Python 3 學習筆記之——基礎語法

1. a, b = a, a + b

• 先計算右邊表示式，然後再同時賦值給左邊。

2. 條件控制和迴圈語句

• 條件控制

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

• while 迴圈

while condition:
    statement_block
else:  # 可有可無
    statement_block

• for 迴圈

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

• range() 函式

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

• break 語句可以跳出 for 和 while 的迴圈體。如果你從 for 或 while 迴圈中終止，任何對應的迴圈 else 塊將不執行。
• pass是空語句，是為了保持程式結構的完整性。pass 不做任何事情，一般用做佔位語句。

3. 迭代器和生成器

• 字串，列表或元組物件都可用於建立迭代器。

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> it = iter(a)
>>> next(it)
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
4
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

>>> it = iter(a)
>>> for i in it:
...     print(i)
... 
1
2
3
4
>>>

• 建立自己的迭代器，需要在類中實現實現兩個方法 iter() 與 next() 。iter() 方法返回一個特殊的迭代器物件， 這個迭代器物件實現了 next() 方法並通過 StopIteration 異常標識迭代的完成。

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.a <= 5:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration


myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

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

for x in myiter:
    print(x)

>>>
1
2
3
4
5

• 在 Python 中，使用了 yield 的函式被稱為生成器（generator）。跟普通函式不同的是，生成器是一個返回迭代器的函式，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。在呼叫生成器執行的過程中，每次遇到 yield 時函式會暫停並儲存當前所有的執行資訊，返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續執行。

import sys


def fibonacci(n):  # 生成器函式 - 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 是一個迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

>>> 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 

4. 函式

• Python 定義函式使用 def 關鍵字，一般格式如下：

def function_name(args1, args2):
    statement
    return

• return [表示式] 結束函式，選擇性地返回一個值給呼叫方。不帶表示式的 return 相當於返回 None。

• 可更改(mutable)與不可更改(immutable)物件

• 在 Python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的物件，而 list, dict 等則是可以修改的物件。

  • 不可變型別：變數賦值 a = 5 後再賦值 a = 10，這裡實際是新生成一個 int 值物件 10，再讓 a 指向它，而 5 被丟棄，不是改變 a 的值，相當於新生成了 a 。

  • 可變型別：變數賦值 la = [1,2,3,4] 後再賦值 la[2] = 5 則是將 list la 的第三個元素值更改，本身 la 沒有動，只是其內部的一部分值被修改了。

• Python 函式的引數傳遞：

  • 不可變型別：類似 c++ 的值傳遞，如整數、字串、元組。如 fun(a)，傳遞的只是 a 的值，沒有影響 a 物件本身。比如在 fun(a) 內部修改 a 的值，只是修改另一個複製的物件，不會影響 a 本身。

  • 可變型別：類似 c++ 的引用傳遞，如列表，字典。如 fun(la)，則是將 la 真正的傳過去，修改後 fun 外部的 la 也會受影響。

• Python 中一切都是物件，嚴格意義我們不能說值傳遞還是引用傳遞，我們應該說傳不可變物件和傳可變物件。

• 引數

  • 必需引數。必需引數須以正確的順序傳入函式，呼叫時的數量必須和宣告時的一樣。
  • 關鍵字引數 。關鍵字引數和函式呼叫關係緊密，函式呼叫使用關鍵字引數來確定傳入的引數值。使用關鍵字引數允許函式呼叫時引數的順序與宣告時不一致，因為 Python 直譯器能夠用引數名匹配引數值。
  • 預設引數。呼叫函式時，如果沒有傳遞引數，則會使用預設引數。
  • 不定長引數。你可能需要一個函式能處理比當初宣告時更多的引數，這些引數叫做不定長引數，它們在宣告時不會命名。

  def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
      "函式_文件字串"
      function_suite
      return [expression]
  

  • 1. 加了星號 * 的引數會以元組(tuple)的形式匯入，存放所有未命名的變數引數。如果在函式呼叫時沒有指定引數，它就是一個空元組。我們也可以不向函式傳遞未命名的變數。

  def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
      "函式_文件字串"
      function_suite
      return [expression]
  

  • 2. 加了兩個星號 ** 的引數會以字典的形式匯入。

• 匿名函式

  • 所謂匿名，意即不再使用 def 語句這樣標準的形式定義一個函式。

  • lambda 只是一個表示式，函式體比 def 簡單很多。

  • lambda 的主體是一個表示式，而不是一個程式碼塊。僅僅能在 lambda 表示式中封裝有限的邏輯進去。

  • lambda 函式擁有自己的名稱空間，且不能訪問自己引數列表之外或全域性名稱空間裡的引數。

  • 雖然 lambda 函式看起來只能寫一行，卻不等同於 C 或 C++ 的行內函數，後者的目的是呼叫小函式時不佔用棧記憶體從而增加執行效率。

     sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
     print ("相加後的值為 : ", sum( 10, 20 ))
     print ("相加後的值為 : ", sum( 20, 20 ))
    
     >>>
    相加後的值為 :  30
    相加後的值為 :  40
  

5. 列表推導式

vec = [2, 4, 6]
[3 * x for x in vec if x > 3] 
>>>
[12, 18]

matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
>>>
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

6. 遍歷技巧

• 在序列中遍歷時，索引位置和對應值可以使用 enumerate() 函式同時得到。
• 同時遍歷兩個或更多的序列，可以使用 zip() 組合。
• 要反向遍歷一個序列，首先指定這個序列，然後呼叫 reversed() 函式。
• 要按順序遍歷一個序列，使用 sorted() 函式返回一個已排序的序列，並不修改原值。

a = [2, 4, 6]
for i, v in enumerate(a):
    print(i, v)
>>>
0 2
1 4
2 6

>>> b = ['sen', 'ius', 'en']
>>> for i, j in zip(a, b):
...     print(i, j)
... 
2 sen
4 ius
6 en

>>> for i in reversed(a):
...     print(i)
... 
6
4
2
>>> for i in sorted(b):
...     print(i)
... 
en
ius
sen
>>> 

參考資料 菜鳥教程

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