Python基础

Python完整目录结构

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1 基础方法

1.1 定义变量的方法

1.变量名由大小写英文字母、数字和下划线_组成
2.变量不能用数字开头
3.变量尽量不要和Python关键字重合（比如前面学习过的：and、or、not，否则可能导致Python原有关键字发挥不出作用）

1.2 If语句

score = 59
if score < 60:
    print('抱歉，考试不及格')
elif score >= 90:
    print('恭喜你，拿到卓越的成绩')
elif score >= 80:
    print('恭喜你，拿到优秀的成绩')
else:
    print('恭喜你，考试及格')

1.3 For语句

s = 'ABCD'
for ch in s:
    print(ch)

1.4 While语句

num = 1
sum = 0
while True:
    if num > 100:
        break
    sum = sum + num
    num = num + 1
print(sum)

2. 容器List

生活中，容器指的是可以容纳物品的收纳器，在程序中，容器是一种可以把多个元素放在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in等关键字判断某个元素是否包含在容器中。在Python中，包括列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)等，他们都可以放入多个元素，因此都可以算作是容器，这些容器是Python编程中非常重要的数据结构，我们接下来重点学习这些数据结构。

列表(list)是一种有序的容器，放入list中的元素，将会按照一定顺序排列。构造list的方法非常简单，使用中括号[]把需要放在容器里面的元素括起来，就定义了一个列表:
scores = [45, 60, 75, 86, 49, 100]

list可以放入数字、字符串等数据类型，list不对放入其中的类型进行判断，也就是说，list可以同时放入任意类型的数据，这是Python这门语言决定的，因为Python是动态语言

L = ['Alice', 66, 'Bob', True, 'False', 100]
print(L)

列表是有序的，因此我们可以按顺序访问列表中的元素。

2.1 List容器

添加元素

names = ['Alice', 'Bob', 'David', 'Ellena']
names.append('Candy')
print(names) # ==> ['Alice', 'Bob', 'David', 'Ellena', 'Candy']

append()方法总是将元素添加到list的尾部

插入元素

names = ['Alice', 'Bob', 'David', 'Ellena']
names.insert(2, 'Candy')
print(names) # ==> ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']

注意，将Candy插入到第三的位置之后，原来的名字，都将自动往后移动一位，这个时候再使用相同的索引获取后面的元素，将会得到不一样的结果

倒序输出

names = ['Alice', 'Bob', 'David', 'Ellena']
print(names[-1]) # ==> Ellena

对于names列表，Ellena的名字排在最后，也就是我们所说的倒数第一个，在Python中，可以使用-1来表示最后一个元素

元素出栈 – 出尾元素，先进后出

L = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
name = L.pop()
print(name) # ==> Ellena
print(L) # ==> L = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David']

如果Ellena因为家庭原因需要转学，那么我们如何把Ellena从已有的列表里面删除呢？
这个时候我们可以使用列表的pop()方法，pop()方法默认删除列表的最后一个元素，并返回。

元素替换

L = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
L[2] = 'Canlina'
print(L)

假如班上同学Candy需要转走了，同时有一个新的同学Canlina转入，那么按照字母排序，Canlina的位置恰好是Candy的位置。

二维List
有时候，一维list并不能满足所有的要求（上述所有list均为一维list），这个时候需要二维list甚至更高维的list。
比如：
Alice最近的三次成绩分别是[100, 89, 92]
Bob最近的三次成绩分别是[70, 65, 81]
Candy最近的三次成绩分别是[88, 72, 77]
如果需要用一个列表存放三个同学的成绩，则需要这样：

alice_scores = [100, 89, 92]
bob_scores = [70, 65, 81]
candy_scores = [88, 72, 77]
all_scores = [alice_scores, bob_scores, candy_scores]
print(all_scores) # ==> [[100, 89, 92], [70, 65, 81], [88, 72, 77]]

2.2 Tuple容器

元组(tuple)和list一样，也是一个有序容器，在元组中，同样可以包含0个或者多个元素，并且也支持索引访问、切片等操作。定义元组的方式是使用小括号()将元组内的元素括起来。

T = ('Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena')
# 通过下标的方式访问元素
print(T[0]) # ==> Alice
print(T[4]) # ==> Ellena
# 切片
print(T[1:3]) # ==> ('Bob', 'Candy')

元组数据类型可以把不是元组的容器转换为元组，比如将列表转换成元组。

L = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
print(L) # ==> ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
T = tuple(L)
print(T) # ==> ('Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena')

但是，tuple和list不一样的是，tuple是固定不变的，一旦变成tuple，tuple中的每一个元素都不可被改变，同时也不能再往tuple中添加数据，而list是可以的。
请注意，元组(tuple)的这个特性是非常重要的，在运行上tuple的性能是list的数倍。

由于tuple一旦定义之后便不可修改，所以在实际编程中，tuple经常用于存放固定不变的数据。因此在使用上，tuple提供了便捷的方法可以访问tuple中的数据。

count() 方法
count()方法用来统计tuple中某个元素出现的次数

T = (1, 1, 2, 2, 3, 3, 1, 3, 5, 7, 9)
print(T.count(1)) # ==> 3
print(T.count(5)) # ==> 1

index() 方法
index()方法可以返回指定元素的下标，当一个元素多次重复出现时，则返回第一次出现的下标位置。

T = (1, 1, 2, 2, 3, 3, 1, 3, 5, 7, 9)
T.index(9) # ==> 10
T.index(5) # ==> 8
T.index(1) # ==> 0 # 多次出现，返回第一次出现的位置

这个时候，我们发现，元组T中的第三个元素已经成功被改变了，这就有悖前面的定义，元组是不可改变的。那么这到底是为什么呢？
这是因为虽然tuple中的list元素改变了，但是tuple本身指向的list仍然是同一个list，list本身并没有改变，改变的只是list里面的一个元素，这是tuple所约束不到的范围。

T = (1, 'CH', [3, 4])
L = T[2]
print(L) # ==> [3, 4]
# 尝试替换L中的元素
L[1] = 40
print(L) # ==> [3, 40]
print(T) # ==> (1, 'CH', [3, 40])

2.3 Dict容器

在定义里，我们使用花括号{}表示这是一个dict，然后key和value之间使用冒号:分割，并且每一组key:value的最后，以逗号,表示这一组的结束。
我们也可以使用以下的方式定义一个dict。

d = {
    'Alice': 45,
    'Bob': 60,
    'Candy': 75,
    'David': 86,
    'Ellena': 49
}

此时，如果想通过名字来查询某个同学的成绩，也就是通过key来查询value，这个时候怎么办呢？ dict提供通过key找到对应value的功能，通过d[key]的形式，就可以得到对应的value。

d = {
    'Alice': 45,
    'Bob': 60,
    'Candy': 75,
    'David': 86,
    'Ellena': 49,
    'Gaven': 86
}
print(d['Bob']) # ==> 60
print(d['Alice']) # ==> 45

需要往里面添加Dodo、Mimi的成绩时，可以使用赋值语句往里面添加元素：

d['Mimi'] = 72
d['Dodo'] = 88
print(d)

d = {
    'Alice': 45,
    'Bob': 60,
    'Candy': 75,
    'David': 86,
    'Ellena': 49
}
d['Bob'] = 75
print(d)
# ==> {'Alice': 45, 'Bob': 75, 'Candy': 75, 'David': 86, 'Ellena': 49}

删除dict元素
dict提供便捷的pop()方法，允许我们快速删除元素，pop()方法需要指定需要删除的元素的key，并返回对应的value。

d = {
    'Alice': 45,
    'Bob': 60,
    'Candy': 75,
    'David': 86,
    'Ellena': 49
}
print(d) # ==> {'Alice': 45, 'Bob': 60, 'Candy': 75, 'David': 86, 'Ellena': 49}
alice_score= d.pop('Alice')
print(alice_score) # ==> 45
print(d) # ==> {'Bob': 60, 'Candy': 75, 'David': 86, 'Ellena': 49}

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。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。

遍历 dict

for key, value in d.items():
    if value > 60:
        print(key, value)
# ==> Candy 75
# ==> David 86

dict提供clear()函数，可以直接清除dict中所有的元素。

d = {'Alice': [50, 61, 66], 'Bob': [80, 61, 66], 'Candy': [88, 75, 90]}
print(d) # ==> {'Alice': [50, 61, 66], 'Bob': [80, 61, 66], 'Candy': [88, 75, 90]}
d.clear()
print(d) # ==> {}

2.4 Set容器

在前面，我们学习了dict，知道dict的key是不重复的，当我们往dict里添加一个相同key的value时，新的value将会覆盖旧的value。有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。

set和list类似，拥有一系列元素，但是set和list不一样，set里面的元素是不允许重复的，而list里面可以包含相同的元素；set与list的另一个区别是，set里面的元素是没有顺序的。
创建set的方式是使用set()，并传入一个list，list的元素将会被转换成set的元素。

s = set([1, 4, 3, 2, 5, 4, 2, 3, 1])
print(s) # ==> set([1, 2, 3, 4, 5])

可以看到，在传入set()的list中，包含了重复的元素，但是打印的时候，相同的元素只保留了一个，重复的元素都被去掉了，这是set的一个重要特点。

由于set里面的元素是没有顺序的，因此我们不能像list那样通过索引来访问。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，这个时候我们可以使用in来判断某个元素是否在set中。
比如，存储了班里同学名字的set。

names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
name_set = set(names)

请问’bob’是班里面的同学吗？

'bob' in name_set # ==> False

这个时候是否输出了不符合预期的结果？'Bob’是在name_set里面的，为什么输出了False呢？这是因为set元素是区分大小写的，必须大小写完全匹配，才能判断该元素在set里面。

我们通过set()传入list的方法创建了set，如果set在使用过程中需要往里面添加元素，这个时候应该怎么添加呢？
set提供了add()方法，我们可以使用add()方法，往set里面添加元素。
比如，班里面来了新的同学，名字叫Gina。

names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
name_set = set(names)
name_set.add('Gina')
print(name_set) # ==> set(['Gina', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Ellena', 'Bob'])

有些时候需要批量往set里面添加元素，如果一个一个add是比较麻烦的，有没有批量往set里面添加元素的方法呢？
set提供了update()方法，可以一次性给set添加多个元素。
比如，新来了一批同学，名字分别是[‘Hally’, ‘Isen’, ‘Jenny’, ‘Karl’]，则可以使用update()方法，批量往set中添加。

names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
new_names = ['Hally', 'Isen', 'Jenny', 'Karl']
name_set = set(names)
name_set.update(new_names) # ==> set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
print(name_set)

set提供了remove()方法允许我们删除set中的元素。

name_set = set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.remove('Jenny')
print(name_set) # ==> set(['Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])

除了使用remove()方法删除元素以外，还可以使用discard()方法删除元素，并且，和remove()不同的是，当元素不存在时，使用discard()并不会引发错误，所以使用discard()是更加高效的一个方法。

name_set = set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.discard('Jenny')
print(name_set) # ==> set(['Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.discard('Jenny')
print(name_set) # ==> set(['Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl']

name_set = set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
print(name_set) # ==> set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.clear()
print(name_set) # ==> set([])

set提供方法判断两个set之间的关系，比如两个集合set，判断其中一个set是否为另外一个set的子集或者超集。

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# 判断s1是否为s2的子集
s1.issubset(s2) # ==> True
# 判断s2是否为s1的超集
s2.issuperset(s1) # ==> True

判断集合是否重合
有时候需要判断两个集合是否有重合的地方，如果使用传统的方法，需要使用for循环一个一个的去判断，非常麻烦，set提供isdisjoint()方法，可以快速判断两个集合是否有重合，如果有重合，返回False，否则返回True。

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
s1.isdisjoint(s2) # ==> False，因为有重复元素1、2、3、4、5

2.5 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。
我们以定义一个求绝对值的函数my_abs函数为例：

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

函数返回值，比如，定义一个函数data_of_square，接收边长一个参数，同时返回正方形的周长和面积。

def data_of_square(side):
    C = 4 * side
    S = side * side
    return C, S

C, S = data_of_square(16)
print('周长 = {}'.format(C)) # ==> 周长 = 64
print('面积 = {}'.format(S)) # ==> 面积 = 256

除了默认参数，Python函数还接收一种参数叫做可变参数，可变参数即任意个参数的意思，可变参数通常使用*args来表示。

def func(*args):
    print('args length = {}, args = {}'.format(len(args), args))

func('a') # ==> args length = 1, args = ('a',)
func('a', 'b') # ==> args length = 2, args = ('a', 'b')
func('a', 'b', 'c') # ==> args length = 3, args = ('a', 'b', 'c')