else 语句
while 条件表达式：
         循环体
else:  
         语句块

#如果没有被break 语句结束，则会执行else 子句

for 变量in 可迭代对象：
      循环体
else:
      语句块

salarySum= 0
salarys = []
for i in range(4):
     s = input("请输入一共4 名员工的薪资（按Q 或q 中途结束）")
     if s.upper()=='Q':
        print("录入完成，退出")
        break
     if float(s)<0:
        continue
     salarys.append(float(s))
     salarySum += float(s)
else:
     print("您已经全部录入4 名员工的薪资")
     print("录入薪资：",salarys)
     print("平均薪资{0}".format(salarySum/4))

continue 语句
continue 语句用于结束本次循环，继续下一次。多个循环嵌套时，continue 也是应用于最
近的一层循环。

empNum = 0
salarySum= 0
salarys = []
while True:
        s = input("请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）")
       if s.upper()=='Q':
           print("录入完成，退出")
           break
       if float(s)<0:
           continue
       empNum +=1
       salarys.append(float(s))
       salarySum += float(s)

print("员工数{0}".format(empNum))
print("录入薪资：",salarys)
print("平均薪资{0}".format(salarySum/empNum))

执行结果：
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）2000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）3000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）4000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）5000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）Q
录入完成，退出
员工数4
录入薪资： [2000.0, 3000.0, 4000.0, 5000.0]
平均薪资3500.0

break 语句
break 语句可用于while 和for 循环，用来结束整个循环。当有嵌套循环时，break 语句只
能跳出最近一层的循环。

while True:
         a = input("请输入一个字符（输入Q 或q 结束）")
         if a.upper()=='Q':
             print("循环结束，退出")
             break
         else:
             print(a)

continue 语句
continue 语句用于结束本次循环，继续下一次。多个循环嵌套时，continue 也是应用于最
近的一层循环。

 

for m in range(1,10):
     for n in range(1,m+1):
           print("{0}*{1}={2}".format(m,n,(m*n)),end="\t")
     print()

执行结果：
1*1=1
2*1=2 2*2=4
3*1=3 3*2=6 3*3=9
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25
.....

r1 = dict(name="高小一",age=18,salary=30000,city="北京")
r2 = dict(name="高小二",age=19,salary=20000,city="上海")
r3 = dict(name="高小三",age=20,salary=10000,city="深圳")
tb = [r1,r2,r3]
for x in tb:
    if x.get("salary")>15000:
       print(x)

0 0 0 0 0
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 3 3 3 3
4 4 4 4 4

for x in range(5):
     for y in range(5):  #5次
          print(x,end="\t")
     print() #仅用于换行

for m in range(1,10):
     for n in range(1,m+1):
           print("{0}*{1}={2}".format(m,n,(m*n)),end="\t")
     print()

执行结果：
1*1=1
2*1=2 2*2=4
3*1=3 3*2=6 3*3=9
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25
......

for 循环和可迭代对象遍历

for 变量in 可迭代对象：
      循环体语句

#遍历一个元组或列表
for x in (20,30,40):
     print(x*3)

可迭代对象
Python 包含以下几种可迭代对象：
1. 序列。包含：字符串、列表、元组
2. 字典
3. 迭代器对象（iterator）
4. 生成器函数（generator）
5. 文件对象
我们已经在前面学习了序列、字典等知识，迭代器对象和生成器函数将在后面进行详解。接
下来，我们通过循环来遍历这几种类型的数据：

#遍历字符串中的字符
for x in "sxt001":
     print(x)
#遍历字典
d = {'name':'gaoqi','age':18,'address':'西三旗001 号楼'}
for x in d: #遍历字典所有的key
     print(x)
for x in d.keys():#遍历字典所有的key
     print(x)
for x in d.values():#遍历字典所有的value
      print(x)
for x in d.items():#遍历字典所有的"键值对"
     print(x)

range 对象
range 对象是一个迭代器对象，用来产生指定范围的数字序列。
range(start, end [,step])
从start 开始到end-1 结束。默认从0

for i in range(10) ----->0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
for i in range(3,10)------>3 4 5 6 7 8 9
for i in range(3,10,2) ----->3 5 7 9

sum_all = 0 #1-100 所有数的累加和
sum_even = 0 #1-100 偶数的累加和
sum_odd = 0 #1-100 奇数的累加和
for num in range(101):    #0-100
      sum_all += num
      if num%2==0:  sum_even += num
      else:  sum_odd += num
print("1-100 累加总和{0},奇数和{1},偶数和{2}".format(sum_all,sum_odd,sum_even))

while 循环
while 条件表达式：
         循环体语句

num = 0
while num<=10:
         print(num)
         num += 1

 

#计算1-100 之间偶数的累加和，计算1-100 之间奇数的累加和。
num = 0
sum_all = 0 #1-100 所有数的累加和
sum_even = 0 #1-100 偶数的累加和
sum_odd = 0 #1-100 奇数的累加和
while num<=100:
     sum_all += num
     if num%2==0:
        sum_even += num
     else:
        sum_odd += num
     num += 1 #迭代，改变条件表达式，使循环趋于结束
print("1-100 所有数的累加和",sum_all)
print("1-100 偶数的累加和",sum_even)
print("1-100 奇数的累加和",sum_odd)

选择结构嵌套
使用时一定要注意控制好不同级别代码块的缩进量，因为缩进量决定了代码的从属关系。
if 表达式1：
    语句块1
    if 表达式2：
       语句块2
    else:
       语句块3
else:
     if 表达式4：
         语句块4

if score>100 or score<0:
    score = int(input("输入错误！请重新输入一个在0-100 之间的数字："))
else:
     if score>=90:
        grade = "A"
     elif score>=80:
         grade = 'B'
     elif score>=70:
          grade = 'C'
     elif score>=60:
           grade = 'D'
      else:
           grade = 'E'
      print("分{0},等{1}".format(score,grade))

score = int(input("请输入一个在0-100 之间的数字："))
degree = "ABCDE"
num = 0
if score>100 or score<0:
    score = int(input("输入错误！请重新输入一个在0-100 之间的数字："))
else:
     num = score//10
     if num<6:                                                          num=5
     print("{0},{1}".format(score,degree[9-           num]))

多分支选择结构

if 条件表达式1 :
   语句1/语句块1
elif 条件表达式2:
   语句2/语句块2
.
.
elif 条件表达式n :
     语句n/语句块n
[else:
语句n+1/语句块n+1
]

score = int(input("请输入分数"))
grade = ''
if(score<60):
   grade = "不及格"
elif(score<80):    #按逻辑写 别写反
   grade = "及格"
elif(score<90):
   grade = "良好"
else:
   grade = "优秀"
print("分数{0},等级{1}".format(score,grade))

双分支选择结构
if 条件表达式:
   语句1/语句块1
else:
   语句2/语句块2

num = input("输入一个数字：")
if int(num)<10:
   print(num)
else:
   print("数字太大")

***三元条件运算符
用来在某些简单双分支赋值情况。
条件为真时的值   if (条件表达式) else 条件为假时的值

num = input("请输入一个数字")
print( num if int(num)<10 else "数字太大")
 

单分支

if 条件表达式:
    语句/语句块

其中：
1 ．条件表达式：可以是逻辑表达式、关系表达式、算术表达式等等。
2 ．语句/语句块：可以是一条语句，也可以是多条语句。多条语句，缩进必须对齐一致。

num = input("输入一个数字：")   #注意输入是字符串
if int(num)<10:
   print(num)

在选择和循环结构中，条件表达式的值为False 的情况如下：
False、0、0.0、空值None、空序列对象（空列表、空元祖、空集合、空字典、空字
符串）、空range 对象、空迭代对象。
其他情况，均为True。Python 所有的合法表达式都可以看做条件表达式，甚至包括函数调用的表达式。

s = "False"    #非空字符串，是True

if 3<c<20:
    print("3<c<20")

#条件表达式中，不能有赋值操作符“=”

if 3<c and (c=20):
print("赋值符不能出现在条件表达式中")

集合
集合是无序可变，元素不能重复。实际上，集合底层是字典实现，集合的所有元素都是字典
中的“键对象”，因此是不能重复的且唯一的。
 

集合创建和删除
1. 使用{}创建集合对象，并使用add()方法添加元素
>>> a = {3,5,7}
>>> a
{3, 5, 7}
>>> a.add(9)
>>> a
{9, 3, 5, 7}

2. 使用set()，将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据，则只保
留一个。
>>> a = ['a','b','c','b']
>>> b = set(a)
>>> b
{'b', 'a', 'c'}

3. remove()删除指定元素；clear()清空整个集合
>>> a = {10,20,30,40,50}
>>> a.remove(20)
>>> a
{10, 50, 30}

集合相关操作
像数学中概念一样，Python 对集合也提供了并集、交集、差集等运算。我们给出示例：
>>> a = {1,3,'sxt'}
>>> b = {'he','it','sxt'}
>>> a|b #并集 也就是或
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a&b #交集
{'sxt'}
>>> a-b #差集
{1, 3}
>>> a.union(b) #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a.intersection(b) #交集
{'sxt'}
>>> a.difference(b) #差集
{1, 3}

根据键查找“键值对”的底层过程

当我们调用a.get(“name”)，就是根据键“name”查找到“键值对”，从而找到值
对象“gaoqi”。

1.计算“name”对象的散列值：
>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'

2.假设数组长度为8

3.拿计算出的散列值的最右边3 位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字5

4.我们查看偏移量5，对应的bucket 是否为空。如果为空，则返回None。如果不为空，则将这个bucket 的键对象计算对应散列值，和我们的散列值进行比较，如果相等。则将对应“值对象”返回。如果不相等，则再依次取其他几位数字，重新计算偏移量。

5.依次取完后，仍然没有找到。则返回None。

用法总结：
1. 键必须可散列
(1) 数字、字符串、元组，都是可散列的。
(2) 自定义对象需要支持下面三点：
1 支持hash()函数
2 支持通过__eq__()方法检测相等性。
3 若a==b 为真，则hash(a)==hash(b)也为真。
2. 字典在内存中开销巨大，典型的空间换时间。
3. 键查询速度很快
4. 往字典里面添加新建可能导致扩容，导致散列表中键的次序变化。因此，不要在遍历字
典的同时进行字典的修改。（建议先遍历，取出需要修改的，再修改）

字典核心底层原理(重要)

字典对象的核心是散列表。（稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。）每个bucket 有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
由于，所有bucket 结构和大小一致，我们可以通过偏移量来读取指定bucket。

将一个键值对放进字典的底层过程

假设字典a 对象创建完后，数组长度为8：

1.首先计算键”name”的散列值。Python 中可以通过hash()来计算。
>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'

2.数组长度为8（三位），

3.拿散列值的最右边3 位数字作为偏移量，即
“101”，十进制是数字5。

4.我们查看偏移量5，对应的bucket 是否为空。如果为空，则将键值对放进去。如果不为空，则依次取右边3 位作为偏移量，即“100”直到找到为空的bucket 将键值对放进去。

5.数组放满不够就扩容

r1 = {"name":"高小一","age":18,"salary":30000,"city":"北京"}
r2 = {"name":"高小二","age":19,"salary":20000,"city":"上海"}
r3 = {"name":"高小五","age":20,"salary":10000,"city":"深圳"}

tb = [r1,r2,r3]

#获得第二行的人的薪资
print(tb[1].get("salary"))
#打印表中所有的的薪资
for i in range(len(tb)): # i -->0,1,2  len(tb)=3
     print(tb[i].get("salary"))
#打印表的所有数据
for i in range(len(tb)):
 print(tb[i].get("name"),tb[i].get("age"),tb[i].get("salary"),tb[i].get("city"))

序列解包

序列解包可以用于元组、列表、字典。序列解包可以让我们方便的对多个变量赋值。
>>> x,y,z=(20,30,10)
>>> x
20
>>> y
30
>>> z
10
>>> (a,b,c)=(9,8,10)
>>> a
9
>>> [a,b,c]=[10,20,30]
>>> a
10
>>> b
20

序列解包用于字典时，默认是对“键”进行操作； 如果需要对键值对操作，则需要使用items()；如果需要对“值”进行操作，则需要使用values()；
>>> s = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'teacher'}
>>> name,age,job=s #默认对键进行操作
>>> name
'name'
>>> name,age,job=s.items() #对键值对进行操作
>>> name
('name', 'gaoqi')
>>> name,age,job=s.values() #对值进行操作
>>> name
'gaoqi'

字典元素添加、修改、删除
1. 给字典新增“键值对”。“键”已存，则覆盖旧的键值对；如果“键”不存在，则新增“键值对”。
>>>a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['address']='西三旗1 号院'
>>> a['age']=16
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 16, 'job': 'programmer', 'address': '西三旗1 号院'}

2. 使用update()将新字典中所有键值对全部添加到旧字典对象上。如果key 有重复，则直
接覆盖。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = {'name':'gaoxixi','money':1000,'sex':'男的'}
>>> a.update(b)
>>> a
{'name': 'gaoxixi', 'age': 18, 'job': 'programmer', 'money': 1000, 'sex': '男的'}

3. 字典中元素的删除，可以使用del()方法；或者clear()删除所有键值对；pop()删除指定
键值对，并返回对应的“值对象”；
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> del(a['name'])
>>> a
{'age': 18, 'job': 'programmer'}
>>> b = a.pop('age')
>>> b
18

4. popitem() ：随机删除和返回该键值对。字典是“无序可变序列”，因此没有第一个元
素、最后一个元素的概念；popitem 弹出随机的项，因为字典并没有"最后的元素"或者其
他有关顺序的概念。若想一个接一个地移除并处理项，这个方法就非常有效（因为不用首先
获取键的列表）。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a.popitem()
('job', 'programmer')
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 18}
>>> a.popitem()
('age', 18)
>>> a
{'name': 'gaoqi'}

字典元素的访问

eg. a ={'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}

1. 通过[键] 获得“值”。若键不存在，则抛出异常。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['name']
'gaoqi'
>>> a['age']
18
>>> a['sex']
KeyError: 'sex'

2. 通过get()方法获得“值”。推荐使用。优点是：指定键不存在，返回None；也可以设
定指定键不存在时默认返回的对象。
>>> a.get('name')
'gaoqi'
>>> a.get('sex')------>None
>>> a.get('sex','不存在')    #设置不存在时返回值
'不存在'

3. 列出所有的键值对
>>> a.items()
dict_items([('name', 'gaoqi'), ('age', 18), ('job', 'programmer')])

4. 列出所有的键，列出所有的值
>>> a.keys()
dict_keys(['name', 'age', 'job'])
>>> a.values()
dict_values(['gaoqi', 18, 'programmer'])

5. len() 键值对的个数

6. 检测一个“键”是否在字典中
>>> a = {"name":"gaoqi","age":18}
>>> "name" in a
True

字典介绍
字典是“键值对”的无序可变序列，字典中的每个元素都是一个“键值对”

可以通过“键对象”实现快速获取、删除、更新对应的“值对象”。(列表中我们通过“下标数字”找到对应的对象。字典中通过“键对象”找到对应的“值对象”。)

“键”是任意的不可变数据(整数、浮点数、字符串、元组)并且“键”不可重复。
“值”可以是任意的数据，并且可重复(列表、字典、集合)
一个典型的字典的定义方式：
a ={'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'

字典的创建
1. 我们可以通过{}、dict()来创建字典对象。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = dict(name='gaoqi',age=18,job='programmer')
>>> a = dict([("name","gaoqi"),("age",18)])
>>> c = {} #空的字典对象
>>> d = dict() #空的字典对象
2. 通过zip()创建字典对象
>>> k = ['name','age','job']
>>> v = ['gaoqi',18,'techer']
>>> d = dict(zip(k,v))  #k键；v值
>>> d
{'name': 'gaoqi', 'age': 18, 'job': 'techer'}
3. 通过fromkeys 创建值为空的字典
>>> a = dict.fromkeys(['name','age','job'])
>>> a
{'name': None, 'age': None, 'job': None}

生成器推导式创建元组
从形式上看，生成器推导式与列表推导式类似，只是生成器推导式使用小括号。列表推导式直接生成列表对象，生成器推导式生成的不是列表也不是元组，而是一个生成器对象。
我们可以通过生成器对象，转化成列表或者元组。也可以使用生成器对象的__next__()方法进行遍历，或者直接作为迭代器对象来使用。不管什么方式使用，元素访问结束后，如果需要重新访问其中的元素，必须重新创建该生成器对象。

>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
(0, 2, 4, 6, 8)
>>> list(s) #只能访问一次元素。第二次就为空了。需要再生成一次
[]
>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s.__next__()
0
>>> s.__next__()
2
>>> s.__next__()
4

元组总结
1. 元组的核心特点是：不可变序列。
2. 元组的访问和处理速度比列表快。
3. 与整数和字符串一样，元组可以作为字典的键，列表则永远不能作为字典的键使用。