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diff --git a/zh-cn/python-cn.html.markdown b/zh-cn/python-cn.html.markdown index 65f125d1..127f7ad5 100644 --- a/zh-cn/python-cn.html.markdown +++ b/zh-cn/python-cn.html.markdown @@ -1,302 +1,476 @@ --- -language: python +language: Python contributors: - - ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"] + - ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"] + - ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"] + - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"] translators: - - ["Chenbo Li", "http://binarythink.net"] -filename: learnpython-zh.py + - ["Geoff Liu", "http://geoffliu.me"] + - ["Maple", "https://github.com/mapleincode"] +filename: learnpython-cn.py lang: zh-cn + --- -Python 由 Guido Van Rossum 在90年代初创建。 它现在是最流行的语言之一 -我喜爱python是因为它有极为清晰的语法，甚至可以说，它就是可以执行的伪代码 +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。 -很欢迎来自您的反馈，你可以在[@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) 和 louiedinh [at] [google's email service] 这里找到我 +欢迎大家斧正。英文版原作 Louie Dinh [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) +邮箱 louiedinh [at] [谷歌的信箱服务]。中文翻译 Geoff Liu。 -注意: 这篇文章针对的版本是Python 2.7，但大多也可使用于其他Python 2的版本 -如果是Python 3，请在网络上寻找其他教程 +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](http://learnxinyminutes.com/docs/pythonlegacy/)。 ```python +# 用井字符开头的是单行注释 -# 单行注释 -""" 多行字符串可以用 - 三个引号包裹，不过这也可以被当做 - 多行注释 +""" 多行字符串用三个引号 + 包裹，也常被用来做多 + 行注释 """ #################################################### -## 1. 原始数据类型和操作符 +## 1. 原始数据类型和运算符 #################################################### -# 数字类型 +# 整数 3 # => 3 -# 简单的算数 -1 + 1 # => 2 -8 - 1 # => 7 +# 算术没有什么出乎意料的 +1 + 1 # => 2 +8 - 1 # => 7 10 * 2 # => 20 -35 / 5 # => 7 -# 整数的除法会自动取整 -5 / 2 # => 2 +# 但是除法例外，会自动转换成浮点数 +35 / 5 # => 7.0 +10.0 / 3 # => 3.3333333333333335 + +# 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 +# i % j 结果的正负符号会和 j 相同，而不是和 i 相同 +-7 % 3 # => 2 -# 要做精确的除法，我们需要引入浮点数 -2.0 # 浮点数 -11.0 / 4.0 # => 2.75 精确多了 +# x 的 y 次方 +2**4 # => 16 -# 括号具有最高优先级 +# 用括号决定优先级 +1 + 3 * 2 # => 7 (1 + 3) * 2 # => 8 -# 布尔值也是基本的数据类型 -True -False +# 布尔值 (注意: 首字母大写) +True # => True +False # => False -# 用 not 来取非 -not True # => False +# 用 not 取非 +not True # => False not False # => True -# 相等 +# 逻辑运算符，注意 and 和 or 都是小写 +True and False # => False +False or True # => True + +# True 和 False 实质上就是数字 1 和0 +True + True # => 2 +True * 8 # => 8 +False - 5 # => -5 + +# 数值与 True 和 False 之间的比较运算 +0 == False # => True +2 == True # => False +1 == True # => True +-5 != False # => True + +# 使用布尔逻辑运算符对数字类型的值进行运算时，会把数值强制转换为布尔值进行运算 +# 但计算结果会返回它们的强制转换前的值 +# 注意不要把 bool(ints) 与位运算的 "按位与"、"按位或" (&, |) 混淆 +bool(0) # => False +bool(4) # => True +bool(-6) # => True +0 and 2 # => 0 +-5 or 0 # => -5 + +# 用==判断相等 1 == 1 # => True 2 == 1 # => False -# 不等 +# 用!=判断不等 1 != 1 # => False 2 != 1 # => True -# 更多的比较操作符 +# 比较大小 1 < 10 # => True 1 > 10 # => False 2 <= 2 # => True 2 >= 2 # => True -# 比较运算可以连起来写！ +# 判断一个值是否在范围里 +1 < 2 and 2 < 3 # => True +2 < 3 and 3 < 2 # => False +# 大小比较可以连起来！ 1 < 2 < 3 # => True 2 < 3 < 2 # => False -# 字符串通过 " 或 ' 括起来 -"This is a string." -'This is also a string.' +# (is 对比 ==) is 判断两个变量是否引用同一个对象, +# 而 == 判断两个对象是否含有相同的值 +a = [1, 2, 3, 4] # 变量 a 是一个新的列表, [1, 2, 3, 4] +b = a # 变量 b 赋值了变量 a 的值 +b is a # => True, a 和 b 引用的是同一个对象 +b == a # => True, a 和 b 的对象的值相同 +b = [1, 2, 3, 4] # 变量 b 赋值了一个新的列表, [1, 2, 3, 4] +b is a # => False, a 和 b 引用的不是同一个对象 +b == a # => True, a 和 b 的对象的值相同 -# 字符串通过加号拼接 -"Hello " + "world!" # => "Hello world!" - -# 字符串可以被视为字符的列表 -"This is a string"[0] # => 'T' -# % 可以用来格式化字符串 -"%s can be %s" % ("strings", "interpolated") +# 创建字符串可以使用单引号（'）或者双引号（"） +"这是个字符串" +'这也是个字符串' -# 也可以用 format 方法来格式化字符串 -# 推荐使用这个方法 -"{0} can be {1}".format("strings", "formatted") -# 也可以用变量名代替数字 -"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") - -# None 是对象 +# 字符串可以使用加号连接成新的字符串 +"Hello " + "world!" # => "Hello world!" +# 非变量形式的字符串甚至可以在没有加号的情况下连接 +"Hello " "world!" # => "Hello world!" + +# 字符串可以被当作字符列表 +"Hello world!"[0] # => 'H' + +# 你可以获得字符串的长度 +len("This is a string") # => 16 + +# 你可以使用 f-strings 格式化字符串（python3.6+） +name = "Reiko" +f"She said her name is {name}." # => "She said her name is Reiko" +# 你可以在大括号内几乎加入任何 python 表达式，表达式的结果会以字符串的形式返回 +f"{name} is {len(name)} characters long." # => "Reiko is 5 characters long." + +# 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 -# 不要用相等 `==` 符号来和None进行比较 -# 要用 `is` +# 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 -# 'is' 可以用来比较对象的相等性 -# 这个操作符在比较原始数据时没多少用，但是比较对象时必不可少 - -# None, 0, 和空字符串都被算作 False -# 其他的均为 True -0 == False # => True -"" == False # => True +# None，0，空字符串，空列表，空字典，空元组都算是 False +# 所有其他值都是 True +bool(0) # => False +bool("") # => False +bool([]) # => False +bool({}) # => False +bool(()) # => False #################################################### ## 2. 变量和集合 #################################################### -# 很方便的输出 -print "I'm Python. Nice to meet you!" +# print是内置的打印函数 +print("I'm Python. Nice to meet you!") + +# 默认情况下，print 函数会在输出结果后加入一个空行作为结尾 +# 可以使用附加参数改变输出结尾 +print("Hello, World", end="!") # => Hello, World! +# 可以很简单的从终端获得输入数据 +input_string_var = input("Enter some data: ") # 返回字符串数值 -# 给变量赋值前不需要事先声明 -some_var = 5 # 一般建议使用小写字母和下划线组合来做为变量名 +# 在给变量赋值前不用提前声明 +# 习惯上变量命名是小写，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 -# 可以查看控制流程一节来了解如何异常处理 -some_other_var # 抛出 NameError +# 参考流程控制一段来学习异常处理 +some_unknown_var # 抛出 NameError -# if 语句可以作为表达式来使用 -"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!" +# "if" 可以用作表达式，它的作用等同于 C 语言的三元运算符 "?:" +"yay!" if 0 > 1 else "nay!" # => "nay!" -# 列表用来保存序列 +# 用列表 (list) 储存序列 li = [] -# 可以直接初始化列表 +# 创建列表时也可以同时赋给元素 other_li = [4, 5, 6] -# 在列表末尾添加元素 -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] -# 移除列表末尾元素 -li.pop() # => 3 li 现在是 [1, 2, 4] -# 重新加进去 -li.append(3) # li is now [1, 2, 4, 3] again. - -# 像其他语言访问数组一样访问列表 +# 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 -# 访问最后一个元素 +# 取出最后一个元素 li[-1] # => 3 -# 越界会抛出异常 -li[4] # 抛出越界异常 +# 越界存取会造成 IndexError +li[4] # 抛出 IndexError -# 切片语法需要用到列表的索引访问 -# 可以看做数学之中左闭右开区间 -li[1:3] # => [2, 4] -# 省略开头的元素 -li[2:] # => [4, 3] -# 省略末尾的元素 -li[:3] # => [1, 2, 4] +# 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] -# 删除特定元素 -del li[2] # li 现在是 [1, 2, 3] +# 简单的实现了单层数组的深度复制 +li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] ，但 (li2 is li) 会返回 False -# 合并列表 -li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 并不会不改变这两个列表 +# 用 del 删除任何一个元素 +del li[2] # li 现在为 [1, 2, 3] -# 通过拼接来合并列表 -li.extend(other_li) # li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6] +# 删除第一个匹配的元素 +li.remove(2) # li 现在为 [1, 3] +li.remove(2) # 抛出错误 ValueError: 2 is not in the list -# 用 in 来返回元素是否在列表中 -1 in li # => True +# 在指定索引处插入一个新的元素 +li.insert(1, 2) # li is now [1, 2, 3] again -# 返回列表长度 -len(li) # => 6 +# 获得列表第一个匹配的值的索引 +li.index(2) # => 1 +li.index(4) # 抛出一个 ValueError: 4 is not in the list +# 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] -# 元组类似于列表，但它是不可改变的 -tup = (1, 2, 3) -tup[0] # => 1 -tup[0] = 3 # 类型错误 +# 用 "extend()" 拼接列表 +li.extend(other_li) # li 现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6] -# 对于大多数的列表操作，也适用于元组 -len(tup) # => 3 -tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6) -tup[:2] # => (1, 2) -2 in tup # => True +# 用 "in" 测试列表是否包含值 +1 in li # => True -# 你可以将元组解包赋给多个变量 -a, b, c = (1, 2, 3) # a 是 1，b 是 2，c 是 3 -# 如果不加括号，将会被自动视为元组 -d, e, f = 4, 5, 6 -# 现在我们可以看看交换两个数字是多么容易的事 -e, d = d, e # d 是 5，e 是 4 +# 用 "len()" 取列表长度 +len(li) # => 6 -# 字典用来储存映射关系 +# 元组类似列表，但是不允许修改 +tup = (1, 2, 3) +tup[0] # => 1 +tup[0] = 3 # 抛出 TypeError + +# 如果元素数量为 1 的元组必须在元素之后加一个逗号 +# 其他元素数量的元组，包括空元组，都不需要 +type((1)) # => <class 'int'> +type((1,)) # => <class 'tuple'> +type(()) # => <class 'tuple'> + +# 列表允许的操作元组大多都可以 +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 +# 也可以做扩展解包 +a, *b, c = (1, 2, 3, 4) # 现在 a 是 1, b 是 [2, 3]， c 是 4 +# 元组周围的括号是可以省略的 +d, e, f = 4, 5, 6 # 元组 4, 5, 6 通过解包被赋值给变量 d, e, f +# 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 + + +# 字典用来存储 key 到 value 的映射关系 empty_dict = {} -# 字典初始化 +# 初始化的字典 filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3} -# 字典也用中括号访问元素 -filled_dict["one"] # => 1 +# 字典的 key 必须为不可变类型。 这是为了确保 key 被转换为唯一的哈希值以用于快速查询 +# 不可变类型包括整数、浮点、字符串、元组 +invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => 抛出 TypeError: unhashable type: 'list' +valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # 然而 value 可以是任何类型 + +# 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，所以我们需要把它包在 "list()" 里才能转换为列表。 +# 我们下面会详细介绍可迭代。 +# 注意: 对于版本 < 3.7 的 python, 字典的 key 的排序是无序的。你的运行结果 +# 可能与下面的例子不符，但是在 3.7 版本，字典中的项会按照他们被插入到字典的顺序进行排序 +list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"] Python 版本 <3.7 +list(filled_dict.keys()) # => ["one", "two", "three"] Python 版本 3.7+ -# 把所有的键保存在列表中 -filled_dict.keys() # => ["three", "two", "one"] -# 键的顺序并不是唯一的，得到的不一定是这个顺序 +# 用 "values()" 获得所有的值。跟 keys 一样也是可迭代对象，要使用 "list()" 才能转换为列表。 +# 注意: 排序顺序和 keys 的情况相同。 -# 把所有的值保存在列表中 -filled_dict.values() # => [3, 2, 1] -# 和键的顺序相同 +list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1] Python 版本 < 3.7 +list(filled_dict.values()) # => [1, 2, 3] Python 版本 3.7+ -# 判断一个键是否存在 -"one" in filled_dict # => True -1 in filled_dict # => False -# 查询一个不存在的键会抛出 KeyError -filled_dict["four"] # KeyError +# 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 -# 用 get 方法来避免 KeyError -filled_dict.get("one") # => 1 -filled_dict.get("four") # => None -# get 方法支持在不存在的时候返回一个默认值 -filled_dict.get("one", 4) # => 1 +# 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 是一个更安全的添加字典元素的方法 -filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] 的值为 5 -filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] 的值仍然是 5 +# "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 删除项 +del filled_dict["one"] # 从 filled_dict 中把 one 删除 -# 集合储存无顺序的元素 + +# 用 set 表达集合 empty_set = set() -# 初始化一个集合 -some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4]) +# 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} + +# 类似字典的 keys，set 的元素也必须是不可变类型 +invalid_set = {[1], 1} # => Raises a TypeError: unhashable type: 'list' +valid_set = {(1,), 1} -# Python 2.7 之后，大括号可以用来表示集合 -filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1 2 3 4} +# 可以把集合赋值于变量 +filled_set = some_set -# 向集合添加元素 -filled_set.add(5) # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5} +# 为集合添加元素 +filled_set.add(5) # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5} +# set 没有重复的元素 +filled_set.add(5) # filled_set 依然是 {1, 2, 3, 4, 5} -# 用 & 来计算集合的交 +# "&" 取交集 other_set = {3, 4, 5, 6} -filled_set & other_set # => {3, 4, 5} +filled_set & other_set # => {3, 4, 5} -# 用 | 来计算集合的并 -filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6} +# "|" 取并集 +filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6} -# 用 - 来计算集合的差 -{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4} +# "-" 取补集 +{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4} -# 用 in 来判断元素是否存在于集合中 -2 in filled_set # => True -10 in filled_set # => False +# "^" 取异或集（对称差） +{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5} +# 判断左边的集合是否是右边集合的超集 +{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False + +# 判断左边的集合是否是右边集合的子集 +{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True + +# in 测试集合是否包含元素 +2 in filled_set # => True +10 in filled_set # => False + +# 单层集合的深度复制 +filled_set = some_set.copy() # filled_set 是 {1, 2, 3, 4, 5} +filled_set is some_set # => False #################################################### -## 3. 控制流程 +## 3. 流程控制和迭代器 #################################################### -# 新建一个变量 +# 先随便定义一个变量 some_var = 5 -# 这是个 if 语句，在 python 中缩进是很重要的。 -# 下面的代码片段将会输出 "some var is smaller than 10" +# 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的！ +# 缩进要使用 4 个空格而不是 tabs。 +# 这段代码会打印 "some_var is smaller than 10" if some_var > 10: - print "some_var is totally bigger than 10." -elif some_var < 10: # 这个 elif 语句是不必须的 - print "some_var is smaller than 10." -else: # 这个 else 也不是必须的 - print "some_var is indeed 10." + print("some_var is totally bigger than 10.") +elif some_var < 10: # elif 语句是可选的 + print("some_var is smaller than 10.") +else: # else 也是可选的 + print("some_var is indeed 10.") """ -用for循环遍历列表 -输出: +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"]: - # 你可以用 % 来格式化字符串 - print "%s is a mammal" % animal + # 你可以使用 format() 格式化字符串并插入值 + print("{} is a mammal".format(animal)) """ -`range(number)` 返回从0到给定数字的列表 -输出: +"range(number)" 返回数字列表从 0 到 number 的数字 +打印: 0 1 2 3 """ for i in range(4): - print i + print(i) + +""" +"range(lower, upper)" 会返回一个包含从 lower 到 upper 的数字迭代器 +prints: + 4 + 5 + 6 + 7 +""" +for i in range(4, 8): + print(i) + +""" +"range(lower, upper, step)" 会返回一个，从 lower 到 upper、并且间隔值为 step 的迭代器。 +如果 step 未传入则会使用默认值 1 +prints: + 4 + 6 +""" +for i in range(4, 8, 2): + print(i) + +""" +遍历列表，并且同时返回列表里的每一个元素的索引和数值。 +prints: + 0 dog + 1 cat + 2 mouse +""" +animals = ["dog", "cat", "mouse"] +for i, value in enumerate(animals): + print(i, value) """ -while 循环 -输出: +while 循环直到条件不满足 +打印: 0 1 2 @@ -304,173 +478,571 @@ while 循环 """ x = 0 while x < 4: - print x - x += 1 # x = x + 1 的简写 + print(x) + x += 1 # x = x + 1 的简写 -# 用 try/except 块来处理异常 -# Python 2.6 及以上适用: +# 用 try/except 块处理异常状况 try: - # 用 raise 来抛出异常 + # 用 raise 抛出异常 raise IndexError("This is an index error") except IndexError as e: - pass # pass 就是什么都不做，不过通常这里会做一些恢复工作 + 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 +finally: # 在任何情况下都会执行 + print("We can clean up resources here") + +# 你可以使用 with 语句来代替 try/finally 对操作进行结束的操作 +with open("myfile.txt") as f: + for line in f: + print(line) + +# 写入文件 +contents = {"aa": 12, "bb": 21} +with open("myfile1.txt", "w+") as file: + file.write(str(contents)) # 写入字符串到文件 + +with open("myfile2.txt", "w+") as file: + file.write(json.dumps(contents)) # 写入对象到文件 + +# Reading from a file +with open("myfile1.txt", "r+") as file: + contents = file.read() # 从文件读取字符串 +print(contents) +# print: {"aa": 12, "bb": 21} + +with open("myfile2.txt", "r+") as file: + contents = json.load(file) # 从文件读取 json 对象 +print(contents) +# print: {"aa": 12, "bb": 21} + +# Windows 环境调用 open() 读取文件的默认编码为 ANSI，如果需要读取 utf-8 编码的文件， +# 需要指定 encoding 参数: +# open("myfile3.txt", "r+", encoding = "utf-8") + + +# 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()" 获得下一个对象 +next(our_iterator) # => "one" + +# 再一次调取 "next()" 时会记得位置 +next(our_iterator) # => "two" +next(our_iterator) # => "three" + +# 当迭代器所有元素都取出后，会抛出 StopIteration +next(our_iterator) # 抛出 StopIteration + +# 我们还可以通过遍历访问所有的值，实际上，for 内部实现了迭代 +our_iterator = iter(our_iterable) +for i in our_iterator: + print(i) # 依次打印 one, two, three + +# 可以用 list 一次取出迭代器或者可迭代对象所有的元素 +list(filled_dict.keys()) # => 返回 ["one", "two", "three"] +list(our_iterator) # => 返回 [] 因为迭代的位置被保存了 #################################################### ## 4. 函数 #################################################### -# 用 def 来新建函数 +# 用def定义新函数 def add(x, y): - print "x is %s and y is %s" % (x, y) - return x + y # 通过 return 来返回值 + print("x is {} and y is {}".format(x, y)) + return x + y # 用 return 语句返回 -# 调用带参数的函数 -add(5, 6) # => 输出 "x is 5 and y is 6" 返回 11 +# 调用函数 +add(5, 6) # => 打印 "x is 5 and y is 6" 并且返回 11 -# 通过关键字赋值来调用函数 -add(y=6, x=5) # 顺序是无所谓的 +# 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 -# 我们也可以定义接受多个变量的函数，这些变量是按照顺序排列的 + +# 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) +varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3) -# 我们也可以定义接受多个变量的函数，这些变量是按照关键字排列的 +# 我们也可以定义一个关键字可变参数函数 def keyword_args(**kwargs): return kwargs -# 实际效果： -keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"} +# 我们来看看结果是什么： +keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"} + -# 你也可以同时将一个函数定义成两种形式 +# 这两种可变参数可以混着用 def all_the_args(*args, **kwargs): - print args - print kwargs + print(args) + print(kwargs) """ all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints: (1, 2) {"a": 3, "b": 4} """ -# 当调用函数的时候，我们也可以进行相反的操作，把元组和字典展开为参数 +# 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的，用 * 展开元组，用 ** 展开字典。 args = (1, 2, 3, 4) kwargs = {"a": 3, "b": 4} -all_the_args(*args) # 等价于 foo(1, 2, 3, 4) -all_the_args(**kwargs) # 等价于 foo(a=3, b=4) -all_the_args(*args, **kwargs) # 等价于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) +all_the_args(*args) # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4) +all_the_args(**kwargs) # 相当于 all_the_args(a=3, b=4) +all_the_args(*args, **kwargs) # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) + +# 使用返回多个数值（返回值为元组类型） +def swap(x, y): + return y, x # 用不带括号的元组的格式来返回多个数值 + # (注意: 括号不需要加，但是也可以加) + +x = 1 +y = 2 +x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1 +# (x, y) = swap(x,y) # 同上，括号不需要加，但是也可以加 + + +# 函数作用域 +x = 5 -# 函数在 python 中是一等公民 +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 +add_10(3) # => 13 -# 匿名函数 -(lambda x: x > 2)(3) # => True +# 也有匿名函数 +(lambda x: x > 2)(3) # => True +(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5 -# 内置高阶函数 -map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13] -filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7] +# 内置的高阶函数 +list(map(add_10, [1, 2, 3])) # => [11, 12, 13] +list(map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1])) # => [4, 2, 3] -# 可以用列表方法来对高阶函数进行更巧妙的引用 +list(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] +[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7] + +# 你也可以用这种方式实现对集合和字典的构建 +{x for x in 'abcddeef' if x not in 'abc'} # => {'d', 'e', 'f'} +{x: x**2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} + #################################################### -## 5. 类 +## 5. 模块 #################################################### -# 我们新建的类是从 object 类中继承的 -class Human(object): +# 导入模块 +import math +print(math.sqrt(16)) # => 4.0 + +# 你可以导入模块中具体的函数 +from math import ceil, floor +print(ceil(3.7)) # => 4.0 +print(floor(3.7)) # => 3.0 + +# 你可以导入模块中的所有的函数 +# 警告: 此操作不推荐 +from math import * + +# 你可以对模块名进行简化 +import math as m +math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True - # 类属性，由所有类的对象共享 +# Python 模块实质上是 Python 文件 +# 你可以自己编写自己的模块，然后导入 +# 模块的名称和文件名相同 + +# 你可以用 "dir()" 查看模块中定义的函数和字段 +import math +dir(math) + +# 当你的脚本文件所在的文件夹也包含了一个名为 math.py 的 Python 文件 +# 这个 math.py 文件会被代替引入，而不是引入 Python 內建模块中的 math +# 出现这个情况的原因是本地文件夹的引入优先级要比 Python 內建库引入优先级要高 + + +#################################################### +## 6. 类 +#################################################### + +# 我们使用 "class" 语句来创建类 +class Human: + + # 一个类的字段。 这个字段共享给这个类的所有实例。 species = "H. sapiens" - # 基本构造函数 + # 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。 + # 方法(可能是对象或者属性) 类似: __init__, __str__,__repr__ etc + # 都是特殊的方法 + # 你自己取名时不应该用这种格式 def __init__(self, name): - # 将参数赋给对象成员属性 + # 将参数赋值给实例的 name 字段 self.name = name - # 成员方法，参数要有 self + # 初始化属性 + self._age = 0 + + # 实例方法，第一个参数总是self，也就是这个实例对象 def say(self, msg): - return "%s: %s" % (self.name, msg) + print("{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)) + + # 另一个实例方法 + def sing(self): + return 'yo... yo... microphone check... one two... one two...' - # 类方法由所有类的对象共享 - # 这类方法在调用时，会把类本身传给第一个参数 + # 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 - # 静态方法是不需要类和对象的引用就可以调用的方法 + # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。 @staticmethod def grunt(): return "*grunt*" + # property 有点类似 getter + # 它把方法 age() 转换为同名并且只读的属性 + # 通常情况下，可以不需要编写复杂的 getter 和 setter。 + @property + def age(self): + return self._age + + # 允许属性被修改 + @age.setter + def age(self, age): + self._age = age + + # 允许属性被删除 + @age.deleter + def age(self): + del self._age + +# 当 Python 解释器在读取源文件的时候，就会执行文件中所有的代码 +# 对 __name__ 的检查可以保证这块代码只会在这个模块是主程序的情况下被运行（而不是在引用时运行） +if __name__ == '__main__': + # + i = Human(name="Ian") + i.say("hi") # "Ian: hi" + j = Human("Joel") + j.say("hello") # "Joel: hello" + # i 和 j 都是 Human 实例化后的对象，换一句话说，它们都是 Human 实例 + + # 运行类方法 (classmethod) + i.say(i.get_species()) # "Ian: H. sapiens" + # 修改共享的类属性 + Human.species = "H. neanderthalensis" + i.say(i.get_species()) # => "Ian: H. neanderthalensis" + j.say(j.get_species()) # => "Joel: H. neanderthalensis" + + # 运行静态方法 (staticmethod) + print(Human.grunt()) # => "*grunt*" + + # 实例上也可以执行静态方法 + print(i.grunt()) # => "*grunt*" + + # 更新实例的属性 + i.age = 42 + # 访问实例的属性 + i.say(i.age) # => "Ian: 42" + j.say(j.age) # => "Joel: 0" + # 删除实例的属性 + del i.age + # i.age # => 这会抛出一个错误: AttributeError + + +#################################################### +## 6.1 类的继承 +#################################################### + +# 继承机制允许子类可以继承父类上的方法和变量。 +# 我们可以把 Human 类作为一个基础类或者说叫做父类， +# 然后定义一个名为 Superhero 的子类来继承父类上的比如 "species"、 "name"、 "age" 的属性 +# 和比如 "sing" 、"grunt" 这样的方法，同时，也可以定义它自己独有的属性 + +# 基于 Python 文件模块化的特点，你可以把这个类放在独立的文件中，比如说，human.py。 + +# 要从别的文件导入函数，需要使用以下的语句 +# from "filename-without-extension" import "function-or-class" + +from human import Human + +# 指定父类作为类初始化的参数 +class Superhero(Human): + + # 如果子类需要继承所有父类的定义，并且不需要做任何的修改， + # 你可以直接使用 "pass" 关键字（并且不需要其他任何语句） + # 但是在这个例子中会被注释掉，以用来生成不一样的子类。 + # pass + + # 子类可以重写父类定义的字段 + species = 'Superhuman' + + # 子类会自动的继承父类的构造函数包括它的参数，但同时，子类也可以新增额外的参数或者定义， + # 甚至去覆盖父类的方法比如说构造函数。 + # 这个构造函数从父类 "Human" 上继承了 "name" 参数，同时又新增了 "superpower" 和 + # "movie" 参数: + def __init__(self, name, movie=False, + superpowers=["super strength", "bulletproofing"]): + + # 新增额外类的参数 + self.fictional = True + self.movie = movie + # 注意可变的默认值，因为默认值是共享的 + self.superpowers = superpowers + + # "super" 函数让你可以访问父类中被子类重写的方法 + # 在这个例子中，被重写的是 __init__ 方法 + # 这个语句是用来运行父类的构造函数: + super().__init__(name) + + # 重写父类中的 sing 方法 + def sing(self): + return 'Dun, dun, DUN!' + + # 新增一个额外的方法 + def boast(self): + for power in self.superpowers: + print("I wield the power of {pow}!".format(pow=power)) + + +if __name__ == '__main__': + sup = Superhero(name="Tick") + + # 检查实例类型 + if isinstance(sup, Human): + print('I am human') + if type(sup) is Superhero: + print('I am a superhero') + + # 获取方法解析顺序 MRO，MRO 被用于 getattr() 和 super() + # 这个字段是动态的，并且可以被修改 + print(Superhero.__mro__) # => (<class '__main__.Superhero'>, + # => <class 'human.Human'>, <class 'object'>) + + # 调用父类的方法并且使用子类的属性 + print(sup.get_species()) # => Superhuman -# 实例化一个类 -i = Human(name="Ian") -print i.say("hi") # 输出 "Ian: hi" + # 调用被重写的方法 + print(sup.sing()) # => Dun, dun, DUN! -j = Human("Joel") -print j.say("hello") # 输出 "Joel: hello" + # 调用 Human 的方法 + sup.say('Spoon') # => Tick: Spoon -# 访问类的方法 -i.get_species() # => "H. sapiens" + # 调用 Superhero 独有的方法 + sup.boast() # => I wield the power of super strength! + # => I wield the power of bulletproofing! -# 改变共享属性 -Human.species = "H. neanderthalensis" -i.get_species() # => "H. neanderthalensis" -j.get_species() # => "H. neanderthalensis" + # 继承类的字段 + sup.age = 31 + print(sup.age) # => 31 -# 访问静态变量 -Human.grunt() # => "*grunt*" + # Superhero 独有的字段 + print('Am I Oscar eligible? ' + str(sup.movie)) #################################################### -## 6. 模块 +## 6.2 多重继承 #################################################### -# 我们可以导入其他模块 -import math -print math.sqrt(16) # => 4.0 +# 定义另一个类 +# bat.py +class Bat: -# 我们也可以从一个模块中导入特定的函数 -from math import ceil, floor -print ceil(3.7) # => 4.0 -print floor(3.7) # => 3.0 + species = 'Baty' -# 从模块中导入所有的函数 -# 警告：不推荐使用 -from math import * + def __init__(self, can_fly=True): + self.fly = can_fly -# 简写模块名 -import math as m -math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True + # 这个类同样有 say 的方法 + def say(self, msg): + msg = '... ... ...' + return msg -# Python的模块其实只是普通的python文件 -# 你也可以创建自己的模块，并且导入它们 -# 模块的名字就和文件的名字相同 + # 新增一个独有的方法 + def sonar(self): + return '))) ... (((' -# 也可以通过下面的方法查看模块中有什么属性和方法 -import math -dir(math) +if __name__ == '__main__': + b = Bat() + print(b.say('hello')) + print(b.fly) + +# 现在我们来定义一个类来同时继承 Superhero 和 Bat +# superhero.py +from superhero import Superhero +from bat import Bat + +# 定义 Batman 作为子类，来同时继承 SuperHero 和 Bat +class Batman(Superhero, Bat): + + def __init__(self, *args, **kwargs): + # 通常要继承属性，你必须调用 super: + # super(Batman, self).__init__(*args, **kwargs) + # 然而在这里我们处理的是多重继承，而 super() 只会返回 MRO 列表的下一个基础类。 + # 因此，我们需要显式调用初始类的 __init__ + # *args 和 **kwargs 传递参数时更加清晰整洁，而对于父类而言像是 “剥了一层洋葱” + Superhero.__init__(self, 'anonymous', movie=True, + superpowers=['Wealthy'], *args, **kwargs) + Bat.__init__(self, *args, can_fly=False, **kwargs) + # 重写了 name 字段 + self.name = 'Sad Affleck' + + def sing(self): + return 'nan nan nan nan nan batman!' + + +if __name__ == '__main__': + sup = Batman() + + # 获取方法解析顺序 MRO，MRO 被用于 getattr() 和 super() + # 这个字段是动态的，并且可以被修改 + print(Batman.__mro__) # => (<class '__main__.Batman'>, + # => <class 'superhero.Superhero'>, + # => <class 'human.Human'>, + # => <class 'bat.Bat'>, <class 'object'>) + # 调用父类的方法并且使用子类的属性 + print(sup.get_species()) # => Superhuman + # 调用被重写的类 + print(sup.sing()) # => nan nan nan nan nan batman! + + # 调用 Human 上的方法，(之所以是 Human 而不是 Bat)，是因为继承顺序起了作用 + sup.say('I agree') # => Sad Affleck: I agree + + # 调用仅存在于第二个继承的父类的方法 + print(sup.sonar()) # => ))) ... ((( + + # 继承类的属性 + sup.age = 100 + print(sup.age) # => 100 + + # 从第二个类上继承字段，并且其默认值被重写 + print('Can I fly? ' + str(sup.fly)) # => Can I fly? False + + +#################################################### +## 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。 +# +# 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 +# 你也可以把一个生成器推导直接转换为列表 +values = (-x for x in [1,2,3,4,5]) +gen_to_list = list(values) +print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5] + + +# 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 :( ``` -## 更多阅读 -希望学到更多？试试下面的链接： -* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/) -* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/) -* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/) -* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/) -* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/) +## 想继续学吗？ + +### 在线免费材料（英文） + +* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com/) +* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com/) +* [The Official Docs](https://docs.python.org/3/) +* [Hitchhiker’s Guide to Python](https://docs.python-guide.org/en/latest/) +* [Python Course](https://www.python-course.eu/) +* [Free Interactive Python Course](http://www.kikodo.io/) +* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/) +* [A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software](https://github.com/vinta/awesome-python) +* [30 Python Language Features and Tricks You May Not Know About](https://sahandsaba.com/thirty-python-language-features-and-tricks-you-may-not-know.html) +* [Official Style Guide for Python](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/) +* [Python 3 Computer Science Circles](https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/) +* [Dive Into Python 3](https://www.diveintopython3.net/index.html) +* [A Crash Course in Python for Scientists](https://nbviewer.jupyter.org/gist/anonymous/5924718) +* [Python Tutorial for Intermediates](https://pythonbasics.org/) +* [Build a Desktop App with Python](https://pythonpyqt.com/) + +### 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) + |