Python 备忘单 [2022]：每个 Python 开发人员的必备工具

任何关注计算机编程语言的人都知道 Python 正在以惊人的速度向前发展。 早在 2019 年 6 月， TIOBE 就指出“如果 Python 能够保持这个速度，它可能会在 3 到 4 年内取代 C 和 Java，从而成为世界上最流行的编程语言。”

快进到 2022 年，Python 目前以 11.84% 的评分排在第二位，并且完全有能力超越 C，成为开发人员中排名第一的编程语言！

值得注意的是，Python 的收视率在此期间显着增长——由于其越来越受欢迎，它获得了 2020 年 TIOBE 编程语言奖。

在本文中，我们深入探讨了 Python，并为您提供了一份全面的 Python 语法备忘单，让您可以复习 Python 的重要概念。 它可以作为初学者和高级开发人员的快速参考。

那么，让我们开始吧！

什么是 Python？

Python 是一种功能强大、易于学习、接近人类的语言，能够提供高效且可扩展的应用程序。 它是一种开源的高级语言，为 Web 开发提供了广泛的选择。 它的实际应用包括人工智能和机器学习、游戏开发、科学和数值计算、网络抓取等。

Python 在数据科学和机器学习 (ML) 中得到广泛应用。 2020 年，其 scikit-learn ML 库的使用量增长了 11%！ 然而，与其 PyTorch ML 框架在深度学习领域看到的 159% 的飞跃相比，这算不了什么。 根据 O'Reilly 数据科学薪酬调查，近 54% 的受访者表示 Python 是他们进行数据科学的首选工具。

自 1990 年由荷兰程序员 Guido van Rossum 推出以来，Python 得到了全球开发人员的支持，并作为最容易学习的编程语言之一受到初级开发人员的青睐。 Python 通常被称为优先考虑代码可读性的脚本语言。 与使用紧凑、微小源文件的其他编程语言相比，它强调使用空格。

Python 的许多流行产品包括 Mozilla、Google、Cisco、NASA 和 Instagram 等。 更不用说，Python 是微软 Visual Studio Code 的一个非常流行的扩展。

现在，事不宜迟，让我们开始使用我们的 Python 备忘单吧！ 我们将从基础开始。

Python 中的运算符

1.算术运算符

Python中有七个数学运算符：

编号

数学运算符

手术

例子

1

**

指数

2 ** 2 = 4

2

%

模数/余数

22 % 6 = 4

3

//

整数除法

22 // 8 = 2

4

/

分配

22 / 8 = 2.75

5

*

乘法

4 * 4 = 16

6

–

减法

5 – 1 = 4

7

+

添加

3 + 2 = 5

这是一个使用这些运算符的 Python 程序：

x = 10

y =5

# 输出：x + y = 15

打印('x + y =',x+y)

# 输出：x - y = 5

打印（'x - y ='，xy）

# 输出：x * y = 50

打印('x * y =',x*y)

# 输出：x / y = 2

打印('x / y =',x/y)

# 输出：x // y = 2

print('x // y =',x//y)

输出：

x + y = 15

x – y = 5

x * y = 50

x / y = 2

x // y =32

2. 逻辑运算符

三个逻辑运算符：and、or、not

1. and : 如果两个操作数都为真，则返回 True — x 和 y
2. or ：如果任何一个操作数为真，则返回 True — x 或 y
3. not ：它检查操作数是否为 false 并返回 True — 不是 x

下面是一个程序，展示了如何在 Python 中使用逻辑运算符：

x = 真

y = 假

print('x和y的输出是',x和y)

print('x or y 的输出是',x or y)

print('not x 的输出是',not x)

输出

x 和 y 的输出为 False

x 或 y 的输出为 True

not x 的输出为 False

3.比较运算符

Python 有 6 个比较运算符：

1.等于：a == b

它检查左边的值是否等于右边的值。

2. 不等于：a != b

如果左边的值不等于右边的值，则返回 true。

3. 大于：a > b

如果左侧的值大于右侧的值，则返回 true。

4. 大于等于：a >= b

它检查左边的值是否等于或大于右边的值。

5. 小于：a < b

如果左边的值小于右边的值，则条件为真。

6. 小于等于：a <= b

当左边的值等于或小于右边的值时，它返回真。

这是一个示例程序：

x = 15

y = 12

z = 15

如果 ( x == z ):

打印“输出 1：x 等于 z”

别的：

打印“输出 1：x 不等于 z”

如果 ( x != y ):

打印“输出 2：x 不等于 y”

别的：

打印“输出 2：x 等于 y”

如果 ( x < y ):

打印“输出 3：x 小于 y”

别的：

打印“输出：x 不小于 y”

如果 ( x > y ):

打印“输出 4：x 大于 y”

别的：

打印“输出 4：x 不大于 y”

x = 15;

y = 30;

如果 ( a <= b ):

打印“输出 5：x 小于或等于 y”

别的：

打印“输出 5：x 不小于也不等于 y”

如果 ( x >= y ):

打印“输出 6：x 大于或等于 y”

别的：

打印“输出 6：x 既不大于也不等于 y”

上述程序的结果将是 -

输出 1：x 等于 z

输出 2：x 不等于 y

输出 3：x 不小于 y

输出 4：x 大于 y

输出 5：x 不小于也不等于 y

输出 6：x 既不大于也不等于 y

Python 中的控制语句

1. If 语句

Python 的逻辑语句可以与条件运算符或 if 语句和循环一起使用来完成决策。

有六个条件语句：If 语句、if-else 语句、嵌套 if 语句、If..elif 阶梯、简写 if 语句、简写 if-else 语句。 这些语句检查给定程序是真还是假。

2. 如果

这些用于简单的条件。 这是一个 if 语句的简短程序：

如果 10 == 1：

打印（“真的！”）

输出：

真的！

3. 嵌套如果

这是用于执行复杂操作的嵌套 if 语句的简短程序：

x = 45

如果 x > 30：

print(“结果大于三十，”)

如果 x > 35：

print(“而且还超过三十五！”)

输出：

结果超过三十

还有三十五岁以上！

我们使用缩进（或空格），这是 Python 用于分隔代码块的重要功能。

4. Elif 语句

如果“if 语句”为 False，elif 关键字允许您检查多个条件。 这是一个 elif 语句的简短程序：

一个 = 99

b = 99

如果 b > a：

print("b 大于 a")

elif a == b：

print("a 和 b 相等")

输出：

a 和 b 相等

5. If Else 语句

If else 语句允许向程序添加多个条件。 看看这个 if-elif-else 程序：

如果年龄 < 5：

entry_charge = 0

elif 年龄 < 20:

entry_charge = 10

否则：entry_charge = 20

6. If-Not-Statements

Not 关键字可让您检查相反的含义以验证该值是否为 NOT True：

new_list = [10, 20, 30, 40]

x = 50

如果 x 不在 new_list 中：

print(“‘x’不包含在列表中，所以条件为真！”)

输出：

'x' 不包含在列表中，因此条件为 True！

循环

Python 有两种循环： For 循环和While 循环。

1.for循环

它用于执行相同的语句序列 n 次。 它们通常与列表一起使用。

# 程序查找存储在列表中的所有数字的总和

# 包含数字的列表

数字 = [6, 5, 3, 18, 4, 2, 15, 4, 11]

# 用于存储总和的变量

总和 = 0

# 在列表上运行迭代

对于数字中的 val：

总和=总和+价值

print("得到的总和是", sum)

输出：

结果总和为 68

2.while循环

如果发现给定条件为真，它用于重复语句。 它也适用于一系列语句。 在while循环中，首先测试条件，然后执行。

# 程序计算到 n 的自然数之和

# 总和 = 1+2+3+…+n

# 从用户那里获取n的值，

n = int(input(“输入 n 的值：”))

# n = 5

# 初始化 sum 和 counter

总和 = 0

我 = 1

而我 <= n:

总和 = 总和 + 我

i = i+1 # 计数器更新

# 打印结果总和

print("n 个自然数之和是", sum)

输出：

输入 n 的值：5

n个自然数之和为15

中断和继续语句

在 Python 中，Break 和 continue 用于修改运行循环的流程。 如果程序员希望在不检查测试表达式是真还是假的情况下结束当前循环，我们使用 break 和 continue 语句。

break 语句将立即结束在它包含的循环内运行的迭代。 在嵌套循环的情况下，包含中断的循环被终止。

下面是一个 break 语句的例子：

# 在循环中使用break语句

对于“字符”中的 val：

如果 val == “r”：

休息

打印（验证）

print(“程序到此结束”)

输出：

C

H

一种

r

程序到此结束

continue 语句跳过迭代中的剩余代码并继续到下一个。

这是一个 continue 语句的程序：

而真：

print('你叫什么名字？')

名称 = 输入（）

如果名称！='玛丽亚'：

继续

print('嗨玛丽亚。输入你的密码。(这是一个苹果。)')

密码 = 输入（）

如果密码 == '菠萝'：

休息

print('您已被授予访问权限！')

通过声明

空语句在 Python 中表示为 pass 语句。 与注释相反，Python 不会忽略 pass 语句。 但是，该语句的执行仍会导致无操作 (NOP)。

这是 pass 语句的示例：

“时间只是一个占位符

稍后将添加的功能。”

序列 = {'t', 'i', 'm', 'e'}

依次为 val：

经过

Python中的函数

指定功能来执行特定任务。 它们包含可以根据需要在整个程序中重用的代码块。

您可以使用 Python 中的def关键字定义自己的函数。 后面是函数名和带参数的括号： def name()：

这是一个简短的程序，可以为您提供一个想法：

定义名称（）：

打印（“你好吗？”）

名称.py

定义名称（）：

打印（“你好吗？”）

姓名（）

您还可以添加参数来定义函数的参数：

def 减数（x，y，z）：

a = x - y

b = x - z

c = y - z

打印（a，b，c）

减数（6, 5, 4）

输出：

1

2

1

将关键字参数传递给函数

函数还允许您将关键字作为参数传递。 这是一个简单的 Python 代码：

# 使用以下参数定义函数

def item_info（项目名称，价格）：

print(“项目名称：” + 项目名称)

print(“价格” + str(美元))

# 使用分配的参数调用上述函数

item_info(“蓝色 T 恤”, 25 美元)

# 使用关键字参数调用函数

item_info(itemname=”裤子”, price=95)

输出：

产品名称：蓝色T恤

价格：25

产品名称： 裤子

价格：95

Python 中的集合

Python 有四种集合数据类型：List、Tuple、Set 和 Dictionary。

1. 列表

列表是表示 Python 中一系列元素的数据类型。 它是最常用的数据结构之一。 它们将相关数据组合在一起，并允许您同时对不同的值执行常见操作。 列表是可变容器，而字符串不是。

下面是一个列表示例：

first_list = [1, 2, 3]

second_list = [“a”，“b”，“c”]

third_list = [“4”，d，“书”，5]

列表也可以作为函数：

master_list = list((“10”, “20”, “30”))

打印（master_list）

2. 将项目添加到列表

这是一个使用 append() 函数将项目添加到列表的程序：

beta_list = [“鸡蛋”，培根，“面包”]

beta_list.append（牛奶”）

打印（beta_list）

这是一个使用 index() 函数将项目添加到列表的程序：

beta_list = [“鸡蛋”，培根，“面包”]

beta_list.insert(“2 磨”)

打印（beta_list）

您可以对列表执行许多操作。 这些包括添加项目、删除项目、组合项目、创建嵌套列表、排序、切片、复制等。

3.列表串联

这是一个在 Python 中显示列表连接的程序：

>>> [X, Y, Z] + ['A', 'B', 'C']

[X, Y, Z, 'A', 'B', 'C']

>>> ['L', 'M', 'N'] * 3

['L', 'M', 'N' 'L', 'M', 'N' 'L', 'M', 'N']

>>> list_spam = [1, 2, 3]

>>> list_spam = list_spam + ['A', 'B', 'C']

>>> list_spam

[1, 2, 3, 'A', 'B', 'C']

4.更改列表值

这是一个使用索引更改列表值的程序：

>>> list_spam = ['猫'，'狗'，'老鼠']

>>> list_spam[1] = 'gadjlnhs'

>>> list_spam

['猫'，'gadjlnhs'，'老鼠']

>>> list_spam[2] = list_spam[1]

>>> list_spam

['猫'，'gadjlnhs'，'gadjlnhs']

列表在处理数据清理和 for 循环时得到广泛使用。 这是一个Python 语法备忘单，用于将列表用于不同目的：

字典

Python 中的字典是启用元素查找的功能。 它是一种常用的数据结构，它利用键和值进行索引。

dict = {'x': 1, 'y': 2}

有键值对，其中每个键都有一个值。 这是一种对数据科学家非常有价值的数据结构，可用于网络抓取。

这是在 Python 中使用字典的示例：

这个字典 = {

“品牌”：“斯柯达”，

“模型”：“明锐”，

“年份”：“2017”

}

元组

如果您需要在单个变量中存储多个项目，则可以使用元组。 它们是可以排序或不可更改的内置数据类型。

这是一个例子：

thistuple = (“芒果”、“木瓜”、“蓝莓”)

打印（这个元组）

您还可以将相同的值添加两次或更多次。

thistuple = (“芒果”、“木瓜”、“木瓜”、“蓝莓”)

打印（这个元组）

放

Set 是 Python 中的另一种数据类型集合，它将一系列元素存储在单个变量中。 它们也是有序且不可更改的。 集合和元组之间的区别在于集合使用大括号编写，而元组使用圆括号编写。

另一个关键区别是集合不接受重复元素。

this_set = (“芒果”, 34, “木瓜”, 40, “蓝莓”)

打印（this_set）

这是计算两组差异的示例：

X = {5, 6, 7, 8, 9}

Y = {8, 9, 10, 11, 12}

打印（XY）

输出：

{5, 6, 7}

下面是一个查找两组交互作用的示例：

X = {5, 6, 7, 8, 9}

Y = {8, 9, 10, 11, 12}

打印(A & B)

输出：

{8, 9}

下面列出了一些可以与集合一起使用的方法：

方法

描述

添加（）

将一个或多个元素添加到集合中

清除（）

清除元素集

复制（）

创建副本

区别（）

它计算多个集合的差异并返回一个新集合

差异更新（）

另一个集合中的每个元素都从当前集合中删除

丢弃（）

如果元素是集合的成员，则该函数将其删除。 如果不是，它什么也不做

路口（）

它计算两个集合的交集并在一个新集合中返回结果

不相交（）

如果两个集合中没有共同元素，则为 True

子集（）

如果另一个是当前集合的子集，则返回 True

超集（）

如果此集合包含另一个集合，则返回 True

消除（）

如果该元素存在于集合中，则将其删除。 如果不是，则引发 KeyError

联盟（）

它计算集合的并集并在新集合中返回结果

Python 中的类型

字符串

顾名思义，字符串是一个字符序列。

与字符串相关的一些常用方法是 lower()、upper()、lower()、replace()、count()、capitalize()、title()。

字符串方法将返回新值而不修改原始字符串。 可以在键盘上键入的任何内容都是字符串——字母、数字、特殊字符。

在 Python 中，字符串用单引号和双引号括起来，这两个引号都表示字符串的结尾。

这是一个Python 字符串备忘单：

功能

描述

str = str.strip()

从两端剥离所有空格出现的字符串。

str = str.strip('chars')

剥离从两端传递的所有字符。

列表 = str.split()

拆分任意数量的空格。

str = str.join(coll_of_strings)

用作为分隔符的字符串连接元素。

bool = sub_str in str

检查字符串是否包含子字符串。

int = str.find(sub_str)

返回第一个匹配的初始索引或返回 -1。

str = chr(int)

将 int 值转换为 Unicode 字符。

int = ord(str)

将 unicode char 转换为 int 值

正则表达式 (Regex)

正则表达式 (RegEx) 是指指向 Python 中的搜索模式的字符序列。

Python 中有一个名为re的模块，它与 RegEx 一起使用。 看看下面的例子：

重新进口

模式 = '*ma..er$'

test_str = '主'

结果 = re.match（模式，test_str）

如果结果：

print("匹配成功。")

别的：

print(“匹配失败。”)

Python 有 14 个元字符，如下所示：

\

表示 jt 后面的字符的特殊含义

[]

字符类

^

与开头匹配

$

与结尾匹配

.

除换行符外的所有字符都匹配

?

匹配零。 也匹配一次

|

表示或。 任何被它分隔的字符都匹配

*

匹配零和任意数量的出现

{}

指向 RE 之前的出现次数

()

用于封装多个 RE

这是一个 Python RegEx 备忘单，供快速参考：

str = re.sub(regex, new, text, count=0)

每次出现都替换为“新”。

列表 = re.findall（正则表达式，文本）

每次出现都转换为字符串。

匹配 = re.search（正则表达式，文本）

它通过正则表达式查找模式的第一次出现

匹配 = re.match（正则表达式，文本）

仅搜索文本的开头

iter = re.finditer（正则表达式，文本）

所有匹配项都作为匹配对象返回。

正则表达式通常被数据科学家用于数据清理，因为它可以节省大量时间。

Python 中的返回值和返回语句

当您使用def 定义函数时， Python 允许您使用 return 语句指定返回值。 这些语句包括 return 关键字以及函数应该返回的返回值。

这是一个例子：

随机导入

def findAnswer(answerNo):

如果 answerNo == 10：

return '它是准确的'

elif 答案否 == 20：

return '不确定'

elif answerNo == 30：

返回“成功”

elif 答案否 == 40：

return '稍后再试'

elif 答案否 == 50：

返回'不成功。 稍后再试'

elif 答案否 == 60：

return '仍然不成功。 稍后再试'

elif 答案否 == 70：

return '答案是否定的'

elif 答案否 == 80：

return '回复看起来不太好'

elif 答案否 == 90：

return '这是值得怀疑的'

r = random.randint(1, 9)

财富 = findAnswer(r)

打印（财富）

Python中的异常处理

中断程序流程或偏离程序指令的事件或事件属于异常。 如果遇到无法处理的事件，Python 会引发异常。 它本质上是指一个错误：

这是一个演示 Python 异常处理的程序：

>>> 当真时：

… 尝试：

… x = int(input(“输入数字：”))

… 休息

... 除了 ValueError：

… print(“输入错误。再试一次。”

这将我们带到 Python 语法备忘单的结尾。 鉴于 Python 在数据科学中不断增长的应用，很明显该语言将在未来几年继续主导该行业。 它的低学习曲线和无与伦比的灵活性和可扩展性使其成为当今最好的编程语言之一。

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