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南京python培训学习浅谈

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发表于 2018-1-25 11:18:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
根据TIOBE最新排名 ,Python已超越C#,与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。且,国内目前百度指数搜索量已经超越Java,与C++,即将成为国内最受欢迎的开发语言。那么对于南京python培训学习中会有哪些注意点呢,江苏万和IT教育这就和大家分享几招。
就我个人在学习Python的过程中,经常会出现学习了新方法后,如果隔上几天不用,就忘了的情况,或者刚学习的更好的方法没有得到应用,还是沿用已有的方法,这样很不利于学习和掌握新姿势,从而拉长学习时间,增加学习成本。file:///C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps9D2F.tmp.png
  为此,我觉得有必要把各种方法或者技巧的用处和其典型例子记录下来,方便在空闲时间翻阅,并在实操上合理应用,对提高掌握新姿势的效率会很有好处。
  注意:以下基于Python3
  基础篇
  一、数据类型
  1.list中增加元素,追加元素到末尾:list.append(‘元素’)、插入到指定的位置:list.insert(‘索引号’,‘元素’);删除末尾的元素:list.pop、删除指定位置的元素:list.pop(‘索引号’)
  2.input()返回的数据类型是str
  3.迭代/循环:for x in ... 把每个元素代入变量x,然后执行缩进块的语句
  4.dict中避免key不存在的错误2种方法,1、通过in判断key是否存在:'Jia' in dict 返回Ture或False 2、通过dict提供的get()方法:dict.get('Yannan');删除元素:dict.pop(key)
  5.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]).
  添加元素:s.add(key) 删除元素:s.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:交集& 并集 |
  6.列表倒序方法:list = [3,5,4] list.sort() >>[3,4,5]
  7.字符串的元素替代方法:s = 'abc' s.replace('a','A') >>'Abc' 谨记变量s仍是'abc' 原因是replace方法创建了一个新的字符串'Abc'
file:///C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps9D30.tmp.png
  二、函数
  1.函数名其实就是指向一个函数对象的引用,完全可以把函数名赋给一个变量,相当于给这个函数起了一个“别名”:ads(-100) >>100 a = abs a(-67) >>67
  2.空函数
  1 def nop():
  2 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:
  1 if age >=18:
  2 pass
  缺少了pass,代码运行就会有语法错误。
  3.函数可以同时返回多个值,但其实就是一个tuple
  4.函数执行完毕也没有return语句时,自动return None
  5.如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查
  6.除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码
  7.计算x的n次方的方法,使用while循环
  1 def power(x, n):
  2 s = 1
  3 while n > 0:
  4 n = n - 1
  5 s = s * x
  6 return s
  8.可变参数 计算a2 + b2 + c2 + ……
  1 def calc(*numbers):
  2 sum = 0
  3 for n in numbers:
  4 sum = sum + n * n
  5 return sum
  9.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
  1 def person(name, age, **kw):
  2 print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
  关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到name和age这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
  10.命名关键字参数 命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。
  1 def person(name, age, *, city, job):
  2 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
  11.递归函数 计算阶乘n!
  1 def fact(n):
  2 if n==1:
  3 return 1
  4 return n * fact(n - 1)
  递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。缺点是过深的调用会导致栈溢出。
  12.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。即索引0,1,2,正好是3个元素。
  L = list(range(10)) >>L[:9:2] >>[0, 2, 4, 6, 8] 第三个数字是步长
  13.迭代
  在Python中,迭代是通过for ... in来完成的
  迭代dict中的key、value、key和value:for key in dict、for value in d.values()、for k,v in d.items()
  如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections模块的Iterable类型判断:
  >>> from collections import Iterable
  >>> isinstance('abc', Iterable)# str 是否可迭代
  True
  >>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list 是否可迭代
  True
  >>> isinstance(123, Iterable) # 整数 是否可迭代
  False
  14.列表生成式
  >>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
  [4, 16, 36, 64, 100]
  还可以使用两层循环,可以生成全排列:
  >>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
  ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
  运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现:
  >>> import os # 导入os模块
  >>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
  打印dict中的 key=value,并输出一个列表:
  >>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
  >>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
  ['y=B', 'x=A', 'z=C']
  把一个list中所有的字符串变成小写:
  >>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
  >>> [s.lower() for s in L]
  ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
  15.生成器
  g = (x * x for x in range(10))
  >>> next(g)
  0
  >>> next(g)
  1
  generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。
  当然,上面这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
  >>> g = (x * x for x in range(10))
  >>> for n in g:
  ... print(n)
  所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。
  斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
  1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
  1 def fib(max):
  2 n, a, b = 0, 0, 1
  3 while n < max:
  4 print(b)
  5 a, b = b, a + b
  6 n = n + 1
  7 return 'done'
  16.迭代器
  生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable(可迭代对象),却不是Iterator(迭代器)。
  把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:
  >>> isinstance(iter([]), Iterator)
  True
  >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
  True
  凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
  凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;
  集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

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