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 :(
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