那么操作就只能等b执行完再返回,无法在b执行的过程中返回
如果要在b执行完才返回,也就不需要用 await 关键字了,直接调用b函数就行
所以这就需要await后面跟的是异步函数了,在一个异步函数中,可以不止一次挂起,也就是可以用多个 await
from time import sleep from time import time def demo1(): """demo1方案 假设我们有三台洗衣机,现在有三批衣服需要分别放到这三台洗衣机里面洗 运行demo1(),那么需要10秒钟才能把全部衣服洗完,大部分时间都花在挨个地等洗衣机上了 """ def washing1(): sleep(3) # 第一台洗衣机,需要洗3秒才能洗完 print('washer1 finished') # 洗完的时候,通过打印告知 def washing2(): sleep(2) # 第二台洗衣机,需要洗3秒才能洗完 print('washer2 finished') def washing3(): sleep(5) # 第三台洗衣机,需要洗3秒才能洗完 print('washer3 finished') washing1() washing2() washing3() def demo2(): """demo2方案 现在我们想要避免无谓的等待,为了提高效率,我们将使用 async washing1/2/3()本是普通函数,现在我们用async把它们升级为异步函数 注: 一个异步的函数,有个更标准的称呼,我们叫它"协程"(coroutine) """ async def washing1(): sleep(3) print('washer1 finished') async def washing2(): sleep(2) print('washer2 finished') async def washing3(): sleep(5) print('washer3 finished') washing1() washing2() washing3() """打个比方便于理解demo2 从正常人的理解来看,我们现在有了异步函数,但是却忘了定义应该什么时候"离开"一台洗衣 机,去看看另一个洗衣机,这就会导致,我们一边看着第一台洗衣机,一边想着是不是该去开第二台洗衣机 但又不敢去,最终还是花了10秒的时间才把衣服洗完 PS: 其实 demo2() 是无法运行的,Python 会直接警告: RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing1' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing2' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing3' was never awaited """ def demo3(): """demo方案 吸取了demo2的教训,告诉自己洗衣服的过程是"可等待的"(awaitable) 在开启第一台洗衣机洗衣服的时候,我们可以去开别的洗衣机 """ async def washing1(): await sleep(3) # 注意这里加入了 await print('washer1 finished') async def washing2(): await sleep(2) print('washer2 finished') async def washing3(): await sleep(5) print('washer3 finished') washing1() washing2() washing3() """demo3方案 尝试运行一下,我们会发现还是会报错(报错内容和demo2一样),报错原因分析如下 1.第一个问题是, await 后面必须跟一个 awaitable 类型或者具有 __await__ 属性的对象 这个 awaitable, 并不是我们认为 sleep() 是 awaitable 就可以 await 了 常见的 awaitable 对象应该是: await asyncio.sleep(3) asyncio 库的 sleep() 机制与 time.sleep() 不同,前者是"假性睡眠",后者是会导致线程阻塞的"真性睡眠" await an_async_function() # 一个异步的函数,也是可等待的对象 以下是不可等待的示例验证: await time.sleep(3) x = await 'hello' # <class 'str'> doesn't define '__await__' x = await 3 + 2 # <class 'int'> dosen't define '__await__' x = await None # ... x = await a_sync_function() # 普通的函数,是不可等待的 2.第二个问题是,如果我们要执行异步函数,不能用这样的调用方法: washing1() washing2() washing3() 而应该用 asyncio 库中的事件循环机制来启动,具体见 demo4 的最终方案 """ def demo4(): """demo4方案 这是最终我们想要的实现 """ import asyncio # 引入 asyncio 库 async def washing1(): await asyncio.sleep(3) # 使用 asyncio.sleep() 它返回的是一个可等待的对象 print('washer1 finished') async def washing2(): await asyncio.sleep(2) print('washer2 finished') async def washing3(): await asyncio.sleep(5) print('washer3 finished') """事件循环机制分为以下几步骤 1.创建一个事件循环 2.将异步函数加入事件队列 3.执行事件队列,直到最晚的一个事件被处理完毕后结束 4.最后建议用 close() 方法关闭事件循环,以彻底清理 loop 对象防止误用 """ # 1.创建一个事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() # 2.将异步函数加入事件队列 tasks = [ washing1(), washing2(), washing3(), ] # 3.执行事件队列,直到最晚的一个事件被处理完毕后结束 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # # 执行事件队列也可以这样写,运行的效果是一样的 # tasks = [ # loop.create_task(washing1()), # loop.create_task(washing2()), # loop.create_task(washing3()), # ] # 4.如果不再使用 loop,则调用 close关闭事件循环,类似于文件读写结束时的 close() 操作 loop.close() """最终的打印效果 washer2 finished washer1 finished washer3 finished elapsed time = 5.126561641693115 """ if __name__ == '__main__': start = time() # 为验证是否真的缩短了时间,做一下记时 # demo1() # 需花费10秒 # demo2() # 会报错: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited # demo3() # 会报错: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited demo4() # 需花费5秒多一点点 end = time() print('elapsed time = ' + str(end - start))
8.break
break语句用来终止循环语句,即使循环条件没有成为False或者序列还没有被完全递归也会停止循环语句
如果break的是for或while循环,任何对应的循环else子句块都不会执行
示例:
for i in range(10):
if i == 5:
print("break跳出当前层循环")
break
else: # for条件不成立时执行else子句块
print("break后不会执行else子句块")
9.class
定义类的关键字
示例:
class Cat():
"""定义一个猫类"""
pass
tom_obj = Cat() # 实例化一个猫类对象tom_obj
10.continue
continue语句被用来告诉python解释器跳过当前循环块中的剩余语句,然后继续进行下一轮循环
示例:
j = 0
for i in range(5):
if i == 3:
continue # 当i = 3时,跳过j += i,进入下一轮循环
j += i
print("j的值是:%d" % j) # j的值是:7
11.def
定义函数
示例:
def func():
print("hello world!")
# 函数名(): 表示调用函数
func() # "hello world!"
12.del
删除一个对象,常用于列表操作,删除一个或者连续几个元素
示例:
a = [1, 3, 'a', 65, 97, True] # 定义一个列表
del a[0] # 删除第0个元素
del a[2:4] # 删除从第二个元素(包含第二个元素)开始,到第四个元素结束(不包含第四个元素)
print(a) # [3, 'a', True]
13.elif
和if配合使用,当某个条件满足时执行
示例:
choice = input("请输入数字(0-2): ")
if choice == "0":
quit()
elif choice == "1":
print("查询")
elif choice == "2":
print("修改")
else:
print("输入有误")
14.else
与if语句配合使用,表示当所有条件都不满足是执行
语法:
if 真值表达式:
pass
else:
真值表达式为假时执行
15.except
配合try语句用来捕获异常
示例:
try:
num = int(input(">>>"))
num = 100 / num
except Exception as e:
print("Exception(万能异常): ", e)
16.finally
异常处理使用的关键字与try连用,finally里面的代码无论如何始终都会被执行
示例:
try:
age = int(input("请输入年龄: "))
except Exception as e:
raise
else:
print("没有异常时执行else子句")
finally:
print("无论有无异常都会执行finally子句")
17.for
for循环可以遍历任何序列对象,例如一个字符串或者一个列表
示例:
for i in "python":
print("当前字母是:%s" % i)
li = ["Coco", "Cat", "Tom"]
for k, v in enumerate(li):
print("第%s位是: %s" % (k, v))
18.from
from 模块名 import 变量名,方法名 # 导入模块中的某个方法或变量
示例:
from sys import path # 导入sys模块中的环境变量path
19.global
声明局部作用域的变量是全局变量
示例:
num = 0
def nums():
global num
num += 1
nums()
print(num) # 1
20.if
if语句用来检验一个条件是否满足
如果条件真值为真,则运行一块语句(称为if...块);条件真值为为假,则处理另外一块语句(称为else...块),else从句是可选的
示例:
num = input("请输入数字: ")
if num.isdigit():
print("是数字")
else:
print("不是数字")
21.import
import 模块名 # 导入模块
示例:
import sys
print("path: %s" % sys.path)
22.in
成员运算符
for i in 可迭代对象 # 是另一种循环语句,它在一个序列的对象上逐一使用序列中的每个项目
示例:
a = 1
if a in [1, 2, 3]:
print("a在列表中") # a在列表中
for i in range(10):
print(i, end=",") # 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
23.is
python中的对象包含三个要素: id用来唯一标识一个对象, type标识对象的类型, value是对象的值
is: 身份运算符就是用来判断a对象是否就是b对象,是通过id来判断的
==: 判断的是a对象的值是否和b对象的值相等,是通过value来判断的
示例:
In [5]: a = 1
In [6]: b = 1.0
In [7]: a is b
Out[7]: False
In [8]: a == b
Out[8]: True
In [9]: id(a)
Out[9]: 4439228176
In [10]: id(b)
Out[10]: 4476212464
24.lambda
匿名函数,函数式编程风格提升了代码的简洁程度
示例1:
In [23]: g = lambda x: x + 1
In [24]: g(1)
Out[24]: 2
In [25]: g(2)
Out[25]: 3
示例2:
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# filter函数筛选满足条件的结果
res = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)
list(res) # [2, 4, 6, 8, 10]
# map函数对可迭代对象的每个值进行计算再返回计算后的结果
list(map(lambda x: x * 2 + 10, lst)) # [12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30]
# reduce函数会对参数序列中元素进行累积
from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x + y, lst) # 55
25.nonlocal
nonlocal关键字用来在函数或其他作用域中使用外层变量,不能使用到全局变量
示例:
def make_counter():
count = 0
def counter():
nonlocal count
count += 1
return count
return counter
ret = make_counter()
print(ret()) # 1
26.not
用于逻辑判断,取反
示例:
lst = []
if not lis: # lst真值为假,not取反为真则if成立
print("空列表")
27.or
逻辑判断,or两边有一个为真,判断结果就是真
示例:
# 左边为真,则返回左边的值
1 or 5 # 1
# 左边为假,则返回右边的值
0 or {} # {}
28.pass
pass的意思是什么都不要做,作用是为了弥补语法和空定义上的冲突
它的好处体现在代码编写中可以先写好软件的架构,然后再填好架构具体函数和类的内容,如果没有pass,编译器会报错
示例:
def func():
pass
29.raise
主动抛出异常
In [3]: class MyException(Exception): ...: pass ...: ...: ...: try: ...: # some code here ...: raise MyException("raise主动抛出异常") ...: finally: ...: print("Arrive finally") ...: Arrive finally --------------------------------------------------------------------------- MyException Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-5d8028611e2a> in <module> 5 try: 6 # some code here ----> 7 raise MyException("raise主动抛出异常") 8 finally: 9 print("Arrive finally") MyException: raise主动抛出异常
30.return
用于返回函数的返回值 return,如果没有定义函数的返回值,那么就会得到一个结果是None的对象,即空值
示例:
def func(x, y):
print(x, y)
res = func(2, 3) # 打印 2 3
res is None # True
31.try
try语句和except语句来捕获异常,把通常的语句块放在try块中,而把错误处理的语句放在except块中
示例:
try:
# 提示用户数据一个整数
num = int(input("请输入一个整数: "))
# 使用8除以用户输入的整数并输出
print("8除以%d的结果是: %.2f" %(num, 8/num))
except ValueError:
print("值错误,请输入正确的整数")
except Exception as e:
print("万能异常捕获: %s" % e)
else:
print("没有异常时执行我")
finally:
print("无论有没有异常都会执行到我")
32.while
while语句重复执行一块语句,while时循环语句的一种,while语句中有一个可选的else从句
示例:
i = 0
count = 0
while i <= 10:
if i == 5:
i += 1
break # 彻底停止循环,不会执行后面的else从句块
count += i
i += 1
else: # while条件不成立的时候执行else从句块
print("正常循环条件不满足退出循环时执行else从句,循环内容break时不会执行到else从句")
print(count) # 10
33.with
with可以用来简化try...finally语句
主要用法是实现一个类的__enter__()和__exit__()来实现上下文管理
示例:
class A:
def __init__(self):
print('init')
def __enter__(self):
print('before')
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print('after')
with A() as a:
print('123')
"""执行结果
init
before
123
after
"""
34.yield
yield用起来像return,yield告诉程序要求函数返回一个生成器
示例:
def create_generator():
mylist = range(10)
for i in mylist:
yield i * i
g = create_generator()
for i in g:
print(i, end=" ") # 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
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