Python输入ab两个数按大小顺序输出 python输入abc

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Python输入ab两个数按大小顺序输出 python输入abc

2024-07-17 08:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

 

# -*- coding: utf-8 -*-

设置编码方式,除了utf-8,还可以使用 Unicode 字面量,可以使用ISO-8859-15 编码

切片包括起始字符不包括末尾字符,即s[:i] + s[i:]永远等于s: 哪怕超出范围也会被优雅的处理

创建Unicode字符串和创建普通字符串一样简单:

>>> u'Hello World !' u'Hello World !'

如果你想要在字符串中包含特殊字符,你可以通过使用Python的Unicode转义编码

>>>u'Hello\u0020World !' u'Hello World !'

转义序列u0020表示在给定位置插入序号值为0x0020(空格字符)的Unicode字符。 和普通字符串一样,Unicode字符串也有raw模式。要使用Raw-Unicode-Escape编码,必须在引号的前面加上’ur’。只有在小写的’u’前面有奇数个反斜杠,才会用上面的uXXXX 转换

>>> ur'Hello\u0020World !' u'Hello World !' >>> ur'Hello\\u0020World !' u'Hello\\\\u0020World !'

默认编码通常设置为ASCII,此编码接受0到127这个范围的编码,否则报错。

如果要在循环内修改正在迭代的序列(例如,复制所选的项目),建议首先制作副本。迭代序列不会隐式地创建副本。使用切片就可以很容易地做到:

>>> for w in words[:]: # Loop over a slice copy of the entire list. ... if len(w) > 6: ... words.insert(0, w) ... >>> words ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

如果你确实需要遍历一个数字序列,内置函数range()非常方便。它将生成包含等差数列的列表:

>>> range(10) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

给定的终点永远不会在生成的列表中

循环语句可以有一个else子句;当(for)循环迭代完整个列表或(while)循环条件变为假,而非由break语句终止时,就会执行这个else语句。下面循环搜索质数的代码例示了这一点:

>>> for n in range(2, 10): ... for x in range(2, n): ... if n % x == 0: ... print n, 'equals', x, '*', n/x ... break ... else: ... # loop fell through without finding a factor ... print n, 'is a prime number' ...

pass语句什么也不做。它用于语法上必须要有一条语句,但程序什么也不需要做的场合。例如:

>>> while True: ... pass # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C) ...

它通常用于创建最小的类:

最有用的形式是指定一个或多个参数的默认值。这种方法创建的函数被调用时,可以带有比定义的要少的参数。例如:

def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'): while True: ok = raw_input(prompt) if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False retries = retries - 1 if retries < 0: raise IOError('refusenik user') print complaint

这个函数可以通过几种方式调用:

只给出强制参数: ask_ok (' Do you really want to quit?') 给出一个可选的参数: ask_ok ('OK to overwrite the file?', 2) 或者给出所有的参数: ask_ok ('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')

默认值在定义域中的函数定义的时候计算,例如:

i = 5 def f(arg=i): print arg i = 6 f()

将打印5。

重要的警告:默认值只计算一次。这使得默认值是可变的对象如列表、字典或大部分类的实例时会有所不同。例如,下面的函数在后续调用过程中会累积传给它的参数:

def f(a, L=[]): L.append(a) return L print f(1) print f(2) print f(3)

这将会打印

[1] [1, 2] [1, 2, 3]

如果你不想默认值在随后的调用中共享,可以像这样编写函数:

def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L

当最后一个形参以**name形式出现时,它接收一个字典(见映射类型 — 字典),该字典包含了所有未出现在形式参数列表中的关键字参数。它还可能与*name形式的参数(在下一小节中所述)组合使用,*name接收一个包含所有没有出现在形式参数列表中的位置参数元组。(*name必须出现在**name之前。)例如,如果我们定义这样的函数:

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords): print "-- Do you have any", kind, "?" print "-- I'm sorry, we're all out of", kind for arg in arguments: print arg print "-" * 40 keys = sorted(keywords.keys()) for kw in keys: print kw, ":", keywords[kw]

它可以这样调用:

cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.", "It's really very, VERY runny, sir.", shopkeeper='Michael Palin', client="John Cleese", sketch="Cheese Shop Sketch")

当然它会打印:

-- Do you have any Limburger ? -- I'm sorry, we're all out of Limburger It's very runny, sir. It's really very, VERY runny, sir. ---------------------------------------- client : John Cleese shopkeeper : Michael Palin sketch : Cheese Shop Sketch

注意在打印关键字参数之前,通过对关键字字典 keys() 方法的结果进行排序,生成了关键字参数名的列表;如果不这样做,打印出来的参数的顺序是未定义的。

当传递的参数已经是一个列表或元组时,情况与之前相反,你要分拆这些参数,因为函数调用要求独立的位置参数。例如,内置的range()函数期望单独的start和stop参数。如果它们不是独立的,函数调用时使用 *-操作符将参数从列表或元组中分拆开来:

>>> range(3, 6) # normal call with separate arguments [3, 4, 5] >>> args = [3, 6] >>> range(*args) # call with arguments unpacked from a list [3, 4, 5]

以同样的方式,可以用**-操作符让字典传递关键字参数:

>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'): ... print "-- This parrot wouldn't", action, ... print "if you put", voltage, "volts through it.", ... print "E's", state, "!" ... >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"} >>> parrot(**d)-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !

可以使用lambda关键字创建小的匿名函数。下面这个函数返回它的两个参数的和:lambda a, b: a + b。Lambda 函数可以用于任何需要函数对象的地方。在语法上,它们被局限于只能有一个单独的表达式。在语义上,他们只是普通函数定义的语法糖。像嵌套的函数定义,lambda 函数可以从包含范围引用变量:

>>> def make_incrementor(n): ... return lambda x: x + n ... >>> f = make_incrementor(42) >>> f(0) 42 >>> f(1) 43

上面的示例使用 lambda 表达式返回一个函数。另一个用途是将一个小函数作为参数传递:

>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')] >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1]) >>> pairs [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

列表数据类型还有更多的方法。这里是列表对象的所有方法:

list.append(x)

添加一个元素到列表的末尾;相当于a[len(a):] = [x]。

list.extend(L)

将指定列表中的所有元素附加到另一个列表的末尾;相当于a[len(a):] = L。

list.insert(i, x)

在给定位置插入一个元素。第一个参数是插入的元素的索引,所以 a.insert(0, x) 在列表的最前面插入,a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x)。

list.remove(x)

删除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素将会报错。

list.pop([i])

删除列表中指定位置的元素并返回它。如果未指定索引,a.pop()将删除并返回列表中的最后一个元素。(i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要你输入方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示法)。

list.index(x)

返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有这样的元素将会报错。

list.count(x)

返回列表中 x 出现的次数。

list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)

原地排序列表中的元素(参数可以用来自定义排序方法,参考sorted()的更详细的解释)。

list.reverse()

原地反转列表中的元素。

使用了列表大多数方法的例子:

>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5] >>> print a.count(333), a.count(66.25), a.count('x') 2 1 0 >>> a.insert(2, -1) >>> a.append(333) >>> a [66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333] >>> a.index(333) 1 >>> a.remove(333) >>> a [66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333] >>> a.reverse() >>> a [333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25] >>> a.sort() >>> a [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> a.pop() 1234.5 >>> a [-1, 1, 66.25, 333, 333]

用列表作为栈 列表方法使得将List当作栈非常容易,最先进入的元素最后一个取出(后进先出)。使用append()将元素添加到栈顶。使用不带索引的pop()从栈顶取出元素。例如:

>>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]

用列表作为队列

也可以将列表当作队列使用,此时最先进入的元素第一个取出(先进先出);但是列表用作此目的效率不高。在列表的末尾添加和弹出元素非常快,但是在列表的开头插入或弹出元素却很慢 (因为所有的其他元素必须向后移一位)。

如果要实现一个队列,可以使用collections.deque,它设计的目的就是在两端都能够快速添加和弹出元素。例如:

>>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

函数式编程工具

在使用列表时有三个函数非常有用:filter()、map()和reduce()。

filter(function, sequence)返回的序列由function(item)结果为真的元素组成。如果sequence是一个字符串或元组,结果将是相同的类型;否则,结果将始终是一个列表。例如,若要计算一个不能被2和3整除的序列:

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 ... >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]

map(function, sequence) 为序列中的每一个元素调用 function(item) 函数并返回结果的列表。例如,计算列表中所有元素的立方值:

>>> def cube(x): return x*x*x ... >>> map(cube, range(1, 11)) [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

可以传入多个序列;此时,传入的函数也必须要有和序列数目相同的参数,执行时会依次用各序列上对应的元素来调用函数(如果某个序列比另外一个短,就用 None 代替)。例如:

>>> seq = range(8) >>> def add(x, y): return x+y ... >>> map(add, seq, seq) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce(function, sequence) 只返回一个值,它首先以序列的前两个元素调用函数 function,然后再以返回的结果和下一个元素继续调用,依此执行下去。例如,若要计算数字 1 到 10 的总和:

>>> def add(x,y): return x+y ... >>> reduce(add, range(1, 11)) 55

如果序列中只有一个元素,将返回这个元素的值;如果序列为空,则引发异常。

可以传入第三个参数作为初始值。在这种情况下,如果序列为空则返回起始值,否则会首先以初始值和序列的第一个元素调用function,然后是返回值和下一个元素,依此执行下去。例如,

>>> def sum(seq): ... def add(x,y): return x+y ... return reduce(add, seq, 0) ... >>> sum(range(1, 11)) 55 >>> sum([]) 0

不要使用示例中定义的sum():由于计算数字的总和是一个如此常见的需求,Python提供了内置的函数sum(sequence),其工作原理和示例几乎一样。

列表推倒式 squares = [x**2 for x in range(10)] 这也相当于squares = map(lambda x: x**2, range(10)),但是更简洁和易读。 列表推导式由括号括起来,括号里面包含一个表达式,表达式后面跟着一个for语句,后面还可以接零个或更多的for或if语句。结果是一个新的列表,由表达式依据其后面的for和if子句上下文计算而来的结果构成。例如,下面的 listcomp 组合两个列表中不相等的元素:

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]考虑下面由三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵: >>> matrix = [ ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ... [9, 10, 11, 12], ... ] 下面的列表推导式将转置行和列: >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

集合 花括号或set()函数可以用于创建集合。注意:若要创建一个空的集合你必须使用set(),不能用{};后者将创建一个空的字典,一个我们在下一节中要讨论的数据结构。

这里是一个简短的演示:

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> fruit = set(basket) # create a set without duplicates >>> fruit set(['orange', 'pear', 'apple', 'banana']) >>> 'orange' in fruit # fast membership testing True >>> 'crabgrass' in fruit False >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words ... >>> a = set('abracadabra') >>> b = set('alacazam') >>> a # unique letters in a set(['a', 'r', 'b', 'c', 'd']) >>> a - b # letters in a but not in b set(['r', 'd', 'b']) >>> a | b # letters in either a or b set(['a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l']) >>> a & b # letters in both a and b set(['a', 'c']) >>> a ^ b # letters in a or b but not both set(['r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])

和列表推导式类似,集合也支持推导式:

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} >>> a set(['r', 'd'])

字典 无序的键值对 字典由 key 做索引,key可以是任意不可变类型;字符串和数字常用来做key。如果元组只包含字符串、 数字或元组,此元组可以用作key;如果元组直接或间接地包含任何可变对象,那么它不能用作key。不能用list作为key,因为列表可以用索引、切片或者append()和extend()方法原地修改。 理解字典的最佳方式是把它看做无序的键:值 对集合,要求是键必须是唯一的(在同一个字典内)。一对花括号将创建一个空的字典:{}。花括号中由逗号分隔的键:值对将成为字典的初始值;打印字典时也是按照这种方式输出。 字典的主要操作是依据键来存取值。也可以通过del删除键:值对。如果用一个已经存在的键存储值,以前为该关键字分配的值就会被遗忘。用一个不存在的键读取值会导致错误。

字典对象的keys()方法返回字典中所有键组成的列表,列表的顺序是随机的(如果你想要排序,只需在它上面调用sorted()函数)。要检查某个键是否在字典中,可以使用in关键字。

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 >>> tel {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098} >>> tel['jack'] 4098 >>> del tel['sape'] >>> tel['irv'] = 4127 >>> tel {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098} >>> tel.keys() ['guido', 'irv', 'jack'] >>> 'guido' in tel True

dict()构造函数直接从键-值对序列创建字典:

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

此外,字典推导式式可以用于从任意键和值表达式创建字典:

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36}

如果键都是简单的字符串,有时通过关键字参数指定 键-值 对更为方便:

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

构造有序字典:

from collections import OrderedDict status_change_log0=OrderedDict([("type","%s"%plugin_type[0]), ("target","%s"%source[random.randint(0, 1)]), ("vulID","%s"%random.randint(0, 1200)), ("status","%s"%status[random.randint(0, 1)])])

遍历的技巧

遍历一个序列时,使用enumerate()函数可以同时得到索引和对应的值。

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print i, v ... 0 tic 1 tac 2 toe

同时遍历两个或更多的序列,使用zip()函数可以成对读取元素。

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color'] >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue'] >>> for q, a in zip(questions, answers): ... print 'What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a) ... What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue.

要反向遍历一个序列,首先正向生成这个序列,然后调用 reversed() 函数。

>>> for i in reversed(xrange(1,10,2)): ... print i ... 9 7 5 3 1

要按排序顺序循环一个序列,请使用sorted()函数,返回一个新的排序的列表,同时保留源不变。

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> for f in sorted(set(basket)): ... print f ... apple banana orange pear

遍历字典时,使用iteritems()方法可以同时得到键和对应的值。

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} >>> for k, v in knights.iteritems(): ... print k, v ... gallahad the pure robin the brave

若要在循环内部修改正在遍历的序列(例如复制某些元素),建议您首先制作副本。在序列上循环不会隐式地创建副本。切片表示法使这尤其方便:

>>> words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words[:]: # Loop over a slice copy of the entire list. ... if len(w) > 6: ... words.insert(0, w) ... >>> words ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

深入条件控制

while 和 if 语句中使用的条件可以包含任意的操作,而不仅仅是比较。

比较操作符 in 和 not in 检查一个值是否在一个序列中出现(不出现)。is 和 is not 运算符比较两个对象是否为相同的对象;这只和列表这样的可变对象有关。所有比较运算符都具有相同的优先级,低于所有数值运算符。

比较可以级联。例如,a < b == c测试a是否小于b并且b是否等于c。

可以使用布尔运算符 and 和 or 组合,比较的结果(或任何其他的布尔表达式)可以用 not 取反。这些操作符的优先级又低于比较操作符;它们之间,not 优先级最高,or 优先级最低,所以 A and not B or C 等效于 (A and (not B)) or C。与往常一样,可以使用括号来表示所需的组合。

布尔运算符and 和 or 是所谓的 短路 运算符:依参数从左向右求值,结果一旦确定就停止。例如,如果A 和 C 都为真,但B是假, A and B and C 将不计算表达式 C。用作一个普通值而非逻辑值时,短路操作符的返回值通常是最后一个计算的。

可以把比较或其它逻辑表达式的返回值赋给一个变量。例如,

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance' >>> non_null = string1 or string2 or string3 >>> non_null 'Trondheim'

注意在Python中,与C不同,表达式的内部不能出现赋值。C程序员可能会抱怨这一点,但它避免了C程序中常见的一类问题:在表达式中输入=而真正的意图是==。

序列和其它类型的比较

序列对象可以与具有相同序列类型的其他对象相比较。比较按照 字典序 进行: 首先比较两个序列的首元素,如果不同,就决定了比较的结果;如果相同,就比较后面两个元素,依此类推,直到其中一个序列穷举完。如果要比较的两个元素本身就是同一类型的序列,就按字典序递归比较。如果两个序列的所有元素都相等,就认为序列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列,较短的序列就小于另一个。字符串的字典序按照单字符的 ASCII 顺序。下面是同类型序列之间比较的一些例子:

(1, 2, 3) < (1, 2, 4) [1, 2, 3] < [1, 2, 4] 'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python' (1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4) (1, 2) < (1, 2, -1) (1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0) (1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

注意比较不同类型的对象也是合法的。比较的结果已经确定但是不一定合理: 类型按其名称进行排序。因此,列表始终小于字符串,字符串总是小于元组,等等。[1] 不同数值类型按照它们的值比较,所以 0 等于 0.0,等等。



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