1.Python 简介
Python 是一个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 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
- Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
- Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
- Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
- Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用
2.Python 发展历史 - Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 - ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。
- 像 Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
- 现在 Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。
- Python 2.7 被确定为最后一个 Python 2.x 版本，它除了支持 Python 2.x 语法外，还支持部分 Python3.1 语法。
程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
3.Python 特点 - 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
- 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
- 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
- 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
- 5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
- 6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
- 7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
- 8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
- 9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
- 10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得”脚本化”的
4.Python 环境搭建
本章节我们将向大家介绍如何在本地搭建Python开发环境。
Python可应用于多平台包括 Linux 和 Mac OS X。
你可以通过终端窗口输入 “python” 命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。 - Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX, 等等。)
- Win 9x/NT/2000
- Macintosh (Intel, PPC, 68K)
- OS/2
- DOS (多个DOS版本)
- PalmOS
- Nokia 移动手机
- Windows CE
- Acorn/RISC OS
- BeOS
- Amiga
- VMS/OpenVMS
- QNX
- VxWorks
- Psion
- Python 同样可以移植到 Java 和 .NET 虚拟机上。
5.Python 中文编码
前面章节中我们已经学会了如何用 Python 输出 “Hello, World!”，英文没有问题，但是如果你输出中文字符 “你好，世界” 就有可能会碰到中文编码问题。
Python 文件中如果未指定编码，在执行过程会出现报错：
#!/usr/bin/python
print ("你好，世界")
以上程序执行输出结果为：
File "test.py", line 2
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file test.py on line 2, but no encoding declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details
ython中默认的编码格式是 ASCII 格式，在没修改编码格式时无法正确打印汉字，所以在读取中文时会报错。
解决方法为只要在文件开头加入 # -*- coding: UTF-8 -*- 或者 # coding=utf-8 就行了。
注意：# coding=utf-8 的 = 号两边不要空格。
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
print( "你好，世界" )
输出结果为：
你好，世界
所以如果大家在学习过程中，代码中包含中文，就需要在头部指定编码。
注意：Python3.X 源码文件默认使用utf-8编码，所以可以正常解析中文，无需指定 UTF-8 编码。
注意：如果你使用编辑器，同时需要设置 py 文件存储的格式为 UTF-8，否则会出现类似以下错误信息：
SyntaxError: (unicode error) ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xc4 in position 0:
invalid continuation byte
6.Pycharm 设置步骤：
进入 file > Settings，在输入框搜索 encoding。
找到 Editor > File encodings，将 IDE Encoding 和 Project Encoding 设置为utf-8。
6.Python 基础语法
Python 语言与 Perl，C 和 Java 等语言有许多相似之处。但是，也存在一些差异。
在本章中我们将来学习 Python 的基础语法，让你快速学会 Python 编程。
第一个 Python 程序
交互式编程:
交互式编程不需要创建脚本文件，是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。
linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下：
$ python
Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
Window 上在安装 Python 时已经安装了交互式编程客户端，提示窗口如下：
在 python 提示符中输入以下文本信息，然后按 Enter 键查看运行效果：
>>> print ("Hello, Python!")
在 Python 2.7.6 版本中,以上实例输出结果如下：
Hello, Python!
脚本式编程
通过脚本参数调用解释器开始执行脚本，直到脚本执行完毕。当脚本执行完成后，解释器不再有效。
让我们写一个简单的 Python 脚本程序。所有 Python 文件将以 .py 为扩展名。将以下的源代码拷贝至 test.py 文件中。
print ("Hello, Python!")
这里，假设你已经设置了 Python 解释器 PATH 变量。使用以下命令运行程序：
$ python test.py
输出结果：
Hello, Python!
让我们尝试另一种方式来执行 Python 脚本。修改 test.py 文件，如下所示：
#!/usr/bin/python
print ("Hello, Python!")
这里，假定您的Python解释器在/usr/bin目录中，使用以下命令执行脚本：
$ chmod +x test.py # 脚本文件添加可执行权限
$ ./test.py
输出结果：Hello, Python!
Python2.x 中使用 Python3.x 的 print 函数
如果 Python2.x 版本想使用 Python3.x 的 print 函数，可以导入 future 包，该包禁用 Python2.x 的 print 语句，采用 Python3.x 的 print 函数：
>>> list =["a", "b", "c"]
>>> print list # python2.x 的 print 语句
['a', 'b', 'c']
>>> from __future__ import print_function # 导入 __future__ 包
>>> print list # Python2.x 的 print 语句被禁用，使用报错
File "<stdin>", line 1
print list
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> print (list) # 使用 Python3.x 的 print 函数
['a', 'b', 'c']
>>>
Python3.x 与 Python2.x 的许多兼容性设计的功能可以通过 future 这个包来导入。
Python 标识符
在 Python 里，标识符由字母、数字、下划线组成。
在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。
Python 中的标识符是区分大小写的。
以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入。
以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员，以双下划线开头和结尾的 foo 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 init() 代表类的构造函数。
Python 可以同一行显示多条语句，方法是用分号 ; 分开，如：
>>> print ('hello');print ('runoob');
hello
runoob
Python 保留字符
下面的列表显示了在Python中的保留字,所有 Python 的关键字只包含小写字母。这些保留字不能用作常数或变数，或任何其他标识符名称
and exec not
assert finally or
break for pass
class from print
continue global raise
def if return
del import try
elif in while
else is with
except lambda yield
行和缩进
学习 Python 与其他语言最大的区别就是，Python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类，函数以及其他逻辑判断。python 最具特色的就是用缩进来写模块。
缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行。
以下实例缩进为四个空格:
if True:
print ("True")
else:
print ("False")
以下代码将会执行错误：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 文件名：test.py
if True:
print ("Answer")
print ("True")
else:
print ("Answer")
# 没有严格缩进，在执行时会报错
print ("False")
执行以上代码，会出现如下错误提醒：
File "test.py", line 11
print ("False")
^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level错误表明，你使用的缩进方式不一致，有的是 tab 键缩进，有的是空格缩进，改为一致即可。
如果是 IndentationError: unexpected indent 错误, 则 python 编译器是在告诉你”Hi，老兄，你的文件里格式不对了，可能是 tab 和空格没对齐的问题”，所以 python 对格式要求非常严格。
因此，在 Python 的代码块中必须使用相同数目的行首缩进空格数。
建议你在每个缩进层次使用 单个制表符 或 两个空格 或 四个空格 , 切记不能混用.
多行语句
Python语句中一般以新行作为语句的结束符。
但是我们可以使用斜杠（ \）将一行的语句分为多行显示，如下所示：
total = item_one + \
item_two + \
item_three
语句中包含 [], {} 或 () 括号就不需要使用多行连接符。如下实例：
days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
'Thursday', 'Friday']
Python 引号
Python 可以使用引号( ’ )、双引号( ” )、三引号( ‘’’ 或 “”” ) 来表示字符串，引号的开始与结束必须是相同类型的。
其中三引号可以由多行组成，编写多行文本的快捷语法，常用于文档字符串，在文件的特定地点，被当做注释。
word = 'word'
sentence = "这是一个句子。"
paragraph = """这是一个段落。
包含了多个语句"""
Python注释
python中单行注释采用 # 开头。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 文件名：test.py
# 第一个注释
print ("Hello, Python!") # 第二个注释
输出结果：
Hello, Python!
注释可以在语句或表达式行末：
name = "Runoob" # 这里的内容是一个注释
python 中多行注释使用三个单引号 ‘’’ 或三个双引号 “””。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 文件名：test.py
'''
这是多行注释，使用单引号。
这是多行注释，使用单引号。
这是多行注释，使用单引号。
'''
"""
这是多行注释，使用双引号。
这是多行注释，使用双引号。
这是多行注释，使用双引号。
"""
Python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
下面的程序执行后就会等待用户输入，按回车键后就会退出：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
raw_input("按下 enter 键退出，其他任意键显示...\n")
以上代码中 ，\n 实现换行。一旦用户按下 enter(回车) 键退出，其它键显示。
同一行显示多条语句
Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号(;)分割，以下是一个简单的实例：
#!/usr/bin/python
import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\n')
执行以上代码，输入结果为：
$ python test.py
runoob
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逗号 ,。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
x="a"
y="b"
# 换行输出
print x
print y
print '---------'
# 不换行输出
print x,
print y,
# 不换行输出
print x,y
以上实例执行结果为：
a
b
---------
a b a b
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)。
如下实例：
if expression :
suite
elif expression :
suite
else :
suite
命令行参数
很多程序可以执行一些操作来查看一些基本信息，Python 可以使用 -h 参数查看各参数帮助信息：
$ python -h
usage: python [option] ... [-c cmd | -m mod | file | -] [arg] ...
Options and arguments (and corresponding environment variables):
-c cmd : program passed in as string (terminates option list)
-d : debug output from parser (also PYTHONDEBUG=x)
-E : ignore environment variables (such as PYTHONPATH)
-h : print this help message and exit
[ etc. ]
我们在使用脚本形式执行 Python 时，可以接收命令行输入的参数，具体使用可以参照 Python 命令行参数。
Python 变量类型
变量是存储在内存中的值，这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。
基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。
因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。
变量赋值
Python 中的变量赋值不需要类型声明。
每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。
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。
等号 = 用来给变量赋值。
等号 = 运算符左边是一个变量名，等号 = 运算符右边是存储在变量中的值。例如:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
counter = 100 # 赋值整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型
name = "John" # 字符串
print counter
print miles
print name
以上实例中，100，1000.0和”John”分别赋值给counter，miles，name变量。
执行以上程序会输出如下结果：
100
1000.0
John
多个变量赋值
Python允许你同时为多个变量赋值。例如：
a = b = c = 1
以上实例，创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上。
您也可以为多个对象指定多个变量。例如：
a, b, c = 1, 2, "john"
以上实例，两个整型对象 1 和 2 分别分配给变量 a 和 b，字符串对象 “john” 分配给变量 c。
标准数据类型
在内存中存储的数据可以有多种类型。
例如，一个人的年龄可以用数字来存储，他的名字可以用字符来存储。
Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。
Python有五个标准的数据类型：
- Numbers（数字）
- String（字符串）
- List（列表）
- Tuple（元组）
- Dictionary（字典）
Python 数字
数字数据类型用于存储数值。
他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。
当你指定一个值时，Number 对象就会被创建：
var1 = 1
var2 = 10
您也可以使用del语句删除一些对象的引用。
del语句的语法是：
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]
您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如：
del var
del var_a, var_b
Python支持四种不同的数字类型：
- -int（有符号整型）
- long（长整型，也可以代表八进制和十六进制）
- float（浮点型）
- complex（复数）
长整型也可以使用小写 l，但是还是建议您使用大写 L，避免与数字 1 混淆。Python使用 L 来显示长整型。
Python 还支持复数，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。
注意：long 类型只存在于 Python2.X 版本中，在 2.2 以后的版本中，int 类型数据溢出后会自动转为long类型。在 Python3.X 版本中 long 类型被移除，使用 int 替代。
Python字符串
字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。
一般记为 :
s = "a1a2···an" # n>=0
它是编程语言中表示文本的数据类型。
python的字串列表有2种取值顺序:
- 从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1
- 从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头
如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话，可以使用 [头下标:尾下标] 来截取相应的字符串，其中下标是从 0 开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。
[头下标:尾下标] 获取的子字符串包含头下标的字符，但不包含尾下标的字符。
比如:
>>> s = 'abcdef'
>>> s[1:5]
'bcde'
当使用以冒号分隔的字符串，python 返回一个新的对象，结果包含了以这对偏移标识的连续的内容，左边的开始是包含了下边界。
上面的结果包含了 s[1] 的值 b，而取到的最大范围不包括尾下标，就是 s[5] 的值 f。
加号（+）是字符串连接运算符，星号（*）是重复操作。如下实例：
这里是(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
str = 'Hello World!'
print str # 输出完整字符串
print str[0] # 输出字符串中的第一个字符
print str[2:5] # 输出字符串中第三个至第六个之间的字符串
print str[2:] # 输出从第三个字符开始的字符串
print str * 2 # 输出字符串两次
print str + "TEST" # 输出连接的字符串
以上实例输出结果：
Hello World!
H
llo
llo World!
Hello World!Hello World!
Hello World!TEST
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：
Python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。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。
列表用 [ ] 标识，是 python 最通用的复合数据类型。
列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ，就可以截取相应的列表，从左到右索引默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始，下标可以为空表示取到头或尾。
加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作。如下实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tinylist = [123, 'john']
print list # 输出完整列表
print list[0] # 输出列表的第一个元素
print list[1:3] # 输出第二个至第三个元素
print list[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print tinylist * 2 # 输出列表两次
print list + tinylist # 打印组合的列表
以上实例输出结果：
['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2]
runoob
[786, 2.23]
[2.23, 'john', 70.2]
[123, 'john', 123, 'john']
['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john']
Python 元组
元组是另一个数据类型，类似于 List（列表）。
元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
tinytuple = (123, 'john')
print tuple # 输出完整元组
print tuple[0] # 输出元组的第一个元素
print tuple[1:3] # 输出第二个至第四个（不包含）的元素
print tuple[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print tinytuple * 2 # 输出元组两次
print tuple + tinytuple # 打印组合的元组
以上实例输出结果：
('runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2)
runoob
(786, 2.23)
(2.23, 'john', 70.2)
(123, 'john', 123, 'john')
('runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john')
以下对元组的操作是无效的，因为元组不允许更新，而列表是允许更新的：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tuple[2] = 1000 # 元组中是非法应用
list[2] = 1000 # 列表中是合法应用
元组是不允许更新的，所以以上代码执行错误，结果如下：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 6, in <module>
tuple[2] = 1000 # 元组中是非法应用
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
Python 字典
字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。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。
字典用”{ }”标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2] = "This is two"
tinydict = {'name': 'runoob','code':6734, 'dept': 'sales'}
print dict['one'] # 输出键为'one' 的值
print dict[2] # 输出键为 2 的值
print tinydict # 输出完整的字典
print tinydict.keys() # 输出所有键
print tinydict.values() # 输出所有值
输出结果为：
This is one
This is two
{'dept': 'sales', 'code': 6734, 'name': 'runoob'}
['dept', 'code', 'name']
['sales', 6734, 'runoob']
Python数据类型转换:
有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。
以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。
函数 描述
int(x [,base])
将x转换为一个整数
long(x [,base] )
将x转换为一个长整数
float(x)
将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag])
创建一个复数
str(x)
将对象 x 转换为字符串
repr(x)
将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)
用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)
将序列 s 转换为一个元组
list(s)
将序列 s 转换为一个列表
set(s)
转换为可变集合
dict(d)
创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。
frozenset(s)
转换为不可变集合
chr(x)
将一个整数转换为一个字符
unichr(x)
将一个整数转换为Unicode字符
ord(x)
将一个字符转换为它的整数值
hex(x)
将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)
将一个整数转换为一个八进制字符串
Python 面向对象
Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言，正因为如此，在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。
如果你以前没有接触过面向对象的编程语言，那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征，在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念，这样有助于你更容易的学习Python的面向对象编程。
接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征。
面向对象技术简介
- 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
- 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
- 数据成员：类变量或者实例变量,用于处理类及其实例对象的相关的数据。
- 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
- 局部变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
- 实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量，是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。
继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base)(class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟”是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。 - 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。 方法：类中定义的函数。
- 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。
Python 运算符
什么是运算符？
本章节主要说明Python的运算符。举个简单的例子 4 +5 = 9 。 例子中，4 和 5 被称为操作数，+ 称为运算符。
Python语言支持以下类型的运算符:
- 算术运算符
- 比较（关系）运算符
- 赋值运算符
- 逻辑运算符
- 位运算符
- 成员运算符
- 身份运算符
- 运算符优先级
接下来让我们一个个来学习Python的运算符。
Python算术运算符
以下假设变量： a=10，b=20：
运算符 描述 实例
+ 加 - 两个对象相加 a + b 输出结果 30
- 减 - 得到负数或是一个数减去另一个数 a - b 输出结果 -10
* 乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串 a * b 输出结果 200
/ 除 - x除以y b / a 输出结果 2
% 取模 - 返回除法的余数 b % a 输出结果 0
** 幂 - 返回x的y次幂 a**b 为10的20次方， 输出结果 100000000000000000000
// 取整除 - 返回商的整数部分（向下取整）
>>> 9//2
4
>>> -9//2
-5
以下实例演示了Python所有算术运算符的操作：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 21
b = 10
c = 0
c = a + b
print "1 - c 的值为：", c
c = a - b
print "2 - c 的值为：", c
c = a * b
print "3 - c 的值为：", c
c = a / b
print "4 - c 的值为：", c
c = a % b
print "5 - c 的值为：", c
# 修改变量 a 、b 、c
a = 2
b = 3
c = a**b
print "6 - c 的值为：", c
a = 10
b = 5
c = a//b
print "7 - c 的值为：", c
以上实例输出结果：
1 - c 的值为： 31
2 - c 的值为： 11
3 - c 的值为： 210
4 - c 的值为： 2
5 - c 的值为： 1
6 - c 的值为： 8
7 - c 的值为： 2
注意：Python2.x 里，整数除整数，只能得出整数。如果要得到小数部分，把其中一个数改成浮点数即可。
>>> 1/2
0
>>> 1.0/2
0.5
>>> 1/float(2)
0.5
Python比较运算符
以下假设变量a为10，变量b为20：
运算符 描述 实例
== 等于 - 比较对象是否相等 (a == b) 返回 False。
!= 不等于 - 比较两个对象是否不相等 (a != b) 返回 True。
<> 不等于 - 比较两个对象是否不相等。python3 已废弃。 (a <> b) 返回 True。这个运算符类似 != 。
> 大于 - 返回x是否大于y (a > b) 返回 False。
< 小于 - 返回x是否小于y。所有比较运算符返回1表示真，返回0表示假。这分别与特殊的变量 True 和 False 等价。 (a < b) 返回 True。
>= 大于等于 - 返回x是否大于等于y。 (a >= b) 返回 False。
<= 小于等于 - 返回x是否小于等于y。 (a <= b) 返回 Tru
以下实例演示了Python所有比较运算符的操作：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 21
b = 10
c = 0
if a == b :
print "1 - a 等于 b"
else:
print "1 - a 不等于 b"
if a != b :
print "2 - a 不等于 b"
else:
print "2 - a 等于 b"
if a <> b :
print "3 - a 不等于 b"
else:
print "3 - a 等于 b"
if a < b :
print "4 - a 小于 b"
else:
print "4 - a 大于等于 b"
if a > b :
print "5 - a 大于 b"
else:
print "5 - a 小于等于 b"
# 修改变量 a 和 b 的值
a = 5
b = 20
if a <= b :
print "6 - a 小于等于 b"
else:
print "6 - a 大于 b"
if b >= a :
print "7 - b 大于等于 a"
else:
print "7 - b 小于 a"
以上实例输出结果：
1 - a 不等于 b
2 - a 不等于 b
3 - a 不等于 b
4 - a 大于等于 b
5 - a 大于 b
6 - a 小于等于 b
7 - b 大于等于 a
Python赋值运算符
以下假设变量a为10，变量b为20：
运算符 描述 实例
= 简单的赋值运算符 c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+= 加法赋值运算符 c += a 等效于 c = c + a
-= 减法赋值运算符 c -= a 等效于 c = c - a
*= 乘法赋值运算符 c *= a 等效于 c = c * a
/= 除法赋值运算符 c /= a 等效于 c = c / a
%= 取模赋值运算符 c %= a 等效于 c = c % a
**= 幂赋值运算符 c **= a 等效于 c = c ** a
//= 取整除赋值运算符 c //= a 等效于 c = c // a
以下实例演示了Python所有赋值运算符的操作：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 21
b = 10
c = 0
c = a + b
print "1 - c 的值为：", c
c += a
print "2 - c 的值为：", c
c *= a
print "3 - c 的值为：", c
c /= a
print "4 - c 的值为：", c
c = 2
c %= a
print "5 - c 的值为：", c
c **= a
print "6 - c 的值为：", c
c //= a
print "7 - c 的值为：", c
以上实例输出结果：
1 - c 的值为： 31
2 - c 的值为： 52
3 - c 的值为： 1092
4 - c 的值为： 52
5 - c 的值为： 2
6 - c 的值为： 2097152
7 - c 的值为： 99864
Python位运算符
按位运算符是把数字看作二进制来进行计算的。Python中的按位运算法则如下：
下表中变量 a 为 60，b 为 13，二进制格式如下：
a = 0011 1100
b = 0000 1101
-----------------
a&b = 0000 1100
a|b = 0011 1101
a^b = 0011 0001
~a = 1100 0011
运算符 描述 实例
& 按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0 (a & b) 输出结果 12 ，二进制解释： 0000 1100
| 按位或运算符：只要对应的二个二进位有一个为1时，结果位就为1。 (a | b) 输出结果 61 ，二进制解释： 0011 1101
^ 按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1 (a ^ b) 输出结果 49 ，二进制解释： 0011 0001
~ 按位取反运算符：对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1 。~x 类似于 -x-1 (~a ) 输出结果 -61 ，二进制解释： 1100 0011，在一个有符号二进制数的补码形式。
<< 左移动运算符：运算数的各二进位全部左移若干位，由 << 右边的数字指定了移动的位数，高位丢弃，低位补0。 a << 2 输出结果 240 ，二进制解释： 1111 0000
>> 右移动运算符：把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干位，>> 右边的数字指定了移动的位数 a >> 2 输出结果 15 ，二进制解释： 0000 111
以下实例演示了Python所有位运算符的操作：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 60 # 60 = 0011 1100
b = 13 # 13 = 0000 1101
c = 0
c = a & b; # 12 = 0000 1100
print "1 - c 的值为：", c
c = a | b; # 61 = 0011 1101
print "2 - c 的值为：", c
c = a ^ b; # 49 = 0011 0001
print "3 - c 的值为：", c
c = ~a; # -61 = 1100 0011
print "4 - c 的值为：", c
c = a << 2; # 240 = 1111 0000
print "5 - c 的值为：", c
c = a >> 2; # 15 = 0000 1111
print "6 - c 的值为：", c
以上实例输出结果：
1 - c 的值为： 12
2 - c 的值为： 61
3 - c 的值为： 49
4 - c 的值为： -61
5 - c 的值为： 240
6 - c 的值为： 15
Python逻辑运算符
Python语言支持逻辑运算符，以下假设变量 a 为 10, b为 20:
运算符 逻辑表达式 描述 实例
and x and y 布尔"与" - 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值。 (a and b) 返回 20。
or x or y 布尔"或" - 如果 x 是非 0，它返回 x 的计算值，否则它返回 y 的计算值。 (a or b) 返回 10。
not not x 布尔"非" - 如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True。 not(a and b) 返回 False
``
以上实例输出结果：
```python
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 10
b = 20
if a and b :
print "1 - 变量 a 和 b 都为 True"
else:
print "1 - 变量 a 和 b 有一个不为 True"
if a or b :
print "2 - 变量 a 和 b 都为 True，或其中一个变量为 True"
else:
print "2 - 变量 a 和 b 都不为 True"
# 修改变量 a 的值
a = 0
if a and b :
print "3 - 变量 a 和 b 都为 True"
else:
print "3 - 变量 a 和 b 有一个不为 True"
if a or b :
print "4 - 变量 a 和 b 都为 True，或其中一个变量为 True"
else:
print "4 - 变量 a 和 b 都不为 True"
if not( a and b ):
print "5 - 变量 a 和 b 都为 False，或其中一个变量为 False"
else:
print "5 - 变量 a 和 b 都为 True"
以上实例输出结果：
1 - 变量 a 和 b 都为 True
2 - 变量 a 和 b 都为 True，或其中一个变量为 True
3 - 变量 a 和 b 有一个不为 True
4 - 变量 a 和 b 都为 True，或其中一个变量为 True
5 - 变量 a 和 b 都为 False，或其中一个变量为 False
Python成员运算符
除了以上的一些运算符之外，Python还支持成员运算符，测试实例中包含了一系列的成员，包括字符串，列表或元组。
运算符 描述 实例
in 如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False。 x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。
not in 如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。 x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。
以下实例演示了Python所有成员运算符的操作：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 10
b = 20
list = [1, 2, 3, 4, 5 ];
if ( a in list ):
print "1 - 变量 a 在给定的列表中 list 中"
else:
print "1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中"
if ( b not in list ):
print "2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中"
else:
print "2 - 变量 b 在给定的列表中 list 中"
# 修改变量 a 的值
a = 2
if ( a in list ):
print "3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中"
else:
print "3 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中"
以上实例输出结果：
1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中
2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中
3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中
Python身份运算符
身份运算符用于比较两个对象的存储单元
运算符 描述 实例
is is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象 x is y, 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True，否则返回 False
is not is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象 x is not y ， 类似 id(a) != id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True，否则返回 False。
注： id() 函数用于获取对象内存地址。
以下实例演示了Python所有身份运算符的操作
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 20
b = 20
if ( a is b ):
print "1 - a 和 b 有相同的标识"
else:
print "1 - a 和 b 没有相同的标识"
if ( a is not b ):
print "2 - a 和 b 没有相同的标识"
else:
print "2 - a 和 b 有相同的标识"
# 修改变量 b 的值
b = 30
if ( a is b ):
print "3 - a 和 b 有相同的标识"
else:
print "3 - a 和 b 没有相同的标识"
if ( a is not b ):
print "4 - a 和 b 没有相同的标识"
else:
print "4 - a 和 b 有相同的标识"
以上实例输出结果：
1 - a 和 b 有相同的标识
2 - a 和 b 有相同的标识
3 - a 和 b 没有相同的标识
4 - a 和 b 没有相同的标识
is 与 == 区别：
is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个(同一块内存空间)， == 用于判断引用变量的值是否相等。
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> b is a
True
>>> b == a
True
>>> b = a[:]
>>> b is a
False
>>> b == a
True
Python运算符优先级
以下表格列出了从最高到最低优先级的所有运算符：
运算符 描述
** 指数 (最高优先级)
~ + - 按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 +@ 和 -@)
* / % // 乘，除，取模和取整除
+ - 加法减法
>> << 右移，左移运算符
& 位 'AND'
^ | 位运算符
<= < > >= 比较运算符
<> == != 等于运算符
= %= /= //= -= += *= **= 赋值运算符
is is not 身份运算符
in not in 成员运算符
not and or 逻辑运算符
and 拥有更高优先级:
x = True
y = False
z = False
if x or y and z:
print("yes")
else:
print("no")
以下实例演示了Python所有运算符优先级的操作：
yes
注意：Python3 已不支持 <> 运算符，可以使用 != 代替，如果你一定要使用这种比较运算符，可以使用以下的方式：
>>> from __future__ import barry_as_FLUFL
>>> 1 <> 2
True
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = 20
b = 10
c = 15
d = 5
e = 0
e = (a + b) * c / d #( 30 * 15 ) / 5
print "(a + b) * c / d 运算结果为：", e
e = ((a + b) * c) / d # (30 * 15 ) / 5
print "((a + b) * c) / d 运算结果为：", e
e = (a + b) * (c / d); # (30) * (15/5)
print "(a + b) * (c / d) 运算结果为：", e
e = a + (b * c) / d; # 20 + (150/5)
print "a + (b * c) / d 运算结果为：", e
以上实例输出结果：
(a + b) * c / d 运算结果为： 90
((a + b) * c) / d 运算结果为： 90
(a + b) * (c / d) 运算结果为： 90
a + (b * c) / d 运算结果为： 50
Python3 数字(Number)
Python 数字数据类型用于存储数值。
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。
以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建：
var1 = 1
var2 = 10
您也可以使用del语句删除一些数字对象的引用。
del语句的语法是：
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]
您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用，例如：
del var
del var_a, var_b
Python 支持三种不同的数值类型：
- 整型(int) – 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。布尔(bool)是整型的子类型。
- 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 102 = 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。
```python
我们可以使用十六进制和八进制来代表整数：
>>> number = 0xA0F # 十六进制
>>> number
2575
>>> number=0o37 # 八进制
>>> number
31
```python
int float complex
10 0.0 3.14j
100 15.20 45.j
-786 -21.9 9.322e-36j
080 32.3e+18 .876j
-0490 -90. -.6545+0J
-0x260 -32.54e100 3e+26J
0x69 70.2E-12 4.53e-7j
我们可以使用十六进制和八进制来代表整数：
>>> number = 0xA0F # 十六进制
>>> number
2575
>>> number=0o37 # 八进制
>>> number
31
int float complex
10 0.0 3.14j
100 15.20 45.j
-786 -21.9 9.322e-36j
080 32.3e+18 .876j
-0490 -90. -.6545+0J
-0x260 -32.54e100 3e+26J
0x69 70.2E-12 4.53e-7j
- Python支持复数，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。
Python 数字类型转换
有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。
- int(x) 将x转换为一个整数。
- float(x) 将x转换到一个浮点数。
- complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
- complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
以下实例将浮点数变量 a 转换为整数：
>>> a = 1.0
>>> int(a)
1
Python 数字运算
Python 解释器可以作为一个简单的计算器，您可以在解释器里输入一个表达式，它将输出表达式的值。
表达式的语法很直白： +, -, * 和 /, 和其它语言（如Pascal或C）里一样。例如：
>>> 2 + 2
4
>>> 50 - 5*6
20
>>> (50 - 5*6) / 4
5.0
>>> 8 / 5 # 总是返回一个浮点数
1.6
注意：在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样。
在整数除法中，除法 / 总是返回一个浮点数，如果只想得到整数的结果，丢弃可能的分数部分，可以使用运算符 // ：
在整数除法中，除法 / 总是返回一个浮点数，如果只想得到整数的结果，丢弃可能的分数部分，可以使用运算符 // ：
注意：// 得到的并不一定是整数类型的数，它与分母分子的数据类型有关系。
>>> 7//2
3
>>> 7.0//2
3.0
>>> 7//2.0
3.0
>>>
等号 = 用于给变量赋值。赋值之后，除了下一个提示符，解释器不会显示任何结果。
>>> width = 20
>>> height = 5*9
>>> width * height
900
Python 可以使用 ** 操作来进行幂运算：
>>> 5 ** 2 # 5 的平方
25
>>> 2 ** 7 # 2的7次方
128
变量在使用前必须先”定义”（即赋予变量一个值），否则会出现错误：
变量在使用前必须先"定义"（即赋予变量一个值），否则会出现错误：
不同类型的数混合运算时会将整数转换为浮点数：
>>> 3 * 3.75 / 1.5
7.5
>>> 7.0 / 2
3.5
在交互模式中，最后被输出的表达式结果被赋值给变量 _ 。例如：
>>> tax = 12.5 / 100
>>> price = 100.50
>>> price * tax
12.5625
>>> price + _
113.0625
>>> round(_, 2)
113.06
此处， _ 变量应被用户视为只读变量。
数学函数
函数 返回值 ( 描述 )
abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10
ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5
cmp(x, y)
如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。 Python 3 已废弃，使用 (x>y)-(x<y) 替换。
exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045
fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0
floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4
log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0
log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0
max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。
min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值，参数可以为序列。
modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。
pow(x, y) x**y 运算后的值。
round(x [,n])
返回浮点数 x 的四舍五入值，如给出 n 值，则代表舍入到小数点后的位数。
其实准确的说是保留值将保留到离上一位更近的一端。
sqrt(x) 返回数字x的平方根。
随机数函数
随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。
Python包含以下常用随机数函数：
函数 描述
choice(seq) 从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。
randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数默认值为 1
random() 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。
seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。
shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序
uniform(x, y) 随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内。
三角函数
Python包括以下三角函数：
函数 描述
acos(x) 返回x的反余弦弧度值。
asin(x) 返回x的反正弦弧度值。
atan(x) 返回x的反正切弧度值。
atan2(y, x) 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。
cos(x) 返回x的弧度的余弦值。
hypot(x, y) 返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。
sin(x) 返回的x弧度的正弦值。
tan(x) 返回x弧度的正切值。
degrees(x) 将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) ， 返回90.0
radians(x) 将角度转换为弧度
数学常量
常量 描述
pi 数学常量 pi（圆周率，一般以π来表示）
e 数学常量 e，e即自然常数（自然常数）。
Python3 字符串
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号( ’ 或 ” )来创建字符串。
创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。例如：
var1 = 'Hello World!'
var2 = "Runoob"
Python 访问字符串中的值
Python 不支持单字符类型，单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。
Python 访问子字符串，可以使用方括号 [] 来截取字符串，字符串的截取的语法格式如下：
变量[头下标:尾下标]
索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。
#!/usr/bin/python3
var1 = 'Hello World!'
var2 = "Runoob"
print ("var1[0]: ", var1[0])
print ("var2[1:5]: ", var2[1:5])
以上实例执行结果：
var1[0]: H
var2[1:5]: unoo
Python 字符串更新
你可以截取字符串的一部分并与其他字段拼接，如下实例：
#!/usr/bin/python3
var1 = 'Hello World!'
print ("已更新字符串 : ", var1[:6] + 'Runoob!')
以上实例执行结果:
已更新字符串 : Hello Runoob!
Python转义字符
在需要在字符中使用特殊字符时，python 用反斜杠 \ 转义字符。如下表：
转义字符 描述 实例
\(在行尾时) 续行符
>>> print("line1 \
... line2 \
... line3")
line1 line2 line3
>>>
\\ 反斜杠符号
>>> print("\\")
\
\' 单引号
>>> print('\'')
'
\" 双引号
>>> print("\"")
"
\a 响铃
>>> print("\a")执行后电脑有响声。
\b 退格(Backspace)
>>> print("Hello \b World!")
Hello World!
\000 空
>>> print("\000")
>>>
\n 换行
>>> print("\n")
>>>
\v 纵向制表符
>>> print("Hello \v World!")
Hello
World!
>>>
\t 横向制表符
>>> print("Hello \t World!")
Hello World!
>>>
\r 回车，将 \r 后面的内容移到字符串开头，并逐一替换开头部分的字符，直至将 \r 后面的内容完全替换完成。
>>> print("Hello\rWorld!")
World!
>>> print('google runoob taobao\r123456')
123456 runoob taobao
\f 换页
>>> print("Hello \f World!")
Hello
World!
>>>
\yyy 八进制数，y 代表 0~7 的字符，例如：\012 代表换行。
>>> print("\110\145\154\154\157\40\127\157\162\154\144\41")
Hello World!
\xyy 十六进制数，以 \x 开头，y 代表的字符，例如：\x0a 代表换行
>>> print("\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64\x21")
Hello World!
\other 其它的字符以普通格式输出
Python字符串运算符
下表实例变量 a 值为字符串 “Hello”，b 变量值为 “Python”：
操作符 描述 实例
+ 字符串连接 a + b 输出结果： HelloPython
* 重复输出字符串 a*2 输出结果：HelloHello
[] 通过索引获取字符串中字符 a[1] 输出结果 e
[ : ] 截取字符串中的一部分，遵循左闭右开原则，str[0:2] 是不包含第 3 个字符的。 a[1:4] 输出结果 ell
in 成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True 'H' in a 输出结果 True
not in 成员运算符 - 如果字符串中不包含给定的字符返回 True 'M' not in a 输出结果 True
r/R 原始字符串 - 原始字符串：所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用，没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母 r（可以大小写）以外，与普通字符串有着几乎完全相同的语法。
print( r'\n' )
print( R'\n' )
% 格式字符串 请看下一节内容。
#!/usr/bin/python3
a = "Hello"
b = "Python"
print("a + b 输出结果：", a + b)
print("a * 2 输出结果：", a * 2)
print("a[1] 输出结果：", a[1])
print("a[1:4] 输出结果：", a[1:4])
if( "H" in a) :
print("H 在变量 a 中")
else :
print("H 不在变量 a 中")
if( "M" not in a) :
print("M 不在变量 a 中")
else :
print("M 在变量 a 中")
print (r'\n')
print (R'\n')
以上实例输出结果为：
a + b 输出结果： HelloPython
a * 2 输出结果： HelloHello
a[1] 输出结果： e
a[1:4] 输出结果： ell
H 在变量 a 中
M 不在变量 a 中
\n
\n
Python 字符串格式化
Python 支持格式化字符串的输出 。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式，但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。
在 Python 中，字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。
#!/usr/bin/python3
print ("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10))
以上实例输出结果：
我叫 小明 今年 10 岁!
python字符串格式化符号:
符 号 描述
%c 格式化字符及其ASCII码
%s 格式化字符串
%d 格式化整数
%u 格式化无符号整型
%o 格式化无符号八进制数
%x 格式化无符号十六进制数
%X 格式化无符号十六进制数（大写）
%f 格式化浮点数字，可指定小数点后的精度
%e 用科学计数法格式化浮点数
%E 作用同%e，用科学计数法格式化浮点数
%g %f和%e的简写
%G %f 和 %E 的简写
%p 用十六进制数格式化变量的地址
格式化操作符辅助指令:
符号 功能
* 定义宽度或者小数点精度
- 用做左对齐
+ 在正数前面显示加号( + )
<sp> 在正数前面显示空格
# 在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于用的是'x'还是'X')
0 显示的数字前面填充'0'而不是默认的空格
% '%%'输出一个单一的'%'
(var) 映射变量(字典参数)
m.n. m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)
Python2.6 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。
Python三引号
python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。实例如下:
#!/usr/bin/python3
para_str = """这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( \t )。
也可以使用换行符 [ \n ]。
"""
print (para_str)
以上实例执行结果为：
这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( )。
也可以使用换行符 [
]。
三引号让程序员从引号和特殊字符串的泥潭里面解脱出来，自始至终保持一小块字符串的格式是所谓的WYSIWYG（所见即所得）格式的。
一个典型的用例是，当你需要一块HTML或者SQL时，这时用字符串组合，特殊字符串转义将会非常的繁琐。
errHTML = '''
<HTML><HEAD><TITLE>
Friends CGI Demo</TITLE></HEAD>
<BODY><H3>ERROR</H3>
<B>%s</B><P>
<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back
ONCLICK="window.history.back()"></FORM>
</BODY></HTML>
'''
cursor.execute('''
CREATE TABLE users (
login VARCHAR(8),
uid INTEGER,
prid INTEGER)
''')
f-string
f-string 是 python3.6 之后版本添加的，称之为字面量格式化字符串，是新的格式化字符串的语法。
之前我们习惯用百分号 (%):
>>> name = 'Runoob'
>>> 'Hello %s' % name
'Hello Runoob'
f-string 格式化字符串以 f 开头，后面跟着字符串，字符串中的表达式用大括号 {} 包起来，它会将变量或表达式计算后的值替换进去，实例如下：
>>> name = 'Runoob'
>>> f'Hello {name}' # 替换变量
'Hello Runoob'
>>> f'{1+2}' # 使用表达式
'3'
>>> w = {'name': 'Runoob', 'url': 'www.runoob.com'}
>>> f'{w["name"]}: {w["url"]}'
'Runoob: www.runoob.com'
用了这种方式明显更简单了，不用再去判断使用 %s，还是 %d。
在 Python 3.8 的版本中可以使用 = 符号来拼接运算表达式与结果。
>>> x = 1
>>> print(f'{x+1}') # Python 3.6
2
>>> x = 1
>>> print(f'{x+1=}') # Python 3.8
x+1=2
Unicode 字符串
在Python2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Python3中，所有的字符串都是Unicode字符串。
Python 的字符串内建函数
Python 的字符串常用内建函数如下：
序号 方法及描述
1
capitalize()
将字符串的第一个字符转换为大写
2
center(width, fillchar)
返回一个指定的宽度 width 居中的字符串，fillchar 为填充的字符，默认为空格。
3
count(str, beg= 0,end=len(string))
返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数
4
bytes.decode(encoding="utf-8", errors="strict")
Python3 中没有 decode 方法，但我们可以使用 bytes 对象的 decode() 方法来解码给定的 bytes 对象，这个 bytes 对象可以由 str.encode() 来编码返回。
5
encode(encoding='UTF-8',errors='strict')
以 encoding 指定的编码格式编码字符串，如果出错默认报一个ValueError 的异常，除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace'
6
endswith(suffix, beg=0, end=len(string))
检查字符串是否以 suffix 结束，如果 beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 suffix 结束，如果是，返回 True,否则返回 False。
7
expandtabs(tabsize=8)
把字符串 string 中的 tab 符号转为空格，tab 符号默认的空格数是 8 。
8
find(str, beg=0, end=len(string))
检测 str 是否包含在字符串中，如果指定范围 beg 和 end ，则检查是否包含在指定范围内，如果包含返回开始的索引值，否则返回-1
9
index(str, beg=0, end=len(string))
跟find()方法一样，只不过如果str不在字符串中会报一个异常。
10
isalnum()
如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返 回 True，否则返回 False
11
isalpha()
如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母或中文字则返回 True, 否则返回 False
12
isdigit()
如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False..
13
islower()
如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写，则返回 True，否则返回 False
14
isnumeric()
如果字符串中只包含数字字符，则返回 True，否则返回 False
15
isspace()
如果字符串中只包含空白，则返回 True，否则返回 False.
16
istitle()
如果字符串是标题化的(见 title())则返回 True，否则返回 False
17
isupper()
如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写，则返回 True，否则返回 False
18
join(seq)
以指定字符串作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串
19
len(string)
返回字符串长度
20
ljust(width[, fillchar])
返回一个原字符串左对齐,并使用 fillchar 填充至长度 width 的新字符串，fillchar 默认为空格。
21
lower()
转换字符串中所有大写字符为小写.
22
lstrip()
截掉字符串左边的空格或指定字符。
23
maketrans()
创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。
24
max(str)
返回字符串 str 中最大的字母。
25
min(str)
返回字符串 str 中最小的字母。
26
replace(old, new [, max])
把 将字符串中的 old 替换成 new,如果 max 指定，则替换不超过 max 次。
27
rfind(str, beg=0,end=len(string))
类似于 find()函数，不过是从右边开始查找.
28
rindex( str, beg=0, end=len(string))
类似于 index()，不过是从右边开始.
29
rjust(width,[, fillchar])
返回一个原字符串右对齐,并使用fillchar(默认空格）填充至长度 width 的新字符串
30
rstrip()
删除字符串末尾的空格或指定字符。
31
split(str="", num=string.count(str))
以 str 为分隔符截取字符串，如果 num 有指定值，则仅截取 num+1 个子字符串
32
splitlines([keepends])
按照行('\r', '\r\n', \n')分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果参数 keepends 为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符。
33
startswith(substr, beg=0,end=len(string))
检查字符串是否是以指定子字符串 substr 开头，是则返回 True，否则返回 False。如果beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查。
34
strip([chars])
在字符串上执行 lstrip()和 rstrip()
35
swapcase()
将字符串中大写转换为小写，小写转换为大写
36
title()
返回"标题化"的字符串,就是说所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写(见 istitle())
37
translate(table, deletechars="")
根据 table 给出的表(包含 256 个字符)转换 string 的字符, 要过滤掉的字符放到 deletechars 参数中
38
upper()
转换字符串中的小写字母为大写
39
zfill (width)
返回长度为 width 的字符串，原字符串右对齐，前面填充0
40
isdecimal()
检查字符串是否只包含十进制字符，如果是返回 true，否则返回 false。
Python3 列表
序列是 Python 中最基本的数据结构。
序列中的每个值都有对应的位置值，称之为索引，第一个索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。
Python 有 6 个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。
列表都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。
此外，Python 已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的 Python 数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型
创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：
list1 = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]
list3 = ["a", "b", "c", "d"]
list4 = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']
访问列表中的值
与字符串的索引一样，列表索引从 0 开始，第二个索引是 1，依此类推。
通过索引列表可以进行截取、组合等操作。
#!/usr/bin/python3
list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']
print( list[0] )
print( list[1] )
print( list[2] )
以上实例输出结果：
red
green
blue
索引也可以从尾部开始，最后一个元素的索引为 -1，往前一位为 -2，以此类推。
#!/usr/bin/python3
list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']
print( list[-1] )
print( list[-2] )
print( list[-3] )
以上实例输出结果：
black
white
yellow
使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号 [] 的形式截取字符，如下所示：
#!/usr/bin/python3
nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
print(nums[0:4])
以上实例输出结果：[10, 20, 30, 40]
使用负数索引值截取：
#!/usr/bin/python3
list = ['Google', 'Runoob', "Zhihu", "Taobao", "Wiki"]
# 读取第二位
print ("list[1]: ", list[1])
# 从第二位开始（包含）截取到倒数第二位（不包含）
print ("list[1:-2]: ", list[1:-2])
以上实例输出结果：
list[1]: Runoob
list[1:-2]: ['Runoob', 'Zhihu']
更新列表
你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用 append() 方法来添加列表项，如下所示：
#!/usr/bin/python3
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
print ("第三个元素为 : ", list[2])
list[2] = 2001
print ("更新后的第三个元素为 : ", list[2])
list1 = ['Google', 'Runoob', 'Taobao']
list1.append('Baidu')
print ("更新后的列表 : ", list1)
注意：我们会在接下来的章节讨论 append() 方法的使用。
以上实例输出结果：
第三个元素为 : 1997
更新后的第三个元素为 : 2001
更新后的列表 : ['Google', 'Runoob', 'Taobao', 'Baidu']
删除列表元素
可以使用 del 语句来删除列表的的元素，如下实例：
#!/usr/bin/python3
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
print ("原始列表 : ", list)
del list[2]
print ("删除第三个元素 : ", list)
以上实例输出结果：
原始列表 : ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
删除第三个元素 : ['Google', 'Runoob', 2000]
注意：我们会在接下来的章节讨论 remove() 方法的使用
Python列表脚本操作符
列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表，* 号用于重复列表。
如下所示：
Python 表达式 结果 描述
len([1, 2, 3]) 3 长度
[1, 2, 3] + [4, 5, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 组合
['Hi!'] * 4 ['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] 重复
3 in [1, 2, 3] True 元素是否存在于列表中
for x in [1, 2, 3]: print(x, end=" ") 1 2 3 迭代
Python列表截取与拼接
Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：
L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
操作：
`Python 表达式 结果 描述
L[2] 'Taobao' 读取第三个元素
L[-2] 'Runoob' 从右侧开始读取倒数第二个元素: count from the right
L[1:] ['Runoob', 'Taobao'] 输出从第二个元素开始后的所有元素`
>>>L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
>>> L[2]
'Taobao'
>>> L[-2]
'Runoob'
>>> L[1:]
['Runoob', 'Taobao']
>>>
列表还支持拼接操作：
>>>squares = [1, 4, 9, 16, 25]
>>> squares += [36, 49, 64, 81, 100]
>>> squares
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
>>>
嵌套列表
使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：
>>>a = ['a', 'b', 'c']
>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'
列表比较
列表比较需要引入 operator 模块的 eq 方法（详见：Python operator 模块）
# 导入 operator 模块
import operator
a = [1, 2]
b = [2, 3]
c = [2, 3]
print("operator.eq(a,b): ", operator.eq(a,b))
print("operator.eq(c,b): ", operator.eq(c,b))
以上代码输出结果为：
operator.eq(a,b): False
operator.eq(c,b): True
Python列表函数&方法
Python包含以下函数:
序号 函数
1 len(list)
列表元素个数
2 max(list)
返回列表元素最大值
3 min(list)
返回列表元素最小值
4 list(seq)
将元组转换为列表
Python包含以下方法:
序号 方法
1 list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象
2 list.count(obj)
统计某个元素在列表中出现的次数
3 list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4 list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5 list.insert(index, obj)
将对象插入列表
6 list.pop([index=-1])
移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7 list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项
8 list.reverse()
反向列表中元素
9 list.sort( key=None, reverse=False)
对原列表进行排序
10 list.clear()
清空列表
11 list.copy()
复制列表
Python3 元组
Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号 ( )，列表使用方括号 [ ]。
元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
>>> tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
>>> tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 )
>>> tup3 = "a", "b", "c", "d" # 不需要括号也可以
>>> type(tup3)
<class 'tuple'>
创建空元组
tup1 = ()
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 , ，否则括号会被当作运算符使用：
>>> tup1 = (50)
>>> type(tup1) # 不加逗号，类型为整型
<class 'int'>
>>> tup1 = (50,)
>>> type(tup1) # 加上逗号，类型为元组
<class 'tuple'>
元组与字符串类似，下标索引从 0 开始，可以进行截取，组合等。
访问元组
元组可以使用下标索引来访问元组中的值，如下实例:
#!/usr/bin/python3
tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 )
print ("tup1[0]: ", tup1[0])
print ("tup2[1:5]: ", tup2[1:5])
以上实例输出结果：
tup1[0]: Google
tup2[1:5]: (2, 3, 4, 5)
修改元组
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，如下实例:
#!/usr/bin/python3
tup1 = (12, 34.56)
tup2 = ('abc', 'xyz')
# 以下修改元组元素操作是非法的。
# tup1[0] = 100
# 创建一个新的元组
tup3 = tup1 + tup2
print (tup3)
以上实例输出结果：
(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，如下实例:
#!/usr/bin/python3
tup = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
print (tup)
del tup
print ("删除后的元组 tup : ")
print (tup)
以上实例元组被删除后，输出变量会有异常信息，输出如下所示：
删除后的元组 tup :
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 8, in <module>
print (tup)
NameError: name 'tup' is not defined
元组运算符
与字符串一样，元组之间可以使用 +、+=和 * 号进行运算。这就意味着他们可以组合和复制，运算后会生成一个新的元组。
元组索引，截取
因为元组也是一个序列，所以我们可以访问元组中的指定位置的元素，也可以截取索引中的一段元素，如下所示：
元组：tup = ('Google', 'Runoob', 'Taobao', 'Wiki', 'Weibo','Weixin')
Python 表达式 结果 描述
tup[1] 'Runoob' 读取第二个元素
tup[-2] 'Weibo' 反向读取，读取倒数第二个元素
tup[1:] ('Runoob', 'Taobao', 'Wiki', 'Weibo', 'Weixin') 截取元素，从第二个开始后的所有元素。
tup[1:4] ('Runoob', 'Taobao', 'Wiki') 截取元素，从第二个开始到第四个元素（索引为 3）。
运行实例如下：
>>> tup = ('Google', 'Runoob', 'Taobao', 'Wiki', 'Weibo','Weixin')
>>> tup[1]
'Runoob'
>>> tup[-2]
'Weibo'
>>> tup[1:]
('Runoob', 'Taobao', 'Wiki', 'Weibo', 'Weixin')
>>> tup[1:4]
('Runoob', 'Taobao', 'Wiki')
>>>
元组内置函数
Python元组包含了以下内置函数
序号 方法及描述 实例
1 len(tuple)
计算元组元素个数。
>>> tuple1 = ('Google', 'Runoob', 'Taobao')
>>> len(tuple1)
3
>>>
2 max(tuple)
返回元组中元素最大值。
>>> tuple2 = ('5', '4', '8')
>>> max(tuple2)
'8'
>>>
3 min(tuple)
返回元组中元素最小值。
>>> tuple2 = ('5', '4', '8')
>>> min(tuple2)
'4'
>>>
4 tuple(iterable)
将可迭代系列转换为元组。
>>> list1= ['Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu']
>>> tuple1=tuple(list1)
>>> tuple1
('Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu')
关于元组是不可变的
所谓元组的不可变指的是元组所指向的内存中的内容不可变。
>>> tup = ('r', 'u', 'n', 'o', 'o', 'b')
>>> tup[0] = 'g' # 不支持修改元素
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> id(tup) # 查看内存地址
4440687904
>>> tup = (1,2,3)
>>> id(tup)
4441088800 # 内存地址不一样了
从以上实例可以看出，重新赋值的元组 tup，绑定到新的对象了，不是修改了原来的对象。
Python3 字典
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：
d = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3 }
注意：dict 作为 Python 的关键字和内置函数，变量名不建议命名为 dict。
键必须是唯一的，但值则不必。
值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字。
一个简单的字典实例：
tinydict = {'name': 'runoob', 'likes': 123, 'url': 'www.runoob.com'}
也可如此创建字典：
tinydict1 = { 'abc': 456 }
tinydict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }
创建空字典
使用大括号 { } 创建空字典：
# 使用大括号 {} 来创建空字典
emptyDict = {}
# 打印字典
print(emptyDict)
# 查看字典的数量
print("Length:", len(emptyDict))
# 查看类型
print(type(emptyDict))
以上实例输出结果：
{}
Length: 0
<class 'dict'>
使用内建函数 dict() 创建字典：
emptyDict = dict()
# 打印字典
print(emptyDict)
# 查看字典的数量
print("Length:",len(emptyDict))
# 查看类型
print(type(emptyDict))
以上实例输出结果：
{}
Length: 0
<class 'dict'>
访问字典里的值
把相应的键放入到方括号中，如下实例:
#!/usr/bin/python3
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print ("tinydict['Name']: ", tinydict['Name'])
print ("tinydict['Age']: ", tinydict['Age'])
以上实例输出结果：
tinydict['Name']: Runoob
tinydict['Age']: 7
如果用字典里没有的键访问数据，会输出错误如下：
#!/usr/bin/python3
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print ("tinydict['Alice']: ", tinydict['Alice'])
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 5, in <module>
print ("tinydict['Alice']: ", tinydict['Alice'])
KeyError: 'Alice'
修改字典
向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对，修改或删除已有键/值对如下实例:
#!/usr/bin/python3
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
tinydict['Age'] = 8 # 更新 Age
tinydict['School'] = "菜鸟教程" # 添加信息
print ("tinydict['Age']: ", tinydict['Age'])
print ("tinydict['School']: ", tinydict['School'])
以上实例输出结果：
tinydict['Age']: 8
tinydict['School']: 菜鸟教程
删除字典元素
能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。
显式删除一个字典用del命令，如下实例：
#!/usr/bin/python3
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
del tinydict['Name'] # 删除键 'Name'
tinydict.clear() # 清空字典
del tinydict # 删除字典
print ("tinydict['Age']: ", tinydict['Age'])
print ("tinydict['School']: ", tinydict['School'])
但这会引发一个异常，因为用执行 del 操作后字典不再存在：
`Traceback (most recent call last):
File "/runoob-test/test.py", line 9, in <module>
print ("tinydict['Age']: ", tinydict['Age'])
NameError: name 'tinydict' is not defined`
注：del() 方法后面也会讨论。
字典键的特性
字典值可以是任何的 python 对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行。
两个重要的点需要记住：
1.不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住，如下实例：
#!/usr/bin/python3
tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Name': '小菜鸟'}
print ("tinydict['Name']: ", tinydict['Name'])
以上实例输出结果：
tinydict['Name']: 小菜鸟
2.键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行，如下实例：
#!/usr/bin/python3
tinydict = {['Name']: 'Runoob', 'Age': 7}
print ("tinydict['Name']: ", tinydict['Name'])
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <module>
tinydict = {['Name']: 'Runoob', 'Age': 7}
TypeError: unhashable type: 'list'
字典内置函数&方法
Python字典包含了以下内置函数：
序号 函数及描述 实例
1 len(dict)
计算字典元素个数，即键的总数。
>>> tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
>>> len(tinydict)
3
2 str(dict)
输出字典，可以打印的字符串表示。
>>> tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
>>> str(tinydict)
"{'Name': 'Runoob', 'Class': 'First', 'Age': 7}"
3 type(variable)
返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型。
>>> tinydict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
>>> type(tinydict)
<class 'dict'>
Python字典包含了以下内置方法：
序号 函数及描述
1 dict.clear()
删除字典内所有元素
2 dict.copy()
返回一个字典的浅复制
3 dict.fromkeys()
创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键，val为字典所有键对应的初始值
4 dict.get(key, default=None)
返回指定键的值，如果键不在字典中返回 default 设置的默认值
5 key in dict
如果键在字典dict里返回true，否则返回false
6 dict.items()
以列表返回一个视图对象
7 dict.keys()
返回一个视图对象
8 dict.setdefault(key, default=None)
和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为default
9 dict.update(dict2)
把字典dict2的键/值对更新到dict里
10 dict.values()
返回一个视图对象
11 pop(key[,default])
删除字典 key（键）所对应的值，返回被删除的值。
12 popitem()
返回并删除字典中的最后一对键和值。
Python3 集合
集合（set）是一个无序的不重复元素序列。
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)
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 这里演示的是去重功能
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 快速判断元素是否在集合内
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # 下面展示两个集合间的运算.
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 集合a中包含而集合b中不包含的元素
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 集合a或b中包含的所有元素
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 集合a和b中都包含了的元素
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 不同时包含于a和b的元素
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
类似列表推导式，同样集合支持集合推导式(Set comprehension):
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
集合的基本操作
1、添加元素
语法格式如下：
s.add( x )
将元素 x 添加到集合 s 中，如果元素已存在，则不进行任何操作。
>>> thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> thisset.add("Facebook")
>>> print(thisset)
{'Taobao', 'Facebook', 'Google', 'Runoob'}
还有一个方法，也可以添加元素，且参数可以是列表，元组，字典等，语法格式如下：
s.update( x )
x 可以有多个，用逗号分开。
>>> thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> thisset.update({1,3})
>>> print(thisset)
{1, 3, 'Google', 'Taobao', 'Runoob'}
>>> thisset.update([1,4],[5,6])
>>> print(thisset)
{1, 3, 4, 5, 6, 'Google', 'Taobao', 'Runoob'}
>>>
2、移除元素
语法格式如下：s.remove( x )
将元素 x 从集合 s 中移除，如果元素不存在，则会发生错误。
>>> thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> thisset.remove("Taobao")
>>> print(thisset)
{'Google', 'Runoob'}
>>> thisset.remove("Facebook") # 不存在会发生错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Facebook'
>>>
此外还有一个方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。格式如下所示：
s.discard( x )
>>> thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> thisset.discard("Facebook") # 不存在不会发生错误
>>> print(thisset)
{'Taobao', 'Google', 'Runoob'}
我们也可以设置随机删除集合中的一个元素，语法格式如下：
s.pop()
thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao", "Facebook"))
x = thisset.pop()
print(x)
输出结果：
$ python3 test.py
Runoob
多次执行测试结果都不一样。
set 集合的 pop 方法会对集合进行无序的排列，然后将这个无序排列集合的左面第一个元素进行删除。
3、计算集合元素个数
语法格式如下：
len(s)
计算集合 s 元素个数。
>>> thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> len(thisset)
3
4、清空集合
语法格式如下：
s.clear()
清空集合 s
>>> thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> thisset.clear()
>>> print(thisset)
set()
5、判断元素是否在集合中存在
语法格式如下：
x in s判断元素 x 是否在集合 s 中，存在返回 True，不存在返回 False。
>>> thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> "Runoob" in thisset
True
>>> "Facebook" in thisset
False
>>>
集合内置方法完整列表
方法 描述
add() 为集合添加元素
clear() 移除集合中的所有元素
copy() 拷贝一个集合
difference() 返回多个集合的差集
difference_update() 移除集合中的元素，该元素在指定的集合也存在。
discard() 删除集合中指定的元素
intersection() 返回集合的交集
intersection_update() 返回集合的交集。
isdisjoint() 判断两个集合是否包含相同的元素，如果没有返回 True，否则返回 False。
issubset() 判断指定集合是否为该方法参数集合的子集。
issuperset() 判断该方法的参数集合是否为指定集合的子集
pop() 随机移除元素
remove() 移除指定元素
symmetric_difference() 返回两个集合中不重复的元素集合。
symmetric_difference_update() 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素，并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。
union() 返回两个集合的并集
update() 给集合添加元素
Python3 编程第一步
在前面的教程中我们已经学习了一些 Python3 的基本语法知识，下面我们尝试来写一个斐波纳契数列。
#!/usr/bin/python3
# Fibonacci series: 斐波纳契数列
# 两个元素的总和确定了下一个数
a, b = 0, 1
while b < 10:
print(b)
a, b = b, a+b
其中代码 a, b = b, a+b 的计算方式为先计算右边表达式，然后同时赋值给左边，等价于：
n=b
m=a+b
a=n
b=m
执行以上程序，输出结果为：
1
1
2
3
5
8
这个例子介绍了几个新特征。
第一行包含了一个复合赋值：变量 a 和 b 同时得到新值 0 和 1。最后一行再次使用了同样的方法，可以看到，右边的表达式会在赋值变动之前执行。右边表达式的执行顺序是从左往右的。
输出变量值:
>>> i = 256*256
>>> print('i 的值为：', i)
i 的值为： 65536
end 关键字
关键字end可以用于将结果输出到同一行，或者在输出的末尾添加不同的字符，实例如下：
#!/usr/bin/python3
# Fibonacci series: 斐波纳契数列
# 两个元素的总和确定了下一个数
a, b = 0, 1
while b < 1000:
print(b, end=',')
a, b = b, a+b
执行以上程序，输出结果为：
1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987,
Python3 条件控制
Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。
可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程:
代码执行过程：
if 语句
Python中if语句的一般形式如下所示：
if condition_1:
statement_block_1
elif condition_2:
statement_block_2
else:
statement_block_3
- 如果 “condition_1” 为 True 将执行 “statement_block_1” 块语句
- 如果 “condition_1” 为False，将判断 “condition_2”
- 如果”condition_2″ 为 True 将执行 “statement_block_2” 块语句
- 如果 “condition_2” 为False，将执行”statement_block_3″块语句
Python 中用 elif 代替了 else if，所以if语句的关键字为：if – elif – else。
注意：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。
- -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
- 在 Python 中没有 switch…case 语句，但在 Python3.10 版本添加了
match…case，功能也类似，详见下文。
Gif 演示：
实例
以下是一个简单的 if 实例：
#!/usr/bin/python3
var1 = 100
if var1:
print ("1 - if 表达式条件为 true")
print (var1)
var2 = 0
if var2:
print ("2 - if 表达式条件为 true")
print (var2)
print ("Good bye!")
执行以上代码，输出结果为：
1 - if 表达式条件为 true
100
Good bye!
从结果可以看到由于变量 var2 为 0，所以对应的 if 内的语句没有执行。
以下实例演示了狗的年龄计算判断：
#!/usr/bin/python3
age = int(input("请输入你家狗狗的年龄: "))
print("")
if age <= 0:
print("你是在逗我吧!")
elif age == 1:
print("相当于 14 岁的人。")
elif age == 2:
print("相当于 22 岁的人。")
elif age > 2:
human = 22 + (age -2)*5
print("对应人类年龄: ", human)
### 退出提示
input("点击 enter 键退出")
将以上脚本保存在dog.py文件中，并执行该脚本：
$ python3 dog.py
请输入你家狗狗的年龄: 1
相当于 14 岁的人。
点击 enter 键退出
以下为if中常用的操作运算符:
操作符 描述
< 小于
<= 小于或等于
> 大于
>= 大于或等于
== 等于，比较两个值是否相等
!= 不等于
实例
#!/usr/bin/python3
# 程序演示了 == 操作符
# 使用数字
print(5 == 6)
# 使用变量
x = 5
y = 8
print(x == y)
以上实例输出结果：
False
False
high_low.py文件演示了数字的比较运算：
#!/usr/bin/python3
# 该实例演示了数字猜谜游戏
number = 7
guess = -1
print("数字猜谜游戏!")
while guess != number:
guess = int(input("请输入你猜的数字："))
if guess == number:
print("恭喜，你猜对了！")
elif guess < number:
print("猜的数字小了...")
elif guess > number:
print("猜的数字大了...")
执行以上脚本，实例输出结果如下：
$ python3 high_low.py
数字猜谜游戏!
请输入你猜的数字：1
猜的数字小了...
请输入你猜的数字：9
猜的数字大了...
请输入你猜的数字：7
恭喜，你猜对了！
if 嵌套
在嵌套 if 语句中，可以把 if…elif…else 结构放在另外一个 if…elif…else 结构中。
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
实例
实例
# !/usr/bin/python3
num=int(input("输入一个数字："))
if num%2==0:
if num%3==0:
print ("你输入的数字可以整除 2 和 3")
else:
print ("你输入的数字可以整除 2，但不能整除 3")
else:
if num%3==0:
print ("你输入的数字可以整除 3，但不能整除 2")
else:
print ("你输入的数字不能整除 2 和 3")
将以上程序保存到 test_if.py 文件中，执行后输出结果为：
$ python3 test.py
输入一个数字：6
你输入的数字可以整除 2 和 3
match…case
Python 3.10 增加了 match…case 的条件判断，不需要再使用一连串的 if-else 来判断了。
match 后的对象会依次与 case 后的内容进行匹配，如果匹配成功，则执行匹配到的表达式，否则直接跳过，_ 可以匹配一切。
语法格式如下：
match subject:
case <pattern_1>:
<action_1>
case <pattern_2>:
<action_2>
case <pattern_3>:
<action_3>
case _:
<action_wildcard>
case _: 类似于 C 和 Java 中的 default:，当其他 case 都无法匹配时，匹配这条，保证永远会匹配成功。
mystatus=400
print(http_error(400))
def http_error(status):
match status:
case 400:
return "Bad request"
case 404:
return "Not found"
case 418:
return "I'm a teapot"
case _:
return "Something's wrong with the internet"
以上是一个输出 HTTP 状态码的实例，输出结果为：
Bad request
一个 case 也可以设置多个匹配条件，条件使用 ｜ 隔开，例如：
...
case 401|403|404:
return "Not allowed"
Python3 循环语句
本章节将为大家介绍 Python 循环语句的使用。
Python 中的循环语句有 for 和 while。
Python 循环语句的控制结构图如下所示：
执行 Gif 演示：
同样需要注意冒号和缩进。另外，在 Python 中没有 do…while 循环。
以下实例使用了 while 来计算 1 到 100 的总和：
#!/usr/bin/env python3
n = 100
sum = 0
counter = 1
while counter <= n:
sum = sum + counter
counter += 1
print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum))
执行结果如下：
1 到 100 之和为: 5050
无限循环
我们可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环，实例如下：
#!/usr/bin/python3
var = 1
while var == 1 : # 表达式永远为 true
num = int(input("输入一个数字 :"))
print ("你输入的数字是: ", num)
print ("Good bye!")
执行以上脚本，输出结果如下：
输入一个数字 :5
你输入的数字是: 5
输入一个数字 :
你可以使用 CTRL+C 来退出当前的无限循环。
无限循环在服务器上客户端的实时请求非常有用。
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)>
expr 条件语句为 true 则执行 statement(s) 语句块，如果为 false，则执行 additional_statement(s)。
循环输出数字，并判断大小：
#!/usr/bin/python3
count = 0
while count < 5:
print (count, " 小于 5")
count = count + 1
else:
print (count, " 大于或等于 5")
执行以上脚本，输出结果如下：
0 小于 5
1 小于 5
2 小于 5
3 小于 5
4 小于 5
5 大于或等于 5
简单语句组
类似 if 语句的语法，如果你的 while 循环体中只有一条语句，你可以将该语句与 while 写在同一行中， 如下所示：
#!/usr/bin/python
flag = 1
while (flag): print ('欢迎访问菜鸟教程!')
print ("Good bye!")
注意：以上的无限循环你可以使用 CTRL+C 来中断循环。
执行以上脚本，输出结果如下：
欢迎访问菜鸟教程!
欢迎访问菜鸟教程!
欢迎访问菜鸟教程!
欢迎访问菜鸟教程!
欢迎访问菜鸟教程!
……
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>
流程图：
Python for 循环实例：
#!/usr/bin/python3
sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:
print(site)
以上代码执行输出结果为：
Baidu
Google
Runoob
Taobao
也可用于打印字符串中的每个字符：
#!/usr/bin/python3
word = 'runoob'
for letter in word:
print(letter)
以上代码执行输出结果为：
r
u
n
o
o
b
整数范围值可以配合 range() 函数使用：
#!/usr/bin/python3
# 1 到 5 的所有数字：
for number in range(1, 6):
print(number)
以上代码执行输出结果为：
1
2
3
4
5
for…else
在 Python 中，for…else 语句用于在循环结束后执行一段代码。
语法格式如下：
for item in iterable:
# 循环主体
else:
# 循环结束后执行的代码
当循环执行完毕（即遍历完 iterable 中的所有元素）后，会执行 else 子句中的代码，如果在循环过程中遇到了 break 语句，则会中断循环，此时不会执行 else 子句。
for x in range(6):
print(x)
else:
print("Finally finished!")
执行脚本后，输出结果为：
0
1
2
3
4
5
Finally finished!
以下 for 实例中使用了 break 语句，break 语句用于跳出当前循环体，不会执行 else 子句：
#!/usr/bin/python3
sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:
if site == "Runoob":
print("菜鸟教程!")
break
print("循环数据 " + site)
else:
print("没有循环数据!")
print("完成循环!")
执行脚本后，在循环到 “Runoob”时会跳出循环体：
循环数据 Baidu
循环数据 Google
菜鸟教程!
完成循环!
range() 函数
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
你也可以使用 range() 指定区间的值：
>>>for i in range(5,9) :
print(i)
5
6
7
8
>>>
也可以使 range() 以指定数字开始并指定不同的增量(甚至可以是负数，有时这也叫做’步长’):
>>>for i in range(0, 10, 3) :
print(i)
0
3
6
9
>>>
负数：
>>>for i in range(-10, -100, -30) :
print(i)
-10
-40
-70
>>>
您可以结合 range() 和 len() 函数以遍历一个序列的索引,如下所示:
>>>a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ']
>>> for i in range(len(a)):
... print(i, a[i])
...
0 Google
1 Baidu
2 Runoob
3 Taobao
4 QQ
>>>
还可以使用 range() 函数来创建一个列表：
>>>list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>>
break 和 continue 语句及循环中的 else 子句
break 执行流程图：
continue 执行流程图：
while 语句代码执行过程：
for 语句代码执行过程：
break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果你从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。
continue 语句被用来告诉 Python 跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。
实例
while 中使用 break：
n = 5
while n > 0:
n -= 1
if n == 2:
break
print(n)
print('循环结束。')
输出结果为：
4
3
循环结束。
while 中使用 continue：
n = 5
while n > 0:
n -= 1
if n == 2:
continue
print(n)
print('循环结束。')
输出结果为：
4
3
1
0
循环结束。
更多实例如下：
#!/usr/bin/python3
for letter in 'Runoob': # 第一个实例
if letter == 'b':
break
print ('当前字母为 :', letter)
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
print ('当前变量值为 :', var)
var = var -1
if var == 5:
break
print ("Good bye!")
执行以上脚本输出结果为：
当前字母为 : R
当前字母为 : u
当前字母为 : n
当前字母为 : o
当前字母为 : o
当前变量值为 : 10
当前变量值为 : 9
当前变量值为 : 8
当前变量值为 : 7
当前变量值为 : 6
Good bye!
以下实例循环字符串 Runoob，碰到字母 o 跳过输出：
#!/usr/bin/python3
for letter in 'Runoob': # 第一个实例
if letter == 'o': # 字母为 o 时跳过输出
continue
print ('当前字母 :', letter)
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
var = var -1
if var == 5: # 变量为 5 时跳过输出
continue
print ('当前变量值 :', var)
print ("Good bye!")
执行以上脚本输出结果为：
当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
当前字母 : b
当前变量值 : 9
当前变量值 : 8
当前变量值 : 7
当前变量值 : 6
当前变量值 : 4
当前变量值 : 3
当前变量值 : 2
当前变量值 : 1
当前变量值 : 0
Good bye!
循环语句可以有 else 子句，它在穷尽列表(以for循环)或条件变为 false (以while循环)导致循环终止时被执行，但循环被 break 终止时不执行。
如下实例用于查询质数的循环例子:
#!/usr/bin/python3
for n in range(2, 10):
for x in range(2, n):
if n % x == 0:
print(n, '等于', x, '*', n//x)
break
else:
# 循环中没有找到元素
print(n, ' 是质数')
执行以上脚本输出结果为：
2 是质数
3 是质数
4 等于 2 * 2
5 是质数
6 等于 2 * 3
7 是质数
8 等于 2 * 4
9 等于 3 * 3
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)
最小的类:
>>>class MyEmptyClass:
... pass
以下实例在字母为 o 时 执行 pass 语句块:
#!/usr/bin/python3
for letter in 'Runoob':
if letter == 'o':
pass
print ('执行 pass 块')
print ('当前字母 :', letter)
print ("Good bye!")
执行以上脚本输出结果为：
当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
执行 pass 块
当前字母 : o
执行 pass 块
当前字母 : o
当前字母 : b
Good bye!
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
>>>
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
#!/usr/bin/python3
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")
执行以上程序，输出结果如下：
1 2 3 4
也可以使用 next() 函数：
#!/usr/bin/python3
import sys # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
执行以上程序，输出结果如下：
1
2
3
4
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。
更多内容查阅：Python3 面向对象
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)
执行输出结果为：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
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
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
- 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。
- 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
- 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
- 函数内容以冒号 : 起始，并且缩进。
- return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。
语法
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：
def 函数名（参数列表）:
函数体
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
实例
让我们使用函数来输出”Hello World！”：
#!/usr/bin/python3
def hello() :
print("Hello World!")
hello()
更复杂点的应用，函数中带上参数变量:
比较两个数，并返回较大的数:
#!/usr/bin/python3
def max(a, b):
if a > b:
return a
else:
return b
a = 4
b = 5
print(max(a, b))
以上实例输出结果：
5
计算面积函数:
#!/usr/bin/python3
# 计算面积函数
def area(width, height):
return width * height
def print_welcome(name):
print("Welcome", name)
print_welcome("Runoob")
w = 4
h = 5
print("width =", w, " height =", h, " area =", area(w, h))
以上实例输出结果：
Welcome Runoob
width = 4 height = 5 area = 20
函数调用
定义一个函数：给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从 Python 命令提示符执行。
如下实例调用了 printme() 函数：
#!/usr/bin/python3
# 定义函数
def printme( str ):
# 打印任何传入的字符串
print (str)
return
# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!")
printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果：
我要调用用户自定义函数!
再次调用同一函数
参数传递在
python 中，类型属于对象，对象有不同类型的区分，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(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。
- 不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。
- 可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递： - 不可变类型：类似 C++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。如果在fun(a) 内部修改 a 的值，则是新生成一个 a 的对象。
- 可变类型：类似 C++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la也会受影响.
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。
python 传不可变对象实例
通过 id() 函数来查看内存地址变化：
def change(a):
print(id(a)) # 指向的是同一个对象
a=10
print(id(a)) # 一个新对象
a=1
print(id(a))
change(a)
以上实例输出结果为：
4379369136
4379369136
4379369424
可以看见在调用函数前后，形参和实参指向的是同一个对象（对象 id 相同），在函数内部修改形参后，形参指向的是不同的 id。
传可变对象实例
可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
def changeme( mylist ):
"修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print ("函数内取值: ", mylist)
return
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("函数外取值: ", mylist)
传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
- 必需参数
- 关键字参数
- 默认参数
- 不定长参数
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。
调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print (str)
return
# 调用 printme 函数，不加参数会报错
printme()
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 10, in <module>
printme()
TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'
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。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print (str)
return
#调用printme函数
printme( str = "菜鸟教程")
以上实例输出结果：
菜鸟教程
以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序：
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
"打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
以上实例输出结果：
名字: runoob
年龄: 50
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。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )
以上实例输出结果：
名字: runoob
年龄: 50
------------------------
名字: runoob
年龄: 35
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)
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。如下实例：
#!/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)
for var in vartuple:
print (var)
return
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果：
输出:
10
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))
以上实例输出结果：
15
以下实例匿名函数设置两个参数：
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
以上实例输出结果：
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
我们可以将匿名函数封装在一个函数内，这样可以使用同样的代码来创建多个匿名函数。
以下实例将匿名函数封装在 myfunc 函数中，通过传入不同的参数来创建不同的匿名函数：
def myfunc(n):
return lambda a : a * n
mydoubler = myfunc(2)
mytripler = myfunc(3)
print(mydoubler(11))
print(mytripler(11))
以上实例输出结果：
22
33
return 语句
return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的 return 语句返回 None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
# 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print ("函数内 : ", total)
return total
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
print ("函数外 : ", total)
以上实例输出结果：
函数内 : 30
函数外 : 30
强制位置参数
Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。
在以下的例子中，形参 a 和 b 必须使用指定位置参数，c 或 d 可以是位置形参或关键字形参，而 e 和 f 要求为关键字形参:
def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
print(a, b, c, d, e, f)
以下使用方法是正确的:
f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)
以下使用方法会发生错误:
f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b 不能使用关键字参数的形式
f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e 必须使用关键字参数的形式
Python3 数据结构
本章节我们主要结合前面所学的知识点来介绍Python数据结构。
列表
Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
以下是 Python 中列表的方法：
方法 描述
list.append(x) 把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(L) 通过添加指定列表的所有元素来扩充列表，相当于 a[len(a):] = L。
list.insert(i, x) 在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。
list.remove(x) 删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素，就会返回一个错误。
list.pop([i]) 从列表的指定位置移除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。（方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你输入一对方括号，你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。）
list.clear() 移除列表中的所有项，等于del a[:]。
list.index(x) 返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。
list.count(x) 返回 x 在列表中出现的次数。
list.sort() 对列表中的元素进行排序。
list.reverse() 倒排列表中的元素。
list.copy() 返回列表的浅复制，等于a[:]。
下面示例演示了列表的大部分方法：
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
注意：类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。
将列表当做堆栈使用
列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
将列表当作队列使用
也可以把列表当做队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
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。
这里我们将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
现在我们玩一点小花样：
>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
这里我们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']
我们可以用 if 子句作为过滤器：
>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]
以下是一些关于循环和其它技巧的演示：
>>> 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]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]
列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数：
>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
嵌套列表解析
Python的列表还可以嵌套。
以下实例展示了3X4的矩阵列表：
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表：
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
以下实例也可以使用以下方法来实现：
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
另外一种实现方法：
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
del 语句
使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素，而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割，或清空整个列表（我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表）。例如：
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
也可以用 del 删除实体变量：
>>> del a
元组和序列
元组由若干逗号分隔的值组成，例如：
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
如你所见，元组在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号通常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。
集合
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
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 {} ；后者创建一个空的字典，下一节我们会介绍这个数据结构。
以下是一个简单的演示：
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 删除重复的
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 检测成员
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # 以下演示了两个集合的操作
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # a 中唯一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 在 a 中的字母，但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
>>> 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'}
集合也支持推导式：
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
字典
另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。
序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。
理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内，关键字必须是互不相同。
一对大括号创建一个空的字典：{}。
这是一个字典运用的简单例子：
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
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}
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.
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)
...
9
7
5
3
1
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)
...
apple
banana
orange
pear
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。
下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。
#!/usr/bin/python3
# 文件名: using_sys.py
import sys
print('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:
print(i)
print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n
执行结果如下所示：
$ python using_sys.py 参数1 参数2
命令行参数如下:
using_sys.py
参数1
参数2
Python 路径为： ['/root', '/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']
- 1、import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。
- 2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
- 3、sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。
import 语句
想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：
import module1[, module2[,... moduleN]
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 support，需要把命令放在脚本的顶端：
support.py 文件代码
#!/usr/bin/python3
# Filename: support.py
def print_func( par ):
print ("Hello : ", par)
return
test.py 引入 support 模块：
test.py 文件代码
#!/usr/bin/python3
# Filename: test.py
# 导入模块
import support
# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")
以上实例输出结果：
$ python3 test.py
Hello : Runoob
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
Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
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']
>>>
标准模块
Python 本身带着一些标准的模块库，在 Python 库参考文档中将会介绍到（就是后面的”库参考文档”）。
有些模块直接被构建在解析器里，这些虽然不是一些语言内置的功能，但是他却能很高效的使用，甚至是系统级调用也没问题。
这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置，比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。
应该注意到这有一个特别的模块 sys ，它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串:
>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
'... '
>>> sys.ps1 = 'C> '
C> print('Runoob!')
Runoob!
C>
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。
这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块，或者是 Python 图形库。
不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之为一个”包”）。
现存很多种不同的音频文件格式（基本上都是通过后缀名区分的，例如： .wav，:file:.aiff，:file:.au，），所以你需要有一组不断增加的模块，用来在不同的格式之间转换。
并且针对这些音频数据，还有很多不同的操作（比如混音，添加回声，增加均衡器功能，创建人造立体声效果），所以你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。
这里给出了一种可能的包结构（在分层的文件系统中）:
sound/ 顶层包
__init__.py 初始化 sound 包
formats/ 文件格式转换子包
__init__.py
wavread.py
wavwrite.py
aiffread.py
aiffwrite.py
auread.py
auwrite.py
...
effects/ 声音效果子包
__init__.py
echo.py
surround.py
reverse.py
...
filters/ filters 子包
__init__.py
equalizer.py
vocoder.py
karaoke.py
...
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。
作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 all 也更新了啊。
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。
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）。
这会把 init.py 里面定义的所有名字导入进来。并且他不会破坏掉我们在这句话之前导入的所有明确指定的模块。看下这部分代码:
import sound.effects.echo
import sound.effects.surround
from sound.effects import *
这个例子中，在执行 from…import 前，包 sound.effects 中的 echo 和 surround 模块都被导入到当前的命名空间中了。（当然如果定义了 all 就更没问题了）
通常我们并不主张使用 * 这种方法来导入模块，因为这种方法经常会导致代码的可读性降低。不过这样倒的确是可以省去不少敲键的功夫，而且一些模块都设计成了只能通过特定的方法导入。
记住，使用 from Package import specific_submodule 这种方法永远不会有错。事实上，这也是推荐的方法。除非是你要导入的子模块有可能和其他包的子模块重名。
如果在结构中包是一个子包（比如这个例子中对于包sound来说），而你又想导入兄弟包（同级别的包）你就得使用导入绝对的路径来导入。比如，如果模块sound.filters.vocoder 要使用包 sound.effects 中的模块 echo，你就要写成 from sound.effects import echo。
from . import echo
from .. import formats
from ..filters import equalizer
无论是隐式的还是显式的相对导入都是从当前模块开始的。主模块的名字永远是”main“，一个Python应用程序的主模块，应当总是使用绝对路径引用。
包还提供一个额外的属性__path__。这是一个目录列表，里面每一个包含的目录都有为这个包服务的__init__.py，你得在其他__init__.py被执行前定义哦。可以修改这个变量，用来影响包含在包里面的模块和子包。
这个功能并不常用，一般用来扩展包里面的模块。
Python3 输入和输出
在前面几个章节中，我们其实已经接触了 Python 的输入输出的功能。本章节我们将具体介绍 Python 的输入输出。
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。
例如
>>> s = 'Hello, Runoob'
>>> str(s)
'Hello, Runoob'
>>> repr(s)
"'Hello, Runoob'"
>>> str(1/7)
'0.14285714285714285'
>>> x = 10 * 3.25
>>> y = 200 * 200
>>> s = 'x 的值为： ' + repr(x) + ', y 的值为：' + repr(y) + '...'
>>> print(s)
x 的值为： 32.5, y 的值为：40000...
>>> # repr() 函数可以转义字符串中的特殊字符
... hello = 'hello, runoob\n'
>>> hellos = repr(hello)
>>> print(hellos)
'hello, runoob\n'
>>> # repr() 的参数可以是 Python 的任何对象
... repr((x, y, ('Google', 'Runoob')))
"(32.5, 40000, ('Google', 'Runoob'))"
这里有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'
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。
位置及关键字参数可以任意的结合:
>>> print('站点列表 {0}, {1}, 和 {other}。'.format('Google', 'Runoob', other='Taobao'))
站点列表 Google, Runoob, 和 Taobao。
!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。
命名空间和作用域
变量是拥有匹配对象的名字（标识符）。命名空间是一个包含了变量名称们（键）和它们各自相应的对象们（值）的字典。
一个 Python 表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量。如果一个局部变量和一个全局变量重名，则局部变量会覆盖全局变量。
每个函数都有自己的命名空间。类的方法的作用域规则和通常函数的一样。
Python 会智能地猜测一个变量是局部的还是全局的，它假设任何在函数内赋值的变量都是局部的。
因此，如果要给函数内的全局变量赋值，必须使用 global 语句。
global VarName 的表达式会告诉 Python， VarName 是一个全局变量，这样 Python 就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。
例如，我们在全局命名空间里定义一个变量 Money。我们再在函数内给变量 Money 赋值，然后 Python 会假定 Money 是一个局部变量。然而，我们并没有在访问前声明一个局部变量 Money，结果就是会出现一个 UnboundLocalError 的错误。取消 global 语句前的注释符就能解决这个问题。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
Money = 2000
def AddMoney():
# 想改正代码就取消以下注释:
# global Money
Money = Money + 1
print Money
AddMoney()
print Money
dir()函数
dir() 函数一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。
返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块，变量和函数。如下一个简单的实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 导入内置math模块
import math
content = dir(math)
print content;
以上实例输出结果：
['__doc__', '__file__', '__name__', 'acos', 'asin', 'atan',
'atan2', 'ceil', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'exp',
'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot', 'ldexp', 'log',
'log10', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh',
'sqrt', 'tan', 'tanh']
在这里，特殊字符串变量__name__指向模块的名字，__file__指向该模块的导入文件名。
globals() 和 locals() 函数
根据调用地方的不同，globals() 和 locals() 函数可被用来返回全局和局部命名空间里的名字。
如果在函数内部调用 locals()，返回的是所有能在该函数里访问的命名。
如果在函数内部调用 globals()，返回的是所有在该函数里能访问的全局名字。
两个函数的返回类型都是字典。所以名字们能用 keys() 函数摘取。
reload() 函数
当一个模块被导入到一个脚本，模块顶层部分的代码只会被执行一次。
因此，如果你想重新执行模块里顶层部分的代码，可以用 reload() 函数。该函数会重新导入之前导入过的模块。语法如下：
reload(module_name)
在这里，module_name要直接放模块的名字，而不是一个字符串形式。比如想重载 hello 模块，如下：
reload(hello)
Python中的包
包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。
简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 init.py 文件, 该文件的内容可以为空。init.py 用于标识当前文件夹是一个包。
考虑一个在 package_runoob 目录下的 runoob1.py、runoob2.py、init.py 文件，test.py 为测试调用包的代码，目录结构如下：
test.py
package_runoob
|-- __init__.py
|-- runoob1.py
|-- runoob2.py
源代码如下：
package_runoob/runoob1.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
def runoob1():
print "I'm in runoob1"
package_runoob/runoob2.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
def runoob2():
print "I'm in runoob2"
现在，在 package_runoob 目录下创建 init.py：
package_runoob/__init__.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
if __name__ == '__main__':
print '作为主程序运行'
else:
print 'package_runoob 初始化'
然后我们在 package_runoob 同级目录下创建 test.py 来调用 package_runoob 包：
test.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 导入 Phone 包
from package_runoob.runoob1 import runoob1
from package_runoob.runoob2 import runoob2
runoob1()
runoob2()
以上实例输出结果：
package_runoob 初始化
I'm in runoob1
I'm in runoob2
如上，为了举例，我们只在每个文件里放置了一个函数，但其实你可以放置许多函数。你也可以在这些文件里定义Python的类，然后为这些类建一个包。
Python 文件I/O
本章只讲述所有基本的 I/O 函数，更多函数请参考Python标准文档。
打印到屏幕
最简单的输出方法是用print语句，你可以给它传递零个或多个用逗号隔开的表达式。此函数把你传递的表达式转换成一个字符串表达式，并将结果写到标准输出如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
print "Python 是一个非常棒的语言，不是吗？"
你的标准屏幕上会产生以下结果：
Python 是一个非常棒的语言，不是吗？
读取键盘输入
Python提供了两个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。如下：
- raw_input
- input
raw_input函数
raw_input([prompt]) 函数从标准输入读取一个行，并返回一个字符串（去掉结尾的换行符）：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
str = raw_input("请输入：")
print "你输入的内容是: ", str
这将提示你输入任意字符串，然后在屏幕上显示相同的字符串。当我输入”Hello Python！”，它的输出如下：
请输入：Hello Python！
你输入的内容是: Hello Python！
input函数
input([prompt]) 函数和 raw_input([prompt]) 函数基本类似，但是 input 可以接收一个Python表达式作为输入，并将运算结果返回。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
str = input("请输入：")
print "你输入的内容是: ", str
这会产生如下的对应着输入的结果：
请输入：[x*5 for x in range(2,10,2)]
你输入的内容是: [10, 20, 30, 40]
打开和关闭文件
现在，您已经可以向标准输入和输出进行读写。现在，来看看怎么读写实际的数据文件。
Python 提供了必要的函数和方法进行默认情况下的文件基本操作。你可以用 file 对象做大部分的文件操作。
open 函数
你必须先用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写。
语法：
file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])
各个参数的细节如下：
- file_name：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。
- access_mode：access_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®。
- buffering:如果buffering的值被设为0，就不会有寄存。如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行。如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小。如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。
不同模式打开文件的完全列表：
模式 描述
t 文本模式 (默认)。
x 写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。
b 二进制模式。
+ 打开一个文件进行更新(可读可写)。
U 通用换行模式（不推荐）。
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。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。
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。一般用于非文本文件如图片等。
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。一般用于非文本文件如图片等。
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。一般用于非文本文件如图片等。
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。
下图很好的总结了这几种模式：
模式 r r+ w w+ a a+
读 + + + +
写 + + + + +
创建 + + + +
覆盖 + +
指针在开始 + + + +
指针在结尾 + +
File对象的属性
一个文件被打开后，你有一个file对象，你可以得到有关该文件的各种信息。
以下是和file对象相关的所有属性的列表：
属性 描述
file.closed 返回true如果文件已被关闭，否则返回false。
file.mode 返回被打开文件的访问模式。
file.name 返回文件的名称。
file.softspace 如果用print输出后，必须跟一个空格符，则返回false。否则返回true。
如下实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "w")
print "文件名: ", fo.name
print "是否已关闭 : ", fo.closed
print "访问模式 : ", fo.mode
print "末尾是否强制加空格 : ", fo.softspace
以上实例输出结果：
文件名: foo.txt
是否已关闭 : False
访问模式 : w
末尾是否强制加空格 : 0
close()方法
File 对象的 close（）方法刷新缓冲区里任何还没写入的信息，并关闭该文件，这之后便不能再进行写入。
当一个文件对象的引用被重新指定给另一个文件时，Python 会关闭之前的文件。用 close（）方法关闭文件是一个很好的习惯。
语法：
fileObject.close()
例子：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "w")
print "文件名: ", fo.name
# 关闭打开的文件
fo.close()
以上实例输出结果：
文件名: foo.txt
读写文件：
file对象提供了一系列方法，能让我们的文件访问更轻松。来看看如何使用read()和write()方法来读取和写入文件。
write()方法
write()方法可将任何字符串写入一个打开的文件。需要重点注意的是，Python字符串可以是二进制数据，而不是仅仅是文字。
write()方法不会在字符串的结尾添加换行符(‘\n’)：
语法：
fileObject.write(string)
在这里，被传递的参数是要写入到已打开文件的内容。
例子：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "w")
fo.write( "www.runoob.com!\nVery good site!\n")
# 关闭打开的文件
fo.close()
上述方法会创建foo.txt文件，并将收到的内容写入该文件，并最终关闭文件。如果你打开这个文件，将看到以下内容:
$ cat foo.txt
www.runoob.com!
Very good site!
read()方法
read（）方法从一个打开的文件中读取一个字符串。需要重点注意的是，Python字符串可以是二进制数据，而不是仅仅是文字。
语法：
fileObject.read([count])
在这里，被传递的参数是要从已打开文件中读取的字节计数。该方法从文件的开头开始读入，如果没有传入count，它会尝试尽可能多地读取更多的内容，很可能是直到文件的末尾。
例子：这里我们用到以上创建的 foo.txt 文件。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "r+")
str = fo.read(10)
print "读取的字符串是 : ", str
# 关闭打开的文件
fo.close()
以上实例输出结果：
读取的字符串是 : www.runoob
文件定位
tell()方法告诉你文件内的当前位置, 换句话说，下一次的读写会发生在文件开头这么多字节之后。
seek（offset [,from]）方法改变当前文件的位置。Offset变量表示要移动的字节数。From变量指定开始移动字节的参考位置。
如果from被设为0，这意味着将文件的开头作为移动字节的参考位置。如果设为1，则使用当前的位置作为参考位置。如果它被设为2，那么该文件的末尾将作为参考位置。
例子：
就用我们上面创建的文件foo.txt。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "r+")
str = fo.read(10)
print "读取的字符串是 : ", str
# 查找当前位置
position = fo.tell()
print "当前文件位置 : ", position
# 把指针再次重新定位到文件开头
position = fo.seek(0, 0)
str = fo.read(10)
print "重新读取字符串 : ", str
# 关闭打开的文件
fo.close()
以上实例输出结果：
读取的字符串是 : www.runoob
当前文件位置 : 10
重新读取字符串 : www.runoob
重命名和删除文件
Python的os模块提供了帮你执行文件处理操作的方法，比如重命名和删除文件。
要使用这个模块，你必须先导入它，然后才可以调用相关的各种功能。
rename() 方法
rename() 方法需要两个参数，当前的文件名和新文件名。
语法：
os.rename(current_file_name, new_file_name)
例子：
下例将重命名一个已经存在的文件test1.txt。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 重命名文件test1.txt到test2.txt。
os.rename( "test1.txt", "test2.txt" )
remove()方法
你可以用remove()方法删除文件，需要提供要删除的文件名作为参数。
语法：
os.remove(file_name)
例子：
下例将删除一个已经存在的文件test2.txt。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 删除一个已经存在的文件test2.txt
os.remove("test2.txt")
Python里的目录：
所有文件都包含在各个不同的目录下，不过Python也能轻松处理。os模块有许多方法能帮你创建，删除和更改目录。
mkdir()方法
可以使用os模块的mkdir()方法在当前目录下创建新的目录们。你需要提供一个包含了要创建的目录名称的参数。
语法：
os.mkdir("newdir")
例子：
下例将在当前目录下创建一个新目录test。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 创建目录test
os.mkdir("test")
chdir()方法
可以用chdir()方法来改变当前的目录。chdir()方法需要的一个参数是你想设成当前目录的目录名称。
语法：
os.chdir("newdir")
例子：
下例将进入”/home/newdir”目录。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 将当前目录改为"/home/newdir"
os.chdir("/home/newdir")
getcwd()方法：
getcwd()方法显示当前的工作目录。
语法：
os.getcwd()
例子：
下例给出当前目录：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 给出当前的目录
print os.getcwd()
rmdir()方法
rmdir()方法删除目录，目录名称以参数传递。
在删除这个目录之前，它的所有内容应该先被清除。
语法：
os.rmdir('dirname')
例子：
以下是删除” /tmp/test”目录的例子。目录的完全合规的名称必须被给出，否则会在当前目录下搜索该目录。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 删除”/tmp/test”目录
os.rmdir( "/tmp/test" )
文件、目录相关的方法
File 对象和 OS 对象提供了很多文件与目录的操作方法，可以通过点击下面链接查看详情：
- File 对象方法: file 对象提供了操作文件的一系列方法。
- OS 对象方法: 提供了处理文件及目录的一系列方法。
Python File(文件) 方法
open() 方法
Python open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 OSError。
注意：使用 open() 方法一定要保证关闭文件对象，即调用 close() 方法。
open() 函数常用形式是接收两个参数：文件名(file)和模式(mode)。
open(file, mode='r')
完整的语法格式为：
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
参数说明:file: 必需，文件路径（相对或者绝对路径）。
mode: 可选，文件打开模式
buffering: 设置缓冲
encoding: 一般使用utf8
errors: 报错级别
newline: 区分换行符
closefd: 传入的file参数类型
opener: 设置自定义开启器，开启器的返回值必须是一个打开的文件描述符。
mode 参数有：模式 描述
t 文本模式 (默认)。
x 写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。
b 二进制模式。
- 打开一个文件进行更新(可读可写)。 U 通用换行模式（不推荐）。 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。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。
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。一般用于非文本文件如图片等。
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。一般用于非文本文件如图片等。
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。一般用于非文本文件如图片等。
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。
文章出处登录后可见！
