Python有哪些關鍵字
Python常用的關鍵字
and, del, from, not, while, as, elif, global, or, with, assert, else, if, pass, yield, break, except, import, print, class, exec, in, raise, contiue, finally, is, return, def, for, lambda, try
1.and , or
and , or 為邏輯關系用語，Python具有短路邏輯，False and 回傳 False
不執行后面的陳述句， True or 直接回傳True，不執行后面的陳述句
2.del
洗掉變數
if __name__=='__main__':
a=1 # 物件 1 被 變數a參考，物件1的參考計數器為1
b=a # 物件1 被變數b參考，物件1的參考計數器加1
c=a #1物件1 被變數c參考，物件1的參考計數器加1
del a #洗掉變數a，解除a對1的參考
del b #洗掉變數b，解除b對1的參考
#print a #運行此句出錯，name 'a' is not defined，說明 del 洗掉變數a
print(c) #最終變數c仍然參考1
print (c)
而串列本身包含的是變數，例：
list = [1,2,3]
# 包含list[0],list[1],list[2]
# 并不包含數字1,2,3
所以
if __name__=='__main__':
li=[1,2,3,4,5] #串列本身不包含資料1,2,3,4,5，而是包含變數：li[0] li[1] li[2] li[3] li[4]
first=li[0] #拷貝串列，也不會有資料物件的復制，而是創建新的變數參考
del li[0] # 串列本身包含的是變數，del 洗掉的是變數，
print (li) #輸出[2, 3, 4, 5]
print(first) #輸出 1
3.from
from參考模塊時會用到，例：
from sys import argv
# 從sys中匯入argv
from sys import *
# 將sys中所有東西都匯入
import sys
# 匯入sys，當需要sys中內容時，需sys.argv而from sys import *
#不用每次都重復輸入'sys.'
4.golbal
golbal為全域變數，但當單個函式中出現同一變數名時，在單個函式中為區域變數
golbal q
q = 66
print ("q=", q) #q = 66
def function():
q = 3
print ('q =',q)
function() # q = 3
print ('q =',q) # q = 66
5.with
with被用來處理例外
- 不用with 處理檔案例外
file = open("/tmp/foo.txt")
try:
data = https://www.cnblogs.com/python1111/archive/2023/02/03/file.read()
finally:
file.close()
- 用with
with open("/tmp/foo.txt")
as file:
data = https://www.cnblogs.com/python1111/archive/2023/02/03/file.read()
緊跟with后面的陳述句被求值后，回傳物件的enter()方法被呼叫，這個方法的回傳值將被賦值給as后面的變數，此處為file
當with后面的代碼塊全部被執行完后，將呼叫前面回傳物件的exit()方法
#with 的作業
class Sample:
def __enter__(self):
print ("In __enter__()")
return "Foo"
def __exit__(self, type, value, trace):
print ("In __exit__()")
def get_sample():
return Sample()
with get_sample() as sample:
print ("sample:", sample)
#1. __enter__()方法被執行
#2. __enter__()方法回傳的值 - 這個例子中是"Foo"，賦值給變數'sample'
#3. 執行代碼塊，列印變數"sample"的值為 "Foo"
#4. __exit__()方法被呼叫
with真正強大之處是它可以處理例外，
可能你已經注意到Sample類的__exit__方法有三個引數- val, type 和 trace，
這些引數在例外處理中相當有用，
class Sample:
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, type,
value, trace):
print ("type:", type)
print ("value:",value)
print ("trace:",trace)
def do_something(self):
bar = 1/0
return bar + 10
with Sample() as sample:
sample.do_something()
實際上，在with后面的代碼塊拋出任何例外時，exit()方法被執行，
正如例子所示，例外拋出時，與之關聯的type，value和stack trace傳給exit()方法，
因此拋出的ZeroDivisionError例外被列印出來了，
開發庫時，清理資源，關閉檔案等等操作，都可以放在exit方法當中，
6.while, for…in…
均為回圈陳述句，使用while時要注意成立條件，防止陷入死回圈
for in 遍歷
7.assert
斷言，宣告其布林值必須為真的判定，如果發生例外就說明運算式為假，
可以理解assert斷言陳述句為raise-if-not，用來測驗表示式，其回傳值為假，就會觸發例外，
assert 1==1
assert 1 == 2# 會報錯 Asserterror
assert expression , 'arguments'
#assert 運算式 [, 引數]用來解釋斷言并更好知道哪里錯了
8.pass
pass是空陳述句，為了保證程式結構的完整性，
pass不做任何事情，一般用作 占位陳述句
當你撰寫程式部分內容還沒想好，可用pass陳述句占位
def no_idea():
pass
#實體
for letter in 'python':
if letter == 'h':
pass
print (u'這是pass塊')
print (u'當前字母：', letter)
print ('bye,bye')
9.yield
yield的意思是生產，回傳了一個生成器物件，每個生成器只能使用一次
def h():
print ('To be brave')
yield 5
h()
看到某個函式包含了yield，這意味著這個函式已經是一個Generator
呼叫h()函式后,print 陳述句并未執行，執行yield用.next()方法
def h():
print 'Wen Chuan'
yield 5
print 'Fighting!'
c = h()
# >>>c.next()# 在IDE 中不用print c.next()，直接c.next()，
# next()陳述句將恢復Generator執行，并直到下一個yield運算式處
# Wen Chuan
# 5
# 當再次運行c.next()時由于沒有yield了報錯
# >>>c.next()
# Fighting
# Traceback (most recent call last):
# File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 11, in <module>
# c.next()
# StopIteration
一個帶有 yield的函式就是一個generation，他和普通函式不同，生成一個generator看起來像函式呼叫，但不會執行任何函式代碼，直到對其呼叫.next()（在 for 回圈中會自動呼叫 next()）才開始執行
雖然執行流程仍按函式的流程執行，但每執行到一個 yield 陳述句就會中斷，并回傳一個迭代值，下次執行時從 yield 的下一個陳述句繼續執行，看起來就好像一個函式在正常執行的程序中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 回傳當前的迭代值，
#使用isgeneratorfunction判斷一個函式是否是一個特殊的generator 函式
from inspect import isgeneratorfunction
isgeneratorfunction(h)
# True
send() 與next()
def h():
print 'Wen Chuan',
m = yield 5 # Fighting!
print m
d = yield 12
print 'We are together!'
c = h()
m = c.next() #m 獲取了yield 5 的引數值 5
d = c.send('Fighting!') #d 獲取了yield 12 的引數值12
print 'We will never forget the date', m, '.', d
send()可以傳遞yield運算式的值進去，而next()不能傳遞特定的值，只能傳遞None進去，
因此，我們可以看做c.next() 和 c.send(None) 作用是一樣的
注意！！！第一次呼叫時，請使用next()陳述句或是send(None)，不能使用send發送一個非None的值，否則會出錯的，因為沒有yield陳述句來接收這個值
10.break 與 contiue
Python break陳述句用來終止回圈，用在while和for回圈中！！直接跳出 整個 回圈
嵌套回圈，break陳述句將停止執行最深層的回圈，并開始執行下一行代碼
for letter in 'python':# 第一個例子
if letter == 'h'
break
print (u'當期字母：',letter)
#輸出到'p''y''t'
var= 10 # 第二個例子
while var > 0:
print (u'當期字母：',var )
var = var -1
if var == 5
break
#輸出到6
print ('bye')
break是跳出整個回圈，continue是跳出當前回圈
#例1
for letter in 'pyhton':
if letter == 'h':
continue
print (u'當前字母：', letter)
#列印出 pyton
#例2
var = 10
while var > 0:
var -= 1
if var == 5:
continue
print (u'當前字母：', var)
#結果 98764321
11.try except finally
try:
<陳述句> #運行別的代碼
except <名字>：
<陳述句> #如果在try部份引發了'name'例外
except <名字>，<資料>:
<陳述句> #如果引發了'name'例外，獲得附加的資料
else:
<陳述句> #如果沒有例外發生
如果當try后的陳述句執行時發生例外，python就跳回到try并執行第一個匹配該例外的except子句，例外處理完畢，控制流就通過整個try陳述句（除非在處理例外時又引發新的例外），
如果在try后的陳述句里發生了例外，卻沒有匹配的except子句，例外將被遞交到上層的try，或者到程式的最上層（這樣將結束程式，并列印預設的出錯資訊），
如果在try子句執行時沒有發生例外，python將執行else陳述句后的陳述句（如果有else的話），然后控制流通過整個try陳述句，
try:
try:
raise NameError
except TypeError:
print ('as')
except NameError:
print ('e')
e，try后陳述句raise觸發例外，except沒有匹配字句，被拋到上層try匹配，print 'e'
try:
1/0
except Exception , e:
print e
#以上傳統的例外處理，加入!!!traceback后會列印出詳細的錯誤資訊
import traceback
try:
1/0
except Exception:
traceback.print_exc()
try:
<陳述句>
finally:
<陳述句> #退出try時總會執行
raise
try:
1 / 0
except Exception as e:
'''例外的父類，可以捕獲所有的例外'''
print "0不能被除"
else:
'''保護不拋出例外的代碼'''
print "沒有例外"
finally:
print "最后總是要執行我"
12.raise
觸發例外
raise [Exception[,args[,traceback]]]
陳述句中Exception是例外的型別（例如，NameError）引數是一個例外引數值，
該引數是可選的，如果不提供，例外的引數是”None”，
最后一個引數是可選的（在實踐中很少使用），如果存在，是跟蹤例外物件，
def mye( level ):
if level < 1:
raise Exception("Invalid level!", level)
raise 觸發例外后，后面的代碼就不會再執行
try:
s = None
if s is None:
print ("s 是空物件")
raise NameError #如果引發NameError例外，后面的代碼將不能執行
print (len(s) #這句不會執行，但是后面的except還是會走到
except TypeError:
print ("空物件沒有長度") #由于錯誤型別并不是TypeError,不執行print
try:
s = None
if s is None:
print (u"s 是空物件")
raise NameError('name is wrong','is') #如果引發NameError例外，后面的代碼將不能執行
print (len(s)) #這句不會執行，但是后面的except還是會走到
except NameError,argvment:
print (u"空物件沒有長度",argvment)
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s = None
if s is None:
raise NameError
print ('is here?') #如果不使用try......except這種形式，那么直接拋出例外，不會執行到這里
def mye( level ):
if level < 1:
raise Exception("Invalid level!", level)
# 觸發例外后，后面的代碼就不會再執行
try:
mye(0) # 觸發例外
except "Invalid level!":
print (1)
else:
print (2)
die函式，列印錯誤資訊
def die(error_massage):
raise Exception(error_massage)
a = 'wer'
if a == None:
print ('None')
else:
die()
13.exec–eval–execfile
exec 用來執行儲存在字串或檔案中的Python陳述句
exec是一條陳述句將字串str當成有效的python代碼來執行
eval與execfile是pytho內置函式
eval(str[globals[locals]])函式將字串str當成有效的python運算式來求值，并提供回傳計算值
exec 'print"hello world"'
exec 'a=100'
# 執行后 a = 100
print (a) #100
eval('3+5')# 8
b = eval('5+6')#eval 回傳計算值
print (b + 1) #12
execfile(filename)函式可以用來執行檔案
execfile(r'F:\learn\ex1.py')
# 若你位于檔案所在目錄直接執行
execfile(r'ex1.py')
from os.path import exists
exists(file)將檔案名字串作為引數，如果檔案存在回傳True，否則回傳False
14.return
return 是函式回傳值
def fun():
print ('asd')
# fun() 函式沒有顯示return,默認回傳None
def fan(a):
return a
#有回傳值
15.lambda—filter—map—reduce—
lambda 只是一個運算式，定義了一個匿名函式，起到函式速寫的作用
由于lambda只是一個運算式，它可以直接作為python 串列或python 字典的成員，比如
info = [lambda a:a**3 , lambda b:b**3]
g = lambda x:x+1
g(1) #2 等價于 lambda x:x+1(1)
g(3) #4
#其中 x 為入口引數，x+1 為函式體
#用的函式來同樣表示
def g(x):
return x+1
#lambda 也可以用在函式中
def action(x):
return lambda y:x+y
a = action(3)# a是action函式的回傳值，
a(22) # 24 ，a(22) ，呼叫了action回傳的lambda運算式
# 上面函式也可直接寫成下式
b = lambda x:lambda y:x+y
a = b(3)
a(2) # 也可直接 (b(3))(2)
# lambda 可以一個、多個引數
g = lambda x:x*2 #one
print (g(3))
m = lambda x,y,z: (x-y)*z # mutiple
print (m(3,1,2))
#lambda 并不會帶來程式運行效率的提高，只會使代碼更簡潔，
#如果可以使用for...in...if來完成的，堅決不用lambda，
#如果使用lambda，lambda內不要包含回圈，如果有，我寧愿定義函式來完成，
#使代碼獲得可重用性和更好的可讀性，
# lambda 是為了減少單行函式的定義而存在的，
# --filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
# function是一個謂詞函式，接受一個引數，回傳布林值True或False，
# filter函式會對序列引數sequence中的每個元素呼叫function函式，
# 最后回傳執行結果為True的
# 回傳值的型別和引數sequence（list, tuple, string）的型別相同
foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
print (filter(lambda x: x % 3 == 0, foo))# filter 是 過濾/篩選 函式
print([x for x in foo if x % 3==0]) #[18, 9, 24, 12, 27] 篩選foo中能被3整除的
map(function, sequence)
對sequence中的item 依次執行 function，將執行結果組成list回傳
單個引數
str = ['a', 'b','c', 'd']
def fun2(s):
return s + ".txt"
ret = map(fun2, str)
print (ret) # ['a.txt', 'b.txt', 'c.txt', 'd.txt']
多個引數，要求函式接受多個引數
def add(x,y):
return x+y
print (map(add,range(5),range(5)))
#[0,2,4,6,8]
foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
print (map(lambda x: x * 2 + 10, foo))
#[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
reduce(function, sequence, starting_value)
對sequence中的item順序迭代呼叫function，如果有starting_value，
還可以作為初始值呼叫，例如可以用來對List求和
def add1(x,y):
return x+y
print reduce(add1,range(1,100))
# 4950 注：1+2+...+99
print reduce(add1,range(1,100),20)
# 4970 注：1+2+...+99+20，20為初始值
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