python代码练习（每天一小时）

  1 # Single line comments start with a hash.
  2 # 单行注释由一个井号开头。
  3 """ Multiline strings can be written
  4     using three "‘s, and are often used
  5     as comments
  6     三个双引号（或单引号）之间可以写多行字符串，
  7     通常用来写注释。
  8 """
  9  
 10 ####################################################
 11 ## 1. Primitive Datatypes and Operators
 12 ## 1. 基本数据类型和操作符
 13 ####################################################
 14  
 15 # You have numbers
 16 # 数字就是数字
 17 3 #=> 3
 18  
 19 # Math is what you would expect
 20 # 四则运算也是你所期望的那样
 21 1 + 1 #=> 2
 22 8 - 1 #=> 7
 23 10 * 2 #=> 20
 24 35 / 5 #=> 7
 25  
 26 # Division is a bit tricky. It is integer division and floors the results
 27 # automatically.
 28 # 除法有一点棘手。
 29 # 对于整数除法来说，计算结果会自动取整。
 30 5 / 2 #=> 2
 31  
 32 # To fix division we need to learn about floats.
 33 # 为了修正除法的问题，我们需要先学习浮点数。
 34 2.0     # This is a float
 35 2.0     # 这是一个浮点数
 36 11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...much better
 37 11.0 / 4.0 #=> 2.75 啊……这样就好多了
 38  
 39 # Enforce precedence with parentheses
 40 # 使用小括号来强制计算的优先顺序
 41 (1 + 3) * 2 #=> 8
 42  
 43 # Boolean values are primitives
 44 # 布尔值也是基本数据类型
 45 True
 46 False
 47  
 48 # negate with not
 49 # 使用 not 来取反
 50 not True #=> False
 51 not False #=> True
 52  
 53 # Equality is ==
 54 # 等式判断用 ==
 55 1 == 1 #=> True
 56 2 == 1 #=> False
 57  
 58 # Inequality is !=
 59 # 不等式判断是用 !=
 60 1 != 1 #=> False
 61 2 != 1 #=> True
 62  
 63 # More comparisons
 64 # 还有更多的比较运算
 65 1 < 10 #=> True
 66 1 > 10 #=> False
 67 2 <= 2 #=> True
 68 2 >= 2 #=> True
 69  
 70 # Comparisons can be chained!
 71 # 居然可以把比较运算串连起来！
 72 1 < 2 < 3 #=> True
 73 2 < 3 < 2 #=> False
 74  
 75 # Strings are created with " or ‘
 76 # 使用 " 或 ‘ 来创建字符串
 77 "This is a string."
 78 ‘This is also a string.‘
 79  
 80 # Strings can be added too!
 81 # 字符串也可以相加！
 82 "Hello " + "world!" #=> "Hello world!"
 83  
 84 # A string can be treated like a list of characters
 85 # 一个字符串可以视为一个字符的列表
 86 # （译注：后面会讲到“列表”。）
 87 "This is a string"[0] #=> ‘T‘
 88  
 89 # % can be used to format strings, like this:
 90 # % 可以用来格式化字符串，就像这样：
 91 "%s can be %s" % ("strings", "interpolated")
 92  
 93 # A newer way to format strings is the format method.
 94 # This method is the preferred way
 95 # 后来又有一种格式化字符串的新方法：format 方法。
 96 # 我们推荐使用这个方法。
 97 "{0} can be {1}".format("strings", "formatted")
 98  
 99 # You can use keywords if you don‘t want to count.
100 # 如果你不喜欢数数的话，可以使用关键字（变量）。
101 "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
102  
103 # None is an object
104 # None 是一个对象
105 None #=> None
106  
107 # Don‘t use the equality `==` symbol to compare objects to None
108 # Use `is` instead
109 # 不要使用相等符号 `==` 来把对象和 None 进行比较，
110 # 而要用 `is`。
111 "etc" is None #=> False
112 None is None  #=> True
113  
114 # The ‘is‘ operator tests for object identity. This isn‘t
115 # very useful when dealing with primitive values, but is
116 # very useful when dealing with objects.
117 # 这个 `is` 操作符用于比较两个对象的标识。
118 # （译注：对象一旦建立，其标识就不会改变，可以认为它就是对象的内存地址。）
119 # 在处理基本数据类型时基本用不上，
120 # 但它在处理对象时很有用。
121  
122 # None, 0, and empty strings/lists all evaluate to False.
123 # All other values are True
124 # None、0 以及空字符串和空列表都等于 False，
125 # 除此以外的所有值都等于 True。
126 0 == False  #=> True
127 "" == False #=> True
128  
129  
130 ####################################################
131 ## 2. Variables and Collections
132 ## 2. 变量和集合
133 ####################################################
134  
135 # Printing is pretty easy
136 # 打印输出很简单
137 print "I‘m Python. Nice to meet you!"
138  
139  
140 # No need to declare variables before assigning to them.
141 # 在赋值给变量之前不需要声明
142 some_var = 5    # Convention is to use lower_case_with_underscores
143                 # 变量名的约定是使用下划线分隔的小写单词
144 some_var #=> 5
145  
146 # Accessing a previously unassigned variable is an exception.
147 # See Control Flow to learn more about exception handling.
148 # 访问一个未赋值的变量会产生一个异常。
149 # 进一步了解异常处理，可参见下一节《控制流》。
150 some_other_var  # Raises a name error
151                 # 会抛出一个名称错误
152  
153 # if can be used as an expression
154 # if 可以作为表达式来使用
155 "yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"
156  
157 # Lists store sequences
158 # 列表用于存储序列
159 li = []
160 # You can start with a prefilled list
161 # 我们先尝试一个预先填充好的列表
162 other_li = [4, 5, 6]
163  
164 # Add stuff to the end of a list with append
165 # 使用 append 方法把元素添加到列表的尾部
166 li.append(1)    #li is now [1]
167                 #li 现在是 [1]
168 li.append(2)    #li is now [1, 2]
169                 #li 现在是 [1, 2]
170 li.append(4)    #li is now [1, 2, 4]
171                 #li 现在是 [1, 2, 4]
172 li.append(3)    #li is now [1, 2, 4, 3]
173                 #li 现在是 [1, 2, 4, 3]
174 # Remove from the end with pop
175 # 使用 pop 来移除最后一个元素
176 li.pop()        #=> 3 and li is now [1, 2, 4]
177                 #=> 3，然后 li 现在是 [1, 2, 4]
178 # Let‘s put it back
179 # 我们再把它放回去
180 li.append(3)    # li is now [1, 2, 4, 3] again.
181                 # li 现在又是 [1, 2, 4, 3] 了
182  
183 # Access a list like you would any array
184 # 像访问其它语言的数组那样访问列表
185 li[0] #=> 1
186 # Look at the last element
187 # 查询最后一个元素
188 li[-1] #=> 3
189  
190 # Looking out of bounds is an IndexError
191 # 越界查询会产生一个索引错误
192 li[4] # Raises an IndexError
193       # 抛出一个索引错误
194  
195 # You can look at ranges with slice syntax.
196 # (It‘s a closed/open range for you mathy types.)
197 # 你可以使用切片语法来查询列表的一个范围。
198 # （这个范围相当于数学中的左闭右开区间。）
199 li[1:3] #=> [2, 4]
200 # Omit the beginning
201 # 省略开头
202 li[2:] #=> [4, 3]
203 # Omit the end
204 # 省略结尾
205 li[:3] #=> [1, 2, 4]
206  
207 # Remove arbitrary elements from a list with del
208 # 使用 del 来删除列表中的任意元素
209 del li[2] # li is now [1, 2, 3]
210           # li 现在是 [1, 2, 3]
211  
212 # You can add lists
213 # 可以把列表相加
214 li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Note: li and other_li is left alone
215               #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 请留意 li 和 other_li 并不会被修改
216  
217 # Concatenate lists with extend
218 # 使用 extend 来合并列表
219 li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]
220                     # 现在 li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
221  
222 # Check for existence in a list with in
223 # 用 in 来检查是否存在于某个列表中
224 1 in li #=> True
225  
226 # Examine the length with len
227 # 用 len 来检测列表的长度
228 len(li) #=> 6
229  
230  
231 # Tuples are like lists but are immutable.
232 # 元组很像列表，但它是“不可变”的。
233 tup = (1, 2, 3)
234 tup[0] #=> 1
235 tup[0] = 3  # Raises a TypeError
236             # 抛出一个类型错误
237  
238 # You can do all those list thingies on tuples too
239 # 操作列表的方式通常也能用在元组身上
240 len(tup) #=> 3
241 tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
242 tup[:2] #=> (1, 2)
243 2 in tup #=> True
244  
245 # You can unpack tuples (or lists) into variables
246 # 你可以把元组（或列表）中的元素解包赋值给多个变量
247 a, b, c = (1, 2, 3)     # a is now 1, b is now 2 and c is now 3
248                         # 现在 a 是 1，b 是 2，c 是 3
249 # Tuples are created by default if you leave out the parentheses
250 # 如果你省去了小括号，那么元组会被自动创建
251 d, e, f = 4, 5, 6
252 # Now look how easy it is to swap two values
253 # 再来看看交换两个值是多么简单。
254 e, d = d, e     # d is now 5 and e is now 4
255                 # 现在 d 是 5 而 e 是 4
256  
257  
258 # Dictionaries store mappings
259 # 字典用于存储映射关系
260 empty_dict = {}
261 # Here is a prefilled dictionary
262 # 这是一个预先填充的字典
263 filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
264  
265 # Look up values with []
266 # 使用 [] 来查询键值
267 filled_dict["one"] #=> 1
268  
269 # Get all keys as a list
270 # 将字典的所有键名获取为一个列表
271 filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]
272 # Note - Dictionary key ordering is not guaranteed.
273 # Your results might not match this exactly.
274 # 请注意：无法保证字典键名的顺序如何排列。
275 # 你得到的结果可能跟上面的示例不一致。
276  
277 # Get all values as a list
278 # 将字典的所有键值获取为一个列表
279 filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]
280 # Note - Same as above regarding key ordering.
281 # 请注意：顺序的问题和上面一样。
282  
283 # Check for existence of keys in a dictionary with in
284 # 使用 in 来检查一个字典是否包含某个键名
285 "one" in filled_dict #=> True
286 1 in filled_dict #=> False
287  
288 # Looking up a non-existing key is a KeyError
289 # 查询一个不存在的键名会产生一个键名错误
290 filled_dict["four"] # KeyError
291                     # 键名错误
292  
293 # Use get method to avoid the KeyError
294 # 所以要使用 get 方法来避免键名错误
295 filled_dict.get("one") #=> 1
296 filled_dict.get("four") #=> None
297 # The get method supports a default argument when the value is missing
298 # get 方法支持传入一个默认值参数，将在取不到值时返回。
299 filled_dict.get("one", 4) #=> 1
300 filled_dict.get("four", 4) #=> 4
301  
302 # Setdefault method is a safe way to add new key-value pair into dictionary
303 # Setdefault 方法可以安全地把新的名值对添加到字典里
304 filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] is set to 5
305                                   #filled_dict["five"] 被设置为 5
306 filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] is still 5
307                                   #filled_dict["five"] 仍然为 5
308  
309  
310 # Sets store ... well sets
311 # set 用于保存集合
312 empty_set = set()
313 # Initialize a set with a bunch of values
314 # 使用一堆值来初始化一个集合
315 some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set is now set([1, 2, 3, 4])
316                             # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4])
317  
318 # Since Python 2.7, {} can be used to declare a set
319 # 从 Python 2.7 开始，{} 可以用来声明一个集合
320 filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
321                              # （译注：集合是种无序不重复的元素集，因此重复的 2 被滤除了。）
322                              # （译注：{} 不会创建一个空集合，只会创建一个空字典。）
323  
324 # Add more items to a set
325 # 把更多的元素添加进一个集合
326 filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}
327                   # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}
328  
329 # Do set intersection with &
330 # 使用 & 来获取交集
331 other_set = {3, 4, 5, 6}
332 filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}
333  
334 # Do set union with |
335 # 使用 | 来获取并集
336 filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
337  
338 # Do set difference with -
339 # 使用 - 来获取补集
340 {1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}
341  
342 # Check for existence in a set with in
343 # 使用 in 来检查是否存在于某个集合中
344 2 in filled_set #=> True
345 10 in filled_set #=> False
346  
347  
348 ####################################################
349 ## 3. Control Flow
350 ## 3. 控制流
351 ####################################################
352  
353 # Let‘s just make a variable
354 # 我们先创建一个变量
355 some_var = 5
356  
357 # Here is an if statement. Indentation is significant in python!
358 # prints "some_var is smaller than 10"
359 # 这里有一个条件语句。缩进在 Python 中可是很重要的哦！
360 # 程序会打印出 "some_var is smaller than 10"
361 # （译注：意为“some_var 比 10 小”。）
362 if some_var > 10:
363     print "some_var is totally bigger than 10."
364     # （译注：意为“some_var 完全比 10 大”。）
365 elif some_var < 10:    # This elif clause is optional.
366                        # 这里的 elif 子句是可选的
367     print "some_var is smaller than 10."
368     # （译注：意为“some_var 比 10 小”。）
369 else:           # This is optional too.
370                 # 这一句也是可选的
371     print "some_var is indeed 10."
372     # （译注：意为“some_var 就是 10”。）
373  
374  
375 """
376 For loops iterate over lists
377 for 循环可以遍历列表
378 prints:
379 如果要打印出：
380     dog is a mammal
381     cat is a mammal
382     mouse is a mammal
383 """
384 for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
385     # You can use % to interpolate formatted strings
386     # 别忘了你可以使用 % 来格式化字符串
387     print "%s is a mammal" % animal
388     # （译注：意为“%s 是哺乳动物”。）
389  
390 """
391 `range(number)` returns a list of numbers 
392 from zero to the given number
393 `range(数字)` 会返回一个数字列表，
394 这个列表将包含从零到给定的数字。
395 prints:
396 如果要打印出：
397     0
398     1
399     2
400     3
401 """
402 for i in range(4):
403     print i
404  
405 """
406 While loops go until a condition is no longer met.
407 while 循环会一直继续，直到条件不再满足。
408 prints:
409 如果要打印出：
410     0
411     1
412     2
413     3
414 """
415 x = 0
416 while x < 4:
417     print x
418     x += 1  # Shorthand for x = x + 1
419             # 这是 x = x + 1 的简写方式
420  
421 # Handle exceptions with a try/except block
422 # 使用 try/except 代码块来处理异常
423  
424 # Works on Python 2.6 and up:
425 # 适用于 Python 2.6 及以上版本：
426 try:
427     # Use raise to raise an error
428     # 使用 raise 来抛出一个错误
429     raise IndexError("This is an index error")
430     # 抛出一个索引错误：“这是一个索引错误”。
431 except IndexError as e:
432     pass    # Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here.
433             # pass 只是一个空操作。通常你应该在这里做一些恢复工作。
434  
435  
436 ####################################################
437 ## 4. Functions
438 ## 4. 函数
439 ####################################################
440  
441 # Use def to create new functions
442 # 使用 def 来创建新函数
443 def add(x, y):
444     print "x is %s and y is %s" % (x, y)
445     # （译注：意为“x 是 %s 而且 y 是 %s”。）
446     return x + y    # Return values with a return statement
447                     # 使用 return 语句来返回值
448  
449 # Calling functions with parameters
450 # 调用函数并传入参数
451 add(5, 6) #=> prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11
452           # （译注：意为“x 是 5 而且 y 是 6”，并返回 11）
453  
454 # Another way to call functions is with keyword arguments
455 # 调用函数的另一种方式是传入关键字参数
456 add(y=6, x=5)   # Keyword arguments can arrive in any order.
457                 # 关键字参数可以以任意顺序传入
458  
459 # You can define functions that take a variable number of
460 # positional arguments
461 # 你可以定义一个函数，并让它接受可变数量的定位参数。
462 def varargs(*args):
463     return args
464  
465 varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)
466  
467  
468 # You can define functions that take a variable number of
469 # keyword arguments, as well
470 # 你也可以定义一个函数，并让它接受可变数量的关键字参数。
471 def keyword_args(**kwargs):
472     return kwargs
473  
474 # Let‘s call it to see what happens
475 # 我们试着调用它，看看会发生什么：
476 keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}
477  
478 # You can do both at once, if you like
479 # 你还可以同时使用这两类参数，只要你愿意：
480 def all_the_args(*args, **kwargs):
481     print args
482     print kwargs
483 """
484 all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
485     (1, 2)
486     {"a": 3, "b": 4}
487 """
488  
489 # When calling functions, you can do the opposite of varargs/kwargs!
490 # Use * to expand tuples and use ** to expand kwargs.
491 # 在调用函数时，定位参数和关键字参数还可以反过来用。
492 # 使用 * 来展开元组，使用 ** 来展开关键字参数。
493 args = (1, 2, 3, 4)
494 kwargs = {"a": 3, "b": 4}
495 all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4)
496                     # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)
497 all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4)
498                        # 相当于 all_the_args(a=3, b=4)
499 all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
500                               # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
501  
502 # Python has first class functions
503 # 函数在 Python 中是一等公民
504 def create_adder(x):
505     def adder(y):
506         return x + y
507     return adder
508  
509 add_10 = create_adder(10)
510 add_10(3) #=> 13
511  
512 # There are also anonymous functions
513 # 还有匿名函数
514 (lambda x: x > 2)(3) #=> True
515  
516 # There are built-in higher order functions
517 # 还有一些内建的高阶函数
518 map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
519 filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]
520  
521 # We can use list comprehensions for nice maps and filters
522 # 我们可以使用列表推导式来模拟 map 和 filter
523 [add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  #=> [11, 12, 13]
524 [x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
525  
526 ####################################################
527 ## 5. Classes
528 ## 5. 类
529 ####################################################
530  
531 # We subclass from object to get a class.
532 # 我们可以从对象中继承，来得到一个类。
533 class Human(object):
534  
535     # A class attribute. It is shared by all instances of this class
536     # 下面是一个类属性。它将被这个类的所有实例共享。
537     species = "H. sapiens"
538  
539     # Basic initializer
540     # 基本的初始化函数（构造函数）
541     def __init__(self, name):
542         # Assign the argument to the instance‘s name attribute
543         # 把参数赋值为实例的 name 属性
544         self.name = name
545  
546     # An instance method. All methods take self as the first argument
547     # 下面是一个实例方法。所有方法都以 self 作为第一个参数。
548     def say(self, msg):
549        return "%s: %s" % (self.name, msg)
550  
551     # A class method is shared among all instances
552     # They are called with the calling class as the first argument
553     # 类方法会被所有实例共享。
554     # 类方法在调用时，会将类本身作为第一个函数传入。
555     @classmethod
556     def get_species(cls):
557         return cls.species
558  
559     # A static method is called without a class or instance reference
560     # 静态方法在调用时，不会传入类或实例的引用。
561     @staticmethod
562     def grunt():
563         return "*grunt*"
564  
565  
566 # Instantiate a class
567 # 实例化一个类
568 i = Human(name="Ian")
569 print i.say("hi")     # prints out "Ian: hi"
570                       # 打印出 "Ian: hi"
571  
572 j = Human("Joel")
573 print j.say("hello")  # prints out "Joel: hello"
574                       # 打印出 "Joel: hello"
575  
576 # Call our class method
577 # 调用我们的类方法
578 i.get_species() #=> "H. sapiens"
579  
580 # Change the shared attribute
581 # 修改共享属性
582 Human.species = "H. neanderthalensis"
583 i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
584 j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
585  
586 # Call the static method
587 # 调用静态方法
588 Human.grunt() #=> "*grunt*"
589  
590  
591 ####################################################
592 ## 6. Modules
593 ## 6. 模块
594 ####################################################
595  
596 # You can import modules
597 # 你可以导入模块
598 import math
599 print math.sqrt(16) #=> 4
600  
601 # You can get specific functions from a module
602 # 也可以从一个模块中获取指定的函数
603 from math import ceil, floor
604 print ceil(3.7)  #=> 4.0
605 print floor(3.7) #=> 3.0
606  
607 # You can import all functions from a module.
608 # Warning: this is not recommended
609 # 你可以从一个模块中导入所有函数
610 # 警告：不建议使用这种方式
611 from math import *
612  
613 # You can shorten module names
614 # 你可以缩短模块的名称
615 import math as m
616 math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True
617  
618 # Python modules are just ordinary python files. You
619 # can write your own, and import them. The name of the 
620 # module is the same as the name of the file.
621 # Python 模块就是普通的 Python 文件。
622 # 你可以编写你自己的模块，然后导入它们。
623 # 模块的名称与文件名相同。
624  
625 # You can find out which functions and attributes
626 # defines a module.
627 # 你可以查出一个模块里有哪些函数和属性
628 import math
629 dir(math)