一.基础语法

注释

Python中单行注释以 # 开头，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 “”"：

#!/usr/bin/python3# 第一个注释
# 第二个注释'''
第三注释
第四注释
'''"""
第五注释
第六注释
"""
print ("Hello, Python!")

行与缩进

python最具特色的就是使用缩进来表示代码块，而不使用大括号 {} 。

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。如下：

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

以下代码最后一行语句缩进数的空格数不一致，会导致运行错误：

if True:print ("Answer")print ("True")
else:print ("Answer")print ("False")    # 缩进不一致，会导致运行错误

File "test.py", line 6print ("False")    # 缩进不一致，会导致运行错误^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

Python使用大括号，主要用于表示字典类型，而不是用于代码块的分隔。

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。

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。它们可以出现在代码的任何位置。例如，你可以在函数之间或在代码块之间插入空行。

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

在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠 \，例如：

total = ['item_one', 'item_two', 'item_three','item_four', 'item_five']

等待用户输入

执行下面的程序在输入后按下enter键后就会退出程序：

a=input("按下 enter 键后退出。")
print(a)

同一行显示多条语句

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 = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\n')

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=“”：

x="a"
y="b"
# 换行输出
print( x )
print( y )print('---------')
# 不换行输出
print( x, end=" " )
print( y, end=" " )
print()

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 *

导入sys模块

import sys
print('================Python import mode==========================')
print ('命令行参数为:')
for i in sys.argv:print (i)
print ('\n python 路径为',sys.path)

导入 sys 模块的 argv,path 成员

from sys import argv,path  #  导入特定的成员print('================python from import===================================')
print('path:',path) # 因为已经导入path成员，所以此处引用时不需要加sys.path

Python数据类型

变量

**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。

Python允许你同时为多个变量赋值。例如：

a = b = c = 1

可以为多个对象指定多个变量。例如：

a, b, c = 1, 2, "runoob"

数据类型

Python3 中常见的数据类型有：

Number,String,bool, List, Tuple（元组）, Set, Dictionary（字典）
不可变数据：Number、String、Tuple；
可变数据（3 个）：List、Dictionary、Set

Number类型

Number: int、float、bool、complex（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) - 复数由实部和虚部组成，形式为 a + bj，其中 a 是实部，b 是虚部，j 表示虚数单位。如 1 + 2j、 1.1 + 2.2j

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

a, b, c, d = 20, 5.5, True, 4+3j
print(type(a), type(b), type(c), type(d))print(isinstance(a, str))

isinstance 和 type 的区别在于：

type()不会认为子类是一种父类类型。
isinstance()会认为子类是一种父类类型。

注意：Python3 中，bool 是 int 的子类，True 和 False 可以和数字相加， True==1、False==0 会返回 True，但可以通过 is 来判断类型。

>>> issubclass(bool, int) 
True
>>> True==1
True
>>> False==0
True
>>> True+1
2
>>> False+1
1
>>> 1 is True
False
>>> 0 is False
False

Python 数字数据类型用于存储数值。

Number数据类型是不允许改变的，这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。
可以用del语句删除一些数字对象的引用。

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

数值运算

>>> 17 / 3  # 除法，得到一个浮点数
5.666666666666667
>>> 17 // 3 # 除法，得到一个整数
5
>>> 17 % 3 # 取余
2
>>> 2 ** 5 # 乘方
32

1、一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。
2、数值的除法包含两个运算符：/ 返回一个浮点数，// 返回一个整数。
3、在混合计算时，Python会把整型转换成为浮点数。
4、在整数除法中，除法 / 总是返回一个浮点数，如果只想得到整数的结果，丢弃可能的分数部分，可以使用运算符 //

字符串(String)

• Python 中单引号 ’ 和双引号 " 使用完全相同。
• 使用三引号(‘’’ 或 “”")可以指定一个多行字符串。

word = '字符串'
sentence = "这是一个句子。"
paragraph = """这是一个段落，
可以由多行组成"""

• 转义符 \。
• 反斜杠可以用来转义，使用 r 可以让反斜杠不发生转义。 如 r"this is a line with \n" 则 \n会显示，并不是换行。 r 指raw，即 raw string
• 按字面意义级联字符串，如 "this " "is " “string” 会被自动转换为 this is string。
• 字符串可以用 + 运算符连接在一起，用 * 运算符重复。
• Python 中的字符串有两种索引方式，从左往右以 0 开始，从右往左以 -1 开始。
• Python 中的字符串不能改变。
• Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为 1 的字符串。
• 字符串切片 str[start:end]，其中 start（包含）是切片开始的索引，end（不包含）是切片结束的索引。
  字符串的切片可以加上步长参数 step，语法格式如下：str[start : end :step]

str='123456789'print(str)                 # 输出字符串
print(str[0:-1])           # 输出第一个到倒数第二个的所有字符
print(str[0])              # 输出字符串第一个字符
print(str[2:5])            # 输出从第三个开始到第六个的字符（不包含）
print(str[2:])             # 输出从第三个开始后的所有字符
print(str[1:5:2])          # 输出从第二个开始到第五个且每隔一个的字符（步长为2）
print(str * 2)             # 输出字符串两次

另外，反斜杠()可以作为续行符，表示下一行是上一行的延续。也可以使用 “”“…”“” 或者 ‘’‘…’‘’ 跨越多行。

str = 'Runoob'\"dad"# 定义一个字符串变量str2 = """这是一个
多行字符串。""" # 定义一个字符串变量print(str)           # 打印整个字符串
print(str2)           # 打印整个字符串

注意，Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为1的字符串。

与 C 字符串不同的是，Python 字符串不能被改变。向一个索引位置赋值，比如 word[0] = ‘m’ 会导致错误。

Python 字符串格式化 %

#!/usr/bin/python3print ("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10))

f-string

f-string 是 python3.6 之后版本添加的，称之为字面量格式化字符串，是新的格式化字符串的语法。

f-string 格式化字符串以 f 开头，后面跟着字符串，字符串中的表达式用大括号 {} 包起来，它会将变量或表达式计算后的值替换进去，实例如下：

>>> name = 'Runoob'
>>> f'Hello {name}'  # 替换变量
'Hello Runoob'
>>> f'{1+2}'         # 使用表达式
'3'>>> w = {'name': 'Runoob', 'url': 'www.runoob.com'}
>>> f'{w["name"]}: {w["url"]}'
'Runoob: www.runoob.com'

bool（布尔类型）

布尔类型只有两个值：True 和 False。

• bool 是 int 的子类，因此布尔值可以被看作整数来使用，其中 True 等价于 1。
• 布尔类型可以和其他数据类型进行比较，比如数字、字符串等。在比较时，Python 会将 True 视为 1，False 视为 0。
• 可以使用 bool() 函数将其他类型的值转换为布尔值。以下值在转换为布尔值时为 False：None、False、零 (0、0.0、0j)、空序列（如 ‘’、()、[]）和空映射（如 {}）。其他所有值转换为布尔值时均为 True。

注意: 在 Python 中，所有非零的数字和非空的字符串、列表、元组等数据类型都被视为 True，只有 0、空字符串、空列表、空元组等被视为 False

x = 10
if x:print("x is non-zero and thus True in a boolean context")

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。
列表截取的语法格式 : 变量[头下标:尾下标]
加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作。
与Python字符串不一样的是，列表中的元素是可以改变的

list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]print ("第三个元素为 : ", list[2])
list[2] = 2001
print ("更新后的第三个元素为 : ", list[2])list1 = ['Google', 'Runoob', 'Taobao']
list1.append('Baidu')
print ("更新后的列表 : ", list1)del list[2]
print ("删除第三个元素 : ", list)

嵌套列表

使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：

>>> a = ['a', 'b', 'c']
>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'

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。元组中的元素类型也可以不相同

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。

构造包含 0 个或 1 个元素的元组比较特殊，所以有一些额外的语法规则：

tup1 = ()    # 空元组
tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号

如果你想创建只有一个元素的元组，需要注意在元素后面添加一个逗号，以区分它是一个元组而不是一个普通的值，这是因为在没有逗号的情况下，Python会将括号解释为数学运算中的括号，而不是元组的表示。

如果不添加逗号，如下所示，它将被解释为一个普通的值而不是元组：

not_a_tuple = (42)

这样的话，not_a_tuple 将是整数类型而不是元组类型。

Set集合

Python 中的集合（Set）是一种无序、可变的数据类型，用于存储唯一的元素。
集合中的元素不会重复，并且可以进行交集、并集、差集等常见的集合操作。

在 Python 中，集合使用大括号 {} 表示，元素之间用逗号 , 分隔。另外，也可以使用 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。

parame = {value01,value02,…}
或者
set(value)
a = set(‘abracadabra’)
b= set(‘alacazam’)

print(a - b)     # a 和 b 的差集
print(a | b)     # a 和 b 的并集
print(a & b)     # a 和 b 的交集
print(a ^ b)     # a 和 b 中不同时存在的元素

Dictionary（字典）

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。
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。

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}

tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}del tinydict['Name']  # 删除键 'Name'
print(len(tinydict))tinydict.clear()  # 清空字典
del tinydict  # 删除字典之后再使用tinydict 会报错

运算符

在 Python 3.8 及更高版本中，引入了一种新的语法特性，称为"海象运算符"（Walrus Operator），它使用 := 符号。这个运算符的主要目的是在表达式中同时进行赋值和返回赋值的值。

使用海象运算符可以在一些情况下简化代码，尤其是在需要在表达式中使用赋值结果的情况下。这对于简化循环条件或表达式中的重复计算很有用。

# 传统写法
n = 10
if n > 5:print(n)# 使用海象运算符
if (n := 10) > 5:print(n)

• Python逻辑运算符 and /or/not
• Python还支持成员运算符 in/not in，可以用于判断字符串中是否包含给定的字符
• Python身份运算符 用于比较两个对象的存储单元 is/is not
  is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象 x is y, 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True

is 与 == 区别：
is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个， == 用于判断引用变量的值是否相等。

python条件控制/循环

if condition_1:statement_block_1
elif condition_2:statement_block_2
else:statement_block_3

match subject:case <pattern_1>:<action_1>case <pattern_2>:<action_2>case <pattern_3>:<action_3>case _:<action_wildcard> (默认case)#一个 case 也可以设置多个匹配条件，条件使用 ｜ 隔开，例如：
...case 401|403|404:return "Not allowed"

n = 100 
sum = 0
counter = 1
while counter <= n:sum = sum + countercounter += 1
print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum))

Python 中没有 do…while 循环。

while 循环使用 else 语句

如果 while 后面的条件语句为 false 时，则当循环执行完毕（即遍历完 iterable 中的所有元素）后，会执行 else 子句中的代码，如果在循环过程中遇到了 break 语句，则会中断循环，此时不会执行 else 子句。

语法格式如下：

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

在 Python 中，for…else 语句用于在循环结束后执行一段代码。

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

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

while True:
...     pass  # 等待键盘中断 (Ctrl+C)

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，实例如下：

# 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 < 1000:print(b, end=',')a, b = b, a+b

Python 推导式

Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。
Python 推导式是一种强大且简洁的语法，适用于生成列表、字典、集合和生成器。
在使用推导式时，需要注意可读性，尽量保持表达式简洁，以免影响代码的可读性和可维护性。
Python 支持各种数据结构的推导式：
列表(list)推导式

表达式 for 变量 in 列表] 
[out_exp_res for out_exp in input_list]或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
[out_exp_res for out_exp in input_list if condition]

• out_exp_res：列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。
• for out_exp in input_list：迭代 input_list 将 out_exp 传入到 out_exp_res 表达式中。
• if condition：条件语句，可以过滤列表中不符合条件的值

字典(dict)推导式

{ key_expr: value_expr for value in collection }
或
{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

集合(set)推导式

{ expression for item in Sequence }
或
{ expression for item in Sequence if conditional }

元组(tuple)推导式
元组推导式和列表推导式的用法也完全相同，只是元组推导式是用 () 圆括号将各部分括起来，而列表推导式用的是中括号 []，另外元组推导式返回的结果是一个生成器对象。

a = (x for x in range(1,10))
print(a)
b=tuple(a)       # 使用 tuple() 函数，可以直接将生成器对象转换成元组
print(b)

Python函数定义

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名（参数列表）:函数体

在 python 中，类型属于对象，对象有不同类型的区分，变量是没有类型的：
[1,2,3] 是 List 类型，“Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，它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(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

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，则是新生成一个 a 的对象。

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。

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 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。

#可写函数说明
def printinfo( name, age ):"打印任何传入的字符串"print ("名字: ", name)print ("年龄: ", age)return#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )

• 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：

def printinfo( name, age = 35 ):"打印任何传入的字符串"print ("名字: ", name)print ("年龄: ", age)return

• 不定长参数

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):"函数_文档字符串"function_suitereturn [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。

# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):"打印任何传入的参数"print ("输出: ")print (arg1)print (vartuple)# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。如下实例：

# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):"打印任何传入的参数"print ("输出: ")print (arg1)for var in vartuple:print (var)return# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入