def is_old_property(built_year, current_year=2024):
if (current_year - built_year) > 10:
return "aged10"
else:
return "new"
is_old_property(2010)'aged10'程序流程控制
条件语句、循环语句和推导式
1 条件语句
如果程序需要根据一定条件执行不同的操作，就需要使用条件语句
1.1 格式
if condition1:
expression1
else
expression0if condition1:
expression1
elif condition2:
expression2
elif condition2:
expression2
else
expression0if condition1:
expression1
if condition2:
expression2
else condition3:
expression3
else
expression0condition条件表达式的结果必须是bool类型elif可以有任意多个，也可以是 0 个if-else结构可以嵌套- 注意保持缩进
1.1.1 案例：根据房龄进行分类标记
根据二手房的建成年份判断是不是 10 年以上的老房子。 如果是，标记为
"aged10"；如果不是，标记为"new"。
根据二手房的建成年份进行房龄分级。 如果是 20 年以上，标记为
"aged20"； 如果是 10 年以上，标记为"aged10"； 如果 10 年以下，标记为"new"。
. . .
def proeprty_age_label(built_year, current_year=2024):
if (current_year - built_year) > 20:
return "aged20"
elif (current_year - built_year) > 10:
return "aged10"
else:
return "new"
print(proeprty_age_label(2000))
print(proeprty_age_label(2010))
print(proeprty_age_label(2020))aged20
aged10
new1.1.2 案例：校验数据
上次我们定义了一个函数，根据二手房总数和每页显示的数量计算总页数。
def page_num(page_size, total): return total // page_size + int(total % page_size > 0)但是有一个隐藏条件：
page_size的值不能是 0，而且一般也不能超过 20。 修改这个函数，当条件不满足时，返回 0 。
提示
- 这里需要用到条件运算符
and or等。
def page_num(page_size, total):
if page_size > 0 and page_size <= 20:
return total // page_size + int(total % page_size > 0)
else:
return 0
print(page_num(0, 100))
print(page_num(1000, 845))
print(page_num(20, 845))0
0
43
注释
这里事实上使用 0 作为一种错误代码。 一般情况下，page_num 为 0 ，表示没有页，属于一种错误情况。 这种情况下，我们就可以停止爬虫。
1.2 缩进
Python 中通过缩进区分不同层级的代码。
:后就表示开始一个新的层级- 缩进可以使用空格（Space）或者制表符（Tab）
1.3 短路判断
当 if 语句中的条件由很多部分组成时，Python 一般从左到右逐个判断。 但是当某一个语句的结果判断完成后，如果后面的判断无法改变这个结果，Python 就不再继续判断了。
- 当多个判断由
or连接，其中一个是True时，触发短路，结果是True - 当多个判断由
and连接，其中一个是False时，触发短路，结果是False
这个特性可以保证可读性和正确性。
1.3.1 案例：空字符串
通常情况下，如果一个变量的值可以是
None，那么我们称这个变量是可空变量。 但是对于字符串，不一定只有值是None的字符串才是空字符串。 值是""的字符串实际上也是空字符串。 写一个函数，判断一个字符串实际上是不是“空”字符串。
def is_null_str(value):
if (value is None) or (len(value) == 0):
return True
else:
return False
print(is_null_str(None))
print(is_null_str(""))
print(is_null_str("abc"))True
True
False1.3.2 案例：非空字符串
同样的问题，但是写一个函数判断是不是非空字符串。
def not_null_str(value):
if (value is not None) and (len(value) > 0):
return True
else:
return False
print(not_null_str(None))
print(not_null_str(""))
print(not_null_str("abc"))False
False
True2 循环语句
如果要对一组变量执行同样的操作，可以使用循环语句。 循环语句有两种，for 循环和 while 循环。
2.1 For 循环
For 循环又称“迭代”，是最常用的一种循环。
for item in iterable:
# 对 item 执行一些操作
重要
item是循环变量，依次从iterable中取一个值。- 放在
iterable位置上的一定是可以迭代的。- 一般
listdictsettuple都是可以迭代的。 - 函数
range的返回值也是可以迭代的 enumeratezip的返回值也是可以迭代的
- 一般
2.1.1 案例：批量房龄分级
现在有一批房子的建成年份，根据这些年份进行分级。
prop_years = [1998, 2005, 2007, 2012, 2016, 2019]for item in prop_years:
print(proeprty_age_label(item))aged20
aged10
aged10
aged10
new
new2.1.2 案例：查找因数
写一个函数，输出一个整数除了1和它本身以外的所有因数。
def fractions(value):
for i in range(2, value):
if value % i == 0:
print(i)
fractions(24)2
3
4
6
8
12fractions(15)3
52.2 While 循环
当循环范围无法确定，只能确定循环执行的条件，使用 while 循环。
while (condition):
operations- 当
condition是True时，执行operations的操作； - 每次执行完
operations的操作，检查condition是否还满足；- 如果
condition仍然满足，再次执行operations的操作，然后再检查； - 一旦
condition不满足了，就不再执行operations的操作。
- 如果
2.2.1 案例：阶乘
计算一个正整数的阶乘。
def factorial(x):
result = 1
while x > 0:
result = x * result
x = x - 1
return result
factorial(5)120
注释
- 避免了递归函数，提高了计算性能。
- 更便于读懂程序。
2.2.2 案例：级数
计算几何级数 \(y = \sum_{i=0}^\infty \frac{1}{2^i}\) 的数值，精度为 \(1 \times 10^{-6}\)。 也就是说，当计算结果的变化不超过 \(1 \times 10^{-6}\) 时，停止计算。
def geometric_progression(base=2, eps=1e-6):
result0 = 0
result = 1
power = 0
while (result - result0) > eps:
result0 = result
power = power + 1
result = result + 1.0 / (base ** power)
return result
geometric_progression()1.99999904632568362.3 循环嵌套
循环里面也可以写循环，但是要注意循环变量不要重复。 这种循环被称为多重循环。
for i in range(0, 10):
for j in range(0, 10):
print((i, j))多重循环有的时候不得不用，但是尽量减少使用。
- Python 的效率并不是很高，循环嵌套层数太多影响效率。
- 循环层数越多，代码越难以维护和分析。
2.3.1 案例：查找质数
给定一个最大值，查找不大于该最大值的自然数中的质数。
def prime_number(upper):
if upper <= 1:
return []
elif upper == 2:
return [2]
primes = []
for i in range(2, upper + 1):
has_factor = False
for j in range(2, i):
if i % j == 0:
has_factor = True
if not has_factor:
primes = primes + [i]
return primesprime_number(20)[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]prime_number(50)[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]
警告
当输入值越来越大时，得到结果的过程也会越来越慢。
2.4 中断和继续
在循环中，使用 break continue 两个关键词可以主动控制循环的走向。
break使循环立刻终止，不再执行循环体内后面的语句，直接回到循环体外。continue跳过这一次循环中后面的语句，直接进入下一次循环。
通常和判断语句一起使用。
2.4.1 案例：有限制的级数计算
计算之前那个几何级数， 但是要求迭代次数不超过 10 次，如果超过了，就直接返回当前的结果。
def geometric_progression2(base=2, eps=1e-6, max_iter=10):
result0 = 0
result = 1
power = 0
it = 0
while (result - result0) > eps:
result0 = result
power = power + 1
result = result + 1.0 / (base ** power)
if it >= 10:
break
return result
geometric_progression2()1.99999904632568362.4.2 案例：处理二手房均价
房地产交易平台上，通常只有别墅的房价是以总价的形式显示的，其他都是按单位面积均价显示。 编写一个函数，将所有价格统一处理成单位面积均价的形式。 房地产信息由字典给出。
def process_price(property_list):
for item in property_list:
if item['type'] != '别墅':
continue
item['price'] = item['price'] / item['size']
重要
continue并不是总是非常必要，通过调整判断条件大多数情况下都可以避免。- 一般只有当处理非常复杂、代码嵌套层级很多时，在处理开始前使用
continue，可以减少嵌套层级。
3 推导式
3.1 列表推导式
与循环语句类似，由一个叫“列表推导式”的语法，可以从一个列表得到另一个列表。 也可以设置一些条件。
[opeartion(x) for x in iterable]
[opeartion(x) for x in iterable if condition]上面的例子可以直接使用列表推导式
[proeprty_age_label(item) for item in prop_years]['aged20', 'aged10', 'aged10', 'aged10', 'new', 'new']
重要
列表推导式非常重要！
3.1.1 优势
- 这种处理称为“向量化处理”，相比于循环语句，效率更高。
- 对于简单的处理，列表推导式更易读。
- 不仅可以做一维循环，也可以做多维循环。
3.1.2 劣势
- 多维循环时不易理解和阅读。
- 执行处理复杂时代码会比较长，不便于调试。
3.1.3 案例：根据坐标生成唯一标识
现在有一组坐标，精确到小数点后 6 位，按照之前的方法转换成唯一标识。
coords = [(112.2452, 20.45456), (112.456127, 20.145678), (112.976825, 30.142501)][f"{round(c[0], 6)}-{round(c[1], 6)}" for c in coords]['112.2452-20.45456', '112.456127-20.145678', '112.976825-30.142501']我们也可以将循环变量直接展开为两个元素，这种语法被称为“解包”。
[f"{round(lon, 6)}-{round(lat, 6)}" for lon, lat in coords]['112.2452-20.45456', '112.456127-20.145678', '112.976825-30.142501']3.1.4 案例：向量内积
给两个向量（默认为列向量），计算内积 \(\mathbf{x}^\mathrm{T} \mathbf{y}\)。 如果 \(\mathbf{x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)\)， \(\mathbf{y}=(y_1,y_2,\cdots,y_n)\)， 那么 \(\mathbf{x}^\mathrm{T} \mathbf{y} = \sum_{i=1}^n x_i y_i\)。
x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
提示
- 使用
zip可以将两个列表并列。
sum([xi * yi for xi, yi in zip(x, y)])323.1.5 案例：莱布尼兹级数计算圆周率
莱布尼兹级数 \(1 - \frac{1}{3} + \frac{1}{5} - \frac{1}{7} + \frac{1}{9} + \cdots = \frac{\pi}{4}\) 。 只计算前 100 项的和并乘以 4。
(1 + sum([((-1) ** i) / (2 * i + 1) for i in range(1, 100)])) * 43.1315929035585533.1.6 案例：计算向量累积和
假设一个向量有 \(n\) 个元素，计算从第一个元素开始到每个元素位置的累积和。 比如，\([1,2,3]\) 的累积和是 \([1,3,6]\)。
提示
- 解包时可以使用
_表示不需要的元素。 enumerate可以获取元素的序号。
def accumulate(vec):
return [sum(vec[0:(i+1)]) for i, _ in enumerate(vec)]
accumulate([1,2,3])[1, 3, 6]3.2 字典推导式
类似于列表推导式，字典推导式如下
{key_operation(x): value_operation(x) for x in iterable}
{key_operation(x): value_operation(x) for x in iterable if condition}需要注意的是：
- 不论是
key_operation还是value_operation都可以和x无关 key_operation(x)的结果必须是一种“可哈希”的类型，包括intfloatstrbooltuple以及其他所有具有自定义哈希方法的类型。
哈希的具体原理暂时不用深究，记住这几个类型即可。
3.2.1 案例：元组列表转字典
现在有一组元组构成的列表，元组有三个元素，分别表示小区名、小区均价和物业费。 为了便于读取，将元组列表转换成字典，以小区名为键，值是字典
{'avg_price': price, 'management': fee}
communities = [('A', 1.2, 1.2), ('b', 2.3, 1.3)]{x[0]: {'avg_price': x[1], 'management': x[2]} for x in communities}{'A': {'avg_price': 1.2, 'management': 1.2},
'b': {'avg_price': 2.3, 'management': 1.3}}3.2.2 案例：字符串列表记录长度
将字符串列表转换为字典，键是字符串，值是长度。
tokens = [
'abcdefg',
'1927h3ksmfd',
'19lpwwodksj'
]
{i: len(i) for i in tokens}{'abcdefg': 7, '1927h3ksmfd': 11, '19lpwwodksj': 11}
聚合查询
实际中，我们会对数据进行分组，然后计算这个组的某个指标，比如数量、平均数等。
- 每个小区里面有多少二手房
- 每个省的基尼系数
3.3 其他推导式
3.3.1 集合推导式
{opeartion(x) for x in iterable}
{opeartion(x) for x in iterable if condition}重复元素会自动被去除。
3.3.2 元组推导式
(opeartion(x) for x in iterable)
(opeartion(x) for x in iterable if condition)元组推导式的结果并不是一个元组，而是一个类似于 range 的生成器，并不会立刻求值。
4 下节
自定义类
- 成员和方法
- 构造函数
- 属性
- 静态函数