python随笔记 python随笔记

Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下兼容，所以我还是直接学习Py3k吧。目前是从
-廖大牛
-菜鸟教程
两个地方学习
python对于不同环境安装方法官网都有说明，如果还有不懂的话可以自行google一下。
下面是记录的自己学到的东西，可能不太详细，只是自己的笔记，方便以后如果忘记了之类的翻出来复习下用~~哈哈
一. python基础

>>> print(300) 300 >>> print(100 + 200) 300

单引号跟双引号

>>> print(‘hello’) hello >>> print("hello") hello

input()输入函数

eg： name = input('please enter your name: ') print('hello,', name)

转义字符 “\”

eg： 'I\'m \"OK\"!'

输出的结果为：

I'm "OK"!

‘ 以及 “ 都需要被转义才可以正常的输出
list Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

eg：>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

list 可以用下标进行索引

eg：>>> classmates[0] 'Michael' >>> classmates[1] 'Bob' >>> classmates[2] 'Tracy'

用“负数” 进行下表索引

eg： >>> classmates[-1] 'Tracy'

tuple元组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

eg： >>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy') classmates[0] = Michael

循环 python的循环语法跟c不太相同。python循环是利用for x in ...循环
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。

eg： sum = 0 for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]: sum = sum + x print(sum)

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。

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

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

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

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}

dict还有个要注意的问题：
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
重复元素在set中自动被过滤：

eg >>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> s {1, 2, 3}

通过add(key)方法，remove(key)方法可以添加删除元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

>>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4}>>> s.remove(4) >>> s {1, 2, 3}

二 . 函数求绝对值的函数 abs（）

eg： >>> abs(-20) 20

求最大值函数max()

eg： >>> max(2, 3, 1, -5) 3

强制类型转换

eg ： >>> int('123') 123 >>> int(12.34) 12 >>> float('12.34') 12.34 >>> str(1.23) '1.23' >>> str(100) '100' >>> bool(1) True >>> bool('') False

定义函数

def fun(): pass#pass可以当作什么也不做的空函数

用power（）函数计算x的n次方

eg： def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s

函数参数前面加 * 即是可变参数

eg:def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum ------------- >>> calc(1, 2) 5 >>> calc() 0

另一种可变参数

eg： >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person('Jack', 24, **extra) name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

区分： *args是可变参数，args接收的是一个tuple；**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。

递归函数
最经典的例子，计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n

eg： def fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1)

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image.png 切片
在一个list或tuple中取部分元素

eg： >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] >>> L[0:3]#取1-3个 ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] >>> L[-2:]#取后两个 ['Bob', 'Jack'] >>> L[:10:2] #前10个数每2个取一个 [0, 2, 4, 6, 8]

列表生成式
举个例子

eg： >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

二重循环

eg： >>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

dict的items()可以同时迭代key和value

eg： >>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } >>> for k, v in d.items(): ...print(k, '=', v) ... y = B x = A z = C

生成器
【python随笔记】把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator
eg ： generator与list的区别

>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g at 0x1022ef630>

斐波那契数列

eg： def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'

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image.png 汉诺塔算法
刚看可能有点meng b，慢慢来，我这个弱智表示看了好久的！

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image.png 高阶函数
1. map（）函数
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

eg： >>> def f(x): ...return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

2. duce（）函数
reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

eg： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

3. filter（）函数
filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素

eg：def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) 结果: [1, 5, 9, 15]

4. sorted()函数

eg: >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36]

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

eg: >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]

给sorted传入key函数，即可实现忽略大小写的排序：

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

要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True

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

匿名函数

匿名函数 lambda x: x * x

匿名函数也可以作为返回值。
格式：匿名函数名字：函数的表达式

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eg： >>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81

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image.png python 的os模块

os.getcwd()获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径os.chdir("dirname")改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd os.curdir返回当前目录: ('.') os.pardir获取当前目录的父目录字符串名：('..') os.makedirs('dir1/dir2')可生成多层递归目录 os.removedirs('dirname1')若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推 os.mkdir('dirname')生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname os.rmdir('dirname')删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname os.listdir('dirname')列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印 os.remove()删除一个文件 os.rename("oldname","new")重命名文件/目录 os.stat('path/filename')获取文件/目录信息 os.sep操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/" os.linesep当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n" os.pathsep用于分割文件路径的字符串 os.name字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix' os.system("bash command")运行shell命令，直接显示 os.environ获取系统环境变量 os.path.abspath(path)返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path)将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path)返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path)返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素 os.path.exists(path)如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False os.path.isabs(path)如果path是绝对路径，返回True os.path.isfile(path)如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False os.path.isdir(path)如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False os.path.join(path1[, path2[, ...]])将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略 os.path.getatime(path)返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 os.path.getmtime(path)返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间

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就不一一列举了，用的时候进行查询就行
python 的pivkle模块 pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。
pickle模块只能在python中使用，python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化，
pickle序列化后的数据，可读性差，人一般无法识别。

eg： #coding:utf-8 __author__ = 'MsLili' #pickle模块主要函数的应用举例 import pickle dataList = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']] dataDic = { 0: [1, 2, 3, 4], 1: ('a', 'b'), 2: {'c':'yes','d':'no'}}#使用dump()将数据序列化到文件中 fw = open('dataFile.txt','wb') # Pickle the list using the highest protocol available. pickle.dump(dataList, fw, -1) # Pickle dictionary using protocol 0. pickle.dump(dataDic, fw) fw.close()#使用load()将数据从文件中序列化读出 fr = open('dataFile.txt','rb') data1 = pickle.load(fr) print(data1) data2 = pickle.load(fr) print(data2) fr.close()#使用dumps()和loads()举例 p = pickle.dumps(dataList) print( pickle.loads(p) ) p = pickle.dumps(dataDic) print( pickle.loads(p) )

python 的异常总结【exception】 Python标准异常总结

AssertionError断言语句（assert）失败 AttributeError尝试访问未知的对象属性 EOFError用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d） FloatingPointError浮点计算错误 GeneratorExitgenerator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失败的时候 IndexError索引超出序列的范围 KeyError字典中查找一个不存在的关键字 KeyboardInterrupt用户输入中断键（Ctrl+c） MemoryError 内存溢出（可通过删除对象释放内存） NameError尝试访问一个不存在的变量 NotImplementedError 尚未实现的方法 OSError 操作系统产生的异常（例如打开一个不存在的文件） OverflowError数值运算超出最大限制 ReferenceError弱引用（weak reference）试图访问一个已经被垃圾回收机制回收了的对象 RuntimeError一般的运行时错误 StopIteration迭代器没有更多的值 SyntaxError Python的语法错误 IndentationError缩进错误 TabErrorTab和空格混合使用 SystemError Python编译器系统错误 SystemExitPython编译器进程被关闭 TypeError不同类型间的无效操作 UnboundLocalError访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类） UnicodeErrorUnicode相关的错误（ValueError的子类） UnicodeEncodeErrorUnicode编码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeDecodeErrorUnicode解码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeTranslateErrorUnicode转换时的错误（UnicodeError的子类） ValueError传入无效的参数 ZeroDivisionError除数为零

easygui 建议看下这位博主写的，挺详细的，可以跟着敲一下
https://www.cnblogs.com/bldly1989/p/6651855.html
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