目录

1、运行.py文件

2、整数和浮点型

3、字符串

4、编码

5、格式化

6、list: 集合

7、tuple: 元组 (tuple一旦初始化就不能修改)

8、条件判断(注意不要少写了冒号:。)

9、循环

10、dict

11、set


1、运行.py文件

在python交互模式下(>>>)只能运行输入源码,一行一行的执行。直接运行.py文件相当于启动了python解释器,然后一次性执行所有代码。可以进入文件所在的目录,然后执行python xxx.py 。还有同学问,能不能像.exe文件那样直接运行.py文件呢?在Windows上是不行的,但是,在Mac和Linux上是可以的,方法是在.py文件的第一行加上:

#!/usr/bin/env python

然后,通过命令:

$ chmod a+x hello.py

然后就可以直接运行.py文件了(./xxx.py 执行)

2、整数和浮点型

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。

3、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abc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,OK这6个字符。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。

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。

如果字符串内部有很多换行,用\n写在一行里不好阅读,为了简化,Python允许用'''...'''的格式表示多行内容。

4、编码

由于Python源代码也是一个文本文件,所以,当你的源代码中包含中文的时候,在保存源代码时,就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时,为了让它按UTF-8编码读取,我们通常在文件开头写上这两行:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序。第二行注释是为了告诉Python解释器,按照UTF-8编码读取源代码,否则,你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。

Python提供了ord()和chr()函数,可以把字母和对应的数字相互转换:

>>> ord('A')
65
>>> chr(65)
'A'

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
>>> u'中'
u'\u4e2d'

u'xxx'转换为UTF-8编码的'xxx'encode('utf-8')方法:

>>> u'ABC'.encode('utf-8')
'ABC'
>>> u'中文'.encode('utf-8')
'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

反过来,把UTF-8编码表示的字符串'xxx'转换为Unicode字符串u'xxx'decode('utf-8')方法:

>>> 'abc'.decode('utf-8')
u'abc'
>>> '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
u'\u4e2d\u6587'
>>> print '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
中文

5、格式化

%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部,%s表示用字符串替换,%d表示用整数替换,有几个%?占位符,后面就跟几个变量或者值,顺序要对应好。如果只有一个%?,括号可以省略。

常见的占位符有:

%d 整数
%f 浮点数
%s 字符串
%x 十六进制整数

其中,格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数:

>>> '%2d-%02d' % (3, 1)
' 3-01'
>>> '%.2f' % 3.1415926
'3.14'

如果你不太确定应该用什么,%s永远起作用,它会把任何数据类型转换为字符串:

>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True)
'Age: 25. Gender: True'

有些时候,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 %'

6、list: 集合

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pop()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

7、tuple: 元组 (tuple一旦初始化就不能修改)

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。

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,)

8、条件判断(注意不要少写了冒号:。)

if <条件判断1>:<执行1>
elif <条件判断2>:<执行2>
elif <条件判断3>:<执行3>
else:<执行4>

9、循环

(1)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

Python提供一个range()函数,可以生成一个整数序列,比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数:

>>> range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]

range(101)就可以生成0-100的整数序列,计算如下:

sum = 0
for x in range(101):sum = sum + x
print sum

(2)第二种循环是while循环,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和,可以用while循环实现:

sum = 0
n = 99
while n > 0:sum = sum + nn = n - 2
print sum

在循环内部变量n不断自减,直到变为-1时,不再满足while条件,循环退出。

(3)从raw_input读入数据:从raw_input()读取的内容永远以字符串的形式返回

10、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。

用Python写一个dict如下:

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

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

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的交互式命令行不显示结果。

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。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。

11、set

集合 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
set([1, 2, 3])

注意,传入的参数[1, 2, 3]是一个list,而显示的set([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[]不表示这是一个list。

重复元素在set中自动被过滤:

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

通过remove(key)方法可以删除元素:

>>> s.remove(4)
>>> s
set([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:

>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
set([2, 3])
>>> s1 | s2
set([1, 2, 3, 4])

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”。set 集合里面同样不可以放List

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