本章主要内容

• 缩进和代码块构建
• 识别注释
• 给变量赋值
• 对表达式求值
• 使用常见数据类型
• 获取用户输入
• 选用正确的Python式编码风格

本章介绍最基础的Python知识，包括如何使用赋值和表达式、如何输入数字或字符串、如何在代码中标明注释等。首先将介绍Python如何组织代码块，这与其他的所有主流语言都不一样。

4.1　缩进和代码块构建

与其他大部分编程语言不一样，Python使用空白符（whitespace）和缩进来标识代码块。也就是说，循环体、else条件从句之类的构成，都是由空白符来确定的。大部分编程语言都是使用某种大括号来标识代码块的。下面的C语言代码将会计算9的阶乘，结果保存在变量r中：

/* C语言代码 */
int n, r;
n = 9;
r = 1;
while (n > 0) {
 r *= n;
 n--;
}

这里的while循环体是用大括号包围起来的，也就是每次循环将要执行的代码。如上面的代码所示，为了能清晰地表达用途，代码一般都会多少带点缩进。但是写成以下格式也是允许的：

/* 随意缩进的C语言代码 */
 int n, r;
 n = 9;
 r = 1;
 while (n > 0) {
r *= n;
n--;
}

虽然以上代码非常难以阅读，但仍然可以正确运行。

下面是Python的等价实现：

# Python代码（赞！）
n = 9
r = 1
while n > 0:
 r = r * n ⇽--- Python还支持C风格的写法r * = n
 n = n – 1 ⇽--- Python还支持C风格的写法n - = 1

Python不用大括号标识代码结构，而是用缩进本身来标识。上述最后两行代码就是while循环体，就是因为它们紧随while语句，并且比while语句缩进一级。如果这两行代码没做缩进，就不会构成while循环体。

采用缩进而非大括号来标识代码结构，可能需要一些时间来习惯，但却有明显的好处。

• 不再可能有缺失或多余的大括号。再也不用一遍遍地翻看代码，只为在底部找到与前面的左括号匹配的右括号。
• 代码结构的外观直观反映了其实际结构，看一眼就可以轻松了解代码的架构。
• Python的编码风格能大致统一。换句话说，不太可能因为要看懂别人的古怪代码而抓狂。所有人的代码都很像是自己写的。

可能大家的代码已经坚持采用了缩进，所以这算不上是一大进步。如果用了IDLE，每行都会自动缩进。如果要回退缩进级别，只需要按下Backspace键即可。大多数编程用的编辑器和IDE（如Emacs、VIM和Eclipse）都提供了自动缩进功能。如果在提示符后输入命令时，前面有一个或多个空格，那么Python解释器会返回错误消息。这件事可能需要犯一两次错误才会适应。

4.2　识别注释

在大多数情况下，Python文件中符号＃之后的任何内容都是注释，将会被编译器忽略。有一种情况明显例外，即字符串中的#只是一个普通字符：

# 将5赋给x
x = 5
x = 3 # 现在x成了3
x = "# This is not a comment"

Python代码中经常会加入注释。

4.3　变量和赋值

赋值是最常用的Python命令，用法也与其他编程语言很类似。下面用Python代码新建变量x，并赋值为5：

x = 5

与很多其他计算机语言不同的是，Python既不需要声明变量类型，也不需要在每行代码后面添加结束符。代码换行即表示结束，变量在首次被赋值时会自动创建。

{Python中的变量：是容器（bucket）还是标签（label）？!}

在Python中“变量”这个名称或许有点儿误导性，应该叫“名称”或“标签”会更准确一些。但是，似乎所有人都习惯称为“变量”了。无论叫什么名称，都应该知道Python中的变量是如何工作的。

对变量的常见解释就是存储值的容器，有点儿像是个桶（bucket），当然这不算精确。对许多编程语言（如C语言）来说，这种解释是合理的。

但是，Python中的变量不是容器，而是指向Python对象的标签，对象位于解释器的命名空间中。任意数量的标签（或变量）可以指向同一个对象。当对象发生变化时，所有指向它的变量的值都会改变。

看过以下这段简单的代码，就能理解上述含义了：

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> c = b
>>> b[1] = 5
>>> print(a, b, c)
[1, 5, 3] [1, 5, 3] [1, 5, 3]

如果将变量视为容器，以上结果就说不通了。改变了一个容器的内容，另外两个容器不应该同时发生变化。但是，如果变量只是指向对象的标签，就说得通了。3个标签都指向同一个对象，若对象发生变化，则3个标签都会反映出来。

如果变量指向的是常量或不可变值，上述区别就不是十分明显了：

>>> a = 1
>>> b = a
>>> c = b
>>> b = 5
>>> print(a, b, c)
1 5 1

因为变量指向的对象无法改变，所以变量的表现与两种解释均符合。实际上在第3行代码执行完毕后，a、b和c就全都指向了同一个不可更改的整数对象，其值为1。下一行代码b =5则让b指向整数对象5，但a和c的指向没有变化。

Python变量可以被设为任何对象，而在C和许多其他语言中，变量只能存储声明过的类型的值。下面的Python代码是完全合法的：

>>> x = "Hello"
>>> print(x)
Hello
>>> x = 5
>>> print(x)
5

一开始x是指向字符串对象“Hello”的，然后又指向了整数对象5。当然，这种特性可能会遭到滥用，因为随意让同一个变量名先后指向不同的数据类型，可能会让代码变得难以理解。

新的赋值操作会覆盖之前所有的赋值，del语句则会删除变量。如果在删除变量之后设法输出该变量的内容，将会引发错误，效果就像从未创建过该变量一样：

>>> x = 5
>>> print(x)
5
>>> del x
>>> print(x)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'x' is not defined
>>>

这里首先出现了跟踪信息（traceback），当检测到错误（称为异常）时就会被打印。最后一行代码显示出检测到了异常，在这里是x的NameError。在被删除之后，x不再是有效的变量名了。因为在交互模式下只输出了一行代码，所以上述示例中只返回了“line 1, in <module>”的跟踪信息。通常在错误发生时，会返回已有函数的完整动态调用层次信息。如果用了IDLE，返回的信息也是差不多的，可能会得到如下所示的代码：

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
 print(x)
NameError: name 'x' is not defined

第14章将会更加详细地介绍这种错误处理机制。在Python标准库文档中，列出了所有可能出现的异常及其引发原因。请使用索引来查找收到的某个异常的信息（如NameError）。

Python变量的名称是区分大小写的，可以包含字母、数字和下划线，但必须以字母或下划线开头。关于创建Python式风格的变量名称的更多内容，参见4.10节。

4.4　表达式

对于Python支持的算术表达式，多数读者都很熟悉。以下代码将会计算3和5的平均值，结果保存在变量z中：

x = 3
y = 5
z = (x + y) / 2

注意，只涉及整数的算术操作符并不一定返回整数。即便所有数值全是整数，除法运算（从Python 3开始）也会返回浮点数，所以小数部分不会被截断。如果需要传统的返回截断整数的整除，可以换用操作符//。

Python使用的是标准的算术优先规则。如果上述最后一行代码省略了圆括号，就会被计算为x +(y / 2)。

表达式不一定只是包含数值，字符串、布尔值和许多其他类型的对象都能以各种方式在表达式中使用。后面在用到时会更详细地介绍。

动手题：变量和表达式　请在Python shell中创建一些变量。在变量名中放置空格、短线或其他非字母或数字的字符，看看会发生什么？再尝试一些复杂的表达式，例如x = 2 + 4 * 5 - 6/3。用圆括号对数字进行各种不同形式的分组，看看运算结果与原来未分组时的表达式有何不同。

4.5　字符串

与其他大多数编程语言一样，Python用双引号标识字符串。以下代码将字符串“Hello, World”赋给变量x：

x ="Hello, World"

反斜杠可用于将字符转义，赋予字符特殊的含义。n表示换行符，t表示制表符，\表示反斜杠符本身。而”则是双引号本身，而不是字符串的结束符：

x = "tThis string starts with a "tab"."
x = "This string contains a single backslash(\)."

可以用单引号代替双引号。以下两行代码的效果是一样的：

x = "Hello, World"
x = 'Hello, World'

它们的唯一区别是：在单引号标识的字符串中，不需要对双引号字符加反斜杠；在双引号标识的字符串中，也不需要对单引号字符加反斜杠：

x = "Don't need a backslash"
x = 'Can't get by without a backslash'
x = "Backslash your " character!"
x = 'You can leave the " alone'

普通字符串不允许跨行。以下代码将是无效的：

# 以下Python代码将引发错误——不能让1个字符串跨越2行
x = "This is a misguided attempt to
put a newline into a string without using backslash-n"

但是Python支持用三重双引号标识字符串，这样字符串中不用反斜杠就能包含单引号和双引号：

x = """Starting and ending a string with triple " characters 
permits embedded newlines、and the use of " and ' without 
backslashes"""

现在x包含了两个“””之间的所有字符。可以用三重单引号‘’’来代替双引号以达到同样的效果。

Python为字符串处理提供了足够的功能，第6章将会做专题讨论。

4.6　数值

也许大家已经对其他编程语言的标准数值操作比较熟悉了，因此本书没有用单独的章节来介绍Python的数值处理能力。本节将会介绍Python数值的独有特性，Python文档中给出了全部可用的函数。

Python提供了4种数值：整数、浮点数、复数和布尔值。整数常量就是0、-11、+33、123456之类的整数值，并且范围是无限的，大小仅受限于机器资源。浮点数可用小数点或科学计数法表示：3.14、-2E-8、2.718281828。浮点数的精度由底层硬件决定，但通常相当于C语言中的双精度（64位）类型。复数受关注的程度可能不高，本节后面将会单独讨论。布尔值是True或False，除是字符串形式之外，效果与1和0相同。

Python的算术操作与C语言很类似。两个整数的计算操作会生成一个整数，当然除法（/）除外，因为除法的结果会是浮点数。如果用了除号//，则结果会是经过截断的整数。浮点数操作则总是会返回浮点数。下面是一些例子：

>>> 5 + 2 - 3 * 2
1
>>> 5 / 2 # 普通除法将返回浮点数
2.5
>>> 5 / 2.0 # 结果还是浮点数
2.5
>>> 5 // 2 # 用'//'整除将返回截断后的整数值
2
>>> 30000000000 # 在很多编程语言中，整型是放不下的
30000000000
>>> 30000000000 * 3
90000000000
>>> 30000000000 * 3.0
90000000000.0
>>> 2.0e-8 # 科学计数法将返回浮点数
2e-08
>>> 3000000 * 3000000 
9000000000000
>>> int(200.2) ⇽--- ❶
200
>>> int(2e2) ⇽--- ❶
200
>>> float(200) ⇽--- ❶
200.0

这几句代码显式在多个类型间转换❶，int函数会将浮点数截断。

与C或JAVA相比，Python的数值有两个优点：整数可为任意大小，两个整数的除法结果是浮点数。

4.6.1　内置数值处理函数

Python提供了以下数值操作函数，作为其内核的一部分：

abs、divmod、float、hex、int、max、min、oct、pow、round

详情参见官方文档。

4.6.2　高级数值处理函数

Python没有内置更高级的数值处理函数，例如三角函数、双曲线三角函数，以及一些有用的常量，但它们都在标准模块math中提供，稍后将会详细介绍模块。现在只要知道，必须在Python程序或交互式会话中执行以下语句，才能使用本节的数学函数，这就足够了。

from math import *

math模块提供了以下函数和常量：

acos、asin、atan、atan2、ceil、cos、cosh、e、exp、fabs、floor、fmod、frexp、hypot、ldexp、
log、log10、mod、pi、pow、sin、sinh、sqrt、tan、tanh

{:—}详情参见官方文档。

4.6.3　数值计算

由于受限于运算速度，基本安装的Python不太适合执行密集型数值计算。但强大的Python扩展NumPy高效实现了很多高级的数值处理操作。NumPy重点实现的是数组操作，包括多维矩阵，以及快速傅里叶变换等更高级的函数。在SciPy官网中应该能够找到NumPy或其链接。

4.6.4　复数

只要表达式带有nj的形式，就会自动创建复数：n与Python的整数和浮点数形式相同，j当然就是标准的虚数表示法，等于-1的平方根。例如：

>>> (3+2j)
(3+2j)

注意，当计算结果为复数时，Python会加上圆括号，表示显示的是个对象值：

>>> 3 + 2j - (4+4j)
(-1-2j)
>>> (1+2j) * (3+4j)
(-5+10j)
>>> 1j * 1j
(-1+0j)

计算j * j则会如愿返回-1，但结果仍然是Python复数型对象。复数永远不会被自动转换为等价的实数或整数对象。但可以用real和imag属性轻松访问到复数的实部和虚部。

>>> z = (3+5j)
>>> z.real
3.0
>>> z.imag
5.0

注意，复数的实部和虚部总是以浮点数返回。

4.6.5　高级复数函数

大多数用户都会认为，计算-1的平方根不该有结果，而是应该报错，因此math模块中的函数并不适用于复数，与其类似的复数函数是由cmath模块提供的：

acos、acosh、asin、asinh、atan、atanh、cos、cosh、e、exp、log、log10、pi、sin、sinh、sqrt、
tan、tanh

为了能在代码中清晰地标识出这些特殊用途的复数函数，避免与普通的同名函数产生冲突，最好的做法是先导入cmath模块：

import cmath

然后在用到复数函数时，显式地引用cmath包：

>>> import cmath
>>> cmath.sqrt(-1)
1j

{尽量少用<module> import *!}

上述例子很好地说明了为什么应尽量减少import语句的from <module> import *的用法。如果用from形式先导入math模块，再导入cmath模块，那么cmath模块中的函数将会覆盖math模块的同名函数。对于阅读代码的人来说，也要花费更多的精力来找出某个函数的来源。有一些模块经过了明确设计，必须使用上例中的导入形式。

有关如何使用模块和模块名称的更多详细信息，参见第10章。

重点是要记住，在导入cmath模块之后，几乎就能对其他数值类型进行任何操作了。

动手题：字符串和数值操作　在Python shell中，创建一些字符串和数值型变量（整数、浮点数和复数）。体验一下操作的结果，包括跨类型的操作。例如，能否让字符串乘以整数，或者乘以浮点数或复数呢？接下来载入math模块并测试一些函数，然后载入cmath模块并执行同名函数。当载入cmath模块后，对整数或浮点数调用其中的函数，会产生什么结果？怎样才能让math模块的函数重新可用呢？

4.7　None值

除字符串、数值等标准类型之外，Python还有一种特殊的基本数据类型，它定义了名为None的特殊数据对象。顾名思义，None用于表示空值。在Python中，None会以各种方式存在。例如，Python中的“过程”，只是一个没有显式返回值的函数，这表示默认返回的是None。

在日常的Python编程中，None经常被用作占位符，用于指示数据结构中某个位置的数据将会是有意义的，即便该数据尚未被计算出来。检测None是否存在十分简单，因为在整个Python系统中只有1个None的实例，所有对None的引用都指向同一个对象，None只等价于它自身。

4.8　获取用户输入

利用input()函数可以获取用户的输入。input()函数可以带一个字符串参数，作为显示给用户的提示信息：

>>> name = input("Name? ")
Name? Jane
>>> print(name)
Jane
>>> age = int(input("Age? ")) ⇽--- 将输入的字符串转换为整数
Age? 28
>>> print(age)
28
>>>

这种获取用户输入的方法相当简单。用户输入是以字符串的形式获得的，所以要想用作数字，必须用int()或float()函数进行转换。这算得上是个小陷阱吧。

动手题：获取用户输入　体验一下用input()函数读取用户输入的字符串和整数。代码与上述例子类似，如果读取整数时没有在input()外面调用int()，那会出现什么效果？能否修改一下代码，读取一个浮点数（如28.5）？如果故意输入“错误”的数据类型会怎么样？例如，本该是整数的地方输入了浮点数，本该是数字的地方输入了字符串，反之又会如何？

4.9　内置操作符

Python提供了多种内置操作符，标准的操作符有+、*等，更高级的有移位、按位逻辑运算函数等。大多数操作符都不是Python独有的，其他的编程语言也提供，因此本书不再做解释。Python内置操作符的完整列表，可在官方文档中找到。

4.10　基本的Python编码风格

除明确要求用缩进来标识代码块之外，Python对编码风格的限制相对较少。即便如此，缩进量和缩进类型（制表符与空格）也没做强制性规定。不过在“Python 增强提案 8”（Python Enhancement Proposal 8，PEP 8）中，包含了推荐的编码风格规范。本书附录A有对PEP 8的概括性介绍，全文可在Python官方网站在线获取。表4-1中列出了部分Python式风格的规范，但为了能完全理解Python式风格，还请反复阅读PEP 8。

强烈建议遵循PEP 8规范。因为每条规范都是精心挑选过的，并经过了时间考验，能让代码更容易被Python程序员理解。

速测题：Python风格　请在以下变量名和函数名中，选出不大符合Python风格的名称，并说明理由：bar(、varName、VERYLONGVARNAME、foobar、longvarname、foo_bar()、really_very_long_var_name。

4.11　小结

• 上面介绍的基础语法已足够开始写Python代码了。
• Python语法一目了然、始终如一。
• 由于语法没有很多新奇之处，很多程序员的上手速度快得出奇。

本文摘自《Python 快速入门》第3版

• Python编程基础教程从入门到实践书籍
• 零基础快速上手学Python核心编程
• Python软件基金会作品，提供习题答案及源代码

这是一本Python快速入门书，基于Python 3.6编写。本书分为4部分，第一部分讲解Python的基础知识，对Python进行概要的介绍；第二部分介绍Python编程的重点，涉及列表、元组、集合、字符串、字典、流程控制、函数、模块和作用域、文件系统、异常等内容；第三部分阐释Python的特性，涉及类和面向对象、正则表达式、数据类型即对象、包、Python库等内容；第四部分关注数据处理，涉及数据文件的处理、网络数据、数据的保存和数据探索，最后给出了相关的案例。

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