基於編程人員Python學習第一章節

来源:https://www.cnblogs.com/aikenwu/archive/2018/08/13/9471570.html
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基於廖雪峰的python零基礎學習後，自我總結。適用於有一定基礎的編程人員，對我而言，則是基於.net已有方面，通過學習，記錄自我覺得有用的地方，便於後續回顧。 主要以快速定位內容，通過直觀代碼輸入輸出結果，展示獨有的特性，更直觀表現，而不拘禁於理論描述。待以後使用中遇到坑，再來詳細闡述。 本章包含 ...


基於廖雪峰的python零基礎學習後，自我總結。適用於有一定基礎的編程人員，對我而言，則是基於.net已有方面，通過學習，記錄自我覺得有用的地方，便於後續回顧。

主要以快速定位內容，通過直觀代碼輸入輸出結果，展示獨有的特性，更直觀表現，而不拘禁於理論描述。待以後使用中遇到坑，再來詳細闡述。

本章包含，Python基礎、函數、高級特性、函數式編程、模塊

一、Python基礎

　　Python程式大小寫敏感，個人使用sublime編寫程式，註意規範使用tab縮進或者空格，否則程式運行會報unexpected error

　　字元串轉義：用r''表示''內部的字元串預設不轉義 　　

>>> print(r'\\\t\\')
\\\t\\

　　　　　　　　用'''...'''的格式表示多行內容

>>> print('''line1
... line2
... line3''')
line1
line2
line3

　　　　　　　　Encode & Decode

>>> 'ABC'.encode('ascii')
b'ABC'
>>> '中文'.encode('utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
>>> b'ABC'.decode('ascii')
'ABC'
>>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
'中文'
>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8', errors='ignore')
'中'

　　　　　　長度：len(str)

　　　　　　格式化: %s 字元串； %d 整數； %f 浮點數；%x 十六進位整數；%%=>%

>>> print('%2d-%02d' % (3, 1))
 3-01
>>> print('%.2f' % 3.1415926)
3.14、

　　布爾值：True，False

　　空值：None 

　　集合list  和 元組 tuple

classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']　　　　集合list  append 添加，pop 刪除
classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
>>> classmates[-3]
'Michael'

#只有一個元素tuple 定義加上逗號 ，
>>> t = (1,)
>>> t
(1,)
#“可變的”tuple 內部list改變，實際指向list位置未變
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])
 

　　條件判斷

age = 20
if age >= 6:
    print('teenager')
elif age >= 18:
    print('adult')
else:
    print('kid')

　　dic 字典 和 set

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
#設定預設值
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
#刪除
>>> d.pop('Bob')
75
#重覆元素在set中自動被過濾：  add(key)　　remove(key)
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

二、函數

　　函數定義

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x
#返回多個值 return a,b,c

　　函數參數

#預設參數必須指向不變對象！
def add_end(L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append('END')
    return L
# *args 可變參數 **關鍵字參數
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
# *,d 命名關鍵字參數
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
#對於任意函數，都可以通過類似func(*args, **kw)的形式調用它，無論它的參數是如何定義的

三、高級特性

　　切片 substring

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
>>> L[1:3]　　# L[1] L[2]
['Sarah', 'Tracy']
>>> L = list(range(100))
>>> L[-10:]　　# L[-10:100] 後10個
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
>>> L[:10:2]　　# L[0:10:2] 前10個數，每兩個取一個
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> L[:]　　# L[0:100:1] copy 複製
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

　>>> L[::-1]　　#相當於 L[-1:-101:-1]  if s<0 then L[-1:-len(L)-1:-1]
　[99, 98, 97, ..., 0]

　　迭代 for

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整數是否可迭代
False
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

　　列表生成式

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

　　生成器 yield

>>> 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
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
# 使用next(g) or for n in g 可迭代對象g

#斐波拉契數
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

　　迭代器

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

#Iterable。 for 迴圈迭代
#Iterator。 next 迭代器
# Iterable 轉換 Iterator
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

四、函數式編程 

　　高階函數 map/reduce/filter/sorted

#map 傳入函數依次作用到序列每個元素，返回Iterator結果集
>>> 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]
# r 為Iterator惰性序列，list() 是整個序列返回

#reduce  reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

#map reduce 結合使用
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def char2num(s):
    return DIGITS[s]
def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))
#filter filter()把傳入的函數依次作用於每個元素，然後根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄
def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 結果: ['A', 'B', 'C']
#sorted sorted()函數對list進行排序
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

　　函數返回值 和 閉包

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
>>> f()
25
#典型閉包錯誤
def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>　f3()
9
##返回閉包時牢記一點：返回函數不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數

修改後：
def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被執行，因此i的當前值被傳入f()
    return fs

　　匿名函數 lambda

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
#lambda 不包含return，返回即使return結果

　　裝飾器

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log('execute')
def now():
    print('2018-8-13')

>>> now()
execute now():
2018-8-13

　　偏函數

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
#相當於下麵這樣調用
kw = { 'base': 2 }
int('10010', **kw)

五、模塊

　　


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