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10 分钟快速入门 Python3的教程

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 26 4
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这篇CFSDN的博客文章10 分钟快速入门 Python3的教程由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

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 邮箱 louiedinh [at] [谷歌的信箱服务]。中文翻译 Geoff Liu.

注意：这篇教程是基于 Python 3 写的。如果你想学旧版 Python 2，我们特别有另一篇教程.

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# 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 。

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# 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 。

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# 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 。

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# 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"]

4. 函数 。

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# 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 。

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# 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 。

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# 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 。

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# 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
# 这意味着 `double_numbers` 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 :(

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://learnxinyminutes.com/docs/zh-cn/python3-cn/ 。

最后此篇关于10 分钟快速入门 Python3的教程的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于10 分钟快速入门 Python3的教程的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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