python基础--数据类型、运算符、流程控制

原文地址：https://www.cnblogs.com/dukeidea/p/6362031.html

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000    廖雪峰的python教程

一 初识Python

python是一种面向对象、解释型的计算机程序语言。Python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python作为程序的名字，是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团（Monty Python‘s Flying Circus）的爱好者。ABC是由吉多参加设计的一种教学语言。就吉多本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，吉多认为是非开放造成的。吉多决心在Python中避免这一错误，并获取了非常好的效果，完美结合了C和其他一些语言。

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，也因此它和拥有明显个人风格的其他语言很不一样。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法。

目前Python主要应用领域：

云计算: 云计算最火的语言， 典型应用OpenStack
    WEB开发: 众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django
    科学运算：典型库NumPy, SciPy, Matplotlib

系统运维: 运维人员必备语言
    金融：量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测
    图形GUI: PyQT, WxPython,TkInter

人工智能: Enthought librarys,pandas，谷歌Tensorflow

二 Python入门知识

1.Hello World！

1 print("hello world!)

打印一个语句"hello world！" So easy！！！

2.编码

python解释器在加载 .py 文件中的代码时，会对内容进行编码（默认ascill）

ASCII（American Standard Code for Information Interchange，美国标准信息交换代码）是基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用于显示现代英语和其他西欧语言，其最多只能用 8 位来表示（一个字节），即：2**8 = 256，所以，ASCII码最多只能表示 256 个符号，显然ASCII码无法将世界上的各种文字和符号全部表示，所以，就需要新出一种可以代表所有字符和符号的编码，即：Unicode

Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，规定虽有的字符和符号最少由 16 位来表示（2个字节），即：2 **16 = 65536，
注：此处说的的是最少2个字节，可能更多

UTF-8，是对Unicode编码的压缩和优化，他不再使用最少使用2个字节，而是将所有的字符和符号进行分类：ascii码中的内容用1个字节保存、欧洲的字符用2个字节保存，东亚的字符用3个字节保存

python解释器在加载 .py 文件中的代码时，会对内容进行编码（默认ascill），所以如果不指定编码类型，如果有中文就会报错。

3.注释

#单行注释

"""多行注释
     多行注释"""

‘‘‘多行注释
     多行注释‘‘‘

4.变量

声明变量

1 name = "999"
2 name = ‘name 2’
3 age = 18
4 city = "Chengdu"

什么是变量？请回忆初中数学所学的代数基础知识：

设正方形的边长为a，则正方形的面积为a x a。把边长a看做一个变量，我们就可以根据a的值计算正方形的面积，比如：

若a=2，则面积为a x a = 2 x 2 = 4；

若a=3.5，则面积为a x a = 3.5 x 3.5 = 12.25。

在计算机程序中，变量不仅可以为整数或浮点数，还可以是字符串，因此，name作为一个变量就是一个字符串。

变量声明的规则

变量声明有规则，变量名必须是大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头，某些关键字不能使用

例如：[‘and‘, ‘as‘, ‘assert‘, ‘break‘, ‘class‘, ‘continue‘, ‘def‘, ‘del‘, ‘elif‘, ‘else‘, ‘except‘, ‘exec‘, ‘finally‘, ‘for‘, ‘from‘, ‘global‘, ‘if‘, ‘import‘, ‘in‘, ‘is‘, ‘lambda‘, ‘not‘, ‘or‘, ‘pass‘, ‘print‘, ‘raise‘, ‘return‘, ‘try‘, ‘while‘, ‘with‘, ‘yield‘]

尽量使用有含义的变量名！

5.用户输入与输出

1 #Python3.x
2 name = input("请输入你的姓名“）  #使用input()接收用户收入的内容并打印
3 print(name)
4
5 #Python2.x
6 name = raw_input("请输入你的姓名“）
7 print name 

6.模块初识

模块即库，Python的强大之处在于他有非常丰富和强大的标准库和第三方库，几乎你想实现的任何功能都有相应的Python库支持。

使用 import xxx   实现

import getpass  #输入密码时，如果想要不可见，需要利用getpass 模块中的 getpass方法

password = getpass.getpass("请输入密码：")
print(password)

7.PYC是什么？

执行Python代码时，如果导入了其他的 .py 文件，那么，执行过程中会自动生成一个与其同名的 .pyc 文件，该文件就是Python解释器编译之后产生的字节码。

ps：代码经过编译可以产生字节码；字节码通过反编译也可以得到代码。

8.数据类型

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：

1.数字

int（整型）
　　在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647
　　在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～9223372036854775807
long（长整型）
　　跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。
　　注意，自从Python2.2起，如果整数发生溢出，Python会自动将整数数据转换为长整数，所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。
float（浮点型）
　　浮点数用来处理实数，即带有小数的数字。类似于C语言中的double类型，占8个字节（64位），其中52位表示底，11位表示指数，剩下的一位表示符号。
complex（复数）

2.布尔型  Boolean

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：

>>> True
True
>>> False
False
>>> 3 > 2
True
>>> 3 > 5
False

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：

>>> True and True
True
>>> True and False
False
>>> False and False
False
>>> 5 > 3 and 3 > 1
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：

>>> True or True
True
>>> True or False
True
>>> False or False
False
>>> 5 > 3 or 1 > 3
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：

>>> not True
False
>>> not False
True
>>> not 1 > 2
True

布尔值经常用在条件判断中，比如：

if age >= 18:
    print(‘adult‘)
else:
    print(‘teenager‘)

3.字符串  String

字符串是以单引号‘或双引号"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。如果‘本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I‘m OK"包含的字符是I，‘，m，空格，O，K这6个字符。

• 转义

如果字符串内部既包含‘又包含"怎么办？可以用转义字符\来标识，比如：

‘I\‘m \"OK\"!‘

表示的字符串内容是：

I‘m "OK"!

转义字符\可以转义很多字符，比如\n表示换行，\t表示制表符，字符\本身也要转义，所以\\表示的字符就是\，可以在Python的交互式命令行用print()打印字符串看看：

>>> print(‘I\‘m ok.‘)
I‘m ok.
>>> print(‘I\‘m learning\nPython.‘)
I‘m learning
Python.
>>> print(‘\\\n\\‘)
\

如果字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多\，为了简化，Python还允许用r‘‘表示‘‘内部的字符串默认不转义：

>>> print(‘\\\t\\‘)
\       >>> print(r‘\\\t\\‘)
\\\t\\

str = "helloworld"

 str.capitalize()   #首字母大写，输出结果Helloworld
 str.casefold()     #大写全部转小写
 str.center(15,"*")   #输出    ***helloworld**
 str.count(‘l‘)            #统计字符串种出现的次数，输出结果为3
 str.encode()            #将字符串编码成bytes格式
 str.endswith("ld")   #判断结尾是否以“ld”结尾，输出结果为True   同理有startwith()方法
 str.index(‘e‘)        #返回e所在字符串的索引
 str.isalnum()       #是否为字母数字
 str.isdigit()           #判断是否整数
 str.isnumeric()        #是否为数字
 str.isprintable()       #是否可打印
 str.isspace()           #是否为空格
 str.istitle()               #是否为标题
 str.isupper()            #是否全为大写
 str.isalpha()             #是否是字母，带数字之类的为False
 str.islower()              #是否全为小写
 str.isdecimal()          #是否包含十进制数字
 str.isidentifier()        #检测一段字符串可否被当作标志符，即是否符合变量命名规则
 str.swapcase()            #大小写互换

#jion（）方法，以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串
str = "-";
seq = ("a", "b", "c")     # 字符串序列
print(str.join( seq ))
输出：a-b-c

#split() 方法，以string为分隔符，分割字符串
str = "Helloworld"
m = str.split("o")   #split("o",2)可设置最大分割次数
print(m)
#输出 [‘Hell‘, ‘w‘, ‘rld‘]

str.strip()   #去掉字符串左右两边的空格，lsrtip()即只去除左边的空格
str.find("o")   #检测 str 是否包含在 string 中，如果 beg 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，如果是返回开始的索引值，否则返回-14 str.rfind("o")   #类似于 find()函数，但是从右边开始查找.
#partition   把字符串分割成一个3元素 元组
str = "Helloworld"
m = str.partition("o")
print(m)#输出 (‘Hell‘, ‘o‘, ‘world‘)

 #ljust()，填充字符串，同理还有rjust()方法
 str = "Helloworld"
 m = str.ljust(15,"*")
 print(m)
# 输出 Helloworld*****

 #replace()方法，新字符串替代旧字符串
 str = "Helloworld"
 m = str.replace("Hello","Nihao")
 print(m)

#输出 Nihaoworld

• 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。

在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用    % 实现，举例如下：

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

字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%：

>>> ‘growth rate: %d %%‘ % 7
‘growth rate: 7 %‘

常用-----> 字符串 %s;整数 %d;浮点数%f

另一种实现方法之format()方法

1 print(‘Hi,{name},{message}‘.format(name = ‘Duke‘,message = ‘i am in Chengdu‘))

4.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‘]

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：

>>> classmates[0]
‘Michael‘
>>> classmates[1]
‘Bob‘
>>> classmates[2]
‘Tracy‘

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‘
>>> classmates[-2]
‘Bob‘
>>> classmates[-3]
‘Michael‘

list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

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

也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：

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

要删除list末尾的元素，用del()/remove()/pop()方法方法：

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

要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置：

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

要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：

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

list里面的元素的数据类型也可以不同，比如：

>>> L = [‘Apple‘, 123, True]

list元素也可以是另一个list，比如：

>>> s = [‘python‘, ‘java‘, [‘asp‘, ‘php‘], ‘scheme‘]
>>> len(s)
4

要注意s只有4个元素，其中s[2]又是一个list，如果拆开写就更容易理解了：

>>> p = [‘asp‘, ‘php‘]
>>> s = [‘python‘, ‘java‘, p, ‘scheme‘]

要拿到‘php‘可以写p[1]或者s[2][1]，因此s可以看成是一个二维数组，类似的还有三维、四维……数组，不过很少用到。

如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0：

>>> L = []
>>> len(L)
0

使用extend()方法,连接两个list:

1 names = ["Ronaldo","Messi","Torres","Gerrard","Suarez"]
2 names2 = ["Bale","Higuaín"]
3
4 names.extend(names2)
5 print(names)
[‘Ronaldo‘, ‘Messi‘, ‘Torres‘, ‘Gerrard‘, ‘Suarez‘, ‘Bale‘, ‘Higuaín‘]

count统计元素个数:

1 names = ["Ronaldo","Messi","Torres","Gerrard","Suarez","Messi"]
2
3 count = names.count("Messi")
4 print(count)
5 #输出结果：2

index获取元素下标

1 names = ["Ronaldo","Messi","Torres","Gerrard","Suarez","Messi"]
2
3 index = names.index("Messi")
4 print(index)
#输出结果：1       只返回第一个找到的下标

使用reverse()方法翻转列表:

1 names = ["Ronaldo","Messi","Torres","Gerrard","Suarez"]
2
3 names.reverse()
4 print(names)
[‘Suarez‘, ‘Gerrard‘, ‘Torres‘, ‘Messi‘, ‘Ronaldo‘]

使用sort()方法排序:

1 names = ["Ronaldo","Messi","Torres","Gerrard","Suarez"]
2
3 names.sort()
4 print(names)
[‘Gerrard‘, ‘Messi‘, ‘Ronaldo‘, ‘Suarez‘, ‘Torres‘] #按照字母顺序

注意：Python3里不同数据类型不能放在一起排序
这样的列表使用sort方法排序会报错 names = ["Ronaldo","Messi","Torres","Gerrard","Suarez",1,2]

复制list:

copy.copy  称为浅copy....   所谓浅copy就是对引用的拷贝

copy.deepcopy 称为深copy...  所谓深copy就是完成拷贝一个副本

 1 import  copy
 2 a=[‘hello‘,[1,2,3]]
 3 b=copy.copy(a)
 4 c=copy.copy(a)
 5
 6 a[0]=‘world‘
 7 a[1].append(4)
 8 print(a)
 9 print(b)
10 print(c)
    [‘world‘, [1, 2, 3, 4]]
    [‘hello‘, [1, 2, 3, 4]]
    [‘hello‘, [1, 2, 3]]

通过输出结果发现，浅copy的列表b，由于a列表进行中的第二个元素列表进行了修改，b列表随着a改变。c列表完全是最初a列表的副本，不受a变化的影响。

5.元组  Turple

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‘)

现在，classmates这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法，又叫只读列表。元组只有Count和Index方法。

其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。

不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。

1 count = names.count("Ronaldo")
2 index = names.index("Ronaldo")
3 print(count,index)
1 0

tuple的陷阱：当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来，比如：

>>> t = (1, 2)
>>> t
(1, 2)

如果要定义一个空的tuple，可以写成()：

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

但是，要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：

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

定义的不是tuple，是1这个数！这是因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是1。

所以，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,)

Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。

最后来看一个“可变的”tuple：

>>> t = (‘a‘, ‘b‘, [‘A‘, ‘B‘])
>>> t[2][0] = ‘X‘
>>> t[2][1] = ‘Y‘
>>> t
(‘a‘, ‘b‘, [‘X‘, ‘Y‘])

这个tuple定义的时候有3个元素，分别是‘a‘，‘b‘和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗？怎么后来又变了？

别急，我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素：

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

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。

6.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。

举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：

names = [‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘Tracy‘]
scores = [95, 75, 85]

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

为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。

dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如‘Michael‘，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。

你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。

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：

>>> d[‘Adam‘] = 67
>>> d[‘Adam‘]
67

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：

>>> d[‘Thomas‘]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: ‘Thomas‘

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

注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。

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。

#update 把一个字典的键值添加到另外一个字典里
d = {"name1":"Michael ",
     "name2":"Trevor",
     "name3":"Franklin "}

d2 = {"name4":"Niko"}
d.update(d2)
print(d)
{‘name1‘: ‘Michael ‘, ‘name2‘: ‘Trevor‘, ‘name4‘: ‘Niko‘, ‘name3‘: ‘Franklin ‘}

#setdefault  查找键值， 键不存在时，设置默认键值
d = {"name1":"Michael ",
     "name2":"Trevor",
     "name3":"Franklin "}

m = d.setdefault("name1","Niko")
t = d.setdefault("name4","Niko")
print(m)
print(t)
#输出Michael
#输出Niko

# 函数以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
d = {"name1":"Michael ",
     "name2":"Trevor",
     "name3":"Franklin "}
u = d.items()
print(u)
dict_items([(‘name2‘, ‘Trevor‘), (‘name3‘, ‘Franklin ‘), (‘name1‘, ‘Michael ‘)])

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。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。

这是因为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, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤：

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

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}

通过update([a,b])方法可以增加多项元素：

#增加多项
set1.update([5,10])
#输出{1, 2, 5, 6, 8, 9, 10}

通过remove(key)方法可以删除元素：

>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}

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：

set1 = set([1,2,6,8,9])
set2 = set([3,6,9])

a = set1 | set2   #求并集
a = set1.union(set2)
print(a)
{1, 2, 3, 6, 8, 9}

a = set1 & set2    #求交集
a = set1.intersection(set2)
print(a)
{9, 6}

a = set1 - set2  #求差集
a = set1.difference(set2)
print(a)
{8, 1, 2}

a = set1 ^ set2   #求对称差集，即获得两个集合不交叉的元素
a = set1.symmetric_difference(set2)
{1, 2, 3, 8}

################
set1 = set([1,2,6,8,9])
set2 = set([6,9])
a = set1 >= set2   #集合1是否包含集合2    等价于issuperset()方法
b = set1 <= set2   #集合2是否包含集合1    等价于 issubset()方法
print(a)
print(b)

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。

str是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

>>> a = [‘c‘, ‘b‘, ‘a‘]
>>> a.sort()
>>> a
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

>>> a = ‘abc‘
>>> a.replace(‘a‘, ‘A‘)
‘Abc‘
>>> a
‘abc‘

虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了‘Abc‘，但变量a最后仍是‘abc‘，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

>>> a = ‘abc‘
>>> b = a.replace(‘a‘, ‘A‘)
>>> b
‘Abc‘
>>> a
‘abc‘

要始终牢记的是，a是变量，而‘abc‘才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是‘abc‘，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是‘abc‘：

┌───┐                  ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc‘ │
└───┘                  └───────┘

当我们调用a.replace(‘a‘, ‘A‘)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象‘abc‘上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串‘abc‘的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串‘Abc‘并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串‘abc‘，但变量b却指向新字符串‘Abc‘了：

┌───┐                  ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc‘ │
└───┘                  └───────┘
┌───┐                  ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ ‘Abc‘ │
└───┘                  └───────┘

所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

7.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。

8.常量

所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量：

PI = 3.14159265359

事实上PI仍然是一个变量，Python根本没有任何机制保证PI不会被改变，所以，用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法。

9.数据运算

算数运算:

比较操作符:

赋值运算符：

位运算符：

逻辑运算符：

8.流程控制

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。

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

age = 20
if age >= 18:
    print(‘your age is‘, age)
    print(‘adult‘)

1.if 表达式

if else：

age = 3
if age >= 18:
    print(‘your age is‘, age)
    print(‘adult‘)
else:
    print(‘your age is‘, age)
    print(‘teenager‘)

if elif else：

age = 3
if age >= 18:
    print(‘adult‘)
elif age >= 6:
    print(‘teenager‘)
else:
    print(‘kid‘)

if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else.

2.循环

while循环：当条件为真的时候运行，当条件为假的时候停止

在循环中，break语句可以提前退出循环.

1 count = 0
2 while True:
3     print("conut:",count)
4     count += 1
5     if count == 10000:
6         break    #当count等于10000时候退出

ps:break表示停止循环，而coutinue语法是跳出整个循环进入下次循环

n = 0
while n < 10:
    n = n + 1
    if n % 2 == 0: # 如果n是偶数，执行continue语句
        continue # continue语句会直接继续下一轮循环，后续的print()语句不会执行
    print(n)

for循环：

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。

再比如我们想计算1-10的整数之和，可以用一个sum变量做累加：

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

1 for i in range(10):
2     print("loop:", i )

输出结果为：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10

另外一个例子：

1 for i in range(0,10,2):    #2为步长，不写其实默认为0
2     print("loop:",i)

输出结果为：0，2，4，6，8

9.入门知识拾遗

Type()方法

获取变量的类型

name = "Duke"
print(type(name))
#输出结果  <class ‘str‘>

num = 998
print(type(num))
#输出结果  <class ‘int‘>

原文地址：https://www.cnblogs.com/dydxw/p/10577190.html