python基础（3）

01 条件语句

1.1 if语句

if语句的使用形式如下，注意别忘了"："，注意缩进。

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

在 Python 中没有 switch...case 语句，但在 Python中有match...case，功能也类似

if嵌套，即把 if...elif...else 结构放在另外一个 if...elif...else 结构中，如下：

if 表达式1:
    语句
    if 表达式2:
        语句
    elif 表达式3:
        语句
    else:
        语句
elif 表达式4:
    语句
else:
    语句

1.2 match-case语句

match-case语句的使用：

match 后的对象会依次与 case 后的内容进行匹配，如果匹配成功，则执行匹配到的表达式，否则直接跳过，_ 可以匹配一切。

match subject:
    case <pattern_1>:
        <action_1>
    case <pattern_2>:
        <action_2>
    case <pattern_3>:
        <action_3>
    case _:   #类似于java中的default，当其他case都无法匹配时，匹配这条，保证永远会匹配成功
        <action_wildcard>

02 循环语句

2.1 while循环

while 判断条件(condition)：
    执行语句(statements)......

实例，用while来计算1到100的总和：

n = 100
sum = 0
counter = 1

while counter <= n:
    sum = sum + counter
    counter += 1
 
print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum))

2.2 while-else语句

while <expr>:
    <statement(s)>
else:
    <additional_statement(s)>

实例，循环输出数字，并判断大小：

count = 0
while count < 5:
   print (count, " 小于 5")
   count = count + 1
else:
   print (count, " 大于或等于 5")

2.3 for循环

python for循环可以遍历任何可迭代对象，如一个列表或者一个字符串

for循环格式如下：

for <variable> in <sequence>:
    <statements>
else:
    <statements>

实例：

sites = ["Baidu", "Google","Taobao"]
for site in sites:
    print(site)

输出结果是：

Baidu
Google
Taobao

也可用于打印字符串中的每个字符：

word = 'running'
for letter in word:
    print(letter)

2.4 for-else语句

for item in iterable:
    # 循环主体
else:
    # 循环结束后执行的代码

当循环执行完毕（即遍历完 iterable 中的所有元素）后，会执行 else 子句中的代码，如果在循环过程中遇到了 break 语句，则会中断循环，此时不会执行 else 子句

2.5 range（）函数

需要遍历数字序列，可以使用内置 range() 函数。它会生成数列，比较方便

实例：

for i in range(5):
    print(i)

也可以使 range() 以指定数字开始并指定不同的增量(甚至可以是负数，有时这也叫做'步长'):

for i in range(0, 10, 3) :
    print(i)
    
for i in range(-10, -100, -30) :
    print(i)

还可以使用 range() 函数来创建一个列表：

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

2.6 break和continue语句

break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。

continue 语句被用来告诉 Python 跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

2.7 pass语句

pass 不做任何事情，一般用做占位语句。一般是为了保持程序结构的完整性。

03 python 迭代器与生成器

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。

实例：

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素，输出1
print (next(it)) #输出2

3.1 创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter () 与 next () 。
iter () 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next () 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
next () 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

输出结果为：

1
2
3
4
5

3.2 StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next () 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

实例，在20次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

3.3 生成器

使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

yield 是一个关键字，用于定义生成器函数，生成器函数可理解为一种特殊的函数。生成器可以在迭代过程中逐步产生值，而不是一次性返回所有结果。

生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作。

当在生成器函数中使用 yield 语句时，函数的执行将会暂停，并将 yield 后面的表达式作为当前迭代的值返回。

每次调用生成器的 next() 方法或使用 for 循环进行迭代时，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到再次遇到 yield 语句。这样，生成器函数可以逐步产生值，而不需要一次性计算并返回所有结果。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

实例：

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1
 
# 创建生成器对象
generator = countdown(5)
 
# 通过迭代生成器获取值
print(next(generator))  # 输出: 5
print(next(generator))  # 输出: 4
print(next(generator))  # 输出: 3
 
# 使用 for 循环迭代生成器
for value in generator:
    print(value)  # 输出: 2 1

通过创建生成器对象并使用 next() 函数或 for 循环迭代生成器，就可以逐步获取生成器函数产生的值。

实例，用yield实现斐波那契数列：

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ") #输出为：0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
    except StopIteration:
        sys.exit()

04 函数

4.1 不定长参数

基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

实例：

def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vartuple)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

输出结果为：

输出：
70
(60, 50)

如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。

实例：

def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   for var in vartuple:
      print (var)
   return
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )

输出结果为：

输出:
10
输出:
70
60
50

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入，基本格式如下：

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

实例：

def printinfo( arg1, **vardict ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vardict)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)

输出结果为：

输出: 
1
{'a': 2, 'b': 3}

声明函数时，参数中星号可以单独出现。
但如果单独出现星号，则星号 * 后的参数必须用关键字传入例如:

def f(a,b,*,c):
    return a+b+c
f(1,2,3)   # 会报错
f(1,2,c=3) # 正常，输出为6

4.2 匿名函数

使用 lambda 来创建匿名函数

语法：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

实例：

x = lambda a : a + 10
print(x(5)) #输出为：15

匿名函数也可以设置多个参数。如下面两个参数的实例：

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))

匿明函数也可以和普通函数嵌套使用，如下实例：

def myfunc(n):
  return lambda a : a * n
 
mydoubler = myfunc(2)
mytripler = myfunc(3)
 
print(mydoubler(11)) #输出为22
print(mytripler(11)) #输出为33

实例：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]