python基础知识回顾

参考教程  

 （一）数据类型

• 整数/浮点数
• 字符串
  用单引号或双引号括起来的文本
  转义字符：在被转义的字符前加下划线（例如‘\\’表示‘\’）
• 布尔值 True False（区分大小写）
  布尔值可进行and、or、not运算
• 空值 None
• 变量
  python是动态语言
• 常量 
  习惯用大写变量名表示

（二）list、tuple、dict、set

• list
  用 [] 表示，支持len()、append()、insert()、pop()
• tuple
  用()表示，一旦初始化不能修改
• dict
  字典，用 {} 表示
  

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

• set
  内容不重复，支持add()、remove()
  

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

  
  

（三）基本逻辑

• 判断
  if...elif...else

• 循环
  for...in...
  while...

（四）函数

• 可用pass做占位符
• 可返回多个值
• 支持默认参数，可变参数（在参数前加一个*），关键字参数（若没有可变参数，必须加*作为分隔符）
  

  def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
      print(‘a =‘, a, ‘b =‘, b, ‘c =‘, c, ‘args =‘, args, ‘kw =‘, kw)
  

  >>> f1(1, 2, 3, ‘a‘, ‘b‘, x=99)
  a = 1 b = 2 c = 3 args = (‘a‘, ‘b‘) kw = {‘x‘: 99}

（五）生成器

• 列表生成式 
  

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

• 生成器（边循环边计算）

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

方法1:使用next()
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1

方法2:使用循环

>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9

• 把函数变成生成器

一般函数顺序执行，遇到return返回，
生成器在每次调用next()时执行遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return ‘done‘

(五)迭代器 
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象被称为迭代器，生成器都是迭代器对象。
list、tuple、dict、set、str需要使用iter()函数来变成迭代器

（六）高阶函数

• map
对序列中每个元素进行操作

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

• reduce

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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• filter用于过滤序列
  

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

• sorted()用于排序
  

  >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
  [-21, -12, 5, 9, 36]

  >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
  [5, 9, -12, -21, 36]
  
  

• 匿名函数 lambda
  

  >>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
  [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

  
  

原文：https://www.cnblogs.com/yuxiaowu/p/10452109.html