Python编程第一步

许多人都认为Python是一门伟大编程语言。没错,但什么是Python,其优点又是什么?Python是一款易学的通用、动态且高阶的语言。Python能够很好地与其他语言交互(如C、C++、Fortran),因此也被称为胶水语言。由于这些优点,Python已经成为一门强大的数据分析语言。在科学和工程方面,特别是物理相关领域大放光彩。

Python主要的缺点是其性能不高。Python是一款解释型语言,与R、Ruby、Matlab相似,而与C、C++、Fortran这些编译型语言差别较大。Python用户信奉“过早优化是万恶之源”,通常用以下观点反驳针对Python性能的批评。

开发时间(开发者编写程序的时间)比程序运行时间更宝贵。

大部分性能相关的问题都能通过使用合适的数据结构和算法来解决。

如果确实需要关注性能,可以用编译型语言编写性能瓶颈,然后在Python中调用相关函数。

Python最重要的一点在于使用起来非常有趣。越学越想学,继而能掌握更多的内容。Python生态系统非常丰富,同时还有庞大、友善的社区。但本文无法一一介绍Python所有的优点。本文将初步介绍Python的基础语法。而关于Python安装说明,请参考前言。

1.1 运行Python

Python本身是一种被称为解释器的特殊程序,这个程序将Python源代码转换成计算机处理器可以理解的指令。Python解释器有多种启动方式。最基本的方式是在终端的提示符中输入python,通常会显示一些关于Python自身的信息。接下来是以“>>>”起始的行,这是Python提示符,在此可以输入Python代码:

$python

Python2.7.5+(default,Sep192013,13:48:49)

[GCC4.8.1]onlinux2

Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.

>>>

输入相关代码,按回车键执行,最后回到“>>>”提示符中:

>>>print("HelloSirNewton.")

HelloSirNewton.

>>>

若想获得帮助,可以随时使用help()函数。而用exit()函数可以回到命令行。这种方式与bash很像,因为Python的交互方式与bash完全相同,都是“读取—运算—输出”循环(read-eval print loop),简称REPL

但Python中并不是只有死板的REPL。IPython(即Interactive Python)提供了更强大的REPL。读者可以通过下面的方式获取IPython。

1.访问ipython.org,下载最新的稳定发布版。

2.如果使用的是Conda包管理器(前言中介绍过),并且运行了前言中“安装和设置”一节中列出的命令,那么应该可以使用IPython了。读者可以运行conda update ipython来确保机器上使用的是最新版本。

3.如果安装了Python,可以使用pip install ipython安装。

4.如果使用的是Ubuntu,运行命令sudo apt-get install ipython。

启动IPython并在其中执行代码,如下所示:

$ipython

Python2.7.5+(default,Sep192013,13:48:49)

Type"copyright","credits"or"license"formoreinformation.

IPython1.1.0--AnenhancedInteractivePython.

->IntroductionandoverviewofIPython'sfeatures.

%quickref->Quickreference.

help->Python'sownhelpsystem.

object->Detailsabout'object',use'object'forextradetails.

In[1]:print("Goodday,MadamCurie.")

Goodday,MadamCurie.

In[2]:

除了基于文本的REPL,IPython还提供了基于Web浏览器的notebook,其使用方式和外观与Mathematica或MATLAB的notebook非常相似。这些notebook都是非常好的数据分析平台,且正在快速成为创建和分享信息的标准方式。强烈建议读者去了解一下。

虽然REPL很有用,但也有诸多缺点。首先是REPL在使用多行代码时比较难、繁琐且容易出错。其次是很难将代码保存到普通文件中。因此很难将在REPL环境中完成的工作分享给他人。

大部分人一般在文本文件中编写Python代码。如果对以.py结尾的文件运行解释器,Python会执行其中所有的代码,就如同在REPL中逐行执行一样。

例如有一个名为greetings.py的文件,含有下面的内容:

print("HeyIsaac,what'sNewton!")

print("Howisitgoing,Gottfried")

在bash中执行会得到下面的结果:

$pythongreetings.py

HeyIsaac,what'sNewton!

Howisitgoing,Gottfried

在学会如何运行Python代码后,下面来学习语言本身。

1.2 注释

所有现代编程语言都有注释字符。注释字符会让解释器忽略一部分字符,让开发者能够在相关代码附近撰写一些说明或解释。Python使用“#”字符表示注释内容。解释器会忽略掉#之后位于同一行的所有内容,Python没有多行注释:

#thiswholelineisacomment

this_part="isnotacomment"

#thispartisacomment

1.3 变量

变量由两部分组成:名称和值。若想为一个名称给定一个值,需要用到单个等号(=)。将变量的名称放在等号的左边,值放在右边。变量的名字可由大小写字母、数字(0~9)、下划线()组成。下面是hbar变量,表示约化普朗克常数(reduced Planck constant,即狄拉克常数):

h_bar=1.05457e-34

变量名称不能以数字开头,此举是为了防止用户重新定义数值字面值。变量必须以字母或下划线开头。

记住,变量名称不能以数字开头!

2plus_forty = 42 # bad

two_plus40 = 42 # good

定义完变量后,就可以随意使用或操作这个变量了。假设需要打印普郎克常数。首先定义π,接着用h_bar乘以2π:

pi=3.14159

h=2*pi*h_ba

r

print

(h)

在Python中,所有变量都有确定的类型,这意味着这些值具有明确定义的属性,用于指定其使用方式。各种类型有针对特定用途的专门属性。整数(int)和浮点数(float)用于数学计算;字符串(str)用于文本处理。这些都是字面类型,因为Python提供了专门的语法用于直接创建这些类型:

dims=3#int,onlydigits

ndim=3.0

#float,becauseofthe

'h_bar=1.05457e-34

#float,becauseofthe'.'or'

e'

label="Energy(inMeV)"

#str,quotessurroundthetext

整数和字符串有时称为精确类型,因为所有精确类型的变量都能在底层精确表示。整数1就是1,不会是其他内容。但浮点数是不精确类型。

一般来说,浮点数是实数的64位近似值φ。有些浮点数(如1.0),可以用有限的数据表示,但其他浮点数可能不是精确值。这会让科学计算出现许多问题。更多信息请阅读David Goldberg的《What Every Computer Scientist Should Know About Floating- Point Arithmetic》。

如果不清楚变量,可以使用内置的type()函数查看。使用这个函数时,将需要检查的变量放在括号中。

In[1]:type(h_bar)

Out[1]:float

In[2]:type(42)

Out[2]:int

Pothm中还可以使用类型名称来转换变量类型。首先输入类型名称,在其后跟上括号,括号里面是需要转换的变量。

In[1]:float(42)

Out[1]:42.0

In[2]:int("28")

Out[2]:28

在表达式int("28")中,字符串"28"转换成了整数,这是因为该字符串中的内容正好都是数字。如果字符串中的内容不能表示一个整数,则会转换失败,如下所示:

In[1]:int("quark")

ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)(1)

in()(2)

---->1int("quark")(3)

ValueError:invalidliteralforint()withbase10:'quark'(4)

(1)这里产生一个错误(ValueError)。

(2)错误的位置(指出是在文件中还是在交互式解释器中)。

(3)发生错误位置的行号,以及偏移量。

(4)最后是最重要的错误消息。请仔细阅读这条信息。如果错误信息不清晰或读不懂,可以在网上以错误信息作为关键字进行搜索。

这是Python标准的处理模式,能激发开发者的探索和创造能力。如果某个操作无法进行下去,那么代码应尽早报错并返回有用的错误消息。这种“早撞墙早回头”的信条是交互式开发过程的核心,能鼓励程序员不停地试验,针对错误调整代码再次尝试,重复这个过程直到代码收敛为工作版本。在前面的示例中,“quark”是个字符串,不是基数为10的数值。为了修改这个错误,最好将值更改为仅由数字组成的字符串。

Python是动态类型的,这意味着以下几点。

1.类型是关联到变量的值上,而不是关联到变量的名称上。

2.在使用某个变量之前,不需要知道该变量的类型。

3.改变变量的值后,变量名称的类型就随之改变。

下面的代码在Python中完全正确:

x=3

x=1.05457e-34

x="Energy(inMeV)"

在这里,每次在向x赋予新值时,都改变了其类型。新值替换了旧值,但变量名称没有改变。这与静态类型语言,如C、C++、Fortran、Java都有所区别,在那些语言中:

1.类型关联到变量的名称上,而不是变量的值。

2.在使用变量之前必须指定其类型(通过声明或推导)。

3.无法改变变量类型,即使改变变量的值也不行。

本书不会对静态语言着墨过多,但重要的是要知道,Python中的许多语言特性是为了减少在使用低阶语言时会遇到的不便之处。变量的类型就是这样一个例子,Python对低阶语言中一些严格的限制进行了抽象。而Python的这种灵活性也伴随了一些折衷,在后续遇到时会一一介绍。

1.4 特殊变量

Python有一些重要的特殊变量,这些变量的值已经内置到语言中,如True、False、None、NotImplemented。这些变量在启动Python解释器时就存在,且只初始化一次,因此都是单例模式。现在来深入了解这些特殊变量。

1.4.1布尔值

布尔类型只含有True和False这两个变量,在Python中类型为bool。布尔变量用来表示Python表达式的真假值。开发者也可以直接作为标志使用,表示开启或关闭某个行为。其他数据类型也可以转换为布尔值。一般来说,如果值是0或容器为空,转换为False;如果值非0或容器非空,则转换为True。下面是仅有的两个转换规则。

In[1]:bool(0)

Out[1]:False

In[2]:bool("DoweneedOxygen")

Out[2]:True

1.4.2 None不是0!

None在Python中是一个特殊的变量,用来表示没有给定值,或没有定义行为。这与使用0、空字符串或其他任何空值都不同。0是一个合法的数字,而None不是。如果在一个程序中需要一个整数或浮点数,但传进去的是None则程序会终止。如果传入的是0,程序会继续运行。None就如同C/C++的NULL、JavaScript的null一样。另外,None在Python中还有特殊的地位,用来表示函数默认的返回值,后续章节会介绍更多相关内容。

1.4.3 NotImplemented不是None!

与None不同,变量NotImplemented不仅用来表示某个行为尚未定义,同时也表示该行为在Python中不可能完成、没有意义或不存在。例如,当试图用字符串除以浮点数时就会在底层遇到NotImplemented,导致TypeError:

In[1]:"Gorgus"/2.718

TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)

in()

---->1"Gorgus"/2.718

TypeError:unsupportedoperandtype(s)for/:'str'and'float'

NotImplemented对自定义类型非常重要,后续会深入介绍。

学习完类型、变量、Python的特殊变量之后,接下来介绍能对变量做些什么。下一节介绍一些Python语言定义的行为和操作。

1.5 操作符

操作符是一种Python语法,用于表示一些常见的处理数据和变量的方法。Python定义了一元(unary)、二元(binary)和三元(ternary)这三种操作符,分别对应以1个、2个、3个变量作为参数的操作符。

表1-1显示了计算物理中需要了解的操作符。当然,每个操作符的重要程度并不相同。这里先介绍几个重要的,其他的会在用到的时候介绍。注意,有些操作符只能用于特定类型或变量。

表1-1  Python操作符(以变量x、y、z说明)

表1-1中列出的大多数操作符都可以互相组合。也就是说操作符之间可以互相连接、嵌套、用括号规定运算顺序。这与组合数学运算符完全相同,如下所示:

(x

但有些特定类型的操作符(如赋值(=)和删除(del)操作符)不能组合,必须位于单独一行。因为这些操作符会直接修改变量本身,而不是修改变量的值。如下所示:

x=1#Createx

delx

#Destroyx

如果某个操作符是可组合的,则可以用其组成Python表达式。表达式是一段代码,执行时并不需要独占一行。同一行代码可以有多个表达式。另一方面,如果某个操作符不可组合,且需要独占一行才能工作,则称为语句。从本质上说,所有的Python代码都由一系列语句组成,而语句由表达式组成。来看下面这个例子。

x=(42*65)–1

这行代码由x = 赋值语句组成,等号的右边是表达式(42 * 65) – 1。该表达式由两个子表达式组成,分别是(42 * 65)和 –1。这两个子表达式也可以独立执行,如下所示:

In[1]:42+65

Out[1]:107

In[2]:(42+65)+1

Out[2]:108

下一节将介绍一个与之前见到的数值类型有所不同的新数据类型。字符串用来表示各种类型的文本,这是编程中的一个核心内容。

本书介绍了如何通过Python自动化地完成物理领域方面的研究。全书共分为4个部分,以Python代码为示例向读者介绍了如何用Python解决物理项目中出现的各种问题。第1部分(第1~6章):起步,介绍Python的基本知识,如命令行、数据容器、类和对象等。第2部分(第7~13章):上手,主要介绍正则表达式、数据可视化、存储数据等实用知识。第3部分(第14~18章):完善,介绍如何构建流程和软件、版本控制、调试和控制代码等。第4部分(第19~23章):发布,介绍如何为代码生成文档、如何提高协作效率和软件许可证以及版权的相关知识等。

本书适合想要通过Python减少工作量的物理学领域的研究人员阅读,也适合想要学习如何通过Python编程解决物理问题的读者参考。

作者简介:

Anthony Scopatz是计算物理学家和资深Python开发者。Anthony拥有加州大学圣塔芭芭拉分校的理学学士学位,以及得克萨斯大学奥斯汀分校的机械/核能博士学位。Enthought前员工,曾在芝加哥大学天文物理学系的Flash Center进行博士后研究,目前是威斯康星大学麦迪逊分校工程物理系的工作人员,主要研究核燃料循环的基本物理建模、信息理论和熵。Anthony是Python软件基金会的成员,并在许多会议上进行过以科学和软件开发为主题的演讲。

Kathryn D.Huff是伯克利数据科学研究所的研究员,也是加州大学伯克利分校核能科学与安全联盟的博士后研究员。2013年获得威斯康星大学麦迪逊分校的核工程博士学位。她还拥有芝加哥大学物理学学士学位。她参与了实验宇宙天体物理学、实验非平衡粒状物相动力学、计算核燃料循环分析、计算反应堆事故中子学等领域的研究。在威斯康辛州,她是科学计算机组织Hacker Within的创始人,自2011年以来一直担任Software Carpentry的讲师。在专业的其他方面,她目前是美国核学会的部门主管,连续两年担任Scientific Computing with Python(SciPy)会议的程序委员会联合主席。

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  • 发表于:
  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180118A04PAF00?refer=cp_1026

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