# Python 语言基础 LLMS index: [llms.txt](/wikis/llms.txt) --- # Python 语言基础
> [!TIP] > **如何高效地学习编程语言** > > > 当我们在说学习一门新的编程语言的时候，我们到底在说什么？ > > C++, Java, Python, JavaScript, Typescript... > > 一门又一门的编程语言同中有异，异中有同。虽说“实现目的”是我们学习新的编程语言的直接驱动力，可如何高效地掌握一门编程语言，使其为我所用，是个值得我们思考的问题。 > > 我们尝试用过往的经验来对这个问题给出某种意义上的解答。也许你已经修过了《程序设计基础》或是《计算机程序设计基础》等等课程，我们不妨回忆在入门第一门编程语言时的流程。 > > 我们先介绍了一些最简单的**数据类型**，然后引入了一些加加减减的**操作符**。然后，我们学习了基本的**程序流程控制语句**，如**顺序语句**、**条件语句**和**循环语句**，以掌握程序执行的具体流程。然后，我们学习了一些较为方便的**数据组织方式**，如 C++ 中的**数组**、**结构体**、**STL** 等等，进而用**面向对象**的思维来思考问题。此外，我们还要了解使用这门编程语言所具有的独特的优势，比如一门编程语言的**语法糖**，或是使用这门语言能让我们极为便利地完成什么功能。 > > 因此，我们在学习一门新的编程语言时，不妨就仿照着这个思路，将学到的内容按照上述主题进行归类整理。 > [!NOTE] > **什么是语法糖？** > > > 语法糖（英语：Syntactic sugar）是由英国计算机科学家彼得·兰丁发明的一个术语，指计算机语言中添加的某种语法，这种语法对语言的功能没有影响，但是更方便程序员使用。语法糖让程序更加简洁，有更高的可读性。 > > Excerpted from [Wikipedia](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AF%AD%E6%B3%95%E7%B3%96). > [!NOTE] > **Checkpoint!** > > > 我们推荐初学 Python 的读者按顺序阅读本文档。文档中有若干 Checkpoint，每个 Checkpoint 都是一个简单的 Python 编程任务，可以快速检验你是否理解了文档讲解的知识。 ## 前置知识 + 基本的代数思维 + 一定的逻辑能力 + 先修程序设计课程的程序逻辑，对数据组织形式的一定理解和一定的面向对象思想 ## Python 可以用来做什么 + 开发网页前端与后端 + 在数据统计与分析中极具优势 + 在机器学习领域有极为重要的作用 + 胶水型语言，简洁灵活 + 拯救你的大一小学期 ## 安装、运行与 Hello World ### Python 的安装 > [!NOTE] > **Python 版本的选择** > > > Python 现在的主流版本是 **Python3**，目前的最新版本是 3.10，官方会对该版本进行 Bug 修复，而较为稳定的版本是 3.9 与 3.8，针对其仅会推出安全性相关的修复。 > > 目前在网络上找到的很多教程都还是 **Python2** 风格的，而 Python 官方在 2020/1/1 已经停止了对 Python2 的官方支持。因此，尽快升级并熟悉 **Python3** 的语法，是很有必要的。 > [!NOTE] > **编译型语言与解释型语言** > > > 我们已经熟悉的 C++ 是一种**编译型语言**。对于编译型语言，开发完成以后需要将所有的**源代码**都转换成**可执行程序**，而这种转换一般是不能跨平台的。也就是说，我们要针对不同的平台生成不同的可执行文件。 > > 而我们将要介绍的 Python 是一种**解释型语言**。每次执行程序都需要一边转换一边执行，用到哪些源代码就将哪些源代码转换成机器码，用不到的不进行任何处理。每次执行程序时可能使用不同的功能，这个时候需要转换的源代码也不一样。相比于编译型语言，解释型语言几乎都能跨平台，“**一次编写，到处运行**”是真实存在的。也就是说，可以轻松实现在 Windows 上编写 Python 源代码，然后丢到 Linux 上去运行，只要双方配置了相同的解释器环境即可。 > > 参考自 http://c.biancheng.net/view/4136.html. 针对 Windows 用户，请访问 https://www.python.org/downloads/windows/。针对 macOS 用户，请访问 https://www.python.org/downloads/macos/。下载对应的包然后安装即可。 在安装时记得勾选 Add To Path，将安装路径保存为系统环境变量。 > [!NOTE] > **什么是环境变量？** > > > 可参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/82011100，在了解环境变量的基本概念后，如果你忘记了在安装时将 Python 所在路径添加到环境变量中，可以自行尝试将其添加入 Path。 ### 线上平台运行 如果安装暂时有困难，可以先前往类似 [programiz](https://www.programiz.com/python-programming/online-compiler/) 或 [w3cschool](https://www.w3schools.com/python/trypython.asp?filename=demo_default) 的线上平台进行一些编程语法的实验。 ### 交互式窗口与脚本文件 基于解释型语言的特点，Python 代码可以分为**交互式窗口**和**脚本文件**两种**执行方式**。 + 交互式窗口：如在命令行输入 `python`，即可进入交互式窗口，此时如同“问答”一般，输入一行代码后，Python 立刻执行该行代码并给出返回值。退出界面的方法是按 `Ctrl+D` 或者执行 `exit()`（Windows 用户请使用 `Ctrl+Z`）。 + 脚本：经典运行方法 `python `，Python 会将整个脚本按照语句的顺序依次从头到尾执行。

交互式窗口的例子

脚本文件的例子

对于各种工程项目来说，我们自然是选择用脚本文件来存储代码，方便我们进行每一次调用。而针对初学者来说，我们大可尝试用交互式窗口来入门。后续附代码的部分，如果出现了顶格 `>>>` 的情况，则暗示这是一个交互式窗口，有 `>>>` 的是代码，其他的是执行代码的输出。 ### Hello world > [!NOTE] > **[Checkpoint Python-01] Hello World** > > > 好，现在你已经理解了 Python 程序是如何运行的 —— 试试看！ > > 1. 请尝试在控制台使用交互式窗口方式，使程序输出欢迎信息。如 `"Hello, c7w!"`。 > > 2. 请尝试编写脚本文件使其能正确输出 1. 中的欢迎信息。并思考，C++ 中你是怎样实现对于不同的用户，可以呈现不同的欢迎信息的呢？ > > 提示： > > - 你可以通过仔细观察上面的图片来解决问题 > - 接下来我们将讲解变量的定义与程序的输入输出 ## 变量类型与运算 与 C 和 C++ 大致相同，一些需要特别注意之处或有区别之处**用加粗表示**。 ### 基本变量类型 + `int`。变长整数，默认是 4 字节，有需要时自动增长。注意**整除运算符是 `//`**，而普通除法 `/` 会得到 `float` 类型（注意与 C 系语言区分）。除了十进制外，还支持十六进制、八进制、二进制的表示。 + `float`。8 字节浮点数，相当于 C 系语言的 `double`。 + `bool`。即众所周知的 `True` 与 `False`，注意**首字母大写**，用作数值计算时与 C 系语言一样分别视作 `1` 与 `0`。 + `string`。字符串是以**单引号 `'` 或双引号 `"`** 括起来的任意文本，比如 `'abc'`、`"xyz"`。 + `NoneType`。即 `None`、空值。后面会介绍到用处，常用于返回值、特判。 ```python >>> a = 124 >>> print(a) 124 >>> a = 'c7w' >>> print(a) c7w >>> a = None >>> print(a) None >>> if a: ... print (a) # Here a == None, do not print ... >>> a = 'c7w' >>> if a: ... print (a) # Here a == 'c7w', do print ... c7w ``` > [!NOTE] > **Python 是一种动态类型语言** > > > 我们尝试与熟悉的 C++ 语言对比，解释静态类型语言与动态类型语言的区别。 > > **静态类型语言**中，每个变量都有确定的数据类型。变量的类型在编译期就被完全确定，且此后变量的类型无法改变。 > > 与其相对应的是**动态类型语言**：变量并没有确定的数据类型，这意味着变量的类型可以在运行期改变。 > > 比如，在 C++ 中： > > ```cpp > int c = 1; > char m = 'x'; > std::string a = ""; > ``` > 我们不能尝试使用 `a = 1`，因为我们已经规定了 `a` 是 `std::string` 类型。 > > 而在 Python 中，我们可以尝试： > > ```python > a = 123 > a = 100.0 > a = "string" > a = [1,2,3] # List, would be explained later > ``` > 我们并没有对变量 `a` 进行过声明，而可以直接使用，并且在使用过程中可以随意地变换其类型。 > > Reference: https://blog.csdn.net/alashan007/article/details/100742591. > [!NOTE] > **Python 是一种强类型语言** > > > 注意区分“强/弱类型”与“静态/动态类型”，这是一对相互正交的概念。 > > **强类型**指值拥有确定的类型且不可（隐式地）相互转换，**弱类型**则指不同类型的值之间可以隐式转换。 > > 类型系统的强/弱并不像动态/静态那样有明显的界限。一般认为，JavaScript、Visual Basic 等是典型的弱类型语言，允许一部分隐式转换的 C 和 C++ 也被认为是弱类型语言，而 Java、C#、Python 等则是典型的强类型语言。 > > 例如，在 JavaScript 中： > > ```javascript > var a = "5"; > var b = 4; > var c = [3]; > var d = null; > console.log(a - b + c - d); > // Output: > // 13 > ``` > > 可以看到即使这些变量的类型完全不同，它们也能进行运算并产出不太符合直觉的结果。 > > 而在 Python 中： > > ```python > a = "5" > b = 4 > print(a + b) > # Output: > # Traceback (most recent call last): > # File "", line 1, in > # TypeError: can only concatenate str (not "int") to str > print(a + str(b)) > # Output: > # 54 > ``` > > 可见将不同类型的值直接进行运算会导致错误，必须先将其中的一些值显式转换为正确类型的值。 ### 输入 Python 语言之中，我们可以使用 `input()` 函数来获取用户的输入。 ```python a = input("请输入你的年龄") ``` 这样做可以获取用户的输入，并将其赋值给变量 `a`，但默认会将你的输入当作字符串类型。如果你想要得到数字的话，需要用到一层类型转换： ```python a = int(input("请输入你的年龄")) ``` 这样就可以将输入转化为 `int` 类型。当你的输入字符无法转化为 `int` 时，会抛出 `ValureError` 异常。 ### 运算符 下列是 Python 语言之中的合法运算符，其含义与 C/C++ 语言基本一致。其后列出了相应的重载函数，这些重载函数的用法在后续的面向对象章节之中再详细介绍。 **算术运算符** + 加法运算符 `+`：`__add__` + 减法运算符 `-`：`__sub__` + 乘法运算符 `*`：`__mul__` + 真除运算符 `/`：`__trudiv__` + 整除运算符 `//`：`__floordiv__` + 模运算符 `%`：`__mod__` + 幂运算符 `**`：`__pow__` **比较运算符** + 小于运算符 `<`：`__lt__` + 小于等于运算符 `<=`：`__le__` + 大于运算符 `>`：`__gt__` + 大于等于运算符 `>=`：`__ge__` + 相等运算符 `==`：`__eq__` + 不等运算符 `!=`：`__ne__` **位运算符** + 按位与运算符 `&`：`__and__` + 按位或运算符 `|`：`__or__` + 按位异或运算符 `^`：`__xor__` + 按位取反运算符 `~`：`__invert__` + 左移运算符 `<<`：`__lshift__` + 右移运算符 `>>`：`__rshift__` **逻辑运算符** + 逻辑与运算符 `and` + 逻辑或运算符 `or` + 逻辑非运算符 `not` 注意，对于 `and` 或 `or`，得到的结果不会直接转换为 `bool`，而是能够得出结果的最后一个变量。 注意，混用 `and`、`or` 时需要考虑 `and` 的优先级更高，为了代码的可读性建议不要混用，或者显式地加上小括号。 **三目运算符** + 三目运算符 `a if condition else b` 如 `abs_x = x if x >= 0 else -x`。 **其它运算符** + 包含运算符 `in`，用于判定某个变量是否包含于容器中 + 不包含运算符 `not in` + 同地址运算符 `is`，用于判定两个变量的地址是否相同 + 不同地址运算符 `is not` > [!NOTE] > **is运算符与None的配合** > > > 按照上述定义，大家可能会把 `is` 理解为 C++ 中取地址再进行比较的操作，但在 Python 中其实际应用场景不止是这样。 > > 在 Python 中，`None` 是一个内置的常量，表示值或对象的缺失。通常用来指示变量或对象没有值或尚未初始化。 > > `None` 经常用作函数的默认返回值，表示这些函数不返回任何有意义的值。其也可以指示变量或对象当前并未初始化。 > > 由于其为一个**内置的常量**，所有值是None类型的变量都指向同一个地址。因此，当我要确认一个变量是否为 `None` 时，可以并且更加推荐使用 `is` 而非 `==` 运算符。 > [!NOTE] > **[Checkpoint Python-02] Operators** > > > 1. 【精度测试】Python 的“高精度”体现在何处？尝试使用 Python 进行以下运算，并输出其结果。 > > 1. \(a = 10^{2000} - 1\) > > 2. \(a = 11451419198101919810114514 \times 11451419198101919810114514\) > > 3. \(a = 10^{-200} \times 10^{-400}\) > > 【提示】程序中可以使用科学计数法表示：我们可以用 `1e-5` 来表示 \(10^{-5}\)。 > > 2. 请尝试解释以下表达式的输出结果。 > > 1. `3 or 4` > > 2. `3 and 4` > > 3. `0 or 1 and 2` > > 4. `0 and 1 or 2` > > 5. `1 or 0 and 2` ## 程序控制语句 ### 顺序语句 代码块（英语：Code block）是个比较重要的层级概念，众所周知 Python 没有大括号进行显式地分块，因此它分块需要特别的手段：**冒号配合缩进**。 缩进有一套很完备的规则，推荐统一使用 Tab 或者四个空格作为一级，每当多一层层级嵌套时便会多一个 Tab 或者四个空格。而不要混用 Tab 和空格，不然会出现错误。 注释的写法： 1. 单行注释。代码行以 `#` 开头 2. 多行注释。使用三个单引号，或者三个双引号将其要注释的内容扩起来（后续我们会提到，这是多行字符串的处理方法） ### 条件语句 `if-elif-else` 条件判断结构： ```python age = 3 if age >= 18: print('adult') elif age >= 6: print('teenager') else: print('kid') ``` 虽然 `elif` 使代码更加简洁，减少了很多不必要的缩进，但是我们仍然需要避免大量多层嵌套的情况，建议仍然使用函数代替嵌套内的代码，达到“转移矛盾”的效果。 事实上，任何一种语言的多层嵌套都需要缩进，无论如何总是会影响阅读、带来较大的心智负担，我们在实践的过程中要尽量避免这种情况。 ### 循环语句 `while` 循环： ```python a = 1 while a <= 100: print(a) a += 1 # 注意没有 a++ 的写法 ``` `for` 循环： ```python for i in range(0, 100): # range(0, 100) = [0, 1, 2, ..., 99] print(i) # 本质上是在一个可迭代对象中遍历所有元素 ``` 同时，`break` 和 `continue` 这些语句在 Python 循环中也是可以正常使用的。 ### 函数的写法 定义函数的写法： ```python def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x ``` 注意第一行固定格式 `def (params, ...):`，其他和 C/C++ 差别不大。作为动态类型语言，函数返回类型不固定，可以有多个 `return` 以在不同情况下返回不同内容，或者没有 `return`（等价于 `return None`）。 如果要定义一个空的函数，可以使用： ```python def Fl0at9973_do_nothing(): pass ``` 也可以在函数定义行末尾添加上它的返回值，但这不会对代码运行造成任何影响与限制，只是给程序员自己看的而已。 ```python def shell_string() -> str: ret = 3 return ret # No Error ``` ### 函数的参数 Python 函数的参数传递非常灵活，其支持四类参数：位置参数，关键字参数，默认参数和可变参数。 + 位置参数 位置参数就是按照定义时的顺序传入函数，比如： ```python def greet(name, message): print(f"{message}, {name}!") ``` + 关键字参数 关键字参数允许传入的参数名任意指定，不按照函数定义时的参数顺序传参： ```python # 依然是上文的函数 greet(message="Hello", name="Kid") # 输出：Hello, Kid! ``` + 默认参数 默认参数就是当函数调用时没有传入参数时，使用默认参数的值。 ```python def greet(name, message="Hello"): print(f"{message}, {name}!") greet("Alice")  # 输出 "Hello, Alice!" greet("Bob", "Hi")  # 输出 "Hi, Bob!" ``` + 可变参数 在Python中，可变参数有两种：`*args` 与 `**kwargs` 。我们先来看前者: `*args` 表示任意多个位置参数，它是一个元组类型（元组在后文会介绍）。 ```python def add(*args): res = 0 for num in args: res += num return res print(add(1, 2, 3))  # 输出 6 print(add(1, 2, 3, 4, 5))  # 输出 15 ``` `**kwargs` 表示任意多个关键字参数，它是一个字典类型（字典在后文会介绍），不过在传入时我们并不需要显式地写成字典。 ```python def greet(**kwargs):    for key, value in kwargs.items():        print(f"{key}: {value}") greet(name="Alice", message="Hello")  # 输出 "name: Alice" 和 "message: Hello" greet(name="Bob", age=30, city="New York")  # 输出 "name: Bob"、"age: 30" 和 "city: New York" ``` > [!NOTE] > **[Checkpoint Python-03] Runtime logic** > > > 请定义一个函数 `fib`，接受一个整型变量 `n` 作为输入，返回斐波那契数列的第 `n` 项。 > > 请给出问题解法的递归版本与迭代版本。 ## 数据及其组织形式 ### 再谈字符串 > [!NOTE] > **什么是 Unicode** > > > 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。 > > 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。 - 单个元素是 Unicode 字符。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。 ```python >>> a = "你好世界" >>> a[0] # 取 a 的第 0 个元素 '你' >>> a[1] '好' >>> a[2] '世' >>> a[3] '界' ``` - 字符转义。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： ```python 'I\'m \"OK\"!' ``` - 多行字符串。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。当然，这也是一种撰写代码注释的方式。 ```python >>> print('''line1 ... line2 ... line3''') line1 line2 line3 ``` - 格式化字符串。使用 `fstring`，其在形式上是以 `f` 或 `F` 修饰符为修饰前缀的字符串（即 `f'xxx'` 或 `F'xxx'`），以大括号 `{}` 标明被替换的字段。`fstring` 在本质上并不是字符串常量，而是一个在运行时运算求值的表达式。 ```python >>> 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 ``` - 字符串运算 ```python >>> a = 'Hello' >>> a + a 'HelloHello' >>> a * 10 # 重复输出 'HelloHelloHelloHelloHelloHelloHelloHelloHelloHello' >>> a[1: 3] # 获取 index 在 [1, 3) 中的元素构成的字符串 'el' ``` - 常用特殊函数 + `strip()` 去除前后的空字符 ```python >>> a = ' <-backspace-> ' >>> a.strip() '<-backspace->' ``` + `replace(str1, str2, num)` 批量替换 ```python >>> a = "我爱北京大学，北京大学是世一大，北京大学yyds" >>> a.replace("北京大学", "清华大学") '我爱清华大学，清华大学是世一大，清华大学yyds' ``` + `len(obj)` 常用语获取字符串、字节串或容器的长度 + `chr(i)` 将整型变量 `i` 转化为长度为 1 的字符串 + `ord(c)` 获取（长度为 1 的）字符（串）的编号（Unicode） > [!NOTE] > **字节串** > > `bytes` 是 Python 中的字节串，它表示最纯粹的“二进制”数据，非常像 C 中的 `unsigned char *` 、但是在显示上仅支持 ASCII 显示、用肉眼看会有些“不伦不类”。通常其值存在于数据的处理过程中。 > > `bytes` 的构造与字符串类似，但是要加一个 `b` 做前导： > > ```python > print(b'123') > # Output: b'123' > > print(b'\1') > # Output: b'\x01'  > > print(b'\x41') > # Output: b'A' > > print(b'\x61\x62') > # Output: b'ab' > > print(len(b'\x61\x62')) > # Output: 2 > ``` > > 其中 `\x` 表示将字符转义成对应的 ASCII 字符。 ### 编码与解码 上文中已经陈述了一些常见的编码。由于 Python 胶水语言的特性，读者以后很有可能会遇到使用 Python 处理文件的需求，这时候字符的编码解码将是必须的话题，以下介绍一些使用 Python 自带的编码和解码器的例子： ```python In [1]: 'Hello world'.encode() Out[1]: b'Hello world' In [2]: b'Hello world'.decode() Out[2]: 'Hello world' In [3]: '你好'.encode() Out[3]: b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd' In [4]: '你好'.encode('utf-8') Out[4]: b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd' In [5]: '你好'.encode('gbk') Out[5]: b'\xc4\xe3\xba\xc3' In [6]: b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'.decode('utf-8') # 使⽤了正确的格式解码 Out[6]: '你好' In [7]: b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'.decode('gbk') # 使⽤了错误的格式解码 Out[7]: '浣犲ソ' ``` ### 扩展数据类型 **列表 `list`** Python 内置的一种数据类型是列表。`list` 是一种类似于向量的结构，可以随时添加和删除其中的元素。 ```python >>> a = [2, 3] # Init a list >>> Fl0at9973_blank = [] # Init a blank list # alternatively, Fl0at9973_blank = list() >>> a.append(4) # Append elements to list >>> a [2, 3, 4] >>> b = ['a', 'c', 114514] >>> b ['a', 'c', 114514] >>> a + b # List "plus" [2, 3, 4, 'a', 'c', 114514] >>> a[0] = "c7w,yyds" # Change value of elements >>> a ['c7w,yyds', 3, 4] >>> a[-1] # Find the last element 4 >>> a.reverse() # Reverse the list >>> a [4, 3, 'c7w,yyds'] >>> p = [5, 4, 3, 2, 1] >>> p.sort() # Sort the list >>> p [1, 2, 3, 4, 5] ``` **元组 `tuple`** Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。 元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。 ```python tup1 = () # 空元组 tup1 = (50, ) # 元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 tup1[0] = 20 # Error! Elements of tuple cannot be changed. ``` **字典 `dict`** 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，采用**键值对**存储方式。 字典的每个键值对用冒号 `:` 分割，每个键值对之间用逗号 `,` 分割，整个字典包括在花括号 `{}` 中。 ```python >>> d = {'name': 'c7w', 'gender': 'M', 'id': 2020000000} # Init the dict >>> d {'name': 'c7w', 'gender': 'M', 'id': 2020000000} >>> d['gender'] # Get the value of certain key 'M' >>> d['department'] = 'CST' # New a key-value pair >>> d {'name': 'c7w', 'gender': 'M', 'id': 2020000000, 'department': 'CST'} >>> d['girlfriend'] # Would raise KeyError if key not found Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'girlfriend' >>> d['id'] += 2 # Change value of certain key >>> d {'name': 'c7w', 'gender': 'M', 'id': 2020000002, 'department': 'CST'} ``` 可以使用 `in` 关键字判断某个特定的 key 是否在字典中，也可以使用内置的 `dictObj.get()` 函数在 key 不存在时提供默认获取值。 **集合 `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。 ```python >>> myList = [1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4] >>> s = set(myList) >>> s {1, 2, 3, 4} >>> s = list(s) >>> s [1, 2, 3, 4] ``` **面向对象语法** 如果采用面向对象式的思维，我们将具有共同属性与方法的一组个体抽象成一个类，在 Python 中的表达方式为： ```python class Student(object): def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score def get_grade(self): if self.score >= 90: return 'A' elif self.score >= 60: return 'B' else: return 'C' ``` 更多有关 Python 面向对象编程的知识请阅读： + https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017495723838528 + https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017501628721248 ### 文件读写 **`open()` 函数** 你必须先用 Python 内置的 `open()` 函数打开一个文件，创建一个 file 对象，相关的方法才可以调用它进行读写。 ```python file object = open(file_name [, access_mode][, buffering]) ``` 其中常用的读取模式有 `'r'`（只读）、`'w+'`（清空并重写）、`'a+'`（追加写入）。 **`read()` 函数** `read()` 方法从一个打开的文件中读取一个字符串。 ```python # 打开一个文件 fo = open("foo.txt", "r") str = fo.read() print("读取的字符串是: ", str) # 关闭打开的文件 fo.close() ``` **`write()` 函数** `write()` 方法可将任何字符串写入一个打开的文件。需要重点注意的是，Python 字符串可以是二进制数据，而不是仅仅是文字。注意，`write()` 方法不会在字符串的结尾添加换行符即 `'\n'`。 ```python # 打开一个文件 fo = open("foo.txt", "w") fo.write("www.runoob.com!\nVery good site!\n") # 关闭打开的文件 fo.close() ``` > [!NOTE] > **[Checkpoint Python-04] Numbers** > > > 1. 【数据结构】 > > 1. 分别找出 \(1 \leq i \leq 1000000\) 内所有的是 \(2, 3, 5\) 的倍数的数的对应的 `list` > > 2. 将这些列表连接起来 > > 3. 将这些数去重 > > 2. 【文本写入】 > > 1. 将 1. 中的答案，输出为 `ans.txt` ## 语法糖 Python 的一大特色在于其丰富的语法糖，这些语法糖让 Python 代码与其他语言相比展现出了完全不一样的风格，这个风格也称作 Pythonic。熟练运用这些语法糖，可以简化代码编写并提高代码可读性。 ### 自动生成元组与解包 ```python a = 1 b = 2 a, b = b, a # 自动生成了 Tuple 并交换次序，不需中间变量 ``` ### 多重比较 ```python a = 30 if 20 <= a <= 40: print(a) ``` ### 可迭代对象的切片 ```python >>> a = list(range(0, 100)) >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99] >>> a[10: 19] # [10, 19) [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18] >>> a[-10: -2] # [-10, -2) [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97] >>> a[-1] 99 ``` ### 列表生成式 ```python >>> L = [x * x for x in range(100) if x % 10 == 0] >>> L [0, 100, 400, 900, 1600, 2500, 3600, 4900, 6400, 8100] ``` ## 包管理 ### 多文件项目 在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。 为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在 Python 中，一个 `.py` 文件就称之为一个**模块**（英语：Module）。 请注意，每一个包目录下面都会有一个 `__init__.py` 的文件。这个文件是必须存在的，否则，Python 就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。`__init__.py` 可以是空文件，也可以有 Python 代码，因为 `__init__.py` 本身就是一个模块。在下列文件树中它的模块名就是 `mycompany`。 ```python mycompany ├─ web │ ├─ __init__.py │ ├─ utils.py │ └─ www.py ├─ __init__.py ├─ abc.py └─ utils.py ``` ### 引入外部包 Python 为我们自带了很多内置模块，比如 `os`、`datetime`、`re` 等等，这里不在语言入门篇中赘述。当有运用的需求时，培养面向搜索引擎的问题解决能力是很重要的。 ### 安装外部包
正是由于开源社区的存在，才使得 Python 能够如此便捷，如此强大。Python 为我们提供了极为方便的包管理器 `pip`，会在安装时附带。 Linux 用户可以使用 `sudo apt update && sudo apt install pip3` 来安装。 在 Python 中，安装第三方模块，是通过包管理工具 `pip` 完成的。例如，我们要安装一个第三方库 Pillow，其是一个高级的图像处理工具。我们就可以通过 `pip install pillow` 来安装。 此外，我们还可以使用 `anaconda`、`virtualenv` 等包来协助我们进行虚拟环境创建或者包管理，这里我们不再展开。 ## 拓展学习 Python 的强大之处在于其丰富的第三方库，为了进一步学习、运用 Python 语言，我们推荐读者自行搜索下列第三方库的介绍、文档，并尝试在自己的程序中使用它们。有余力的读者甚至可以去阅读这些第三方库的源代码。 ### 系统调用 + os + sys ### 日常工具 + re + datetime + math + random + json + sqlite3 ### 图像处理 + Pillow ### 网站开发 + Django + Flask ### 数据收集 + requests + beautifulsoup4 ### 统计分析 + Numpy + Matplotlib + pandas ### 机器学习 + Tensorflow + Pytorch ## 资源链接 + 2020 暑培讲义 by rls + 2021 暑培讲义 by ayf + 2022 暑培讲义 by zcy + 2023 暑培讲义 by lyf + Python Docs + Runoob + 廖雪峰 --- Section pages: - [Python 包管理](/wikis/skills/languages/python/pip/) - [Python 网络请求与爬虫基础](/wikis/skills/languages/python/crawler/)