倒序切片

对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] >>> L[-2:] ['Bart', 'Paul'] >>> L[:-2] ['Adam', 'Lisa'] >>> L[-3:-1] ['Lisa', 'Bart'] >>> L[-4:-1:2] ['Adam', 'Bart']

记住倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。

对list进行切片

取一个list的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

取前3个元素，应该怎么做？

笨办法：

>>> [L[0], L[1], L[2]] ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。

取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：

>>> r = [] >>> n = 3 >>> for i in range(n): ...     r.append(L[i]) ...  >>> r ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

>>> L[0:3] ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。

如果第一个索引是0，还可以省略：

>>> L[:3] ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

>>> L[1:3] ['Lisa', 'Bart']

只用一个 : ，表示从头到尾：

>>> L[:] ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

因此，L[:]实际上复制出了一个新list。

切片操作还可以指定第三个参数：

>>> L[::2] ['Adam', 'Bart']

第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。

把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。

Python之定义可变参数

如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数：

def fn(*args):     print args

可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数：

>>> fn() () >>> fn('a') ('a',) >>> fn('a', 'b') ('a', 'b') >>> fn('a', 'b', 'c') ('a', 'b', 'c')

可变参数也不是很神秘，Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。

定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值，就可以定义一个可变参数：

def average(*args):     ...

这样，在调用的时候，可以这样写：

>>> average() 0 >>> average(1, 2) 1.5 >>> average(1, 2, 2, 3, 4) 2.4

Python之定义默认参数

定义函数的时候，还可以有默认参数。

例如Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数，我们既可以传一个参数，又可以传两个参数：

>>> int('123') 123 >>> int('123', 8) 83

int()函数的第二个参数是转换进制，如果不传，默认是十进制 (base=10)，如果传了，就用传入的参数。

可见，函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。

我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:

def power(x, n):     s = 1     while n > 0:         n = n - 1         s = s * x     return s

假设计算平方的次数最多，我们就可以把 n 的默认值设定为 2：

def power(x, n=2):     s = 1     while n > 0:         n = n - 1         s = s * x     return s

这样一来，计算平方就不需要传入两个参数了：

>>> power(5) 25

由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面：

# OK: def fn1(a, b=1, c=2):     pass # Error: def fn2(a=1, b):     pass

Python之递归函数

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出：

fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n

所以，fact(n)可以表示为 n * fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。

于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：

def fact(n):     if n==1:         return 1     return n * fact(n - 1)

上面就是一个递归函数。可以试试：

>>> fact(1) 1 >>> fact(5) 120 >>> fact(100) 93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L

如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下：

===> fact(5) ===> 5 * fact(4) ===> 5 * (4 * fact(3)) ===> 5 * (4 * (3 * fact(2))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1)))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) ===> 5 * (4 * (3 * 2)) ===> 5 * (4 * 6) ===> 5 * 24 ===> 120

递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试计算 fact(10000)。

Python函数之返回多值

函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标：

# math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它：

import math def move(x, y, step, angle):     nx = x + step * math.cos(angle)     ny = y - step * math.sin(angle)     return nx, ny

这样我们就可以同时获得返回值：

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print x, y 151.961524227 70.0

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print r (151.96152422706632, 70.0)

用print打印返回结果，原来返回值是一个tuple！

但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

Python之编写函数

在Python中，定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。

我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例：

def my_abs(x):     if x >= 0:         return x     else:         return -x

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。

return None可以简写为return。

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'

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。

1.

由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：

一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。

2.

添加元素时，用set的add()方法：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了

3.

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错

4,所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

Python之 更新set

由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：

一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。

添加元素时，用set的add()方法：

>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.add(4) >>> print s set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.add(3) >>> print s set([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

>>> s = set([1, 2, 3, 4]) >>> s.remove(4) >>> print s set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.remove(4) Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 4

所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

1.

由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：

一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。

2.

添加元素时，用set的add()方法：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

3.

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

4,

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错

5.所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

Python之 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。

直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素：

>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart']) >>> for name in s: ...     print name ...  Lisa Adam Bart

注意: 观察 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 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。

最后，set存储的元素也是没有顺序的。

set的这些特点，可以应用在哪些地方呢？

星期一到星期日可以用字符串'MON', 'TUE', ... 'SUN'表示。

假设我们让用户输入星期一至星期日的某天，如何判断用户的输入是否是一个有效的星期呢？

可以用 if 语句判断，但这样做非常繁琐：

x = '???' # 用户输入的字符串 if x!= 'MON' and x!= 'TUE' and x!= 'WED' ... and x!= 'SUN':     print 'input error' else:     print 'input ok'

注意：if 语句中的...表示没有列出的其它星期名称，测试时，请输入完整。

如果事先创建好一个set，包含'MON' ~ 'SUN'：

weekdays = set(['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI', 'SAT', 'SUN'])

再判断输入是否有效，只需要判断该字符串是否在set中：

x = '???' # 用户输入的字符串 if x in weekdays:     print 'input ok' else:     print 'input error'

这样一来，代码就简单多了。

Python之 访问set

由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。

访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。

例如，存储了班里同学名字的set：

>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])

我们可以用 in 操作符判断：

Bart是该班的同学吗？

>>> 'Bart' in s True

Bill是该班的同学吗？

>>> 'Bill' in s False

bart是该班的同学吗？

>>> 'bart' in s False

看来大小写很重要，'Bart' 和 'bart'被认为是两个不同的元素。