条件控制语句 if-else
首先来看一个简单的例子：设计一个程序比较两个数 A 和 B 的大小，如果 A 和 B 不相等则打印较大数的值，如果相等则打印 A。
Python 代码如下：
if A >= B:
print('The larger number is:',A)
else:
print('The larger number is:',B) //更多Python学习资料可以私信关键字【资料】领取上面只是一个很简单的实例，一般地，Python 条件控制语句的形式为：
if Condition1:
Action1
elif Condition2:
Action2
else:
Action3 //更多Python学习资料可以私信关键字【资料】领取上面的代码表示：
- 如果 Condition1 为True，将执行 Action1；
- 如果 Condition1 为False，将继续判断 Condition2；
- 如果 Condition2 为True，将执行 Action2；
- 如果 Condition2 为False，将执行 Action3。
注意要点
- 每个条件后面要使用冒号 :，冒号后的内容表示满足条件后要执行的语句块。
- 使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块（IDE 会自动缩进）。
- 在 Python 中没有 switch–case 语句。
条件控制语句实例
实例1：从控制台输入两个数字 A、B，判断大小后输出较大数字，如果相等则输出提示和数值。
#从控制台输入数据默认为字符串类型，需要强制转换为int类型
A = int(input("Please enter the number A:"))
B = int(input("Please enter the number B:"))
if A > B:
print('The larger number is:',A)
elif A == B:
print('A and B are equal to ',A)
else:
print('The larger number is:',B)执行结果：
Please enter the number A:123
Please enter the number B:456
The larger number is: 456实例2：从控制台输入学号，如果学号正确则输出考试成绩；如果学号有误，输出报错提示。
#创建一个“学号-成绩”字典
exam_results = {'2018002':95,'2018013':'90','2018023':87}
#接收从控制台输入的学号，默认为字符串类型
stu_num = input("Please enter the student number:")
#删除输入学号首尾空格，避免影响查询
stu_num = stu_num.strip()
#判断输入的学号是否存在于“学号-成绩”字典中
if stu_num in exam_results.keys():
print('Your score is :',exam_results.get(stu_num))
else:
print('The student number you entered is incorrect!')执行结果：
Please enter the student number:2018002
Your score is : 95for 循环语句
Python 中有两种循环语句，for 循环和 while 循环，本节先介绍 for 循环。一般，我们通过 for 循环来遍历序列中的项目，这里序列包括但不限于字符串、列表、元组、字典。
for循环的一般形式如下：
for <item> in <sequence>:
<actions>当 <item> in <sequence> 为 True 时，执行 <actions>。
实例1：求一组数据的平均值。
#测试数据集
num_set = [98,94,82,67,58,90,86]
sumOfNum = 0
#遍历列表中的元素，求和
for element in num_set:
sumOfNum += element
#求平均值并打印结果
average = sumOfNum/len(num_set)
print("The average is:%f"%(average))执行结果：
The average is:82.142857实例2：通过 range() 函数遍历数据序列，range() 函数可以生成数列，将生成的数列作为索引，我们可以遍历数字序列。range() 函数的参数是可变的：
- range(n)：生成步长为1的数列：1，2，3……n；
- range(m, n)：生成步长为1的数列：m，m+1，m+2，……，n；
- range(m, n, s)：生成步长为s的数列：m，m+s，m+2s，……，X(<=n)
for index in range(4):
print("index:",index)执行结果：
index: 0
index: 1
index: 2
index: 3实例3：for 循环结合 range() 遍历数据序列。
#测试数据集
city_set = ['BeiJin','TianJin','ShangHai','HangZhou','SuZhou']
#索引从0开始，以步长2遍历
for index in range(0,len(city_set),2):
print("city_set[%d]:%s"%(index,city_set[index]))执行结果：
city_set[0]:BeiJin
city_set[2]:ShangHai
city_set[4]:SuZhou
while 循环与 for 循环不同，while 循环不是采用遍历数据序列的方式来进行循环操作的,其循环的依据是条件判断，while 循环的一般形式如下，即当 condition 为 True，则执行 Action，否则退出。while Conditon:
Action
实例1：求一组数据的平均值。
#初始化测试数据
num_set = [98,94,82,67,58,90,86]
sumOfNum = 0
index = 0
while index < len(num_set):
sumOfNum += num_set[index]
index += 1
#求平均值并打印结果
average = sumOfNum/len(num_set)
print("The average is:%f"%(average))
执行结果：
The average is:82.142857
break 语句
break 语句用于跳出 for 和 while 循环体，也就意味着循环结束。如下例子：检测数据集中是否存在小于60的数字，存在则打印提示信息并终止。
#初始化测试数据
num_set = [98,94,82,67,58,90,86]
for i in range(len(num_set)):
if num_set[i] < 60:
print("Someone failed!")
break
else:
print(num_set[i])
执行结果：
98
94
82
67
Someone failed!
在实际应用中，break 语句经常和 while 语句结合使用，当条件满足的时候跳循环。如下例子：while True:
a = input('Please enter a number:')
if int(a) > 100:
print('error!!!')
break
else:
print(a)
执行结果：
Please enter a number:23
23
Please enter a number:45
45
Please enter a number:101
error!!!
continue 语句与 break 不同，continue 不会退出循环体，而是跳过当前循环块的剩余语句，继续下一轮循环。如下例子：遍历数据集，遇到小于60的数据打印提示。#初始化测试数据
num_set = [98,94,82,67,58,90,86]
for i in range(len(num_set)):
if num_set[i] < 60:
print("Someone failed!")
continue
print(num_set[i])执行结果：
98
94
82
67
Someone failed!
90
86
Pass 语句Python pass 是空语句，一般用做占位，不执行任何实际的操作，只是为了保持程序结构的完整性。为了直观，举一个不是很恰当的实例：#初始化测试数据
num_set = [98,82,67,58,90]
for i in range(len(num_set)):
if num_set[i] < 60:
print("Someone failed!")
pass
print(num_set[i])
执行结果：
98
82
67
Someone failed!
58
90
Pass 语句
Python pass 是空语句，一般用做占位，不执行任何实际的操作，只是为了保持程序结构的完整性。为了直观，举一个不是很恰当的实例：
#初始化测试数据
num_set = [98,82,67,58,90]
for i in range(len(num_set)):
if num_set[i] < 60:
print("Someone failed!")
pass
print(num_set[i])
执行结果：
98
82
67
Someone failed!
58
90
#创建3个元组，和列表类似，同一个元组中可以存放任意数据类型
tuple1 = ()
tuple2 = (12,)
tuple3 = (1, 2, 3, 4, 5)
tuple4 = (3.14, 5.96, 1897, 2020, "China",3+4j)
tuple5 = 4,5,6,7如上所示，元组和列表类似，同一个元组中可以没有数据，也可以有多种数据，非常灵活。
不过需要注意：
- 如果元组只有一个元素，那么这个元素后面要加逗号，如 tuple2，否则将被认为是一个基本数据类型，而不是元组；
- 创建元组，可以没有括号，元素之间用逗号分隔开即可。
访问元组中的元素
元组和列表都是一种序列，因此，也可以通过索引来访问，方法是一样的，如下例子：
tuple1 = (3.14, 5.96, 1897, 2020, "China",3+4j)
print("tuple1[2]:",tuple1[2])
print("tuple1[1:3]:",tuple1[1:3])执行结果：
tuple1[2]: 1897
tuple1[1:3]: (5.96, 1897)元组相关的常用内建方法
tuple1 = (3.14, 5.96, 1897, 2020, 1949)
#求元组长度，即元组中元素的个数:len(tuple)
print("The length of the tuple: ", len(tuple1))
#求元组中元素的最大值：max(tuple)
print("The largest element in the tuple: ", max(tuple1))
#求元组中元素的最小值：min(tuple)
print("The smallest element in the tuple: ", min(tuple1))
#统计某个元素在元组中出现的次数：tuple.count(obj)
print("The number of times 1949 appears: ", tuple1.count(1949))
#从元组中找出某个值第一个匹配项的索引位置：tuple.index(obj)
print("The index of the first location of 1949: ", tuple1.index(1949))
执行结果：
The length of the tuple: 5
The largest element in the tuple: 2020
The smallest element in the tuple: 3.14
The number of times 1949 appears: 1
The index of the first location of 1949: 4元组常用的操作
元组常用的运算操作与列表相同，包括：元组拼接、元组乘法、迭代、嵌套等。简要举例如下：
tuple1 = (1,2,3,4)
tuple2 = (5,6,"BeiJin",7,8)
#元组拼接
print("tuple1 + tuple2:",tuple1 + tuple2)
#元组乘法
print("tuple1*2:",tuple1*2)
#判断元素是否存在于元组中
print("3 in tuple1?",3 in tuple1)
print("100 in tuple1?",100 in tuple1)
#迭代
for element in tuple1:
print(element)
#元组嵌套
tuple3 = [tuple1, tuple2]
print("tuple3:", tuple3)执行结果：
tuple1 + tuple2: (1, 2, 3, 4, 5, 6, 'BeiJin', 7, 8)
tuple1*2: (1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4)
3 in tuple1? True
100 in tuple1? False
1
2
3
4
tuple3: [(1, 2, 3, 4), (5, 6, 'BeiJin', 7, 8)]字典
Python 的字典可以理解为一种映射表，存储 key-value（键值对）类型数据的容器。关于字典有三点需要注意：
- 同一个字典中，键必须是唯一的，不存在两个相同的键，键的值不能改变，数据类型可以是数字，字符串或者元组；
- 同一个字典中，值不必唯一，值可以是任意数据类型；
- 字典定义采用花括号 {}，键值之间用冒号隔开，键值对之间用逗号隔开；
创建字典
#创建几个字典
dict1 = {"ID0012":"ZhangSan", "ID0019":"LiSi", "ID0015":"WangWu"}
dict2 = {1:"BeiJin",3:"ShangHai",5:"HangZhou"}
dict3 = {"Excellent":100, "Good":80, "Pass":60, "Fail":50}
#字典也可以嵌套
dict4 = {"A":["LiTong","XiaoMing"], "B":["XiaoHong","XiaoHua"]}访问字典中的元素
与列表和元组不同，访问字典中的元素不能通过索引，字典中键和值是成对的，而键是唯一的，那么，通过键就可以访问对应的值。
访问有两种方式：
- 直接通过键来访问；
- 通过内建 get(key) 方法访问。
如下例子：
dict1 = {"Excellent":100, "Good":80, "Pass":60, "Fail":50}
dict2 = {1:"BeiJin",3:"ShangHai",5:"HangZhou"}
print("dict1['Good']:", dict1['Good'])
print("dict2[1]:", dict2[1])
print("dict1.get('Good'):", dict1.get('Good'))执行结果：
dict1['Good']: 80
dict2[1]: BeiJin
dict1.get('Good'): 80修改字典中的元素
dict1 = {"Excellent":100, "Good":80, "Pass":60, "Fail":50}
dict1['Good'] = 85
print("dict1['Good']:", dict1.get('Good'))执行结果：
dict1['Good']: 85
删除字典中的元素或字典
和列表一样，可以通过 del 语句删除字典中的元素或者删除整个字典，可以通过内建方法 clear() 清空字典，还可以通过内建方法 pop(key) 删除指定的元素，如下例子：
dict1 = {"Excellent":100, "Good":80, "Pass":60, "Fail":50}
#删除字典中的一个元素
del dict1['Good']
print("dict1:", dict1)
#使用内建方法pop(key)删除指定元素
dict1.pop('Pass')
print("dict1:", dict1)
#清空字典
dict1.clear()
print("dict1:", dict1)
#删除字典
del dict1执行结果：
dict1: {'Excellent': 100, 'Pass': 60, 'Fail': 50}
dict1: {'Excellent': 100, 'Fail': 50}
dict1: {}字典的常用内建方法
dict1 = {"Excellent":100, "Good":80, "Pass":60, "Fail":50}
#计算字典的长度
print("The length of the dict1: ", len(dict1))
#获取字典中所有的键
print("Get all the keys in dict1:\n", dict1.keys())
#获取字典中所有的值
print("Get all the values in dict1:\n", dict1.values())
#获取字典中所有的键值对
print("Get all the key-value pairs in dict1:\n", dict1.items())执行结果：
The length of the dict1: 4
Get all the keys in dict1:
dict_keys(['Excellent', 'Good', 'Pass', 'Fail'])
Get all the values in dict1:
dict_values([100, 80, 60, 50])
Get all the key-value pairs in dict1:
dict_items([('Excellent', 100), ('Good', 80), ('Pass', 60), ('Fail', 50)])集合
集合（set）是一个数学概念，是由一个或多个确定的元素所构成的整体。
集合具有三个特点：
- 确定性，集合中的元素必须是确定的；
- 互异性，集合中的元素互不相同；
- 无序性，集合中的元素没有先后之分。
根据集合的特点，Python 中集合的基本功能包括关系测试和消除重复元素。
创建集合
可以用大括号（{}）创建集合。但需要注意，如果要创建一个空集合，必须用 set() 而不是 {} ；后者创建一个空的字典。
country1 = {'China', 'America', 'German'}
country2 = set('China')
country3 = set()
print("country1:",country1)
print("country2:",country2)
print("country3:",country3)执行结果：
('country1:', set(['German', 'America', 'China']))
('country2:', set(['i', 'h', 'C', 'a', 'n']))
('country3:', set([]))操作集合中的元素
我们可以访问集合中的元素，也可增加，移除元素。
setA = {'A', 'B', 'C'}
print("setA:",setA)
setA.add('D')
print("setA.add('D'):",setA)
setA.add('A')
print("setA.add('A'):",setA)
setA.remove('A')
print("setA.remove('A'):",setA)执行结果：
('setA:', set(['A', 'C', 'B']))
("setA.add('D'):", set(['A', 'C', 'B', 'D']))
("setA.add('A'):", set(['A', 'C', 'B', 'D']))
("setA.remove('A'):", set(['C', 'B', 'D']))集合运算
对于集合，我们可以计算交集、并集、补集。
setA = {'A', 'B', 'C'}
setB = {'D', 'C', 'E'}
#交集
print("setA & setB:",setA&setB)
#并集
print("setA | setB:",setA|setB)
#差集
print("setA - setB:",setA-setB)执行结果：
('setA & setB:', set(['C']))
('setA | setB:', set(['A', 'C', 'B', 'E', 'D']))
('setA - setB:', set(['A', 'B']))队列
前面已经介绍过列表，结合其内建函数 append(obj) 和 pop()，可以直接将列表作为栈使用。本节将介绍另一种数据结构——队列，即“先进先出”，就像排队打饭，队头的人先打到饭，队尾的人最后。Python 中有专门的队列模块 Queue，本节介绍一种用列表实现的队列，如下例子：
from collections import deque
#基于列表初始化一个队列
queue = deque(['A','B','C'])
#队尾添加元素
queue.append('D')
print('queue',queue)
#队头出列
queue.popleft()
print('queue',queue)
#队头出列
queue.popleft()
print('queue',queue)执行结果：
('queue', deque(['A', 'B', 'C', 'D']))
('queue', deque(['B', 'C', 'D']))
('queue', deque(['C', 'D']))感谢大家的支持和喜欢，小编会每天分享更多Python学习的干货知识给大家，所以大家别忘了关注小编哦。
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