Python字典,函数,全局变量代码解析

字典

dict1 = {'name':'han','age':18,'class':'first'}
print(dict1.keys())    #打印所有的key值
print(dict1.values())   #打印所有的values值
print("dict1['name']:",dict1['name'])   #打印name相对应的value值
print(dict1.get('name'))  #通过字典的get方法得到name相对应的value值

dict1['age']=28  #字典的修改相当于重新赋值！！！

dict1['address']='beijing'  #字典的增加是：dict[key] = value 这样的形式

del dict1['name']  #删除字典中的一个元素
dict1.clear()    #字典的清空，返回一个空字典
# del dict1     #删除字典，字典就完全删除了

字典用法注意：

1、键是不允许相同的，如果相同，后面的会覆盖前面的

2、键是不可变的，所以只能用数字、字符串、元组来担当

dict2 = {(1,2):5,"元组":(4,5)}  #字典里的元素只能用不可变的数据类型！！！
print(dict2)
print(dict2['元组'])
print(dict2[(1,2)])

for i in dict2.keys():      #取出的数值更干净！！！谨记老师教导
  print("字典中的key值为：",i)
for j in dict2.values():
  print("字典中的values值为：",j)

函数

1、函数的定义

函数是实现特定功能而封装起来的一组语句块，可以被用户调用

2、函数的分类

自定义函数；预定义函数（系统自带，lib自带）

3、使用函数的好处

降低编程难度、将大问题分解为若干小问题、可以多次调用

4、函数语法

定义

def函数名字(参数):

函数体

return语句#不带表达式的return相当于返回none

调用

函数名字

以下是函数的几种：

 #定义函数，函数名最好以_分割
 def print_str(str):
   print(str)
   return
 # 调用函数
 print_str("调用一下")
# 函数传递
#所有参数在python里都是按引用传递
#一句话：要变都变！！！
def charge_me(mylist):
  mylist.append([1,2,3,4])
  print("函数内取值：",mylist)
  return
mylist = [10,20,30]
charge_me(mylist)
print("函数外取值：",mylist)   #函数外和函数内打印是相同的！！！
#函数的赋值引用
def print_info(name,age=3):
  print("name",name)
  print("age",age)
  return
# print_info(name="xiao",age=18)
print_info(age=50,name="xiao")    #python中颠倒是可以的！！！
print_info(name='haha')
#函数的不定长参数
def p_info(arg1,*vartuple):
  print("输出：",arg1)
  for var in vartuple:
    print(var)
  return
p_info(10)
p_info(70,60,50,40,30)
匿名函数lambda，了解即可
 # 1、lambda只是一个表达式，而不是一个代码块，函数体比def简单很多。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑
 # 2、lambda[arg1[,arg2,...argn]]:expression
 sum1 = lambda arg1,arg2:arg1+arg2
 print("相加后的值为：",sum1(10,20))
# return语句
def sum2(arg1,arg2):
  total = arg1+arg2
  print("函数内：",total)
  return total           #把total去掉之后返回none
abc = sum2(10,40)
print("函数外：",abc)

#全局变量和局部变量
#全局变量比较容易出问题，能不用就不用

total = 0
def sum3(a,b):
  total = a+b
  print("函数内(局部变量)的值为：",total)
  return total
# total = sum3(10,400)
sum3(20,70)
print("函数外(全局变量)的值为：",total)
count = 1
def do_st():
  global count     #全局变量：global
  for i in (3,4,5):  #循环三次
    count += 1
    # print(count)
do_st()
print(count)
# 思路：当count=1时进入循环+1并赋值给count
#     在for循环三次后为3+1=4
#     count是全局变量，最后打印出的结果为4

小练习

# 不能创建字典的语句是C （字典中的元素不能以列表作为key）
# A、dict1 = {}
# B、dict2 = { 3 : 5 }
# C、dict3 = {[1,2,3]: “uestc”}
# D、dict4 = {(1,2,3): “uestc”}

#以下代码输出什么？输出的是6
# 思路：原始key的值为1，
# 　　 copy给另一个字典值为1，
# 　　 重新赋值原来的字典值为5，
# 　　 所以相加等于6
dict1={'1':1,'2':2}
theCopy=dict1.copy()
dict1['1']=5
sum=dict1['1']+theCopy['1']
print(sum) 

# 合并生成新的字典
dict1 = {3:"c", 4:"d"}
dict2 = {1:"a", 2:"b"}
dict2.update(dict1)    #更新添加dict1进dict2
print(dict2)

# 标准日期输出
a = "20170303"
b = a[:4]
c = a[4:6]      #构思：通过列表分割的方式实现
d = a[6:]
print("格式化后输出的日期是：%s年%s月%s日"%(b,c,d))

无return函数，返回什么？

答：在函数中无return函数，返回none

如何在一个function里面设置一个全局的变量？

答：在函数体内定义一个全局的函数global

#随机生成验证码的两种方式：

import random
list1=[]
for i in range(65,91):
  list1.append(chr(i))  #通过for循环遍历asii追加到空列表中
for j in range(97,123):
  list1.append(chr(j))
for k in range(48,58):
  list1.append(chr(k))
ma = random.sample(list1,6)
print(ma)     #获取到的为列表
ma = ''.join(ma)  #将列表转化为字符串
print(ma)
import random,string
str1 = "0123456789"
str2 = string.ascii_letters
str3 = str1+str2
ma1 = random.sample(str3,6)
ma1 = ''.join(ma1)
print(ma1)     #通过引入string模块和random模块使用现有的方法

总结

以上就是本文关于Python字典,函数,全局变量代码解析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

赞 (0)

相关推荐

  • python字典操作实例详解

    本文实例为大家分享了python字典操作实例的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import turtle ##全局变量## #词频排列显示个数 count = 10 #单词频率数组-作为y轴数据 data = [] #单词数组-作为x轴数据 words = [] #y轴显示放大倍数-可以根据词频数量进行调节 yScale = 6 #x轴显示放大倍数-可以根据count数量进行调节 xScale =

  • Python实现嵌套列表及字典并按某一元素去重复功能示例

    Python实现嵌套列表及字典并按某一元素去重复功能示例

    本文实例讲述了Python实现嵌套列表及字典并按某一元素去重复功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 class HostScheduler(object): def __init__(self, resource_list): self.resource_list = resource_list def MergeHost(self): allResource=[] allResource.append(self.res

  • python嵌套字典比较值与取值的实现示例

    python嵌套字典比较值与取值的实现示例

    前言 本文通过示例给大家介绍了python嵌套字典比较值,取值,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 示例代码 #取值import types allGuests = {'Alice': {'apples': 5, 'pretzels': {'12':{'beijing':456}}}, 'Bob': {'ham sandwiches': 3, 'apple': 2}, 'Carol': {'cups': 3, 'apple pies': 1}} def dictge

  • Python3中的列表,元组,字典,字符串相关知识小结

    一.知识概要 1. 列表,元组,字典,字符串的创建方式 2. 列表,元组,字典,字符串的方法调用 3. 列表,元组,字典,字符串的常规用法 二.列表 # 列 表 # 列表基础 list_1 = ['a','b','c','d','e','f'] list_2 = ['apple','banana','watermelon','strawberry','banana','apple'] print(list_1) print("##########") # 列表得下标是从0开始的,之后的

  • Python字典数据对象拆分的简单实现方法

    本文实例讲述了Python字典数据对象拆分的简单实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 有朋友问了下问题: {'A1;A2': 'B','A3': 'C'}这种数据结构要拆解成{'A1':'B', 'A2': 'B', 'A3': 'C'},要如何实现? 这种问题,如果用普通的for循环来实现的话,还是有点麻烦: >>> dct = {'A1;A2': 'B','A3': 'C'} >>> tmp = {} >>> for k,v in dct.i

  • 关于Python数据结构中字典的心得

    本篇主要介绍:常见的字典方法.如何处理查不到的键.标准库中 dict 类型的变种.散列表的工作原理等.一下是全部内容: 泛映射类型 collections.abc 模块中有 Mapping 和 MutableMapping 这两个抽象基类,它们的作用是为 dict 和其他类似的类型定义形式接口. 标准库里所有映射类型都是利用 dict 来实现的,它们有个共同的限制,即只有可散列的数据类型才能用做这些映射里的键. 问题: 什么是可散列的数据类型? 在 python 词汇表(https://docs

  • Python数据结构与算法之字典树实现方法示例

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之字典树实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: class TrieTree(): def __init__(self): self.root = {} def addNode(self,str): # 树中每个结点(除根节点),包含到该结点的单词数,以及该结点后面出现字母的键 nowdict = self.root for i in range(len(str)): if str[i] not in nowdict: # 发现新的组合方式 nowdi

  • Python数据分析中Groupby用法之通过字典或Series进行分组的实例

    在数据分析中有时候需要自己定义分组规则 这里简单介绍一下用一个字典实现分组 people=DataFrame( np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'] ) mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'} by_column=people.grou

  • Python字典,函数,全局变量代码解析

    字典 dict1 = {'name':'han','age':18,'class':'first'} print(dict1.keys()) #打印所有的key值 print(dict1.values()) #打印所有的values值 print("dict1['name']:",dict1['name']) #打印name相对应的value值 print(dict1.get('name')) #通过字典的get方法得到name相对应的value值 dict1['age']=28 #字

  • Python机器学习logistic回归代码解析

    Python机器学习logistic回归代码解析

    本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数 拟合.插值和逼近是数值分析的三大工具 回归:对一直公式的位置参数进行估计 拟合:把平面上的一些系列点,用一条光滑曲线连接起来 logistic主要思想:根据现有数据对分类边界线建立回归公式.以此进行分类 sigmoid函数:在神经网络中它是所谓的激励函数.当输入大于0时,输出趋向于1,输入小于0时,输出趋向0

  • python zip()函数使用方法解析

    这篇文章主要介绍了python zip()函数使用方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 参数iterable为可迭代的对象,并且可以有多个参数.该函数返回一个以元组为元素的列表,其中第 i 个元组包含每个参数序列的第 i 个元素.返回的列表长度被截断为最短的参数序列的长度.只有一个序列参数时,它返回一个1元组的列表.没有参数时,它返回一个空的列表. 当没有参数的时候 import numpy as np zz=zip() pr

  • Python enumerate索引迭代代码解析

    本文研究的主要是Python enumerate索引迭代的问题,具体介绍如下. 索引迭代 Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引. 对于有序集合,元素确实是有索引的.有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,怎么办? 方法是使用 enumerate() 函数: >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] >>> for index, name in enumerate(L): ... print index,

  • python+opencv轮廓检测代码解析

    首先大家可以对OpenCV有个初步的了解,可以参考:简单了解OpenCV 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线.检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用. 在轮廓检测之前,首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测.在OpenCV中,寻找的物体是白色的,而背景必须是黑色的,因此图片预处理时必须保证这一点. import cv2 #读入图片 img = cv2.imread("1.png") # 必须先转化成灰度图 gray = cv2

  • Python input函数使用实例解析

    这篇文章主要介绍了Python input函数使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 函数定义 def input(*args, **kwargs): # real signature unknown """ Read a string from standard input. The trailing newline is stripped. The prompt string, if given, is

  • python 魔法函数实例及解析

    python的几个魔法函数 __repr__ Python中这个__repr__函数,对应repr(object)这个函数,返回一个可以用来表示对象的可打印字符串.如果我们直接打印一个类,向下面这样 class A(): def __init__(self,name=None,id=1): self.id=id self.name=name if __name__ == '__main__': a=A() print(a) 输出结果 <__main__.A object at 0x0000018

  • Python自定义函数定义,参数,调用代码解析

    函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.Python提供了许多内建函数,比如print()等.也可以创建用户自定义函数. 函数定义 函数定义的简单规则: 函数代码块以def关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号(),任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间 函数内容以冒号起始,并且缩进 若有返回值,Return[expression]结束函数:不带return表达式相当于返回None 函数通常使用三个单引号'''...'''来注释说明函数:函数体内容不可为空,可用pass来表示空语句:以下几个

  • Python中sort和sorted函数代码解析

    本文研究的主要是Python中sort和sorted函数的相关内容,具体如下. 一.sort函数 sort函数是序列的内部函数 函数原型: L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) 函数作用: 它是把L原地排序,也就是使用后并不是返回一个有序的序列副本,而是把当前序列变得有序 参数说明: (1) cmp参数 cmp接受一个函数,拿整形举例,形式为: def f(a,b): return a-b 如果排序的元素是其他类型的,如果a逻辑小于b,函数返回负数:

  • Python中enumerate函数代码解析

    enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标. enumerate函数说明: 函数原型:enumerate(sequence, [start=0]) 功能:将可循环序列sequence以start开始分别列出序列数据和数据下标 即对一个可遍历的数据对象(如列表.元组或字符串),enumerate会将该数据对象组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标. 举例说明: 存在一个sequence,对其使用enumerate将会得到如下结果: start        sequence[0]

随机推荐