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以一段代码为实例快速入门Python2.7

2020-05-26 10:18learnxinyminutes Python

这篇文章主要以一段代码为实例、简单介绍了Python2.7的各种函数和方法以及语句,来自网络上火爆的在线Python教程网站learnxinyminutes.com,需要的朋友可以参考下

Python由Guido Van Rossum发明于90年代初期,是目前最流行的编程语言之一,因其语法的清晰简洁我爱上了Python,其代码基本上可以 说是可执行的伪代码。

非常欢迎反馈!你可以通过推特@louiedinh或louiedinh AT gmail联系我。

备注:本文是专门针对Python 2.7的,但应该是适用于Python 2.x的。很快我也会为Python 3写这样的一篇文章!

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# 单行注释以井字符开头
""" 我们可以使用三个双引号(")或单引号(')
  来编写多行注释
"""
 
##########################################################
## 1. 基本数据类型和操作符
##########################################################
 
# 数字
3 #=> 3
 
# 你预想的数学运算
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20
35 / 5 #=> 7
 
# 除法略显诡异。整数相除会自动向下取小于结果的最大整数
11 / 4 #=> 2
 
# 还有浮点数和浮点数除法(译注:除数和被除数两者至少一个为浮点数,结果才会是浮点数)
2.0   # 这是一个浮点数
5.0 / 2.0 #=> 2.5 额...语法更明确一些
 
# 使用括号来强制优先级
(1 + 3) * 2 #=> 8
 
# 布尔值也是基本类型数据
True
False
 
# 使用not来求反
not True #=> False
not False #=> True
 
# 相等比较使用==
1 == 1 #=> True
2 == 1 #=> False
 
# 不相等比较使用!=
1 != 1 #=> False
2 != 1 #=> True
 
# 更多的比较方式
1 < 10 #=> True
1 > 10 #=> False
2 <= 2 #=> True
2 >= 2 #=> True
 
# 比较操作可以串接!
1 < 2 < 3 #=> True
2 < 3 < 2 #=> False
 
# 可以使用"或'创建字符串
"This is a string."
'This is also a string.'
 
# 字符串也可以相加!
"Hello " + "world!" #=> "Hello world!"
 
# 字符串可以看作是一个字符列表
"This is a string"[0] #=> 'T'
 
# None是一个对象
None #=> None
 
####################################################
## 2. 变量与数据容器
####################################################
 
# 打印输出非常简单
print "I'm Python. Nice to meet you!"
 
# 赋值之前不需要声明变量
some_var = 5  # 约定使用 小写_字母_和_下划线 的命名方式
some_var #=> 5
 
# 访问之前未赋值的变量会产生一个异常
try:
  some_other_var
except NameError:
  print "Raises a name error"
 
# 赋值时可以使用条件表达式
some_var = a if a > b else b
# 如果a大于b,则将a赋给some_var,
# 否则将b赋给some_var
 
# 列表用于存储数据序列
li = []
# 你可以一个预先填充的列表开始
other_li = [4, 5, 6]
 
# 使用append将数据添加到列表的末尾
li.append(1#li现在为[1]
li.append(2#li现在为[1, 2]
li.append(4#li现在为[1, 2, 4]
li.append(3#li现在为[1, 2, 4, 3]
 
# 使用pop从列表末尾删除数据
li.pop()  #=> 3,li现在为[1, 2, 4]
# 把刚刚删除的数据存回来
li.append(3# 现在li再一次为[1, 2, 4, 3]
 
# 像访问数组一样访问列表
li[0] #=> 1
# 看看最后一个元素
li[-1] #=> 3
 
# 越界访问会产生一个IndexError
try:
  li[4] # 抛出一个IndexError异常
except IndexError:
  print "Raises an IndexError"
 
# 可以通过分片(slice)语法来查看列表中某个区间的数据
# 以数学角度来说,这是一个闭合/开放区间
li[1:3] #=> [2, 4]
# 省略结束位置
li[2:] #=> [4, 3]
# 省略开始位置
li[:3] #=> [1, 2, 4]
 
# 使用del从列表中删除任意元素
del li[2] #li现在为[1, 2, 3]
 
# 列表可以相加
li + other_li #=> [1, 3, 3, 4, 5, 6] - 注意:li和other_li并未改变
 
# 以extend来连结列表
li.extend(other_li) # 现在li为[1, 2, 3, 4, 5, 6]
 
# 以in来检测列表中是否存在某元素
1 in li #=> True
 
# 以len函数来检测列表长度
len(li) #=> 6
 
# 元组类似列表,但不可变
tup = (1, 2, 3)
tup[0] #=> 1
try:
  tup[0] = 3 # 抛出一个TypeError异常
except TypeError:
  print "Tuples cannot be mutated."
 
# 可以在元组上使用和列表一样的操作
len(tup) #=> 3
tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] #=> (1, 2)
2 in tup #=> True
 
# 可以将元组解包到变量
a, b, c = (1, 2, 3) # 现在a等于1,b等于2,c等于3
# 如果你省略括号,默认也会创建元组
d, e, f = 4, 5, 6
# 看看两个变量互换值有多简单
e, d = d, e   #现在d为5,e为4
 
# 字典存储映射关系
empty_dict = {}
# 这是一个预先填充的字典
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
 
# 以[]语法查找值
filled_dict['one'] #=> 1
 
# 以列表形式获取所有的键
filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]
# 注意 - 字典键的顺序是不确定的
# 你的结果也许和上面的输出结果并不一致
 
# 以in来检测字典中是否存在某个键
"one" in filled_dict #=> True
1 in filled_dict #=> False
 
# 试图使用某个不存在的键会抛出一个KeyError异常
filled_dict['four'] #=> 抛出KeyError异常
 
# 使用get方法来避免KeyError
filled_dict.get("one") #=> 1
filled_dict.get("four") #=> None
 
# get方法支持一个默认参数,不存在某个键时返回该默认参数值
filled_dict.get("one", 4) #=> 1
filled_dict.get("four", 4) #=> 4
 
# setdefault方法是一种添加新的键-值对到字典的安全方式
filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"]设置为5
filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"]仍为5
 
# 集合
empty_set = set()
# 以几个值初始化一个集合
filled_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # filled_set现为set([1, 2, 3, 4, 5])
 
# 以&执行集合交运算
other_set = set([3, 4, 5, 6])
filled_set & other_set #=> set([3, 4, 5])
# 以|执行集合并运算
filled_set | other_set #=> set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 以-执行集合差运算
set([1, 2, 3, 4]) - set([2, 3, 5]) #=> set([1, 4])
 
# 以in来检测集合中是否存在某个值
2 in filled_set #=> True
10 in filled_set #=> False
 
####################################################
## 3. 控制流程
####################################################
 
# 创建个变量
some_var = 5
 
# 以下是一个if语句。缩进在Python是有重要意义的。
# 打印 "some_var is smaller than 10"
if some_var > 10:
  print "some_var is totally bigger than 10."
elif some_var < 10:
  print "some_var is smaller than 10."
else:
  print "some_var is indeed 10."
 
"""
For循环在列表上迭代
输出:
  dog is a mammal
  cat is a mammal
  mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
  # 可以使用%来插补格式化字符串
  print "%s is a mammal" % animal
 
"""
while循环直到未满足某个条件。
输出:
  0
  1
  2
  3
"""
x = 0
while x < 4:
  print x
  x += 1  # x = x + 1的一种简写
 
# 使用try/except块来处理异常
 
# 对Python 2.6及以上版本有效
try:
  # 使用raise来抛出一个错误
  raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
  pass  # pass就是什么都不干。通常这里用来做一些恢复工作
 
# 对于Python 2.7及以下版本有效
try:
  raise IndexError("This is an index error")
except IndexError, e:  # 没有"as",以逗号替代
  pass
 
####################################################
## 4. 函数
####################################################
 
# 使用def来创建新函数
def add(x, y):
  print "x is %s and y is %s" % (x, y)
  return x + # 以一个return语句来返回值
 
# 以参数调用函数
add(5, 6) #=> 11 并输出 "x is 5 and y is 6"
# 另一种调用函数的方式是关键字参数
add(x=5, y=6# 关键字参数可以任意顺序输入
 
# 可定义接受可变数量的位置参数的函数
def varargs(*args):
  return args
 
varargs(1, 2, 3) #=> (1, 2, 3)
 
# 也可以定义接受可变数量关键字参数的函数
def keyword_args(**kwargs):
  return kwargs
 
# 调用一下该函数看看会发生什么
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foo", "loch": "ness"}
 
# 也可以一次性接受两种参数
def all_the_args(*args, **kwargs):
  print args
  print kwargs
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4)输出:
  [1, 2]
  {"a": 3, "b": 4}
"""
 
# 在调用一个函数时也可以使用*和**
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
foo(*args) #等价于foo(1, 2, 3, 4)
foo(**kwargs)  # 等价于foo(a=3, b=4)
foo(*args, **kwargs)  # 等价于foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
 
# Python的函数是一等函数
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
(lamda x: x > 2)(3) #=> True
 
# 有一些内置的高阶函数
map(add_10, [1, 2, 3]) #=> [11, 12, 13]
filter(lamda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=>[6, 7]
 
# 可以使用列表推导来实现映射和过滤
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 13, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6,7 ] if x > 5] #=> [6, 7]
 
####################################################
## 5. 类
####################################################
 
# 创建一个子类继承自object来得到一个类
class Human(object):
 
  # 类属性。在该类的所有示例之间共享
  species = "H. sapiens"
 
  # 基本初始化构造方法
  def __init__(self, name):
    # 将参数赋值给实例的name属性
    self.name = name
 
  # 实例方法。所有示例方法都以self为第一个参数
  def say(self, msg):
    return "%s: %s" % (self.name, msg)
 
  # 类方法由所有实例共享
  # 以调用类为第一个参数进行调用
  @classmethod
  def get_species(cls):
    return cls.species
 
  # 静态方法的调用不需要一个类或实例的引用
  @staticmethod
  def grunt():
    return "*grunt*"
 
# 实例化一个类
i = Human(name="Ian")
print i.say("hi")    # 输出"Ian: hi"
 
j = Human("Joel")
print j.say("hello")    # 输出"Joel: hello"
 
# 调用类方法
i.get_species() #=> "H. sapiens"
 
# 修改共享属性
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
 
# 调用静态方法
Human.grunt()  #=> "*grunt*"
{% endhighlight %}

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