每日一条Python干货：[自动化基础]：条件判断语句

条件判断

计算机之所以能做很多自动化的任务，因为它可以自己做条件判断。

比如，输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，用if语句实现：

age = 20if age >= 18: print(“your age is”, age) print(“adult”)

根据Python的缩进规则，如果if语句判断是True，就把缩进的两行print语句执行了，否则，什么也不做。

也可以给if添加一个else语句，意思是，如果if判断是False，不要执行if的内容，去把else执行了：

age = 3if age >= 18: print(“your age is”, age) print(“adult”)else: print(“your age is”, age) print(“teenager”)

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注意不要少写了冒号:。

当然上面的判断是很粗略的，完全可以用elif做更细致的判断：

age = 3if age >= 18: print(“adult”)elif age >= 6: print(“teenager”)else: print(“kid”)

elif是else if的缩写，完全可以有多个elif，所以if语句的完整形式就是：

if <条件判断1>: <执行1>elif <条件判断2>: <执行2>elif <条件判断3>: <执行3>else: <执行4>

if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else，所以，请测试并解释为什么下面的程序打印的是teenager：

age = 20if age >= 6: print(“teenager”)elif age >= 18: print(“adult”)else: print(“kid”)

if判断条件还可以简写，比如写：

if x: print(“True”)

只要x是非零数值、非空字符串、非空list等，就判断为True，否则为False。

input

最后看一个有问题的条件判断。很多同学会用input()读取用户的输入，这样可以自己输入，程序运行得更有意思：

birth = input(“birth: “)if birth < 2000: print(“00前”)else: print(“00后”)

输入1982，结果报错：

Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in TypeError: unorderable types: str() > int()

这是因为input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数。Python提供了int()函数来完成这件事情：

s = input(“birth: “)birth = int(s)if birth < 2000: print(“00前”)else: print(“00后”)

再次运行，就可以得到正确地结果。但是，如果输入abc呢？又会得到一个错误信息：

Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in ValueError: invalid literal for int() with base 10: “abc”

原来int()函数发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错，程序就退出了。

循环

要计算1+2+3，我们可以直接写表达式：

1 + 2 + 36

要计算1+2+3+…+10，勉强也能写出来。

但是，要计算1+2+3+…+10000，直接写表达式就不可能了。

为了让计算机能计算成千上万次的重复运算，我们就需要循环语句。

for…in循环

Python的循环有两种，一种是for…in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，看例子：

names = [“Michael”, “Bob”, “Tracy”]for name in names: print(name)

执行这段代码，会依次打印names的每一个元素：

MichaelBobTracy

所以for x in …循环就是把每个元素代入变量x，然后每一次都执行缩进块的语句进行输出。

再比如我们想计算1-10的整数之和，可以用一个sum变量做累加：

sum = 0for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]: sum = sum + xprint(sum)

如果要计算1-100的整数之和，从1写到100有点困难，

Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。

比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：

list(range(5))[0, 1, 2, 3, 4]

range(101)就可以生成0-100的整数序列，计算如下：

第一种：

输入：

输出：

第二种：

输入：

输出：

注意缩进，会输出不一样的结果：

输入：

输出：

while循环

第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环，输出的是最后一个循环的结果。

比如我们要计算100以内所有奇数之和，可以用while循环实现：

sum = 0n = 99while n > 0: sum = sum + n n = n – 2print(sum)

在循环内部变量n不断自减，直到变为-1时，不再满足while条件，循环退出。

输入：

输出：

break

在循环中，break语句可以提前退出循环，程序结束，但必须配合if语句使用。例如，打印出1~10后，紧接着打印END，程序结束。

n = 1while n <= 100: if n > 10: # 当n = 11时，条件满足，执行break语句 break # break语句会结束当前循环 print(n) n = n + 1print(“END”)

continue

在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环，但必须配合if语句使用。

如果我们想只打印 1-10之间的奇数，可以用continue语句跳过某些循环：

n = 0while n < 10: n = n + 1 if n % 2 == 0: # 如果n是偶数，执行continue语句 continue # continue语句会直接继续下一轮循环，后续的print()语句不会执行 print(n)

执行上面的代码可以看到，打印的不再是1～10，而是1，3，5，7，9。

要特别注意：不要滥用break和continue语句。

dict，{}

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：

d = {“Michael”: 95, “Bob”: 75, “Tracy”: 85}>>> d[“Michael”]95

这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。

把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：

d[“Adam”] = 67>>> d[“Adam”]67

由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：

d[“Jack”] = 90>>> d[“Jack”]90>>> d[“Jack”] = 88>>> d[“Jack”]88

d

d = {“Michael”: 95, “Bob”: 75, “Tracy”: 85,”Adam”:67,”Jack”:88}

如果key不存在，dict就会报错：

d[“Thomas”]Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in KeyError: “Thomas”

要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：

“Thomas” in dFalse

二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

d.get(“Thomas”)>>> d.get(“Thomas”, -1)-1

注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

d.pop(“Bob”)75>>> d{“Michael”: 95, “Tracy”: 85}

请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较，dict有以下几个特点：

查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；

需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

查找和插入的时间随着元素的增加而增加；

占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。

这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。

要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。

在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：

key = [1, 2, 3]>>> d[key] = “a list”Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in TypeError: unhashable type: “list”

set

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

s = set([1, 2, 3])>>> s{1, 2, 3}

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。

重复元素在set中自动被过滤：

s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])>>> s{1, 2, 3}

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

s.add(4)>>> s{1, 2, 3, 4}>>> s.add(4)>>> s{1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素：

s.remove(4)>>> s{1, 2, 3}

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：

s1 = set([1, 2, 3])>>> s2 = set([2, 3, 4])>>> s1 & s2{2, 3}>>> s1 | s2{1, 2, 3, 4}

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。

再议不可变对象

上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

a = [“c”, “b”, “a”]>>> a.sort()>>> a[“a”, “b”, “c”]

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

a = “abc”>>> a.replace(“a”, “A”)”Abc”>>> a”abc”

虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了”Abc”，但变量a最后仍是”abc”，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

a = “abc”>>> b = a.replace(“a”, “A”)>>> b”Abc”>>> a”abc”

要始终牢记的是，a是变量，而”abc”才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是”abc”，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是”abc”：

┌───┐ ┌───────┐│ a │─────────────────>│ “abc” │└───┘ └───────┘

当我们调用a.replace(“a”, “A”)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象”abc”上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串”abc”的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串”Abc”并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串”abc”，但变量b却指向新字符串”Abc”了：

┌───┐ ┌───────┐│ a │─────────────────>│ “abc” │└───┘ └───────┘┌───┐ ┌───────┐│ b │─────────────────>│ “Abc” │└───┘ └───────┘

所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

小结

使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。

tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。

总结

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