控制语句
if condition_1:
statement_block_1
elif condition_2:
statement_block_2
else:
statement_block_3
Python 中用 elif 代替了 else if,所以if语句的关键字为:if – elif – else。
注意:
1、每个条件后面要使用冒号 :,表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
2、使用缩进来划分语句块,相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
3、在Python中没有switch – case语句。
循环语句
while 判断条件:
语句
同样需要注意冒号和缩进。另外,在Python中没有do..while循环。
for循环
for <variable> in <sequence>:
<statements>
else:
<statements>
您可以结合range()和len()函数以遍历一个序列的索引,如下所示:
>>>a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ']
>>> for i in range(len(a)):
... print(i, a[i])
...
0 Google
1 Baidu
2 Runoob
3 Taobao
4 QQ
>>>
还可以使用range()函数来创建一个列表:
`>>>list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
`
高阶函数:
map()/reduce()函数
map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。
>>> def f(x):
... return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转为字符串:
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
求和运算有内置的sum函数更简单,没必要动用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场:
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579
filter()函数
用于过滤序列,
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