Python 非常适合初学者用来进入计算机编程领域。Python 属于非常高级的语言,掌握了这门高级语言,就对计算机编程的核心思想——抽象有了初步理解。如果希望继续深入学习计算机编程,可以学习 Java、C、JavaScript、Lisp 等不同类型的语言,只有多掌握不同领域的语言,有比较才更有收获。
1.1 环境准备
1.1.1 Python 安装
(1)官网下载 Python
进入官网(https://www.python.org),点击 Downloads,选择要下载的版本:
(2)安装 Python
安装时注意下图勾选部分一定要勾选:
1.1.2 安装代码编辑器 PyCharm
(1)官网下载 PyCharm
进入官网(https://www.jetbrains.com/pycharm),点击 Downloads,选择要下载的版本:
(2)安装 PyCharm
设置安装路径之后,一直点 next 即可。
(3)优化 PyCharm 使用
1.1.3 安装 Jupyter notebook
数据分析,对我来说最好用的还是 Jupyter notebook
- Jupyter notebook :基于 web 的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。
✨ 使用文档可参考我的笔记:Jupyter - notebook 使用指南
1.2 第一个 Python 程序
1.2.1 HelloWorld
创建第一个项目 HelloWorld --> 创建文件 app.py --> 写入代码:
print("HelloWorld")
效果图:
1.2.2 输入和输出
① 输出
用 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')
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:
?> The quick brown fox jumps over the lazy dog
print()
也可以打印整数,或者计算结果:
print(300)
print('100 + 200 = ',100 + 200) # 输出 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
② 输入
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:
print('Input your name: ')
name = input()
print('Hello! ',name)
我们也可以直接在 input 中显示一个字符串
name = input('Input your name: ')
print('Hello! ',name)
1.2.3 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()
和 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。
1.3 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)
以 #
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。按照约定俗成的惯例,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。
1.3.1 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
- 浮点数
- 字符串
- 布尔值 True / False
- 空值 None
- 列表 list / tuple
- 字典 dict / set
- 自定义数据类型
① 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:1
,100
,-8080
,0
,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:0xff00
,0xa5b4c3d2
,等等。
② 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,1.23x10^9 和 12.3x10^8 是完全相等的。浮点数可以用数学写法,如 1.23,3.14,-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, 1.23x10^9 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。
注意:
在 Python 中,有两种除法,一种除法是 /
:
print(10 / 3)
# 输出 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:
print(9 / 3)
# 输出 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:
print(10 // 3)
# 输出 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:
print(10 % 3)
# 输出 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。
③ 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,''
或 ""
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 a
,b
,c
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,O
,K
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 \
。
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:
???? 示例代码:
print('\\\t\\')
# 输出:\ \
print(r'\\\t\\')
# 输出:\\\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''')
效果:
④ 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 True
、False
两种值,要么是 True
,要么是 False
,在 Python 中,可以直接用 True
、False
表示布尔值(请注意大小写),也可以通过布尔运算计算出来:
print(3 > 2)
print(3 > 5)
print(True)
print(False)
布尔值可以用 and
、or
和 not
运算。
and
运算是与运算,只有所有都为 True
,and
运算结果才是 True
:
print(True and True) # True
print(True and False) # False
print(False and False) # False
print(5 > 3 and 3 > 1) # True
or
运算是或运算,只要其中有一个为 True
,or
运算结果就是 True
:
print(True or False) # True
print(5 < 3 or 1 > 3) # False
not
运算是非运算,它是一个单目运算符,把 True
变成 False
,False
变成 True
:
print(not True) # False
print(not 1 > 3) # True
布尔值经常用在条件判断中,比如:
age = int(input())
if age >= 18:
print('adult')
else:
print('teenager')
⑤ 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。
⑥ 列表
Ⅰ 可变的有序列表 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。
- 创建
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']
print(classmates) # 输出 ['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:
print(len(classmates)) # 输出 3
???? list 里面的元素的数据类型可以不同,比如:
L = ['Apple', 123, True]
list 元素也可以是 另一个 list,比如:
s = ['Python', 'Java', ['C', 'C++'], 'C#']
print(s) # ['Python', 'Java', ['C', 'C++'], 'C#']
print(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 = ['C', 'C++']
s = ['Python', 'Java', p, 'C#']
print(s) # ['Python', 'Java', ['C', 'C++'], 'C#']
print(len(s)) # 4
要拿到'C++'
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 = []
print(len(L)) # 0
- 访问
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 = ['Michael','Bob','Tracy']
print(classmates[0]) # 输出 Michael
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 = ['Michael','Bob','Tracy']
print(classmates[-1]) # 输出 Tracy
以此类推,可以获取倒数第 2 个、倒数第 3 个:
classmates = ['Michael','Bob','Tracy']
print(classmates[-1]) # Tracy
print(classmates[-2]) # Bob
print(classmates[-3]) # Michael
- 插入
list 是一个可变的有序表,所以,可以利用 append
往 list 中追加元素到末尾:
classmates.append('WuGenQiang')
也可以利用 insert
把元素插入到指定的位置,比如索引号为1
的位置:
classmates.insert(1,'MengLinLin')
效果:
- 删除
要删除 list 末尾的元素,用 pop()
方法:
classmates.pop()
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)
效果:
- 替换
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] = 'Oliver'
Ⅱ 不可变有序列表 - 元组 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)
print(t) # (1, 2)
如果要定义一个空的 tuple,可以写成 ()
:
t = ()
print(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)
print(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,)
print(t) # (1,)
?> Python 在显示只有 1 个元素的 tuple 时,也会加一个逗 ,
,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'
print(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:
当我们把 list 的元素 'A'
和 'B'
修改为 'X'
和 'Y'
后,tuple 变为:
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。
⑦ 字典
Ⅰ dict(key - value) { }
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。
- 创建
示例代码:学生姓名和成绩
d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
print(d) # {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
print(d['Michael']) # 95
print(d[0]) # KeyError: 0
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。
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
print(d['Adam']) # 67
print(d) # {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85, 'Adam': 67}
- 判断 value 是否存在
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['Adam'] = 67
print(d['Adam']) # 67
d['Adam'] = 97
print(d['Adam']) # 97
如果 key 不存在,dict 就会报错:KeyError
。
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:
print('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:
print(d.get('Thomas')) # None
print(d.get('Thomas', -1)) # -1
- 删除
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')
!> 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:
- 查找和插入的速度极快,不会随着 key 的增加而变慢;
- 需要占用大量的内存,内存浪费多。
而 list 相反:
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
- 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:
Ⅱ set(key,且 key 不可重复) ([ ])
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。
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”。
- 创建
要创建一个 set,需要提供一个 list 作为输入集合:
s = set([1, 2, 3])
print(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])
print(s) # {1, 2, 3}
- 添加
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)
print(s) # {1, 2, 3, 4}
s.add(4)
print(s) # {1, 2, 3, 4}
- 删除
通过 remove(key)
方法可以删除元素:
s.remove(4)
print(s) # {1, 2, 3}
- 并集、交集操作
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])
print(s1 & s2) # {2, 3}
print((s1 | s2)) # {1, 2, 3, 4}
1.3.2 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()
print(a) # ['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象,比如 str,对 str 进行操作呢:
a = 'abc'
print(a.replace('a', 'A')) # 'Abc'
print(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')
print(b) # 'Abc'
print(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'
:
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:
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)
和(1, [2, 3])
放入 dict 或 set 中,就会有新发现。
1.3.3 变量与常量
① 变量
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
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)
a = True # a是一个布尔值True
print(a)
???? 这种变量本身类型不固定的语言称之为 动态语言 (Python、…),与之对应的是 静态语言(Java、C++、…)。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:
- 在内存中创建了一个
'ABC'
的字符串; - 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) # 输出 ABC
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 b
和 a
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'
: -
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'
: -
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: -
所以,最后打印变量
b
的结果自然是'ABC'
了。
② 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:
PI = 3.14159265359
在 Python 中,通常用全部大写
的变量名表示常量。
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。
1.3.4 字符串和编码
① 字符串编码问题
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 个字符被编码到计算机里,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
中
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01001110 00101101
。
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00000000 01000001
。
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:
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:
浏览网页的时候,服务器会把动态生成的 Unicode 内容转换为 UTF-8 再传输到浏览器:
所以你看到很多网页的源码上会有类似 <meta charset="UTF-8" />
的信息,表示该网页正是用的 UTF-8 编码。
② 字符串详解
搞清楚了令人头疼的字符编码问题后,我们再来研究 Python 的字符串。
在最新的 Python 3 版本中,字符串是以 Unicode 编码的,也就是说,Python 的字符串支持多语言,例如:
print('包含中文的str')
# 输出:包含中文的str
对于单个字符的编码,Python 提供了ord()
函数获取字符的整数表示,chr()
函数把编码转换为对应的字符:
ord('A') # 65
ord('中') # 20013
chr(66) # 'B'
chr(25991) # '文'
如果知道字符的整数编码,还可以用十六进制这么写str
:
print('\u4e2d\u6587') # 中文
两种写法完全是等价的。
由于 Python 的字符串类型是str
,在内存中以 Unicode 表示,一个字符对应若干个字节。如果要在网络上传输,或者保存到磁盘上,就需要把str
变为以字节为单位的bytes
。
Python 对bytes
类型的数据用带b
前缀的单引号或双引号表示:
x = b'ABC'
要注意区分'ABC'
和b'ABC'
,前者是str
,后者虽然内容显示得和前者一样,但bytes
的每个字符都只占用一个字节。
以 Unicode 表示的str
通过encode()
方法可以编码为指定的bytes
,例如:
print('ABC'.encode('ascii')) # b'ABC'
print('中文'.encode('utf-8')) # b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
纯英文的str
可以用ASCII
编码为bytes
,内容是一样的,含有中文的str
可以用UTF-8
编码为bytes
。含有中文的str
无法用ASCII
编码,因为中文编码的范围超过了ASCII
编码的范围,Python 会报错。
反过来,如果我们从网络或磁盘上读取了字节流,那么读到的数据就是bytes
。要把bytes
变为str
,就需要用decode()
方法:
print(b'ABC'.decode('ascii'))
print(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8'))
如果bytes
中包含无法解码的字节,decode()
方法会报错:
如果bytes
中只有一小部分无效的字节,可以传入errors='ignore'
忽略错误的字节:
要计算str
包含多少个字符,可以用len()
函数:
print(len('ABC')) # 3
print(len('中文')) # 2
len()
函数计算的是str
的字符数,如果换成bytes
,len()
函数就计算字节数:
print(len(b'ABC')) # 3
print(len(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')) # 6
print(len('中文'.encode('utf-8'))) # 6
可见,1 个中文字符经过 UTF-8 编码后通常会占用 3 个字节,而 1 个英文字符只占用 1 个字节。
???? 在操作字符串时,我们经常遇到
str
和bytes
的互相转换。为了避免乱码问题,应当始终坚持使用 UTF-8 编码对str
和bytes
进行转换。由于 Python 源代码也是一个文本文件,所以,当你的源代码中包含中文的时候,在保存源代码时,就需要务必指定保存为 UTF-8 编码。当 Python 解释器读取源代码时,为了让它按 UTF-8 编码读取,我们通常在文件开头写上这两行:
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*-CopyErrorOK!
第一行注释是为了告诉 Linux/OS X 系统,这是一个 Python 可执行程序,Windows 系统会忽略这个注释;
第二行注释是为了告诉 Python 解释器,按照 UTF-8 编码读取源代码,否则,你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。
③ 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:
print('Hello, %s' % 'world') # Hello, world
print('Hello, %s, you have %d money' %('WuGenQiang',100))
# Hello, WuGenQiang, you have 100 money
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:
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:
print('%2d-%02d' % (3, 1)) # 3-01
print('%.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:
print('Age: %s Gender: %s' % (25, True))
# 输出: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%
:
print(‘growth rate: %d %%' % 7)
# 输出:'growth rate: 7 %'
④ format()
另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()
方法,它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}
、{1}
……,不过这种方式写起来比 % 要麻烦得多:
print('Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125))
# 输出:Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%
✏️ 练习题:
【题目】小明的成绩从去年的 72 分提升到了今年的 85 分,请计算小明成绩提升的百分点,并用字符串格式化显示出'xx.x%'
,只保留小数点后 1 位:
score1 = 72
score2 = 85
r = (score2 - score1) * 100 / score1
print('%.1f %%' %r)
1.3.5 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')
elif
是else 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elif
和else
,所以,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str
,str
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。
✏️ 练习题:
小明身高 1.75,体重 80.5kg。请根据 BMI 公式(体重除以身高的平方)帮小明计算他的 BMI 指数,并根据 BMI 指数:
- 低于 18.5 :过轻
- 18.5-25 :正常
- 25-28 :过重
- 28-32 :肥胖
- 高于 32 :严重肥胖
用if-elif
判断并打印结果:
height = 1.75
weight = 80.5
bmi = weight / (height * height)
if bmi >= 32:
print('严重肥胖')
elif bmi < 32 and bmi >= 28:
print('肥胖')
elif bmi < 28 and bmi >= 25:
print('过重')
elif bmi < 25 and bmi >= 18.5:
print('正常')
else:
print('过轻')
pass
1.3.6 循环
要计算 1+2+3,我们可以直接写表达式:
print(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。
① for … in
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:
a = list(range(5))
print(a) # [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) # 5050
② while 循环
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。
✏️ 练习题:
请利用循环依次对 list 中的每个名字打印出Hello, xxx!
:
L = ['Bart', 'Lisa', 'Adam']
for item in L:
print('Hello, '+item)
③ 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。
④ 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。
✏️ 总结:
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break
和continue
语句。break
和continue
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break
和continue
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break
和continue
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。