本文目录一览:
万字干货,Python语法大合集,一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹,只有Python的基础语法,专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#
表示单行注释,#
之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释,两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样:
我们分别使用+
, -
, *
, /
表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是,在Python2当中,10/3
这个操作会得到3
,而不是3.33333
。因为除数和被除数都是整数,所以Python会自动执行整数的计算,帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3
,就会得到3.33333
。目前Python2已经不再维护了,可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个弱类型的语言,如果我们在一个函数当中得到两个变量,是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果,这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候,往往都需要手工加上类型转化符,将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正,修正了这个问题,即使是两个整数相除,并且可以整除的情况下,得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数,我们可以这么操作:
两个除号表示取整除,Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作,数学上称为取模,Python中用%
表示。
Python中支持乘方运算,我们可以不用调用额外的函数,而使用**
符号来完成:
当运算比较复杂的时候,我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True
和False
表示真和假。
用and
表示与操作,or
表示或操作,not
表示非操作。而不是C或者是Java当中的&&
, ||
和!
。
在Python底层,True
和False
其实是1
和0
,所以如果我们执行以下操作,是不会报错的,但是在逻辑上毫无意义。
我们用==
判断相等的操作,可以看出来True == 1
,False == 0
。
我们要小心Python
当中的bool()
这个函数,它并不是转成bool
类型的意思。如果我们执行这个函数,那么只有0
会被视作是False
,其他所有数值都是True
。
Python中用==
判断相等,>
表示大于,>=
表示大于等于,<
表示小于,<=
表示小于等于,!=
表示不等。
我们可以用and
和or
拼装各个逻辑运算:
注意not
,and
,or
之间的优先级,其中not > and > or
。如果分不清楚的话,可以用括号强行改变运行顺序。
关于list
的判断,我们常用的判断有两种,一种是刚才介绍的==
,还有一种是is
。我们有时候也会简单实用is
来判断,那么这两者有什么区别呢?我们来看下面的例子:
Python是全引用的语言,其中的对象都使用引用来表示。is
判断的就是两个引用是否指向同一个对象,而==
则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子,如果我们把引用比喻成地址的话,is
就是判断两个变量的是否指向同一个地址,比如说都是沿河东路XX号。而==
则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然,住在同一个地址的人一定都叫张三,但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三,也可以叫不同的名字。所以如果a is b
,那么a == b
一定成立,反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松,双引号和单引号都可以表示字符串,看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号,因为写起来方便。
字符串也支持+
操作,表示两个字符串相连。除此之外,我们把两个字符串写在一起,即使没有+
,Python也会为我们拼接:
我们可以使用[]
来查找字符串当中某个位置的字符,用len
来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面加上f
表示格式操作,并且在格式操作当中也支持运算,比如可以嵌套上len
函数等。不过要注意,只有Python3.6以上的版本支持f
操作。
最后是None
的判断,在Python当中None
也是一个对象,所有为None
的变量都会指向这个对象。根据我们前面所说的,既然所有的None
都指向同一个地址,我们需要判断一个变量是否是None
的时候,可以使用is
来进行判断,当然用==
也是可以的,不过我们通常使用is
。
理解了None
之后,我们再回到之前介绍过的bool()
函数,它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的默认空值会被返回False
,否则都是True
。比如0
,""
,[]
,{}
,()
等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True
。
Python当中的标准输入输出是input
和print
。
print
会输出一个字符串,如果传入的不是字符串会自动调用__str__
方法转成字符串进行输出。默认输出会自动换行,如果想要以不同的字符结尾代替换行,可以传入end
参数:
使用input
时,Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input
当中传入字符串,会被当成提示输出:
Python支持三元表达式,但是语法和C不同,使用if else
结构,写成:
上段代码等价于:
Python中用[]
表示空的list
,我们也可以直接在其中填充元素进行初始化:
使用append
和pop
可以在list
的末尾插入或者删除元素:
list
可以通过[]
加上下标访问指定位置的元素,如果是负数,则表示倒序访问。-1
表示最后一个元素,-2
表示倒数第二个,以此类推。如果访问的元素超过数组长度,则会触发IndexError
的错误。
list
支持切片操作,所谓的切片则是从原list
当中拷贝出指定的一段。我们用start: end
的格式来获取切片,注意,这是一个左闭右开区间。如果留空表示全部获取,我们也可以额外再加入一个参数表示步长,比如[1:5:2]
表示从1
号位置开始,步长为2
获取元素。得到的结果为[1, 3]
。如果步长设置成-1
则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序,则前面的start
和end
也需要反过来,例如我想要获取[3: 6]
区间的倒序,应该写成[6:3:-1]
。
只写一个:
,表示全部拷贝,如果用is
判断拷贝前后的list
会得到False
。可以使用del
删除指定位置的元素,或者可以使用remove
方法。
insert
方法可以指定位置插入元素,index
方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list
可以进行加法运算,两个list
相加表示list
当中的元素合并。等价于使用extend
方法:
我们想要判断元素是否在list
中出现,可以使用in
关键字,通过使用len
计算list
的长度:
tuple
和list
非常接近,tuple
通过()
初始化。和list
不同,tuple
是不可变对象。也就是说tuple
一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple
,会引发TypeError
异常。
由于小括号是有改变优先级的含义,所以我们定义单个元素的tuple
,末尾必须加上逗号,否则会被当成是单个元素:
tuple
支持list
当中绝大部分操作:
我们可以用多个变量来解压一个tuple
:
解释一下这行代码:
我们在b
的前面加上了星号,表示这是一个list
。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下,将剩下的元素都赋值给b
。
补充一点,tuple
本身虽然是不可变的,但是tuple
当中的可变元素是可以改变的。比如我们有这样一个tuple
:
我们虽然不能往a
当中添加或者删除元素,但是a
当中含有一个list
,我们可以改变这个list
类型的元素,这并不会触发tuple
的异常:
dict
也是Python当中经常使用的容器,它等价于C当中的map
,即存储key
和value
的键值对。我们用{}
表示一个dict
,用:
分隔key
和value
。
dict
的key
必须为不可变对象,所以list
、set
和dict
不可以作为另一个dict
的key
,否则会抛出异常:
我们同样用[]
查找dict
当中的元素,我们传入key
,获得value
,等价于get
方法。
我们可以call dict
当中的keys
和values
方法,获取dict
当中的所有key
和value
的集合,会得到一个list
。在Python3.7以下版本当中,返回的结果的顺序可能和插入顺序不同,在Python3.7及以上版本中,Python会保证返回的顺序和插入顺序一致:
我们也可以用in
判断一个key
是否在dict
当中,注意只能判断key
。
如果使用[]
查找不存在的key
,会引发KeyError
的异常。如果使用get
方法则不会引起异常,只会得到一个None
:
setdefault
方法可以为不存在的key
插入一个value
,如果key
已经存在,则不会覆盖它:
我们一样可以使用del
删除dict
当中的元素,同样只能传入key
。
Python3.5以上的版本支持使用**
来解压一个dict
:
set
是用来存储不重复元素的容器,当中的元素都是不同的,相同的元素会被删除。我们可以通过set()
,或者通过{}
来进行初始化。注意当我们使用{}
的时候,必须要传入数据,否则Python会将它和dict
弄混。
set
当中的元素也必须是不可变对象,因此list
不能传入set
。
可以调用add
方法为set
插入元素:
set
还可以被认为是集合,所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set
还支持超集和子集的判断,我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set
是不是另一个的超集或子集:
和dict
一样,我们可以使用in
判断元素在不在set
当中。用copy
可以拷贝一个set
。
Python当中的判断语句非常简单,并且Python不支持switch
,所以即使是多个条件,我们也只能罗列if-else
。
我们可以用in
来循环迭代一个list
当中的内容,这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围,可以使用range
。range
加上一个参数表示从0
开始的序列,比如range(10)
,表示[0, 10)
区间内的所有整数:
如果我们传入两个参数,则代表迭代区间的首尾。
如果我们传入第三个元素,表示每次循环变量自增的步长。
如果使用enumerate
函数,可以同时迭代一个list
的下标和元素:
while
循环和C类似,当条件为True
时执行,为false
时退出。并且判断条件不需要加上括号:
Python当中使用try
和except
捕获异常,我们可以在except
后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except
,还可以使用else
语句表示其他所有的类型。finally
语句内的语法无论是否会触发异常都必定执行:
在Python当中我们经常会使用资源,最常见的就是open
打开一个文件。我们打开了文件句柄就一定要关闭,但是如果我们手动来编码,经常会忘记执行close
操作。并且如果文件异常,还会触发异常。这个时候我们可以使用with
语句来代替这部分处理,使用with
会自动在with
块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源。
以下是with
的几种用法和功能:
凡是可以使用in
语句来迭代的对象都叫做可迭代对象,它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍,想要了解迭代器的具体内容,请移步传送门:
当我们调用dict
当中的keys
方法的时候,返回的结果就是一个可迭代对象。
我们不能使用下标来访问可迭代对象,但我们可以用iter
将它转化成迭代器,使用next
关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list
类型,变成一个list
。
使用def
关键字来定义函数,我们在传参的时候如果指定函数内的参数名,可以不按照函数定义的顺序传参:
可以在参数名之前加上*
表示任意长度的参数,参数会被转化成list
:
也可以指定任意长度的关键字参数,在参数前加上**
表示接受一个dict
:
当然我们也可以两个都用上,这样可以接受任何参数:
传入参数的时候我们也可以使用*
和**
来解压list
或者是dict
:
Python中的参数可以返回多个值:
函数内部定义的变量即使和全局变量重名,也不会覆盖全局变量的值。想要在函数内部使用全局变量,需要加上global
关键字,表示这是一个全局变量:
Python支持函数式编程,我们可以在一个函数内部返回一个函数:
Python中可以使用lambda
表示匿名函数,使用:
作为分隔,:
前面表示匿名函数的参数,:
后面的是函数的返回值:
我们还可以将函数作为参数使用map
和filter
,实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map
、reduce
和filter
的使用,具体可以查看之前的文章:
我们还可以结合循环和判断语来给list
或者是dict
进行初始化:
使用import
语句引入一个Python模块,我们可以用.
来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import
的语句,单独引入模块内的函数或者是类,而不再需要写出完整路径。使用from import *
可以引入模块内所有内容(不推荐这么干)
可以使用as
给模块内的方法或者类起别名:
我们可以使用dir
查看我们用的模块的路径:
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math
的Python文件,那么会覆盖系统自带的math
的模块。这是尤其需要注意的,不小心会导致很多奇怪的bug
。
我们来看一个完整的类,相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章,可以查看:
下面我们来看看Python当中类的使用:
这里解释一下,实例和对象可以理解成一个概念,实例的英文是instance
,对象的英文是object
。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类继承父类的变量以及方法,并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性,并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中,使用import
引入,一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类:
我们再创建一个蝙蝠侠的类,同时继承Superhero
和Bat
:
执行这个类:
我们可以通过yield
关键字创建一个生成器,每次我们调用的时候执行到yield
关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield
处开始往下执行:
除了yield
之外,我们还可以使用()
小括号来生成一个生成器:
关于生成器和迭代器更多的内容,可以查看下面这篇文章:
我们引入functools
当中的wraps
之后,可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下,在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍,可以移步下面的传送门:
不知道有多少小伙伴可以看到结束,原作者的确非常厉害,把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话,那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础,我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的,也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法,知道大概有哪些操作,剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验,在学习一门新语言的前期,不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后,我这里有各种免费的编程类资料,有需要的及时私聊我,回复"学习",分享给大家,正在发放中............
reverse在python里是什么意思
reverse
是Python一个列表的内置函数,是列表独有的,用于列表中数据的反转,颠倒。也就是说,在字典,字符串或者元组中,是没有这个内置方法的,其作用主要是用于反向列表中元素。其实,这一步操作的返回值是一个None
,其作用的结果,需要通过打印被作用的列表才可以查看出具体的效果。
reverse双语例句:
- She did the reverse of what I told her.
- 我告诉她怎么做,但她却做得与我告诉她的相反。
- Once you consciously notice this anomaly it is too late to reverse it.
- 一旦你有意识地注意到这种异常,要反转它已太迟了。
- In the reverse direction the thyristor cannot be turned on.
- 如果是相反方向,半导体闸流管无法开启。
python 如何实现反转倒序
1. 字符串、列表、元组均可用此方法 (使用切片的方法) 不修改元素原有内容,将输出进行赋值
1.1 字符串
s = 'nihao'
s1 = s[::-1]
1.2 列表
lin = ["a", "b", "c"]
print(lin[::-1])
1.3 元组
tup = ("e", "f", "g", "h", 2, 3, 6)
print(tup[::-1])
2. 列表独有方法
lin = ["a", "b", "c"]
lin.reverse()
print(lin)
满满干货!20个Python使用的小技巧
本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。
- 有放回随机采样和无放回随机采样
- lambda 函数的参数
- copy 和 deepcopy
- == 和 is
- 判断类型
- 字符串搜索
- List 后向索引
这个只是习惯问题,前向索引时下标从0开始,如果反向索引也想从0开始可以使用
~
。
2.1 读写 CSV 文件
注意,当 CSV 文件过大时会报错:_csv.Error: field larger than field limit (131072)
,通过修改上限解决。
csv
还可以读以分割的数据。
2.2 迭代器工具
itertools
重新定义了很多迭代器工具,例如子序列工具:
- 序列排序
- 多个序列合并
2.3 计数器
计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。
2.4 带默认值的 Dict
当访问不存在的 Key 时,defaultdict
会将其设置为某个默认值。
2.5 有序 Dict
3.1 输出错误和警告信息
向标准错误输出信息 输出警告信息 控制警告消息的输出
3.2 代码中测试
有时为了调试,我们想在代码中加一些代码,通常是一些 print
语句,可以写为:
一旦调试结束,通过在命令行执行 -O
选项,会忽略这部分代码:
3.3 代码风格检查
使用 pylint
可以进行不少的代码风格和语法检查,能在运行之前发现一些错误。
3.4 代码耗时
耗时测试 测试某代码块耗时 代码耗时优化的一些原则
4.1 argmin 和 argmax
argmax
同理。
4.2 转置二维列表
4.3 一维列表展开为二维列表
流畅的Python
第一章 Python数据模型
魔术方法(magic method)或者说双下方法(dunder method)表示特殊方法。以双下划线开始和结束,比如 getitem
len()
需要实现 __len__
[]
和切片需要实现 __getitem__
可迭代或者反向迭代,至少需要实现 __getitem__
in
需要实现 __contains__
,如果没有实现,则至少需要实现 __getitem__
,因为它可以自己做迭代搜索
repr
,它能把一个对象有字符串的形式表达出来,repr
就是通过 __repr__
这个特殊方法来得到一个字符串的表达形式的。如果没有实现 __repr__
,输出实例时,得到的字符串就是 Vector object at 0x10e100070
之类的
注意 __repr__
和 __str__
的区别,后者是在 str()
函数中使用,或者是在用 print
函数打印的时候才被调用。
如果一个对象没有 __str__
函数,而 Python 又需要调用它的时候,解释器会用 __repr__
作为替代。
在 if
,while
或者 and or not
运算符中,为了判定一个值 x
是真还是假,Python 会调用 bool(x)
,这个函数只能返回 True
或者 False
。
`bool(x