python3-learning--②

2018-10-19

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Python 3

目录

①
②

  1. 0x03--控制结构
    1. if
    2. for
    3. while
    4. it(迭代器)
  2. 0x04--函数&类
    1. 函数--def
    2. 类--class
  3. 0x05--错误&异常
    1. 错误
    2. 异常
  4. 0X06--Python模块的安装(以Matplotlib为例)

③

0x03- - 控制结构

if

Python 中同样使用 if 来控制条件顺序结构。

--格式

Python 中一般if的写法如下:

if judge1 :
	execution 1
elif judge2 :
	execution 2
else judge3 :
	execution 3

--常用运算符

符号 描述
< 小于
<= 小于等于
> 大于
>= 大于等于
== 等于
!= 不等于
x and y 逻辑与
x or y 逻辑或
not x 逻辑非

--注意

P.S.
Python 中用 elif 代替了 else if，所以if语句的关键字为：if – elif – else
每个条件后面要使用冒号 :
使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块
在Python中没有switch – case语句

for

Python for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。
--格式

for var in sequence :
	execution

其中 var 是变量 ，sequence 是序列，如列表、字符串
一般情况下使用 range 函数来生成一个数列方便使用。

for i in range(1,5):
	print(i) #打印结果为1 2 3 4 
for i in range(5)
	print(i) #打印结果为0 1 2 3 4
for i in range(0,10,3) #3代表步长
	print(i) #打印结果为0 3 6 9

有了range()这个函数，我们可以配合len()轻松的遍历一个序列，如：

a = ['a','b','c','d']
for i in range(len(a))
	print(i,a[i])
#打印结果为：
#0 a
#1 b
#2 c
#3 d

--注意

P.S.
循环结构中可以用 pass / continue 来跳过不需要的剩余语句
循环结构中可以用 break 来提前结束循环

while

--格式
Python中while语句的一般如下：

while True/False :
	execution

--注意

P.S.
Python中没有do...while循环
while 之后仍可以接else 语句

it

it -- 迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
--格式

list = [1,2,3,4]
it = iter(list) #创建迭代器对象
print (next()) #输出迭代器下一个元素

可以使用it来进行遍历

list = [1,2,3,4]
it = iter(list)
#使用for来进行遍历
for i in it:
	print(i) 
#或是用while来进行遍历
while(True):
	try:
		print(next(it))
	except StopIteration :
		sys.exit() #结束程序

0x04- - 函数&类

函数

1.格式

函数是一段组织好的，可重复使用的，来实现单一或相关联功能的代码段。
函数能够提高代码的模块性。
我们可以将一些方法封装成用户自定义函数，方便在之后进行多次调用。
在Python中该函数的格式为:

def name(val1 , val2):
	your code
	return val3

其中 def 是函数声明，告诉 python 要定义一个函数
name 是函数标识符名称，命名规则同Python标识符的命名
val1,val2被称作函数的参数
缩进后的内容为函数体
return 选择性的返回一个值给调用方法，没有return 相当于返回None

例如，将a+b写成函数操作的形式。

def plus(a,b):
	print(a+b)

c = 1
d = 3
plus(c,d)

输出结果为4

2.参数

形参：函数定义时预设的参数
实参：实际使用时传递给函数的参数

在Python中，形参有4中表现形式:

  1. 必须参数：如上例的a,b。即在引用时必须传入的参数。
  2. 关键词参数：在引用plus函数时还可以这样赋值:
    plus(a=4,b=6)
    或者
    plus(b=6,a=4)
    关键词参数使用时不需要指定顺序
  3. 默认参数：修改plus函数的形参格式如：
    def plus(a,b=6)
    这样plus函数中b参数已经有了默认值6
    如果没有传入b的值时，b参数将使用默认值6
  4. 不定长参数：当不确定参数的长度时可以使用不定长参数。修改函数：
def plus( *val ):
	sum = 0
	for i in val:
		sum+=i
	print(sum)
plus(1,2,3,4,5)

输出结果为15
加了*的参数会以元组的形式导入函数，存放所有未命名的变量参数。
加了**的参数以字典的形式导入。
单独出现*后的参数必须用关键词参数的方式传入。

3.参数传递

在Python中，类型属于对象，变量没有类型。
上面的plus函数中，1,3属于Num类,而变量c，d则没有类型，他仅是一个Num对象的引用（类似于指针）。
在之前的总结中，Python有种可变类型，3种不可变类型。当函数传递的参数类型为不可变类型时，传递方式累死c++的值传递。传递的只是变量的值，不影响变量本身。
举个例子说明值传递：

def pass_coin(a):
	a = 10
	print("函数内的a的值为"+str(a))

a = 5
pass_coin(a)
print("外部实际的a的值为"+str(a))

输出结果为:

函数内的a的值为10
外部实际的a的值为5

当函数传递的参数时可变类型时，则类似c++的引用传递（指针），如果参数被修改，那么外部实际值也会发生变化。
同样例如:

def pass_coin(a):
	a[1] = 10
	print("函数内列表a的值为",end='')
	print(a)

a = [1,2,3,4,5]
pass_coin(a)
print("外部实际列表a的值为",end='')
print(a)

输出结果为：

函数内列表a的值为[1, 10, 3, 4, 5]
外部实际列表a的值为[1, 10, 3, 4, 5]

在这个例子中我们定义了一个可变的数据类型：列表a，在调用函数时把列表下标为 1 的值改变为10，发现不仅仅是函数内部a的值发生了变化,实际的列表a 的值已经被改变。

类

类的操作和java中基本相似。python同样支持继承，多继承，方法重写，私有属性、方法，以及运算符重载

0x05- - 错误&异常

错误

错误一般指python代码中的语法错误

异常

1.异常信息

即使语法正确，程序在运行的过程中也可能发生错误。运行期间的错误被称作异常。
异常的种类有很多，如常见的：ZeroDivisionError,NameError,TypeError等等。

2.异常处理

异常处理的代码格式：

try :
	print(5/0)
except ZeroDivisionError:
    print("You can't divide by 0!")

except函数也可以同时处理多个异常，如：
except(RuntimeError,ZeroDivisionError):
try-except 还有一个可选的 else语句

3.常见的Python异常类型
异常名称 异常描述
BaseException 所有异常的基类
SystemExit 解释器请求退出
KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C)
Exception 常规错误的基类
StopIteration 迭代器没有更多的值
GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出
StandardError 所有的内建标准异常的基类
ArithmeticError 所有数值计算错误的基类
FloatingPointError 浮点计算错误
OverflowError 数值运算超出最大限制
ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型)
AssertionError 断言语句失败
AttributeError 对象没有这个属性
EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记
EnvironmentError 操作系统错误的基类

0x06- - Python模块的安装(以Matplotlib为例)

之前的安装缺少了部分环境导致Python最后的安装过程出现一个错误警告。导致Python3自带的Pip3未安装成功。我们重新安装一下依赖环境扩展包

1.Python3.7.0依赖包

$ yum install -y gcc openssl* libffi libffi-devel zlib zlib-devel zlib-static readline-devel

2.Matplotlib图形呈现依赖包

$ yum install -y tcl tk tk-devel

3.重新安装Python3
$ tar -xzvf Python-3.7.0.tgz 
$ cd Python-3.7.0/
$ ./configure --with-ssl --with-tcltk-includes="-I/usr/include" --with-tcltk-libs="-L/usr/lib64 -ltcl8.5 -L/usr/lib64 -ltk8.5"
$ make
$ make install

make install 结束后，会发现不会出现第一次安装时结尾的报错而是提示success
可以在命令行输入
$ python3
和
$ pip3
检测是否安装成功。

4.Pip3安装matplotlib

$ pip3 install --index-url https://pypi.douban.com/simple matplotlib

5.Matplotlib基本操作

首先调用Matplotlib
import Matplotlib.pyplot as plt
调用了pyplot模块，并将它简化为plt，这样我们在后面的使用中就可以用plt来代替较长的pyplot。
来画一个简单的图像:

import matplotlib.pyplot as plt 
squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(squares)   #plot()绘图函数
plt.show()   #show()打开matplotlib查看器并显示所绘图形

运行输出如下：

我们对输出的图片加一些修饰：

import matplotlib.pyplot as plt 
squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(squares,linewidth=5) #linewidth参数调整画线粗细
plt.title("Square Number",fontsize=24) #title方法为图片命名
plt.xlabel("Value",fontsize=14) #xlabel方法为X轴坐标命名
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14) #ylabel方法为Y轴坐标命名
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14) #配置参数刻度线样式。
plt.show()

输出变为以下形式:

plot方式画出的图默认是将各个点的值连接到一起，如果想要单独画出各个点，可以使用scatter的打印方式。

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = [1,2,3,4,5]
y_values = [1,4,9,16,25]
plt.scatter(x_values,y_values,s=10)
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()

输出结果如下:

把采样点加多，即可画出y=x*x的函数图像:

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,51))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,s=40)
plt.xlabel("Values",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Values",fontsize=14)
plt.axis([0,60,0,3600])
plt.show()

输出如下:

也可以改变他的颜色：

颜色表可以参考着单一色
red,blue,yellow,green,pink,black,brown,purple,orange
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html

或是渐变色：

import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,51))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,
		cmap=plt.cm.Blues,s=40)
plt.xlabel("Values",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Values",fontsize=14)
plt.axis([0,60,0,3600])
plt.show()

输出结果如下：

这里放出常用的颜色表:


图片编辑完毕，记得保存一下:
plt.savefig('test.png',bbox_inches='tight') #自动保存图表，并将图表周边的空白区域裁减掉

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