python语言快速入门

python语言快速入门

¶Python3 基本数据类型

Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。

在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。

¶标准数据类型

• 不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
• 可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

¶List（列表）

List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。

列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。

列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。

和字符串一样，列表同样可以被索引和截取，列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表。

列表截取的语法格式如下：

变量[头下标:尾下标]

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,语法是：

变量[头下标:尾下标]

如果第三个参数为负数表示逆向读取

¶Tuple（元组）

元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里，元素之间用逗号隔开。

元组中的元素类型也可以不相同

虽然tuple的元素不可改变，但它可以包含可变的对象，比如list列表

¶Set（集合）

集合（set）是由一个或数个形态各异的大小整体组成的，构成集合的事物或对象称作元素或是成员。

基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。

创建格式：

parame = {value01,value02,...}
或者
set(value)

set可以进行集合运算

¶Dictionary（字典）

字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型。

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。

字典是一种映射类型，字典用 { } 标识，它是一个无序的 键(key) : 值(value) 的集合。

键(key)必须使用不可变类型。

在同一个字典中，键(key)必须是唯一的。

构造函数 dict() 可以直接从键值对序列中构建字典如下：

dict([('Runoob', 1), ('Google', 2), ('Taobao', 3)])

¶Python 推导式

Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。

Python 支持各种数据结构的推导式：

• 列表(list)推导式

  [表达式 for 变量 in 列表] 
  [out_exp_res for out_exp in input_list]
  
  或者 
  
  [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
  [out_exp_res for out_exp in input_list if condition]

• 字典(dict)推导式

• 集合(set)推导式

• 元组(tuple)推导式

¶Python3 注释

Python 中单行注释以#开头
多行注释用三个单引号 ''' 或者三个双引号 """ 将注释括起来

¶Python3 运算符

以下假设变量 a=10，变量 b=21：

运算符	描述	实例
/	除 - x 除以 y	b / a 输出结果 2.1
**	幂 - 返回x的y次幂	a**b 为10的21次方
//	取整除 - 向下取接近商的整数	9//2=4
:=	海象运算符，可在表达式内部为变量赋值。Python3.8 版本新增运算符	if (n := len(a)) > 10

¶Python3 循环语句

¶while 循环

需要注意冒号和缩进。另外，在 Python 中没有 do…while 循环

¶while 循环使用 else 语句

如果 while 后面的条件语句为 false 时，则执行 else 的语句块。
语法格式如下：

while <expr>:
    <statement(s)>
else:
    <additional_statement(s)>

¶for 语句

Python for 循环可以遍历任何可迭代对象，如一个列表或者一个字符串。

for循环的一般格式如下：

for <variable\> in <sequence\>: <statements\> else: <statements\>

如果你需要遍历数字序列，可以使用内置range()函数。它会生成数列，例如:

>>>for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

¶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，如下实例

>>>while True:
...     pass  # 等待键盘中断 (Ctrl+C)

¶Python3 迭代器与生成器

¶迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>

¶创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 `__iter__() 与 __next__() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。

__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

执行输出结果为：

1
2
3
4
5

¶StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

¶生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3
 
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), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

¶Python3函数

¶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*的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

#!/usr/bin/python3
  
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vartuple)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

输出: 
70
(60, 50)

还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下：

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

#!/usr/bin/python3
  
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, **vardict ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vardict)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)

以上实例输出结果：

输出: 
1
{'a': 2, 'b': 3}

声明函数时，参数中星号*可以单独出现，例如:

def f(a,b,*,c):
    return a+b+c

如果单独出现星号 ，则星号 后的参数必须用关键字传入：

>>> def f(a,b,*,c):
...     return a+b+c
... 
>>> f(1,2,3)   # 报错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> f(1,2,c=3) # 正常
6
>>>

¶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
lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

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

设置参数 a 加上 10:

x = lambda a : a + 10
print(x(5)) #15

¶Python3数据结构

¶遍历技巧

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)
...
gallahad the pure
robin the brave

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)
...
0 tic
1 tac
2 toe

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))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

可以用大括号({})创建集合。注意：如果要创建一个空集合，你必须用 set() 而不是 {}

¶Python3 模块

在前面的几个章节中我们基本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。

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。

¶import语句

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

当我们使用import语句的时候，Python解释器是怎样找到对应的文件的呢？

这就涉及到Python的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量，事实上，也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在Python编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在sys模块中的path变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
>>> 

sys.path 输出是一个列表，其中第一项是空串’'，代表当前目录（若是从一个脚本中打印出来的话，可以更清楚地看出是哪个目录），亦即我们执行python解释器的目录（对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录）。

因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件，就会把要引入的模块屏蔽掉。

了解了搜索路径的概念，就可以在脚本中修改sys.path来引入一些不在搜索路径中的模块。

现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个fibo.py的文件，代码如下：

# 斐波那契(fibonacci)数列模块
 
def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()
 
def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列
    result = []
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        result.append(b)
        a, b = b, a+b
    return result

然后进入Python解释器，使用下面的命令导入这个模块：

>>> import fibo

这样做并没有把直接定义在fibo中的函数名称写入到当前符号表里，只是把模块fibo的名字写到了那里。

可以使用模块名称来访问函数：

>>>fibo.fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__
'fibo'

如果你打算经常使用一个函数，你可以把它赋给一个本地的名称：

>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

¶from … import 语句

例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。

¶from … import * 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

¶深入模块

模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞混。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。比如:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中（所以在这个例子里面，fibo 这个名称是没有定义的）。

这还有一种方法，可以一次性的把模块中的所有（函数，变量）名称都导入到当前模块的字符表:

>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这将把所有的名字都导入进来，但是那些由单一下划线（_）开头的名字不在此例。大多数情况， Python程序员不使用这种方法，因为引入的其它来源的命名，很可能覆盖了已有的定义。

¶__name__属性

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。

#!/usr/bin/python3
# Filename: using_name.py

if __name__ == '__main__':
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块')

运行输出如下：

$ python using_name.py
程序自身在运行

$ python
>>> import using_name
我来自另一模块
>>>

说明： 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。

说明：__name__ 与 __main__ 底下是双下划线， _ _ 是这样去掉中间的那个空格。

¶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:

>>> import fibo, sys
>>> dir(fibo)
['__name__', 'fib', 'fib2']
>>> dir(sys)  
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__',
 '__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',
 '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe',
 '_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv',
 'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder',
 'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook',
 'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix',
 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style',
 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
 'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit',
 'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount',
 'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info',
 'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path',
 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1',
 'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit',
 'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
 'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

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:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> import fibo
>>> fib = fibo.fib
>>> dir() # 得到一个当前模块中定义的属性列表
['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
>>> a = 5 # 建立一个新的变量 'a'
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
>>>
>>> del a # 删除变量名a
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>>

¶包

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 :file:__init__.py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（将在后面介绍的） __all__变量赋值。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

import sound.effects.echo

这将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须使用全名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种导入子模块的方法是:

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块: echo，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同样的，这种方法会导入子模块: echo，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

注意当使用 from package import item 这种形式的时候，对应的 item 既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。

import 语法会首先把 item 当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，抛出一个 :exc:ImportError 异常。

反之，如果使用形如 import item.subitem.subsubitem 这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。

¶从一个包中导入*

如果我们使用 from sound.effects import * 会发生什么呢？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，然后一个一个的把它们都导入进来。

但这个方法在 Windows 平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个不区分大小写的系统。

在 Windows 平台上，我们无法确定一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块是 echo 还是 Echo，或者是 ECHO。

为了解决这个问题，我们只需要提供一个精确包的索引。

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 __init__.py 存在一个叫做 __all__ 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。
以下实例在 file:sounds/effects/__init__.py 中包含如下代码:

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

这表示当你使用from sound.effects import *这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。

这表示当你使用from sound.effects import *这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。

如果 __all__ 真的没有定义，那么使用from sound.effects import *这种语法的时候，就不会导入包 sound.effects 里的任何子模块。他只是把包sound.effects和它里面定义的所有内容导入进来（可能运行__init__.py里定义的初始化代码）。

¶Python3 输入和输出

¶输出格式美化

Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。

第三种方式是使用文件对象的 write() 方法，标准输出文件可以用 sys.stdout 引用。

如果你希望输出的形式更加多样，可以使用 str.format() 函数来格式化输出值。

如果你希望将输出的值转成字符串，可以使用 repr() 或 str() 函数来实现。

• str()： 函数返回一个用户易读的表达形式。
• repr()： 产生一个解释器易读的表达形式。

两种方式输出一个平方与立方的表:

>>> for x in range(1, 11):
...     print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ')
...     # 注意前一行 'end' 的使用
...     print(repr(x*x*x).rjust(4))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
 4  16   64
 5  25  125
 6  36  216
 7  49  343
 8  64  512
 9  81  729
10 100 1000

>>> for x in range(1, 11):
...     print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
 4  16   64
 5  25  125
 6  36  216
 7  49  343
 8  64  512
 9  81  729
10 100 1000

注意：在第一个例子中, 每列间的空格由 print() 添加。

这个例子展示了字符串对象的rjust()方法, 它可以将字符串靠右, 并在左边填充空格。

还有类似的方法, 如ljust()和 center()。 这些方法并不会写任何东西, 它们仅仅返回新的字符串。

另一个方法zfill(), 它会在数字的左边填充 0，如下所示：

>>> '12'.zfill(5)
'00012'
>>> '-3.14'.zfill(7)
'-003.14'
>>> '3.14159265359'.zfill(5)
'3.14159265359'

str.format() 的基本使用如下:

>>> print('{}网址： "{}!"'.format('rd的个人博客', 'www.rdblogserver.top'))
rd的个人博客网址： "www.rdblogserver.top"

括号及其里面的字符 (称作格式化字段) 将会被 format() 中的参数替换。

在括号中的数字用于指向传入对象在format()中的位置，如下所示：

>>> print('{0} 和 {1}'.format('Google', 'Runoob'))
Google 和 Runoob
>>> print('{1} 和 {0}'.format('Google', 'Runoob'))
Runoob 和 Google

如果在format() 中使用了关键字参数, 那么它们的值会指向使用该名字的参数。

>>> print('{name}网址： {site}'.format(name='rd的个人博客', site='www.rdblogserver.com'))
rd的个人博客网址： www.rdblogserver.com'

!a (使用 ascii()), !s (使用 str()) 和 !r (使用 repr()) 可以用于在格式化某个值之前对其进行转化:

>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为： {}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。
>>> print('常量 PI 的值近似为： {!r}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。

可选项 :和格式标识符可以跟着字段名。 这就允许对值进行更好的格式化。 下面的例子将 Pi 保留到小数点后三位：

>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为 {0:.3f}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为 3.142。

在:后传入一个整数, 可以保证该域至少有这么多的宽度。 用于美化表格时很有用。

>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> for name, number in table.items():
...     print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, number))
...
Google     ==>          1
Runoob     ==>          2
Taobao     ==>          3

如果你有一个很长的格式化字符串, 而你不想将它们分开, 那么在格式化时通过变量名而非位置会是很好的事情。

最简单的就是传入一个字典, 然后使用方括号 [] 来访问键值 :

>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> print('Runoob: {0[Runoob]:d}; Google: {0[Google]:d}; Taobao: {0[Taobao]:d}'.format(table))
Runoob: 2; Google: 1; Taobao: 3

也可以通过在 table 变量前使用 ** 来实现相同的功能：

>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> print('Runoob: {Runoob:d}; Google: {Google:d}; Taobao: {Taobao:d}'.format(**table))
Runoob: 2; Google: 1; Taobao: 3

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Python 中，单星号（*）和双星号（**）除了作为“乘”和“幂”的数值运算符外，还在列表、元组、字典的操作中有着重要作用。
列表前面加星号作用是将列表解开（unpacke）成多个独立的参数，传入函数
字典前面加两个星号，是将字典解开成为独立的元素作为形参

示例如下：

def add(a, b):
    return a + b

data = [7, 8]
print(add(*data)) # 15

import numpy as np
print(np.arange(3,6)) # [3 4 5]

list2 = [3, 6]
print(np.arange(*list2)) # [3 4 5]

def add(a, b):
    return a + b

data = {'a':7, 'b':8}
print(add(**data)) # 15

¶读取键盘输入

Python 提供了 input() 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。

#!/usr/bin/python3

str = input("请输入：");
print ("你输入的内容是: ", str)

¶读和写文件

open() 将会返回一个 file 对象，基本语法格式如下:

open(filename, mode)

• filename：包含了你要访问的文件名称的字符串值。
• 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®。

不同模式打开文件的完全列表：

模式	描述
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。
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。
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。
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。
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。

¶文件对象的方法

f.read()
为了读取一个文件的内容，调用 f.read(size), 这将读取一定数目的数据, 然后作为字符串或字节对象返回。

size 是一个可选的数字类型的参数。 当 size 被忽略了或者为负, 那么该文件的所有内容都将被读取并且返回。

f.readline()

f.readline() 会从文件中读取单独的一行。换行符为 ‘\n’。f.readline() 如果返回一个空字符串, 说明已经已经读取到最后一行。

另一种方式是迭代一个文件对象然后读取每行

#!/usr/bin/python3

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "r")

for line in f:
    print(line, end='')

# 关闭打开的文件
f.close()

执行以上程序，输出结果为：

Python 是一个非常好的语言。
是的，的确非常好!!

f.write()

f.write(string) 将string 写入到文件中, 然后返回写入的字符数。

如果要写入一些不是字符串的东西, 那么将需要先进行转换:

#!/usr/bin/python3

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo1.txt", "w")

value = ('www.rdblogserver.top', 14)
s = str(value)
f.write(s)

# 关闭打开的文件
f.close()

f.tell()

f.tell() 返回文件对象当前所处的位置, 它是从文件开头开始算起的字节

f.seek()

如果要改变文件当前的位置, 可以使用 f.seek(offset, from_what) 函数。

from_what 的值, 如果是 0 表示开头, 如果是 1 表示当前位置, 2 表示文件的结尾，例如：

• seek(x,0) ： 从起始位置即文件首行首字符开始移动 x 个字符
• seek(x,1) ： 表示从当前位置往后移动x个字符
• seek(-x,2)：表示从文件的结尾往前移动x个字符

from_what 值为默认为0，即文件开头。下面给出一个完整的例子：

>>> f = open('/tmp/foo.txt', 'rb+')
>>> f.write(b'0123456789abcdef')
16
>>> f.seek(5)     # 移动到文件的第六个字节
5
>>> f.read(1)
b'5'
>>> f.seek(-3, 2) # 移动到文件的倒数第三字节
13
>>> f.read(1)
b'd'

u/U:表示unicode字符串
r/R:非转义的原始字符串
b:bytes

¶pickle 模块

python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。

通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储。

通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。

基本接口：

pickle.dump(obj, file, [,protocol])

有了 pickle 这个对象, 就能对 file 以读取的形式打开:

x = pickle.load(file)

**注解：**从 file 中读取一个字符串，并将它重构为原来的python对象。

file: 类文件对象，有read()和readline()接口。

#!/usr/bin/python3
import pickle

# 使用pickle模块将数据对象保存到文件
data1 = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
         'b': ('string', u'Unicode string'),
         'c': None}

selfref_list = [1, 2, 3]
selfref_list.append(selfref_list)

output = open('data.pkl', 'wb')

# Pickle dictionary using protocol 0.
pickle.dump(data1, output)

# Pickle the list using the highest protocol available.
pickle.dump(selfref_list, output, -1)

output.close()

#!/usr/bin/python3
import pprint, pickle

#使用pickle模块从文件中重构python对象
pkl_file = open('data.pkl', 'rb')

data1 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data1)

data2 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data2)

pkl_file.close()

¶File 对象

file 对象使用 open 函数来创建，下表列出了 file 对象常用的函数：

序号	方法及描述
1	file.close()关闭文件。关闭后文件不能再进行读写操作。
2	file.flush()刷新文件内部缓冲，直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件, 而不是被动的等待输出缓冲区写入。
3	file.fileno()返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型), 可以用在如os模块的read方法等一些底层操作上。
4	file.isatty()如果文件连接到一个终端设备返回 True，否则返回 False。
5	file.next()Python 3 中的 File 对象不支持 next() 方法。返回文件下一行。
6	file.read([size])从文件读取指定的字节数，如果未给定或为负则读取所有。
7	file.readline([size])读取整行，包括 “\n” 字符。
8	file.readlines([sizeint])读取所有行并返回列表，若给定sizeint>0，返回总和大约为sizeint字节的行, 实际读取值可能比 sizeint 较大, 因为需要填充缓冲区。
9	file.seek(offset[, whence])移动文件读取指针到指定位置
10	file.tell()返回文件当前位置。
11	file.truncate([size])从文件的首行首字符开始截断，截断文件为 size 个字符，无 size 表示从当前位置截断；截断之后后面的所有字符被删除，其中 windows 系统下的换行代表2个字符大小。
12	file.write(str)将字符串写入文件，返回的是写入的字符长度。
13	file.writelines(sequence)向文件写入一个序列字符串列表，如果需要换行则要自己加入每行的换行符。

¶Python3 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。常用的方法如下表所示：

序号	方法及描述
1	os.access(path, mode) 检验权限模式
2	os.chdir(path) 改变当前工作目录
3	os.chflags(path, flags)设置路径的标记为数字标记。
4	os.chmod(path, mode) 更改权限
5	os.chown(path, uid, gid)更改文件所有者
6	os.chroot(path)改变当前进程的根目录
7	os.close(fd)关闭文件描述符 fd
8	os.closerange(fd_low, fd_high)关闭所有文件描述符，从 fd_low (包含) 到 fd_high (不包含), 错误会忽略
9	os.dup(fd)复制文件描述符 fd
10	os.dup2(fd, fd2)将一个文件描述符 fd 复制到另一个 fd2
11	os.fchdir(fd)通过文件描述符改变当前工作目录
12	os.fchmod(fd, mode)改变一个文件的访问权限，该文件由参数fd指定，参数mode是Unix下的文件访问权限。
13	os.fchown(fd, uid, gid)修改一个文件的所有权，这个函数修改一个文件的用户ID和用户组ID，该文件由文件描述符fd指定。
14	os.fdatasync(fd)强制将文件写入磁盘，该文件由文件描述符fd指定，但是不强制更新文件的状态信息。
15	os.fdopen(fd[, mode[, bufsize]])通过文件描述符 fd 创建一个文件对象，并返回这个文件对象
16	os.fpathconf(fd, name)返回一个打开的文件的系统配置信息。name为检索的系统配置的值，它也许是一个定义系统值的字符串，这些名字在很多标准中指定（POSIX.1, Unix 95, Unix 98, 和其它）。
17	os.fstat(fd)返回文件描述符fd的状态，像stat()。
18	os.fstatvfs(fd)返回包含文件描述符fd的文件的文件系统的信息，Python 3.3 相等于 statvfs()。
19	os.fsync(fd)强制将文件描述符为fd的文件写入硬盘。
20	os.ftruncate(fd, length)裁剪文件描述符fd对应的文件, 所以它最大不能超过文件大小。
21	os.getcwd()返回当前工作目录
22	os.getcwdb()返回一个当前工作目录的Unicode对象
23	os.isatty(fd)如果文件描述符fd是打开的，同时与tty(-like)设备相连，则返回true, 否则False。
24	os.lchflags(path, flags)设置路径的标记为数字标记，类似 chflags()，但是没有软链接
25	os.lchmod(path, mode)修改连接文件权限
26	os.lchown(path, uid, gid)更改文件所有者，类似 chown，但是不追踪链接。
27	os.link(src, dst)创建硬链接，名为参数 dst，指向参数 src
28	os.listdir(path)返回path指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。
29	os.lseek(fd, pos, how)设置文件描述符 fd当前位置为pos, how方式修改: SEEK_SET 或者 0 设置从文件开始的计算的pos; SEEK_CUR或者 1 则从当前位置计算; os.SEEK_END或者2则从文件尾部开始. 在unix，Windows中有效
30	os.lstat(path)像stat(),但是没有软链接
31	os.major(device)从原始的设备号中提取设备major号码 (使用stat中的st_dev或者st_rdev field)。
32	os.makedev(major, minor)以major和minor设备号组成一个原始设备号
33	os.makedirs(path[, mode])递归文件夹创建函数。像mkdir(), 但创建的所有intermediate-level文件夹需要包含子文件夹。
34	os.minor(device)从原始的设备号中提取设备minor号码 (使用stat中的st_dev或者st_rdev field )。
35	os.mkdir(path[, mode])以数字mode的mode创建一个名为path的文件夹.默认的 mode 是 0777 (八进制)。
36	os.mkfifo(path[, mode])创建命名管道，mode 为数字，默认为 0666 (八进制)
37	os.mknod(filename[, mode=0600, device]) 创建一个名为filename文件系统节点（文件，设备特别文件或者命名pipe）。
38	os.open(file, flags[, mode])打开一个文件，并且设置需要的打开选项，mode参数是可选的
39	os.openpty()打开一个新的伪终端对。返回 pty 和 tty的文件描述符。
40	os.pathconf(path, name)返回相关文件的系统配置信息。
41	os.pipe()创建一个管道. 返回一对文件描述符(r, w) 分别为读和写
42	os.popen(command[, mode[, bufsize]])从一个 command 打开一个管道
43	os.read(fd, n)从文件描述符 fd 中读取最多 n 个字节，返回包含读取字节的字符串，文件描述符 fd对应文件已达到结尾, 返回一个空字符串。
44	os.readlink(path)返回软链接所指向的文件
45	os.remove(path)删除路径为path的文件。如果path 是一个文件夹，将抛出OSError; 查看下面的rmdir()删除一个 directory。
46	os.removedirs(path)递归删除目录。
47	os.rename(src, dst)重命名文件或目录，从 src 到 dst
48	os.renames(old, new)递归地对目录进行更名，也可以对文件进行更名。
49	os.rmdir(path)删除path指定的空目录，如果目录非空，则抛出一个OSError异常。
50	os.stat(path)获取path指定的路径的信息，功能等同于C API中的stat()系统调用。
51	os.stat_float_times([newvalue]) 决定stat_result是否以float对象显示时间戳
52	os.statvfs(path)获取指定路径的文件系统统计信息
53	os.symlink(src, dst)创建一个软链接
54	os.tcgetpgrp(fd)返回与终端fd（一个由os.open()返回的打开的文件描述符）关联的进程组
55	os.tcsetpgrp(fd, pg)设置与终端fd（一个由os.open()返回的打开的文件描述符）关联的进程组为pg。
56	os.tempnam([dir[, prefix]])Python3 中已删除。返回唯一的路径名用于创建临时文件。
57	os.tmpfile()Python3 中已删除。返回一个打开的模式为(w+b)的文件对象 .这文件对象没有文件夹入口，没有文件描述符，将会自动删除。
58	os.tmpnam()Python3 中已删除。为创建一个临时文件返回一个唯一的路径
59	os.ttyname(fd)返回一个字符串，它表示与文件描述符fd 关联的终端设备。如果fd 没有与终端设备关联，则引发一个异常。
60	os.unlink(path)删除文件路径
61	os.utime(path, times)返回指定的path文件的访问和修改的时间。
62	os.walk(top[, topdown=True[, onerror=None[, followlinks=False]]])输出在文件夹中的文件名通过在树中游走，向上或者向下。
63	os.write(fd, str)写入字符串到文件描述符 fd中. 返回实际写入的字符串长度
64	os.path 模块获取文件的属性信息。
65	os.pardir()获取当前目录的父目录，以字符串形式显示目录名。

¶面向对象

学业繁忙，不过Python面向对象内容和C++比较相似，留个坑，以后有时间再补上

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本篇博客参考菜鸟python教程总结得来，有一定的语言基础食用更佳