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python多重判斷

發布時間:2024-02-27 10:11:04

python的特點有哪些特點

Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言,最初被設計用於編寫自動化腳本(shell),隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python的特點如下:

1、簡單

Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

2、易學

Python極其容易上手,因為Python有極其簡單的說明文檔 。

3、速度快

Python 的底層是用 C 語言寫的,很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的,運行速度非常快。

4、免費、開源

Python是FLOSS(自由/開放源碼軟體)之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

5、高層語言

用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

6、可移植性

由於它的開源本質,Python已經被移植在許多平台上(經過改動使它能夠工作在不同平台上)。這些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。


7、解釋性

一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件(即C或C++語言)轉換到一個你的計算機使用的語言(二進制代碼,即0和1)。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候,連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部,Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式,然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。

8、面向對象

Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中,程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中,程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

9可擴展性

如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開,可以部分程序用C或C++編寫,然後在Python程序中使用它們。

10、可嵌入性

可以把Python嵌入C/C++程序,從而向程序用戶提供腳本功能。

11、豐富的庫

Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作,包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外,還有許多其他高質量的庫,如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

12、規范的代碼

Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

Ⅱ Python 二維列表,用sorted函數怎麼多重排序

在歷返歷Python中,使用sorted函數對二維列表進行多重排序可以使用key參數。key參數接收一個函數,該函數接收一個列表元素作為參數世皮,返回一個用肢搜於排序的值。可以使用lambda函數來實現多重排序,例如:

sorted_list = sorted(my_list, key=lambda x:(x[1],x[2],x[0]))

這將按第1個元素,第2個元素,第3個元素的順序對二維列表進行排序。

Ⅲ python中循環語句

1、if語句

Python中的if子句由三部分組成:關鍵字本身、用於判斷結果真假的條件表達式以及當表達式為真或者非零時執行的代碼塊。if 語句的語法如下:
if expression:
expr_true_suite
if 語句的expr_true_suite代碼塊只有在條件表達式的結果的布爾值為真時才執行,否則將繼續執行緊跟在該代碼塊後面的語句。
(1)多重條件表達式
單個if語句可以通過使用布爾操作符and、or和not,實現多重判斷條件或是否定判斷條件。
(2)單一語句的代碼塊
如果一個復合語句(例如if子句、while或for循環)的代碼塊僅僅包含一行代碼,那麼它可以和前面的語句寫在同一行上。如if make_hard_: send_data_to_printer(),這樣的單行語句是合法的, 盡管它可能方便,但這樣會使得代碼更難閱讀, 所以推薦將這行代碼移到下一行並合理地縮進。另外一個原因就是如果你需要添加新的代碼, 你還是得把它移到下一行。
2、else語句
Python提供了與if語句搭配使用的else語句,如果if語句的條件表達式的結果布爾值為假,那麼程序將執行 else 語句後的代碼。其語法如下:
if expression:
expr_true_suite
else:
expr_false_suite
在C語言中,不會在條件語句范圍外發現else語句, 但Python不同,可以在while和for循環中使用else語句,在循環中使用時,else子句只在循環完成後執行,也就是說break語句也會跳過else塊。
例:顯示出10到20中的數字的最大約數

在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片

#!/usr/bin/env python

def showMaxFactor(num):
count = num / 2
while count > 1:
if (num % count == 0):
print 'largest factor of %d is %d' % (num, count)
break
count = count - 1
else:
pr

Ⅳ Python類的多重繼承問題深入分析

Python類的多重繼承問題深入分析
首先得說明的是,Python的類分為經典類 和 新式類
經典類是python2.2之前的東西,但是在2.7還在兼容,但是在3之後的版本就只承認新式類了
新式類在python2.2之後的版本中都可以使用
經典類和新式類的區別在於:
經典類是默認沒有派生自某個基類的,而新式類是默認派生自object這個基類的:
代碼如下:
# old style
class A():pass
# new style
class A(obejct):pass
2.經典類在類多重繼承的時候是採用從左到右深度優先原則匹配方法的..而新式類是採用C3演算法(不同於廣度優先)進行匹配的
3.經典類是沒有__MRO__和instance.mro()調用的,而新式類是有的.
為什麼不用經典類,要更換到新式類
因為在經典類中的多重繼承會有些問題...可能導致在繼承樹中的方法查詢繞過後面的父類:
代碼如下:
class A():
def foo1(self):
print "A"
class B(A):
def foo2(self):
pass
class C(A):
def foo1(self):
print "C"
class D(B, C):
pass
d = D()
d.foo1()
按照經典類的查找順序從左到右深度優先的規則,在訪問d.foo1()的時候,D這個類是沒有的..那麼往上查找,先找到B,裡面沒有,深度優先,訪問A,找到了foo1(),所以這時候調用的是A的foo1(),從而導致C重寫的foo1()被繞過.
所以python引入了新式類的概念,每個基類都繼承自object並且,他的匹配規則也從深度優先換到了C3
C3演算法
C3演算法是怎麼做匹配的呢..在問答版塊上面討論之後,歸結如下:
C3演算法的一個核心是merge.
在merge列表中,如果第一個序列mro的第一個類是出現在其它序列,並且也是第一個,或者不出現其它序列,那麼這個類就會從這些序列中刪除,並合到訪問順序列表中
比如:(引用問題中zhuangzebo的回答@zhuangzebo)
代碼如下:
class A(O):pass
class B(O):pass
class C(O):pass
class D(A,B):pass
class E(C,D):pass

首先需要知道 O(object)的mro(method resolution order)列表是[O,]
那麼接下來是:
代碼如下:
mro(A) = [A, O]
mro(B) = [B, O]
mro(C) = [C, O]
mro(D) = [D] + merge(mro(A), mro(B), [A, B])
= [D] + merge([A, O], [B, O], [A, B])
= [D, A] + merge([O], [B, O], [B])
= [D, A, B] + merge([O], [O])
= [D, A, B, O]
mro(E) = [E] + merge(mro(C), mro(D), [C, D])
= [E] + merge([C, O], [D, A, B, O], [C, D])
= [E, C] + merge([O], [D, A, B, O], [D])
= [E, C, D] + merge([O], [A, B, O])
= [E, C, D, A, B] + merge([O], [O])
= [E, C, D, A, B, O]

然後還有一種特殊情況:
比如:
merge(DO,CO,C) 先merge的是D
merge(DO,CO,C) 先merge的是C
意思就是.當出現有 一個類出現在兩個序列的頭(比如C) 這種情況和 這個類只有在一個序列的頭(比如D) 這種情況同時出現的時候,按照順序方式匹配。
新式類生成的訪問序列被存儲在一個叫MRO的只讀列表中..
你可以使用instance.__MRO__或者instance.mro()來訪問
最後匹配的時候就按照MRO序列的順序去匹配了
C3和廣度優先的區別:
舉個例子就完全明白了:
代碼如下:
class A(object):pass
class B(A):pass
class C(B):pass
class D(A):pass
class E(D):pass
class F(C, E):pass

按照廣度優先遍歷,F的MRO序列應該是[F,C,E,B,D,A]
但是C3是[F,E,D,C,B,A]
意思是你可以當做C3是在一條鏈路上深度遍歷到和另外一條鏈路的交叉點,然後去深度遍歷另外一條鏈路,最後遍歷交叉點
新式類和經典類的super和按類名訪問問題
在經典類中,你如果要訪問父類的話,是用類名來訪問的..
代碼如下:
class A():
def __init__(self):
print "A"
class B(A):
def __init__(self):
print "B"
A.__init__(self) #python不會默認調用父類的初始化函數的

這樣子看起來沒三問題,但是如果類的繼承結構比較復雜,會導致代碼的可維護性很差..
所以新式類推出了super這個東西...
代碼如下:
class A():
def __init__(self):
print "A"
class B(A):
def __init__(self):
print "B"
super(B,self).__init__()

這時候,又有一個問題:當類是多重繼承的時候,super訪問的是哪一個類呢?
super實際上是通過__MRO__序列來確定訪問哪一個類的...實際上就是調用__MRO__中此類後面的一個類的方法.
比如序列為[F,E,D,C,B,A]那麼F中的super就是E,E的就是D
super和按照類名訪問 混合使用帶來的坑
代碼如下:
class A(object):
def __init__(self):
print "enter A"
print "leave A"
class B(object):
def __init__(self):
print "enter B"
print "leave B"
class C(A):
def __init__(self):
print "enter C"
super(C, self).__init__()
print "leave C"
class D(A):
def __init__(self):
print "enter D"
super(D, self).__init__()
print "leave D"
class E(B, C):
def __init__(self):
print "enter E"
B.__init__(self)
C.__init__(self)
print "leave E"
class F(E, D):
def __init__(self):
print "enter F"
E.__init__(self)
D.__init__(self)
print "leave F"
這時候列印出來是:
代碼如下:
enter F
enter E
enter B
leave B
enter C
enter D
enter A
leave A
leave D
leave C
leave E
enter D
enter A
leave A
leave D
leave F

可以看出來D和A的初始化函數被亂入了兩次!
按類名訪問就相當於C語言之前的GOTO語句...亂跳,然後再用super按順序訪問..就有問題了
所以建議就是要麼一直用super,要麼一直用按照類名訪問
最佳實現:
避免多重繼承
super使用一致
不要混用經典類和新式類
調用父類的時候注意檢查類層次
以上便是本人對於python類的繼承的認識了,希望對大家能有所幫助

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