跟着廖雪峰老师的网站学python第二part

廖老师的网站
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017075323632896

字符串和编码

字符编码

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。
ASCII编码和Unicode编码的区别：ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。
新的问题又出现了：如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码前面要补0，那就比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。
所以出现了UTF-8编码，它把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间，而且ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分

计算机系统通用的字符编码工作方式：
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。


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，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件

浏览网页时，服务器把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器
Python的字符串

Python 3的字符串是以Unicode编码的，所以Python的字符串支持多语言，如中文
ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符：

>>> ord('A')
65
>>> ord('中')
20013
>>> chr(66)
'B'
>>> chr(25991)
'文'

如果知道字符的整数编码，还可以用十六进制这么写str：

>>> '\u4e2d\u6587'
'中文'

如果要在网络上传输，或者保存到磁盘上，就需要把str变为以字节为单位的bytes。

Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示：

x = b'ABC'

要注意区分'ABC'和b'ABC'，前者是str，后者虽然内容显示得和前者一样，但bytes的每个字符都只占用一个字节。

以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes，例如：

>>> 'ABC'.encode('ascii')
b'ABC'
>>> '中文'.encode('utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

在bytes中，无法显示为ASCII字符的字节，用\x##显示。

把bytes变为str，就需要用decode()方法：

>>> b'ABC'.decode('ascii')
'ABC'
>>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
'中文'

如果bytes中只有一小部分无效的字节，可以传入errors='ignore'忽略错误的字节：

>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8', errors='ignore')
'中'

len()函数可计算str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数：

>>> len('ABC')
3
>>> len('中文')
2
>>> len(b'ABC')
3
>>> len(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
6
>>> len('中文'.encode('utf-8'))
6

当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统，这是一个Python可执行程序，Windows系统会忽略这个注释；

第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。

格式化

%运算符就是用来格式化字符串的，如果只有一个%?，括号可以省略。


格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和指定整数与小数的位数：

>>> print('%2d-%018d' % (3, 1))
 3-000000000000000001                           //前面空格加上3有2个字符，17个0加上1有18个字符
>>> print('%.2f' % 3.1415926) 
3.14                                            //控制为两位小数
>>> print('%18f' % 3.1415926)
          3.141593                              //数字加上前面空格和小数点共18个字符
>>> print('%.18f' % 3.1415926)
3.141592600000000068                            //控制为十八位小数

不太确定应该用什么，%s永远起作用
%是一个普通字符时就需要转义，用%%来表示一个%

format()
另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法，它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}、{1}……，不过这种方式写起来比%要麻烦得多：

>>> 'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125)
'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'

list

list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示。变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

>>> len(classmates)
3

用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从 0 开始的，最后一个元素的索引是len(classmates) - 1，取最后一个元素还可以用 -1 做索引，直接获取最后一个元素，以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个：

>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
>>> classmates[-1]
'Tracy'

list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

>>> classmates.append('Adam')
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：

>>> classmates.insert(1, 'Jack')
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

要删除list末尾的元素，用pop()方法，要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置

>>> classmates.pop()
'Adam'
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']

>>> classmates.pop(1)
'Jack'
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：

>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

list里面的元素的数据类型也可以不同，list元素也可以是另一个list，要拿到'php'可以写s[2][1]，类似看成二维数组：

>>> L = ['Apple', 123, True]

>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
4

list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0：

>>> L = []
>>> len(L)
0

tuple

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字：

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

现在，classmates这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。

要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：

>>> t = (1)
>>> t
1

定义的不是tuple，是1这个数！这是因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是1。

所以，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号 , ，来消除歧义：

>>> t = (1,)
>>> t
(1,)

最后来看一个“可变的”tuple：

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])

这个tuple定义的时候有3个元素，分别是'a'，'b'和一个list。

当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后，tuple变为：

tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！所以如果要创建一个内容也不变的tuple，那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

条件判断

elif是else if的缩写，完全可以有多个elif，所以if语句的完整形式就是，注意不要少写了冒号：

if <条件判断1>:
<执行1>
elif <条件判断2>:
<执行2>
elif <条件判断3>:
<执行3>
else:
<执行4>

之前我也在第一part发现：input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数，用int()

s = input('birth: ')
birth = int(s)
if birth < 2000:
    print('00前')
else:
    print('00后')

但如果输入abc，同样会报错，原来int()函数发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错，程序就退出了。

循环

Python的循环有两种，一种是for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来：

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
    print(name)

执行这段代码，会依次打印names的每一个元素：

Michael
Bob
Tracy

所以for x in ...循环就是把每个元素代入变量x，然后执行缩进块的语句。

再比如我们想计算1-10的整数之和，可以用一个sum变量做累加：

sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
    sum = sum + x
print(sum)

Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：

>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和，可以用while循环实现：

sum = 0
n = 99
while n > 0:
    sum = sum + n
    n = n - 2
print(sum)

break语句可以提前退出循环，continue语句可以跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环，通常都必须配合if语句使用。

dict

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

Python写一个dict如下：

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：

>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67

由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：

>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88

如果key不存在，dict就会报错：

>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'

要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过 in 判断key是否存在：

>>> 'Thomas' in d
False

二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1

注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

注意：dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较，dict有以下几个特点：

查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：
查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。

要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：

>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

set

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤：

>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素：

>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：

>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。
试试把list放入set，看看是否会报错。答案是肯定的。

再议不可变对象

上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'

虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了'Abc'，但变量a最后仍是'abc'，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'

要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'：


当我们调用a.replace('a', 'A')时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串'abc'的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串'abc'，但变量b却指向新字符串'Abc'了：


所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

简单记录一下：list：classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
tuple：classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
dict： d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
s = set([1, 2, 3])
set和dict是无序的

list:
访问list：
classmates[0],索引从0起
classmates[-1],索引为倒数
末尾追加元素： classmates.append('Adam')
插入：classmates.insert(1, 'Jack')
删除list末尾的元素： classmates.pop()
删除指定位置的元素：pop(i)
元素替换： classmates[1] = 'Sarah'，直接赋值给索引位置
list里面的元素的数据类型也可以不同，可以list里有list

tuple:
定义一个只有1个元素的tuple: t = (1,)
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。如果指向list，那list仍可以改。

dict：
储存键值对key-value，key为不可变的字符串或者数字
内置方法：
dict.get(key， x) ：获取对应的value，若key不存在，则返回 x；若未传x，则不会报错也不会有返回值
dict[key] = value：添加j键值对
dict.pop(key)：删除某键值对
特点：查找和插入速度快，消耗内存多；无序排列，与插入顺序无关

set：
储存 key，没有value，且key不能重复
set.add(key)：添加元素
set.remove(key)： 删除元素
对于不可变对象字符串有个replace()：a = 'abc'
b = a.replace('a', 'A')
特点：无序排列；
key只能为不变对象：当 key 为 tuple 时，若 tuple 的元素均为基础数据类型，则可以作为 key 添加到 set中，如（1, 2, 3），反之报错，如(1, [2, 3])有一个unhashable type: 'list'

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