Python的基础语法及使用

随着时代的日新月异，Python也越来越受人们的重视，鉴于此，我整理了一些关于Python的基础语法及如何使用这些语法的内容，供大家参阅，文中内容如有不妥之处，欢迎大家提出，本文以例子为主，叙述居少。

一、Python的简介

Python可应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web等。

二、Python的特点

官方Python是由C开发的(也有用其他语言开发的其他非官方版本，如java、C#等)，Python的运行速度相较与C是慢多了，Python与java、C#相比稍显逊色。

三、Python的基本语法及使用

3.1 数据类型

** Python 中的变量赋值不需要类型声明

** Python中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头，区分大小写

** 以下划线开头的标识符有特殊意义。如：_foo 不能直接访问，需通过类提供的接口进行访问

** 在 python 中，变量是没有类型的，如：
a=[1,2,3]
a="Runoob"
[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，它仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以指向 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

** Python3有六个标准的数据类型：
Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Dictionary（字典）
Set（集合，Python3新加的）

3.2 数字

Python3支持三种不同的数字类型：
int（有符号整型）
float（浮点型）
complex（复数：由实数和虚数构成，用a + bj,或complex(a,b)来表示）
# long（长整型，注：在Python3里被去除了)
例如：
a=100
print(a)
b=1.23
print(b)
c=10+2j  #复数(实数+虚数)
print(c)

3.3 字符串

** 使用引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ )来表示字符串
** 其中三引号可以由多行组成
例1：
a = 'word'
b = "这是一个句子"
c = '''这是一个段落,
包含了多个语句'''
print(a,b,'\n',c)  # 中间用空格间隔
例2：
str = 'Hello World!'
print(str)
print(str[0])         # 输出字符串中的第一个字符
print(str[2:5])       # 输出字符串中第三个至第五个(不包含第5个)之间的字符串
print(str[2:])        # 输出从第三个字符开始的字符串
print(str * 2)        # 输出字符串两次
print(str + "TEST")   # 输出连接的字符串
#print(str+1)         # 错误，不可以是非字符串类型(和java不一样)

** 这种方法效率低
# python中字符串是不可变的类型，使用 + 连接两个字符串时会生成一个新的字符串，生成新的字符串
# 就需要重新申请内存，当连续相加的字符串很多时(a+b+c+d+e+f+...) ，效率低下就是必然的了
print('a' + 'b' + 'c')

# 略复杂，但对多个字符进行连接时效率高，只会有一次内存的申请。
# 如果是对list的字符进行连接的时候，这种方法是首选
listStr = ['a', 'b', 'c'] 
s = ''.join(listStr)
print(s)

# 字符串格式化，这种方法非常常用
print('%s%s%s' % ('a', 'b', 'c'))
print( 'Hello: %s %s %s' % ('aaa', 100, 22.3) )

PS:多个变量同时赋值
a,b,c=1,2.2,"abc"
print(a,b,c)

3.4 列表

List（列表）是Python中使用最频繁的数据类型
列表支持字符，数字，字符串，还可以包含列表（即嵌套）

list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tinylist = [123, 'john']
print(list)               # 输出完整列表
list[0]='aaa'
print(list[0])            # 输出列表的第一个元素
print(list[1:3])          # 输出第二个至第三个的元素，不包括第三个
print(list[2:])           # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print(tinylist * 2)       # 列表元素重复两次
print(list + tinylist)    # 将两个列表合并

3.5 元组

** 元组是另一种数据类型，类似于List（列表）。
** 元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。

tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
tinytuple = (123, 'john')
print(tuple)               # 输出完整元组
# tuple[0]='aaa'           # 错误
print(tuple[0])            # 输出元组的第一个元素
print(tuple[1:3])          # 输出第二个至第三个的元素
print(tuple[2:])           # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print(tinytuple * 2)       # 输出元组两次
print(tuple + tinytuple)   # 打印组合的元组

3.6 字典

dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2] = "This is two"
tinydict = {'name': 'john','code':6734, 'dept': 'sales'}
print(dict['one'])          # 输出键为'one' 的值
print(dict[2])              # 输出键为 2 的值
print(tinydict)             # 输出完整的字典
print(tinydict.keys())      # 输出所有键
print(tinydict.values())    # 输出所有值

3.7 set

** Python3新加入的

student = {'Tom','Jim', 'Mary', 'Tom', 'Jack', 'Rose'}
print(student)   #重复的元素被自动去掉

if('Rose' in student) :
    print('Rose 在集合中')
else :
    print('Rose 不在集合中')

# set可以进行集合运算
a = set('abcde')
b = set('abcfg')
print(a)
print(b)
print(a - b)     # a和b的差集
print(a | b)     # a和b的并集
print(a & b)     # a和b的交集
print(a ^ b)     # a和b中不同时存在的元素

3.8 bytes类型

** Python3新添加的

b = b'china'
print(b[0])     #打印出的是ascii码
print(type(b))  #查看类型
s = b.decode()  #转换为字符串
print(s)
b1 = s.encode() #转换为bytes类型
print(b1)

3.9 可变与不变

在 python 中，string, tuple, 和 number 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 list=[1,2,3,4] 后再赋值 list[2]=5 则是将llist的第三个元素值更改， list本身没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

3.10 运算符

print(2**3)  #8 求幂
print(10//3) #3 求整数商
print(1/2)   #0.5，和其他语言有所不同

a=100
a+=1  #没有a++
print(a)

关系运算符： > < == != (<>在Python3中不支持) >= <=

3.11 逻辑运算符

# 0为假，非0为真
a = 10
b = 20

if (a and b):
    print("1 - 变量 a 和 b 都为 true")
else:
    print("1 - 变量 a 和 b 有一个不为 true")


if (a or b):
    print("2 - 变量 a 和 b 都为 true，或其中一个变量为 true")
else:
    print("2 - 变量 a 和 b 都不为 true")



# 修改变量 a 的值
a = 0
if (a and b):
    print("3 - 变量 a 和 b 都为 true")
else:
    print("3 - 变量 a 和 b 有一个不为 true")



if (a or b):
    print("4 - 变量 a 和 b 都为 true，或其中一个变量为 true")
else:
    print("4 - 变量 a 和 b 都不为 true")



if not (a and b):
    print("5 - 变量 a 和 b 都为 false，或其中一个变量为 false")
else:
    print("5 - 变量 a 和 b 都为 true")

3.12 成员运算符

#in、not in
a = 1
b = 20
list = [1, 2, 3, 4, 5];


if (a in list):
    print("1 - 变量 a 在给定的列表中 list 中")
else:
    print("1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中")


if (b not in list):
    print("2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中")
else:
    print("2 - 变量 b 在给定的列表中 list 中")

3.13 身份运算符

# is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象，x is y 类似 id(x) == id(y)
# is 与 == 区别：is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个， == 用于判断引用变量的值是否相等


a = 20
b = 20
print(a is b)
print(a is not b)


# 修改变量 b 的值
b = 30
print(a is b)
print(a is not b)

3.14 代码组

** Python与其他语言最大区别是，Python代码块不使用大括号 {} 
** Python最具特色的就是用缩进来写模块


** 缩进相同的一组语句构成一个代码块，我们称之代码组
** 像if、while、def和class等首行以关键字开始，以冒号结束，该行之后的一行或多行代码构成"代码组"
** 我们将首行及后面的代码组称为一个"子句"(clause)
** 缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行!!!
例如：
if expression : 
   suite #代码组
elif expression :  
   suite  
else :  
   suite 
例如：(注意：没有严格缩进，在执行时会报错)
** 通过coding属性支持中文(在不支持中文时，加上该句)
** 下面代码会报缩进错误IndentationError

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
if True:
    print("aaa")
    print("True")
else:
    print("bbb")
  print("False")  #注意缩进，只要对齐就行，至于用空格还是用tab对齐没区别

PS： 
有些环境下，tab和空格不可以混用，有些环境下可以。
因此建议在每个缩进层统一使用'单个制表符'、'两个空格'或'四个空格'，尽量不要混用，以避免不必要的麻烦。

3.15 while、continue、break、for、pass

====while====


count = 0
while count < 10 :
#while (count < 10) :  #也可以
   print('The count is:', count)
   count = count + 1

====while … else====

** 循环条件为false时，执行else语句块，只执行一次

count = 0
while count < 5:
   print(count, " is  less than 5")
   count = count + 1
else:
   print(count, " is not less than 5")

====continue====

i = 1
while i < 10:
    i += 1
    if i%2!=0 :     # 非双数时跳过输出
        continue
    print(i)         # 输出双数2、4、6、8、10

====break====

i = 1
while True :
    print(i)
    i += 1
    if i > 10:     # 当i大于10时跳出循环
        break

====for====


for letter in 'Python' :
    print('当前字母 :', letter)
----------------------------------
fruits = ['banana', 'apple', 'mango']
for fruit in fruits :
    print('当前水果 :', fruit)
----------------------------------
** 通过序列索引迭代

fruits = ['banana', 'apple',  'mango']
for index in range(len(fruits)):
#for index in range(3): #效果相同，即(1,2,3)
   print('当前水果 :', fruits[index])

====for...else====

for num in range(2,10):  # 迭代 2 到 10 之间的数字
   for i in range(2,num): # 根据因子迭代
      if num%i == 0:      # 确定第一个因子
         j=num/i          # 计算第二个因子
         print('%d 等于 %d * %d' % (num,i,j))
         break            # 跳出当前循环
   else:                  # 循环的 else 部分
      print(num, '是一个质数')

====pass====

** pass语句不做任何事情，一般用做占位

for letter in 'Python':
   if letter == 'h':
      pass
      print('这是 pass 块')
   else:
      print('当前字母 :', letter)

四、函数

** 函数代码块以 def 关键词开头
** 函数内容以冒号起始，并且缩进
** 函数的第一行语句可以是字符串，用于函数说明
** return [表达式] 结束函数，不带返回值表达式的相当于返回None
语法：
def functionname( parameters ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

4.1 参数传递

4.1.1 不可变类型

对于不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值， 没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

def ChangeInt( a ):
    a = 10

b = 2
ChangeInt(b)
print(b) # 结果是 2

4.1.2 可变类型

对于可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（list），则是将 list 真正的传过去，修改后fun外部的list也会受影响。

def changeme(mylist):
    mylist.append(50);
    print(mylist)
    return

mylist = [10, 20, 30];
changeme(mylist);
print(mylist)

PS:
python中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

4.1.3 通过参数名赋参

def printinfo(name, age):
    print("Name: ", name)
    print("Age ", age)
    return;

printinfo(age=50, name="miki");

4.1.4 默认参数

def printinfo(name, age=35):
    print("Name: ", name)
    print("Age ", age)
    return;

printinfo(age=50, name="miki");
printinfo("miki");

4.1.5 变长参数

def printinfo(arg1, *vartuple):
    print("输出: ")
    print(arg1)
    for x in vartuple:
        print(x)
    return;

printinfo(10);
printinfo(20,30,40,50);

4.2 lambda函数

lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多
lambda主体是一个表达式，而不是一个代码块，仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数
Python仅仅将 lambda 定位成一个辅助用的短函数，所以lambda只能写一行，不能赋值，内部也不能定义等

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print(sum(10, 20))

def makeSum():
    sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
    return sum

f = makeSum()
print(f(10, 20))

4.3 返回值

def sum(arg1, arg2):
    total = arg1 + arg2
    print("函数内 : ", total)
    return total

total = sum(10, 20)
print("函数外 : ", total)

4.4 函数类型参数

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)

print(abs(-3))  #绝对值
print(add(-3, 5, abs)) #当函数作为参数时，不可以加()

4.5 全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。

total = 0;  # 这是一个全局变量

def sum(arg1, arg2):
    #total = arg1 + arg2; #注意此处注解取消后的不同，若有同名变量的话，局部变量的优先级高于全局变量
    print(total)
    return total;

sum(10, 20);
print(total)

4.6 global

** global:将函数内变量定义为全局变量，可以通过定义为全局变量，实现在函数内部改变变量值

#globvar = 0 #此处globvar的定义可有可无

def set_globvar_to_one():
    global globvar    # 使用 global 声明全局变量
    globvar = 1

def print_globvar():
    print(globvar)     # 没有使用 global

set_globvar_to_one()
print(globvar)        # 输出 1
print_globvar()       # 输出 1，函数内的 globvar 已经是全局变量

4.7 模块

Python模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。
模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。
把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。
模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。

----support.py-----------

#support模块

def print_func( s ):
   print("Hello : ", s)
   return

----hello.py-------------

# 方式一
import support
support.print_func("Tom")

# 方式二
from support import print_func
print_func("Tom")

# 方式三
from support import *
print_func("Tom")

4.8 输入与类型转换

import sys
# 输入一个字符串
#s=sys.stdin.readline()
#print(s)  #输入字符串的末尾会多出一个字符'\n'，例如，输入的是'abc'，得到的是'abc\n'，因此长度会加1
s='100'
a=int(s)
b=float(a)
b+=1
s=str(b)
print(s)

4.9 命名空间和作用域

变量是拥有匹配对象的名字（标识符）。命名空间是一个包含了变量名称们（键）和它们各自相应的对象们（值）的字典。
一个Python表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量。如果一个局部变量和一个全局变量重名，则局部变量会覆盖全局变量。
每个函数都有自己的命名空间。类的方法的作用域和通常函数的一样。

4.10 包

包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。
简单来说，包就是文件夹，该文件夹下必须存在 __init__.py 文件, 其内容可以为空，__int__.py用于标识当前文件夹是一个包

目录结构如下：
hello.py
mypackage(文件夹)
|-- __init__.py
|-- runoob1.py
|-- runoob2.py

runoob1.py:
def f1():
   print("I'm in runoob1")
   
runoob2.py
def f2():
   print("I'm in runoob2")
   
hello.py:
from mypackage.runoob1 import f1
from mypackage.runoob2 import f2
f1()
f2()

import sys
s = sys.stdin.readline()
print(s)

4.11 异常处理

BaseException: 所有异常的基类

try:
    print(1/0)
except IOError:
    print("IOError")
except ZeroDivisionError:
    print("ZeroDivisionError")
else:  #无异常时
    print("esle")
finally:
    print("finally")

五、类

** 类方法必须包含参数self,且为第一个参数

class Employee:
    '所有员工的基类'  #第一行可以用字符串来做说明

    #empCount是一个类变量，在这个类的所有实例之间共享,使用Employee.empCount来访问
    empCount = 0

    #构造器
    #self代表类的实例，在定义时必须有，在调用时不必传值
    #参数为属性
    def __init__(self, name, salary):
        self.name = name
        self.salary = salary
        Employee.empCount += 1

    def displayCount(self): #self不可以省略
        print("Total Employee %d" % Employee.empCount)

    def displayEmployee(self):
        print("Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary)

a=Employee("zhangsan",5000)
print(Employee.empCount,a.name,a.salary)
a.age=26 #添加属性
print(a.age)
del a.age  #删除属性
#print(a.age)

b=Employee("lisi",5000)
print(Employee.empCount,b.name,b.salary)
b.displayCount()
b.salary=6000
b.displayEmployee()
print(b)

5.1 关于self

self 代表的是类的实例，代表当前对象的地址，而 runoob.__class__ 指向类
self 不是关键字，换成其他也可以，如：runoob

class Test:
    def myprint(runoob):
        print(runoob)
        print(runoob.__class__)

t = Test()
t.myprint()

5.2 内置类属性

__doc__  : 类的文档字符串
__name__ : 类名
__module__:  类定义所在的模块 （类的全名是'__main__.className'，如果类位于一个导入模块mymodule中，那么__module__即为 mymodule）
__bases__ : 类的所有父类构成元素（包含了一个由所有父类组成的元组）
__dict__  : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）

class Employee:
    '雇员类'
    empCount = 0

print("Employee.__doc__:", Employee.__doc__)
print("Employee.__name__:", Employee.__name__)
print("Employee.__module__:", Employee.__module__)
print("Employee.__bases__:", Employee.__bases__)
print("Employee.__dict__:", Employee.__dict__)

5.3 python对象销毁(垃圾回收)

Python 使用了引用计数这一简单技术来跟踪和回收垃圾
在 Python 内部记录着所有使用中的对象各有多少引用
当对象被创建时， 就创建了一个引用计数， 当这个对象不再需要时， 也就是说， 这个对象的引用计数变为0 时， 它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的， 由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收

如：
a = 40      # 创建对象  <40>
b = a       # 增加引用， <40> 的计数
c = [b]     # 增加引用.  <40> 的计数

del a       # 减少引用 <40> 的计数
b = 100     # 减少引用 <40> 的计数
c[0] = -1   # 减少引用 <40> 的计数

5.4 析构函数

** 析构函数__del__在对象销毁的时候被调用

class Point:
    def __init__(self, x=0, y=0):
        self.x = x
        self.y = y

    def __del__(self):
        class_name = self.__class__.__name__
        print(class_name, "销毁")

pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print(id(pt1), id(pt2), id(pt3))  #打印对象的id
del pt1
del pt2
del pt3

5.5 继承

基类构造器（__init__()）不会被自动调用
Python先在本类中查找调用的方法，找不到才去基类中找
如果在继承元组中列了一个以上的类，那么它就被称作"多重继承" 

class Parent:  #父类
    parentAttr = 100

    def __init__(self):
        print("调用父类构造函数")

    def parentMethod(self):
        print('调用父类方法')

    def setAttr(self, attr):
        Parent.parentAttr = attr

    def getAttr(self):
        print("父类属性 :", Parent.parentAttr)

class A:
    a=0

class Child(Parent,A):  #子类，多重继承
    def __init__(self):
        print("调用子类构造方法")

    def childMethod(self):
        print('调用子类方法')

c = Child()  # 实例化子类
c.childMethod()  # 调用子类的方法
c.parentMethod()  # 调用父类方法
c.setAttr(200)  # 再次调用父类的方法 - 设置属性值
c.getAttr()  # 再次调用父类的方法 - 获取属性值

5.6 方法重写

class Parent:  # 定义父类
    def myMethod(self):
        print('调用父类方法')

class Child(Parent):  # 定义子类
    def myMethod(self):
        print('调用子类方法')

c = Child()   # 子类实例
c.myMethod()  # 子类调用重写方法

5.7 运算符重载

** 注：Python不支持函数重载

常见重载方法：
Method         Overloads        Call for
------          ----------          ---------
__init__        构造函数         X=Class()
__del__         析构函数        对象销毁
__add__         +                X+Y,X+=Y
__sub__         -                   X-Y,X-=Y
__or__         |                X|Y,X|=Y
__repr__        打印转换         print X，repr(X)
__str__         打印转换        print X，str(X)
__call__        调用函数         X()
__getattr_   限制            X.undefine
__setattr__     取值            X.any=value
__getitem__     索引            X[key]，             
__len__         长度            len(X)
__cmp__         比较            X==Y,X<Y
__lt__         小于            X<Y
__eq__         等于            X=Y
__radd__        Right-Side +         +X
__iadd__        +=                 X+=Y
__iter__        迭代             For In 

5.8 加号重载

class Vector:
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b

    def __str__(self):
        return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)

    def __add__(self, other):
        return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)

v1 = Vector(2, 10)
v2 = Vector(6, 1)
print(v1 + v2)

5.9 减号重载

class Number:
    def __init__(self, start):
        self.data = start  #添加属性

    def __sub__(self, other):  # minus method
        return Number(self.data - other)

number = Number(30)
y = number - 10
print(y.data) #20

5.10 私有

** 私有属性：两个下划线开头，不能在类的外部使用，类内部使用时用self.__XXX
   但可以使用 object._className__attrName来访问私有属性
私有方法：两个下划线开头，不能在类的外部调用，类内部调用时用self.__private_methods

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公有变量

    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print(self.__secretCount)

counter = JustCounter()
counter.count()
print(counter.publicCount)
#print(counter.__secretCount)  #错误
print(counter._JustCounter__secretCount)

补充：单下划线、双下划线、头尾双下划线说明：

1 __XXX__: 定义的是特殊方法，如 __init__() 之类
2 _foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，
        即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import *
3 __foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了