4.1 Python核心语法回顾

🎯 学习目标

回顾Python基础语法要点
掌握数据结构的高效用法
理解Python的内存管理
熟悉AI开发常用语法模式

📦 数据类型

基本类型

# 数值类型
integer = 42
float_num = 3.14159
complex_num = 1 + 2j

# 布尔类型
is_true = True
is_false = False

# 字符串
text = "Hello AI"
multi_line = """
多行字符串
"""

# None类型
null_value = None
          

容器类型

# 列表（可变）
lst = [1, 2, 3, "a", "b"]

# 元组（不可变）
tpl = (1, 2, 3)

# 字典
dct = {"name": "AI", "version": 2.0}

# 集合（无序、唯一）
st = {1, 2, 3, 3}  # {1, 2, 3}
          

🔄 列表推导式

高效的数据处理

# 基本形式
squares = [x**2 for x in range(10)]
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# 带条件过滤
evens = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]
# [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

# 嵌套推导
matrix = [[i*j for j in range(5)] for i in range(5)]

# 字典推导
word_lengths = {word: len(word) for word in ["AI", "ML", "DL"]}
# {'AI': 2, 'ML': 2, 'DL': 2}

# 集合推导
unique_lengths = {len(word) for word in ["a", "bb", "ccc"]}
# {1, 2, 3}
          

⚡ 生成器与迭代器

生成器

惰性计算，节省内存

# 生成器表达式
gen = (x**2 for x in range(1000000))
# 不立即计算，按需生成

# 生成器函数
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# 使用
for num in fibonacci(10):
    print(num)
          

迭代器协议

class Counter:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.current = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current < self.n:
            self.current += 1
            return self.current
        raise StopIteration

# 使用
for i in Counter(5):
    print(i)  # 1, 2, 3, 4, 5
          

🔐 作用域与闭包

# LEGB规则: Local → Enclosing → Global → Built-in

x = "global"

def outer():
    x = "enclosing"

    def inner():
        x = "local"
        print(x)  # local

    inner()
    print(x)  # enclosing

outer()
print(x)  # global

# 闭包示例
def make_multiplier(n):
    def multiplier(x):
        return x * n
    return multiplier

double = make_multiplier(2)
print(double(5))  # 10
      

📝 本节小结

✅

• Python有丰富的基本数据类型和容器类型
• 列表推导式提供简洁的数据处理方式
• 生成器适合处理大规模数据
• 理解作用域对调试很重要