Python - 基础篇(中)

21.Python之 遍历dict

由于dict也是一个集合，所以，遍历dict和遍历list类似，都可以通过 for 循环实现。

直接使用for循环可以遍历 dict 的 key：

>>>d= { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>>forkeyind:
...     printkey... 
LisaAdamBart

由于通过 key 可以获取对应的 value，因此，在循环体内，可以获取到value的值。

22.Python中什么是set

dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。

有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。

set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。

创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：

>>>s=set(['A', 'B', 'C'])

可以查看 set 的内容：

>>>printsset(['A', 'C', 'B'])

请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。

因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？

>>>s=set(['A', 'B', 'C', 'C'])
>>>printsset(['A', 'C', 'B'])
>>>len(s)
3

结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。

23.Python之 访问set

由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。

访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。

例如，存储了班里同学名字的set：

>>>s=set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])

我们可以用 in 操作符判断：

Bart是该班的同学吗？

>>>'Bart'insTrue

Bill是该班的同学吗？

>>>'Bill'insFalse

bart是该班的同学吗？

>>>'bart'insFalse

看来大小写很重要，'Bart' 和 'bart'被认为是两个不同的元素。

24.Python之 set的特点

set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。

set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何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。

set的这些特点，可以应用在哪些地方呢？

星期一到星期日可以用字符串'MON', 'TUE', ... 'SUN'表示。

假设我们让用户输入星期一至星期日的某天，如何判断用户的输入是否是一个有效的星期呢？

可以用 if 语句判断，但这样做非常繁琐：

x='???'#用户输入的字符串ifx!='MON'andx!='TUE'andx!='WED' ... andx!='SUN':
print'input error'else:
print'input ok'

注意：if 语句中的...表示没有列出的其它星期名称，测试时，请输入完整。

如果事先创建好一个set，包含'MON' ~ 'SUN'：

weekdays=set(['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI', 'SAT', 'SUN'])

再判断输入是否有效，只需要判断该字符串是否在set中：

x='???'#用户输入的字符串ifxinweekdays:
print'input ok'else:
print'input error'

这样一来，代码就简单多了。

25.Python之 遍历set

由于 set 也是一个集合，所以，遍历 set 和遍历 list 类似，都可以通过 for 循环实现。

直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素：

>>>s=set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
>>>fornameins:
...     printname... 
LisaAdamBart

注意: 观察 for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同。

s=set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
forxins:
print'%s: %d'%(x[0],x[1])
# 运行成功Lisa: 85Adam: 95Bart: 59

26.Python之 更新set

由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：

一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。

添加元素时，用set的add()方法：

>>>s=set([1, 2, 3])
>>>s.add(4)
>>>printsset([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

>>>s=set([1, 2, 3])
>>>s.add(3)
>>>printsset([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

>>>s=set([1, 2, 3, 4])
>>>s.remove(4)
>>>printsset([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

>>>s=set([1, 2, 3])
>>>s.remove(4)
Traceback (mostrecentcalllast):
File"<stdin>", line1, in<module>KeyError: 4

所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

27.Python之调用函数

Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。

要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数。

可以直接从Python的官方网站查看文档：

http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs

也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息。

调用 abs 函数：

>>>abs(100)
100>>>abs(-20)
20>>>abs(12.34)
12.34

调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个：

>>>abs(1, 2)
Traceback (mostrecentcalllast):
File"<stdin>", line1, in<module>TypeError: abs() takesexactlyoneargument (2given)

如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：

>>>abs('a')
Traceback (mostrecentcalllast):
File"<stdin>", line1, in<module>TypeError: badoperandtypeforabs(): 'str'

而比较函数 cmp(x, y) 就需要两个参数，如果 x<y，返回 -1，如果x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1：

>>>cmp(1, 2)
-1>>>cmp(2, 1)
1>>>cmp(3, 3)
0

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如   int()函数可以把其他数据类型转换为整数：

>>>int('123')
123>>>int(12.34)
12

str()函数把其他类型转换成 str：

>>>str(123)
'123'>>>str(1.23)
'1.23'

sum()函数接受一个list作为参数，并返回list所有元素之和。请计算 1*1 + 2*2 + 3*3 + ... + 100*100。

L=range(1,101)
printsum([i*iforiinL])
# 运行成功338350

28.Python之编写函数

在Python中，定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。

我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例：

defmy_abs(x):
ifx>=0:
returnxelse:
return-x

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。

return None可以简写为 return。

29.Python函数之返回多值

函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标：

# math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它：

importmathdefmove(x, y, step, angle):
nx=x+step*math.cos(angle)
ny=y-step*math.sin(angle)
returnnx, ny

这样我们就可以同时获得返回值：

>>>x, y=move(100, 100, 60, math.pi/6)
>>>printx, y151.96152422770.0

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

>>>r=move(100, 100, 60, math.pi/6)
>>>printr(151.96152422706632, 70.0)

用print打印返回结果，原来返回值是一个tuple！

但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

30.Python之递归函数

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出：

fact(n) =n!=1*2*3* ... * (n-1) *n= (n-1)!*n=fact(n-1) *n

所以，fact(n)可以表示为 n * fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。

于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：

deffact(n):
ifn==1:
return1returnn*fact(n-1)

上面就是一个递归函数。可以试试：

>>>fact(1)
1>>>fact(5)
120>>>fact(100)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L

如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下：

===>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

递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，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。可以试试计算 fact(10000)。

任务

汉诺塔 (http://baike.baidu.com/view/191666.htm) 的移动也可以看做是递归函数。

我们对柱子编号为a, b, c，将所有圆盘从a移到c可以描述为：

如果a只有一个圆盘，可以直接移动到c；

如果a有N个圆盘，可以看成a有1个圆盘（底盘） + (N-1)个圆盘，首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b，然后，将 a的最后一个圆盘移动到c，再将b的(N-1)个圆盘移动到c。

请编写一个函数，给定输入 n, a, b, c，打印出移动的步骤：

move(n, a, b, c)

例如，输入 move(2, 'A', 'B', 'C')，打印出：

A --> B

A --> C

B --> C

#-*- coding:utf-8 -*-# move(n, a, b, c)表示的是有n个盘子在a柱子上，将要移到b柱子上面去defmove(n, a, b, c):
# 如果a柱子上面只有一个盘子，则直接移到c柱子上面去并输出路径，结束递归ifn==1: 
printa, '-->', creturn# 表示的是将n-1的盘子从a柱子上面移到b柱子上面去move(n-1, a, c, b)
# 输出最下面个盘子移从a移到c的路径printa, '-->', c# 将b柱子上面的n-1个盘子移动到c柱子上面move(n-1, b, a, c)
move(4, 'A', 'B', 'C')

31.Python之定义默认参数

定义函数的时候，还可以有默认参数。

例如Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数，我们既可以传一个参数，又可以传两个参数：

>>>int('123')
123>>>int('123', 8)
83

int()函数的第二个参数是转换进制，如果不传，默认是十进制 (base=10)，如果传了，就用传入的参数。

可见，函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。

我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:

defpower(x, n):
s=1whilen>0:
n=n-1s=s*xreturns

假设计算平方的次数最多，我们就可以把 n 的默认值设定为 2：

defpower(x, n=2):
s=1whilen>0:
n=n-1s=s*xreturns

这样一来，计算平方就不需要传入两个参数了：

>>>power(5)
25

由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面：

# OK:deffn1(a, b=1, c=2):
pass# Error:deffn2(a=1, b):
pass

32.Python之定义可变参数

如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数：

1def fn(*args):
    print args

可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数：

>>> fn()
()
>>> fn('a')
('a',)
>>> fn('a', 'b')
('a', 'b')
>>> fn('a', 'b', 'c')
('a', 'b', 'c')

可变参数也不是很神秘，Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。

定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值，就可以定义一个可变参数：

def average(*args):
    ...

这样，在调用的时候，可以这样写：

>>> average()
0
>>> average(1, 2)
1.5
>>> average(1, 2, 2, 3, 4)
2.4

33.Python中对list进行切片

取一个list的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

取前3个元素，应该怎么做？

笨办法：

>>> [L[0], L[1], L[2]]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。

取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：

>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
...     r.append(L[i])
... 
>>> r
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

>>> L[0:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。

如果第一个索引是0，还可以省略：

>>> L[:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

>>> L[1:3]
['Lisa', 'Bart']

只用一个 : ，表示从头到尾：

>>> L[:]
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

因此，L[:]实际上复制出了一个新list。

切片操作还可以指定第三个参数：

>>> L[::2]
['Adam', 'Bart']

第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。

把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。

34.Python中倒序切片

对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> L[-2:]
['Bart', 'Paul']
>>> L[:-2]
['Adam', 'Lisa']
>>> L[-3:-1]
['Lisa', 'Bart']
>>> L[-4:-1:2]
['Adam', 'Bart']

记住倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。

任务

利用倒序切片对 1 - 100 的数列取出：

* 最后10个数；

* 最后10个5的倍数。

L = range(1, 101)
print L[-10:]
print L[4::5][-10:] # 先取出数列中5的倍数的数，再取最后10个

35.Python中对字符串切片

字符串 'xxx'和 Unicode字符串 u'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：

>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[-3:]
'EFG'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数，其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。

36.Python中什么是迭代

在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。

在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：

for (i=0; i<list.length; i++) {
    n = list[i];
}

可以看出，Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环。

因为 Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他任何可迭代对象上。

因此，迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。

注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：
1. 有序集合：list，tuple，str和unicode；
2. 无序集合：set
3. 无序集合并且具有 key-value 对：dict

而迭代是一个动词，它指的是一种操作，在Python中，就是 for 循环。

迭代与按下标访问数组最大的不同是，后者是一种具体的迭代实现方式，而前者只关心迭代结果，根本不关心迭代内部是如何实现的。

37.Python中索引迭代

Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。

对于有序集合，元素确实是有索引的。有的时候，我们确实想在 for 循环中拿到索引，怎么办？

方法是使用 enumerate() 函数：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> for index, name in enumerate(L):
...     print index, '-', name
... 
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul

使用 enumerate() 函数，我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是，这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上，enumerate() 函数把：

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成了类似：

[(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

如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素，for循环又可以进一步简写为：

for index, name in enumerate(L):
    print index, '-', name

这样不但代码更简单，而且还少了两条赋值语句。

可见，索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身。

38.Python中迭代dict的value

我们已经了解了dict对象本身就是可迭代对象，用 for 循环直接迭代 dict，可以每次拿到dict的一个key。

如果我们希望迭代 dict 对象的value，应该怎么做？

dict 对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():
    print v
# 85
# 95
# 59

如果仔细阅读Python的文档，还可以发现，dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一样：

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 转换成了包含 value 的list。

2. 但是 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，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果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，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。