流程控制
除了前面介绍的 while 语句，Python还更多的流程控制工具。
if语句
>>> x = int(raw_input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
... x = 0
... print 'Negative changed to zero'
... elif x == 0:
... print 'Zero'
... elif x == 1:
... print 'Single'
... else:
... print 'More'
...
More可能会有零到多个elif部分，else是可选的。关键字‘elif‘是‘else if’的缩写，可避免过深的缩进。 if ... elif ... elif序列用于替代其它语言中的switch或case语句。python中没有case语言，可以考虑用字典或者elif语句替代。
for语句
Python的for语句针对序列(列表或字符串等)中的子项进行循环，按它们在序列中的顺序来进行迭代。
>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
... print w, len(w)
...
cat 3
window 6
defenestrate 12在迭代过程中修改迭代序列不安全，可能导致部分元素重复两次，建议先拷贝:
>>> for w in words[:]: # Loop over a slice copy of the entire list.
... if len(w) > 6:
... words.insert(0, w)
...
>>> words
['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']range()函数
内置函数 range()生成等差数值序列：
>>> range(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]range(10) 生成了一个包含10个值的链表，但是不包含最右边的值。默认从0开始，也可以让range 从其他值开始，或者指定不同的增量值(甚至是负数，有时也称"步长"）:
>>> range(5, 10)
[5, 6, 7, 8, 9]
>>> range(0, 10, 3)
[0, 3, 6, 9]
>>> range(-10, -100, -30)
[-10, -40, -70]
>>> range(-10, -100, 30)
[]如果迭代时需要索引和值可结合使用range()和len():
>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
... print i, a[i]
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb不过使用enumerate()更方便，参见后面的介绍。
break和continue语句及循环中的else子句
break语句和C中的类似，用于终止当前的for或while循环。
循环可能有else 子句；它在循环迭代完整个列表(对于 for)后或执行条件为false(对于 while)时执行，但循环break时不会执行。这点和try...else而不是if...else相近。请看查找素数的程序:
>>> for n in range(2, 10):
... for x in range(2, n):
... if n % x == 0:
... print n, 'equals', x, '*', n/x
... break
... else:
... # loop fell through without finding a factor
... print n, 'is a prime number'
...
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3continue语句也是从C而来，它表示退出当次循环，继续执行下次迭代。通常可以用if...else替代，请看查找偶数的实例：
>>> for num in range(2, 10):
... if num % 2 == 0:
... print "Found an even number", num
... continue
... print "Found a number", num
Found an even number 2
Found a number 3
Found an even number 4
Found a number 5
Found an even number 6
Found a number 7
Found an even number 8
Found a number 9pass
pass语句什么也不做。它语法上需要，但是实际什么也不做场合，也常用语以后预留以后扩展。例如:
>>> while True:
... pass # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
...
>>> class MyEmptyClass:
... pass
...
>>> def initlog(*args):
... pass # Remember to implement this!
...定义函数
菲波那契数列的函数:
>>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n
... """Print a Fibonacci series up to n."""
... a, b = 0, 1
... while a < n:
... print a,
... a, b = b, a+b
...
>>> # Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597关键字def引入函数定义，其后有函数名和包含在圆括号中的形式参数。函数体语句从下一行开始，必须缩进的。
函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本，即文档字符串。有些工具通过docstrings 自动生成文档，或者让用户通过代码交互浏览；添加文档字符串是个很好的习惯。
函数执行时生成符号表用来存储局部变量。 确切地说，所有函数的变量赋值都存储在局部符号表。 变量查找的顺序，先局部，然后逐级向上，再到全局变量，最后内置名。全局变量可在局部直接饮用，但不能直接赋值(除非用global声明)，尽管他们可以被引用, 因为python在局部赋值会重新定义一个本地变量。
函数的实际参数在调用时引入局部符号表，也就是说是传值调用(值总是对象引用, 而不是该对象的值)。
函数定义会在当前符号表内引入函数名。 函数名的值为用户自定义函数的类型,这个值可以赋值给其他变量当做函数别名使用。
>>> fib
<function fib at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89没有return语句的函数也会返回None。 解释器一般不会显示None，除非用print打印。
>>> fib
<function fib at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89从函数中返回
>>> def fib2(n): # return Fibonacci series up to n
... """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
... result = []
... a, b = 0, 1
... while a < n:
... result.append(a) # see below
... a, b = b, a+b
... return result
...
>>> f100 = fib2(100) # call it
>>> f100 # write the result
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]return语句从函数中返回值，不带表达式的return返回None。过程结束后也会返回 None 。
语句result.append(b)称为调用了列表的方法。方法是属于对象的函数，如obj.methodename，obj 是个对象(可能是一个表达式)，methodname是对象的方法名。不同类型有不同的方法。不同类型可能有同名的方法。append()向链表尾部附加元素，等同于 result = result + [b] ，不过更有效。
深入Python函数定义
python的函数参数有三种方式。
默认参数
最常用的方式是给参数指定默认值，调用时就可以少传参数:
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
while True:
ok = raw_input(prompt)
if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
return True
if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
return False
retries = retries - 1
if retries < 0:
raise IOError('refusenik user')
print complaint调用方式:
只给出必选参数: ask_ok('Do you really want to quit?')
给出一个可选的参数: ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)
给出所有的参数: ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')
in关键字测定序列是否包含指定值。
默认值在函数定义时传入，如下所示:
i = 5
def f(arg=i):
print arg
i = 6
f()上例显示5。
注意: 默认值只赋值一次。当默认值是可变对象(比如列表、字典或者大多数类的实例)时结果会不同。实例：
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print f(1)
print f(2)
print f(3)
执行结果：
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]规避方式：
def f(a, L=None):
if L is None:
L = []
L.append(a)
return L关键字参数
关键字参数 的形式: keyword = value。
def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
print "-- This parrot wouldn't", action,
print "if you put", voltage, "volts through it."
print "-- Lovely plumage, the", type
print "-- It's", state, "!"有效调用：
parrot(1000) # 1 positional argument
parrot(voltage=1000) # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM') # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000) # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump') # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies') # 1 positional, 1 keyword无效调用
parrot() # 没有必选参数
parrot(voltage=5.0, 'dead') # 关键参数后面有非关键字参数
parrot(110, voltage=220) # 同一参数重复指定值
parrot(actor='John Cleese') # 不正确的关键字参数名关键字参数在位置参数之后，多个关键字参数的顺序先后无关，一个参数只能指定一次值，报错实例：
>>> def function(a):
... pass
...
>>> function(0, a=0)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'最后一个如果前有两个星号(比如name)接收一个字典，存储形式参数没有定义的参数名和值。类似的单个星号比如*name表示接受一个元组。
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
print "-- Do you have any", kind, "?"
print "-- I'm sorry, we're all out of", kind
for arg in arguments:
print arg
print "-" * 40
keys = sorted(keywords.keys())
for kw in keys:
print kw, ":", keywords[kw]调用
cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
"It's really very, VERY runny, sir.",
shopkeeper='Michael Palin',
client="John Cleese",
sketch="Cheese Shop Sketch")执行：
-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
client : John Cleese
shopkeeper : Michael Palin
sketch : Cheese Shop Sketch注意参数顺序是随机的，可以使用sort排序。
任意参数列表
def write_multiple_items(file, separator, *args):
file.write(separator.join(args))参数列表解包
把列表或元组拆分成多个并列的参数。
>>> range(3, 6) # normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> range(*args) # call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]同样的字典可以用两个星号解包：
>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
... print "-- This parrot wouldn't", action,
... print "if you put", voltage, "volts through it.",
... print "E's", state, "!"
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !
Lambda表达式
lambda关键字可创建短小的匿名函数，函数体只有一行，创建时就可使用。比如求和：lambda a, b: a+b。通常不建议使用：
>>> def make_incrementor(n):
... return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43除了返回表达式，lambda还可以用作函数参数。
>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
>>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
>>> pairs
[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')](1)文档字符串
文档字符串的内容和格式建议如下。
第一简短介绍对象的目的。不能描述对象名和类型等其他地方能找到的信息，首字母要大写。
如果文档字符串有多行，第二行为空行以分隔概述和其他描述。描述介绍调用约定、边界效应等。
Python解释器不会从多行文档字符串中去除缩进，要用工具来处理。约定如下：第一行后的第一个非空行决定了整个文档的缩进。实例：
>>> def my_function():
... """Do nothing, but document it.
...
... No, really, it doesn't do anything.
... """
... pass
...
>>> print my_function.__doc__
Do nothing, but document it.
No, really, it doesn't do anything.编码风格
建议遵守PEP8，高可读性，部分要点如下：
使用4空格缩进，而非tab。
每行不超过79个字符。
使用空行分隔函数和类，以及函数中的大代码块。
可能的话，注释占一行
使用文档字符串
操作符前后有空格，逗号后有空格，但是括号两侧无空格。如： a = f(1, 2) + g(3, 4) 。
统一函数和类命名。类名用首字母大写的驼峰式，比如CamelCase。函数和方法名用小写和下划线组成：lower_case_with_underscores。类中使用self。
国际化时不要使用花哨的编码。
另: https://pypi.python.org/pypi/autopep8能把代码调整为符合pep8，https://pypi.python.org/pypi/pep8能检查是否符合pep8，推荐使用。
