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 :(