Python入门摘要

作者: 笔名辉哥 | 来源:发表于2020-09-07 18:26 被阅读0次

1. 摘要

本文讲解了Python语法的要点，便于入门者学习之用。

2.内容

2.1 基本语法

2.2.1 Python 标识符

在 Python 里，标识符由字母、数字、下划线组成。

在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。

Python 中的标识符是区分大小写的。

以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入。

以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员，以双下划线开头和结尾的 foo 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 init() 代表类的构造函数。

Python 可以同一行显示多条语句，方法是用分号 ; 分开，如：

>>> print ('hello');print ('runoob');
hello
runoob

2.2.2 Python 保留字符

下面的列表显示了在Python中的保留字。这些保留字不能用作常数或变数，或任何其他标识符名称。

所有 Python 的关键字只包含小写字母。

and	exec	not
assert	finally	or
break	for	pass
class	from	print
continue	global	raise
def	if	return
del	import	try
elif	in	while
else	is	with
except	lambda	yield

2.2.3 行和缩进

学习 Python 与其他语言最大的区别就是，Python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类，函数以及其他逻辑判断。python 最具特色的就是用缩进来写模块。

缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行。

因此，在 Python 的代码块中必须使用相同数目的行首缩进空格数。

建议你在每个缩进层次使用 单个制表符 或 两个空格 或 四个空格 , 切记不能混用。

2.2.4 Python 引号

Python 可以使用引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ ) 来表示字符串，引号的开始与结束必须是相同类型的。

其中三引号可以由多行组成，编写多行文本的快捷语法，常用于文档字符串，在文件的特定地点，被当做注释。

word = 'word'
sentence = "这是一个句子。"
paragraph = """这是一个段落。
包含了多个语句"""

2.2 Python 命令行参数

Python 提供了 getopt 模块来获取命令行参数。

$ python test.py arg1 arg2 arg3

Python 中也可以所用 sys 的 sys.argv 来获取命令行参数：

sys.argv 是命令行参数列表。
len(sys.argv) 是命令行参数个数。

注：sys.argv[0] 表示脚本名。

test.py 文件代码如下：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import sys

print '参数个数为:', len(sys.argv), '个参数。'
print '参数列表:', str(sys.argv)

执行以上代码，输出结果为：

$ python test.py arg1 arg2 arg3
参数个数为: 4 个参数。
参数列表: ['test.py', 'arg1', 'arg2', 'arg3']

2.2.1 getopt模块

getopt模块是专门处理命令行参数的模块，用于获取命令行选项和参数，也就是sys.argv。命令行选项使得程序的参数更加灵活。支持短选项模式（-）和长选项模式（--）。

该模块提供了两个方法及一个异常处理来解析命令行参数。

2.2.1.1 getopt.getopt 方法

getopt.getopt 方法用于解析命令行参数列表，语法格式如下：

getopt.getopt(args, options[, long_options])

方法参数说明：

args: 要解析的命令行参数列表。
options : 以字符串的格式定义，options 后的冒号 : 表示如果设置该选项，必须有附加的参数，否则就不附加参数。
long_options : 以列表的格式定义，long_options 后的等号 = 表示该选项必须有附加的参数，不带冒号表示该选项不附加参数。
该方法返回值由两个元素组成: 第一个是 (option, value) 元组的列表。第二个是参数列表，包含那些没有 - 或 -- 的参数。

另外一个方法是 getopt.gnu_getopt，这里不多做介绍。

2.2.2 Python 中文编码

Python中默认的编码格式是 ASCII 格式，在没修改编码格式时无法正确打印汉字，所以在读取中文时会报错。

解决方法为只要在文件开头加入 # -*- coding: UTF-8 -*- 或者 # coding=utf-8 就行了

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8

# -*- coding: UTF-8 -*-

print( "你好，世界" )

2.2.3 等待用户输入

下面的程序执行后就会等待用户输入，按回车键后就会退出：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

raw_input("按下 enter 键退出，其他任意键显示...\n")

以上代码中，\n 实现换行。一旦用户按下 enter(回车) 键退出，其它键显示。

2.3 Python 变量类型

2.3.1 数字数据类型(int,float,complex)

当你指定一个值时，Number对象就会被创建：

var2 = 10

您也可以使用del语句删除一些对象的引用。

del语句的语法是：

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

您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如：

del var_a, var_b

Python支持四种不同的数字类型：

int（有符号整型）
long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]）
float（浮点型）
complex（复数）

一些数值类型的实例：

int	long	float	complex
10	51924361L	0.0	3.14j
100	-0x19323L	15.20	45.j
-786	0122L	-21.9	9.322e-36j
080	0xDEFABCECBDAECBFBAEl	32.3e+18	.876j
-0490	535633629843L	-90.	-.6545+0J
-0x260	-052318172735L	-32.54e100	3e+26J
0x69	-4721885298529L	70.2E-12	4.53e-7j

长整型也可以使用小写 l，但是还是建议您使用大写 L，避免与数字 1 混淆。Python使用 L 来显示长整型。
Python 还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示，复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。

注意：long 类型只存在于 Python2.X 版本中，在 2.2 以后的版本中，int 类型数据溢出后会自动转为long类型。在 Python3.X 版本中 long 类型被移除，使用 int 替代。

2.3.2 字符串(str)

python的字串列表有2种取值顺序:

从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1
从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头

img

加号（+）是字符串连接运算符，星号（*）是重复操作。

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

如下实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
str = 'Hello World!'
 
print str           # 输出完整字符串
print str[0]        # 输出字符串中的第一个字符
print str[2:5]      # 输出字符串中第三个至第六个之间的字符串
print str[2:]       # 输出从第三个字符开始的字符串
print str * 2       # 输出字符串两次
print str + "TEST"  # 输出连接的字符串
print str[2:5:2]    # 索引 2 到索引 5 的位置并设置为步长为 2（间隔一个位置）来截取字符串

2.3.3 列表(list)

List（列表）是 Python 中使用最频繁的数据类型。

列表用 [ ] 标识，是 python 最通用的复合数据类型。

加号 + 是列表连接运算符，星号 ***** 是重复操作。如下实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tinylist = [123, 'john']
 
print list               # 输出完整列表
print list[0]            # 输出列表的第一个元素
print list[1:3]          # 输出第二个至第三个元素 
print list[2:]           # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print tinylist * 2       # 输出列表两次
print list + tinylist    # 打印组合的列表

2.3.4 元组(tuple)

元组是另一个数据类型，类似于 List（列表）。

元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
tinytuple = (123, 'john')
 
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]          # 输出第二个至第四个（不包含）的元素 
print tuple[2:]           # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print tinytuple * 2       # 输出元组两次
print tuple + tinytuple   # 打印组合的元组

2.3.5 字典(dict)

字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。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。

字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2] = "This is two"
 
tinydict = {'name': 'runoob','code':6734, 'dept': 'sales'}
 
 
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

2.3.6 数据类型转换

有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。

以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。

函数	描述
[int(x ,base])	将x转换为一个整数
[long(x ,base] )	将x转换为一个长整数
float(x)	将x转换到一个浮点数
[complex(real ,imag])	创建一个复数
str(x)	将对象 x 转换为字符串
repr(x)	将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)	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)	将序列 s 转换为一个元组
list(s)	将序列 s 转换为一个列表
set(s)	转换为可变集合
dict(d)	创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。
frozenset(s)	转换为不可变集合
chr(x)	将一个整数转换为一个字符
unichr(x)	将一个整数转换为Unicode字符
ord(x)	将一个字符转换为它的整数值
hex(x)	将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)	将一个整数转换为一个八进制字符串

2.4 运算符

2.4.1 算术运算符

以下假设变量： a=10，b=20：

运算符	描述	实例
+	加 - 两个对象相加	a + b 输出结果 30
-	减 - 得到负数或是一个数减去另一个数	a - b 输出结果 -10
*	乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串	a * b 输出结果 200
/	除 - x除以y	b / a 输出结果 2
%	取模 - 返回除法的余数	b % a 输出结果 0
**	幂 - 返回x的y次幂	a**b 为10的20次方，输出结果 100000000000000000000
//	取整除 - 返回商的整数部分（向下取整）	`>>> 9//2 4 >>> -9//2 -5`

注意：Python2.x 里，整数除整数，只能得出整数。如果要得到小数部分，把其中一个数改成浮点数即可。

>>> 1/2
0
>>> 1.0/2
0.5
>>> 1/float(2)
0.5

2.4.2 比较运算符

以下假设变量a为10，变量b为20：

运算符	描述	实例
==	等于 - 比较对象是否相等	(a == b) 返回 False。
!=	不等于 - 比较两个对象是否不相等	(a != b) 返回 true.
<>	不等于 - 比较两个对象是否不相等。python3 已废弃。	(a <> b) 返回 true。这个运算符类似 != 。
>	大于 - 返回x是否大于y	(a > b) 返回 False。
<	小于 - 返回x是否小于y。所有比较运算符返回1表示真，返回0表示假。这分别与特殊的变量True和False等价。	(a < b) 返回 true。
>=	大于等于 - 返回x是否大于等于y。	(a >= b) 返回 False。
<=	小于等于 - 返回x是否小于等于y。	(a <= b) 返回 true。

2.4.3 赋值运算符

以下假设变量a为10，变量b为20：

运算符	描述	实例
=	简单的赋值运算符	c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=	加法赋值运算符	c += a 等效于 c = c + a
-=	减法赋值运算符	c -= a 等效于 c = c - a
*=	乘法赋值运算符	c = a 等效于 c = c a
/=	除法赋值运算符	c /= a 等效于 c = c / a
%=	取模赋值运算符	c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符	c = a 等效于 c = c a
//=	取整除赋值运算符	c //= a 等效于 c = c // a

2.4.4 位运算符

按位运算符是把数字看作二进制来进行计算的。Python中的按位运算法则如下：

下表中变量 a 为 60，b 为 13，二进制格式如下：

运算符	描述	实例
&	按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0	(a & b) 输出结果 12 ，二进制解释： 0000 1100
\|	按位或运算符：只要对应的二个二进位有一个为1时，结果位就为1。	(a \| b) 输出结果 61 ，二进制解释： 0011 1101
^	按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1	(a ^ b) 输出结果 49 ，二进制解释： 0011 0001
~	按位取反运算符：对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1 。~x 类似于 -x-1	(~a ) 输出结果 -61 ，二进制解释： 1100 0011，在一个有符号二进制数的补码形式。
<<	左移动运算符：运算数的各二进位全部左移若干位，由 << 右边的数字指定了移动的位数，高位丢弃，低位补0。	a << 2 输出结果 240 ，二进制解释： 1111 0000
>>	右移动运算符：把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干位，>> 右边的数字指定了移动的位数	a >> 2 输出结果 15 ，二进制解释： 0000 1111

2.4.5 逻辑运算符

Python语言支持逻辑运算符，以下假设变量 a 为 10, b为 20:

运算符	逻辑表达式	描述	实例
and	x and y	布尔"与" - 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值。	(a and b) 返回 20。
or	x or y	布尔"或" - 如果 x 是非 0，它返回 x 的值，否则它返回 y 的计算值。	(a or b) 返回 10。
not	not x	布尔"非" - 如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True。	not(a and b) 返回 False

2.4.6 成员运算符

除了以上的一些运算符之外，Python还支持成员运算符，测试实例中包含了一系列的成员，包括字符串，列表或元组。

运算符	描述	实例
in	如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False。	x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。
not in	如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。	x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。

2.4.7 身份运算符

身份运算符用于比较两个对象的存储单元

运算符	描述	实例
is	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，否则返回 False
is not	is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象	x is not y ，类似 id(a) != id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True，否则返回 False。

注： id() 函数用于获取对象内存地址。

2.4.8 运算符优先级

以下表格列出了从最高到最低优先级的所有运算符：

运算符	描述
**	指数 (最高优先级)
~ + -	按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 +@ 和 -@)
* / % //	乘，除，取模和取整除
+ -	加法减法
>> <<	右移，左移运算符
&	位 'AND'
^ \|	位运算符
<= < > >=	比较运算符
<> == !=	等于运算符
= %= /= //= -= += = *=	赋值运算符
is is not	身份运算符
in not in	成员运算符
not and or	逻辑运算符

2.5 条件语句

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:

img

Python程序语言指定任何非0和非空（null）值为true，0 或者 null为false。

Python 编程中 if 语句用于控制程序的执行，基本形式为：

if 判断条件：
    执行语句……
else：
    执行语句……

其中"判断条件"成立时（非零），则执行后面的语句，而执行内容可以多行，以缩进来区分表示同一范围。

else 为可选语句，当需要在条件不成立时执行内容则可以执行相关语句。

if 语句的判断条件可以用>（大于）、<(小于)、==（等于）、>=（大于等于）、<=（小于等于）来表示其关系。

当判断条件为多个值时，可以使用以下形式：

if 判断条件1:
    执行语句1……
elif 判断条件2:
    执行语句2……
elif 判断条件3:
    执行语句3……
else:
    执行语句4……

由于 python 并不支持 switch 语句，所以多个条件判断，只能用 elif 来实现，如果判断需要多个条件需同时判断时，可以使用 or （或），表示两个条件有一个成立时判断条件成功；使用 and （与）时，表示只有两个条件同时成立的情况下，判断条件才成功。

2.6 循环语句

循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次，下面是在大多数编程语言中的循环语句的一般形式：

img

Python 提供了 for 循环和 while 循环（在 Python 中没有 do..while 循环）:

循环类型	描述
while 循环	在给定的判断条件为 true 时执行循环体，否则退出循环体。
for 循环	重复执行语句
嵌套循环	你可以在while循环体中嵌套for循环

循环控制语句可以更改语句执行的顺序。Python支持以下循环控制语句：

控制语句	描述
break 语句	在语句块执行过程中终止循环，并且跳出整个循环
continue 语句	在语句块执行过程中终止当前循环，跳出该次循环，执行下一次循环。
pass 语句	pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。

2.6.1 While 循环语句

Python 编程中 while 语句用于循环执行程序，即在某条件下，循环执行某段程序，以处理需要重复处理的相同任务。其基本形式为：

while 判断条件(condition)：
    执行语句(statements)……

执行语句可以是单个语句或语句块。判断条件可以是任何表达式，任何非零、或非空（null）的值均为true。

当判断条件假 false 时，循环结束。

执行流程图如下：

img

#!/usr/bin/python
 
count = 0
while (count < 9):
   print 'The count is:', count
   count = count + 1
 
print "Good bye!"

while 语句时还有另外两个重要的命令 continue，break 来跳过循环，continue 用于跳过该次循环，break 则是用于退出循环，此外"判断条件"还可以是个常值，表示循环必定成立。

2.6.1.1 循环使用 else 语句

在 python 中，while … else 在循环条件为 false 时执行 else 语句块：

实例：

#!/usr/bin/python
 
count = 0
while count < 5:
   print count, " is  less than 5"
   count = count + 1
else:
   print count, " is not less than 5"

2.6.2 for 循环语句

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。

语法：

for循环的语法格式如下：

for iterating_var in sequence:
   statements(s)

流程图：

img

实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
fruits = ['banana', 'apple',  'mango']
for index in range(len(fruits)):
   print '当前水果 :', fruits[index]
 
print "Good bye!"

以上实例输出结果：

当前水果 : banana
当前水果 : apple
当前水果 : mango
Good bye!

以上实例我们使用了内置函数 len() 和 range(),函数 len() 返回列表的长度，即元素的个数。 range返回一个序列的数。

2.6.2.1 循环使用 else 语句

在 python 中，for … else 表示这样的意思，for 中的语句和普通的没有区别，else 中的语句会在循环正常执行完（即 for 不是通过 break 跳出而中断的）的情况下执行，while … else 也是一样。

实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
for num in range(10,20):  # 迭代 10 到 20 之间的数字
   for i in range(2,num): # 根据因子迭代
      if num%i == 0:      # 确定第一个因子
         j=num/i          # 计算第二个因子
         print '%d 等于 %d * %d' % (num,i,j)
         break            # 跳出当前循环
   else:                  # 循环的 else 部分
      print num, '是一个质数'

以上实例输出结果：

10 等于 2 * 5
11 是一个质数
12 等于 2 * 6
13 是一个质数
14 等于 2 * 7
15 等于 3 * 5
16 等于 2 * 8
17 是一个质数
18 等于 2 * 9
19 是一个质数

2.6.3 break 语句

Python break语句，就像在C语言中，打破了最小封闭for或while循环。

break语句用来终止循环语句，即循环条件没有False条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。

break语句用在while和for循环中。

如果您使用嵌套循环，break语句将停止执行最深层的循环，并开始执行下一行代码。

Python语言 break 语句语法：

break

流程图：

img

2.6.4 continue 语句

Python continue 语句跳出本次循环，而break跳出整个循环。

continue 语句用来告诉Python跳过当前循环的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

continue语句用在while和for循环中。

Python 语言 continue 语句语法格式如下：

continue

流程图：

img

2.6.5 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。

Python 语言 pass 语句语法格式如下：

pass

测试实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*- 
 
# 输出 Python 的每个字母
for letter in 'Python':
   if letter == 'h':
      pass
      print '这是 pass 块'
   print '当前字母 :', letter
 
print "Good bye!"

2.7 math 模块、cmath 模块

Python 中数学运算常用的函数基本都在 math 模块、cmath 模块中。

Python math 模块提供了许多对浮点数的数学运算函数。

Python cmath 模块包含了一些用于复数运算的函数。

cmath 模块的函数跟 math 模块函数基本一致，区别是 cmath 模块运算的是复数，math 模块运算的是数学运算。

要使用 math 或 cmath 函数必须先导入：

import math

2.7.1 数学函数

函数	返回值 ( 描述 )
abs(x)	返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10
ceil(x)	返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5
cmp(x, y)	如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1
exp(x)	返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045
fabs(x)	返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0
floor(x)	返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4
log(x)	如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0
log10(x)	返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0
max(x1, x2,...)	返回给定参数的最大值，参数可以为序列。
min(x1, x2,...)	返回给定参数的最小值，参数可以为序列。
modf(x)	返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。
pow(x, y)	x**y 运算后的值。
[round(x ,n])	返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。
sqrt(x)	返回数字x的平方根

2.7.2 随机数函数

随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。

Python包含以下常用随机数函数：

函数	描述
choice(seq)	从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。
[randrange (start,] stop [,step])	从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数默认值为 1
random()	随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。
[seed(x])	改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。
shuffle(lst)	将序列的所有元素随机排序
uniform(x, y)	随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内。

2.7.3 三角函数

Python包括以下三角函数：

函数	描述
acos(x)	返回x的反余弦弧度值。
asin(x)	返回x的反正弦弧度值。
atan(x)	返回x的反正切弧度值。
atan2(y, x)	返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。
cos(x)	返回x的弧度的余弦值。
hypot(x, y)	返回欧几里德范数 sqrt(xx + yy)。
sin(x)	返回的x弧度的正弦值。
tan(x)	返回x弧度的正切值。
degrees(x)	将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) ，返回90.0
radians(x)	将角度转换为弧度

2.7.4 数学常量

常量	描述
pi	数学常量 pi（圆周率，一般以π来表示）
e	数学常量 e，e即自然常数（自然常数）。

2.8 字符串

2.8.1 字符串格式化

Python 支持格式化字符串的输出。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式，但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。

在 Python 中，字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。

如下实例：

#!/usr/bin/python

print "My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21)

以上实例输出结果：

My name is Zara and weight is 21 kg!

python 字符串格式化符号:

符号	描述
%c	格式化字符及其ASCII码
%s	格式化字符串
%d	格式化整数
%u	格式化无符号整型
%o	格式化无符号八进制数
%x	格式化无符号十六进制数
%X	格式化无符号十六进制数（大写）
%f	格式化浮点数字，可指定小数点后的精度
%e	用科学计数法格式化浮点数
%E	作用同%e，用科学计数法格式化浮点数
%g	%f和%e的简写
%G	%F 和 %E 的简写
%p	用十六进制数格式化变量的地址

格式化操作符辅助指令:

符号	功能
*	定义宽度或者小数点精度
-	用做左对齐
+	在正数前面显示加号( + )
<sp>	在正数前面显示空格
#	在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于用的是'x'还是'X')
0	显示的数字前面填充'0'而不是默认的空格
%	'%%'输出一个单一的'%'
(var)	映射变量(字典参数)
m.n.	m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)

Python2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。

2.8.2 Unicode 字符串

Python 中定义一个 Unicode 字符串和定义一个普通字符串一样简单：

>>> u'Hello World !'
u'Hello World !'

引号前小写的"u"表示这里创建的是一个 Unicode 字符串。如果你想加入一个特殊字符，可以使用 Python 的 Unicode-Escape 编码。如下例所示：

>>> u'Hello\u0020World !'
u'Hello World !'

被替换的 \u0020 标识表示在给定位置插入编码值为 0x0020 的 Unicode 字符（空格符）。

2.9 列表(List)

2.9.1 更新列表

你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用append()方法来添加列表项，如下所示：

实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
list = []          ## 空列表
list.append('Google')   ## 使用 append() 添加元素
list.append('Runoob')
print list

注意：我们会在接下来的章节讨论append()方法的使用

以上实例输出结果：

['Google', 'Runoob']

2.92. 删除列表元素

可以使用 del 语句来删除列表的元素，如下实例：

#!/usr/bin/python
 
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
 
print list1
del list1[2]
print "After deleting value at index 2 : "
print list1

以上实例输出结果：

['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
After deleting value at index 2 :
['physics', 'chemistry', 2000]

2.9.3 列表函数&方法

Python包含以下函数:

序号	函数
1	cmp(list1, list2) 比较两个列表的元素
2	len(list) 列表元素个数
3	max(list) 返回列表元素最大值
4	min(list) 返回列表元素最小值
5	list(seq) 将元组转换为列表

Python包含以下方法:

序号	方法
1	list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象
2	list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数
3	list.extend(seq) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4	list.index(obj) 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5	list.insert(index, obj) 将对象插入列表
6	[list.pop(index=-1]) 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7	list.remove(obj) 移除列表中某个值的第一个匹配项
8	list.reverse() 反向列表中元素
9	list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) 对原列表进行排序

2.10 元组内置函数

Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。

元组使用小括号，列表使用方括号。

元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

2.10.1 元组内置函数

Python元组包含了以下内置函数

序号	方法及描述
1	cmp(tuple1, tuple2) 比较两个元组元素。
2	len(tuple) 计算元组元素个数。
3	max(tuple) 返回元组中元素最大值。
4	min(tuple) 返回元组中元素最小值。
5	tuple(seq) 将列表转换为元组。

2.11 字典

字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。

字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：

d = {key1 : value1, key2 : value2 }

键一般是唯一的，如果重复最后的一个键值对会替换前面的，值不需要唯一。

2.11.1 删除字典元素

能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。

显示删除一个字典用del命令，如下实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
 
del dict['Name']  # 删除键是'Name'的条目
dict.clear()      # 清空字典所有条目
del dict          # 删除字典
 
print "dict['Age']: ", dict['Age'] 
print "dict['School']: ", dict['School']

但这会引发一个异常，因为用del后字典不再存在：

dict['Age']:
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 8, in <module>
    print "dict['Age']: ", dict['Age'] 
TypeError: 'type' object is unsubscriptable

注：del()方法后面也会讨论。

2.11.2 字典内置函数&方法

Python字典包含了以下内置函数：

序号	函数及描述
1	cmp(dict1, dict2) 比较两个字典元素。
2	len(dict) 计算字典元素个数，即键的总数。
3	str(dict) 输出字典可打印的字符串表示。
4	type(variable) 返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型。

Python字典包含了以下内置方法：

序号	函数及描述
1	dict.clear() 删除字典内所有元素
2	dict.copy() 返回一个字典的浅复制
3	[dict.fromkeys(seq, val]) 创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键，val 为字典所有键对应的初始值
4	dict.get(key, default=None) 返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值
5	dict.has_key(key) 如果键在字典dict里返回true，否则返回false
6	dict.items() 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
7	dict.keys() 以列表返回一个字典所有的键
8	dict.setdefault(key, default=None) 和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为default
9	dict.update(dict2) 把字典dict2的键/值对更新到dict里
10	dict.values() 以列表返回字典中的所有值
11	[pop(key,default]) 删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key值必须给出。否则，返回default值。
12	popitem() 返回并删除字典中的最后一对键和值。

2.12 日期和时间

Python 程序能用很多方式处理日期和时间，转换日期格式是一个常见的功能。

Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间。

时间间隔是以秒为单位的浮点小数。

每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜（历元）经过了多长时间来表示。

Python 的 time 模块下有很多函数可以转换常见日期格式。如函数time.time()用于获取当前时间戳.

2.12.1 格式化日期

我们可以使用 time 模块的 strftime 方法来格式化日期，：

time.strftime(format[, t])

实例演示：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import time
 
# 格式化成2016-03-20 11:45:39形式
print time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) 
 
# 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式
print time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime()) 
  
# 将格式字符串转换为时间戳
a = "Sat Mar 28 22:24:24 2016"
print time.mktime(time.strptime(a,"%a %b %d %H:%M:%S %Y"))

以上实例输出结果：

2016-04-07 10:25:09
Thu Apr 07 10:25:09 2016
1459175064.0

python中时间日期格式化符号：

%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00-59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

2.12.2 获取某月日历

Calendar模块有很广泛的方法用来处理年历和月历，例如打印某月的月历：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import calendar
 
cal = calendar.month(2016, 1)
print "以下输出2016年1月份的日历:"
print cal

以上实例输出结果：

以下输出2016年1月份的日历:
    January 2016
Mo Tu We Th Fr Sa Su
             1  2  3
 4  5  6  7  8  9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 31

2.13 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。

2.13.1 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。

2.13.2 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。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
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。

2.13.3 函数参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必备参数：

必备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。
默认参数

调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入。

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（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
# 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 )

以上实例输出结果：

输出:
10
输出:
70
60
50

2.13.4 匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

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，且不能访问自有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：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

举例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
# 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 )

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

2.13.5 return 语句

return语句[表达式]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

2.13.6 全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。

2.14 模块

Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。

模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。

把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。

模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。

2.14.1 import 语句

模块定义好后，我们可以使用 import 语句来引入模块，语法如下：

import module1[, module2[,... moduleN]]

比如要引用模块 math，就可以在文件最开始的地方用 import math 来引入。在调用 math 模块中的函数时，必须这样引用：

模块名.函数名

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

2.14.2 from…import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

例如，要导入模块 fib 的 fibonacci 函数，使用如下语句：

from fib import fibonacci

这个声明不会把整个 fib 模块导入到当前的命名空间中，它只会将 fib 里的 fibonacci 单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。

2.14.3 命名空间和作用域

如果要给函数内的全局变量赋值，必须使用 global 语句。

global VarName 的表达式会告诉 Python， VarName 是一个全局变量，这样 Python 就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。

例如，我们在全局命名空间里定义一个变量 Money。我们再在函数内给变量 Money 赋值，然后 Python 会假定 Money 是一个局部变量。然而，我们并没有在访问前声明一个局部变量 Money，结果就是会出现一个 UnboundLocalError 的错误。取消 global 语句前的注释符就能解决这个问题。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
Money = 2000
def AddMoney():
   # 想改正代码就取消以下注释:
   # global Money
   Money = Money + 1
 
print Money
AddMoney()
print Money

2.14.4 dir()函数

dir() 函数一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。

返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块，变量和函数。如下一个简单的实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
# 导入内置math模块
import math
 
content = dir(math)
 
print content;

以上实例输出结果：

['__doc__', '__file__', '__name__', 'acos', 'asin', 'atan', 
'atan2', 'ceil', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'exp', 
'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot', 'ldexp', 'log',
'log10', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 
'sqrt', 'tan', 'tanh']

在这里，特殊字符串变量name指向模块的名字，file指向该模块的导入文件名。

2.14.5 包package

包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。

简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 init.py 文件, 该文件的内容可以为空。init.py 用于标识当前文件夹是一个包。

2.15 文件I/O

Python提供了两个内置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。如下：

raw_input
input

2.15.1 键盘输入：raw_input函数

raw_input([prompt]) 函数从标准输入读取一个行，并返回一个字符串（去掉结尾的换行符）：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*- 
 
str = raw_input("请输入：")
print "你输入的内容是: ", str

这将提示你输入任意字符串，然后在屏幕上显示相同的字符串。当我输入"Hello Python！"，它的输出如下：

请输入：Hello Python！
你输入的内容是:  Hello Python！

2.15.2 input函数

input([prompt]) 函数和 raw_input([prompt]) 函数基本类似，但是 input 可以接收一个Python表达式作为输入，并将运算结果返回。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*- 
 
str = input("请输入：")
print "你输入的内容是: ", str

2.15.3 打开和关闭文件

open 函数

语法：

file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])

各个参数的细节如下：

file_name：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。
access_mode：access_mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。
buffering:如果buffering的值被设为0，就不会有寄存。如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行。如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小。如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。

不同模式打开文件的完全列表：

模式	描述
t	文本模式 (默认)。
x	写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。
b	二进制模式。
+	打开一个文件进行更新(可读可写)。
U	通用换行模式（不推荐）。
r	以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
rb	以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。
r+	打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
rb+	以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。一般用于非文本文件如图片等。
w	打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。
wb	以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。
w+	打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。
wb+	以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。
a	打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
ab	以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
a+	打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。
ab+	以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。

下图很好的总结了这几种模式：

img

模式	r	r+	w	w+	a	a+
读	+	+		+		+
写		+	+	+	+	+
创建			+	+	+	+
覆盖			+	+
指针在开始	+	+	+	+
指针在结尾					+	+

File对象的属性

一个文件被打开后，你有一个file对象，你可以得到有关该文件的各种信息。

以下是和file对象相关的所有属性的列表：

属性	描述
file.closed	返回true如果文件已被关闭，否则返回false。
file.mode	返回被打开文件的访问模式。
file.name	返回文件的名称。
file.softspace	如果用print输出后，必须跟一个空格符，则返回false。否则返回true。

2.16 异常处理

2.16.1 try/except语句

捕捉异常可以使用try/except语句。

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。

如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。

语法：

以下为简单的try....except...else的语法：

try:
<语句>        #运行别的代码
except <名字>：
<语句>        #如果在try部份引发了'name'异常
except <名字>，<数据>:
<语句>        #如果引发了'name'异常，获得附加的数据
else:
<语句>        #如果没有异常发生

try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。

如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印默认的出错信息）。
如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。

实例：

下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，且并未发生异常：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
    print "内容写入文件成功"
    fh.close()

以上程序输出结果：

$ python test.py 
内容写入文件成功
$ cat testfile       # 查看写入的内容
这是一个测试文件，用于测试异常!!

2.16.2 try-finally 语句

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

try:
<语句>
finally:
<语句>    #退出try时总会执行
raise

2.16.3 触发异常raise

我们可以使用raise语句自己触发异常

raise语法格式如下：

raise [Exception [, args [, traceback]]]

语句中 Exception 是异常的类型（例如，NameError）参数标准异常中任一种，args 是自已提供的异常参数。

最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。

2.17 OS 文件/目录方法

os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。

2.18 Python 内置函数

内置函数
abs()	divmod()	input()	open()	staticmethod()
all()	enumerate()	int()	ord()	str()
any()	eval()	isinstance()	pow()	sum()
basestring()	execfile()	issubclass()	print()	super()
bin()	file()	iter()	property()	tuple()
bool()	filter()	len()	range()	type()
bytearray()	float()	list()	raw_input()	unichr()
callable()	format()	locals()	reduce()	unicode()
chr()	frozenset()	long()	reload()	vars()
classmethod()	getattr()	map()	repr()	xrange()
cmp()	globals()	max()	reverse()	zip()
compile()	hasattr()	memoryview()	round()	import()
complex()	hash()	min()	set()
delattr()	help()	next()	setattr()
dict()	hex()	object()	slice()
dir()	id()	oct()	sorted()	exec 内置表达式

2.19 面向对象

2.19.1 面向对象技术简介

类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员：类变量或者实例变量, 用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
局部变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量，是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。
继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）。
实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
方法：类中定义的函数。
对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

2.19.2 创建类

使用 class 语句来创建一个新类，class 之后为类的名称并以冒号结尾:

class ClassName:
   '类的帮助信息'   #类文档字符串
   class_suite  #类体

类的帮助信息可以通过ClassName.doc查看。

class_suite 由类成员，方法，数据属性组成。

实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
class Employee:
   '所有员工的基类'
   empCount = 0
 
   def __init__(self, name, salary):
      self.name = name
      self.salary = salary
      Employee.empCount += 1
   
   def displayCount(self):
     print "Total Employee %d" % Employee.empCount
 
   def displayEmployee(self):
      print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

empCount 变量是一个类变量，它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。
第一种方法init()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法
self 代表类的实例，self 在定义类的方法时是必须有的，虽然在调用时不必传入相应的参数。

self代表类的实例，而非类

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

2.19.3 创建实例对象

实例化类其他编程语言中一般用关键字 new，但是在 Python 中并没有这个关键字，类的实例化类似函数调用方式。

以下使用类的名称 Employee 来实例化，并通过 init 方法接收参数。

"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)

2.19.4 访问属性

您可以使用点号 . 来访问对象的属性。使用如下类的名称访问类变量:

emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

你可以添加，删除，修改类的属性，如下所示：

emp1.age = 7  # 添加一个 'age' 属性
emp1.age = 8  # 修改 'age' 属性
del emp1.age  # 删除 'age' 属性

你也可以使用以下函数的方式来访问属性：

getattr(obj, name[, default]) : 访问对象的属性。
hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性。
setattr(obj,name,value) : 设置一个属性。如果属性不存在，会创建一个新属性。
delattr(obj, name) : 删除属性。

hasattr(emp1, 'age')    # 如果存在 'age' 属性返回 True。
getattr(emp1, 'age')    # 返回 'age' 属性的值
setattr(emp1, 'age', 8) # 添加属性 'age' 值为 8
delattr(emp1, 'age')    # 删除属性 'age'

2.19.5 内置类属性

dict : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）
doc :类的文档字符串
name: 类名
module: 类定义所在的模块（类的全名是'main.className'，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.module 等于 mymod）
bases : 类的所有父类构成元素（包含了一个由所有父类组成的元组）

2.19.6 对象销毁(垃圾回收)

Python 使用了引用计数这一简单技术来跟踪和回收垃圾。

在 Python 内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。

一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器。

当对象被创建时，就创建了一个引用计数，当这个对象不再需要时，也就是说，这个对象的引用计数变为0 时，它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的，由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收。

2.19.7 类的继承

面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用，实现这种重用的方法之一是通过继承机制。

通过继承创建的新类称为子类或派生类，被继承的类称为基类、父类或超类。

继承语法

class 派生类名(基类名)
    ...

在python中继承中的一些特点：

1、如果在子类中需要父类的构造方法就需要显式的调用父类的构造方法，或者不重写父类的构造方法。详细说明可查看： python 子类继承父类构造函数说明。
2、在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上 self 参数变量。区别在于类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数
3、Python 总是首先查找对应类型的方法，如果它不能在派生类中找到对应的方法，它才开始到基类中逐个查找。（先在本类中查找调用的方法，找不到才去基类中找）。

如果在继承元组中列了一个以上的类，那么它就被称作"多重继承" 。

语法：

派生类的声明，与他们的父类类似，继承的基类列表跟在类名之后，如下所示：

实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
class Parent:        # 定义父类
   parentAttr = 100
   def __init__(self):
      print "调用父类构造函数"
 
   def parentMethod(self):
      print '调用父类方法'
 
   def setAttr(self, attr):
      Parent.parentAttr = attr
 
   def getAttr(self):
      print "父类属性 :", Parent.parentAttr
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def __init__(self):
      print "调用子类构造方法"
 
   def childMethod(self):
      print '调用子类方法'
 
c = Child()          # 实例化子类
c.childMethod()      # 调用子类的方法
c.parentMethod()     # 调用父类方法
c.setAttr(200)       # 再次调用父类的方法 - 设置属性值
c.getAttr()          # 再次调用父类的方法 - 获取属性值

以上代码执行结果如下：

调用子类构造方法
调用子类方法
调用父类方法
父类属性 : 200

你可以使用issubclass()或者isinstance()方法来检测。

issubclass() - 布尔函数判断一个类是另一个类的子类或者子孙类，语法：issubclass(sub,sup)
isinstance(obj, Class) 布尔函数如果obj是Class类的实例对象或者是一个Class子类的实例对象则返回true。

2.19.8 类属性与方法

类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。

类的方法
在类的内部，使用 def 关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self,且为第一个参数

类的私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类的外部调用。在类的内部调用 self.__private_methods

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量
 
    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print self.__secretCount
 
counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print counter.publicCount
print counter.__secretCount  # 报错，实例不能访问私有变量

Python不允许实例化的类访问私有数据，但你可以使用 object._className__attrName（ 对象名.类名_私有属性名 ）访问属性，参考以下实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Runoob:
    __site = "www.runoob.com"

runoob = Runoob()
print runoob._Runoob__site

执行以上代码，执行结果如下：

www.runoob.com

单下划线、双下划线、头尾双下划线说明：

foo: 定义的是特殊方法，一般是系统定义名字，类似 init() 之类的。
_foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import *
__foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了。

2.20 正则表达式

2.20.1 re.match函数

re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

函数语法：

re.match(pattern, string, flags=0)

函数参数说明：

参数	描述
pattern	匹配的正则表达式
string	要匹配的字符串。
flags	标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志

匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

2.20.2 正则表达式模式

模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式：

字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。

多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。

标点符号只有被转义时才匹配自身，否则它们表示特殊的含义。

反斜杠本身需要使用反斜杠转义。

由于正则表达式通常都包含反斜杠，所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r'\t'，等价于 '\t')匹配相应的特殊字符。

下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数，某些模式元素的含义会改变。

模式	描述
^	匹配字符串的开头
$	匹配字符串的末尾。
.	匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
[...]	用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 'a'，'m'或'k'
[^...]	不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
re*	匹配0个或多个的表达式。
re+	匹配1个或多个的表达式。
re?	匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
re{ n}	精确匹配 n 个前面表达式。例如， o{2} 不能匹配 "Bob" 中的 "o"，但是能匹配 "food" 中的两个 o。
re{ n,}	匹配 n 个前面表达式。例如， o{2,} 不能匹配"Bob"中的"o"，但能匹配 "foooood"中的所有 o。"o{1,}" 等价于 "o+"。"o{0,}" 则等价于 "o*"。
re{ n, m}	匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
a\| b	匹配a或b
(re)	对正则表达式分组并记住匹配的文本
(?imx)	正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
(?-imx)	正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
(?: re)	类似 (...), 但是不表示一个组
(?imx: re)	在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
(?-imx: re)	在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
(?#...)	注释.
(?= re)	前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
(?! re)	前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功
(?> re)	匹配的独立模式，省去回溯。
\w	匹配字母数字及下划线
\W	匹配非字母数字及下划线
\s	匹配任意空白字符，等价于 [ \t\n\r\f]。
\S	匹配任意非空字符
\d	匹配任意数字，等价于 [0-9].
\D	匹配任意非数字
\A	匹配字符串开始
\Z	匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。
\z	匹配字符串结束
\G	匹配最后匹配完成的位置。
\b	匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
\B	匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。
\n, \t, 等.	匹配一个换行符。匹配一个制表符。等
\1...\9	匹配第n个分组的内容。
\10	匹配第n个分组的内容，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

正则表达式实例

字符匹配

实例	描述
python	匹配 "python".

字符类

实例	描述
[Pp]ython	匹配 "Python" 或 "python"
rub[ye]	匹配 "ruby" 或 "rube"
[aeiou]	匹配中括号内的任意一个字母
[0-9]	匹配任何数字。类似于 [0123456789]
[a-z]	匹配任何小写字母
[A-Z]	匹配任何大写字母
[a-zA-Z0-9]	匹配任何字母及数字
[^aeiou]	除了aeiou字母以外的所有字符
[^0-9]	匹配除了数字外的字符

特殊字符类

实例	描述
.	匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符，请使用象 '[.\n]' 的模式。
\d	匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。
\D	匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。
\s	匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。
\S	匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。
\w	匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。
\W	匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。

2.21 MySQL 数据库

Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

Python DB-API使用流程：

引入 API 模块。
获取与数据库的连接。
执行SQL语句和存储过程。
关闭数据库连接。

2.21.1 数据库连接

连接数据库前，请先确认以下事项：

您已经创建了数据库 TESTDB.
在TESTDB数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE
EMPLOYEE表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ，密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码，Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。
在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。
如果您对sql语句不熟悉，可以访问我们的 SQL基础教程

实例：

以下实例链接Mysql的TESTDB数据库：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )

# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()

# 使用execute方法执行SQL语句
cursor.execute("SELECT VERSION()")

# 使用 fetchone() 方法获取一条数据
data = cursor.fetchone()

print "Database version : %s " % data

# 关闭数据库连接
db.close()

执行以上脚本输出结果如下：

Database version : 5.0.45

更多SQL命令参考https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html。

2.22 多线程

线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

线程可以被抢占（中断）。
在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。

2.22.1 开始学习Python线程

Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

参数说明:

function - 线程函数。
args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
kwargs - 可选参数

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import thread
import time
 
# 为线程定义一个函数
def print_time( threadName, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 1
      print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )
 
# 创建两个线程
try:
   thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
   thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
   print "Error: unable to start thread"
 
while 1:
   pass

执行以上程序输出结果如下：

Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009

线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。

2.22.2 线程模块

Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。

threading 模块提供的其他方法：

threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

run(): 用以表示线程活动的方法。
start()：启动线程活动。
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
isAlive(): 返回线程是否活动的。
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。

2.22.3 线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下：

多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。

考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。

经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import threading
import time
 
class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):
        print "Starting " + self.name
       # 获得锁，成功获得锁定后返回True
       # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
       # 否则超时后将返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁
        threadLock.release()
 
def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
        counter -= 1
 
threadLock = threading.Lock()
threads = []
 
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
 
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
 
# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
 
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print "Exiting Main Thread"