Python 是由吉多·范罗苏姆(Guido Van Rossum)在 90 年代早期设计。 它是如今最常用的编程语言之一。它的语法简洁且优美，几乎就是可执行的伪代码。
欢迎大家斧正。英文版原作 Louie Dinh @louiedinh 邮箱 louiedinh [at] [谷歌的信箱服务]。中文翻译 Geoff Liu。
注意：这篇教程是基于 Python 3 写的。如果你想学旧版 Python 2，我们特别有另一篇教程。
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# 用井字符开头的是单行注释""" 多行字符串用三个引号 包裹，也常被用来做多 行注释""" |
1. 原始数据类型和运算符
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# 整数3 # => 3# 算术没有什么出乎意料的1 + 1 # => 28 - 1 # => 710 * 2 # => 20# 但是除法例外，会自动转换成浮点数35 / 5 # => 7.05 / 3 # => 1.6666666666666667# 整数除法的结果都是向下取整5 // 3 # => 15.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也可以-5 // 3 # => -2-5.0 // 3.0 # => -2.0# 浮点数的运算结果也是浮点数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TrueFalse# 用not取非not True # => Falsenot False # => True# 逻辑运算符，注意and和or都是小写True and False # => FalseFalse or True # => True# 整数也可以当作布尔值0 and 2 # => 0-5 or 0 # => -50 == False # => True2 == True # => False1 == True # => True# 用==判断相等1 == 1 # => True2 == 1 # => False# 用!=判断不等1 != 1 # => False2 != 1 # => True# 比较大小1 < 10 # => True1 > 10 # => False2 <= 2 # => True2 >= 2 # => True# 大小比较可以连起来！1 < 2 < 3 # => True2 < 3 < 2 # => False# 字符串用单引双引都可以"这是个字符串"'这也是个字符串'# 用加号连接字符串"Hello " + "world!" # => "Hello world!"# 字符串可以被当作字符列表"This is a string"[0] # => 'T'# 用.format来格式化字符串"{} can be {}".format("strings", "interpolated")# 可以重复参数以节省时间"{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，可以用关键字"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") # => "Bob wants to eat lasagna"# 如果你的Python3程序也要在Python2.5以下环境运行，也可以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进行比较时不要用 ==，要用is。is是用来比较两个变量是否指向同一个对象。"etc" is None # => FalseNone is None # => True# None，0，空字符串，空列表，空字典都算是False# 所有其他值都是Truebool(0) # => Falsebool("") # => Falsebool([]) # => Falsebool({}) # => False |
2. 变量和集合
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# print是内置的打印函数print("I'm Python. Nice to meet you!")# 在给变量赋值前不用提前声明# 传统的变量命名是小写，用下划线分隔单词some_var = 5some_var # => 5# 访问未赋值的变量会抛出异常# 参考流程控制一段来学习异常处理some_unknown_var # 抛出NameError# 用列表(list)储存序列li = []# 创建列表时也可以同时赋给元素other_li = [4, 5, 6]# 用append在列表最后追加元素li.append(1) # li现在是[1]li.append(2) # li现在是[1, 2]li.append(4) # li现在是[1, 2, 4]li.append(3) # li现在是[1, 2, 4, 3]# 用pop从列表尾部删除li.pop() # => 3 且li现在是[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# 取出最后一个元素li[-1] # => 3# 越界存取会造成IndexErrorli[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]# 可以用三个参数的任何组合来构建切割# li[始:终:步伐]# 用del删除任何一个元素del li[2] # li is now [1, 2, 3]# 列表可以相加# 注意：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现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]# 用in测试列表是否包含值1 in li # => True# 用len取列表长度len(li) # => 6# 元组是不可改变的序列tup = (1, 2, 3)tup[0] # => 1tup[0] = 3 # 抛出TypeError# 列表允许的操作元组大都可以len(tup) # => 3tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)tup[:2] # => (1, 2)2 in tup # => True# 可以把元组合列表解包，赋值给变量a, b, c = (1, 2, 3) # 现在a是1，b是2，c是3# 元组周围的括号是可以省略的d, e, f = 4, 5, 6# 交换两个变量的值就这么简单e, d = d, e # 现在d是5，e是4# 用字典表达映射关系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 获得所有的键。# 因为 keys 返回一个可迭代对象，所以在这里把结果包在 list 里。我们下面会详细介绍可迭代。# 注意：字典键的顺序是不定的，你得到的结果可能和以下不同。list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"]# 用values获得所有的值。跟keys一样，要用list包起来，顺序也可能不同。list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]# 用in测试一个字典是否包含一个键"one" in filled_dict # => True1 in filled_dict # => False# 访问不存在的键会导致KeyErrorfilled_dict["four"] # KeyError# 用get来避免KeyErrorfilled_dict.get("one") # => 1filled_dict.get("four") # => None# 当键不存在的时候get方法可以返回默认值filled_dict.get("one", 4) # => 1filled_dict.get("four", 4) # => 4# setdefault方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5filled_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 # 另一种赋值方法# 用del删除del filled_dict["one"] # 从filled_dict中把one删除# 用set表达集合empty_set = set()# 初始化一个集合，语法跟字典相似。some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set现在是{1, 2, 3, 4}# 可以把集合赋值于变量filled_set = some_set# 为集合添加元素filled_set.add(5) # filled_set现在是{1, 2, 3, 4, 5}# & 取交集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 测试集合是否包含元素2 in filled_set # => True10 in filled_set # => False |
3. 流程控制和迭代器
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# 先随便定义一个变量some_var = 5# 这是个if语句。注意缩进在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: 0 1 2 3"""for i in range(4): print(i)"""while循环直到条件不满足打印: 0 1 2 3"""x = 0while x < 4: print(x) x += 1 # x = x + 1 的简写# 用try/except块处理异常状况try: # 用raise抛出异常 raise IndexError("This is an index error")except IndexError as e: pass # pass是无操作，但是应该在这里处理错误except (TypeError, NameError): pass # 可以同时处理不同类的错误else: # else语句是可选的，必须在所有的except之后 print("All good!") # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行# Python提供一个叫做可迭代(iterable)的基本抽象。一个可迭代对象是可以被当作序列# 的对象。比如说上面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# 可迭代对象可以遍历for i in our_iterable: print(i) # 打印 one, two, three# 但是不可以随机访问our_iterable[1] # 抛出TypeError# 可迭代对象知道怎么生成迭代器our_iterator = iter(our_iterable)# 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象# 用__next__可以取得下一个元素our_iterator.__next__() # => "one"# 再一次调取__next__时会记得位置our_iterator.__next__() # => "two"our_iterator.__next__() # => "three"# 当迭代器所有元素都取出后，会抛出StopIterationour_iterator.__next__() # 抛出StopIteration# 可以用list一次取出迭代器所有的元素list(filled_dict.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"] |
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# 也可以用关键字参数来调用函数add(y=6, x=5) # 关键字参数可以用任何顺序# 我们可以定义一个可变参数函数def varargs(*args): return argsvarargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)# 我们也可以定义一个关键字可变参数函数def keyword_args(**kwargs): return kwargs# 我们来看看结果是什么：keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}# 这两种可变参数可以混着用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可以做跟上面相反的，用*展开序列，用**展开字典。args = (1, 2, 3, 4)kwargs = {"a": 3, "b": 4}all_the_args(*args) # 相当于 foo(1, 2, 3, 4)all_the_args(**kwargs) # 相当于 foo(a=3, b=4)all_the_args(*args, **kwargs) # 相当于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)# 函数作用域x = 5def setX(num): # 局部作用域的x和全局域的x是不同的 x = num # => 43 print (x) # => 43def setGlobalX(num): global x print (x) # => 5 x = num # 现在全局域的x被赋值 print (x) # => 6setX(43)setGlobalX(6)# 函数在Python是一等公民def create_adder(x): def adder(y): return x + y return adderadd_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]# 用列表推导式可以简化映射和过滤。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] |
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。注意名字前后的双下划线，这是表明这个属 # 性或方法对Python有特殊意义，但是允许用户自行定义。你自己取名时不应该用这 # 种格式。 def __init__(self, name): # Assign the argument to the instance's name attribute self.name = name # 实例方法，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) # 类方法，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*"# 构造一个实例i = Human(name="Ian")print(i.say("hi")) # 印出 "Ian: hi"j = Human("Joel")print(j.say("hello")) # 印出 "Joel: hello"# 调用一个类方法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*" |
6. 模块
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# 用import导入模块import mathprint(math.sqrt(16)) # => 4.0# 也可以从模块中导入个别值from math import ceil, floorprint(ceil(3.7)) # => 4.0print(floor(3.7)) # => 3.0# 可以导入一个模块中所有值# 警告：不建议这么做from math import *# 如此缩写模块名字import math as mmath.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True# Python模块其实就是普通的Python文件。你可以自己写，然后导入，# 模块的名字就是文件的名字。# 你可以这样列出一个模块里所有的值import mathdir(math) |
7. 高级用法
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# 用生成器(generators)方便地写惰性运算def double_numbers(iterable): for i in iterable: yield i + i# 生成器只有在需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# 值全部算好。## range的返回值也是一个生成器，不然一个1到900000000的列表会花很多时间和内存。## 如果你想用一个Python的关键字当作变量名，可以加一个下划线来区分。range_ = range(1, 900000000)# 当找到一个 >=30 的结果就会停# 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# 装饰器(decorators)# 这个例子中，beg装饰say# beg会先调用say。如果返回的say_please为真，beg会改变返回的字符串。from functools import wrapsdef 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@begdef say(say_please=False): msg = "Can you buy me a beer?" return msg, say_pleaseprint(say()) # Can you buy me a beer?print(say(say_please=True)) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :( |
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原文链接：https://learnxinyminutes.com/docs/zh-cn/python3-cn/
