User:Xyy23330121/Python/数字

Python 学习资料 目录

一、开始

1. 安装Python
2. 安装文本编辑器
3. 第一个程序：Hello World

二、变量

1. 命名规则
2. 特殊赋值方法

三、数字 (int float complex)

1. 数学运算
2. 将对象转化为数字
3. 编写加法程序
4. 数字精度（选学）
5. 位运算（选学）

四、布尔值 (bool) 与 if 语句

1. if语句
2. 比较运算
3. 布尔运算

五、字符串 (str)

1. 字符串的操作

六、列表 (list) 和 元组 (tuple)

1. 用推导式创建列表/元组
2. 通用序列操作
3. 可变序列操作

七、循环

1. while 语句
2. for 语句

八、字典 (dict)

1. 字典的简单操作

九、选学：集合 (set)

1. 集合的操作
2. 可变集合的操作

十、更多字符串操作

1. 字符串和编码 (bytes)
2. 格式化字符串
3. 正则表达式

十一、函数

1. 选学：函数注释

十二、类

1. 类的私有量与类的继承

十三、异常与try语句

1. try 语句
2. 异常类型的属性和方法

十四、类的方法与Python的计算

1. 类的方法与类实例
2. 类的方法与数学运算
3. 类的方法与其它内置函数

十五、import语句与模块

1. 简单模块
2. __main__

十六、查漏补缺

1. with 语句
2. match 语句
3. 随机数

十七、日期与时间

1. 日期与时间内容列表

十八、更多数字模式：numpy

1. 十进制浮点数 decimal
2. 分数 fractions

十九、文件系统

1. 文件处理 (file object)
2. json 格式

二十、 HTTP 请求

1. HTTP 请求示例

创建数字对象

Python 具有三种数字对象：整数int、浮点数float和复数complex，其中复数可以被认为是分别表示实部和虚部的两个浮点数组成的。浮点数可以简单理解为小数。

可以用以下方式给变量赋值。

a = 1         #整数 1
b = 1.0       #浮点数 1.0
c = 1 + 0j    #复数 1.0+0j

通过type函数，可以查阅变量的类型。比如：

print(type(a),type(b),type(c))

提示

以逗号,为分隔，可以给支持多个参数的函数传入多个参数。print函数就支持多个参数，它可以同时输出多个参数的内容，并以空格分隔。
参数按顺序传入，比如print("a","b")和print("b","a")输出的结果是不同的，即便传入了排列不同的相同参数。

运行以上代码的结果为：

<class 'int'> <class 'float'> <class 'complex'>

数学运算

基本计算

一些基本运算符如下：

print(2 + 1, type(2 + 1))   # 加法运算，输出为：3 <class 'int'>
print(2 - 1, type(2 - 1))   # 减法运算，输出为：1 <class 'int'>
print(2 * 1, type(2 * 1))   # 乘法运算，输出为：2 <class 'int'>
print(2 / 1, type(2 / 1))   # 除法运算，输出为：2.0 <class 'float'>
print(2 ** 1, type(2 ** 1)) # 幂运算，输出为：2 <class 'int'>
print(2 // 1, type(2 // 1)) # 带余除法求商，输出为：2 <class 'int'>
print(2 % 1, type(2 % 1))   # 带余除法求余，输出为：0 <class 'int'>

计算结果的类型

Python 在进行计算时，会先将所有数字转化成可能需要的、最“通用”的类型。浮点数比整数通用，复数比浮点数通用。比如：

1. 当整数和整数进行计算时，结果一般是两者之间最通用的类型：整数；
2. 当整数和浮点数进行计算时，结果一定是两者之间最通用的类型：浮点数；
3. 当整数和复数进行计算时，结果一定是两者之间最通用的类型：复数。

以上内容只有两个例外，就是：

1. 整数和整数之间的除法一定会返回浮点数。
2. 整数的负整数次幂会返回浮点数。

除法

扩展（选学）

这与许多其他语言不一致。有些编程语言在遇到除数为零时会返回“无穷大”或“NaN”。但和其他语言一样， Python 的浮点数也提供了无穷大和NaN。

Python 作除法时，除数不能为零。如果输入：

1 / 0

Python 会报告一个错误：

ZeroDivisionError: division by zero

绝对值

abs函数会返回数字的绝对值。对于复数而言，会返回复数的模。

print(abs(-2))   #输出：2
print(abs(2.0))  #输出：2.0
print(abs(3+4j)) #输出：5.0

从上述结果可以看出。对于整数求绝对值，会返回一个整数；对于浮点数或复数求绝对值，会返回一个浮点数。

复数

对于复数，可以单独取出其实部和虚部。

c = 1 + 2.3j
print(c.real) #c.real会输出c的实部，此例为1.0
print(c.imag) #c.imag会输出c的虚部，此例为2.3

无穷大与NaN（选学）

Python 允许创建无穷大或 NaN 。NaN 是 Not a Number 的简称。有些编程语言在遇到除数为零时会返回“无穷大”或“NaN”。但 Python 严格限制除数不能为零，所以这两个数字不能直接用除数为零的表达式生成。

可以用以下方法创建无穷大或 NaN ：

a = float("inf") #创建正无穷。也可以用float("infinity")。
b = float("-inf") #创建负无穷。也可以用float("-infinity")
c = float("nan") #创建NaN。

其中的字符串大小写不敏感，以正无穷为例，写成float("InF")或float("iNFinity")等方式也是可以的。

除一般的计算之外。无穷大的运算遵循以下法则：

1. 无穷大和零作乘法，结果为NaN。
2. 正无穷大和负无穷大作加法，结果为NaN。

而NaN无论进行什么计算，结果均为NaN。

由于复数可以被认为是由两个浮点数组成的，复数和无穷大以及复数和NaN的计算，计算后得到的实部和虚部两个浮点数，也都分别满足以上性质。

特别的，NaN 在比较运算符的表现很奇怪：

inf, nan = float("inf"), float("nan")
res = inf * 0;   print(res, res == nan) #输出：nan False
res = inf - inf; print(res, res == nan) #输出：nan False

带余除法

整数的带余除法很好理解。浮点数的带余除法与整数的带余除法类似。

整数带余除法

对于整数 $a$ 和正整数 $b$ 。存在唯一的一对整数 $z$ 和 $c$ ，满足以下算式：

• $a=b\times z+c$
• $0\leq c<b$

我们称 $z$ 是商， $c$ 是余数。

浮点数带余除法

对于被除数 $a$ 或除数 $b$ 之一为浮点数时而言，以上算式同样有效，不过需要把 $c$ 也变成浮点数，而把 $z$ 变成用浮点数表示的整数。我们看以下示例：

print(-1.0//0.3 , -1.0%0.3)

其输出为：

-4.0 0.19999999999999996

即带余除法的商为-4，用浮点数表示为-4.0，而余数为0.2，由于计算精度的问题，输出为0.19999999999999996。

% 运算除数为负数的情况

Python 的 % 运算，在除数 b 为负数时，设置余数为负数。此时，算式改为：

• $a=b\times z+c$
• $b<c\leq 0$

math.fmod(x, y)

此函数也会返回一类带余除法的余数。

与 % 运算符不同，math.fmod 返回的余数、和被除数 x 的符号相同。

在被除数远小于除数时，这种方法的精度比 % 运算要高。因为：

import math
print(math.fmod(-1e-100,1e100))  #结果为：-1e-100
print(-1e-100 % 1e100)        #结果为：1e100-1e-100，并舍入为：1e100

所以，作浮点数带余除法时，更推荐使用 math.fmod 而不是 %。

math.remainder(x, y)

此函数也会返回一类不同的带余除法的余数。

与上述的两种运算不同，这种方法对商有规定：它会将 round(x/y) 设为商，然后再将 x - round(x/y) * y 设为余数。

这种带余除法，是 IEEE 754 风格的带余除法。

赋值运算符

除简单的计算而言，Python 支持一些简便写法。

a = 0
a += 1 #等同于 a = a + 1

其中，+=被称为是赋值运算符。类似的，其他运算也有赋值运算符。

a = 0
a += 4    #此时a = 4
print(a)
a -= 2    #此时a = 2
print(a)
a *= 12   #此时a = 24
print(a)
a /= 3    #此时a = 8.0
print(a)
a //= 2   #此时a = 4.0
print(a)
a %= 5    #此时a = 4.0
print(a)
a **= 0.5 #此时 a = 2.0
print(a)

math模块

除以上运算符之外，Python 还提供了一个内置的数学运算模块。该模块对浮点数和整数支持一些基本的运算。以下将简单介绍该模块当中一些常用的函数和变量。

import math

#取整
a, b = 1.5, -0.5
A, B = math.ceil(a), math.ceil(b)   #math.ceil函数用于向上取整，会返回不小于其中数字的最小整数
print(A,B)                          #输出为：2, 0
A, B = math.floor(a), math.floor(b) #math.floor函数用于向下取整，会返回不大于其中数字的最大整数
print(A,B)                          #输出为：1, -1
A, B = math.tunc(a), math.trunc(b) #math.trunc函数用于向零取整，会去除数字的小数部分
print(A,B)                          #输出为：1, 0

#数学常量
print(math.e)                       #输出为：2.718281...
print(math.pi)                      #输出为：3.141592...

math 模块还提供了三角函数等多个实用函数。关于 math 模块中的其他函数和变量，请参阅 Python 文档，这里不再列出。在一些情况下，math 模块中的一些函数，其误差要比运算符要小。所以当需要高精度计算的时候，请多查阅 math 模块的文档，可能能发现精度更高的方法。

类似，还有 cmath 模块用于处理复数的一些运算，详情请参阅cmath模块的Python文档

用函数创建数字对象

Python 提供了几种简单的函数，可以利用已有对象，创建对应的的数字对象。

创建整数对象

提示

在对应Python文档中，有形如“如果 x 定义了 __int__()”的描述。该部分内容及类似内容的详细解释，将在之后的类与Python的运算中讲解。

函数int可以将内容转化为整数。比如：

print(int(1.23))      #结果：1
print(int(-1.23))     #结果：-1
print(int(" 1023")+1) #结果：1024
print(int(1))         #结果：1

int函数可以将浮点数或字符串转化为整数。如果把字符串转化为整数，被转化的字符串主要部分只能包含0至9以及+、-，位于主要部分前后的空格和换行符\n等会被忽略。对于浮点数，该函数输出的结果为向零取整的结果。

对于已经是整数的内容，int函数会直接输出其自身。

如果输入的内容不符合要求，比如输入了复数或错误的字符串，程序会报错退出。 比如：int("1 23")、int("1-23")和int("1.23")会报错：

ValueError: invalid literal for int() with base 10

而int(1+0j)会报错：

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not 'complex'

创建浮点数对象

float函数可以将内容转化为浮点数。比如：

print(float(1))         #结果：1.0
print(float("1.23"))    #结果：1.23
print(float("-123e-2")) #结果：-1.23

科学计数法

举例：1.23e-4的字符串，表示的是科学计数法 $1.23\times 10^{-4}$ 的意思。

float函数可以将整数或字符串转化为浮点数。如果要转化字符串，字符串除了可以为表示整数、小数的字符串，也可以是科学计数法表示的浮点数。

还有一些其他形式的字符串可以被float函数转化。比如上面选学章节提到过的float("inf")。

与int函数相同，位于首尾的空格和换行符会被忽略。而且，如果输入的内容不符合要求，比如输入了复数或错误的字符串，程序会报错退出。

创建复数对象

print(complex(1))            #结果：1.0+0.0j
print(complex("1.23"))       #结果：1.23+0.0j
print(complex("-123e-2+1j")) #结果：-1.23+1.0j

转化为复数的complex函数和转化为浮点数的float函数是类似的。但是要注意，主要部分不能有空格。比如以下的代码会报错：

print(complex("-123e-2 + 1j"))

除上述方法之外，还可以输入两个整数或浮点数的参数来生成复数：

print(complex(1, 2))           #结果：1.0+2.0j
print(complex(1.1, 2.1))       #结果：1.1+2.1j

编写加法程序

input函数

input函数可以在程序运行时输入字符串内容。比如运行以下代码：

c = input()
print("输入的内容：",c)

在程序运行时，输入 aabbcc 并按回车后，程序会输出：

输入的内容： aabbcc

同时，input函数还可以给出提示。比如：

c = input("请输入内容：")
print("输入的内容：",c)

在程序运行时，会先输出：

请输入内容：

此时，输入 aabbcc 并按回车后，程序会输出：

输入的内容： aabbcc

了解了以上内容后，作为练习，我们可以写一个运算浮点数加法的程序。

加法程序

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

a = float(input("请输入第 1 个数字："))
b = float(input("请输入第 2 个数字："))

print("两数字相加的结果为：",a+b)

缩写

以上程序可以缩写为：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

print("两数字相加的结果为：", float(input("请输入第 1 个数字：")) + float(input("请输入第 2 个数字：")))

整数对象和进制（选学）

整数按不同进制转化为字符串

整数对象可以按不同进制转化为字符串对象。比如：

a = 10
print(bin(a))  #二进制，  输出：0b1010
print(oct(a))  #八进制，  输出：0o12
print(hex(a))  #十六进制，输出：0xa

我们也可以通过这样的方式给整数赋值，比如：

a = 0b11 + 0o10 + 0xa
print(a)  #3 + 8 + 10，输出21

之后在字符串章节，会介绍一些其它地有类似作用的方法。

字符串按不同进制转化为整数

int函数在转化字符串时，还可以输入第二个参数。第二个参数表示进制，我们看以下示例：

a = int("10", 2)   #2 进制，a的值为2
b = int("10", 3)   #3 进制，b的值为3
c = int("10", 8)   #8 进制，c的值为8
d = int("1A", 16)  #16进制，d的值为26
e = int("z",  36)  #36进制，e的值为35
print(a, b, c, d, e)

在这种方法下，可以支持2进制至36进制。在每一位中，0~9的数字可以用0~9表示，而10~35的数字可以用字母a~z表示（不区分大小写）。这种方法下，不支持前缀的0b、0o和0x。

除此之外，如果向第二个参数输入0，则会根据字符串前缀的0b、0o和0x来判断进制，我们看以下示例。

a = int("10", 0)   #没有前缀，输出 10
b = int("0b10", 0) #二进制，  输出 2
c = int("0o10", 0) #八进制，  输出 8
d = int("0x10", 0) #十六进制，输出 16
print(a, b, c, d)

但是要注意，向第二个参数输入0的时候，输入十进制数字时，字符串中第一个字符不能为"0"。比如，以下的代码会报错：

print(int("10", 0))   #没有前缀，输出 10
print(int("010", 0))  #报错

数字精度（选学）

初学者可以先跳过这一章节。待读者参与到涉及数字进度的项目时，再进行查阅。

整数范围

在 Python 中，只要电脑的可用内存足够大，你就能表示足够大的整数。这与许多其他语言是不同的。

※ 在 Python 2.x 的版本中并非如此，请注意。

浮点数精度

我们在之前浮点数的带余除法中，已经注意到数字精度的问题。应输出0.2的，由于计算精度的原因，输出为0.19999999999999996。实际上，还有一个更简单的数字精度的例子：

print(0.1 + 0.2)  #输出为：0.30000000000000004

造成以上结果的原因，是计算机表示浮点数的方式导致的。计算机会用IEEE 754标准中的双精度浮点数来表示 Python 中的浮点数，这种方法最多能保留二进制的52位有效数字。

对于一些在二进制中表示为无限循环小数的数字，比如十进制的0.1，在二进制下会表示为：0.0001100110011...，这不可避免地会产生截断，最终存储的数值只会是一个近似值。如果这些小误差通过加法等方式累计，可以导致一些显著的计算误差。

缩小或解决误差

round 函数

一个通用的解决方法是round函数。

round(number, n)函数会将数字按十进制舍入至小数点后n位。比如：

print(round(0.1 + 0.2, 2))  #输出为：0.3

我们可以估计程序所需要的最大精度，或者估计计算产生的最大误差，来选择舍入的位数。

选择精度更高的计算方法

关于列表

具体关于列表，参见之后的章节。

还有一些其他方法可以用于减少这类误差。比如有两个函数可以对列表中的元素进行求和。我们通过[0.1] * 10生成由10个0.1组成的列表，然后代入这两个函数中进行计算：

print(0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1) #输出：0.9999999999999999
print(sum([0.1] * 10))                                           #输出：1.0
import math
print(math.fsum([0.1] * 10))                                     #输出：1.0

其中，math.fsum函数精度一般更高，但耗时也更长。而sum函数精度较低，但耗时较短。读者可以根据自身情况进行选择。

使用整数

对于小数位数确定，且精度也确定的一些计算，比如货币的计算，可以使用整数来进行计算。比如，在加法程序中，如果我们要计算1000元+0.01元，可以用字符串的一些方法把"1000"和"0.01"分别处理为100000和1。相加之后为100001，转化为字符串后，再用字符串的方法加入小数点，输出"1000.01"。具体方法参见之后的字符串章节。

位运算（选学）

位运算只对整数有意义。以下是所有位运算的方式：

a=44			#0010 1100
b=56			#0011 1000

print(a&b)		#按位  与	运算符，若两数在该位都为1，则为1
                #0010 1000 即40
print(a|b)		#按位  或	运算符，在该位有至少一个数字1，则为1
                #0011 1100 即60
print(a^b)		#按位 异或	运算符，若两数在该位不同则为1
                #0001 0100 即20

print(~a)		#按位 取反	运算符，该数0与1互换
                #由于整数表示的原理，这等同于 -a-1

print(a<<2)		#该数左移2位，即与(2**2)相乘
                #1011 0000 即176
print(a>>1)		#该数右移1位，即除以(2**1)并向下取整
                #0001 0110 即22