python连续赋值

㈠ python编写一个程序,请使用同步赋值语句实现随机输入的两个变量值的交换

赋值语句是由赋值表达式再加上分号构成的表达式语句。 其一般形式为： 变量=表达式; 赋值语句的功能和特点都与赋值表达式相同。 它是程序中使用最多的语句之一。 在赋值语句的使用中需要注意以下几点： 1.由于在赋值符“=”右边的表达式也可以又是一个赋值表达式，因此，下述形式 变量=(变量=表达式); 是成立的，从而形成嵌套的情形。其展开之后的一般形式为： 变量=变量=…=表达式; 例如： a=b=c=d=e=5;按照赋值运算符的右接合性，因此实际上等效于： e=5; d=e; c=d; b=c; a=b; 2.注意在变量说明中给变量赋初值和赋值语句的区别。给变量赋初值是变量说明的一部分，赋初值后的变量与其后的其它同类变量之间仍必须用逗号间隔，而赋值语句则必须用分号结尾。 3.在变量说明中，不允许连续给多个变量赋初值。 如下述说明是错误的： int a=b=c=5 必须写为 int a=5,b=5,c=5; 而赋值语句允许连续赋值。 4.注意赋值表达式和赋值语句的区别。赋值表达式是一种表达式，它可以出现在任何允许表达式出现的地方，而赋值语句则不能。

㈡ 用Python编写一个程序，使用for循环输出0～10之间的整数

想要实现从 0 到 10 的累加，可以执行如下代码：

print("计算 0+2+...+10 的结果为：")

#保存累加结果的变量result = 0

#逐个获取从 0到 10 这些值，并做累加操作

for i in range(0，10):

result += iprint(result)

上面代码中，使用了 range() 函数，此函数是 Python 内置函数，用于生成一系列连续整数，多用于 for 循环中。

(2)python连续赋值扩展阅读：

使用Python编程时的注意事项：

1、初始变化量

在Python里，一个表达式中的名字在它被赋值之前是没法使用的。这是有意而为的：这样能避免一些输入失误，同时也能避免默认究竟应该是什么类型的问题(0，None，””，[]，?)。记住把计数器初始化为0，列表初始化为[]，以此类推。

2、从第一列开始

确保把顶层的，未嵌套的代码放在最左边第一列开始。这包括在模块文件中未嵌套的代码，以及在交互提示符中未嵌套的代码。Python使用缩进的办法来区分嵌套的代码段，因此在你代码左边的空格意味着嵌套的代码块。除了缩进以外，空格通常是被忽略掉的。

㈢ python中常用的运算符

python常见的运算符
1.算数运算符
算术运算符用于执行加减乘除、取余等基本数学运算，其中为了方便输入用斜杠"/"表示除号。和其它编程语言中两个整数相除结果为整数不同，Python中两个整数相除结果为小数，如果需要获取整除结果则需要使用两个斜杠"//"。Python中用两个“*”号表示求幂，例如 2**3=8，3**2=9。

①+ 名称：加

可用于对数字，序列等数据操作 。对于数字进行求和；其他的是连接

②- 名称 ：减 只是求差

③* 名称：乘法

可用于数字、序列等数据进行操作；数字是求积；其他类型进行连续性的操作

④/ 名称：除法 求商

⑤% 名称：取余 求两个数字除法运算的余数

⑥** 名称：幂 求a的b次幂

⑦// 名称：地板除法 求商取整

2.关系运算符
关系运算符用于比较两个操作数之间的大小关系，返回值为True或False。

① == 名称：等于 ② != 不等于 ③ > 大于 ④ < 小于 ⑤ <= 小于等于 ⑥ >= 大于等于

注意：1. 一个=表示赋值，两个==表示判断两个对象是否相等

2.关系运算符可以连用

3.逻辑运算符
逻辑运算符用于判断多个条件是否满足某一要求。与其他编程语言不同的是：Python中用 not 表示逻辑非，and 表示逻辑与， or 表示逻辑或。

① and 名称：逻辑与 只有当and两边的之都为 True时，结果为True，否则结果均为False

② or 名称：逻辑或 只有当or两边的之都为False时，结果为False，否则结果均为True

③not 名称：逻辑非 结果与原来的结果相反，总是。

注意：逻辑与和了逻辑或在进行求解期间 ，总是从左到右一次执行 ，如果在某一步可以确定结果，那么将不在执行后面的表达式。

4.赋值运算符
运算符 += -= *= /= %= **= //= &= |= ^= <<= >>=
名称 加赋值 减赋值 乘赋值 除赋值 取余赋值 幂赋值 地板除法赋值 位与赋值 位或赋值 位异或赋值 左移赋值 右移赋值
例子 a +=b a -= b a *= b a /= b a %= b a **= b a //= b a &= b a |= b a ^= b a <<= b a >>= b
说明 a = a + b a = a - b a = a * b a = a / b a = a % b a = a ** b a = a // b a = a & b a =a | b a = a ^ b a = a << b a = a >> b

5.身份运算符
in 例子：x in y 表示y中是否含有x，如果有则返回True，没有责则返回False

not in 例子： x not in y 表示y中是否含有，没有返回位True，有返回False

㈣ 万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门

这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。

Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。

使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。

Python当中的数字定义和其他语言一样：

我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。

这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。

但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。

在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。

如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：

两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。

除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。

Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：

当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。

Python中用首字母大写的True和False表示真和假。

用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的&&, || 和！。

在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。

我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.

我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：

Python中用==判断相等，>表示大于，>=表示大于等于， <表示小于，<=表示小于等于，!=表示不等。

我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：

注意not，and，or之间的优先级，其中not > and > or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。

关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：

Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。

显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。

Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。

字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：

我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。

我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。

理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。

除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。

Python当中的标准输入输出是 input和print 。

print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：

使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：

Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：

上段代码等价于：

Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：

list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。

list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。

如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。

只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。

list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：

我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：

tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。

由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：

tuple支持list当中绝大部分操作：

我们可以用多个变量来解压一个tuple：

解释一下这行代码：

我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。

补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：

我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：

dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：

我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。

我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：

我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。

如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：

setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：

我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：

我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。

Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：

set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。

set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。

可以调用add方法为set插入元素：

set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。

set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：

和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用可以拷贝一个set。

Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。

我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。

如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：

如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。

如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。

如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：

while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：

Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：

在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。

以下是with的几种用法和功能：

凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：

Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。

我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。

使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：

可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：

也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：

当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：

传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：

Python中的参数 可以返回多个值 ：

函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：

Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：

Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：

我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、rece和filter的使用，具体可以查看之前的文章：

五分钟带你了解map、rece和filter

我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：

使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。

我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）

可以使用as给模块内的方法或者类起别名：

我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：

这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。

我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中

以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：

Python—— slots ，property和对象命名规范

下面我们来看看Python当中类的使用：

这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。

继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。

我们创建一个蝙蝠类：

我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：

执行这个类：

我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：

除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：

关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：

五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:

装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：

一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌

不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。

如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。

根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。

最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............

㈤ 能具体说一下吗

变量是保存存储值的内存位置。也就是说，当创建一个变量时，可以在内存中保留一些空间。

基于变量的数据类型，解释器分配内存并决定可以存储在保留的存储器中的内容。 因此，通过为变量分配不同的数据类型，可以在这些变量中存储的数据类型为整数，小数或字符等等。

将值分配给变量

在Python中，变量不需要明确的声明类型来保留内存空间。当向变量分配值时，Python会自动发出声明。 等号(=)用于为变量赋值。

=运算符左侧的操作数是变量的名称，而=运算符右侧的操作数是将在存储在变量中的值。 例如 -

#!/usr/bin/python3counter = 100 # 一个整型数miles = 999.99 # 一个浮点数name = "Maxsu" # 一个字符串site_url = "http://www.yii.com" # 一个字符串print (counter)print (miles)print (name)print (site_url)Python

这里，100,999.99和“Maxsu”分别是分配给counter，miles和name变量的值。执行上面代码将产生以下结果 -

100
999.99
Maxsu
http://www.yii.comShell

多重赋值

Python允许同时为多个变量分配单个值。

例如 -

a = b = c = 1Python

这里，创建一个整数对象，其值为1，并且所有三个变量都分配给相同的内存位置。还可以将多个对象分配给多个变量。 例如 -

a, b, c = 10, 20, "maxsu"Python

这里，将两个值为10和20的整数对象分别分配给变量a和b，并将一个值为“maxsu”的字符串对象分配给变量c。

标准数据类型

存储在内存中的数据可以是多种类型。 例如，一个人的年龄可存储为一个数字值，他的地址被存储为字母数字字符串。 Python具有各种标准数据类型，用于定义可能的操作以及每个标准数据类型的存储方法。

Python有五种标准数据类型 -

• 1.数字

• 2.字符串

• 3.列表

• 4.元组

• 5.字典

1.Python数字

数字数据类型存储数字值。当为其分配值时，将创建数字对象。 例如 -

• var1 = 10var2 = 20Python



可以使用del语句删除对数字对象的引用。del语句的语法是 -

• del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]Python



可以使用del语句删除单个对象或多个对象。

例如 -

• del vardel var_a, var_bPython



Python支持三种不同的数值类型 -

• int(有符号整数)

• float(浮点实值)

• complex(复数)

Python3中的所有整数都表示为长整数。 因此，长整数没有单独的数字类型。

例子

以下是一些数字示例 -

int

float

complex

10 0.0 3.14j

100 15.20 45.j

-786 -21.9 9.322e-36j

080 32.3+e18 .876j

-0490 -90. -.6545+0J

-0x260 -32.54e100 3e+26J

0x69 70.2-E12 4.53e-7j

复数是由x + yj表示的有序对的实数浮点数组成，其中x和y是实数，j是虚数单位。

2.Python字符串

Python中的字符串被标识为在引号中表示的连续字符集。Python允许双引号或双引号。 可以使用片段运算符([]和[:])来获取字符串的子集(子字符串)，其索引从字符串开始处的索引0开始，并且以-1表示字符串中的最后一个字符。

加号(+)是字符串连接运算符，星号(*)是重复运算符。例如 -

• #!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file: variable_types_str1.pystr = 'yii.com'print ('str = ', str) # Prints complete stringprint ('str[0] = ',str[0]) # Prints first character of the stringprint ('str[2:5] = ',str[2:5]) # Prints characters starting from 3rd to 5thprint ('str[2:] = ',str[2:]) # Prints string starting from 3rd characterprint ('str[-1] = ',str[-1]) # 最后一个字符，结果为：'!'print ('str * 2 = ',str * 2) # Prints string two timesprint ('str + "TEST" = ',str + "TEST") # Prints concatenated stringPython



将上面代码保存到variable_types_str1.py文件中，执行将产生以下结果 -

• F:worksppython>python variable_types_str1.py


• str = yii.com


• str[0] = y


• str[2:5] = iba


• str[2:] = i.com


• str[-1] = m


• str * 2 = yii.comyii.com


• str + "TEST" = yii.comTEST



• F:worksppython>Shell



2.Python列表

列表是Python复合数据类型中最多功能的。 一个列表包含用逗号分隔并括在方括号([])中的项目。在某种程度上，列表类似于C语言中的数组。它们之间的区别之一是Python列表的所有项可以是不同的数据类型，而C语言中的数组只能是同种类型。

存储在列表中的值可以使用切片运算符([]和[])来访问，索引从列表开头的0开始，并且以-1表示列表中的最后一个项目。 加号(+)是列表连接运算符，星号(*)是重复运算符。例如 -

• #!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file: variable_types_str1.pylist = [ 'yes', 'no', 786 , 2.23, 'minsu', 70.2 ]tinylist = [100, 'maxsu']print ('list = ', list) # Prints complete listprint ('list[0] = ',list[0]) # Prints first element of the listprint ('list[1:3] = ',list[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd print ('list[2:] = ',list[2:]) # Prints elements starting from 3rd elementprint ('list[-3:-1] = ',list[-3:-1]) print ('tinylist * 2 = ',tinylist * 2) # Prints list two timesprint ('list + tinylist = ', list + tinylist) # Prints concatenated listsPython



将上面代码保存到variable_types_str1.py文件中，执行将产生以下结果 -

• F:worksppython>python variable_types_list.py


• list = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2]


• list[0] = yes


• list[1:3] = ['no', 786]


• list[2:] = [786, 2.23, 'minsu', 70.2]


• list[-3:-1] = [2.23, 'minsu']


• tinylist * 2 = [100, 'maxsu', 100, 'maxsu']


• list + tinylist = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2, 100, 'maxsu']



• F:worksppython>Shell



3.Python元组

元组是与列表非常类似的另一个序列数据类型。元组是由多个值以逗号分隔。然而，与列表不同，元组被括在小括号内(())。

列表和元组之间的主要区别是 - 列表括在括号([])中，列表中的元素和大小可以更改，而元组括在括号(())中，无法更新。元组可以被认为是只读列表。 例如 -

• #!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file : variable_types_tuple.pytuple = ( 'maxsu', 786 , 2.23, 'yii', 70.2 )tinytuple = (999.0, 'maxsu')# tuple[1] = 'new item value' 不能这样赋值print ('tuple = ', tuple) # Prints complete tupleprint ('tuple[0] = ', tuple[0]) # Prints first element of the tupleprint ('tuple[1:3] = ', tuple[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd print ('tuple[-3:-1] = ', tuple[-3:-1]) # 输出结果是什么？print ('tuple[2:] = ', tuple[2:]) # Prints elements starting from 3rd elementprint ('tinytuple * 2 = ',tinytuple * 2) # Prints tuple two timesprint ('tuple + tinytuple = ', tuple + tinytuple) # Prints concatenated tuplePython



将上面代码保存到variable_types_tuple.py文件中，执行将产生以下结果 -

• F:worksppython>python variable_types_tuple.py


• tuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yii', 70.2)


• tuple[0] = maxsu


• tuple[1:3] = (786, 2.23)


• tuple[-3:-1] = (2.23, 'yii')


• tuple[2:] = (2.23, 'yii', 70.2)


• tinytuple * 2 = (999.0, 'maxsu', 999.0, 'maxsu')


• tuple + tinytuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yii', 70.2, 999.0, 'maxsu')



• F:worksppython>Shell



以下代码对于元组无效，因为尝试更新元组，但是元组是不允许更新的。类似的情况可能与列表 -

• #!/usr/bin/python3tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]tuple[2] = 1000 # 无法更新值，程序出错list[2] = 1000 # 有效的更新，合法Python



Python字典

Python的字典是一种哈希表类型。它们像Perl中发现的关联数组或散列一样工作，由键值对组成。字典键几乎可以是任何Python数据类型，但通常为了方便使用数字或字符串。另一方面，值可以是任意任意的Python对象。

字典由大括号({})括起来，可以使用方括号([])分配和访问值。例如 -

• #!/usr/bin/python3#coding=utf-8# save file : variable_types_dict.pydict = {}dict['one'] = "This is one"dict[2] = "This is my"tinydict = {'name': 'maxsu', 'code' : 1024, 'dept':'IT Dev'}print ("dict['one'] = ", dict['one']) # Prints value for 'one' keyprint ('dict[2] = ', dict[2]) # Prints value for 2 keyprint ('tinydict = ', tinydict) # Prints complete dictionaryprint ('tinydict.keys() = ', tinydict.keys()) # Prints all the keysprint ('tinydict.values() = ', tinydict.values()) # Prints all the valuesPython



将上面代码保存到variable_types_dict.py文件中，执行将产生以下结果 -

• F:worksppython>python variable_types_dict.py


• dict['one'] = This is one


• dict[2] = This is my


• tinydict = {'name': 'maxsu', 'code': 1024, 'dept': 'IT Dev'}


• tinydict.keys() = dict_keys(['name', 'code', 'dept'])


• tinydict.values() = dict_values(['maxsu', 1024, 'IT Dev'])Shell



字典中的元素没有顺序的概念。但是说这些元素是“乱序”是不正确的; 它们是无序的。

数据类型转换

有时，可能需要在内置类型之间执行转换。要在类型之间进行转换，只需使用类型名称作为函数即可。

有以下几种内置函数用于执行从一种数据类型到另一种数据类型的转换。这些函数返回一个表示转换值的新对象。它们分别如下所示 -

编号

函数

描述

1 int(x [,base]) 将x转换为整数。如果x是字符串，则要base指定基数。

2 float(x) 将x转换为浮点数。

3 complex(real [,imag]) 创建一个复数。

4 str(x) 将对象x转换为字符串表示形式。

5 repr(x) 将对象x转换为表达式字符串。

6 eval(str) 评估求值一个字符串并返回一个对象。

7 tuple(s) 将s转换为元组。

8 list(s) 将s转换为列表。

9 set(s) 将s转换为集合。

10 dict(d) 创建一个字典，d必须是(key，value)元组的序列

11 frozenset(s) 将s转换为冻结集

12 chr(x) 将整数x转换为字符

13 unichr(x) 将整数x转换为Unicode字符。

14 ord(x) 将单个字符x转换为其整数值。

15 hex(x) 将整数x转换为十六进制字符串。

16 oct(x) 将整数x转换为八进制字符串。

㈥ Python其实很简单 第五章 基本数据类型

编程的目的就是为了处理信息，信息则是由各种不同类型的数据表示的，对数据的进一步处理也会使信息更加丰富和有效。

5.1变量

前面已经提到过“变量”这属语，下面再进一步解释一下。

在程序运行时，必须把数据导入计算机的存储单元中，但存储单元的命名是用二进制数表示的，晦涩难懂。为了方便起见，可以给存储单元起上一个通俗易懂的名字，即 变量名 。

变量的生命周期和程序的运行周期是相同的，一个程序运行解释，所占用的存储空间也就随之释放，用变量名表示的数据所占用的这个存储单元也就空闲了。

变量名的命名规则：

由字母、数字、下划线构成，必须由字母开头。

不能包含-、*、？、#、、；、/、、@、%、$、空格等特殊字符。

最好使用有含义的英文单词或汉语拼音。

最好采用小写字母。

不能使用保留字（已被Python语言系统本身赋予特定意义的单词）。Python的保留字如下表所示。

Python保留字列表

Python是区分大小写的，虽然可以将一个英文单词通过字母大小写不同而作为不同变量的变量名，但从程序可读性的角度看，的确不可取。

Python是一种动态类型的语言，变量的类型由变量的值决定。换而言之，给变量赋何种类型的值，变量就是该值的类型。给变量赋值可以通过赋值号(=)来实现。如：

>>> myvar=100

>>> type(myvar)

>>> myvar='tom'

>>> type(myvar)

在这个例子中，变量myvar首先赋值为100，显而易见，100是个整数，通过type()这个函数检测，变量myvar的类型为整数类型(int)；接下来变量myvar赋值为‘tom’，通过type()这个函数检测，变量myvar的类型改变为字符串类型(str)。

不仅可以给一个变量赋值为常量，也可以赋值为另一个变量。如：

>>> a=100

>>> b=a

>>> b

100

在这个例子中，“b=a”的实际意义是，变量b和变量a指向同一个存储单元，既然是同一个存储单元，变量b和变量a本质上就是完全相同的，这就好比一个人除了本名之外，还有其他的名字，如笔名、昵称、乳名等等，虽然本质一样，但是可以在不同场合使用。

5.2关于Python的常量问题

在大多数语言中都有常量这个概念，但是Python却没有。其实仔细想想也好像没有设置常量的必要，只要一个变量的值不发生变化，即不给变量重新赋值，它的值当然不会变化，它便是个常量。

5.3基本数据类型

5.3.1整数型和浮点数

整数型(integer)，可以是正整数、负整数和0，可以是十进制、八进制、二进制等。

浮点数(float)，由整数部分和小数部分组成，主要用于处理包括小数的数。浮点数也可以用科学计数法表示。

5.3.2 字符串类型

字符串类型是由一系列的字母或者其他符号组成的数据序列，通常用单引号、双引号或三引号括起来。

用单引号和双引号括起来的字符串只能放在同一行，用三引号括起来的字符串可以分布在连续多行上。如：

name='我的名字叫王小明'

old="今年6岁"

introce='''我想说： 我是中国娃

爱讲普通话

要学习写标准的汉字'''

print(name)

print(old)

print(introce)

运行结果为：我的名字叫王小明

今年6岁

我想说： 我是中国娃

爱讲普通话

要学习写标准的汉字

不管是哪一种引号形式，括起来的部分是一个整体，包括空格和换行符都属于字符串的一部分。

为了保证特殊的输出效果，Python中的字符串支持转义字符，可使用反斜杠“”对一些特殊字符进行转义。常用的转义字符如下：

续行符

换行符

空

水平制表符

” 双引号

’ 单引号

一个反斜杠

f 换页

其中，续行符（“”）用于当一个字符串在一行写不下时用续行符进行连接，但通常更多的采用小括号“()”即可。

如：

第一种方法采用续行符（“”）：

>>> str="A thousand wishes, a thousand plans and

a thousand resolutions are better than one action!"

>>> print(str)

A thousand wishes, a thousand plans and a thousand resolutions are better than one action!

第二种方法采用小括号()：

>>> str=("A thousand wishes, a thousand plans and "

"a thousand resolutions are better than one action!")

>>> print(str)

A thousand wishes, a thousand plans and a thousand resolutions are better than one action!

下面举例说明换行符(“ ”)的用法：

>>> str=" 登鹳雀楼 白日依山尽， 黄河入海流。 欲穷千里目, 更上一层楼。 "

>>> print(str)

登鹳雀楼

白日依山尽，

黄河入海流。

欲穷千里目,

更上一层楼。

下面举例说明使用转义字符输出双引号(“)的方法：

>>> str="王之涣的诗《登鹳雀楼》中这样写道:" 白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。""

>>> print(str)

王之涣的诗《登鹳雀楼》中这样写道:" 白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。"

>>>

5.3.3布尔类型

布尔类型用来表示逻辑值，所谓逻辑判断的结果，不外乎“真”或“假”两种情况。在Python中“真”用True表示，“假”用False表示。如果布尔类型的变量参与算数运算，则True被当作1，False被当作0。

如：

>>> result=True

>>> print(result)

True

>>> print(result+1)

2

>>> result=False

>>> print(result)

False

>>> print(result+1)

1

5.3.4类型强制转换

Python是一种弱数据类型语言，可以通过给变量重新赋值的方法改变数据类型。但有时为了强制改变数据类型，就要使用类型转换函数来改变。

譬如，为了从键盘读入成绩的数据，可以用float()函数将input()语句读入的字符串转换为浮点数，再赋值给变量score。

>>> score=input("请输入您的成绩：")

请输入您的成绩：96.5 （从键盘输入96.5）

为了计算成绩比及格线高了多少分，使用下面的命令，发现出现了错误提示如下：

>>> score-60

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in

score-60

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'int'

这是属于类型错误，原因是从键盘读入的成绩值（96.5）并非数值类型，不能参与算数运算。用type()函数可以进一步查询变量score的数据类型。

>>> type(score)

使用float()函数进行强制转换后，就可以解决上述问题：

>>> score=float(input("请输入您的成绩："))

请输入您的成绩：96.5

>>> score=float(score)

>>> type(score)

>>> score-60

36.5

下表列举了一些常用的类型转换函数：

㈦ 下列哪个语句在python

下面是Python中的一些常用语句：

1. if语句：用于检查条件是否为真，如果为真，则执行代码块。
2. for循环：用于在一组对象上迭代执行代码块。
3. while循环：用于在条件为真时重复执行代码块。
4. try / except语句：用于捕获和处理异常。耐陆
5. 函数：用于罩亩饥定义可重复使用的代码块。
6. 类：用物返于定义对象的模板。