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Python基础入门

既然学习 Python，那么至少得了解下这门编程语言，知道 Python 代码执行过程吧。Python 的历史有兴趣的搜索下就有，这个不多说了。

1、我们先来了解下什么是解释型语言和编译型语言？

2、那么 Python 到底是什么？

3、简述 Python 的运行过程

一、变量和字符串

首先：Python 每个语句结束可以不写分号 ;， 如 print('hello') 打印 hello

1.1 变量

有过编程基础的话，变量就不用多说了。

变量的命名法：

• 驼峰式命名法
• 帕斯卡命名法

1.2 字符串

1、基本介绍

单引号 ' '或者双引号 " " 都可以，再或者 ''' ''' 三个引号，其中三个引号被用于过于长段的文字或者是说明，只要是三引号不完你就可以随意换行写下文字。

2、字符串的分片与索引

字符串可以通过 string[x] 的方式进行索引、分片。

字符串的分片实际可以看作是从字符串中找出来你要截取的东西，复制出来一小段你要的长度，存储在另一个地方，而不会对字符串这个源文件改动。分片获得的每个字符串可以看作是原字符串的一个副本。

先看下面这段代码：

如果感到困惑话，可以对照如下表格理解和分析：

3、字符串的方法

• replace 方法：第一个参数表示被替代部分，第二个参数表示替代成怎样的字符串。
• 字符串填空，如：

4、问题

问题1：

上面代码将出错？

解释：整数型不能和字符串直接相加。可以先把该字符串转为整数型，再相加，即 int(string)

二、函数

举些你可能已经使用过的函数例子：

通过观察规律不难发现，Python 中所谓的使用函数就是把你要处理的对象放到一个名字后面的括号就可以了。简单的来说，函数就是这么使用，可以往里面塞东西得到处理结果。

其中，def 和 return 为关键字。

注意： 函数缩进后面的语句被称为是语句块，缩进是为了表明语句的逻辑与从属关系。缩进这个问题不能忽视，否则会导致代码无法成功运行，这里需要特别注意。

2.2 函数参数

①位置参数，举例，看代码：

②不定长参数

有时我们在设计函数接口的时候，可会需要可变长的参数。也就是说，我们事先无法确定传入的参数个数。

Python 提供了一种元组的方式来接受没有直接定义的参数。这种方式在参数前边加星号 * 。如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。例如：

通过输出的结果可以知道，* hobby 是可变参数，且 hobby 其实就是一个 tuple （元祖）。

可变长参数也支持关键参数，没有被定义的关键参数会被放到一个字典里。这种方式即是在参数前边加 **，更改上面的示例如下：

通过对比上面的例子和这个例子，可以知道，* hobby 是可变参数，且 hobby 其实就是一个 tuple （元祖），** hobby是关键字参数，且 hobby 就是一个 dict （字典）。

④ 只接受关键字参数

关键字参数使用起来简单，不容易参数出错，那么有些时候，我们定义的函数希望某些参数强制使用关键字参数传递，这时候该怎么办呢？将强制关键字参数放到某个*参数或者单个*后面就能达到这种效果,比如：

通过例子可以看，如果 age , sex 不适用关键字参数是会报错的。

2.3 匿名函数

有没有想过定义一个很短的回调函数，但又不想用 def 的形式去写一个那么长的函数，那么有没有快捷方式呢？

——答案是有的。

Python 使用 lambda 来创建匿名函数，也就是不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

匿名函数主要有以下特点：

• 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。

基本语法：lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

示例：

这主要在于 lambda 表达式中的 num2 是一个自由变量，在运行时绑定值，而不是定义时就绑定，这跟函数的默认值参数定义是不同的。所以建议还是遇到这种情况还是使用第一种解法。

三、循环与判断

3.1 布尔表达式和判断

Python 中的布尔类型值：True 和 Flase 其中，注意这两个都是首字母大写。

但凡能够产生一个布尔值的表达式为布尔表达式：

话说，布尔类型可以比较吗？如：True > Flase，回答是可以的，Ture 和 Flase 对于计算机就像是 1 和 0 一样，所以结果是真，即True。

3.2 条件控制

定义格式：

if 条件 :

内容

else :

内容

用一句话该结构作用：如果…条件是成立的，就做…；反之，就做…

3.3 循环

①for 循环

for x in ( ) :

循环内容

把 for 循环所的事情概括成一句话就是：于…其中的每一个元素，做…事情。

②while 循环

while 条件:

内容

总结：只要…条件一成立，就一直做…

在循环过程中，可以使用 break 跳过循环，使用 continue 跳过该次循环。

在 Python 的 while 循环中，可以使用 else 语句，while … else 在循环条件为 false 时执行 else 语句块。如：

有 while … else 语句，当然也有 for … else 语句，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。如：

四、数据结构

Python 有四种数据结构，分别是：列表、字典、元组、集合。我们先从整体上认识一下这四种数据结构：

4.1 列表（List）

1. 列表中的每个元素都是可变的；
2. 列表中的元素是有序的，也就是说每个元素都有一个位置；
3. 列表中可以容纳 Python 中的任何对象。如下：

另外，对于数据的操作，最常见的为增删改查。在此就省略了，网上找下相应函数练习下即可。

4.2 字典（Dict）

1. 字典中数据必须是以键值对的形式出现的；
2. 逻辑上讲，键是不能重复的；
3. 字典中的键（key）是不可变的，也就是无法修改的，而值（value）是可变的，可修改的，可以是任何对象。

下面是个例子：

一个字典中键与值并不能脱离对方而存在，如果你写成了 {'BIDU':} 会引发一个语法错误：invalid syntax。

如果试着将一个可变（mutable）的元素作为 key 来构建字典，比如列表：key_test = {[]:'a Test'} ，则会报一个错：unhashable type:'list'。

同时字典中的键值不会重复，即便你这么做，相同的键值也只能出现一次：a = {'key':123,'key':123} 。

增删改查操作，在此省略了。

备注：

• 列表中用来添加多个元素的方法为extend，在字典中添加多个元素的方法为update()
• 字典是不能切片的，即这样的写法是错误的：chart[1:4]

4.3 元组（Tuple）

元组可以理解为一个稳固版的列表，因为元组是不可以修改的，因此在列表中的存在的方法均不可以使用在元组上，但是元组是可以被查看索引的，方式和列表一样。

相关的操作找代码练习下即可。

4.4 集合（Set）

集合则更接近数学上集合的概念。每一个集合中是的元素是无序的、不重复的任意对象，我们可以通过集合去判断数据的从属关系，有时还可以通过集合把数据结构中重复的元素减掉。

集合不能被切片也不能被索引，除了做集合运算之外，集合元素可以被添加还有删除：

五、类的理解

5.1 类的介绍

类的定义：

使用 class 来定义一个类，就如同创建函数时使用的 def 定义一个函数一样简单。如上你可以看到定义了名为 CocaCola 的类，接着在缩进的地方有一个装载着列表的变量的 formula，这个在类里面定义的变量就是类的变量，而类的变量有一个专有的术语，我们称之为类的属性。

类的属性：

• 类变量
• 方法

5.2 self

我想很多人会有关注到这个奇怪的地方——似乎没有派上任何用场的self参数。我们来说明下原理，其实很简单，我们修改下上面的代码：

怎么样，有些头绪了吧！这个参数其实就是被创建的实例本身。也就是将一个个对象作为参数放入函数括号内，再进一步说，一旦一个类被实例化，那么我们其实可以使用和与我们使用函数相似的方式：

被实例化的对象会被编译器默默地传入后面方法的括号中，作为第一个参数。上面两个方法是一样的，但我们更多地会写成前面那种形式。其实self这个参数名称是可以随意修改的（编译器并不会因此而报错）。

和函数一样，类的方法也能有属于自己的参数，如下：

5.3 魔术方法

5.4 类的继承

总结：如图所示，Python 中属性的引用机制是自外而内的，当你创建了一个实例之后，准备开始引用属性，这时候编译器会先搜索该实例是否拥有该属性，如果有，则引用；如果没有，将搜索这个实例所属的类是否有这个属性，如果有，则引用，没有那就只能报错了。

六、使用第三方库

6.1 安装自己的库

我们一般使用 pip 来进行第三方库的安装，那么自己的库要怎么安装呢？当然可以把自己的库提交到 pip 上，但是还要添加一定量的代码和必要的文件才行，在这里我们使用一个更简单的方法：

1. 找到你的 Python 安装目录，找到下面的 site-packages 文件夹；

2. 记住你的文件名，因为它将作为引用时的名称，然后将你写的 py 文件放进去。

6.2 安装第三方库

令人惊叹的第三方库

安装第三方库方式：

①最简单的方式：在 PyCharm 中安装

1. 在 PyCharm 的菜单中选择：File –> Default Setting
2. 搜索 project interpreter，选择当前 python 版本，点击“+”添加库
3. 输入库的名称，勾选，并点击 Install Package

在安装成功后， PyCharm 会有成功提示。也可以在 project interpreter 这个界面中查看安装了哪些库，点“-”号就可以卸载不再需要的库。

②最直接的方式：在终端/命令行中安装

PyPI（Python Package Index）是 Python 官方的第三方库的仓库，PyPI 推荐使用 pip 包管理器来下载第三方库。

1. 安装 pip

在 Python 3.4 之后，安装好 Python 环境就可以直接支持 pip，你可以在终端/命令行里输入这句检查一下：pip --version （前提电脑 path 路径已经配置好了），如果显示 pip 版本，就说明 pip 已经成功安装了；如果发现没有安装，则根据不同系统如下方式安装：

• windows 用户如何安装
• mac 用户如何安装
• linux 用户如何安装

1. 使用 pip 安装库

在安装好了 pip 之后，以后安装库，只需要在命令行里面输入：pip3 install PackageName（注：如果你想要安装到 Python 2 中，需要把 pip3 换成 pip）。补充：

• python3中的pip和pip3
• 安装python3后使用pip和pip3的区别

如果你安装了 Python 2 和 3 两种版本，可能会遇到安装目录的问题，可以换成：python3 -m pip install PackageName （注：如果你想安装到 Python2 中，需要把 Python3 换成 Python）

如果遇到权限问题，可以输入：sudo pip install PackageName

安装成功之后会提示：Successfully insyalled PackageName

一些常用的 pip 指令：

更改方法：

1. 临时使用，添加 -i 或 --index 参数：pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ flask
2. Linux下永久生效的配置方法

3. Windows 下永久生效的配置方法

③最原始的方式：手动安装

进入 pypi.python.org，搜索你要安装的库的名字，这时候有 3 种可能：

1. 第一种是 exe 文件，这种最方便，下载满足你的电脑系统和 Python 环境的对应的 exe，再一路点击 next 就可以安装。
2. 第二种是 .whl 类文件，好处在于可以自动安装依赖的包。
   1. 到命令行输入pip3 install whell 等待执行完成，不能报错（Python 2 中要换成 pip）
   2. 从资源管理器中确认你下载的 .whl 类文件的路径，然后在命令行继续输入：cd C:download，此处需要改为你的路径，路径的含义是文件所在的文件夹，不包含这个文件名字本身，然后再命令行继续输入：pip3 install xxx.whl，xxx.whl 是你下载的文件的完整文件名。
3. 第三种是源码，大概都是 zip、tar.zip、tar.bz2 格式的压缩包，这个方法要求用户已经安装了这个包所依赖的其他包。例如 pandas 依赖于 numpy，你如果不安装 numpy，这个方法是无法成功安装 pandas 的。
   1. 解压包，进入解压好的文件夹，通常会看见一个 setup.py 的文件，从资源管理器中确认你下载的文件的路径，打开命令行，输入：cd C:download 此处需要改为你的路径，路径的含义是文件所在的文件夹，不包含这个文件名字本身
   2. 然后在命令行中继续输入：python3 setup.py install 这个命令，就能把这个第三方库安装到系统里，也就是你的 Python路径，windows 大概是在 C:Python3.5Libsite-packages。