我整理的Python代码规则
首先,python有两个版本,一个是Python2.X,一个是Python3.X,目前Python3.X越来越普及,这两个版本是不兼容的,但由于我所用的大部分学习资料是用Python2.X的语法规则写的,因而我整理的语法规则是基于Python2.X。我整理的部分基本上是我容易遗忘的地方。
数据类型:整数(%d),浮点数(%f),字符串(str)(%s),布尔值,空值,变量,常量 // -->地板除,除之后还是整数。Python的浮点数也没有大小限制,但是超出一定范围就直接表示为inf
(无限大)。
字符串与编码,对于单个字符的编码,Python提供了ord()
函数获取字符的整数表示,chr()
函数把编码转换为对应的字符
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
第二行注释是为了告诉Python解释器,按照UTF-8编码读取源代码,否则,你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。
有些时候,字符串里面的%
是一个普通字符怎么办?这个时候就需要转义,用%%
来表示一个%。
当str
和bytes
互相转换时,需要指定编码。最常用的编码是UTF-8
。Python当然也支持其他编码方式,比如把Unicode编码成GB2312。
Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。list是一个可变的有序表
另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改。
Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。
set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。
*args
是可变参数,args接收的是一个tuple;
**kw
是关键字参数,kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:
可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3)
,又可以先组装list或tuple,再通过*args
传入:func(*(1, 2, 3))
;
关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2)
,又可以先组装dict,再通过**kw
传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})
。
使用*args
和**kw
是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*
,否则定义的将是位置参数。
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
L[0:3]
表示,从索引0
开始取,直到索引3
为止,但不包括索引3
。即索引0
,1
,2
,正好是3个元素,如果第一个索引是0
,还可以省略
前10个数,每两个取一个:
>>> L[:10:2]
所有数,每5个取一个:>>> L[::5]
甚至什么都不写,只写[:]
就可以原样复制一个list
使用内建的isinstance
函数可以判断一个变量是不是字符串
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]
改成()
,就创建了一个generator
如果要一个一个打印出来,可以通过next()
函数获得generator的下一个返回值
我们讲过,generator保存的是算法,每次调用next(g)
,就计算出g
的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration
的错误。
当然,上面这种不断调用next(g)
实在是太变态了,正确的方法是使用for
循环,因为generator也是可迭代对象:
fib
函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib
函数变成generator,只需要把print(b)
改为yield b
就可以了
我们已经知道,可以直接作用于for
循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list
、tuple
、dict
、set
、str
等;
一类是generator
,包括生成器和带yield
的generator function。
这些可以直接作用于for
循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
把list
、dict
、str
等Iterable
变成Iterator
可以使用iter()
函数
你可能会问,为什么list
、dict
、str
等数据类型不是Iterator
?
这是因为Python的Iterator
对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()
函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration
错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()
函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator
甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
我们先看map。map()
函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable
,map
将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator
返回
再看reduce
的用法。reduce
把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]
上,这个函数必须接收两个参数,reduce
把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
Python内建的filter()
函数用于过滤序列。
和map()
类似,filter()
也接收一个函数和一个序列。和map()
不同的是,filter()
把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True
还是False
决定保留还是丢弃该元素。
例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:
def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 结果: [1, 5, 9, 15]
注意到filter()
函数返回的是一个Iterator
,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()
完成计算结果,需要用list()
函数获得所有结果并返回lis
默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于'Z' < 'a'
,结果,大写字母Z
会排在小写字母a
的前面sorted()
函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key
函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True
高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回。
当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。
函数对象有一个__name__
属性,可以拿到函数的名字
现在,假设我们要增强now()
函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()
函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。
本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
观察上面的log
,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。
Python的functools
模块提供了很多有用的功能,其中一个就是偏函数(Partial function)
所以,简单总结functools.partial
的作用就是,把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单。
注意到上面的新的int2
函数,仅仅是把base
参数重新设定默认值为2
,但也可以在函数调用时传入其他值。当参数过多需要化简,对某些值进行固定可以使用该原理。
Python本身就内置了很多非常有用的模块,只要安装完毕,这些模块就可以立刻使用。
在一个模块中,我们可能会定义很多函数和变量,但有的函数和变量我们希望给别人使用,有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中,是通过_
前缀来实现的。
类似__xxx__
这样的变量是特殊变量,可以被直接引用,但是有特殊用途,比如上面的__author__
,__name__
就是特殊变量,hello
模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__
访问,我们自己的变量一般不要用这种变量名。
类似_xxx
和__xxx
这样的函数或变量就是非公开的(private),不应该被直接引用,比如_abc
,__abc
等