Python 学习报告

咱们小组的Python学习由王程鹏和刘峻琳负责，学习了Python语言从基础特性到高级特性的方方面面。总的来讲，咱们认识到Python是一种很是强大的语言，它具备大量的牛逼特性，包括支持函数式编程、支持面向对象，除此以外还有一些其它语言不具备的特性，例如切片等，其背后都有高级数据结构的支撑。接下来，咱们将总结从教程中学到的Python的一些用法。其中前半部分为王程鹏所写，后半部分由刘峻琳撰写。那么，让咱们赶快开始吧。

 

 

变量和数据类型

Python是一种动态语言，即变量类型能够随时修改，和Javascript相似，但与C和JAVA不一样。例如定义变量：

a = 123

以后能够再给a赋任意类型的值：

a = "This is a string!"

 

 

list和tuple

Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，能够随时添加和删除其中的元素。在实际使用的过程当中把它当作数组使用便可。值得注意的是list有append方法向list末尾添加元素。

classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

>>> classmates.append('Adam')

>>> classmates

['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

另外一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list很是相似，可是tuple一旦初始化就不能修改，好比一样是列出同窗的名字。

classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

 

 

条件判断与循环

好比作条件判断，注意if语句行末尾的冒号

if age >= 18:

    print 'your age is', age

    print 'adult'

或者加入else语句

if age >= 18:

    print 'your age is', age

    print 'adult'

else:

    print 'your age is', age

    print 'teenager'

循环这里涉及到可迭代对象，对全部可迭代对象都可以调用for循环语句便利其中的全部元素。好比dict为可迭代对象，下面的代码就是对一个dict作迭代（遍历）

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

>>> for key in d:

...     print key

 

a

c

b

 

 

dict和set

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其余语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具备极快的查找速度。好比查找同窗成绩，代码以下：

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}

>>> d['Michael']

95

set和dict相似，也是一组key的集合，但不存储value。因为key不能重复，因此，在set中，没有重复的key。要建立一个set，须要提供一个list做为输入集合，重复元素会被自动过滤：

>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])

>>> s

set([1, 2, 3])

可用&和|作集合的交和并运算。

>>> s1 = set([1, 2, 3])

>>> s2 = set([2, 3, 4])

>>> s1 & s2

set([2, 3])

>>> s1 | s2

set([1, 2, 3, 4])

 

 

切片

取list或者tuple的某一段元素时会用到切片操做，经常使用用法以下所示：

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

第0个开始到第3个以前

>>> L[0:3]

['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

>>> L = range(100)

全部数，每5个取一次

>>> L[::5]

[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

甚至什么都不写，只写[:]就能够原样复制一个list。

 

 

列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的很是简单却强大的能够用来建立list的生成式。

若是要生成1到100全部彻底平方数的列表。

>>> [x * x for x in range(1, 11)]

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

一行代码便可解决问题

 

 

生成器

和列表生成式不一样的是，把最外面的[]改成（）即为生成器，它也是可迭代的。

>>> g = (x * x for x in range(10))

>>> for n in g:

...     print n

最终输出的即为1到100共10个彻底平方数。

 

 

函数

Python的函数中不少不一样于常见语言的特性，但咱们仍是从基础提及。在Python中定义函数须要用到关键字def，例如：

def add(a, b):

　　return a + b

 

能够用pass关键字定义一个空函数：

def nop();

　　pass

 

Python中的函数能够返回多个值，其本就是返回一个tuple。好比：游戏中常常须要从一个点移动到另外一个点，给出坐标、位移和角度，就能够计算出新的新的坐标：

import math

def move(x, y, step, angle=0):

    nx = x + step * math.cos(angle)

    ny = y - step * math.sin(angle)

    return nx, ny

 

调用系统函数时，Python会自动进行参数匹配检查，而调用自定义函数时，没有自动参数检查，所以最好在函数体内进行人工的参数检查。

 

Python的强大之处在于它支持多种格式的函数参数，包括默认参数、可变参数、自定义参数。其中默认参数和C相似，咱们只说明可变参数和关键字参数。

 

可变参数，即利用list和tuple实现以不一样的参数个数调用同一个函数，可变参数的前面要加上*号：

def calc(*numbers):

　　sum = 0

　　for n in numbers:

　　　　sum = sum + n

　　return sum

有以下调用结果：

>>>calc(1,2,3)

6

>>>calc(1,2,3,4)

10

 

关键字参数也容许传入数量不定的参数，但会将这些参数组装成一个tuple。

函数的参数能够由普通、默认、可变、关键字参数四种参数组成，但必须听从这个顺序。

 

 

面向对象

如前文所述，Python具备和C++同样的面向对象的特性，这让咱们能够利用类来实现对数据和方法的封装：

class Student(object):

　　pass

定义了一个空类。若是定义的类没有特定的父类，就指定从object继承。

 

bart = Student()

定义了一个对象的实例。能够自由地给对象赋予属性：

bart.name = 'Liu Junlin'

也能够在定义类时规定必要属性：

class Student(object):

　　def __init__(self, name, score):

　　　　self.name = name

　　　　self.score = score

类的成员函数第一个参数永远都是self，但调用时不须要传递。

 

定义必需属性时加上两个下划线，则表明是私有成员，从外部没法访问：

class Student(object):

　　def __init__(self, name):

　　　　self.__name = name

 

Python类的继承性和多态性与C++相似，在此不赘述。

 

错误处理

和众多高级语言同样，Python也有相似try-catch这样的错误处理机制，例如：

try:

    print 'try...'

    r = 10 / int('a')

    print 'result:', r

except ValueError, e:

    print 'ValueError:', e

except ZeroDivisionError, e:

    print 'ZeroDivisionError:', e

else:

    print 'no error!'

finally:

    print 'finally...'

print 'END'

其中try为可能会抛出错误的代码段，和其它语言相似。except为捕捉错误的代码段，和catch相似。抛出的错误可能有多种类型，因此可能须要多个except语句。else为可选项，处理没有错误的状况。finally也是可选代码段，当执行完一个except或else代码段以后执行。