关于python3.x语法

注1：该文章中所有的图示均使用的pycharm

注2：#号后面没有声明的均为运算结果

#用井字符开头的是单行注释

"""
　　多行字符串用三个引号
　　包裹，也常被用来做多
　　行注释
"""

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，直接引用即可

# 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]，不能同时追加多个
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]，第一个数值开始，到第三个数值但不含第三个数值

# 取尾
li[2:] 　　　　  # => [4, 3]，也就是第2个数值后面的所有，含第二个数值
# 取头
li[:3] 　　　　 # => [1, 2, 4]，也就是第三个数值前的所有，但不含第三个数值
# 隔一个取一个
li[::2] 　　　　# =>[1, 4]，这个2需要注意
# 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
print(filled_dict["one"])　　 # => 1，用双引号，用字典中的key能打印出来字典中的value

# 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keys是打印字典中的key

# 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
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
print("{} is a mammal".format(animal))

输出：

dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal

"range(number)"返回数字列表从0到给的数字

for i in range(4):
　　print(i)

输出：

0
1
2
3

while循环直到条件不满足
打印:
0
1
2
3
代码：
x = 0
while x < 4:
　　print(x)
　　x += 1 　　 # x = x + 1 的简写，该句要顶头写的话就会是死循环

# 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

注：也就是把这个变量的值完全给了另一个变量

# 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

print(varargs(1, 2, 3))　　 # => (1, 2, 3)，这行要和上一行中间空2行，这是PEP8的格式

# 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：（中间空2行）
print(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)

输出：
(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)

输出：

43
5
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 :(