01Python基础

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Python基础

按照约定俗成的惯例，应该始终坚持使用4个空格的缩进。

Python程序是大小写敏感的，如果写错了大小写，程序会报错。

数据类型和变量

数据类型

整数

• 任意大小的整数，包括负整数，和数学上的写法一致。
• 十六进制，用 0x 前缀和 0-9 ，a-f 表示
• 对于很大的数，100000000，可以写成 100_000_000，完全一样。包括十六进制 0xa1b2_c3d4。

浮点数

• 也就是小数。被叫做浮点数原因：按照科学计数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的。$1.23*10^{9$和$12.8*10}8$相等。对于很大或者很小的数必须用科学计数法代替，把10用e替代。

字符串

• 以单引号'或者双引号"括起来的文本，如果有'本身也是一个字符，可以使用"。
• 如果字符串内部既包含'又包含"，可以用转义字符\来标识：'I\'m \"ok\"!表示I'm "ok"!。
• \n换行,\t制表符，\本身也要转译\\表示\。
• 如果字符串里很多字符都要转义，为了简化，使用r''表示''内部的字符串默认不转义。
• 多行字符串'''...'''

布尔值

• 只有两种值True、False。
• 可以用and、or、not运算。
• 常用在条件判断中。

空值

• 用None表示，不能理解成0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

变量

• 变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。

• 变量名：大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头。

• 等号=是赋值语句，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，而且可以是不同的数据类型的变量。这种变量本身类型不固定的语言称之为$\textcolor{red}{动态语言}$，相对应的是$\textcolor{red}{静态语言}$，所以Python更灵活。

• 理解变量在计算机内存中的表示：
  当写下：a = 'ABC'时，Python解释器干了两件事：

  1. 在内存中创建了'ABC'的字符串；
  2. 还创建了一个名为a的变量，并把它指向'ABC'。

  小结：对变量赋值x = y是把变量x指向真正的对象，该对象是变量y所指向的。随后对变量y的赋值$\textcolor{red}{不影响}$变量x的指向。

常量

• 常量就是不能变的变量。π就是一个常量。

• 通常用全部大写的变量名来表示常量。PI

• 除法/：计算结果是浮点数，即使整除了也是。

• 地板除//：取整

• 取余%

字符串和编码

字符编码

ASCII编码：包含大小写英文字母、数字和一些符号共127个字符。

Unicode编码：最常用的是UCS-16编码。

二者区别：ASCII编码是1个字节，Unicode编码通常是2个字节。

本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。

用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件：

浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器：

Python的字符串

ord()函数获取单个字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符

以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes，例如：

>>> 'ABC'.encode('ascii')
b'ABC'
>>> '中文'.encode('utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
>>> '中文'.encode('ascii')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)

纯英文的str可以用ASCII编码为bytes，内容是一样的，含有中文的str可以用UTF-8编码为bytes。含有中文的str无法用ASCII编码，因为中文编码的范围超过了ASCII编码的范围，Python会报错。

在bytes中，无法显示为ASCII字符的字节，用\x##显示。

反过来，如果我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str，就需要用decode()方法：

>>> b'ABC'.decode('ascii')
'ABC'
>>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
'中文'

如果bytes中包含无法解码的字节，decode()方法会报错：

>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8')
Traceback (most recent call last):
  ...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 3: invalid start byte

如果bytes中只有一小部分无效的字节，可以传入errors='ignore'忽略错误的字节：

>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8', errors='ignore')
'中'

要计算str包含多少个字符，可以用len()函数：

>>> len('ABC')
3
>>> len('中文')
2

len()函数计算的是str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数：

>>> len(b'ABC')
3
>>> len(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
6
>>> len('中文'.encode('utf-8'))
6

可见，1个中文字符经过UTF-8编码后通常会占用3个字节，而1个英文字符只占用1个字节。

在操作字符串时，我们经常遇到str和bytes的互相转换。为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换。

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 python3
# -*- 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，Windows系统会忽略这个注释；

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。

格式化

在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现，举例如下：

>>> 'Hello, %s' % 'world'
'Hello, world'
>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hi, Michael, you have $1000000.'

你可能猜到了，%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：

占位符	替换内容
%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：

# -*- coding: utf-8 -*-
print('%2d-%02d' % (3, 1))
3-01
print('%.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 %'

format()

另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法，它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}、{1}……，不过这种方式写起来比%要麻烦得多：

>>> 'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125)
'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'

f-string

最后一种格式化字符串的方法是使用以f开头的字符串，称之为f-string，它和普通字符串不同之处在于，字符串如果包含{xxx}，就会以对应的变量替换：

>>> r = 2.5
>>> s = 3.14 * r ** 2
>>> print(f'The area of a circle with radius {r} is {s:.2f}')
The area of a circle with radius 2.5 is 19.62

上述代码中，{r}被变量r的值替换，{s:.2f}被变量s的值替换，并且:后面的.2f指定了格式化参数（即保留两位小数），因此，{s:.2f}的替换结果是19.62。

list和tuple

list

list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

用len()函数可以获得list元素的个数：

>>> len(classmates)
3

用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的：

>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。

如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素：

>>> classmates[-1]
'Tracy'

以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个：

>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当然，倒数第4个就越界了。

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

tuple

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字：

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

现在，classmates这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。

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,)

Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。

最后来看一个“可变的”tuple：

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])

这个tuple定义的时候有3个元素，分别是'a'，'b'和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗？怎么后来又变了？

别急，我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素：

当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后，tuple变为：

表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是tuple的元素，而是list的元素。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。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！

理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

条件判断

if语句的完整形式就是：

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>

if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else。

if判断条件还可以简写，比如写：

if x:
    print('True')

只要x是非零数值、非空字符串、非空list等，就判断为True，否则为False。

模式匹配

当我们用if ... elif ... elif ... else ...判断时，会写很长一串代码，可读性较差。

如果要针对某个变量匹配若干种情况，可以使用match语句。

例如，某个学生的成绩只能是A、B、C，用if语句编写如下：

score = 'B'
if score == 'A':
    print('score is A.')
elif score == 'B':
    print('score is B.')
elif score == 'C':
    print('score is C.')
else:
    print('invalid score.')

如果用match语句改写，则改写如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
score = 'B'

match score:
    case 'A':
        print('score is A.')
    case 'B':
        print('score is B.')
    case 'C':
        print('score is C.')
    case _: # _表示匹配到其他任何情况
        print('score is ???.')

复杂匹配

match语句除了可以匹配简单的单个值外，还可以匹配多个值、匹配一定范围，并且把匹配后的值绑定到变量：

# -*- coding: utf-8 -*-
age = 15

match age:
    case x if x < 10:
        print(f'< 10 years old: {x}')
    case 10:
        print('10 years old.')
    case 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18:
        print('11~18 years old.')
    case 19:
        print('19 years old.')
    case _:
        print('not sure.')

在上面这个示例中，第一个case x if x < 10表示当age < 10成立时匹配，且赋值给变量x，第二个case 10仅匹配单个值，第三个case 11|12|...|18能匹配多个值，用|分隔。

匹配列表

# -*- coding: utf-8 -*-
args = ['gcc', 'hello.c', 'world.c']
# args = ['clean']
# args = ['gcc']

match args:
    # 如果仅出现gcc，报错:
    case ['gcc']:
        print('gcc: missing source file(s).')
    # 出现gcc，且至少指定了一个文件:
    case ['gcc', file1, *files]:
        print('gcc compile: ' + file1 + ', ' + ', '.join(files))
    # 仅出现clean:
    case ['clean']:
        print('clean')
    case _:
        print('invalid command.')

第一个case ['gcc']表示列表仅有'gcc'一个字符串，没有指定文件名，报错；

第二个case ['gcc', file1, *files]表示列表第一个字符串是'gcc'，第二个字符串绑定到变量file1，后面的任意个字符串绑定到*files（符号*的作用将在函数的参数中讲解），它实际上表示至少指定一个文件；

第三个case ['clean']表示列表仅有'clean'一个字符串；

最后一个case _表示其他所有情况。

循环

# -*- coding: utf-8 -*-
sum = 0
for x in range(101):
    sum = sum + x
print(sum)

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

break

在循环中，break语句可以提前退出循环。例如，本来要循环打印1～100的数字：

n = 1
while n <= 100:
    print(n)
    n = n + 1
print('END')

上面的代码可以打印出1~100。

如果要提前结束循环，可以用break语句：

n = 1
while n <= 100:
    if n > 10: # 当n = 11时，条件满足，执行break语句
        break # break语句会结束当前循环
    print(n)
    n = n + 1
print('END')

执行上面的代码可以看到，打印出1~10后，紧接着打印END，程序结束。

continue

在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。

n = 0
while n < 10:
    n = n + 1
    print(n)

上面的程序可以打印出1～10。但是，如果我们想只打印奇数，可以用continue语句跳过某些循环：

n = 0
while n < 10:
    n = n + 1
    if n % 2 == 0: # 如果n是偶数，执行continue语句
        continue # continue语句会直接继续下一轮循环，后续的print()语句不会执行
    print(n)

执行上面的代码可以看到，打印的不再是1～10，而是1，3，5，7，9。

可见continue的作用是提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。

dict和set

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。

举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]

给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。

如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：

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

为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。

dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如'Michael'，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。

你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。

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

如果key不存在，dict就会报错：

>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'

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的交互环境不显示结果。

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。

和list比较，dict有以下几个特点：

1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

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：

>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

set

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
{1, 2, 3}

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤：

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

通过remove(key)方法可以删除元素：

>>> s.remove(4)
>>> s
{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
{2, 3}
>>> s1 | s2
{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”。试试把list放入set，看看是否会报错。

再议不可变对象

上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'

虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了'Abc'，但变量a最后仍是'abc'，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'

要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'：

┌───┐                  ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘                  └───────┘

当我们调用a.replace('a', 'A')时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串'abc'的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串'abc'，但变量b却指向新字符串'Abc'了：

┌───┐                  ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘                  └───────┘
┌───┐                  ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ 'Abc' │
└───┘                  └───────┘

所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

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From： https://www.cnblogs.com/qixinghaitang/p/18069128