高考于今日正式结束了，相信很多小伙伴们已经安排好了假期，是准备出去约上几个小伙伴出去旅游？又或者是出去打个暑假工，为父母减轻压力？再或者是在这个暑假学习一个技能，为以后的生活提前铺垫？ 学习技能，说到这就有很多的技能了。各种类型的技能，但是我相信很多人会忽视一个作用特别大的技能——python编程。 这篇文章，将带你走进python的大门，带你了解python内每个字符的含义，入门python 让你在大学生活中用一项技能，获得有限择偶权。 PS:觉得有帮助的可以帮忙一键三连，给个意见。如有需要交流也可以私信我哟。 注意：这篇教程是基于 Python 3 写的。

#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 """

原始数据类型和运算符

整数

3 # => 3

算术

1 + 1 # => 2 8 - 1 # => 7 10 * 2 # => 20

除法例外，会自动转换成浮点数

35 / 5 # => 7.0 5 / 3 # => 1.6666666666666667

整数除法的结果都是向下取整

5 // 3 # => 1 5.0 // 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

True False

用not取非

not True # => False not False # => True

逻辑运算符，注意and和or都是小写

True and False # => False False or True # => True

整数也可以当作布尔值

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

比较大小

1 < 10 # => True 1 > 10 # => False 2 <= 2 # => True 2 >= 2 # => True

大小比较可以连起来！

1 < 2 < 3 # => True 2 < 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 # => False None 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True

bool(0) # => False bool("") # => False bool([]) # => False bool({}) # => False

变量和集合

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 = 5 some_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]

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] # => 1 tup[0] = 3 # 抛出TypeError

列表允许的操作元组大都可以

len(tup) # => 3 tup + (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 # => True 1 in filled_dict # => False

访问不存在的键会导致KeyError

filled_dict["four"] # KeyError

用get来避免KeyError

filled_dict.get("one") # => 1 filled_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) # => 1 filled_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 # => True 10 in filled_set # => False

流程控制和迭代器

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 = 0 while 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StopIteration

our_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"]

函数

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 args

varargs(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 = 5

def setX(num): # 局部作用域的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 # 现在全局域的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]

类

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"

模块

用import导入模块

import math print(math.sqrt(16)) # => 4.0

也可以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

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 m math.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 math dir(math)

高级用法

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9000000000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_nnumbers 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 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 :(