30分钟速通！适用于有其他编程语言基础的Python小白零基础教程（二）

1.函数

包含：调用函数、定义函数、函数的参数、递归函数

输出结果都写在了注释中

1.1 abs()函数:

# 求绝对值
print(abs(-12.34))
# 12.34

1.2 max()和min()函数:

# 求最大最小值
print(max(1,5,2,-3),min(1,5,2,-3))
# 5 -3

1.3 数据类型转换函数

# 数据类型转换函数:int(),float(),str(),bool()
print(int(12.34))
# 12
print(float(12))
# 12.0
print(str(1.234))
# 1.234
print(bool(12),bool(0),bool('0'))   # '0'表示字符
# True False True

1.4 hex()函数

# hex()函数:
# 把一个整数转换成十六进制表示的字符串
print(hex(10),hex(15),hex(17))
# 0xa 0xf 0x11

1.5 def自定义函数

# def自定义函数
def my_abs(x):
    if x > 0:
        return x
    else:
        return -x

print(my_abs(-100))
# 100

1.6 空函数

# 空函数
# pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来
def nop():
    pass

1.7 isinstance()函数

# isinstance()函数:
# 数据类型检查
def my_abs(x):
    if not isinstance(x,(int,float)):	# 检查x是否是int或float类型
        raise TypeError('bad operand type')
    if x > 0:
        return x
    else:
        return -x   

1.8 递归函数

# 递归函数
def fact(n):
    if n == 1:
        return n
    return n * fact(n-1)
print(fact(5))
# 120

参数类型	定义	语法示例	调用方式	传值方式	典型应用场景
必选参数	调用时必须传入的参数，无默认值	def func(a, b):	按位置或关键字传递	必须显式传值，否则报错	函数必须依赖的基础参数
默认参数	定义时赋予默认值，调用时可省略	def func(a, b=1):	按位置或关键字传递；可省略有默认值的参数	未传值时使用默认值	可选参数或常用配置
可变参数	接收任意数量的位置参数，打包为元组	def func(*args):	按位置传递多个参数，如 func(1, 2, 3)	自动将多个位置参数合并为元组 args	处理不定长位置参数（如求和、拼接）
命名关键字参数	强制要求参数以关键字形式传递（需用 * 分隔或跟在可变参数后）	def func(a, *, b) 或 def func(a, *args, b):	必须使用关键字传值，如 func(a=1, b=2) 或 func(1, 2, 3, b=4)	直接通过参数名赋值	明确参数含义，避免歧义
关键字参数	接收任意数量的关键字参数，打包为字典	def func(**kwargs):	按关键字传递多个参数，如 func(a=1, b=2)	自动将多个关键字参数合并为字典 kwargs	接受灵活配置或扩展参数

---

2.高级特性

包含：切片、迭代、列表生成式、生成器、迭代器

输出结果都写在了注释中

2.1 切片

# 切片Slice，对tuple同理
l = list(range(100))
print(l[0:10])
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(l[:5])
# [0, 1, 2, 3, 4]
print(l[-10:])
# [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
print(l[10:20])
# [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
print(l[:10:2]) # 每两个取一个
# [0, 2, 4, 6, 8]
print(l[::5])
# [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

2.2 迭代

# 迭代
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
for key in d:
    print(key)
# a
# b
# c

for value in d.values():
    print(value)
# 1
# 2
# 3

for k,v in d.items():
    print(k,v)
# a 1
# b 2
# c 3

for ch in 'ABC':
    print(ch)
# A
# B
# C

# 通过collections.abc模块的Iterable类型判断一个对象是否是可迭代对象
from collections.abc import Iterable
print(isinstance ('abc',Iterable)) # str是否可迭代
print(isinstance([1,2,3], Iterable)) # list是否可迭代
print(isinstance(123, Iterable)) # 整数是否可迭代
# True
# True
# False

# enumerate()函数:
# 同时迭代索引和元素本身
for i,value in enumerate(['A','B','C']):
    print(i,value)
# 0 A
# 1 B
# 2 C

for x,y in [(1,1),(5,3),(2,9)]:
    print(x,y)
# 1 1
# 5 3
# 2 9

2.3 列表生成式

# 列表生成式
l = [x*x for x in range(1,11)]
print(l)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

l2 = [m + n for m in ['A','B','C'] for n in ['1','2','3']]
print(l2)
# ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

# lower()和upper()函数:
# 转化为小写和大写
l = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
l3 = [l3.lower() for l3 in l]
print(l3)
# ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

#if-else
# 在一个列表生成式中，for前面的if ... else是表达式，必须根据x计算出一个结果;
# 而for后面的if是过滤条件，不能带else
l4 = [x for x in range(1,11) if x%2 == 0]
print(l4)
# [2, 4, 6, 8, 10]

l5 = [x if x%2 == 0 else -x for x in range(1,11)]
print(l5)
# [-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]

2.4 生成器

# 生成器generator
# 创建方法一：把一个列表生成式的[]改成()
g = (x * x for x in range(1,11))   
print(g)
#  at 0x000001D8DB242190>

# next()函数:
# 获得generator的下一个返回值
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
# 1
# 4
# 9

# for循环遍历输出
for i in g:
    print(i)
# 1
# 4
# 9
# 16
# 25
# 36
# 49
# 64
# 81
# 100

# 创建方法二：创建包含yield关键字的函数
def fib(n):
    i,a,b = 0,0,1
    while i < n:
        yield b
        a,b = b,a+b
        i += 1
    return 'done'
print(fib(6))
# 

for i in fib(6):
    print(i)
# 1
# 1
# 2
# 3
# 5
# 8

# 如果想要拿到返回值'done'，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中
g = fib(6)
while True:
    try:
        x = next(g)
        print('g:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break

2.5 迭代器

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

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