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怎么理解Python的控制結構

發布時間:2021-11-01 16:05:57 來源:億速云 閱讀:117 作者:iii 欄目:編程語言

本篇內容介紹了“怎么理解Python的控制結構”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

01 for循環

for循環是Python的一種最基本的控制結構。使用for循環的一種常見模式是使用range函數生成數值范圍,然后對其進行迭代。

res = range(3) print(list(res))  #輸出:[0, 1, 2]
for i in range(3): print(i)  '''輸出: 0 1 2 '''
  • for循環列表

使用for循環的另一種常見模式是對列表進行迭代。

martial_arts = ["Sambo","Muay Thai","BJJ"] for martial_art in martial_arts:     print(f"{ martial_art} has influenced\           modern mixed martial arts")  '''輸出: Sambo has influenced modern mixed martial arts Muay Thai has influenced modern mixed martial arts BJJ has influenced modern mixed martial arts '''

02 while循環

while循環是一種條件有效就會重復執行的循環方式。while循環的常見用途是創建無限循環。在本示例中,while循環用于過濾函數,該函數返回兩種攻擊類型中的一種。

def attacks():     list_of_attacks = ["lower_body", "lower_body",          "upper_body"]     print("There are a total of {lenlist_of_attacks)}\           attacks coming!")     for attack in list_of_ attacks:         yield attack attack = attacks() count = 0 while next(attack) == "lower_body":     count +=1     print(f"crossing legs to prevent attack #{count}") else:     count += 1     print(f"This is not lower body attack, \ I will cross my arms for# count}")  '''輸出: There are a total of 3 attacks coming! crossing legs to prevent attack #1 crossing legs to prevent attack #2 This is not a lower body attack, I will cross my arms for #3 '''

03 if/else語句

if/else語句是一條在判斷之間進行分支的常見語句。在本示例中,if/elif用于匹配分支。如果沒有匹配項,則執行最后一條else語句。

def recommended_attack(position):     """Recommends an attack based on the position"""     if position == "full_guard":         print(f"Try an armbar attack")     elif position == "half_guard":         print(f"Try a kimura attack")     elif position == "fu1l_mount":         print(f"Try an arm triangle")     else:         print(f"You're on your own, \          there is no suggestion for an attack")
recommended_attack("full_guard")#輸出:Try an armbar attack
recommended_attack("z_guard")  #輸出:You're on your own, there is no suggestion for an attack

04 生成器表達式

生成器表達式建立在yield語句的概念上,它允許對序列進行惰性求值。生成器表達式的益處是,在實際求值計算前不會對任何內容進行求值或將其放入內存。這就是下面的示例可以在生成的無限隨機攻擊序列中執行的原因。

在生成器管道中,諸如 “arm_triangle”的小寫攻擊被轉換為“ARM_TRIANGLE”,接下來刪除其中的下劃線,得到“ARM  TRIANGLE”。

 def lazy_return_random_attacks():      """Yield attacks each time"""      import random      attacks = {"kimura": "upper_body",             "straight_ankle_lock": "lower_body",             "arm_triangle": "upper_body",              "keylock": "upper_body",              "knee_bar": "lower_body"}      while True:          random_attack random.choices(list(attacks.keys()))          yield random attack  #Make all attacks appear as Upper Case upper_case_attacks = \          (attack.pop().upper() for attack in \          lazy_return_random_attacks())
next(upper-case_attacks)  #輸出:ARM-TRIANGLE
## Generator Pipeline: One expression chains into the next #Make all attacks appear as Upper Case upper-case_attacks =\     (attack. pop().upper() for attack in\     lazy_return_random_attacks()) #remove the underscore remove underscore =\     (attack.split("_")for attack in\     upper-case_attacks) #create a new phrase new_attack_phrase =\     (" ".join(phrase) for phrase in\     remove_underscore)
next(new_attack_phrase)  #輸出:'STRAIGHT ANKLE LOCK'
for number in range(10):     print(next(new_attack_phrase))  '''輸出: KIMURA KEYLOCK STRAIGHT ANKLE LOCK '''

05 列表推導式

語法上列表推導式與生成器表達式類似,然而直接對比它們,會發現列表推導式是在內存中求值。此外,列表推導式是優化的C代碼,可以認為這是對傳統for循環的重大改進。

martial_arts = ["Sambo", "Muay Thai", "BJJ"] new_phrases [f"mixed Martial Arts is influenced by \     (martial_art)" for martial_art in martial_arts]
print(new_phrases) ['Mixed Martial Arts is influenced by Sambo', \ 'Mixed Martial Arts is influenced by Muay Thai', \ 'Mixed Martial Arts is influenced by BJJ']

06 中級主題

有了這些基礎知識后,重要的是不僅要了解如何創建代碼,還要了解如何創建可維護的代碼。創建可維護代碼的一種方法是創建一個庫,另一種方法是使用已經安裝的第三方庫編寫的代碼。其總體思想是最小化和分解復雜性。

  • 使用Python編寫庫

使用Python編寫庫非常重要,之后將該庫導入項目無須很長時間。下面這些示例是編寫庫的基礎知識:在存儲庫中有一個名為funclib的文件夾,其中有一個_init_  .py文件。要創建庫,在該目錄中需要有一個包含函數的模塊。

首先創建一個文件。

touch funclib/funcmod.py

然后在該文件中創建一個函數。

"""This is a simple module""" def list_of_belts_in_bjj():     """Returns a list of the belts in Brazilian jiu-jitsu"""     belts= ["white", "blue", "purple", "brown", "black"]     return belts
import sys;sys.path.append("..") from funclib import funcmod funcmod.list_of_belts_in-bjj()  #輸出:['white', 'blue', 'purple', 'brown', 'black']
  • 導入庫

如果庫是上面的目錄,則可以用Jupyter添加sys.path.append方法來將庫導入。接下來,使用前面創建的文件夾/文件名/函數名的命名空間導入模塊。

  • 安裝第三方庫

可使用pip install命令安裝第三方庫。請注意,conda命令(

https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-pkgs.html)是pip命令的可選替代命令。如果使用conda命令,那么pip命令也會工作得很好,因為pip是virtualenv虛擬環境的替代品,但它也能直接安裝軟件包。

安裝pandas包。

pip install pandas

另外,還可使用requirements.txt文件安裝包。

> ca requirements.txt pylint pytest pytest-cov click jupyter nbval  > pip install -r requirements.txt

下面是在Jupyter Notebook中使用小型庫的示例。值得指出的是,在Jupyter  Notebook中創建程序代碼組成的巨型蜘蛛網很容易,而且非常簡單的解決方法就是創建一些庫,然后測試并導入這些庫。

"""This is a simple module"""  import pandas as pd  def list_of_belts_in_bjj():     """Returns a list of the belts in Brazilian jiu-jitsu"""      belts = ["white", "blue", "purple", "brown", "black"]     return belts  def count_belts():     """Uses Pandas to count number of belts"""      belts = list_of_belts_in_bjj()     df = pd.Dataframe(belts)     res = df.count()     count = res.values.tolist()[0]     return count
from funclib.funcmod import count_belts
print(count_belts())  #輸出:5

可在Jupyter Notebook中重復使用類并與類進行交互。最簡單的類類型就是一個名稱,類的定義形式如下。

class Competitor: pass

該類可實例化為多個對象。

class Competitor: pass
conor = Competitor() conor.name = "Conor McGregor" conor.age = 29 conor.weight = 155
nate = Competitor() nate.name = "Nate Diaz" nate.age = 30 nate.weight = 170
def print_competitor _age(object):     """Print out age statistics about a competitor"""      print(f"{object.name} is {object.age} years old")
print_competitor_age(nate)  #輸出:Nate Diaz is 30 years old
print_competitor_age(conor)  #輸出:Conor McGregor is 29 years old
  • 類和函數的區別

類和函數的主要區別包括:

  • 函數更容易解釋。

  • 函數(典型情況下)只在函數內部具有狀態,而類在函數外部保持不變的狀態。

  • 類能以復雜性為代價提供更高級別的抽象。

“怎么理解Python的控制結構”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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