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--- 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)
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