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简介
Python 是一种高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底在荷兰国家数学和计算机科学研究所发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。
特点
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基础语法
运行 Python
交互式解释器
在命令行窗口执行python后，进入 Python 的交互式解释器。exit() 或 Ctrl + D 组合键退出交互式解释器。
命令行脚本
在命令行窗口执行python script-file.py，以执行 Python 脚本文件。
指定解释器
如果在 Python 脚本文件首行输入#!/usr/bin/env python，那么可以在命令行窗口中执行/path/to/script-file.py以执行该脚本文件。
注：该方法不支持 Windows 环境。
编码
默认情况下，3.x 源码文件都是 UTF-8 编码，字符串都是 Unicode 字符。也可以手动指定文件编码：
# -*- coding: utf-8 -*-
或者
# encoding: utf-8
注意: 该行标注必须位于文件第一行
标识符
注：从 3.x 开始，非 ASCII 标识符也是允许的，但不建议。
保留字
保留字即关键字，我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字：
>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
[‘False‘, ‘None‘, ‘True‘, ‘and‘, ‘as‘, ‘assert‘, ‘break‘, ‘class‘, ‘continue‘, ‘def‘, ‘del‘, ‘elif‘, ‘else‘, ‘except‘, ‘finally‘, ‘for‘, ‘from‘, ‘global‘, ‘if‘, ‘import‘, ‘in‘, ‘is‘, ‘lambda‘, ‘nonlocal‘, ‘not‘, ‘or‘, ‘pass‘, ‘raise‘, ‘return‘, ‘try‘, ‘while‘, ‘with‘, ‘yield‘]
注释
单行注释采用#，多行注释采用‘‘‘或"""。
# 这是单行注释
‘‘‘
这是多行注释
这是多行注释
‘‘‘
"""
这也是多行注释
这也是多行注释
"""
行与缩进
Python 最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {}。 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。缩进不一致，会导致运行错误。
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。
total = item_one +
item_two +
item_three
在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠。
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。
等待用户输入
input函数可以实现等待并接收命令行中的用户输入。
content = input(" 请输入点东西并按 Enter 键 ")
print(content)
同一行写多条语句
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 = ‘hello world‘; sys.stdout.write(x + ‘ ‘)
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。
我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。
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=""或别的非换行符字符串：
print(‘123‘) # 默认换行
print(‘123‘, end = "") # 不换行
import 与 from…import
在 Python 用 import 或者 from...import 来导入相应的模块。
将整个模块导入，格式为：import module_name
从某个模块中导入某个函数,格式为：from module_name import func1
从某个模块中导入多个函数,格式为：from module_name import func1, func2, func3
将某个模块中的全部函数导入，格式为：from module_name import *
运算符
算术运算符
运算符描述+加-减*乘/除%取模**幂//取整除
比较运算符
运算符描述==等于!=不等于>大于<小于>=大于等于<=小于等于
赋值运算符
运算符描述=简单的赋值运算符+=加法赋值运算符-=减法赋值运算符*=乘法赋值运算符/=除法赋值运算符%=取模赋值运算符**=幂赋值运算符//=取整除赋值运算符
位运算符
逻辑运算符
成员运算符
身份运算符
运算符优先级
具有相同优先级的运算符将从左至右的方式依次进行。用小括号()可以改变运算顺序。
变量
变量在使用前必须先”定义”（即赋予变量一个值），否则会报错：
>>> name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name ‘name‘ is not defined
数据类型
布尔(bool)
只有 True 和 False 两个值，表示真或假。
数字(number)
整型(int)
整数值，可正数亦可复数，无小数。 3.x 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 3.x 没有 2.x 的 Long 类型。
浮点型(float)
浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 10^2 = 250）
复数(complex)
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。
数字运算
数学函数
注：以下函数的使用，需先导入 math 包。
随机数函数
注：以下函数的使用，需先导入 random 包。
三角函数
注：以下函数的使用，需先导入 math 包。
数学常量
字符串(string)
转义字符
字符串运算符
字符串格式化
在 Python 中，字符串格式化不是 sprintf 函数，而是用 % 符号。例如：
print("我叫%s， 今年 %d 岁！" % (‘小明‘, 10))
// 输出:
我叫小明， 今年 10 岁！
格式化符号:
辅助指令:
Python 2.6 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。
多行字符串
实例：
string = ‘‘‘
print( math.fabs(-10))
print( random.choice(li))
‘‘‘
print(string)
输出：
print( math.fabs(-10))
print(
random.choice(li))
Unicode
在 2.x 中，普通字符串是以 8 位 ASCII 码进行存储的，而 Unicode 字符串则存储为 16 位 Unicode 字符串，这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。
在 3.x 中，所有的字符串都是 Unicode 字符串。
字符串函数
字节(bytes)
在 3.x 中，字符串和二进制数据完全区分开。文本总是 Unicode，由 str 类型表示，二进制数据则由 bytes 类型表示。Python 3 不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes，你不能拼接字符串和字节流，也无法在字节流里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节流的函数（反之亦然）。
bytes 转 str：
b‘abc‘.decode()
str(b‘abc‘)
str(b‘abc‘, encoding=‘utf-8‘)
str 转 bytes：
‘中国‘.encode()
bytes(‘中国‘, encoding=‘utf-8‘)
列表(list)
创建列表
hello = (1, 2, 3)
li = [1, "2", [3, ‘a‘], (1, 3), hello]
访问元素
li = [1, "2", [3, ‘a‘], (1, 3)]
print(li[3]) # (1, 3)
print(li[-2]) # [3, ‘a‘]
切片访问
格式: list_name[begin:end:step] begin 表示起始位置(默认为0)，end 表示结束位置(默认为最后一个元素)，step 表示步长(默认为1)
hello = (1, 2, 3)
li = [1, "2", [3, ‘a‘], (1, 3), hello]
print(li) # [1, ‘2‘, [3, ‘a‘], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[1:2]) # [‘2‘]
print(li[:2]) # [1, ‘2‘]
print(li[:]) # [1, ‘2‘, [3, ‘a‘], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[2:]) # [[3, ‘a‘], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[1:-1:2]) # [‘2‘, (1, 3)]
访问内嵌 list 的元素：
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]]
print(li[1:-1:2][1:3]) # (3, 5)
print(li[-1][1:3]) # [‘b‘, ‘c‘]
print(li[-1][1]) # b
修改列表
通过使用方括号，可以非常灵活的对列表的元素进行修改、替换、删除等操作。
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
li[len(li) - 2] = 22 # 修改 [0, 1, 2, 22, 4, 5]
li[3] = 33 # 修改 [0, 1, 2, 33, 4, 5]
li[1:-1] = [9, 9] # 替换 [0, 9, 9, 5]
li[1:-1] = [] # 删除 [0, 5]
删除元素
可以用 del 语句来删除列表的指定范围的元素。
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
del li[3] # [0, 1, 2, 4, 5]
del li[2:-1] # [0, 1, 5]
列表操作符
[1, 2, 3] + [3, 4, 5] # [1, 2, 3, 3, 4, 5]
[1, 2, 3] * 2 # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
3 in [1, 2, 3] # True
for x in [1, 2, 3]: print(x) # 1 2 3
列表函数
li = [0, 1, 5]
max(li) # 5
len(li) # 3
注: 对列表使用 max/min 函数，2.x 中对元素值类型无要求，3.x 则要求元素值类型必须一致。
列表方法
列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。
将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：
vec = [2, 4, 6]
[(x, x**2) for x in vec]
# [(2, 4), (4, 16), (6, 36)]
对序列里每一个元素逐个调用某方法：
freshfruit = [‘ banana‘, ‘ loganberry ‘, ‘passion fruit ‘]
[weapon.strip() for weapon in freshfruit]
# [‘banana‘, ‘loganberry‘, ‘passion fruit‘]
用 if 子句作为过滤器：
vec = [2, 4, 6]
[3*x for x in vec if x > 3]
# [12, 18]
vec1 = [2, 4, 6]
vec2 = [4, 3, -9]
[x*y for x in vec1 for y in vec2]
# [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
[vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
# [8, 12, -54]
列表嵌套解析：
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
]
new_matrix = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]
print(new_matrix)
# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
元组(tuple)
访问元组
访问元组的方式与列表是一致的。 元组的元素可以直接赋值给多个变量，但变量数必须与元素数量一致。
a, b, c = (1, 2, 3)
print(a, b, c)
组合元组
元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = (‘abc‘, ‘xyz‘)
tup3 = tup1 + tup2;
print (tup3)
# (12, 34.56, ‘abc‘, ‘xyz‘)
删除元组
元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用 del 语句来删除整个元组
元组函数
元组推导式
t = 1, 2, 3
print(t)
# (1, 2, 3)
u = t, (3, 4, 5)
print(u)
# ((1, 2, 3), (3, 4, 5))
字典(dict)
格式如下:
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
访问字典
dis = {‘a‘: 1, ‘b‘: [1, 2, 3]}
print(dis[‘b‘][2])
修改字典
dis = {‘a‘: 1, ‘b‘: [1, 2, 3], 9: {‘name‘: ‘hello‘}}
dis[9][‘name‘] = 999
print(dis)
# {‘a‘: 1, 9: {‘name‘: 999}, ‘b‘: [1, 2, 3]}
删除字典
用 del 语句删除字典或字典的元素。
dis = {‘a‘: 1, ‘b‘: [1, 2, 3], 9: {‘name‘: ‘hello‘}}
del dis[9][‘name‘]
print(dis)
del dis # 删除字典
# {‘a‘: 1, 9: {}, ‘b‘: [1, 2, 3]}
字典函数
字典方法
字典推导式
构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：
>>> dict([(‘sape‘, 4139), (‘guido‘, 4127), (‘jack‘, 4098)])
{‘sape‘: 4139, ‘jack‘: 4098, ‘guido‘: 4127}
此外，字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典：
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
如果关键字只是简单的字符串，使用关键字参数指定键值对有时候更方便：
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{‘sape‘: 4139, ‘jack‘: 4098, ‘guido‘: 4127}
集合(set)
集合是一个无序不重复元素的序列
创建集合
{1, 2, 1, 3} # {} {1, 2, 3}
set(‘12345‘) # 字符串 {‘3‘, ‘5‘, ‘4‘, ‘2‘, ‘1‘}
set([1, ‘a‘, 23.4]) # 列表 {1, ‘a‘, 23.4}
set((1, ‘a‘, 23.4)) # 元组 {1, ‘a‘, 23.4}
set({1:1, ‘b‘: 9}) # 字典 {1, ‘b‘}
添加元素
将元素 val 添加到集合 set 中，如果元素已存在，则不进行任何操作：
set.add(val)
也可以用 update 方法批量添加元素，参数可以是列表，元组，字典等：
set.update(list1, list2,...)
移除元素
如果存在元素 val 则移除，不存在就报错：
set.remove(val)
如果存在元素 val 则移除，不存在也不会报错：
set.discard(val)
随机移除一个元素：
set.pop()
元素个数
与其他序列一样，可以用 len(set) 获取集合的元素个数。
清空集合
set.clear()
set = set()
判断元素是否存在
val in set
其他方法
集合计算
a = set(‘abracadabra‘)
b = set(‘alacazam‘)
print(a) # a 中唯一的字母
# {‘a‘, ‘r‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘}
print(a - b) # 在 a 中的字母，但不在 b 中
# {‘r‘, ‘d‘, ‘b‘}
print(a | b) # 在 a 或 b 中的字母
# {‘a‘, ‘c‘, ‘r‘, ‘d‘, ‘b‘, ‘m‘, ‘z‘, ‘l‘}
print(a & b) # 在 a 和 b 中都有的字母
# {‘a‘, ‘c‘}
print(a ^ b) # 在 a 或 b 中的字母，但不同时在 a 和 b 中
# {‘r‘, ‘d‘, ‘b‘, ‘m‘, ‘z‘, ‘l‘}
集合推导式
a = {x for x in ‘abracadabra‘ if x not in ‘abc‘}
print(a)
# {‘d‘, ‘r‘}
流程控制
if 控制
if 表达式1:
语句
if 表达式2:
语句
elif 表达式3:
语句
else:
语句
elif 表达式4:
语句
else:
语句
1、每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。 2、使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。 3、在 Python 中没有 switch - case 语句。
三元运算符：
<表达式1> if <条件> else <表达式2>
编写条件语句时，应该尽量避免使用嵌套语句。嵌套语句不便于阅读，而且可能会忽略一些可能性。
for 遍历
for <循环变量> in <循环对象>：
<语句1>
else:
<语句2>
else 语句中的语句2只有循环正常退出（遍历完所有遍历对象中的值）时执行。
在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来：
knights = {‘gallahad‘: ‘the pure‘, ‘robin‘: ‘the brave‘}
for k, v in knights.items():
print(k, v)
在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：
for i, v in enumerate([‘tic‘, ‘tac‘, ‘toe‘]):
print(i, v)
同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合：
questions = [‘name‘, ‘quest‘, ‘favorite color‘]
answers = [‘lancelot‘, ‘the holy grail‘, ‘blue‘]
for q, a in zip(questions, answers):
print(‘What is your {0}? It is {1}.‘.format(q, a))
要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：
for i in reversed(range(1, 10, 2)):
print(i)
要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：
basket = [‘apple‘, ‘orange‘, ‘apple‘, ‘pear‘, ‘orange‘, ‘banana‘]
for f in sorted(set(basket)):
print(f)
while 循环
while<条件>：
<语句1>
else：
<语句2>
break、continue、pass
break 语句用在 while 和 for 循环中，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。 continue 语句用在 while 和 for 循环中，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 语句跳出本次循环，而 break 跳出整个循环。
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。
迭代器
迭代器可以被 for 循环进行遍历：
li = [1, 2, 3]
it = iter(li)
for val in it:
print(val)
迭代器也可以用 next() 函数访问下一个元素值：
import sys
li = [1,2,3,4]
it = iter(li)
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
生成器
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print(next(f))
except StopIteration:
sys.exit()
函数
自定义函数
函数（Functions）是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字，允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块，并可重复任何次数。这就是所谓的调用（Calling）函数。
def 函数名（参数列表）:
函数体
参数传递
在 Python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：
a = [1,2,3]
a = "Runoob"
以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，”Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她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。
可更改与不可更改对象
在 Python 中，字符串，数字和元组是不可更改的对象，而列表、字典等则是可以修改的对象。
Python 函数的参数传递：
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
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。
def print_info(name, age):
"打印任何传入的字符串"
print("名字: ", name)
print("年龄: ", age)
return
print_info(age=50, name="john")
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。
def print_info(name, age=35):
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
print_info(age=50, name="john")
print("------------------------")
print_info(name="john")
不定长参数
def print_info(arg1, *vartuple):
print("输出: ")
print(arg1)
for var in vartuple:
print (var)
return
print_info(10)
print_info(70, 60, 50)
def print_info(arg1, **vardict):
print("输出: ")
print(arg1)
print(vardict)
print_info(1, a=2, b=3)
匿名函数
Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
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，且不能访问自己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。
# 语法格式
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
变量作用域
以 L –> E –> G –> B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内建中找。
Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问。
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。
当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字。
num = 1
def fun1():
global num # 需要使用 global 关键字声明
print(num)
num = 123
print(num)
fun1()
如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字。
def outer():
num = 10
def inner():
nonlocal num # nonlocal关键字声明
num = 100
print(num)
inner()
print(num)
outer()
模块
编写模块有很多种方法，其中最简单的一种便是创建一个包含函数与变量、以 .py 为后缀的文件。
另一种方法是使用撰写 Python 解释器本身的本地语言来编写模块。举例来说，你可以使用 C 语言来撰写 Python 模块，并且在编译后，你可以通过标准 Python 解释器在你的 Python 代码中使用它们。
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 Python 标准库的方法。
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。
搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块，需要把命令放在脚本的顶端。
一个模块只会被导入一次，这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。
搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量。当前目录指的是程序启动的目录。
导入模块
导入模块：
import module1[, module2[,... moduleN]]
从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中：
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间：
from modname import *
__name__ 属性
每个模块都有一个 __name__ 属性，当其值是 ‘__main__‘ 时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。
一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。
if __name__ == ‘__main__‘:
print(‘程序自身在运行‘)
else:
print(‘我来自另一模块‘)
dir 函数
内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回。
如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称。
在 Python 中万物皆对象，int、str、float、list、tuple等内置数据类型其实也是类，也可以用 dir(int) 查看 int 包含的所有方法。也可以使用 help(int) 查看 int 类的帮助信息。
包
包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用”点模块名称”。
比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。
就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。
在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。
目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。
最简单的情况，放一个空的 __init__.py 文件就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为 __all__ 变量赋值。
第三方模块
easy_install 的用法：
pip 的用法：
面向对象
类与对象是面向对象编程的两个主要方面。一个类（Class）能够创建一种新的类型（Type），其中对象（Object）就是类的实例（Instance）。可以这样来类比：你可以拥有类型 int 的变量，也就是说存储整数的变量是 int 类的实例（对象）。
Python 中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法。
对象可以包含任意数量和类型的数据。
self
self 表示的是当前实例，代表当前对象的地址。类由 self.__class__ 表示。
self 不是关键字，其他名称也可以替代，但 self 是个通用的标准名称。
类
类由 class 关键字来创建。 类实例化后，可以使用其属性，实际上，创建一个类之后，可以通过类名访问其属性。
对象方法
方法由 def 关键字定义，与函数不同的是，方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是本类的实例。
类方法
装饰器 @classmethod 可以将方法标识为类方法。类方法的第一个参数必须为 cls，而不再是 self。
静态方法
装饰器 @staticmethod 可以将方法标识为静态方法。静态方法的第一个参数不再指定，也就不需要 self 或 cls。
__init__ 方法
__init__ 方法即构造方法，会在类的对象被实例化时先运行，可以将初始化的操作放置到该方法中。
如果重写了 __init__，实例化子类就不会调用父类已经定义的 __init__。
变量
类变量（Class Variable）是共享的（Shared）——它们可以被属于该类的所有实例访问。该类变量只拥有一个副本，当任何一个对象对类变量作出改变时，发生的变动将在其它所有实例中都会得到体现。
对象变量（Object variable）由类的每一个独立的对象或实例所拥有。在这种情况下，每个对象都拥有属于它自己的字段的副本，也就是说，它们不会被共享，也不会以任何方式与其它不同实例中的相同名称的字段产生关联。
在 Python 中，变量名类似 __xxx__ 的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是 private 变量，所以，不能用 __name__、__score__ 这样的变量名。
访问控制
我们还认为约定，一个下划线开头的属性或方法为受保护的。比如，_protected_attr、_protected_method。
继承
类可以继承，并且支持继承多个父类。在定义类时，类名后的括号中指定要继承的父类，多个父类之间用逗号分隔。
子类的实例可以完全访问所继承所有父类的非私有属性和方法。
若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。
方法重写
子类的方法可以重写父类的方法。重写的方法参数不强制要求保持一致，不过合理的设计都应该保持一致。
super() 函数可以调用父类的一个方法，以多继承问题。
类的专有方法：
类的专有方法也支持重载。
实例
class Person:
"""人员信息"""
# 姓名(共有属性)
name = ‘‘
# 年龄(共有属性)
age = 0
def __init__(self, name=‘‘, age=0):
self.name = name
self.age = age
# 重载专有方法: __str__
def __str__(self):
return "这里重载了 __str__ 专有方法, " + str({‘name‘: self.name, ‘age‘: self.age})
def set_age(self, age):
self.age = age
class Account:
"""账户信息"""
# 账户余额(私有属性)
__balance = 0
# 所有账户总额
__total_balance = 0
# 获取账户余额
# self 必须是方法的第一个参数
def balance(self):
return self.__balance
# 增加账户余额
def balance_add(self, cost):
# self 访问的是本实例
self.__balance += cost
# self.__class__ 可以访问类
self.__class__.__total_balance += cost
# 类方法(用 @classmethod 标识，第一个参数为 cls)
@classmethod
def total_balance(cls):
return cls.__total_balance
# 静态方法(用 @staticmethod 标识，不需要类参数或实例参数)
@staticmethod
def exchange(a, b):
return b, a
class Teacher(Person, Account):
"""教师"""
# 班级名称
_class_name = ‘‘
def __init__(self, name):
# 第一种重载父类__init__()构造方法
# super(子类，self).__init__(参数1，参数2，....)
super(Teacher, self).__init__(name)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回个人信息
return {
‘name‘: self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值
‘age‘: self.age,
‘class_name‘: self._class_name,
‘balance‘: self.balance(), # 此处调用的是子类重载过的方法
}
# 方法重载
def balance(self):
# Account.__balance 为私有属性，子类无法访问，所以父类提供方法进行访问
return Account.balance(self) * 1.1
class Student(Person, Account):
"""学生"""
_teacher_name = ‘‘
def __init__(self, name, age=18):
# 第二种重载父类__init__()构造方法
# 父类名称.__init__(self,参数1，参数2，...)
Person.__init__(self, name, age)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回个人信息
return {
‘name‘: self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值
‘age‘: self.age,
‘teacher_name‘: self._teacher_name,
‘balance‘: self.balance(),
}
# 教师 John
john = Teacher(‘John‘)
john.balance_add(20)
john.set_age(36) # 子类的实例可以直接调用父类的方法
print("John‘s info:", john.get_info())
# 学生 Mary
mary = Student(‘Mary‘, 18)
mary.balance_add(18)
print("Mary‘s info:", mary.get_info())
# 学生 Fake
fake = Student(‘Fake‘)
fake.balance_add(30)
print("Fake‘s info", fake.get_info())
# 三种不同的方式调用静态方法
print("john.exchange(‘a‘, ‘b‘):", john.exchange(‘a‘, ‘b‘))
print(‘Teacher.exchange(1, 2)‘, Teacher.exchange(1, 2))
print(‘Account.exchange(10, 20):‘, Account.exchange(10, 20))
# 类方法、类属性
print(‘Account.total_balance():‘, Account.total_balance())
print(‘Teacher.total_balance():‘, Teacher.total_balance())
print(‘Student.total_balance():‘, Student.total_balance())
# 重载专有方法
print(fake)
输出：
John‘s info: {‘name‘: ‘John‘, ‘age‘: 36, ‘class_name‘: ‘‘, ‘balance‘: 22.0}
Mary‘s info: {‘name‘: ‘Mary‘, ‘age‘: 18, ‘teacher_name‘: ‘‘, ‘balance‘: 18}
Fake‘s info {‘name‘: ‘Fake‘, ‘age‘: 18, ‘teacher_name‘: ‘‘, ‘balance‘: 30}
john.exchange(‘a‘, ‘b‘): (‘b‘, ‘a‘)
Teacher.exchange(1, 2) (2, 1)
Account.exchange(10, 20): (20, 10)
Account.total_balance(): 0
Teacher.total_balance(): 20
Student.total_balance(): 48
这里重载了 __str__ 专有方法, {‘name‘: ‘Fake‘, ‘age‘: 18}
错误和异常
语法错误
SyntaxError 类表示语法错误，当解释器发现代码无法通过语法检查时会触发的错误。语法错误是无法用 try...except...捕获的。
>>> print:
File "<stdin>", line 1
print:
^
SyntaxError: invalid syntax
异常
即便程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行时发生的错误被称为异常。 错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文，并以调用栈的形式显示具体信息。
>>> 1 + ‘0‘
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int‘ and ‘str‘
异常处理
Python 提供了 try ... except ... 的语法结构来捕获和处理异常。
try 语句执行流程大致如下：
抛出异常
使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类）。
如果你只想知道这是否抛出了一个异常，并不想去处理它，那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。
自定义异常
可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承。
当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时，一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类，然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类。
大多数的异常的名字都以”Error”结尾，就跟标准的异常命名一样。
实例
import sys
class Error(Exception):
"""Base class for exceptions in this module."""
pass
# 自定义异常
class InputError(Error):
"""Exception raised for errors in the input.
Attributes:
expression -- input expression in which the error occurred
message -- explanation of the error
"""
def __init__(self, expression, message):
self.expression = expression
self.message = message
try:
print(‘code start running...‘)
raise InputError(‘input()‘, ‘input error‘)
# ValueError
int(‘a‘)
# TypeError
s = 1 + ‘a‘
dit = {‘name‘: ‘john‘}
# KeyError
print(dit[‘1‘])
except InputError as ex:
print("InputError:", ex.message)
except TypeError as ex:
print(‘TypeError:‘, ex.args)
pass
except (KeyError, IndexError) as ex:
"""支持同时处理多个异常, 用括号放到元组里"""
print(sys.exc_info())
except:
"""捕获其他未指定的异常"""
print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
# raise 用于抛出异常
raise RuntimeError(‘RuntimeError‘)
else:
"""当无任何异常时, 会执行 else 子句"""
print(‘"else" 子句...‘)
finally:
"""无论有无异常, 均会执行 finally"""
print(‘finally, ending‘)
文件操作
打开文件
open() 函数用于打开/创建一个文件，并返回一个 file 对象：
open(filename, mode)
文件打开模式：
文件对象方法
实例
filename = ‘data.log‘
# 打开文件(a+ 追加读写模式)
# 用 with 关键字的方式打开文件，会自动关闭文件资源
with open(filename, ‘w+‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
print(‘文件名称: {}‘.format(file.name))
print(‘文件编码: {}‘.format(file.encoding))
print(‘文件打开模式: {}‘.format(file.mode))
print(‘文件是否可读: {}‘.format(file.readable()))
print(‘文件是否可写: {}‘.format(file.writable()))
print(‘此时文件指针位置为: {}‘.format(file.tell()))
# 写入内容
num = file.write("第一行内容 ")
print(‘写入文件 {} 个字符‘.format(num))
# 文件指针在文件尾部，故无内容
print(file.readline(), file.tell())
# 改变文件指针到文件头部
file.seek(0)
# 改变文件指针后，读取到第一行内容
print(file.readline(), file.tell())
# 但文件指针的改变，却不会影响到写入的位置
file.write(‘第二次写入的内容 ‘)
# 文件指针又回到了文件尾
print(file.readline(), file.tell())
# file.read() 从当前文件指针位置读取指定长度的字符
file.seek(0)
print(file.read(9))
# 按行分割文件，返回字符串列表
file.seek(0)
print(file.readlines())
# 迭代文件对象，一行一个元素
file.seek(0)
for line in file:
print(line, end=‘‘)
# 关闭文件资源
if not file.closed:
file.close()
输出：
文件名称: data.log
文件编码: utf-8
文件打开模式: w+
文件是否可读: True
文件是否可写: True
此时文件指针位置为: 0
写入文件 6 个字符
16
第一行内容
16
41
第一行内容
第二次
[‘第一行内容 ‘, ‘第二次写入的内容 ‘]
第一行内容
第二次写入的内容
序列化
在 Python 中 pickle 模块实现对数据的序列化和反序列化。pickle 支持任何数据类型，包括内置数据类型、函数、类、对象等。
方法
dump
将数据对象序列化后写入文件
pickle.dump(obj, file, protocol=None, fix_imports=True)
必填参数 obj 表示将要封装的对象。 必填参数 file 表示 obj 要写入的文件对象，file 必须以二进制可写模式打开，即wb。 可选参数 protocol 表示告知 pickle 使用的协议，支持的协议有 0,1,2,3，默认的协议是添加在 Python 3 中的协议3。
load
从文件中读取内容并反序列化
pickle.load(file, fix_imports=True, encoding=‘ASCII‘, errors=‘strict‘)
必填参数 file 必须以二进制可读模式打开，即rb，其他都为可选参数。
dumps
以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中
pickle.dumps(obj, protocol=None, fix_imports=True)
loads
从字节对象中读取被封装的对象，并返回
pickle.loads(bytes_object, fix_imports=True, encoding=‘ASCII‘, errors=‘strict‘)
实例
import pickle
data = [1, 2, 3]
# 序列化数据并以字节对象返回
dumps_obj = pickle.dumps(data)
print(‘pickle.dumps():‘, dumps_obj)
# 从字节对象中反序列化数据
loads_data = pickle.loads(dumps_obj)
print(‘pickle.loads():‘, loads_data)
filename = ‘data.log‘
# 序列化数据到文件中
with open(filename, ‘wb‘) as file:
pickle.dump(data, file)
# 从文件中加载并反序列化
with open(filename, ‘rb‘) as file:
load_data = pickle.load(file)
print(‘pickle.load():‘, load_data)
输出：
pickle.dumps(): b‘\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03e.‘
pickle.loads(): [1, 2, 3]
pickle.load(): [1, 2, 3]
命名规范
Python 之父 Guido 推荐的规范
一份来自谷歌的 Python 风格规范：
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Python1314/p/9494849.html
