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diff --git a/zh-cn/python3-cn.html.markdown b/zh-cn/python3-cn.html.markdown deleted file mode 100644 index fd962305..00000000 --- a/zh-cn/python3-cn.html.markdown +++ /dev/null @@ -1,632 +0,0 @@ ---- -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) -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](http://learnxinyminutes.com/docs/python/)。 - -```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) # => 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 -#################################################### - -# 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)) # => 4.0 - -# 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 -#################################################### - -# 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 :( -``` - -## 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) - |