Loading... 一位大佬记录的Python基础语法，感觉挺好的，转载过来方便以后查看。 原文地址：<button class=" btn m-b-xs btn-primary btn-addon" onclick="window.open('https://www.ihewro.com/archives/902/#%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AF%AD%E6%B3%95','_blank')"><i class="glyphicon glyphicon-hand-right"></i>戳我查看原文！</button> ------------------- 分割线 -------------------- 之前学了一些，现在全忘了。有时间所以又重新看了一下，并做以下记录 有一门面向对象语言的基础，30分钟足够看一遍Python的基础了 ##基础语法 ```python # 缩进取代大括号 # 用换行取代分号，也可以使用分号，无所谓 # 输出 print(); # 输入 input(); # 注释 #单行注释 """ 多行注释1 """ ''' 多行注释2 ''' # 申明变量 直接写字母就行与数字、下划线组合即可，不是保留字即可。 # if if true: print("true") else: print("false") # while i = 0; while i <= 1: #do something print("cicle") i+=1 # for languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"] for x in languages: print (x) # range range(5)函数返回数字0~4的数组 range(5,9) 函数返回数字5~8的数组 range(0,10,3) 函数返回从数字0开始，递增3，直到最后一个数字小于10的数字数组 range(-10,-100,-30) 函数返回从-10开始，递增-30，直到最后一个数组大于-100的数字数组 # for + range 带索引遍历数组 a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ'] for i in range(len(a)) print(i,a[i]) # while 带索引遍历数组 i = 0; length = len(a); while i < a: print(i,a[i]) i+=1 # for + enumerate 带索引遍历数组 for i,value in enumerate(a): print(i,value) # 列表list # python list 和java list性质很类似，而不是数组，它的大小可变，但是Python列表的元素可以使把不同的数据类型，非常灵活 # 创建新的list list1 = [] list2 = ['bob',1,true] # 增加元素 list1.append(233) list1.insert(0,666) #插入到0位置，原来元素依次后移 # 删除元素 list2.pop() #删除末尾的元素 list2.pop(0) # 修改元素 = 直接赋值 # 访问指定位置元素 list1[2] list1[-1] #表示最后一个元素 # 切片（返回一个子列表） list2[0:2] #表示从索引0到1的元素 list2[-2:-1] #表示倒数第二个元素 list2[:3] #表示从0到2 list2[1:] #表示从1到结尾 # 元组tuple # 与list列表区别是，tuple一旦初始化就不能修改。 # list使用[]方括号，tuple使用()圆括号 # 定义时候，只有一个元素，需要加一个,，避免歧义 t = (1,) # 字典dict # dict 和 java的map很类似。键值对，Python的dict很类似json的语法 # 定义 d = {'age':62, 'sex':'male'} # 访问值 d['age'] # 判断key是否存在 d.get('name') #默认不存在返回none d.get('name',-1) #指定不存在时候返回-1 'name' in d #不存在时候返回false # 删除key d.pop('sex') # 集合set # 和java的set性质很类似，也是没有重复元素的集合。 # 定义 s = set([1,1,2,2,2,3,3,'sex']) # 添加元素 s.add(4) s.add(4) # 重复元素添加操作不会生效 # 删除元素 s.remove('sex') #参数是set元素的值，而不是索引 # 函数 # 定义函数 def my_function(x): print(x); # 调用函数 ``` ##高级特性 ###列表生成式和生成器 > 列表生成器 一种快速生成一个指定条件的列表的语法。 第一个例子：生成数字0~10的列表，可以使用range(0，11)函数，这个并不是列表生成器，只是引出这个概念。 第二个例子：生成`[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]` 这样乘积结果形成的列表，普通写法是一层循环： ```python l = [] for x in range(1,11): l.append(x*x) # 或者下面的循环 i = 1 while i < 11: l.append(i*i) i+=1 ``` 现在使用列表生成式只需要一句代码： ```python [x*x for x in range(1,11)] ``` 仔细看下上面代码，可以发现，就是把l.append(x\*x)替换成x\*x，并写在了for循环前面，而且整体用列表的符号[]包裹起来。 还可以更近一步，在for循环后面，写if语句，进一步筛选需要生成的元素： ```python [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] # [4, 16, 36, 64, 100] ``` 可以说，列表生成式就是一种语法的简化，没什么新的功能。 > 生成器 列表生成式是真实返回一个生成好的列表。 但是如果我们需要生成的列表特别大，被逼入100万的成员，但我们只需要打印前几个元素，后面那个多成员所占用的空间就浪费了： ```python L = [x * x for x in range(1000000)] print(L[0]) print(L[1]) ``` 上面写法就是非常浪费，要遭到我们谴责的。可以用下面写法： ```python g = (x * x for x in range(1000000)) next(g) next(g) ``` 这种写法的返回的并不是一个列表，而是一个生成器`g`。**生成器就好比一个记住规则的工具**，一开始并不会生成任何元素，通过调用`next()`一个个的生成数组元素。 加入我想生成10个元素，我可以**迭代生成器**： ```python g = (x * x for x in range(10)) for x in g: print(x) ``` 上面语法可以创建一个生成器，还可以通过`yield`关键字使一个函数成为生成器： ```python def odd(): print('step 1') yield 1 print('step 2') yield(3) print('step 3') yield(5) g = odd() next(g) # step 1 next(g) # step 2 next(g) # step 3 next(g) # StopIteration ``` 同样可以使用for循环迭代这个生成器： ```python for x in odd(): print(x) # 依次返回1 3 5 ``` 一个函数成为生成器，使用`next`调用函数，遇到`yield`语句会返回`yield`申明的值（常量/变量）。再次调用`next`从上次返回的位置继续，直到遇到下一个`yield`语句。 ###迭代器 首先需要区分两个概念：**迭代器（Iterator）**和**可迭代对象（Iterable）**： - 可迭代对象：可以使用for遍历，但是不能被next()调用，不断的返回下一个值。 - 迭代器：可以通过调用next(Iterator)，不断返回迭代器内部的值 - 通过isinstance([变量] , Iterator)或isinstance([变量] , Iterable) 判断变量是否是迭代器或是可迭代对象 - list、dict、str本身不是迭代器，可以通过iter(Iterable)返回迭代器对象 - 生成器本身就是迭代器对象。 ```python l = [1, 2, 3, 4, 5] lIter = iter(l) next(lIter) # 返回1 ``` ##函数式编程 ###装饰器 设计模式里有一个设计模式就是**装饰器模式**，其实很容易理解，就是对函数进行扩展功能。但是又不想通过继承的方式。 用装饰器函数把原函数包裹起来，先执行装饰器的功能，再调用原函数。 所以装饰器的参数首先需要原函数func_name，而且装饰器内部还需要定义一个函数`wrapper`，参数是`*args, **kw`，表示任意参数，用来接收调用原函数的参数。 举个例子，定义一个log的装饰器，可以装饰在任何函数上（方式是在需要装饰的函数顶部写`@装饰器名称`），执行原函数，会输出该函数的调用信息： ```python def log(func): def wrapper(*args, **kw): print("调用函数%s()"% func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper @log def now(str): print("一个测试函数 + %s" % str) ``` 当我们执行`now("哈哈")`，实际上执行的是`log(now("哈哈"))`，然后log函数内部调用`wrapper("哈哈")`，先打印测试时间，再执行了`now("哈哈")` ------------ 装饰器也可以传值，但是装饰器内部再多一个函数，用来接收需要装饰的函数名： ```python def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): print("调用函数%s()时间为，测试文字 %s" % (func.__name__ ,text)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator @log("自定义文字") def now(str2): print("一个测试函数 + %s" % str2) ``` 这样调用`now("哈哈")`，实际上调用了`log("自定义文字")now("哈哈")`，然后执行`decorator(now("哈哈"))`，下面的调用过程和之前一样了。 被装饰器修饰的函数，会有一个问题：打印他的函数名称会有问题： 比如`now.__name__`，会输出`wrapper`，我们可以在wrapper的函数，上面写一句： ```python import functools def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print("调用函数%s()"% func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper ``` 这句注解自动会帮我们`wrapper.__name__ = func.__name__`赋值。 ##面向对象编程 我们用java的类概念来引入Python的面向对象的所有概念： > 类 ```python class Student(object): def __init__(self, name, score, sex): self.name = name self.score = score self.__sex = sex; def print_score(self): print('%s: %s' % (self.name, self.score)) st = Student("hewro",120,"male") print(st.name) st.print_sore() ``` 从上面代码，我们可以看出： - 成员变量是在`__init__`中定义，而不是直接申明变量 - 构造函数名称是`__init__`，Python不支持函数重载，自然只能有一个构造函数了。而且第一个参数一定是`self`，生成实例的时候，不需要手动调用该参数。 - 在类的内部使用本身的变量，需要在函数第一个参数添加`self`，很麻烦 - 继承父类的写法不是`extend`，而是`(父类)` - python 的私有变量定义也没有关键字，只是定义变量名称前面加两个下划线`__`，如`__sex`，就无法直接打印` std.__sex` > 关于多态 我们知道多态是继承带来的一个很好特性。java、Python都有。但是Python本身变量不需要申明类型，所以多态实现，并不一定需要是定义父类的子类，而只要是该对象也拥有指定的方法即可（即鸭子类型）。 比如我们有一个Animal的父类，还有继承Animal的Dog和Cat 子类 ```python class Animal(object): def run(self): print('Animal is running...') class Dog(Animal): def run(self): print('Dog is running...') class Cat(Animal): def run(self): print('Cat is running...') class Tortoise(Animal): def run(self): print('Tortoise is running slowly...') # 这个函数的参数实际上是没有申明类型的 def run_twice(animal): animal.run() animal.run() ``` 所以执行`run_twince()`参数可以是`dog`实例，也可以是`Tortoise`的实例，虽然`Tortoise`并不继承于`Animal`。 最后修改：2019 年 04 月 17 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏