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
-
算术运算符：
+ 加 - 减 * 乘 / 除 // 整数除 % 模 ** 幂 -
比较运算符：
== 等价 != 不等价 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 -
逻辑运算符：
not 逻辑非 and 逻辑与 or 逻辑或 -
相等运算符：
is 同一实体 is not 不同实体 -
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 -
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 -
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。