Python 3 学习笔记之——基础语法

内容导读

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内容图文

1. a, b = a, a + b

• 先计算右边表达式，然后再同时赋值给左边。

2. 条件控制和循环语句

• 条件控制

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

• while 循环

while condition:
    statement_block
else:  # 可有可无
    statement_block

• for 循环

for <variable> in <sequence>:
    <statements>
else:
    <statements>

• range() 函数

>>> a = list(range(3))
>>> a
[0, 1, 2]
>>> a = list(range(1, 5, 2))
>>> a
[1, 3]

• 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。
• 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。

3. 迭代器和生成器

• 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> it = iter(a)
>>> next(it)
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
4
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

>>> it = iter(a)
>>> for i in it:
...     print(i)
... 
1
2
3
4
>>>

• 创建自己的迭代器，需要在类中实现实现两个方法 iter() 与 next() 。iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.a <= 5:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration


myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for i in range(5):
    print(next(myiter))

for x in myiter:
    print(x)

>>>
1
2
3
4
5

• 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。

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 

4. 函数

• Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def function_name(args1, args2):
    statement
    return

• 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。

• 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。

• 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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，它们在声明时不会命名。

  def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
      "函数_文档字符串"
      function_suite
      return [expression]

  • 1. 加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，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。

  def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
      "函数_文档字符串"
      function_suite
      return [expression]

  • 1. 加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。
• 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。

     sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
     print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
     print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
  
     >>>
    相加后的值为 :  30
    相加后的值为 :  40

5. 列表推导式

vec = [2, 4, 6]
[3 * x for x in vec if x > 3] 
>>>
[12, 18]

matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
>>>
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

6. 遍历技巧

• 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。
• 同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合。
• 要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数。
• 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。

a = [2, 4, 6]
for i, v in enumerate(a):
    print(i, v)
>>>
0 2
1 4
2 6

>>> b = ['sen', 'ius', 'en']
>>> for i, j in zip(a, b):
...     print(i, j)
... 
2 sen
4 ius
6 en

>>> for i in reversed(a):
...     print(i)
... 
6
4
2
>>> for i in sorted(b):
...     print(i)
... 
en
ius
sen
>>> 

参考资料 菜鸟教程

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内容总结

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