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初识Python

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什么是迭代在Python中，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，这种遍历我们成为迭代（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。

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0 采集收起来源：什么是迭代
2018-03-22
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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。

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2018-03-22
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倒序切片对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试： >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] >>> L[-2:] ['Bart', 'Paul'] >>> L[:-2] ['Adam', 'Lisa'] >>> L[-3:-1] ['Lisa', 'Bart'] >>> L[-4:-1:2] ['Adam', 'Bart'] 记住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。

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2018-03-22
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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。

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2018-03-22
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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') >>> fn('a', 'b', 'c') ('a', 'b', 'c') 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 >>> average(1, 2, 2, 3, 4) 2.4

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2018-03-22
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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

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2018-03-22
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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) 上面就是一个递归函数。可以试试： >>> fact(1) 1 >>> fact(5) 120 >>> fact(100) 93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L 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。可以试试计算 fact(10000)。

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2018-03-22
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Python函数之返回多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。

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2018-03-22
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Python之编写函数在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。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。

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2018-03-22
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Python之 set的特点 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。 set的这些特点，可以应用在哪些地方呢？星期一到星期日可以用字符串'MON', 'TUE', ... 'SUN'表示。假设我们让用户输入星期一至星期日的某天，如何判断用户的输入是否是一个有效的星期呢？可以用 if 语句判断，但这样做非常繁琐： x = '???' # 用户输入的字符串 if x!= 'MON' and x!= 'TUE' and x!= 'WED' ... and x!= 'SUN': print 'input error' else: print 'input ok' 注意：if 语句中的...表示没有列出的其它星期名称，测试时，请输入完整。如果事先创建好一个set，包含'MON' ~ 'SUN'： weekdays = set(['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI', 'SAT', 'SUN']) 再判断输入是否有效，只需要判断该字符串是否在set中： x = '???' # 用户输入的字符串 if x in weekdays: print 'input ok' else: print 'input error' 这样一来，代码就简单多了。

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2018-03-15
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Python之访问set 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。例如，存储了班里同学名字的set： >>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']) 我们可以用 in 操作符判断： Bart是该班的同学吗？ >>> 'Bart' in s True Bill是该班的同学吗？ >>> 'Bill' in s False bart是该班的同学吗？ >>> 'bart' in s False 看来大小写很重要，'Bart' 和 'bart'被认为是两个不同的元素。

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2018-03-22
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Python之更新set 由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。添加元素时，用set的add()方法： >>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.add(4) >>> print s set([1, 2, 3, 4]) 如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了： >>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.add(3) >>> print s set([1, 2, 3]) 删除set中的元素时，用set的remove()方法： >>> s = set([1, 2, 3, 4]) >>> s.remove(4) >>> print s set([1, 2, 3]) 如果删除的元素不存在set中，remove()会报错： >>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.remove(4) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 4 所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

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2018-03-22
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Python中什么是set dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。 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']) 可以查看 set 的内容： >>> print s set(['A', 'C', 'B']) 请注意，上述打印的形式类似 list，但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？ >>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C']) >>> print s set(['A', 'C', 'B']) >>> len(s) 3 结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。

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2018-03-22
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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。

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2018-03-22
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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 再看看dict的内容： >>> print d {'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 59} 如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value： >>> d['Bart'] = 60 >>> print d {'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 60}

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2018-03-22

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课程须知: 如果您了解程序设计的基本概念，会简单使用命令行，了解中学数学函数的概念，那么对课程学习会有很大的帮助，让您学起来得心应手，快速进入Python世界。

老师告诉你能学到什么？: 通过本课程的学习，您将学会搭建基本的Python开发环境，以函数为基础编写完整的Python代码，熟练掌握Python的基本数据类型以及list和dict的操作。