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Python 3 學(xué)習(xí)筆記之——基礎(chǔ)語法

scola666 / 1699人閱讀

摘要:迭代器和生成器字符串,列表或元組對象都可用于創(chuàng)建迭代器。創(chuàng)建自己的迭代器,需要在類中實現(xiàn)實現(xiàn)兩個方法與。方法返回一個特殊的迭代器對象,這個迭代器對象實現(xiàn)了方法并通過異常標識迭代的完成。要反向遍歷一個序列,首先指定這個序列,然后調(diào)用函數(shù)。

1. a, b = a, a + b

先計算右邊表達式,然后再同時賦值給左邊。

2. 條件控制和循環(huán)語句

條件控制

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

while 循環(huán)

while condition:
    statement_block
else:  # 可有可無
    statement_block

for 循環(huán)

for  in :
    
else:
    

range() 函數(shù)

>>> a = list(range(3))
>>> a
[0, 1, 2]
>>> a = list(range(1, 5, 2))
>>> a
[1, 3]

break 語句可以跳出 for 和 while 的循環(huán)體。如果你從 for 或 while 循環(huán)中終止,任何對應(yīng)的循環(huán) else 塊將不執(zhí)行。

pass是空語句,是為了保持程序結(jié)構(gòu)的完整性。pass 不做任何事情,一般用做占位語句。

3. 迭代器和生成器

字符串,列表或元組對象都可用于創(chuàng)建迭代器。

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> it = iter(a)
>>> next(it)
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
4
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

>>> it = iter(a)
>>> for i in it:
...     print(i)
... 
1
2
3
4
>>>

創(chuàng)建自己的迭代器,需要在類中實現(xiàn)實現(xiàn)兩個方法 __iter__() 與 __next__() 。__iter__() 方法返回一個特殊的迭代器對象, 這個迭代器對象實現(xiàn)了 __next__() 方法并通過 StopIteration 異常標識迭代的完成。

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.a <= 5:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration


myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for i in range(5):
    print(next(myiter))

for x in myiter:
    print(x)

>>>
1
2
3
4
5

在 Python 中,使用了 yield 的函數(shù)被稱為生成器(generator)。跟普通函數(shù)不同的是,生成器是一個返回迭代器的函數(shù),只能用于迭代操作,更簡單點理解生成器就是一個迭代器。在調(diào)用生成器運行的過程中,每次遇到 yield 時函數(shù)會暫停并保存當(dāng)前所有的運行信息,返回 yield 的值, 并在下一次執(zhí)行 next() 方法時從當(dāng)前位置繼續(xù)運行。

import sys


def fibonacci(n):  # 生成器函數(shù) - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if counter > n:
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1


f = fibonacci(10)  # f 是一個迭代器,由生成器返回生成

while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

>>> 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 
4. 函數(shù)

Python 定義函數(shù)使用 def 關(guān)鍵字,一般格式如下:

def function_name(args1, args2):
    statement
    return

return [表達式] 結(jié)束函數(shù),選擇性地返回一個值給調(diào)用方。不帶表達式的 return 相當(dāng)于返回 None。

可更改(mutable)與不可更改(immutable)對象

在 Python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的對象,而 list, dict 等則是可以修改的對象。

不可變類型:變量賦值 a = 5 后再賦值 a = 10,這里實際是新生成一個 int 值對象 10,再讓 a 指向它,而 5 被丟棄,不是改變 a 的值,相當(dāng)于新生成了 a 。

可變類型:變量賦值 la = [1,2,3,4] 后再賦值 la[2] = 5 則是將 list la 的第三個元素值更改,本身 la 沒有動,只是其內(nèi)部的一部分值被修改了。

Python 函數(shù)的參數(shù)傳遞:

不可變類型:類似 c++ 的值傳遞,如整數(shù)、字符串、元組。如 fun(a),傳遞的只是 a 的值,沒有影響 a 對象本身。比如在 fun(a) 內(nèi)部修改 a 的值,只是修改另一個復(fù)制的對象,不會影響 a 本身。

可變類型:類似 c++ 的引用傳遞,如列表,字典。如 fun(la),則是將 la 真正的傳過去,修改后 fun 外部的 la 也會受影響。

Python 中一切都是對象,嚴格意義我們不能說值傳遞還是引用傳遞,我們應(yīng)該說傳不可變對象和傳可變對象。

參數(shù)

必需參數(shù)。必需參數(shù)須以正確的順序傳入函數(shù),調(diào)用時的數(shù)量必須和聲明時的一樣。

關(guān)鍵字參數(shù) 。關(guān)鍵字參數(shù)和函數(shù)調(diào)用關(guān)系緊密,函數(shù)調(diào)用使用關(guān)鍵字參數(shù)來確定傳入的參數(shù)值。使用關(guān)鍵字參數(shù)允許函數(shù)調(diào)用時參數(shù)的順序與聲明時不一致,因為 Python 解釋器能夠用參數(shù)名匹配參數(shù)值。

默認參數(shù)。調(diào)用函數(shù)時,如果沒有傳遞參數(shù),則會使用默認參數(shù)。

不定長參數(shù)。你可能需要一個函數(shù)能處理比當(dāng)初聲明時更多的參數(shù),這些參數(shù)叫做不定長參數(shù),它們在聲明時不會命名。

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
    "函數(shù)_文檔字符串"
    function_suite
    return [expression]

加了星號 * 的參數(shù)會以元組(tuple)的形式導(dǎo)入,存放所有未命名的變量參數(shù)。如果在函數(shù)調(diào)用時沒有指定參數(shù),它就是一個空元組。我們也可以不向函數(shù)傳遞未命名的變量。

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
    "函數(shù)_文檔字符串"
    function_suite
    return [expression]

加了兩個星號 ** 的參數(shù)會以字典的形式導(dǎo)入。

匿名函數(shù)

所謂匿名,意即不再使用 def 語句這樣標準的形式定義一個函數(shù)。

lambda 只是一個表達式,函數(shù)體比 def 簡單很多。

lambda 的主體是一個表達式,而不是一個代碼塊。僅僅能在 lambda 表達式中封裝有限的邏輯進去。

lambda 函數(shù)擁有自己的命名空間,且不能訪問自己參數(shù)列表之外或全局命名空間里的參數(shù)。

雖然 lambda 函數(shù)看起來只能寫一行,卻不等同于 C 或 C++ 的內(nèi)聯(lián)函數(shù),后者的目的是調(diào)用小函數(shù)時不占用棧內(nèi)存從而增加運行效率。

   sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
   print ("相加后的值為 : ", sum( 10, 20 ))
   print ("相加后的值為 : ", sum( 20, 20 ))
  
   >>>
  相加后的值為 :  30
  相加后的值為 :  40

5. 列表推導(dǎo)式
vec = [2, 4, 6]
[3 * x for x in vec if x > 3] 
>>>
[12, 18]

matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
>>>
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
6. 遍歷技巧

在序列中遍歷時,索引位置和對應(yīng)值可以使用 enumerate() 函數(shù)同時得到。

同時遍歷兩個或更多的序列,可以使用 zip() 組合。

要反向遍歷一個序列,首先指定這個序列,然后調(diào)用 reversed() 函數(shù)。

要按順序遍歷一個序列,使用 sorted() 函數(shù)返回一個已排序的序列,并不修改原值。

a = [2, 4, 6]
for i, v in enumerate(a):
    print(i, v)
>>>
0 2
1 4
2 6

>>> b = ["sen", "ius", "en"]
>>> for i, j in zip(a, b):
...     print(i, j)
... 
2 sen
4 ius
6 en

>>> for i in reversed(a):
...     print(i)
... 
6
4
2
>>> for i in sorted(b):
...     print(i)
... 
en
ius
sen
>>> 

參考資料 菜鳥教程

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