Python语法速查，这些都会吗？

Python 是一门独特的语言，快速浏览一下他的要点：

1）、面向对象：每一个变量都是一个类，有其自己的属性（attribute）与方法（method）。
2）、语法块：用缩进（四个空格）而不是分号、花括号等符号来标记。因此，行首的空格不能随意书写。
3）、注释：行内用“#”号，行间注释写在两组连续三单引号之间：’’’
4）、续行：行尾输入一个反斜杠加一个空格（’\ ‘），再换行。如果行尾语法明显未完成（比如以逗号结尾），可以直接续行。
5）、打印与输入： 函数 print() 与 input()，注意 print() 的 sep 与 end 参数。
6）、变量：无需指定变量类型，也不需要提前声明变量。
删除变量：del()
复制变量：直接将变量a赋值给b，有时仅仅复制了一个“引用”。此后 b 与 a 的改动仍会互相影响。必要时使用 a is b 来判断是否同址。
7）、模块：通过 import pandas 的方式加载模块（或者 import pandas as pd），并用形如 pandas.DataFrame（或 pd.DataFrame）的方式调用模块内的方法。也可以使用 from pandas import DataFrame 的方式，这样在下文可以直接使用 DataFrame 作为调用名。
8）、帮助：配合使用 dir() 与 help() 命令；其中前者是输出变量所有的成员。以及查阅 官网页面。

变量复制的一个例子。

a = [1, 2]
b = a
print(id(a) - id(b))  # 地址差为 0，表示实质是同址的
0

b.append(3)
print(a)  # 只改动了 b，但 a 也跟着变动了
[1, 2, 3]
a is b
True

使用切片来重新分配空间：

a is a[:]
False

数据结构

Python 原生的数据结构包括：

数字（num）

细分为整数（int）与浮点数（float）两种。

• 四则运算：+， -， *， / ，乘方： **
• 整除： 5 // 2 = 2，取余：5 % 2 = 1
• 自运算： a += 1 （四则与乘方均可类似自运算）

以及一些细节：

• 运算两数中只要有一个浮点数，结果就是浮点数；
• 整数相除，即使能除尽，结果也是浮点数；
• Python 内部的机制解决了整数溢出的问题，不用担心。

布尔（bool）与逻辑

首字母大写 True / False.

• 逻辑运算符：与 A and B，或 A or B，非 not A
• 逻辑关系符：等于 ==， 不等于 !=. 其他不赘述。
• 几种逻辑判断例子：

变量 x	x = []	x = 0	x = 2
bool(x)	False	False	True
if x: …	False	False	True
if x is None: …	False	False	False

序列（sequence）

序列主要包括字符串（str）、列表（list）与元祖（tuple）三类。

• 序列索引规则：
  • 索引从0开始，到 N-1 结束。
  • 切片：切片的索引是左闭右开的。
    • seq[0:2]（从 0 到 1）
    • seq[2:]（从 2 到尾）
    • seq[:3] （从头到 2）
    • seq[:]（全部）
    • seq[:10:2]（从头到9，每两个取一个）
    • seq[::2]（全部，每两个取一个）
  • 索引允许负数：seq(-1) 与 seq(N - 1) 等同，seq(-3:-1)与 seq(N-3:N-1) 等同。
• 序列通用函数：
  • len()：返回序列长度。
  • +/* ：加号用于连接两个序列，乘号重复排列若干次再连接。
  • seq1 in seq2：如果 seq1 这个片段可以在 seq2 中被找到，返回 True.
  • index：在 seq1 in seq2 为 True 时使用，seq2.index(seq1) 表示 seq1 首次出现于 seq2 中的位置。
  • max()/min()：返回序列中的最值。如果不是数字，则按 ASCII 码顺序返回。
  • cmp(seq1, seq2)：比较大小。结果为负，则表示 seq1 较小。

字符串（str）

写于一对双引号或单引号内。用 str() 可以强制转换为字符串。

• 转义：反斜杠。如果强制不解释字符串，在左引号前加字母 r 即可： r"c:\new".
• 分割与连接：**.split() 与 **.join().

s = " I love Python"  # 首位是空格
lst = s.split(' ')
lst1 = '-'.join(lst)

print(lst, '\n', lst1)
['', 'I', 'love', 'Python'] 
 -I-love-Python

• 紧切：strip() 去掉字符串首尾两端的空格。方法 lstrip()/rstrip() 则只切除首端/尾端的空格。

s.strip()
'I love Python'

• 大小写转换：如下几个方法：
  • 首字母大写：s.title()
  • 全大写：s.upper()
  • 全小写：s.lower()
  • 句首大写：s.capitalize()
• 格式化：字符串格式化是一种实用功能。通过 .format() 成员函数完成。

'I like {} and {}'.format('Python', 'you')
'I like Python and you'
'{0} + {2} = {1}'.format (10, 20, 'Python ')  # 按顺序引用
'10 + Python  = 20'
'{0} * {1} = {0}'.format (10, 'Python ')  # 编号反复引用
'10 * Python  = 10'

格式化控制码：

控制码	含义	控制码	含义
:s	字符串	:c	单个字符
:b/o/x/d	二、八、十六、十进制数	:e/f	科学计数法/浮点数

一些复杂控制的例子：

例子	含义	例子	含义
:.2f/:+.2f	两位小数/带符号两位小数	: .2f	正数前补空格的两位小数
:,	逗号分隔符	:.2%	百分比两位小数
:.2e	科学计数法两位小数	:^4d	总宽四位居中对齐
:>4d/<4d	总宽四位左/右对齐	:0>4d	总宽四位左侧补零

举例：

"{:0>7.2f} is an odd number".format(123.4)  # 总宽 7 位小数点后 2 位，左侧补零
'0123.40 is an odd number'

其他实用的字符串函数：

• str.replace(old, new[, times])：将字符串中前 times 个 old 子串替换为 new。Times 不指定时默认替换全部。
• str.isdigit()：判断字符串是否每一位都是数字，返回 True 或者 False。

字符串中正则表达式的内容参见本文附录。

列表（list）

中括号式的结构。list() 用于强制转换类型。

lst = [1, 2, 3]
print(lst)
[1, 2, 3]
# 【反转】：其中第二种方式会更改现有的列表
lst1 = list(reversed(lst))
lst.reverse()
print(lst1, lst)
[3, 2, 1] [3, 2, 1]
# 【追加】：元素 append()，另一个列表：extend()
lst.append(4)
print(lst)
[3, 2, 1, 4]
lst.extend(lst1)
print(lst)
[3, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
# 【插入】：lst.insert(idx, obj) 会在 lst[idx] 处插入 obj，然后依次后移原有项
lst.insert(1, 100)
print(lst)
[3, 100, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
# 【删除】：lst.remove(obj) 会删除首个匹配值，若无匹配会报错；
#           lst.pop(idx) 会返回 lst[idx]，并将其删除。如果不指定 idx，默认为列表尾
lst.remove(2)
print(lst)
[3, 100, 1, 4, 3, 2, 1]
tmp = lst.pop()
print(lst, "\n", tmp)
[3, 100, 1, 4, 3, 2] 
 1
# 【搜索】：使用序列通用函数即可。用 count(obj) 可以计算频数。
# 【排序】：sort() 方法。如果指定 reverse 参数，可降序排序。
lst.sort(reverse=True)
print(lst)
[100, 4, 3, 3, 2, 1]
# 【清空】：clear()
lst.clear()
print(lst)
[]

元组（tuple）

圆括号式的结构，是一种不可变序列。

a = (1, 'string ', [1 ,2])
print(a)
(1, 'string ', [1, 2])

Note: 定义一个空的元组用()，定义只有一个元组的元组，需要加,，否则就不是元组了，如下：

>>> tuple1 = ()
>>> type(tuple1)
<type 'tuple'>
>>> tuple2 = (1)
>>> type(tuple2)
<type 'int'>
>>> tuple3 = (1,)
>>> type(tuple3)
<type 'tuple'>

字典（dict）

字典是一种类哈希表的数据结构，内部无序，通过键值对（key: value）的形式存储数据。几种字典初始化的方式：

# 小字典直接赋值
d1 = {"name": "wklchris", "gender": "male"}
# 利用字典增加键值对的方法
d2 = {}
d2['name'] = 'wklchris'
# 一个值赋给多个键
d3 = {}.fromkeys(("name", "gender"), "NA")
# 强制格式转换
d4 = dict(name="wklchris", gender="male")

print(d1, d2, d3, d4, sep="\n")
{'name': 'wklchris', 'gender': 'male'}
{'name': 'wklchris'}
{'name': 'NA', 'gender': 'NA'}
{'name': 'wklchris', 'gender': 'male'}

字典的操作方法：

len(d1)
2
# 【复制】：
dd = d1.copy()
dd is d1
False
# 【查找键名称】：
"name" in dd
True
# 【删除键值对】
del(dd["name"])
# 【get】
dd.get("name", "Nothing")  # 如果键不存在，返回“Nothing”
'Nothing'
# 【setdefault】
dd.setdefault("name", "wklchris")  # 如果键不存在，就新建该键，并赋值
'wklchris'
print(dd)
{'name': 'wklchris', 'gender': 'male'}
# 【输出键值】：
list(dd.items())
[('name', 'wklchris'), ('gender', 'male')]
list(dd.keys())
['name', 'gender']
list(dd.values())
['wklchris', 'male']
# 【弹出键值对】：pop(key) / popitem(key)
# 其中，后者会随机弹出一个键值对
tmp = dd.pop("gender")
print(dd, tmp)
{'name': 'wklchris'} male
# 【更新】：update(ref_dict) 以 ref_dict 为准，更新当前字典
d4 = {"name": "Test", "Age": 3}
dd.update(d4)
print(dd)
{'name': 'Test', 'Age': 3}

集合（set）

本文只讨论可变集合，关于不可变集合的内容，参考 help(frozenset)。

集合是一种无序的数据存储方式，且内部元素具有唯一性。集合与字典一样都可以用花括号的形式创立。但在书写 a={} 时，Python 会将其识别为字典类型。

• 增添：add() / update()
• 删除：remove() / discard()，区别在于后者搜索无结果会报错。
• 从属：a.issubset(b) 集合 a 是否是 b 的子集；a.issuperset(b) 集合 a 是否是 b 的父集。a == b 两集合是否全等。
• 集合运算：集合运算不会改变参与运算的集合本身。
  • 并集： a | b 或者 a.union(b)
  • 交集： a & b 或者 a.intersection(b)
  • 补集： a - b 或者 a.difference(b)
    注意：在字符串强制转换为集合时，必要时使用中括号先转为列表（否则字符串会被拆分为单个字符后再进行转换）。例如：

  • ss = {"a", "b", "c"}
    ss | set("de")
    {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
    ss | set(["de"])
    {'a', 'b', 'c', 'de'}

基本语句

同大多数程序语言一样，Python 拥有 if, for, while语句。什么？switch 语句？使用字典就好。

if 语句与三元操作

在 Python 中，else if 被缩写为单个关键词 elif.

if 1.0 > 1:
    a = 1
elif 1.0 < 1:
    a = 2
else:
    a = 3
    
a
3

值得一提的是，Python 中的 if 语句支持链式比较，形如 a < x < b, a < x >= b 等：

a = 0
if 1 < 2 > 1.5:
    a = 1
a
1

三元操作实质是高度简化的 if 环境，形如 X = a if flag else b：

a = 1 if 2 < 1 else 2
a
2

for 语句

Python 的循环语句中，像其他语言一样，有 break（跳出循环体） 与 continue（循环步进） 关键词可以使用。

for 语句借助关键词 in 使用：（函数 range(N, M=0, s=1) 是一个生成等差数列的函数，位于左闭右开区间[M,N)上且公差为 s）。

for i in range(3):
    print(i)
0
1
2

注意到字典的 d.items(), d.keys(), d.values() 命令也常常用于 for 语句：

d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for k, v in d.items():
    print(k, v)
b 2
c 3
a 1

以上等价于：

for k in d.keys():
    print(k, d[k])
b 2
c 3
a 1

Python 中的 for 语句可选 else 语法块，表示 for 语句正常结束后执行的内容（中途 break 不属于正常结束）。这对于处理一些 break 操作很有帮助。例如：

a = 0
flag = 0
for i in range(5):
    if i > 2:
        flag = 1
        break
if flag == 1:
    a = 1
a
1

这在 Python 中显得太复杂了，直接使用 for…else…即可：

a = 1
for i in range(5):
    if i > 1:
        break
else:
    a = 0
a
1

while 语句

while 语句的 else 语法块，指明了退出 while 循环后立刻执行的内容；它不是必需的。

如果你想要将 while 语句内部的参数传出（比如下例的计数器终值），这是一个不错的方案。

count = 1
while count < 5:
    a = count
    count *= 2
else:
    b = count

print(a, b)
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列表解析

列表解析是一种创建列表的高度缩写方式：

lst = [x ** 2 for x in range(4)]
lst
[0, 1, 4, 9]

也可以配合 if 语句：

lst = [x ** 2 for x in range(4) if x > 0]
lst
[1, 4, 9]

类似的，也有字典解析，以及下文会介绍的生成器，也有生成器解析（把外围的括号换成圆括号即可）：

{n: n ** 2 for n in range(3)}
{0: 0, 1: 1, 2: 4}

函数

本节介绍 Python 函数的基础特点，以及一些实用函数。

函数定义与判断

使用 def 关键字。三连双引号间的内容被视为函数的帮助字符串，可以通过 help() 命令查看。

def func(a, b=0):
    """
    This is a function that can meow.
    """
    return " ".join(["meow"] * (a + b))

调用函数：

func(2)  # 单参数，仅 a 
'meow meow'
func(2, 3)  # 双参数， a 与 b 都被传入
'meow meow meow meow meow'
help(func)
Help on function func in module __main__:

func(a, b=0)
    This is a function that can meow.

通过 callable() 可以判断一个对象是否是一个可调用的函数：

callable(func)
True

不定参函数

利用序列（或元组）与字典，向函数传参。前者在传入时需要加上一个星号，后者需要两个。

lst = [1, 3, 4]
d = {"a": 2, "b": 3, "c": 5}
print("{}+{}={}".format(*lst), "{a}+{b}={c}".format(**d))
1+3=4 2+3=5

zip 函数

zip() 函数的作用是“合并”多个列表为一个。其返回值是一个列表，列表内的元素类型是元组。如果待合并的列表长度不同，以最短的为准。

a = [1, 2, 3, 4]
b = [5 ,6, 7]
c = "abcd"
list(zip(a, b, c))
[(1, 5, 'a'), (2, 6, 'b'), (3, 7, 'c')]

它比较常用于交换字典的键与值：

dict(zip(d.values(), d.keys()))
{2: 'a', 3: 'b', 5: 'c'}

lambda 函数

一种匿名函数的声明方式。如果你使用过 MATLAB，你可能熟悉这一类概念。

func = lambda x, y: x + y
func(2, 5)
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map 函数

map() 能够对传入的序列进行依次操作，并将结果返回为一个可转换为列表的 map 对象。通常列表解析（或生成器解析）可以实现与其同样的工作。

lst = list(map(lambda x: x + 1, range (5)))
print(lst)
[1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda x: x + 1
[f(x) for x in range(5)]
[1, 2, 3, 4, 5]

filter 函数

给定序列，对于满足某规则的部分（即 True），予以返回。

list(filter(lambda x: x > 0, range(-3, 3)))
[1, 2]

reduce 函数

该函数在 Python 2 中是可以直接调用的，但在 Python 3 中需要从 functools 模块进行调用。

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x + y, range (5))  # 0+1+2+3+4
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enumerate 函数

它允许你像 d.items() 那样，用类似的方式操作列表：

a = [1, 3, 5]
for i, v in enumerate(a):
    print("lst[{}] = {}".format(i, v))

lst[0] = 1
lst[1] = 3
lst[2] = 5

 

作者：柯广的网络日志 » Python语法速查，这些都会吗？

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