京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python字典,函数,全局变量代码解析
字典
dict1 = {'name':'han','age':18,'class':'first'}
print(dict1.keys()) #打印所有的key值
print(dict1.values()) #打印所有的values值
print("dict1['name']:",dict1['name']) #打印name相对应的value值
print(dict1.get('name')) #通过字典的get方法得到name相对应的value值
dict1['age']=28 #字典的修改相当于重新赋值!!!
dict1['address']='beijing' #字典的增加是:dict[key] = value 这样的形式
del dict1['name'] #删除字典中的一个元素
dict1.clear() #字典的清空,返回一个空字典
# del dict1 #删除字典,字典就完全删除了
字典用法注意:
1、键是不允许相同的,如果相同,后面的会覆盖前面的
2、键是不可变的,所以只能用数字、字符串、元组来担当
dict2 = {(1,2):5,"元组":(4,5)} #字典里的元素只能用不可变的数据类型!!!
print(dict2)
print(dict2['元组'])
print(dict2[(1,2)])
for i in dict2.keys(): #取出的数值更干净!!!谨记老师教导
print("字典中的key值为:",i)
for j in dict2.values():
print("字典中的values值为:",j)
函数
1、函数的定义
函数是实现特定功能而封装起来的一组语句块,可以被用户调用
2、函数的分类
自定义函数;预定义函数(系统自带,lib自带)
3、使用函数的好处
降低编程难度、将大问题分解为若干小问题、可以多次调用
4、函数语法
定义
def函数名字(参数):
函数体
return语句#不带表达式的return相当于返回none
调用
函数名字
以下是函数的几种:
#定义函数,函数名最好以_分割
def print_str(str):
print(str)
return
# 调用函数
print_str("调用一下")
# 函数传递
#所有参数在python里都是按引用传递
#一句话:要变都变!!!
def charge_me(mylist):
mylist.append([1,2,3,4])
print("函数内取值:",mylist)
return
mylist = [10,20,30]
charge_me(mylist)
print("函数外取值:",mylist) #函数外和函数内打印是相同的!!!
#函数的赋值引用
def print_info(name,age=3):
print("name",name)
print("age",age)
return
# print_info(name="xiao",age=18)
print_info(age=50,name="xiao") #python中颠倒是可以的!!!
print_info(name='haha')
#函数的不定长参数
def p_info(arg1,*vartuple):
print("输出:",arg1)
for var in vartuple:
print(var)
return
p_info(10)
p_info(70,60,50,40,30)
匿名函数lambda,了解即可
# 1、lambda只是一个表达式,而不是一个代码块,函数体比def简单很多。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑
# 2、lambda[arg1[,arg2,...argn]]:expression
sum1 = lambda arg1,arg2:arg1+arg2
print("相加后的值为:",sum1(10,20))
# return语句
def sum2(arg1,arg2):
total = arg1+arg2
print("函数内:",total)
return total #把total去掉之后返回none
abc = sum2(10,40)
print("函数外:",abc)
#全局变量和局部变量
#全局变量比较容易出问题,能不用就不用
total = 0
def sum3(a,b):
total = a+b
print("函数内(局部变量)的值为:",total)
return total
# total = sum3(10,400)
sum3(20,70)
print("函数外(全局变量)的值为:",total)
count = 1
def do_st():
global count #全局变量:global
for i in (3,4,5): #循环三次
count += 1
# print(count)
do_st()
print(count)
# 思路:当count=1时进入循环+1并赋值给count
# 在for循环三次后为3+1=4
# count是全局变量,最后打印出的结果为4
小练习
# 不能创建字典的语句是C (字典中的元素不能以列表作为key)
# A、dict1 = {}
# B、dict2 = { 3 : 5 }
# C、dict3 = {[1,2,3]: “uestc”}
# D、dict4 = {(1,2,3): “uestc”}
#以下代码输出什么?输出的是6
# 思路:原始key的值为1,
# copy给另一个字典值为1,
# 重新赋值原来的字典值为5,
# 所以相加等于6
dict1={'1':1,'2':2}
theCopy=dict1.copy()
dict1['1']=5
sum=dict1['1']+theCopy['1']
print(sum)
# 合并生成新的字典
dict1 = {3:"c", 4:"d"}
dict2 = {1:"a", 2:"b"}
dict2.update(dict1) #更新添加dict1进dict2
print(dict2)
# 标准日期输出
a = "20170303"
b = a[:4]
c = a[4:6] #构思:通过列表分割的方式实现
d = a[6:]
print("格式化后输出的日期是:%s年%s月%s日"%(b,c,d))
无return函数,返回什么?
答:在函数中无return函数,返回none
如何在一个function里面设置一个全局的变量?
答:在函数体内定义一个全局的函数global
#随机生成验证码的两种方式:
import random
list1=[]
for i in range(65,91):
list1.append(chr(i)) #通过for循环遍历asii追加到空列表中
for j in range(97,123):
list1.append(chr(j))
for k in range(48,58):
list1.append(chr(k))
ma = random.sample(list1,6)
print(ma) #获取到的为列表
ma = ''.join(ma) #将列表转化为字符串
print(ma)
import random,string
str1 = "0123456789"
str2 = string.ascii_letters
str3 = str1+str2
ma1 = random.sample(str3,6)
ma1 = ''.join(ma1)
print(ma1) #通过引入string模块和random模块使用现有的方法
总结
以上就是本文关于Python字典,函数,全局变量代码解析的全部内容,希望对大家有所帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01