a, b = 0, 1
while b < 10:
    print(b)   #print(b,end=',')
    a, b = b, a+b

相當於
n=b
m=a+b
a=n
b=m

輸出：
1
1
2
3
5
8

#輸出：
1，1，2，3，5，8

關鍵字end可以用於將結果輸出到同一行，或者在輸出的末尾添加不同的字符！

條件控制：

1、每個條件後面要使用冒號 :，表示接下來是滿足條件後要執行的語句塊。
2、使用縮進來劃分語句塊，相同縮進數的語句在一起組成一個語句塊。
3、在Python中沒有switch – case語句。

循環：

for 實例中使用了 break 語句，break 語句用於跳出當前循環體：

continue語句，跳出本次循環，進行下一次循環；

range（初始值，終點值（取不到），步長）

迭代器

迭代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會後退。

迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元組對象都可用於創建迭代器：

#!/usr/bin/python3
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 創建迭代器對象
for x in it:
    print (x, end=" ")

1 2 3 4

創建一個迭代器

把一個類作爲一個迭代器使用需要在類中實現兩個方法 __iter__() 與 __next__() 。

如果你已經瞭解的面向對象編程，就知道類都有一個構造函數，Python 的構造函數爲 __init__(), 它會在對象初始化的時候執行。

更多內容查閱：Python3 面向對象

__iter__() 方法返回一個特殊的迭代器對象，這個迭代器對象實現了 __next__() 方法並通過 StopIteration 異常標識迭代的完成。

__next__() 方法（Python 2 裏是 next()）會返回下一個迭代器對象。

創建一個返回數字的迭代器，初始值爲 1，逐步遞增 1：

類實例化後，可以使用其屬性，實際上，創建一個類之後，可以通過類名訪問其屬性。

類對象支持兩種操作：屬性引用和實例化。

屬性引用使用和 Python 中所有的屬性引用一樣的標準語法：obj.name。

類對象創建後，類命名空間中所有的命名都是有效屬性名。所以如果類定義是這樣:

#!/usr/bin/python3
 
class MyClass:
    """一個簡單的類實例"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'
 
# 實例化類
x = MyClass()
 
# 訪問類的屬性和方法
print("MyClass 類的屬性 i 爲：", x.i)
print("MyClass 類的方法 f 輸出爲：", x.f())

MyClass 類的屬性 i 爲： 12345
MyClass 類的方法 f 輸出爲： hello world

類有一個名爲 __init__() 的特殊方法（構造方法），該方法在類實例化時會自動調用，像下面這樣：

當然， __init__() 方法可以有參數，參數通過 __init__() 傳遞到類的實例化操作上。例如:

#!/usr/bin/python3
 
class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)   # 輸出結果：3.0 -4.5

self代表類的實例，而非類

類的方法與普通的函數只有一個特別的區別——它們必須有一個額外的第一個參數名稱, 按照慣例它的名稱是 self。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()


#輸出
<__main__.Test object at 0x0000028E52F59B00>
<class '__main__.Test'>

類的方法

在類的內部，使用 def 關鍵字來定義一個方法，與一般函數定義不同，類方法必須包含參數 self, 且爲第一個參數，self 代表的是類的實例。後續再使用def關鍵字時，就可以使用_init_中的self，但你不可以在已經定義的self外引用參數。更近一步，如果想要新加self參數，可以用類的繼承！

實例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
 
#類定義
class people:
    #定義基本屬性
    name = ''
    age = 0
    #定義私有屬性,私有屬性在類外部無法直接進行訪問
    __weight = 0
    #定義構造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 說: 我 %d 歲。" %(self.name,self.age))
 
# 實例化類
p = people('runoob',10,30)
p.speak()

#輸出
runoob 說: 我 10 歲。

繼承

繼承Python 同樣支持類的繼承，如果一種語言不支持繼承，類就沒有什麼意義。

#!/usr/bin/python3
 
#類定義
class people:
    #定義基本屬性
    name = ''
    age = 0
    #定義私有屬性,私有屬性在類外部無法直接進行訪問
    __weight = 0
    #定義構造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 說: 我 %d 歲。" %(self.name,self.age))
 
#單繼承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #調用父類的構函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆寫父類的方法
    def speak(self):
        print("%s 說: 我 %d 歲了，我在讀 %d 年級"%(self.name,self.age,self.grade))
 
 
 
s = student('ken',10,60,3)
s.speak()
執行以上程序輸出結果爲：

ken 說: 我 10 歲了，我在讀 3 年級

更多關於類的說明，點擊直達

總結：

#!/usr/bin/python3
 
class MyClass:
    """一個簡單的類實例"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'
 
# 實例化類
x = MyClass()
 
# 訪問類的屬性和方法
print("MyClass 類的屬性 i 爲：", x.i)
print("MyClass 類的方法 f 輸出爲：", x.f())


MyClass 類的屬性 i 爲： 12345
MyClass 類的方法 f 輸出爲： hello world

-------------------------------------------------------------------
類有一個名爲 __init__() 的特殊方法（構造方法），該方法在類實例化時會自動調用，
#!/usr/bin/python3
 
class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)   # 輸出結果：3.0 -4.5


----------------------------------
#單繼承示例
class student(MyClass):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #調用父類的構函
        MyClass.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆寫父類的方法
    def speak(self):
        print("%s 說: 我 %d 歲了，我在讀 %d 年級"%(self.name,self.age,self.grade))
 
 
 
s = student('ken',10,60,3)
s.speak()
執行以上程序輸出結果爲：

ken 說: 我 10 歲了，我在讀 3 年級

函數

定義一個函數

你可以定義一個由自己想要功能的函數，以下是簡單的規則：

函數代碼塊以 def 關鍵詞開頭，後接函數標識符名稱和圓括號 ()。
任何傳入參數和自變量必須放在圓括號中間，圓括號之間可以用於定義參數。
函數的第一行語句可以選擇性地使用文檔字符串—用於存放函數說明。
函數內容以冒號起始，並且縮進。
return [表達式] 結束函數，選擇性地返回一個值給調用方。不帶表達式的return相當於返回 None。

#!/usr/bin/python3
 
# 計算面積函數
def area(width, height):
    return width * height
 
def print_welcome(name):
    print("Welcome", name)
 
print_welcome("Runoob")
w = 4
h = 5
print("width =", w, " height =", h, " area =", area(w, h))
以上實例輸出結果：

Welcome Runoob
width = 4  height = 5  area = 20

匿名函數

python 使用 lambda 來創建匿名函數。

所謂匿名，意即不再使用 def 語句這樣標準的形式定義一個函數。

lambda 只是一個表達式，函數體比 def 簡單很多。
lambda的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。
lambda 函數擁有自己的命名空間，且不能訪問自己參數列表之外或全局命名空間裏的參數。
雖然lambda函數看起來只能寫一行，卻不等同於C或C++的內聯函數，後者的目的是調用小函數時不佔用棧內存從而增加運行效率。

#!/usr/bin/python3
 
# 可寫函數說明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 調用sum函數
print ("相加後的值爲 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加後的值爲 : ", sum( 20, 20 ))
以上實例輸出結果：

相加後的值爲 :  30
相加後的值爲 :  40

return語句

return [表達式] 語句用於退出函數，選擇性地向調用方返回一個表達式。不帶參數值的return語句返回None。之前的例子都沒有示範如何返回數值，以下實例演示了 return 語句的用法：

#!/usr/bin/python3
 
# 可寫函數說明
def sum( arg1, arg2 ):
   # 返回2個參數的和."
   total = arg1 + arg2
   print ("函數內 : ", total)
   return total
 
# 調用sum函數
total = sum( 10, 20 )
print ("函數外 : ", total)
以上實例輸出結果：

函數內 :  30
函數外 :  30

變量作用域

Python 中，程序的變量並不是在哪個位置都可以訪問的，訪問權限決定於這個變量是在哪裏賦值的。

變量的作用域決定了在哪一部分程序可以訪問哪個特定的變量名稱。Python的作用域一共有4種，分別是：

L （Local）局部作用域
E （Enclosing）閉包函數外的函數中
G （Global）全局作用域
B （Built-in）內置作用域（內置函數所在模塊的範圍）

以 L –> E –> G –>B 的規則查找，即：在局部找不到，便會去局部外的局部找（例如閉包），再找不到就會去全局找，再者去內置中找。

g_count = 0  # 全局作用域
def outer():
    o_count = 1  # 閉包函數外的函數中
    def inner():
        i_count = 2  # 局部作用域

調用函數使用的是函數內部的局部變量，未調用函數，使用的是全局變量！

#!/usr/bin/python3
 
total = 0 # 這是一個全局變量
# 可寫函數說明
def sum( arg1, arg2 ):
    #返回2個參數的和."
    total = arg1 + arg2 # total在這裏是局部變量.
    print ("函數內是局部變量 : ", total)
    return total
 
#調用sum函數
print ("函數外是全局變量 : ", total)
sum( 10, 20 )


輸出
函數外是全局變量 :  0
函數內是局部變量 :  30

更多關於函數內容，點擊

數據結構

數據結構是編程的基礎，必須熟練掌握！

		特徵	常見用法
不可變數據	數字=123	用於計算，沒有索引；注意優先級（*》/》not》and》or）	>>> 17 % 3 # 取餘 2
	字符串=''	Python 字符串不能被改變，可以添加索引常用用法：+字符串，*2複製2遍	a='string' a[0]='c' #非法 print(a[0]) #合法 print (a * 2) # 輸出字符串兩次 print (a + "TEST") # 連接字符串
	元組=（）	元組（tuple）與列表類似，不同之處在於元組的元素不能修改。	tup1 = () # 空元組 tup2 = (20,) # 一個元素，需要在元素後添加逗號
可變數據	列表=[]	可以被索引，可以更改（不同於字符串），*列表中元素的類型可以不相同，+，依舊有效；**	>>>a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> a[0] = 9 #通過索引改列表 >>>del a[2] #刪除列表元素
	字典={}	字典是無序的對象集合，不能通過索引，但可以通過鍵找值（鍵唯一）；構造字典方法很多；	b={'adf':'www','eee':123} #print (b[0]) #錯誤！字典是無序的，只能通過鍵來引用。 print (b['adf'])#合法 a={} #構造空字典
	集合={}	集合區分其它數據類型很大一個特點就是：集合可以進行交集，差集，補集的運算。創建一個空集合必須用 set() 而不是 { }，因爲 { } 是用來創建一個空字典。	# set可以進行集合運算 a = set('abracadabra') b = set('alacazam') print(a) #a是去除重複值 {'b', 'a', 'c', 'r', 'd'}#用{}拆分後表示 print(a - b) # a 和 b 的差集
數據類型轉換	list()	list() 方法用於將元組,字符串,字典，集合轉換爲列表其中，字符串轉換成列表，是將字符串中的每個字符轉換成列表的一個元素。	aTuple = (123, 'Google') list1 = list(aTuple) #原組轉換列表 print ("列表元素 : ", list1) 列表元素 : [123, 'Google']
數據類型轉換	tuple()	tuple()將列表,字符串,字典，集合轉換爲元組；字符串都被單一拆分開來了；	list1= ['Google', 'Taobao'] b=tuple(list1) print (b) ('Google', 'Taobao')
pandas	DataFrame	DataFrame是Python中Pandas庫中的一種數據結構，它類似excel，是一種二維表。	可由列表，字典創建 `import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]} df1= DataFrame(data) df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])`
pandas	series	Series 是個定長的字典序列。Series有兩個基本屬性：index 和 values。	`import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame x1 = Series([1,2,3,4]) x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])`
numpy	ndarray	list 的元素在系統內存中是分散存儲的，而 NumPy 數組存儲在一個均勻連續的內存塊中，方便遍歷；此外，numpy矩陣運算採用多線程方式，可以提升計算效率。	`import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) a是一維數組，b是二維數組！`

python編程-迭代器（類，方法，繼承），函數，數據結構，

迭代器

創建一個迭代器

self代表類的實例，而非類

類的方法

繼承

總結：

函數

定義一個函數

匿名函數

return語句

變量作用域

數據結構

985 碩士程序員，空窗 4 個月沒有 Offer！

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