python基础之打/解包及运算符与控制流程

python中的解压缩（即序列类型的打包和解包）

python提供了两个设计元祖和其他序列类型的处理的便利，也就是自动打包与自动解包功能，比如：

data = 2,3,6,9

会使标识符data赋值成元祖(2,3,6,9)，这种行为称为元祖的自动打包。在python中另一种常用的打包是从一个函数中返回多个值，如：

return x,y

就会返回单个对象，也就是元祖（x,y)。

作为一个对偶的打包行为，python也可以自动解包一个序列，允许单个标识符的一系列元素赋值给序列中的各个元素，具体如下：

a,b,c = range(1,4)      #等同于a=1、b=2、c=3

list1 = ['name','age','gender','height']
s1,s2,s3,s4 = list1     # s1='name',s2='age',s3='gender',s4='height'
s1,_,_,s4 = list1       # 下划线表示不想要的数据，在这里只是用于占位
*_,s4 = list1           #如果有多个不想要的数据可以用*_代替

for k,v in mapping.items()  #用于遍历字典的items（）方法返回的键值对

自动打包与解包结合起来就是同时分配技术，即我们可以显式地将一系列的值赋给一系列的标识符，语法为：

x,y,z = 3,4,6
x,y = y,x        #依赖于同时分配技术，省去了中间值

格式化输出的三种方式

长话短说，在python发展的过程中，出现了以下几种格式化输出：

name = 'DU'
age = 18

print("姓名：%s，年龄：%s" % (name, age))    #最开始的版本

print("姓名：{}，年龄：{}".format(name, age))  #升级后的

print("姓名：{0}，年龄：{1}".format(name, age))  #{}内是索引

print(f"姓名：{name}，年龄：{age}")    #以‘f'或’F'开头，直接在字符串内操作，推荐使用！

运算符和优先级

  1. 算术运算符：

+

加

-

减

*

乘

/

除

//

整数除

%

模

**

幂

  1. 比较运算符：

==

等价

!=

不等价

<

小于

>

大于

<=

小于等于

>=

大于等于

  1. 逻辑运算符：

not

逻辑非

and

逻辑与

or

逻辑或

  1. 相等运算符：

is

同一实体

is not

不同实体

  1. 整数的位运算符：

~

取反

&

按位与

|

按位或

^

按位异或

>>

右位移，按符号位填充

<<

左位移，用零填充

  1. 序列运算符：

s[j]

索引下标为j的元素

s[start:stop]

切片，[start,stop)的序列

s[start:stop:step]

切片，start+step,start+2*step...直到结束

s+t

序列的连接

k*s

s+s+s+s+....(k次)

val in s

检查元素val在序列s中

val not in s

检查元素val不在序列s中

  1. 集合字典的运算符：

key in s

检查key是s的成员

key not in s

检查key不是s的成员

s1 == s2

s1等价s2

s1 != s2

s1不等价s2

s1 <= s2

s1是s2的子集

s1 < s2

s1是s2的真子集

s1 >= s2

s1是s2的超集

s1 > s2

s1是s2的真超集（s1不等于s2）

s1 | s2

s1与s2的并集

s1 & s2

s1与s2的交集

s1 - s2

s1与s2的差集

s1 ^ s2

对称差分

运算符优先级：

类型

符号

成员访问

expr.member

函数/方法调用

expr(...)

容器下标/切片

expr[...]

幂

**

一元运算符

+ expr， - expr，~expr

乘/除

*，/，//，%

加/减

+，-

按位位移

<<，>>

按位与

&

按位异或

^

按位或

|

比较

is，is not，==，!=，in，not in等

逻辑非

not

逻辑与

and

逻辑或

or

条件判断

val if cond else val2

赋值

=，+=，-=，*=等

控制流程

条件语句：

条件结构（也称if语句）提供了一种方法，用以执行基于一个或多个布尔表达式的运行结果而选择的代码块。在python中，条件语句一般形式如下：

if first_condition:
    first_body
elif second_condition:
    second_body
elif third_condition:
    third_body
.
.
.
else :
    else_body

其中每个条件都是布尔表达式，并且每个主体包含一个或多个在满足条件时才执行的命令。如果满足第一个条件，那么将执行第一个结构体，而其他条件或者结构体不会执行。如果不满足第一个条件，那么就这个流程就以相似的方式评估第二个条件，并继续。整体构造的执行将决定必有一个结构体会被执行。

循环语句

python提供了两种不同的循环结构。while循环允许以布尔条件的重复测试作为自出的一般重复。for循环对定义序列的值提供了适当的迭代（如字符串中的字符、列表中的元素或一定范围内的数字）。

while 循环

在python中的while循环的语法如下：

while condition:
    body

执行while循环时首先测试布尔条件。如果条件为True，执行循环的主体。每次执行结构体后，重新测试循环条件，如果为True，那么开始另一轮迭代。如果条件为False，那么就终止循环。

例子：

j=0
while j < len(data) and data[j] != 'X':
    j += 1

这里给出一个循环，通过字符序列的索引，找到一个输入值为‘X’的值或直接到达序列的尾部。

for 循环

在迭代一系列的元素时，python的for循环时一种比while更便利的选择。for循环的语法可以用在任何类型的迭代结构中，如列表、元组、str、集合、字典或文件。一般语法如下：

for element in iterable:
    body

例如，我们考虑寻找一个列表的元素中寻找最大值（不使用max函数），假设列表中至少有一个元素：

biggest = data[0]
for val in data:
    if val > biggest:
        biggest = val

虽然我们也可以用while循环来完成上面任务，但for循环的优点就是简洁，即不需要管理列表的明确索引以及构造布尔循环条件。此外，我们还可以在while循环不适用的情况下使用for循环，例如遍历一个集合set，但是它不支持任何形式的索引。

基于索引的for循环：

虽然for循环可以遍历每一个元素，但是有一个限制就是我们不知道这个元素在序列的哪一个位置，所以我们需要用到range（）来遍历索引，比如我们想知道列表中最大元素的索引，我们可以这样：

big_index = 0
for i in range(len(data)):
    if data[i] > data[big_index]:
        big_index = i

break 和 continue 语句

  • break
    在python中，当在循环体内执行break语句，while或for循环就会立即终止。如果在嵌套结构中使用break语句，它会导致内层循环立即终止。例如判断一个目标值是否出现在数据集中：
found = False
for i in data:
    if i == target:
        found = True
        break
  • continue
    continue语句会使循环体的当前迭代停止，但循环过程的后续迭代会正常运行。

我们建议慎用break和continue语句，然而有些情况下，可以有效的使用这些命令，以免引入过于复杂的逻辑条件。

扩展

与if相似的，while和for中也可以引用else语句，else语句只会在正常循环结束之后才会执行，如果遇到break，则不会执行else，这个知识点仅作了解，一般开发过程中不会用到。

祝大家越来越棒！