Python中什么是变量

在Python中，变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的。

例如，对于方程式 y=x*x ，x就是变量。当x=2时，计算结果是4，当x=5时，计算结果是25。

只是在计算机程序中，变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。

在Python程序中，变量是用一个变量名表示，变量名必须是大小写英文、数字和下划线（_）的组合，且不能用数字开头，比如：

a = 1

变量a是一个整数。

t_007 = 'T007'

变量t_007是一个字符串。

在Python中，等号=是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量，例如：

a = 123    # a是整数 print a a = 'imooc'   # a变为字符串 print a

这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。

静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错。例如Java是静态语言，赋值语句如下（// 表示注释）：

int a = 123; // a是整数类型变量 a = "mooc"; // 错误：不能把字符串赋给整型变量

和静态语言相比，动态语言更灵活，就是这个原因。

请不要把赋值语句的等号等同于数学的等号。比如下面的代码：

x = 10 x = x + 2

如果从数学上理解x = x + 2那无论如何是不成立的，在程序中，赋值语句先计算右侧的表达式x + 2，得到结果12，再赋给变量x。由于x之前的值是10，重新赋值后，x的值变成12。

最后，理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。当我们写：a = 'ABC'时，Python解释器干了两件事情：

1. 在内存中创建了一个'ABC'的字符串；

2. 在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向'ABC'。

也可以把一个变量a赋值给另一个变量b，这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据，例如下面的代码：

a = 'ABC' b = a a = 'XYZ' print b

最后一行打印出变量b的内容到底是'ABC'呢还是'XYZ'？如果从数学意义上理解，就会错误地得出b和a相同，也应该是'XYZ'，但实际上b的值是'ABC'，让我们一行一行地执行代码，就可以看到到底发生了什么事：

执行a = 'ABC'，解释器创建了字符串  'ABC'和变量 a，并把a指向 'ABC'：

执行b = a，解释器创建了变量 b，并把b指向 a 指向的字符串'ABC'：

执行a = 'XYZ'，解释器创建了字符串'XYZ'，并把a的指向改为'XYZ'，但b并没有更改：

所以，最后打印变量b的结果自然是'ABC'了。

Python的注释

任何时候，我们都可以给程序加上注释。注释是用来说明代码的，给自己或别人看，而程序运行的时候，Python解释器会直接忽略掉注释，所以，有没有注释不影响程序的执行结果，但是影响到别人能不能看懂你的代码。

Python的注释以 # 开头，后面的文字直到行尾都算注释

# 这一行全部都是注释... print 'hello' # 这也是注释

注释还有一个巧妙的用途，就是一些代码我们不想运行，但又不想删除，就可以用注释暂时屏蔽掉：

# 暂时不想运行下面一行代码: # print 'hello, python.'

Python之print语句

print语句可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world'，用代码实现如下：

>>> print 'hello, world'

注意：

1.当我们在Python交互式环境下编写代码时，>>>是Python解释器的提示符，不是代码的一部分。

2.当我们在文本编辑器中编写代码时，千万不要自己添加 >>>。

print语句也可以跟上多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：

>>> print 'The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog' The quick brown fox jumps over the lazy dog

print会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出一个空格，因此，输出的字符串是这样拼起来的：

print也可以打印整数，或者计算结果：

>>> print 300 300    #运行结果 >>> print 100 + 200 300    #运行结果

因此，我们可以把计算100 + 200的结果打印得更漂亮一点：

>>> print '100 + 200 =', 100 + 200 100 + 200 = 300     #运行结果

注意: 对于100 + 200，Python解释器自动计算出结果300，但是，'100 + 200 ='是字符串而非数学公式，Python把它视为字符串，请自行解释上述打印结果。

dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。

set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。

创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：

>>> s = set(['A', 'B', 'C'])

set内部存储的元素是无序的。set会自动去掉重复的元素。

与运算：只有两个布尔值都为 True 时，计算结果才为 True。

或运算：只要有一个布尔值为 True，计算结果就是 True。

非运算：把True变为False，或者把False变为True：

Python把0、空字符串''和None看成 False，其他数值和非空字符串都看成 True

Python的整数除法，即使除不尽，结果仍然是整数，余数直接被扔掉。不过，Python提供了一个求余的运算 % 可以计算余数。

 遍历set

由于 set 也是一个集合，所以，遍历 set 和遍历 list 类似，都可以通过 for 循环实现。

注意: for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同。

Python之调用函数

Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。

要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数。

可以直接从Python的官方网站查看文档： http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs

也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息。

调用 abs 函数：

>>> abs(100) 100 >>> abs(-20) 20 >>> abs(12.34) 12.34

调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个：

>>> abs(1, 2) Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：

>>> abs('a') Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

而比较函数 cmp(x, y) 就需要两个参数，如果 x<y，返回 -1，如果 x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1：

>>> cmp(1, 2) -1 >>> cmp(2, 1) 1 >>> cmp(3, 3) 0

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如   int()函数可以把其他数据类型转换为整数：

>>> int('123') 123 >>> int(12.34) 12

str()函数把其他类型转换成 str：

>>> str(123) '123' >>> str(1.23) '1.23'

dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。

在一个dict中，key不能重复。

dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。

dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。

 set的特点

set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。

set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。

set存储的元素也是没有顺序的。

可以用来判断输入是否有效

Python之什么是函数

我们知道圆的面积计算公式为：

S = πr²

当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：

r1 = 12.34 r2 = 9.08 r3 = 73.1 s1 = 3.14 * r1 * r1 s2 = 3.14 * r2 * r2 s3 = 3.14 * r3 * r3

当代码出现有规律的重复的时候，你就需要当心了，每次写3.14 * x * x不仅很麻烦，而且，如果要把3.14改成3.14159265359的时候，得全部替换。

有了函数，我们就不再每次写s = 3.14 * x * x，而是写成更有意义的函数调用 s = area_of_circle(x)，而函数 area_of_circle 本身只需要写一次，就可以多次调用。

抽象是数学中非常常见的概念。举个例子：

计算数列的和，比如：1 + 2 + 3 + ... + 100，写起来十分不方便，于是数学家发明了求和符号∑，可以把1 + 2 + 3 + ... + 100记作：

100 ∑n n=1

这种抽象记法非常强大，因为我们看到∑就可以理解成求和，而不是还原成低级的加法运算。

而且，这种抽象记法是可扩展的，比如：

100 ∑(n²+1) n=1

还原成加法运算就变成了：

(1 x 1 + 1) + (2 x 2 + 1) + (3 x 3 + 1) + ... + (100 x 100 + 1)

可见，借助抽象，我们才能不关心底层的具体计算过程，而直接在更高的层次上思考问题。

写计算机程序也是一样，函数就是最基本的一种代码抽象的方式。

Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。

可以使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，但list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key。

避免 KeyError 发生，有两个办法：

一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：

if 'Paul' in d:
    print d['Paul']

如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行 print d['Paul'] ，从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个 get 方法，在Key不存在的时候，返回None：

>>> print d.get('Bart')
59
>>> print d.get('Paul')
None

dict（类似C语言的结构体）可以讲事物联系起来，如：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}

名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过 key 来查找 value。

花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value，注意要有逗号隔开。

由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小，如：len(d)。

数组的索引以0开头

索引数字不能超过数组的上限

对变量命名时，不能以python自带的函数命名（最好加下划线）