Python语法总结

Python 是一个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 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。

以下对已经学习的Python语法做一个回顾

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• Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

• Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。

• Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

• Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。

Python 特点

• **1.易于学习：**Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
• **2.易于阅读：**Python代码定义的更清晰。
• **3.易于维护：**Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
• **4.一个广泛的标准库：**Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
• **5.互动模式：**互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
• **6.可移植：**基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
• **7.可扩展：**如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
• **8.数据库：**Python提供所有主要的商业数据库的接口。
• **9.GUI编程：**Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
• 10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

Python 应用

• Youtube - 视频社交网站
• Reddit - 社交分享网站
• Dropbox - 文件分享服务
• 豆瓣网 - 图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站
• 知乎 - 一个问答网站
• 果壳 - 一个泛科技主题网站
• Bottle - Python微Web框架
• EVE - 网络游戏EVE大量使用Python进行开发
• Blender - 使用Python作为建模工具与GUI语言的开源3D绘图软件
• Inkscape - 一个开源的SVG矢量图形编辑器。
• ...

Python3 基础语法

注释

Python中单行注释以 # 开头，实例如下：

#!/usr/bin/python3   
# 第一个注释 
print ("Hello, Python!") # 第二个注释

多行注释可以用多个 # 号，还有 ''' 和 """：

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。实例如下：

if True:
    print ("True")
else:
    print ("False")

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，例如：

total = item_one + \
        item_two + \
        item_three

数字(Number)类型

python中数字有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。

• int (整数), 如 1, 只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。
• bool (布尔), 如 True。
• float (浮点数), 如 1.23、3E-2
• complex (复数), 如 1 + 2j、 1.1 + 2.2j

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)。

如下实例：

if expression : 
   suite
elif expression : 
   suite 
else : 
   suite

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=""：

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(somemodule)导入，格式为： import somemodule 从某个模块中导入某个函数,格式为： from somemodule import somefunction 从某个模块中导入多个函数,格式为： from somemodule import firstfunc, secondfunc, thirdfunc 将某个模块中的全部函数导入，格式为： from somemodule import *

Python3 基本数据类型

Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。

在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。

多个变量赋值

Python允许你同时为多个变量赋值。

a = b = c = 1

标准数据类型

Python3 中有六个标准的数据类型：

• Number（数字）
• String（字符串）
• List（列表）
• Tuple（元组）
• Set（集合）
• Dictionary（字典）

Python3 的六个标准数据类型中：

• **不可变数据（3 个）：**Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；

  不可变数据,修改值就会改变内存指向的地址对象.

• **可变数据（3 个）：**List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）;

Number（数字）

Python3 支持 int、float、bool、complex（复数）。

在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。

像大多数语言一样，数值类型的赋值和计算都是很直观的。

内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。此外还可以用 isinstance 来判断。

您也可以使用del语句删除一些对象引用

del语句的语法是：

del var1[,var2[,var3[....,varN]]] 

数值运算

>>> 5 + 4  # 加法
9
>>> 4.3 - 2 # 减法
2.3
>>> 3 * 7  # 乘法
21
>>> 2 / 4  # 除法，得到一个浮点数
0.5
>>> 2 // 4 # 除法，得到一个整数
0
>>> 17 % 3 # 取余
2
>>> 2 ** 5 # 乘方
32

String（字符串）

Python中的字符串用单引号 ' 或双引号 " 括起来，同时使用反斜杠 \ 转义特殊字符。

字符串的截取的语法格式如下：

变量[头下标:尾下标]

索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。

加号 + 是字符串的连接符， 星号 * 表示复制当前字符串，与之结合的数字为复制的次数。

Python 使用反斜杠 \ 转义特殊字符，如果你不想让反斜杠发生转义，可以在字符串前面添加一个 r，表示原始字符串.

List（列表）

List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。

列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。

列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。

和字符串一样，列表同样可以被索引和截取，列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表。

列表截取的语法格式如下：

变量[头下标:尾下标]

索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。

加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作。 (这里和字符串的操作类似)

List 内置了有很多方法，例如 append()、pop() 等等，这在后面会讲到。

Python 列表截取可以接收第三个参数，参数作用是截取的步长，以下实例在索引 1 到索引 4 的位置并设置为步长为 2（间隔一个位置）来截取字符串。

如果第三个参数为负数表示逆向读取，以下实例用于翻转字符串：

def reverseWords(input):
     
    # 通过空格将字符串分隔符，把各个单词分隔为列表
    inputWords = input.split(" ")
 
    # 翻转字符串
    # 假设列表 list = [1,2,3,4],  
    # list[0]=1, list[1]=2 ，而 -1 表示最后一个元素 list[-1]=4 ( 与 list[3]=4 一样)
    # inputWords[-1::-1] 有三个参数
    # 第一个参数 -1 表示最后一个元素
    # 第二个参数为空，表示移动到列表末尾
    # 第三个参数为步长，-1 表示逆向
    inputWords=inputWords[-1::-1]
 
    # 重新组合字符串
    output = ' '.join(inputWords)
     
    return output
 
if __name__ == "__main__":
    input = 'I like runoob'
    rw = reverseWords(input)
    print(rw)

Tuple（元组）

元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里，元素之间用逗号隔开。

原因是Python的变量不需要声明类型，所以无法从类型定义上将元组和列表区分，从定义方式上去区分这2种类型。元组中的元素类型也可以不相同 :

`#!/usr/bin/python3

tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2  )
tinytuple = (123, 'runoob')

print (tuple)             # 输出完整元组
print (tuple[0])          # 输出元组的第一个元素
print (tuple[1:3])        # 输出从第二个元素开始到第三个元素
print (tuple[2:])         # 输出从第三个元素开始的所有元素
print (tinytuple * 2)     # 输出两次元组
print (tuple + tinytuple) # 连接元组

元组与字符串类似，可以被索引且下标索引从0开始，-1 为从末尾开始的位置。也可以进行截取（看上面，这里不再赘述）。

其实，可以把字符串看作一种特殊的元组。

虽然tuple的元素不可改变，但它可以包含可变的对象，比如list列表。

string、list 和 tuple 都属于 sequence（序列）。

所以使用语法上有一些类似，序列在数学领域，是被排成一列的对象；这样，每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。这里，元素之间的顺序非常重要。

Set（集合）

集合（set）是由一个或数个形态各异的大小整体组成的，构成集合的事物或对象称作元素或是成员。

基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。

集合和列表的区别是，列表是无序的。

Dictionary（字典）

字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型 。列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 字典是一种映射类型，字典用 { } 标识，它是一个无序的 键(key) : 值(value) 的集合。（类似Java的Map映射）

键(key)必须使用不可变类型，在同一个字典中，键(key)必须是唯一的。

#!/usr/bin/python3

dict = {}
dict['one'] = "1 - 菜鸟教程"
dict[2]     = "2 - 菜鸟工具"

tinydict = {'name': 'runoob','code':1, 'site': 'www.runoob.com'}


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

构造函数 dict() 可以直接从键值对序列中构建字典如下：

>>> dict([('Runoob', 1), ('Google', 2), ('Taobao', 3)])
{'Runoob': 1, 'Google': 2, 'Taobao': 3}
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
>>> dict(Runoob=1, Google=2, Taobao=3)
{'Runoob': 1, 'Google': 2, 'Taobao': 3}
>>>

Python数据类型转换

函数	描述
[int(x ,base]) (opens new window)	将x转换为一个整数
float(x) (opens new window)	将x转换到一个浮点数
[complex(real ,imag]) (opens new window)	创建一个复数
str(x) (opens new window)	将对象 x 转换为字符串
repr(x) (opens new window)	将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str) (opens new window)	用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s) (opens new window)	将序列 s 转换为一个元组
list(s) (opens new window)	将序列 s 转换为一个列表
set(s) (opens new window)	转换为可变集合
dict(d) (opens new window)	创建一个字典。d 必须是一个 (key, value)元组序列。
frozenset(s) (opens new window)	转换为不可变集合
chr(x) (opens new window)	将一个整数转换为一个字符
ord(x) (opens new window)	将一个字符转换为它的整数值
hex(x) (opens new window)	将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x) (opens new window)	将一个整数转换为一个八进制字符串

Python3 编程第一步

在前面的教程中我们已经学习了一些 Python3 的基本语法知识，下面我们尝试来写一个斐波纳契数列。

#!/usr/bin/python3
 
# Fibonacci series: 斐波纳契数列
# 两个元素的总和确定了下一个数
a, b = 0, 1
while b < 10:
    print(b)
    a, b = b, a+b

其中代码 a, b = b, a+b 的计算方式为先计算右边表达式，然后同时赋值给左边，等价于：

n=b
m=a+b
a=n
b=m

执行以上程序，输出结果为：

1
1
2
3
5
8

这个例子介绍了几个新特征。

第一行包含了一个复合赋值：变量 a 和 b 同时得到新值 0 和 1。最后一行再次使用了同样的方法，可以看到，右边的表达式会在赋值变动之前执行。右边表达式的执行顺序是从左往右的。Python语法简洁精妙

end 关键字 关键字end可以用于将结果输出到同一行，或者在输出的末尾添加不同的字符。

Python3 条件控制

Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。

可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程:

代码执行过程：

if 语句

Python中if语句的一般形式如下所示：

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

• 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。

  以下为if中常用的操作运算符:

  操作符	描述
  <	小于
  <=	小于或等于
  >	大于
  >=	大于或等于
  ==	等于，比较两个值是否相等
  !=	不等于

if 嵌套

在嵌套 if 语句中，可以把 if...elif...else 结构放在另外一个 if...elif...else 结构中。

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

Python3 循环语句

本章节将为大家介绍 Python 循环语句的使用。

Python 中的循环语句有 for 和 while。 Python 循环语句的控制结构图如下所示：

同样需要注意冒号和缩进。另外，在 Python 中没有 do..while 循环。

while 循环使用 else 语句

在 while … else 在条件语句为 false 时执行 else 的语句块。

语法格式如下：

while <expr>:
    <statement(s)>
else:
    <additional_statement(s)>

for 语句

Python for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。

for <variable> in <sequence>:
    <statements>
else:
    <statements>

以下 for 实例中使用了 break 语句，break 语句用于跳出当前循环体：

#!/usr/bin/python3
 
sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:
    if site == "Runoob":
        print("菜鸟教程!")
        break
    print("循环数据 " + site)
else:
    print("没有循环数据!")
print("完成循环!")

range()函数

如果你需要遍历数字序列，可以使用内置range()函数。它会生成数列，例如:

>>>for i in range(5):
...     print(i)
...

0
1
2
3
4

您可以结合range()和len()函数以遍历一个序列的索引,如下所示:

>>>a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
... 
0 Google
1 Baidu
2 Runoob
3 Taobao
4 QQ
>>>

pass 语句

Python 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，如下实例

Python3 迭代器与生成器

iter 迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

#!/usr/bin/python3
 
import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。

更多内容查阅：Python3 面向对象 (opens new window)

iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

next() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3
 
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), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

Python3函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

• 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。

• 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。

• 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

• 函数内容以冒号 : 起始，并且缩进。

• return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。

  这里不需要声明返回值类型，参数类型或void

  

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 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 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

  python 函数的参数传递：

• 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。如果在 fun(a)）内部修改 a 的值，则是新生成来一个 a。

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

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。

python 传不可变对象实例

通过 id() 函数来查看内存地址变化：

def change(a):
    print(id(a))   # 指向的是同一个对象
    a=10
    print(id(a))   # 一个新对象
 
a=1
print(id(a))
change(a)

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必需参数
• 关键字参数
• 默认参数
• 不定长参数

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。

调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

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。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下：

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

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

  lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

  #!/usr/bin/python3
   
  # 可写函数说明
  sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
   
  # 调用sum函数
  print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
  print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
  

return语句

return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：

强制位置参数

Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。

在以下的例子中，形参 a 和 b 必须使用指定位置参数，c 或 d 可以是位置形参或关键字形参，而 e 或 f 要求为关键字形参:

def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
    print(a, b, c, d, e, f)

以下使用方法是正确的:

f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)