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Python3的一些基础语法介绍和理解

脚本宝典小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考,希望能帮助你少写一行代码,多一份安全和惬意。

作者:心叶
时间:2018-04-23 22:18

此处长期维护一些对帮助快速使用python3的一些基础语法,方便日常算法练习使用。

控制语法

break 语句可以跳出 forwhile 的循环体。如果你从 forwhile 循环中终止,任何对应的循环 else 块将不执行。

continue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句,然后继续进行下一轮循环。

if条件控制

if 表达式:
    语句
    if 表达式:
        语句
    elif 表达式:
        语句
else:
    语句

while循环

Python中没有do..while循环

while 判断条件:
    语句
else:
    语句

for语句

for <variable> in <sequence>:
    <statements>
else:
    <statements>

range()函数

这个函数不得不提,为什么滴?因为在实际用python练习算法题目时,这个函数真的用的太频繁了。

print(list(range(5,9))) #[5, 6, 7, 8]

for i in range(5):print(i,end=' ') #0 1 2 3 4

for i in range(1,3):print(i,end=' ') #1 2

for i in range(0, 10, 3):print(i,end=' ') #0 3 6 9

for i in range(-10, -100, -30):print(i,end=' ') #-10 -40 -70
    

迭代器与生成器

迭代器

迭代器是什么东西?哈哈,有没有想起java中集合的方法iterator()返回迭代器?是的,就是类似这个的存在。

迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(),这点也很类似java(字符串,列表或元组对象都可用iter()方法创建迭代器对象)。

下面先简单演示一下这二个方法的用法:

list=['中国','美国','俄罗斯','埃塞俄比亚']

#1.使用iter()方法获取迭代器对象
it = iter(list) 

#2.使用next()方法依次获取数据
print (next(it)) #打印结果是'中国'
print (next(it)) #打印结果是'美国'

上面的例子应该已经明白这二个方法的用法了,使用iter()方法获取迭代器对象,再用next(it)方法依次获取集合的数据。

当然,到末尾了已经没有可以取的数据的时候,再次调用会抛出异常,因此我们可以借助这个来实现迭代全部的数据,如下:

list=['中国','美国','俄罗斯','埃塞俄比亚']

it = iter(list)  

flag=True; 

while flag:

    try:
        print (next(it))
        
    except StopIteration:
        print ('迭代结束了',end='n')
        flag=False

除此之外,使用for可以实现类似的效果,如下:

list=['中国','美国','俄罗斯','埃塞俄比亚']

it = iter(list)

for x in it: 
    print (x, end=" ") #'中国','美国','俄罗斯','埃塞俄比亚'

因此,迭代全部的数据肯定不是迭代器存在的全部意义,更多的时候,你可以把它看成一个管理一列数据的对象,需要的时候告诉他一下,他就会给你下一个数据,不像for循环那样一下子迭代结束,你可以在任何需要的时候获取下一个数据。

记住这一个特点,特别是在设计算法或者模式的时候,会很有用的(当然,具体用好他从来都是经验的事情,祝你好运)。

生成器

TS或者ES6+有所了解的人应该都知道yield函数,基本上和这里的差不多用法。

在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。

上面的说法可能有点不好理解,ok,下面用大白话说一下:

生成器就是一个可以自定义一个生成迭代器对象函数的概念,生成的迭代器对象每次被询问返回下一个数据的时候,自定义的如果返回,使用的就是yield函数,先看下下面的例子:

#定义一下可以生成迭代器对象的函数,类似上面例子中的iter()方法
def generatorDemo(array):
    index=0
    while(index<len(array)):
        #你每次调用next(it)的时候,就是这里返回给你的数据
        yield array[index]
        index=index+1

#用上面的迭代器对象生成函数生成一个迭代器对象
it=generatorDemo(['中国','美国','俄罗斯','埃塞俄比亚'])
 
#下面就是和之前一样使用
flag=True
while flag:
    try:
        print (next(it), end=" ")
    except StopIteration:
        flag=False

#执行结果:中国 美国 俄罗斯 埃塞俄比亚 
        

因此,你可以从二个角度来理解生成器:

1.一个和迭代器配合使用的迭代器对象生成方法;

2.更本质的理解:yield类似return,可以返回数据,不过不同的是,可以多次返回数据,调用一下返回一下,再次调用返回下一个yield定义返回数据的地方,就如同上面的例子,直到yield语句全部完毕再次调用会抛出错误。

如果你问我什么时候使用他,这具体看业务需求,就好比if语句一样,他就在那里,需要用的时候可以记起来他,就够了。

函数

具体就不用多说明了,直接给出定义,然后说几个重要的问题。

def 函数名(参数列表):
    函数体

参数传递

python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。

函数中传递参数的时候,不可更改的对象和可以修改的对象在操作影响上是有很大区别的,用一句话说明的话就是:不可更改的对象类似传递的是值,可以修改的对象传递的是'指针',也就是引用传递,应该可以感受出来区别了吧。

python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。

参数

参数有四点,具体的很多和ES很像,不过在第一点上和ES区别很大,下面来简单说明一下:

1.必需参数:就是你定义函数的时候,定义了几个参数,调用的时候就要传递几个,当然是普通定义方法,不包括下面的不定长参数,这点ES就很随意了;

2.关键字参数:举个例子,比如你定义了一个函数有二个参数age和name,函数名称是getInfo,正常调用是依次传递参数:getInfo(7,'yelloxing'),当然你可以不这样,你还可以这样:

getInfo(name='yelloxing',age=7);

3.默认参数:这个就和ES6差不多意思,举例,定义函数时(没有写全,值写函数头部):

getInfo(age,name='默认名称');

4.不定长参数:定义方法:getInfo(age,name,*vartuple),这样多传递的数据就全部在vartuple中,调用前它是一个空元组。

别的更多细节说明就到此为止,如果后续有必要再添加或单独整理,此时的已经够用了。

总结

以上是脚本宝典为你收集整理的

Python3的一些基础语法介绍和理解

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Python3的一些基础语法介绍和理解

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