Python 3 学习笔记

教程地址:

http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431611988455689d4c116b2c4ed6aec000776c00ed52000

在交互式环境的提示符>>>下,直接输入代码,按回车,就可以立刻得到代码执行结果。

简单计算:

 >>> 100+200
300

如果要让Python打印出指定的文字,可以用print()函数,然后把希望打印的文字用单引号或者双引号括起来,但不能混用单引号和双引号:

 >>>print("Hello,world!")
Hello,world!

打印显示:Hello,world!

新版的Python(3.0)已经不支持原来的print "Hello,world!" 这样的格式了

最后,用exit()退出Python

命令行模式和Python交互模式:

请注意区分命令行模式和Python交互模式。

看到类似c:\>是在Windows提供的命令行模式:

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在命令行模式下,可以执行python进入Python交互式环境,也可以执行python hello.py运行一个.py文件。

看到>>>是在Python交互环境下:

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在Python交互环境下,只能输入Python代码并立刻执行。

此外,在命令行模式运行.py文件和在Python交互环境下直接运行Python代码有所不同。Python交互环境会把每一行Python代码的结果自动打印出来,但是,直接运行Python代码却不会。

例如,在Python交互环境下,输入:

 >>>100+200+300
600

直接可以看到结果,但是,写一个calc.py的文件,内容如下:

 100+200+300

然后在命令行模式下执行:

 C:\work>python calc.py

发现什么输出都没有

这是正常的。想要输出结果,必须自己用print()打印出来。把calc.py改造一下:

print(100+200+300)

再执行,就可以看到结果:

C:\work>python calc.py
600

小结:

在Python交互式命令下,可以直接输入代码,然后执行,并立刻得到结果。

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使用文本编辑器(Notepad++适合)

在文本编辑器中输入以下代码

print('hello, world')

注意print前面不要有任何空格。然后,选择一个目录,例如C:\work,把文件保存为hello.py,就可以打开命令行窗口,把当前目录切换到hello.py所在目录,就可以运行这个程序了:

C:\work>python hello.py
hello, world

也可以保存为别的名字,比如first.py,但是必须要以.py结尾,其他的都不行。此外,文件名只能是英文字母、数字和下划线的组合。

如果当前目录下没有hello.py这个文件,运行python hello.py就会报错:

C:\Users\IEUser>python hello.py
python: can't open file 'hello.py': [Errno 2] No such file or directory

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报错的意思就是,无法打开hello.py这个文件,因为文件不存在。这个时候,就要检查一下当前目录下是否有这个文件了。如果hello.py存放在另外一个目录下,要首先用cd命令切换当前目录。

以下未试过:

直接运行py文件

有同学问,能不能像.exe文件那样直接运行.py文件呢?在Windows上是不行的,但是,在Mac和Linux上是可以的,方法是在.py文件的第一行加上一个特殊的注释:

#!/usr/bin/env python3

print('hello, world')

然后,通过命令给hello.py以执行权限:

$ chmod a+x hello.py

就可以直接运行hello.py了,比如在Mac下运行:

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小结

用文本编辑器写Python程序,然后保存为后缀为.py的文件,就可以用Python直接运行这个程序了。

Python的交互模式和直接运行.py文件有什么区别呢?

直接输入python进入交互模式,相当于启动了Python解释器,但是等待你一行一行地输入源代码,每输入一行就执行一行。

直接运行.py文件相当于启动了Python解释器,然后一次性把.py文件的源代码给执行了,你是没有机会以交互的方式输入源代码的。

用Python开发程序,完全可以一边在文本编辑器里写代码,一边开一个交互式命令窗口,在写代码的过程中,把部分代码粘到命令行去验证,事半功倍!

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输出

print()在括号中加上字符串,就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:

>>> print('hello, world')

print()函数也可以接受多个字符串,用逗号“,”隔开,就可以连成一串输出:

>>> print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog')
The quick brown fox jumps over the lazy dog

print()会依次打印每个字符串,遇到逗号“,”会输出一个空格,因此,输出的字符串是这样拼起来的:

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print()也可以打印整数,或者计算结果:

>>> print(300)
300
>>> print(100 + 200)
300

因此,我们可以把计算100 + 200的结果打印得更漂亮一点:

>>> print('100 + 200 =', 100 + 200)
100 + 200 = 300

注意,对于100 + 200,Python解释器自动计算出结果300,但是,'100 + 200 ='是字符串而非数学公式,Python把它视为字符串,请自行解释上述打印结果。

输入

现在,你已经可以用print()输出你想要的结果了。但是,如果要让用户从电脑输入一些字符怎么办?Python提供了一个input(),可以让用户输入字符串,并存放到一个变量里。比如输入用户的名字:

>>> name = input()
Test001

当你输入name = input()并按下回车后,Python交互式命令行就在等待你的输入了。这时,你可以输入任意字符,然后按回车后完成输入。

输入完成后,不会有任何提示,Python交互式命令行又回到>>>状态了。那我们刚才输入的内容到哪去了?答案是存放到name变量里了。可以直接输入name查看变量内容:

>>> name
'Test001'

什么是变量?请回忆初中数学所学的代数基础知识:

设正方形的边长为a,则正方形的面积为a x a。把边长a看做一个变量,我们就可以根据a的值计算正方形的面积,比如:

若a=2,则面积为a x a = 2 x 2 = 4;

若a=3.5,则面积为a x a = 3.5 x 3.5 = 12.25。

在计算机程序中,变量不仅可以为整数或浮点数,还可以是字符串,因此,name作为一个变量就是一个字符串。

要打印出name变量的内容,除了直接写name然后按回车外,还可以用print()函数:

>>> print(name)
Test003

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区别:print(name)输出的字符串没有加"''"符号,name输出的字符串则自动加上"''"符号。

有了输入和输出,我们就可以把上次打印'hello, world'的程序改成有点意义的程序了:

name = input()
print('hello,', name)

运行上面的程序,第一行代码会让用户输入任意字符作为自己的名字,然后存入name变量中;第二行代码会根据用户的名字向用户说hello,比如输入Tony

C:\Workspace> python hello.py
Tony
hello, Tony

但是程序运行的时候,没有任何提示信息告诉用户:“嘿,赶紧输入你的名字”,这样显得很不友好。幸好,input()可以让你显示一个字符串来提示用户,于是我们把代码改成:

name = input('please enter your name: ')
print('hello,', name)

再次运行这个程序,你会发现,程序一运行,会首先打印出please enter your name:,这样,用户就可以根据提示,输入名字后,得到hello, xxx的输出:

C:\Workspace> python hello.py
please enter your name: Tony
hello, Tony

每次运行该程序,根据用户输入的不同,输出结果也会不同。

在命令行下,输入和输出就是这么简单。

小结

任何计算机程序都是为了执行一个特定的任务,有了输入,用户才能告诉计算机程序所需的信息,有了输出,程序运行后才能告诉用户任务的结果。

输入是Input,输出是Output,因此,我们把输入输出统称为Input/Output,或者简写为IO。

input()print()是在命令行下面最基本的输入和输出,但是,用户也可以通过其他更高级的图形界面完成输入和输出,比如,在网页上的一个文本框输入自己的名字,点击“确定”后在网页上看到输出信息。

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Python基础

Python是一种计算机编程语言。计算机编程语言和我们日常使用的自然语言有所不同,最大的区别就是,自然语言在不同的语境下有不同的理解,而计算机要根据编程语言执行任务,就必须保证编程语言写出的程序决不能有歧义,所以,任何一种编程语言都有自己的一套语法,编译器或者解释器就是负责把符合语法的程序代码转换成CPU能够执行的机器码,然后执行。Python也不例外。

Python的语法比较简单,采用缩进方式,写出来的代码就像下面的样子:

# print absolute value of an integer:
a = 100
if a >= 0:
print(a)
else:
print(-a)

#开头的语句是注释,注释是给人看的,可以是任意内容,解释器会忽略掉注释。其他每一行都是一个语句,当语句以冒号:结尾时,缩进的语句视为代码块。

缩进有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码,但没有规定缩进是几个空格还是Tab。按照约定俗成的管理,应该始终坚持使用4个空格的缩进。

缩进的另一个好处是强迫你写出缩进较少的代码,你会倾向于把一段很长的代码拆分成若干函数,从而得到缩进较少的代码。

缩进的坏处就是“复制-粘贴”功能失效了,这是最坑爹的地方。当你重构代码时,粘贴过去的代码必须重新检查缩进是否正确。此外,IDE很难像格式化Java代码那样格式化Python代码。

最后,请务必注意,Python程序是大小写敏感的,如果写错了大小写,程序会报错。

小结

Python使用缩进来组织代码块,请务必遵守约定俗成的习惯,坚持使用4个空格的缩进。

在文本编辑器中,需要设置把Tab自动转换为4个空格,确保不混用Tab和空格。

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数据类型

计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型。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,当然包括负整数,在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1100-80800,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:0xff000xa5b4c3d2,等等。

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,1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮点数可以用数学写法,如1.233.14-9.01,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,1.23x109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。

字符串

字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本,比如'abc'"xyz"等等。请注意,''""本身只是一种表示方式,不是字符串的一部分,因此,字符串'abc'只有abc这3个字符。如果'本身也是一个字符,那就可以用""括起来,比如"I'm OK"包含的字符是I'm,空格,OK这6个字符。

如果字符串内部既包含'又包含"怎么办?可以用转义字符\来标识,比如:

'I\'m \"OK\"!'

表示的字符串内容是:

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\,可以在Python的交互式命令行用print()打印字符串看看:

>>> print('I\'m ok.')
I'm ok.
>>> print('I\'m learning\nPython.')
I'm learning
Python.
>>> print('\\\n\\')
\
\

如果字符串里面有很多字符都需要转义,就需要加很多\,为了简化,Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义,可以自己试试:

>>> print('\\\t\\')
\ \
>>> print(r'\\\t\\')
\\\t\\

如果字符串内部有很多换行,用\n写在一行里不好阅读,为了简化,Python允许用'''...'''的格式表示多行内容,可以自己试试:

>>> print('''line1
... line2
... line3''')
line1
line2
line3

上面是在交互式命令行内输入,注意在输入多行内容时,提示符由>>>变为...,提示你可以接着上一行输入。如果写成程序,就是:

print('''line1
line2
line3''')

多行字符串'''...'''还可以在前面加上r使用,请自行测试。

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TrueFalse两种值,要么是True,要么是False,在Python中,可以直接用TrueFalse表示布尔值(请注意大小写),也可以通过布尔运算计算出来:

>>> True
True
>>> False
False
>>> 3 > 2
True
>>> 3 > 5
False

布尔值可以用andornot运算。

and运算是与运算,只有所有都为Trueand运算结果才是True

>>> True and True
True
>>> True and False
False
>>> False and False
False
>>> 5 > 3 and 3 > 1
True

or运算是或运算,只要其中有一个为Trueor运算结果就是True

>>> True or True
True
>>> True or False
True
>>> False or False
False
>>> 5 > 3 or 1 > 3
True

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

>>> not True
False
>>> not False
True
>>> not 1 > 2
True

布尔值经常用在条件判断中,比如:

if age >= 18:
print('adult')
else:
print('teenager')

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。

变量

变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的,只是在计算机程序中,变量不仅可以是数字,还可以是任意数据类型。

变量在程序中就是用一个变量名表示了,变量名必须是大小写英文、数字和_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。

Answer = True

变量Answer是一个布尔值True

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 = 'ABC' # 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 = "ABC"; // 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ba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'

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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'

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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:

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所以,最后打印变量b的结果自然是'ABC'了。

常量

所谓常量就是不能变的变量,比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中,通常用全部大写的变量名表示常量:

PI = 3.14159265359

但事实上PI仍然是一个变量,Python根本没有任何机制保证PI不会被改变,所以,用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法,如果你一定要改变变量PI的值,也没人能拦住你。

最后解释一下整数的除法为什么也是精确的。在Python中,有两种除法,一种除法是/

>>> 10 / 3
3.3333333333333335

/除法计算结果是浮点数,即使是两个整数恰好整除,结果也是浮点数:

>>> 9 / 3
3.0

还有一种除法是//,称为地板除,两个整数的除法仍然是整数:

>>> 10 // 3
3

你没有看错,整数的地板除//永远是整数,即使除不尽。要做精确的除法,使用/就可以。

因为//除法只取结果的整数部分,所以Python还提供一个余数运算,可以得到两个整数相除的余数:

>>> 10 % 3
1

无论整数做//除法还是取余数,结果永远是整数,所以,整数运算结果永远是精确的。

小结

Python支持多种数据类型,在计算机内部,可以把任何数据都看成一个“对象”,而变量就是在程序中用来指向这些数据对象的,对变量赋值就是把数据和变量给关联起来。

注意:Python的整数没有大小限制,而某些语言的整数根据其存储长度是有大小限制的,例如Java对32位整数的范围限制在-2147483648-2147483647

Python的浮点数也没有大小限制,但是超出一定范围就直接表示为inf(无限大)。

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字符编码

我们已经讲过了,字符串也是一种数据类型,但是,字符串比较特殊的是还有一个编码问题。

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),如果要表示更大的整数,就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535,4个字节可以表示的最大整数是4294967295

由于计算机是美国人发明的,因此,最早只有127个字母被编码到计算机里,也就是大小写英文字母、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

但是要处理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。

你可以想得到的是,全世界有上百种语言,日本把日文编到Shift_JIS里,韩国把韩文编到Euc-kr里,各国有各国的标准,就会不可避免地出现冲突,结果就是,在多语言混合的文本中,显示出来会有乱码。

因此,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标准也在不断发展,但最常用的是用两个字节表示一个字符(如果要用到非常偏僻的字符,就需要4个字节)。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。

现在,捋一捋ASCII编码和Unicode编码的区别:ASCII编码是1个字节,而Unicode编码通常是2个字节。

字母A用ASCII编码是十进制的65,二进制的01000001

字符0用ASCII编码是十进制的48,二进制的00110000,注意字符'0'和整数0是不同的;

汉字已经超出了ASCII编码的范围,用Unicode编码是十进制的20013,二进制的

你可以猜测,如果把ASCII编码的A用Unicode编码,只需要在前面补0就可以,因此,A的Unicode编码是

新的问题又出现了:如果统一成Unicode编码,乱码问题从此消失了。但是,如果你写的文本基本上全部是英文的话,用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间,在存储和传输上就十分不划算。

所以,本着节约的精神,又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节,常用的英文字母被编码成1个字节,汉字通常是3个字节,只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符,用UTF-8编码就能节省空间:

字符 ASCII Unicode UTF-8
A 01000001 00000000 01000001 01000001
x 01001110 00101101 11100100 10111000 10101101

从上面的表格还可以发现,UTF-8编码有一个额外的好处,就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分,所以,大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。

搞清楚了ASCII、Unicode和UTF-8的关系,我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式:

在计算机内存中,统一使用Unicode编码,当需要保存到硬盘或者需要传输的时候,就转换为UTF-8编码。

用记事本编辑的时候,从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里,编辑完成后,保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件:

格式化

最后一个常见的问题是如何输出格式化的字符串。我们经常会输出类似'亲爱的xxx你好!你xx月的话费是xx,余额是xx'之类的字符串,而xxx的内容都是根据变量变化的,所以,需要一种简便的格式化字符串的方式。

在Python中,采用的格式化方式和C语言是一致的,用%实现,举例如下:

>>> 'Hello, %s' % 'world'
'Hello, world'
>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hi, Michael, you have $1000000.'

你可能猜到了,%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部,%s表示用字符串替换,%d表示用整数替换,有几个%?占位符,后面就跟几个变量或者值,顺序要对应好。如果只有一个%?,括号可以省略。

常见的占位符有:

%d 整数
%f 浮点数
%s 字符串
%x 十六进制整数

其中,格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数:

>>> '%2d-%02d' % (3, 1)
' 3-01'
>>> '%.2f' % 3.1415926
'3.14'

如果你不太确定应该用什么,%s永远起作用,它会把任何数据类型转换为字符串:

>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True)
'Age: 25. Gender: True'

有些时候,字符串里面的%是一个普通字符怎么办?这个时候就需要转义,用%%来表示一个%

>>> 'growth rate: %d %%' % 7
'growth rate: 7 %'

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:

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

变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数:

>>> len(classmates)
3

用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的:

>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当索引超出了范围时,Python会报一个IndexError错误,所以,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1

如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素:

>>> classmates[-1]
'Tracy'

以此类推,可以获取倒数第2个、倒数第3个:

>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当然,倒数第4个就越界了。

list是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾:

>>> classmates.append('Adam')
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为1的位置:

>>> classmates.insert(1, 'Jack')
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

要删除list末尾的元素,用pop()方法:

>>> classmates.pop()
'Adam'
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']

要删除指定位置的元素,用pop(i)方法,其中i是索引位置:

>>> classmates.pop(1)
'Jack'
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

要把某个元素替换成别的元素,可以直接赋值给对应的索引位置:

>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

list里面的元素的数据类型也可以不同,比如:

>>> L = ['Apple', 123, True]

list元素也可以是另一个list,比如:

>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
4

要注意s只有4个元素,其中s[2]又是一个list,如果拆开写就更容易理解了:

>>> p = ['asp', 'php']
>>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']

要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1],因此s可以看成是一个二维数组,类似的还有三维、四维……数组,不过很少用到。

如果一个list中一个元素也没有,就是一个空的list,它的长度为0:

>>> L = []
>>> len(L)
0

tuple

另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字:

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

现在,classmates这个tuple不能变了,它也没有append(),insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的,你可以正常地使用classmates[0]classmates[-1],但不能赋值成另外的元素。

不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。

tuple的陷阱:当你定义一个tuple时,在定义的时候,tuple的元素就必须被确定下来,比如:

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

如果要定义一个空的tuple,可以写成()

>>> t = ()
>>> t
()

但是,要定义一个只有1个元素的tuple,如果你这么定义:

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

定义的不是tuple,是1这个数!这是因为括号()既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1

所以,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:

>>> t = (1,)
>>> t
(1,)

Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号。

最后来看一个“可变的”tuple:

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])

这个tuple定义的时候有3个元素,分别是'a''b'和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗?怎么后来又变了?

别急,我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素:

Python 3 学习笔记

当我们把list的元素'A''B'修改为'X''Y'后,tuple变为:

Python 3 学习笔记

表面上看,tuple的元素确实变了,但其实变的不是tuple的元素,而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list,所以,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怎么做?那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

条件判断

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 = 20
if 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 = 3
if 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 = 3
if age >= 18:
print('adult')
elif age >= 6:
print('teenager')
else:
print('kid')

elifelse 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elifelse,所以,请测试并解释为什么下面的程序打印的是teenager

age = 20
if 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strstr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 call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() 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。

循环

要计算1+2+3,我们可以直接写表达式:

>>> 1 + 2 + 3
6

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 = 0
for 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 = 0
for 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。

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。

例子:

利用循环依次对list中的每个名字打印出Hello, xxx!

错误:

# -*- coding: utf-8 -*-
L = ['Bart', 'Lisa', 'Adam']
for i in L:
print("Hello,%s!", % i)
print("Hello,%s!", % i) 不需加','号隔开字符串与占位符
正确:
# -*- coding: utf-8 -*-
L = ['Bart', 'Lisa', 'Adam']
for i in L:
print("Hello,%s!" % i)

break

在循环中,break语句可以提前退出循环。例如,本来要循环打印1~100的数字:

n = 1
while n <= 100:
print(n)
n = n + 1
print('END')

上面的代码可以打印出1~100。

如果要提前结束循环,可以用break语句:

n = 1
while n <= 100:
if n > 10: # 当n = 11时,条件满足,执行break语句
break # break语句会结束当前循环
print(n)
n = n + 1
print('END')

执行上面的代码可以看到,打印出1~10后,紧接着打印END,程序结束。

可见break的作用是提前结束循环。

continue

在循环过程中,也可以通过continue语句,跳过当前的这次循环,直接开始下一次循环。

n = 0
while n < 10:
n = n + 1
print(n)

上面的程序可以打印出1~10。但是,如果我们想只打印奇数,可以用continue语句跳过某些循环:

n = 0
while n < 10:
n = n + 1
if n % 2 == 0: # 如果n是偶数,执行continue语句
continue # continue语句会直接继续下一轮循环,后续的print()语句不会执行
print(n)

执行上面的代码可以看到,打印的不再是1~10,而是1,3,5,7,9。

可见continue的作用是提前结束本轮循环,并直接开始下一轮循环。

小结

循环是让计算机做重复任务的有效的方法。

break语句可以在循环过程中直接退出循环,而continue语句可以提前结束本轮循环,并直接开始下一轮循环。这两个语句通常都必须配合if语句使用。

要特别注意,不要滥用breakcontinue语句。breakcontinue会造成代码执行逻辑分叉过多,容易出错。大多数循环并不需要用到breakcontinue语句,上面的两个例子,都可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑,去掉breakcontinue语句。

有些时候,如果代码写得有问题,会让程序陷入“死循环”,也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序,或者强制结束Python进程。

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:

  1. 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢;
  2. 需要占用大量的内存,内存浪费多。

而list相反:

  1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
  2. 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'

Python 3 学习笔记

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:

Python 3 学习笔记

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。

小结

使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用,选择不可变对象作为key很重要,最常用的key是字符串。

tuple虽然是不变对象,但试试把(1, 2, 3)(1, [2, 3])放入dict或set中,并解释结果。

调用函数

Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用。

要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数abs,只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档:

http://docs.python.org/3/library/functions.html#abs

也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。

调用abs函数:

>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34

调用函数的时候,如果传入的参数数量不对,会报TypeError的错误,并且Python会明确地告诉你:abs()有且仅有1个参数,但给出了两个:

>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

如果传入的参数数量是对的,但参数类型不能被函数所接受,也会报TypeError的错误,并且给出错误信息:str是错误的参数类型:

>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

max函数max()可以接收任意多个参数,并返回最大的那个:

>>> max(1, 2)
2
>>> max(2, 3, 1, -5)
3

数据类型转换

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数,比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数:

>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12
>>> float('12.34')
12.34
>>> str(1.23)
'1.23'
>>> str(100)
'100'
>>> bool(1)
True
>>> bool('')
False

函数名其实就是指向一个函数对象的引用,完全可以把函数名赋给一个变量,相当于给这个函数起了一个“别名”:

>>> a = abs # 变量a指向abs函数
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数
1

定义函数

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

请自行测试并调用my_abs看看返回结果是否正确。

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。

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

return None可以简写为return

在Python交互环境中定义函数时,注意Python会出现...的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下:

如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了,那么,可以在该文件的当前目录下启动Python解释器,用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数,注意abstest是文件名(不含.py扩展名):

import的用法在后续模块一节中会详细介绍。

空函数

如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用pass语句:

def nop():
pass

pass语句什么都不做,那有什么用?实际上pass可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数的代码,就可以先放一个pass,让代码能运行起来。

pass还可以用在其他语句里,比如:

if age >= 18:
pass

缺少了pass,代码运行就会有语法错误。

参数检查

调用函数时,如果参数个数不对,Python解释器会自动检查出来,并抛出TypeError

>>> my_abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: my_abs() takes 1 positional argument but 2 were given

但是如果参数类型不对,Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别:

>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in my_abs
TypeError: unorderable types: str() >= int()
>>> abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

当传入了不恰当的参数时,内置函数abs会检查出参数错误,而我们定义的my_abs没有参数检查,会导致if语句出错,出错信息和abs不一样。所以,这个函数定义不够完善。

让我们修改一下my_abs的定义,对参数类型做检查,只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现:

def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >= 0:
return x
else:
return -x

添加了参数检查后,如果传入错误的参数类型,函数就可以抛出一个错误:

>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type

错误和异常处理将在后续讲到。

返回多个值

函数可以返回多个值吗?答案是肯定的。

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,就可以计算出新的新的坐标:

import math

def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny

import math语句表示导入math包,并允许后续代码引用math包里的sincos等函数。

然后,我们就可以同时获得返回值:

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(x, y)
151.96152422706632 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)

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。

小结

定义函数时,需要确定函数名和参数个数;

如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查;

函数体内部可以用return随时返回函数结果;

函数执行完毕也没有return语句时,自动return None

函数可以同时返回多个值,但其实就是一个tuple。

函数的参数

定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。

Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

位置参数

我们先写一个计算x2的函数:

def power(x):
return x * x

对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数。

当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x

>>> power(5)
25
>>> power(15)
225

现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。

你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn,说干就干:

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

对于这个修改后的power(x, n)函数,可以计算任意n次方:

>>> power(5, 2)
25
>>> power(5, 3)
125

修改后的power(x, n)函数有两个参数:xn,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数xn

默认参数

新的power(x, n)函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:

>>> power(5)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'

Python的错误信息很明确:调用函数power()缺少了一个位置参数n

这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数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,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2)

>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25

而对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)

从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);

二是如何设置默认参数。

当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入namegender两个参数:

def enroll(name, gender):
print('name:', name)
print('gender:', gender)

这样,调用enroll()函数只需要传入两个参数:

>>> enroll('Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F

如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。

我们可以把年龄和城市设为默认参数:

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)

这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:

>>> enroll('Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
age: 6
city: Beijing

只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:

enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')

可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了namegender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。

也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。

默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:

先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L

当你正常调用时,结果似乎不错:

>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']

当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:

>>> add_end()
['END']

但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:

>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']

很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

原因解释如下:

Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。

所以,定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:

def add_end(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L

现在,无论调用多少次,都不会有问题:

>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END']

为什么要设计strNone这样的不变对象呢?因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。

可变参数

在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。

我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。

要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum

但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84

如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:

>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84

所以,我们把函数的参数改为可变参数:

def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:

>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0

如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14

这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数nameage外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数:

>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到nameage这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra

命名关键字参数

对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查。

仍以person()函数为例,我们希望检查是否有cityjob参数:

def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有city参数
pass
if 'job' in kw:
# 有job参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:

>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)

如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收cityjob作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:

def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)

和关键字参数**kw不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符**后面的参数被视为命名关键字参数。

调用方式如下:

>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了:

def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错:

>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given

由于调用时缺少参数名cityjob,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。

命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:

def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)

由于命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数:

>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数,就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:

def person(name, age, city, job):
# 缺少 *,city和job被视为位置参数
pass

参数组合

在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

比如定义一个函数,包含上述若干种参数:

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw) def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:

>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
>>> f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。

小结

Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,程序运行时会有逻辑错误!

要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

*args是可变参数,args接收的是一个tuple;

**kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:

可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1, 2, 3))

关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})

使用*args**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。

命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。

定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*,否则定义的将是位置参数。

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 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出:

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

所以,fact(n)可以表示为n x 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)

上面就是一个递归函数。可以试试:

>>> fact(1)
1
>>> fact(5)
120
>>> fact(100)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000

如果我们计算fact(5),可以根据函数定义看到计算过程如下:

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。

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fact(1000)

>>> fact(1000)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 4, in fact
...
File "<stdin>", line 4, in fact
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。

尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。

上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:

def fact(n):
return fact_iter(n, 1) def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)

可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身,num - 1num * product在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。

fact(5)对应的fact_iter(5, 1)的调用如下:

===> fact_iter(5, 1)
===> fact_iter(4, 5)
===> fact_iter(3, 20)
===> fact_iter(2, 60)
===> fact_iter(1, 120)
===> 120

尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。

遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。

小结

使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。

针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。

Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。

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