最基础的Python知识，学会这些已足够你开始写Python代码了

本章主要内容

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

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

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

/* C语言代码 */

int n, r;

n = 9;

r = 1;

while (n > 0) {

r *= n;

n--;

}

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

/* 随意缩进的C语言代码 */

int n, r;

n = 9;

r = 1;

while (n > 0) {

r *= n;

n--;

}

虽然以上代码非常难以阅读，但仍然可以正确运行。

下面是Python的等价实现：

# Python代码（赞！）

n = 9

r = 1

while n > 0:

r = r * n ⇽--- Python还支持C风格的写法r * = n

n = n – 1 ⇽--- Python还支持C风格的写法n - = 1

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

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

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

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

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

# 将5赋给x

x = 5

x = 3 # 现在x成了3

x = "# This is not a comment"

Python代码中经常会加入注释。

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

x = 5

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

{Python中的变量：是容器（bucket）还是标签（label）？!}

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

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

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

看过以下这段简单的代码，就能理解上述含义了：

>>> a = [1, 2, 3]

>>> b = a

>>> c = b

>>> b[1] = 5

>>> print(a, b, c)

[1, 5, 3] [1, 5, 3] [1, 5, 3]

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

如果变量指向的是常量或不可变值，上述区别就不是十分明显了：

>>> a = 1

>>> b = a

>>> c = b

>>> b = 5

>>> print(a, b, c)

1 5 1

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

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

>>> x = "Hello"

>>> print(x)

Hello

>>> x = 5

>>> print(x)

5

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

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

>>> x = 5

>>> print(x)

5

>>> del x

>>> print(x)

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name 'x' is not defined

>>>

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

Traceback (most recent call last):

File "<pyshell#3>", line 1, in <module>

print(x)

NameError: name 'x' is not defined

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

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

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

x = 3

y = 5

z = (x y) / 2

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

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

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

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

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

x ="Hello, World"

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

x = "\tThis string starts with a \"tab\"."

x = "This string contains a single backslash(\\\)."

可以用单引号代替双引号。以下两行代码的效果是一样的：

x = "Hello, World"

x = 'Hello, World'

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

x = "Don't need a backslash"

x = 'Can\'t get by without a backslash'

x = "Backslash your \" character!"

x = 'You can leave the " alone'

普通字符串不允许跨行。以下代码将是无效的：

# 以下Python代码将引发错误——不能让1个字符串跨越2行

x = "This is a misguided attempt to

put a newline into a string without using backslash-n"

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

x = """Starting and ending a string with triple " characters

permits embedded newlines、and the use of " and ' without

backslashes"""

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

Python为字符串处理提供了足够的功能，第6章将会做专题讨论。

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

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

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

>>> 5 2 - 3 * 2

1

>>> 5 / 2 # 普通除法将返回浮点数

2.5

>>> 5 / 2.0 # 结果还是浮点数

2.5

>>> 5 // 2 # 用'//'整除将返回截断后的整数值

2

>>> 30000000000 # 在很多编程语言中，整型是放不下的

30000000000

>>> 30000000000 * 3

90000000000

>>> 30000000000 * 3.0

90000000000.0

>>> 2.0e-8 # 科学计数法将返回浮点数

2e-08

>>> 3000000 * 3000000

9000000000000

>>> int(200.2) ⇽--- ❶

200

>>> int(2e2) ⇽--- ❶

200

>>> float(200) ⇽--- ❶

200.0

这几句代码显式在多个类型间转换❶，int函数会将浮点数截断。

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

4.6.1　内置数值处理函数

Python提供了以下数值操作函数，作为其内核的一部分：

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

详情参见官方文档。

4.6.2　高级数值处理函数

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

from math import *

math模块提供了以下函数和常量：

acos、asin、atan、atan2、ceil、cos、cosh、e、exp、fabs、floor、fmod、frexp、hypot、ldexp、

log、log10、mod、pi、pow、sin、sinh、sqrt、tan、tanh

{:—}详情参见官方文档。

4.6.3　数值计算

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

4.6.4　复数

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

>>> (3 2j)

(3 2j)

注意，当计算结果为复数时，Python会加上圆括号，表示显示的是个对象值：

>>> 3 2j - (4 4j)

(-1-2j)

>>> (1 2j) * (3 4j)

(-5 10j)

>>> 1j * 1j

(-1 0j)

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

>>> z = (3 5j)

>>> z.real

3.0

>>> z.imag

5.0

注意，复数的实部和虚部总是以浮点数返回。

4.6.5　高级复数函数

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

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

tan、tanh

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

import cmath

然后在用到复数函数时，显式地引用cmath包：

>>> import cmath

>>> cmath.sqrt(-1)

1j

{尽量少用<module> import *!}

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

有关如何使用模块和模块名称的更多详细信息，参见第10章。

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

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

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

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

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

>>> name = input("Name? ")

Name? Jane

>>> print(name)

Jane

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

Age? 28

>>> print(age)

28

>>>

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

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

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

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

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

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

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

本文摘自《Python 快速入门》第3版

Python编程基础教程从入门到实践书籍零基础快速上手学Python核心编程Python软件基金会作品，提供习题答案及源代码

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

本书框架结构清晰，内容编排合理，讲解循序渐进，并结合大量示例和习题，让读者可以快速学习和掌握Python，既适合Python初学者学习，也适合作为专业程序员的简明Python参考书。