Python——基本的方法

简介: 格式化我们经常会输出类似'亲爱的xxx你好!你xx月的话费是xx,余额是xx'之类的字符串,而xxx的内容都是根据变量变化的,所以,需要一种简便的格式化字符串的方式>>> 'Hello, %s' % 'world''Hello, world'>>> 'Hi, %s, you have $%d.

格式化

我们经常会输出类似'亲爱的xxx你好!你xx月的话费是xx,余额是xx'之类的字符串,而xxx的内容都是根据变量变化的,所以,需要一种简便的格式化字符串的方式

>>> 'Hello, %s' % 'world'
'Hello, world'
>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hi, Michael, you have $1000000.'

 

format()

另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法,它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}{1}……,不过这种方式写起来比%要麻烦得多:

>>> 'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125)
'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'

 

循环

所以for x in ...循环就是把每个元素代入变量x,然后执行缩进块的语句

sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
    sum = sum + x
print(sum)

range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数

>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

如果要计算1-100的整数之和

sum = 0
for x in range(101):
    sum = sum + x
print(sum)

第二种循环是while循环,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和,可以用while循环实现

sum = 0
n = 99
while n > 0:
    sum = sum + n
    n = n - 2
print(sum)

利用循环依次对list中的每个名字打印出Hello, xxx!

L = ['Bart', 'Lisa', 'Adam']
for name in L:
    print('hello,%s!' %name)

输出为

hello,Bart! 
hello,Lisa! 
hello,Adam! 

break结束循环,continue开始下一次循环。

有些时候,如果代码写得有问题,会让程序陷入“死循环”,也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序,或者强制结束Python进程

 

字典

dict

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。

给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。

如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

 把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入,由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉

>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88

如果key不存在,dict就会报错,要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in判断key是否存在

>>> 'Thomas' in d
False

二是通过dict提供的get()方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value:

>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1

要删除一个key,用pop(key)方法,对应的value也会从dict中删除

>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较,dict有以下几个特点:

  1. 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢;
  2. 需要占用大量的内存,内存浪费多。

而list相反:

  1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
  2. 占用空间小,浪费内存很少。

所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。

因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash),要保证hash的正确性,作为key的对象就不能变。在Python中,字符串、整数等都是不可变的,因此,可以放心地作为key。而list是可变的,就不能作为key

>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

set

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。

要创建一个set,需要提供一个list作为输入集合

>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

通过add(key)和remove(key)增删元素

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作

>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}

 

 集合列表

list

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。

比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

len()函数可以获得list元素的个数,用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的,如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素

>>> classmates[-1]
'Tracy'

追加元素

>>> classmates.append('Adam')
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

插入元素

>>> classmates.insert(1, 'Jack')
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

删除元素

>>> classmates.pop()
'Adam'
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates.pop(1)
'Jack'
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

修改元素

>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

list里面的元素的数据类型也可以不同

>>> L = ['Apple', 123, True]

tuple

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,比如同样是列出同学的名字:

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义

>>> t = (1,)
>>> t
(1,)

list和tuple是Python内置的有序集合,一个可变,一个不可变。根据需要来选择使用它们。

 

数据转换

因为input()返回的数据类型是strstr不能直接和整数比较,必须先把str转换成整数。Python提供了int()函数来完成这件事情

s = input('birth: ')
birth = int(s)
if birth < 2000:
    print('00前')
else:
    print('00后')

 

 

字符编码

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

>>> ord('')
20013
>>> chr(66)
'B'
>>> chr(25991)
''

Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示

x = b'ABC

以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes

>>> 'ABC'.encode('ascii')
b'ABC'
>>> '中文'.encode('utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

要计算str包含多少个字符,可以用len()函数

>>> len('ABC')
3
>>> len('中文')
2

为了避免乱码问题,应当始终坚持使用UTF-8编码对strbytes进行转换。

由于Python源代码也是一个文本文件,所以,当你的源代码中包含中文的时候,在保存源代码时,就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时,为了让它按UTF-8编码读取,我们通常在文件开头写上这两行:

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-

第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序,Windows系统会忽略这个注释;

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。

申明了UTF-8编码并不意味着你的.py文件就是UTF-8编码的,必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码

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