Y分钟学会Python

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。

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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！

# 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 + y    # 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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