Python语法

一、Python基础

1. 数据类型和变量

数据类型：整数、浮点数、字符串、布尔值、空值（None）
变量：变量名必须是大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头
常量：常量就是不能变的变量，在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量

2. 字符串和编码

字符编码

ASCII编码：127位最早
GB2312编码：中文编入
Unicode：统一的一套编码
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。

Python的字符串

Python字符串是以Unicode编码的
Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符

在文件开头写上这两行：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
1
2

第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统，这是一个Python可执行程序，Windows系统会忽略这个注释；

第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。

格式化

%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串

3. list和tuple

list

list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

tuple

元组，tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改

4.条件判断

if <条件判断1>:
    <执行1>
elif <条件判断2>:
    <执行2>
elif <条件判断3>:
    <执行3>
else:
    <执行4>
1
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5. 模式匹配

如果要针对某个变量匹配若干种情况，可以使用match语句

score = 'B'

match score:
    case 'A':
        print('score is A.')
    case 'B':
        print('score is B.')
    case 'C':
        print('score is C.')
    case _: # _表示匹配到其他任何情况
        print('score is ???.')
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6. 循环

for…in循环

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
    print(name)
1
2
3

while循环

sum = 0
n = 99
while n > 0:
    sum = sum + n
    n = n - 2
print(sum)
1
2
3
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6

break
在循环中，break语句可以提前退出循环
continue
在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。

7. dict 和 set

dict

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
和list比较，dict有以下几个特点：

1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。

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。

二、函数

1. 调用函数

Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。

比如求绝对值的函数abs

>>> abs(100)
100
1
2

数据类型转换

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数：

>>> int('123')
123
1
2

2. 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。

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x
1
2
3
4
5

参数检查

调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：

3. 函数的参数

• 位置参数: 对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数
• 默认参数：

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s
1
2
3
4
5
6

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。

• 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
• 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。
• 命名关键字参数: 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)
1
2

• 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、命名关键字参数和关键字参数。

4. 递归函数

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)
1
2
3
4

三、高级特性

• 1. 切片
     L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3
• 2. 迭代
     如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。
• 3. 列表生成式
     列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
     举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：
• 4. 生成器
     在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
• 5. 迭代器
     可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

四、函数式编程

1. 高阶函数

• map/reduce
• filter
• sorted 排序

2. 返回函数

• 函数作为返回值
  高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。
• 闭包
  注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。
• nonlocal

def inc():
    x = 0
    def fn():
        nonlocal x
        x = x + 1
        return x
    return fn

f = inc()
print(f()) # 1
print(f()) # 2
1
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9
10
11

x作为局部变量并没有初始化，直接计算x+1是不行的。但我们其实是想引用inc()函数内部的x，所以需要在fn()函数内部加一个nonlocal x的声明。加上这个声明后，解释器把fn()的x看作外层函数的局部变量，它已经被初始化了，可以正确计算x+1。

3. 匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):
    return x * x
1
2

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

4. 装饰器

在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

5. 偏函数

通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
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五、模块

模块定义

在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。
举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。

现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：

mycompany
├─ init.py
├─ abc.py
└─ xyz.py
引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。

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，而它的模块名就是mycompan。

使用模块

• 1. 使用import xx导入模块
• 2. 作用域
  • 正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；
  • 类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；
  • 类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；

安装第三方模块

在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。

pip install Pillow
1

安装常用模块

可以从Anaconda官网下载GUI安装包,下载后直接安装，Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python，并且，Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下，不影响系统已安装的Python目录。

模块搜索路径

1. 直接修改sys.path，添加要搜索的目录：

>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')
1
2

这种方法是在运行时修改，运行结束后失效。

2. 设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。
   设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。

参考资料：
廖雪峰官网