Python基础知识（二）

公共方法

运算符

运算符	Python 表达式	结果	描述	支持的数据类型
+	[1, 2] + [3, 4]	[1, 2, 3, 4]	合并	字符串、列表、元组
*	['Hi!'] * 4	['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!']	复制	字符串、列表、元组
in	3 in (1, 2, 3)	True	元素是否存在	字符串、列表、元组、字典
not in	4 not in (1, 2, 3)	True	元素是否不存在	字符串、列表、元组、字典

python内置函数

序号	方法	描述
1	cmp(item1, item2)	比较两个值
2	len(item)	计算容器中元素个数
3	max(item)	返回容器中元素最大值
4	min(item)	返回容器中元素最小值
5	del(item)	删除变量

函数

定义

def 函数名():
    代码

调用

# 定义完函数后，函数是不会自动执行的，需要调用它才可以
printInfo()

注释

写在函数定义的下面一行

参数

写在括号里面

返回值

用return返回函数处理的结果

备注：
Python中的函数没有重载的概念，即函数只能有一个

返回多个值：会使用元组返回

局部变量

在函数中定义的变量就是局部变量，只能在函数内部使用。

全局变量

在函数外面定义的变量

如果要在函数内部修改全局变量：
先声明全局变量：使用global，例如global a
修改值
函数之间共享数据则必须是全局变量

默认参数

跟C++的默认参数一致

关键字参数

即不按照函数参数列表的顺序传参

def add(a, b, c):
    print(a)
    print(b)
    print(c)


add(b=30, a=20, c=50)

关键字参数只能写在形参列表最后
add(50, a=20, c=50)

可变参数(不定长参数)

即函数的参数列表的长度不一定，在形参前面加一个*，这个参数就叫可变参数，表示0或任意个形参。

可变参数的类型是元组

def add(*args):
    print(*args)  # 会进行解包
    print(args)  # 得到传进来参数的元组
    print(type(args))  # args是元组类型

关键字参数的可变参数

必须放到形参列表的最后

def add(**kwargs):
    print(*kwargs)  # 打印key值
    print(kwargs)  # 得到传进来参数的字典
    print(type(kwargs))  # 是字典类型


add(m=10, n=20)

解包和组包

组包：
把多个数据放到一个容器

开发中，只能对元组进行组包，不能对字典进行组包。但解释器可以自动组包元组和字典。
tuple1=10, 20
print(tuple1)

解包：
把容器中的数据解出来，但其中对字典直接解包只能解出Key

a, b = (10, 20)

要求左边的变量数目与元组中的数据数目相同

应用：

交换两个变量的值
```
a, b = b, a
```

拓展：
打印变量地址id(变量名)

函数传递的实质

python中只有引用传递没有值传递

匿名函数

没有函数名的函数

定义格式

变量名 = lambda [形参1], [形参2], ... : [单行表达式] 或 [函数调用]

返回值是单行表达式的结果或者调用其他函数得到的返回值

调用则通过变量名调用，格式：变量名(实参1，实参2，...)

与普通函数的区别

匿名函数中不能使用 if 语句、while 循环、for 循环, 只能编写单行的表达式，或函数调用, 普通函数都可以.
匿名函数中返回结果不需要使用 return, 表达式的运行结果就是返回结果, 普通函数返回结果必须 return.
匿名函数中也可以不返回结果. 例如: lambda : print('hello world')

高阶函数

map函数
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射.
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表.
例如：计算每一个元素的平方值:
```
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]


def f(x):
    return x ** 2


result = map(f, my_list)
print(type(result), result, list(result))
```
输出结果:
```
<class 'map'> <map object at 0x000000C9729591D0> [1, 4, 9, 16, 25]
```
reduce函数
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累计.
函数将一个数据集合中的所有数据进行下列操作:
1. 用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作.
2. 得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算, 最后得到一个结果.
使用时需要导入fuctools包
例如：计算列表中的累加和
```
import functools

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]


def f(x1, x2):
    return x1 + x2


result = functools.reduce(f, my_list)
print(result)
```
输出结果:
```
15
```
filter函数
filter() 函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象, 如果要转换为列表, 可以使用 list() 来转换.
该接收两个参数, 第一个为函数, 第二个为序列, 序列的每个元素作为参数传递给函数进行判, 然后返回 True 或 False, 最后将返回 True 的元素放到新列表中.
例如：过滤列表中的偶数:
```
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]


def f(x):
    return x % 2 == 0


result = filter(f, my_list)
print(list(result))
```
输出结果:
```
[2, 4, 6, 8, 10]
```

Set集合

也是一个容器，可以存储多个数据，可以是任意类型。底层用哈希表存储

没有索引，且集合中不能存储重复元素，自动去重，重复的元素只保留一个

定义格式

set集合名={元素1，元素2,...}

文件

写数据(write)

使用write()可以完成向文件写入数据

demo: 新建一个文件 file_write_test.py,向其中写入如下代码:

f = open('test.txt', 'w')
f.write('hello world, i am here!')
f.close()

运行之后会在file_write_test.py文件所在的路径中创建一个文件test.txt

注意：
如果文件不存在那么创建，如果存在那么就先清空，然后写入数据

读数据(read)

使用read(num)可以从文件中读取数据，num表示要从文件中读取的数据的长度（单位是字节），如果没有传入num，那么就表示读取文件中所有的数据

demo: 新建一个文件file_read_test.py，向其中写入如下代码:

f = open('test.txt', 'r')
content = f.read(5)  # 最多读取5个数据
print(content)

print("-"*30)  # 分割线，用来测试

content = f.read()  # 从上次读取的位置继续读取剩下的所有的数据
print(content)

f.close()  # 关闭文件，这个可以是个好习惯哦

运行现象：

hello
------------------------------
 world, i am here!

注意：
如果用open打开文件时，如果使用的"r"，那么可以省略，即只写 open('test.txt')
文件正确打开了才需要close,即open执行了才close，如果open失败，则不需要

读取的方式：

读几个字符（read(n))
一次读一行(readline())
一次读取所有字符(read())
按行读取所有行(readlines()):返回的是列表

文件的访问模式

访问方式	说明
r	以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头，这是默认模式。如果文件不存在，抛出异常
w	以只写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在，创建新文件
a	以追加方式打开文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在，创建新文件进行写入
r+	以读写方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。如果文件不存在，抛出异常
w+	以读写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在，创建新文件
a+	以读写方式打开文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在，创建新文件进行写入