python3改版后的特征

1、原始数据类型和运算符
　　# 整数
　　3  # => 3

　　# 算术没有什么出乎意料的
　　1 + 1  # => 2
　　8 - 1  # => 7
　　10 * 2  # => 20

　　# 但是除法例外，会自动转换成浮点数
　　35 / 5  # => 7.0
　　5 / 3  # => 1.6666666666666667

　　# 整数除法的结果都是向下取整
　　5 // 3     # => 1
　　5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也可以
　　-5 // 3  # => -2
　　-5.0 // 3.0 # => -2.0

　　# 浮点数的运算结果也是浮点数
　　3 * 2.0 # => 6.0

　　# 模除
　　7 % 3 # => 1

　　# x的y次方
　　2**4 # => 16

　　# 用括号决定优先级
　　(1 + 3) * 2  # => 8

　　# 布尔值
　　True
　　False

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

　　# 逻辑运算符，注意and和or都是小写
　　True and False # => False
　　False or True # => True

　　# 整数也可以当作布尔值
　　0 and 2 # => 0
　　-5 or 0 # => -5
　　0 == False # => True
　　2 == True # => False
　　1 == True # => True

　　# 用==判断相等
　　1 == 1  # => True
　　2 == 1  # => False

　　# 用!=判断不等
　　1 != 1  # => False
　　2 != 1  # => True

　　# 比较大小
　　1 < 10  # => True
　　1 > 10  # => False
　　2 <= 2  # => True
　　2 >= 2  # => True

　　# 大小比较可以连起来！
　　1 < 2 < 3  # => True
　　2 < 3 < 2  # => False

　　# 字符串用单引双引都可以
　　"这是个字符串"
　　'这也是个字符串'

　　# 用加号连接字符串
　　"Hello " + "world!"  # => "Hello world!"

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

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

　　# 可以重复参数以节省时间
　　"{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"

　　# 如果不想数参数，可以用关键字
　　"{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以下环境运行，也可以用老式的格式化语法
　　"%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")

　　# None是一个对象
　　None  # => None

　　# 当与None进行比较时不要用 ==，要用is。is是用来比较两个变量是否指向同一个对象。
　　"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、变量和集合
　　# print是内置的打印函数
　　print("I'm Python. Nice to meet you!")

　　# 在给变量赋值前不用提前声明
　　# 传统的变量命名是小写，用下划线分隔单词
　　some_var = 5
　　some_var  # => 5

　　# 访问未赋值的变量会抛出异常
　　# 参考流程控制一段来学习异常处理
　　some_unknown_var  # 抛出NameError

　　# 用列表(list)储存序列
　　li = []
　　# 创建列表时也可以同时赋给元素
　　other_li = [4, 5, 6]

　　# 用append在列表最后追加元素
　　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]
　　# 用pop从列表尾部删除
　　li.pop()        # => 3 且li现在是[1, 2, 4]
　　# 把3再放回去
　　li.append(3)    # li变回[1, 2, 4, 3]

　　# 列表存取跟数组一样
　　li[0]  # => 1
　　# 取出最后一个元素　　
　　li[-1]  # => 3

　　# 越界存取会造成IndexError
　　li[4]  # 抛出IndexError

　　# 列表有切割语法
　　li[1:3]  # => [2, 4]
　　# 取尾
　　li[2:]  # => [4, 3]
　　# 取头
　　li[:3]  # => [1, 2, 4]
　　# 隔一个取一个
　　li[::2]   # =>[1, 4]
　　# 倒排列表
　　li[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
　　# 可以用三个参数的任何组合来构建切割
　　# li[始:终:步伐]

　　# 用del删除任何一个元素
　　del li[2]   # li is now [1, 2, 3]

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

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

　　# 用in测试列表是否包含值
　　1 in li   # => True

　　# 用len取列表长度
　　len(li)   # => 6

　　# 元组是不可改变的序列
　　tup = (1, 2, 3)
　　tup[0]   # => 1
　　tup[0] = 3  # 抛出TypeError

　　# 列表允许的操作元组大都可以
　　len(tup)   # => 3
　　tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
　　tup[:2]   # => (1, 2)
　　2 in tup   # => True

　　# 可以把元组合列表解包，赋值给变量
　　a, b, c = (1, 2, 3)     # 现在a是1，b是2，c是3
　　# 元组周围的括号是可以省略的
　　d, e, f = 4, 5, 6
　　# 交换两个变量的值就这么简单
　　e, d = d, e     # 现在d是5，e是4

　　# 用字典表达映射关系
　　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 获得所有的键。
　　# 因为 keys 返回一个可迭代对象，所以在这里把结果包在 list 里。我们下面会详细介绍可迭代。
　　# 注意：字典键的顺序是不定的，你得到的结果可能和以下不同。
　　list(filled_dict.keys())   # => ["three", "two", "one"]

　　# 用values获得所有的值。跟keys一样，要用list包起来，顺序也可能不同。
　　list(filled_dict.values())   # => [3, 2, 1]

　　# 用in测试一个字典是否包含一个键
　　"one" in filled_dict   # => True
　　1 in filled_dict   # => False

　　# 访问不存在的键会导致KeyError
　　filled_dict["four"]   # KeyError

　　# 用get来避免KeyError
　　filled_dict.get("one")   # => 1
　　filled_dict.get("four")   # => None
　　# 当键不存在的时候get方法可以返回默认值
　　filled_dict.get("one", 4)   # => 1
　　filled_dict.get("four", 4)   # => 4

　　# setdefault方法只有当键不存在的时候插入新值
　　filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"]设为5
　　filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"]还是5

　　# 字典赋值
　　filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
　　filled_dict["four"] = 4  # 另一种赋值方法

　　# 用del删除
　　del filled_dict["one"]  # 从filled_dict中把one删除

　　# 用set表达集合
　　empty_set = set()
　　# 初始化一个集合，语法跟字典相似。
　　some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set现在是{1, 2, 3, 4}

　　# 可以把集合赋值于变量
　　filled_set = some_set

　　# 为集合添加元素
　　filled_set.add(5)   # filled_set现在是{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}

　　# - 取补集
　　{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # => {1, 4}

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

3、流程控制和迭代器

　　# 先随便定义一个变量
　　some_var = 5

　　# 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的
　　# 印出"some_var比10小"
　　if some_var > 10:
  　　  print("some_var比10大")
　　elif some_var < 10:    # elif句是可选的
  　　  print("some_var比10小")
　　else:                  # else也是可选的
　　    print("some_var就是10")

　　"""
　　用for循环语句遍历列表
　　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)"返回数字列表从0到给的数字
　　打印:
　　    0
 　　   1
 　　   2
 　　   3
　　"""
　　for i in range(4):
　　    print(i)

　　"""
　　while循环直到条件不满足
　　打印:
　　    0
　　    1
  　　  2
  　　  3
　　"""
　　x = 0
　　while x < 4:
  　　  print(x)
   　　 x += 1  # x = x + 1 的简写

　　# 用try/except块处理异常状况
　　try:
　　    # 用raise抛出异常
　　    raise IndexError("This is an index error")
　　except IndexError as e:
　　    pass    # pass是无操作，但是应该在这里处理错误
　　except (TypeError, NameError):
   　　 pass    # 可以同时处理不同类的错误
　　else:   # else语句是可选的，必须在所有的except之后
　　    print("All good!")   # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行

　　# Python提供一个叫做可迭代(iterable)的基本抽象。一个可迭代对象是可以被当作序列
　　# 的对象。比如说上面range返回的对象就是可迭代的。

　　filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
　　our_iterable = filled_dict.keys()
　　print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three'])，是一个实现可迭代接口的对象

　　# 可迭代对象可以遍历
　　for i in our_iterable:
　　    print(i)    # 打印 one, two, three

　　# 但是不可以随机访问
　　our_iterable[1]  # 抛出TypeError

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

　　# 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
　　# 用__next__可以取得下一个元素
　　our_iterator.__next__()  # => "one"

　　# 再一次调取__next__时会记得位置
　　our_iterator.__next__()  # => "two"
　　our_iterator.__next__()  # => "three"

　　# 当迭代器所有元素都取出后，会抛出StopIteration
　　our_iterator.__next__() # 抛出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. 函数

　　# 用def定义新函数
　　def add(x, y):
  　　  print("x is {} and y is {}".format(x, y))
  　　  return x + y    # 用return语句返回

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

　　# 也可以用关键字参数来调用函数
　　add(y=6, x=5)   # 关键字参数可以用任何顺序

　　# 我们可以定义一个可变参数函数
　　def varargs(*args):
　　    return args

　　varargs(1, 2, 3)   # => (1, 2, 3)

　　# 我们也可以定义一个关键字可变参数函数
　　def keyword_args(**kwargs):
  　　  return kwargs

　　# 我们来看看结果是什么：
　　keyword_args(big="foot", loch="ness")   # => {"big": "foot", "loch": "ness"}

　　# 这两种可变参数可以混着用
　　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}
　　"""

　　# 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的，用*展开序列，用**展开字典。
　　args = (1, 2, 3, 4)
　　kwargs = {"a": 3, "b": 4}
　　all_the_args(*args)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4)
　　all_the_args(**kwargs)   # 相当于 foo(a=3, b=4)
　　all_the_args(*args, **kwargs)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

　　# 函数作用域
　　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 # 现在全局域的x被赋值
 　　   print (x) # => 6

　　setX(43)
　　setGlobalX(6)

　　# 函数在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

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

　　# 内置的高阶函数
　　map(add_10, [1, 2, 3])   # => [11, 12, 13]
　　filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])   # => [6, 7]

　　# 用列表推导式可以简化映射和过滤。列表推导式的返回值是另一个列表。
　　[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. 类

　　# 定义一个继承object的类
　　class Human(object):

　　    # 类属性，被所有此类的实例共用。
 　　   species = "H. sapiens"

 　　   # 构造方法，当实例被初始化时被调用。注意名字前后的双下划线，这是表明这个属
 　　   # 性或方法对Python有特殊意义，但是允许用户自行定义。你自己取名时不应该用这
 　　   # 种格式。
  　　  def __init__(self, name):
  　　      # Assign the argument to the instance's name attribute
   　　     self.name = name

  　　  # 实例方法，第一个参数总是self，就是这个实例对象
  　　  def say(self, msg):
   　　     return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)

 　　   # 类方法，被所有此类的实例共用。第一个参数是这个类对象。
 　　   @classmethod
 　　   def get_species(cls):
 　　　       return cls.species

   　　 # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。
  　　  @staticmethod
  　　  def grunt():
      　　  return "*grunt*"

　　# 构造一个实例
　　i = Human(name="Ian")
　　print(i.say("hi"))     # 印出 "Ian: hi"

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

　　# 调用一个类方法
　　i.get_species()   # => "H. sapiens"

　　# 改一个共用的类属性
　　Human.species = "H. neanderthalensis"
　　i.get_species()   # => "H. neanderthalensis"
　　j.get_species()   # => "H. neanderthalensis"

　　# 调用静态方法
　　Human.grunt()   # => "*grunt*"

6. 模块

　　# 用import导入模块
　　import math
　　print(math.sqrt(16))  # => 4.0

　　# 也可以从模块中导入个别值
　　from math import ceil, floor
　　print(ceil(3.7))  # => 4.0
　　print(floor(3.7))   # => 3.0

　　# 可以导入一个模块中所有值
　　# 警告：不建议这么做
　　from math import *

　　# 如此缩写模块名字
　　import math as m
　　math.sqrt(16) == m.sqrt(16)   # => True

　　# Python模块其实就是普通的Python文件。你可以自己写，然后导入，
　　# 模块的名字就是文件的名字。

　　# 你可以这样列出一个模块里所有的值
　　import math
　　dir(math)

7. 高级用法

　　# 用生成器(generators)方便地写惰性运算
　　def double_numbers(iterable):
　　    for i in iterable:
 　　       yield i + i

　　# 生成器只有在需要时才计算下一个值。它们每一次循环只生成一个值，而不是把所有的
　　# 值全部算好。
　　#
　　# range的返回值也是一个生成器，不然一个1到900000000的列表会花很多时间和内存。
　　#
　　# 如果你想用一个Python的关键字当作变量名，可以加一个下划线来区分。
　　range_ = range(1, 900000000)
　　# 当找到一个 >=30 的结果就会停
　　# 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于30的数。
　　for i in double_numbers(range_):
   　　 print(i)
  　　  if i >= 30:
  　　      break

　　# 装饰器(decorators)
　　# 这个例子中，beg装饰say
　　# beg会先调用say。如果返回的say_please为真，beg会改变返回的字符串。
　　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 :(