learnxinyminutes-docs/zh-cn/pythonlegacy.md
2024-12-08 20:37:52 -07:00

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language: Python 2 (legacy)
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
translators:
- ["Chenbo Li", "http://binarythink.net"]
filename: learnpythonlegacy-zh.py
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Python 由 Guido Van Rossum 在90年代初创建。 它现在是最流行的语言之一
我喜爱python是因为它有极为清晰的语法甚至可以说它就是可以执行的伪代码
注意: 这篇文章针对的版本是Python 2.7但大多也可使用于其他Python 2的版本
如果是Python 3请在网络上寻找其他教程
```python
# 单行注释
""" 多行字符串可以用
三个引号包裹,不过这也可以被当做
多行注释
"""
####################################################
## 1. 原始数据类型和操作符
####################################################
# 数字类型
3 # => 3
# 简单的算数
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7
# 整数的除法会自动取整
5 / 2 # => 2
# 要做精确的除法,我们需要引入浮点数
2.0 # 浮点数
11.0 / 4.0 # => 2.75 精确多了
# 括号具有最高优先级
(1 + 3) * 2 # => 8
# 布尔值也是基本的数据类型
True
False
# 用 not 来取非
not True # => False
not False # => True
# 相等
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# 不等
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# 更多的比较操作符
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# 比较运算可以连起来写!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# 字符串通过 " 或 ' 括起来
"This is a string."
'This is also a string.'
# 字符串通过加号拼接
"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
# 字符串可以被视为字符的列表
"This is a string"[0] # => 'T'
# % 可以用来格式化字符串
"%s can be %s" % ("strings", "interpolated")
# 也可以用 format 方法来格式化字符串
# 推荐使用这个方法
"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")
# 也可以用变量名代替数字
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
# None 是对象
None # => None
# 不要用相等 `==` 符号来和None进行比较
# 要用 `is`
"etc" is None # => False
None is None # => True
# 'is' 可以用来比较对象的相等性
# 这个操作符在比较原始数据时没多少用,但是比较对象时必不可少
# None, 0, 和空字符串都被算作 False
# 其他的均为 True
0 == False # => True
"" == False # => True
####################################################
## 2. 变量和集合
####################################################
# 很方便的输出
print "I'm Python. Nice to meet you!"
# 给变量赋值前不需要事先声明
some_var = 5 # 一般建议使用小写字母和下划线组合来做为变量名
some_var # => 5
# 访问未赋值的变量会抛出异常
# 可以查看控制流程一节来了解如何异常处理
some_other_var # 抛出 NameError
# if 语句可以作为表达式来使用
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
# 列表用来保存序列
li = []
# 可以直接初始化列表
other_li = [4, 5, 6]
# 在列表末尾添加元素
li.append(1) # li 现在是 [1]
li.append(2) # li 现在是 [1, 2]
li.append(4) # li 现在是 [1, 2, 4]
li.append(3) # li 现在是 [1, 2, 4, 3]
# 移除列表末尾元素
li.pop() # => 3 li 现在是 [1, 2, 4]
# 重新加进去
li.append(3) # li is now [1, 2, 4, 3] again.
# 像其他语言访问数组一样访问列表
li[0] # => 1
# 访问最后一个元素
li[-1] # => 3
# 越界会抛出异常
li[4] # 抛出越界异常
# 切片语法需要用到列表的索引访问
# 可以看做数学之中左闭右开区间
li[1:3] # => [2, 4]
# 省略开头的元素
li[2:] # => [4, 3]
# 省略末尾的元素
li[:3] # => [1, 2, 4]
# 删除特定元素
del li[2] # li 现在是 [1, 2, 3]
# 合并列表
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 并不会改变这两个列表
# 通过拼接来合并列表
li.extend(other_li) # li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 用 in 来返回元素是否在列表中
1 in li # => True
# 返回列表长度
len(li) # => 6
# 元组类似于列表,但它是不可改变的
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # 类型错误
# 对于大多数的列表操作,也适用于元组
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# 你可以将元组解包赋给多个变量
a, b, c = (1, 2, 3) # a 是 1b 是 2c 是 3
# 如果不加括号,将会被自动视为元组
d, e, f = 4, 5, 6
# 现在我们可以看看交换两个数字是多么容易的事
e, d = d, e # d 是 5e 是 4
# 字典用来储存映射关系
empty_dict = {}
# 字典初始化
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# 字典也用中括号访问元素
filled_dict["one"] # => 1
# 把所有的键保存在列表中
filled_dict.keys() # => ["three", "two", "one"]
# 键的顺序并不是唯一的,得到的不一定是这个顺序
# 把所有的值保存在列表中
filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
# 和键的顺序相同
# 判断一个键是否存在
"one" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# 查询一个不存在的键会抛出 KeyError
filled_dict["four"] # KeyError
# 用 get 方法来避免 KeyError
filled_dict.get("one") # => 1
filled_dict.get("four") # => None
# get 方法支持在不存在的时候返回一个默认值
filled_dict.get("one", 4) # => 1
filled_dict.get("four", 4) # => 4
# setdefault 是一个更安全的添加字典元素的方法
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] 的值为 5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] 的值仍然是 5
# 集合储存无顺序的元素
empty_set = set()
# 初始化一个集合
some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4])
# Python 2.7 之后,大括号可以用来表示集合
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1 2 3 4}
# 向集合添加元素
filled_set.add(5) # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}
# 用 & 来计算集合的交
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
# 用 | 来计算集合的并
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# 用 - 来计算集合的差
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# 用 in 来判断元素是否存在于集合中
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False
####################################################
## 3. 控制流程
####################################################
# 新建一个变量
some_var = 5
# 这是个 if 语句,在 python 中缩进是很重要的。
# 下面的代码片段将会输出 "some var is smaller than 10"
if some_var > 10:
print "some_var is totally bigger than 10."
elif some_var < 10: # 这个 elif 语句是不必须的
print "some_var is smaller than 10."
else: # 这个 else 也不是必须的
print "some_var is indeed 10."
"""
用for循环遍历列表
输出:
dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
# 你可以用 % 来格式化字符串
print "%s is a mammal" % animal
"""
`range(number)` 返回从0到给定数字的列表
输出:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print i
"""
while 循环
输出:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print x
x += 1 # x = x + 1 的简写
# 用 try/except 块来处理异常
# Python 2.6 及以上适用:
try:
# 用 raise 来抛出异常
raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
pass # pass 就是什么都不做,不过通常这里会做一些恢复工作
####################################################
## 4. 函数
####################################################
# 用 def 来新建函数
def add(x, y):
print "x is %s and y is %s" % (x, y)
return x + y # 通过 return 来返回值
# 调用带参数的函数
add(5, 6) # => 输出 "x is 5 and y is 6" 返回 11
# 通过关键字赋值来调用函数
add(y=6, x=5) # 顺序是无所谓的
# 我们也可以定义接受多个变量的函数,这些变量是按照顺序排列的
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1,2,3)
# 我们也可以定义接受多个变量的函数,这些变量是按照关键字排列的
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# 实际效果:
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# 你也可以同时将一个函数定义成两种形式
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}
"""
# 当调用函数的时候,我们也可以进行相反的操作,把元组和字典展开为参数
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # 等价于 foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # 等价于 foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # 等价于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# 函数在 python 中是一等公民
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# 匿名函数
(lambda x: x > 2)(3) # => True
# 内置高阶函数
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# 可以用列表方法来对高阶函数进行更巧妙的引用
[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. 类
####################################################
# 我们新建的类是从 object 类中继承的
class Human(object):
# 类属性,由所有类的对象共享
species = "H. sapiens"
# 基本构造函数
def __init__(self, name):
# 将参数赋给对象成员属性
self.name = name
# 成员方法,参数要有 self
def say(self, msg):
return "%s: %s" % (self.name, msg)
# 类方法由所有类的对象共享
# 这类方法在调用时,会把类本身传给第一个参数
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# 静态方法是不需要类和对象的引用就可以调用的方法
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# 实例化一个类
i = Human(name="Ian")
print i.say("hi") # 输出 "Ian: hi"
j = Human("Joel")
print j.say("hello") # 输出 "Joel: hello"
# 访问类的方法
i.get_species() # => "H. sapiens"
# 改变共享属性
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
# 访问静态变量
Human.grunt() # => "*grunt*"
####################################################
## 6. 模块
####################################################
# 我们可以导入其他模块
import math
print math.sqrt(16) # => 4.0
# 我们也可以从一个模块中导入特定的函数
from math import ceil, floor
print ceil(3.7) # => 4.0
print floor(3.7) # => 3.0
# 从模块中导入所有的函数
# 警告:不推荐使用
from math import *
# 简写模块名
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Python的模块其实只是普通的python文件
# 你也可以创建自己的模块,并且导入它们
# 模块的名字就和文件的名字相同
# 也可以通过下面的方法查看模块中有什么属性和方法
import math
dir(math)
```
## 更多阅读
希望学到更多?试试下面的链接:
* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)