来自Java程序员的Python新手入门小结

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本篇概览

  • 欣宸是个Java程序员,最近正在学习Python,本文记录了学习过程,以及一点自己的思考,主要用途是作为笔记来总结和温习,另外如果您也是一位初学Python的Java程序员,希望本文能给您一些参考;

版本

操作系统:macOS Big Sur (11.6)
Anaconda3:2021.05
python:3.7.3
Jupyter Notebook:5.7.8

工具

  • 编辑器用的是Jupyter Notebook,以下三个快捷键最常用到,尤其是第三个,执行当前行,并新增一行:
    在这里插入图片描述
  • 废话不多说了,直接开始动手操作;

除法

  • 一个斜杠的除法,结果是浮点型,两个斜杠的触发,结果是整形:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第1张图片

字符串

  • 格式化的时候,可以不指定参数索引,此时按照出现顺序处理:
    在这里插入图片描述
  • 也可以在花括号中添加数字:
    在这里插入图片描述
  • 还可以在花括号中添加冒号,在冒号之后添加特定的输出格式
  • 保留小数点后三位,f表示浮点数:
    在这里插入图片描述
  • 带符号保留小数点后三位,f表示浮点数:
    在这里插入图片描述
  • 不显示小数:
    在这里插入图片描述

列表

  • 逗号分隔,方括号包裹:
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  • 列表各个元素的类型无需相同(这一点和Java数组是不同的)
  • 访问列表中的元素,使用方括号+索引(从0开始):
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  • 索引数值可以为负,负一表示倒数第一:
    在这里插入图片描述
  • 与字符串的字符不同之处在于,列表的元素可以修改:
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  • 分片,下面代码表示从0开始,一直取到2-1位置(左闭右开):
    在这里插入图片描述
  • 分片的时候,冒号左边不填就表示从0开始,右边不填表示直到最后一个元素:
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  • 分片可以接受第三个参数:步长,下面的表示每遍历两个元素才取一个
    在这里插入图片描述
  • 当步长等于负一的时候,相当于反转了:
    在这里插入图片描述
  • 用加号实现两个列表相连:
    在这里插入图片描述
  • 列表乘以数字N,表示生成一个新的列表,内容是原列表的N份复制:
    在这里插入图片描述
  • append:尾部追加元素
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  • insert:将元素插入在指定位置
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  • extend:将一个列表追加到另一个列表尾部
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  • 方法id可以查看对象的内存地址,如下图,可见经历了append、insert、extend等操作后,内存地址不变,也就是说这些都是原地操作(in place):
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列表的删除操作

  • 删除列表元素有三种方式:pop、remove、clear
  • pop()会弹出最后一个元素:
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  • 也可以将索引作为入参传入,这样就能删除指定元素:
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  • remove方法的入参是列表中的值,也就是找到列表中与入参相同的元素,将其删掉,下图可见,myList中有两个’abc’,用remove会删除第一个:
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  • clear方法会清空列表:
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列表的记数和索引

  • count方法统计指定元素在列表中的数量,从下图可见1在列表中出现了两次:
    在这里插入图片描述
  • index查找指定元素出现的位置:
    在这里插入图片描述

列表排序

  • sort方法用来排序,默认是比较元素大小:
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  • 默认是升序,添加reverse=True表示降序:
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  • sort操作的是列表对象本身,还可以用全局函数sorted来排序,该函数会生成一个新的副本,如下图,newList是排序后的列表,而原有的myList保持不变:
    在这里插入图片描述

与列表相关的常用全局函数

  • 除了sorted,还有一些常用的全局函数和列表有关:
  • operator(取代原有的cmp),用于比较大小以及是否相等:
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  • len:计算个数
    在这里插入图片描述
  • max:返回最大值
    在这里插入图片描述
  • min:返回最小值
    在这里插入图片描述
  • list:元组转为列表
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  • zip:两个列表中,同位置元素结合成一个元组,最终得到一个元组列表:
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  • enumerate:将指定列表的每个元素与其位置下表组成一个元组,最终得到一个元组列表(和上面的zip用法相似,不过简单多了,range操作已经在enumerate内部实现),如下图:
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元组

  • 元组与列表相似,但是一旦创建就不能修改,创建使用的是圆括号(列表是方括号)
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  • 要注意的是,只有一个元素的元组也要带逗号,例如(1,),这很好理解,毕竟(1)就是个整数而已
  • 没有括号,只有逗号,也是元组:
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  • 下标操作和列表相同:
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  • 列表转元组用tuple函数:
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  • tuple函数还能将字符串直接转为元组:
    在这里插入图片描述
  • 修改元组会失败:
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  • 修改元组的思路是创建新的元组,如下图,用三个元组拼接的方式生成了一个新的元组,相比旧的,新元组的第三个元素已经从2变为’a’,给人以修改过的感觉:
    在这里插入图片描述

字典

  • 字典和Java的map相似,由多个键值对构成,键和值之间用冒号分隔,多个键值之间用逗号分隔,外面用大括号包裹:
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  • 字典看起来很像json
  • items方法返回所有元素,keys返回所有键,values返回所有值:
    在这里插入图片描述
  • 可以用键查找值,和Java的map一样,不过语法是中括号:
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  • 也可以用get方法返回键对应的值,还能指定键不存在时的默认值:
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  • 直接用方括号,可以修改,如果键不存在就是添加:
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  • update方法的入参是另一个字典,该方法可以将入参字典的内容合并进自身:
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  • pop方法删除指定元素,popitem方法删除最后一个元素:
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集合(Set)

  • 提到Set,Java程序员应该不陌生,就是咱们经常用来排重的那个Set,是个无序元素集
  • 集合用逗号分隔,大括号包裹:
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  • 小结三种包裹方式:列表方括号,元组圆括号,字典和集合大括号(字典的元素是键值对,集合是单个元素),另外元组可以不包裹,有逗号就行
  • set方法可以将列表转为集合:
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  • 集合的元素都是不可变类型的,如数值、字符串、元组
  • 可变类型不能作为集合的元素,如列表、字典、集合,至于其中原因,看看下图红框的错误信息,如果您是个Java程序员,应该get到了:
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  • 可以用减号或者difference方法求两个集合的差集:
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程序逻辑控制

  • if判断,是用if、elif、else的组合,注意if、elif、else的行末尾都有冒号:
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  • python不支持switch
  • if判断的三元操作符,赋值的时候可用if else组合:
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  • 普通的for循环:
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  • 内置函数range可以创建整数列表,也能在for循环中遍历:
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  • while循环的语法和java相似:
    在这里插入图片描述
  • 循环中的break和continue与Java类似,就不赘述了

推导式:列表

  • 格式如下:
[生成表达式 for 变量 in 序列或迭代对象]
  • 测试如下,a就是列表推导式生成的列表:
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  • 还可以通过if增加筛选条件,例如下面是只保留偶数:
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  • 如果列表的元素也是列表,我们可以用列表推导将其解开,平铺为一层,下图的例子中,a_element是a的元素,a_element自身也是列表,还可以用推导将其展开:
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推导式:字典

  • 对字典用推导式,可以取得键和值的处理,下面是用推导式生成一个新的字典,剔除了键为age的键值对:
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推导式:集合

  • 下面使用推导式,利用列表生成一个新集合,里面的值是原列表每个元素的平方,而且由于集合的不重复性,原列表中重复的元素已经被过滤为只剩一个:
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导入库

  • 语法:
import 模块名 [as 别名]
  • 例如导入math模块来计算正弦值:
    在这里插入图片描述
  • 如果觉得每次在代码中写math太麻烦,还可以在导入时设置别名:
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  • 如果觉得别名也麻烦,能不能把m.也去掉,可以用以下语法:
from 模块名 import 对象名

例如:
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  • 上述极简的方式是不推荐使用的,因为缺少了namespace隔离,在API的正确性上就缺少了保障

关于自己的模块

  • 假设有一个python文件hello.py,内容如下,定义了名为doHello的方法,再执行一下试试:
def doHello():
	print("hello world!")

doHello()
  • 现在另一个文件test.py,里面会调用hello.py中的doHello的方法:
import hello

hello()
  • 执行命令python test.py,结果如下,可见hello world!输出了两次:
will$ python test.py 
hello world!
hello world!
  • 上述结果显然不是我们想要的,test.py只是想使用doHello方法,结果将hello.py中的doHello()也执行了,需要一种方式来避免test.py中的doHello()被执行
  • 这时候内置变量name就派上用场了(注意前后都是两个下划线),将hello.py改成如下内容,如果执行python hello.py,内置变量name的值就是main,其他时候,例如hello.py被其他文件import的时候,它的值就是模块名(这里就是hello):
def doHello():
	print("hello world!")

if __name__=='__main__':
	doHello()
  • 再试试python test.py,这次只有一次输出了:
will$ python test.py 
hello world!
  • 我们再试试python hello.py,也能按照预期输出:
will$ python hello.py
hello world!

  • 对于Java程序员来说,包很好理解,在python中也很相似,接下来咱们尝试一下,创建名为test的包,里面有两个模块:test1和test2
  • 加入包名为test,咱们创建名为test的文件夹
  • test文件夹下,新增文件init.py,这是个空文件
  • 创建文件test1.py:
def doTest1():
	print("hello test1!")
  • 再创建文件tes2.py:
def doTest2():
	print("hello test2!")
  • 现在回到test2.py文件的上一层目录,创建文件hello.py,用来验证如何使用包,可见访问方式是包名.模块名.方法名
import test.test1 as test1
import test.test2 as test2

test1.doTest1()
test2.doTest2()
  • 运行hello.py试试:
will$ python hello.py
hello test1!
hello test2!

内建模块:collections

  • Java程序员对collections包不会陌生,这里面都是一些和容器相关的类,为咱们的开发提供了极大便利,接下来看看该模块常用的几个类
  • namedtuple:可以用名字访问内容的元组子类,从下面的代码可见,namedtuple可以方便的定义一个对象,很像java中的bean:
from collections import namedtuple

# 自定义元组对象
Student = namedtuple('Student', ['name', 'age'])

# 实例化Student
student = Student('Tom', 11)

# 看一下student的类型
print(type(student))

# 使用name字段
print(student.name)

# 使用age字段
print(student.age)
  • 执行结果如下,可见student的name和age字段都能方便的访问到,而student实例的类型是class:
will$ python test.py
<class '__main__.Student'>
Tom
11

内建模块:deque

  • deque是双向队列,在增加和删除数据的时候比列表的性能更好(列表的读性能更好),基本操作如下所示:
from collections import deque

# 实例化deque
dq = deque([1,2,3])

# 队列右侧增加元素
dq.append(4)

print('1. {}'.format(dq))

# 队列左侧增加元素
dq.appendleft(5)

print('2. {}'.format(dq))

# 指定位置增加元素
dq.insert(1, 6)

print('3. {}'.format(dq))

# 最右侧元素弹出(删除)
dq.pop()

print('4. {}'.format(dq))

# 最左侧元素弹出
dq.popleft()

print('5. {}'.format(dq))

# 删除元素,注意2是值,不是位置
dq.remove(2)

print('6. {}'.format(dq))

# 倒排
dq.reverse()

print('7. {}'.format(dq))
  • 执行结果如下:
will$ python deque.py
1. deque([1, 2, 3, 4])
2. deque([5, 1, 2, 3, 4])
3. deque([5, 6, 1, 2, 3, 4])
4. deque([5, 6, 1, 2, 3])
5. deque([6, 1, 2, 3])
6. deque([6, 1, 3])
7. deque([3, 1, 6])

内建模块:OrderedDict

  • OrderedDict是有顺序的字典,如果您了解LFU(Least frequently used)算法,那么就很容易理解有序的字典了,OrderedDict中的顺序是元素被添加的先后顺序,普通用法如下:
from collections import OrderedDict

# 实例化
od = OrderedDict()

# 添加
od['a'] = 1
od['c'] = 2
od['b'] = 3

# 顺序是添加的先后顺序
print("1. {}".format(od))

# 打印所有的键
print(od.keys())

# 把一个字典合并进来
od.update({
     'e':'4'})

# 顺序是添加的先后顺序
print("2. {}".format(od))

# 根据键删除键值对
od.pop('a')

print("3. {}".format(od))

# 把指定键的键值对移到末尾
od.move_to_end('c')

print("4. {}".format(od))
  • 输出如下:
will$ python ordered.py
1. OrderedDict([('a', 1), ('c', 2), ('b', 3)])
odict_keys(['a', 'c', 'b'])
2. OrderedDict([('a', 1), ('c', 2), ('b', 3), ('e', '4')])
3. OrderedDict([('c', 2), ('b', 3), ('e', '4')])
4. OrderedDict([('b', 3), ('e', '4'), ('c', 2)])

内建模块:defaultdict

  • defaultdict容易理解:带有默认值的字典,用法如下所示,要注意的是defaultdict实例化的入参是lambda表达式,至于这个lambda,相信java程序员并不陌生:
from collections import defaultdict

dd = defaultdict(lambda: 'ABC')

dd['a'] = 1

# 打印一个存在的键值
print(dd['a'])

# 打印一个不存在的键值
print(dd['b'])
  • 输出如下:
will$ python defaultdict.py 
1
ABC

内建模块:Counter

  • Counter提供了计数器功能,下面的demo演示了用Counter将列表转为了每个元素的统计结果,要注意的是most_common方法,相当于排序和列表的功能,该方法的返回值是列表,里面的元素是元组:
from collections import Counter

# 一个普通列表
colors = ['aa', 'bb', 'cc', 'aa']

# 将列表传给Counter进行统计
result = Counter(colors)

# 打印result类型
print(type(result))

# 打印result内容
print(result)

# 用内置函数dict将Counter实例转为字典
print(dict(result))

# 取统计值最高的前两个元素
most = result.most_common(2)

# 检查most_common返回值的类型
print("most_common's type {}".format(type(most)))

# 检查most_common返回值的类型
print("most_common's value : {}".format(most))
  • 输出结果如下:
will$ python Counter.py
<class 'collections.Counter'>
Counter({
     'aa': 2, 'bb': 1, 'cc': 1})
{
     'aa': 2, 'bb': 1, 'cc': 1}
most_common's type list'>
most_common's value : [('aa', 2), ('bb', 1)]

内建模块:datetime

  • 名为datetime的模块中,有个名为datetime的类
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  • 还可以实例化datetime对象:
    在这里插入图片描述
  • datetime对象的年月日时分秒等字段:
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  • 转时间戳:
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  • 还可以通过strptime方法将指定格式的字符串转为datetime对象:
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  • datetime对象转字符串也是常见操作,用的是strftime方法:
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  • 时间的计算,例如一天前,一小时后等操作,可以使用datetime包的timedelta类完成:
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  • datetime对象可以用减法结算时间差:
    在这里插入图片描述
  • 减法特性在计算日期间隔的时候很有用:
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JSON处理

  • 利用json进行对象和字符串之间的序列化、反序列化转换:
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  • 还可以用dump和load方法通过文件进行序列化反序列化操作

内置模块:random

  • 生成随机数也是常见操作:
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  • 还可以产生整形随机数,设置内容范围和递增单位:
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  • 在一堆内容中做随机选择:
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  • 用choices方法(注意不是choice),可以随机选择指定数量的结果:
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  • choices得到的结果可能重复,如果想不重复可以用sample方法:
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  • 将原有集合数据的顺序打乱,相当于洗牌的效果:
    在这里插入图片描述

函数

  • 基本函数语法:
def 函数名([参数列表]):
	函数体
  • 和Java不同的是,函数的入参类型并不固定:
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  • 使用关键字pass,可以定义一个空方法:
def test():
    pass
  • 一个函数可以返回多个值(本质上是个元组),调用的时候用多个变量来接收即可:
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  • 还可以给函数增加说明文档,然后用help命令查看:
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  • 调用参数的时候可以用参数名=xxx的形式传入参数,此时参数参数的先后顺序可以随意,无所有谁先谁后:
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  • 可变参数和Java的方法也相似,先看一个星号的可变参数,可以理解为元组:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第62张图片
  • 再看两个星号的可变参数,可以理解为字典:
    在这里插入图片描述
  • 对于固定参数的函数,还可以直接将字典作为入参,不过要加两个星号:
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  • 还可以设置默认参数:
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lambda表达式

  • java程序员对lambda表达式很熟悉,这里也差不多,来看看如何定义和使用:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第65张图片
  • 再来看看几个支持lambda的内置函数,熟悉lambda的使用
  • filter:过滤器,下面是个过滤奇偶数的例子,第一个参数是判断是否过滤的逻辑,True保留,第二个参数是列表,最终奇数全部被剔除,只留下偶数:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第66张图片
  • map:逐一转换,下面是将奇数转为False,偶数转为True的例子:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第67张图片
  • reduce:大名鼎鼎的map reduce,您应该有所耳闻,reduce会将集合中的数据逐个取出来和前面一轮的结果做同样的处理,最典型的当属累加:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第68张图片
  • sort:排序,先来看看最简单的:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第69张图片
  • sorted可以接受排序处理函数作为参数,例如按照绝对值进行排序,内置函数是abs,被作为参数传给sorted:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第70张图片
  • sorted方法会生成一个新的列表,如果想直接改变原列表就不适合用sorted方法了,此时用列表的sort方法即可,如下图,还用了reverse参数试试倒排序的功能:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第71张图片

面向对象

  • 身为Java程序员,天天和对象打交道,下面的代码您应该很容易看懂:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第72张图片
  • 如果变量名是由两个下划线开始的,就表示改变量是私有成员变量,不能在外部访问:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第73张图片
  • 与Java不同的是,创建对象不需要关键字new
  • 继承:
class 派生类名 (父类名):
	语句...
  • 下面是个继承的例子,Student是父类,Pupil是子类:
# 父类
class Student:
    # 成员变量
    name = '未知'
    age = 11
    __addr= 'ShangHai'

    # 构造方法
    def __init__(self, name, age, addr):
        print('执行构造方法')
        self.name = name
        self.age = age
        self.__addr = addr

    def myInfo(self):
        print('学生姓名[{}],年龄[{},地址[{}]]'.format(self.name, self.age, self.__addr))

class Pupil(Student):
    #成员变量
    grade = 1

    # 构造方法
    def __init__(self, name, age, addr, grade):
        # 显式调用父类构造方法
        Student.__init__(self, name, age, grade)

        print('执行构造方法(子类)')
        self.grade = grade

    # 子类自己的方法
    def myGrade(self):
        print('学生年级[{}]'.format(self.grade))
  • 执行效果如下,符合预期:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第74张图片

生成器

  • 先回顾一下列表推导,下面的代码会生成一个列表:
a = [x*2 for x in range(10)]
  • 如果列表很大就会很占用内存空间,此时我们还有另一个选择:生成器,简单的说就是将上述代码的方括号改成圆括号,这样a就不是列表了,而是生成器,这是种特殊的迭代器:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第75张图片

异常处理

  • 习惯了java的try-catch-finally,对python的异常处理就容易理解了,捕获和处理如下:
try:
    x = 1/0
    print('不可能打印这一句')
except ZeroDivisionError as err:
    print('发生异常', err)
finally:
    print('执行finally')
  • 输出如下图:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第76张图片
  • 关键字raise可以主动抛出异常:
    来自Java程序员的Python新手入门小结_第77张图片
  • 以上就是欣宸在自学Python过程中的简化版笔记,希望能帮助您在初期抓住重点,快速入门;

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