python 入门笔记（三）

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一、字典

我们要介绍一个新的类，词典 (dictionary)。与列表相似，词典也可以储存多个元素。这种储存多个元素的对象称为容器。和c++容器(container)类似。字典值可以是任意类型的 Python 对象,字典元素用大括号({ })包裹。说道容器，那么我们就知道容器内部是由键-值(key-value)对构成，所以我们一般声明字典的方法如下：

>>> dix={"xiaoming":19,"xiaosan":18,"xiaoliu":20}
>>> print dix
{'xiaoming': 19, 'xiaosan': 18, 'xiaoliu': 20}
>>>
>>> print type(dix)
<type 'dict'>
>>>

由于键——值对应，所以上述’xiaoming’对应 19, ‘xiaosan’对应18, ‘xiaoliu’对应20.

与表不同的是，字典的元素没有顺序。你不能通过下标引用元素。词典是通过键来引用。例如：

>>> print dix["xiaosan"]
18
>>>
>>> dix["xiaoliu"]=30
>>> print dix
{'xiaoming': 19, 'xiaosan': 18, 'xiaoliu': 30}

1、字典的常用方法

他的常用方法和容器的类似，一些常用的方法如下：

>>>print dix.keys()           # 返回dix所有的键

>>>print dix.values()         # 返回dix所有的值

>>>print dix.items()          # 返回dix所有的元素（键值对）

>>>dix.clear()                # 清空dix，dict变为{}

>>>del dix['xiaosan']             # 删除 dix 的‘xiaosan’元素

>>>print len(dix)  　　　　　　　　 #返回字典元素的个数

2、文件和内建函数 open()

我们打开一个文件，并使用一个对象来表示该文件：

对象名 = open(文件名，模式)

最常用的模式有：

r 打开只读文件，该文件必须存在

r+ 打开可读写的文件，该文件必须存在

w 打开只写文件，若文件存在则文件长度清为0，即该文件内容会消失。若文件不存在则建立该文件。

w+ 打开可读写文件，若文件存在则文件长度清为零，即该文件内容会消失。若文件不存在则建立该文件

a 以附加的方式打开只写文件。若文件不存在，则会建立该文件，如果文件存在，写入的数据会被加到文件尾，即文件原先的内容会被保留

a+ 以附加方式打开可读写的文件。若文件不存在，则会建立该文件，如果文件存在，写入的数据会被加到文件尾后，即文件原先的内容会被保留。

上述的形态字符串都可以再加一个b字符，如rb、w+b或ab＋等组合，加入b 字符用来告诉函数库打开的文件为二进制文件，而非纯文字文件。

比如可以写成以下形式：

>>>f = open("test.txt","r")

2.1、文件对象的方法

读取：

content = f.read(N)　　　　　　＃读取N bytes的数据

content = f.readline()       # 读取一行

content = f.readlines()      # 读取所有行，储存在列表中，每个元素是一行。

写入：

f.write("I am a good boy!!\n")   #注意：该文件必须为可写入文件，要不会出错

关闭文件：

f.close()

二、模块

1、引入模块

模块是一种组织形式, 它将彼此有关系的 Python 代码组织到一个个独立文件当中。模块可以包含可执行代码, 函数和类或者这些东西的组合。

在Python中，一个.py文件就构成一个模块。通过模块，你可以调用其它文件中的程序

先写一个first.py文件。加入如下代码：

def say_hello():
print "hello"

再写一个second.py，并引入first中的程序：

import first   #将first模块引入

for i in range(5):
first.say_hello()

直接在终端上输入python second.py运行结果如下：



Python中还有其它的引入方式：

import a as b             # 引入模块a，并将模块a重命名为b
from a import function   # 从模块a中引入function对象。调用a中对象时，我们不用再说明模块，即直接使用function，而不是a.function。
from a import *           # 从模块a中引入所有对象。调用a中对象时，我们不用再说明模块，即直接使用对象，而不是a.对象。

2、模块搜索路径

Python会在以下路径中搜索模块：

程序所在的文件夹

操作系统环境变量PYTHONPATH所包含的路径

标准库的安装路径

3、模块包

可以将功能相似的模块放在同一个文件夹（比如说this_dir）中，构成一个模块包。通过

import this_dir.module

引入this_dir文件夹中的module模块

该文件夹中必须包含一个 [b]_init_.py 的文件，提醒Python，该文件夹为一个模块包。_init_.py 可以是一个空文件[/b]

三、函数参数的传递

前面我们已经接触到了函数的参数传递。当时我们根据位置，传递对应的参数。

def func(a,b,c):
return a+b+c

print(func(1,2,3))

1、关键字传递

有些情况下，用位置传递会感觉比较死板。关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。依然沿用上面func的定义，更改调用方式：

print(func(c=3,b=2,a=1))

关键字传递可以和位置传递混用。但位置参数要出现在关键字参数之前

print(f(1,c=3,b=2))

2、包裹传递

在定义函数时，我们有时候并不知道调用的时候会传递多少个参数。这时候，包裹(packing)位置参数，或者包裹关键字参数，来进行参数传递，会非常有用。

下面是包裹位置传递的例子：

def func(*name):
print type(name)
print name

func(1,4,6)
func(5,6,7,1,2,3)

两次调用，尽管参数个数不同，都基于同一个func定义。在func的参数表中，所有的参数被name收集，根据位置合并成一个元组(tuple)，这就是包裹位置传递。

为了提醒Python参数，name是包裹位置传递所用的元组名，在定义func时，在name前加*号

下面是包裹关键字传递的例子：

def func(**dict):
print type(dict)
print dict

func(a=1,b=9)
func(m=2,n=1,c=11)

与上面一个例子类似，dict是一个字典，收集所有的关键字，传递给函数func。为了提醒Python，参数dict是包裹关键字传递所用的字典，在dict前加 * *。

包裹传递的关键在于定义函数时，在相应元组或字典前加 * 或 * * 。

上面两个例子运行情况如下：



3、解包裹

一个星和两个星，也可以在调用的时候使用，即解包裹(unpacking), 下面为例：

def func(a,b,c):
print a,b,c

args = (1,3,4)
func(*args)

在这个例子中，所谓的解包裹，就是在传递tuple时，让tuple的每一个元素对应一个位置参数。在调用func时使用 * ，是为了提醒Python：我想要把args拆成分散的三个元素，分别传递给a,b,c。

相应的，也存在对词典的解包裹，使用相同的func定义，然后：

dict = {'a':1,'b':2,'c':3}
func(**dict)

在传递词典dict时，让词典的每个键值对作为一个关键字传递给func.

以上两个函数运行结果如下：



5、混合

在定义或者调用参数时，参数的几种传递方式可以混合。但在过程中要小心前后顺序。基本原则是：先位置，再关键字，再包裹位置，再包裹关键字，并且根据上面所说的原理细细分辨。

注意：请注意定义时和调用时的区分。包裹和解包裹并不是相反操作，是两个相对独立的过程。