python3 基础三

一.if语句

if condition_1:

statement_block_1

elif condition_2:

statement_block_2

else:

statement_block_3

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

4.条件：（1）检查是否相等： ==；（2）检查是否不相等：！=；（3）比较数字：==，<=,>=；（4）布尔表达式： True ； False

（5）检查多个条件： 1.条件一and条件二（同时满足）；2.条件一or条件二（至少一个满足）

（6）检查特定值是否包含在列表中：1.特定值 in 列表；2.特定值 not in 列表

5.三元运算

 #比较两数，输出最大的值

 a=int(input('数字A：'))

 b=int(input('数字b：'))

 c=a if a>b else b

 print(c)

 ------------------------------

 数字A：14

 数字b：41

 41

if...else...

 #比较三数，输出最大的值

 a=int(input('数字A：'))

 b=int(input('数字b：'))

 c=int(input('数字c：'))

 d=(a if a>b else b) if(a if a>b else b) else c

 print(d)

 ----------------------------------------------------

 数字A：124

 数字b：121

 数字c：21

 124

三数最大值

二.while循环

while 判断条件：

语句

1.注意冒号和缩进

2.Python中没有do..while循环

3.可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环，可以使用 CTRL+C 来退出当前的无限循环

4.使用标志

 #定义一个变量作为标志，用于判断整个程序是否属于活动状态

 active=True

 while active:

     message=input()

     if message == 'quit':

         active=False

     else:

          print(message)

 ---------------------------------------------------

 d

 d

 33

 33

 quit

标志

三.else语句

1.如果 else 语句和 while 循环语句一起使用，则当条件变为 False 时，则执行 else 语句

2.如果 else 语句和 for 循环语句一起使用，else 语句块只在 for 循环正常终止时执行！

3.if语句中当不满足当前条件时，从而执行下一条else语句

四.for语句

for <variable> in <sequence>：

< statements>

else:

1.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

五.break和continue语句及循环中的else子句

1.break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体

2.从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行

3.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

4.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

六.pass语句

1.pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性

2.pass 不做任何事情，一般用做占位语句

七.输入输出语句

1.2.x中print (空格)"变量名"；3.7中print("变量名")

2.print()输出函数

 #print(self, *args, sep=' ', end='\n', file=None)

 # •    *args：表示任何多个无名参数，它是一个tuple；

 # •    sep：指定输出的多个参数之间的间隔符，默认是一个空格；

 # •    end:指定最后一个参数输出之后输出的字符，默认是换行符。

 print(2,3,4,5)

 print(2,3,4,5,sep='+',end='\r\n')

 ----------------------------------------------------------------------

 2 3 4 5

 2+3+4+5

print()

3.将输出的值转成字符串： repr() 或 str()

(1).str()：函数返回一个用户易读的表达形式

(2).repr()：产生一个解释器易读的表达形式

 s="hello,world"

 print(str(s))

 print(repr(s))

 a='hello world\n'

 print(a)

 print(repr(a)) # repr() 函数可以转义字符串中的特殊字符

 print(str(a))

 print(repr((s,a,('glle','runs'))))#repr（一个参数），参数可以是 Python 的任何对象

 -----------------------------------------------------------------------------------------

 hello,world

 'hello,world'

 hello world

 'hello world\n'

 hello world

 ('hello,world', 'hello world\n', ('glle', 'runs'))

str()和repr()

4.使用 str.format() 函数来格式化输出值,使输出的形式更加多样

 # print('{}{}'.format('',''))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

 print('{0} 和 {1}'.format('Google', 'Runoob'))

 print('{1} 和 {0}'.format('Google', 'Runoob'))

 # 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}名字： {old}'.format(name='小明', old=''))

 # 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'))

 # '!a' (使用 ascii()),

 # '!s' (使用 str())

 # '!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))

 print('常量 PI 的值近似为： {!a}。'.format(math.pi))

 # 可选项 ':' 和格式标识符可以跟着字段名。在 ':' 后传入一个整数, 可以保证该域至少有这么多的宽度

 print('常量 PI 的值近似为 {0:.3f}。'.format(math.pi))#float保留3位小数

 print('{0:10}---{1:10d}'.format('ta',4))#至少有10的宽度

 # 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]}; Google: {0[Google]:d}; Taobao: {0[Taobao]:d}'.format(table))

 print('Runoob: {Runoob:d}; Google: {Google:d}; Taobao: {Taobao:d}'.format(**table))

 #也可以通过在 table 变量前使用 '**' 来实现相同的功能

 ---------------------------------------------------------------------------------------

 Google 和 Runoob

 Runoob 和 Google

 小明名字： 18

 站点列表 Google, Runoob, 和 Taobao。

 常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。

 常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。

 常量 PI 的值近似为 3.142。

 ta        ---         4

 Runoob: 2; Google: 1; Taobao: 3

 Runoob: 2; Google: 1; Taobao: 3

str.format()

 print('{2:10s}{0:10d}{1:10f}'.format(33,11,''))

 print('{2:^10s}{0:<10d}{1:>10f}'.format(33,11,''))

 #域宽为10 s,d,f表示字符串，整型，浮点型

 #<,>,^分别左对齐，右对齐，居中

 -------------------------------------------------------------------------

 22                33 11.000000

     22    33         11.000000

补充

5.% 操作符也可以实现字符串格式化

6.input()函数读取键盘输入

Python2中raw_input将用户输入的内容当做字符串，传递给接受的变量，input会将用户输入的内容当做‘代码’进行处理，input=raw_input+eval

python3中只有input相当于python2中的raw_input,可以用eval函数实现python2中的input功能

input()函数让程序暂停工作，等待用户输入一些文本，用户按回车键后程序继续运行。我们可以将文本赋值存储在一个变量中，

 #input(*args, **kwargs)

 #kwargs：表示关键字参数，它是一个dict

 # 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

 #使用input时，python将用户输入解读为字符串，可用int（）来获取数值输入

 print(input('name:'))

 a=input("old：")

 print(a)

 print(type(a))

 b=int(a)

 print(b)

 print(type(b))

 ----------------------------------------------------------------------

 name:alex

 alex

 old：16

 16

 <class 'str'>

 16

 <class 'int'>

input()

*input和split读取多个输入

 n1,n2=input('shuru1: ').split('#')#输入两个字符串，以#表示分隔

 n3,n4,n5=input('shuru2:').split()##输入三个字符串，默认以空格表示分隔

 s1=int(n1)+int(n2)

 print(s1)

 s2=int(n1)+int(n3)-int(n5)+int(n4)

 print(s2)

 --------------------------------------------------------

 shuru1: 12#

 shuru2:231 33 23

 667

 253

split

八.迭代器iterator

1.迭代是指重复反馈过程的活动，目的是为了接近并达到所需的目标或结果。每一次的过程的重复被称为一次迭代，所得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值。

2.迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器也是可迭代对象，也可作用于for in

3.迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

4.迭代器只能往后，不能往前；迭代器一般不能多次迭代；取完之后再取元素会报错

5.迭代器适合用于遍历一些巨大或无限的集合，仅仅在迭代到某个元素时才处理该元素

6.迭代器有两个基本的方法：iter()（把可迭代对象转换成迭代器进行使用）和 next()（遍历）。

 list=[1,2,34,3,4,'','als']

 it=iter(list)    # 创建迭代器对象,字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器

 print(next(it))  # 输出迭代器的下一个元素

 print(next(it))  # 输出迭代器的下一个元素,

 # 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。

 # 迭代器中访问完一个少一个,迭代器没有len

 for x in it:     #迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历

     print(x)     #迭代器只能往前不会后退

 --------------------------------------------------------------

 1

 2

 34

 3

 4

 32

 als

iter()和next()

九.生成器generator

1.在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）函数，这个函数的执行结果就是生成器

2.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特殊的迭代器。

3.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。

 def test():

     print('xxx')

     yield 1

     print('a')

     yield 2

     print('b')

     yield 3

     print('c')

     yield 7

     print('d')

 g=test()

 print(g)#<generator object test at 0x02DEE900>

 print(next(g))#xxx   1

 print(next(g))#a      2

 ----------------------------------------------------------------

 <generator object test at 0x0568E900>

 xxx

 1

 a

 2

yield

4.调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

 #如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator

 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()

 -------------------------------------------------------------------

 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

5.生成器表达式创建方式：把列表推导式的[]修改为（）

 l=(i for i in range(1,10)if i%2==0)

 l2=[i for i in range(1,10)if i%2==0]

 print(l)

 print(l2)

 ----------------------------------------

 <generator object <genexpr> at 0x0573E900>

 [2, 4, 6, 8]

生成器表达式创建

6.生成器的send()方法

 #send方法有一个参数，指定的是上一次被挂起的yeild语句的返回值

 #相比于.__next__()，可以额外的给yield语句传值

 #注意第一次调用 t.send(None)

 def test():

     print('xx')

     res1=yield 1#'ooo'

     print(res1)

     res2=yield 2

     print(res2)

 g=test()

 print(g.__next__())#调用.__next__()方法时，执行函数xx   1

 # print(g.__next__())#调用.__next__()方法时，执行函数None 2

 print(g.send('ooo'))#调用send方法，给上次的yeild指定返回值ooo 2

 -------------------------------------------------------------

 xx

 1

 ooo

 2

send()

7.关闭生成器.close()方法

 def test():

     print('xxx')

     yield 1

     print('a')

     yield 2

     print('b')

     yield 3

     print('c')

 g=test()

 print(g.__next__())

 g.close()#关闭生成器，无法再访问

 # print(g.__next__())异常StopIteration

 ----------------------------------------------------

 xxx

 1

.close

8.如果碰到return，会直接终止，抛出StopIteration异常提示，生成器只会遍历一次

十.补充

1.assert关键字

 #assert断言

 #当关键字后面的条件为假时，程序自动崩溃并抛出AssertionError的异常

 #关键字后面的条件为真时，自动忽略

 assert 3>4

 #一般来说，我们可以用它在程序中置入检查点

 #当需要确保程序中的某个条件一定为真才能让程序正常工作的话，assert关键字就很有用

 ---------------------------------------------------------------------------------------

 Traceback (most recent call last):

   File "E:/python_work/example/2018.4.2.py", line 21, in <module>

     assert 3>4

 AssertionError

assert

2.可迭代对象iterable：list，dict，set，str，generator（生成器），iterator（迭代器）

3.可迭代对象都可用for来遍历