Python教程
值类型和引用类型
数据类型
- 整数
- 浮点数
- 字符串
- 布尔值(True/False)(and/or/not)
- 空值(None)
- list/tuple
- dict/set
-
值类型(不可变对象):对象本身不可改变。例如:
a = "abc" a.replace("a", "A") # 输出 Abc print(a) # 输出 abc
对象本身不可变 意思是当给变量
a
赋值为abc
后,再对变量a
执行任何操作都会新分配一块内存来存储操作后得到的值,而字符串本身abc
无论怎样都不会改变。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’。
-
引用类型(可变对象):对象本身可以改变。例如:
arr = [1, 2, 3, 4, 5] arr[0] = 9 print(arr) # 输出 [9, 2, 3, 4, 5]
列表和字典的基本操作
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。
列表
classmates=['Michael', 'Bob', 'Tracy']
- 获取长度:
len(classmates)
- 追加元素到末尾:
classmates.append('Adam')
- 把元素插入到指定位置:
classmates.insert(1, 'Jack')
- 删除末尾元素:
classmates.pop()
- 删除指定位置的元素:
classmates.pop(i)
元组
classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
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。
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。
tuple
的陷阱:定义一个只有1个元素的tuple
,如果你这么定义: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:t = (1,)
“可变的”
tuple
:t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
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。
字典
d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
- 判断
key
是否存在:'Thomas' in d
- 获取指定
key
:d.get('Thomas')
如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value:
d.get('Thomas', -1)
- 删除一个
key
:d.pop('Bob')
- 清空字典:
d.clear()
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:
- 查找和插入的速度极快,不会随着
key
的增加而变慢;- 需要占用大量的内存,内存浪费多。
而
list
相反:
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
- 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
。
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}
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:
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
- 添加元素:
add(key)
可以重复添加,但不会有效果。 - 删除元素:
remove(key)
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。
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”。
函数
内置函数
Python 3 学习(二)—— 常用内置函数(网上收集整理)
定义函数
在Python中,定义一个函数要使用
def
语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:
,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return
语句返回。
我们以自定义一个求绝对值的my_abs
函数为例:
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到
return
时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return
语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为None
。return None
可以简写为return
。
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用
pass
语句:
def nop():
pass
pass
语句什么都不做,那有什么用?实际上pass
可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数的代码,就可以先放一个pass
,让代码能运行起来。
pass
还可以用在其他语句里,比如:
if age >= 18:
pass
缺少了
pass
,代码运行就会有语法错误。
参数检查
函数的参数:
-
位置参数:调用函数的时候传入参数的位置是固定的
def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s power(5, 2)
-
默认参数
def power(x, n=2): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s
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。
使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。
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:
def add_end(L=[]): L.append('END') return L
当你正常调用时,结果似乎不错:
>>> add_end([1, 2, 3]) [1, 2, 3, 'END'] >>> add_end(['x', 'y', 'z']) ['x', 'y', 'z', 'END']
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']
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
为什么要设计str、None这样的不变对象呢?
因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。
此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。 -
可变参数:传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。(在参数前面加
*
)例子:请计算a2 + b2 + c2 + ……。
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
如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:
>>> calc(1, 2, 3) 14 >>> calc(1, 3, 5, 7) 84
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:
def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum >>> 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。 -
关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:
def person(name, age, **kw): print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数
person
除了必选参数name
和age
外,还接受关键字参数kw
。在调用该函数时,可以只传入必选参数:>>> person('Michael', 30) name: Michael age: 30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数:
>>> person('Bob', 35, city='Beijing') name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'} >>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer') name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
-
命名关键字参数
对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过
kw
检查。仍以
person()
函数为例,我们希望检查是否有city
和job
参数:def person(name, age, **kw): if 'city' in kw: # 有city参数 pass if 'job' in kw: # 有job参数 pass print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
- 如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收
city
和job
作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:
def person(name, age, *, city, job): print(name, age, city, job)
和关键字参数
**kw
不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符*
,*
后面的参数被视为命名关键字参数。调用方式如下:>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer') Jack 24 Beijing Engineer
- 如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符
*
了:
def person(name, age, *args, city, job): print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错:
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名
city
和job
,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()
函数仅接受2个位置参数。命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:
def person(name, age, *, city='Beijing', job): print(name, age, city, job)
由于命名关键字参数
city
具有默认值,调用时,可不传入city
参数:>>> person('Jack', 24, job='Engineer') Jack 24 Beijing Engineer
使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数,就必须加一个
*
作为特殊分隔符。如果缺少*
,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:def person(name, age, city, job): # 缺少 *,city和job被视为位置参数 pass
- 如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收
-
参数组合
在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。但是请注意,参数定义的顺序必须是:
- 必选参数
- 默认参数
- 可变参数
- 命名关键字参数
- 关键字参数
比如定义一个函数,包含上述若干种参数:
def f1(a, b, c=0, *args, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw) def f2(a, b, c=0, *, d, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>> f1(1, 2) a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {} >>> f1(1, 2, c=3) a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {} >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b') a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {} >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99) a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99} >>> f2(1, 2, d=99, ext=None) a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:
>>> args = (1, 2, 3, 4) >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'} >>> f1(*args, **kw) a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'} >>> args = (1, 2, 3) >>> kw = {'d': 88, 'x': '#'} >>> f2(*args, **kw) a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。