Python 指南 (2)

什么是 Python

Python是一种计算机编程语言。计算机编程语言和我们日常使用的自然语言有所不同,最大的区别就是,自然语言在不同的语境下有不同的理解,而计算机要根据编程语言执行任务,就必须保证编程语言写出的程序决不能有歧义,所以,任何一种编程语言都有自己的一套语法,编译器或者解释器就是负责把符合语法的程序代码转换成CPU能够执行的机器码,然后执行。Python也不例外。

Python的语法比较简单,采用缩进方式,写出来的代码就像下面的样子:

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# print absolute value of an integer:
a = 100
if a >= 0:
print(a)
else:
print(-a)

#开头的语句是注释,注释是给人看的,可以是任意内容,解释器会忽略掉注释。其他每一行都是一个语句,当语句以冒号:结尾时,缩进的语句视为代码块。

缩进有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码,但没有规定缩进是几个空格还是Tab。按照约定俗成的惯例,应该始终坚持使用4个空格的缩进。

缩进的另一个好处是强迫你写出缩进较少的代码,你会倾向于把一段很长的代码拆分成若干函数,从而得到缩进较少的代码。

缩进的坏处就是“复制-粘贴”功能失效了,这是最坑爹的地方。当你重构代码时,粘贴过去的代码必须重新检查缩进是否正确。此外,IDE很难像格式化Java代码那样格式化Python代码。

最后,请务必注意,Python程序是大小写敏感的,如果写错了大小写,程序会报错。

数据类型

计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型。在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种:

整数

Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1100-80800,等等。

计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff000xa5b4c3d2,等等。

对于很大的数,例如10000000000,很难数清楚0的个数。Python允许在数字中间以_分隔,因此,写成10_000_000_00010000000000是完全一样的。十六进制数也可以写成0xa1b2_c3d4

浮点数

浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,比如,1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮点数可以用数学写法,如1.233.14-9.01,等等。但是对于很大或很小的浮点数,就必须用科学计数法表示,把10用e替代,1.23x109就是1.23e9,或者12.3e8,0.000012可以写成1.2e-5,等等。

整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的,整数运算永远是精确的(除法难道也是精确的?是的!),而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

字符串

字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本,比如'abc'"xyz"等等。请注意,''""本身只是一种表示方式,不是字符串的一部分,因此,字符串'abc'只有abc这3个字符。如果'本身也是一个字符,那就可以用""括起来,比如"I'm OK"包含的字符是I'm,空格,OK这6个字符。

如果字符串内部既包含'又包含"怎么办?可以用转义字符\来标识,比如:

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'I\'m \"OK\"!'

表示的字符串内容是:

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I'm "OK"!

转义字符\可以转义很多字符,比如\n表示换行,\t表示制表符,字符\本身也要转义,所以\\表示的字符就是\,可以在Python的交互式命令行用print()打印字符串看看:

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>>> print('I\'m ok.')
I'm ok.
>>> print('I\'m learning\nPython.')
I'm learning
Python.
>>> print('\\\n\\')
\
\

如果字符串里面有很多字符都需要转义,就需要加很多\,为了简化,Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义,可以自己试试:

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>>> print('\\\t\\')
\ \
>>> print(r'\\\t\\')
\\\t\\

如果字符串内部有很多换行,用\n写在一行里不好阅读,为了简化,Python允许用'''...'''的格式表示多行内容,可以自己试试:

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>>> print('''line1
... line2
... line3''')
line1
line2
line3

上面是在交互式命令行内输入,注意在输入多行内容时,提示符由>>>变为...,提示你可以接着上一行输入,注意...是提示符,不是代码的一部分:

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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│Command Prompt - python _ □ x │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│>>> print('''line1 │
│... line2 │
│... line3''') │
│line1 │
│line2 │
│line3 │
│ │
│>>> _ │
│ │
│ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

当输入完结束符`````和括号)后,执行该语句并打印结果。

如果写成程序并存为.py文件,就是:

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print('''line1
line2
line3''')

布尔值

布尔值和布尔代数的表示完全一致,一个布尔值只有TrueFalse两种值,要么是True,要么是False,在Python中,可以直接用TrueFalse表示布尔值(请注意大小写),也可以通过布尔运算计算出来:

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>>> True
True
>>> False
False
>>> 3 > 2
True
>>> 3 > 5
False

布尔值可以用andornot运算。

and运算是与运算,只有所有都为Trueand运算结果才是True

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>>> True and True
True
>>> True and False
False
>>> False and False
False
>>> 5 > 3 and 3 > 1
True

or运算是或运算,只要其中有一个为Trueor运算结果就是True

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>>> True or True
True
>>> True or False
True
>>> False or False
False
>>> 5 > 3 or 1 > 3
True

not运算是非运算,它是一个单目运算符,把True变成FalseFalse变成True

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>>> not True
False
>>> not False
True
>>> not 1 > 2
True

布尔值经常用在条件判断中,比如:

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if age >= 18:
print('adult')
else:
print('teenager')

空值

空值是Python里一个特殊的值,用None表示。None不能理解为0,因为0是有意义的,而None是一个特殊的空值。

此外,Python还提供了列表、字典等多种数据类型,还允许创建自定义数据类型,我们后面会继续讲到。

变量

变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的,只是在计算机程序中,变量不仅可以是数字,还可以是任意数据类型。

变量在程序中就是用一个变量名表示了,变量名必须是大小写英文、数字和_的组合,且不能用数字开头,比如:

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a = 1

变量a是一个整数。

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t_007 = 'T007'

变量t_007是一个字符串。

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Answer = True

变量Answer是一个布尔值True

在Python中,等号=是赋值语句,可以把任意数据类型赋值给变量,同一个变量可以反复赋值,而且可以是不同类型的变量。

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。静态语言在定义变量时必须指定变量类型,如果赋值的时候类型不匹配,就会报错。例如Java是静态语言,赋值语句如下(// 表示注释):

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int a = 123; // a是整数类型变量
a = "ABC"; // 错误:不能把字符串赋给整型变量

和静态语言相比,动态语言更灵活,就是这个原因。

请不要把赋值语句的等号等同于数学的等号。比如下面的代码:

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x = 10
x = x + 2

如果从数学上理解x = x + 2那无论如何是不成立的,在程序中,赋值语句先计算右侧的表达式x + 2,得到结果12,再赋给变量x。由于x之前的值是10,重新赋值后,x的值变成12

最后,理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。当我们写:

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a = 'ABC'

时,Python解释器干了两件事情:

  1. 在内存中创建了一个'ABC'的字符串;
  2. 在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向'ABC'

也可以把一个变量a赋值给另一个变量b,这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据。

最后一行打印出变量b的内容到底是'ABC'呢还是'XYZ'?如果从数学意义上理解,就会错误地得出ba相同,也应该是'XYZ',但实际上b的值是'ABC',让我们一行一行地执行代码,就可以看到到底发生了什么事:

执行a = 'ABC',解释器创建了字符串'ABC'和变量a,并把a指向'ABC'

py-var-code-1

执行b = a,解释器创建了变量b,并把b指向a指向的字符串'ABC'

py-var-code-2

执行a = 'XYZ',解释器创建了字符串’XYZ’,并把a的指向改为'XYZ',但b并没有更改:

py-var-code-3

所以,最后打印变量b的结果自然是'ABC'了。

常量

所谓常量就是不能变的变量,比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中,通常用全部大写的变量名表示常量:

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PI = 3.14159265359

但事实上PI仍然是一个变量,Python根本没有任何机制保证PI不会被改变,所以,用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法,如果你一定要改变变量PI的值,也没人能拦住你。

最后解释一下整数的除法为什么也是精确的。在Python中,有两种除法,一种除法是/

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>>> 10 / 3
3.3333333333333335

/除法计算结果是浮点数,即使是两个整数恰好整除,结果也是浮点数:

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>>> 9 / 3
3.0

还有一种除法是//,称为地板除,两个整数的除法仍然是整数:

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>>> 10 // 3
3

你没有看错,整数的地板除//永远是整数,即使除不尽。要做精确的除法,使用/就可以。

因为//除法只取结果的整数部分,所以Python还提供一个余数运算,可以得到两个整数相除的余数:

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>>> 10 % 3
1

无论整数做//除法还是取余数,结果永远是整数,所以,整数运算结果永远是精确的。

字符编码

我们已经讲过了,字符串也是一种数据类型,但是,字符串比较特殊的是还有一个编码问题。

因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节(byte),所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255),如果要表示更大的整数,就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535,4个字节可以表示的最大整数是4294967295

由于计算机是美国人发明的,因此,最早只有127个字符被编码到计算机里,也就是大小写英文字母、数字和一些符号,这个编码表被称为ASCII编码,比如大写字母A的编码是65,小写字母z的编码是122

但是要处理中文显然一个字节是不够的,至少需要两个字节,而且还不能和ASCII编码冲突,所以,中国制定了GB2312编码,用来把中文编进去。

你可以想得到的是,全世界有上百种语言,日本把日文编到Shift_JIS里,韩国把韩文编到Euc-kr里,各国有各国的标准,就会不可避免地出现冲突,结果就是,在多语言混合的文本中,显示出来会有乱码。

因此,Unicode字符集应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里,这样就不会再有乱码问题了。

Unicode标准也在不断发展,但最常用的是UCS-16编码,用两个字节表示一个字符(如果要用到非常偏僻的字符,就需要4个字节)。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。

现在,捋一捋ASCII编码和Unicode编码的区别:ASCII编码是1个字节,而Unicode编码通常是2个字节。

字母A用ASCII编码是十进制的65,二进制的01000001

字符0用ASCII编码是十进制的48,二进制的00110000,注意字符'0'和整数0是不同的;

汉字已经超出了ASCII编码的范围,用Unicode编码是十进制的20013,二进制的01001110 00101101

你可以猜测,如果把ASCII编码的A用Unicode编码,只需要在前面补0就可以,因此,A的Unicode编码是00000000 01000001

新的问题又出现了:如果统一成Unicode编码,乱码问题从此消失了。但是,如果你写的文本基本上全部是英文的话,用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间,在存储和传输上就十分不划算。

所以,本着节约的精神,又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节,常用的英文字母被编码成1个字节,汉字通常是3个字节,只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符,用UTF-8编码就能节省空间:

字符 ASCII Unicode UTF-8
A 01000001 00000000 01000001 01000001
x 01001110 00101101 11100100 10111000 10101101

从上面的表格还可以发现,UTF-8编码有一个额外的好处,就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分,所以,大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。

搞清楚了ASCII、Unicode和UTF-8的关系,我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式:

在计算机内存中,统一使用Unicode编码,当需要保存到硬盘或者需要传输的时候,就转换为UTF-8编码。

用记事本编辑的时候,从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里,编辑完成后,保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件:

rw-file-utf-8

浏览网页的时候,服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器:

web-utf-8

所以你看到很多网页的源码上会有类似<meta charset="UTF-8" />的信息,表示该网页正是用的UTF-8编码。

Python的字符串

搞清楚了令人头疼的字符编码问题后,我们再来研究Python的字符串。

在最新的Python 3版本中,字符串是以Unicode编码的,也就是说,Python的字符串支持多语言,例如:

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>>> print('包含中文的str')
包含中文的str

对于单个字符的编码,Python提供了ord()函数获取字符的整数表示,chr()函数把编码转换为对应的字符:

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>>> ord('A')
65
>>> ord('中')
20013
>>> chr(66)
'B'
>>> chr(25991)
'文'

如果知道字符的整数编码,还可以用十六进制这么写str

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>>> '\u4e2d\u6587'
'中文'

两种写法完全是等价的。

由于Python的字符串类型是str,在内存中以Unicode表示,一个字符对应若干个字节。如果要在网络上传输,或者保存到磁盘上,就需要把str变为以字节为单位的bytes

Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示:

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x = b'ABC'

要注意区分'ABC'b'ABC',前者是str,后者虽然内容显示得和前者一样,但bytes的每个字符都只占用一个字节。

以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes,例如:

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>>> 'ABC'.encode('ascii')
b'ABC'
>>> '中文'.encode('utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
>>> '中文'.encode('ascii')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)

纯英文的str可以用ASCII编码为bytes,内容是一样的,含有中文的str可以用UTF-8编码为bytes。含有中文的str无法用ASCII编码,因为中文编码的范围超过了ASCII编码的范围,Python会报错。

bytes中,无法显示为ASCII字符的字节,用\x##显示。

反过来,如果我们从网络或磁盘上读取了字节流,那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str,就需要用decode()方法:

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>>> b'ABC'.decode('ascii')
'ABC'
>>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
'中文'

如果bytes中包含无法解码的字节,decode()方法会报错:

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>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8')
Traceback (most recent call last):
...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 3: invalid start byte

如果bytes中只有一小部分无效的字节,可以传入errors='ignore'忽略错误的字节:

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>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8', errors='ignore')
'中'

要计算str包含多少个字符,可以用len()函数:

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>>> len('ABC')
3
>>> len('中文')
2

len()函数计算的是str的字符数,如果换成byteslen()函数就计算字节数:

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>>> len(b'ABC')
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>>> len(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
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>>> len('中文'.encode('utf-8'))
6

可见,1个中文字符经过UTF-8编码后通常会占用3个字节,而1个英文字符只占用1个字节。

在操作字符串时,我们经常遇到strbytes的互相转换。为了避免乱码问题,应当始终坚持使用UTF-8编码对strbytes进行转换。

由于Python源代码也是一个文本文件,所以,当你的源代码中包含中文的时候,在保存源代码时,就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时,为了让它按UTF-8编码读取,我们通常在文件开头写上这两行:

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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序,Windows系统会忽略这个注释;

第二行注释是为了告诉Python解释器,按照UTF-8编码读取源代码,否则,你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。

申明了UTF-8编码并不意味着你的.py文件就是UTF-8编码的,必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码:

set-encoding-in-notepad++

如果.py文件本身使用UTF-8编码,并且也申明了# -*- coding: utf-8 -*-,打开命令提示符测试就可以正常显示中文:

py-chinese-test-in-cmd

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:

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>>> '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。

常见的占位符有:

占位符 替换内容
%d 整数
%f 浮点数
%s 字符串
%x 十六进制整数

其中,格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数:

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print('%2d-%02d' % (3, 1))
print('%.2f' % 3.1415926)

如果你不太确定应该用什么,%s永远起作用,它会把任何数据类型转换为字符串:

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>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True)
'Age: 25. Gender: True'

有些时候,字符串里面的%是一个普通字符怎么办?这个时候就需要转义,用%%来表示一个%

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>>> 'growth rate: %d %%' % 7
'growth rate: 7 %'
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:

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>>> 'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125)
'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'
f-string

最后一种格式化字符串的方法是使用以f开头的字符串,称之为f-string,它和普通字符串不同之处在于,字符串如果包含{xxx},就会以对应的变量替换:

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>>> r = 2.5
>>> s = 3.14 * r ** 2
>>> print(f'The area of a circle with radius {r} is {s:.2f}')
The area of a circle with radius 2.5 is 19.62

上述代码中,{r}被变量r的值替换,{s:.2f}被变量s的值替换,并且:后面的.2f指定了格式化参数(即保留两位小数),因此,{s:.2f}的替换结果是19.62

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。

比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示:

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>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数:

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>>> len(classmates)
3

用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的:

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>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当索引超出了范围时,Python会报一个IndexError错误,所以,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1

如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素:

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>>> classmates[-1]
'Tracy'

以此类推,可以获取倒数第2个、倒数第3个:

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>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当然,倒数第4个就越界了。

list是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾:

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>>> 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:

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>>> classmates.insert(1, 'Jack')
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

要删除list末尾的元素,用pop()方法:

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>>> 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:

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>>> 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:

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>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

list里面的元素的数据类型也可以不同,比如:

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>>> L = ['Apple', 123, True]

list元素也可以是另一个list,比如:

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>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
4

要注意s只有4个元素,其中s[2]又是一个list,如果拆开写就更容易理解了:

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>>> p = ['asp', 'php']
>>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']

要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1],因此s可以看成是一个二维数组,类似的还有三维、四维……数组,不过很少用到。

如果一个list中一个元素也没有,就是一个空的list,它的长度为0:

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>>> L = []
>>> len(L)
0

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:

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>>> 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。

tuple的陷阱:当你定义一个tuple时,在定义的时候,tuple的元素就必须被确定下来,比如:

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>>> t = (1, 2)
>>> t
(1, 2)

如果要定义一个空的tuple,可以写成()

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3
>>> t = ()
>>> t
()

但是,要定义一个只有1个元素的tuple,如果你这么定义:

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2
3
>>> t = (1)
>>> t
1

定义的不是tuple,是1这个数!这是因为括号()既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1

所以,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:

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2
3
>>> t = (1,)
>>> t
(1,)

Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号。

最后来看一个“可变的”tuple:

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>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])

这个tuple定义的时候有3个元素,分别是'a''b'和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗?怎么后来又变了?

别急,我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素:

tuple-0

当我们把list的元素'A''B'修改为'X''Y'后,tuple变为:

tuple-1

表面上看,tuple的元素确实变了,但其实变的不是tuple的元素,而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list,所以,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!

理解了“指向不变”后,要创建一个内容也不变的tuple怎么做?那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

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:

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names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]

给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。

如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下:

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>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

为什么dict查找速度这么快?因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字,我们要查某一个字,一个办法是把字典从第一页往后翻,直到找到我们想要的字为止,这种方法就是在list中查找元素的方法,list越大,查找越慢。

第二种方法是先在字典的索引表里(比如部首表)查这个字对应的页码,然后直接翻到该页,找到这个字。无论找哪个字,这种查找速度都非常快,不会随着字典大小的增加而变慢。

dict就是第二种实现方式,给定一个名字,比如'Michael',dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”,也就是95这个数字存放的内存地址,直接取出来,所以速度非常快。

你可以猜到,这种key-value存储方式,在放进去的时候,必须根据key算出value的存放位置,这样,取的时候才能根据key直接拿到value。

把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入:

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>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67

由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:

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>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88

如果key不存在,dict就会报错:

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>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'

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:

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>>> '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:

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

注意:返回None的时候Python的交互环境不显示结果。

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

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>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较,dict有以下几个特点:

  1. 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢;
  2. 需要占用大量的内存,内存浪费多。

而list相反:

  1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
  2. 占用空间小,浪费内存很少。

所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象

这是因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)。

要保证hash的正确性,作为key的对象就不能变。在Python中,字符串、整数等都是不可变的,因此,可以放心地作为key。而list是可变的,就不能作为key:

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>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

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:

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

注意,传入的参数[1, 2, 3]是一个list,而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1,2,3这3个元素,显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤:

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>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 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:

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>>> 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:

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>>> 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:

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>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value,但是,set的原理和dict一样,所以,同样不可以放入可变对象,因为无法判断两个可变对象是否相等,也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set,看看是否会报错。

再议不可变对象

上面我们讲了,str是不变对象,而list是可变对象。

对于可变对象,比如list,对list进行操作,list内部的内容是会变化的,比如:

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>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']

而对于不可变对象,比如str,对str进行操作呢:

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>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'

虽然字符串有个replace()方法,也确实变出了'Abc',但变量a最后仍是'abc',应该怎么理解呢?

我们先把代码改成下面这样:

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>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'

要始终牢记的是,a是变量,而'abc'才是字符串对象!有些时候,我们经常说,对象a的内容是'abc',但其实是指,a本身是一个变量,它指向的对象的内容才是'abc'

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┌───┐                  ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘

当我们调用a.replace('a', 'A')时,实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的,而这个方法虽然名字叫replace,但却没有改变字符串'abc'的内容。相反,replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回,如果我们用变量b指向该新字符串,就容易理解了,变量a仍指向原有的字符串'abc',但变量b却指向新字符串'Abc'了:

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┌───┐                  ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ 'Abc' │
└───┘ └───────┘

所以,对于不变对象来说,调用对象自身的任意方法,也不会改变该对象自身的内容。相反,这些方法会创建新的对象并返回,这样,就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

条件判断

计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断。

比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,用if语句实现:

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age = 20
if age >= 18:
print('your age is', age)
print('adult')

根据Python的缩进规则,如果if语句判断是True,就把缩进的两行print语句执行了,否则,什么也不做。

也可以给if添加一个else语句,意思是,如果if判断是False,不要执行if的内容,去把else执行了:

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age = 3
if age >= 18:
print('your age is', age)
print('adult')
else:
print('your age is', age)
print('teenager')

注意不要少写了冒号:

当然上面的判断是很粗略的,完全可以用elif做更细致的判断:

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age = 3
if age >= 18:
print('adult')
elif age >= 6:
print('teenager')
else:
print('kid')

elifelse if的缩写,完全可以有多个elif,所以if语句的完整形式就是:

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if <条件判断1>:
<执行1>
elif <条件判断2>:
<执行2>
elif <条件判断3>:
<执行3>
else:
<执行4>

if语句执行有个特点,它是从上往下判断,如果在某个判断上是True,把该判断对应的语句执行后,就忽略掉剩下的elifelse,所以,请测试并解释为什么下面的程序打印的是teenager

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age = 20
if age >= 6:
print('teenager')
elif age >= 18:
print('adult')
else:
print('kid')

if判断条件还可以简写,比如写:

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if x:
print('True')

只要x是非零数值、非空字符串、非空list等,就判断为True,否则为False

再议 input

最后看一个有问题的条件判断。很多同学会用input()读取用户的输入,这样可以自己输入,程序运行得更有意思:

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birth = input('birth: ')
if birth < 2000:
print('00前')
else:
print('00后')

输入1982,结果报错:

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Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: str() > int()

这是因为input()返回的数据类型是strstr不能直接和整数比较,必须先把str转换成整数。Python提供了int()函数来完成这件事情:

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s = input('birth: ')
birth = int(s)
if birth < 2000:
print('00前')
else:
print('00后')

再次运行,就可以得到正确地结果。但是,如果输入abc呢?又会得到一个错误信息:

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Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc'

原来int()函数发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错,程序就退出了。

循环

要计算1+2+3,我们可以直接写表达式:

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>>> 1 + 2 + 3
6

要计算1+2+3+…+10,勉强也能写出来。

但是,要计算1+2+3+…+10000,直接写表达式就不可能了。

为了让计算机能计算成千上万次的重复运算,我们就需要循环语句。

Python的循环有两种,一种是for…in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来,看例子:

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names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
print(name)

执行这段代码,会依次打印names的每一个元素:

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Michael
Bob
Tracy

所以for x in ...循环就是把每个元素代入变量x,然后执行缩进块的语句。

再比如我们想计算1-10的整数之和,可以用一个sum变量做累加:

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sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
sum = sum + x
print(sum)

如果要计算1-100的整数之和,从1写到100有点困难,幸好Python提供一个range()函数,可以生成一个整数序列,再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数:

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>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

range(101)就可以生成0-100的整数序列,计算如下:

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sum = 0
for x in range(101):
sum = sum + x
print(sum)

'''
output:
5050
'''

第二种循环是while循环,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和,可以用while循环实现:

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sum = 0
n = 99
while n > 0:
sum = sum + n
n = n - 2
print(sum)

在循环内部变量n不断自减,直到变为-1时,不再满足while条件,循环退出。

break

在循环中,break语句可以提前退出循环。例如,本来要循环打印1~100的数字:

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n = 1
while n <= 100:
print(n)
n = n + 1
print('END')

上面的代码可以打印出1~100。

如果要提前结束循环,可以用break语句:

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n = 1
while n <= 100:
if n > 10: # 当n = 11时,条件满足,执行break语句
break # break语句会结束当前循环
print(n)
n = n + 1
print('END')

执行上面的代码可以看到,打印出1~10后,紧接着打印END,程序结束。

可见break的作用是提前结束循环。

continue

在循环过程中,也可以通过continue语句,跳过当前的这次循环,直接开始下一次循环。

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n = 0
while n < 10:
n = n + 1
print(n)

上面的程序可以打印出1~10。但是,如果我们想只打印奇数,可以用continue语句跳过某些循环:

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n = 0
while n < 10:
n = n + 1
if n % 2 == 0: # 如果n是偶数,执行continue语句
continue # continue语句会直接继续下一轮循环,后续的print()语句不会执行
print(n)

执行上面的代码可以看到,打印的不再是1~10,而是1,3,5,7,9。

可见continue的作用是提前结束本轮循环,并直接开始下一轮循环。

参考资料

  1. 廖雪峰的Python教程. https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/