Python 速成

Python 3.10.1 (tags/v3.10.1:2cd268a, Dec  6 2021, 19:10:37) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

# 用 # 字符开头的是单行注释

"""
跨多行字符串会用三引号
（即三个单引号或三个双引号）
包裹，但也通常被用于注释
"""

>>> x = -3  # 语句结尾不用加分号
>>> x
-3
>>> f = 3.1415926535897932384626; f  # 实在想加分号也可以，这里节省了一行
3.141592653589793
>>> s1 = "O"
>>> s1  # 怎么显示成单引号了？有区别吗？
'O'
>>> b = 'A' == 65  # 明明在 C/C++ 中是成立的
>>> b  # 与众不同的是 True, False 首字母均大写，可能与内置常量的命名约定有关
False
>>> True + 1 == 2 and not False != 0  # Python 可能喜欢单词胜过符号
True

>>> type(x)
<class 'int'>
>>> type(f)
<class 'float'>
>>> type(s1)  # 请注意，不要给字符串起名为 str，不信试试看是否真的可以这么做
<class 'str'>
>>> type(b)
<class 'bool'>

>>> type(int)
<class 'type'>
>>> type(pow)  # 求幂次的内置函数，后文会介绍
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(type)  # type() 也是内置函数，但有些特殊，感兴趣可自行查阅
<class 'type'>

>>> 5.0 * 6  # 浮点数的运算结果是浮点数
30.0
>>> 15 / 3  # 与 C/C++ 不同，除法永远返回浮点 float 类型
5.0
>>> 5 / 100000  # 位数太多，结果显示成科学计数法形式
5e-05
>>> 5 // 3 # 使用整数除法（地板除）则会向下取整，输出整数类型
1
>>> -5 // 3 # 符合向下取整原则，注意这与 C/C++ 不同
-2
>>> 5 % 3 # 取模
2
>>> -5 % 3 # 负数取模结果一定是非负数，这点也与 C/C++ 不同，不过都满足 (a//b)*b+(a%b)==a 
1
>>> x = abs(-1e4)  # 求绝对值的内置函数
>>> x += 1  # 没有自增/自减运算符
>>> x  # 科学计数法默认为 float
10001.0

>>> 3 ** 4 # 幂运算
81
>>> 2 ** 512
13407807929942597099574024998205846127479365820592393377723561443721764030073546976801874298166903427690031858186486050853753882811946569946433649006084096
>>> pow(2, 512, int(1e4)) # 即 2**512 % 10000 的快速实现, 1e4 是 float 所以要转 int
4096
>>> 2048 ** 2048 # 在IDLE里试试大整数？
>>> 0.1 + 0.1 + 0.1 - 0.3 == 0.  # 和 C/C++ 一样需要注意浮点数不能直接判相等
False

>>> s1 = "O"  # 单引号和双引号都能包起字符串，有时可节省转义字符
>>> s1 += 'I-Wiki'  # 为和 C++ 同步建议使用双引号 
>>> 'OI' in s1  # 检测子串很方便
True
>>> len(s1)  # 类似 C++ 的 s.length()，但更通用
7
>>> s2 = """ 感谢你的阅读
... 欢迎参与贡献!
"""   # 使用三重引号的字符串可以跨越多行
>>> s1 + s2 
'OI-Wiki 感谢你的阅读\n欢迎参与贡献!'
>>> print(s1 + s2)  # 这里使用了 print() 函数打印字符串
OI-Wiki 感谢你的阅读
欢迎参与贡献!
>>> s2[2] * 2 + s2[3] + s2[-1]  # 负数索引从右开始计数，加上len(s)，相当于模n的剩余类环
'谢谢你!'
>>> s1[0] = 'o'  # str 是不可变类型，不能原地修改，其实 += 也是创建了新的对象
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'str' object does not support item assignment

>>> s = 'OI-Wiki 感谢你的阅读\n欢迎参与贡献!'
>>> s[:8]  # 省略左闭索引则从头开始
'OI-Wiki '
>>> s[8:14]  # 左闭右开设计的妙处，长度恰好为14-8=6，还和上一个字符串无缝衔接
'感谢你的阅读'
>>> s[-4:]  # 省略右开索引则直到结尾
'与贡献!'
>>> s[8:14:2]  # 步长为2
'感你阅'
>>> s[::-1]  # 步长为 -1 时，获得了反转的字符串
'!献贡与参迎欢\n读阅的你谢感 ikiW-IO'
>>> s  # 但原来的字符串并未改变
'OI-Wiki 感谢你的阅读\n欢迎参与贡献!'

>>> []  # 创建空列表，注意列表使用方括号
[]
>>> nums = [0, 1, 2, 3, 5, 8, 13]; nums  # 初始化列表，注意整个列表可以直接打印
[0, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> nums[0] = 1; nums  # 支持索引访问，还支持修改元素
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> nums.append(nums[-2]+nums[-1]); nums  # append() 同 vector 的 push_back()，也都没有返回值
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21]
>>> nums.pop()  # 弹出并返回末尾元素，可以当栈使用；其实还可指定位置，默认是末尾
21
>>> nums.insert(0, 1); nums  # 同 vector 的 insert(position, val)
[1, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> nums.remove(1); nums  # 按值移除元素（只删第一个出现的），若不存在则抛出错误
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> len(nums)  # 求列表长度，类似 vector 的 size()，但 len() 是内置函数
7
>>> nums.reverse(); nums  # 原地逆置
[13, 8, 5, 3, 2, 1, 1]
>>> sorted(nums)  # 获得排序后的列表
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> nums  # 但原来的列表并未排序
[13, 8, 5, 3, 2, 1, 1]
>>> nums.sort(); nums  # 原地排序，可以指定参数 key 作为排序标准
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> nums.count(1)  # 类似 std::count()
2
>>> nums.index(1)  # 返回值首次出现项的索引号，若不存在则抛出错误
0
>>> nums.clear(); nums  # 同 vector 的 clear()

>>> lst = [1, '1'] + ["2", 3.0]  # 列表直接相加生成一个新列表
>>> lst  # 这里存放不同的类型只是想说明可以这么做，但这不是好的做法
[1, '1', '2', 3.0]
>>> 3 in lst  # 实用的成员检测操作，字符串也有该操作且还支持子串检测
True
>>> [1, '1'] in lst  # 仅支持单个成员检测，不会发现「子序列」
False
>>> lst[1:3] = [2, 3]; lst  # 切片并赋值，原列表被修改
[1, 2, 3, 3.0]
>>> lst[::-1]  # 获得反转后的新列表
[3.0, 3, 2, 1]
>>> lst *= 2; lst  # 数乘拼接
[1, 2, 3, 3.0, 1, 2, 3, 3.0]
>>> del lst[4:]; lst  # 也可写 lst[4:] = []，del 语句不止可以用于删除序列中元素
[1, 2, 3, 3.0]

>>> # 建立一个 [65, 70) 区间上的整数数组，range 也是一种类型，可看作左闭右开区间，第三个参数为步长可省略
>>> nums = list(range(65,70))  # 记得 range 外面还要套一层 list()
[65, 66, 67, 68, 69]
>>> lst = [chr(x) for x in nums]  # 列表推导式的典型结构，[exp for var in iterable if cond]
>>> lst  # 上两句可以合并成 [str(x) for x in range(65,70)]
['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
>>> s = ''.join(lst); s # 用空字符串 '' 拼接列表中的元素生成新字符串
'ABCDE'
>> list(s)  # 字符串生成字符列表
['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
>>> # 如果你不知道有 s.lower() 方法就可能写出下面这样新瓶装旧酒的表达式
>>> ''.join([chr(ord(ch) - 65 + 97) for ch in s if ch >= 'A' and ch <= 'Z'])  
'abcde'

>>> vis = [[0] * 3] * 3  # 开一个3*3的全0数组
>>> vis 
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
>>> vis[0][0] = 1; vis  # 怎么会把其他行也修改了？
[[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]
>>> # 先来看下一维列表的赋值
>>> a1 = [0, 0, 0]; a2 = a1; a3 = a1[:]  # 列表也可以直接被赋给新的变量
>>> a1[0] = 1; a1  # 修改列表 a1，似乎正常
[1, 0, 0]
>>> a2  # 怎么 a2 也被改变了
[1, 0, 0]
>>> a3  # a3 没有变化
[0, 0, 0]
>>> id(a1) == id(a2) and id(a1) != id(a3)  # 内置函数 id() 给出对象的「标识值」，可类比为地址，地址相同说明是一个对象
True
>>> vis2 = vis[:];  # 拷贝一份二维列表看看
>>> vis[0][1] = 2; vis  # vis 肯定还是被批量修改
>>> [[1, 2, 0], [1, 2, 0], [1, 2, 0]]
>>> vis2  # 但 vis2 是切片拷贝的怎么还是被改了
>>> [[1, 2, 0], [1, 2, 0], [1, 2, 0]]
>>> id(vis) != id(vis2)  # vis 和 vis2 确实不是一个对象啊
True
>>> # 谜底揭晓，vis2 虽然不是 vis 的引用，但其中对应行都指向相同的对象
>>> [[id(vis[i]) == id(vis2[i]) for i in range(3)]
[True, True, True]
>>> # 回看二维列表自身
>>> [id(x) for x in vis]  # 具体数字和这里不一样但三个值一定相同，说明是三个相同对象
[139760373248192, 139760373248192, 139760373248192]

>>> vis1 = [[0] * 3 for _ in range(3)]  # 把用不到的循环计数变量设为下划线 _ 是一种惯例
>>> # 但在 REPL 中 _ 默认指代上一个表达式输出的结果，故也可使用双下划线
>>> vis1
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
>>> [id(x) for x in vis1]  # 具体数字和这里不一样但三个值一定不同，说明是三个不同对象
[139685508981248, 139685508981568, 139685508981184]
>>> vis1[0][0] = 1
[[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
>>> a2[0][0] = 10  # 访问和赋值二维数组

>>> import numpy as np  # 请自行搜索 import 的意义和用法
>>> np.empty(3) # 开容量为3的空数组，注意没有初始化为0
array([0.00000000e+000, 0.00000000e+000, 2.01191014e+180])
>>> np.zeros((3, 3)) # 开 3*3 的数组，并初始化为0
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])
>>> a1 = np.zeros((3, 3), dtype=int) # 开3×3的整数数组
>>> a1[0][0] = 1 # 访问和赋值
>>> a1[0, 0] = 1 # 更友好的语法
>>> a1.shape # 数组的形状
(3, 3)

>>> a1[:2, :2] # 取前两行、前两列构成的子阵，无拷贝
array([[1, 0],
       [0, 0]])

>>> a1[0, 2] # 获取第 1、3 列，无拷贝
array([[1, 0],
       [0, 0],
       [0, 0]])
>>> np.max(a1) # 获取数组最大值
1
>>> a1.flatten() # 将数组展平
array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

>>> np.sort(a1, axis = 1) # 沿行方向对数组进行排序，返回排序结果
array([[0, 0, 1],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a1.sort(axis = 1) # 沿行方向对数组进行原地排序

>>> a = [1,2,3]; print(a[-1])  # 打印时默认末尾换行
3
>>> print(ans[0], ans[1])  # 可以输出任意多个变量，默认以空格间隔
1 2
>>> print(a[0], a[1], end='')  # 令 end='', 使末尾不换行
1 2>>>
>>> print(a[0], a[1], sep=', ')  # 令 sep=', '，改变间隔样式
1, 2
>>> print(str(a[0]) + ', ' + str(a[1]))  # 输出同上，但是手动拼接成一整个字符串

>>> pi = 3.1415926; print('%.4f' % pi)   # 格式为 %[flags][width][.precision]type
3.1416
>>> '%.4f - %8f = %d' % (pi, 0.1416, 3)  # 右边多个参数用 () 括住，后面会看到其实是「元组」 
'3.1416 - 0.141600 = 3'

>>> s = input('请输入一串数字: '); s  # 自己调试时可以向 input() 传入字符串作为提示
请输入一串数字: 1 2 3 4 5 6
'1 2 3 4 5 6'
>>> a = s.split(); a
['1', '2', '3', '4', '5', '6']
>>> a = [int(x) for x in a]; a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> # 以上输入过程可写成一行 a = [int(x) for x in input().split()]
>>> sum(a) / len(a)  # sum() 是内置函数
3.5

>>> u, v, w = [int(x) for x in input().split()]
1 2 4
>>> print(u,v,w)
1 2 4

>>> N = 4; mat = [[int(x) for x in input().split()] for i in range(N)]
1 3 3 
1 4 1 
2 3 4 
3 4 1 
>>> mat  # 先按行读入二维数组
[[1, 3, 3], [1, 4, 1], [2, 3, 4], [3, 4, 1]]
>>> u, v, w = map(list, zip(*mat))   
# *将 mat 解包得到里层的多个列表
# zip() 将多个列表中对应元素聚合成元组，得到一个迭代器
# map(list, iterable) 将序列中的元素（这里为元组）转成列表
>>> print(u, v, w)  # 直接将 map() 得到的迭代器拆包，分别赋值给 u, v, w
[1, 1, 2, 3] [3, 4, 3, 4] [3, 1, 4, 1]

# 请注意从现在开始我们不再使用 REPL，请自行复制多行数据
u, v, w = ([] for i in range(3))  # 多变量赋值
for i in range(4):  # 这里假设输入 4 行数据
    _u, _v, _w = [int(x) for x in input().split()]
    u.append(_u), v.append(_v), w.append(_w)
    # 不可进行类似 cin >> u[i] >> v[i] >> w[i] 的操作，因为必定超出列表当前的长度
    # 当然你可以选择初始化长度为 MAXN 的全 0 列表，不过需要记住真实长度并删掉多余元素
print(u, v, w)

u, v, w = [], [], []  # 多变量赋值，其实同上
s = input()  # 注意 Python 中赋值语句不能放在条件表达式中
while s:  # 不能像 C 那样 while(!scanf()) 
    # 用切片拼接避免了 append()，注意列表推导式中又嵌套了列表
    u[len(u):], v[len(v):], w[len(w):] = [[int(x)] for x in s.split()]
    s = input()
# Python 3.8 引入了 walrus operator 海象运算符后，你可以节省两行，但考场环境很可能不支持
while s := input():
    u[len(u):], v[len(v):], w[len(w):] = [[int(x)] for x in s.split()]
print(u, v, w)

# 条件表达式两侧无括号
if 4 >= 3 > 2 and 3 != 5 == 5 != 7:
    print("关系运算符可以连续使用")
    x = None or [] or -2
    print("&&  ||  !", "与  或  非", "and or not", sep='\n')
    print("善用 and/or 可节省行数")
    if not x:
        print("负数也是 True，不执行本句")
    elif x & 1:
        print("用 elif 而不是 else if\n"
        "位运算符与 C 相近，偶数&1 得 0，不执行本句")
    else:
        print("也有三目运算符") if x else print("注意结构")

s = "OI-wiki"
pat = "NOIP"
x = s.find(pat)  # find() 找不到返回 -1
try:
    y = s.index(pat)  # index() 找不到则抛出错误
    print(y)  # 这句被跳过
except ValueError:
    print("没找到")
    try:
        print(y)  # 此时 y 并没有定义，故又会抛出错误
    except NameError as e:
        print("无法输出 y")
        print("原因:", e)

a = []
with open('in.txt') as f:
    N = int(f.readline())  # 读入第一行的 N
    a[len(a):] = [[int(x) for x in f.readline().split()] for i in range(N)]

with open('out.txt', 'w') as f:
    f.write('1\n')

tup = tuple([[1,2], 4])  # 由列表得到元组
# 等同于 tup = ([1,2], 4)
tup[0].append(3)
print(tup)
a, b = 0, "I-Wiki"  # 多变量赋值其实是元组拆包
print(id(a), id(b))
b, a = a, b
print(id(a), id(b))  # 你应该会看到 a, b 的 id 值现在互换了
# 这更说明 Python 中，变量更像是名字，赋值只是让其指代对象

dic = {'key': "value"}  # 基本形式
dic = {chr(i): i for i in range(65, 91)}  # 大写字母到对应 ASCII 码的映射，注意断句
dic = dict(zip([chr(i) for i in range(65, 91)], range(65,91)))  # 效果同上
dic = {dic[k]: k for k in dic}  # 将键值对逆转，for k in dic 迭代其键
dic = {v: k for k, v in dic.items()}  # 和上行作用相同，dic.items() 以元组存放单个键值对
dic = {k: v for k, v in sorted(dic.items(), key=lambda x:-x[1])}  # 字典按值逆排序，用到了 lambda 表达式

print(dic['A'])  # 返回 dic 中 以 'A' 为键的项，这里值为65
dic['a'] = 97  # 将 d[key] 设为 value，字典中原无 key 就是直接插入
if 'b' in dic:  # LBYL(Look Before You Leap) 风格
    print(dic['b'])  # 若字典中无该键则会出错，故先检查
else:
    dic['b'] = 98

# 经典场景 统计出现次数 
# 新键不存在于原字典，需要额外处理
try:  # EAFP (Easier to Ask for Forgiveness than Permission) 风格
    cnter[key] += 1
except KeyError:
    cnter[key] = 1

def add(a, b):
    return a + b  # 动态类型的优势，a和b也可以是字符串


def add_no_swap(a, b):
    print('in func #1:', id(a), id(b))
    a += b
    b, a = a, b
    print('in func #2:', id(a), id(b))  # a, b 已交换
    return a, b  # 返回多个值，其实就是返回元组，可以拆包接收


lst1 = [1, 2]; lst2 = [3, 4]
print('outside func #1:', id(lst1), id(lst2))
add_no_swap(lst1, lst2)
# 函数外 lst1, lst2 并未交换
print('outside func #2:', id(lst1), id(lst2))
# 不过值确实已经改变
print(lst1, lst2)

def append_to(element, to=[]):
    to.append(element)
    return to

lst1 = append_to(12)
lst2 = append_to(42)
print(lst1, lst2)

# 你可能以为输出是 [12] [42]
# 但运行结果其实是 [12] [12, 42]

# 这是因为默认参数的值仅仅在函数定义的时候赋值一次
# 默认参数的值应该是不可变对象，使用 None 占位是一种最佳实践
def append_to(element, to=None):
    if to is None:
        to = []
    to.append(element)
    return to

>>> if False:
...     1 + "two"  # This line never runs, so no TypeError is raised
... else:
...     1 + 2
...
3

>>> 1 + "two"  # Now this is type checked, and a TypeError is raised
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

def headline(
    text,           # type: str
    width = 80,       # type: int
    fill_char = "-",  # type: str
):                  # type: (...) -> str
    return f"{text.title()}".center(width, fill_char)

print(headline("type comments work", width = 40))

>>> nothing: str
>>> nothing
NameError: name 'nothing' is not defined

>>> __annotations__
{'nothing': <class 'str'>}

@lru_cache(maxsize = None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)