python 第四天
计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断。
比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,用if
语句实现:
age = 20if age >= 18:
print('your age is', age)
print('adult')
根据Python的缩进规则,如果if
语句判断是True
,就把缩进的两行print语句执行了,否则,什么也不做。
也可以给if
添加一个else
语句,意思是,如果if
判断是False
,不要执行if
的内容,去把else
执行了:
age = 3if age >= 18:
print('your age is', age)
print('adult')
else:
print('your age is', age)
print('teenager')
注意不要少写了冒号:
。
当然上面的判断是很粗略的,完全可以用elif
做更细致的判断:
age = 3if age >= 18:
print('adult')
elif age >= 6:
print('teenager')
else:
print('kid')
elif
是else if
的缩写,完全可以有多个elif
,所以if
语句的完整形式就是:
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>
if
语句执行有个特点,它是从上往下判断,如果在某个判断上是True
,把该判断对应的语句执行后,就忽略掉剩下的elif
和else
,所以,请测试并解释为什么下面的程序打印的是teenager
:
age = 20if age >= 6:
print('teenager')
elif age >= 18:
print('adult')
else:
print('kid')
if
判断条件还可以简写,比如写:
if x:
print('True')
只要x
是非零数值、非空字符串、非空list等,就判断为True
,否则为False
。
再议 input
最后看一个有问题的条件判断。很多同学会用input()
读取用户的输入,这样可以自己输入,程序运行得更有意思:
birth = input('birth: ')
if birth < 2000:
print('00前')
else:
print('00后')
输入1982
,结果报错:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: str() > int()
这是因为input()
返回的数据类型是str
,str
不能直接和整数比较,必须先把str
转换成整数。Python提供了int()
函数来完成这件事情:
s = input('birth: ')
birth = int(s)
if birth < 2000:
print('00前')
else:
print('00后')
再次运行,就可以得到正确地结果。但是,如果输入abc
呢?又会得到一个错误信息:
Traceback (most recent calllast):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal forint() with base 10: 'abc'
原来int()
函数发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错,程序就退出了。
如何检查并捕获程序运行期的错误呢?后面的错误和调试会讲到。
二.循环
for。。。in
要计算1+2+3,我们可以直接写表达式:
>>> 1 + 2 + 36
要计算1+2+3+…+10,勉强也能写出来。
但是,要计算1+2+3+…+10000,直接写表达式就不可能了。
为了让计算机能计算成千上万次的重复运算,我们就需要循环语句。
Python的循环有两种,一种是for…in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来,看例子:
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
print(name)
执行这段代码,会依次打印names
的每一个元素:
Michael
Bob
Tracy
所以for x in ...
循环就是把每个元素代入变量x
,然后执行缩进块的语句。
再比如我们想计算1-10的整数之和,可以用一个sum
变量做累加:
sum = 0for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
sum = sum + x
print(sum)
如果要计算1-100的整数之和,从1写到100有点困难,幸好Python提供一个range()
函数,可以生成一个整数序列,再通过list()
函数可以转换为list。比如range(5)
生成的序列是从0开始小于5的整数:
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
range(101)
就可以生成0-100的整数序列,计算如下:
sum = 0for x in range(101):
sum = sum + x
print(sum)
请自行运行上述代码,看看结果是不是当年高斯同学心算出的5050。
while第二种循环是while循环,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和,可以用while循环实现:
sum = 0
n = 99
while n > 0:
sum = sum + n
n = n - 2
print(sum)
在循环内部变量n
不断自减,直到变为-1
时,不再满足while条件,循环退出。
三.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。
举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list:
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。
如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下:
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}>>> d['Michael']
95
为什么dict查找速度这么快?因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字,我们要查某一个字,一个办法是把字典从第一页往后翻,直到找到我们想要的字为止,这种方法就是在list中查找元素的方法,list越大,查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里(比如部首表)查这个字对应的页码,然后直接翻到该页,找到这个字。无论找哪个字,这种查找速度都非常快,不会随着字典大小的增加而变慢。
dict就是第二种实现方式,给定一个名字,比如'Michael'
,dict在内部就可以直接计算出Michael
对应的存放成绩的“页码”,也就是95
这个数字存放的内存地址,直接取出来,所以速度非常快。
你可以猜到,这种key-value存储方式,在放进去的时候,必须根据key算出value的存放位置,这样,取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入:
>>> d['Adam'] = 67>>> d['Adam']
67
由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:
>>> d['Jack'] = 90>>> d['Jack']
90>>> d['Jack'] = 88>>> d['Jack']
88
如果key不存在,dict就会报错:
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in
判断key是否存在:
>>> 'Thomas'in d
False
二是通过dict提供的get方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value:
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
注意:返回None
的时候Python的交互式命令行不显示结果。
要删除一个key,用pop(key)
方法,对应的value也会从dict中删除:
>>> d.pop('Bob')
75>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较,dict有以下几个特点:
- 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而增加;
- 需要占用大量的内存,内存浪费多。
而list相反:
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
- 占用空间小,浪费内存很少。
所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)。
要保证hash的正确性,作为key的对象就不能变。在Python中,字符串、整数等都是不可变的,因此,可以放心地作为key。而list是可变的,就不能作为key:
>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
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。
要创建一个set,需要提供一个list作为输入集合:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
注意,传入的参数[1, 2, 3]
是一个list,而显示的{1, 2, 3}
只是告诉你这个set内部有1,2,3这3个元素,显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤:
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
通过add(key)
方法可以添加元素到set中,可以重复添加,但不会有效果:
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
通过remove(key)
方法可以删除元素:
>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}
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:
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value,但是,set的原理和dict一样,所以,同样不可以放入可变对象,因为无法判断两个可变对象是否相等,也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set,看看是否会报错。
再议不可变对象
上面我们讲了,str是不变对象,而list是可变对象。
对于可变对象,比如list,对list进行操作,list内部的内容是会变化的,比如:
>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象,比如str,对str进行操作呢:
>>> a = 'abc'>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'>>> a
'abc'
虽然字符串有个replace()
方法,也确实变出了'Abc'
,但变量a
最后仍是'abc'
,应该怎么理解呢?
我们先把代码改成下面这样:
>>> a = 'abc'>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'>>> a
'abc'
要始终牢记的是,a
是变量,而'abc'
才是字符串对象!有些时候,我们经常说,对象a
的内容是'abc'
,但其实是指,a
本身是一个变量,它指向的对象的内容才是'abc'
:
当我们调用a.replace('a', 'A')
时,实际上调用方法replace
是作用在字符串对象'abc'
上的,而这个方法虽然名字叫replace
,但却没有改变字符串'abc'
的内容。相反,replace
方法创建了一个新字符串'Abc'
并返回,如果我们用变量b
指向该新字符串,就容易理解了,变量a
仍指向原有的字符串'abc'
,但变量b
却指向新字符串'Abc'
了:
所以,对于不变对象来说,调用对象自身的任意方法,也不会改变该对象自身的内容。相反,这些方法会创建新的对象并返回,这样,就保证了不可变对象本身永远是不可变的。