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初学者学Python编程如何快速入门?

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万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门

这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。

Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。

使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。

Python当中的数字定义和其他语言一样：

我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。

这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。

但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。

在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。

如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：

两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。

除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。

Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：

当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。

Python中用首字母大写的True和False表示真和假。

用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和！。

在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。

我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.

我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：

Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等。

我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：

注意not，and，or之间的优先级，其中not and or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。

关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：

Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。

显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。

Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。

字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：

我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。

我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。

理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。

除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。

Python当中的标准输入输出是 input和print 。

print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：

使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：

Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：

上段代码等价于：

Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：

list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。

list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。

如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。

只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。

list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：

我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：

tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。

由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：

tuple支持list当中绝大部分操作：

我们可以用多个变量来解压一个tuple：

解释一下这行代码：

我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。

补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：

我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：

dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：

我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。

我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：

我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。

如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：

setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：

我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：

我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。

Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：

set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。

set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。

可以调用add方法为set插入元素：

set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。

set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：

和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。

Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。

我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。

如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：

如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。

如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。

如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：

while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：

Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：

在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。

以下是with的几种用法和功能：

凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：

Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。

我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。

使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：

可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：

也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：

当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：

传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：

Python中的参数 可以返回多个值 ：

函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：

Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：

Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：

我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：

五分钟带你了解map、reduce和filter

我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：

使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。

我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）

可以使用as给模块内的方法或者类起别名：

我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：

这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。

我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中

以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：

Python—— slots ，property和对象命名规范

下面我们来看看Python当中类的使用：

这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。

继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。

我们创建一个蝙蝠类：

我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：

执行这个类：

我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：

除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：

关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：

五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:

装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：

一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌

不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。

如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。

根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。

最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............

Python编程语言可以应用在哪些方面

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

1、软件开发：Python语言支持多函数编程，可以担任任何软件的开发工作，是它的标配能力。

2、科学计算：Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持，做科学计算是非常合适的选择。

3、自动化运维：Python是作为运维工程师的首选编程语言，有诸多优势所在，是非常受喜欢的编程语言。

4、云计算：开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。

5、web开发:基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。

6、网络爬虫：也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一。

7、数据分析：结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石，Python是数据分析领域首选的编程语言。

8、人工智能：对于人工智能我想不用多介绍，是现在非常流行的一个行业，而人工智能也是未来的发展，Python是人工智能的首选编程语言。

什么是python编程

Python是一门新兴的编程语言，编程语言有很多，比如C++、Java、C#、PHP、JavaScript等，Python也是其中之一，在学习Python前，我们需要对它有一定的了解。

Python支持多种编程范型，如函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。

Python编写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序，在计算机内部，Python解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。

语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。

只有基础建牢固了，才会更利于我们以后的发展及进步，现如今Python的发展十分迅速，已经将C++语言甩在了后边，在不久的将来，可能会超过C和Java这些主流语言。

Python编程题怎么写?

Python编程题写法：第一个问题使用排序算法，有很多种，可以使用简单一点的冒泡排序。第二个问题为了确保是输入了5个整数，可以使用while循环+try。

假设data.txt中所有的号码都在一行，没有换行，写入到data_asc.txt中时，假设每行一个，原文件中是否有换行；写入到data_asc.txt文件中时，是一行一个；还是所有的都在一行，然后用英文逗号隔开。

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。