1.Python基础要点（一）

变量：变量可不定义，但一定要有赋值。

一、python基础

1、输出和输入

输出

在print（）中输入字符串，就可以向屏幕上输出相应的字符串，如'hello world';

print（）也可以接受多个字符串，用逗号隔开，每个逗号代表一个空格：

print（）也可以打印和计算数字：

输入

Python3版本中input默认接收到的是str类型，如：

结果如下：

如果想要接收的是数值型，则需要用int来进行强制转换：

结果：

2、数据类型与变量

整型、浮点型、字符串、布尔值、变量、常量

3、字符串格式化

python的格式化和C一样。

 

%d

整数

%f

浮点数

%s

字符串

%x

十六进制整数

 

％ｄ：普通的输出

 

％２ｄ：按宽度为２输出，右对齐，若宽度不够２，则在左边补空格

％０２ｄ：和％２ｄ差不多，不过在左边补０

％２ｄ和％０２ｄ从执行效果来说，差不多。

有些时候，字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%：

>>> 'growth rate: %d %%' % 7
'growth rate: 7 %'

例子：

print('Hello,%s!'%x)

4、list和tuple

list：列表(可变长度，可随时增加和减少元素，元素内容可修改），里面的数据类型可以不相同，[]

tuple：元组（长度不可变）,()

set：同数学上的集合一样：不重复无序的元素，无索引。

5、条件判断

 

if <条件判断1>:
    <执行1>
elif <条件判断2>:
    <执行2>
elif <条件判断3>:
    <执行3>
else:
    <执行4>

6、循环

 

for ... in XXX（...取XXX的 ）

range（a,b,c）:可看为以a为首项，c为公差，且不超过b-1的等差数列。

7、字典和集合

定义：字典是一种大小可变的键值对集，其中的键和值都是Python对象，又称哈希映射。

方法：插入、in、del/pop、keys（获得键的列表）、values（获得值的列表）

PS：字典调用不能像列表元组那样用调用切片，需调用keys值。

和list比较，dict有以下几个特点：

1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。

这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。

要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。

 

二、函数

 

1、定义函数：

在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。

 

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。

return None可以简写为return。

如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）

 

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

 

 

 

2、空函数

 

如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：

def nop():
    pass

pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。

pass还可以用在其他语句里，比如：

if age >= 18:
    pass

缺少了pass，代码运行就会有语法错误。

3、参数检查

调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：

>>> my_abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: my_abs() takes 1 positional argument but 2 were given

但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别：

>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in my_abs
TypeError: unorderable types: str() >= int()
>>> abs('A')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

当传入了不恰当的参数时，内置函数abs会检查出参数错误，而我们定义的my_abs没有参数检查，会导致if语句出错，出错信息和abs不一样。所以，这个函数定义不够完善。

PS:abs只能接受整数和浮点型（文本型字符串是TypeError，数值型字符串待验证），而内置的float函数可以接受数值型字符串（文本型字符串是ValueError）、整数。

让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：

 

def my_abs(x):
    if not isinstance(x, (int, float)):
        raise TypeError('bad operand type')
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

 

添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：

>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type

错误和异常处理将在后续讲到。

4、返回多个值

import math

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

 

其实，返回“多个值”在Python中返回的仍然是单一值，是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。