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python3的常用语法_Python3的一些常用语法和属性

1、切片平常我们要想取list或者tuple中指定索引范围的元素,可能需要通过循环,比较麻烦。Python中提供了切片(Slice)操作符,

1、切片

平常我们要想取 list 或者 tuple 中指定索引范围的元素,可能需要通过循环,比较麻烦。Python 中提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作。

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']#取前3个元素,用一行代码就可以完成切片:

>>> L[0:3]

['Michael', 'Sarah', 'Tracy']#也可以从索引1开始,取出2个元素出来:

>>> L[1:3]

['Sarah', 'Tracy']#也支持倒数切片:

>>> L[-2:]

['Bob', 'Jack']>>> L[-2:-1]

['Bob']

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]

['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

用法示例:

>>> L = list(range(100))>>>L

[0,1, 2, 3, ..., 99]#前10个数:

>>> L[:10]

[0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]#后10个数:

>>> L[-10:]

[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]#前10个数,每两个取一个:

>>> L[:10:2]

[0,2, 4, 6, 8]#所有数,每5个取一个:

>>> L[::5]

[0,5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]#甚至什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个list:

>>>L[:]

[0,1, 2, 3, ..., 99]

tuple 也可以用切片操作,只是操作的结果仍是tuple。字符串'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。

#tuple切片操作

>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]

(0,1, 2)#字符串切片操作

>>> 'ABCDEFG'[:3]'ABC'

>>> '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(例如,substring),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。

2、迭代(for循环)

如果给定一个list或tuple,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)。Python的for循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他可迭代对象上。只要是可迭代对象,都可以迭代。

默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()。

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

>>> for key ind:

... print(key)

...

a

c

b

字符串也是可迭代对象,因此,也可以作用于for循环:

>>> for ch in 'ABC':

... print(ch)

...

A

B

C

我们可以通过 Python 内置的enumerate函数将一个list变成索引-元素对,这样就可以在for循环中同时迭代 list 的索引和元素本身:

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):

... print(i, value)

...

0 A

1B

2 C

2.1、如何判断对象是否是可迭代对象

我们可以通过 collections 模块的 Iterable 类型来判断如何判断一个对象是否是可迭代对象:

>>> from collections importIterable

>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代

True

>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代

True

>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代

False

3、推导式语法(一行代码创建list、set、dictionary)

列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

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

>>> list(range(1, 11))

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]可能我们就需要用到循环。

但是在 Python 中,用列表生成式则可以用一行语句代替循环生成所需的list。写列表生成式时,for前面的是一个表达式,把要生成的元素的组成规则放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来。

#用循环创建,略显麻烦:

>>> L =[]>>> for x in range(1, 11):

... L.append(x*x)

...>>>L

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]#用列表生成式一行代码即可创建:

>>> [x * x for x in range(1, 11)]

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]#for循环后面还可以加上if判断,这样就可以筛选出仅偶数的平方:

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 ==0]

[4, 16, 36, 64, 100]

还可以使用两层循环,可以生成全排列:

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

集合和字典同时也支持这种语法:

#推导式生成集合

a = {x for x in 'abracd' if x not in 'abc'} #{'r', 'd'}

#推导式生成字典

{x: x**2 for x in (2, 4, 6)} #{2: 4, 4: 16, 6: 36}

4、__name__属性(注意是双下划线)

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,而仅在该模块自身运行时才执行,此时我们可以用__name__属性来进行控制:

#!/usr/bin/python3#Filename: using_name.py

if __name__ == '__main__':print('程序自身在运行')else:print('我来自另一模块')

运行如下:

#执行脚本本身

$ python using_name.py

程序自身在运行#在其他模块引入该模块

$ python>>> importusing_name

我来自另一模块

每个模块都有一个__name__属性,当其值是'__main__'时,表明该模块自身在运行,否则是被引入。

5、异常的捕获和抛出(try...except、raise)

5.1、try...except

python 中捕获用 try... except 语法:

importsystry:

f= open('myfile.txt')

s=f.readline()

i=int(s.strip())exceptOSError as err:print("OS error: {0}".format(err))exceptValueError:print("Could not convert data to an integer.")except:print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])raise

5.2、try...except...else

try/except 语句还有一个可选的 else 子句,如果使用这个子句,那么必须放在所有的 except 子句之后。else 子句将在 try 子句没有发生任何异常的时候执行。

dce3a8ae876c3ad8b8f3b7974a109712.png

for arg in sys.argv[1:]:try:

f= open(arg, 'r')exceptIOError:print('cannot open', arg)else:print(arg, 'has', len(f.readlines()), 'lines')

f.close()

使用 else 子句比把所有的语句都放在 try 子句里面要好,这样可以避免一些意想不到,而 except 又无法捕获的异常。

5.3、try...except..finally

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

5955a7fda032b172da04a30c479bb0ed.png

以下实例中 finally 语句无论异常是否发生都会执行:

try:

runoob()exceptAssertionError as error:print(error)else:try:

with open('file.log') as file:

read_data=file.read()exceptFileNotFoundError as fnf_error:print(fnf_error)finally:print('这句话,无论异常是否发生都会执行。')

5.4、抛出异常

Python 使用 raise 语句抛出一个指定的异常,raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类(也就是 Exception 的子类)。

raise [Exception [, args [, traceback]]]

实例:

x = 10

if x > 5:raise Exception('x 不能大于 5。x 的值为: {}'.format(x))

如果你捕获了一个异常,但并不想去处理它,那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出:

try:raise NameError('HiThere')exceptNameError:print('An exception flew by!')raise

#异常被抛出

An exception flew by!

Traceback (most recent call last):

File"", line 2, in?

NameError: HiThere

6、global 和 nonlocal关键字

当函数的内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到global和nonlocal关键字。

以下实例修改全局变量 num:

#!/usr/bin/python3

num= 1

deffun1():global num #需要使用 global 关键字声明

print(num)

num= 123

print(num)

fun1()print(num)

上面代码将依次输出:1  123   123

如果要修改嵌套作用域(非全局作用域)中的变量则需要 nonlocal 关键字了,如下实例:

#!/usr/bin/python3

#下面将依次输出 100 100

defouter():

num= 10

definner():

nonlocal num#nonlocal关键字声明

num = 100

print(num)

inner()print(num)

outer()



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这个家伙很懒,什么也没留下!
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