Python语法特别注意笔记（和Java相比）

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#数据类型

print(0xff00); #十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示

print(1.23e9); # 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。

#在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写）布尔值可以用and、or和not运算。

#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。

#----------------------------------------

#print语句

print ‘hello, world‘

print ‘The quick brown fox‘, ‘jumps over‘, ‘the lazy dog‘ #遇到逗号“,”会输出一个空格

print ‘100 + 200 =‘, 100 + 200 #计算100 + 200的结果

#--------------------------------------------

#变量

a = 1 #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_的组合，且不能用数字开头

#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，称为动态语言

#-------------------------------------------

#可以使用转义字符 \ 、\n、\t等等

#-------------------------------------------

#raw字符串与多行字符串

print (r‘\(~_~)/ \(~_~)/‘); #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

#但是r‘...‘表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含‘和 "的字符串

#如果要表示多行字符串，可以用‘‘‘...‘‘‘表示

print (‘‘‘Python is created by "Guido".

It is free and easy to learn.

Let‘s start learn Python in imooc!‘‘‘);  #等同于‘Line 1\nLine 2\nLine 3‘

#---------------------------------------------------

#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‘

#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(目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。)

# -*- coding: utf-8 -*-  

#---------------------------------------------------

#布尔类型

a = True

print a and ‘a=T‘ or ‘a=F‘

#计算结果不是布尔类型，而是字符串 ‘a=T‘，这是为什么呢？

#因为Python把0、空字符串‘‘和None看成 False，其他数值和非空字符串都看成 True，所以：

a and ‘a=T‘ #计算结果是 ‘a=T‘

print a and ‘a=T‘ or ‘a=F‘ #计算结果还是 ‘a=T‘

#要解释上述结果，又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。

#1. 在计算 a and b 时，如果 a 是 False，则根据与运算法则，整个结果必定为 False，因此返回 a；如果 a 是 True，则整个计算结果必定取决与 b，因此返回 b。

#2. 在计算 a or b 时，如果 a 是 True，则根据或运算法则，整个计算结果必定为 True，因此返回 a；如果 a 是 False，则整个计算结果必定取决于 b，因此返回 b。

#所以Python解释器在做布尔运算时，只要能提前确定计算结果，它就不会往后算了，直接返回结果。

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#list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素

#一个元素可以没有的list，就是空list：

empty_list = [] 

#创建List

L = [‘Adam‘, 95.5, ‘Lisa‘, 85, ‘Bart‘, 59]

print L

#按照索引访问list

print L[4] #输出Bart，下标是从0开始

#倒序访问list

print L[-2] #输出Bart，下标是从0开始

#添加新元素

L.append(‘Paul‘) 

L.insert(0, ‘Paul‘) #添加到指定位置

#从list删除元素

L.pop() #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

pop(2) #删除指定位置元素

#替换元素

 L[2] = ‘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

#---------------------------------------------------

#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。

#创建tuple

t = (‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘) #创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]

#获取 tuple 元素的方式和 list 是一模一样的

#包含 0 个元素的 tuple，也就是空tuple，直接用 ()表示

t = () #打印()

#创建包含1个元素的 tuple 

t = (1,) #打印(1,)，加上“，”是因为()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。

#“可变”的tuple

t = (‘a‘, ‘b‘, [‘A‘, ‘B‘]) #当我们把list的元素‘A‘和‘B‘修改为‘X‘和‘Y‘后,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。

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#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

d = {

    ‘Adam‘: 95,

    ‘Lisa‘: 85,

    ‘Bart‘: 59

}

#访问dict 

print d[‘Adam‘]

#如果key不存在，会直接报错：KeyError。可以先判断一下 key 是否存在再取值

if ‘Paul‘ in d:

    print d[‘Paul‘]

#也可以使用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的特点

#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

#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

#更新dict

d[‘Paul‘] = 72 #如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value

#遍历dict

d = {

    ‘Adam‘: 95,

    ‘Lisa‘: 85,

    ‘Bart‘: 59

}

for name in d:

    print name,‘:‘,d[name]

#---------------------------------------------------

#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

s = set([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘])

#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。

‘Bart‘ in s #返回True/False.（大小写敏感）

#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。

#遍历set

s = set([‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘])

for name in s:

    print name

#更新set

s.add(4) #元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了

s.remove(4) #元素不存在set中，remove()会报错，所以remove()前需要判断。

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#if语句

age = 20

if age >= 118:

    print ‘your age is‘, age

    print ‘adult‘

else:

    print ‘your age is‘, age 

print ‘END‘

# Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块

# 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。

#if-elif-else

age = 12

if age >= 18:

    print ‘adult‘

elif age >= 6:

    print ‘teenager‘

elif age >= 3:

    print ‘kid‘

else:

    print ‘baby‘

# 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。(和Java一样)

#for循环 遍历一个list或tuple

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]

for name in L:

    print name

#while循环

N = 10

x = 0

while x < N:

    print x

    x = x + 1

#（都和Java一样用法）

#可以使用break退出循环 

#continue继续循环

#多重循环 

for x in [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]:

    for y in [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘]:

        print x + y

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#可以直接从Python的官方网站查看文档： http://docs.python.org/2/library/functions.html#ab

#调用函数

print abs(-2) #2 

#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。

def my_abs(x):

    if x >= 0:

        return x

    else:

        return -x

#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。

#递归函数

def fact(n):

    if n==1:

        return 1

    return n * fact(n - 1)

#分析（很清晰）

===> 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

#（扩展）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 函数的默认参数的作用是简化调用

def power(x, n=2):

    s = 1

    while n > 0:

        n = n - 1

        s = s * x

    return s

print power(5)

#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

def fn(*args):

    print args

#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。

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#取前3个元素

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]

L[0:3] #[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]

L[1:3] #[‘Lisa‘, ‘Bart‘]

L[:] #表示从头到尾

L[::2] #第三个参数表示每N个取一个，L[::2]表示每两个元素取出一个来

#倒序切片

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]

L[-2:] #[‘Bart‘, ‘Paul‘]

L[:-2] #[‘Adam‘, ‘Lisa‘]

L[-3:-1] #[‘Lisa‘, ‘Bart‘] 倒数第三个开始切到倒数第一个

L[-4:-1:2] #[‘Adam‘, ‘Bart‘]

#tuple和字符切片也是一样的，只是返回的是tuple和字符

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#普通迭代  for ... in完成

#索引迭代

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]

for index, name in enumerate(L):

    print index, ‘-‘, name

#0 - Adam

#1 - Lisa

#2 - Bart

#3 - Paul

#扩展

#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。

#迭代dict的value

#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

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

print d.values()

# [85, 95, 59]

for v in d.values():

    print v

# 85

# 95

# 59

#扩展 

#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。

#迭代dict的key和value

for key, value in d.items():

    print key, ‘:‘, value

#Lisa : 85

#Adam : 95

#Bart : 59

# 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。

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

#但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做

L = []

for x in range(1, 11):

    L.append(x * x)

#还可以用

[x * x for x in range(1, 11)] #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

#条件过滤 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] #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。

#[4, 16, 36, 64, 100]

#多层表达式

[m + n for m in ‘ABC‘ for n in ‘123‘]

#[‘A1‘, ‘A2‘, ‘A3‘, ‘B1‘, ‘B2‘, ‘B3‘, ‘C1‘, ‘C2‘, ‘C3‘]

#相当于

L = []

for m in ‘ABC‘:

    for n in ‘123‘:

        L.append(m + n)