初始python
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了初始python，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含10479字，纯文字阅读大概需要15分钟。
内容图文
一直是悬浮，什么叫悬浮。就是总感觉自己不太会，基础没打好。特以此篇告诫自己，告别python最基础的语法，让自己脚步落到实处，踏实了，才不会被踩空，才能走得更远。我从来不相信什么懒洋洋的自由 我向往的自由是通过勤奋和努力实现的更广阔的人生 那样的自由才是珍贵的 有价值的 我相信一万小时定律 从不相信天上掉馅饼的灵感和坐等的成就 做一个自由又自律的人 靠誓必实现的决心认真的活着
一、什么是python：
1、Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言，类似于Perl, Ruby, Scheme, Java。
知识点解析：
（1）什么叫面向对象
是一类以对象作为基本程序结构单位的程序设计语言，指用于描述的设计是以对象为核心，而对象是程序运行时刻的基本成分。
(2)为什么是有条理，强大呢？
有条理：
1、设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的Python格言（称为The Zen of Python）里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好 和 Perl语言（另一种功能类似的高级动态语言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。
2、ython的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
强大：
1、Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
2、开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。
3、高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
4、移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工 作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
5、可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。
6、可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
二、python是一门什么样的语言。
解释型语言
编译型vs解释型区别
编译型
优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。
缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。
解释型
优点：有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运行，前提是安装了解释器（虚拟机）。灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不用停机维护。
缺点：每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语言。
三、python基础语法：
数据类型包括：列表，字典，字符串，元组，数字
其中：可变：列表，字典 ； 不可变：字符串，元组，数字
对于访问来说：数字是没法遍历；字符串，列表，元组可以根据下标可以遍历访问；字典可以通过键值进行访问
对于存放类型来说：数字和字符串只能存放本身，数字只能存放数字，字符串只能存放字符串；字典，列表，元组可以存放各种基础数据类型
1、Numbe 数字开端：
（1）特点：
Python Number 数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变 Number 数据类型的值，将重新分配内存空间。
您也可以使用del语句删除一些 Number 对象引用。
- del语句的语法：
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]
您可以通过使用del语句删除单个或多个对象，例如：
del var
del var_a, var_b
- Python 支持四种不同的数值类型：
- 整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。
- 长整型(long integers) - 无限大小的整数，整数最后是一个大写或小写的L。
- 浮点型(floating point real values) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）
- 复数(complex numbers) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。
| int | long | float | complex |
|---|---|---|---|
| 10 | 51924361L | 0.0 | 3.14j |
| 100 | -0x19323L | 15.20 | 45.j |
| -786 | 0122L | -21.9 | 9.322e-36j |
| 080 | 0xDEFABCECBDAECBFBAEl | 32.3+e18 | .876j |
| -0490 | 535633629843L | -90. | -.6545+0J |
| -0x260 | -052318172735L | -32.54e100 | 3e+26J |
| 0x69 | -4721885298529L | 70.2-E12 | 4.53e-7j |
- 长整型也可以使用小写"L"，但是还是建议您使用大写"L"，避免与数字"1"混淆。Python使用"L"来显示长整型。
- Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型
Python Number 类型转换
int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str(x ) 将对象 x 转换为字符串 repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组 list(s ) 将序列 s 转换为一个列表 chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串
Python math 模块、cmath 模块
Python 中数学运算常用的函数基本都在 math 模块、cmath 模块中。
Python math 模块提供了许多对浮点数的数学运算函数。
Python cmath 模块包含了一些用于复数运算的函数。
cmath 模块的函数跟 math 模块函数基本一致，区别是 cmath 模块运算的是复数，math 模块运算的是数学运算。
要使用 math 或 cmath 函数必须先导入：
import math
实例
>>> import cmath >>> cmath.sqrt(-1) 1j >>> cmath.sqrt(9) (3+0j) >>> cmath.sin(1) (0.8414709848078965+0j) >>> cmath.log10(100) (2+0j) >>>
Python数学函数
函数 返回值 ( 描述 ) abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10 ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5 cmp(x, y) 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0 floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4 log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0 max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值，参数可以为序列。 modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。 pow(x, y) x**y 运算后的值。 round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。 sqrt(x) 返回数字x的平方根
Python随机数函数
随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。
Python包含以下常用随机数函数：
函数 描述 choice(seq) 从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。 randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1 random() 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。 seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。 shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序 uniform(x, y) 随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内。
Python三角函数
Python包括以下三角函数：
函数 描述 acos(x) 返回x的反余弦弧度值。 asin(x) 返回x的反正弦弧度值。 atan(x) 返回x的反正切弧度值。 atan2(y, x) 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。 cos(x) 返回x的弧度的余弦值。 hypot(x, y) 返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。 sin(x) 返回的x弧度的正弦值。 tan(x) 返回x弧度的正切值。 degrees(x) 将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) ， 返回90.0 radians(x) 将角度转换为弧度
Python数学常量
常量 描述 pi 数学常量 pi（圆周率，一般以π来表示） e 数学常量 e，e即自然常数（自然常数）。
二、集合
特点：
1、不同元素组成
2、是无序的
3、集合中的元素必须是不可变类型（数字，字符串，元组）
4、定义集合的方式：test = {'xyy','xyyp',1,2,3,4}或test = set('xyy')
三、集合功能：
add() 往集合中添加元素，一次只能添加一个元素
| 1 2 3 4 |
test?= {'xyy','xyyp',1,2,3,4}
test.add(5)
test.add('xyp')
print(test)
|
结果：
clear() 清空集合内容
| 1 2 3 |
test?= {'xyy','xyyp',1,2,3,4}
test.clear()
print(test)
|
结果：
copy() 复制一份新的集合内容
| 1 2 3 |
test?= {'xyy','xyyp',1,2,3,4}
n?= test.copy()
print(n)
|
结果：
pop() 删除随机的一个元素
| 1 2 3 |
test?= {'xyy','xyyp',1,2,3,4}
test.pop()
print(test)
|
结果：
remove() 删除指定的内容，如果指定的内容不存在会报错
| 1 2 3 |
test?= {'xyy','xyyp',1,2,3,4}
test.remove('xyyp')
print(test)
|
结果：
discard() 删除指定的内容，如果指定的内容不存在不会报错
| 1 2 3 4 |
test?= {'xyy','xyyp',1,2,3,4}
test.discard('xyy')
test.discard('xyyfg')
print(test)
|
结果：
update() 往集合里面添加多个元素，比add强大一点
| 1 2 3 4 |
test?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test.update(('Jony','Tom'))?// 添加的是元组的话结果就是完整的字符串
test.update('Jony','Tom')?// 添加的是字符串的话结果就是单个字符
print(test)
|
结果：
isdisjoint() 判断两个集合有木有相同的元素，没有则为真（True）
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyyx','xypc'}
n?= test1.isdisjoint(test2)?// test1和test2没有相同的元素
print(n)
|
结果：
四、Python的集合关系运算：
1、交集：intersection() 会输出两个集合的相同内容
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}?// 定义两个集合，两个集合有相同和不同的元素
test2?= {'xyy','xyp','fg'}
n?= test1.intersection(test2)
print(n)
|
结果：
或者：
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp','fg'}
n?= test1&test2?// intersection可以用&符号代替
print(n)
|
结果：
2、并集：union() 会输出两个集合的不同内容，并合成一个集合
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp','fg'}
n?= test1.union(test2)
print(n)
|
结果：
或者：
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp','fg'}
n?= test1|test2?// 一个竖线（|）就表示union这个功能
print(n)
|
3、差集：difference()第一个集合减去第二个集合得出第一个集合不同于第二个集合的一个元素，反过来意思一样
| 1 2 3 4 5 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp','fg'}
n1?= test1.difference(test2)?//test1集合减去test2集合
n2?= test2.difference(test1)?//test2集合减去test1集合
print(n1,n2)
|
结果：
或者：
| 1 2 3 4 5 6 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp','fg'}
n1?= test1-test2?// 用减号（-）代替difference
print(n1)
n2?= test2-test1
print(n2)
|
结果：
4、交叉补集：symmetric_difference()只取两个集合不同的部分
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp','fg'}
n2?= test1.symmetric_difference(test2)
print(n2)
|
结果：
或者：
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp','Tom'}
n?= test1^test2?//symmetric_difference()可以用^代替
print(n)
|
结果：
5、子集：issubset()判断谁是谁的子集
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp'}
n?= test2.issubset(test1)?//两个集合有相同的部分，但是第二个比第一个元素少，所以第二个是第一个的子集
print(n)
|
结果：
6、父集：issuperset()判断谁是谁的父集
| 1 2 3 4 |
test1?= {'xyy','xyyp','xyp'}
test2?= {'xyy','xyp'}
n?= test1.issuperset(test2)?//两个集合有相同的部分，但是第一个比第二个元素多，所以第一个是第二个的父集
print(n)
|
结果：
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的初始python全部内容，希望文章能够帮你解决初始python所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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