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  • 本文使用python中自带函数将一个整数在二进制、八进制、十进制和十六进制之间自由转换。  这个整数可能个int,也可能个string。  用到了otc,hex,bin,format这四个函数,和int这个class。 上面个函数的...

    本文使用python中自带函数将一个整数在二进制、八进制、十进制和十六进制之间自由转换。

        这个整数可能是个int,也可能是个string。

        用到了otc,hex,bin,format这四个函数,和int这个class。

    上面几个函数的用法:

        hex(integer) 将integer转换为16进制,形式为0x0123456789abcdef。integer必须为整型。

        otc,bin类似。

        format(integer, 'x') 将integer转换为16进制,不带0x。integer为整型,'x'可换为'o','b','d'相对应八、二、十进制。

        int(string, number) 将任意进制的s(string类型)转换为十进制。s与number的进制类型需匹配,如s是16进制,则number=16,否侧会出错。若s为16进制,0x可带可不带,其他进制同。

     

    实例:

    a=10086
    s=0xdeadbeef
    ss='0xdeadbeef'
    a_hex = hex(a)                 ===>        0x2766
    a_hex = hex(a)[2:]            ===>        2766 
    a_oct = oct(a)                  ===>        0o23546
    a_bin = bin(a)                  ===>        0b10011101100110
    s_dec = format(s,'d')       ===>        3735928559

    s_int = int(ss,16)              ===>        3735928559

     

    代码演示:

    # 十进制转其他:

    number1 = 13581887557

    # 十进制整数转换为十六进制

    hex_number1_0x = hex(number1)

    hex_number1 = hex(number1)[2:]

    hex_number2 = format(number1, 'x')

    print("Decimal integer %s converts to hex with 0x via 'hex' : %s" % (number1, hex_number1_0x))

    print("Decimal integer %s converts to hex without 0x via 'hex' : %s" % (number1, hex_number1))

    print("Decimal integer %s converts to hex without 0x via 'format' : %s" % (number1, hex_number2))

    # 十进制整数转换为八进制 0o123456形式

    oct_number1_0o = oct(number1)

    oct_number1 = oct(number1)[2:]

    oct_number2 = format(number1, 'o')

    print("Decimal integer %s converts to octal with 0o via 'oct' : %s" % (number1, oct_number1_0o))

    print("Decimal integer %s converts to octal without 0o via 'oct' : %s" % (number1, oct_number1))

    print("Decimal integer %s converts to octal without 0o via 'format' : %s" % (number1, oct_number2))

    # 十进制整数转换为二进制 0b123456形式

    bin_number1_0b = bin(number1)

    bin_number1 = bin(number1)[2:]

    bin_number2 = format(number1, 'b')

    print("Decimal integer %s converts to binary with 0b via 'bin' : %s" % (number1, bin_number1_0b))

    print("Decimal integer %s converts to binary without 0b via 'bin' : %s " % (number1, bin_number1))

    print("Decimal integer %s converts to binary without 0b via 'format' : %s " % (number1, bin_number2))

    测试打印结果:

    Decimal integer 13581887557 converts to hex with 0x via 'hex' : 0x3298b2845
    Decimal integer 13581887557 converts to hex without 0x via 'hex' : 3298b2845
    Decimal integer 13581887557 converts to hex without 0x via 'format' : 3298b2845
    Decimal integer 13581887557 converts to Octal with 0o via 'oct' : 0o145142624105
    Decimal integer 13581887557 converts to Octal without 0o via 'oct' : 145142624105
    Decimal integer 13581887557 converts to Octal without 0o via 'format' : 145142624105
    Decimal integer 13581887557 converts to binary with 0b via 'bin' : 0b1100101001100010110010100001000101
    Decimal integer 13581887557 converts to binary without 0b via 'bin' : 1100101001100010110010100001000101
    Decimal integer 13581887557 converts to binary without 0b via 'format' : 1100101001100010110010100001000101

     

    # 十六进制转其他:

    hex_int = 0x3298B2845

    hex_str_0x = '0x3298B2845'

    hex_str = '3298B2845'

    # 十六进制转换为十进制整数

    # hex_to_dec1 = int(hex_int, 16) 不成立,因为int(s,number)中的s必须要是string类型

    hex_to_dec1 = format(hex_int, 'd')

    hex_to_dec2 = int(hex_str, 16)

    hex_to_dec3 = int(hex_str_0x, 16)

    print("Hex integer (with 0x) cannot directly converts to demcimal via 'int', it must be string.")

    print("Hex integer (with 0x) %s converts to demcimal via 'format' : %s" % (hex_str, hex_to_dec1))

    print("Hex string (with 0x) %s converts to demcimal via 'int' : %s" % (hex_str_0x, hex_to_dec2))

    print("Hex string (without 0x) %s converts to demcimal via 'int' : %s" % (hex_str, hex_to_dec3))

    # 十六进制转换为八进制整数

    hex_to_otc1 = format(hex_int, 'o')

    hex_to_otc2 = oct(hex_int)

    hex_to_otc3 = oct(hex_int)[2:]

    print("Hex integer (without 0x) %s converts to octal without 0o via 'format' : %s" % (hex_str, hex_to_otc1))

    print("Hex integer (with 0x) %s converts to octal with 0o via 'oct' : %s" % (hex_str_0x, hex_to_otc2))

    print("Hex integer (without 0x) %s converts to octal without 0o via 'oct' : %s" % (hex_str, hex_to_otc3))

    # 十六进制转换为二进制整数

    hex_to_bin1 = format(hex_int, 'b')

    hex_to_bin2 = bin(hex_int)

    hex_to_bin3 = bin(hex_int)[2:]

    print("Hex integer (without 0x) %s converts to binary without 0b via 'format' : %s" % (hex_str, hex_to_bin1))

    print("Hex integer (with 0x) %s converts to binary with 0b via 'bin' : %s" % (hex_str_0x, hex_to_bin2))

    print("Hex integer (without 0x) %s converts to binary without 0b via 'bin' : %s" % (hex_str, hex_to_bin3))

    # 测试打印结果:

    Hex integer (with 0x) cannot directly converts to demcimal via 'int', it must be string.
    Hex integer (with 0x) 3298B2845 converts to demcimal via 'format' : 13581887557
    Hex string (with 0x) 0x3298B2845 converts to demcimal via 'int' : 13581887557
    Hex string (without 0x) 3298B2845 converts to demcimal via 'int' : 13581887557
    Hex integer (without 0x) 3298B2845 converts to octal without 0o via 'format' : 145142624105
    Hex integer (with 0x) 0x3298B2845 converts to octal with 0o via 'oct' : 0o145142624105
    Hex integer (without 0x) 3298B2845 converts to octal without 0o via 'oct' : 145142624105
    Hex integer (without 0x) 3298B2845 converts to binary without 0b via 'format' : 1100101001100010110010100001000101
    Hex integer (with 0x) 0x3298B2845 converts to binary with 0b via 'bin' : 0b1100101001100010110010100001000101
    Hex integer (without 0x) 3298B2845 converts to binary without 0b via 'bin' : 1100101001100010110010100001000101

     

    # 二进制转其他:

    bin_int = 1100101001100010110010100001000101

    bin_str_0x = '0b1100101001100010110010100001000101'

    bin_str = '1100101001100010110010100001000101'

    # 二进制转换为十进制整数

    # hex_to_dec1 = format(hex_int, 'd') 这个转过来还是1100...,可能因为format识别不了它是二进制的吧。在python中加只有十六进制的加0x能识别,二进制的0b就不行。

    bin_to_dec2 = int(bin_str, 2)

    bin_to_dec3 = int(bin_str_0x, 2)

    print("Binary string (with 0o) %s converts to demcimal via 'int' : %s" % (bin_str_0x, bin_to_dec2))

    print("Binary string (without 0o) %s converts to demcimal via 'int' : %s" % (bin_str, bin_to_dec3))

    # 二六进制转换为八进制整数

    bin_to_otc1 = format(bin_int, 'o')

    bin_to_otc2 = oct(bin_int)

    bin_to_otc3 = oct(bin_int)[2:]

    print("Binary integer (without 0b) %s converts to octal without 0o via 'format' : %s" % (bin_str, bin_to_otc1))

    print("Binary integer (with 0b) %s converts to octal with 0o via 'oct' : %s" % (bin_str_0x, bin_to_otc2))

    print("Binary integer (without 0b) %s converts to octal without 0ovia 'oct' : %s" % (bin_str, bin_to_otc3))

    # 二进制整数转换为十六进制

    bin_to_hex1 = format(bin_int, 'x')

    bin_to_hex2 = hex(bin_int)

    bin_to_hex3 = hex(bin_int)[2:]

    print("Binary integer (without 0b) %s converts to hex without 0x via 'format' : %s" % (bin_str, bin_to_hex1))

    print("Binary integer (without 0b) %s converts to hex with 0x via 'hex' : %s" % (bin_str_0x, bin_to_hex2))

    print("Binary integer (without 0b) %s converts to hex without 0x via 'hex' : %s" % (bin_str, bin_to_hex3))

    # 测试打印结果:

    Binary string (with 0o) 0b1100101001100010110010100001000101 converts to demcimal via 'int' : 13581887557
    Binary string (without 0o) 1100101001100010110010100001000101 converts to demcimal via 'int' : 13581887557
    Binary integer (without 0b) 1100101001100010110010100001000101 converts to octal without 0o via 'format' : 3307516405765622732254226501552745245
    Binary integer (with 0b) 0b1100101001100010110010100001000101 converts to octal with 0o via 'oct' : 0o3307516405765622732254226501552745245
    Binary integer (without 0b) 1100101001100010110010100001000101 converts to octal without 0ovia 'oct' : 3307516405765622732254226501552745245
    Binary integer (without 0b) 1100101001100010110010100001000101 converts to hex without 0x via 'format' : 363d3a0bf5c97695896a0dabcaa5
    Binary integer (without 0b) 0b1100101001100010110010100001000101 converts to hex with 0x via 'hex' : 0x363d3a0bf5c97695896a0dabcaa5
    Binary integer (without 0b) 1100101001100010110010100001000101 converts to hex without 0x via 'hex' : 363d3a0bf5c97695896a0dabcaa5

    八进制的懒得写了,一个用的少,再一个原理

    展开全文
  • python中的基础类型

    2017-06-10 11:19:46
    Python中,能够直接处理的数据类型有以下种: 整数 Python可以处理任意大小的整数,包括负整数,写程序的时候表述与数学上的方法一样,例如:99,-3,6666 等等。 有时候使用十六进制会比较方便,用 0x ...

    在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种:

    整数
    Python可以处理任意大小的整数,包括负整数,写程序的时候表述与数学上的方法一样,例如:99,-3,6666 等等。

    有时候使用十六进制会比较方便,用 0x 前缀和0-9,a-f表示,例如:0xaaff,0x2e45fa3 等等。

    浮点数
    浮点数也可以称为小数。叫做浮点数是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的。比如,1.11x106和11.1x105是完全相等的。对于很大或很小的浮点数,必须用科学计数法表示,把10用e替代,1.11x106就是1.11e6,或者11.1e5,0.0000011可以写成1.1e-6。负数的话直接在前面加负号即可,例如:-1.1e-6。

    需要注意的一点是,整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的,整数之间的运算永远是精确的,而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

    字符串
    字符串是以单引号 ‘ 或双引号 “ 括起来的任意文本’ ‘或” “只是一种表示方式,不是字符串的一部分,所以字符串’rice’只有r,i,c,e这4个字符。如果要把’本身也包括进字符里,那就可以用” “括起来。如果字符串内部既包含 ‘ 又包含 “ 怎么办呢?我们可以用转义字符 \ 来标识,例如:’I\’m \”OK\”!’表示的内容为:I’m “OK”!

    转义字符\可以转义很多字符,比如\n表示换行,\t表示制表符,字符\本身也要转义,所以\表示的字符就是\,用print()打印字符串看看结果如何:

    In [1]:

    print(‘I\’m \”OK\”!’)
    I’m “OK”!
    In [2]:

    print(‘Ricequant is\ngreat’)
    Ricequant is
    great
    In [3]:

    print(‘\\t\‘)
    \ \
    布尔值
    布尔值和布尔代数的表示完全一致,一个布尔值只有True、False两种值。Python中,既可以直接用True、False表示(一定要大写),也可以通过布尔运算计算出来:

    In [4]:

    True
    Out[4]:
    True
    In [5]:

    False
    Out[5]:
    False
    In [6]:

    1 > 0
    Out[6]:
    True
    布尔值可以用and、or和not即与、或和非进行运算。

    In [7]:

    True and False
    Out[7]:
    False
    In [8]:

    1 > 2 or 3 < 10
    Out[8]:
    True
    In [9]:

    not 3 < 10
    Out[9]:
    False
    空值
    空值是Python里一个特殊的值,用None表示。None不能理解为0,0是有意义的,None是一个特殊的空值。

    展开全文
  • Python中数字的种表示方式: 二进制是以 0b 开头的: 例如: 0b11 则表示十进制的 3 八进制是以 0o 开头的: 例如: 0o11 则表示十进制的 9 十六进制是0x 开头的: 例如: 0x11 则表示十进制的 17 假设开始输入 a...

    Python3赋值运算符赋值语句表示方式有二进制,八进制,十进制,十六进制多种形式。首先假设变量a为10,变量b为20,看下表:

    202006040957

    在了解了赋值运算符后,再来看看实例演示中Python所有赋值运算符的操作:

    2020060901

    输出结果如下图:

    2020060902

    Python中数字的几种表示方式:

    二进制是以 0b 开头的: 例如: 0b11 则表示十进制的 3

    八进制是以 0o 开头的: 例如: 0o11 则表示十进制的 9

    十六进制是以 0x 开头的: 例如: 0x11 则表示十进制的 17

    假设开始输入 a = 00111100可能会自动转化成了十进制如下:

    2020060903

    有时候可能会遇到这样的问题,另外可以使用 bin,oct,hex 输出数字的二进制,八进制,十六进制形式,例如:

    2020060904

    以上内容为Python3赋值运算符实例。

    展开全文
  • Python基础知识

    2021-01-28 15:07:30
    Python中,能够直接处理的数据类型有以下种: 一、整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等。 计算机由于...

     

    • Python中数据类型

    在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种:

    一、整数

    Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等。

    计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b4c3d2,等等。

     

    二、浮点数

    浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,比如,1.23x10^9和12.3x10^8是相等的。浮点数可以用数学写法,如1.23,3.14,-9.01,等等。但是对于很大或很小的浮点数,就必须用科学计数法表示,把10用e替代,1.23x10^9就是1.23e9,或者12.3e8,0.000012可以写成1.2e-5,等等。

    整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的,整数运算永远是精确的(除法难道也是精确的?是的!),而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

    三、字符串

    字符串是以''或""括起来的任意文本,比如'abc',"xyz"等等。请注意,''或""本身只用来作为字符串的标识,它们不是字符串的一部分,因此,字符串'abc'只有a,b,c这3个字符。

     

    四、布尔值

    布尔值和布尔代数的表示完全一致,一个布尔值只有True、False两种值,要么是True,要么是False,在Python中,可以直接用True、False表示布尔值(请注意大小写),也可以通过布尔运算计算出来。

    布尔值可以用and、or和not运算。

    and运算是与运算,只有所有都为 True,and运算结果才是 True。

    or运算是或运算,只要其中有一个为 True,or 运算结果就是 True。

    not运算是非运算,它是一个单目运算符,把 True 变成 False,False 变成 True。

    五、空值

    空值是Python里一个特殊的值,用None表示。None不能理解为0,因为0是有意义的,而None是一个特殊的空值。

    此外,Python还提供了列表、字典等多种数据类型,还允许创建自定义数据类型,我们后面会继续讲到

    打印输出

    print语句可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world',用代码实现如下:

     

    • Python中的注释

    Python的注释以 # 开头,后面的文字直到行尾都算注释

    • Python的变量

    在Python程序中,变量是用一个变量名表示,变量名必须是大小写英文、数字和下划线(_)的组合,且不能用数字开头,比如:

    a = 1

    变量a是一个整数。

    t_007 = 'T007'

    变量t_007是一个字符串。

    在Python中,等号 = 是赋值语句,可以把任意数据类型赋值给变量,同一个变量可以反复赋值,而且可以是不同类型的变量,例如:

    a = 123    # a是整数
    
    print(a)
    
    a = 'jack'   # a变为字符串
    
    print(a)

    这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言,与之对应的是静态语言。

    静态语言在定义变量时必须指定变量类型,如果赋值的时候类型不匹配,就会报错。例如Java是静态语言,赋值语句如下(// 表示注释):

    int a = 123; // a是整数类型变量
    
    a = "mooc"; // 错误:不能把字符串赋给整型变量

    和静态语言相比,动态语言更灵活,就是这个原因。

    请不要把赋值语句的等号等同于数学的等号。比如下面的代码:

    x = 10
    
    x = x + 2

    如果从数学上理解x = x + 2那无论如何是不成立的,在程序中,赋值语句先计算右侧的表达式x + 2,得到结果12,再赋给变量x。由于x之前的值是10,重新赋值后,x的值变成12。

    最后,理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。当我们写:a = 'ABC'时,Python解释器干了两件事情:

    1. 在内存中创建了一个'ABC'的字符串;

    2. 在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向'ABC'。

    也可以把一个变量a赋值给另一个变量b,这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据,例如下面的代码:

    a = 'ABC'
    
    b = a
    
    a = 'XYZ'
    
    print b

    最后一行打印出变量b的内容到底是'ABC'呢还是'XYZ'?如果从数学意义上理解,就会错误地得出b和a相同,也应该是'XYZ',但实际上b的值是'ABC',让我们一行一行地执行代码,就可以看到到底发生了什么事:

    执行a = 'ABC',解释器创建了字符串  'ABC'和变量 a,并把a指向 'ABC':

    执行b = a,解释器创建了变量 b,并把b指向 a 指向的字符串'ABC':

    执行a = 'XYZ',解释器创建了字符串'XYZ',并把a的指向改为'XYZ',但b并没有更改:

    所以,最后打印变量b的结果自然是'ABC'了。

     

     

     

    • 数据类型
    1. Python中定义字符串。

    字符串可以用''或者""括起来表示。

    如果字符串本身包含'怎么办?比如我们要表示字符串 I'm OK ,这时,可以用" "括起来表示:

    "I'm OK"

    类似的,如果字符串包含",我们就可以用' '括起来表示:

    'Learn "Python" is useful'

    如果字符串既包含'又包含"怎么办?

    这个时候,就需要对字符串的某些特殊字符进行“转义”,Python字符串用\进行转义。

    要表示字符串 Bob said "I'm OK".
    由于 ' 和 " 会引起歧义,因此,我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符,不代表字符串的起始,因此,这个字符串又可以表示为:

    'Bob said \"I\'m OK\".'

    注意:转义字符 \ 不计入字符串的内容中。

    常用的转义字符还有:

    \n 表示换行

    \t 表示一个制表符

    \\ 表示 \ 字符本身

     

    1. Python中raw字符串与多行字符串

    如果一个字符串包含很多需要转义的字符,对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况,我们可以在字符串前面加个前缀 r ,表示这是一个 raw 字符串,里面的字符就不需要转义了。例如:

    r'\(~_~)/ \(~_~)/'

    但是r'...'表示法不能表示多行字符串,也不能表示包含'和 "的字符串(为什么?)

    如果要表示多行字符串,可以用'''...'''表示:

    '''Line 1
    
    Line 2
    
    Line 3'''

    上面这个字符串的表示方法和下面的是完全一样的:

    'Line 1\nLine 2\nLine 3'

    还可以在多行字符串前面添加 r ,把这个多行字符串也变成一个raw字符串:

    r'''Python is created by "Guido".
    
    It is free and easy to learn.
    
    Let's start learn Python in imooc!'''
    1. Python中Unicode字符串

    字符串还有一个编码问题。

    因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节(byte),所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255),0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号,这个编码表被称为ASCII编码,比如大写字母 A 的编码是65,小写字母 z 的编码是122。

    如果要表示中文,显然一个字节是不够的,至少需要两个字节,而且还不能和ASCII编码冲突,所以,中国制定了GB2312编码,用来把中文编进去。

    类似的,日文和韩文等其他语言也有这个问题。为了统一所有文字的编码,Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里,这样就不会再有乱码问题了。

    Unicode通常用两个字节表示一个字符,原有的英文编码从单字节变成双字节,只需要把高字节全部填为0就可以。

    因为Python的诞生比Unicode标准发布的时间还要早,所以最早的Python只支持ASCII编码,普通的字符串'ABC'在Python内部都是ASCII编码的。

    Python在后来添加了对Unicode的支持,以Unicode表示的字符串用u'...'表示,比如:

    print(u'中文')
    中文

     

    注意: 不加 u ,中文就不能正常显示。

    Unicode字符串除了多了一个 u 之外,与普通字符串没啥区别,转义字符和多行表示法仍然有效:

    转义:

    u'中文\n日文\n韩文'

    多行:

    u'''第一行
    
    第二行'''

    raw+多行:

    ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",
    
    "日文",
    
    "韩文"等多种语言'''

    如果中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError,这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释

    # -*- coding: utf-8 -*-

    目的是告诉Python解释器,用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++ 另存为... 并选择UTF-8格式保存。

     

    1. Python中整数和浮点数的运算

    Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算,运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。

    基本的运算:

    1 + 2 + 3   # ==> 6
    
    4 * 5 - 6   # ==> 14
    
    7.5 / 8 + 2.1   # ==> 3.0375

    使用括号可以提升优先级,这和数学运算完全一致,注意只能使用小括号,但是括号可以嵌套很多层:

    (1 + 2) * 3    # ==> 9
    
    (2.2 + 3.3) / (1.5 * (9 - 0.3))    # ==> 0.42145593869731807

    和数学运算不同的地方是,Python的整数运算结果仍然是整数,浮点数运算结果仍然是浮点数:

    1 + 2    # ==> 整数 3
    
    1.0 + 2.0    # ==> 浮点数 3.0

    但是整数和浮点数混合运算的结果就变成浮点数了:

    1 + 2.0    # ==> 浮点数 3.0

    为什么要区分整数运算和浮点数运算呢?这是因为整数运算的结果永远是精确的,而浮点数运算的结果不一定精确,因为计算机内存再大,也无法精确表示出无限循环小数,比如 0.1 换成二进制表示就是无限循环小数。

    那整数的除法运算遇到除不尽的时候,结果难道不是浮点数吗?我们来试一下:

    11 / 4    # ==> 2

    令很多初学者惊讶的是,Python的整数除法,即使除不尽,结果仍然是整数,余数直接被扔掉。不过,Python提供了一个求余的运算 % 可以计算余数:

    11 % 4    # ==> 3

    如果我们要计算 11 / 4 的精确结果,按照“整数和浮点数混合运算的结果是浮点数”的法则,把两个数中的一个变成浮点数再运算就没问题了:

    11.0 / 4    # ==> 2.75

     

     

    1. Python中布尔类型

    我们已经了解了Python支持布尔类型的数据,布尔类型只有True和False两种值,但是布尔类型有以下几种运算:

    与运算:只有两个布尔值都为 True 时,计算结果才为 True。

    True and True   # ==> True
    
    True and False   # ==> False
    
    False and True   # ==> False
    
    False and False   # ==> False

    或运算:只要有一个布尔值为 True,计算结果就是 True。

    True or True   # ==> True
    
    True or False   # ==> True
    
    False or True   # ==> True
    
    False or False   # ==> False

    非运算:把True变为False,或者把False变为True:

    not True   # ==> False
    
    not False   # ==> True

    布尔运算在计算机中用来做条件判断,根据计算结果为True或者False,计算机可以自动执行不同的后续代码。

    在Python中,布尔类型还可以与其他数据类型做 and、or和not运算,请看下面的代码:

    a = True
    
    print a and 'a=T' or 'a=F'

    计算结果不是布尔类型,而是字符串 'a=T',这是为什么呢?

    因为Python把0、空字符串''和None看成 False,其他数值和非空字符串都看成 True,所以:

    True and 'a=T' 计算结果是 'a=T'
    
    继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是 'a=T'

    要解释上述结果,又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则:短路计算。

    1. 在计算 a and b 时,如果 a 是 False,则根据与运算法则,整个结果必定为 False,因此返回 a;如果 a 是 True,则整个计算结果必定取决与 b,因此返回 b。

    2. 在计算 a or b 时,如果 a 是 True,则根据或运算法则,整个计算结果必定为 True,因此返回 a;如果 a 是 False,则整个计算结果必定取决于 b,因此返回 b。

    所以Python解释器在做布尔运算时,只要能提前确定计算结果,它就不会往后算了,直接返回结果。

     

     

    • Python—List

     

    1. Python创建list

    Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。

    比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示:

    >>> ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

    list是数学意义上的有序集合,也就是说,list中的元素是按照顺序排列的。

     

    1. Python按照索引访问list

    由于list是一个有序集合,所以,我们可以用一个list按分数从高到低表示出班里的3个同学:

    >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    那我们如何从list中获取指定第 N 名的同学呢

    需要特别注意的是,索引从 0 开始,也就是说,第一个元素的索引是0,第二个元素的索引是1,以此类推。

    因此,要打印第一名同学的名字,用 L[0]:

    >>> print L[0]
    
    Adam

    要打印第二名同学的名字,用 L[1]:

    >>> print L[1]
    
    Lisa

    要打印第四名同学的名字,用 L[3]:

    >>> print L[3]
    
    4 (most recent call last):
    
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    
    IndexError: list index out of range

    报错了!IndexError意思就是索引超出了范围,因为上面的list只有3个元素,有效的索引是 0,1,2。

    所以,使用索引时,千万注意不要越界

    1. Python之倒序访问list

     

    List的倒序检索:最后一个为L[-1],倒数第二个为 L[-2]  …..

    注意倒序检索也不能越界!!

     

    1. Python之添加新元素

    append(); 在集合最后边添加新的元素;

    L.insert(0, 'Paul'); 把元素插入到定义的位置。

    现在,班里有3名同学:

    >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    今天,班里转来一名新同学 Paul,如何把新同学添加到现有的 list 中呢?

    第一个办法是用 list 的 append() 方法,把新同学追加到 list 的末尾:

    >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
    
    >>> L.append('Paul')
    
    >>> print L
    
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

    append()总是把新的元素添加到 list 的尾部。

    如果 Paul 同学表示自己总是考满分,要求添加到第一的位置,怎么办?

    方法是用list的 insert()方法,它接受两个参数,第一个参数是索引号,第二个参数是待添加的新元素:

    >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
    
    >>> L.insert(0, 'Paul')
    
    >>> print L
    
    ['Paul', 'Adam', 'Lisa', 'Bart']

    L.insert(0, 'Paul') 的意思是,'Paul'将被添加到索引为 0 的位置上(也就是第一个),而原来索引为 0 的Adam同学,以及后面的所有同学,都自动向后移动一位。

     

    1. Python从list删除元素

     

    L.pop() 删除集合的最后一个元素

    L.pop(元素下标) 删除指定下标的元素

     

    1. Python中替换元素

     

    L[要替换的下标]=要替换的元素(也可用倒序索引)。

     

    1. Python之创建tuple

    tuple是另一种有序的列表,中文翻译为“ 元组 ”。tuple 和 list 非常类似,但是,tuple一旦创建完毕,就不能修改了。

    同样是表示班里同学的名称,用tuple表示如下:

    >>> t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart')

    创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]。

    1. Python之创建单元素tuple

    tuple和list一样,可以包含 0 个、1个和任意多个元素。

    包含多个元素的 tuple,前面我们已经创建过了。

    包含 0 个元素的 tuple,也就是空tuple,直接用 ()表示:

    创建包含1个元素的 tuple 呢?来试试:

    >>> t = (1)
    
    >>> print t
    
    1

    好像哪里不对!t 不是 tuple ,而是整数1。为什么呢?

    因为()既可以表示tuple,又可以作为括号表示运算时的优先级,结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1,导致我们得到的不是tuple,而是整数 1。

    正是因为用()定义单元素的tuple有歧义,所以 Python 规定,单元素 tuple 要多加一个逗号“,”,这样就避免了歧义:

    >>> t = (1,)  #单个tuple需在元素后加逗号
    
    >>> print t
    
    (1,)

    Python在打印单元素tuple时,也自动添加了一个“,”,为了更明确地告诉你这是一个tuple。

    多元素 tuple 加不加这个额外的“,”效果是一样的:

    >>> t = (1, 2, 3,)
    
    >>> print t
    
    (1, 2, 3)

     

     

    1. Python之“可变”的tuple

    前面我们看到了tuple一旦创建就不能修改。现在,我们来看一个“可变”的tuple:

    >>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])

    注意到 t 有 3 个元素:'a','b'和一个list:['A', 'B']。list作为一个整体是tuple的第3个元素。list对象可以通过 t[2] 拿到:

    >>> L = t[2]

    然后,我们把list的两个元素改一改:

    >>> L[0] = 'X'
    
    >>> L[1] = 'Y'

    再看看tuple的内容:

    >>> print t
    
    ('a', 'b', ['X', 'Y'])

    tuple包含的3个元素存储分析:

    当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后,tuple变为:

    tuple所谓的“不变”是说,tuple的每个元素,指向永远不变。即指向'a',就不能改成指向'b',指向一个list,就不能改成指向其他对象,但指向的这个list本身是可变的!

    理解了“指向不变”后,要创建一个内容也不变的tuple就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

     

    • Python—判断、循环

     

    1. Python之if语句

    If示例,注意缩进

    age = 20
    
    if age >= 18:
    
        print 'your age is', age
    
    print 'adult'
    
    else:
    
        print 'age is smaller than 18'
    
    print 'END'

    注意: Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块,上面的3,4行 print 语句就构成一个代码块(但不包括第5行的print)。如果 if 语句判断为 True,就会执行这个代码块。

    缩进请严格按照Python的习惯写法:4个空格,不要使用Tab,更不要混合Tab和空格,否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。

    注意: if 语句后接表达式,然后用:表示代码块开始。

    如果你在Python交互环境下敲代码,还要特别留意缩进,并且退出缩进需要多敲一行回车:

     

    1. Python之 if-elif-else

    要避免嵌套结构的 if ... else ...,我们可以用 if ... 多个elif ... else ... 的结构,一次写完所有的规则:

    if age >= 18:
    
        print 'adult'
    
    elif age >= 6:
    
        print 'teenager'
    
    elif age >= 3:
    
        print 'kid'
    
    else:
    
        print 'baby'

    elif 意思就是 else if。这样一来,我们就写出了结构非常清晰的一系列条件判断。

    特别注意: 这一系列条件判断会从上到下依次判断,如果某个判断为 True,执行完对应的代码块,后面的条件判断就直接忽略,不再执行了。

    1. Python之 for循环

    list或tuple可以表示一个有序集合。如果我们想依次访问一个list中的每一个元素呢?比如 list:

    Python的 for 循环就可以依次把list或tuple的每个元素迭代出来:

    L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
    
    for name in L:
    
        print name

    注意:  name 这个变量是在 for 循环中定义的,意思是,依次取出list中的每一个元素,并把元素赋值给 name,然后执行for循环体(就是缩进的代码块)。

    1. Python之 while循环

    和 for 循环不同的另一种循环是 while 循环,while 循环不会迭代 list 或 tuple 的元素,而是根据表达式判断循环是否结束。

    比如要从 0 开始打印不大于 N 的整数:

    N = 10
    
    x = 0
    
    while x < N:
    
        print x
    
        x = x + 1

    while循环每次先判断 x < N,如果为True,则执行循环体的代码块,否则,退出循环。

    在循环体内,x = x + 1 会让 x 不断增加,最终因为 x < N 不成立而退出循环。

    如果没有这一个语句,while循环在判断 x < N 时总是为True,就会无限循环下去,变成死循环,所以要特别留意while循环的退出条件。

     

     

    1. Python之 break退出循环

    用 for 循环或者 while 循环时,如果要在循环体内直接退出循环,可以使用 break 语句。

    比如计算1至100的整数和,我们用while来实现:

    sum = 0
    
    x = 1
    
    while True:
    
        sum = sum + x
    
        x = x + 1
    
        if x > 100:
    
            break
    
    print sum

    在循环体内,判断了 x > 100 条件成立时,用break语句退出循环,这样也可以实现循环的结束。

     

    1. Python之 continue继续循环

    在循环过程中,可以用break退出当前循环,还可以用continue跳过后续循环代码,继续下一次循环。

    计算平均分:

    L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85]

    想要统计及格分数的平均分,就要把 x < 60 的分数剔除掉,这时,利用 continue,可以做到当 x < 60的时候,不继续执行循环体的后续代码,直接进入下一次循环:

    for x in L:
    
        if x < 60:
    
            continue
    
        sum = sum + x
    
        n = n + 1
    1. Python之 多重循环

    在循环内部,还可以嵌套循环,我们来看一个例子:

    for x in ['A', 'B', 'C']:
    
        for y in ['1', '2', '3']:
    
            print x + y

    x 每循环一次,y 就会循环 3 次

     

     

     

    • Python—dict/set
    1. Python-dict 基本用法

    用法类似于java的map,写法为java—map的json写法

    d = {
    
        'Adam': 95,
    
        'Lisa': 85,
    
        'Bart': 59
    
    }

     

    1. 可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value
    2. len(d) #函数返回dict的长度
    3. 判断 key 是否存在,用 in 操作符:
    if 'Paul' in d:
    
        print d['Paul']
    1. dict供的一个 get 方法,获取value值,在Key不存在的时候,返回None:
    >>> print d.get('Bart')
    
    59
    
    >>> print d.get('Paul')
    
    None
    1. Python更新dict

    dict是可变的,也就是说,我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict:

    d = {
    
        'Adam': 95,
    
        'Lisa': 85,
    
        'Bart': 59
    
    }

    要把新同学'Paul'的成绩 72 加进去,用赋值语句:

    >>> d['Paul'] = 72

    如果 key 已经存在,则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value:

     

    1. Python中dict的特点
    1. dict的第一个特点是查找速度快,无论dict有10个元素还是10万个元素,查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

    不过dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容,list正好相反,占用内存小,但是查找速度慢。

    1. dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的!这和list不一样:

    dict内部是无序的,不能用dict存储有序的集合。

    1. dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变,Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的,都可以作为 key。但是list是可变的,就不能作为 key。由于dict是按 key 查找,所以,在一个dict中,key不能重复。
    1. Python之 遍历dict

    由于dict也是一个集合,所以,遍历dict和遍历list类似,都可以通过 for 循环实现。

    直接使用for循环可以遍历 dict 的 key:

    >>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
    
    >>> for key in d:
    
    ...     print key
    
    ...
    
    Lisa
    
    Adam
    
    Bart

    由于通过 key 可以获取对应的 value,因此,在循环体内,可以获取到value的值。

     

    1. Python--set
    1. set 持有一系列元素,这一点和 list 很像,但是set的元素没有重复,而且是无序的,这点和 dict 的 key很像。

    创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list,list的元素将作为set的元素:

    >>> s = set(['A', 'B', 'C'])

     

    1. 由于set存储的是无序集合,所以我们没法通过索引来访问。

    访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。

    >>> 'B' in s #此方法严格区分大小写,如果是小写b,则返回false
    
    True
    
    >>> s = set([1, 2, 3])
    
    >>> s.add(4) #set添加元素
    
    >>> print s
    
    set([1, 2, 3, 4])

    删除set中的元素时,用set的remove()方法:

    >>> s = set([1, 2, 3, 4])
    
    >>> s.remove(4) #删除set中的已有元素,删之前需判断元素是否存在,不存在的话会报错
    
    >>> print s
    
    set([1, 2, 3])

     

    1. Python之 set的特点的应用

    set的内部结构和dict很像,唯一区别是不存储value,因此,判断一个元素是否在set中速度很快。

    set存储的元素和dict的key类似,必须是不变对象,因此,任何可变对象是不能放入set中的。

    最后,set存储的元素也是没有顺序的。

    常用来判断对象是否包含在set里。

     

     

    1. Python之 遍历set

    由于 set 也是一个集合,所以,遍历 set 和遍历 list 类似,都可以通过 for 循环实现。

    直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素:

    >>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
    
    >>> for name in s:
    
    ...     print name
    
    ...
    
    Lisa
    
    Adam
    
    Bart

    注意: 观察 for 循环在遍历set时,元素的顺序和list的顺序很可能是不同的,而且不同的机器上运行的结果也可能不同。

     

     

    • Python之函数
    1. 单返回参数函数

    在Python中,定义一个函数要使用 def 语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用 return 语句返回。

    我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例:

    def my_abs(x):
    
        if x >= 0:
    
            return x
    
        else:
    
            return -x

    请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

    return None可以简写为return。

    如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为 None。

     

    1. 多个返回参数函数

    比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的坐标:

    # math包提供了sin()和 cos()函数,我们先用import引用它:

    import math
    
    def move(x, y, step, angle):
    
        nx = x + step * math.cos(angle)
    
        ny = y - step * math.sin(angle)
    
        return nx, ny

    这样我们就可以同时获得返回值:

    >>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
    
    >>> print x, y
    
    151.961524227 70.0

    但其实这只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值:

    >>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
    
    >>> print r
    
    (151.96152422706632, 70.0)

    用print打印返回结果,原来返回值是一个tuple

    但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。

     

    1. Python之递归函数

    在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。

    举个例子,我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n,用函数 fact(n)表示,可以看出:

    fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n

    所以,fact(n)可以表示为 n * fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。

    于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

    def fact(n):
    
        if n==1:
    
            return 1
    
        return n * fact(n - 1)
    
    >>> fact(5)
    
    120
    
    >>> fact(100)
    
    93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L

    使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。可以试试计算 fact(10000)。

     

    1. Python之定义默认参数

    定义函数的时候,还可以有默认参数。

    例如Python自带的 int() 函数,其实就有两个参数,我们既可以传一个参数,又可以传两个参数:

    >>> int('123')
    
    123
    
    >>> int('123', 8)
    
    83

    int()函数的第二个参数是转换进制,如果不传,默认是十进制 (base=10),如果传了,就用传入的参数。

    可见,函数的默认参数的作用是简化调用,你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候,又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。

    我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:

    def power(x, n):
    
        s = 1
    
        while n > 0:
    
            n = n - 1
    
            s = s * x
    
        return s

    假设计算平方的次数最多,我们就可以把 n 的默认值设定为 2:

    def power(x, n=2):
    
        s = 1
    
        while n > 0:
    
            n = n - 1
    
            s = s * x
    
        return s

    这样一来,计算平方就不需要传入两个参数了:

    >>> power(5)
    
    25

    由于函数的参数按从左到右的顺序匹配,所以默认参数只能定义在必需参数的后面:

    # OK:
    
    def fn1(a, b=1, c=2):
    
        pass
    
    # Error:
    
    def fn2(a=1, b):
    
        pass
    
    
    1. Python之定义可变参数

    如果想让一个函数能接受任意个参数,我们就可以定义一个可变参数:

    def fn(*args):
    
        print args

    可变参数的名字前面有个 号,我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数:

    >>> fn ()
    
    >>> fn('a')
    
    ('a',)
    
    >>> fn('a', 'b')
    
    ('a', 'b')

    可变参数也不是很神秘,Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数,因此,在函数内部,直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。

    定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值,就可以定义一个可变参数:

    def average(*args):
    
        ...

    这样,在调用的时候,可以这样写:

    >>> average()
    
    0
    
    >>> average(1, 2)
    
    1.5

     

     

    • Python—切片
    1. 对list进行切片

    取一个list的部分元素是非常常见的操作。比如,一个list如下:

    >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

    取前3个元素,应该怎么做?

    笨办法:

    >>> [L[0], L[1], L[2]]
    
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    之所以是笨办法是因为扩展一下,取前N个元素就没辙了。

    取前N个元素,也就是索引为0-(N-1)的元素,可以用循环:

    >>> r = []
    
    >>> n = 3
    
    >>> for i in range(n):
    
    ...     r.append(L[i])
    
    ...
    
    >>> r
    
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    对这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作。

    对应上面的问题,取前3个元素,用一行代码就可以完成切片:

    >>> L[0:3]
    
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    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。

    如果第一个索引是0,还可以省略:

    >>> L[:3]
    
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    也可以从索引1开始,取出2个元素出来:

    >>> L[1:3]
    
    ['Lisa', 'Bart']

    只用一个 : ,表示从头到尾:

    >>> L[:]
    
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

    因此,L[:]实际上复制出了一个新list。

    切片操作还可以指定第三个参数:

    >>> L[::2]
    
    ['Adam', 'Bart']

    第三个参数表示每N个取一个,上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来,也就是隔一个取一个。

    把list换成tuple,切片操作完全相同,只是切片的结果也变成了tuple。

     

    1. 倒序切片

    对于list,Python支持L[-1]取倒数第一个元素,它同样支持倒数切片

    >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
    
    >>> L[-2:]
    
    ['Bart', 'Paul']
    
    >>> L[:-2]
    
    ['Adam', 'Lisa']
    
    >>> L[-3:-1]
    
    ['Lisa', 'Bart']
    
    >>> L[-4:-1:2]
    
    ['Adam', 'Bart']

    倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引,不包含结束索引。

     

    1. 对字符串切片

    字符串 'xxx'和 Unicode字符串 u'xxx'也可以看成是一种list,每个元素就是一个字符。因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串:

    >>> 'ABCDEFG'[:3]
    
    'ABC'
    
    >>> 'ABCDEFG'[-3:]
    
    'EFG'
    
    >>> 'ABCDEFG'[::2]
    
    'ACEG'

    在很多编程语言中,针对字符串提供了很多各种截取函数,其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。

     

     

     

    • Python—迭代
    1. 什么是迭代

    在Python中,如果给定一个listtuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。

    在Python中,迭代是通过 for ... in 来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码:

    for (i=0; i<list.length; i++) {
    
        n = list[i];
    
    }

    可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环。

    因为 Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他任何可迭代对象上。

    因此,迭代操作就是对于一个集合,无论该集合是有序还是无序,我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。

    注意: 集合是指包含一组元素的数据结构,我们已经介绍的包括:

    1. 有序集合:list,tuple,str和unicode;

    2. 无序集合:set

    3. 无序集合并且具有 key-value 对:dict

    而迭代是一个动词,它指的是一种操作,在Python中,就是 for 循环。

    迭代与按下标访问数组最大的不同是,后者是一种具体的迭代实现方式,而前者只关心迭代结果,根本不关心迭代内部是如何实现的。

    请用for循环迭代数列 1-100 并打印出7的倍数。

    用range(1, 101)可以创建数组。

    参考代码:

    for i in range(1, 101):
    
        if i % 7 == 0:
    
            print(i)

     

    1. 索引迭代

    Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引。

    对于有序集合,元素确实是有索引的。有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,怎么办?

    方法是使用 enumerate() 函数

    >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
    
    >>> for index, name in enumerate(L):
    
    ...     print index, '-', name
    
    ...
    
    0 - Adam
    
    1 - Lisa
    
    2 - Bart
    
    3 - Paul

    使用 enumerate() 函数,我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是,这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上,enumerate() 函数把:

    ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

    变成了类似:

    [(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

    因此,迭代的每一个元素实际上是一个tuple:

    for t in enumerate(L):
    
        index = t[0]
    
        name = t[1]
    
        print index, '-', name

    如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素,for循环又可以进一步简写为:

    for index, name in enumerate(L):
    
        print index, '-', name

    这样不但代码更简单,而且还少了两条赋值语句。

    可见,索引迭代也不是真的按索引访问,而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple,再迭代,就同时获得了索引和元素本身。

     

     

    1. 迭代dict的value

    我们已经了解了dict对象本身就是可迭代对象,用 for 循环直接迭代 dict,可以每次拿到dict的一个key。

    如果我们希望迭代 dict 对象的value,应该怎么做?

    dict 对象有一个 values() 方法,这个方法把dict转换成一个包含所有value的list,这样,我们迭代的就是 dict的每一个 value:

    d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
    
    print(d.values())
    
    # [85, 95, 59]
    
    for v in d.values():
    
        print(v)
    
    # 85
    
    # 95
    
    # 59

    如果仔细阅读Python的文档,还可以发现,dict除了values()方法外,还有一个 itervalues() 方法,用 itervalues() 方法替代 values() 方法,迭代效果完全一样:

    d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
    
    print d.itervalues()
    
    # <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
    
    for v in d.itervalues():
    
        print(v)
    
    # 85
    
    # 95
    
    # 59

    那这两个方法有何不同之处呢?

    1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。

    2. 但是 itervalues() 方法不会转换,它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value,所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

    3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象,这说明在Python中,for 循环可作用的迭代对象远不止 list,tuple,str,unicode,dict等,任何可迭代对象都可以作用于for循环,而内部如何迭代我们通常并不用关心。

    如果一个对象说自己可迭代,那我们就直接用 for 循环去迭代它,可见,迭代是一种抽象的数据操作,它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

     

    1. 迭代dict的key和value

    我们了解了如何迭代 dict 的keyvalue,那么,在一个 for 循环中,能否同时迭代 key和value?答案是肯定的。

    首先,我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值:

    >>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
    
    >>> print(d.items())
    
    [('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]

    可以看到,items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list,我们对这个list进行迭代,可以同时获得key和value:

    for key, value in d.items():
    
       print(key, ':', value)
    
    
    
    Lisa : 85
    
    Adam : 95
    
    Bart : 59

    和 values() 有一个 itervalues() 类似, items() 也有一个对应的 iteritems(),iteritems() 不把dict转换成list,而是在迭代过程中不断给出 tuple,所以, iteritems() 不占用额外的内存。

     

     

    • Python--列表
    1. 生成列表

    要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],我们可以用range(1, 11):

    >>> range(1, 11)
    
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环:

    >>> L = []
    
    >>> for x in range(1, 11):
    
    ...    L.append(x * x)
    
    ...
    
    >>> L
    
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

    但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:

    >>> [x * x for x in range(1, 11)]
    
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

    这种写法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式,可以以非常简洁的代码生成 list。

    写列表生成式时,把要生成的元素 x * x 放到前面,后面跟 for 循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法。

     

    1. 复杂表达式

    使用for循环的迭代不仅可以迭代普通的list,还可以迭代dict。

    假设有如下的dict:

    d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

    完全可以通过一个复杂的列表生成式把它变成一个 HTML 表格:

    tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
    
    print '<table>'
    
    print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
    
    print '\n'.join(tds)
    
    print '</table>'

    注:字符串可以通过 % 进行格式化,用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。

    把打印出来的结果保存为一个html文件,就可以在浏览器中看到效果了:

    <table border="1">
    
    <tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>
    
    <tr><td>Lisa</td><td>85</td></tr>
    
    <tr><td>Adam</td><td>95</td></tr>
    
    <tr><td>Bart</td><td>59</td></tr>
    
    </table>

     

    1. 条件过滤

    列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如:

    >>> [x * x for x in range(1, 11)]
    
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

    如果我们只想要偶数的平方,不改动 range()的情况下,可以加上 if 来筛选:

    >>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
    
    [4, 16, 36, 64, 100]

     

    1. 多层表达式

    for循环可以嵌套,因此,在列表生成式中,也可以用多层 for 循环来生成列表。

    对于字符串 'ABC' 和 '123',可以使用两层循环,生成全排列:

    >>> [m + n for m in 'ABC' for n in '123']
    
    ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

    翻译成循环代码就像下面这样:

    L = []
    
    for m in 'ABC':
    
        for n in '123':
    
            L.append(m + n)
    
    

     

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