【python】基础语法

news2024/11/25 2:26:23

文章目录

  • 元组
  • 列表
  • 字典
  • 集合
  • 推导式
  • 函数
  • 错误和异常处理
  • 文件和操作系统


元组

元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值。

  1. 创建

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2. 元组不可修改的解释

对于元组对象不可变的说明,通俗一点就是,不能更换里面的对象,但是里面对象本来就是可以修改,那我们可以修改原本对象的内容:
在这里插入图片描述3. 其他一些小知识
(1)可以通过加号将多个元组串联起来
在这里插入图片描述(2)元组乘以一个整数,像列表一样,会将几个元组的复制串联起来:(对象本身并没有被复制,只是引用了它)

在这里插入图片描述
(3)元组可以拆分

在这里插入图片描述如何只需要元组的前两个值,后面的不需要,舍弃,该怎么操作:
在这里插入图片描述
(4)count方法,也适用于列表,可以统计某个值得出现频率:

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列表

与元组对比,列表的长度可变、内容可以被修改。你可以用方括号定义,或用list函数:

  1. 创建

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
2. 添加元素

在这里插入图片描述
3. 删除元素
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4. 用in可以检查列表是否包含某个值:
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5. 与元组类似,可以用加号将两个列表串联起来:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
6. 排序

(1)sort 将一个列表原地排序(不创建新的对象)

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

(2)二分法插入数据(bisect模块不会检查列表是否已排好序,进行检查的话会耗费大量计算。因此,对未排序的列表使用bisect不会产生错误,但结果不一定正确)
在这里插入图片描述

  1. 切片操作
    切片输出,赋值。切片的起始元素是包括的,不包含结束元素
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
  2. 序列函数enumerate
    在这里插入图片描述
  3. sorted函数
    sorted函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表:
    在这里插入图片描述
  4. zip函数
    zip可以将多个列表、元组或其它序列成对组合成一个元组列表:
    在这里插入图片描述
    zip可以处理任意多的序列,元素的个数取决于最短的序列:

在这里插入图片描述zip的常见用法之一是同时迭代多个序列,可能结合enumerate使用:

在这里插入图片描述
给出一个“被压缩的”序列,zip可以被用来解压序列。也可以当作把行的列表转换为列的列表。
在这里插入图片描述
11. reversed函数

reversed可以从后向前迭代一个序列:

在这里插入图片描述


字典

哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合,键和值都是Python对象。创建字典的方法之一是使用尖括号,用冒号分隔键和值:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述将两个序列配对组合成字典:

mapping = {}
for key, value in zip(key_list, value_list):
    mapping[key] = value

或:

mapping = dict(zip(key_list, value_list))

找某个key的value,没有返回default_value:

value = some_dict.get(key, default_value)

通过首字母分类:

在这里插入图片描述或:
在这里插入图片描述字典的值可以是任意Python对象,而键通常是不可变的标量类型(整数、浮点型、字符串)或元组(元组中的对象必须是不可变的)。


集合

集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典,但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合:通过set函数或使用尖括号set语句:

set([2, 2, 2, 1, 3, 3]) #{2, 2, 2, 1, 3, 3}

相关用法:
在这里插入图片描述


推导式

  1. 列表、集合和字典推导式
result = [expr for val in collection if condition]

等价于:

result = []
for val in collection:
    if condition:
        result.append(expr)

示例:
在这里插入图片描述字典:

dict_comp = {key-expr : value-expr for value in collection if condition}

集合:

set_comp = {expr for value in collection if condition}
  1. 嵌套列表推导式
    在这里插入图片描述元组展平:
    在这里插入图片描述for表达式的顺序是与嵌套for循环的顺序一样(而不是列表推导式的顺序)
    上述还原代码:
flattened = []

for tup in some_tuples:
    for x in tup:
        flattened.append(x)

在这里插入图片描述


函数

函数使用def关键字声明,用return关键字返回值:

def my_function(x, y, z=1.5):
    if z > 1:
        return z * (x + y)
    else:
        return z / (x + y)

其他一些特色:
(1)可返回多个值:【该函数其实只返回了一个对象,也就是一个元组,最后该元组会被拆包到各个结果变量中】

def f():
    a = 5
    b = 6
    c = 7
    return a, b, c

a, b, c = f()

(2)用内建的字符串方法和正则表达式re模块去除空白符、删除各种标点符号、正确的大写格式等
在这里插入图片描述等价于:

def remove_punctuation(value):
    return re.sub('[!#?]', '', value)

clean_ops = [str.strip, remove_punctuation, str.title]

def clean_strings(strings, ops):
    result = []
    for value in strings:
        for function in ops:
            value = function(value)
        result.append(value)
    return result

还可以将函数用作其他函数的参数,比如内置的map函数,它用于在一组数据上应用一个函数:

for x in map(remove_punctuation, states):
    print(x)

(3)匿名(lambda)函数
它仅由单条语句组成,该语句的结果就是返回值。它是通过lambda关键字定义的,这个关键字没有别的含义,仅仅是说“我们正在声明的是一个匿名函数”。

def short_function(x):
    return x * 2
# 等价
equiv_anon = lambda x: x * 2

常见用法:

def apply_to_list(some_list, f):
    return [f(x) for x in some_list]

ints = [4, 0, 1, 5, 6]
apply_to_list(ints, lambda x: x * 2)

在这里插入图片描述(4)柯里化:部分参数应用,对于某些函数,我们可以直接给定某些参数,方便后面调用
在这里插入图片描述(5)生成器
在这里插入图片描述
可以用下面迭代器代码来代替上面:

ict_iterator = iter(some_dict)  # 迭代器是一种特殊对象
list(dict_iterator)

生成器(generator)是构造新的可迭代对象的一种简单方式。一般的函数执行之后只会返回单个值,而生成器则是以延迟的方式返回一个值序列,即每返回一个值之后暂停,直到下一个值被请求时再继续。要创建一个生成器,只需将函数中的return替换为yeild即可:

def squares(n=10):
    print('Generating squares from 1 to {0}'.format(n ** 2))
    for i in range(1, n + 1):
        yield i ** 2

调用该生成器时,没有任何代码会被立即执行,直到你从该生成器中请求元素时,它才会开始执行其代码:

gen = squares() # 并不会立即执行
for x in gen:  # 该生成器中请求元素,开始执行
   print(x, end=' ')

(6)生成器表达式
另一种更简洁的构造生成器的方法是使用生成器表达式(generator expression)。这是一种类似于列表、字典、集合推导式的生成器。其创建方式为,把列表推导式两端的方括号改成圆括号:

gen = (x ** 2 for x in range(100))
# 等价于
def _make_gen():
    for x in range(100):
        yield x ** 2
gen = _make_gen()

(7)itertools模块
标准库itertools模块中有一组用于许多常见数据算法的生成器。例如,groupby可以接受任何序列和一个函数。它根据函数的返回值对序列中的连续元素进行分组。下面是一个例子:

import itertools
first_letter = lambda x: x[0]
names = ['Alan', 'Adam', 'Wes', 'Will', 'Albert', 'Steven']
for letter, names in itertools.groupby(names, first_letter):
	print(letter, list(names)) # names is a generator

在这里插入图片描述常用到的itertools函数:
在这里插入图片描述


错误和异常处理

(1)把有异常放到try/except代码块中处理
在这里插入图片描述except去捕获异常时,可以元组指定异常的类型(多个异常类型),如果需要捕获所以异常就不需要指定。

常见的文件处理:

f = open(path, 'w')

try:
    write_to_file(f)
except:
    print('Failed')
else:
    print('Succeeded')
finally:
    f.close()

文件和操作系统

(1)简单的文件操作
在这里插入图片描述常常用with语句来代替上面的:这样可以在退出代码块时,自动关闭文件。

with open(path) as f:
	lines = [x.rstrip() for x in f]

关于open()第二参数说明,默认是f = open(path, 'r')
在这里插入图片描述对于可读文件,一些常用的方法是read、seek和tell。read会从文件返回字符。字符的内容是由文件的编码决定的(如UTF-8):

在这里插入图片描述
改变句柄的位置使用seek函数
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写文件:
在这里插入图片描述其他方法:
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