Merge remote-tracking branch 'adambard/master' into adambard/master-cn

1 files changed, 629 insertions, 0 deletions

diff --git a/zh-cn/python3-cn.html.markdown b/zh-cn/python3-cn.html.markdown
new file mode 100644
index 00000000..c223297c
--- /dev/null
+++ b/zh-cn/python3-cn.html.markdown
@@ -0,0 +1,629 @@
+---
+language: python3
+contributors:
+    - ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
+    - ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
+    - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
+translators:
+    - ["Geoff Liu", "http://geoffliu.me"]
+filename: learnpython3-cn.py
+lang: zh-cn
+---
+
+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](http://twitter.com/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。
+
+```python
+
+# 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
+
+# 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 :(
+```
+
+## 想继续学吗？
+
+### 线上免费材料（英文）
+
+* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
+* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
+* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
+
+* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
+* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
+* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/3/)
+* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
+
+### 书籍（也是英文）
+
+* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
+* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
+* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
+