笔记 | Python 3 入门系列教程

转载：为了获得更好阅读体验，可参考 原博文。

序言

• 本文章主要以黑马程序员的「传智播客 Python 就业班 (ij6g)」、「 Python 从入门到精通教程 」和「 廖雪峰的 Python 教程 」为主线，输出学习笔记，目的是检验自己的学习效果和日常复习之需。

• 本文章也可作为入门 Python 的参考资料，除了视频的基础内容外，文章还会补充视频中讲解不详细或遗漏的必要知识点。

• 文章的内容和知识框架，与「廖雪峰的 Python 教程」和「传智播客的视频」大体保持一致：

  • 文章以模块分块阐述：Linux 基础、Python 基础、Python 面向对象、项目实战 ( 实战部分以爬虫、数据分析为主的项目实战 )。
  • 每个模块按知识点区分：
    • Linux 基础部分参考 传智播客 Python 从入门到精通教程；
    • Python 基础部分参考 廖雪峰 Python 教程；
    • 项目实践，即数据分析部分参考书籍 利用 Python 进行数据分析 ；

• 最后，引用 Bruce Eckel 的原话作为开篇，Python 的高效只有切身体验才会深有体会。期待您早日加入 Python 队伍中来。

  Life is short, you need python.

更新进度

• 2018.09.03：完成初稿，且完成 Linux 基础部分的内容；
• 2018.09.18：更新 Python 基础部分内容 ( 语言基础、函数、高级特性 )；
• 2018.09.21：更新 Python 基础部分内容 ( 函数式编程 )；

参考书目

• Python 基础
  • 埃里克·马瑟斯.《 Python 编程：从入门到实践 》：豆瓣评分
  • Albert Sweigart.《 Python 编程快速上手 》：豆瓣评分
• Python 进阶
  • David M. Beazley / Brian K. Jones.《 Python Cookbook 》：中文版 | 英文版
  • Luciano Ramalho. 《 Fluent Python 》：中文版 | 英文版
• Python 实践
  • Wes Mckinney.《 利用 Python 进行数据分析 》：豆瓣评分
  • Clinton W. Brownley.《 Python数据分析基础 》：豆瓣评分

教学资源

• 文章 | 廖雪峰. Python 3 教程. liaoxuefeng.com

• 视频 | 黑马程序员. Python 从入门到精通教程. 2017. bilibili.com

• 视频 | 传智播客. Python 就业班. 2017. BaiduCloud | Pwd: ij6g

  本文章的学习笔记是基于此系列教学视频所得的。

Linux 基础

Linux 常用终端命令

仅列举一些项目中常用的命令。

• LS 命令与通配符

  • *：代表任意个数个字符。
  • ?：代表任意一个字符。
  • []：表示可匹配字符组中任意一个。
  • [abc]：匹配 a、b、c 中的任意一个字符。
  • [a-f]：匹配从 a 到 f 范围内的任意一个字符。

  常使用 ls -al 显示当前文件目录所有文件的详细信息。

• CD 命令与切换目录

  • 相对路径：最前面不是 / 或 ~，表示相对 当前目录 所在的目录位置。

  • 绝对路径：最前面是 / 或 ~，表示从 根目录 / Home 目录 开始的具体目录位置。

    # 相对路径：返回上两级目录
    cd ../../ 
    
    # 绝对路径：相当于 cd /Users/your username/
    cd ~
    

• Tree 命令：以树状结构显示文件目录结构，若 tree -d 则显示目录，不显示文件。

• 查看文件内容

  • cat 文件名：查看文件内容、创建文件、文件合并、追加文件内容等功能。
  • more 文件名：分屏显示文件内容。
  • grep 搜索文本的文件名：搜索文件文件内容。
    • 例如搜索包含单词 “hello” 的文本，即 grep "hello" sample.txt。
    • 选项参数：-n 显示匹配行号；-v 显示不包含匹配文本的所有行；-i 忽略大小写。

• Echo 命令与重定向

  • echo 命令：在终端中显示参数指定的文字。

  • 重定向 > 和 >>：

    • > 表示输出，会覆盖文件原有内容。
    • >> 表示追加，会将内容追加到已有文件的末尾。

  • echo 命令常结合 重定向 使用：

    # 将字符串 "Hello World" 追加到
    echo "Hello World" >> sample.txt
    

• 管道符 |

  • Linux 允许将一个命令的输出通过管道作为另一个命令的输入。

  • ls 命令与 grep 命令的结合使用，如从 Home 目录下搜索包含 "python" 关键字的文件或者文件夹：

    # 从 Home 目录下搜索包含 "python" 关键字的文件或者文件夹
    ls -al ~ | grep python
    

• Ifconfig 命令与 Ping 命令

  • ifconfig 命令可查看/配置计算机当前的网卡配置。

  • ping 命令一般用于检测当前计算机到目标计算机之间的网络是否畅通。

    # 快速查看网卡对应的 IP 地址
    ifconfig | grep inet
    

远程登录和复制文件

远程登录

• 远程登录即通过 SSH 客户端 连接运行了 SSH 服务器 的远程机器上。
• SSH 是目前较可靠，专为 远程登录会话 和 其他网络服务 提供安全性协议。
  • 有效防止远程管理过程中的信息泄露。
  • 对所有传输的数据进行加密，也能防止 DNS 欺骗和 IP 欺骗。
• SSH 客户端是一种使用 Secure Shell 协议连接到远程计算机的软件程序。
• SSH 客户端简单使用访问服务器：ssh [-p port] user@remote
  • user 是远程机器上的用户名。
  • remote 是远程机器地址，可为 IP、域名或别名。
  • port 是 SSH 服务器监听的端口，若不指定端口默认为 22。

复制文件

• SCP 即 Secure Copy，是一个在 Linux 下用来进行 远程拷贝文件 的命令。

  # 从本地复制文件到远程机器桌面上
  scp -P sample.py user@remote:Desktop/sample.py
  
  # 从远程机器桌面上复制文件夹到本地上
  scp -P port -r user@remote:Desktop/sample ~/Desktop/sample
  

SSH 高级用法

免密码登录

免密码登录：即客户端访问服务端时，需要密码验证身份登录。

• Step.01. 配置公钥：执行 ssh-keygen 即生成 SSH 密钥。

• Step.02. 上传公钥到服务器：执行 ssh-copy-id -p port user@remote，让远程服务器记住我们的 公钥。

  1. 有关 SSH 配置信息都保存在 /Home/your username/.ssh 目录下。
  2. 免密登录使用的是非对称加密算法 ( RSA )，即使用公钥加密的数据，需要使用私钥解密；使用私钥加密的数据，需要使用公钥解密。若有兴趣了解 RSA 算法 的原理及计算，可参考引用文章 [1]、[2]。

  图 4-1 免密码登录实现原理图

配置别名

配置别名：每次输入 ssh -p port user@remote 是非常繁琐重复的工作，配置别名的方式以替代上述这么一串命令代码。

• 在 /.ssh/config 文件下追加以下内容 ( 需建立 Config 文件 )：

  Host mac
  HostName 192.168.10.1
  User user
  Port 22
  

• 命令输入 ssh mac 即可实现远程登录操作 ( SCP 同样原理 )。

  # 若配置别名后，待验证命令的格式:
  # 是否为: scp -r ~/Desktop/Sample mac:Desktop/Sample
  # 还是: scp -P 22 -r ~/Desktop/Sample mac:Desktop/Sample
  

用户和权限

基本概念

• 在 Linux 中，可指定每一用户针对不同的文件或者目录的不同权限。
• 对文件 / 目录包含的权限有：

<center>表 4-1 文件/目录权限属性说明</center>

权限	英文	缩写	数字代号
读	read	r	4
写	write	w	2
执行	excute	x	1

组

• 为方便用户管理，提出组的概念。在实际开发中，可预先针对组设置好权限，然后将不同的用户添加到对应组中，从而不用依次为每个用户设置权限。

LL 命令

• LL 命令即 LS 命令的扩展用法 ls -al。
• LL 命令可查看文件夹下文件的详细信息，从左往右依次是：
  • 权限：第一个字符是 d，表示目录；- 表示文件；
  • 硬链接数：通俗理解即有多少种方式可访问到当前目录 / 文件；
  • 拥有者：当前用户；
  • 组：当前用户所属的组；
  • 文件大小，修改时间，文件 / 目录名称.

<center>表 4-2 "ls -al" 查看文件的权限信息说明</center>

目录	拥有者权限	组权限	其他用户权限	备注
-	r w -	r w -	r - -	文件权限示例
d	r w x	r w x	r - x	目录权限示例

Chmod 命令

• Chmod 命令：可修改 用户/组 对 文件/目录 的权限。

  # 一次性修改拥有者/组的权限
  chmod +/-rwx 文件名/目录名
  

Sudo 命令

• Sudo 命令：使用预设 ( root, 系统管理员 ) 的身份来执行命令。

  Linux 系统中，通常使用标准用户登录及使用系统，通常 sudo 命令临时获得权限用于系统的维护与和管理。

系统信息相关命令

• 查询时间和日期
  • date：查看系统时间。
  • cal：查看当月日历，cal -y 查看当年的日历。
• 磁盘和目录空间
  • df：df -h，Disk Free 显示磁盘剩余空间。
  • du：du -h，Disk Usage 显示目录下的文件大小。
• 进程信息

  • ps：ps aux，即 Process Status，查看进程的详细状况。

  • top：动态显示运行中的进程并排序。

  • kill：kill [-9] 进程代号，-9 表示强行终止，终止指定代号的进程。

    使用 kill 命令时，最好终止当前用户开启的进程，而不是终止 root 身份开启的进程。

其他终端命令

查找文件

查找文件：find 命令功能非常强大，通常在特定目录下搜索符合条件的文件。

• 若省略路径，表示在当前文件夹下查找。

• find 命令可结合 通配符 一起使用。

  find [路径] -name "*.py"
  

软链接

软链接：建立文件的软链接，通俗理解即 PC/MacOS 上的 快捷方式。

• 源文件要使用绝对路径，即便于移动链接文件 (快捷方式) 仍能正常使用。

• 没有 -s 选项是建立一个硬链接文件。

  ln -s 被链接的源文件 快捷方式的名称
  

• 在 Linux 中，文件名和文件的数据是分开储存的。

  图 4-2 软、硬链接访问文件数据

打包压缩

• tar 是 Linux 中最常用的备份工具 ( 打包并不压缩 )，其命令格式如下：

  # 选项 c：生成档案文件 (.tar)
  # 选项 x：解开档案文件
  # 选项 v：列出归档/解档的详细过程，显示进程
  # 选项 f：指定档案文件名称，选项 f 后应该紧跟 .tar 文件
  
  # 打包文件：打包放于同一目录下
  tar -cvf 打包文件.tar. 被打包文件路径
  
  # 解包文件
  tar - xvf 打包文件 [-C 目标路径]
  

• tar 与 gzip 命令结合可实现文件 打包和压缩，即 tar 只负责打包文件， gzip 负责压缩文件。

  # 压缩文件：压缩文件放于同一目录下
  tar - zcvf 打包文件.tar.gz 被压缩文件路径
  
  # 解压缩文件
  tar -zxvf 打包文件.tar.gz
  
  # 解压缩文件到指定路径
  tar -zxvf 打包文件.tar.gz [-C 目标路径]
  

Python 基础

引入

Python 优缺点

• Python 是面向对象 / 过程的语言 ( 对象和过程语言各有自己的优缺点 )：
  • 面向对象：由 数据 和 功能组合而成的对象 构建而成的程序。
  • 面向过程：由 过程 或仅仅是 可重用代码 构建起来的程序。

Python 应用场景

• Web 端程序：
  • mod_wsgi 模块：Apache 可运行用 Python 编写 Web 程序。
  • 常见 Web 框架：Django、TurboGears、Web2py、Zope 等。
• 操作系统管理：服务器运维的自动化脚本。
• 科学计算：NumPy、SciPy、Matplotlib 等。
• 桌面端程序：PyQt、PySide、wxPython、PyGTK 等。
• 服务端程序：Twisted ( 支持异步网络编程和多数标准的网络协议，包括客户端和服务端 )。

Python 解释器

• 当我们编写 Python 代码时，我们得到的是一个包含 Python 代码的以 .py 为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要 Python 解释器去执行 xxx.py 文件。

• CPython

  • 当我们从 Python 官方网站下载 并安装好 Python 3.x 后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython ( C 语言开发的 )。
  • 在命令行下运行 python 就是启动 CPython 解释器。

• iPython

  • iPython 是基于 CPython 之上的一个交互式解释器，即 iPython 只是在交互方式上有所增强，但是执行 Python 代码的功能和 CPython 是完全一样的。
  • 在命令行下运行 ipython 即可启动 iPython 交互式解释器。
  • CPython 用 >>> 作为提示符，而 IPython 用 In [序号]: 作为提示符。
  图 5-1 Python 与 iPython 提示符表现形式

• PyCharm

  工欲善其事，必先利其器。为帮助开发者更便捷、更高效来开发 Python 程序，一款集成开发编辑器 ( IDE ) 显得格外重要。IDE 除了快捷键、插件外，重要的是它还支持 调试程序。

  当然，支持 Python 程序开发的 IDE 还有很多优秀的产品：如：Eclipse with PyDev

第一个程序

• 新建并运行 python 程序：vi python_sample.py 开始编写程序；通过 python python_sample.py 执行程序。以下为简单的 Python 示例：

  # 声明部分
  # 取机器 Path 中指定的第一个 python 来执行脚本
  #!/usr/bin/env python
  # python.py 文件中包含中文字符，Python2 在文件头加入以下语句 ( Python3 是默认支持的 )：
  # -*- coding=utf-8 -*-  
  
  # 代码部分
  print("Life is short, you need python.")
  
  a = 100
  A = 200
  
  if a >= 100: # 冒号 ":" 结尾，缩进的语句即为代码块
      print(a)
  else:
      print(-A) # Python 是大小写敏感的  
  

语言基础

注释

• 行注释、块注释：行注释的风格与 Linux 中 Shell 脚本的注释相同，即以 # 开头的注释；块注释使用三个单引号 ' 或三个双引号 " 包裹实现。

  # 行注释
  # line 1...
  # line 2...
  
  '''
  ' 单引号块注释
  ' line 1
  ' line 2
  '''
  
  """
  " 双引号块注释
  " line 1
  " line 2
  """
  

数据类型

• 整型：可处理 任意大小 的整数，当然包括 负整数。例如 0，1，100，-8080 等。

• 浮点型：即含有小数点的数，如 1.23，1.23e9 ( 1.23x10 )，1.23e-5 ( 1.23x10 )

  1. 整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的；
  2. 整数运算永远是精确的，而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

• 字符型：以单引号 ' 或双引号 " ( 表示方式不同而已 ) 括起来的任意文本。例如 '(1+2)\%3 == 0'，或者 "The 'a' is a lowercase letter of 'A'"。

• 布尔型：True / Flase 两种值。

  • 布尔运算：and、or、not，例如 (3 > 2) and (1 > 2)，输出 Flase。

• 空值：None，注意 None 不能理解为 0，因为 0 是有意义的，而 None 是一个特殊的空值。

Python 中的数据类型是没有大小限制的，若想定义无限大，可定义为无限大，即 inf。

常量变量

常量

• 常量：例如定义 PI = 3.14159，其实际也是变量，只是约定俗成罢了。

变量

• 形如 param = value 的形式赋予变量值，但不用赋变量数据类型。

• 变量的输入与输出：

  high = int( input(Please enter your high:) )
  # input() 默认输出 String 类型
  print("Your high is: %d" % high);
  

字符编码

• 一个字节，表示的最大的整数就是 255，即十进制为 255，二进制为 11111111。若想表示更大的整数则需要更多的字节。

• ASCII：127 个字符编码，即大小写字母、数字和一些特殊字符。例如大些字母 A，对应的 ASCII 为 65。

  但处理中文显然一个字节是不够的 ( 至少两个字节 )，且还不能与 ASCII 编码冲突，所以中国制定了GB2312 编码。

  然而，世界有上百种语言，日本把日文编到 Shift_JIS 里，韩国把韩文编到 Euc-kr 里，各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。

  因此，Unicode 应运而生 。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。

• Unicode：2 字节及以上。

  为节约空间，把 Unicode 编码转化为“可变长编码”的 UTF-8 编码。

• UTF-8：根据数字大小编写 1 ~ 6 字节，英文字母 1 字节，汉字 3 字节 ( 生僻字符用到 4 ~ 6 字节 )。

• ACSII、Unicode 与 UTF-8 的关系

<center>表 5-1 ACSII、Unicode 与 UTF-8 的关系</center>

字符	ASCII	Unicode	UTF-8
A	0100 0001	00000000 01000001	01000001
中	--	01001110 00101101	11100100 10111000 1010 1101

• 启示：计算机系统通用的字符编码工作方式，如图 5-2 所示。

  • 用记事本编辑时，从文件读取的 UTF-8 字符被转换为 Unicode 字符到内存里，当保存的时再把 Unicode 转换为 UTF-8 保存到文件；
  • 浏览网页时，服务器会把动态生成的 Unicode 内容转换为 UTF-8 再传输到浏览器。
  图 5-2 计算机系统通用的字符编码工作方式

字符串/列表/元组/字典

字符串 Str

• Python 3 中，字符串是以 Unicode 编码的。

  • Python 的字符串类型为 String，内存中以 Unicode 表示。若在网络中传输，则可以把 string 类型的数据变成以字节为单位的 bytes。

  • encode() 与 decode()：

    • 英文字符可用 ASCII 编码 Bytes，即 "ABC".encode("ascii")。
    • 中文字符可用 UTF-8 编码，即 "中国".encode("utf-8")。

    含有中文的 str 无法用 ASCII 编码，因中文编码的范围超过了 ASCII 编码的范围。强制编码会抛出异常：
    'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)。

• 常用数据类型转换，见表 5-2 所示。

<center>表 5-2 常用数据类型转换说明表</center>

函数格式	使用示例	描述
int(x [,base])	int("8") 或 int('A', base = 16)	可转换的包括 String 类型和其他数字类型，但高精度转换会丢失精度
float(x)	float(1) 或 float("1")	可转换 String 和其他数字类型，不足的位数用 0 补齐，例如 1 会变成 1.0
comple(real,imag)	complex("1") 或 complex(1,2)	第一个参数可以是 String 或者数字，第二个参数只能为数字类型，第二个参数没有时默认为 0
str(x)	str(1)	将数字转化为 String
repr(x)	repr(Object)	返回一个对象的 String 格式
eval(str)	eval("12+23")	执行一个字符串表达式，返回计算的结果，如例子中返回 35
tuple(seq)	tuple((1,2,3,4))	参数可以是元组、列表或字典。若为字典时，返回字典的 key 组成的集合
list(s)	list((1,2,3,4))	将序列转变成一个列表，参数可为元组、字典、列表。若为字典时，返回字典的 key 组成的集合
set(s)	set(['b', 'r', 'u', 'o', 'n'])或者set("asdfg")	将一个可迭代对象转变为可变集合且去重复，返回结果可以用来计算差集 x - y、并集 x l y、交集 x & y
frozenset(s)	frozenset([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])	将一个可迭代对象转变成不可变集合，参数为元组、字典、列表等
chr(x)	chr(0x30)	chr() 用一个范围在 range (0～255) 内的整数作参数，返回一个对应的字符。返回值是当前整数对应的 ASCII 字符。
ord(x)	ord('a')	返回对应的 ASCII 数值，或者 Unicode 数值
hex(x)	hex(12)	把整数 x 转换为 16 进制字符串
oct(x)	oct(12)	把整数 x 转换为 8 进制字符串

• 字符串输入和输出：

  name = input("Enter your name:")
  age = int( input("Enter your age:") )
  print("name: %s, age: %d" % (name, age))
  

• 组成字符串的方式：

  str1 = "Hello"
  str2 = "World"
  
  # str3 组装成 "HelloWorld"
  str3 = str1 + str2
  
  # 组装成 "===HelloWorld==="，此方式常用拼凑字符串
  "===%s===" % (str1 + str2)
  

• 字符串下标与取值：

  array = "ABCDE"
  
  print( array[0] ) # 输出 A
  print( array[4] ) # 输出 E
  print( array[-1] ) # 输出 E
  
  # 切片
  print( array[0:3] ) # 输出 ABC
  print( array[0:-1] ) # 输出 ABCD
  print( array[0:] ) # 输出 ABCDE
  
  # 即以 2 为步进距离，从下标 0 开始取值至末尾，输出 ACE
  print( array[0::2] )
  
  # 即以 -1 为步进距离，从末尾开始取值至开端，逆序输出
  print( array[-1::-1] )
  

• 字符串常见操作

  • find(s) 与 index(s)：从目标字符串中寻找子串，找到会返回子串的起始下标；若找不到则返回 -1。index() 找到目标的情况和 find() 相同，找不到目标则会抛出异常。

    当然还有 rfind(s) 和 rindex()，即从右端开始寻找子字符串。

  • count(str, start, end)：即在目标字符串 myStr，求得 str 在位置 start 和 end 之间出现的次数。

    例如：myStr.count(str, start = 0, end = len(myStr))，

  • replace(原始字符串, 目标字符串) 或 replace(原始字符串, 目标字符串，替代次数)：

    例如：myStr.replace("world", "python")

  • split(str)：根据 str 把原字符串切开。

  • splitlines(str)：将字符串中的每一行切割开来。

    re.split(正则表达式, 目标字符串)，根据正则表达式切割字符。

  • capitalize() 与 title()：前者是把字符串中的第一个字符转为大写字母，后者是把字符串中每个单词的首字母转为大写。

  • startsWith(str) 与 endsWith(str)：前者是判断目标字符是否以字符串 str 开头，后者则是判断目标字符是否以字符串 str 结尾。

  • lower() 与 upper()：前者是将目标字符串全转为小写字母，后者是将字符串全转为大写字母。

  • rstrip()、lstrip() 与 strip()：去除字符串左边、右边或者两端的空白字符。

  • partition(str)：以 str 为中心，将目标字符串划分成左、中 ( str 本身 )、右三部分的字符串。

  • isalpha()、isdigit() 与 isalnum()：分别用于判断是否为字符，是否为数字和是否全为数字。

  • join()：例如 str.join(array)，即使用 str 将列表 array 的内容拼接起来。

    array = ['A', 'B', 'C']
    str1 = '&'
    # str2 被组装成 A&B&C，即将 str1 组装到字符数组中
    str2 = str1.join(array) 
    

列表 List

• 定义一个列表：list = ['A', 'B', 'C', 'D'] 或者 student = ['lucy', 25, 'female']。
• 列表的增删改查 ：
  • 增加：
  1. 在列表尾部追加元素：list.append('D')
  2. 自定义插入位置：list.insert(位置，添加的内容)
  3. 往一列表中添加另一个列表：student + list 或者 student.extend(list)
  • 删除：
  1. 出栈：list.pop() / 入栈：list.append()
  2. 根据下标来删除：del list[0]，清空列表 del list[0::1]
  • 查询：
  1. ('B' in list) 结果为 Ture
  2. ('D' not in list) 结果为 Ture

元组 Tuple

• 有序列表元组 ( Tuple )，与 List 不同，Tuple 一旦初始化就不能修改。

  定义一些常量参数时可用 Tuple。

• 定义：tuples = ('A', 'B', 'C')。

• 歧义：tuple = (1) 相当于 tuple = 1；tuple(-1, ) 才是元组列表。

• 事实： Tuple 中存储的是 引用。

  tuple = ('a', 'b', ['A', 'B'])
  tuple[2][0] = 'X'
  tuple[2][1] = 'Y'
  
  # 事实上，'A' 和 'B' 被改变为 'X' 和 'Y'
  # 即 Tuple 定义是不变的，只是 Tuple 上存储的 List 为引用
  

• 再议不可变对象：replace() 并没有改变字符串的内容，我们理解 str 是变量，abc 是字符串对象。replace() 相当于创建了新的字符串对象 Abc。

  str = 'abc'
  print( str.replace('a', 'A') ) # 输出 Abc
  print(str) # 输出 abc
  

字典 Dict

• 字典 ( Dict )，其他语言中又称 Map，使用键值 ( key-value ) 存储。
• 定义：dict = {'name': 'Lucy', 'age'：25, 'gender': 'female}。
• 字典的增删改查：
  • 增加：dict['high'] = 175，若对应键值存在即修改的效果。
  • 删除：dict.pop('high') / del dict['high']
  • 查询：dict.get('name')，若找不到对应键值则抛出异常。

集合 Set

• Set 与 Dict 类似，是一组 key 的集合，但不存储 value。

• Set 可看成数学意义上的 无序 和 无重复 元素的集合。

  print( set([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5]) ) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
  

条件判断

if <condition1>:
    <action1>
elif <condition2>:
    <action2>
else:
    if <condition3>: # if 嵌套
        <action3>

循环结构

• For 循环与 While 循环

  # For 循环
  names = ['LiMing', 'ZhangWei']
  for name in names
      print(name)
  
  # While 循环
  sum = 0
  i = 0
  while( i<100 ):
      sum += 1
      i += 1
  

• Break 与 Continue

  • Break：终止 ( 跳出 ) 循环。
  • Continue：中断本次循环。

函数

定义函数

• 定义函数使用 def 语句，依次写 函数名、括号、( 还可以包括 参数 )、冒号。然后是 函数体 ( 需缩进编写 )。

  def FuncName(param):
      <action>
      return [返回参数]
  

• 空函数：模块化设计，即先架构后编码。

  def FuncName(param):   
      pass # 占位符：暂不书写代码逻辑
  

• 返回多个值：

  def move(x, y):
      x = x + 1
      y = y + 1
      return x, y
      
  x, y = move(100, 100) # 其实返回的是一个 Tuple，即 (x, y)
  

函数参数

• 默认参数 ( 缺省参数 )：最大好处是降低调用函数难度，类似注册时，多数用户只关心核心的信息，即其余信息设置为默认值。

  注意：定义默认参数时，必须指向不变对象。如 n = 2，不能 n = m ( m 为变量 )

  def power(x, n = 2):
      s = 1
      while(n > 0):
          n = n - 1
          s = s * x
      return s
      
  print( power(5) ) # 输出 25
  print( power(5, 3) ) # 计算 5 的 3 次方，输出 125
  

• 可变参数：顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的。

  # def calculator(numbers)，即理解 numbers 为一个 tuple
  def calculator(*numbers): 
      sum = 0
      for n in numbers:
          sum = sum + n ** 2
      return sum
  
  # 等价于 calculator( (1, 3, 5, 7) )
  print( calculator(1, 3, 5, 7) ) # 输出 84
  

• 关键字参数：
  可变参数 允许你传入 0 个或任意个参数，这些参数在函数调用时自动组装为一个 元组 ( Tuple )。
  关键字参数 允许你传入 0 个或任意个参数，这些关键字参数在函数内部自动组装成为一个 词典 ( Dict )。

  def person(name, age, **kw): 
      print(' name:', name, ' age:', age, ' others:', kw)
  
  person('Lucy', 35, city = 'Guangzhou', gender = 'M')
  # 输出  name: Lucy  age: 35  others: {'city': 'Guangzhou', 'gender': 'M'}
  
  # 当然，我们可先组装词典 dict，然后把该 dict 转换为关键字参数传进去
  extra = {'city': 'Guangzhou', 'gender': 'M'}    
  
  # 将字典中的元素，拆分成独立的 Key-Value 键值，引用时前缀也要加 "**"
  person('Jack Ma', 50, **extra)
  # 输出 name: Jack Ma  age: 50  others: {'city': 'Guangzhou', 'gender': 'M'}
  

• 参数组合：Python 中定义函数，可多种参数组合使用，但必须满足一下参数定义顺序：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字 和 关键字参数。

  def func(a, b, c = 0, *args, **kw):
      print(' a=', a, ' b=', b, ' c=', c, ' args=', args, ' kw=', kw)
  
  # 输出 a=1 b=2 c=3 args=('a', 'b') kw={'x'=99}
  func(1, 2, 3, 'a', 'b', 'x'=99)
  

• 结合 tuple 和 dict：即通过类似 func(*args, **kw) 形式调用函数。参数虽可自由组合使用，但不要组合太复杂，以造成可理解性较差的结果。

  args = (1, 2, 3)
  kw = {'x' = 5, 'y' = 6}
  func(*args, **kw)
  

递归函数

• 函数内部可以调用其他函数。若一个函数内部调用了其自身，即该函数为 递归函数。

  def fact(n):
      if n == 1:
          return 1
      return n * fact(n - 1)
  

• 递归的过深调用会导致栈溢出。可通过 尾递归 优化。

• 尾递归优化：解决递归调用栈溢出的方法，即函数返回时调用本身，并且 return 语句不能包含表达式。

  • 区别上述的 fact(n) 函数，由于 return n * fact(n - 1) 引入了乘法表达式，即非尾递归。
  • 而 return fact_iter(num - 1, num * product) 仅仅返回函数本身。
  • 这样，编译器 / 解释器就可对尾递归做优化，即使递归本身调用 n 次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。

  def fact():
      return fact_iter(n, 1)
      
  def fact_iter(num, product):
      if num == 1:
          return product
      return fact_iter(num -1, num * product)
  

高级特性

切片

• 切片操作符：在 List 中指定 索引范围 的操作。
  索引范围具体为： 起始位置:结束位置:步进 ，注意步进数 ( 默认为 1，不能为 0 )。

  list = [11, 22, 33, 44, 55]
  
  # 输出 [11, 22, 33]，即从小标为 0 开始，步进为 1，取前 3 个元素
  print( list[0:3:1] )
  

• 倒数切片：

  list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
  
  # 输出 ['A', 'B', 'C', 'D']，即从下标为 0 开始，切片至倒数第一个元素 (不含其本身)
  print( list[0:-1] )
  

• 字符串切片：

  str = 'ABCDE'
  
  # 输出 ACE，即对字符串中所有字符作用，每隔两位取值
  print( str[::2] )
  

• 注意：Tuple 也是一种 List，唯一不同的是 Tuple 不可变，因此 Tuple 不可用切片操作。

迭代

• 迭代：给定一个 List 或 Tuple，通过 For 循环遍历这个 List 或 Tuple。

  list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
  
  for str in list:
      print(str) # 输出 ABCDE
  

• enumerate 函数可以把一个 list 变成 索引-元素树，这样就可以在 For 循环中同时迭代 索引 和 元素本身。

  list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
  
  for i, value in enumerate(list):
      print(i, value)
  

列表生成式

• 列表生成式：List Comprehensions，用于创建 List 的生成式。

  list1 = []
  
  list1 = [x**2 for num in range(1, 10)]
  # 输出 1x1，2x2，3x3, ..., 9x9
  print(list1)
  
  '''
  等价于：
  for num in range(1, 10):
      list1.append(num ** 2)
  '''
      
  # for 循环与 if 判断配合，例如取得 10 以内的偶数，求其平方数
  list2 = [ num**2 for num in range(1, 10) if num%2 == 0 ]
  # 输出 2x2, 4x4, 6x6, 8x8
  print(list2)
  
  # 两层 for 循环
  list3 = [ m+str(n) for m in 'ABC' for n in range(1,4) ]
  # 输出 ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']
  print(list3)
  
  list4 = [ m*n for m in 'ABC' for n in range(1,4) ]
  # 输出 ['A', 'AA', 'AAA', 'B', 'BB', 'BBB', 'C', 'CC', 'CCC']
  print(list4)
  
  # 列出当前目录下所有文件和目录名
  import os # 导入 os 模块
  list = [d for d in os.listdir('.')] 
  

生成器

• 引入：列表生成式，可直接创建一个列表。但受到内存限制，列表容量肯定是有限的。例如：我们需要一个包含 100 万个元素的列表 ( 列表中的元素按照某种算法推算出来 )，直接创建是不太现实的，那么我们是否可通过某种过程，实现 动态推算 并 输出元素 ？

• Generator：生成器，即不用一步到位创建 list 对象，而是通过循环过程中不断推算出后续的元素。在 Python中，把这种一边循环一边计算的机制称作 Generator。

• 创建 Generator：把列表生成式的 [] 改成 () 即可。

  # 受到内存限制，运行过程中可能会崩掉
  list = [ x for x in range(1, int(10e10)) ]
  
  # 简单生成器：
  generator = ( x for x in range(1, int(10e10)) )
  for n in generator:
      print(n)
  
  """    
  " 简单示例：
  " 带 yield 的 Generator 函数
  " 1) 在每次循环时都执行，遇到 yield 语句返回
  " 2) 再次执行时，从上次返回的 yield 语句处继续执行
  """
  def odd():
      print('First Return: ')
      yield [1, 2, 3]
      print('Second Return:')
      yield (1, 2, 3)
      print('Third Return:')
      yield {'key': 'value'}
      
  for n in odd():
      print(n)
      
  # Fibonacci 数列：
  def fibonacci(times):
      n, a, b = 0, 0, 1
      while n < times:
          yield b
          (a, b) = (b, a+b)
          n = n + 1
      return 'done'
      
  for n in fibonacci(10):
      print(n)
  

迭代器

• 可用于 for 循环的数据类型：

  • 集合数据类型：list、tuple、dict (字典)、set、str (字符串)
  • Generator 生成器和带 yield 的 Generator 函数

• 可用于 for 循环的对象统称为可迭代对象 Iterable。

  # 使用 isinstance() 判断一个对象是否为 Iterable 对象
  form collections import Iterable
  
  isinstance([], Iterable) # True
  isinstance((x for x in range(1, 10)), Iterable) # True
  isinstance(100, Iterable) # False
  

• 生成器是 Iterator 对象；List、Dict、Str 虽然是 Iterable 对象，但却不是 Iterator。
  我们可以通过 iter() 函数，把 List、Dict、Str 等 Iterable 转换达成 Iterator。

  Python 的迭代器 ( Iterator ) 对象表示的是一个数据流，即 Iterator 对象可被 next() 函数调用并不断返回下一个数据，直至没有数据时抛出 StopIteration 异常。

  isinstance(iter([]), Iterator) # True
  isinstance(iter('abc'), Iterator) # True
  

函数式编程

• 函数：
  • 模块化编程，即把大段功能代码拆分、封装成模块，通过层层调用，把复杂任务解构成简单任务。
  • 这种分解称之为 面向过程 的程序设计。
  • 函数是面向过程程序设计的 基本单元。
• 函数式编程：
  • 就是一种抽象程序很高的 编程范式；
  • 纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量；
  • 函数式编程的特点：允许函数作为 参数，作为另一函数的 输入。

高阶函数

• 变量可指向函数：

  # 直接调用函数
  x = abs(-10)
  
  # 变量可指向函数
  f = abs
  x = f(-10)
  
  # x 的结果都为 10
  

• 函数名也是变量：函数名其实就是指向函数的变量。

  注意：

  1. 而在实际编码当中，绝对不能这样写，只是为了说明函数名也是变量。
  2. 若需恢复 abs 函数，请重启 Python 交互环境。

  abs = 10
  abs(-1)
  
  # 抛出异常
  # 即 abs 已指向一个整数 10，而不是指向求绝对值的函数。  
  Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: 'int' object is not callble
  

• 传入函数：一个函数接收另一个函数作为参数，称为 高阶函数。

  def add(x, y, f):
      return f(x) + f(y)
      
  # 调用 add(-5, 6 abs) 时，计算的过程为：
  # x = -5
  # y = -6
  # f = abs
  # f(x) + f(y)
  

MapReduce

• Python 内建了 map() 和 reduce() 函数。

• Map / Reduce 的概念 ：

  • MapReduce 是一种编程模型，是 处理 和 生成 大型数据集的相关实现。
  • 用户指定一映射函数 map() 处理键/值对，以生成一组中间键/值对；同时也指定 reduce() 函数用以 合并 含相同中间键所关联的所有中间值。

  为了更加透彻理解 MapReduce，可研读 Google 关于 MapReduce 的论文：
  MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 。

Map 函数

• map() 函数：其接收 两个参数，第一个是 函数，第二个是 Iterable。即 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。

  # 例 1：有一个函数 f(x) = x*x，将其作用于一个 list = [1, 2, 3, 4, 5]
  def f(x):
      return x ** 2
  
  # 1) map() 函数
  r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5])
  print(list(r)) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
  
  # 2) 不需要 map() 函数的等价写法
  list = []
  for n in [1, 2, 3, 4, 5]
      list.append( f(n) )
  print(list) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
  
  # 例 2：map 作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，如把 list 中数字转字符串
  list( map(str, [1, 2, 3, 4, 5]) ) # 输出 ['1', '2', '3', '4', '5']
  

Reduce 函数

• reduce() 函数：其接收 两个参数，第一个是 函数，第二个是 Iterable。即 reduce 把结果继续和序列的 下一个元素 做 累积计算。

  reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) 等价于 f( f( f(x1, x2), x3 ), x4 )

  from functools import reduce
  def add(x, y):
      return x + y
  
  print( reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) )
  

• 当然，上述的实例只是为了描述原理而设定，下面将结合 map() 与 reduce() 举例：

  from functools import reduce
  
  # 定义一计算公式
  def fn(x, y):
      return x * 10 + y
  
  # 定义一字符转数字的函数
  def char2num(s):
      digits = {'0': 10, '1': 20, '2': 30, '3': 40}
      return digits[s]
      
  # map/reduce 实现处理与计算的功能
  print( reduce(fn, map(char2num, '0123')) )
  

Filter

• Python 内建了 filter() 函数，用于过滤序列。

• filter() 函数：接收 两个参数，一个是 函数，另一个是 序列。即 filter 把传入的函数作用于每个元素，然后根据返回值是 True/False 决定是否 保留/丢弃 该元素。

  filter() 函数返回的是一个 Iterator，即一个惰性序列，故需要强迫 filter() 完成计算结果，如 list() 函数获得所有结果。

  # 在一个 list 中，删掉偶数，只保留奇数
  def isOdd(n):
      return n % 2 == 1
      
  # 输出 [1, 3, 5]
  list( filter(isOdd, [1, 2, 3, 4, 5]) )
  
  # 把一个序列中的空字符剔除
  def rejectBlankStr(s):
      return s and s.strip()
      
  # 输出 ABC
  list( filter(rejectBlankStr, ['A', 'B', '', None, 'C']) )
  

Sorted

• 排序算法：排序的核心是 比较两元素的大小。若是数字则直接比较；但比较的若是字符串或两个字典，则比较过程需通过函数抽象实现。

  # 输出 [-6, 2, 12, 24, 36]
  print( sorted( [36, 24, -6, 12, 2] ) )
  

• sorted() 也是一高阶函数，可接收一个 key 函数来自定义排序:

  # 输出 [2, -6, 12, 24, 36]
  print( sorted([36, 24, -6, 12, 2], key = abs) )
  
  # 忽略大小写，实现字符串排序
  # 实现字符串的比较是根据 ASCII 实现比较的
  print( sorted(['Bob', 'Lucy', 'Zoo', 'Danny'], key = str.lower) ) 
  
  # 进行反向排序，可传入第三个参数实现
  print( sorted(['Bob', 'Lucy', 'Zoo', 'Danny'], key = str.lower, reverse = True) )
  

返回函数

函数作为返回值

• 函数作为返回值：高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

  # 通常情况实现一个可变参数的求和
  def calcSum(*args):
      ax = 0
      for n in args:
          ax = ax + n
      return ax
      
  # 若不想立刻求和，可不返回求和结果，而是求和函数
  def lazySum(*args):
      def sum():
          ax = 0
          for n in args:
              ax = ax + n
          return ax
      return sum
  
  # 调用 lazySum() 时，返回函数而不是结果
  f = lazySum(1, 3, 5, 7, 9)
  
  # 调用 f，才真正计算求和的结果
  f()
  
  # 当每次调用 lazySum() 时，都会返回一个新的函数，既使传入参数相同
  f1 = lazySum(1, 3, 5, 7, 9)
  f2 = lazySum(1, 3, 5, 7, 9)
  print( f1 == f2 ) # 输出 False
  

闭包

• 注意到上述例子返回的函数在其定义内部引用了局部变量 args，故当一个函数返回一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用。

• 注意返回的函数并没有立刻执行，而是调用了 f() 才执行。

  def count():
      fs = []
      for i in range(1, 4):
          def f():
              return i ** 2
          fs.append(f)
      return fs
      
  f1, f2, f3 = count()
  # 输出 9::9::9
  print( str(f1()) + '::' + str(f2()) + '::' + str(f3()) ) 
  
  """
  " 实际结果为：f1() --> 9，f2() --> 9, f3() --> 9
  " 全部结果都为 9，原因在于返回的函数引用了变量 i，但它并非立刻执行
  " 需等到 3 个函数都返回时，它们所引用的变量 i 已经变成了 3，故最终结果是 9
  """
  
  # 若需引用循环的变量
  def count():
      def f(j):
          def g():
              return j * j
          return g
      
      fs = []
      for i in range(1, 4):
          fs.append( f(i) ) # f(i) 立刻执行，i 的当前值被传入 f()
      return fs
      
  f1, f2, f3 = count()
  # 输出 1::4::9
  print( str(f1()) + '::' + str(f2()) + '::' + str(f3()) )
  

  {% note danger %}
  返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或后续会发生变化的变量。
  {% endnote %}

匿名函数

• 当函数作为 传入参数 时，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更便捷。

• 关键字 lambda 表示匿名函数，冒号前面表示传入参数，后面为返回值 ( 一般为表达式运算后的结果 )，如 lambda x, y : x+y

  # 以 map() 函数为例
  # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
  print( list(map(lambda x : x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])) )
  
  # 匿名函数实际为：
  def f(x):
      return x ** 2
  

• 匿名函数有一好处，即不必担心 函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，可把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用。

  f = lambda x : x ** 2
  print( f(5) ) # 输出 25
  

• 匿名函数作为返回值返回：

  def build(x, y):
      return lambda: x * x + y * y
  

装饰器

• 对于装饰器章节，除了廖雪峰老师的教程外，还可以参考程序员大咖的推文搭配学习。

  程序员大咖：Python 装饰器的诞生过程

偏函数

• 例：int() 函数可把字符串转为整数，当且仅当传入字符串时，int() 函数默认按照 10 进制转换。

  print( int('12345') ) # 输出 12345
  
  # int() 函数提供额外 base 参数，默认值为 10
  # 若传入 base 参数即可做 N 进制转换 ( N 进制转到 10 进制 )
  print( int('10', base = 8) ) # 输出 8
  print( int('A', base = 16) ) # 输出 10
  
  # 若我们要转换大量二进制字符串，则可通过定义函数
  def int2(x, base = 2):
      return int(x, base)
      
  # 这样转换二进制就非常便捷了
  print( int2('10000000') ) # 输出 128
  print( int2('10101010') ) # 输出 170
  

• 其实 functools.partial 就是帮助我们创建一个偏函数，即其作用就是把一个函数的某些参数固定住 ( 设置默认值 )，返回一个新函数。

  import functools
  int2 = functools.partial(int, base = 2)
  

• 创建偏函数时，实际可接收 函数对象、*args 和 **kw 这三个参数。

  int2 = functools.partial(int, base = 2)
  
  # 相当于：
  args = '10001000'
  kw = {'base': 2}    
  int(*args, **kw)
  

参考资料

[1] Eddie Woo. The RSA Encryption Algorithm. 2017. bilibili.com
[2] John cui. 轻松学习RSA加密算法原理. 2018. jianshu.com
[3] 廖雪峰. Python 教程. 2018, liaoxuefeng.com
[4] Dean J, Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on large clusters [J]. Communications of the ACM, 2008, 51(1): 107-113.
[5] Wes McKinney. 利用 Python 进行数据分析 [M]. 机械工业出版社, 2013