7 步快速入门 Python3

源 / Python开发者

翻译：Geoff Liu ，原著，Louie Dinh

https://learnxinyminutes.com/docs/zh-cn/python3-cn/

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。

注意：这篇教程是基于 Python 3 写的。源代码下载：https://learnxinyminutes.com/docs/files/learnpython3-cn.py

#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

# 整数

3# => 3

# 算术没有什么出乎意料的

1+1# => 2

8-1# => 7

10*2# => 20

# 但是除法例外，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

notTrue# => False

notFalse# => True

# 逻辑运算符，注意and和or都是小写

TrueandFalse# => False

FalseorTrue# => True

# 整数也可以当作布尔值

and2# => 0

-5or# => -5

==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 True

1>10# => False

2 True

2>=2# => True

# 大小比较可以连起来！

1 True

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"[]# => 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

" be nimble, be quick, jump over the ".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

" wants to eat ".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"isNone# => False

NoneisNone# => 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()# => False

bool("")# => False

bool([])# => False

bool({})# => False

2. 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 =# some_set现在是

# 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

# & 取交集

other_set =

filled_set & other_set# =>

# | 取并集

filled_set | other_set# =>

# - 取补集

-# =>

# in 测试集合是否包含元素

2 in filled_set# => True

10 in filled_set# => False

3. 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"

ifsome_var >10:

print("some_var比10大")

elifsome_var

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

"""

foranimalin["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:

1

2

3

"""

foriinrange(4):

print(i)

"""

while循环直到条件不满足

打印:

1

2

3

"""

x =

whilex

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

raiseIndexError("This is an index error")

exceptIndexErrorase:

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

foriinour_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"]

4. 函数

# 用def定义新函数

defadd(x, y):

print("x is {} and y is {}".format(x, y))

returnx + 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

defvarargs(*args):

returnargs

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

defkeyword_args(**kwargs):

returnkwargs

# 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

defall_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

defsetX(num):

# 局部作用域的x和全局域的x是不同的

x = num# => 43

print(x)# => 43

defsetGlobalX(num):

globalx

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

defcreate_adder(x):

defadder(y):

returnx + y

returnadder

add_10 = create_adder(10)

add_10(3)# => 13

# 也有匿名函数

(lambdax: x >2)(3)# => True

# 内置的高阶函数

map(add_10, [1,2,3])# => [11, 12, 13]

filter(lambdax: 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)foriin[1,2,3]]# => [11, 12, 13]

[xforxin[3,4,5,6,7]ifx >5]# => [6, 7]

5. 类

# 定义一个继承object的类

classHuman(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

defsay(self, msg):

return": ".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

defget_species(cls):

returncls.species

# 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。

@staticmethod

defgrunt():

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

# 用import导入模块

importmath

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

# 也可以从模块中导入个别值

frommathimportceil, 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

frommathimport*

# 如此缩写模块名字

importmathasm

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

importmath

dir(math)

7. 高级用法

# 用生成器(generators)方便地写惰性运算

defdouble_numbers(iterable):

foriiniterable:

yieldi + 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。

foriindouble_numbers(range_):

print(i)

ifi >=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。

fromfunctoolsimportwraps

defbeg(target_function):

@wraps(target_function)

defwrapper(*args, **kwargs):

msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)

ifsay_please:

return"{} {}".format(msg,"Please! I am poor :(")

returnmsg

returnwrapper

@beg

defsay(say_please=False):

msg ="Can you buy me a beer?"

returnmsg, 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 :(