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Python 是由吉多 · 范罗苏姆 (Guido Van Rossum) 在 90 年代晚期设计。它是现在最罕用的编程语言之一。它的语法简洁且柔美，简直就是可执行的伪代码。
# 用井字符结尾的是单行正文
""" 多行字符串用三个引号
包裹，也常被用来做多
行正文
"""
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## 1. 原始数据类型和运算符
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# 整数
3 # => 3
# 算术没有什么出其不意的
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
# 然而除法例外，会主动转换成浮点数
35 / 5 # => 7.0
5 / 3 # => 1.6666666666666667
# 整数除法的后果都是向下取整
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也能够
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# 浮点数的运算后果也是浮点数
3 * 2.0 # => 6.0
# 模除
7 % 3 # => 1
# x 的 y 次方
2**4 # => 16
# 用括号决定优先级
(1 + 3) * 2 # => 8
# 布尔值
True
False
# 用 not 取非
not True # => False
not False # => True
# 逻辑运算符，留神 and 和 or 都是小写
True and False # => False
False or True # => True
# 整数也能够当作布尔值
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
# 用 == 判断相等
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# 用!= 判断不等
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# 比拟大小
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# 大小比拟能够连起来！1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# 字符串用单引双引都能够
"这是个字符串"
'这也是个字符串'
# 用加号连贯字符串
"Hello" + "world!" # => "Hello world!"
# 字符串能够被当作字符列表
"This is a string"[0] # => 'T'
# 用.format 来格式化字符串
"{} can be {}".format("strings", "interpolated")
# 能够反复参数以节省时间
"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
# => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
# 如果不想数参数，能够用关键字
"{name} wants to eat {food}".format()
# => "Bob wants to eat lasagna"
# 如果你的 Python3 程序也要在 Python2.5 以下环境运行，也能够用老式的格式化语法
"%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")
# None 是一个对象
None # => None
# 当与 None 进行比拟时不要用 ==，要用 is。is 是用来比拟两个变量是否指向同一个对象。"etc" is None # => False
None is None # => True
# None，0，空字符串，空列表，空字典都算是 False
# 所有其余值都是 True
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False
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## 2. 变量和汇合
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# print 是内置的打印函数
print("I'm Python. Nice to meet you!")
# 在给变量赋值前不必提前申明
# 传统的变量命名是小写，用下划线分隔单词
some_var = 5
some_var # => 5
# 拜访未赋值的变量会抛出异样
# 参考流程管制一段来学习异样解决
some_unknown_var # 抛出 NameError
# 用列表 (list) 贮存序列
li = []
# 创立列表时也能够同时赋给元素
other_li = [4, 5, 6]
# 用 append 在列表最初追加元素
li.append(1) # li 当初是[1]
li.append(2) # li 当初是[1, 2]
li.append(4) # li 当初是[1, 2, 4]
li.append(3) # li 当初是[1, 2, 4, 3]
# 用 pop 从列表尾部删除
li.pop() # => 3 且 li 当初是[1, 2, 4]
# 把 3 再放回去
li.append(3) # li 变回[1, 2, 4, 3]
# 列表存取跟数组一样
li[0] # => 1
# 取出最初一个元素
li[-1] # => 3
# 越界存取会造成 IndexError
li[4] # 抛出 IndexError
# 列表有切割语法
li[1:3] # => [2, 4]
# 取尾
li[2:] # => [4, 3]
# 取头
li[:3] # => [1, 2, 4]
# 隔一个取一个
li[::2] # =>[1, 4]
# 倒排列表
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# 能够用三个参数的任何组合来构建切割
# li[始: 终: 步调]
# 用 del 删除任何一个元素
del li[2] # li is now [1, 2, 3]
# 列表能够相加
# 留神：li 和 other_li 的值都不变
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 用 extend 拼接列表
li.extend(other_li) # li 当初是[1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 用 in 测试列表是否蕴含值
1 in li # => True
# 用 len 取列表长度
len(li) # => 6
# 元组是不可扭转的序列
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # 抛出 TypeError
# 列表容许的操作元组大都能够
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# 能够把元组合列表解包，赋值给变量
a, b, c = (1, 2, 3) # 当初 a 是 1，b 是 2，c 是 3
# 元组四周的括号是能够省略的
d, e, f = 4, 5, 6
# 替换两个变量的值就这么简略
e, d = d, e # 当初 d 是 5，e 是 4
# 用字典表白映射关系
empty_dict = {}
# 初始化的字典
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# 用 [] 取值
filled_dict["one"] # => 1
# 用 keys 取得所有的键。# 因为 keys 返回一个可迭代对象，所以在这里把后果包在 list 里。咱们上面会具体介绍可迭代。# 留神：字典键的程序是不定的，你失去的后果可能和以下不同。list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"]
# 用 values 取得所有的值。跟 keys 一样，要用 list 包起来，程序也可能不同。list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
# 用 in 测试一个字典是否蕴含一个键
"one" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# 拜访不存在的键会导致 KeyError
filled_dict["four"] # KeyError
# 用 get 来防止 KeyError
filled_dict.get("one") # => 1
filled_dict.get("four") # => None
# 当键不存在的时候 get 办法能够返回默认值
filled_dict.get("one", 4) # => 1
filled_dict.get("four", 4) # => 4
# setdefault 办法只有当键不存在的时候插入新值
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"]设为 5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"]还是 5
# 字典赋值
filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
filled_dict["four"] = 4 # 另一种赋值办法
# 用 del 删除
del filled_dict["one"] # 从 filled_dict 中把 one 删除
# 用 set 表白汇合
empty_set = set()
# 初始化一个汇合，语法跟字典类似。some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set 当初是{1, 2, 3, 4}
# 能够把汇合赋值于变量
filled_set = some_set
# 为汇合增加元素
filled_set.add(5) # filled_set 当初是{1, 2, 3, 4, 5}
# & 取交加
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
# | 取并集
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# - 取补集
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# in 测试汇合是否蕴含元素
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False
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## 3. 流程管制和迭代器
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# 先轻易定义一个变量
some_var = 5
# 这是个 if 语句。留神缩进在 Python 里是有意义的
# 印出 "some_var 比 10 小"
if some_var > 10:
print("some_var 比 10 大")
elif some_var < 10: # elif 句是可选的
print("some_var 比 10 小")
else: # else 也是可选的
print("some_var 就是 10")
"""
用 for 循环语句遍历列表
打印:
dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal
"""for animal in ["dog","cat","mouse"]:
print("{} is a mammal".format(animal))
""""range(number)" 返回数字列表从 0 到给的数字
打印:
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
while 循环直到条件不满足
打印:
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # x = x + 1 的简写
# 用 try/except 块解决异样情况
try:
# 用 raise 抛出异样
raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
pass # pass 是无操作，然而应该在这里处理错误
except (TypeError, NameError):
pass # 能够同时解决不同类的谬误
else: # else 语句是可选的，必须在所有的 except 之后
print("All good!") # 只有当 try 运行完没有谬误的时候这句才会运行
# Python 提供一个叫做可迭代 (iterable) 的根本形象。一个可迭代对象是能够被当作序列
# 的对象。比如说下面 range 返回的对象就是可迭代的。filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three'])，是一个实现可迭代接口的对象
# 可迭代对象能够遍历
for i in our_iterable:
print(i) # 打印 one, two, three
# 然而不能够随机拜访
our_iterable[1] # 抛出 TypeError
# 可迭代对象晓得怎么生成迭代器
our_iterator = iter(our_iterable)
# 迭代器是一个能够记住遍历的地位的对象
# 用__next__能够获得下一个元素
our_iterator.__next__() # => "one"
# 再一次调取__next__时会记得地位
our_iterator.__next__() # => "two"
our_iterator.__next__() # => "three"
# 当迭代器所有元素都取出后，会抛出 StopIteration
our_iterator.__next__() # 抛出 StopIteration
# 能够用 list 一次取出迭代器所有的元素
list(filled_dict.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"]
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## 4. 函数
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# 用 def 定义新函数
def add(x, y):
print("x is {} and y is {}".format(x, y))
return x + y # 用 return 语句返回
# 调用函数
add(5, 6) # => 印出 "x is 5 and y is 6" 并且返回 11
# 也能够用关键字参数来调用函数
add(y=6, x=5) # 关键字参数能够用任何程序
# 咱们能够定义一个可变参数函数
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
# 咱们也能够定义一个关键字可变参数函数
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# 咱们来看看后果是什么：keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# 这两种可变参数能够混着用
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# 调用可变参数函数时能够做跟下面相同的，用 * 开展序列，用 ** 开展字典。args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # 相当于 all_the_args(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# 函数作用域
x = 5
def setX(num):
# 部分作用域的 x 和全局域的 x 是不同的
x = num # => 43
print (x) # => 43
def setGlobalX(num):
global x
print (x) # => 5
x = num # 当初全局域的 x 被赋值
print (x) # => 6
setX(43)
setGlobalX(6)
# 函数在 Python 是一等公民
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# 也有匿名函数
(lambda x: x > 2)(3) # => True
# 内置的高阶函数
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# 用列表推导式能够简化映射和过滤。列表推导式的返回值是另一个列表。[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
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## 5. 类
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# 定义一个继承 object 的类
class Human(object):
# 类属性，被所有此类的实例共用。species = "H. sapiens"
# 构造方法，当实例被初始化时被调用。留神名字前后的双下划线，这是表明这个属
# 性或办法对 Python 有非凡意义，然而容许用户自行定义。你本人取名时不应该用这
# 种格局。def __init__(self, name):
# Assign the argument to the instance's name attribute
self.name = name
# 实例办法，第一个参数总是 self，就是这个实例对象
def say(self, msg):
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
# 类办法，被所有此类的实例共用。第一个参数是这个类对象。@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# 结构一个实例
i = Human()
print(i.say("hi")) # 印出 "Ian: hi"
j = Human("Joel")
print(j.say("hello")) # 印出 "Joel: hello"
# 调用一个类办法
i.get_species() # => "H. sapiens"
# 改一个共用的类属性
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
# 调用静态方法
Human.grunt() # => "*grunt*"
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## 6. 模块
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# 用 import 导入模块
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4.0
# 也能够从模块中导入个别值
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# 能够导入一个模块中所有值
# 正告：不倡议这么做
from math import *
# 如此缩写模块名字
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Python 模块其实就是一般的 Python 文件。你能够本人写，而后导入，# 模块的名字就是文件的名字。# 你能够这样列出一个模块里所有的值
import math
dir(math)
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## 7. 高级用法
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# 用生成器 (generators) 不便地写惰性运算
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# 生成器只有在须要时才计算下一个值。它们每一次循环只生成一个值，而不是把所有的
# 值全副算好。#
# range 的返回值也是一个生成器，不然一个 1 到 900000000 的列表会花很多工夫和内存。#
# 如果你想用一个 Python 的关键字当作变量名，能够加一个下划线来辨别。range_ = range(1, 900000000)
# 当找到一个 >=30 的后果就会停
# 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于 30 的数。for i in double_numbers(range_):
print(i)
if i >= 30:
break
# 装璜器(decorators)
# 这个例子中，beg 装璜 say
# beg 会先调用 say。如果返回的 say_please 为真，beg 会扭转返回的字符串。from functools import wraps
def beg(target_function):
@wraps(target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
if say_please:
return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Can you buy me a beer?"
return msg, say_please
print(say()) # Can you buy me a beer?
print(say(say_please=True)) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(转载
Learn Python in Y Minutes
正文完
