史上最全的python基础语法知识清单！！！

Python学习知识清单
基础语法。
Pyhton与C语言有一定的联系，但要注意一下两种思维方式的不同。


列表的使用。
定义空列表。
List = [ ]  
1
列表的长度
len(list)
1
列表的组合
list1 += list2
1
判断元素x是否位于列表
 if x in list:
1
列表的遍历（正序逆序，和附加索引的遍历）
for x in list:(正序)


for x in list[::-1]:(逆序)


index(索引) value(值) enumerate(sequence, [start=0])
sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。
start –> 下标起始位置。
例如1：
list = [1,2,3,4]
for index, value in enumerate(list):
  print(index, value)


运行结果：
0 1
1 2
2 3
3 4
例如2：
list = [1,2,3,4]
for index, value in enumerate(list,start=2):
  print(index, value)


运行结果：


2 1
3 2
4 3
5 4


求列表元素的最大最小值
max(list)  
min(list)
1
2
求列表元素的平均值（前提列表元素都是数字）
sum(list) / len(list)
1
在列表末尾添加新的对象X
list.append(X)
1
统计某个元素X在列表中出现的次数
list.count(X) 
1
#在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
list.extend()
1
从列表中找出某个值value第一个匹配项的索引位置
list.index(value)
1
将对象value插入列表某位置index
list.insert(index, value) 
1
移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值 list.pop([index = -1])
使用方法：
>>> list = [1,2,3,4]
>>> list.pop(1)
2
>>> list
[1, 3, 4]


移除列表中某个值value的第一个匹配项
list.remove(value)
1
反转列表中元素
list.reverse()
1
对原列表进行排序（正序逆序，关键字排序，这个自己百度）
list.sort( key=None,reverse=False)
1
清空列表
list.clear()
1
复制列表
list.copy()
1
删除列表元素
del list[index]
1
字典的使用。
创建空字典
dict = { }
1
判断元素是否在字典
If key in dict:
1
计算字典元素个数
len(dict)
1
添加元素到字典
dict[key] = value
1
update方法
如果存在则更新，不存在则添加
dict.update({key:value})
1
示例：
>>> d = {1:2,2:3}


>>> d.update({3:4})


>>> d


{1: 2, 2: 3, 3: 4}


>>> d.update({3:5})


>>> d


{1: 2, 2: 3, 3: 5}


字典的get方法
字典 get() 函数返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。


key – 字典中要查找的键。


default – 如果指定键的值不存在时，返回该默认值值。


遍历字典
for key, value in dict.items():
1
字典键
dict.keys()
1
字典值
dict.values()
1
删除键
del dict[key]
1
删除字典
del dict
1
清空字典
dict.clear()
1
集合的使用
创建一个集合
s = {x1,x2,x3……}


# (创建空集合)
s = set() 


在集合中添加一个新的元素e；如果元素已经存在，则不添加
s.add(e)
1
从集合中删除一个元素，如果元素不存在于集合中，则会产生一个KeyError错误
s.remove(e)
1
从集合S中移除一个元素e;
s.discard(e)
1
清空集合内的所有元素
s.clear()
1
从集合S中删除一个随机元素;如果此集合为空，则引发KeyError异常
s.pop()
1
计算元素个数
len（s）
1
判断元素e是否存在于s
If e in s:


If e not in s:


对于集合X,Y
差集
X – Y
1
并集
X | Y
1
交集
X & Y
1
对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）
X ^ Y
1
判断集合的包含关系
例如：(X 包含 Y，Y ⊆ X )


>>> X = {1,2,3,4,5,6}


>>> Y = {2,3,4,5}


>>> X > Y


True


>>> X >= Y


True


>>> X < Y


False




实战1：（校赛试题）
题目描述：


详见


OJ 2522: 咕咕的的复复读读机机


大意：输入n和n个数字，求出现次数最多的数字。


示例代码：


n = int(input())
#输入n
L =list(map(int, input().split()))
#n个数字存入到L列表
print(max(set(L), key = L.count))
#求出出现次数最多的数字 


实战2：（校赛试题）
题目描述


详见


OJ 2521: 文本修正


大意：读取一行字符串，如果是单词且是’henan’则变为’Henan’


示例代码：


//s = input().split()


现在的s是存储字符串的列表


s = input().split()
# 读取一行字符串，用空格分隔单词
for i in s:
    # 遍历字符串的单词
    if i == 'henan':
        # 满足条件，改变且输出
        print('Henan', end=' ')
    else:
        print(i, end=' ')




注：今年校赛解出两题且总时长60分钟以内就可以拿奖。


分支语句
基本形式
If ………：


elif ………:


elif ………:


else ………:


且——或关系


在A和B条件下
If A and B:


If A or B:


特殊用法(连续判断)
>>> X = 22
>>> if 20 <= X <= 30:
   print(X)
22
>>> 20 <= X <= 30
True


判断存在/不存在；是/不是
If x (not) in s:


If x (not) is s:


循环结构
循环结构和C语言类似。


for in ……:


else:


while (条件):


else:


循环体加else语句，循环正常结束才执行的。
思考。循环了几次？


>>> for i in range(6):
   i += 3


答案是6次


函数
定义函数的规则：
1、函数代码块以def关键字开头，后接函数表示符名称和圆括号。


2、任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。


3、函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串-用于存放函数说明


4、函数内容以冒号起始，并且缩进


5、return[表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的return相当于返回None。


全局变量
global 保留字


1.位置参数传递


2.关键字传递


关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。


def fun(a,b,c)
　　return a+b+c
print(f(1,c=3,b=2))


3.参数默认值


在定义函数的时候，使用形如c=10的方式，可以给参数赋予默认值(default)。如果该参数最终没有被传递值，将使用该默认值。


def f(a,b,c=10):
　　return a+b+c
print(f(3,2))
print(f(3,2,1))


在第一次调用函数f时， 我们并没有足够的值，c没有被赋值，c将使用默认值10.第二次调用函数的时候，c被赋值为1，不再使用默认值。


4.包裹传递/收集参数


可以传递任意个参数


5.解包裹


类
Python类与实例化
面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。


类的封装
封装，顾名思义就是将内容封装到某个地方，以后再去调用被封装在某处的内容。


类的方法
在类地内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是类的实例。


类的继承
定义父类


子类继承父类


（时间仓促，以上没有涉及的知识点请自己查找相关的资料）


将要自学的内容：


（需要的话再总结）


#字典的get方法


lambda函数用法


format 函数


reduce函数


filter 函数


time库


datetime 库


jieba 库 ->词频统计->词云


文件的使用


正则表达式


关于机器学习算法方面：


线性回归 逻辑回归


KNN（K – 最近邻算法）


支持向量机 朴素贝叶斯


决策树 K-均值算法


随机森林 降维算法


Gradient Boosting 和 AdaBoost 算法
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