X分钟速成python3

来源:
三产
最后修订:
2017年06月08日 11:03:37
 437

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。

欢迎大家斧正。英文版原作Louie Dinh @louiedinh 或着Email louie...

本文转载自:X分钟速成python3

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。

欢迎大家斧正。英文版原作Louie Dinh @louiedinh 或着Email louiedinh [at] [谷歌的信箱服务]。中文翻译Geoff Liu。

注意:这篇教程是特别为Python3写的。如果你想学旧版Python2,我们特别有另一篇教程。



    # 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
    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


    ####################################################
    ## 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 = {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


    ####################################################
    ## 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"
    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) # => range(1,10) 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"]



    ####################################################
    ## 4. 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]

    ####################################################
    ## 5. 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*"


    ####################################################
    ## 6. 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)


    ####################################################
    ## 7. 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。这意味着double_numbers不会生成大于15的数字。
    #
    # 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
    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 :(


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原著Louie Dinh,并由1个好心人修改。

Creative Commons License

© 2017 Louie Dinh, Steven Basart, Andre Polykanine

Translated by: Geoff Liu