『Python 干货』#1 基础语法（简明）

2021-10-22  本文已影响0人  Hwcoder

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Python 系列学习笔记：

跟着贵系的暑培过了一遍语法，然而写代码时还是感到乏力，总觉得要打一遍才能记住，于是有了这篇博客。

本文部分内容参考了清华 AYF 同学的教程，部分参考了 Python 官方的一份 Tutorial，函数用法参考了 xyfJASON 的博客。本文将持续更新。

Python 特性

相比于 C 的编译型、弱类型、静态类型特点，Python 则是一种解释型、强类型、动态类型的语言。

交互式 vs 脚本

作为一种解释型语言，Python 不需要像 C 一样编译运行，它可以逐行运行代码，因此又分为交互式窗口运行与脚本运行两种模式：

Hello World

>>> print('Hello, world!') # 打印输出
Hello, world!

在交互式窗口，>>> 作为提示符，在 IPython 中则是 In [1]:。执行 exit() 或者按下 Ctrl+D 就能退出窗口。

注意到，这行代码中没有 ; 分号，可以直接运行而无需编译，字符串用了单引号，注释用 # 开始【与 C 不同】。

简单数据类型

变量类型

【与 C 不同】，Python 不用声明变量类型，解释器自动解释。

需要单独说明的是，Python 会存储所有的 -5 到 256 的整数，其他任何变量是这些值时，会被指向这个预先开好的内存，因此任何两个值为 5 的 int 变量都指向同⼀内存地址。

尽量用小写变量名（下划线法），这是 Python3 的主流命名方式。

运算符

这里列出常见的运算符，运算符可以重载，重载需要修改其对应的定义函数。

算术运算符：

比较运算符：

位运算符:

赋值运算符：

逻辑运算符：

三目运算符：

特殊条件运算符：

字符串

Python 将字符串封装成了基本类型并处理了多种运算，带来许多便利，注意基本类型本身是不可修改的，所谓修改其实是将重新生成另一个字符串，再将其赋值给目标。

此外，Python 中没有单独的字符类型，单个字符将被视为长度为 1 的字符串。【与 C 不同】，可以用 "" 或者 '' 括起字符串。

下面是一些常用函数，设 str 是一个字符串：

此外还有一种跨行字符串，用 ’‘’ 或 ”“” 括起来，由于脚本中顺序执行时不会输出变量值，这类字符串常用于跨行注释，特别是函数头注释。

输入输出与编码

此处说明几个重要函数：

最常用的输出语句 print，本质上是将变量转化为字符串输出，在末尾自动换行。该函数可以有多个变量，变量间用 , 分隔，输出时会用空格隔开。

如果要在一句话中插入许多变量，这条 print 语句可能会很丑陋，因此 Python 中有三种格式化字符串的方法。

其中 f-string 是 Python3.6 的新特性，最为直观便利。

此外，input('Press ENTER to continue') 是常见的一种输入语句，会显示对应的提示内容，读入内容以回车键结尾。

字节串

bytes 即是 Python 中的字节串，它表示最纯粹的二进制数据，【类似 C 的 unsigned char *】，但是在显示上它仅支持 ASCII 显示，因此用肉眼看显得有些不伦不类，通常它只存在于数据的处理过程中。

bytes 的构造与字符串类似，但是要加一个 b 做前导，如 print(b'\x41')。

容器

Python 提供了一系列内置容器，它们如同 C++ 的 STL ⼀样，不过比 STL 的用法灵活得多。

同样先介绍几个重要函数：

列表 | List

列表（list）是很常用的容器，常被看作 Python 中的数组，但实际上【与 C++ 的 vector 类似】。设 lst 是一个列表：

基础操作

修改、添加、删除元素

组织列表

遍历列表

从头到尾遍历列表：for i in lst: 循环表达式

【与 C 不同】i 是列表元素，不是索引；循环结束后 i 停留为最后一个元素。

若要检查列表是否为空，可以用 if lst: 条件表达式，返回 bool

列表切片

元组 | Tuple

元组就是元素值不可修改（弱意义上的，其中元素的元素可以被修改）的列表。设 tpl 是一个元组：

基础操作

遍历元组

for i in tpl: 和列表一样

修改元组

元组中元素的值不能修改，但是元组变量本身可以被赋值，这点与字符串类似。此外，如果元组的中的元素是可修改的，如 List，

元组解包

经典的 Python 交换赋值代码：a, b = b, a，利用了解包和逗号构造

集合 | Set

集合由一组无序、互不重复的元素构成（在数学上也是如此），在内部用哈希实现。设 st 是一个集合：

基础操作

添加、删除元素

字典 | Dictionary

字典是一系列「键值对」，用于存储一组有穷映射，可将任何 Python 对象作为值，【类似于更高端版本的 C++ 的 map】。

基础操作

添加、修改、删除

遍历字典

迭代器

前文提到的所有容器，包括字符串、字节串都是可迭代的，这意味着它们可以用 for 循环来遍历，也可以用生成式构造（下面介绍）。

但最为特殊的迭代器是 range 类型，作为数值列表，与列表有相似之处，但它实际上不占用内存（用于大循环时很节省空间）。下面是一些常用方法：

生成式

使用生成式构造容器是非常常见、高效的操作，下面举几个例子：

综上所述，生成式表达可以用三段式：表达式 for 循环变量 in 迭代对象 if 筛选条件，其中最后的筛选条件不一定要。

流程控制

Python 中不用大括号来显式地分块，而是用冒号配合缩进。代码块与代码块之间至少隔着一个空行表示结束。当一个代码块必须存在，又不想写任何语句的时候，可以写一个 pass 作为占位符。

条件分支

a = 1
if a == 1:
    print('a is 1')
elif a == 0:
    print('a is 0')
else:
    print('wtf is a?')

注意，elif 和 else 后面也要有冒号配合缩进，如果有多个条件，用 and 和 or 逻辑运算符连接。

for 循环

前面所列的容器、数值列表都可以用于 for 循环迭代，比较特别的是字符串也可以迭代：

a = 'hello world'
for c in a:
    print(c) # 竖着打印出 hello world，因为 print 自带换行

此外，如果在数值列表的迭代中用不到迭代变量 i，仅作为迭代次数使用，可以用 _ 变量表达。

while 循环

a = 10
while 2 <= a < 20:    # 语法糖，这种写法是被建议使⽤的
    print(a)
    a -= 1            # 注意 Python 中没有⾃增 1 和⾃减 1 运算符

跳出循环可以用 break 和 continue【与 C 相同】

函数

基础函数

def fib(n):
    """函数文档注释"""
    current, then = 0, 1
    for _ in range(n):
        current, then = then, current + then
    return current

fib(10) # 调用函数

函数传参

函数传参本质上和赋值号是一样的，都是浅复制（指针指向）【类似 C 的形参】。

传入参数的数量可以不固定，但是必须指定默认值；也可以调换顺序，但必须指明对象。

def add(a, b = 0):
    print(a + b)

add(1)              # 参数 b 采用默认 0
add(b = 2, a = 1)   # 调换顺序，指明对象

当然，也可以传递列表等容器，但传递的也是列表的地址，在函数中修改同样会改变原列表，如果不想修改原列表可以用 [:] 传递切片。

传递任意数量的参数

返回值

作为动态类型语言，函数返回值可以不固定，可以多个 return 在不同情况下返回不同值，或者没有 return（等价于 return None）。

函数模块调用

函数可以被存储在模块中被调用，模块是扩展名为 .py 的文件，包含函数的代码【类似于 C 的头文件】

所有 import 都放在程序开头【类似于 C++ 的 #include<>】。

Lambda 匿名函数

和很多语言⼀样，Python 中可以使用 Lambda 匿名函数完成一些简单的逻辑，但比较特殊的地方在于，Python 中匿名函数必须只由单个表达式构成，这个表达式的值也就是匿名函数的返回值。

lambda 关键字可以用来创建一个匿名函数，紧跟其后的是参数列表和用冒号 : 分割开的单个表达式。如，lambda x: 2 * x 是将任何输入的数乘 2，而 lambda x, y: x+y 是计算两个数字的和。

使用匿名函数的经验准则是保持简单以及只在本地使用一次。一种常见却不推崇的做法是将其作为简单函数的另一种声明方式，赋值给变量，如：

>>> doubler = lambda x: 2 * x
>>> doubler(5)
10
>>> type(doubler)
<class 'function'>

对 lambda 函数命名的唯一作用可能是出于教学目的，其问题在于这使得调试不那么直观——错误信息只会提示某个 lambda 函数存在问题，但不会提示哪个函数。

正确的做法应该是将其作为参数传递，如 .sort 函数、sorted 函数等，此时单个表达式会被计算为一个值并且参与后续的计算。

>>> integers = [(3, -3), (2, 3), (5, 1), (-4, 4)]
>>> sorted(integers, key=lambda x: x[-1])
[(3, -3), (5, 1), (2, 3), (-4, 4)]

>>> nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> nums.sort(key=lambda a: abs(5-a))
>>> nums
[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]

文件操作

读取文件

一种【与 C 相似】的操作是：

file = open('temp.txt', 'r')    # 打开一个文件，返回表示文件的对象
contents = file.read()          # 读取整个文件
print(contents)
file.close()                    # 关闭文件

此外，还有一种更推崇的操作方式，使用 with 上下文管理器，将打开的文件的对象存储在 as 后的变量，这样可以避免由于忘记关闭文件导致丢失数据：

with open('temp.txt', 'r') as file:
    contents = file.read()
    print(contents)

回到读取本身，方法 read() 读取整个文件的内容并返回单个字符串，并包含每个 \n 换行符。

但实际操作中读入一个长字符串是丑陋而且难以处理的，我们更倾向于逐行读入，用 line.rstrip() 消除行末的 \n：

with open('temp.txt', 'r') as file:
    for line in file:   # file 也可作为一个迭代器
        print(line)     # 注意每一行末都会有一个 \n 被打印，而 print 本身又自带换行

另一种逐行读入是创建一个包含文件各行内容的列表，每个元素是一行内容的字符串，包含行尾的 \n：

with open('temp.txt', 'r') as file:
    line1 = file.readline()     # 读入第一行作为字符串
    lines = file.readlines()    # 读入第二行以后的行（文件指针被移动了）

写入文件

with open('temp.txt', 'w') as file:
    file.write("I love programming.\n") # wirte 不会换行，要手动加

open() 函数的第二个实参 w 表示写入（自动创建或覆盖原内容），r 表示只读，a 表示附加（自动创建或添加到文件末尾），r+ 表示读写。如果不加第二个实参，则默认为 r 只读。

方法 write() 表示将字符串写入文件。如果要写入数值，应先用 str() 将其转化为字符串。

类

Python 中的类基础用法比 C/C++ 更简洁一些，待补充。

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