【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第2章（下）Python语法基础，IPython和Jupyter
作者：SeanCheney Python爱好者社区专栏作者
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【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第1章 准备工作
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【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第2章（中）Python语法基础，IPython和Jupyter
字节和Unicode
在Python 3及以上版本中，Unicode是一级的字符串类型，这样可以更一致的处理ASCII和Non-ASCII文本。在老的Python版本中，字符串都是字节，不使用Unicode编码。假如知道字符编码，可以将其转化为Unicode。看一个例子：
In [76]: val = "español" In [77]: val Out[77]: 'español'
可以用encode将这个Unicode字符串编码为UTF-8：
In [78]: val_utf8 = val.encode('utf-8') In [79]: val_utf8 Out[79]: b'espa\xc3\xb1ol' In [80]: type(val_utf8) Out[80]: bytes
如果你知道一个字节对象的Unicode编码，用decode方法可以解码：
In [81]: val_utf8.decode('utf-8') Out[81]: 'español'
虽然UTF-8编码已经变成主流，，但因为历史的原因，你仍然可能碰到其它编码的数据：
In [82]: val.encode('latin1') Out[82]: b'espa\xf1ol' In [83]: val.encode('utf-16') Out[83]: b'\xff\xfee\x00s\x00p\x00a\x00\xf1\x00o\x00l\x00' In [84]: val.encode('utf-16le') Out[84]: b'e\x00s\x00p\x00a\x00\xf1\x00o\x00l\x00'
工作中碰到的文件很多都是字节对象，盲目地将所有数据编码为Unicode是不可取的。
虽然用的不多，你可以在字节文本的前面加上一个b：
In [85]: bytes_val = b'this is bytes' In [86]: bytes_val Out[86]: b'this is bytes' In [87]: decoded = bytes_val.decode('utf8') In [88]: decoded # this is str (Unicode) now Out[88]: 'this is bytes'
布尔值
Python中的布尔值有两个，True和False。比较和其它条件表达式可以用True和False判断。布尔值可以与and和or结合使用：
In [89]: True and True Out[89]: True In [90]: False or True Out[90]: True
类型转换
str、bool、int和float也是函数，可以用来转换类型：
In [91]: s = '3.14159' In [92]: fval = float(s) In [93]: type(fval) Out[93]: float In [94]: int(fval) Out[94]: 3 In [95]: bool(fval) Out[95]: True In [96]: bool(0) Out[96]: False
None
None是Python的空值类型。如果一个函数没有明确的返回值，就会默认返回None：
In [97]: a = None In [98]: a is None Out[98]: True In [99]: b = 5 In [100]: b is not None Out[100]: True
None也常常作为函数的默认参数：
def add_and_maybe_multiply(a, b, c=None): result = a + b if c is not None: result = result * c return result
另外，None不仅是一个保留字，还是唯一的NoneType的实例：
In [101]: type(None) Out[101]: NoneType
日期和时间
Python内建的datetime模块提供了datetime、date和time类型。datetime类型结合了date和time，是最常使用的：
In [102]: from datetime import datetime, date, time In [103]: dt = datetime(2011, 10, 29, 20, 30, 21) In [104]: dt.day Out[104]: 29 In [105]: dt.minute Out[105]: 30
根据datetime实例，你可以用date和time提取出各自的对象：
In [106]: dt.date() Out[106]: datetime.date(2011, 10, 29) In [107]: dt.time() Out[107]: datetime.time(20, 30, 21)
strftime方法可以将datetime格式化为字符串：
In [108]: dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M') Out[108]: '10/29/2011 20:30'
strptime可以将字符串转换成datetime对象：
In [109]: datetime.strptime('20091031', '%Y%m%d') Out[109]: datetime.datetime(2009, 10, 31, 0, 0)
表2-5列出了所有的格式化命令。
表2-5 Datetime格式化指令（与ISO C89兼容）
当你聚类或对时间序列进行分组，替换datetimes的time字段有时会很有用。例如，用0替换分和秒：
In [110]: dt.replace(minute=0, second=0) Out[110]: datetime.datetime(2011, 10, 29, 20, 0)
因为datetime.datetime是不可变类型，上面的方法会产生新的对象。
两个datetime对象的差会产生一个datetime.timedelta类型：
In [111]: dt2 = datetime(2011, 11, 15, 22, 30) In [112]: delta = dt2 - dt In [113]: delta Out[113]: datetime.timedelta(17, 7179) In [114]: type(delta) Out[114]: datetime.timedelta
结果timedelta(17, 7179)指明了timedelta将17天、7179秒的编码方式。
将timedelta添加到datetime，会产生一个新的偏移datetime：
In [115]: dt Out[115]: datetime.datetime(2011, 10, 29, 20, 30, 21) In [116]: dt + delta Out[116]: datetime.datetime(2011, 11, 15, 22, 30)
控制流
Python有若干内建的关键字进行条件逻辑、循环和其它控制流操作。
if、elif和else
if是最广为人知的控制流语句。它检查一个条件，如果为True，就执行后面的语句：
if x < 0: print('It's negative')
if后面可以跟一个或多个elif，所有条件都是False时，还可以添加一个else：
if x < 0: print('It's negative') elif x == 0: print('Equal to zero') elif 0 < x < 5: print('Positive but smaller than 5') else: print('Positive and larger than or equal to 5')
如果某个条件为True，后面的elif就不会被执行。当使用and和or时，复合条件语句是从左到右执行：
In [117]: a = 5; b = 7 In [118]: c = 8; d = 4 In [119]: if a < b or c > d: .....: print('Made it') Made it
在这个例子中，c > d不会被执行，因为第一个比较是True
也可以把比较式串在一起：
In [120]: 4 > 3 > 2 > 1 Out[120]: True
for循环
for循环是在一个集合（列表或元组）中进行迭代，或者就是一个迭代器。for循环的标准语法是：
for value in collection: # do something with value
你可以用continue使for循环提前，跳过剩下的部分。看下面这个例子，将一个列表中的整数相加，跳过None：
sequence = [1, 2, None, 4, None, 5] total = 0 for value in sequence: if value is None: continue total += value
可以用break跳出for循环。下面的代码将各元素相加，直到遇到5：
sequence = [1, 2, 0, 4, 6, 5, 2, 1] total_until_5 = 0 for value in sequence: if value == 5: break total_until_5 += value
break只中断for循环的最内层，其余的for循环仍会运行：
In [121]: for i in range(4): .....: for j in range(4): .....: if j > i: .....: break .....: print((i, j)) .....: (0, 0) (1, 0) (1, 1) (2, 0) (2, 1) (2, 2) (3, 0) (3, 1) (3, 2) (3, 3)
如果集合或迭代器中的元素序列（元组或列表），可以用for循环将其方便地拆分成变量：
for a, b, c in iterator: # do something
While循环
while循环指定了条件和代码，当条件为False或用break退出循环，代码才会退出：
x = 256 total = 0 while x > 0: if total > 500: break total += x x = x // 2
pass
pass是Python中的非操作语句。代码块不需要任何动作时可以使用（作为未执行代码的占位符）；因为Python需要使用空白字符划定代码块，所以需要pass：
if x < 0: print('negative!') elif x == 0: # TODO: put something smart here pass else: print('positive!')
range
range函数返回一个迭代器，它产生一个均匀分布的整数序列：
In [122]: range(10) Out[122]: range(0, 10) In [123]: list(range(10)) Out[123]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range的三个参数是（起点，终点，步进）：
In [124]: list(range(0, 20, 2)) Out[124]: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] In [125]: list(range(5, 0, -1)) Out[125]: [5, 4, 3, 2, 1]
可以看到，range产生的整数不包括终点。range的常见用法是用序号迭代序列：
seq = [1, 2, 3, 4] for i in range(len(seq)): val = seq[i]
可以使用list来存储range在其他数据结构中生成的所有整数，默认的迭代器形式通常是你想要的。下面的代码对0到99999中3或5的倍数求和：
sum = 0 for i in range(100000): # % is the modulo operator if i % 3 == 0 or i % 5 == 0: sum += i
虽然range可以产生任意大的数，但任意时刻耗用的内存却很小。
三元表达式
Python中的三元表达式可以将if-else语句放到一行里。语法如下：
value = true-expr if condition else false-expr
true-expr或false-expr可以是任何Python代码。它和下面的代码效果相同：
if condition: value = true-expr else: value = false-expr
下面是一个更具体的例子：
In [126]: x = 5 In [127]: 'Non-negative' if x >= 0 else 'Negative' Out[127]: 'Non-negative'
和if-else一样，只有一个表达式会被执行。因此，三元表达式中的if和else可以包含大量的计算，但只有True的分支会被执行。
虽然使用三元表达式可以压缩代码，但会降低代码可读性。
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