一、內置函數

1. complex([real[,imag]])

返回一個復數，實部 + 虛部*1j，或者把字符串或者數字轉成復數形式。

參數可以是復數表達式，也可以是字符串。當參數是字符串的時候，數字與操作符之間不能有空格。即comple('1 + 2j')是錯誤的。

print(complex(1, 2)) print(complex(1 + 2j)) print(complex('1+2j')) # 輸出 1+2j print(complex(1)) # 輸出 1+0j

滿足：實部 + 虛部*1j 的數被稱為復數。

a = 1 + 3j # 求實部 print(a.real) # 求虛部 print(a.imag) # 求共軛 print(a.conjugate())

2. chr(i) 與 ord(i)

chr(i) 是將當前整數 i 轉成對應的 ascii 字符，可以是十進制，也可以是十六進制，其中0 <= i <= 0x10ffff (1114111)。其對應的逆操作為 ord(i)，i 為 ascii 字符。

下面的函數演示如何求一個可迭代對象的 ascil字符 或者其對應的數值。注意函數 ordplus ，參數 x 中的每一個元素必須是單個字符，如果是列表，形式如下：[‘P’ , ‘y’, ‘t’ , ‘h’, ‘o’ , ‘n’]。

def chrplus(x):chr_string = ''for elem in x:chr_string += chr(elem)return chr_string def ordplus(x):ord_list = []for elem in x:ord_list.append(ord(elem))return ord_list x = 'Python高效編程' temp = ordplus(x) print(temp) # 輸出：[112, 121, 116, 104, 111, 110, # 39640, 25928, 32534,31243] init = chrplus(temp) print(init) # 輸出：Python高效編程

3.enumerate(iterable, start=0)

返回 enumerate 對象。迭代對象必須是序列，迭代器，或者其他支持迭代的對象。enmerate() 函數返回的是迭代器，同樣是可迭代對象。每次迭代的元素，都包含元素在序列里的序號(strat 默認值為 0) 和元素對應值。因此，我們可以用 for 循環獲取返回值。

等價于：

def enumerate(sequence, start=0):n = startfor elem in sequence:yield n, elemn += 1 for i, elem in enumerate(['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']):print(i, elem)

4. abs(x)

返回數的絕對值。參數可以是整數或者浮點數。如果參數是復數，返回復數的模。Python 中虛數用數值加上字符 j 的形式表示。要注意 j 前面的數值不能省略，比如 1j。

下面是我寫的簡易版的 abs 函數：

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from math import sqrt def naive_abs(x):# isinstance 判斷參數x是否為整數或浮點數if isinstance(x, int) or isinstance(x, float):if x < 0:x = - x# 判斷參數x是否為復數elif isinstance(x, complex):# x.real 復數的實部 # x.imag 復數的虛部real = x.realimag = x.imag# 求復數的模x = sqrt(real ** 2 + imag ** 2)else :return '請輸入 int float complex'return x print(abs(3+4j)) print(naive_abs(3+4j)) # 輸出 5.0 print(abs(-6)) print(naive_abs(-6)) # 輸出 6

二、算法與數據結構

1. 二分查找

要想使用二分搜索，首先要確保迭代序列是有序的。對于無序序列，我們首先要進行排序操作。

每次循環縮小一半搜索范圍，時間復雜度為 O(logn)。每次循環，比較選取的中間數與需要查找的數字，如果待查數小于中間數，就減少右界至中間數的前一個數；如果待查數大于中間數，就增加左界到中間數后一個數；如果待查數等于中間數，返回中間數的下標，該下標即為待查數在序列中的位置。當左界大于右界時，循環結束，說明序列中并沒有待查數。

def binary_search(item, find):# 有序可迭代對象left, right = 0, len(item) - 1mid = left + (right - left) // 2while left <= right:if item[mid] == find:return midelif item[mid] > find:right = mid - 1else:left = mid + 1mid = left + (right - left) // 2return None seq = [1, 4, 7, 9, 13, 17, 18, 21, 34, 45, 65] binary_search(seq, 13) # 輸出：4

2. 快速排序

首先要打亂序列順序 ，以防算法陷入最壞時間復雜度。快速排序使用“分而治之”的方法。對于一串序列，首先從中選取一個數，凡是小于這個數的值就被放在左邊一摞，凡是大于這個數的值就被放在右邊一摞。然后，繼續對左右兩摞進行快速排序。直到進行快速排序的序列長度小于 2 （即序列中只有一個值或者空值）。

# quicksort import random def quicksort(seq):if len(seq) < 2:return seqelse:base = seq[0]left = [elem for elem in seq[1:] if elem < base]right = [elem for elem in seq[1:] if elem > base]return quicksort(left) + [base] + quicksort(right) seq = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3] random.shuffle(seq) # seq：[6, 4, 9, 3, 8, 5, 7] print(quicksort(seq)) # 輸出：[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

3. 冒泡排序

冒泡排序（順序形式），從左向右，兩兩比較，如果左邊元素大于右邊，就交換兩個元素的位置。其中，每一輪排序，序列中最大的元素浮動到最右面。也就是說，每一輪排序，至少確保有一個元素在正確的位置。這樣接下來的循環，就不需要考慮已經排好序的元素了，每次內層循環次數都會減一。其中，如果有一輪循環之后，次序并沒有交換，這時我們就可以停止循環，得到我們想要的有序序列了。

def bouble_sort(sequence):seq = sequence[:]length = len(seq) - 1i = j = 0flag = 1while i < length:j = 0while j < length - i:if seq[j] > seq[j + 1]:seq[j], seq[j + 1] = seq[j + 1], seq[j]flag = 0j += 1if flag:breaki += 1return seq

4. 選擇排序

選擇排序，每次選擇當前序列的最小值，將其與當前序列的第一個元素交換位置，每迭代一次，當前序列長度減一。迭代結束，即可得到有序序列。

def find_minimal_index(seq):min_elem = seq[0]count = 0min_elem_index = countfor elem in seq[1:]:count += 1if elem < min_elem:elem, min_elem = min_elem, elemmin_elem_index = countreturn min_elem_index def select_sort(sequence):# 選擇排序seq = sequence[:]length = len(seq)for i in range(length):index = find_minimal_index(seq[i:])seq[index + i], seq[i] = seq[i], seq[index + i]return seq

5. 去重序列重復元素

首先新建一個集合 set，對于序列中的元素，如果已經在集合中了，我們就不返回這個值。如果不在集合中，就向集合添加這個元素，并返回這個值。key 是函數名，通過修改 key，我們可以改變重復元素的判斷依據。比如對于下面這個序列：a = [{'a': 6, 'b': 4}, {'a': 6, 'b': 3}, {'a': 6, 'b': 4},{'a': 8, 'b': 12}]list(dedupe(a, lambda x: x['a']))這里我們把 dedupe 設置為，基于關鍵字 ‘a’ 對應值去除重復元素，也就是說集合中添加的元素為關鍵字 ‘a’ 對應值。輸出為：[{'a': 6, 'b': 4}, {'a': 8, 'b': 12}]list(dedupe(a, lambda x: (x['a'],x['b'])))這里，集合添加的是關鍵字’a’和’b’對應值的元組。

輸出為： [{'a': 6, 'b': 4}, {'a': 6, 'b': 3}, {'a': 8, 'b': 12}]

# Python高效編程 def dedupe(sequence, key):# 依序去除重復元素seen = set()items = sequence[:]for item in items:if key:seq = key(item)if seq not in seen:seen.add(seq)yield item

6. Vector

?

這一節，我們來實現一個簡單的 Vector 類。Vector 類有兩個屬性，為 x，y 坐標，即對應向量的橫縱坐標。首先，實現重載 + 號的方法def __add__，及實現兩個向量的加法。具體做法是：將加號兩邊的 Vector 對象的 x, y值相加，得到新的 x, y值并且返回一個新的向量對象。__sub__方法實現了 Vector 對象的減法，和加法差不多。讓向量對象的對應屬性相減，并返回新的向量對象。__ads__方法，使得可以對實例進行 ads操作(即取橫縱坐標的模)。__mul__方法，使得實例可以通過乘法進行伸縮的操作。__repr__與__str__方法使得打印對象更加美觀。

import math # Python高效編程 class Vector(object):def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = ydef __add__(self, other):x = self.x + other.xy = self.y + other.yreturn Vector(x, y)def __sub__(self, other):x = self.x - other.xy = self.y - other.yreturn Vector(x, y)def __abs__(self):return math.sqrt(self.x ** 2 + self.y ** 2)def __bool__(self):return bool(self.x or self.y)def __mul__(self, times):return Vector(self.x * times, self.y * times)def __repr__(self):return 'Vector({}, {})'.format(self.x, self.y)__str__ = __repr__ def main():v1 = Vector(3, 5)v2 = Vector(4, 5)v3 = v1 + v2v4 = v3 * 2v5 = v2 - v1print(v3)print(v4)print(abs(v3))print(v5) if __name__ == '__main__':main()# 輸出： # Vector(7, 10) # Vector(14, 20) # 12.206555615733702 # Vector(1, 0)

7. 具名元組

具名元組（namedtuple） 是 python 標準庫 collections 中的工廠函數。它接受兩個參數，第一個參數表示類的名稱，第二個參數是類的字段名。后者可以是可迭代對象，也可以是空格隔開的字符串。然后，我們通過一串參數的形式將參數傳遞到構造函數中。這樣，我們既可以通過字段名訪問元素，也可以用索引訪問元素。

from collections import namedtuple ToDo = namedtuple('ToDo', 'date content priority') t = ToDo(12, 'null', 1) print(t.date) print(t[1]) # 輸出: # 12 # null

下面是具名元組的演示程序：我們創建了一個 ToDoList 類，并且支持 + 、索引、切片與顯示等操作。并且通過格式化輸出，美化打印結果。

from collections import namedtuple ToDo = namedtuple('ToDo', 'date content priority') class ToDoList:def __init__(self):self.item = []def add(self, date, content, priority):self.item.append(ToDo(date, content, priority))def _modify(self, item):self.item = item@propertydef _getitem(self):return self.itemdef __getitem__(self, pos):return self.item[pos]def __add__(self, other):item = self._getitem + other._getitemt = ToDoList()t._modify(item)return tdef __repr__(self):items = self._getitemtext = '{:<5}{:^10}{:^10}'.format('date', 'content', 'priority')fmt = '{:<5}{:^10}{:^10}'for item in items:text += '\n'text += fmt.format(item.date, item.content, item.priority)return text__str__ = __repr__ def main():t1 = ToDoList()t1.add(12, 'play', 0)t1.add(8, 'seek', 6)t2 = ToDoList()t2.add(4, 'sleep', 2)t3 = t1 + t2print(t3) if __name__ == '__main__':main() # 輸出 # date content priority #12 play 0 #8 seek 6 # 4 sleep 2

三、遞歸

1. 階乘

迭代停止條件：n < 2

# 階乘 # n > 0 def factor(n):return 1 if n < 2 else n * factor(n-1)

2. 序列和

迭代停止條件：序列為空

# 和 def naive_sum(seq):if not seq:return 0else:return seq[0] + naive_sum(seq[1:])

3. 求序列長度

迭代停止條件：序列為空

# 計數 def naive_count(seq):if not seq:return 0else:return 1 + naive_count(seq[1:])

4. 求序列最大值

迭代停止條件：序列為空

# 最大值 count = 1 def naive_max(seq):global countglobal max_numif count:max_num = seq[0]count = 0if not seq:count = 1return max_numelse:if seq[0] > max_num:seq[0], max_num = max_num, seq[0]return naive_max(seq[1:])

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以上便是本次的全部內容，大家可以親自編程練練手。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的花了一晚上时间，终于把Python的基本用法归纳好了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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