python3.10.5零基础入门教程（Python3入门）(1)

Python 和放大镜的二进制代码


简介

Python 是一种高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底在荷兰国家数学和计算机科学研究所发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。

特点


基础语法

运行 Python

交互式解释器

在命令行窗口执行python后，进入 Python 的交互式解释器。exit() 或 Ctrl D 组合键退出交互式解释器。

命令行脚本

在命令行窗口执行python script-file.py，以执行 Python 脚本文件。

指定解释器

如果在 Python 脚本文件首行输入#!/usr/bin/env python，那么可以在命令行窗口中执行/path/to/script-file.py以执行该脚本文件。

注：该方法不支持 Windows 环境。

编码

默认情况下，3.x 源码文件都是 UTF-8 编码，字符串都是 Unicode 字符。也可以手动指定文件编码：

# -*- coding: utf-8 -*-

或者

# encoding: utf-8


注意: 该行标注必须位于文件第一行

标识符

注：从 3.x 开始，非 ASCII 标识符也是允许的，但不建议。

保留字

保留字即关键字，我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字：

>>> import keyword >>> keyword.kwlist ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

注释

单行注释采用#，多行注释采用'''或"""。

# 这是单行注释 ''' 这是多行注释 这是多行注释 ''' """ 这也是多行注释 这也是多行注释 """

行与缩进

Python 最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {}。 缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。缩进不一致，会导致运行错误。

多行语句

Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠来实现多行语句。

total = item_one item_two item_three

在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠。

空行

函数之间或类的方法之间用空行分隔，表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔，以突出函数入口的开始。

空行与代码缩进不同，空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行，Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码，便于日后代码的维护或重构。

记住：空行也是程序代码的一部分。

等待用户输入

input函数可以实现等待并接收命令行中的用户输入。

content = input("请输入点东西并按 Enter 键") print(content)


同一行写多条语句

Python 可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号;分割。

import sys; x = 'hello world'; sys.stdout.write(x '')

多个语句构成代码组

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这样的复合语句，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)。

print 输出

print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上end=""或别的非换行符字符串：

print('123') # 默认换行 print('123', end = "") # 不换行

import 与 from…import

在 Python 用 import 或者 from...import 来导入相应的模块。

将整个模块导入，格式为：import module_name

从某个模块中导入某个函数,格式为：from module_name import func1

从某个模块中导入多个函数,格式为：from module_name import func1, func2, func3

将某个模块中的全部函数导入，格式为：from module_name import *

运算符

算术运算符

运算符描述 加-减*乘/除%取模**幂//取整除


比较运算符

运算符描述==等于!=不等于>大于<小于>=大于等于<=小于等于


赋值运算符

运算符描述=简单的赋值运算符 =加法赋值运算符-=减法赋值运算符*=乘法赋值运算符/=除法赋值运算符%=取模赋值运算符**=幂赋值运算符//=取整除赋值运算符


位运算符

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逻辑运算符

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成员运算符

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身份运算符

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运算符优先级

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具有相同优先级的运算符将从左至右的方式依次进行。用小括号()可以改变运算顺序。

变量

变量在使用前必须先”定义”（即赋予变量一个值），否则会报错：

>>> name Traceback (most recent call last): file "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'name' is not defined

数据类型

布尔(bool)

只有 True 和 False 两个值，表示真或假。

数字(number)

整型(int)

整数值，可正数亦可复数，无小数。 3.x 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 3.x 没有 2.x 的 Long 类型。

浮点型(float)

浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 10^2 = 250）

复数(complex)

复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a bj，或者complex(a,b)表示，复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。

数字运算

数学函数

注：以下函数的使用，需先导入 math 包。

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随机数函数

注：以下函数的使用，需先导入 random 包。

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三角函数

注：以下函数的使用，需先导入 math 包。

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数学常量

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字符串(string)


转义字符

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字符串运算符

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字符串格式化

在 Python 中，字符串格式化不是 sprintf 函数，而是用 % 符号。例如：

print("我叫%s， 今年 %d 岁！" % ('小明', 10)) // 输出: 我叫小明， 今年 10 岁！

格式化符号:

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辅助指令:

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Python 2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。

多行字符串

实例：

string = ''' print(math.fabs(-10)) print(random.choice(li)) ''' print(string)

输出：

print( math.fabs(-10)) print( random.choice(li))

Unicode

在 2.x 中，普通字符串是以 8 位 ASCII 码进行存储的，而 Unicode 字符串则存储为 16 位 Unicode 字符串，这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。

在 3.x 中，所有的字符串都是 Unicode 字符串。

字符串函数

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字节(bytes)

在 3.x 中，字符串和二进制数据完全区分开。文本总是 Unicode，由 str 类型表示，二进制数据则由 bytes 类型表示。Python 3 不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes，你不能拼接字符串和字节流，也无法在字节流里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节流的函数（反之亦然）。

bytes 转 str：

b'abc'.decode() str(b'abc') str(b'abc', encoding='utf-8')

str 转 bytes：

'中国'.encode() bytes('中国', encoding='utf-8')

列表(list)

创建列表

hello = (1, 2, 3) li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3), hello]

访问元素

li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3)] print(li[3]) # (1, 3) print(li[-2]) # [3, 'a']

切片访问

格式: list_name[begin:end:step] begin 表示起始位置(默认为0)，end 表示结束位置(默认为最后一个元素)，step 表示步长(默认为1)

hello = (1, 2, 3) li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3), hello] print(li) # [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)] print(li[1:2]) # ['2'] print(li[:2]) # [1, '2'] print(li[:]) # [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)] print(li[2:]) # [[3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)] print(li[1:-1:2]) # ['2', (1, 3)]

访问内嵌 list 的元素：

li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ['a', 'b', 'c']] print(li[1:-1:2][1:3]) # (3, 5) print(li[-1][1:3]) # ['b', 'c'] print(li[-1][1]) # b

修改列表

通过使用方括号，可以非常灵活的对列表的元素进行修改、替换、删除等操作。

li = [0, 1, 2, 3, 4, 5] li[len(li) - 2] = 22 # 修改 [0, 1, 2, 3, 22, 5] li[3] = 33 # 修改 [0, 1, 2, 33, 4, 5] li[1:-1] = [9, 9] # 替换 [0, 9, 9, 5] li[1:-1] = [] # 删除 [0, 5]

删除元素

可以用 del 语句来删除列表的指定范围的元素。

li = [0, 1, 2, 3, 4, 5] del li[3] # [0, 1, 2, 4, 5] del li[2:-1] # [0, 1, 5]

列表操作符

[1, 2, 3] [3, 4, 5] # [1, 2, 3, 3, 4, 5] [1, 2, 3] * 2 # [1, 2, 3, 1, 2, 3] 3 in [1, 2, 3] # True for x in [1, 2, 3]: print(x) # 1 2 3

列表函数

li = [0, 1, 5] max(li) # 5 len(li) # 3

注: 对列表使用 max/min 函数，2.x 中对元素值类型无要求，3.x 则要求元素值类型必须一致。

列表方法

列表推导式

列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。

每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。

将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：

vec = [2, 4, 6] [(x, x**2) for x in vec] # [(2, 4), (4, 16), (6, 36)]

对序列里每一个元素逐个调用某方法：

freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] [weapon.strip() for weapon in freshfruit] # ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

用 if 子句作为过滤器：

vec = [2, 4, 6] [3*x for x in vec if x > 3] # [12, 18] vec1 = [2, 4, 6] vec2 = [4, 3, -9] [x*y for x in vec1 for y in vec2] # [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54] [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))] # [8, 12, -54]

列表嵌套解析：

matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], ] new_matrix = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] print(new_matrix) # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

元组(tuple)

访问元组

访问元组的方式与列表是一致的。 元组的元素可以直接赋值给多个变量，但变量数必须与元素数量一致。

a, b, c = (1, 2, 3) print(a, b, c)

组合元组

元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合

tup1 = (12, 34.56); tup2 = ('abc', 'xyz') tup3 = tup1 tup2; print (tup3) # (12, 34.56, 'abc', 'xyz')

删除元组

元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用 del 语句来删除整个元组

元组函数

元组推导式

t = 1, 2, 3 print(t) # (1, 2, 3) u = t, (3, 4, 5) print(u) # ((1, 2, 3), (3, 4, 5))

字典(dict)

格式如下:

d = {key1 : value1, key2 : value2 }

访问字典

dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3]} print(dis['b'][2])

修改字典

dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}} dis[9]['name'] = 999 print(dis) # {'a': 1, 9: {'name': 999}, 'b': [1, 2, 3]}

删除字典

用 del 语句删除字典或字典的元素。

dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}} del dis[9]['name'] print(dis) del dis # 删除字典 # {'a': 1, 9: {}, 'b': [1, 2, 3]}

字典函数

字典方法

dic1 = {'a': 'a'} dic2 = {9: 9, 'a': 'b'} dic1.update(dic2) print(dic1) # {'a': 'b', 9: 9}

字典推导式

构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

此外，字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典：

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36}

如果关键字只是简单的字符串，使用关键字参数指定键值对有时候更方便：

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

集合(set)

集合是一个无序不重复元素的序列

创建集合

{1, 2, 1, 3} # {} {1, 2, 3} set('12345') # 字符串 {'3', '5', '4', '2', '1'} set([1, 'a', 23.4]) # 列表 {1, 'a', 23.4} set((1, 'a', 23.4)) # 元组 {1, 'a', 23.4} set({1:1, 'b': 9}) # 字典 {1, 'b'}

添加元素

将元素 val 添加到集合 set 中，如果元素已存在，则不进行任何操作：

set.add(val)

也可以用 update 方法批量添加元素，参数可以是列表，元组，字典等：

set.update(list1, list2,...)

移除元素

如果存在元素 val 则移除，不存在就报错：

set.remove(val)

如果存在元素 val 则移除，不存在也不会报错：

set.discard(val)

随机移除一个元素：

set.pop()

元素个数

与其他序列一样，可以用 len(set) 获取集合的元素个数。

清空集合

set.clear() set = set()

判断元素是否存在

val in set

其他方法

集合计算

a = set('abracadabra') b = set('alacazam') print(a) # a 中唯一的字母 # {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'} print(a - b) # 在 a 中的字母，但不在 b 中 # {'r', 'd', 'b'} print(a | b) # 在 a 或 b 中的字母 # {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'} print(a & b) # 在 a 和 b 中都有的字母 # {'a', 'c'} print(a ^ b) # 在 a 或 b 中的字母，但不同时在 a 和 b 中 # {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

集合推导式

a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} print(a) # {'d', 'r'}

流程控制

if 控制

if 表达式1: 语句 if 表达式2: 语句 elif 表达式3: 语句 else: 语句 elif 表达式4: 语句 else: 语句

1、每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。 2、使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。 3、在 Python 中没有 switch - case 语句。

三元运算符：

<表达式1> if <条件> else <表达式2>

编写条件语句时，应该尽量避免使用嵌套语句。嵌套语句不便于阅读，而且可能会忽略一些可能性。

for 遍历

for <循环变量> in <循环对象>： <语句1> else: <语句2>

else 语句中的语句2只有循环正常退出（遍历完所有遍历对象中的值）时执行。

在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来：

knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} for k, v in knights.items(): print(k, v)

在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：

for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): print(i, v)

同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合：

questions = ['name', 'quest', 'favorite color'] answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue'] for q, a in zip(questions, answers): print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))

要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：

for i in reversed(range(1, 10, 2)): print(i)

要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：

basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] for f in sorted(set(basket)): print(f)

while 循环

while<条件>： <语句1> else： <语句2>

break、continue、pass

break 语句用在 while 和 for 循环中，break 语句用来终止循环语句，即循环条件没有 False 条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。 continue 语句用在 while 和 for 循环中，continue 语句用来告诉 Python 跳过当前循环的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。 continue 语句跳出本次循环，而 break 跳出整个循环。

pass 是空语句，是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情，一般用做占位语句。

迭代器

迭代器可以被 for 循环进行遍历：

li = [1, 2, 3] it = iter(li) for val in it: print(val)

迭代器也可以用 next() 函数访问下一个元素值：

import sys li = [1,2,3,4] it = iter(li) while True: try: print (next(it)) except StopIteration: sys.exit()


生成器


import sys def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 a, b, counter = 0, 1, 0 while True: if (counter > n): return yield a a, b = b, a b counter = 1 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成 while True: try: print(next(f)) except StopIteration: sys.exit()

函数

自定义函数

函数（Functions）是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字，允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块，并可重复任何次数。这就是所谓的调用（Calling）函数。

def 函数名（参数列表）: 函数体

参数传递

在 Python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a = [1,2,3] a = "Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，”Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

可更改与不可更改对象

在 Python 中，字符串，数字和元组是不可更改的对象，而列表、字典等则是可以修改的对象。

Python 函数的参数传递：

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。

参数

必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。 使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

def print_info(name, age): "打印任何传入的字符串" print("名字: ", name) print("年龄: ", age) return print_info(age=50, name="john")

默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。

def print_info(name, age=35): print ("名字: ", name) print ("年龄: ", age) return print_info(age=50, name="john") print("------------------------") print_info(name="john")

不定长参数


def print_info(arg1, *vartuple): print("输出: ") print(arg1) for var in vartuple: print (var) return print_info(10) print_info(70, 60, 50)


def print_info(arg1, **vardict): print("输出: ") print(arg1) print(vardict) print_info(1, a=2, b=3)

匿名函数

Python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。 lambda 的主体是一个表达式，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，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。 虽然 lambda 函数看起来只能写一行，却不等同于 C 或 C 的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

# 语法格式 lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

变量作用域

以 L –> E –> G –> B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内建中找。

Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问。

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。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字。

num = 1 def fun1(): global num # 需要使用 global 关键字声明 print(num) num = 123 print(num) fun1()

如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字。

def outer(): num = 10 def inner(): nonlocal num # nonlocal关键字声明 num = 100 print(num) inner() print(num) outer()

模块

编写模块有很多种方法，其中最简单的一种便是创建一个包含函数与变量、以 .py 为后缀的文件。

另一种方法是使用撰写 Python 解释器本身的本地语言来编写模块。举例来说，你可以使用 C 语言来撰写 Python 模块，并且在编译后，你可以通过标准 Python 解释器在你的 Python 代码中使用它们。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 Python 标准库的方法。

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块，需要把命令放在脚本的顶端。

一个模块只会被导入一次，这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量。当前目录指的是程序启动的目录。

导入模块

导入模块：

import module1[, module2[,... moduleN]]

从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间：

from modname import *

__name__ 属性

每个模块都有一个 __name__ 属性，当其值是 '__main__' 时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

if __name__ == '__main__': print('程序自身在运行') else: print('我来自另一模块')

dir 函数

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回。

如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称。

在 Python 中万物皆对象，int、str、float、list、tuple等内置数据类型其实也是类，也可以用 dir(int) 查看 int 包含的所有方法。也可以使用 help(int) 查看 int 类的帮助信息。

包

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用”点模块名称”。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 __init__.py 文件就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为 __all__ 变量赋值。

第三方模块

easy_install 的用法：

easy_install 包名 easy_install "包名 == 包的版本号"

easy_install -U "包名 >= 包的版本号"

pip 的用法：

pip install 包名pip install 包名 == 包的版本号

pip install —upgrade 包名 >= 包的版本号

pip uninstall 包名

pip list

面向对象

类与对象是面向对象编程的两个主要方面。一个类（Class）能够创建一种新的类型（Type），其中对象（Object）就是类的实例（Instance）。可以这样来类比：你可以拥有类型 int 的变量，也就是说存储整数的变量是 int 类的实例（对象）。

Python 中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法。

对象可以包含任意数量和类型的数据。

self

self 表示的是当前实例，代表当前对象的地址。类由 self.__class__ 表示。

self 不是关键字，其他名称也可以替代，但 self 是个通用的标准名称。

类

类由 class 关键字来创建。 类实例化后，可以使用其属性，实际上，创建一个类之后，可以通过类名访问其属性。

对象方法

方法由 def 关键字定义，与函数不同的是，方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是本类的实例。

类方法

装饰器 @classmethod 可以将方法标识为类方法。类方法的第一个参数必须为 cls，而不再是 self。

静态方法

装饰器 @staticmethod 可以将方法标识为静态方法。静态方法的第一个参数不再指定，也就不需要 self 或 cls。

__init__ 方法

__init__ 方法即构造方法，会在类的对象被实例化时先运行，可以将初始化的操作放置到该方法中。

如果重写了 __init__，实例化子类就不会调用父类已经定义的 __init__。

变量

类变量（Class Variable）是共享的（Shared）——它们可以被属于该类的所有实例访问。该类变量只拥有一个副本，当任何一个对象对类变量作出改变时，发生的变动将在其它所有实例中都会得到体现。

对象变量（Object variable）由类的每一个独立的对象或实例所拥有。在这种情况下，每个对象都拥有属于它自己的字段的副本，也就是说，它们不会被共享，也不会以任何方式与其它不同实例中的相同名称的字段产生关联。

在 Python 中，变量名类似 __xxx__ 的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是 private 变量，所以，不能用 __name__、__score__ 这样的变量名。

访问控制

我们还认为约定，一个下划线开头的属性或方法为受保护的。比如，_protected_attr、_protected_method。

继承

类可以继承，并且支持继承多个父类。在定义类时，类名后的括号中指定要继承的父类，多个父类之间用逗号分隔。

子类的实例可以完全访问所继承所有父类的非私有属性和方法。

若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

方法重写

子类的方法可以重写父类的方法。重写的方法参数不强制要求保持一致，不过合理的设计都应该保持一致。

super() 函数可以调用父类的一个方法，以多继承问题。

类的专有方法：

类的专有方法也支持重载。

实例

class Person: """人员信息""" # 姓名(共有属性) name = '' # 年龄(共有属性) age = 0 def __init__(self, name='', age=0): self.name = name self.age = age # 重载专有方法: __str__ def __str__(self): return "这里重载了 __str__ 专有方法, " str({'name': self.name, 'age': self.age}) def set_age(self, age): self.age = age class Account: """账户信息""" # 账户余额(私有属性) __balance = 0 # 所有账户总额 __total_balance = 0 # 获取账户余额 # self 必须是方法的第一个参数 def balance(self): return self.__balance # 增加账户余额 def balance_add(self, cost): # self 访问的是本实例 self.__balance = cost # self.__class__ 可以访问类 self.__class__.__total_balance = cost # 类方法(用 @classmethod 标识，第一个参数为 cls) @classmethod def total_balance(cls): return cls.__total_balance # 静态方法(用 @staticmethod 标识，不需要类参数或实例参数) @staticmethod def exchange(a, b): return b, a class Teacher(Person, Account): """教师""" # 班级名称 _class_name = '' def __init__(self, name): # 第一种重载父类__init__()构造方法 # super(子类，self).__init__(参数1，参数2，....) super(Teacher, self).__init__(name) def get_info(self): # 以字典的形式返回个人信息 return { 'name': self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值 'age': self.age, 'class_name': self._class_name, 'balance': self.balance(), # 此处调用的是子类重载过的方法 } # 方法重载 def balance(self): # Account.__balance 为私有属性，子类无法访问，所以父类提供方法进行访问 return Account.balance(self) * 1.1 class Student(Person, Account): """学生""" _teacher_name = '' def __init__(self, name, age=18): # 第二种重载父类__init__()构造方法 # 父类名称.__init__(self,参数1，参数2，...) Person.__init__(self, name, age) def get_info(self): # 以字典的形式返回个人信息 return { 'name': self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值 'age': self.age, 'teacher_name': self._teacher_name, 'balance': self.balance(), } # 教师 John john = Teacher('John') john.balance_add(20) john.set_age(36) # 子类的实例可以直接调用父类的方法 print("John's info:", john.get_info()) # 学生 Mary mary = Student('Mary', 18) mary.balance_add(18) print("Mary's info:", mary.get_info()) # 学生 Fake fake = Student('Fake') fake.balance_add(30) print("Fake's info", fake.get_info()) # 三种不同的方式调用静态方法 print("john.exchange('a', 'b'):", john.exchange('a', 'b')) print('Teacher.exchange(1, 2)', Teacher.exchange(1, 2)) print('Account.exchange(10, 20):', Account.exchange(10, 20)) # 类方法、类属性 print('Account.total_balance():', Account.total_balance()) print('Teacher.total_balance():', Teacher.total_balance()) print('Student.total_balance():', Student.total_balance()) # 重载专有方法 print(fake)

输出：

John's info: {'name': 'John', 'age': 36, 'class_name': '', 'balance': 22.0}Mary's info: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 18}Fake's info {'name': 'Fake', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 30}john.exchange('a', 'b'): ('b', 'a')Teacher.exchange(1, 2) (2, 1)Account.exchange(10, 20): (20, 10)Account.total_balance(): 0Teacher.total_balance(): 20Student.total_balance(): 48这里重载了 __str__ 专有方法, {'name': 'Fake', 'age': 18}


错误和异常

语法错误

SyntaxError 类表示语法错误，当解释器发现代码无法通过语法检查时会触发的错误。语法错误是无法用 try...except...捕获的。

>>> print: File "<stdin>", line 1 print: ^ SyntaxError: invalid syntax

异常

即便程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行时发生的错误被称为异常。 错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文，并以调用栈的形式显示具体信息。

>>> 1 '0' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for : 'int' and 'str'

异常处理

Python 提供了 try ... except ... 的语法结构来捕获和处理异常。

try 语句执行流程大致如下：

python3.10.5零基础入门教程（Python3入门）(18)


抛出异常

使用 raise 语句抛出一个指定的异常。

raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类）。

如果你只想知道这是否抛出了一个异常，并不想去处理它，那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。

自定义异常

可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承。

当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时，一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类，然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类。

大多数的异常的名字都以”Error”结尾，就跟标准的异常命名一样。

实例

import sys class Error(Exception): """Base class for exceptions in this module.""" pass # 自定义异常 class InputError(Error): """Exception raised for errors in the input. Attributes: expression -- input expression in which the error occurred message -- explanation of the error """ def __init__(self, expression, message): self.expression = expression self.message = message try: print('code start running...') raise InputError('input()', 'input error') # ValueError int('a') # TypeError s = 1 'a' dit = {'name': 'john'} # KeyError print(dit['1']) except InputError as ex: print("InputError:", ex.message) except TypeError as ex: print('TypeError:', ex.args) pass except (KeyError, IndexError) as ex: """支持同时处理多个异常, 用括号放到元组里""" print(sys.exc_info()) except: """捕获其他未指定的异常""" print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0]) # raise 用于抛出异常 raise RuntimeError('RuntimeError') else: """当无任何异常时, 会执行 else 子句""" print('"else" 子句...') finally: """无论有无异常, 均会执行 finally""" print('finally, ending')

文件操作

打开文件

open() 函数用于打开/创建一个文件，并返回一个 file 对象：

open(filename, mode)

文件打开模式：

python3.10.5零基础入门教程（Python3入门）(19)


文件对象方法


实例

filename = 'data.log' # 打开文件(a 追加读写模式) # 用 with 关键字的方式打开文件，会自动关闭文件资源 with open(filename, 'w ', encoding='utf-8') as file: print('文件名称: {}'.format(file.name)) print('文件编码: {}'.format(file.encoding)) print('文件打开模式: {}'.format(file.mode)) print('文件是否可读: {}'.format(file.readable())) print('文件是否可写: {}'.format(file.writable())) print('此时文件指针位置为: {}'.format(file.tell())) # 写入内容 num = file.write("第一行内容") print('写入文件 {} 个字符'.format(num)) # 文件指针在文件尾部，故无内容 print(file.readline(), file.tell()) # 改变文件指针到文件头部 file.seek(0) # 改变文件指针后，读取到第一行内容 print(file.readline(), file.tell()) # 但文件指针的改变，却不会影响到写入的位置 file.write('第二次写入的内容') # 文件指针又回到了文件尾 print(file.readline(), file.tell()) # file.read() 从当前文件指针位置读取指定长度的字符 file.seek(0) print(file.read(9)) # 按行分割文件，返回字符串列表 file.seek(0) print(file.readlines()) # 迭代文件对象，一行一个元素 file.seek(0) for line in file: print(line, end='') # 关闭文件资源 if not file.closed: file.close()

输出：

文件名称: data.log 文件编码: utf-8 文件打开模式: w 文件是否可读: True 文件是否可写: True 此时文件指针位置为: 0 写入文件 6 个字符 16 第一行内容 16 41 第一行内容 第二次 ['第一行内容', '第二次写入的内容'] 第一行内容 第二次写入的内容


序列化

在 Python 中 pickle 模块实现对数据的序列化和反序列化。pickle 支持任何数据类型，包括内置数据类型、函数、类、对象等。

方法

dump

将数据对象序列化后写入文件

pickle.dump(obj, file, protocol=None, fix_imports=True)

必填参数 obj 表示将要封装的对象。 必填参数 file 表示 obj 要写入的文件对象，file 必须以二进制可写模式打开，即wb。 可选参数 protocol 表示告知 pickle 使用的协议，支持的协议有 0,1,2,3，默认的协议是添加在 Python 3 中的协议3。

load

从文件中读取内容并反序列化

pickle.load(file, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')

必填参数 file 必须以二进制可读模式打开，即rb，其他都为可选参数。

dumps

以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中

pickle.dumps(obj, protocol=None, fix_imports=True)

loads

从字节对象中读取被封装的对象，并返回

pickle.loads(bytes_object, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')

实例

import pickle data = [1, 2, 3] # 序列化数据并以字节对象返回 dumps_obj = pickle.dumps(data) print('pickle.dumps():', dumps_obj) # 从字节对象中反序列化数据 loads_data = pickle.loads(dumps_obj) print('pickle.loads():', loads_data) filename = 'data.log' # 序列化数据到文件中 with open(filename, 'wb') as file: pickle.dump(data, file) # 从文件中加载并反序列化 with open(filename, 'rb') as file: load_data = pickle.load(file) print('pickle.load():', load_data)


输出：

pickle.dumps(): b'€]q(KKKe.' pickle.loads(): [1, 2, 3] pickle.load(): [1, 2, 3]


命名规范

Python 之父 Guido 推荐的规范

python3.10.5零基础入门教程（Python3入门）(20)


一份来自谷歌的 Python 风格规范：

http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_style_rules/

还需要更多资料可以私信小编（资料）获取

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