廖雪峰Python教程笔记（一）

原文链接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

感谢廖老师精彩的Python教程，收益良多，感谢感谢！

整理笔记，以备后续复习，第一部分一直到模块结束，整理如下，其中大量的单引号是有问题的，由于word直接打的，嫌麻烦，没有都进行修正，请见谅

1、a = ‘XYZ’ 的过程是先在内存中创建一个’XYZ’字符串，然后创建一个名为a的变量，并指向’XYZ’

2、布尔值：True 和 False ，注意大小写

3、空值：None

4、变量本身类型不固定称为动态语言

5、常量就是不能变的变量，python中通常用全部大写表示名字表示一个常量，但是其本身任然是个变量，你想改也没人拦得住

6、除分两种，/ 这种得到的结果是浮点数 // 地板除，类似于取整 %求余

7、输出，print(‘AB’, ‘LOVE’, ‘CD’) 输出结果是AB LOVE CD

8、输入 name = input()

9、每一行都是一个语句，语句以：结尾的是一个语句块

10、始终坚持四个空格

11、python大小写敏感

12、用print(r‘\t’) 这样可以不用转义字符了，不然需要转义

13、用’’’ 可以标识输出多行 print(‘’’ line1

Line2’’’)

14、字符编码，最开始英文的时候ascii（一个字节），中文GB2312，所有的（各国语言）unicode（一般是两个字节表示一个字），然后节约精神导致了utf-8：可变长编码，英文1个字节，中文一般三个字节，很生僻的4-6（主要如果是全英文的话，用unicode太浪费了）

所以，当传输的文本中有大量的英文字符，那就用utf-8

15、内存中都是unicode的编码方式，当保存磁盘或者传输时，转成uft-8

16、如从记事本中读入内存又写回，是先从文本读取utf-8，转成unicode到内存，编辑完成后，保存的时候，又转成uft-8

17、python3里面都是unicode的 ord()获取字符整数表示，chr()编码转换成对应字符串

\u4e2d表示的是unicode的编码形式，ord()后得到的值就是unicode对应的值的十进制表示

18、根据上一条，如果要在网络上传输或者存入磁盘，就涉及到str和bytes的转换

bytes可以用b’ABC’表示 str通过encode()转成指定编码的bytes

如：’ABC’.encode(‘ascii’) 或 ‘中文’.encode(‘utf-8’)

如果从网络上读取了字节流或磁盘读取了数据，读取的是bytes，变成str要用decode

如：b’ABC’.decode(‘ascii’) 或b‘\xe4\xb8\xad’.decode(‘utf-8’, errors=’ignore’) errors不是必须的，写了可以忽略错误字节

19、计算str中包含的字符，用len(),如果是bytes类型的话，len()计算的是字节数

20、python头，指定是可执行程序和指定编码

#!/usr/bin/env python3

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

21、格式化占位符：%s 字符串 %d 整形 %f 浮点型 %X 十六进制

还可以指定补0和宽度限制%04d 宽度是4，不够的补充0

%.9f 小数点后保留9位

%% 输出百分号

22、另一种格式化 format()

23、增长百分比，计算公式是（当前-之前）/之前

24、如果没有特殊要求，转换的时候，牢记使用utf-8

25、list 有序集合，可以下标访问，len获取元素个数，最后一个可以用-1做索引，-2等类似

append()追加到最后clas.append(‘ee’)

insert()指定到索引的位置 clas.insert(2, ‘cc’) #切记是从0开始的，2指的是第三个位置

pop()删除末尾

pop(i)删除指定位置

赋值给对应下标直接把对应下标值替换掉

list里面的元素类型可以不一样 L = [‘app’, 111, True]

list元素可以是一个list M = [[1, ‘bb’], ‘aaa’, L]

26、tuple 和list类似，但是一旦初始化就不能修改

classmates = (‘aa’, ‘bb’, ‘cc’)

只有一个元素的tuple，要用clss = (1,) 切记一定要加逗号，否则会被当成计算结果的

cla = (‘A’, ‘B’, [C, D]) tuple里面的list的值是可以变的也就是cla[2][0] cla[2][1]可变，所谓的不可变是指向不可变，但是list本身可变，所以还是可以变化

由于tuple不可变，所以代码更安全，能用tuple代替list就代替

27、判断 if elif else，切记后面都要加冒号

if age >= 6:

do something

elif age >18:

do something

else:

do something

28、input()返回的都是str，所以如果是输入的int类型的，那就要用int(s)转一下

s = input(‘birth:’)

birth = int(s)

29、循环

for x in names:

range(n) 生成从0 到 n-1的序列

while 条件:

30、break提前跳出循环，continue跳过本次，直接开始下一次

31、dict 字典，其他语言中的map，使用键值(key-value)存储

d = {‘AA’:11, ‘BB’:22, ‘CC’:33}

d[‘DD’] = 44 直接就把新的key加进去了

d.get(‘AA’) 不存在返回None 可以指定当不存在时候的返回值 d.get(‘AA’, -1)

pop(key) 删除指定key-value对

dict内部存放的顺序和key放入的顺序无关

32、dict 比较 list 优点，查找插入快，不会随着key增加而变慢，缺点是占用内存大

dict 空间换时间，可以用在需要高速查找的地方

dict的key是不可变对象，因此可以用字符串、整数做key，不能用list做key

33、set 和dict类似，一组key的集合

创建，需要提供list作为输入集合 s = set([1,2,3]) key是不能重复的，加了重复的相当于没加

add(key)可以添加元素到set

s = set([1,2,3])

s.add(4)

remove(key) 删除元素

set相当于集合，可以做交、或

s1 = set([1,2,3])

s2 = set([2,3,4])

s1 & s2

s1 | s2

34、不可变对象

对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，都不会改变对象自身的内容，相反，这些方法会创建新的对象并返回，所以不可变对象永远不可变

35、数据类型转换 int() float() str() bool()

36、函数名也可以赋值给一个变量如 a = abs a(-1) 相当于给函数起了个别名

37、定义一个什么事情都不做的空函数，可以用pass语句

def nop():

pass

38、isinstance() 可以判断第一个参数是不是第二个参数里面的类型，第二个参数可以是个tuple

eg: isinstance(x, (int, float))

39、python返回多个值的时候，其实是返回的一个tuple，只是语法上一个tuple可以省略括号

40、函数执行完毕，也没有return 则自动 return None

41、一元二次方程的解

42、可以指定默认参数,必须必选参数在前，默认参数在后

def power(x, y=2, z=4)

也可以不按顺序提供部分默认参数

power(1, z=5)

43、默认参数大坑，一定不能指向可变的参数，如list

eg：def add_end(L = []):

L.append(‘END’)

return

可以更改成如下：

def add_end(L = None):

if L is None:

L = []

L.append(‘END’)

return L

44、不变对象的优势

不能改，发生错误的可能大大降低

多任务的时候，可以同时读

45、可变参数，定义参数的个数可变的函数

def calc(*number): 这样就可以了

46、如果已经有了一个list或者tuple，直接调用calc(*nums) 即可

47、关键字参数 ** 可以提供dict类型的参数

48、命名关键字参数

def person(name, age, *, city, job): 只接收city和job作为关键字的参数

49、任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)形式调用，无论参数如何定义

50、*args是可变参数，接收tuple

**kw是关键字参数，接收dict

51、切片 L = [‘AA’, ‘BB’, ‘CC’]

L[0:3] 从0开始取，但是不包括3 获取的是0 1 2

0可以省略，同时也可以倒数取值 L[-2:]

倒数第一个元素的索引是-1

所以后10个是L[-10:]

还可以前10个，每两个取一个 L[:10:2]

L[::5] 所有的每五个取一个

L[:] 原样赋值

52、使用切片写trim() 去除头尾的空格

def trim(s):

while(s[:1] == ‘ ’):

s = s[1:]

while(s[-1:] == ‘ ’):

s = s[:-1]

return s

53、迭代

给定一个list或者tuple，我们通过for循环遍历，这种遍历称为迭代

54、dict的迭代

dict默认迭代的是key for key in d:

dict想迭代value for value in d.values()

dict想两个都迭代 for k,v in d.items()

55、判断一个对象是可迭代对象，用collections 的Iterable类型判断

from collections import Iterable

isinstance(‘abc’, Iterable)

56、list想同时迭代索引（下标）和元素本身

for i,v in enumerate([‘A’, ’B’, ’C’])

print(i, v)

输出的结果会是 0 A\n1 B\n2 C(回车用\n代替了)

57、列表生成式List Comprehensions，可以创建list的生成式

[x * x for x in range(1,11)] 能生成 [1,4,9,…,100]

注意：range是不包括最右边的边界的

58、可以加上if判断，筛选出你想要的

[x * x for x in range(1,11) if x%2 == 0] 这个结果是仅偶数的平方

59、两层循环生成全排列

[x+y for x in ‘ABC’ for y in ‘XYZ’]

import os

[d for d in os.listdir(‘.’)]

61、列表生成式也可以使用两个变量生成list

d = {‘x’: ‘A’, ‘y’:’B’}

[x + ‘=’ + y for x, y in d.items()]

62、所有list变小写

L = [‘Hello’, ‘World’]

[s.lower() for s in L]

63、L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s, str)] 只处理是str的防止出错

64、生成器，一边循环一边计算的机制 generator

65、生成器创建方法一

生成式的中的[] 变为()

打印每一个元素使用next() ，eg：next(a) 最后抛出StopIteration错误无法继续

或者for循环，因为generator也是可迭代对象

66、yield 定义generator的另一种方法，函数定义中包含yield-》generator

调用的时候还是用for循环

67、可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象Iterable

list tuple dict set str 都是Iterable

68、可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象成为迭代器Iterator

生成器都是Iterator对象，但是list dict str虽然是Iterable，但不是Iterator

变成Iterator 可以用iter()函数

69、Iterator对象表示的是一个数据流，是惰性的，只有需要返回下一个数据的时候才计算

70、python的for循环本质上是通过不断调用next()函数实现的

71、函数名也是变量

f = abs

f(-1)

72、abs函数实际上是定义在import builtins模块，更改abs后，想让abs变量的指向在其他模块也生效

用import builtins;builtins.abs = 10

73、传入函数，一个函数接收另一个函数作参数，这种函数称为高阶函数

def add(x,y,f):

retrun f(x) + f(y)

74、编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数

75、把函数作为参数传入，这样的函数成为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式

76、map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的参数一次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回

map()第一个参数是f，即函数对象本身，返回的是Iterator，所以用list()函数转换下，可以把结果返回成list

def f(x):

return x * x

r = map(f, [1,2,3])

list(r)

77、map()作为高阶函数，把运算规则抽象了，比如把list所有数字转字符串

list(map(str, [1, 3, 4]))

78、reduce() 作用在一个序列[x1, x2, … ]上，函数接收两个参数，reduce把结果序列和序列的下一个元素累计

reduce(f, [x1, x2, x3]) = f(f(x1, x2), x3)

79、序列求和

from functools import reduce

def add(x, y):

return x+y

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

80、[1, 3, 5, 7]转成整数1357

from functools import reduce

def fn(x, y):

return x * 10 + y

reduce(fn, [1, 3, 5, 7])

81、str转int

from functools import redece

def fn(x, y):

return x * 10 + y

def char2int(s):

digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3,'4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

return digits[s]

reduce(fn,map(char2int, ‘123675’))

82、上面的整理成函数(函数里面可以嵌套函数)

from functools import reduce

DIGIT = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3,'4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def str2int(s):

def fn(x,y):

return x * 10 + y

def char2int(c):

return DIGIT[c]

reduce(fn, map(char2int, s))

上面还可以用lambda函数做一个简化

83、**表示乘方

eg 10 **3 #表示10的3次方

84、filter()用于过滤序列，也接收一个函数，一个序列，作用于每个元素，根据True还是False决定留还是丢，如下删掉偶数

def is_odd(n):

return n%2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 3, 4]))

85、删掉空字串

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, [‘A’,’ ’, ‘C’, ‘ ’]))

86、生成素数

首先生成所有从3开始的奇数

def _odd_iter():

n = 1

while True:

n = n + 2

yield n

定义一个筛选函数

def _not_divisible(n):

return lambda x:x %n > 0

最后，定义一个生成器，生成素数

def primes():

yield 2 #先生成个2，因为素数队列是从3开始的

it = _odd_iter() #初始序列

while True:

n = next(it)

yield n

it = filter(_not_divisible(n), it)

87、判断回数

def is_palindrome(n):

return str(n) == str(n)[::-1] #取反操作，牛掰

89、排序算法sorted(),也是高阶函数，可以接收一个key函数来实现自定义的排序

sorted([-1, 2,6,-3], key=abs)

结果[-1, 2, -3 ,6]

key指定的函数会作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回结果排序，然后用sorted()函数按照新的list排序，然后按照对应关系返回list相应的元素

90、实现忽略大小写的排序

sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key = str.lower)

91、反向排序，加上第三个参数reverse=True

sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key = str.lower, reverse=True)

92、函数作为返回值

def lazy_sum(*args):

def sum():

ax = 0

for n in args:

ax = ax + n

return ax

return sum #直接把函数返回了

使用的时候， f = lazy_sum([1,2,3,7,9]) 这时候不计算，只是返回个函数

调用f() 才计算

内部函数可以引用外部的参数和局部变量，每次调用都会返回新的函数

93、函数中定义函数，内部函数可以引用外部函数的参数和局部变量，当外部函数返回内部函数时，相关的参数和变量都保存在返回的函数中，这种程序结构称为闭包

94、返回闭包的时候，要牢记一点，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量（因为返回的函数是到调用的时候才执行的，如果之前变量有变化，那结果也会变）

95、如果非得调用变量，那么再定义一个函数，把参数绑定到循环变量当前的值

def count():

def f(j):

def g():

return j * j

return g

fs = []

for i in range(1, 3):

fs.append(f(i))

return fs #返回一个函数的list

96、匿名函数lambda，限制是只能有一个表达式，不用写return

好处是不用担心函数名冲突

可以把匿名函数赋值给一个变量，后续可以调用变量

可以把匿名函数作为返回值返回

def build(x,y):

return lambda: x*x + y*y #这里就不用加参数了

97、在代码运行期间动态增加功能的方式，称为“装饰器” Decorator，就是重新定义这个函数

def log(fn):

@functools.wraps(fn)

def wrapper(*args, **kw):

print(“%s run” % fn.__name__)

return fn(*args, **kw)

return wrapper

98、偏函数Partial （偏爱，把偏爱的参数给固定死）把一个函数的某些参数固定住（设置上默认值），返回一个新的函数

import functools

int2 = functools.partial(int, base=2) #直接就变成了int 2默认2进制转换。

99、模块

一个abc.py文件就是一个名字叫abc的模块，xyz.py文件是一个名字叫xyz的模块

如果这两个模块和其他的模块名冲突了，我们可以通过包来组织模块，避免冲突，方法为选择一个顶层包名，按照如下目录存放：

mycompany

|-- __init__.py #必须存在，否则，Python会把目录当成普通目录，而不是包

|-- abc.py

|-- xyz.py

引入包后，只要顶层包名不和别人冲突，那所有模块都不会冲突

abc.py模块名变为mycompany.abc

xyz.py模块名变为mycompany.xyz

__init__.py 本身就是一个模块，模块名为mycompany ，可以是空文件

自己创建的模块不能和Python自带的模块名称冲突，检查方法直接在Python交互环境执行import abc，若成功则说明系统存在此模块

100、要添加自己的搜索目录，两种方法

第一种直接修改sys.path，该方法运行时修改，运行结束失效

import sys

sys.path.append(‘/users/Michael/my_py_scripts’)

第二种设置环境变量PYTHONPATH

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