第一个 Python 程序

　　这是一个完整的, 可执行的 Python 程序。

def buildConnectionString(params):
    """Build a connection string from a dictionary of parameters.

    Returns string."""
    return ";".join(["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()])

if __name__ == "__main__":
    myParams = {"server":"mpilgrim", \
                "database":"master", \
                "uid":"sa", \
                "pwd":"secret" \
                }
    print buildConnectionString(myParams)

odbchelper.py 的输出结果:　　server=mpilgrim;uid=sa;database=master;pwd=secret

函数声明

　　与其它大多数语言一样 Python 有函数, 需要函数时, 像下面这样声明即可:

　　def buildConnectionString(params):

　　首先, 函数声明以关键字 def 开始, 接着为函数名, 再往后为参数, 参数放在小括号里。 多个参数之间 (这里没有演示) 用逗号分隔。

　　其次, 函数没有定义返回的数据类型。 Python 不需要提定返回值的数据类型；甚至不需要指定是否有返回值。实际上, 每个 Python 函数都返回一个值；如果函数执行过 return 语句, 它将返回指定的值, 否则将返回 None ( Python 的空值) 。

　　在 Python 中, 永远也不需要明确指定任何东西的数据类型。Python 会根据赋给它的值在内部将其数据类型记录下来。

Python 和其他编程语言数据类型的比较　

静态类型定义语言

　　一种在编译期间数据类型固定的语言。大多数静态类型定义语言是通过要求在使用所有变量之前声明它们的数据类型来保证这一点的。 Java 和 C 是静态类型定义语言。

动态类型定义语言

　　一种在运行期间才去确定数据类型的语言, 与静态类型定义相反。 VBScript 和 Python 是动态类型定义的, 因为它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。

强类型定义语言

　　一种总是强制类型定义的语言。 Java 和 Python 是强制类型定义的。您有一个整数, 如果不明确地进行转换 , 不能将把它当成一个字符串。

弱类型定义语言

　　一种类型可以被忽略的语言, 与强类型定义相反。 VBScript 是弱类型定义的。在 VBScript 中, 您可以将字符串 '12' 和整数 3 进行连接得到字符串'123', 然后可以把它看成整数 123 , 所有这些都不需要任何的显示转换。

　　所以说 Python 既是 动态类型定义语言 (因为它不使用显示数据类型声明) , 又是 强类型定义语言 (因为一旦一个变量具有一个数据类型, 它实际上就一直是这个类型了) 。

文档化函数 　　

　　可以通过给出一个 

doc string (文档字符串) 文档化一个 Python 函数。

　　

　　定义 buildConnectionString 函数的 doc string：

def buildConnectionString(params):
    """Build a connection string from a dictionary of parameters.

    Returns string."""

　　三重引号表示一个多行字符串。在开始与结束引号间的所有东西都被视为单个字符串的一部分, 包括硬回车和其它的引号字符。您可以在任何地方使用它们, 但是您可能会发现它们经常被用于定义 doc string 的情况。

　　在三重引号中的任何东西都是这个函数的 doc string, 它们用来说明函数可以做什么。 如果存在 doc string, 它必须是一个函数要定义的第一个内容( 也就是说, 在冒号后面的第一个内容 )。 在技术上不要求给出函数的 doc string, 但是您应该这样做。我相信在您上过的每一种编程课上都听到过这一点, 但是 Python 带给您一些额外的动机： doc string 在运行时可作为函数的属性。

　　许多 Python IDE 使用 doc string 来提供上下文敏感文档信息, 所以当键入一个函数名时, 它的 doc string 显示为一个工具提示。这一点可以说非常有用, 但是它的好坏取决于您书写的 doc string 的好坏。

万物皆对象

　　访问 buildConnectionString 函数的 doc string：

>>> import odbchelper                              
>>> params = {"server":"mpilgrim", "database":"master", "uid":"sa", "pwd":"secret"}
>>> print odbchelper.buildConnectionString(params) 
server=mpilgrim;uid=sa;database=master;pwd=secret
>>> print odbchelper.buildConnectionString.__doc__ 
Build a connection string from a dictionary

Returns string.

　一旦 import 一个 Python 模块, 您可以使用 module.function 来访问它的函数。

模块导入的搜索路径　

　　当导入一个模块时, Python 在几个地方进行搜索。 明确的, 它会按所有定义在 sys.path 中的目录进行搜索。它只是一个list (列表), 您可以容易地查看它或通过标准的list方法来修改它。

　　模块导入的搜索路径：

>>> import sys                 
>>> sys.path                   
['', '/usr/local/lib/python2.2', '/usr/local/lib/python2.2/plat-linux2',
'/usr/local/lib/python2.2/lib-dynload', '/usr/local/lib/python2.2/site-packages',
'/usr/local/lib/python2.2/site-packages/PIL', '/usr/local/lib/python2.2/site-packages/piddle']
>>> sys                        
<module 'sys' (built-in)>
>>> sys.path.append('/my/new/path')

　　何谓对象？在 Python 中一切都是对象, 并且几乎一切都有属性和方法。 所有的函数都有一个内置的 __doc__ 属性, 它会返回在函数源代码中定义的 doc string 。 sys 模块是一个对象, 它有一个叫作 path 的属性。等等。

代码缩进

　　

　　Python 函数没有明显的 begin 和 end, 没有花括号, 用于标函数的开始和结束。 唯一的分隔符是一个冒号 (:), 接着代码本身是缩进的。

　　代码块通过它们的缩进来定义的。我所说的 "代码块" 是指：函数、if 语句、for 循环、while 循环, 等等。开始缩进表示块的开始, 取消缩进表示块的结束。不存在明显的括号, 大括号或关键字。这就意味着空白是重要的, 并且要一致。在这个例子中, 函数代码 (包括 doc string) 缩进了 4 个空格。不一定非要是 4, 只要一致就可以了。没有缩进的第一行则在函数体之外。

测试模块

　

　　所有的 Python 模块都是对象并且有几个有用的属性。 您可以使用这些属性方便地测试您所书写的模块。 下面是一个使用 if __name__ 的技巧。

if __name__ == "__main__":

　　首先, if 表达式无需使用圆括号括起来。 其次, if 语句以冒号结束, 随后跟随的是缩进代码。

　　那么为什么说这个特殊的 if 语句是一个技巧呢？模块是对象, 并且所有的模块都有一个内置属性 __name__。一个模块的 __name__ 的值要看您如何应用模块。如果 import 模块, 那么 __name__ 的值通常为模块的文件名, 不带路径或者文件扩展名。但是您也可以像一个标准的程序一样直接运行模块, 在这种情况下 __name__ 的值将是一个特别的缺省值, __main__。

　　一旦了解到这一点, 您可以在模块内部为您的模块设计一个测试套件, 在其中加入这个 if 语句。当您直接运行模块, __name__ 的值是 __main__, 所以测试套件执行。当您导入模块, __name__ 的值就是别的东西了, 所以测试套件被忽略。这样使得在将新的模块集成到一个大程序之前开发和调试容易多了。