Python学习

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Python的注释

Python的注释以 # 开头,后面的文字直到行尾都算注释

  # print 'hello, python.'

Python的变量

a = 123    # a是整数
print a
a = 'imooc'   # a变为字符串
print a

这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言,与之对应的是静态语言。动态语言更加灵活

Python中定义字符串



----------
如果字符串本身包含'比如我们要表示字符串 I'm OK ,这时,可以用" "括起来表示:
print "I'm OK"
----------
类似的,如果字符串包含",我们就可以用' '括起来表示
print 'Learn "Python" in imooc'
----------
如果字符串既包含'又包含"这个时候,就需要对字符串的某些特殊字符进行“转义”,Python字符串用\进行转义。要表示字符串 
Bob said "I'm OK".
由于 ' 和 " 会引起歧义,因此,我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符,不代表字符串的起始,因此,这个字符串又可以表示为
'Bob said \"I\'m OK\".'
----------
常用的转义字符还有:
\n 表示换行
\t 表示一个制表符
\\ 表示 \ 字符本身

----------

Python中raw字符串与多行字符串


 1. 在字符串前面加个前缀 r ,表示这是一个 raw 字符串,里面的字符就不需要转义了。例如:
r'\(~_~)/ \(~_~)/'
 2. 但是r'...'表示法不能表示多行字符串,也不能表示包含'和 "的字符串
如果要表示多行字符串,可以用'''...'''表示
 3. '''Line 1
    Line 2
    Line 3''' 与 'Line 1\nLine 2\nLine 3'表示的含义是一样的


 4. # -*- coding: utf-8 -*-  //-*- coding:utf-8 -*- 此句的作用是支持utf-8编码
    print '''静夜思
    床前明月光,
    疑是地上霜。
    举头望明月,
    低头思故乡。'''
 5. Python把0、空字符串''和None看成 False,其他数值和非空字符串都看成 True
 6. 构造list非常简单,按照上面的代码,直接用 [ ] 把list的所有元素都括起来,就是一个list对象。
    L = ['Michael', 100, True],由于python是动态语言,所以列表L中可以放不同数据类型

Python之倒序访问list


 1. L = [95.5, 85, 59]
    print L[-1]
    print L[-2]
    print L[-3]
    运行结果:59
            85
            95.5
    L[-1] 表示倒数第一个数,L[-2]表示倒数第二个数,......
 2. 加新元素
    L.append(78),其中append方法总是添加在尾部
    L.insert(0,55),其中0表示插入位置,后一个表示插入新元素

 3. 从list删除元素
    L.pop(),其中pop函数总是删除最后一个函数,59被删除了,
    如果要删除85这个元素,L.pop(1),1表示85在L中的索引位置

 4. 创建tuple
    t=(95.5,85,59),tuple称为元组,其成员变量不可修改
    (其指针指向不变),其访问成员方法和list一样

 5. 创建单元素tuple
    t=(1)的结果是整数1,因为(1)会被编译器运算花括号里的1,
    要表示成一个tuple的话,改成t=(1,)、t=('sdfsd',)等加一个逗号

 6. t = ('a', 'b', ['A', 'B']),包含'a','b',和一个list
    list[0]='X',list[1]='Y'是有效的
    tuple所谓的“不变”是说,tuple的每个元素,指向永远不变,
    即指向'a',就不能改成指向'b',指向一个list,
    就不能改成指向其他对象,但指向的这个list本身是可变的!

条件判断和循环


 1. if条件判断,python对缩进特别严格。
    age = 20
    if age >= 18:
        print 'your age is', age
        print 'adult'
    print 'END'
    具有相同缩进的代码被视为代码块,第三行和第四行具有相同缩进,如果if
    条件为真,则执行。
    缩进请严格按照Python的习惯写法:4个空格,不要使用Tab,
    更不要混合Tab和空格。

 2. if else语句
    if age >= 18:
        print 'adult'
     else:
        print 'teenager'
     注意else后有一个冒号

 3. if-elif-else,多判断条件
    if age >= 18:
        print 'adult'
    elif age >= 6:
        print 'teenager'
    elif age >= 3:
        print 'kid'
    else:
        print 'baby'
 4. for循环
    L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
    for name in L:
        print name
    注意,print name也要注意缩进,缩进4格

 5. while循环
    N = 10
    x = 0
    while x < N:
        print x
        x = x + 1
 6. break退出循环
    sum = 0
    x = 1
    while True:
        sum = sum + x
        x = x + 1
        if x > 100:
            break
    print sum
 7. continue
    for x in L:
    if x < 60:
        continue
    sum = sum + x
    当x小于60时,continue跳出本次循环,进行下一次循环

dict和set


 1. dict
    dicts = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }
    花括号 {} 表示这是一个dict,然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。
    由于dict也是集合,len() 函数可以计算任意集合的大小
    可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value,

    (1)if 'Paul' in d:
        print d['Paul']//判断Pual是否存在于d中,从而避免了报错
    (2)dict本身提供的一个get方法,在Key不存在的时候,返回None:
    >>> print d.get('Bart')
        59
    >>> print d.get('Paul')
        None     
    (3)dict的第一个特点是查找速度快,无论dict有10个元素还是10万个元素,查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。
不过dict的查找速度快不是没有代价的,dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容,list正好相反,占用内存小,但是查找速度慢。
由于dict是按 key 查找,所以,在一个dict中,key不能重复。
dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的!这和list不一样:因此不能用dict存储有序的集合
    (4)dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变,因此一个list不能作为key,最常用的key是字符串
    (5)新添元素:d['Paul'] = 72,覆盖旧元素:d['Brat'] =88 

 2.循环遍历dict
   以  name:score  格式打印出来
  d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
  }
  for key in d:
      print key+':',d[key]

 2. set
     (1)set 持有一系列元素,这一点和 list 很像,但是set的元素没有重复,而且是无序的,这点和 dict 的 key很像。
     创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list,list的元素将作为set的元素:  s = set(['A', 'B', 'C'])
     必须使用list,s = set('A', 'B', 'C')报错
     (2)由于set存储的是无序集合,所以我们没法通过索引来访问。
访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。
    'bart' in s 
     False
     (3)set的内部结构和dict很像,唯一区别是不存储value,因此,判断一个元素是否在set中速度很快。
        set存储的元素和dict的key类似,必须是不变对象,因此,任何可变对象是不能放入set中的,最后,set存储的元素也是没有顺序的。
     (4)for循环遍历set
     >>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
     >>> for name in s:
     ...     print name
         s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
        for x in s:
             print x[0],':',x[1]
      (5)更新set    添加  :s = set([1, 2, 3]  s.add(4)
                  删除  :s.remove(3),如果3不在set中,报错

函数


 1.  >>> help(函数名) 
     某函数的帮助信息。
     >>> abs(-20)//调用函数信息
     20
    Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数,比如   int()函数可以把其他数据类型转换为整数:  >>> int('123')123  >>> str(123) 123
    (1)sum()函数接受一个list作为参数,并返回list所有元素之和。请计算 1*1 + 2*2 + 3*3 + ... + 100*100。
    L = []
    x=1
    y=0
    while x<=100:
        y=x*x
        L.append(y)
        x=x+1;
    print sum(L)
 2. 编写函数
     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。
    def my_abs(x):
        if x >= 0:
            return x
        else:
            return -x

 3. Python函数之返回多值,其返回多值其实就是返回一个tuple
    (1)# math包提供了sin()和 cos()函数,我们先用import引用它
    import math
    def move(x, y, step, angle):
        nx = x + step * math.cos(angle)
        ny = y - step * math.sin(angle)
        return nx, ny

    (2)x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
    >>> print x, y
    151.961524227 70.0
    (3)>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
      >>> print r
      (151.96152422706632, 70.0)//r 为一个tuple

 4. 递归函数
    我们对柱子编号为a, b, c,将所有圆盘从a移到c可以描述为:
    如果a只有一个圆盘,可以直接移动到c;
    如果a有N个圆盘,可以看成a有1个圆盘(底盘) + (N-1)个圆盘,首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b,然后,将 a的最后一个圆盘移动到c,再将b的(N-1)个圆盘移动到c。
    请编写一个函数,给定输入 n, a, b, c,打印出移动的步骤:
    move(n, a, b, c)
    例如,输入 move(2, 'A', 'B', 'C'),打印出:
    A --> B
    A --> C
    B --> C

    def move(n, a, b, c):
        if n==1:
            print a+'-->'+c
            return
        move(n-1,a,c,b)
        print a+'-->'+c
        move(n-1,b,a,c)
    move(3, 'A', 'B', 'C')
    ...
    A-->C
    A-->B
    C-->B
    A-->C
    B-->A
    B-->C
    A-->C


 5. 定义默认参数
    def greet(b='world'):
        print 'Hello,'+b+'.'

    greet()//当不输入参数是,默认使用b='world'
    greet('Bart')//输入参数时,使用b='Bart'
    ...
    Hello,world.
    Hello,Bart.


 6. 定义可变参数
    def average(*args):
    sum=0.0
    n=0.0
    for x in args:
        sum=sum+x
        n=n+1
    if n==0:
        return 0.0
    else:
        return sum/n

    print average()
    print average(1, 2)
    print average(1, 2, 2, 3, 4)
    0.0
    1.5
    2.4
    args相当于一个tuple


迭代


 1.  索引迭代:对于有序集合,元素确实是有索引的。有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,方法是使用 enumerate() 函数:
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> for index, name in enumerate(L):
...     print index, '-', name
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul
迭代的每一个元素实际上是一个tuple:
for t in enumerate(L):
    index = t[0]
    name = t[1]
    print index, '-', name
zip()函数可以把两个 list 变成一个 list:
>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]
在迭代 ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] 时,如果我们想打印出名次 - 名字(名次从1开始),请考虑如何在迭代中打印出来。
提示:考虑使用zip()函数和range()函数
L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in zip(range(1,5),L):
    print index, '-', name

 2. 迭代dict的value
 dict 对象有一个 values() 方法,这个方法把dict转换成一个包含所有value的list,这样,我们迭代的就是 dict的每一个 value:
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():
    print v
# 85
# 95
# 59
dict除了values()方法外,还有一个 itervalues() 方法,用 itervalues() 方法替代 values() 方法,迭代效果完全一样:
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.itervalues()
# <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues():
    print v
# 85
# 95
# 59
差别:
(1) values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。
(2)但是 itervalues() 方法不会转换,它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value,所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。
 3. 迭代dict的key和value
items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list,我们对这个list进行迭代,可以同时获得key和value:
>>> for key, value in d.items():
...     print key, ':', value
... 
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
和 values() 有一个 itervalues() 类似, items() 也有一个对应的 iteritems(),iteritems() 不把dict转换成list,而是在迭代过程中不断给出 tuple,所以, iteritems() 不占用额外的内存。
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 }
sum = 0.0
for k, v in d.iteritems()://注意是d.iteritems()不是d.itervalues()
    sum = sum + v
    print k,':',v
print 'average', ':', sum/len(d)

生成列表


 1.  如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环:
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
... 
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
这种写法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式,可以以非常简洁的代码生成 list。

(2)请利用列表生成式生成列表 [1x2, 3x4, 5x6, 7x8, ..., 99x100]
提示:range(1, 100, 2) 可以生成list [1, 3, 5, 7, 9,...]
print [(x+1)*x for x in range(1,101,2)]

 2. 复杂表达式
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
完全可以通过一个复杂的列表生成式把它变成一个 HTML 表格:
tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table>'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'
注:字符串可以通过 % 进行格式化,用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。

在生成的表格中,对于没有及格的同学,请把分数标记为红色。
提示:红色可以用 <td style="color:red"> 实现:
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
def generate_tr(name, score):
    if score<60:
        return '<tr><td>%s</td><td style="color:red">%s</td></tr>' % (name, score)
    return '<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score)

tds = [generate_tr(name,score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table border="1">'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

 3. 条件过滤
列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如:
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
如果我们只想要偶数的平方,不改动 range()的情况下,可以加上 if 来筛选:
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
有了 if 条件,只有 if 判断为 True 的时候,才把循环的当前元素添加到列表中。

请编写一个函数,它接受一个 list,然后把list中的所有字符串变成大写后返回,非字符串元素将被忽略。提示:(1) isinstance(x, str) 可以判断变量 x 是否是字符串;(2) 字符串的 upper() 方法可以返回大写的字母。
def toUppers(L):
    return [x.upper() for x in L if isinstance(x,str)]
print toUppers(['Hello', 'world', 101])

 4. 多层表达式
for循环可以嵌套,因此,在列表生成式中,也可以用多层 for 循环来生成列表。
对于字符串 'ABC' 和 '123',可以使用两层循环,生成全排列:
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in '123']
['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

利用 3 层for循环的列表生成式,找出对称的 3 位数。例如,121 就是对称数,因为从右到左倒过来还是 121。

print [x*100+y*10+z for x in range(1,10) for y in range(0,10) for z in range(0,10) if x==z]
如何系统学习python 系统学习Python编程语言是一个循序渐进的过程,涉及基础知识的学习、实践项目的演练、编程习惯的培养以及相关工具的熟练运用。 阅读详情

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本模块以产品原型为目标,考查参赛选手熟练收集、分析和归纳客户需求,清晰梳理业务流程,熟练使用UI设计软件进行产品UI/UE设计,掌握正确的UI配色方案,设计出符合业务逻辑的人体工学移动App 原型优秀作品。

我是网络安全兼技能大赛工程师,专注网络安全技术学习与技能大赛实战!持续分享最新的技术文章,帮你少走弯路,一起在技术赛道上进步~ 567

YOLOv8改进-利用图像去雾网络UnfogNet提升检测精度的探索【附核心模块代码】

YOLOv8-UnfogNet联合模型的提出为目标检测和图像去雾领域提供了一个新的思路。通过将图像去雾网络和目标检测网络结合,不仅可以提升在恶劣天气下的目标检测精度,还能够为实际应用中的自动驾驶、监控安防等领域带来更强的鲁棒性和适应性。随着去雾技术和目标检测算法的不断发展,我们相信,这种联合方法将在多个领域中获得更加广泛的应用,并为进一步提升图像质量和检测精度做出重要贡献。

一键难忘的博客 3202

python学习方法_学习Python的5种方法

python学习方法 Python是一种功能强大的通用编程语言,在开源软件开发人员中很流行。 无论您是想测试代码的经验丰富的开发人员,还是只想学习基础知识的人,以下资源都可能会有所帮助。 1. Codecademy:动手方法 您喜欢动手学习的方法吗? 尝试Codecademy 。 Codecademy课程包括课程,项目和测验,以帮助您学习Python和其他编码语言。 免费帐户授予访问交互...

cumo3681的博客 1582

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

Python学习分享 学习Python的10个技巧

Python是最广泛和最通用的编程语言之一。它也是最受欢迎的初学者之一,在世界各地的学校中可以说是最广泛教授的语言。如果你对编程或编码感兴趣,你可能会考虑尝试学习Python,我会说这是一个好主意! 但是,学习Python并不是一件有趣的游戏。首先,找到在线学习Python的最佳方法本身很难。有数以千计的不同课程和教程,都声称是最好的。考虑到这一点,我已经列出了我学习Python的十大技巧列表。...

weixin_41754736的博客 515

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

怎样学习Python

之前接触的很多同学都会说,学习后面的内容,前面的知识点就忘记了。这种现象非常符合遗忘曲线,之所以会忘记,主要是因为没有反复的加强记忆或者没有深刻理解知识点的应用场景。尤其在Python初级阶段学习过程中,有非常多概念性的内容,如果不及时总结加强记忆,必然会出现学习后面的内容,前面的知识点已经忘记了。那应该如何总结呢?作为程序员经常使用的笔记工具是Markdown和JupyterNotebook,这两个工具在配置完成后,能够非常好的记录文本以及代码内容。

m0_59236602的博客 360

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

基于 Python 的机器学习总结

机器学习项目通常遵循一定的流程,以 Python 为工具,我们可以高效地完成每一个环节。数据收集:从各种数据源,如数据库、文件系统、网络爬虫等获取原始数据。Python 提供了丰富的库来实现数据的读取,如pandas可以轻松读取 CSV、Excel、SQL 等多种格式的数据,requests库可以用于从网页爬取数据。数据预处理:原始数据往往存在缺失值、异常值、噪声等问题,需要进行预处理。使用pandas可以方便地处理缺失值(如删除缺失行或填充缺失值)、清洗数据;Numpy可以对数据进行数值计算和变换;

2401_83196531的博客 1853

关于学习python的建议

一、前提部分 有计算机的常识。至少在安装Python,调环境变量能够看着教程能跟上,常识性的东西就随便翻翻书就行了。 二、基础部分 可以跟着廖雪峰的教程学,很好的教程 可以跟着骆昊的Python100天 可以查阅菜鸟教程当一本字典 三、书籍推荐 Learn Python the Hard Way Think Python: How to Think Like a Computer Scient...

发现问题,并解决问题,批判性思维 1232
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