Python学习笔记

学习原因：华为机试用Python相对来说比较简单，字符串处理，数组，队列简单粗暴；另一方面为数据挖掘，深度学习打基础

后续需要学习Java，为安卓开发打基础。

学习网站：廖雪峰的官方网站，简单易懂，内容少，适合入门；菜鸟教程稍微复杂一点，适合进阶。

1.输入和输出

name=input()

print('Hello World')

格式化输出：

>>> 'Hello, %s' % 'world'

'Hello, world'

>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)

'Hi, Michael, you have $1000000.'

2.format()

>>> 'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125)

'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'

2.字符串

a:97
z:122
A:65
Z:90
ord('a')=97
chr(97)='a'
'a'.upper()=='A'

'A'.lower()=='a'

 大小写转换示例：

str = "www.runoob.com"

print(str.upper()) 

# 把所有字符中的小写字母转换成大写字母

print(str.lower())

# 把所有字符中的大写字母转换成小写字母

print(str.capitalize())

# 把第一个字母转化为大写字母，其余小写

print(str.title())

# 把每个单词的第一个字母转化为大写，其余小写

3.list

一些操作

L=list(input().split(' '))

a=int(input())

>>> list(range(5))

[0, 1, 2, 3, 4]

排序：

L.sort()

反向输出L=sorted(L,reverse=True)

s = 逆序输出

z = s[::-1]

z = 出输序逆

暴力解回文

4.使用dict和set

向dict里添加元素

>>> d = {'a': 1}

>>> d.update(b=2)

>>> d

{'a': 1, 'b': 2}

>>> d.update(c=3, d=4)

>>> d

{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 4}

 

>>> d['e'] = 5

>>> d

{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}

 

>>> d.update({'f': 6, 'g': 7})

>>> d

{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'g': 7, 'f': 6}

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value：

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in d.items():
...     print(k, '=', v)
...
y = B
x = A
z = C

 

5.进制转换

6.高级特性

切片：

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

>>> L[0:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

>>> L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

>>> L[-10:] [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

所有数，每5个取一个：

>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

 

s = 逆序输出

z = s[::-1]

z = 出输序逆

7.map和reduce

map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

只需要一行代码。

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

 

 

 

举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：

现在，我们用Python代码实现：

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

你可能会想，不需要map()函数，写一个循环，也可以计算出结果：

L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(n))
print(L)

的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？

所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

只需要一行代码。

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...     digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
...     return digits[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

 

8.filter

 

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Python内建的filter()函数用于过滤序列。

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。

 9.sorted()

 

10.匿名函数lambda

 

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当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):
    return x * x

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

后面留坑……目前用这些应付机试应该可以了，面向对象，类啥的没看