10 分钟快速入门 Python3

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Python开发者   2019-7-28 23:06   6799   0
（给Python开发者加星标，提升Python技能）
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
  1. #用井字符开头的是单行注释
  3. """ 多行字符串用三个引号
  4.     包裹，也常被用来做多
  5.     行注释
  6. """
复制代码
[h2][/h2][h2]1. 原始数据类型和运算符[/h2]
  1. # 整数
  2. 3  # => 3
  4. # 算术没有什么出乎意料的
  5. 1 + 1  # => 2
  6. 8 - 1  # => 7
  7. 10 * 2  # => 20
  9. # 但是除法例外，会自动转换成浮点数
  10. 35 / 5  # => 7.0
  11. 5 / 3  # => 1.6666666666666667
  13. # 整数除法的结果都是向下取整
  14. 5 // 3     # => 1
  15. 5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也可以
  16. -5 // 3  # => -2
  17. -5.0 // 3.0 # => -2.0
  19. # 浮点数的运算结果也是浮点数
  20. 3 * 2.0 # => 6.0
  22. # 模除
  23. 7 % 3 # => 1
  25. # x的y次方
  26. 2**4 # => 16
  28. # 用括号决定优先级
  29. (1 + 3) * 2  # => 8
  31. # 布尔值
  32. True
  33. False
  35. # 用not取非
  36. not True  # => False
  37. not False  # => True
  39. # 逻辑运算符，注意and和or都是小写
  40. True and False # => False
  41. False or True # => True
  43. # 整数也可以当作布尔值
  44. 0 and 2 # => 0
  45. -5 or 0 # => -5
  46. 0 == False # => True
  47. 2 == True # => False
  48. 1 == True # => True
  50. # 用==判断相等
  51. 1 == 1  # => True
  52. 2 == 1  # => False
  54. # 用!=判断不等
  55. 1 != 1  # => False
  56. 2 != 1  # => True
  58. # 比较大小
  59. 1 < 10  # => True
  60. 1 > 10  # => False
  61. 2  True
  62. 2 >= 2  # => True
  64. # 大小比较可以连起来！
  65. 1 < 2 < 3  # => True
  66. 2 < 3 < 2  # => False
  68. # 字符串用单引双引都可以
  69. "这是个字符串"
  70. '这也是个字符串'
  72. # 用加号连接字符串
  73. "Hello " + "world!"  # => "Hello world!"
  75. # 字符串可以被当作字符列表
  76. "This is a string"[0]  # => 'T'
  78. # 用.format来格式化字符串
  79. "{} can be {}".format("strings", "interpolated")
  81. # 可以重复参数以节省时间
  82. "{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
  83. # => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
  85. # 如果不想数参数，可以用关键字
  86. "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
  87. # => "Bob wants to eat lasagna"
  89. # 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
  90. "%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")
  92. # None是一个对象
  93. None  # => None
  95. # 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。
  96. "etc" is None  # => False
  97. None is None  # => True
  99. # None，0，空字符串，空列表，空字典都算是False
  100. # 所有其他值都是True
  101. bool(0)  # => False
  102. bool("")  # => False
  103. bool([]) # => False
  104. bool({}) # => False
复制代码
[h2][/h2][h2]2. 变量和集合[/h2]
  1. # print是内置的打印函数
  2. print("I'm Python. Nice to meet you!")
  4. # 在给变量赋值前不用提前声明
  5. # 传统的变量命名是小写，用下划线分隔单词
  6. some_var = 5
  7. some_var  # => 5
  9. # 访问未赋值的变量会抛出异常
  10. # 参考流程控制一段来学习异常处理
  11. some_unknown_var  # 抛出NameError
  13. # 用列表(list)储存序列
  14. li = []
  15. # 创建列表时也可以同时赋给元素
  16. other_li = [4, 5, 6]
  18. # 用append在列表最后追加元素
  19. li.append(1)    # li现在是[1]
  20. li.append(2)    # li现在是[1, 2]
  21. li.append(4)    # li现在是[1, 2, 4]
  22. li.append(3)    # li现在是[1, 2, 4, 3]
  23. # 用pop从列表尾部删除
  24. li.pop()        # => 3 且li现在是[1, 2, 4]
  25. # 把3再放回去
  26. li.append(3)    # li变回[1, 2, 4, 3]
  28. # 列表存取跟数组一样
  29. li[0]  # => 1
  30. # 取出最后一个元素
  31. li[-1]  # => 3
  33. # 越界存取会造成IndexError
  34. li[4]  # 抛出IndexError
  36. # 列表有切割语法
  37. li[1:3]  # => [2, 4]
  38. # 取尾
  39. li[2:]  # => [4, 3]
  40. # 取头
  41. li[:3]  # => [1, 2, 4]
  42. # 隔一个取一个
  43. li[::2]   # =>[1, 4]
  44. # 倒排列表
  45. li[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
  46. # 可以用三个参数的任何组合来构建切割
  47. # li[始:终:步伐]
  49. # 用del删除任何一个元素
  50. del li[2]   # li is now [1, 2, 3]
  52. # 列表可以相加
  53. # 注意：li和other_li的值都不变
  54. li + other_li   # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  56. # 用extend拼接列表
  57. li.extend(other_li)   # li现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]
  59. # 用in测试列表是否包含值
  60. 1 in li   # => True
  62. # 用len取列表长度
  63. len(li)   # => 6
  66. # 元组是不可改变的序列
  67. tup = (1, 2, 3)
  68. tup[0]   # => 1
  69. tup[0] = 3  # 抛出TypeError
  71. # 列表允许的操作元组大都可以
  72. len(tup)   # => 3
  73. tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
  74. tup[:2]   # => (1, 2)
  75. 2 in tup   # => True
  77. # 可以把元组合列表解包，赋值给变量
  78. a, b, c = (1, 2, 3)     # 现在a是1，b是2，c是3
  79. # 元组周围的括号是可以省略的
  80. d, e, f = 4, 5, 6
  81. # 交换两个变量的值就这么简单
  82. e, d = d, e     # 现在d是5，e是4
  85. # 用字典表达映射关系
  86. empty_dict = {}
  87. # 初始化的字典
  88. filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
  90. # 用[]取值
  91. filled_dict["one"]   # => 1
  94. # 用 keys 获得所有的键。
  95. # 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。
  96. # 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。
  97. list(filled_dict.keys())   # => ["three", "two", "one"]
  100. # 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。
  101. list(filled_dict.values())   # => [3, 2, 1]
  104. # 用in测试一个字典是否包含一个键
  105. "one" in filled_dict   # => True
  106. 1 in filled_dict   # => False
  108. # 访问不存在的键会导致KeyError
  109. filled_dict["four"]   # KeyError
  111. # 用get来避免KeyError
  112. filled_dict.get("one")   # => 1
  113. filled_dict.get("four")   # => None
  114. # 当键不存在的时候get方法可以返回默认值
  115. filled_dict.get("one", 4)   # => 1
  116. filled_dict.get("four", 4)   # => 4
  118. # setdefault方法只有当键不存在的时候插入新值
  119. filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"]设为5
  120. filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"]还是5
  122. # 字典赋值
  123. filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
  124. filled_dict["four"] = 4  # 另一种赋值方法
  126. # 用del删除
  127. del filled_dict["one"]  # 从filled_dict中把one删除
  130. # 用set表达集合
  131. empty_set = set()
  132. # 初始化一个集合，语法跟字典相似。
  133. some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set现在是{1, 2, 3, 4}
  135. # 可以把集合赋值于变量
  136. filled_set = some_set
  138. # 为集合添加元素
  139. filled_set.add(5)   # filled_set现在是{1, 2, 3, 4, 5}
  141. # & 取交集
  142. other_set = {3, 4, 5, 6}
  143. filled_set & other_set   # => {3, 4, 5}
  145. # | 取并集
  146. filled_set | other_set   # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
  148. # - 取补集
  149. {1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # => {1, 4}
  151. # in 测试集合是否包含元素
  152. 2 in filled_set   # => True
  153. 10 in filled_set   # => False
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[h2][/h2][h2]3. 流程控制和迭代器[/h2]
  1. # 先随便定义一个变量
  2. some_var = 5
  4. # 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的
  5. # 印出"some_var比10小"
  6. if some_var > 10:
  7.     print("some_var比10大")
  8. elif some_var < 10:    # elif句是可选的
  9.     print("some_var比10小")
  10. else:                  # else也是可选的
  11.     print("some_var就是10")
  14. """
  15. 用for循环语句遍历列表
  16. 打印:
  17.     dog is a mammal
  18.     cat is a mammal
  19.     mouse is a mammal
  20. """
  21. for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
  22.     print("{} is a mammal".format(animal))
  24. """
  25. "range(number)"返回数字列表从0到给的数字
  26. 打印:
  27.     0
  28.     1
  29.     2
  30.     3
  31. """
  32. for i in range(4):
  33.     print(i)
  35. """
  36. while循环直到条件不满足
  37. 打印:
  38.     0
  39.     1
  40.     2
  41.     3
  42. """
  43. x = 0
  44. while x < 4:
  45.     print(x)
  46.     x += 1  # x = x + 1 的简写
  48. # 用try/except块处理异常状况
  49. try:
  50.     # 用raise抛出异常
  51.     raise IndexError("This is an index error")
  52. except IndexError as e:
  53.     pass    # pass是无操作，但是应该在这里处理错误
  54. except (TypeError, NameError):
  55.     pass    # 可以同时处理不同类的错误
  56. else:   # else语句是可选的，必须在所有的except之后
  57.     print("All good!")   # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行
  60. # 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
  61. # 的对象。比如说上面range返回的对象就是可迭代的。
  63. filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
  64. our_iterable = filled_dict.keys()
  65. print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three'])，是一个实现可迭代接口的对象
  67. # 可迭代对象可以遍历
  68. for i in our_iterable:
  69.     print(i)    # 打印 one, two, three
  71. # 但是不可以随机访问
  72. our_iterable[1]  # 抛出TypeError
  74. # 可迭代对象知道怎么生成迭代器
  75. our_iterator = iter(our_iterable)
  77. # 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
  78. # 用__next__可以取得下一个元素
  79. our_iterator.__next__()  # => "one"
  81. # 再一次调取__next__时会记得位置
  82. our_iterator.__next__()  # => "two"
  83. our_iterator.__next__()  # => "three"
  85. # 当迭代器所有元素都取出后，会抛出StopIteration
  86. our_iterator.__next__() # 抛出StopIteration
  88. # 可以用list一次取出迭代器所有的元素
  89. list(filled_dict.keys())  # => Returns ["one", "two", "three"]
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[h2][/h2][h2]4. 函数[/h2]
  1. # 用def定义新函数
  2. def add(x, y):
  3.     print("x is {} and y is {}".format(x, y))
  4.     return x + y    # 用return语句返回
  6. # 调用函数
  7. add(5, 6)   # => 印出"x is 5 and y is 6"并且返回11
  9. # 也可以用关键字参数来调用函数
  10. add(y=6, x=5)   # 关键字参数可以用任何顺序
  13. # 我们可以定义一个可变参数函数
  14. def varargs(*args):
  15.     return args
  17. varargs(1, 2, 3)   # => (1, 2, 3)
  20. # 我们也可以定义一个关键字可变参数函数
  21. def keyword_args(**kwargs):
  22.     return kwargs
  24. # 我们来看看结果是什么：
  25. keyword_args(big="foot", loch="ness")   # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
  28. # 这两种可变参数可以混着用
  29. def all_the_args(*args, **kwargs):
  30.     print(args)
  31.     print(kwargs)
  32. """
  33. all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
  34.     (1, 2)
  35.     {"a": 3, "b": 4}
  36. """
  38. # 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。
  39. args = (1, 2, 3, 4)
  40. kwargs = {"a": 3, "b": 4}
  41. all_the_args(*args)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4)
  42. all_the_args(**kwargs)   # 相当于 foo(a=3, b=4)
  43. all_the_args(*args, **kwargs)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
  46. # 函数作用域
  47. x = 5
  49. def setX(num):
  50.     # 局部作用域的x和全局域的x是不同的
  51.     x = num # => 43
  52.     print (x) # => 43
  54. def setGlobalX(num):
  55.     global x
  56.     print (x) # => 5
  57.     x = num # 现在全局域的x被赋值
  58.     print (x) # => 6
  60. setX(43)
  61. setGlobalX(6)
  64. # 函数在Python是一等公民
  65. def create_adder(x):
  66.     def adder(y):
  67.         return x + y
  68.     return adder
  70. add_10 = create_adder(10)
  71. add_10(3)   # => 13
  73. # 也有匿名函数
  74. (lambda x: x > 2)(3)   # => True
  76. # 内置的高阶函数
  77. map(add_10, [1, 2, 3])   # => [11, 12, 13]
  78. filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])   # => [6, 7]
  80. # 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。
  81. [add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # => [11, 12, 13]
  82. [x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]   # => [6, 7]
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[h2][/h2][h2]5. 类[/h2]
  1. # 定义一个继承object的类
  2. class Human(object):
  4.     # 类属性，被所有此类的实例共用。
  5.     species = "H. sapiens"
  7.     # 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
  8.     # 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
  9.     # 种格式。
  10.     def __init__(self, name):
  11.         # Assign the argument to the instance's name attribute
  12.         self.name = name
  14.     # 实例方法，第一个参数总是self，就是这个实例对象
  15.     def say(self, msg):
  16.         return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
  18.     # 类方法，被所有此类的实例共用。第一个参数是这个类对象。
  19.     @classmethod
  20.     def get_species(cls):
  21.         return cls.species
  23.     # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。
  24.     @staticmethod
  25.     def grunt():
  26.         return "*grunt*"
  29. # 构造一个实例
  30. i = Human(name="Ian")
  31. print(i.say("hi"))     # 印出 "Ian: hi"
  33. j = Human("Joel")
  34. print(j.say("hello"))  # 印出 "Joel: hello"
  36. # 调用一个类方法
  37. i.get_species()   # => "H. sapiens"
  39. # 改一个共用的类属性
  40. Human.species = "H. neanderthalensis"
  41. i.get_species()   # => "H. neanderthalensis"
  42. j.get_species()   # => "H. neanderthalensis"
  44. # 调用静态方法
  45. Human.grunt()   # => "*grunt*"
复制代码
[h2][/h2][h2]6. 模块[/h2]
  1. # 用import导入模块
  2. import math
  3. print(math.sqrt(16))  # => 4.0
  5. # 也可以从模块中导入个别值
  6. from math import ceil, floor
  7. print(ceil(3.7))  # => 4.0
  8. print(floor(3.7))   # => 3.0
  10. # 可以导入一个模块中所有值
  11. # 警告：不建议这么做
  12. from math import *
  14. # 如此缩写模块名字
  15. import math as m
  16. math.sqrt(16) == m.sqrt(16)   # => True
  18. # Python模块其实就是普通的Python文件。你可以自己写，然后导入，
  19. # 模块的名字就是文件的名字。
  21. # 你可以这样列出一个模块里所有的值
  22. import math
  23. dir(math)
复制代码
[h2][/h2][h2]7. 高级用法[/h2]
  1. # 用生成器(generators)方便地写惰性运算
  2. def double_numbers(iterable):
  3.     for i in iterable:
  4.         yield i + i
  6. # 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
  7. # 值全部算好。
  8. #
  9. # 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。
  10. #
  11. # 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。
  12. range_ = range(1, 900000000)
  13. # 当找到一个 >=30 的结果就会停
  14. # 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于30的数。
  15. for i in double_numbers(range_):
  16.     print(i)
  17.     if i >= 30:
  18.         break
  21. # 装饰器(decorators)
  22. # 这个例子中，beg装饰say
  23. # 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。
  24. from functools import wraps
  27. def beg(target_function):
  28.     @wraps(target_function)
  29.     def wrapper(*args, **kwargs):
  30.         msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
  31.         if say_please:
  32.             return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
  33.         return msg
  35.     return wrapper
  38. @beg
  39. def say(say_please=False):
  40.     msg = "Can you buy me a beer?"
  41.     return msg, say_please
  44. print(say())  # Can you buy me a beer?
  45. print(say(say_please=True))  # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
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