“人生苦短,我学 python”是编程届的名言。用 python 写小脚本的便捷性,让很多其他语言的学习者把 python 当作辅助语言。拥有了某一个语言的功底,再来学习另外一种语言应该是十分快速的。编程理念都十分相似,只是看看语言的差异性。带着 Java 的基础,学习 Python,准备上路了。
基础的运算
安装好 python 环境后,运行 win+R,输入 python 直接进入 python 的交互页面,这边可以进行数学运算。
>>> 2+2
4
表 1 数学操作符,优先级从高到低
操作符 | 操作 | 例子 | 值 |
---|---|---|---|
** | 指数 | 2 ** 3 | 8 |
% | 取模 / 取余数 | 22 % 8 | 6 |
// | 整除 / 商数取整 | 22 // 8 | 2 |
/ | 除法 | 22 / 8 | 2.75 |
* | 乘法 | 3 * 5 | 15 |
– | 减法 | 5 – 2 | 3 |
+ | 加法 | 2 + 2 | 4 |
由上面可以看出 python 前两个基础类型 <mark> 整数 </mark>、<mark> 浮点类型 </mark>。这两个和 java 中的概念差不多。
字符串
作为基础的类型,当然少不了字符串了,和 java 一样,字符串可以进行拼接操作。例如:
>>> 'AAA' + 'BBB'
'AAABBB'
>>> 'CCC'+25
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
>>> 'DEF'*3
'DEFDEFDEF'
如上,‘AAA’+’BBB’ 可以直接进行字符串的拼接。但是与 java 不同的是 python 不会进行类型强制转化,所以当用字符串‘CCC’+int 型的 25 的时候就会报错。对 python 进行 * 操作,字符串会进行复制。
变量名
这边插一段,在 java 中进行变量声明的时候,需要指定变量类型,在 python 中不需要,但是 python 变量名也需要一定的规则。
- 只能是一个词。
- 只能包含字母、数字和下划线。
- 不能以数字开头。
类型转化
为了让 int 型的 5 可以转化成字符串类型,从而和字符串拼接,python 提供了一些内置函数。
表 2 一些 python 内置函数
| 函数 | 作用 | 示例 |
| :—–:| :—-: | :—-: |
|str() | 转化类型为字符串 |str(5)|
|int()| 转化类型为整数 |int(‘5’)|
|float()| 转化类型为浮点数 |float(‘5’)|
|print()| 打印函数 | 略 |
|input()| 读取用户输入数据 |myName = input()|
|len()| 内容长度 |len(myName)|
控制流
布尔值
现在引入第四个数据类型,布尔值。python 的布尔值也是有真或者假,但是 python 中的真为 True(注意 T 必须大写),假为 False(F 也必须为大写),同样的布尔类型不能与其他类型相比较。
>>> True
True
>>> true
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'true' is not defined
>>> True = 1
File "<stdin>", line 1
SyntaxError: can't assign to keyword
比较类型
表 3 比较类型
操作符 | 含义 |
---|---|
== | 等于 |
!= | 不等于 |
< | 小于 |
> | 大于 |
<= | 小于等于 |
>= | 大于等于 |
同时 python 也可以使用二元操作符 <mark>and</mark>、<mark>or</mark>、<mark>not</mark> 同 java 中的与、或、非。
条件与代码块
你前面看到的布尔表达式可以看成是条件,它和表达式是一回事。“条件”只是在
控制流语句的上下文中更具体的名称。条件总是求值为一个布尔值,True 或 False。控制
流语句根据条件是 True 还是 False,来决定做什么。几乎所有的控制流语句都使用条件。
代码块
python 没有 java 中那种 {} 来区分代码块,python 中所有的代码块都是通过缩进进行的。
- 缩进增加时,代码块开始。
- 代码块可以包含其他代码块。
- 缩进减少为零,或减少为外面包围代码块的缩进,代码块就结束了。
>>> if 'a'=='b':
... print('真')
... else:
... print('假')
...
假
以上是一个 if else 的控制流,条件后面加上冒号,并且代码块需要缩进方式。
while 循环的格式如下:
spam = 0
while spam < 5:
print('Hello, world.')
spam = spam + 1
另外 python 也有 break 和 continue 关键字可以使用。
for 循环
for 循环单另儿拿出来以示尊重,for 循环的格式如下:
for 关键字;
一个变量名;
in 关键字;
调用 range()方法,最多传入 3 个参数;
冒号;
从下一行开始,缩退的代码块(称为 for 子句)。
for i in range(5):
print('Jimmy Five Times (' + str(i) + ')')
i 分别执行 0、1、2、3、4.
<mark>range()</mark> 方法其实有三个参数,只是可以省略其中两个。range(start、end、gap),可以指定开始、结束和步长。
>>> for i in range(0,10,3):
... print(i)
...
0
3
6
9
函数
导入模块
Python 程序可以调用一组基本的函数,这称为“内建函数”,包括你见到过的 print()、input()和 len()函数。Python 也包括一组模块,称为“标准库”。每个模块都是一个 Python 程序,包含一组相关的函数,可以嵌入你的程序之中。例如,math 模块有数学运算相关的函数,random 模块有随机数相关的函数,等等。
利用 <mark>import</mark> 或者 <mark>from import</mark> 语句
自定义函数
除了内建函数,大部分的函数都是自定义的。(即使从模块中导入的函数也是别人自定义好的,让你使用的)
def hello(name):
print('Hello' + name)
def 函数名(参数):
函数体
None
在 Python 中有一个值称为 None, 它表示没有值。None 是 NoneType 数据类型的唯一值(其他编程语言可能称这个值为 null、nil 或 undefined)。就像布尔值 True 和 False 一样,None 必须大写首字母 N。
异常处理
def temp_convert(var):
try:
return int(var)
except ValueError, Argument:
print "参数没有包含数字 \n", Argument
类似于 java,python 捕获处理一场用的是 try,except,只不过在 except 后面除了可以跟异常类(比如例子中的 ValueError),还可以跟上引发一场的参数(比如例子中的 Argument,其实就是 try 中的 var)
列表
列表可以看作 java 中的数组集合,可以存放一些元素,比如 <mark>>>> spam = [‘cat’, ‘bat’, ‘rat’, ‘elephant’]</mark>。我们可以通过 index 获取某个元素,比如 spam[0]=‘cat’,同时可以从后往前拿数据,比如 spam[-1]=’elephant’。
切片
除了直接操作 index,获取某个元素之外,还可以通过切片获得一段子列表。
>>> spam[1:3]
['bat', 'rat']
>>> spam[0:-1]
['cat', 'bat', 'rat']
列表的拼接与复制
与 java 不同的是,python 的列表可以自由的拼接复制。
>>> [1, 2, 3] + ['A', 'B', 'C']
[1, 2, 3, 'A', 'B', 'C']
>>> ['X', 'Y', 'Z'] * 3
['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z']
列表结合某些关键字和方法
- 删除某列表中的某元素,可以直接用 del 关键字。
- 也可以结合 for 循环
>>> supplies = ['pens', 'staplers', 'flame-throwers', 'binders']
>>> for i in range(len(supplies)):
print('Index' + str(i) + 'in supplies is:' + supplies[i])
- 利用 in、not in 直接判断某元素是否在列表中
>>> 'howdy' in ['hello', 'hi', 'howdy', 'heyas']
True
>>> spam = ['hello', 'hi', 'howdy', 'heyas']
>>> 'cat' in spam
False
- index()方法判断某元素在列表中的第一次出现的下标,没有的话就报错。
>>> spam = ['Zophie', 'Pooka', 'Fat-tail', 'Pooka']
>>> spam.index('Pooka')
1
- 用 append()和 insert()方法在列表中添加值
append()方法调用,将参数添加到列表末尾。insert()方法可以在列表任意下标处插入一个值。insert()方法的第一个参数是新值的下标,第二个参数是要插入的新值。
- 用 remove()方法从列表中删除值
- 用 sort()方法将列表中的值排序
元组
在 java 中,我们知道 String 是被 final 修饰的,所以 String 本身是不能修改的,如果对 String 进行修改,其实是在内存中新建了一个新的 String。类似的 python 中也有一个不可修改的数据类型——元组。元组和列表差不多,很多方法都是共通的。只不过,元组是用 ”()” 表示,并且元组内的元素不能被修改,也不能对元组进行增加删除操作。
元组和列表的转化
函数 list()和 tuple()将返回传递给它们的值的列表和元组版本。
>>> tuple(['cat', 'dog', 5])
('cat', 'dog', 5)
>>> list(('cat', 'dog', 5))
['cat', 'dog', 5]
>>> list('hello')
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
引用与引用函数
>>> spam = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> cheese = spam
>>> cheese[1] = 'Hello!'
>>> spam
[0, 'Hello!', 2, 3, 4, 5]
>>> cheese
[0, 'Hello!', 2, 3, 4, 5]
看上面的代码,非常好理解,spam 将引用复制给 cheese,而不是复制的对象,所以对某个引用操作,都会改变那唯一的对象。如果想为 cheese 引用生成一个新的对象,就需要用到拷贝函数 copy()和 deepcopy()。其实就是 java 中的浅拷贝和深拷贝。
>>> import copy
>>> spam = ['A', 'B', 'C', 'D']
>>> cheese = copy.copy(spam)
>>> cheese[1] = 42
>>> spam
['A', 'B', 'C', 'D']
>>> cheese
['A', 42, 'C', 'D']
deepcopy()深拷贝是指,不仅生成一个与 spam 一样新的对象,连 spam 内部的数据也一起复制一堆新的对象出来。就好比说把 ’A’,’B’ 这种元素分别换成一个个子列表,浅拷贝不会对他们复制,而深拷贝会对这些对象进行复制。
字典
像列表一样,“字典”是许多值的集合。但不像列表的下标,字典的索引可以使用许多不同数据类型,不只是整数。字典的索引被称为“键”,键及其关联的值称为“键 - 值”对。所以可以说字典就是 java 中的 Map。
myCat = {'size': 'fat', 'color': 'gray', 'disposition': 'loud'}
与列表不同的是,字典没有顺序的概念,所以不能通过操作 index 获取某元素,不能使用切片,不能使用排序函数。
操作字典
基本操作
所以操作字典,就需要另辟蹊径,使用函数 keys()、values()和 items()。顾名思义,分别是获取字典的 key 值们,val 值们,和键值对本身们。
>>> spam = {'color': 'red', 'age': 42}
>>> for v in spam.values():
print(v)
red
42
>>> for k in spam.keys():
print(k)
color
age
>>> for i in spam.items():
print(i)
('color', 'red')
('age', 42)
值得一提的是 spam.keys()获得的是元组,如果希望的到对应的列表就需要用 list 函数转化。
检查字典中是否存在键或值
可以利用 in 或者 not in 关键字判断数据是否在字典中。
>>> spam = {'name': 'Zophie', 'age': 7}
>>> 'name' in spam.keys()
True
>>> 'Zophie' in spam.values()
True
>>> 'color' in spam.keys()
False
>>> 'color' not in spam.keys()
True
>>> 'color' in spam
False
get()和 setdefault()方法
get()可以通过 key 值找到相对应的 value 值。get 有两个参数,第一个参数是 key 值,第二个参数是在键值对不存在 (或者说 key 不存在) 的时候,给予的默认值。
>>> picnicItems = {'apples': 5, 'cups': 2}
>>> 'I am bringing' + str(picnicItems.get('cups', 0)) + 'cups.'
'I am bringing 2 cups.'
>>> 'I am bringing' + str(picnicItems.get('eggs', 0)) + 'eggs.'
'I am bringing 0 eggs.'
setdefault()有两个参数,第一个是要插入键值对的 key 值,第二个是默认值。当原字典中有这个 key 值,就什么也不做,如果原字典中没有这个 key 值,就将默认值作为 value,同 key 一起拼成键值对插入到字典中。
>>> spam = {'name': 'Pooka', 'age': 5}
>>> spam.setdefault('color', 'black')
'black'
>>> spam
{'color': 'black', 'age': 5, 'name': 'Pooka'}
>>> spam.setdefault('color', 'white')
'black'
>>> spam
{'color': 'black', 'age': 5, 'name': 'Pooka'}
字符串操作
我们早已经知道了字符串和其基本操作了,当我们又学习了列表、元组、字典之后再来看一下更加丰富的处理字符串的方法。
转移字符和原始字符
和 java 一样,python 也是用 对特殊字符进行转义。同时,还有原始字符 r。可以在字符串开始的引号之前加上 r,使它成为原始字符串。“原始字符串”完全忽略所有的转义字符,打印出字符串中所有的倒斜杠。
>>> print(r'That is Carol\'s cat.')
That is Carol\'s cat.
注释与多行字符
python 单行注释可以使用特殊字符 #,同时多行注释可以使用 ”””.
# 这是一行注释
"""
这是多行注释
这是多行注释
这是多行注释
"""
有时候我们在使用 print 函数的时候,打印的字符串很长很长,为了页面好看,可以使用 ”’ 将大字符串拆分成好几行。
print('''Dear Alice,
Eve's cat has been arrested for catnapping, cat burglary, and extortion.
Sincerely,
Bob''')
字符串下标和切片
一个字符串也可以当作列表来处理,其中元素可以看作是一个个字符。所以就可以对字符串进行下标操作或者切片操作。同样的就可以利用 in、not in 判断某字符是否在字符串内了。
>>> spam = 'Hello world!'
>>> spam[0]
'H'
>>> spam[4]
'o'
>>> spam[-1]
'!'
>>> spam[0:5]
'Hello'
>>> spam[:5]
'Hello'
>>> spam[6:]
'world!'
一些字符串内建方法
- upper() 字符串全部变大写
- lower() 字符串全部变小写
- isupper()字符串至少有一个字母,并且所有字母都是大写
- islower()字符串至少有一个字母,并且所有字母都是小写
- isalpha()字符串只包含字母,并且非空
- isalnum()字符串只包含字母和数字,并且非空
- isdecimal()字符串只包含数字字符,并且非空
- isspace()字符串只包含空格、制表符和换行,并且非空
- startswith()字符串以该方法传入的字符串开始
- endswith()字符串以该方法传入的字符串结束
- join()拼接字符串,可指定分隔符
- split()通过某值切割字符串
- rjust()左填充,如果输出数据不足,补充空格
- ljust()右填充,如果输出数据不足,补充空格
- center()字符串居中,左右数据不足,补充空格
结束
呜呼,python 的基础语法就算过了一遍,当然这只是基础中的基础。像 python 怎么处理多线程、类的概念、内存管理等内容有时间再看吧。不忘初心,最开始学习 python 只是把它当作辅助语言,写写小脚本什么的,不打算研究太深,毕竟时间有限,java 还有很多东西要去研究,并且,除了编程,这个世界还有很多美好的事情等待我去体验。学以致用,写爬虫也是我学习 python 的一个动力,写了一个小脚本爬取豆瓣电影 TOP250.(好像这个是爬虫入门经典案例吧,哈哈)代码贴一下
import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
def get_data(url):
print(url)
html = rq.get(url).content.decode("utf-8")
soup = BeautifulSoup(html,"lxml")
divItems = soup.find_all("div","item")
for item in divItems:
name = item.find('span',{'class':'title'}).text
rating_num = item.find('span',{'class':'rating_num'}).text
number = item.find('em').text
imgUrl = item.find("img").attrs['src']
print("----------->")
print("number:"+number)
numbers.append(number)
print("name:"+name)
names.append(name)
print("rating_num:"+rating_num)
rating_nums.append(rating_num)
print("imgUrl:"+imgUrl)
imgUrls.append(imgUrl)
print("----------->")
data_df = pd.DataFrame()
numbers = []
names = []
rating_nums = []
imgUrls = []
for num in range(0,10):
get_data("https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(int(num)*25))
data_df["序列"] = numbers
data_df["名称"] = names
data_df["评分"] = rating_nums
data_df["海报"] = imgUrls
writer = pd.ExcelWriter('movie_top250.xlsx')
data_df.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f') # float_format 控制精度
writer.save()
当然,提前需要 install 的模块
requests
BeautifulSoup4
pandas
openpyxl
lxml(BeautifulSoup4 的解析器)
结束。