[Python知识库]python相关知识

1、python简介

1.0、python --version ： 查看python版本

1.1、运行python脚本如下，如果是python2的话就是python hello.py；如果是python3的话就是python hello.py.

1.2、#!/usr/bin/python3：用来指定Python的解释器，并用只能应用于Linux、Mac等系统中，

1.3、#!/usr/bin/env python：防止当你写错或不写时报错或会不清楚解释器的具体全路径，或者说开发者的环境与最终使用者的安装路径不一样，它的作用是让env去查找python2的绝对路径替换作为解释器路径。

1.4、python和./执行效果一样，如果执行不成功，有可能是权限不够。

1.5、python的一个优点是可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

1.6、Linux下安装以Python3.6.1
tar -zxvf Python-3.6.1.tgz
cd Python-3.6.1
./configure
make && make install
检查 Python3 是否正常可用：
python3 -V
Python 3.6.1
1.7、环境变量配置
程序和可执行文件可以在许多目录，而这些路径很可能不在操作系统提供可执行文件的搜索路径中。
path(路径)存储在环境变量中，这是由操作系统维护的一个命名的字符串。这些变量包含可用的命令行解释器和其他程序的信息。
Unix 或 Windows 中路径变量为 PATH（UNIX 区分大小写，Windows 不区分大小写）。
echo $0可以查看是哪个shell在bashshell(Linux)输入:exportPATH="$PATH:/usr/local/bin/python"
注意: /usr/local/bin/python 是 Python 的安装目录。

1.8、运行python script.py # Unix/Linux

1.9、编码：默认情况下，Python 3 源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。 当然你也可以为源码文件指定不同的编码。

1.10、标识符
第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。
标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。
标识符对大小写敏感。
在 Python 3 中，可以用中文作为变量名，非 ASCII 标识符也是允许的了。

1.11、python保留字
保留字即关键字，我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字：
>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
[‘False’, ‘None’, ‘True’, ‘and’, ‘as’, ‘assert’, ‘break’, ‘class’, ‘continue’, ‘def’, ‘del’, ‘elif’, ‘else’,
‘except’, ‘finally’, ‘for’, ‘from’, ‘global’, ‘if’, ‘import’, ‘in’, ‘is’, ‘lambda’, ‘nonlocal’, ‘not’, ‘or’,
‘pass’, ‘raise’, ‘return’, ‘try’, ‘while’, ‘with’, ‘yield’]

1.12、注释
Python中单行注释以 # 开头
多行注释可以用多个 # 号，还有 ‘’’ 和 “”"：

1.13、行与缩进
python最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {} 。缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。

1.14、Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠 \ 来实现多行语句，在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠 \。

1.15、数字(Number)类型：python中数字有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。

1.16字符串(String)
Python 中单引号 ’ 和双引号 " 使用完全相同。
使用三引号(‘’’ 或 “”“)可以指定一个多行字符串。
转义符 \。
反斜杠可以用来转义，使用 r 可以让反斜杠不发生转义。 如 r"this is a line with \n” 则 \n 会显示，并不是换行。
按字面意义级联字符串，如 "this " "is " “string” 会被自动转换为 this is string。
字符串可以用 + 运算符连接在一起，用 * 运算符重复。
Python 中的字符串有两种索引方式，从左往右以 0 开始，从右往左以 -1 开始。
Python 中的字符串不能改变。
Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为 1 的字符串。
字符串的截取的语法格式如下：变量[头下标:尾下标:步长]

1.17、空行
函数之间或类的方法之间用空行分隔，表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔，以突出函数入口的开始。
空行与代码缩进不同，空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行，Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码，便于日后代码的维护或重构。
记住：空行也是程序代码的一部分。
Python 可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号 ; 分割，

1.18、print 输出
print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=“”：

1.19、import 与 from…import
在 python 用 import 或者 from…import 来导入相应的模块。
将整个模块(somemodule)导入，格式为： import somemodule
从某个模块中导入某个函数,格式为： from somemodule import somefunction
从某个模块中导入多个函数,格式为： from somemodule import firstfunc, secondfunc, thirdfunc
将某个模块中的全部函数导入，格式为： from somemodule import *

1.20、命令行参数
很多程序可以执行一些操作来查看一些基本信息，Python可以使用-h参数查看各参数帮助信息：

2、基本数据类型
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。
等号（=）用来给变量赋值。
等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。
Python允许你同时为多个变量赋值。 例如a = b = c = 1 a, b, c = 1, 2, “runoob”

2.1、Python3 的六个标准数据类型中：
不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

2.2、Number（数字）：
在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。
内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。
isinstance 来判断是不是某个类型,ture/false
isinstance 和 type 的区别在于：
type()不会认为子类是一种父类类型。
isinstance()会认为子类是一种父类类型。
注意：Python3 中，bool 是 int 的子类，True 和 False 可以和数字相加， True1、False0 会返回 True，但可以通过 is 来判断类型。

2.3、数值运算
注意：
1、Python可以同时为多个变量赋值，如a, b = 1, 2。
2、一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。
3、数值的除法包含两个运算符：/ 返回一个浮点数，// 返回一个整数。
4、在混合计算时，Python会把整型转换成为浮点数。

2.4、String（字符串）
注意：
1、反斜杠可以用来转义，使用r可以让反斜杠不发生转义。
2、字符串可以用+运算符连接在一起，用*运算符重复。
3、Python中的字符串有两种索引方式，从左往右以0开始，从右往左以-1开始。
4、Python中的字符串不能改变。
例如：str = ‘Runoob’

2.5、List（列表）
List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。
索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。
注意：
1、List写在方括号之间，元素用逗号隔开。
2、和字符串一样，list可以被索引和切片。
3、List可以使用+操作符进行拼接。
4、List中的元素是可以改变的。
例如：[‘abcd’, 786, 2.23, ‘runoob’, 70.2]

2.6、Tuple（元组）
元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里，元素之间用逗号隔开。
string、list 和 tuple 都属于 sequence（序列）。
注意：
1、与字符串一样，元组的元素不能修改。
2、元组也可以被索引和切片，方法一样。
3、注意构造包含 0 或 1 个元素的元组的特殊语法规则。
4、元组也可以使用+操作符进行拼接。
例如：(‘abcd’, 786, 2.23, ‘runoob’, 70.2)

2.7、Set（集合）
集合（set）是由一个或数个形态各异的大小整体组成的，构成集合的事物或对象称作元素或是成员。
基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。
例如：sites = {‘Google’, ‘Taobao’, ‘Runoob’, ‘Facebook’, ‘Zhihu’, ‘Baidu’}

2.8、Dictionary（字典）
字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型。
列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
字典是一种映射类型，字典用 { } 标识，它是一个无序的 键(key) : 值(value) 的集合。
键(key)必须使用不可变类型。
在同一个字典中，键(key)必须是唯一的。
注意：
1、字典是一种映射类型，它的元素是键值对。
2、字典的关键字必须为不可变类型，且不能重复。
3、创建空字典使用 { }。
例如：tinydict = {‘name’: ‘runoob’,‘code’:1, ‘site’: ‘www.runoob.com’}

2.9、数据类型转换
有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。
Python 数据类型转换可以分为两种：
隐式类型转换 - 自动完成
显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换
系统自带的类型转换：
int(x [,base])：将x转换为一个整数
float(x)：将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag])：创建一个复数
str(x)：将对象 x 转换为字符串
repr(x)：将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)：用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)：将序列 s 转换为一个元组
list(s)：将序列 s 转换为一个列表
set(s)：转换为可变集合
dict(d)：创建一个字典。d 必须是一个 (key, value)元组序列。
frozenset(s)：转换为不可变集合
chr(x)：将一个整数转换为一个字符
ord(x)：将一个字符转换为它的整数值
hex(x)：将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)：将一个整数转换为一个八进制字符串

3.1、Python 推导式
Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。
Python 支持各种数据结构的推导式：
列表(list)推导式
举例：num_list=[i for i in range(0,10)]
print(num_list)
num_list=[i**2 for i in range(0,10) if i >6]
print(num_list)
结果：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
结果：[7, 8, 9]
字典(dict)推导式
num_set={i for i in range(10)}
print(num_set)
num_set={i for i in range(10) if i>3}
print(num_set)
结果：{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
{4, 5, 6, 7, 8, 9}
集合(set)推导式
num_dict={i:i for i in range(10)}
print(num_dict)
num_dict={i:i for i in range(10) if i>3}
print(num_dict)
结果是：{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}
{4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}
元组(tuple)推导式
data=(i for i in range(10))
print(data)# <generator object at 0x000000000213F190>
print(type(data))
for i in data:
print(i)
结果是：<generator object at 0x00000000039A4B40>
<type ‘generator’>

3.2、Python3 运算符
Python 语言支持以下类型的运算符:
算术运算符
比较（关系）运算符
赋值运算符
逻辑运算符
位运算符
成员运算符
身份运算符
运算符优先级
注意点：and 拥有更高优先级；
例如： if x or y and z:
print(“yes”)
else:
print(“no”)
结果为yes

/home/xuweifeng/v90_wbx_2188_new/npti.src/npti_product/npt2700/build/buildmcp_eswp.sh 1>compile_err.log
is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象。
is not is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象。
例如： a = [1, 2, 3]
b = a
print (b is a)
b = a[:]
print (b is a)
结果： True
False

3.3、Python3 数字(Number)
Python 数字数据类型用于存储数值。
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。
以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建：
举例：var1 = 1 del var

3.4、Python3 字符串
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号( ’ 或 " )来创建字符串。
创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。
Python 不支持单字符类型，单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。
Python 访问子字符串，可以使用方括号 [] 来截取字符串，字符串的截取的语法格式如下：
变量[头下标:尾下标]

3.5、Python转义字符在菜鸟教程中。https://www.runoob.com/python3/python3-string.html

3.6、Python字符串运算符在菜鸟教程中。https://www.runoob.com/python3/python3-string.html

3.7、Python 字符串格式化在菜鸟教程中。举例：print (“我叫 %s 今年 %d 岁!” %(‘小明’, 10))

3.8、Python三引号：python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。
举例：
para_str = “”“这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( \t )。
也可以使用换行符 [ \n ]。
“””
print (para_str)
以上实例执行结果为：
这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( )。
也可以使用换行符 [
]。

3.9、Unicode 字符串
在Python2中，普通字符串是以8位ASCII码进行存储的，而Unicode字符串则存储为16位unicode字符串，这样能够表示更多的字符集。
使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。在Python3中，所有的字符串都是Unicode字符串。

3.10、Python 的字符串内建函数，在菜鸟教程中。

2、python列表

Python 有 6 个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。

列表的数据项不需要具有相同的类型，即元素可以不同。

列表都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。

此外，Python 已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。

创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：

list1 = [‘Google’, ‘Runoob’, 1997, 2000]

print (list[0])   		结果：Google
print(list[-1])   		结果：2000
print (list[0:2])       结果：['Google', 'Runoob']
print ("list[0]:", list[0])   结果：list[0]: Google
list.append('Baidu')    结果：['Google', 'Runoob', 1997, 2000, 'Baidu']
list.remove(2000)       结果：['Google', 'Runoob', 1997]
list1 = list.copy()     结果：['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
list1 = list.clear()    结果：None
list.insert(1, '3000')  结果：['Google', '3000', 'Runoob', 1997, 2000]

3、python元组

①、python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组中的数据不能够改变。

②、元组使用小括号( )，列表使用方括号[ ]。

③、元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000) 结果：('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
tup1 = ()  创建空元组			结果：()
type(tup1)					   结果：<class 'tuple'>
print(tup1[0])                 结果：Google
tup2 = ('abc',) tup3 = tup1 + tup2 结果：('Google', 'Runoob', 1997, 2000, 'abc')
del tup3						结果：整个删除tup3，打印报错
list1= ['Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu'] 结果：['Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu']
tuple1=tuple(list1)  作用：将可迭代系列转换为元组。   结果：('Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu')
print(max(tuple1))        结果是Taobao

4、Python 字典

字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。

字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号 {} 中。

注意①、键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字。

②、tinydict2 = { ‘abc’: 123, 98.6: 37 }

③、元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

④、键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行。

emptyDict = {}             结果是{}
emptyDict = dict()         结果是{}
print(type(emptyDict))     结果是<class 'dict'>
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print(tinydict['Name'])    结果是Runoob
注意：如果用字典里的没有的键访问数据，会输出错误。
tinydict['Age'] = 8        结果是{'Name': 'Runoob', 'Age': 8, 'Class': 'First'}   注意：键值是唯一的。
tinydict.clear()           结果是{}
del tinydict               结果是整个删除，打印会报错
len(tinydict)              结果是3
print((tinydict.popitem()))  结果是('Class', 'First')

5、Python 集合

①、集合（set）是一个无序的不重复元素序列。

②、可以使用大括号{ }或者set()函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用set()而不是{ }，因为{ }是用来创建一个空字典。

a = set('abracadabra')     结果是{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
b = set('a')               结果是{'d', 'c', 'b', 'r'}
注意：-是集合a中包含而集合b中不包含的元素； |是集合a或b中包含的所有元素； &是集合a和b中都包含了的元素；+是不能用于set与set相加。 
a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}  结果是：{'d', 'r'}
thisset = set({'Coogle', 'Bunoob', 'Daobao'})
thisset.add('Aacebook')    结果是{'Aacebook', 'Daobao', 'Bunoob', 'Coogle'}
thisset.update({1, 2})       结果是{1, 2, 'Bunoob', 'Daobao', 'Coogle'}
注意：update同样可以添加元素，并且参数可以是列表，元组，字典等。
thisset.remove(1)     结果是：{'Daobao', 2, 'Coogle', 'Bunoob'}
注意：将元素 x 从集合 s 中移除，如果元素不存在，则会发生错误。
thisset.discard(1)    结果是{'Coogle', 'Bunoob', 'Daobao'}
注意：此外还有一个方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。
thisset.pop()         结果是随机删除集合中的一个元素。
print(a , end)
print(b)			  结果是a,b

注意：关键字end可以用于将结果输出到同一行，或者在输出的末尾添加不同的字符。
- 1、每个条件后面要使用冒号 **:**，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
- 2、使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
- 3、在Python中没有switch – case语句。
a = 0
if 1 == a :
    print('a = ', a)
elif 2 == a :
    print('a = ', a)
else:
    print('a = ', a)

a = 0
if 1 == a :
    print('a = ', a)
    if 2 == a :
        print('a = ', a)
    else:
        print('a = ', a)
else:
    print('a = ', a)

a = 1
while a < 10:
    print('a = ', a)
    a += 2
结果是
a =  1
a =  3
a =  5
a =  7
a =  9  
注意：同样需要注意冒号和缩进。另外，在 Python 中没有 do..while 循环。

count = 0
while count < 5:
    print (count, "小于 5")
    count += 1
else:
    print (count, " 大于或等于 5")    
结果是
0 小于 5
1 小于 5
2 小于 5
3 小于 5
4 小于 5
5  大于或等于 5

languages = ['C', 'C++', "Perl", 'Python']
for x in languages:
    print(x)
结果是：    
C
C++
Perl
Python
注意；python for循环可以遍历任何可迭代对象，如一个列表或者一个字符串。  

for i in range(5):
    print(i)
结果：
0
1
2
3
4

注意：break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果你从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。
continue 语句被用来告诉 Python 跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

n = 5
while n > 0:
    n -= 1
    if n == 2:
        break
    print(n)
print('循环结束。')
结果：
4
3
循环结束。

n = 5
while n > 0:
    n -= 1
    if n == 2:
        continue
    print(n)
print('循环结束。')
结果：
4
3
1
0
循环结束。

注意：循环语句可以有 else 子句，它在穷尽列表(以for循环)或条件变为 false (以while循环)导致循环终止时被执行，但循环被 break 终止时不执行。

for letter in 'Runoob':
    if letter == 'o':
        pass
        print('执行 pass 块')
    print('当前字母 ：', letter)
print("Good bye")
结果：
当前字母 ： R
当前字母 ： u
当前字母 ： n
执行 pass 块
当前字母 ： o
执行 pass 块
当前字母 ： o
当前字母 ： b
Good bye
注意：Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。
pass不做任何事情，一般用来做占位语句。

6、Python 迭代器与生成器

迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")
结果：1 2 3 4 

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()
结果：
1
2
3
4

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。

更多内容查阅：Python3 面向对象

iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

next() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
结果：
1
2
3
4
5
注意：StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

、生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()
结果：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

7、python 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

7.1、定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

• 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。
• 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
• 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
• 函数内容以冒号 : 起始，并且缩进。
• return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。

def max(a, b):
	if a > b:
		return a
	else:
    	return b
a = 4
b = 5
print(max(a, b))
结果：
5

a=5
print(id(a))
a=6
print(id(a))
结果：
1600492759472
1600492759504

def change(a):
    print(id(a))
    a = 10
    print(id(a))
a=1
print(id(a))
change(a)
结果：
2793531468080
2793531468080
2793531468368
注意：可以看见在调用函数前后，形参和实参指向的是同一个对象（对象 id 相同），在函数内部修改形参后，形参指向的是不同的 id。

def changeme(mylist):
    mylist.append([1,2,3,4])
    print("函数内取值：", mylist)
    return
#调用changeme函数
mylist = [10, 20,30]
changeme(mylist)
print("函数外取值：", mylist)
结果：
函数内取值： [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值： [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )
结果：
名字:  runoob
年龄:  50
------------------------
名字:  runoob
年龄:  35
类似于C++缺省参数

def printinfo(arg1, *vartuple):
    print("输出：")
    print(arg1)
    print(vartuple)
printinfo(70, 60,50)
结果：
输出：
70
(60, 50)

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

• **不可变类型：**变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。
• **可变类型：**变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

• **不可变类型：**类似 C++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a) 内部修改 a 的值，则是新生成一个 a 的对象。
• **可变类型：**类似 C++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必需参数：必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。例如

  def printme(str) printme()错误

• 关键字参数：关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。 def printme(str) printme(str= “菜鸟教程”) 正确

• 默认参数：调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值。也即是C++中的缺省参数。 def printinfo( name, age = 35 ) printinfo( name=“runoob” )

• 强制位置参数：Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。在以下的例子中，形参 a 和 b 必须使用指定位置参数，c 或 d 可以是位置形参或关键字形参，而 e 和 f 要求为关键字形参:

  def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
      print(a, b, c, d, e, f)
  正确写法：f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)
  错误写法1：f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60)   # b 不能使用关键字参数的形式
  错误写法2：f(10, 20, 30, 40, 50, f=60)           # e 必须使用关键字参数的形式
  

• 不定长参数：你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。def printinfo( arg1, *vartuple ) printinfo( 70, 60, 50 ) 结果：70 (60, 50)

  ①、加了星号 ***** 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

  ②、加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

8、匿名函数

Python使用lambda来创建匿名函数，所谓匿名，意即不再使用def语句这样的标准形式定义一个函数。

①、lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

②、lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

③、lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

④、虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
结果：
相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

def myfunc(n):
  return lambda a : a * n
 
mydoubler = myfunc(2)
mytripler = myfunc(3)
 
print(mydoubler(11))
print(mytripler(11))
结果：
22
33

def sum(arg1, arg2):
    total = arg1 + arg2
    print("函数内：", total)
    return total
total = sum(10, 20)
print("函数外：", total)
结果：

函数内 :  30
函数外 :  30

7、python 数据结构

列表：python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。

列表：
a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
结果：2 1 0
a.reverse()
结果：[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
a.sort()
结果：[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
注意：类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。

将列表当做堆栈使用

列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。

stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)
stack.append(7)
print(stack)
stack.pop()
print(stack)
stack.pop()
print(stack)
结果：
[3, 4, 5, 6, 7]
[3, 4, 5, 6]
[3, 4, 5]

将列表当作队列使用

也可以把列表当做队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。

from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry")
queue.append("Graham")
print(queue)
queue.popleft()   #第一个到达的现在离开
print(queue)
queue.popleft()
print(queue)
结果：
deque(['Eric', 'John', 'Michael', 'Terry', 'Graham'])
deque(['John', 'Michael', 'Terry', 'Graham'])
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

列表推导式

列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。

每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

del语句

使用del语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素，而不是值来删除元素，这与使用pop()返回一个值不同。可以用del语句从列表中删除一个切割，或清空整个列表。

a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[0]
print(a)
del a[1:3]
print(a)
del a[:]
print(a)
结果：
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
[1, 333, 1234.5]
[]

元组和序列

元组由若干逗号分隔的值组成，用括号括起来，注意也可以在定义时没有括号。

t = (12345, 54321, 'hello!')
print(t)
print(type(t))
t = 12345, 54321, 'hello!'
print(t)
print(type(t))
结果：
(12345, 54321, 'hello!')
<class 'tuple'>
(12345, 54321, 'hello!')
<class 'tuple'>

集合

集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。

可以用大括号({})创建集合。注意：如果要创建一个空集合，你必须用 set() 而不是 {} ；后者创建一个空的字典

basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket)                      # 删除重复的
print(type(basket))
结果：{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
<class 'set'>

字典

另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。

序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。

理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内，关键字必须是互不相同。一对大括号创建一个空的字典：{}。

tel = {'jack':4998, 'sape':4139}
print(tel)
print(type(tel))
tel['guido'] = 4127
print(tel)
print('guido' in tel)
结果：
{'jack': 4998, 'sape': 4139}
<class 'dict'>
{'jack': 4998, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
True

8、python 模块

在前面的几个章节中我们基本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。

import 语句

想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句。当解释器遇到impo语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端。

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

当我们使用import语句的时候，Python解释器是怎样找到对应的文件的呢？这就涉及到Python的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量，事实上，也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在Python编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在sys模块中的path变量。

from … import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。

 from fibo import fib, fib2
 注意：这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。

from … import * 语句

from modname import *
注意：这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

import sys
print('命令行参数如下：')
for i in sys.argv:
    print(i)
print('\n\npython 路径为：', sys.path, '\n')
结果：
命令行参数如下：
C:/Users/breeze/PycharmProjects/pythonProject/main.py


python 路径为： ['C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject', 'C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject', 'D:\\JetBrains\\PyCharm 2021.2\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_display', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39\\python39.zip', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39\\DLLs', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39\\lib', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39', 'C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv', 'C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\lib\\site-packages', 'D:\\JetBrains\\PyCharm 2021.2\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend'] 


Process finished with exit code 0

import sys
print(sys.path)
注意：
['C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject', 'C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject', 'D:\\JetBrains\\PyCharm 2021.2\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_display', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39\\python39.zip', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39\\DLLs', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39\\lib', 'C:\\Users\\breeze\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39', 'C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv', 'C:\\Users\\breeze\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\lib\\site-packages', 'D:\\JetBrains\\PyCharm 2021.2\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend']

深入模块

模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞混。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。

__name__属性

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

dir() 函数

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回。

标准模块

Python 本身带着一些标准的模块库，在 Python 库参考文档中将会介绍到（就是后面的"库参考文档"）。

有些模块直接被构建在解析器里，这些虽然不是一些语言内置的功能，但是他却能很高效的使用，甚至是系统级调用也没问题。

这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置，比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。

应该注意到这有一个特别的模块 sys ，它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串

包

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块，或者是 Python 图形库。

不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之为一个"包"）。

现存很多种不同的音频文件格式（基本上都是通过后缀名区分的，例如： .wav，:file:.aiff，:file:.au，），所以你需要有一组不断增加的模块，用来在不同的格式之间转换。

并且针对这些音频数据，还有很多不同的操作（比如混音，添加回声，增加均衡器功能，创建人造立体声效果），所以你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。

这里给出了一种可能的包结构（在分层的文件系统中）:

sound/                          顶层包
      __init__.py               初始化 sound 包
      formats/                  文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  声音效果子包
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  filters 子包
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 init.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 :file:init.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为（将在后面介绍的） __all__变量赋值。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

import sound.effects.echo

这将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须使用全名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种导入子模块的方法是:

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块: echo，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同样的，这种方法会导入子模块: echo，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

注意当使用 from package import item 这种形式的时候，对应的 item 既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。

import 语法会首先把 item 当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，抛出一个 :exc:ImportError 异常。

反之，如果使用形如 import item.subitem.subsubitem 这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。

从一个包中导入*

如果我们使用 from sound.effects import * 会发生什么呢？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，然后一个一个的把它们都导入进来。

但这个方法在 Windows 平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个不区分大小写的系统。在 Windows 平台上，我们无法确定一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块是 echo 还是 Echo，或者是 ECHO。

为了解决这个问题，我们只需要提供一个精确包的索引。

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 init.py 存在一个叫做 all 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。

作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 all 也更新了啊。

9、Python 输入和输出

把输出的值转成字符串：

• str()： 函数返回一个用户易读的表达形式。
• repr()： 产生一个解释器易读的表达形式。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

import math
print("常量PI的值近似为：%5.3f." %math.pi)
结果：常量PI的值近似为：%5.3f. 3.141592653589793

读取键盘输入

str = input("请输入：")
print("你输入的内容是：", str)
结果：
请输入：菜鸟教程
你输入的内容是： 菜鸟教程

python 文件方法

open() 将会返回一个 file 对象，基本语法格式如下:

open(filename, mode)

• filename：包含了你要访问的文件名称的字符串值。
• mode：决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读?。

# 打开一个文件 首先这个文件要存在，在windows下是C:tmp/foo.txt
f = open("/tmp/foo.txt", "w")
f.write( "Python 是一个非常好的语言。\n是的，的确非常好!!\n" )
f.write( "Python 是一个非常好的语言。\n是的，的确非常好!!\n" )
f = open("/tmp/foo.txt", "r")
str = f.read()
print(str)

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "r")

str = f.readline()
print(str)

# 关闭打开的文件
f.close()
结果：
Python 是一个非常好的语言。

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "r")

str = f.readlines()
print(str)

# 关闭打开的文件
f.close()
结果：
['Python 是一个非常好的语言。\n', '是的，的确非常好!!\n']

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "w")

num = f.write( "Python 是一个非常好的语言。\n是的，的确非常好!!\n" )
print(num)
# 关闭打开的文件
f.close()
结果：29
注意：f.write(string)将string写入到文件中，然后返回写入的字符数。

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo1.txt", "w")

value = ('www.runoob.com', 14)
s = str(value)
f.write(s)

# 关闭打开的文件
f.close()
结果：('www.runoob.com', 14)
注意：如果要写入一些不是字符串的东西，那么需要将它先进行转换。

>>> f.close()
>>> f.read()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
ValueError: I/O operation on closed file

Python3 OS 文件/目录方法

os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。

超强干货来袭

云风专访：近40年码龄，通宵达旦的技术人生