原标题：Sargent的量化经济学(6):Python基础

许文立 武汉大学经济与管理学院 xuweny87@163.com

许坤 安徽大学经济学院 kunxu2014@126.com

本讲呈现了阅读和编写Python代码所必需的编程语言基础。

概要

主题：

数据类型

输入

基本文件I/O

迭代的Python方法

更多的用户自定义函数介绍

比较和逻辑

标准Python风格

数据类型

迄今为止，我们粗略地看了一些常用的数据类型，例如字符型、整数型、浮点型和列表型

下面，我们来学习更多的数据类型

原始数据类型

特别简单的一种数据类型就是布尔值，它要么为真，要么为假

在算数表达式中，真用1表示，假用0表示

这被称为布尔算术，其在编程中非常有用

用于表达数字的两种最常用的数据类型就是整数型和浮点型

在计算机中，这两者是有差异的，因为浮点型具有更多的信息，而整数算术运算则更加直观

警告

小心：如果你仍用Python 2.x，两个整数的除法只返回整数部分

例如

对于Python 3.x来说

但是，下面的句法不论哪种版本都是一样的

复数是Python中另一种原始数据类型

此外，还有许多原始数据类型，我们将会在必要的时候进行介绍

集成器

Python有许多基本类型来储存(可能相异的)数据集

我们在前面已经讨论过了lists

一种相关的数据类型就是tuples，它是“不变的”lists

在Python中，一个目标被称为不变的，就意味着它一旦被创建就不能改变

Lists是可变的，而tuples则不可变

在后面，我们还会更加详细的解释可变与不可变，并说明为何它们之间的差异如此重要

切片符号

为了读取一个lists或者tuple中的多个元素，可以使用Python的切片符号

例如

通用规则a[m:n]返回n-m个元素，始于a[m]

负数也可以

同样，切片符号也可以用于tuples和字符型

Sets and Dictionaries

我们在继续讲之前，还有两个集成类型是sets(https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#sets)和dictionaries()

Dictionaries非常类似于lists，除了项目被命名，而不是别编号

名称“name”和“age”被称为keys

这些keys映射到('Frodo'and33)的目标被称为值(values)

set()函数创造集合

输入

自始至终，Python就以下列两个原则进行构建

小规模核心语言

许多不同的实验室或者模块中所带有的额外函数

例如，如果你要计算任意数字的平方根，没有现存函数来计算它

因此，你需要从一个模块中输入计算函数，在这种情形下，自然就是math

早前，我们已经讨论了一些输入的机制()

注意：math模块是标准实验室的一部分，它也是每个Python版本的一部分

另一方面，我们后面所使用的一些科学实验室则不是标准实验室中的一部分

随着讲座的推进，我们会讨论更多的模块

在Python学习过程中，你们会经常看到下列句法

这里的frommathimport*将math中所有函数都放进当前“namespace”——我们后面定义的一个概念

实际上，在大部分时候，应该避免这类句法

因为这会将许多未明确列示的变量名吸入，这就会导致冲突

Input and Output

我们来快速浏览一下输入和输出文件

我们仅仅只是讨论读写文本文件

输入和输出

我们从写开始

其中

嵌入式函数open()创造一个文件载体

write()和close()都是文件载体的方法

那么，我们所创造的文件在哪？

回忆一下，Python有当期工作路径的概念

或者，在Ipython或者Jupyter notebook

你们可以利用文件浏览器或者另一些方法来确认文件newfile.txt确实在当期工作路径中(用%ls来列出当期工作路径中的所有文件)

我们也能用Python读newline.txt的内容

路径

注意，如果newfile.txt不在当前工作路径，那么，这就是open()失败

在这个例子中，你要么声明这个文件的完整路径

要么，改变当期工作路径至文件所在路径，通过os.chdir('path_to_file')

(在Python中，用cd改变路径)

迭代

计算中，最重要的任务之一是穿过数据序列，执行既定的步骤

Python的长处之一就是简单、灵活界面，通过for循环来执行迭代

不同载体的循环

许多Python载体都是“可迭代的”

考虑文件

(https://github.com/QuantEcon/QuantEcon.lectures.code/blob/master/python_essentials/us_cities.txt)，其中列示了美国的城市和人口

假设我们想要让这些信息更具有可读性，大写名字，并用逗号标记千位

程序读取数据

这里format()是一种字符型方法，用于插入变量到字符中()

输出如下

每一行的重定格式是三种不同字符型方法的结果，更详细的描述在后面

对我们来说，该程序中有趣的部分是第二行，即

文件载体f是可迭代的，因为它能放入for循环的in命令右边

文件中迭代步骤要通过每一行

没有指引的循环

你们可能已经注意到的一件事就是Python更偏好没有明确指引的循环

例如

优于

当你比较这两种方案时，你就会看到为什么第一个更好

Python提供了一些措施来简化无指引循环

其中之一就是zip()，

例如，试试运行下列代码

zip()函数对创造dictionaries也很有用——例如

如果我们确实需要一个来自于list中的指标，那么，一个选择就是利用enumerate()

要理解enumerate()能做什么，我们看看下面的例子

比较和逻辑运算符

比较

许多不同类型的表达式都能得到布尔值(例如，TrueorFalse)

常用的是比较，例如

Python一个非常nice的特征就是能输入链式不等式

检验等式的时候，我们使用=

对于“不等”，用！=

注意，当检验条件时，我们能使用任何有效的Python表达

规则：

等于0，空集或者集合(字符、列表等)以及None都与False等价

例如，在if语句中，[]和()与False等价

其他值则与True等价

例如，在if语句中，42等价于True

联合表达式

我们能使用and，or，not来结合表达式

有许多标准的逻辑连接

记住：

PandQ为真，如果两个都为真，否则为假

PorQ为假，如果两个都为假，否则为真

更多函数

我们介绍更多的函数，它们对于好的编程非常重要

Python有许多内置函数可用，而不需要import

还有两个内置函数是any()和all()

Python的内置函数可见

下面，我们来阐述一下用户自定义函数，用关键词def

为什么要写函数？

用户自定义函数对于阐明代码非常重要

分离不同的逻辑分支

促进代码再利用

(同一件事做两次总是一件浪费时间的事)

用户自定义函数基础可见

Python函数的灵活性

Python函数非常灵活

尤其是

在既定文件中，任何数量的函数都能被定义

可以在另一些函数内部定义函数

任何载体都能作为函数的元素，包括另一些函数

函数能返回任何类型载体，包括函数

注意，一个函数能包含任何多个return表达

当第一个返回受阻时，函数执行就会终止，例如

如果没有返回表达的函数，会自动返回一个特殊的Python目标None

文档注释

Python可能为函数、模块等等增加评论注释，被称为docstrings

对于docstrings，一个很好的特征就是在运行时也可以添加

例如

在运行上述代码后，文档注释依然可用

单行函数：lambda

关键词lambda用于创造简单的单行函数

例如

是完全等价的

要创造函数f(x)=x^3，我们能使用lamda

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