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Python的基础语法(二)

0. 前言

接着上一篇博客的内容,我将继续介绍Python相关的语法。部分篇章可能不只是简单的语法,但是对初学者很有帮助,也建议读懂。

1. 表达式

由数字、符号、括号、变量等组成的组合。

  • 算术表达式
  • 逻辑表达式
  • 赋值表达式
  • 在Python中,变量无需实现声明,也不需要指定类型。
a = 1   # 无需声明和指定类型

在Python中,赋值即定义,如果一个变量已经定义,赋值相当于重新定义。

2. 内存管理

在其他语言,如C++和C中,内存管理是非常重要的,因为在一段内存地址被释放之后,内存中会留下一个“空洞”,造成内存碎片化。通常地,开发者会利用特定的策略来管理内存,把需要经常变动的值放到一个区域,静态的值放到另一个区域。开发者手动管理维护内存,不仅麻烦,还很容易留下安全隐患。

在Python编程中无须关心变量的存亡,也不关心内存的管理。Python语言和Java一样,采用了类似的垃圾收集的机制(Garbage Collection)。

简单的理解:首先,在Python中,一切皆对象。Python使用引用计数ob_refcnt记录所有对象的引用数。当对象引用数ob_refcnt变为0,它就被认为是生命结束了,内存也会被回收。例如在函数运行结束时,局部变量就会被自动销毁,内存被回收。变量赋值给其他对象时,内存被回收。下面举一个例子:

num1 = 12   # 定义一个变量,这时候在内存中存放12这个值,num标识符对它进行引用,ob_refcnt=1
num2 = num1 # 现在num2和num1的值都在同一个地址,它被引用的次数为2,ob_refcnt=2

# 现在对上面两个变量重新赋值,也就是相当于重新定义
num1 = 1
num2 = 2
# 这个时候,刚才的内存中的12,因为被引用的次数为0,也就是ob_refcnt=2,那么内存就被回收了

缺点:内存回收机制(Grabage Collection)因为是自动的,所以效率注定不高,在对程序性能要求高的环境中,这一点是致命的。 (不过也还是可以自己动手调一下的,这里暂时不提)

作为初学入门的同学,先了解这么多就可以了,如果想再全面地了解,这里推荐一篇博客我认为写得挺好的,以供参考。[点击这里]

3. 程序控制

3.1 顺序结构

所谓顺序结构,也就是串行。就是一条一条语句按照顺序执行。比如:先洗手,再吃饭,再洗碗。

# 下面三种行为按照从上到下的顺序执行
washing_hand()  # 洗手
eat()           # 吃饭
washing_dishes()    #洗碗

3.2 分支结构

分支结构:根据不同情况判断,条件满足执行某条件下的语句。

3.2.1 if...else...语句

比如,小明考试及格,就吃金拱门,考试不及格,就罚做家务。

if score >= 60: # 这里设置60分为及格
    eat_KFC()   # 及格了就吃金拱门
else:   # 否则
    do_housework() # 不及格就做家务

if...else...就是Python中用作判断的语句。if后面的条件语句就是判断的依据,它返回的是一个布尔值。而if下面的都是代码块,是在if条件语句为True的时候,才会执行。

3.2.2 if...elif...else...语句

上面的例子是单分支结构,要实现多分支结构该怎么办呢?下面有一个例子:

myScore = 58
if myScore >= 80 and myScore<=100:
    print("Good.")  # 八十分以上,优秀
elif myScore >=60 and myScore <80:
    print("Pass.")  # 六十分以上,及格
elif myScore<60 and myScore>=0:
    print("Fail.")  # 六十分以下,不及格
else:               # 在上面条件之外的,也就是小于0分或者大于100分了,那么就算做是错误分数了
    print("错误分数")

有部分情况下,条件语句并没有返回一个__布尔值__怎么办呢?在Python中,如果在if后面的条件语句没有返回一个布尔值,那么它会把这个语句放进bool()函数中进行转换,转换后就会返回一个布尔值了。

if 3:   # 这里的3并不是一个条件语句,它经过bool()函数转换成布尔值,但是这个操作是我们看不到的
    print('True')
else:
    print('False')

下面,给出一些常见的对象/常量经过bool()函数转换后的值,以供参考

对象/常量

“”-空字符串

“string”-非空字符串

0

非0 - 一个非0实数

()空元组

[]空列表

{}空字典

None

3.3 循环结构

循环结构:条件满足就反复执行,不满足就不执行或不再执行。

3.3.1 while语句

比如,小明在七点前要写作业,小明在7点之后可以看电视,所以他隔一会就检查一次。

time = 5
while time<7:   # 这是一个循环体,如果time<7,就会一直循环
    do_homework()   # 七点前做作业
    time += 1       # 每一次循环加一个小时
watching_tv()   # 跳出循环之后就执行看电视操作了

和if...else..结构类似,while下面的语句块也是在条件满足的时候执行,直到条件不满足后退出。

3.3.2 for语句

还有另一个语句可以实现循环结构——for语句。他的结构是这样的:

for element in sequence:    # 当可迭代对象中有元素可以迭代,进入循环体,执行block
    block

上面所提到的可迭代对象,简单理解可以说是一组元素,比如[1, 2, 3]

首先,先介绍一下range(start, stop[, step])函数。 参数说明:

  • start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range(5)等价于range(0, 5);
  • stop: 计数到 stop 结束,但不包括 stop。例如:range(0, 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
  • step:步长,默认为1。例如:range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1)

下面再举个for循环的例子:

for i in range(10): 
    print(i)
    
执行结果:
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

循环一共执行了10次,每一次i获取range(10)返回的列表中的一个元素。直到range(10)的元素被获取完了,循环就结束了。

3.3.3 continue语句

continue语句的作用是:中断当前循环的当次操作,继续下一次循环,如果没有下一次循环就结束循环。举例,打印10以内的偶数:

for i in range(10):
    if i % 2 == 1:
        continue
    print(i)

3.3.4 break语句

break语句:终止当前循环,跳出循环体。

举例: 列举1000以内被7整除的前20个数

count = 0   # count是一个计数器
for i in range(0, 1000, 7):
    print(i)
    count += 1      # 每次列举一个数就加1
    if count >=20:      # 如果count大于等于20
        break       # 终止当前循环,跳出循环体

注:循环被break打断叫不正常结束,else子句无效

3.3.5 循环 else子句

在while和for后面跟着的一个子句,结构如下

while condition:
    block
else:       # 在while循环正常结束后执行else里面的代码块
    block

for element in sequence:
    block
else:       # 在for循环正常结束后执行else里面的代码块
    block

循环异常抛出也是不正常结束,else子句无效。这种子句在特定情况下很有用,比如用于检测循环是否正常结束。

3.4 嵌套结构

上面我们说的分支和循环,都是可以嵌套的。什么是嵌套呢?下面举个例子,判断一个数为几位数:

print("输入一个0-99999的数")
num = input(">>")   # input()函数用作读取键盘输入
num = int(num)      # input()函数读取的输入为字符串类型,因为Python是强类型语言,所以这里要做一个类型转换,转换为整型
if num >= 1000:
    if num >=10000:
        print(5)
    else:
        print(4)
else:
    if num >= 100:
        print(3)
    elif num >= 10:
        print(2)
    else:
        print(1)

在if...else...中又插入一个或多个if...else...,这种方式就叫做嵌套。

上面的例子中,我并不是从五位数到四位数到三位数这样一路判断下来的,一方面是为了演示嵌套结构,另一方面,我这里用到了二分搜索算法,这种算法从中间开始查找,如果是判断一个一百位数,或者一千位数,这样的算法明显会比顺序查找高效得多。在以后的博客,我会再具体介绍算法相关的内容。

以上为Python基础语法的第二部分,下一个部分将在下一篇博客中介绍。

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