Python 字典练习

        做一个小练习,当我们在执行脚本的时候,让我们从键盘上读取输入,然后把这些输入存到字典了,再把这个字典打印出来:

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[root@localhost ~]# vim 2.py
#!/usr/bin/python
info = {}
name = raw_input("Please input name:")
age = raw_input("Please input age:")
gender = raw_input('Please input (M/F):')
info['name'] = name
info['age'] = age
info['gender'] = gender
print info

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Python 直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析

Python 直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析

  • 直接赋值:其实就是对象的引用(别名)。
  • 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。
  • 深拷贝(deepcopy): copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象。

字典浅拷贝实例

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>>>a = {1: [1,2,3]}
>>> b = a.copy()
>>> a, b
({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]})
>>> a[1].append(4)
>>> a, b
({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})

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Python 字典(Dictionary)

        字典是另一种可变容器模型,切可存储任意类型对象。

        字典是 Python 中唯一的映射类型(哈希表)

        字段对象是可变的,但是字典的键必须使用 可变对象 ,一个字典中可以使用不同类型的键值。

        字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中,格式如下所示:

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d = {key1 : value1,key2 : value2 }

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Python 列表(list)

        序列是 Python 中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字-它的位置,或索引,第一个索引就是0,第二个索引是1,依此类推。
        Python 有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。
        序列都可以进行的操作包括索引、切片、加、乘、检查成员。
        此外,Python 已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
        列表是最常用的 Python 的数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分割值出现。
        列表的数据项不需要具有相同的类型。
        列表是处理一组有序项目的数据结构,即可以在列表中存储一个序列的项目。
        列表是可变类型的数据。
        创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。

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Python 字符串

        字符串是 Python 中最常用的数据类型。可以使用引号(‘’或“”)来创建字符串。

        创建字符串很简单,只要为变量分配一个值即可。例如:

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var1 = 'hello world'
var2 = "python runoob"

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Python 的数值

        Python Number 数据类型用于存储数值。
        数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变 Number 数据类型的值,将重新分配内存空间。

        以下实例在变量赋值时 Number 对象被创建:

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var1 = 1
var2 = 10

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Python 的变量

        变量是计算机内存中的一块区域,变量可以存储规定范围内的值,而且值可以改变。
        python下变量是对一个数据的引用。

变量的命名:

  1. 变量名由字母、数字、下划线组成。
  2. 变量不能以数字开头
  3. 不可以使用关键字
  4. a a1 _a,这些都是合法的变量名
    表达式是将不同的数据(包括变量、函数)用运算符号按一定规则连接起来的一种式子。

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Python 的文件类型

        Python 的使用我们可以用解释器交互方式 python 和 ipython,也可以建立一个程序文件。

1.源代码

        Python 源代码文件以 “py” 为扩展名,由 Python 程序解释,不需要编译。

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[root@192 day01]# vim 1.py

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Python 准备-ipython

update

        发现ipython notebook 灰常方便,主要是写一些代码片段的时候,debug起来甚至跟pycharm有的一拼。配置好服务器版本后,打开浏览器就能用,一定程度上提升了效率。具体如何配置ipython notebook的service可以看官网,值得注意的一点是,如果不配置直接本地运行的化,只能通过localhost:[port]打开,无法远程访问。

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