基于 Learn X in Y minutes 进行修改

注释

  1. # 单行注释: 用井字符开头
  3. # 多行注释: 需要用 3 个双引号或者单引号包裹
  4. """
  5. 多行字符串用三个引号包裹
  6. 也常被用来做多行注释
  7. 可以是单引号, 也可以是双引号
  8. 注意, 必须是英文符号
  9. """
  11. # 在调试代码时, 经常把某一部分代码注释掉, 来临时跳过某些代码, 进行对比测试

数据类型

  1. # Python的数据类型:
  2. #     整数 int
  3. #     浮点数 float
  4. #     字符串 str
  5. #     布尔值 bool
  6. #     数组 array
  7. #     元组 turple
  8. #     字典 dict
  9. #     集合 set
  10. #     空对象 None
  12. # 用来获取数据类型的函数
  13. type()
  15. # 整数 integer
  16. 3  # → 3
  17. type(3) # → <class 'int'>
  18. a = int(input('请输入数字')) # 想要获取输入的数字, 记得要转化一下
  20. # 浮点数 float
  21. 1.0  # → 1.0
  22. type(1.0)  # → <class 'float'>
  24. # 布尔值 boolean
  25. True  # 注意, True 和 False 都必须是首字母大写
  26. False
  27. type(True)  # → <class 'bool'>
  29. # 整数也可以当作布尔值
  30. 0 and 2 # → 0
  31. -5 or 0 # → -5
  32. 0 == False # → True
  33. 2 == True # → False
  34. 1 == True # → True
  36. # 这些值都算是 False: None、0、空字符串、空列表、空字典
  37. # 而其他的所有的值都是 True
  38. # 注意, 没有所谓空集合, 因为空集合就是空字典 {}
  39. bool(0)  # → False
  40. bool("")  # → False
  41. bool([]) # → False
  42. bool({}) # → False
  44. # 字符串 string
  45. type("Hello World") # → <class 'str'>
  47. # 字符串用单引号或者双引号都可以
  48. "这是个字符串"
  49. '这也是个字符串'
  51. # 字符串可以被当作列表
  52. "This is a string"[0]  # → 'T'
  54. # 列表 list
  55. li = []
  56. type(li)  # → <class 'list'>
  58. # 元组 tuple
  59. # 元组是不可改变的序列
  60. tup = (1, 2, 3)
  61. type(tup)  # → <class 'tuple'>
  62. tup[0]   # → 1
  63. tup[0] = 3  # 抛出TypeError, 因为元组不能被修改
  66. # 字典 dictionary
  67. empty_dict = {}
  68. type(empty_dict)  # → <class 'dict'>
  69. # 字典的初始化
  70. filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
  72. # 集合 set
  73. empty_set = set()
  74. type(empty_set)  # → <class 'set'>
  75. # 初始化一个集合, 和字典的初始化相似
  76. some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set现在是{1, 2, 3, 4}
  78. # None是一个对象
  79. None  # → None

变量

  1. # 在变量赋值前, 不用提前声明变量
  2. # 变量名用数字、字母、下划线组成, 但是数字不能放在变量名的第1位
  3. # 变量名对大小写敏感, 也就是说 thisName 不等于 thisname
  5. # 建议变量命名使用小写字母, 然后用下划线来分隔
  6. some_var = 5
  7. some_var  # → 5
  9. # 变量命名也可以包含数字, 但是数字不能放在命名的第 1 位
  10. 4some_var # 报错, SyntaxError: invalid syntax
  12. # 访问未赋值的变量会抛出异常
  13. # 参考教程后面“流程控制:异常”的部分, 来学习异常处理
  14. some_unknown_var  # 抛出NameError
  16. # 全局变量
  17. global some_var

操作符

操作符: 算术操作符

“操作符”的英文名是 Operator, 也称为“运算符”, 包括算术运算、比较运算、逻辑运算… 但是, 我建议用“操作符”来指称, 而不要用“运算符”来指称.

这是因为“运算”这个词给我们的心理暗示是数学上的加减乘除运算, 我们直观上不会认为比较操作、逻辑操作是一种运算 ( 尽管对于计算机来说, 的确是运算 ), 因此大脑面对“比较运算”和“逻辑运算”这些词的时候会产生不协调感. 而“操作符”是一种中性的表述, “操作”可以包括算术运算、比较、逻辑判断…

  1. # Python 中的算术和我们在学校学的算数没有太大区别
  2. 1 + 1  # → 2
  3. 8 - 1  # → 7
  4. 10 * 2  # → 20
  6. # “除法”例外, 除法的结果会自动转换成浮点数
  7. 35 / 5  # → 7.0
  8. 5 / 3  # → 1.6666666666666667
  9. -5 / 3  # → -1.6666666666666667
  11. # 两个斜杠//的叫“整数除法”, 需要向下取整
  12. # 本质是 floor 操作, floor = 地板, 也就是说取接近计算结果最近的那个整数
  13. 5 // 3     # → 1
  14. 5.0 // 3.0 # → 1.0 # 浮点数也可以进行整数除法
  15. -5 // 3  # → -2 # 注意这里! 记住, 整数除法的结果都是向下取整, 也就是往小的取整
  16. -5.0 // 3.0 # → -2.0
  18. # 如果想要截取除法结果的整数部分, 需要使用 math 模块的 trunc 函数
  19. import math
  20. math.trunc(1 / 2)  # → 0
  21. math.trunc(-5 / 3)  # → -1
  23. # 浮点数的运算结果也是浮点数
  24. 3 * 2.0 # → 6.0
  26. # 取余数, 也叫“取模”、“模除”
  27. 7 % 3 # → 1
  29. # x 的 y 次方
  30. 2**4 # → 16
  31. 3**2 # → 9
  33. # 平方
  34. 5**2 # → 25
  35. 9**2 # → 81

操作符: 逻辑操作符

  1. # 布尔值
  2. True
  3. False
  5. # 逻辑操作符, 注意 and 和 or 都是小写
  6. True and False # → False
  7. False or True # → True
  9. # 逻辑操作符, 用 not 取非
  10. not True  # → False
  11. not False  # → True
  13. # 整数也可以当作布尔值
  14. 0 and 2 # → 0
  15. -5 or 0 # → -5
  16. 0 == False # → True
  17. 2 == True # → False
  18. 1 == True # → True

操作符: 比较操作符

  1. # 比较大小
  2. 1 < 10  # → True
  3. 1 > 10  # → False
  4. 2 <= 2  # → True
  5. 2 >= 2  # → True
  7. # 用 == 判断是否相等
  8. 1 == 1  # → True
  9. 2 == 1  # → False
  10. 3 = 2 # → 会报错, 因为 = 是表示赋值, == 才是判断是否相等
  12. # 用 != 判断是否不等于
  13. 1 != 1  # → False
  14. 2 != 1  # → True
  16. # 大小比较可以连起来!
  17. 1 < 2 < 3  # → True
  18. 2 < 3 < 2  # → False
  20. # 当与None进行比较时, 不要用 ==
  21. # 要用 is
  22. # is 是用来比较两个变量是否指向同一个对象 
  23. "etc" is None  # → False
  24. None is None  # → True

操作符: 字符串的操作符

  1. # 用加号连接字符串
  2. "Hello " + "world!"  # → "Hello world!"

操作符: 列表的操作符

  1. # 用 + 和空格来拼接列表
  2. [1, 2, 3] + ['hello', 'python']  # → [1, 2, 3, 'hello', 'python']
  4. # 用 * 来拷贝列表
  5. [1, 2, 3]*3  # → [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
  7. # 列表也有逻辑操作
  8. # ==、!=、<、<=、>、>=、in、not in
  9. # 将两个列表中的元素逐个拿出来比较
  10. # 遵循字符串比较相同的规则 -- 一旦决出胜负, 即刻停止, 不用再比较后面的元素
  11. # in、not in 是用来判断元素是否在列表中的逻辑操作
  12. a_list = [1, 2, 3]
  13. b_list = [8]
  14. c_list = [1, 4, 3]
  16. a_list > b_list  # → False
  17. a_list < b_list  # → False
  18. a_list < c_list  # → True

操作符: 优先级

  1. # 和学校学的算数一样, 乘除的优先级高于加减, 括号决定了计算的优先级
  2. 1 + 3 * 2  # → 7
  3. (1 + 3) * 2  # → 8

容器

列表的操作

  1. # 用列表(list)储存序列
  2. li = []
  3. # 创建列表时也可以同时赋给元素
  4. other_li = [4, 5, 6]
  5. # 用append在列表最后追加元素
  6. li.append(1)    # li 现在是[1]
  7. li.append(2)    # li 现在是[1, 2]
  8. li.append(4)    # li 现在是[1, 2, 4]
  9. li.append(3)    # li 现在是[1, 2, 4, 3]
  10. # 用pop从列表尾部删除,并获得这个尾部的元素
  11. li.pop()        # → 3 且 li 现在是[1, 2, 4]
  12. # 把3再放回去
  13. li.append(3)    # li 变回[1, 2, 4, 3]
  14. # 列表存取跟数组一样
  15. li[0]  # → 1
  16. # 取出最后一个元素
  17. li[-1]  # → 3
  18. # 越界存取会造成IndexError
  19. li[4]  # 抛出IndexError
  20. # 列表可以切片
  21. # 注意, 切片是从第1个参数指示的索引位置开始, 在第2个参数指示的索引位置之前就结束
  22. # 所以, 下面的切片只取了第 1、2 个索引位置上的数
  23. li[1:3]  # → [2, 4]
  24. # 取尾
  25. li[2:]  # → [4, 3]
  26. # 取头
  27. li[:3]  # → [1, 2, 4]
  28. # 隔一个取一个, 也就是步长为 2. 注意, 原有列表的值不变
  29. li[::2]   # →[1, 4]
  30. # 倒序排列, 也就是步长为 -1. 注意, 原有列表的值不变
  31. li[::-1]   # → [3, 4, 2, 1]
  33. # 可以用三个参数的任何组合来构建切片
  34. # li[始:终:步伐]
  36. # 用del删除任何一个元素
  37. del li[2]   # li 现在是 [1, 2, 3]
  38. # 列表可以相加
  39. # 注意: li 和 other_li的值都不变
  40. li + other_li   # → [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  42. # 可以操作符 + 来拼接列表
  43. li + other_li   # li现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]
  45. # 也可以用 extend 拼接列表
  46. li.extend(other_li)   # li现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]
  48. # 用in测试列表是否包含值
  49. 1 in li   # → True
  51. # 用len取列表长度
  52. len(li)   # → 6

元组的操作

  1. # 元组是不可改变的序列
  2. tup = (1, 2, 3)
  3. tup[0]   # → 1
  4. tup[0] = 3  # 报错, TypeError, 因为元组不能被修改
  6. # 列表允许的操作, 元组大部分都可以使用
  7. len(tup)   # → 3
  8. tup + (4, 5, 6)   # → (1, 2, 3, 4, 5, 6)
  9. tup[:2]   # → (1, 2)
  10. 2 in tup   # → True
  12. # 可以把元组合列表解包, 赋值给变量
  13. a, b, c = (1, 2, 3)     # 现在a是1, b是2, c是3
  14. # 元组周围的括号是可以省略的
  15. d, e, f = 4, 5, 6
  16. # 交换两个变量的值就这么简单
  17. e, d = d, e     # 现在d是5, e是4

字典的操作

  1. # 用字典表达映射关系
  2. empty_dict = {}
  3. # 字典的初始化
  4. filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
  6. # 用[]取值
  7. filled_dict["one"]   # → 1
  10. # 用 keys 可以获得该字典所有的键
  11. # 因为 keys 返回的是一个可迭代对象, 所以在这里把结果包在 list 里
  12. # 注意: 和列表不同, 字典的键的顺序是不定的, 你得到的结果可能和下面不一样
  13. list(filled_dict.keys())   # → ["three", "two", "one"]
  16. # 用 values 可以获得所有的值. 跟keys一样, 这里用list包起来, 顺序也可能不同
  17. list(filled_dict.values())   # → [3, 2, 1]
  20. # 用 in 测试一个字典是否包含一个键
  21. "one" in filled_dict   # → True
  22. 1 in filled_dict   # → False
  24. # 访问不存在的键会导致 KeyError
  25. filled_dict["four"]   # KeyError
  26. # 用 get 来避免 KeyError
  27. filled_dict.get("one")   # → 1
  28. filled_dict.get("four")   # → None
  29. # 当键不存在的时候, get方法可以返回默认值
  30. filled_dict.get("one", 4)   # → 1
  31. filled_dict.get("four", 4)   # → 4
  33. # setdefault 方法只有当键不存在的时候插入新值
  34. filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"]设为5
  35. filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"]还是5
  37. # 字典赋值
  38. filled_dict.update({"four":4}) # → {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
  39. filled_dict["four"] = 4  # 另一种赋值方法
  41. # 用 del 删除键值对
  42. del filled_dict["one"]  # 从 filled_dict 中把 "one": 1 的键值对删除

集合的操作

  1. # 用set表达集合
  2. empty_set = set()
  3. # 初始化一个集合, 和字典的初始化相似
  4. some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set现在是{1, 2, 3, 4}
  6. # 可以把集合赋值给变量
  7. filled_set = some_set
  9. # 向集合添加元素
  10. filled_set.add(5)   # filled_set现在是{1, 2, 3, 4, 5}
  12. # 用 & 取集合的交集
  13. other_set = {3, 4, 5, 6}
  14. filled_set & other_set   # → {3, 4, 5}
  16. # 用 | 取集合的并集
  17. filled_set | other_set   # → {1, 2, 3, 4, 5, 6}
  19. # 用 - 取集合的补集
  20. {1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # → {1, 4}
  22. # 用 in 测试集合中是否包含某元素
  23. 2 in filled_set   # → True
  24. 10 in filled_set   # → False

输入输出

获取输入

  1. # 获取用户输入的内容
  2. a = input('请输入你的名字')
  3. b = input('请输入你的年龄')
  4. print("Welcome {name}! Your age is {age}.".format(name=a, age=b))

格式化输出

  1. # print是内置的打印函数
  2. print("Hello World!")  # → Hello World!
  3. a = 'you'
  4. b = 'me'
  5. print(a, 'and', b, '.') # → you and me .
  6. print(a, ' and ', b, '.', sep='', end='\n')  # → you and me.
  8. # 用.format来格式化字符串
  9. "{} can be {}".format("strings", "interpolated")
  11. # 可以重复使用相同的参数
  12. "我喜欢{0}, 爸爸也喜欢{0}, 妈妈喜欢{1}".format("苹果", "梨")
  13. # → "我喜欢苹果, 爸爸也喜欢苹果, 妈妈喜欢梨"
  15. # 如果不想数参数, 可以用关键字
  16. "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") 
  17. # → "Bob wants to eat lasagna"
  19. # 如果要输出多行字符串, 除了写一条一条语句之外, 还可以
  20. message = """Hello, {name}
  21. Sincerely, {me}"""
  22. print (message.format(name = "Jake", me = "Sally"))
  23. # 输出:
  24. # Hello, Jake
  25. # Sincerely, Sally
  27. # 如果你的Python3程序也要在Python2.5以下环境运行
  28. # 也可以用老式的格式化语法
  29. # %s 表示string字符串, %d 表示digit数字, %f 表示float浮点数
  30. "%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")

流程控制

流程控制: 判断

  1. # 注意 "elif" 的写法, 它表示 else if
  3. some_var = 5
  4. if some_var > 10: #定义一个判断条件
  5.     print("some_var 比 10 大")
  6. elif some_var < 10:    # elif是可选的
  7.     print("some_var 比 10 小")
  8. else:                  # else也是可选的
  9.     print("some_var 和 10 相等")

流程控制: 循环

  1. # 有 2 种循环:
  2. #    - for 循环
  3. #    - while 循环
  6. # for循环
  7. # 用for循环遍历列表
  8. for friends in ["李雷", "韩梅梅", "张华", "李萍"]:
  9.     print("{}是我的朋友".format(friends))
  10. # 打印结果:
  11. """
  12. 李雷是我的朋友
  13. 韩梅梅是我的朋友
  14. 张华是我的朋友
  15. 李萍是我的朋友
  16. """
  18. # range 函数
  19. # 用 range 函数生成列表, 用于for循环的迭代
  20. for i in range(4):
  21.     print(i)
  22. # 打印结果:
  23. """
  24. 0
  25. 1
  26. 2
  27. 3
  28. """
  30. for i in range(1,7,2):  # range(起始, 结尾, 步长), 注意, 切片在声明的结尾之前就结束了
  31.     print(i)
  32. # 打印结果:
  33. """
  34. 1
  35. 3
  36. 5
  37. """
  38. # 注意, 上面的打印结果中没有 7, 因为在 7 之前就结束了
  41. # while 循环
  42. x = 0
  43. while x < 4:
  44.     print(x)
  45.     x += 1  # x = x + 1 的简写
  46. # 打印结果:
  47. """
  48. 0
  49. 1
  50. 2
  51. 3
  52. """

流程控制: 异常

  1. # 用 try/except 来处理“异常”, 也就是通常理解的“错误”
  2. try:
  3.     raise IndexError("This is an index error")  # 用raise抛出异常
  4. except IndexError as e:
  5.     pass    # pass是无操作, 但是应该在这里处理错误
  6. except (TypeError, NameError):   # 可以同时处理不同类的错误
  7.     pass
  8. else:   # else 语句是可选的, 必须在所有的except之后
  9.     print("All good!")   # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行

可迭代对象

可迭代(iterable)的对象可以作为序列的对象, 比如上面的 range() 函数返回的对象就是可迭代的

  1. filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
  2. our_iterable = filled_dict.keys()
  3. print(our_iterable) # → dict_keys(['one', 'two', 'three']), 是一个可迭代对象
  5. # 可迭代的对象可以遍历
  6. for i in our_iterable:
  7.     print(i)    # 打印 one, two, three
  9. # 但是不可以随机访问
  10. our_iterable[1]  # 报错, 抛出TypeError
  12. # 可迭代对象知道怎么生成迭代器
  13. our_iterator = iter(our_iterable)
  15. # 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
  16. # 用 __next__ 可以取得下一个元素
  17. our_iterator.__next__()  # → "one"
  18. # 再一次调取__next__时会记得上一次的位置
  19. our_iterator.__next__()  # → "two"
  20. our_iterator.__next__()  # → "three"
  21. # 当迭代器所有元素都取出后, 会抛出StopIteration
  22. our_iterator.__next__() # 抛出StopIteration
  24. # 可以用list一次取出迭代器所有的元素
  25. list(filled_dict.keys())  # → Returns ["one", "two", "three"]

组织代码

组织代码: 函数

  1. # 定义函数
  2. def add(x, y):
  3.     print("x is {} and y is {}".format(x, y))
  4.     return x + y    # 用return语句返回
  8. # 调用函数
  9. add(5, 6)   # → 印出"x is 5 and y is 6"并且返回11
  11. # 也可以用关键字参数来调用函数
  12. add(y=6, x=5)   # 关键字参数可以用任何顺序
  13. add(x=5, y=6)
  17. # 可变参数
  18. # 我们可以定义一个可变参数的函数, 即参数数量不用写死
  19. def varargs(*args):
  20.     return args
  22. varargs(1, 2, 3)   # → (1, 2, 3)
  23. varargs(1, 2, 3, 4)   # → (1, 2, 3, 4)
  25. # 我们也可以定义一个关键字可变参数的函数
  26. def keyword_args(**kwargs):
  27.     return kwargs
  29. keyword_args(big="foot", loch="ness")   # → {"big": "foot", "loch": "ness"}
  31. # 这两种可变参数可以混着用
  32. def all_the_args(*args, **kwargs):
  33.     print(args)
  34.     print(kwargs)
  36. all_the_args(1, 2, a=3, b=4)
  37. # 输出:
  38. """
  39. (1, 2)
  40. {'a': 3, 'b': 4}
  41. """
  43. # 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的, 用*展开序列, 用**展开字典
  44. args = (1, 2, 3, 4)
  45. kwargs = {"a": 3, "b": 4}
  46. all_the_args(*args)   # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)
  47. all_the_args(**kwargs)   # 相当于 all_the_args(a=3, b=4)
  48. all_the_args(*args, **kwargs)   # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
  52. # 函数的作用域
  53. x = 5
  55. def setLocalX(num):
  56.     x = num  # → 43, 这是局部作用域的 x, 和全局作用域的 x 不同
  57.     print (x)  # → 43
  59. def setGlobalX(num):
  60.     global x  # 声明为为全局变量
  61.     print (x) # → 5
  62.     x = num # 全局作用域的 x 的赋值被修改
  63.     print (x) # → 6
  65. setLocalX(43)  # 输出 43
  66. setGlobalX(6)  # 输出 5 6
  70. # 函数在 Python 中是一等公民
  71. def create_adder(x):
  72.     def adder(y):
  73.         return x + y
  74.     return adder
  76. add_10 = create_adder(10)
  77. add_10(3)   # → 13
  81. # 匿名函数
  82. # 可以用 lambda 关键字来写匿名函数, 可以让函数的代码非常简洁
  83. # 通常的函数写法:
  84. def compare (x):
  85.     return x >2
  86. compare (3)   # → True
  87. # lambada 匿名函数的写法:
  88. compare = lambda x : x>2
  89. compare(3)  # → True
  93. # 内置的高阶函数
  94. map(add_10, [1, 2, 3])   # → [11, 12, 13]
  95. filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])   # → [6, 7]
  97. # 用列表推导式可以简化映射和过滤. 列表推导式的返回值是另一个列表
  98. [add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # → [11, 12, 13]
  99. [x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]   # → [6, 7]

组织代码: 类

  1. # 定义一个继承object的类
  2. class Human(object):
  4.     # 类的属性, 被所有此类的实例共用. 
  5.     species = "H. sapiens"
  7.     # 构造方法, 当有实例被初始化时, 就会被调用
  8.     # 名字前后的双下划线, 表明这个属性或者方法对Python有特殊意义
  9.     # 通常我们自己定义的名字不应该以下划线开头
  10.     def __init__(self, name):
  11.         # 将参数赋值给实例的属性
  12.         self.name = name
  14.     # 实例的方法, 第一个参数总是self, 就是这个实例对象
  15.     def say(self, msg):
  16.         return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
  18.     # 类方法, 被所有此类的实例共用. 第一个参数是这个类对象
  19.     @classmethod
  20.     def get_species(cls):
  21.         return cls.species
  23.     # 静态方法. 调用时没有实例或类的绑定
  24.     @staticmethod
  25.     def grunt():
  26.         return "*grunt*"
  29. # 构造一个实例
  30. i = Human(name="Ian")
  31. print(i.say("hi"))     # → "Ian: hi"
  33. j = Human("Joel")
  34. print(j.say("hello"))  # → "Joel: hello"
  36. # 调用一个类方法
  37. i.get_species()   # → "H. sapiens"
  39. # 改一个共用的类属性
  40. Human.species = "H. neanderthalensis"
  41. i.get_species()   # → "H. neanderthalensis"
  42. j.get_species()   # → "H. neanderthalensis"
  44. # 调用静态方法
  45. Human.grunt()   # → "*grunt*"

组织代码: 模块

  1. # 用import导入模块
  2. import math  # 导入math数学模块, 才能调用开平方的 sqrt() 方法
  3. print(math.sqrt(16))  # → 4.0
  5. # 也可以从模块中导入指定的方法
  6. from math import ceil, floor
  7. print(ceil(3.7))  # → 4.0; 调用的时候, 只要写成 ceil(), 不用写成 math.ceil()
  8. print(floor(3.7))   # → 3.0
  10. # 你可以这样列出一个模块里所有的值
  11. import math
  12. dir(math)
  14. # 可以导入一个模块中所有值
  15. # 警告: 不建议这么做
  16. from math import *
  18. # 可以为模块设置别名
  19. import math as m
  20. math.sqrt(16) == m.sqrt(16)   # → True
  23. # Python 模块的本质就是一个 Python 文件, import 就相当于导入这个文件
  24. # 我们可以自己写一个 Python 文件, 然后将其作为模块导入
  25. # 模块的名称就是文件的名字

高阶用法: 生成器 & 装饰器

  1. # 生成器(generators)
  2. # 用生成器可以方便地写惰性运算
  3. def double_numbers(iterable):
  4.     for i in iterable:
  5.         yield i + i
  7. # 生成器只有在需要时才计算下一个值
  8. # 它们每一次循环只生成一个值, 而不是把所有的值全部算好
  9. # range的返回值也是一个生成器
  10. # 不然一个1到900000000的列表会花很多时间和内存
  12. # 如果你想用一个Python的关键字当作变量名, 可以加一个下划线来区分
  13. range_ = range(1, 900000000)
  14. # 当找到一个 >=30 的结果就会停
  15. # 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于30的数
  16. for i in double_numbers(range_):
  17.     print(i)
  18.     if i >= 30:
  19.         break
  23. # 装饰器(decorators)
  24. # 下面这个例子中, beg装饰say
  25. # beg会先调用say. 如果返回的say_please为真, beg会改变返回的字符串
  26. from functools import wraps
  28. def beg(target_function):
  29.     @wraps(target_function)
  30.     def wrapper(*args, **kwargs):
  31.         msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
  32.         if say_please:
  33.             return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
  34.         return msg
  36.     return wrapper
  38. @beg
  39. def say(say_please=False):
  40.     msg = "Can you buy me a beer?"
  41.     return msg, say_please
  44. print(say())  # Can you buy me a beer?
  45. print(say(say_please=True))  # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(