Python 学习 基础篇

栏目: Python · 发布时间: 7年前

内容简介:Python 学习 基础篇

全世界大概有几百种编程语言,而其中著名的只有十几种。Python就是著名编程语言之一。它起源于“龟叔”(Guido van Rossum,荷兰人)在1989年圣诞节间的无聊,而为了打发时间所创造。

可见业余时间比工作时间创造出来的东西更容易出名哈,当然,这是开玩笑的。“龟叔”赋予Python“优雅、明确、简单”的特点。

那么,Python适合做什么呢?它主要适用领域:Web网站和各种网络服务(YouTube、Instagram、douban、openstack);系统 工具 和脚本;作为“胶水”语言把其它语言开发的模块包装起来方便使用。

优点是显著的,但是也少不了缺点。Python不适用的领域:贴近硬件的代码(首选C);移动开发(iOS/Android都有各自的开发语言);因为不能做到告诉渲染,所以不适合游戏开发(首选C/C++)。

Python和其它语言对比

语言 类型 运行速度 代码量
C 编译为机器码 非常快 非常多
Java 编译为字节码
Python 解释执行

CPU越来越快,程序的运行速度瓶颈往往不在 Python 的执行,更多受到网络速度和硬盘速度的制约。

另外,Python发布程序即发布源代码。

安装Python

前往 官网下载 对应平台对应工具。另外Python2.7版本和3.3版本并不兼容,所以开发时请注意使用Python的版本。

作为Mac OS X使用者,其实更推荐 PyCharm IDE 。安装之后直接使用即可。

数据类型

计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型。在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种:

整数

Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等。

计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b4c3d2,等等。

浮点数

浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,比如,1.23x10^9 和 12.3x10^8 是相等的。浮点数可以用数学写法,如1.23,3.14,-9.01,等等。但是对于很大或很小的浮点数,就必须用科学计数法表示,把10用e替代,1.23x10^9 就是1.23e9,或者12.3e8,0.000012可以写成1.2e-5,等等。

整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的,整数运算永远是精确的(除法难道也是精确的?是的!),而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

字符串

字符串是以’’或””括起来的任意文本,比如’abc’,”xyz”等等。请注意,’’或””本身只是一种表示方式,不是字符串的一部分,因此,字符串’abc’只有a,b,c这3个字符。

布尔值

布尔值和布尔代数的表示完全一致,一个布尔值只有True、False两种值,要么是True,要么是False,在Python中,可以直接用True、False表示布尔值(请注意大小写),也可以通过布尔运算计算出来。

布尔值可以用and、or和not运算。

and运算是与运算,只有所有都为 True,and运算结果才是 True。

or运算是或运算,只要其中有一个为 True,or 运算结果就是 True。

not运算是非运算,它是一个单目运算符,把 True 变成 False,False 变成 True。

空值

空值是Python里一个特殊的值,用None表示。None不能理解为0,因为0是有意义的,而None是一个特殊的空值。

此外,Python还提供了列表、字典等多种数据类型,还允许创建自定义数据类型。

print 语句

print语句可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出’hello, world’,用代码实现如下:

>>> print 'hello, world'

注意:

1.当我们在Python交互式环境下编写代码时,>>>是Python解释器的提示符,不是代码的一部分。

2.当我们在文本编辑器中编写代码时,千万不要自己添加 >>>。

print语句也可以跟上多个字符串,用逗号“,”隔开,就可以连成一串输出:

>>> print 'The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog'
The quick brown fox jumps over the lazy dog

print会依次打印每个字符串,遇到逗号“,”会输出一个空格,因此,输出的字符串是这样拼起来的:

Python 学习 基础篇

print也可以打印整数,或者计算结果:

>>> print 300
300    #运行结果
>>> print 100 + 200
300    #运行结果

因此,我们可以把计算100 + 200的结果打印得更漂亮一点:

>>> print '100 + 200 =', 100 + 200
100 + 200 = 300     #运行结果

注意: 对于100 + 200,Python解释器自动计算出结果300,但是,’100 + 200 =’是字符串而非数学公式,Python把它视为字符串,请自行解释上述打印结果。

Python的注释

任何时候,我们都可以给程序加上注释。注释是用来说明代码的,给自己或别人看,而程序运行的时候,Python解释器会直接忽略掉注释,所以,有没有注释不影响程序的执行结果,但是影响到别人能不能看懂你的代码。

Python的注释以 # 开头,后面的文字直到行尾都算注释

# 这一行全部都是注释...
print 'hello' # 这也是注释

注释还有一个巧妙的用途,就是一些代码我们不想运行,但又不想删除,就可以用注释暂时屏蔽掉:

# 暂时不想运行下面一行代码:
# print 'hello, python.'

变量

在Python中,变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的。

例如,对于方程式 y=x*x ,x就是变量。当 x=2 时,计算结果是4,当 x=5 时,计算结果是25。

只是在计算机程序中,变量不仅可以是数字,还可以是任意数据类型。

在Python程序中,变量是用一个变量名表示,变量名必须是 大小写英文、数字和下划线(_)的组合,且不能用数字开头 ,比如:

a = 1

变量 a 是一个整数。

t_007 = 'T007'

变量 t_007 是一个字符串。

在Python中,等号=是赋值语句,可以把任意数据类型赋值给变量,同一个变量可以反复赋值,而且可以是不同类型的变量,例如:

a = 123    # a是整数
print a
a = 'Chars'   # a变为字符串
print a

这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言,与之对应的是静态语言。

静态语言在定义变量时必须指定变量类型,如果赋值的时候类型不匹配,就会报错。例如 Java 是静态语言,赋值语句如下(// 表示注释):

int a = 123; // a是整数类型变量
a = "Chars"; // 错误:不能把字符串赋给整型变量

和静态语言相比,动态语言更灵活,就是这个原因。

请不要把赋值语句的等号等同于数学的等号。比如下面的代码:

x = 10
x = x + 2

如果从数学上理解 x = x + 2 那无论如何是不成立的,在程序中,赋值语句先计算右侧的表达式 x + 2 ,得到结果12,再赋给变量x。由于x之前的值是10,重新赋值后,x的值变成12。

最后,理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。当我们写: a = 'ABC' 时,Python解释器干了两件事情:

  1. 在内存中创建了一个’ABC’的字符串;

  2. 在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向’ABC’。

也可以把一个变量a赋值给另一个变量b,这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据,例如下面的代码:

a = 'ABC'
b = a
a = 'XYZ'
print b

最后一行打印出变量b的内容到底是 'ABC' 呢还是 'XYZ' ?如果从数学意义上理解,就会错误地得出b和a相同,也应该是 'XYZ' ,但实际上b的值是 'ABC' ,让我们一行一行地执行代码,就可以看到到底发生了什么事:

执行 a = 'ABC' ,解释器创建了字符串 'ABC' 和变量 a ,并把a指向 'ABC'

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执行 b = a ,解释器创建了变量 b,并把b指向 a 指向的字符串 'ABC'

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执行 a = 'XYZ' ,解释器创建了字符串 'XYZ' ,并把a的指向改为 'XYZ' ,但b并没有更改:

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所以,最后打印变量b的结果自然是 'ABC' 了。

字符串

定义字符串

前面我们讲解了什么是字符串。字符串可以用 '' 或者 "" 括起来表示。

如果字符串本身包含’怎么办?比如我们要表示字符串 I'm OK ,这时,可以用 " " 括起来表示:

"I'm OK"

类似的,如果字符串包含”,我们就可以用’ ‘括起来表示:

'Learn "Python" in Chars's Blog'

如果字符串既包含’又包含”怎么办?

这个时候,就需要对字符串的某些特殊字符进行“转义”,Python字符串用 \ 进行转义。

要表示字符串 Bob said "I'm OK" .

由于 ‘ 和 “ 会引起歧义,因此,我们在它前面插入一个 \ 表示这是一个普通字符,不代表字符串的起始,因此,这个字符串又可以表示为

'Bob said \"I\'m OK\".'

注意:转义字符 \ 不计入字符串的内容中。

常用的转义字符还有:

\n 表示换行
\t 表示一个制表符
\\ 表示 \ 字符本身

raw字符串与多行字符串

如果一个字符串包含很多需要转义的字符,对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况,我们可以在字符串前面加个前缀 r ,表示这是一个 raw 字符串,里面的字符就不需要转义了。例如:

r'\(~_~)/ \(~_~)/'

但是 r'...' 表示法不能表示多行字符串,也不能表示包含 '" 的字符串(为什么?)

如果要表示多行字符串,可以用 '''...''' 表示:

'''Line 1
Line 2
Line 3'''

上面这个字符串的表示方法和下面的是完全一样的:

'Line 1\nLine 2\nLine 3'

还可以在多行字符串前面添加 r ,把这个多行字符串也变成一个raw字符串:

r'''Python is created by "Guido".
It is free and easy to learn.
Let's start learn Python in Chars's Blog!'''

Unicode字符串

字符串还有一个编码问题。

因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节(byte),所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255),0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号,这个编码表被称为ASCII编码,比如大写字母 A 的编码是65,小写字母 z 的编码是122。

如果要表示中文,显然一个字节是不够的,至少需要两个字节,而且还不能和ASCII编码冲突,所以,中国制定了GB2312编码,用来把中文编进去。

类似的,日文和韩文等其他语言也有这个问题。为了统一所有文字的编码,Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里,这样就不会再有乱码问题了。

Unicode通常用两个字节表示一个字符,原有的英文编码从单字节变成双字节,只需要把高字节全部填为0就可以。

因为Python的诞生比Unicode标准发布的时间还要早,所以最早的Python只支持ASCII编码,普通的字符串’ABC’在Python内部都是ASCII编码的。

Python在后来添加了对Unicode的支持,以Unicode表示的字符串用u’…’表示,比如:

print u'中文'
中文

注意: 不加 u ,中文就不能正常显示。

Unicode字符串除了多了一个 u 之外,与普通字符串没啥区别,转义字符和多行表示法仍然有效:

转义:

u'中文\n日文\n韩文'

多行:

u'''第一行
第二行'''

raw+多行:

ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",
"日文",
"韩文"等多种语言'''

如果中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError ,这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释

# -*- coding: utf-8 -*-

目的是告诉Python解释器,用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++ 另存为… 并选择UTF-8格式保存。

List

创建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:

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

list是数学意义上的有序集合,也就是说,list中的元素是按照顺序排列的。

构造list非常简单,按照上面的代码,直接用 [ ] 把list的所有元素都括起来,就是一个list对象。通常,我们会把list赋值给一个变量,这样,就可以通过变量来引用list:

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates # 打印classmates变量的内容
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

由于Python是动态语言,所以list中包含的元素并不要求都必须是同一种数据类型,我们完全可以在list中包含各种数据:

>>> L = ['Michael', 100, True]

一个元素也没有的list,就是空list:

>>> empty_list = []

按照索引访问list

由于list是一个有序集合,所以,我们可以用一个list按分数从高到低表示出班里的3个同学:

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

那我们如何从list中获取指定第 N 名的同学呢?方法是通过索引来获取list中的指定元素。

需要特别注意的是,索引从 0 开始,也就是说,第一个元素的索引是0,第二个元素的索引是1,以此类推。

因此,要打印第一名同学的名字,用 L[0]:

>>> print L[0]
Adam

要打印第二名同学的名字,用 L[1]:

>>> print L[1]
Lisa

要打印第三名同学的名字,用 L[2]:

>>> print L[2]
Bart

要打印第四名同学的名字,用 L[3]:

>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

报错了!IndexError意思就是索引超出了范围,因为上面的list只有3个元素,有效的索引是 0,1,2。

所以,使用索引时, 千万注意不要越界

倒序访问list

我们还是用一个list按分数从高到低表示出班里的3个同学:

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

这时,老师说,请分数最低的同学站出来。

要写代码完成这个任务,我们可以先数一数这个 list,发现它包含3个元素,因此,最后一个元素的索引是2:

>>> print L[2]
Bart

有没有更简单的方法?有!

Bart同学是最后一名,俗称倒数第一,所以,我们可以用 -1 这个索引来表示最后一个元素:

>>> print L[-1]
Bart

Bart同学表示躺枪。

类似的,倒数第二用 -2 表示,倒数第三用 -3 表示,倒数第四用 -4 表示:

>>> print L[-2]
Lisa
>>> print L[-3]
Adam
>>> print L[-4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

L[-4] 报错了,因为倒数第四不存在,一共只有3个元素。

使用倒序索引时,也要 注意不要越界

添加新元素

现在,班里有3名同学:

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

今天,班里转来一名新同学 Paul,如何把新同学添加到现有的 list 中呢?

第一个办法是用 list 的 append() 方法,把新同学追加到 list 的末尾:

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
>>> L.append('Paul')
>>> print L
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

append()总是把新的元素添加到 list 的尾部。

如果 Paul 同学表示自己总是考满分,要求添加到第一的位置,怎么办?

方法是用list的 insert()方法,它接受两个参数,第一个参数是索引号,第二个参数是待添加的新元素:

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
>>> L.insert(0, 'Paul')
>>> print L
['Paul', 'Adam', 'Lisa', 'Bart']

L.insert(0, ‘Paul’) 的意思是,’Paul’将被添加到索引为 0 的位置上(也就是第一个),而原来索引为 0 的Adam同学,以及后面的所有同学,都自动向后移动一位。

删除元素

Paul同学刚来几天又要转走了,那么我们怎么把Paul 从现有的list中删除呢?

如果Paul同学排在最后一个,我们可以用list的pop()方法删除:

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> L.pop()
'Paul'
>>> print L
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

pop()方法总是删掉list的最后一个元素,并且它还返回这个元素,所以我们执行 L.pop() 后,会打印出 ‘Paul’。

如果Paul同学不是排在最后一个怎么办?比如Paul同学排在第三:

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

要把Paul踢出list,我们就必须先定位Paul的位置。由于Paul的索引是2,因此,用 pop(2)把Paul删掉:

>>> L.pop(2)
'Paul'
>>> print L
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

替换元素

假设现在班里仍然是3名同学:

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

现在,Bart同学要转学走了,碰巧来了一个Paul同学,要更新班级成员名单,我们可以先把Bart删掉,再把Paul添加进来。

另一个办法是直接用Paul把Bart给替换掉:

>>> L[2] = 'Paul'
>>> print L
L = ['Adam', 'Lisa', 'Paul']

对list中的某一个索引赋值,就可以直接用新的元素替换掉原来的元素,list包含的元素个数保持不变。

由于Bart还可以用 -1 做索引,因此,下面的代码也可以完成同样的替换工作:

>>> L[-1] = 'Paul'

Tuple

创建tuple

tuple是另一种有序的列表,中文翻译为“ 元组 ”。tuple 和 list 非常类似,但是,tuple一旦创建完毕,就不能修改了。

同样是表示班里同学的名称,用tuple表示如下:

>>> t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart')

创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]。

现在,这个 t 就不能改变了,tuple没有 append()方法,也没有insert()和pop()方法。所以,新同学没法直接往 tuple 中添加,老同学想退出 tuple 也不行。

获取 tuple 元素的方式和 list 是一模一样的,我们可以正常使用 t[0],t[-1]等索引方式访问元素,但是不能赋值成别的元素,不信可以试试:

>>> t[0] = 'Paul'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

创建单元素tuple

tuple和list一样,可以包含 0 个、1个和任意多个元素。

包含多个元素的 tuple,前面我们已经创建过了。

包含 0 个元素的 tuple,也就是空tuple,直接用 ()表示:

>>> t = ()
>>> print t
()

创建包含1个元素的 tuple 呢?来试试:

>>> t = (1)
>>> print t
1

好像哪里不对!t 不是 tuple ,而是整数1。为什么呢?

因为()既可以表示tuple,又可以作为括号表示运算时的优先级,结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1,导致我们得到的不是tuple,而是整数 1。

正是因为用()定义单元素的tuple有歧义,所以 Python 规定,单元素 tuple 要多加一个逗号“,”,这样就避免了歧义:

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

可变的tuple

前面我们看到了tuple一旦创建就不能修改。现在,我们来看一个“可变”的tuple:

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])

注意到 t 有 3 个元素:’a’,’b’和一个list:[‘A’, ‘B’]。list作为一个整体是tuple的第3个元素。list对象可以通过 t[2] 拿到:

>>> L = t[2]

然后,我们把list的两个元素改一改:

>>> L[0] = 'X'
>>> L[1] = 'Y'

再看看tuple的内容:

>>> print t
('a', 'b', ['X', 'Y'])

不是说tuple一旦定义后就不可变了吗?怎么现在又变了?

别急,我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素:

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当我们把list的元素’A’和’B’修改为’X’和’Y’后,tuple变为:

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表面上看,tuple的元素确实变了,但其实变的不是 tuple 的元素,而是list的元素。

tuple一开始指向的list并没有改成别的list,所以,tuple所谓的“不变”是说,tuple的每个元素,指向永远不变。即指向’a’,就不能改成指向’b’,指向一个list,就不能改成指向其他对象,但指向的这个list本身是可变的!

理解了“指向不变”后,要创建一个内容也不变的tuple怎么做?那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

条件判断和循环

条件判断

计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断。

if语句

比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,可以用if语句实现:

age = 20
if age >= 18:
    print 'your age is', age
    print 'adult'
print 'END'

注意: Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块,上面的3,4行 print 语句就构成一个代码块(但不包括第5行的print)。如果 if 语句判断为 True,就会执行这个代码块。

缩进请严格按照Python的习惯写法:4个空格,不要使用Tab,更不要混合Tab和空格,否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。

注意: if 语句后接表达式,然后用:表示代码块开始。

如果你在Python交互环境下敲代码,还要特别留意缩进,并且退出缩进需要多敲一行回车:

>>> age = 20
>>> if age >= 18:
...     print 'your age is', age
...     print 'adult'
...
your age is 20
adult

if-else语句

当 if 语句判断表达式的结果为 True 时,就会执行 if 包含的代码块:

if age >= 18:
    print 'adult'

如果我们想判断年龄在18岁以下时,打印出 ‘teenager’,怎么办?

方法是再写一个 if:

if age < 18:
    print 'teenager'

或者用 not 运算:

if not age >= 18:
    print 'teenager'

细心的读者可以发现,这两种条件判断是“非此即彼”的,要么符合条件1,要么符合条件2,因此,完全可以用一个 if ... else ... 语句把它们统一起来:

if age >= 18:
    print 'adult'
else:
    print 'teenager'

利用 if ... else ... 语句,我们可以根据条件表达式的值为 True 或者 False ,分别执行 if 代码块或者 else 代码块。

注意: else 后面有个“:”。

if-elif-else语句

有的时候,一个 if ... else ... 还不够用。比如,根据年龄的划分:

条件1:18岁或以上:adult
条件2:6岁或以上:teenager
条件3:6岁以下:kid

我们可以用一个 if age >= 18 判断是否符合条件1,如果不符合,再通过一个 if 判断 age >= 6 来判断是否符合条件2,否则,执行条件3:

if age >= 18:
    print 'adult'
else:
    if age >= 6:
        print 'teenager'
    else:
        print 'kid'

这样写出来,我们就得到了一个两层嵌套的 if ... else ... 语句。这个逻辑没有问题,但是,如果继续增加条件,比如3岁以下是 baby:

if age >= 18:
    print 'adult'
else:
    if age >= 6:
        print 'teenager'
    else:
        if age >= 3:
            print 'kid'
        else:
            print 'baby'

这种缩进只会越来越多,代码也会越来越难看。

要避免嵌套结构的 if ... else ... ,我们可以用 if ... 多个 elif ... else ... 的结构,一次写完所有的规则:

if age >= 18:
    print 'adult'
elif age >= 6:
    print 'teenager'
elif age >= 3:
    print 'kid'
else:
    print 'baby'

elif 意思就是 else if。这样一来,我们就写出了结构非常清晰的一系列条件判断。

特别注意: 这一系列条件判断会从上到下依次判断,如果某个判断为 True,执行完对应的代码块,后面的条件判断就直接忽略,不再执行了。

循环

for循环

list或tuple可以表示一个有序集合。如果我们想依次访问一个list中的每一个元素呢?比如 list:

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
print L[0]
print L[1]
print L[2]

如果list只包含几个元素,这样写还行,如果list包含1万个元素,我们就不可能写1万行print。

这时,循环就派上用场了。

Python的 for 循环就可以依次把list或tuple的每个元素迭代出来:

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
for name in L:
    print name

注意: name 这个变量是在 for 循环中定义的,意思是,依次取出list中的每一个元素,并把元素赋值给 name,然后执行for循环体(就是缩进的代码块)。

这样一来,遍历一个list或tuple就非常容易了。

while循环

和 for 循环不同的另一种循环是 while 循环,while 循环不会迭代 list 或 tuple 的元素,而是根据表达式判断循环是否结束。

比如要从 0 开始打印不大于 N 的整数:

N = 10
x = 0
while x < N:
    print x
    x = x + 1

while循环每次先判断 x < N,如果为True,则执行循环体的代码块,否则,退出循环。

在循环体内,x = x + 1 会让 x 不断增加,最终因为 x < N 不成立而退出循环。

如果没有这一个语句,while循环在判断 x < N 时总是为True,就会无限循环下去,变成死循环,所以要特别留意while循环的退出条件。

break退出循环

用 for 循环或者 while 循环时,如果要在循环体内直接退出循环,可以使用 break 语句。

比如计算1至100的整数和,我们用while来实现:

sum = 0
x = 1
while True:
    sum = sum + x
    x = x + 1
    if x > 100:
        break
print sum

咋一看, while True 就是一个死循环,但是在循环体内,我们还判断了 x > 100 条件成立时,用break语句退出循环,这样也可以实现循环的结束。

continue继续循环

在循环过程中,可以用break退出当前循环,还可以用continue跳过后续循环代码,继续下一次循环。

假设我们已经写好了利用for循环计算平均分的代码:

L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85]
sum = 0.0
n = 0
for x in L:
    sum = sum + x
    n = n + 1
print sum / n

现在老师只想统计及格分数的平均分,就要把 x < 60 的分数剔除掉,这时,利用 continue,可以做到当 x < 60的时候,不继续执行循环体的后续代码,直接进入下一次循环:

for x in L:
    if x < 60:
        continue
    sum = sum + x
    n = n + 1

多重循环

在循环内部,还可以嵌套循环,我们来看一个例子:

for x in ['A', 'B', 'C']:
    for y in ['1', '2', '3']:
        print x + y

x 每循环一次,y 就会循环 3 次。

Dict类型

我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字:

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

或者考试的成绩列表:

[95, 85, 59]

但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 list 表示就不方便。

如果把名字和分数关联起来,组成类似的查找表:

'Adam' ==> 95
'Lisa' ==> 85
'Bart' ==> 59

给定一个名字,就可以直接查到分数。

Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下:

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

我们把名字称为key,对应的成绩称为value,dict就是通过 key 来查找 value。

花括号 {} 表示这是一个dict,然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。

由于dict也是集合,len() 函数可以计算任意集合的大小:

>>> len(d)
3

注意: 一个 key-value 算一个,因此,dict大小为3。

访问Dict

我们已经能创建一个dict,用于表示名字和成绩的对应关系:

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

那么,如何根据名字来查找对应的成绩呢?

可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value,这和 list 很像,不同之处是,list 必须使用索引返回对应的元素,而dict使用key:

>>> print d['Adam']
95
>>> print d['Paul']
Traceback (most recent call last):
  File "index.py", line 11, in <module>
    print d['Paul']
KeyError: 'Paul'

注意: 通过 key 访问 dict 的value,只要 key 存在,dict就返回对应的value。如果key不存在,会直接报错:KeyError。

要避免 KeyError 发生,有两个办法:

一是先判断一下 key 是否存在,用 in 操作符:

if 'Paul' in d:
    print d['Paul']

如果 ‘Paul’ 不存在,if语句判断为False,自然不会执行 print d[‘Paul’] ,从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个 get 方法,在Key不存在的时候,返回None:

>>> print d.get('Bart')
59
>>> print d.get('Paul')
None

Dict特点

dict的第一个特点是查找速度快,无论dict有10个元素还是10万个元素,查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

不过dict的查找速度快不是没有代价的,dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容,list正好相反,占用内存小,但是查找速度慢。

由于dict是按 key 查找,所以,在一个dict中,key不能重复。

dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的!这和list不一样:

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

当我们试图打印这个dict时:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

打印的顺序不一定是我们创建时的顺序,而且,不同的机器打印的顺序都可能不同,这说明dict内部是无序的,不能用dict存储有序的集合。

dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变,Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的,都可以作为 key。但是list是可变的,就不能作为 key。

可以试试用list作为key时会报什么样的错误。

不可变这个限制仅作用于key,value是否可变无所谓:

{
    '123': [1, 2, 3],  # key 是 str,value是list
    123: '123',  # key 是 int,value 是 str
    ('a', 'b'): True  # key 是 tuple,并且tuple的每个元素都是不可变对象,value是 boolean
}

最常用的key还是字符串,因为用起来最方便。

更新Dict

dict是可变的,也就是说,我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict:

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

要把新同学’Paul’的成绩 72 加进去,用赋值语句:

>>> d['Paul'] = 72

再看看dict的内容:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

如果 key 已经存在,则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value:

>>> d['Bart'] = 60
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 60}

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 }
>>> for key in d:
...     print key
... 
Lisa
Adam
Bart

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。

Set类型

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:

>>> print s
set(['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'])
>>> print s
set(['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。

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' in s
True

Bill是该班的同学吗?

>>> 'Bill' in s
False

bart是该班的同学吗?

>>> 'bart' in s
False

看来大小写很重要,’Bart’ 和 ‘bart’被认为是两个不同的元素。

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
if x!= 'MON' and x!= 'TUE' and x!= 'WED' ... and x!= '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
if x in weekdays:
    print 'input ok'
else:
    print 'input error'

这样一来,代码就简单多了。

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'])
>>> for name in s:
...     print name
... 
Lisa
Adam
Bart

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。

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)
>>> print s
set([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)
>>> print s
set([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)
>>> print s
set([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 (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4

所以用add()可以直接添加,而remove()前需要判断。

函数

我们知道圆的面积计算公式为:

S = πr²

当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积:

r1 = 12.34
r2 = 9.08
r3 = 73.1
s1 = 3.14 * r1 * r1
s2 = 3.14 * r2 * r2
s3 = 3.14 * r3 * r3

当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14 x x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14159265359的时候,得全部替换。

有了函数,我们就不再每次写s = 3.14 x x,而是写成更有意义的函数调用 s = area_of_circle(x),而函数 area_of_circle 本身只需要写一次,就可以多次调用。

抽象是数学中非常常见的概念。举个例子:

计算数列的和,比如:1 + 2 + 3 + … + 100,写起来十分不方便,于是数学家发明了求和符号∑,可以把1 + 2 + 3 + … + 100记作:

100
∑n
n=1

这种抽象记法非常强大,因为我们看到∑就可以理解成求和,而不是还原成低级的加法运算。

而且,这种抽象记法是可扩展的,比如:

100
∑(n²+1)
n=1

还原成加法运算就变成了:

(1 x 1 + 1) + (2 x 2 + 1) + (3 x 3 + 1) + … + (100 x 100 + 1)

可见,借助抽象,我们才能不关心底层的具体计算过程,而直接在更高的层次上思考问题。

写计算机程序也是一样,函数就是最基本的一种代码抽象的方式。

Python不但能非常灵活地定义函数,而且本身内置了很多有用的函数,可以直接调用。

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 (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

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 (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

而比较函数 cmp(x, y) 就需要两个参数,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'

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:

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        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。

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:

import math
def move(x, y, step, angle):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

这样我们就可以同时获得返回值:

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print x, y
151.961524227 70.0

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)
>>> print r
(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。

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:

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * 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)。

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:

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

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:

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

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:
def fn1(a, b=1, c=2):
    pass
# Error:
def fn2(a=1, b):
    pass

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:

def 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

切片

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。

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。

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。

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。

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。

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 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。

迭代Dict的key和value

我们了解了如何迭代 dict 的key和value,那么,在一个 for 循环中,能否同时迭代 key和value?答案是肯定的。

首先,我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值:

>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]

可以看到,items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list,我们对这个list进行迭代,可以同时获得key和value:

>>> for key, value in d.items():
...     print key, ':', value
... 
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

和 values() 有一个 itervalues() 类似, items() 也有一个对应的 iteritems(),iteritems() 不把dict转换成list,而是在迭代过程中不断给出 tuple,所以, iteritems() 不占用额外的内存。

列表

列表生成

要生成 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ,我们可以用 range(1, 11)

>>> range(1, 11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎么做?方法一是循环:

>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
... 
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

这种写法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式,可以以非常简洁的代码生成 list。

写列表生成式时,把要生成的元素 x * x 放到前面,后面跟 for 循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法。

复杂表达式

使用for循环的迭代不仅可以迭代普通的list,还可以迭代dict。

假设有如下的dict:

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

完全可以通过一个复杂的列表生成式把它变成一个 HTML 表格:

tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table>'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

注:字符串可以通过 % 进行格式化,用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。

把打印出来的结果保存为一个html文件,就可以在浏览器中看到效果了:

<table border="1">
<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>
<tr><td>Lisa</td><td>85</td></tr>
<tr><td>Adam</td><td>95</td></tr>
<tr><td>Bart</td><td>59</td></tr>
</table>
Name Score
Lisa 85
Adam 95
Bart 59

条件过滤

列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如:

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

如果我们只想要偶数的平方,不改动 range()的情况下,可以加上 if 来筛选:

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

有了 if 条件,只有 if 判断为 True 的时候,才把循环的当前元素添加到列表中。

多层表达式

for循环可以嵌套,因此,在列表生成式中,也可以用多层 for 循环来生成列表。

对于字符串 ‘ABC’ 和 ‘123’,可以使用两层循环,生成全排列:

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in '123']
['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

翻译成循环代码就像下面这样:

L = []
for m in 'ABC':
    for n in '123':
        L.append(m + n)

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纽恩 (Hung Q.Nguyen) / 冯学民 / 第1版 (2003年4月1日) / 2003-4 / 29.0

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