python 列表拼接_【Python杂货铺】速学python基础

“人生苦短，我学python”是编程届的名言。用python写小脚本的便捷性，让很多其他语言的学习者把python当作辅助语言。拥有了某一个语言的功底，再来学习另外一种语言应该是十分快速的。编程理念都十分相似，只是看看语言的差异性。带着Java的基础，学习Python，准备上路了。

基础的运算

安装好python环境后，运行win+R，输入python直接进入python的交互页面，这边可以进行数学运算。

>>> 2+2
4

表1 数学操作符，优先级从高到低

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由上面可以看出python前两个基础类型整数、浮点类型。这两个和java中的概念差不多。

字符串

作为基础的类型，当然少不了字符串了，和java一样，字符串可以进行拼接操作。例如:

>>> 'AAA' + 'BBB'
'AAABBB'
>>> 'CCC'+25
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
>>> 'DEF'*3
'DEFDEFDEF'

如上，‘AAA’+'BBB'可以直接进行字符串的拼接。但是与java不同的是 python不会进行类型强制转化，所以当用字符串‘CCC’+int型的25的时候就会报错。对python进行*操作，字符串会进行复制。

变量名

这边插一段，在java中进行变量声明的时候，需要指定变量类型，在python中不需要，但是python变量名也需要一定的规则。

只能是一个词。
只能包含字母、数字和下划线。
不能以数字开头。

类型转化

为了让int型的5可以转化成字符串类型，从而和字符串拼接，python提供了一些内置函数。
表2 一些python内置函数

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控制流

布尔值

现在引入第四个数据类型，布尔值。python的布尔值也是有真或者假，但是python中的真为True（注意T必须大写），假为False（F也必须为大写），同样的布尔类型不能与其他类型相比较。

>>> True
True
>>> true
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'true' is not defined
>>> True = 1File "<stdin>", line 1
SyntaxError: can't assign to keyword

比较类型

表3 比较类型

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同时python也可以使用二元操作符 and、or、not同java中的与、或、非。

条件与代码块

你前面看到的布尔表达式可以看成是条件，它和表达式是一回事。“条件”只是在控制流语句的上下文中更具体的名称。条件总是求值为一个布尔值，True 或 False。控制流语句根据条件是 True 还是 False，来决定做什么。几乎所有的控制流语句都使用条件。

代码块

python没有java中那种{}来区分代码块，python中所有的代码块都是通过缩进进行的。

缩进增加时，代码块开始。
代码块可以包含其他代码块。
缩进减少为零，或减少为外面包围代码块的缩进，代码块就结束了。

>>> if 'a'=='b':
...     print('真')
... else:
...     print('假')
...
假

以上是一个if else 的控制流，条件后面加上冒号，并且代码块需要缩进方式。

while循环的格式如下：

spam = 0
while spam < 5:
print('Hello, world.')
spam = spam + 1

另外 python 也有break 和continue 关键字可以使用。

for循环

for循环单另儿拿出来以示尊重，for循环的格式如下：

for 关键字；
一个变量名；
in 关键字；
调用 range()方法，最多传入 3 个参数；
冒号；
从下一行开始，缩退的代码块（称为 for 子句）。

for i in range(5):print('Jimmy Five Times (' + str(i) + ')')

i分别执行0、1、2、3、4.

range()方法其实有三个参数，只是可以省略其中两个。range（start、end、gap），可以指定开始、结束和步长。

>>> for i in range(0,10,3):
...     print(i)
...
0
3
6
9

函数

导入模块

Python 程序可以调用一组基本的函数，这称为“内建函数”，包括你见到过的print()、input()和 len()函数。Python 也包括一组模块，称为“标准库”。每个模块都是一个 Python 程序，包含一组相关的函数，可以嵌入你的程序之中。例如，math模块有数学运算相关的函数，random 模块有随机数相关的函数，等等。
利用import或者from import语句

自定义函数

除了内建函数，大部分的函数都是自定义的。（即使从模块中导入的函数也是别人自定义好的，让你使用的）

def hello(name):print('Hello ' + name)

def 函数名(参数)：
函数体

None

在Python中有一个值称为None,它表示没有值。None是NoneType数据类型的唯一值（其他编程语言可能称这个值为null、nil或 undefined）。就像布尔值True和False一样，None必须大写首字母 N。

异常处理

def temp_convert(var):try:return int(var)except ValueError, Argument:print "参数没有包含数字n", Argument

类似于java，python捕获处理一场用的是try，except，只不过在except后面除了可以跟异常类（比如例子中的ValueError），还可以跟上引发一场的参数（比如例子中的Argument，其实就是try中的var）

列表

列表可以看作java中的数组集合，可以存放一些元素，比如>>> spam = ['cat', 'bat', 'rat', 'elephant']。我们可以通过index获取某个元素，比如spam[0]=‘cat’，同时可以从后往前拿数据，比如spam[-1]='elephant'。

切片

除了直接操作index，获取某个元素之外，还可以通过切片获得一段子列表。

>>> spam[1:3]
['bat', 'rat']
>>> spam[0:-1]
['cat', 'bat', 'rat']

列表的拼接与复制

与java不同的是，python的列表可以自由的拼接复制。

>>> [1, 2, 3] + ['A', 'B', 'C']
[1, 2, 3, 'A', 'B', 'C']
>>> ['X', 'Y', 'Z'] * 3
['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z']

列表结合某些关键字和方法

删除某列表中的某元素，可以直接用del关键字。
也可以结合for循环

>>> supplies = ['pens', 'staplers', 'flame-throwers', 'binders']
>>> for i in range(len(supplies)):
print('Index ' + str(i) + ' in supplies is: ' + supplies[i])

利用 in 、not in 直接判断某元素是否在列表中

>>> 'howdy' in ['hello', 'hi', 'howdy', 'heyas']
True
>>> spam = ['hello', 'hi', 'howdy', 'heyas']
>>> 'cat' in spam
False

index()方法判断某元素在列表中的第一次出现的下标，没有的话就报错。

>>> spam = ['Zophie', 'Pooka', 'Fat-tail', 'Pooka']
>>> spam.index('Pooka')
1

用 append()和 insert()方法在列表中添加值
append()方法调用，将参数添加到列表末尾。insert()方法可以在列表任意下标处插入一个值。insert()方法的第一个参数是新值的下标，第二个参数是要插入的新值。
用remove()方法从列表中删除值
用sort()方法将列表中的值排序

元组

在java中，我们知道String 是被final修饰的，所以String本身是不能修改的，如果对String进行修改，其实是在内存中新建了一个新的String。类似的python中也有一个不可修改的数据类型——元组。元组和列表差不多，很多方法都是共通的。只不过，元组是用"()"表示，并且元组内的元素不能被修改，也不能对元组进行增加删除操作。

元组和列表的转化

函数list()和tuple()将返回传递给它们的值的列表和元组版本。

>>> tuple(['cat', 'dog', 5])
('cat', 'dog', 5)
>>> list(('cat', 'dog', 5))
['cat', 'dog', 5]
>>> list('hello')
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

引用与引用函数

>>> spam = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> cheese = spam
>>> cheese[1] = 'Hello!'
>>> spam
[0, 'Hello!', 2, 3, 4, 5]
>>> cheese
[0, 'Hello!', 2, 3, 4, 5]

看上面的代码，非常好理解，spam将引用复制给cheese，而不是复制的对象，所以对某个引用操作，都会改变那唯一的对象。如果想为cheese引用生成一个新的对象，就需要用到拷贝函数copy()和deepcopy()。其实就是java中的浅拷贝和深拷贝。

>>> import copy
>>> spam = ['A', 'B', 'C', 'D']
>>> cheese = copy.copy(spam)
>>> cheese[1] = 42
>>> spam
['A', 'B', 'C', 'D']
>>> cheese
['A', 42, 'C', 'D']

deepcopy()深拷贝是指，不仅生成一个与spam一样新的对象，连spam内部的数据也一起复制一堆新的对象出来。就好比说把'A','B'这种元素分别换成一个个子列表，浅拷贝不会对他们复制，而深拷贝会对这些对象进行复制。

字典

像列表一样，“字典”是许多值的集合。但不像列表的下标，字典的索引可以使用许多不同数据类型，不只是整数。字典的索引被称为“键”，键及其关联的值称为“键-值”对。所以可以说字典就是java中的Map。

myCat = {'size': 'fat', 'color': 'gray', 'disposition': 'loud'}

与列表不同的是，字典没有顺序的概念，所以不能通过操作index获取某元素，不能使用切片，不能使用排序函数。

操作字典

基本操作

所以操作字典，就需要另辟蹊径，使用函数keys()、values()和 items()。顾名思义，分别是获取字典的key值们，val值们，和键值对本身们。

>>> spam = {'color': 'red', 'age': 42}
>>> for v in spam.values():print(v)
red
42
>>> for k in spam.keys():print(k)
color
age
>>> for i in spam.items():print(i)
('color', 'red')
('age', 42)

值得一提的是 spam.keys()获得的是元组，如果希望的到对应的列表就需要用list函数转化。

检查字典中是否存在键或值

可以利用in 或者not in 关键字判断数据是否在字典中。

>>> spam = {'name': 'Zophie', 'age': 7}
>>> 'name' in spam.keys()
True
>>> 'Zophie' in spam.values()
True
>>> 'color' in spam.keys()
False
>>> 'color' not in spam.keys()
True
>>> 'color' in spam
False

get()和setdefault()方法

get()可以通过key值找到相对应的value值。get有两个参数，第一个参数是key值，第二个参数是在键值对不存在(或者说key不存在)的时候，给予的默认值。

>>> picnicItems = {'apples': 5, 'cups': 2}
>>> 'I am bringing ' + str(picnicItems.get('cups', 0)) + ' cups.'
'I am bringing 2 cups.'
>>> 'I am bringing ' + str(picnicItems.get('eggs', 0)) + ' eggs.'
'I am bringing 0 eggs.'

setdefault()有两个参数，第一个是要插入键值对的key值，第二个是默认值。当原字典中有这个key值，就什么也不做，如果原字典中没有这个key值，就将默认值作为value，同key一起拼成键值对插入到字典中。

>>> spam = {'name': 'Pooka', 'age': 5}
>>> spam.setdefault('color', 'black')
'black'
>>> spam
{'color': 'black', 'age': 5, 'name': 'Pooka'}
>>> spam.setdefault('color', 'white')
'black'
>>> spam
{'color': 'black', 'age': 5, 'name': 'Pooka'}

字符串操作

我们早已经知道了字符串和其基本操作了，当我们又学习了列表、元组、字典之后再来看一下更加丰富的处理字符串的方法。

转移字符和原始字符

和java一样，python也是用对特殊字符进行转义。同时，还有原始字符 r。可以在字符串开始的引号之前加上r，使它成为原始字符串。“原始字符串”完全忽略所有的转义字符，打印出字符串中所有的倒斜杠。

>>> print(r'That is Carol's cat.')
That is Carol's cat.

注释与多行字符

python单行注释可以使用特殊字符#，同时多行注释可以使用""".

# 这是一行注释
"""
这是多行注释
这是多行注释
这是多行注释
"""

有时候我们在使用print函数的时候，打印的字符串很长很长，为了页面好看，可以使用'''将大字符串拆分成好几行。

print('''Dear Alice,
Eve's cat has been arrested for catnapping, cat burglary, and extortion.
Sincerely,
Bob''')

字符串下标和切片

一个字符串也可以当作列表来处理，其中元素可以看作是一个个字符。所以就可以对字符串进行下标操作或者切片操作。同样的就可以利用in、not in判断某字符是否在字符串内了。

>>> spam = 'Hello world!'
>>> spam[0]
'H'
>>> spam[4]
'o'
>>> spam[-1]
'!'
>>> spam[0:5]
'Hello'
>>> spam[:5]
'Hello'
>>> spam[6:]
'world!'

一些字符串内建方法

upper() 字符串全部变大写
lower() 字符串全部变小写
isupper()字符串至少有一个字母，并且所有字母都是大写
islower()字符串至少有一个字母，并且所有字母都是小写
isalpha()字符串只包含字母，并且非空
isalnum()字符串只包含字母和数字，并且非空
isdecimal()字符串只包含数字字符，并且非空
isspace()字符串只包含空格、制表符和换行，并且非空
startswith()字符串以该方法传入的字符串开始
endswith()字符串以该方法传入的字符串结束
join()拼接字符串，可指定分隔符
split()通过某值切割字符串
rjust()左填充，如果输出数据不足，补充空格
ljust()右填充，如果输出数据不足，补充空格
center()字符串居中，左右数据不足，补充空格

结束

呜呼，python的基础语法就算过了一遍，当然这只是基础中的基础。像python怎么处理多线程、类的概念、内存管理等内容有时间再看吧。不忘初心，最开始学习python只是把它当作辅助语言，写写小脚本什么的，不打算研究太深，毕竟时间有限，java还有很多东西要去研究，并且，除了编程，这个世界还有很多美好的事情等待我去体验。学以致用，写爬虫也是我学习python的一个动力，写了一个小脚本爬取豆瓣电影TOP250.（好像这个是爬虫入门经典案例吧，哈哈）代码贴一下

import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pddef get_data(url):print(url)html = rq.get(url).content.decode("utf-8")soup = BeautifulSoup(html,"lxml")divItems = soup.find_all("div","item")for item in divItems:name = item.find('span',{'class':'title'}).textrating_num = item.find('span',{'class':'rating_num'}).textnumber = item.find('em').textimgUrl = item.find("img").attrs['src']print("----------->")print("number:"+number)numbers.append(number)print("name:"+name)names.append(name)print("rating_num:"+rating_num)rating_nums.append(rating_num)print("imgUrl:"+imgUrl)imgUrls.append(imgUrl)print("----------->")data_df = pd.DataFrame()
numbers = []
names = []
rating_nums = []
imgUrls = []for num in range(0,10):get_data("https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(int(num)*25))data_df["序列"] = numbers
data_df["名称"] = names
data_df["评分"] = rating_nums
data_df["海报"] = imgUrls
writer = pd.ExcelWriter('movie_top250.xlsx')
data_df.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f')  # float_format 控制精度
writer.save()

当然，提前需要install的模块 requests
BeautifulSoup4
pandas
openpyxl
lxml(BeautifulSoup4 的解析器)

结束。