X分钟速成Python
先附上一张号称“一篇程序覆盖Python基础的代码”，基本的结构都涉及到了
源代码下载： learnpython-zh.py
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
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，请看下一篇文章
# 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 """ #################################################### ## 1\. 原始数据类型和操作符 #################################################### # 数字类型 3 # => 3 # 简单的算数 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 # 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 # 括号具有最高优先级 (1 + 3) * 2 # => 8 # 布尔值也是基本的数据类型 True False # 用 not 来取非 not True # => False not False # => True # 相等 1 == 1 # => True 2 == 1 # => False # 不等 1 != 1 # => False 2 != 1 # => True # 更多的比较操作符 1 < 10 # => True 1 > 10 # => False 2 <= 2 # => True 2 >= 2 # => True # 比较运算可以连起来写！ 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.' # 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") # 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 None # => None # 不要用相等 `==` 符号来和None进行比较 # 要用 `is` "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 #################################################### ## 2\. 变量和集合 #################################################### # 很方便的输出 print "I'm Python. Nice to meet you!" # 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 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 # if 语句可以作为表达式来使用 "yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!" # 列表用来保存序列 li = [] # 可以直接初始化列表 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 li[0] # => 1 # 访问最后一个元素 li[-1] # => 3 # 越界会抛出异常 li[4] # 抛出越界异常 # 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] # 删除特定元素 del li[2] # li 现在是 [1, 2, 3] # 合并列表 li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 并不会不改变这两个列表 # 通过拼接来合并列表 li.extend(other_li) # li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 用 in 来返回元素是否在列表中 1 in li # => True # 返回列表长度 len(li) # => 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 # 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 # 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 # 字典用来储存映射关系 empty_dict = {} # 字典初始化 filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3} # 字典也用中括号访问元素 filled_dict["one"] # => 1 # 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 # 把所有的值保存在列表中 filled_dict.values() # => [3, 2, 1] # 和键的顺序相同 # 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 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 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 # 集合储存无顺序的元素 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]) # 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} # 向集合添加元素 filled_set.add(5) # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5} # 用 & 来计算集合的交 other_set = {3, 4, 5, 6} 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} # 用 - 来计算集合的差 {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 #################################################### ## 3\. 控制流程 #################################################### # 新建一个变量 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" 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." """ 用for循环遍历列表 输出: 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 """ `range(number)` 返回从0到给定数字的列表 输出: 0 1 2 3 """ for i in range(4): print i """ while 循环 输出: 0 1 2 3 """ x = 0 while x < 4: 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: try: # 用 raise 来抛出异常 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 #################################################### ## 4\. 函数 #################################################### # 用 def 来新建函数 def add(x, y): print "x is %s and y is %s" % (x, y) return x + y # 通过 return 来返回值 # 调用带参数的函数 add(5, 6) # => 输出 "x is 5 and y is 6" 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 # 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 def varargs(*args): return args 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 def keyword_args(**kwargs): return kwargs # 实际效果： 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 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} """ # 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 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) # 函数在 python 中是一等公民 def create_adder(x): def adder(y): return x + y return adder add_10 = create_adder(10) add_10(3) # => 13 # 匿名函数 (lambda x: x > 2)(3) # => True # 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] # 可以用列表方法来对高阶函数进行更巧妙的引用 [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 #################################################### # 我们新建的类是从 object 类中继承的 class Human(object): # 类属性，由所有类的对象共享 species = "H. sapiens" # 基本构造函数 def __init__(self, name): # 将参数赋给对象成员属性 self.name = name # 成员方法，参数要有 self def say(self, msg): return "%s: %s" % (self.name, msg) # 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 @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 @staticmethod def grunt(): return "*grunt*" # 实例化一个类 i = Human(name="Ian") print i.say("hi") # 输出 "Ian: hi" j = Human("Joel") print j.say("hello") # 输出 "Joel: hello" # 访问类的方法 i.get_species() # => "H. sapiens" # 改变共享属性 Human.species = "H. neanderthalensis" i.get_species() # => "H. neanderthalensis" j.get_species() # => "H. neanderthalensis" # 访问静态变量 Human.grunt() # => "*grunt*" #################################################### ## 6\. 模块 #################################################### # 我们可以导入其他模块 import math print math.sqrt(16) # => 4 # 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 # 从模块中导入所有的函数 # 警告：不推荐使用 from math import * # 简写模块名 import math as m math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True # 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 # 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)
参考链接：https://www.kancloud.cn/kancloud/learnxinyminutes/5894
