Python 3 學習筆記之——基礎語法

1. a, b = a, a + b

• 先計算右邊表達式，而後再同時賦值給左邊。

2. 條件控制和循環語句

• 條件控制

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

• while 循環

while condition:
    statement_block
else:  # 無關緊要
    statement_block

• for 循環

for <variable> in <sequence>:
    <statements>
else:
    <statements>

• range() 函數

>>> a = list(range(3))
>>> a
[0, 1, 2]
>>> a = list(range(1, 5, 2))
>>> a
[1, 3]

• break 語句能夠跳出 for 和 while 的循環體。若是你從 for 或 while 循環中終止，任何對應的循環 else 塊將不執行。
• pass是空語句，是爲了保持程序結構的完整性。pass 不作任何事情，通常用作佔位語句。

3. 迭代器和生成器

• 字符串，列表或元組對象均可用於建立迭代器。

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> it = iter(a)
>>> next(it)
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
4
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

>>> it = iter(a)
>>> for i in it:
...     print(i)
... 
1
2
3
4
>>>

• 建立本身的迭代器，須要在類中實現實現兩個方法 __iter__() 與 __next__() 。__iter__() 方法返回一個特殊的迭代器對象， 這個迭代器對象實現了 __next__() 方法並經過 StopIteration 異常標識迭代的完成。

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.a <= 5:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration


myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for i in range(5):
    print(next(myiter))

for x in myiter:
    print(x)

>>>
1
2
3
4
5

• 在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱爲生成器（generator）。跟普通函數不一樣的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操做，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。在調用生成器運行的過程當中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前全部的運行信息，返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。

import sys


def fibonacci(n):  # 生成器函數 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if counter > n:
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1


f = fibonacci(10)  # f 是一個迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

>>> 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

4. 函數

• Python 定義函數使用 def 關鍵字，通常格式以下：

def function_name(args1, args2):
    statement
    return

• return [表達式] 結束函數，選擇性地返回一個值給調用方。不帶表達式的 return 至關於返回 None。
• 可更改(mutable)與不可更改(immutable)對象

• 在 Python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的對象，而 list, dict 等則是能夠修改的對象。

  • 不可變類型：變量賦值 a = 5 後再賦值 a = 10，這裏實際是新生成一個 int 值對象 10，再讓 a 指向它，而 5 被丟棄，不是改變 a 的值，至關於新生成了 a 。
  • 可變類型：變量賦值 la = [1,2,3,4] 後再賦值 la[2] = 5 則是將 list la 的第三個元素值更改，自己 la 沒有動，只是其內部的一部分值被修改了。

• Python 函數的參數傳遞：

• • 不可變類型：相似 c++ 的值傳遞，如整數、字符串、元組。如 fun(a)，傳遞的只是 a 的值，沒有影響 a 對象自己。好比在 fun(a) 內部修改 a 的值，只是修改另外一個複製的對象，不會影響 a 自己。
• 可變類型：相似 c++ 的引用傳遞，如列表，字典。如 fun(la)，則是將 la 真正的傳過去，修改後 fun 外部的 la 也會受影響。
• Python 中一切都是對象，嚴格意義咱們不能說值傳遞仍是引用傳遞，咱們應該說傳不可變對象和傳可變對象。

• 參數

  • 必需參數。必需參數須以正確的順序傳入函數，調用時的數量必須和聲明時的同樣。
  • 關鍵字參數 。關鍵字參數和函數調用關係緊密，函數調用使用關鍵字參數來肯定傳入的參數值。使用關鍵字參數容許函數調用時參數的順序與聲明時不一致，由於 Python 解釋器可以用參數名匹配參數值。
  • 默認參數。調用函數時，若是沒有傳遞參數，則會使用默認參數。
  • 不定長參數。你可能須要一個函數能處理比當初聲明時更多的參數，這些參數叫作不定長參數，它們在聲明時不會命名。

  def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
      "函數_文檔字符串"
      function_suite
      return [expression]

• 1. 加了星號 * 的參數會以元組(tuple)的形式導入，存放全部未命名的變量參數。若是在函數調用時沒有指定參數，它就是一個空元組。咱們也能夠不向函數傳遞未命名的變量。

  def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
      "函數_文檔字符串"
      function_suite
      return [expression]

• 1. 加了兩個星號 ** 的參數會以字典的形式導入。

• 匿名函數

  • 所謂匿名，意即再也不使用 def 語句這樣標準的形式定義一個函數。
  • lambda 只是一個表達式，函數體比 def 簡單不少。
  • lambda 的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在 lambda 表達式中封裝有限的邏輯進去。
  • lambda 函數擁有本身的命名空間，且不能訪問本身參數列表以外或全局命名空間裏的參數。
  • 雖然 lambda 函數看起來只能寫一行，卻不等同於 C 或 C++ 的內聯函數，後者的目的是調用小函數時不佔用棧內存從而增長運行效率。

  sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
     print ("相加後的值爲 : ", sum( 10, 20 ))
     print ("相加後的值爲 : ", sum( 20, 20 ))
    
     >>>
    相加後的值爲 :  30
    相加後的值爲 :  40

5. 列表推導式

vec = [2, 4, 6]
[3 * x for x in vec if x > 3] 
>>>
[12, 18]

matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
>>>
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

6. 遍歷技巧

• 在序列中遍歷時，索引位置和對應值可使用 enumerate() 函數同時獲得。
• 同時遍歷兩個或更多的序列，可使用 zip() 組合。
• 要反向遍歷一個序列，首先指定這個序列，而後調用 reversed() 函數。
• 要按順序遍歷一個序列，使用 sorted() 函數返回一個已排序的序列，並不修改原值。

a = [2, 4, 6]
for i, v in enumerate(a):
    print(i, v)
>>>
0 2
1 4
2 6

>>> b = ['sen', 'ius', 'en']
>>> for i, j in zip(a, b):
...     print(i, j)
... 
2 sen
4 ius
6 en

>>> for i in reversed(a):
...     print(i)
... 
6
4
2
>>> for i in sorted(b):
...     print(i)
... 
en
ius
sen
>>>

參考資料 菜鳥教程

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