Python 基础语法（和Java相比）

Python变量和数据类型

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#数据类型 print(0xff00); #十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示   print(1.23e9); # 对于非常大或非常小的浮点数。就必须用科学计数法表示。把10用e替代。1.23x10^9就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012能够写成1.2e-5，等等。   #在Python中，能够直接用True、False表示布尔值（请注意大写和小写）布尔值能够用and、or和not运算。   #空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0。由于0是有意义的，而None是一个特殊的空值。     #---------------------------------------- #print语句 print 'hello, world' print 'The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog' #遇到逗号“,”会输出一个空格 print '100 + 200 =', 100 + 200 #计算100 + 200的结果   #-------------------------------------------- #变量 a = 1 #变量是用一个变量名表示，变量名必须是大写和小写英文、数字和_的组合。且不能用数字开头   #能够把随意数据类型赋值给变量。同一个变量能够反复赋值，并且能够是不同类型的变量，称为动态语言   #------------------------------------------- #能够使用转义字符 \ 、\n、\t等等   #------------------------------------------- #raw字符串与多行字符串 print (r'\(~_~)/ \(~_~)/'); #我们能够在字符串前面加个前缀 r 。表示这是一个 raw 字符串，里面的字符就不须要转义了   #可是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包括'和 "的字符串 #假设要表示多行字符串，能够用'''...'''表示 print ('''Python is created by "Guido". It is free and easy to learn. Let's start learn Python in imooc!''');  #等同于'Line 1\nLine 2\nLine 3'   #--------------------------------------------------- #Python在后来加入了对Unicode的支持。以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比方： print u'中文'   #假设中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError。这是由于.py文件保存的格式有问题。能够在第一行加入凝视(目的是告诉Python解释器。用UTF-8编码读取源码。) # -*- coding: utf-8 -*-     #--------------------------------------------------- #布尔类型 a = True  print a and 'a=T' or 'a=F' #计算结果不是布尔类型，而是字符串 'a=T'，这是为什么呢？ #由于Python把0、空字符串''和None看成 False，其它数值和非空字符串都看成 True，所以： a and 'a=T' #计算结果是 'a=T' print a and 'a=T' or 'a=F' #计算结果还是 'a=T'   #要解释上述结果，又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。 #1. 在计算 a and b 时，假设 a 是 False，则依据与运算法则，整个结果必然为 False。因此返回 a；假设 a 是 True。则整个计算结果必然取决与 b，因此返回 b。 #2. 在计算 a or b 时，假设 a 是 True，则依据或运算法则，整个计算结果必然为 True。因此返回 a；假设 a 是 False。则整个计算结果必然取决于 b，因此返回 b。 #所以Python解释器在做布尔运算时，仅仅要能提前确定计算结果，它就不会往后算了，直接返回结果。

List和Tuple类型

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#list是一种有序的集合，能够随时加入和删除当中的元素   #一个元素能够没有的list。就是空list： empty_list = []    #创建List L = ['Adam', 95.5, 'Lisa', 85, 'Bart', 59] print L   #依照索引訪问list print L[4] #输出Bart。下标是从0開始   #倒序訪问list print L[-2] #输出Bart，下标是从0開始   #加入新元素 L.append('Paul')  L.insert(0, 'Paul') #加入到指定位置   #从list删除元素 L.pop() #pop()方法总是删掉list的最后一个元素，并且它还返回这个元素 pop(2) #删除指定位置元素   #替换元素  L[2] = 'Paul' #对list中的某一个索引赋值。就能够直接用新的元素替换掉原来的元素    #--------------------------------------------------- #tuple是另一种有序的列表，中文翻译为“ 元组 ”。 tuple 和 list 非常相似，可是，tuple一旦创建完成，就不能改动了。   #创建tuple t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart') #创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]   #获取 tuple 元素的方式和 list 是一模一样的   #包括 0 个元素的 tuple，也就是空tuple。直接用 ()表示 t = () #打印()   #创建包括1个元素的 tuple  t = (1,) #打印(1,)，加上“，”是由于()既能够表示tuple。又能够作为括号表示运算时的优先级，结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1，导致我们得到的不是tuple。而是整数 1。   #“可变”的tuple t = ('a', 'b', ['A', 'B']) #当我们把list的元素'A'和'B'改动为'X'和'Y'后,tuple一開始指向的list并没有改成别的list，所以。tuple所谓的“不变”是说，tuple的每一个元素，指向永远不变。

Dict和Set类型

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#花括号 {} 表示这是一个dict。然后依照 key: value, 写出来就可以。最后一个 key: value 的逗号能够省略。 由于dict也是集合。len() 函数能够计算随意集合的大小 d = {     'Adam': 95,     'Lisa': 85,     'Bart': 59 }   #訪问dict  print d['Adam'] #假设key不存在，会直接报错：KeyError。 能够先推断一下 key 是否存在再取值 if 'Paul' in d:     print d['Paul'] #也能够使用dict本身提供的一个 get 方法。在Key不存在的时候，返回None print d.get('Bart') #59  print d.get('Paul') #None   #dict的特点 #dict的第一个特点是查找速度快。不管dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样(而list的查找速度随着元素添加而逐渐下降。 只是dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费非常多内容，list正好相反。占用内存小。可是查找速度慢。 ) #由于dict是按 key 查找，所以。在一个dict中，key不能反复。   #dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的 #dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变。Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都能够作为 key。可是list是可变的，就不能作为 key   #更新dict d['Paul'] = 72 #假设 key 已经存在。则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value   #遍历dict d = {     'Adam': 95,     'Lisa': 85,     'Bart': 59 } for name in d:     print name,':',d[name]   #--------------------------------------------------- #set 持有一系列元素。这一点和 list 非常像，可是set的元素没有反复，并且是无序的。这点和 dict 的 key非常像。 #创建 s = set(['A', 'B', 'C'])   #訪问set #由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来訪问。 訪问 set中的某个元素实际上就是推断一个元素是否在set中。 'Bart' in s #返回True/False.（大写和小写敏感）   #set的特点 #set的内部结构和dict非常像，唯一差别是不存储value。因此，推断一个元素是否在set中速度非常快。 #set存储的元素和dict的key相似，必须是不变对象。因此，不论什么可变对象是不能放入set中的。 #最后，set存储的元素也是没有顺序的。   #遍历set s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart']) for name in s:     print name       #更新set s.add(4) #元素已经存在于set中。add()不会报错。可是不会加进去了 s.remove(4) #元素不存在set中，remove()会报错。所以remove()前须要推断。

条件推断和循环

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#if语句 age = 20 if age >= 118:     print 'your age is', age     print 'adult' else:     print 'your age is', age  print 'END' # Python代码的缩进规则。 具有同样缩进的代码被视为代码块 # 缩进请严格依照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则非常容易造成由于缩进引起的语法错误。   #if-elif-else age = 12 if age >= 18:     print 'adult' elif age >= 6:     print 'teenager' elif age >= 3:     print 'kid' else:     print 'baby' # 这一系列条件推断会从上到下依次推断，假设某个推断为 True，运行完相应的代码块，后面的条件推断就直接忽略，不再运行了。 (和Java一样)   #for循环 遍历一个list或tuple L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] for name in L:     print name       #while循环 N = 10 x = 0 while x < N:     print x     x = x + 1   #（都和Java一样使用方法） #能够使用break退出循环  #continue继续循环 #多重循环  for x in ['A', 'B', 'C']:     for y in ['1', '2', '3']:         print x + y

函数

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#能够直接从Python的官方站点查看文档： http://docs.python.org/2/library/functions.html#ab #调用函数 print abs(-2) #2    #编写函数 #在Python中，定义一个函数要使用 def 语句。依次写出函数名、括号、括号里的參数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。 def my_abs(x):     if x >= 0:         return x     else:         return -x #假设没有return语句，函数运行完成后也会返回结果，仅仅是结果为None。 return None能够简写为return。   #递归函数 def fact(n):     if n==1:         return 1     return n * fact(n - 1) #分析（非常清晰） ===> fact(5) ===> 5 * fact(4) ===> 5 * (4 * fact(3)) ===> 5 * (4 * (3 * fact(2))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1)))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) ===> 5 * (4 * (3 * 2)) ===> 5 * (4 * 6) ===> 5 * 24 ===> 120 #（扩展）使用递归函数须要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这样的数据结构实现的，每当进入一个函数调用， #栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以。递归调用的次数过多。会导致栈溢出。能够试试计算 fact(10000)。   #定义默认參数 函数的默认參数的作用是简化调用 def power(x, n=2):     s = 1     while n > 0:         n = n - 1         s = s * x     return s   print power(5) #由于函数的參数按从左到右的顺序匹配，所以默认參数仅仅能定义在必需參数的后面： # OK: def fn1(a, b=1, c=2):     pass # Error: def fn2(a=1, b):     pass       #定义可变參数 def fn(*args):     print args #Python解释器会把传入的一组參数组装成一个tuple传递给可变參数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。

切片

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#取前3个元素 L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] L[0:3] #['Adam', 'Lisa', 'Bart'] L[1:3] #['Lisa', 'Bart'] L[:] #表示从头到尾 L[::2] #第三个參数表示每N个取一个。L[::2]表示每两个元素取出一个来   #倒序切片 L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] L[-2:] #['Bart', 'Paul'] L[:-2] #['Adam', 'Lisa'] L[-3:-1] #['Lisa', 'Bart'] 倒数第三个開始切到倒数第一个 L[-4:-1:2] #['Adam', 'Bart']   #tuple和字符切片也是一样的，仅仅是返回的是tuple和字符

迭代

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#普通迭代  for ... in完成   #索引迭代 L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] for index, name in enumerate(L):     print index, '-', name #0 - Adam #1 - Lisa #2 - Bart #3 - Paul   #扩展 #实际上。enumerate() 函数把：['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] 变成了相似： [(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')] #因此。迭代的每一个元素实际上是一个tuple： for t in enumerate(L):     index = t[0]     name = t[1]     print index, '-', name #假设我们知道每一个tuple元素都包括两个元素。for循环又能够进一步简写为： for index, name in enumerate(L):     print index, '-', name #这样不但代码更简单。并且还少了两条赋值语句。   #迭代dict的value #dict 对象有一个 values() 方法。这种方法把dict转换成一个包括全部value的list d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } print d.values() # [85, 95, 59] for v in d.values():     print v # 85 # 95 # 59   #扩展  #假设细致阅读Python的文档，还能够发现，dict除了values()方法外。另一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果全然一样： d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } print d.itervalues() # <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50> for v in d.itervalues():     print v # 85 # 95 # 59 #那这两个方法有何不同之处呢？ #1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包括 value 的list。 #2. 可是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。 #3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象。这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str。unicode，dict等。不论什么可迭代对象都能够作用于for循环。而内部怎样迭代我们通常并不用关心。 #假设一个对象说自己可迭代。那我们就直接用 for 循环去迭代它。可见。迭代是一种抽象的数据操作，它不正确迭代对象内部的数据有不论什么要求。   #迭代dict的key和value for key, value in d.items():     print key, ':', value   #Lisa : 85 #Adam : 95 #Bart : 59 # values() 有一个 itervalues() 相似。items() 也有一个相应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以。 iteritems() 不占用额外的内存。

列表生成式

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#要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们能够用range(1, 11)： #但假设要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做 L = [] for x in range(1, 11):     L.append(x * x) #还能够用 [x * x for x in range(1, 11)] #这样的写法就是Python特有的列表生成式。 利用列表生成式。能够以非常简洁的代码生成list   #条件过滤 假设我们仅仅想要偶数的平方，不改动 range()的情况下，能够加上 if 来筛选： [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] #有了 if 条件，仅仅有 if 推断为 True 的时候，才把循环的当前元素加入到列表中。 #[4, 16, 36, 64, 100]   #多层表达式 [m + n for m in 'ABC' for n in '123'] #['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3'] #相当于 L = [] for m in 'ABC':     for n in '123':         L.append(m + n)

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參考

        慕课网