python|【python】基本语法01 python|python

文章目录

基本数据类型：
str字符串
字符编码
list和tuple
控制语句

1. 判断：

循环

1.for
2. while
3. 流程控制

dict & set

1. dict key-value存储
2. set

函数

1. 定义
2. 参数检查
3. 函数的参数
可变参数
关键字参数：
命名关键字参数

表示函数只接受city和job作为关键字参数

==参数组合==

递归函数

随时查的

基本数据类型：

python

整数
浮点数
字符串‘aaa’ “aaa”
布尔
空值 None inf无限大
常量通常全部大写

运算符

非
算术运算符
逻辑运算符 && ||

str字符串 s=‘abcdef’
ord()获取字符的整数表示
chr(unicode)获取编码对应的字符
方法1. 切片 s[::-1] 反转一个字符串
方法2.

l = list(s)l.reverse() res=''.join(l[::-1])

方法3. reduce
res = reduce(lambda x,y:y+x,s)
方法4：使用递归函数
def fn(s)
字符编码

unicode&acall码区别：unicode(2 byte) 而acall(1byte)
unicode & utf-8:utf-8把unicode设计成可变长度的编码，在内存中同一使用的是unicode编码，保存到磁盘上或传输过程中都用utf-8
使用encode(‘format’),decode()

ord(’’)获取字符的整数表示 A65
chr(65) 输出A
bytes类型的数据前面用b修饰
x=b’ABC’
‘ABC’.encode(‘ascii|utf-8|unicode’); 中文就不能用ascii表示
从磁盘读bytes类型数据，转str用decode。 b’ABC".decode(’’,errors=‘ignore’)。errors参数对发生解码错误的地方忽略
【note】
字符串与bytes相互转换

str2bytes sb = bytes(s,encoding='utf8') sb2 = str.encode(s)bytes2str bs = str(b,encoding='utf8') bs2 = bytes.decode(b)

list和tuple

list有序集合

(1) len(name) 获得元素的个数；
(2) 也是通过下标来访问；超过范围报IndexError错误；
(3) 最后一个索引是len(name)-1; listNmae[-1]用-1可作为最后一个的索引；-2就是倒数第2个
(4) insert(index,value),append()；listName.pop(index)弹出第i个元素；
【注】list中数据类型还可以不同,还可以嵌套linst

tuple有序列表元组，
区别：初始化完成不能修改,clsname=(‘a’,‘b’,‘c’)
cls=(1,)而不能写成cls=(1)这样会引发歧义，只有一个元素1的tuple
4.需要说明的是，元素和列表都和课相互嵌套着来使用。list中可以嵌套list，也可以嵌套tuple； tuple中可以还是tuple，也可以是list.

控制语句 1. 判断：
一、不用{}而用缩进；

if condition： sentence setence... else: sentence...

【python|【python】基本语法01】二、else if写法

if ：elif ：elif : ... else: ...

三、
注意x是非零数值、非空字符串、非空list

if x:

【注】b = input(‘输入数据’) 这里input接受的都是str类型，如果是整数要int(b)转换一下
循环 1.for
for两种写法，一种是in关键字；另一种是下标

for item in list:for i in range(1,len(list)): 可以遍历list[i]

range(b)+a 可以生成一个[a,b)整数序列
2. while
3. 流程控制
break和continue；
break表示跳出本次循环，continue表示跳过当前这次循环，进入下一次循环
dict & set 1. dict key-value存储
关于字典的初始化方法

d = {'a':1,'b':2} d = dict([('a',1),('b',2)]) d = dict([['a',1],['b',2]]) d = dict(a=1,b=2)

避免key不存在与dict中，可以使用in判断key in d 返回布尔值；
获取dict中元素
d.get(key,returnValue)，如果key不存在,则返回 returnValue，这个returnValue是自己指定的值。
删除key，d.pop(key)
dict是一种散列表，占用的空间会比list多；
【注】dict中key都是不可变的，python中整数，字符串，tuple不可变，但list可变不能作为key;
已知两个list先要生成一个dict
字典操作：

键值查找 d[‘key’]，返回的是value
更新 d[‘key’] = xx
插入一个元素 d[‘key’] =
判断key是否再集合中 key in d，返回的是一个bool类型
删除一个元素: del d[‘key’]

2. set
集合无序性、唯一性、有穷性
set(list),提供list作为输入集合，如果list有重复元素，会被自动过滤；
s.add(key)
s.remove(element)删除元素
s1 & s2 做一个交集
s1|s2 做并集运算

数学符号	python符号
(不)属于	（not）in
=(不等于)	=（!=）
包含	<
真子集	<=

【注】set与dict同样不可以放入可变对象
把tuple作为参数放入dict set中看看效果
(1,2,3)
(1,[1,2],3) #同样不能加入set,作为key也不能加入到dict中
函数 help(函数名) 查看内置函数
调用函数
数据类型转换 int() float() str() bool()
hex()十进制转十六进制
oct()十进制转8进制
bin()十进制转2
1. 定义

def functionName(parameter1,..): 函数体/pass占位符

2. 参数检查
isinstance(parameter,(类型))判断形参是否是
返回多个值：就是返回一个tuple
3. 函数的参数
*位置参数，默认参数、可变参数（参数的个数不确定）、关键字参数（把传入的参数当作一个dict）、命名关键字（打头，然后跟着参数名称）

# 默认参数 def my_power(a,b=2): # 求a的b次幂，如果没有指定b就默认求平方

【注】必选参数放在前面，默认参数放在后面；
函数有多个参数时候，变化大的参数放在前面，变化小的放在后面（可以当作默认参数）
用默认的参数一定要注意，执行的对象是否发生变化，如果L只想对象变了，就是新的数据，没变就继续在原数据操作

def add_ele(L=[]): L.append('end') return L # 这里L在函数定义的时候就已经分配内存了，所以多次调用函数add_ele()时候，其实L指向内容[],默认参数内容发生变化，不是开始的[]#None不变的对象作为参数 def add_ele(L=None): if L is None: L = [] L.append('end') return L # 这里如果多次调用add_ele()

可变参数
写法一

def calc(numbers): # 可以在调用函数的时候传入list或者tuple calc([1,2,3]) 要自己手动封装一个list和tuple

写法二：

def calc(*numbers)： pass

这样可以直接使用calc(1,2,3)
如果已经有了个list或者tuple,可以在list或者tuple前面加上*号，把list或者tuple编程可变参数传入,如下：

nums=[1,2,3] calc(*nums)

关键字参数：
关键字参数会在函数内部自动组成一个dict

def person(name,age,**kw):# 此处**kw就是一个dict # 初始化时可以这样做 ext = {'location':'beijing','nation':'en'} person('zhangsan',12,**ext)

命名关键字参数
表示函数只接受city和job作为关键字参数

def person(name,age,*,city,job): <处理>

当然，命名关键字可以又默认值，但传入参数时候必须加上city=xxx,job=xxx
参数组合
参数定义顺序：位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数
递归函数随时查的 Python产生随机数：
一.Python自带的random库
1.参生n–m范围内的一个随机数: random.randint(n,m)

2.产生0到1之间的浮点数:random.random()3.产生n---m之间的浮点数:random.uniform(1.1,5.4)4.产生从n---m间隔为k的整数: random.randrange(n,m,k)5.从序列中随机选取一个元素:random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0])6.在一些特殊的情况下可能对序列进行一次打乱操作: random.shuffle([1,3,5,6,7])

二.numpy库
1.产生N维的均匀分布的随机数: np.random.rand(d1,d2,d3,…,dn)

2.产生n维的正态分布的随机数:np.random.randn(d1,d2,d3,...,dn)3.产生n--m之间的k个整数：np.random.randint(n,m,k)4.产生n个0--1之间的随机数: np.random.random(10)5.从序列中选择数据: np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3])6.把序列中的数据打乱：np.random.shuffle(item)

参考廖雪峰老师的python基础视频