• Python入门基础之条件判断、循环、dict和set


    Python之if语句


    比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,可以用if语句实现:

    age = 20
    if age >= 18:
        print 'your age is', age
        print 'adult'
    print 'END'

    注意: Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块,上面的3,4行 print 语句就构成一个代码块(但不包括第5行的print)。如果 if 语句判断为 True,就会执行这个代码块。

    缩进请严格按照Python的习惯写法:4个空格,不要使用Tab,更不要混合Tab和空格,否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。

    (tab在不同的操作系统平台、不同的应用里缩进的空格数是不同的,所以不建议用tab)

    注意: if 语句后接表达式,然后用  表示代码块开始。

    如果你在Python交互环境下敲代码,还要特别留意缩进,并且退出缩进需要多敲一行回车:

    >>> age = 20
    >>> if age >= 18:
    ...     print 'your age is', age
    ...     print 'adult'
    ...
    your age is 20
    adult

    Python之 if-else


    当 if 语句判断表达式的结果为 True 时,就会执行 if 包含的代码块:

    if age >= 18:
        print 'adult'

    如果我们想判断年龄在18岁以下时,打印出 'teenager',怎么办?

    方法是再写一个 if:

    if age < 18:
        print 'teenager'

    或者用 not 运算:

    if not age >= 18:
        print 'teenager'

    细心的同学可以发现,这两种条件判断是“非此即彼”的,要么符合条件1,要么符合条件2,因此,完全可以用一个 if ... else ... 语句把它们统一起来:

    if age >= 18:
        print 'adult'
    else:
        print 'teenager'

    利用 if ... else ... 语句,我们可以根据条件表达式的值为 True 或者 False ,分别执行 if 代码块或者 else 代码块。

    注意: else 后面有个“:”。

    问题:使用IDEL编译Python代码,自带行缩进功能。因此每次输入else: 
    
              都会出现:IndentationError: unindent does not match any outer indentation level问题
    
    解决办法:if前面虽然有>>>3个占位符,但是if实际上还是顶格,首行缩进为0,所以在输入else之前,使用Backspace,使else首行缩进为0.
    
    代码:
    
    >>> score=55
    
    >>> if score<=60:
    
        print 'Failed'
    
    else:
    
        print 'Passed'
    
    
    
        
    
    Failed

    Python之 if-elif-else


    if age >= 18:
        print 'adult'
    else:
        if age >= 6:
            print 'teenager'
        else:
            print 'kid'

    这样写出来,我们就得到了一个两层嵌套的 if ... else ... 语句。这个逻辑没有问题,但是,如果继续增加条件,比如3岁以下是 baby:

    if age >= 18:
        print 'adult'
    else:
        if age >= 6:
            print 'teenager'
        else:
            if age >= 3:
                print 'kid'
            else:
                print 'baby'

    这种缩进只会越来越多,代码也会越来越难看。

    要避免嵌套结构的 if ... else ...,我们可以用 if ... 多个elif ... else ...的结构,一次写完所有的规则:

    if age >= 18:
        print 'adult'
    elif age >= 6:
        print 'teenager'
    elif age >= 3:
        print 'kid'
    else:
        print 'baby'

    elif 意思就是 else if。这样一来,我们就写出了结构非常清晰的一系列条件判断。

    特别注意: 这一系列条件判断会从上到下依次判断,如果某个判断为 True,执行完对应的代码块,后面的条件判断就直接忽略,不再执行了。

    Python之 for循环


    list或tuple可以表示一个有序集合。如果我们想依次访问一个list中的每一个元素呢?比如 list。

    Python的 for 循环就可以依次把list或tuple的每个元素迭代出来:

    L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
    for name in L:
        print name

    注意:  name 这个变量是在 for 循环中定义的,意思是,依次取出list中的每一个元素,并把元素赋值给 name,然后执行for循环体(就是缩进的代码块)。

    这样一来,遍历一个list或tuple就非常容易了。

    Python之 while循环


    N = 10
    x = 0
    while x < N:
        print x
        x = x + 1

    while循环每次先判断 x < N,如果为True,则执行循环体的代码块,否则,退出循环。

    在循环体内,x = x + 1 会让 x 不断增加,最终因为 x < N 不成立而退出循环。

    如果没有这一个语句,while循环在判断 x < N 时总是为True,就会无限循环下去,变成死循环,所以要特别留意while循环的退出条件。

    Python之 break退出循环


    用 for 循环或者 while 循环时,如果要在循环体内直接退出循环,可以使用 break 语句。

    比如计算1至100的整数和,我们用while来实现:

    sum = 0
    x = 1
    while True:
        sum = sum + x
        x = x + 1
        if x > 100:
            break
    print sum

    咋一看, while True 就是一个死循环,但是在循环体内,我们还判断了 x > 100 条件成立时,用break语句退出循环,这样也可以实现循环的结束。

    Python之 continue继续循环


    在循环过程中,可以用break退出当前循环,还可以用continue跳过后续循环代码,继续下一次循环。

    假设我们已经写好了利用for循环计算平均分的代码:

    L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85]
    sum = 0.0
    n = 0
    for x in L:
        sum = sum + x
        n = n + 1
    print sum / n

    现在老师只想统计及格分数的平均分,就要把 x < 60 的分数剔除掉,这时,利用 continue,可以做到当 x < 60的时候,不继续执行循环体的后续代码,直接进入下一次循环:

    for x in L:
        if x < 60:
            continue
        sum = sum + x
        n = n + 1

    Python之 多重循环


    在循环内部,还可以嵌套循环,我们来看一个例子:

    for x in ['A', 'B', 'C']:
        for y in ['1', '2', '3']:
            print x + y

    x 每循环一次,y 就会循环 3 次,这样,我们可以打印出一个全排列:

    A1
    A2
    A3
    B1
    B2
    B3
    C1
    C2
    C3

    Python之什么是dict


    我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字:

    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    或者考试的成绩列表:

    [95, 85, 59]

    但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 list 表示就不方便。

    如果把名字和分数关联起来,组成类似的查找表:

    'Adam' ==> 95
    'Lisa' ==> 85
    'Bart' ==> 59

    给定一个名字,就可以直接查到分数。

    Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下:

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }

    我们把名字称为key,对应的成绩称为value,dict就是通过 key来查找 value。

    花括号 {} 表示这是一个dict,然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。

    由于dict也是集合,len() 函数可以计算任意集合的大小:

    >>> len(d)
    3

    注意: 一个 key-value 算一个,因此,dict大小为3。

    Python之访问dict


    我们已经能创建一个dict,用于表示名字和成绩的对应关系:

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }

    那么,如何根据名字来查找对应的成绩呢?

    可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value,这和 list 很像,不同之处是,list 必须使用索引返回对应的元素,而dict使用key:

    >>> print d['Adam']
    95
    >>> print d['Paul']
    Traceback (most recent call last):
      File "index.py", line 11, in <module>
        print d['Paul']
    KeyError: 'Paul'

    注意: 通过 key 访问 dict 的value,只要 key 存在,dict就返回对应的value。如果key不存在,会直接报错:KeyError。

    要避免 KeyError 发生,有两个办法:

    一是先判断一下 key 是否存在,用 in 操作符:

    if 'Paul' in d:
        print d['Paul']

    如果 'Paul' 不存在,if语句判断为False,自然不会执行 print d['Paul'] ,从而避免了错误。

    二是使用dict本身提供的一个 get 方法,在Key不存在的时候,返回None:

    >>> print d.get('Bart')
    59
    >>> print d.get('Paul')
    None

    例子:

    任务
    根据如下dict:
    
    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }
    请打印出:
    
    Adam: 95
    Lisa: 85
    Bart: 59
    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }
    print 'Adam:', d['Adam']
    print 'Lisa:', d['Lisa']
    print 'Bart:', d['Bart']

    Python中dict的特点


    dict的第一个特点是查找速度快,无论dict有10个元素还是10万个元素,查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

    不过dict的查找速度快不是没有代价的,dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容,list正好相反,占用内存小,但是查找速度慢。

    由于dict是按 key 查找,所以,在一个dict中,key不能重复。

    dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的!这和list不一样:

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }

    当我们试图打印这个dict时:

    >>> print d
    {'Lisa': 85, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

    打印的顺序不一定是我们创建时的顺序,而且,不同的机器打印的顺序都可能不同,这说明dict内部是无序的,不能用dict存储有序的集合。

    dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变,Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的,都可以作为 key。但是list是可变的,就不能作为 key。

    可以试试用list作为key时会报什么样的错误。

    不可变这个限制仅作用于key,value是否可变无所谓:

    {
        '123': [1, 2, 3],  # key 是 str,value是list
        123: '123',  # key 是 int,value 是 str
        ('a', 'b'): True  # key 是 tuple,并且tuple的每个元素都是不可变对象,value是 boolean
    }

    最常用的key还是字符串,因为用起来最方便。

    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}

    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。

    例子:

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }
    for key in d:
        print key+":",d[key]
        #print key,":",d[key]

    Python之什么是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。

    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

    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。

    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。

    Python之 遍历set


    由于 set 也是一个集合,所以,遍历 set 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 set 的元素:

    >>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
    >>> for name in s:
    ...     print name
    ... 
    Lisa
    Adam
    Bart

    注意: 观察 for 循环在遍历set时,元素的顺序和list的顺序很可能是不同的,而且不同的机器上运行的结果也可能不同。

    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。

    参考慕课网课程:http://www.imooc.com/learn/177

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