Python学习笔记

单引号与双引号同时支持，相同效果
范围相关的都遵循：左闭右开，支持步长
换行或分号;表示语句结束
注释
1. #单行注释
2. """ """或''' '''多行注释
数据类型
1. 整型int
  
  0b100 == 4、0o100 == 64、0x100 == 256
2. 浮点型float
  
  123.456 == 1.23456e2
3. 字符串型str
  
  单引号、双引号，'''或"""支持换行字符串（\n可以用回车换行表示）
  1. r'字符串'或R'字符串'（也支持'''或"""）：原始字符串、不会转义
4. 布尔型bool
  
  True、False
变量惯例：
1. 变量名通常使用小写英文字母，多个单词用下划线_进行连接
2. 受保护的变量用单个下划线_开头
3. 私有的变量用两个下划线__开头
（与JS不同的运算符）:=、==、!=、not、or、and、//、is、is not、in、not in
if 「条件」:（没有小括号 ~~()~~ ）、elif 「条件」:、else"
1. 支持值1 <= 变量 < 值2
for 变量 in 列表或元组或集合或字符串或字典或range(参数):

for _ in xx:不使用索引
for、if等可以放在表达式中

e.g. items = [i for i in range(1, 100)]、items = [i for i in range(1, 100) if i % 3 == 0 or i % 5 == 0]、items = [i ** 2 for i in range(1, 100) if i % 3 == 0 or i % 5 == 0]
break、continue仅针对当前循环
Python中没有用花括号 ~~{}~~ 来构造代码块，而是使用缩进的方式来表示代码的层次结构
match-case
1. case 值1 | 值2 | 值3:
2. case _:默认匹配
内置函数:不需要 ~~import~~ 就能够直接使用的函数
1. input(「描述值或变量」)
2. print
  1. print(值或变量)
  2. print('浮点数%f' % 变量1)、print('浮点数%.1f 整数%d 字符串%s' % (变量1, 变量2, 变量3))
  3. print(f'{变量1} {变量2:.2f}')
    - 同时输出变量名：print(f'{变量1 = } {变量2 = :.3f}')
  4. print(变量 := 10)既能输出又能赋值（~~print(变量 = 10)~~ 报错）
  5. print(f'\033[0m...\033[0m')
    
    控制输出内容的颜色
3. type(变量名或值)检查类型
4. range(多个参数)产生整数序列
  1. range(101)：可以用来产生0到100范围的整数，需要注意的是取不到101
  2. range(1, 101)：可以用来产生1到100范围的整数，相当于是左闭右开的设定，即[1, 101)
  3. range(1, 101, 2)：可以用来产生1到100的奇数，其中2是步长（跨度），即每次递增的值，101取不到
  4. range(100, 0, -2)：可以用来产生100到1的偶数，其中-2是步长（跨度），即每次递减的值，0取不到
5. len(列表或元组或字符串或序列或集合或字典等)
6. list()将其他序列变成列表
7. dict()
需要import才能使用的内置模块

math、random、string、operator、functools、time
import math（仅导入了math）、from math import factorial（仅导入了factorial）、from math import factorial as f（仅导入了f）
- 同名的后导入覆盖同名的前导入
列表（list）
1. 列表是一种可变容器
2. [多个项]直接创建字面量列表
3. 列表支持正向索引、反向索引、切片索引（[start:end:stride]若start值等于0，则可以省略；若end值等于列表长度，则可以省略；若stride值等于1，则可以省略。支持批量修改切片）
4. 两个列表可以做关系运算（<=、<、>、>=、==、!=），逐个按顺序对比每个项
5. 运算符支持：列表 + 列表、列表 * 整数
6. in、not in
7. 生成式创建法
  
  e.g. items = [i for i in range(1, 100) if i % 3 == 0 or i % 5 == 0]、items2 = [num ** 2 for num in items]
  
  使用列表生成式创建列表不仅代码简单优雅，而且性能上也优于使用for-in循环和append方法向空列表中追加元素的方式。为什么说生成式有更好的性能呢，那是因为 Python 解释器的字节码指令中有专门针对生成式的指令（LIST_APPEND指令）；而for循环是通过方法调用（LOAD_METHOD和CALL_METHOD指令）的方式为列表添加元素，方法调用本身就是一个相对比较耗时的操作。强烈建议用生成式语法来创建列表。
元组（tuple）
1. 元组是不可变类型
2. 类似列表的大部分操作
3. ()（空元组）、(值, )（一元组：必须加逗号，否则是改变运算优先级的圆括号）
4. 打包、解包
  
  *解包成列表（0或多个元素）
集合（set）
1. 集合是可变类型
2. 创建
  e.g.
  set1 = {1, 2, 3, 3, 3, 2} // 至少一个元素，若无元素则是空字典：{} print(set1) set2 = {'banana', 'pitaya', 'apple', 'apple', 'banana', 'grape'} print(set2) set3 = set('hello') print(set3) set4 = set([1, 2, 2, 3, 3, 3, 2, 1]) print(set4) set5 = {num for num in range(1, 20) if num % 3 == 0 or num % 7 == 0} print(set5)
3. 集合中的元素必须是hashable类型
  
  所谓hashable类型指的是能够计算出哈希码的数据类型，通常不可变类型都是hashable类型，如整数（int）、浮点小数（float）、布尔值（bool）、字符串（str）、元组（tuple）等。可变类型都不是hashable类型，因为可变类型无法计算出确定的哈希码，所以它们不能放到集合中。例如：我们不能将列表作为集合中的元素；同理，由于集合本身也是可变类型，所以集合也不能作为集合中的元素。我们可以创建出嵌套列表（列表的元素也是列表），但是我们不能创建出嵌套的集合。
4. in、not in
5. 交集（&、set1.intersection(set2)）、并集（|、set1.union(set2)）、差集（-、set1.difference(set2)）、对称差（^、set1.symmetric_difference(set2)）
6. 比较运算：==、!=、<、<=（set1.issubset(set2)）、>（set1.issuperset(set2)）、>=
- 不可变集合（frozenset）
集合的成员运算在性能上要优于列表的成员运算。

字典（dictionary）

字典是可变类型

创建

e.g.

empty = {}     // 是 空字典；不是 空集合

xinhua = {
 '麓': '山脚下',
 '路': '道，往来通行的地方；方面，地区：南～货，外～货；种类：他俩是一～人',
 '蕗': '甘草的别名',
 '潞': '潞水，水名，即今山西省的浊漳河；潞江，水名，即云南省的怒江'
}
print(xinhua)

person = {
'name': '王大锤',
'age': 55,
'height': 168,
'weight': 60,
'addr': '成都市武侯区科华北路62号1栋101',
'tel': '13122334455',
'emergence contact': '13800998877'
}
print(person)

# dict函数(构造器)中的每一组参数就是字典中的一组键值对
person = dict(name='王大锤', age=55, height=168, weight=60, addr='成都市武侯区科华北路62号1栋>101')
print(person)  # {'name': '王大锤', 'age': 55, 'height': 168, 'weight': 60, 'addr': '成都市武>侯区科华北路62号1栋101'}

# 可以通过Python内置函数zip压缩两个序列并创建字典
items1 = dict(zip('ABCDE', '12345'))
print(items1)  # {'A': '1', 'B': '2', 'C': '3', 'D': '4', 'E': '5'}
items2 = dict(zip('ABCDE', range(1, 10)))
print(items2)  # {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 5}

# 用字典生成式语法创建字典
items3 = {x: x ** 3 for x in range(1, 6)}
print(items3)  # {1: 1, 2: 8, 3: 27, 4: 64, 5: 125}

字典中的键必须是不可变类型

函数def
1. 位置参数、关键字参数
  e.g.
  def make_judgement(a, b, c): """判断三条边的长度能否构成三角形""" return a + b > c and b + c > a and a + c > b # 位置参数 print(make_judgement(1, 2, 3)) # False print(make_judgement(4, 5, 6)) # True # 关键字参数 print(make_judgement(b=2, c=3, a=1)) # False print(make_judgement(c=6, b=4, a=5)) # True
  1. 用/设置强制位置参数（positional-only arguments）：只能按照参数位置来接收参数值的参数
  2. 用*设置命名关键字参数：只能通过参数名=参数值的方式来传递和接收参数
  e.g.
  # / 前面的参数是强制位置参数 def make_judgement(a, b, c, /): """判断三条边的长度能否构成三角形""" return a + b > c and b + c > a and a + c > b # 下面的代码会产生TypeError错误，错误信息提示“强制位置参数是不允许给出参数名的” # TypeError: make_judgement() got some positional-only arguments passed as keyword arguments # print(make_judgement(b=2, c=3, a=1)) # * 后面的参数是命名关键字参数 def make_judgement(*, a, b, c): """判断三条边的长度能否构成三角形""" return a + b > c and b + c > a and a + c > b # 下面的代码会产生TypeError错误，错误信息提示“函数没有位置参数但却给了3个位置参数” # TypeError: make_judgement() takes 0 positional arguments but 3 were given # print(make_judgement(1, 2, 3))
2. 默认参数=、可变参数*变量（元组）**变量（字典）
3. del 方法名(变量名: 类型名, 变量 = 1) -> 类型名:
  
  标注参数的类型、标注函数返回值的类型，虽然它对代码的执行结果不产生任何影响，但是很好的增强了代码的可读性。
4. Python中的函数是“一等函数”，所谓“一等函数”指的就是函数可以赋值给变量，函数可以作为函数的参数，函数也可以作为函数的返回值
  
  把一个函数作为其他函数的参数或返回值的用法，我们通常称之为“高阶函数”
5. lambda函数（匿名函数）
  
  lambda 参数1, 参数2: 返回值的表达式
  1. Python中的lambda函数是没有的名字函数
  2. lambda函数只能有一行代码，代码中的表达式产生的运算结果就是这个匿名函数的返回值
6. 装饰器
  
  Python语言中，装饰器是“用一个函数装饰另外一个函数并为其提供额外的能力”的语法现象。装饰器本身是一个函数，它的参数是被装饰的函数，它的返回值是一个带有装饰功能的函数。通过前面的描述，相信大家已经听出来了，装饰器是一个高阶函数，它的参数和返回值都是函数。

The Zen of Python（Python之禅）

Beautiful is better than ugly. （优美比丑陋好）
Explicit is better than implicit.（清晰比晦涩好）
Simple is better than complex.（简单比复杂好）
Complex is better than complicated.（复杂比错综复杂好）
Flat is better than nested.（扁平比嵌套好）
Sparse is better than dense.（稀疏比密集好）
Readability counts.（可读性很重要）
Special cases aren't special enough to break the rules.（特殊情况也不应该违反这些规则）
Although practicality beats purity.（但现实往往并不那么完美）
Errors should never pass silently.（异常不应该被静默处理）
Unless explicitly silenced.（除非你希望如此）
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.（遇到模棱两可的地方，不要胡乱猜测）
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.（肯定有一种通常也是唯一一种最佳的解决方案）
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.（虽然这种方案并不是显而易见的，因为你不是那个荷兰人[这里指的是Python之父Guido]）
Now is better than never.（现在开始做比不做好）
Although never is often better than right now.（不做比盲目去做好[极限编程中的YAGNI原则]）
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.（如果一个实现方案难于理解，它就不是一个好的方案）
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.（如果一个实现方案易于理解，它很有可能是一个好的方案）
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!（命名空间非常有用，我们应当多加利用）

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