Python 数据类型和控制结构

时间 2019-12-12

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Python是一门脚本语言，我也久闻大名，但正真系统的接触学习是在去年（2013）年末到今年（2014）年初的时候。不得不说的是Python的官方文档至关齐全，若是你是在Windows上学习Python，安装包自带的“Python Manuals”就是一份很好的学习资料（基本上不用去找其余资料了）；尤为是其中的Tutorial，很是适合初学者。本文一方面总结了python语言的核心——数据类型和控制结构；另外一方面，经过与其余语言的对比表达了我对Python的一些拙见。python

数据类型算法

Python简洁的背后是由于有着强大的类型系统的支持。Python世界的基本数据类型有{int, long, float, complex, str, list, set, tuple, dict}，下面经过Python解释器在交互模式下的输入输出实例进行演示（其中有前导符>>>或...的是输入）：

tips: Python世界里，能够用type(x)来输出x的类型.

int, long, float, str, complex

>>> type(123)
<type 'int'>
>>> type(-234)
<type 'int'>
>>> type(123456123456)
<type 'long'>
>>> type(-123456123456)
<type 'long'>
>>> type(123.456)
<type 'float'>
>>> type('abc')
<type 'str'>
>>> type("hello, world")
<type 'str'>

从最后两次输入能够看到Python的字符串能够用单引号也能够用双引号。另外，你们可能会疑惑的是到底多大是int和多大是long呢？下面咱们来一探究竟：

>>> type(123456)
<type 'int'>
>>> type(123456789)
<type 'int'>
>>> type(1234567890)
<type 'int'>
>>> type(12345678901)
<type 'long'>

能够看到1234567890仍是int，12345678901就是long了，说明int是有范围的。记得C/C++的int长度（4B）的同窗都知道，C/C++里int的取值范围是：[-2^31, 2^31-1]也就是[-2147483648, 2147483647]。据此，咱们能够看看Python的int范围：

>>> type(2147483647)
<type 'int'>
>>> type(2147483648)
<type 'long'>
>>> type(-2147483648)
<type 'int'>
>>> type(-2147483649)
<type 'long'>

此次试验说明，Python的int范围和C/C++同样。（事实上和long同样，这里只是由于运行的是32位的python解释器，若是是64位python解释器，int是8字节）

那么，若是我想指定一个比较小的long怎么办呢？能够经过加L(或小写l)后缀：

>>> type(1L)
<type 'long'>
>>> type(2l)
<type 'long'>

另外，Python的浮点数是没有double的：

>>> type(123.456)
<type 'float'>
>>> type(123456123456.123456123456123456123456)
<type 'float'>

complex（复数）

复数类型在不少语言中是没有的，Python经过整数加J（或小写j）后缀表示复数：

>>> type(3+4j)
<type 'complex'>
>>> type(3+4J)
<type 'complex'>
>>> type(4j)
<type 'complex'>
>>> type(j)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'j' is not defined
>>> type(1j)
<type 'complex'>

可是1j不容许直接写成j，j会被当作name查找，若是没找到就会报错。

tuple, list, set, dict

tuple, list, set, dict分别是元组、列表、集合、字典（有的语言叫映射map）。这些类型才是Python类型系统的过人之处，在多数编译型语言（C、C++、Java、C#等）中，这些类型都要经过库来提供（如C++、Java、C#），有的或许库也没有提供（如C）。

>>> type([1, 2, 3])
<type 'list'>
>>> type({2, 3, 4})
<type 'set'>
>>> type((3, 4, 5))
<type 'tuple'>
>>> type({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})
<type 'dict'>

能够看到 (), [], {}和它括起来的一系列元素，分别是表示：元组、列表、集合。而dict则是{key1: value1, [key2: value2, ...]}的形式。

上面列出的各类集合的元素类型一致，这在编译型语言里一般是必须的，但在Python里没必要：

>>> (1, 'two', 3.0)
(1, 'two', 3.0)
>>> [(1, 'two', 3.0), '4', 5]
[(1, 'two', 3.0), '4', 5]
>>> {1, 2L, 3.0, 4j}
set([1, 2L, 3.0, 4j])
>>> {1: 'one', 'one': 1}
{1: 'one', 'one': 1}

控制结构小程序

结构化程序设计方法提出之时，就有前辈证实了任何算法均可以使用：顺序、选择、循环三种结构表达。下面将展现Python的基本语法，以及选择和循环。

顺序结构

顺序结构自己没什么好说的，这里介绍一下Python的其余特性。

语句

Python的语句以换行符结尾（不像C家族的分号结尾）：

>>> print "hello, world"
hello, world

而且Python程序没有所谓的“入口”，这和多数脚本语言相似。

弱类型

Python是弱类型的，也就是变量的类型不是一成不变的。这也和不少脚本语言相似。

>>> a = 123
>>> b = "asdf"
>>> c = [3, 4, 5]
>>> a
123
>>> b
'asdf'
>>> c
[3, 4, 5]
>>> a = b
>>> b
'asdf'

这段交互中有两点与C语言（C++等）不一样：

使用变量前不用向提早声明变量的类型
一个变量初始化为一个类型后还能给他赋其余类型的值

提示：在Python解释器的交互模式下直接输入变量名也能显示变量的值

“变量”一词在Python里应该叫“名字”（或者符号）更确切，在Python中你能够给一个符号赋予任何类型的值。稍后你将会看到能够给本来赋值为int的对象赋值为一个函数，一个类。

函数

Python的函数定义以def开始，若是有返回值须要用return传递返回值。

好比以下代码定义了一个名为sayHello的函数，并用'Jack'为参数进行了一次调用：

def sayHello(name):
	print 'Hello, ' + name + '!'
	
sayHello('Jack')

这段代码的运行结果为：Hello, Jack!

（可将这段代码保存为sayHello.py，而后在对应目录运行python sayHello.py）

类

Python的类定义以class开始，属性能够在class下方声明也能够在__init__方法里经过self.xxx隐式声明。

先来一段最简单的关于类的代码：

class Man:	
	def __init__(self, name):
		self.name = name
	
	def hello(self):
		print 'Hello, ' + self.name + '!'

m = Man('Jack')
m.hello()

这段代码也会输出：Hello, Jack!

tips： Python方法的第一个参数必须是名为self的参数，用于操做对象的成员。__init__相似其余语言的”构造方法“。
类的更多特性和OOP有关，之后有时间再单独发一篇博文展现。

顺便看看函数、类以及类的实例在Python解释器眼中都是什么：

>>> type(sayHello)
<type 'function'>
>>> type(Man)
<type 'classobj'>
>>> type(m)
<type 'instance'>
>>> type(m.hello)
<type 'instancemethod'>
>>> type(Man.hello)
<type 'instancemethod'>

能够想象，Python世界里的东西都是”灰色“的，解释器对它们”一视同仁“，历来不以貌取人，只看他们如今身上的标签是什么~

选择结构

Python的选择结构以if开始。函数

bool

if必然要涉及bool值，Python bool的取值为True和False：

>>> type(1==1)
<type 'bool'>
>>> type(True)
<type 'bool'>
>>> type(False)
<type 'bool'>

（上面好像忘了列出bool类型）

对于Number(int, long, float, complex)，0在if条件上也是False：

>>> if 1:
...     print "true"
...
true
>>> if 0:
...     print "true"
... else:
...     print "false"
...
false
>>> if 0.0:
...     print "0.0 is true"
...
>>> if 0j:
...     print "0j is true"
...

提示：Python是以代码缩进区分代码块的
除此以外，空的string和空的集合（tuple, list, set）也是False：

>>> if '':
...     print 'null string is true'
...
>>> if ():
...     print 'null tuple is true'
...
>>> if []:
...     print 'null list is true'
...
>>> if {}:
...     print 'null set is true'
...

if, if-else & if-elif-else

上面几个if示例可能是只有一个分支的，固然Python也支持多个分支的if：

>>> x = int(raw_input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...      x = 0
...      print 'Negative changed to zero'
... elif x == 0:
...      print 'Zero'
... elif x == 1:
...      print 'Single'
... else:
...      print 'More'
...
More

循环结构

Python的循环有for和while两种，没有do-while，也没有loop-until。

for

Python的for循环和C的不一样，它更像C++，Java里的新式for循环：

>>> a = [1, 'two', 3.0]
>>> for i in a:
...     print i
...
1
two
3.0

这种for迭代集合很方便。

可是要想像典型C语言的for循环那样迭代一个整数区间怎么办？别怕，Python提供了内置（built-in）函数range()，它能返回整数区间列表，供你迭代，用起来也很方便：

>>> for i in range(1, 6):
...     print i
...
1
2
3
4
5
>>> for i in range(10, 65, 10):
...     print i
...
10
20
30
40
50
60

这里展现了range的两种调用形式，一种是range(a, b)，它将返回一个从a（包含a）到b（不包含）的整数列表(list)，另外一种range(a, b, s)，将返回一个a~b，以s为步长的list：

>>> range(1, 6)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> range(10, 65, 10)
[10, 20, 30, 40, 50, 60]

while

Python的while循环和C的while差很少：

>>> i = 1
>>>
>>> while i < 5:
...     i = i+1
...     print i
...
2
3
4
5

顺便一提，Python里 i=i+1 不能写成i++，Python不支持这种语法；但能够写成 i += 1：

>>> i
5
>>> i += 1
>>> i
6
>>> i++
  File "<stdin>", line 1
    i++
      ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> ++i
6
>>> i
6

各位可能会疑惑，为何++i能够？由于pyhon支持前置的+（正负号）运算，++被当作两次正运算了；同理，+++i，++++i都是同样的；咱们能够顺便测一下负号运算：

>>> i
6
>>> +++i
6
>>> ++++i
6
>>> -i
-6
>>> --i
6
>>> ---i
-6

和想象的结果一致，Great！

输入输出（IO）oop

当你想动手写点”更有意思“的小程序的时候，你会发现除了三大基本控制结构和数据类型以外，你最须要的可能就是IO功能。

Q: 输出能够用print，那么输入呢？是input吗？

A:input能够，但更多时候须要用的多是raw_input和readline这两个built-in function，但readline仅适用于Unix平台.

Q:那么input和raw_input有什么区别呢？

A:来看看我和解释器的下面这段交互，看看你能不能本身发现它们的不一样。

>>> varA = raw_input('please input:')
please input:Life is too short, you need Python!
>>> varA
'Life is too short, you need Python!'
>>> type(raw_input('input something:'))
input something:asdf
<type 'str'>
>>> type(raw_input('input something:'))
input something:123
<type 'str'>

A:你看到了，raw_input不论你输入什么都会返回str类型，这也是为何叫作raw_input的缘由。

A: 继续往下，你会看到input：

>>> type(input('input sth:'))
input sth:123
<type 'int'>
>>> type(input('input sth:'))
input sth:asdf
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'asdf' is not defined
>>> type(input('input sth:'))
input sth:varA
<type 'str'>
>>> input('sth:')
sth:varA
'Life is too short, you need Python!'
>>> input('try some input like your code:')
try some input like your code:[1, 'two', 3.0]
[1, 'two', 3.0]
>>> input('try again:')
try again:'Oh!!!'
'Oh!!!'