本文面向对象为具有一丁点编程经验的小伙伴，旨在快速了解Python的基本语法和部分特性。

前言

# Python中单行注释请用‘#’

""" Python中多行注释

请用""",我写不了那么

多字，随便凑个样板。

"""

1. 基本类型和运算符

# 定义了一个数字 3

3 # => 3

# 基本计算

1 + 1 # => 2

8 - 1 # => 7

10 * 2 # => 20

35 / 5 # => 7

# 当除数和被除数都为整型时，除 这个操作只求整数

# ( python2.x语法。经测试，Python3.x 已经全部当做浮点数处理,还会计算小数)

5 / 2 # => 2

10/-3 #python3的结果为-3.3333333333333335 python2 结果为-4

10/3 #python3的结果为3.3333333333333335 python2 结果为3

#由上面两个结果也可以看出，在Python2中，如结果有小数，则会取最近最小整数

# 如果我们除数和被除数为浮点型，则Python会自动把结果保存为浮点数

2.0 # 这是浮点数

11.0 / 4.0 # 这个时候结果就是2.75啦！是不是很神奇？

# 当用‘//’进行计算时，python3不会全部单做浮点数处理.

5 // 3 # => 1

5.0 // 3.0 # => 1.0

-5 // 3 # => -2

-5.0 // 3.0 # => -2.0

from __future__ import division # 注可以在通过 __future__ 关键字

# 在python2中引入python3 特性

11/4 # => 2.75 ... 标准除法

11//4 # => 2 ... 除后取整

# 求余数操作

7 % 3 # => 1

# 幂操作 2的4次方

2**4 # => 16

# 先乘除，后加减，口号优先

(1 + 3) * 2 # => 8

# 布尔值操作

# 注：or 和 and 两个关键字是大小写敏感的

True and False #=> 返回False

False or True #=> 返回True

# 布尔值和整形的关系，除了0外，其他都为真

0 and 2 #=> 0

-5 or 0 #=> -5

0 == False #=> True

2 == True #=> False

1 == True #=> True

# not 操作

not True # => False

not False # => True

#等值比较 “==”，相等返回值为True ，不相等返回False

1 == 1 # => True

2 == 1 # => False

# 非等比较“！=”，如果两个数不相等返回True，相等返回Flase

1 != 1 # => False

2 != 1 # => True

# 大于/小于 和等于的组合比较

1 < 10 # => True

1 > 10 # => False

2 <= 2 # => True

2 >= 2 # => True

# Python可以支持多数值进行组合比较，

#但只要一个等值为False，则结果为False

1 < 2 < 3 # => True

2 < 3 < 2 # => False

# 可以通过 " 或者 '来创建字符串

"This is a string."

'This is also a string.'

# 字符串间可以通过 + 号进行相加，是不是简单到爆？

"Hello " + "world!" # => "Hello world!"

# 甚至不使用'+'号，也可以把字符串进行连接

"Hello " "world!" # => "Hello world!"

#可以通过 * 号，对字符串进行复制，比如 ；

importantNote = "重要的事情说三遍" * 3

print （importantNote）

""" 结果为：

重要的事情说三遍

重要的事情说三遍

重要的事情说三遍

"""

"Hello" * 3 # => "HelloHelloHello"

# 字符串可以在任意位置被打断

"This is a string"[0] # => 'T'

#字符串可以用 %连接，并且可以打印出变量值

#（和C/C++ 一样%d 表示整数，%s表示字符串，

#但python可以自己进行判断，我们无需太担心这个问题）

x = 'apple'

y = 'lemon'

z = "The items in the basket are %s and %s" % (x,y)

# 一个新的更好的字符串连接方式是通过.format()函数，推荐使用该方式

"{} is a {}".format("This", "placeholder")

"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")

# You can use keywords if you don't want to count.

"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")

# None是一个对象,None就是None，它是一个特殊的变量

None # => None

# 在和None进行比较时，不要用“==”操作符，用 “is”

"etc" is None # => False

None is None # => True

#“is"操作符用于对象之间的比较，

#对于底层类型进行比较时

#不建议用“is”，但对于对象之间的比较，用“is”是最合适的

# bool可以用于对任何对象进行判断

# 以下这些值是非真的

# - None

# - 各类数值型的0 (e.g., 0, 0L, 0.0, 0j)

# - 空元组、空列表 (e.g., '', (), [])

# - 空字典、空集合 (e.g., {}, set())

# - 其他值请参考：

# https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__nonzero__

#

# All other values are truthy (using the bool() function on them returns True).

bool(0) # => False

bool("") # => False

2. 变量和集合

# 打印 print()

print ("I'm Python. Nice to meet you!") # => I'm Python. Nice to meet you!

# 从控制台中获取输入

input_string_var = raw_input("Enter some data: ") # 返回字符串类型

input_var = input("Enter some data: ") # python会判断类型如果是字符串 则输入时要加“”or''

# 注意：在 python 3中, input() 由 raw_input() 代替

# 在Python中不需要设定变量类型，python会自动根据值进行判断

some_var = 5

some_var # => 5

# if 可以作为表达时被使用,下句可以这样理解 “输出‘yahool’如果3大于2的话，不然输出2“

"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"

列表

# python中的列表定义

li = []

# 也可以通过初始化时内置列表的值

other_li = [4, 5, 6]

# append函数可以在列表中插入值

li.append(1) # li is now [1]

li.append(2) # li is now [1, 2]

li.append(4) # li is now [1, 2, 4]

li.append(3) # li is now [1, 2, 4, 3]

# pop函数从列表末移除值

li.pop() # => 3 and li is now [1, 2, 4]

# 移除后通过append接回

li.append(3) # li is now [1, 2, 4, 3] again.

# 通过[]的方式可以提取任何列表中的任意值

#（前提，index不大于列表总数）

li[0] # => 1

# 也可以通过[]下标的方式直接给列表赋值

li[0] = 42

li[0] # => 42

# 如果[]小标的值为负数，则表示以逆序获取列表中的值

li[-1] # => 3

# 查询的值不可以超出列表个数，否则报错。

# 但是利用insert()插入时可以，超出范围的值会直接被插入到列表最末

li[4] # Raises an IndexError

# 可以通过[:],获取列表中指定范围的值

# (It's a closed/open range for you mathy types.)

# 这是半开取值法，比如li[1:3],取的是列表中index为1、2的两个值，

# 该法则适用于以下所有通过[]取值的方式

li[1:3] # => [2, 4]

# 如果一边不去值，则表示取所有该边的值。

li[2:] # => [4, 3]

li[:3] # => [1, 2, 4]

# [::2]表示选择从[0]开始，步长为2上的值

li[::2] # =>[1, 4]

# [::-1]表示反向选择，-可以理解为 反向选择，而1表示步长，步长1则包含了列表中的所有元素

li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]

# []规则完整版表示方法[开始：结束：步长]

# li[start:end:step]

# "del"关键字可以直接删除列表中的值

del li[2] # li is now [1, 2, 3]

# 可以通过“+”操作符对列表进行操作,注：列表只有 + 操作，而集合（set）有+ 和 -

li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 也可以 "extend()"方法对列表进行扩展

li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Remove 方法和 del 类似，但remove的直接是数值，而不是index

li.remove(2) # li is now [1, 3, 4, 5, 6]

li.remove(2) # 如果remove的值不存在列表中，则会报错

# 在指定位置插入数值，上面已经提过，如果index值超过的话，会直接插到列表末

li.insert(1, 2) # li is now [1, 2, 3, 4, 5, 6] again

# 获取某个值的index

li.index(2) # => 1

li.index(7) # 如果

# "in"可以直接查看某个值是否存在于列表中

1 in li # => True

# "len()"函数可以检测队列的数量

len(li) # => 6

元组

# Tuples(元组）是一个类似数列的数据结构，但是元组是不可修改的

tup = (1, 2, 3)

tup[0] # => 1

tup[0] = 3 # 一修改就会报错

#数列中的方法在元组也可以使用（除了 修改）

len(tup) # => 3

tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)

tup[:2] # => (1, 2)

2 in tup # => True

# 可以一次性赋值几个变量

a, b, c = (1, 2, 3) # a 为1，b为2，c为3

d, e, f = 4, 5, 6 # 元组赋值也可以不用括号

# 同样元组不用括号也同样可以创建

g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)

# Python中的数据交换十分简单：只要在赋值时互调位置即可

e, d = d, e # d is now 5 and e is now 4

字典

# Python中的字典定义

empty_dict = {}

# 也可以通过定义时赋值给字典

filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

# 可以通过[]的key方式查询字典中的值

filled_dict["one"] # => 1

# 可以通过"keys()"方法获取字典中的所有key值

filled_dict.keys() # => ["three", "two", "one"]

# Note - 返回的keys并不一定按照顺序排列的.

# 所以测试结果可能和上述结果不一致

# 通过 "values()"的方式可以获取字典中所有值，

#同样他们返回的结果也不一定按照顺序排列

filled_dict.values() # => [3, 2, 1]

# 可以通过 "in"方式获取查询某个键值是否存在字典中，但是数值不可以

"one" in filled_dict # => True

1 in filled_dict # => False

# 查找不存在的key值时，Python会报错

filled_dict["four"] # KeyError

#用 "get()" 方法可以避免键值错误的产生

filled_dict.get("one") # => 1

filled_dict.get("four") # => None

# 当键值不存在的时候，get方法可以通过返回默认值，

# 但是并没有对值字典进行赋值

filled_dict.get("one", 4) # => 1

filled_dict.get("four", 4) # => 4

# 字典中设置值的方式和列表类似，通过[]方式可以设置

filled_dict["four"] = 4 # now, filled_dict["four"] => 4

# "setdefault()" 可以设置字典中的值

# 但是注意：只有当该键值之前未存在的时候，setdefault（）函数才生效

filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] is set to 5

filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] is still 5

集合

empty_set = set()

# 初始化set的方式可以通过 set()来实现

some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # some_set is now set([1, 2, 3, 4])

# 集合的排列是无序的！集合的排列是无序的！集合的排列是无序的！

another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set is now set([1, 2, 3, 4])

# Python2.7以后，{}可以用于被定义集合

filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}

# Add方法可用于增加集合成员

filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}

#集合可通过 &操作符取交集

other_set = {3, 4, 5, 6}

filled_set & other_set # => {3, 4, 5}

# 通过|操作符取并集

filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 通过 - 操作符取差集

{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}

# 通过 ^ 操作符取非集

{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}

# 通过 >= 判断左边集合是否是右边集合的超集

{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False

# 通过 <= 判断左边集合是否右边集合的子集

{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True

# 通过 in 可以判断元素是否在集合中

2 in filled_set # => True

10 in filled_set # => False

• 列表 定义方式 li = [1,2,3,4，“Hello World”] （列表可以包含任意基本类型）
• 元组 定义方式 tup = (1,2,3,4) （和列表类似，但 元组不可更改）
• 字典 定义方式 dic = {“one”：2，“tow”：3，“three”：0}（字典，就是字典嘛。以 key:value 方式存在）
• 集合 定义方式 set=set（1，2，3，4）or set = {1，2，3，4} （集合里的元素是唯一的，集合支持 & | ^ + -操作）

3. Python 逻辑运算符

# 创建一个变量

some_var = 5

# 通过if进行逻辑判断

if some_var > 10:

print "some_var is totally bigger than 10."

elif some_var < 10: # This elif clause is optional.

print "some_var is smaller than 10."

else: # This is optional too.

print "some_var is indeed 10."

"""

通过for...in...进行循环打印：

dog is a mammal

cat is a mammal

mouse is a mammal

"""

for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:

# You can use {0} to interpolate formatted strings. (See above.)

print "{0} is a mammal".format(animal)

"""

通过"range()" 方式，控制for的循环次数

prints:

1

2

3

"""

for i in range(4):

print i

"""

"range(lower, upper)" 返回 lower 到 upper的值,

注意：range左边必须小于右边参数

prints:

4

5

6

7

"""

for i in range(4, 8):

print i

"""

while 循环

prints:

1

2

3

"""

x = 0

while x < 4:

print x

x += 1 # Shorthand for x = x + 1

# Python支持 try/except 语法

# Python2.6以上的版本，支持try...except...:

try:

# raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句，raise后面的语句将不能执行。

raise IndexError("This is an index error")

except IndexError as e:

pass # pass 空语句，跳过处理

except (TypeError, NameError):

pass # python 支持同时检测多个错误

else: # Python必须要处理所有情况，这里是其他未定义的情况

print "All good!"

finally: # finally无论有没有异常都会执行

print "We can clean up resources here"

#通过with函数，可以替代try....except...函数 [with详解](http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-pythonwith/)

with open("myfile.txt") as f:

for line in f:

print line

4. Functions

# def 关键字定义函数

def add(x, y):

print "x is {0} and y is {1}".format(x, y)

return x + y #可以直接return结果

# 函数调用参数

add(5, 6) # => prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11

# Python支持参数互换，只需要在调用函数时加上形参

add(y=6, x=5) # Keyword arguments can arrive in any order.

# Python函数支持可变参数

# 在定义函数时通过*号表示可变长参数

def varargs(*args):

return args

varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)

# 可以通过**的方式定义Key可变长参数查找字典中的关键词

def keyword_args(**kwargs):

return kwargs

# 当函数参数是**类型的时候，Python可以通过该函数定义字典

keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}

#同时支持函数和字典类型参数，具体事例如下：

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}

"""

# 在调用函数时，可以同时赋值，文字难以表达，例子如下：

args = (1, 2, 3, 4)

kwargs = {"a": 3, "b": 4}

all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4)

all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4)

all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

# 在函数中也可以通过单独处理* 或者 **的方式，增加函数的健壮性

def pass_all_the_args(*args, **kwargs):

all_the_args(*args, **kwargs)

print varargs(*args)

print keyword_args(**kwargs)

# 全局变量 X

x = 5

def set_x(num):

# 当在函数里面改变变量时，如果没有加gloabl关键字，则改变的是局部变量

x = num # => 43

print x # => 43

def set_global_x(num):

global x

print x # => 5

x = num # 加了global关键字后，即可在函数内操作全局变量

print x # => 6

set_x(43)

set_global_x(6)

# 返回函数指针方式定义函数/*换个说法，匿名函数*/

def create_adder(x):

def adder(y):

return x + y

return adder

add_10 = create_adder(10)

add_10(3) # => 13

# Lambda 关键字定义的匿名函数

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

(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5

# map方式也可以调用函数并传入参数

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

map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]

filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]

# 可以通过这两种方式结合调用，下面的函数解析：

#add_10(i) 是映射了for...in...函数的返回值，返回值作为参数传进。

[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]

5. Python中的类

# 下面代码是定义了一个Human类，继承自object类

# Python类可以继承自多个类，如class Human(object,orangOutang)

class Human(object):

# 类变量

species = "H. sapiens"类接口

__species = "Other.sapiens" #内部结构，无法被外部直接访问

# __init__(),初始化函数，python中在对类进行处理时，会先处理以下函数，

#其实就是系统默认定义了接口，而这个接口是开放给用户去实现的，具体如下：

#__init__ 构造函数，在生成对象时调用

# __del__ 析构函数，释放对象时使用

#__repr__ 打印，转换

#__setitem__按照索引赋值

#__getitem__按照索引获取值

#__len__获得长度

#__cmp__比较运算

#__call__函数调用

#__add__加运算

#__sub__减运算

#__mul__乘运算

#__div__除运算

#__mod__求余运算

#__pow__称方

def __init__(self, name):

#声明类中的属性，并初始化，在初始化的时候同时

#就是定义了变量类型

self.name = name

self.age = 0

# 在类中所有函数都必须把self作为第一个参数

#（下面定义的类方法和静态方法除外）

def say(self, msg):

return "{0}: {1}".format(self.name, msg)

# 类方法

@classmethod

def get_species(cls):

return cls.species

# 静态方法，

@staticmethod

def grunt():

return "*grunt*"

# A property is just like a getter.

# It turns the method age() into an read-only attribute

# of the same name.

#property属性，相当于getter

@property

def age(self):

return self._age

# This allows the property to be set

@age.setter

def age(self, age):

self._age = age

# This allows the property to be deleted

@age.deleter

def age(self):

del self._age

#类实例化

i = Human(name="Ian")

print i.say("hi") # prints out "Ian: hi"

j = Human("Joel")

print j.say("hello") # prints out "Joel: hello"

#调用实例方法用"."

i.get_species() # => "H. sapiens"

# 改变类变量

Human.species = "H. neanderthalensis"

i.get_species() # => "H. neanderthalensis"

j.get_species() # => "H. neanderthalensis"

# 调用静态方法

Human.grunt() # => "*grunt*"

# 给age赋值

i.age = 42

# 获取age值

i.age # => 42

# 删除age

del i.age

i.age # => raises an AttributeError

6. Python的模块（库）

# Python中的一个*.py文件就是一个模块

import math

print math.sqrt(16) # => 4

# 可以只引入模块中的某些类/方法

from math import ceil, floor

print ceil(3.7) # => 4.0

print floor(3.7) # => 3.0

# 也可以通过*引入全部方法

# Warning: this is not recommended

from math import *

#math库的缩写可以为m

math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True

# 可以直接引入sqrt库

from math import sqrt

math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True

#python的库就只是文件

import math

dir(math)

# If you have a Python script named math.py in the same

# folder as your current script, the file math.py will

# be loaded instead of the built-in Python module.

# This happens because the local folder has priority

# over Python's built-in libraries.

#如果你在当前目录下有一个Python脚本的名字也叫math.py

#当前目录下的math.py会替换掉内置的Python模块

#因为在Python中当前目录的优先级会高于内置模块的优先级

7. Python中的高级特性（生成器、装饰器:wraps）

# Generators ，生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。

# 简而言之，包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。

# 当函数被调用时，他们返回一个生成器对象，这个对象支持迭代器接口。函数

#也许会有个return语句，但它的作用是用来yield产生值的。

for i in iterable:

yield i + i

xrange_ = xrange(1, 900000000)

for i in double_numbers(xrange_):

print i

if i >= 30:

break

# 装饰器wraps，wraps可以包装

# Beg will call say. If say_please is True then it will change the returned

# message

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 :

最后柠檬为大家准备了一些python的学习教程分享，希望可以帮助到大家。

获取方式：请大家转发+关注并私信小编关键词：“资料”即可获取。