Python Notebook

print()

print(1)
print("we're the best")
print('we are the best')
print('we\'re the best') 

print("apple"+"car")
print('apple'+'tree')

print('apple'+'4')
print('apple'+str(4))

print(1+2)
print("1+2")
print(int('1')+2)
print(float(1.2)+2) #   '1.2'不可以转int

数学：

print(1+1)
print(1-1)
print(2*2)
print(2^1)  #  异或xor
print(2**3) #  高次幂
print(8%3)  #  mod
print(8//3) #  整除(下取整)

自变量 variable

temp=999+1
temp_2=1+temp
print(temp,temp_2)

while循环

a=1
while a<10:
    print(a)
    a+=1

while True:
    print("123")

for循环

example_list = [1,2,3,4,5]
for i in example_list:
    print(i)//-----
    print(i+1)//---这两行都在for循环内(python十分看重结构)
print("end")

for i in range(1,10,2): #range(a,b,c) 为遍历范围[a,b)  步长为c，也可以直接range(a,b)默认步长为1
    print(i)

a = [7,6,5,4,3,2,1]
for i in range(0,6): #range(a,b,c) 为遍历范围[a,b)  步长为c
    print(a[i])

if条件

x=1
y=2
z=0
if x<y>z:
    print('x is less than y,and y is greater than z')
a=1
b=1
if a==b:
    print('a is equal to b')

x=1
y=2
z=0
if x>y:
    print(1)
else:
    print(2)

x=1
y=2
z=0
if x==1:
    print(x)
elif y==2:
    print(y)
else:
    print(z)
print('finished')

def函数

def f():
    print('this is a f')
f()

def f(a,b):
    c=a*b
    print(c)
f(1,2)

def sale(price,color,brand,is_second=True): #提前定义好的值不能在未定义值的前面
    print("price:",price,
        "color:",color,
        "brand:",brand,
        "second:",is_second)
sale(1000,"red",True,"bmw")

def fun(a):
    return a*a
b=1
b+=fun(5)
print(b)

全局&局部变量

def fun():
    global a
    a=20
    return a*a
print(fun()) #400
print(a)   #20

安装numpy模块

cmd里直接pip install numpy

（如果需要更新输入python -m pip install —upgrade pip）

文件读写

写入内容

text="this is my first text.\nThis is next line."
# w是写 ，r是只读
my_file=open('my file.txt','w')  #如果没有这个文件就会创建一个，且保存在.py文件同一个文件夹中
my_file.write(text)
my_file.close()

增加内容

text="\nThis is appended line."
# w是写 ，r是只读, a是在原文件增加
my_file=open('my file.txt','a')  #如果没有这个文件就会创建一个，且保存在.py文件同一个文件夹中
my_file.write(text)
my_file.close()

打印内容

my_file=open('my file.txt','r')  #如果没有这个文件就会创建一个，且保存在.py文件同一个文件夹中
content=my_file.read()
print(content)

readline/readlines

my_file=open('my file.txt','r')  #如果没有这个文件就会创建一个，且保存在.py文件同一个文件夹中
content=my_file.readline()#读完后，光标还在该行
print(content)
content=my_file.readlines()#紧跟着上次读完的地方开始读，且readlines会读从光标开始往后的所有内容
print(content)

class 类

class Calculate:
    name = 'Good calculator'
    price=18
    def plus(self,x,y):
        ans=x+y
        return ans
    def minus(self,x,y):
        ans=x-y
        return ans

a=Calculate() 

print(a.name)
print(a.price)
print(a.plus(2,3))

类init功能

含参构造函数

class Calculate:
    name = 'Good calculator'
    price=18
    def __init__(self,name,price,height):
        self.name=name
        self.price=price
        self.h=height
    def plus(self,x,y):
        ans=x+y
        return ans
    def minus(self,x,y):
        ans=x-y
        return ans
a=Calculate('bad calculator',15,12)
print(a.name)
print(a.price)
print(a.plus(2,3))

input

a=input()  #输入 input返回值是字符串
print(a)
a=int(input())  #输入 input返回值是整数
b=input('please give a number') #带提示字符输入
print(b)

元组 列表

这两者十分相似

a_tuple=(12,3,5,15,6)  #元组
another_tuple=12,3,5,15,6   #这种写法也是元组
a_list=[12,4,12,18,12]  #列表

for content in a_list:   #把列表中的每一个数据赋值给content
    print(content)
for content in a_tuple:  # 把列表中的每一个数据赋值给content
    print(content)
for index in range(len(a_list)):
    print('index=',index,'number=',a_list[index])
for index in range(len(a_tuple)):
    print('index=',index,'number=',a_list[index])

a_list=[12,4,12,18,12]  #列表
a_list.insert(1,0)  #.insert(x,y)  第x位插入一个y
a_list.append(123)  #在列表后添加一个数字
a_list.remove(12)  # .remove(value) 去掉第一次出现值为value的数字
print(a_list)
print(a_list[2])
print(a_list[-1])  #-1会循环回去 ，索引到最后一个值
print(a_list[0:3])    #打印第0-2位
print(a_list[0:])     #打印第0-最后一位
print(a_list.index(4))  #打印值为4的下标是多少
print(a_list.count(12)) #打印某一个值出现的次数
a_list.sort()  #从小到大
print(a_list)
a_list.sort(reverse=True)  # 从大到小排序
print(a_list)

多维列表

multi_list=[[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]
print(multi_list[1])
print(multi_list[0][2])

字典

a_list=[1,2,3,4,5]
d={'a':1,'b':2,'c':3} #字典
d2={1:'a',2:'b',3:'c'}
print(d['a'])
print(d2[2])

del d['b']  #del 删除操作
print(d)

d['d']=4    #添加操作
print(d)

字典套字典/字典套列表

d={'a':[1,2,3],'b':{'c':3,5:'e'}}
print(d['a'][0])
print(d['b']['c'])
print(d['b'][5])

载入模块

载入模块的四种方式

import time
print(time.localtime())  #必须有time.才可以调用localtime()

import time as t   #用t代替time
print(t.localtime())

from time import time,localtime  #只用time模块中的time和localtime这两个
print(localtime())  #不用time.
print(time())

from time import*
print(localtime())   #不用time.

做一个自己的模块/脚本

先自己写一个模块，并放在.py文件同根目录下

这里我给他命名为 my_mod.py

def printdata(data):
    print(data)

调用

import my_mod
my_mod.printdata('test my mod')

continue/break

while True:
    b=int(input())
    if b==1:
        break
    else:
        pass

错误处理Try

下面这中方法可以输出错误信息，但是在pychram也可以做到，所以几乎用不到这种方法。

try:
    file=open('eeee','r')
except Exception as e:
    print(e)

正确的用法出现在这种情况下：

try:
    file=open('eeee','r+')
except Exception as e:
    print("no such file")
    re=input('do you wanna creat a new file')
    if re=='yes':
        file = open('eeee','w')
        file.write("1234567")
        file.close()
    else:
        pass
else:
    file.write("12345")
    file.close()

zip/lambda/map

zip

a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
c=list(zip(a,b))   # zip是一个操作，需要转换成list就是列表的形式了
print(c)          # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
for i,j in zip(a,b):
    print(i/2,i*2)
#   0.5 2
	1.0 4
	1.5 6
print(list(zip(a,a,b))) #三元组 [(1, 1, 4), (2, 2, 5), (3, 3, 6)]

lambda

和函数一样，常用来定义简单的函数

fun=lambda x,y:x+y
print(fun(1,2)) #1+2=3

map

fun=lambda x,y:x+y
ans=list(map(fun,[3],[5]))
print(ans)  #[8]
ans=list(map(fun,[3,4,5],[6,7,8])) #[9, 11, 13]
print(ans)

浅复制/深复制 copy&deepcopy

赋值操作中的copy

a=[1,2,3]
b=a
print(id(a),id(b)) #1881324445568 1881324445568
b[0]=15  #改变b后a也会改变，因为他俩地址都一样，你在地址上改，肯定两者都会改变
print(a) # [15, 2, 3]
print(b) # [15, 2, 3]

copy模块中的浅复制 copy

import copy
a=[1,2,3]
b=copy.copy(a)
print(id(a),id(b))  #2007218349376 2007217831232
b[0]=15
print(a)  #[1, 2, 3]
print(b)  #[15, 2, 3]

copy模块中的深复制 deepcopy

什么是深复制？为什么要深复制？

看一下下面这个例子

import copy
a=[1,2,[3,4]]
b=copy.copy(a)
print(id(a[0])==id(b[0]))  #true
print(id(a[2][0])==id(b[2][0]))  #true
b[2][0]=15
print(a)  #[1, 2, [15, 4]]
print(b)  #[1, 2, [15, 4]]

可以发现列表中的列表并没有被改变地址

因此需要deepcopy 相当于完完全全的重新复制出的一个东西，地址都不同

import copy
a=[1,2,[3,4]]
b=copy.deepcopy(a)
print(id(a[0])==id(b[0]))    #true
print(id(a[2][0])==id(b[2][0]))   #true
b[2][0]=15
print(id(a[2][0])==id(b[2][0]))   #flase
print(a)  #[1, 2, [3, 4]]
print(b)  #[1, 2, [15, 4]]

Q：上面这个例子有一点很奇怪，就是用了deepcopy/copy后为什么地址还是不变呢？

A：因为python里万物都是对象，所以数字也是对象。a[0]和b[0]是两个不同的指针，但他们指向的都是”数字1”这个对象的地址，所以他们的id()是相同的。

id(a[2])!=id(b[2])是因为值不同了

pickle模块

有时候用python处理数据需要很长时间，暂停后我们希望下次接着处理，这时候就要用到pickle模块

写入pickle文件

import pickle
a={'a':1,'b':2,'c':3}
file=open('example.pickle','wb')   #wb为二进制写入
pickle.dump(a,file) #dump是倒入的意思 也就是把a倒入到file中
file.close()

import pickle
file=open('example.pickle','rb')
b=pickle.load(file)  #加载上一次存入的
file.close()
print(b)  #{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

也可以直接这样用with，就免去了file.close()这一步

import pickle
with open('example.pickle','rb') as file:
    b=pickle.load(file)  #加载上一次存入的
print(b)

set

a={'e','a','b','a','a','c','a'}
print(set(a))  #{'b', 'e', 'c', 'a'} 去重
s='this is my test' #{'y', 't', ' ', 'i', 'e', 's', 'm', 'h'}
print(set(s))

a={'e','a','b','a','a','c','a'}
b=set(a)  #此时b也变成了set类型
b.add('x')  #set中在结尾添加不是append 而是add
print(b)    #{'a', 'e', 'b', 'c', 'x'}
b.add('a')
print(b)   #{'b', 'a', 'c', 'x', 'e'}
b.remove('x')  #去掉一个值
print(b)   #{'e', 'a', 'b', 'c'}
b.discard('w')  #discard 与remove功能相同，但是remove不可以去掉本身就不存在的数据且会报错，而discard不会报错而是返回原来的值
print(b)
b.clear()  #清空set
print(b)   #set()  清空
set1={'a','b','c'}
set2={'a','x','y'}
print(set1.difference(set2))  #   .difference()找出不同返回数据  {'c', 'b'}
print(set1.intersection(set2)) # .intersection()找出相同的值  {'a'}

set中怎么sort？

a={'e','a','b','a','a','c','a'}
b=set(a)    #此时b也变成了set类型
print(b)    #{'a', 'e', 'b', 'c', 'x'}
c=list(b)   #转换成list
c.sort()  
print(c)    #['a', 'b', 'c', 'e']

RegEx正则表达

正则表达式 (Regular Expression) 又称 RegEx, 是用来匹配字符的一种工具. 在一大串字符中寻找你需要的内容. 它常被用在很多方面, 比如网页爬虫, 文稿整理, 数据筛选等等. 最简单的一个例子, 比如我需要爬取网页中每一页的标题. 而网页中的标题常常是这种形式.

不用特意记忆，用的时候查一下即可