（一）python基础学习

时间：2021-07-10 16:50:17

根据廖雪峰老师的python教程写一些学习总结！

Python基础学习

1.使用list和tuple

（1）list

Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

>>> classmates.append('Adam')

>>> classmates

['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：

>>> classmates.insert(1, 'Jack')

>>> classmates

['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

要删除list末尾的元素，用pop()方法：

>>> classmates.pop()

'Adam'

>>> classmates

['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']

要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置：

>>> classmates.pop(1)

'Jack'

>>> classmates

['Michael', 'Bob', 'Tracy']

要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：

>>> classmates[1] = 'Sarah'

>>> classmates

['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

（2）tuple

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字：

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

现在，classmates这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。

不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。

只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：

>>> t = (1,)

>>> t

(1,)

2.格式化

最后一个常见的问题是如何输出格式化的字符串。我们经常会输出类似’亲爱的xxx你好！你xx月的话费是xx，余额是xx’之类的字符串，而xxx的内容都是根据变量变化的，所以，需要一种简便的格式化字符串的方式。

在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现，举例如下：

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

'Hello, world'

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

'Hi, Michael, you have $1000000.'

你可能猜到了，%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部，%s表示用字符串替换，%d表示用整数替换，有几个%?占位符，后面就跟几个变量或者值，顺序要对应好。如果只有一个%?，括号可以省略。

format()

另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法，它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}、{1}……，不过这种方式写起来比%要麻烦得多：

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

'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'

3.使用dict和set

（1）dict

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

scores = [95, 75, 85]

要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：

>>> 'Thomas' in d

False

二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

>>> d.get('Thomas')

>>> d.get('Thomas', -1)

-1

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

>>> d.pop('Bob')

75

>>> d

{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

（2）set

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

>>> s = set([1, 2, 3])

>>> s

{1, 2, 3}

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

>>> s.add(4)

>>> s

{1, 2, 3, 4}

>>> s.add(4)

>>> s

{1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素：

>>> s.remove(4)

>>> s

{1, 2, 3}

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：

>>> s1 = set([1, 2, 3])

>>> s2 = set([2, 3, 4])

>>> s1 & s2

{2, 3}

>>> s1 | s2

{1, 2, 3, 4}

Python函数

1.函数的参数

设置默认参数时，有几点要注意：

一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）；

二是如何设置默认参数。

当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

Python语言是一款对缩进非常敏感的语言，给很多初学者带来了困惑，即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。最常见的情况是tab和空格的混用会导致错误，或者缩进不对，而这是用肉眼无法分别的。

在编译时会出现这样的错IndentationError:expected an indented

block说明此处需要缩进，你只要在出现错误的那一行，按空格或Tab（但不能混用）键缩进就行。

往往有的人会疑问：我根本就没缩进怎么还是错，不对，该缩进的地方就要缩进，不缩进反而会出错，，比如：

if xxxxxx：

（空格）xxxxx

或者

def xxxxxx：

（空格）xxxxx

还有

for xxxxxx：

（空格）xxxxx

一句话 有冒号的下一行往往要缩进，该缩进就缩进

默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：

先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回：

def add_end(L=[]):

    L.append('END')

    return L

当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：

>>> add_end()

['END']

但是，再次调用add_end()时，结果就不对了：

>>> add_end()

['END', 'END']

>>> add_end()

['END', 'END', 'END']

很多初学者很疑惑，默认参数是[]，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了’END’后的list。

原因解释如下：

Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。

定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：

def add_end(L=None):

    if L is None:

        L = []

    L.append('END')

    return L

现在，无论调用多少次，都不会有问题

可变参数

我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：

def calc(numbers):

    sum = 0

    for n in numbers:

        sum = sum + n * n

    return sum

但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：

>>> calc([1, 2, 3])

14

>>> calc((1, 3, 5, 7))

84

我们把函数的参数改为可变参数：

def calc(*numbers):

    sum = 0

    for n in numbers:

        sum = sum + n * n

    return sum

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：

>>> calc(1, 2)

5

>>> calc()

0

如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：

>>> nums = [1, 2, 3]

>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])

14

这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去：



>>> nums = [1, 2, 3]

>>> calc(*nums)

14

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。

Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。

默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！

要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

*args是可变参数，args接收的是一个tuple；

**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。

以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：

可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过args传入：func((1, 2,

3))；

关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过 * * kw传入：func(**{‘a’: 1, ‘b’:

2})。

使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。

命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。

定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。

尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。

上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中：

def fact(n):

    return fact_iter(n, 1)

def fact_iter(num, product):

    if num == 1:

        return product

    return fact_iter(num - 1, num * product)

尾递归调用时，如果做了优化，栈不会增长，因此，无论多少次调用也不会导致栈溢出。

遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化，Python解释器也没有做优化，所以，即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。

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