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程序的三大流程
- 在程序开发中，一共有三种流程方式：
- 顺序 —— 从上向下，顺序执行代码
- 分支 —— 根据条件判断，决定执行代码的 分支
- 循环 —— 让 特定代码 重复 执行
分支结构
程序中的判断
if 今天发工资:
先还信用卡的钱
if 有剩余:
又可以happy了，O(∩_∩)O哈哈~
else:
噢，no。。。还的等30天
else:
盼着发工资
判断的定义
- 如果 条件满足，才能做某件事情，
- 如果 条件不满足，就做另外一件事情，或者什么也不做
正是因为有了判断，才使得程序世界丰富多彩，充满变化！
判断语句 又被称为 “分支语句”，正是因为有了判断，才让程序有了很多的分支
if 判断语句基本语法
在 Python 中，if 语句 就是用来进行判断的，格式如下：
if 要判断的条件:
条件成立时，要做的事情
……
注意：代码的缩进为一个
tab键，或者 4 个空格 —— 建议使用空格
- 在 Python 开发中，Tab 和空格不要混用！
我们可以把整个 if 语句看成一个完整的代码块
else 处理条件不满足的情况
思考
在使用 if 判断时，只能做到满足条件时要做的事情。那如果需要在 不满足条件的时候，做某些事情，该如何做呢？
答案
else，格式如下：
if 要判断的条件:
条件成立时，要做的事情
……
else:
条件不成立时，要做的事情
……
注意：
-
if和else语句以及各自的缩进部分共同是一个 完整的代码块
逻辑运算
- 在程序开发中，通常 在判断条件时，会需要同时判断多个条件
- 只有多个条件都满足，才能够执行后续代码，这个时候需要使用到 逻辑运算符
- 逻辑运算符 可以把 多个条件 按照 逻辑 进行 连接，变成 更复杂的条件
- Python 中的 逻辑运算符 包括：与 and／或 or／非 not 三种
and
条件1 and 条件2
- 与／并且
- 两个条件同时满足，返回
True - 只要有一个不满足，就返回
False
| 条件 1 | 条件 2 | 结果 |
|---|---|---|
| 成立 | 成立 | 成立 |
| 成立 | 不成立 | 不成立 |
| 不成立 | 成立 | 不成立 |
| 不成立 | 不成立 | 不成立 |
or
条件1 or 条件2
- 或／或者
- 两个条件只要有一个满足，返回
True - 两个条件都不满足，返回
False
| 条件 1 | 条件 2 | 结果 |
|---|---|---|
| 成立 | 成立 | 成立 |
| 成立 | 不成立 | 成立 |
| 不成立 | 成立 | 成立 |
| 不成立 | 不成立 | 不成立 |
not
not 条件
- 非／不是
| 条件 | 结果 |
|---|---|
| 成立 | 不成立 |
| 不成立 | 成立 |
if 语句进阶
elif
- 在开发中，使用
if可以 判断条件 - 使用
else可以处理 条件不成立 的情况 - 但是，如果希望 再增加一些条件，条件不同，需要执行的代码也不同 时，就可以使用
elif - 语法格式如下：
if 条件1:
条件1满足执行的代码
……
elif 条件2:
条件2满足时，执行的代码
……
elif 条件3:
条件3满足时，执行的代码
……
else:
以上条件都不满足时，执行的代码
……
- 对比逻辑运算符的代码
if 条件1 and 条件2:
条件1满足 并且 条件2满足 执行的代码
……
注意
-
elif和else都必须和if联合使用，而不能单独使用 - 可以将
if、elif和else以及各自缩进的代码，看成一个 完整的代码块
if 的嵌套
elif 的应用场景是：同时 判断 多个条件，所有的条件是 平级 的
- 在开发中，使用
if进行条件判断，如果希望 在条件成立的执行语句中 再 增加条件判断，就可以使用 if 的嵌套 - if 的嵌套 的应用场景就是：在之前条件满足的前提下，再增加额外的判断
- if 的嵌套 的语法格式，除了缩进之外 和之前的没有区别
- 语法格式如下：
if 条件 1:
条件 1 满足执行的代码
……
if 条件 1 基础上的条件 2:
条件 2 满足时，执行的代码
……
# 条件 2 不满足的处理
else:
条件 2 不满足时，执行的代码
# 条件 1 不满足的处理
else:
条件1 不满足时，执行的代码
……
循环结构
while循环
while 循环基本使用
-
循环的作用就是让 指定的代码 重复的执行
-
while循环最常用的应用场景就是 让执行的代码 按照 指定的次数 重复 执行 -
需求 —— 打印 5 遍
Hello Python -
思考 —— 如果要求打印 100 遍怎么办？
while 语句基本语法
初始条件设置 —— 通常是重复执行的 计数器
while 条件(判断 计数器 是否达到 目标次数):
条件满足时，做的事情1
条件满足时，做的事情2
条件满足时，做的事情3
...(省略)...
处理条件(计数器 + 1)
注意：
-
while语句以及缩进部分是一个 完整的代码块
注意：循环结束后，之前定义的计数器条件的数值是依旧存在的
死循环
由于程序员的原因，忘记 在循环内部 修改循环的判断条件，导致循环持续执行，程序无法终止！
Python 中的计数方法
常见的计数方法有两种，可以分别称为：
-
自然计数法（从
1开始）—— 更符合人类的习惯 -
程序计数法（从
0开始）—— 几乎所有的程序语言都选择从 0 开始计数
因此，大家在编写程序时，应该尽量养成习惯：除非需求的特殊要求，否则 循环 的计数都从 0 开始
循环计算
在程序开发中，通常会遇到 利用循环 重复计算 的需求
遇到这种需求，可以：
- 在
while上方定义一个变量，用于 存放最终计算结果 - 在循环体内部，每次循环都用 最新的计算结果，更新 之前定义的变量
需求
- 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果
# 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果
# 0. 定义最终结果的变量
result = 0
# 1. 定义一个整数的变量记录循环的次数
i = 0
# 2. 开始循环
while i <= 100:
print(i)
# 每一次循环，都让 result 这个变量和 i 这个计数器相加
result += i
# 处理计数器
i += 1
print("0~100之间的数字求和结果 = %d" % result)
需求进阶
- 计算 0 ~ 100 之间 所有 偶数 的累计求和结果
开发步骤
- 编写循环 确认 要计算的数字
- 添加 结果 变量，在循环内部 处理计算结果
# 0. 最终结果
result = 0
# 1. 计数器
i = 0
# 2. 开始循环
while i <= 100:
# 判断偶数
if i % 2 == 0:
print(i)
result += i
# 处理计数器
i += 1
print("0~100之间偶数求和结果 = %d" % result)
break 和 continue
break和continue是专门在循环中使用的关键字
-
break某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码 -
continue某一条件满足时，不执行后续重复的代码
break和continue只针对 当前所在循环 有效
break
-
在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 再希望 循环继续执行，可以使用
break退出循环
i = 0
while i < 10:
# break 某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码
# i == 3
if i == 3:
break
print(i)
i += 1
print("over")
break只针对当前所在循环有效
continue
-
在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 希望 执行循环代码，但是又不希望退出循环，可以使用
continue - 也就是：在整个循环中，只有某些条件，不需要执行循环代码，而其他条件都需要执行
i = 0
while i < 10:
# 当 i == 7 时，不希望执行需要重复执行的代码
if i == 7:
# 在使用 continue 之前，同样应该修改计数器
# 否则会出现死循环
i += 1
continue
# 重复执行的代码
print(i)
i += 1
- 需要注意：使用
continue时，条件处理部分的代码，需要特别注意，不小心会出现 死循环
continue只针对当前所在循环有效
while 循环嵌套
-
while嵌套就是：while里面还有while
while 条件 1:
条件满足时，做的事情1
条件满足时，做的事情2
条件满足时，做的事情3
...(省略)...
while 条件 2:
条件满足时，做的事情1
条件满足时，做的事情2
条件满足时，做的事情3
...(省略)...
处理条件 2
处理条件 1
字符串中的转义字符
-
\t在控制台输出一个 制表符，协助在输出文本时 垂直方向 保持对齐 -
\n在控制台输出一个 换行符
制表符 的功能是在不使用表格的情况下在 垂直方向 按列对齐文本
| 转义字符 | 描述 |
|---|---|
| \\ | 反斜杠符号 |
| \’ | 单引号 |
| \" | 双引号 |
| \n | 换行 |
| \t | 横向制表符 |
| \r | 回车 |
for循环
for语句基本语法
除了 while 循环，Python 中还有一种常用的循环结构——for 循环
Python 中的 for 循环是通过 for … in … 语句实现循环的，强调的是对什么 序列 做重复操作。计算机一遇到 for，便会 依次 访问序列中的元素，赋值给变量 i，执行一次循环体。当序列中的元素都访问完一遍，循环自然而然也就停止啦。而这种沿着某条路线，依次对序列中每个元素均做 一次 访问的过程，就叫做 遍历。
for 循环的执行过程:
图上的代码实际上就是在遍历列表 [0, 1, 2]。每次访问时，Python 把访问到的数字赋值给变量 i，执行 print(i + 1) 语句。所以整段代码的作用就是逐行打印出 1、2、3。
for 后面的变量是可以*取名的。遍历一些纯数字序列时，我们常常取名为 i。不过更多情况下，我们应该尽量取一个易于阅读、有含义的变量名。
序列
在 Python 中，序列 指的是 有序 元素的集合。我们能使用 len() 函数获取它的长度，也能够用 索引 获取指定位置的元素。列表 和 元组，还有最开始接触的 字符串，都是 Python 中很常用的序列（range()函数返回的也是一个序列）。而 整数、浮点数 和 布尔值，它们都是一个个孤立的存在，自然也就不是序列了。
元组与字符串
遍历元组和遍历列表很相似，Python 会从元组第一个元素开始，依次访问到最后一个元素。
遍历 字符串 时，Python 则会从左往右依次访问字符串里的字符。
range()
range函数的用法：
range() 函数生成的是一串数字序列，可以使用 list() 函数，把它的返回值转换成列表再使用。其实，range() 函数的返回值可以直接索引，也能通过 len() 函数获取长度，是不折不扣的 序列。
Python3 range() 返回的是一个可迭代对象（类型是对象），而不是列表类型， 所以打印的时候不会打印列表，具体可查阅 Python3 range() 用法说明。
能转换成序列的数据
zip()
它可以把两个列表打包组合起来，这个函数返回一个zip对象，你直接打印是打印不出来的
例如：
ids = [1, 2, 3]
names = ['派大星', '章鱼哥', '珊迪']
name_with_id = list(zip(ids, names))
print(name_with_id)
# 输出：[(1, '派大星'), (2, '章鱼哥'), (3, '珊迪')]
打包后的结果 names_with_ids 实际上按顺序保存一个个形如 (编号, 名字) 的 元组。
zip的对象在遍历的时候是不用转化为list的，它自身就是序列可以遍历。
这种元组结构想要访问到里面的数据：
info = (1, '派大星')
id, name = info
print(id)
# 输出：1
print(name)
# 输出：派大星
这是 Python 中的特殊规则：用逗号 , 分隔开的多个变量，可以 按顺序 一次性获取 序列 中的元素。需要注意的是，序列里有几个元素，就要用多少个变量把它们一一取出来(你不能说取一半就不取了)。
所以对于按编号、名字顺序组合起来的数据 zip(ids, names)，我们可以设置 id 和 name 这两个变量去遍历它，就像这样：
ids = [1, 2, 3]
names = ['派大星', '章鱼哥', '珊迪']
# 遍历按编号、名字顺序组合起来的数据
for id, name in zip(ids, names):
print(str(id) + '号：' + name)
'''
输出：
1号：派大星
2号：章鱼哥
3号：珊迪
'''
变量 id 在访问到列表 ids 中各个元素的同时，变量 name 也访问到了 names 中对应位置的元素。
enumerate()
enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
返回的是一个enumerate对象
例如：
names = ['派大星', '章鱼哥', '珊迪']
# 为其标上序号，默认从 0 开始
names_with_id = list(enumerate(names))
print(names_with_id)
# 输出：[(0, '派大星'), (1, '章鱼哥'), (2, '珊迪')]
可以看到，这些序号默认是从 0 开始的，我们也可以传入参数，指定序号开始数字，让结果更符合我们的习惯。
# 指定序号从 1 开始
names_with_id = list(enumerate(names, 1))
print(names_with_id)
# 输出：[(1, '派大星'), (2, '章鱼哥'), (3, '珊迪')]
它的返回值也类似一个个元组，跟zip()函数的返回值一样，所以也可以同zip那样遍历。