中文字幕av专区_日韩电影在线播放_精品国产精品久久一区免费式_av在线免费观看网站

溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》

10 分鐘快速入門 Python3的教程

發布時間:2020-10-09 21:29:38 來源:腳本之家 閱讀:131 作者:Louie Dinh 欄目:開發技術

Python 是由吉多·范羅蘇姆(Guido Van Rossum)在 90 年代早期設計。 它是如今最常用的編程語言之一。它的語法簡潔且優美,幾乎就是可執行的偽代碼。

歡迎大家斧正。英文版原作 Louie Dinh @louiedinh 郵箱 louiedinh [at] [谷歌的信箱服務]。中文翻譯 Geoff Liu。

注意:這篇教程是基于 Python 3 寫的。如果你想學舊版 Python 2,我們特別有另一篇教程。

# 用井字符開頭的是單行注釋

""" 多行字符串用三個引號
 包裹,也常被用來做多
 行注釋
"""

 1. 原始數據類型和運算符

# 整數
3 # => 3

# 算術沒有什么出乎意料的
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20

# 但是除法例外,會自動轉換成浮點數
35 / 5 # => 7.0
5 / 3 # => 1.6666666666666667

# 整數除法的結果都是向下取整
5 // 3  # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮點數也可以
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0

# 浮點數的運算結果也是浮點數
3 * 2.0 # => 6.0

# 模除
7 % 3 # => 1

# x的y次方
2**4 # => 16

# 用括號決定優先級
(1 + 3) * 2 # => 8

# 布爾值
True
False

# 用not取非
not True # => False
not False # => True

# 邏輯運算符,注意and和or都是小寫
True and False # => False
False or True # => True

# 整數也可以當作布爾值
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True

# 用==判斷相等
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False

# 用!=判斷不等
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True

# 比較大小
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True

# 大小比較可以連起來!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False

# 字符串用單引雙引都可以
"這是個字符串"
'這也是個字符串'

# 用加號連接字符串
"Hello " + "world!" # => "Hello world!"

# 字符串可以被當作字符列表
"This is a string"[0] # => 'T'

# 用.format來格式化字符串
"{} can be {}".format("strings", "interpolated")

# 可以重復參數以節省時間
"{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"

# 如果不想數參數,可以用關鍵字
"{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以下環境運行,也可以用老式的格式化語法
"%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")

# None是一個對象
None # => None

# 當與None進行比較時不要用 ==,要用is。is是用來比較兩個變量是否指向同一個對象。
"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. 變量和集合

# print是內置的打印函數
print("I'm Python. Nice to meet you!")

# 在給變量賦值前不用提前聲明
# 傳統的變量命名是小寫,用下劃線分隔單詞
some_var = 5
some_var # => 5

# 訪問未賦值的變量會拋出異常
# 參考流程控制一段來學習異常處理
some_unknown_var # 拋出NameError

# 用列表(list)儲存序列
li = []
# 創建列表時也可以同時賦給元素
other_li = [4, 5, 6]

# 用append在列表最后追加元素
li.append(1) # li現在是[1]
li.append(2) # li現在是[1, 2]
li.append(4) # li現在是[1, 2, 4]
li.append(3) # li現在是[1, 2, 4, 3]
# 用pop從列表尾部刪除
li.pop()  # => 3 且li現在是[1, 2, 4]
# 把3再放回去
li.append(3) # li變回[1, 2, 4, 3]

# 列表存取跟數組一樣
li[0] # => 1
# 取出最后一個元素
li[-1] # => 3

# 越界存取會造成IndexError
li[4] # 拋出IndexError

# 列表有切割語法
li[1:3] # => [2, 4]
# 取尾
li[2:] # => [4, 3]
# 取頭
li[:3] # => [1, 2, 4]
# 隔一個取一個
li[::2] # =>[1, 4]
# 倒排列表
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# 可以用三個參數的任何組合來構建切割
# li[始:終:步伐]

# 用del刪除任何一個元素
del li[2] # li is now [1, 2, 3]

# 列表可以相加
# 注意:li和other_li的值都不變
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 用extend拼接列表
li.extend(other_li) # li現在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 用in測試列表是否包含值
1 in li # => True

# 用len取列表長度
len(li) # => 6


# 元組是不可改變的序列
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # 拋出TypeError

# 列表允許的操作元組大都可以
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True

# 可以把元組合列表解包,賦值給變量
a, b, c = (1, 2, 3)  # 現在a是1,b是2,c是3
# 元組周圍的括號是可以省略的
d, e, f = 4, 5, 6
# 交換兩個變量的值就這么簡單
e, d = d, e  # 現在d是5,e是4


# 用字典表達映射關系
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 獲得所有的鍵。
# 因為 keys 返回一個可迭代對象,所以在這里把結果包在 list 里。我們下面會詳細介紹可迭代。
# 注意:字典鍵的順序是不定的,你得到的結果可能和以下不同。
list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"]


# 用values獲得所有的值。跟keys一樣,要用list包起來,順序也可能不同。
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]


# 用in測試一個字典是否包含一個鍵
"one" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False

# 訪問不存在的鍵會導致KeyError
filled_dict["four"] # KeyError

# 用get來避免KeyError
filled_dict.get("one") # => 1
filled_dict.get("four") # => None
# 當鍵不存在的時候get方法可以返回默認值
filled_dict.get("one", 4) # => 1
filled_dict.get("four", 4) # => 4

# setdefault方法只有當鍵不存在的時候插入新值
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"]設為5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"]還是5

# 字典賦值
filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
filled_dict["four"] = 4 # 另一種賦值方法

# 用del刪除
del filled_dict["one"] # 從filled_dict中把one刪除


# 用set表達集合
empty_set = set()
# 初始化一個集合,語法跟字典相似。
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set現在是{1, 2, 3, 4}

# 可以把集合賦值于變量
filled_set = some_set

# 為集合添加元素
filled_set.add(5) # filled_set現在是{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}

# - 取補集
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}

# in 測試集合是否包含元素
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False

3. 流程控制和迭代器

# 先隨便定義一個變量
some_var = 5

# 這是個if語句。注意縮進在Python里是有意義的
# 印出"some_var比10小"
if some_var > 10:
 print("some_var比10大")
elif some_var < 10: # elif句是可選的
 print("some_var比10小")
else:     # else也是可選的
 print("some_var就是10")


"""
用for循環語句遍歷列表
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)"返回數字列表從0到給的數字
打印:
 0
 1
 2
 3
"""
for i in range(4):
 print(i)

"""
while循環直到條件不滿足
打印:
 0
 1
 2
 3
"""
x = 0
while x < 4:
 print(x)
 x += 1 # x = x + 1 的簡寫

# 用try/except塊處理異常狀況
try:
 # 用raise拋出異常
 raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
 pass # pass是無操作,但是應該在這里處理錯誤
except (TypeError, NameError):
 pass # 可以同時處理不同類的錯誤
else: # else語句是可選的,必須在所有的except之后
 print("All good!") # 只有當try運行完沒有錯誤的時候這句才會運行


# Python提供一個叫做可迭代(iterable)的基本抽象。一個可迭代對象是可以被當作序列
# 的對象。比如說上面range返回的對象就是可迭代的。

filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three']),是一個實現可迭代接口的對象

# 可迭代對象可以遍歷
for i in our_iterable:
 print(i) # 打印 one, two, three

# 但是不可以隨機訪問
our_iterable[1] # 拋出TypeError

# 可迭代對象知道怎么生成迭代器
our_iterator = iter(our_iterable)

# 迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象
# 用__next__可以取得下一個元素
our_iterator.__next__() # => "one"

# 再一次調取__next__時會記得位置
our_iterator.__next__() # => "two"
our_iterator.__next__() # => "three"

# 當迭代器所有元素都取出后,會拋出StopIteration
our_iterator.__next__() # 拋出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. 函數

# 用def定義新函數
def add(x, y):
 print("x is {} and y is {}".format(x, y))
 return x + y # 用return語句返回

# 調用函數
add(5, 6) # => 印出"x is 5 and y is 6"并且返回11

# 也可以用關鍵字參數來調用函數
add(y=6, x=5) # 關鍵字參數可以用任何順序


# 我們可以定義一個可變參數函數
def varargs(*args):
 return args

varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)


# 我們也可以定義一個關鍵字可變參數函數
def keyword_args(**kwargs):
 return kwargs

# 我們來看看結果是什么:
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}


# 這兩種可變參數可以混著用
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}
"""

# 調用可變參數函數時可以做跟上面相反的,用*展開序列,用**展開字典。
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # 相當于 foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # 相當于 foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # 相當于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)


# 函數作用域
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 # 現在全局域的x被賦值
 print (x) # => 6

setX(43)
setGlobalX(6)


# 函數在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

# 也有匿名函數
(lambda x: x > 2)(3) # => True

# 內置的高階函數
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]

# 用列表推導式可以簡化映射和過濾。列表推導式的返回值是另一個列表。
[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. 類

# 定義一個繼承object的類
class Human(object):

 # 類屬性,被所有此類的實例共用。
 species = "H. sapiens"

 # 構造方法,當實例被初始化時被調用。注意名字前后的雙下劃線,這是表明這個屬
 # 性或方法對Python有特殊意義,但是允許用戶自行定義。你自己取名時不應該用這
 # 種格式。
 def __init__(self, name):
  # Assign the argument to the instance's name attribute
  self.name = name

 # 實例方法,第一個參數總是self,就是這個實例對象
 def say(self, msg):
  return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)

 # 類方法,被所有此類的實例共用。第一個參數是這個類對象。
 @classmethod
 def get_species(cls):
  return cls.species

 # 靜態方法。調用時沒有實例或類的綁定。
 @staticmethod
 def grunt():
  return "*grunt*"


# 構造一個實例
i = Human(name="Ian")
print(i.say("hi"))  # 印出 "Ian: hi"

j = Human("Joel")
print(j.say("hello")) # 印出 "Joel: hello"

# 調用一個類方法
i.get_species() # => "H. sapiens"

# 改一個共用的類屬性
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"

# 調用靜態方法
Human.grunt() # => "*grunt*"

6. 模塊

# 用import導入模塊
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4.0

# 也可以從模塊中導入個別值
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0

# 可以導入一個模塊中所有值
# 警告:不建議這么做
from math import *

# 如此縮寫模塊名字
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True

# Python模塊其實就是普通的Python文件。你可以自己寫,然后導入,
# 模塊的名字就是文件的名字。

# 你可以這樣列出一個模塊里所有的值
import math
dir(math)

7. 高級用法

# 用生成器(generators)方便地寫惰性運算
def double_numbers(iterable):
 for i in iterable:
  yield i + i

# 生成器只有在需要時才計算下一個值。它們每一次循環只生成一個值,而不是把所有的
# 值全部算好。
#
# range的返回值也是一個生成器,不然一個1到900000000的列表會花很多時間和內存。
#
# 如果你想用一個Python的關鍵字當作變量名,可以加一個下劃線來區分。
range_ = range(1, 900000000)
# 當找到一個 >=30 的結果就會停
# 這意味著 `double_numbers` 不會生成大于30的數。
for i in double_numbers(range_):
 print(i)
 if i >= 30:
  break


# 裝飾器(decorators)
# 這個例子中,beg裝飾say
# beg會先調用say。如果返回的say_please為真,beg會改變返回的字符串。
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 :(

源代碼下載: learnpython3-cn.py

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。

向AI問一下細節

免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

AI

安仁县| 阿图什市| 泸西县| 浦城县| 玉门市| 黄骅市| 南开区| 乌拉特后旗| 岳普湖县| 迁安市| 河源市| 论坛| 洛阳市| 观塘区| 东宁县| 平果县| 宁蒗| 赤峰市| 绥芬河市| 新竹市| 阿合奇县| 涿鹿县| 民勤县| 开鲁县| 大宁县| 通河县| 阿坝| 隆安县| 山东省| 长汀县| 武强县| 宣汉县| 龙南县| 永吉县| 英德市| 江城| 兴安县| 北流市| 车致| 双辽市| 社旗县|