类型

Object type Example literals/creation
Numbers 1234 , 3.1415 , 3+4j , Decimal , Fraction
Strings ‘spam’ , “guido’s” , b’a\x01c’
Lists [1, [2, ‘three’], 4]
Dictionaries {‘food’: ‘spam’, ‘taste’: ‘yum’}
Tuples (1, ‘spam’, 4, ‘U’)
Files myfile = open(‘eggs’, ‘r’)
Sets set(‘abc’), {‘a’, ‘b’, ‘c’}
Other core types Booleans, types, None
Program unit types Functions, modules, classes
Implementation-related types Compiled code, stack tracebacks

Numbers

可以表示整形,浮点数,分数等等,甚至可以用来表示非常大的数,比如 2 ** 10000

不同进制表示

0x1234 0X1234               # 16 进制 0x 后接 [0-9A-F]
0o177 0O177                 # 8 进制  0o Zero 加大小写的 o 后接 [0-7]
0b101 0B101                 # 2 进制 New in 2.6 > ,后接 [0-1]

内置的 hex(number)oct(number)bin(number) 将 int 转变为这三种进制的字符串。

Strings

字符串在 Python 中支持切片的操作,比如 S = 'Spam',这时 S[-1] 表示的是最后一个字符 m

S[1:3]          # 'pa'  左边包括,右边不包括
S[1:]           # 'pam' [1:len(S)]
S[:3]           # 'Spa' 等效于 [0:3]
S[:-1]          # 除去最后一个元素
S[:]            # S 全部

字符串重复操作可以使用 S * 10 打印 10 遍 S.

字符串和 Java 一样是不可变对象,Numbers 和 Tuples 也是不可变的。

字符串常用函数

常用操作

S.find('pa')        # 输出字串位置 1
S.replace('pa', 'xy')   # 替换 pa 为 xy 输出到新的字符串,不改变原始字符串

line = 'hello world'
line.split(' ')     # 空格分割,输出列表
line.upper()        # 转为大写
line.isdigit()      # 判断是否为数字,还有 isalpha() isnumeric() isspace() 等等
line.rstrip()       # 移除行尾空白字符比如 `\n`

格式化字符串

'%s, eggs, and %s' % ('spam', 'SPAM!')     # Python 格式化表达式
# or
'%s, eggs, and %s' % ('spam', 'SPAM!')     # Python 2.6 and 3.0

对于任何一个对象,都可以调用内置方法 dir(S) 来查看相关属性和方法。dir 方法可以用来快速查看对象的可调用方法,所以记不住方法的名字也不需要担心,使用 dir() 方法即可。

对于任何方法的使用,可以用 help(S.replace) 查看。

正则

说到字符串处理就不可避免的要谈到正则

>>> import re
>>> match = re.match('Hello[ \t]*(.*)world', 'Hello
>>> match.group(1)
'Python '

>>> match = re.match('/(.*)/(.*)/(.*)', '/usr/home/einverne')
>>> match.groups()
('usr', 'home', 'einverne')

Lists

基本操作,可 Strings 类似也都支持切片,下标索引等等

L = [123, 'spam', 1.23]
L[0]
L[:-1]
L + [4,5,6]

Lists 不同于其他熟悉的语言,可以承载不同的类型,比如上面的例子,L 中就有三种完全不同的类型,Lists 没有特定的大小,可以根据需求调整长度。

L.append('NI')          # 添加
L.pop(2)                # 删除 index 为 2 的元素,并返回
L.insert(1, 'xyz')      # 在 index 之前插入 'xyz'
L.remove('xyz')         # 按照值移除第一个找到的 item

另外 list 的 sort()reverse() 方法分别为 list 排序,逆序,直接改动 list 自身。

Nesting

循环嵌套,比如表示 3 × 3 矩阵

>>> M = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]
>>> M
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

在获取值的时候可以

>>> M[1]     # 获取第二行
>>> M[1][2]  # 获取第二行第三列

可以使用 List comprehensions 来获取列

>>> col2 = [row[1] for row in M]   # 获取第二列

这句话表达的意思就是,将矩阵 M 中每一行的 row[1] 第二个元素放到一个新的 list 中返回。这个表达式甚至可以更加复杂,比如在返回时每个元素乘以二。

>>> [row[1] * 2 for row in M]

或者加入判断,只有偶数才返回

>>> [row[1] for row in M if row[1] % 2 == 0]

List comprehensions 可以用在任何可以迭代的对象上,比如返回 M 矩阵对角线元素

>>> diag = [M[i][i] for i in range(3)]
>>> [c * 2 for c in 'spam']  # 输出一个列表 ['ss', 'pp', 'aa', 'mm']

在 Python 3.0 及以上,comprehension 语法也可以用来创建 set 或者 dict

{sum(row) for row in M}       # {sum(row) for row in M} 创建一个每一行和的 set
{i : sum(M[i]) for i in range(3)}    # {0: 6, 1: 15, 2: 24} dict

Dictionaries

基本操作

D = {}
D['name'] = 'bob'

dict 也同样支持嵌套,value 值可以为不同类型。

>>> rec = {'name': {'first': 'Bob', 'last': 'Smith'},
'job': ['dev', 'mgr'],
'age': 40.5}

构造这样一个复杂结构的 dict 在 Python 中非常轻松,但是如果在 C 中将会需要非常多的 coding。在一个 lower-level 的语言中我们需要非常小心释放变量内存空间,但是在 Python 中当丢失对象的引用时,内存空间会自动被释放。

>>> rec = 0

Python 也有自己的垃圾回收机制,在 Python 中当对象的最后一个引用丢失时,空间会立即被回收。

使用 in 来检查 key 是否在 dict 中

if 'f' in D:
    print D['f']

或者在 Python 3 可以使用 get() 方法,来避免获取一个不存在的 key 可能引发的错误

D.get('f', 0)           # 如果 f 存在返回 D['f'],否则返回 0,等效于
D['f'] if 'f' in D else 0

Tuples

元组,像 lists 一样的序列,但是像 string 一样不可变。支持任意的类型,任意的嵌套,和序列一样。

T = (1, 2, 3, 4)
T = ('spam', 3.0, [11, 22, 33])

Files

文件类型是 Python 用来和外部文件访问的重要接口。使用内置的 open() 函数来创建文件对象。

f = open('data.txt', 'w')
f.write('Hello\n')
f.close()

f = open('data.txt')          # 'r' 可以省略
text = f.read()
f.close()

在 Python 3 中区分了 text 和 binary data,Text files 代表字符串内容并且以 Unicode 形式可以 encode 和 decode。而 binary files 代表特殊的 bytes 并且允许用户直接访问无修改的文件内容。

Other Core Types

集合

X = set('spam')
Y = {'h', 'a', 'm'}

X & Y   # 交集
X | Y   # 并集
X - Y   # 差集

Decimal

import deciaml
d = decimal.Decimal('3.141')

>>> decimal.getcontext().prec = 2
>>> decimal.Decimal('1.00') / decimal.Decimal('3.00')
Decimal('0.33')

>>> from fractions import Fraction
>>> f = Fraction(2, 3)
>>> f + 1
Fraction(5, 3)
>>> f + Fraction(1, 2)
Fraction(7, 6)

Type check

if type(L) == type([]):
    print('yes')

if type(L) == list:
    print('yes')

if isinstance(L, list):
    print('yes')

不过需要记住,代码少用这些类型检查。

In Python, we code to object interfaces (operations supported), not to types.

Python 中所有的一切都是 Object,所以上面提到的所有类型都是 Object。