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Python 最常用的语句、函数有哪些?

wptr33 2025-07-15 01:27 41 浏览

1. #coding=utf-8

① 代码中有中文字符,最好在代码前面加#coding=utf-8

② pycharm不加可能不会报错,但是代码最终是会放到服务器上,放到服务器上的时候运行可能会报错。

③ 等号两边不要加空格,要不然有时也会报错。

2. "a == b" 与 "a is b"

① == 是来判断a的值是否等于b的值。

② is 是来判断a和b的地址是否相等。

3. pass语句

① pass语句的使用表示不希望任何代码或者命令的执行。

② pass语句是一个空操作,在执行的时候不会产生任何反应。

③ pass语句常出现在 if、while、for 等各种判断或者循环语句中。

4. break和continue语句

① break和continue语句常用语wihle和for循环中。

② 退出循环用break,退出此次循环进入下次循环用continue。

5. input()函数

① input()函数接受一个标准输入数据,所有输入默认为字符串处理,返回值为string类型。

② input()函数是输入函数,是实现人机交互的重要函数。

name = input("你的用户名:")
print(name) # 通过外部键盘传入,将变量打印出来。

运行结果:

  • 你的用户名:宝贝入怀
  • 宝贝入怀

6. range()函数

① range()函数默认start为0,步长默认为1,range(n) 会产生从0-n,步长为1的序列。

print(list(range(10)))
print(tuple(range(10)))
print(set(range(10)))

运行结果:

  • [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  • (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
  • {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
print(list(range(2,10)))

运行结果:

  • [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

7. enumerate()函数

① enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列。

product_list=[('Iphone', 5800),
              ('Mac Pro', 9800),
              ('Bike', 5800),
              ('Watch', 10600),
              ('Coffee', 31),
              ('Alex Python', 120)]
print(list(enumerate(product_list)))
for index,item in enumerate(product_list):
        print(index,item)

运行结果:

  • [(0, ('Iphone', 5800)), (1, ('Mac Pro', 9800)), (2, ('Bike', 5800)), (3, ('Watch', 10600)), (4,('Coffee', 31)), (5, ('Alex Python', 120))]
  • 0 ('Iphone', 5800)
  • 1 ('Mac Pro', 9800)
  • 2 ('Bike', 5800)
  • 3 ('Watch', 10600)
  • 4 ('Coffee', 31)
  • 5 ('Alex Python', 120)

8. items()函数

① items()函数返回的是一个元组数组,返回的是键和值。

d = {'a':1,'b':2}
print(d.items())

运行结果:

  • dict_items([('a', 1), ('b', 2)])
dict1 = {'老大':'15岁',
        '老二':'14岁',
        '老三':'2岁',
        '老四':'-1岁'
        }
print(dict1.items())
for key,values in dict1.items():
    print(key + '已经' + values + '了')

运行结果:

  • dict_items([('老大', '15岁'), ('老二', '14岁'), ('老三', '2岁'), ('老四', '-1岁')])
  • 老大已经15岁了
  • 老二已经14岁了
  • 老三已经2岁了
  • 老四已经-1岁了

9. map()函数

① map(func,seq[,seq[,seq...]]) 接收一个函数及多个集合序列,会根据提供的函数对指定序列做映射,然后返回一个新的map对象。

# 一个序列使用map

# coding = utf-8
def Capitalize(name):
    return name.capitalize()
 
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(Capitalize, L1))
print(L2)

运行结果:

  • ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
# 多个序列使用map

list1 = [1,2,3,4,5]
list2 = [6,7,8,9,10]
list3 = [11,12,13,14,15]
list_result = map(lambda x,y,z : x ** 2 + y + z,list1, list2, list3)
print(list(list_result))

运行结果:

  • [18, 23, 30, 39, 50]
# map是一个迭代器,用map取元素
list1 = [1,2,3,4,5]
list2 = [6,7,8,9,10]
list3 = [11,12,13,14,15]

list_result = map(lambda x,y,z : x ** 2 + y + z,list1, list2, list3)
print(list(list_result))

for i in map(lambda x,y,z : x ** 2 + y + z,list1, list2, list3):
    print(i)

运行结果:

  • [18, 23, 30, 39, 50]
  • 18
  • 23
  • 30
  • 39
  • 50

10. filter()函数

① 用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的filter对象。

a = ['abdc','sss','ww','dlkf','adf','eef']
b = list(filter(lambda i:len(set(i)) >= len(list(i)),a)) # 过滤不符合条件的元素,返回值为符合条件的元素
print(b)

运行结果:

  • ['abdc', 'dlkf', 'adf']
a = ['abdc','sss','ww','dlkf','adf','eef']
b = filter(lambda i:len(set(i)) >= len(list(i)),a) 
print(type(b)) # b 是一个过滤器filter
print(next(b)) # 过滤器filter可以通过nex来获得里面的元素
print([i for i in b]) # 过滤器filter可以通过for来遍历,获得里面的元素

运行结果:

  • <class 'filter'>
  • abdc
  • ['dlkf', 'adf']

11. reduce()函数

① 对于序列中的所有元素调用func进行数据合并操作,可以给定一个初始值。

② reduce函数在python3的内建函数移除了,放入了functools模块,所以需要导入functools库才能用。

from functools import reduce
list1=[1,2,3,4]
reduce(lambda x,y:x * y,list1)

运行结果:

  • 24
from functools import reduce
list1=[1,2,3,4]
reduce(lambda x,y:x * y,list1,100) 
# 将list1中所有元素进行相乘,如果设置初始值init=100,那么就是100*1*2*3*4

运行结果:

  • 2400

12. round()函数

① round()函数语法:round(x,n),x 是数值表达式,n 表示从小数点后取几位数字,如果取的几位数字都是0,则只保留一位0。

from functools import reduce
def cal_aver_max(*args):
#    print(args) # rages为一个元组
    return round(reduce(lambda x,y:x+y,args)/len(args),4),max(args) 
    # reduce(lambda x,y:x+y,args) 返回的是一个值,值为 args 元组中每个元素相加的和
    # round(reduce(lambda x,y:x+y,args)/len(args),4),max(args) 为两个数,用return时,产生的是一个元组

print(cal_aver_max(2,4,5,1)) 
print(cal_aver_max(1,2,4))

运行结果:

  • (3.0, 5)
  • (2.3333, 4)

13. dir()函数

① dir()函数返回的是一个排好序的字符串列表,内容是一个.py模块里定义过的名字,容纳了在一个模块里定义的所有模块、变量和函数。

② dir(类)函数返回的是类的魔术方法和函数。

dir(list) # 打印列表操作的魔术方法和函数,dir()是python的内置函数,这里的list其实就是实例化一个列表类,查询列表类里的魔术方法和函数。
dir()     # dir里面没加参数就是模块的变量和函数

运行结果:

  • ['In', 'Out', '_', '__', '___', '__builtin__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_dh', '_i', '_i1', '_i2', '_ih', '_ii', '_iii', '_oh', 'cal_aver_max', 'exit', 'get_ipython', 'quit', 'reduce']

14. seed()函数

① seed()函数可以使得每次取随机数时相同。

② seed()函数在神经网络中常用,为了避免这次用的随机数训练网络效果很好,而下次用的随机数训练的网络效果不好,为了复现训练好的神经网络,seed()函数可以使得神经网络初始化参数时的随机数相同。

15. sort()函数

① 当序列在里面时,sorted 函数可以对元祖、字典、列表都可以排序,当序列在外面的时候,只能对列表进行排序。

sorted(fruits,key = lambda x:x[-1],reverse=True)  # fruits序列可以为元祖、字典、列表,key 表示按哪一个排序

fruits.sort(key = lambda x:x[-1],reverse=True)    # fruits序列只能为对列表

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16. 分享经验

目前,使用Python两年了,分享一点自己的经验

16.1 学习

① 找手撕代码的视频,一句一句写代码,还讲自己是如何思考的视频,不要找老师直接讲一套写好了的代码的视频。

② 找点击量比较高的老师(群众的眼睛是雪亮的),代表优秀的教学,但是要找适合自己的老师(能激发你学计算机兴趣的老师)。

③ 不管多简单的程序都要自己打一下,看一遍依旧是别人的,做了一遍,才是自己的。只有做一遍才会获得经验,"模仿+总结" 是学习非常快的方法。

16.2 验证

① 我学Python的时候,有时候代码会报错,就主动调试代码,打印变量的值,通过变量值是否符合自己的预期,让自己知道该段程序是否正常运行,从而确定报错的位置和原因。

② 我加了一些Python学习微信群,我有些知识点(or代码)不懂的时候,我就问她们,然后把她们的阐述,组织语言、逻辑,反述出来,这样吸收率非常高。

③ 学习路上经常会碰到疑惑的问题,碰到不懂的问题,搜索相关信息,有一个猜想,然后请教别人来验证猜想,不让别人灌输知识。 别人灌输的,记不牢;验证后的记得牢,并且有成就感。

16.3 大忌

① 学Python的大忌:学到某个知识点,发现有点晦涩难懂,就不继续往前学,不停的反复琢磨其中的原理。

② 如果已经实现了需求,但是不是很理解其中的原理,先尽量理解原理,如果不理解,继续往前学,因为有些原理是通过后面的知识进行理解的,全部学完后会发现有些以前不懂的豁然开朗。

16.4 讲解

① 如果一个问题,能给别人讲的非常清晰明了,这才说明自己是真的懂了,而且讲解完后这个知识点会记得非常深刻。

② 举个例子,别人问自己一道题目(或知识点),虽然自己以前没有遇到过这道题,但是自己把它做出来了,并且给别人讲清楚了,那么自己这道题里面的知识点会理解的很透彻、记得非常深刻。

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