python入門例子

⑴ python入門教程

Python語言是一種典型的腳本語言，簡潔，語法約束少，接近人類語言。有豐富的數據結構，例如列表、字典、集合等。具有可移植性，支持面向過程和面向對象編程，並且開源。
下載安裝：從python官網下載開發和運行環境程序。本例下載python-3.3.3.amd64的安裝包，並安裝。
開發工具：window系統中，python有多種開發工具，比如，一、直接在cmd命令窗口執行，但此種僅能單條語句執行，不能運行完整的程序。二、python自帶的集成開發環境，可通過開始——所有程序——python3.3——IDLE(Python GUI)啟動。三、其他集成開發環境，如PythonWin等，有編輯和調試能力，還實現了MFC類庫存的包裝。
本例中，使用python自帶的開發環境。File—New File，新建py文檔，編寫程序，保存。Run——Run mole，可得到運行結果。
封裝性：可以把屬性、方法結合在一起，不可以直接訪問對象的屬性，僅能通過介面與對象發生聯系。以下把方法和屬性封裝成了一個類。
構造器：python有3種類型的構造器，且一個類中僅可以定義一個構造器，若多個，則以最後為准。1.若不聲明，則默認為一個沒有任何操作的特殊的__init__方法，__init__(self)，此時可通過obj = my_class()聲明實例。 2.自聲明__init__構造器，會覆蓋默認的，且可以更新類的數據屬性。3.構造器方法__new__()，用於不可變內置類型派生，不能通過實例訪問屬性，僅能通過類訪問。
繼承性：python支持多繼承，且子類繼承了父類的方法和屬性。若子類中有和父類相同名稱的方法，則子類會覆蓋（Override）父類方法。父類方法依舊可以訪問。
數據結構：有豐富的數據結構，例如列表、字典、集合等。本例簡單介紹字典的使用。字典是鍵值對的無序集合，是可變對象。鍵在字典中是唯一的且必須是不可變對象。值可以是可變對象或不可變對象。以下例子對python字典的定義、訪問、更新等的操作。
文件的讀寫：python系統提供open()函數建立文件對象，並打開要讀寫的文件。可對文件進行讀，寫，若不需要時，需關閉文件，釋放系統資源。
其他：python的數據類型，如數字類型、字元串類型等。運算符、程序控制結構、函數、異常處理等內容。一些基本的用法，可在平時的使用中鞏固加強。若熟知java，python上手會很快。

⑵ python編程例子有哪些

python編程經典例子：

1、畫愛心表白、圖形都是由一系列的點(X，Y)構成的曲線，由於X，Y滿足一定的關系，所以就可以建立模型，建立表達式expression，當滿足時，兩個for循環（for X in range；for Y in range）就會每行每列的列印。

(2)python入門例子擴展閱讀：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出，而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出，縮進成為了語法的一部分。

⑶ 如何入門 python 爬蟲

如何入門 python 爬蟲
先自己答一個，期待牛人的回答。

自己學Python不久，列舉自己做過的和知道的。

1. Python做爬蟲很方便，有現成的庫。 我在學習python的過程中也遇到過一個非常簡單的例子，代碼：python/primer/20/Cralwer.py at master · xxg1413/python · GitHub 。好像有開源的項目叫什麼supercrawler，具體可以看看。

2.Python做游戲。Pygame還是不錯的，但只適合做小游戲。用Pygame寫個植物大戰僵屍還是可以的。推薦教程 用Python和Pygame寫游戲。Python在游戲伺服器方面也有應用。EVE這種游戲都大量用Python。

3.Python作為黑客第一語言，在黑客領域的應用就不多說了。

4.Python做網站，有幾個web框架 WebFrameworks。 用得最多的是Django。

5......各方面都有，什麼推薦系統，都是用python，在此就不一一列舉了。

⑷ 如何入門 Python 爬蟲

入門的話，我的經歷：
1.先用python寫一個爬取網頁源代碼的爬蟲（最先是爬取個人博客，會遇到亂碼問題當時困擾了很久）

2.後來寫了爬取網路圖片的程序，自動下載小說（我愛看小說-_-）（接觸正則表達式）
3.然後網路圖片他那種分頁模式，一般一頁只有20張左右的圖片，分析源代碼，完善爬取程序，不受到限制，一次可以下幾千張（圖片有的是原圖，有的是縮略圖）
4.後來發現程序卡頓，就添加了多線程。
5.然後模擬登陸一些不用驗證碼的網頁（我學校的oj），cookie登陸B站（本來想寫一個搶樓的腳本的，後來發現搶樓的被封號了-_-，就放棄了）

對於使用的庫，python2 與 python3 有點不同，我學的是python3
先用的是urllib.request，後來用requests（第三方庫），在後來接觸Scrapy(也是第三方庫)
現在因為事情多了，就把python放下了，准備寒假寫一些腳本，畢竟python不會有期末考試...

我的個人經歷，希望可以幫到你。

⑸ Python該怎麼入門

Python是當前全球的主流編程語言之一，基於其簡潔的語法結構，可以讓開發者用更少的代碼完成很多復雜的效果開發。

誕生近30年來，很多我們耳熟能詳的產品都是基於Python開發出來的，國內的豆瓣、知乎和果殼網都是基於Python開發的，而Youtube、Dropbox和Reddit也是誕生於Python的框架之下。

越來越多的人編程新人會選擇Python作為他們學習的第一種編程語言加以學習。那麼Python改怎麼學呢？

第一步當然是准備基礎，准備運行環境，學習基礎知識。在學習基礎知識的階段，可以選擇讀書，自製力稍微差一點的可以選擇看網課，但是一定要好好的制定學習計劃，從基礎知識開始一步一步的深入。

第二步，了解了一些基礎知識之後，可以開始寫一些簡單的項目，比如小游戲小項目之類的，鞏固一下自己的知識。

第三步，同時也是相對來說最重要的一步，這個時候最好要確定一下自己的主攻方向了。

一般來說，確定下自己的開發方向的話，學習過程會更加順利。比如說你確定要做web開發，主攻Django框架的話，就要多多熟悉Django框架，各種web開發相關的內容和其他框架的相關知識也可以有所涉獵。

⑹ Python入門編程（1）變數

在開始本次的學習之前，我們先運行一下Test1.py。程序輸出了 helloworld ，下面我們再進行一些更深入的思考，當這個文件被運行時，Python都做了些什麼。

Test1.py

在運行這個文件時，它的 .py 後綴說明這是一個Python程序，因此 編譯器 會使用 Python解釋器 來運行它。接著解釋器會讀取整個程序，並且確認其中每個單詞的含義。比如在這個程序中解釋器遇到了 print() 這個單詞，它便會把括弧內的內容列印出來，而不管括弧裡面是什麼。

在你編寫程序時，編譯器在會把程序中每個不同的不同用不同的顏色顯示。比如 ：

print (" helloworld ")

這種非常實用的方法叫做 語法突出 。

以上這些內容只是需要進行理解即可，接下來的內容我們便需要認真學習了。

讓我們對 Test1.py 稍加修改，在這個程序中加入一個變數 sentence ， 並且對print函數內的內容稍加修改，以便於讓我們更好的認識變數。

通過這個程序的運行結果我們可見，修改之後的程序與先前的程序輸出相同。在這里我們添加了一個名為 sentence 的變數，可知：

每個變數都儲存了一個對應的值，這個值就是與變數相關聯的信息。

現在我們對這個程序再加一點點的修改：

此時可以看出，同一個變數進行了兩次不同的輸出，這便是：

你可以隨時在程序中修改變數的值，並且Python將變數的最新值記錄下來。

程序員幾乎每天都會犯錯，下面這是一種我們初學階段很有可能反的錯誤，下面我們來了解並學習如何解決它。

我們來看看這個新的程序。

Test2.py

在程序出現錯誤時，編譯器無法對其進行下一步編譯，此時編譯器便會返回給我們一個 Traceback 。其是一條記錄，它會解釋器在運行代碼時在哪裡陷入困境，以上我提供的便是變數名拼寫錯誤所被提供的 Traceback 。

編譯器已經指出，在我運行Test2.py這個程序時，我們想輸出的變數 sentece 並未被定義，程序無法找到識別我所提供的變數名。

名稱錯誤的兩種情況：1.在使用變數前未給變數賦值。2.變數名拼寫錯誤。

在我這個提供的例子中，我們只需要將 sentece 修改為 sentence 便可以使程序正確運行了。

在創建程序中的變數名和編寫代碼時不必遵循英語的語法與拼寫規則。

其實絕大多數的報錯無非是在程序的某一行多寫或少寫一個字元，或是一些邏輯性的錯誤。在閱讀Traceback以及尋找解決這些Bug的方法時我們應當 耐心 和 冷靜 。這樣會提升你解決問題的速度。

本次的文章對變數進行了初步的認識與學習，在接下來的文章中，我們將對更多Python中的相關知識進行闡述與學習。

本次的文章就先寫到這里，下次我們將會進行對 數據類型 的學習。

⑺ Python入門系列（十二）——GUI+多進程

話說，python做圖形界面並不明智，效率並不高。但在某些特殊需求下還是需要我們去使用，所以python擁有多個第三方庫用以實現GUI，本章我們使用python基本模塊tkinter進行學習，因為需求並不大，所以不做太多拓展。
繼續改寫上一章的IP查詢系統（= =，要玩爛了），首先略改下IpWhere.py以備調用~

然後使用tkinter模塊進行圖形界面的實現，調用預編譯的IpWhere模塊 ：

額，太丑了，但基本實現我們小小的需求，在以後的py學習中，我們再涉及其他的第三方模塊，此處就當是入門了解吧。

十分抱歉把這么重要的內容放在最後，要不是大佬指點，此次學習可能就要錯過多進程的問題了。
Unix系統提供了forx，python可藉助os模塊調用，從而實現多進程，然而windows系統並不具備，所以我們選擇python內置的multiprocessing多進程模塊進行學習。

首先我們藉助直接調用多進程來改寫下我們在多線程章節用到的例子！

顯然，這么寫實在太蠢了，如果我們的任務量巨大，這並不合適。所以我們引入了進程池的概念，使用進程池進行改寫：

在此，我們可以看到所有進程是並發執行的，同樣，我們在多線程章節就講過，主進程的結束意味著程序退出，所以我們需要藉助join()方法堵塞進程。

我們知道線程共享內存空間，而進程的內存是獨立的，同一個進程的線程之間可以直接交流，也就帶來了線程同步的苦惱，這個我們在多線程章節已經講過了；而兩個進程想通信，則必須通過一個中間代理來實現，即我們接下來的內容：進程間通信。

進程之間肯定是需要通信的，操作系統提供了很多機制來實現進程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機制，提供了Queue、Pipes等多種方式來交換數據。我們接下來就以Queue的方式進行學習。

Queue.Queue是進程內非阻塞隊列，multiprocess.Queue是跨進程通信隊列，前者是各自私有，後者是各子進程共有。

還有一個在後者基礎上進行封裝的multiprocess.Manager.Queue()方法，如果要使用Pool創建進程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否則會得到一條如下的錯誤信息： RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

接下來我們就藉助進程池來進行多進程操作的改寫，感謝大佬一路輔導。

我們可以看到兩個子線程先執行，然後一個子線程單獨執行，此處有意而為之，讓大家更清晰的了解隊列的使用。期間有一處我們放棄使用jion()方法堵塞，而是自己寫了個循環堵塞，大家根據自己習慣來就好。

話說，真的沒人吐槽么？上面的例子從需求上來講，完全就不需要多線程好不好！emmmm，我們來點實力拓展，寫一個有智商的多線程腳本，順便結合上一節的web來一個綜合篇，隨便找個現實需求吧！

emmm，比如我們來到當當網買書，搜一下我們想要的書籍，發現！！太多了！！真J2亂！！看不過來！！不想翻頁！！直接告訴我哪個便宜、哪個牛逼好不好！！

簡單看下這個url：
http://search.dangdang.com/?key=滲透測試&ddsale=1&page_index=2
其中ddsale參數代表當當自營，page_index代表頁數，key代表搜索內容，我們本次的變數只有頁數。

所以我們構造請求的url為:
'http://search.dangdang.com/?key=滲透測試&ddsale=1&page_index='+str(page)
如果修改的內容不使用str字元串轉化，會收到如下報錯：
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
然後我們看一下頁面內容的分布情況，本次我們關心賣什麼書，賣多少錢？

對應的編寫我們的正則匹配規則，當然了，有更簡便的第三方庫可以幫我們處理，但為了更好的形成流程性認識，我們這里依然使用正則。
我們對應我們需要的書籍名稱和當前價格匹配如下：
<a title=" (.*?)" ddclick=
<span class="search_now_price">¥(.*?)</span>
那麼，思路理清了，我們就開始使用多線程來寫我們的小系統~

然後我們去查看一下我們的結果文件~

現在這個小系統具備的功能就是根據用戶需要選擇要檢索的書籍，然後整理下名稱和價格，開了10個線程，如果小夥伴pc給力的話可以繼續加。簡單的異常處理機制和界面交互，基本滿足日常所需。

⑻ python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理（入門教程含源碼）

Python在大數據行業非常火爆近兩年，as a pythonic，所以也得涉足下大數據分析，下面就聊聊它們。

Python數據分析與挖掘技術概述

所謂數據分析，即對已知的數據進行分析，然後提取出一些有價值的信息，比如統計平均數，標准差等信息，數據分析的數據量可能不會太大，而數據挖掘，是指對大量的數據進行分析與挖倔，得到一些未知的，有價值的信息等，比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息，從而對網站進行改善等。
數據分析與數據挖掘密不可分，數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求，實現信息的個性化推送，發現疾病與病狀甚至病與葯物之間的規律等。

預先善其事必先利其器

我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些：

下面就說說這些模塊的基礎使用。

numpy模塊安裝與使用

安裝：
下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我這里下載的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下載好後，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的，這樣能夠更好支持numpy

numpy簡單使用

生成隨機數

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代碼：
下面看看pandas輸出的結果， 這一行的數字第幾列，第一列的數字是行數，定位一個通過第一行，第幾列來定位：

常用方法如下：

下面看看pandas對數據的統計，下面就說說每一行的信息

轉置功能：把行數轉換為列數，把列數轉換為行數，如下所示：

通過pandas導入數據

pandas支持多種輸入格式，我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種，對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。

CSV文件

csv文件導入後顯示輸出的話，是按照csv文件默認的行輸出的，有多少列就輸出多少列，比如我有五列數據，那麼它就在prinit輸出結果的時候，就顯示五列

excel表格

依賴於xlrd模塊，請安裝它。
老樣子，原滋原味的輸出顯示excel本來的結果，只不過在每一行的開頭加上了一個行數

讀取sql

依賴於PyMySQL，所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候，需要制定兩個參數，第一個是sql語句，第二個是sql連接實例。

讀取HTML

依賴於lxml模塊，請安裝它。
對於HTTPS的網頁，依賴於BeautifulSoup4，html5lib模塊。
讀取HTML只會讀取HTML里的表格，也就是只讀取

顯示的是時候是通過python的列表展示，同時添加了行與列的標識

讀取txt文件

輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識

scipy

安裝方法是先下載whl格式文件，然後通過pip install 「包名」 安裝。whl包下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 數據可視化分析

我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。

下面請看代碼：

下面說說修改圖的樣式

關於圖形類型，有下面幾種：

關於顏色，有下面幾種：

關於形狀，有下面幾種：

我們還可以對圖稍作修改，添加一些樣式，下面修改圓點圖為紅色的點，代碼如下：

我們還可以畫虛線圖，代碼如下所示：

還可以給圖添加上標題，x，y軸的標簽,代碼如下所示

直方圖

利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。

Y軸為出現的次數，X軸為這個數的值（或者是范圍）

還可以指定直方圖類型通過histtype參數：

圖形區別語言無法描述很詳細，大家可以自信嘗試。

舉個例子：

子圖功能

什麼是子圖功能呢？子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖，每個一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個圖是使用plot功能，子圖就是subplog。代碼操作如下：

我們現在可以通過一堆數據來繪圖，根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下，這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。

先說說這個csv的文件結構，第一列是序號，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的閱讀數，第四列是每篇評論數。

我們的需求就是把評論數作為Y軸，閱讀數作為X軸，所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值，在對這一行的值做切片處理，獲取下標為3（閱讀數）和4（評論數）的值，但是，這里只是一行的值，我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數，那怎麼辦？聰明的你會說，我自定義2個列表，我遍歷下這個csv文件，把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡，這不就行了嘛。呵呵，其實有一個更快捷的方法，那麼就是使用T轉置方法，這樣再通過values方法，就能直接獲取這一評論數和閱讀數了，此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖，那麼就OK了。了解思路後，那麼就寫吧。

下面看看代碼：

⑼ python新手求助 關於爬蟲的簡單例子

#coding=utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
with open('index.html', 'r') as file:
fcontent = file.read()

sp = BeautifulSoup(fcontent, 'html.parser')

t = 'new_text_for_replacement'

# replace the paragraph using `replace_with` method
sp.find(itemprop='someprop').replace_with(t)

# open another file for writing
with open('output.html', 'w') as fp:
# write the current soup content
fp.write(sp.prettify())
如果要替換段落的內容而不是段落元素本身，可以設置.string屬性。

sp.find(itemprop='someprop').string = t
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用戶回答回答於 2018-07-26
問題取決於你搜索標準的方式，嘗試更改以下代碼：

print(sp.replace(sp.find(itemprop="someprop").text,t))
對此：

print(sp.replace(sp.find({"itemprop":"someprop"}).text,t))

# coding:utf-8

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = 'https://'
r = requests.get(url)
demo = r.text # 伺服器返回響應

soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的內容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 輸出響應的html對象
ab = list()
with open("D:\\temp\\mii.txt","w+",encoding="utf-8") as xxx:

for mi in soup.find_all('a'):
ab.append(mi.prettify()) # 使用prettify()格式化顯示輸出
# xxx.writelines(str(mi))
xxx.writelines(ab)
xxx.close()

⑽ 萬字干貨，Python語法大合集，一篇文章帶你入門

這份資料非常純粹，只有Python的基礎語法，專門針對想要學習Python的小白。

Python中用#表示單行注釋，#之後的同行的內容都會被注釋掉。

使用三個連續的雙引號表示多行注釋，兩個多行注釋標識之間內容會被視作是注釋。

Python當中的數字定義和其他語言一樣：

我們分別使用+, -, *, /表示加減乘除四則運算符。

這里要注意的是，在Python2當中，10/3這個操作會得到3，而不是3.33333。因為除數和被除數都是整數，所以Python會自動執行整數的計算，幫我們把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就會得到3.33333。目前Python2已經不再維護了，可以不用關心其中的細節。

但問題是Python是一個 弱類型 的語言，如果我們在一個函數當中得到兩個變數，是無法直接判斷它們的類型的。這就導致了同樣的計算符可能會得到不同的結果，這非常蛋疼。以至於程序員在運算除法的時候，往往都需要手工加上類型轉化符，將被除數轉成浮點數。

在Python3當中撥亂反正，修正了這個問題，即使是兩個整數相除，並且可以整除的情況下，得到的結果也一定是浮點數。

如果我們想要得到整數，我們可以這么操作：

兩個除號表示 取整除 ，Python會為我們保留去除余數的結果。

除了取整除操作之外還有取余數操作，數學上稱為取模，Python中用%表示。

Python中支持 乘方運算 ，我們可以不用調用額外的函數，而使用**符號來完成：

當運算比較復雜的時候，我們可以用括弧來強制改變運算順序。

Python中用首字母大寫的True和False表示真和假。

用and表示與操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java當中的&&, || 和！。

在Python底層， True和False其實是1和0 ，所以如果我們執行以下操作，是不會報錯的，但是在邏輯上毫無意義。

我們用==判斷相等的操作，可以看出來True==1， False == 0.

我們要小心Python當中的bool()這個函數，它並不是轉成bool類型的意思。如果我們執行這個函數，那麼 只有0會被視作是False，其他所有數值都是True ：

Python中用==判斷相等，>表示大於，>=表示大於等於， <表示小於，<=表示小於等於，!=表示不等。

我們可以用and和or拼裝各個邏輯運算：

注意not，and，or之間的優先順序，其中not > and > or。如果分不清楚的話，可以用括弧強行改變運行順序。

關於list的判斷，我們常用的判斷有兩種，一種是剛才介紹的==，還有一種是is。我們有時候也會簡單實用is來判斷，那麼這兩者有什麼區別呢？我們來看下面的例子：

Python是全引用的語言，其中的對象都使用引用來表示。is判斷的就是 兩個引用是否指向同一個對象 ，而==則是判斷兩個引用指向的具體內容是否相等。舉個例子，如果我們把引用比喻成地址的話，is就是判斷兩個變數的是否指向同一個地址，比如說都是沿河東路XX號。而==則是判斷這兩個地址的收件人是否都叫張三。

顯然，住在同一個地址的人一定都叫張三，但是住在不同地址的兩個人也可以都叫張三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那麼a == b一定成立，反之則不然。

Python當中對字元串的限制比較松， 雙引號和單引號都可以表示字元串 ，看個人喜好使用單引號或者是雙引號。我個人比較喜歡單引號，因為寫起來方便。

字元串也支持+操作，表示兩個字元串相連。除此之外，我們把兩個字元串寫在一起，即使沒有+，Python也會為我們拼接：

我們可以使用[]來查找字元串當中某個位置的字元，用 len 來計算字元串的長度。

我們可以在字元串前面 加上f表示格式操作 ，並且在格式操作當中也支持運算，比如可以嵌套上len函數等。不過要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最後是None的判斷，在Python當中None也是一個對象， 所有為None的變數都會指向這個對象 。根據我們前面所說的，既然所有的None都指向同一個地址，我們需要判斷一個變數是否是None的時候，可以使用is來進行判斷，當然用==也是可以的，不過我們通常使用is。

理解了None之後，我們再回到之前介紹過的bool()函數，它的用途其實就是判斷值是否是空。所有類型的 默認空值會被返回False ，否則都是True。比如0，""，[], {}, ()等。

除了上面這些值以外的所有值傳入都會得到True。

Python當中的標准輸入輸出是 input和print 。

print會輸出一個字元串，如果傳入的不是字元串會自動調用__str__方法轉成字元串進行輸出。 默認輸出會自動換行 ，如果想要以不同的字元結尾代替換行，可以傳入end參數：

使用input時，Python會在命令行接收一行字元串作為輸入。可以在input當中傳入字元串，會被當成提示輸出：

Python支持 三元表達式 ，但是語法和C++不同，使用if else結構，寫成：

上段代碼等價於：

Python中用[]表示空的list，我們也可以直接在其中填充元素進行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者刪除元素：

list可以通過[]加上下標訪問指定位置的元素，如果是負數，則表示 倒序訪問 。-1表示最後一個元素，-2表示倒數第二個，以此類推。如果訪問的元素超過數組長度，則會出發 IndexError 的錯誤。

list支持切片操作，所謂的切片則是從原list當中 拷貝 出指定的一段。我們用start: end的格式來獲取切片，注意，這是一個 左閉右開區間 。如果留空表示全部獲取，我們也可以額外再加入一個參數表示步長，比如[1:5:2]表示從1號位置開始，步長為2獲取元素。得到的結果為[1, 3]。如果步長設置成-1則代表反向遍歷。

如果我們要指定一段區間倒序，則前面的start和end也需要反過來，例如我想要獲取[3: 6]區間的倒序，應該寫成[6:3:-1]。

只寫一個:，表示全部拷貝，如果用is判斷拷貝前後的list會得到False。可以使用del刪除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查詢某個元素第一次出現的下標。

list可以進行加法運算，兩個list相加表示list當中的元素合並。 等價於使用extend 方法：

我們想要判斷元素是否在list中出現，可以使用 in關鍵字 ，通過使用len計算list的長度：

tuple和list非常接近，tuple通過()初始化。和list不同， tuple是不可變對象 。也就是說tuple一旦生成不可以改變。如果我們修改tuple，會引發TypeError異常。

由於小括弧是有改變優先順序的含義，所以我們定義單個元素的tuple， 末尾必須加上逗號 ，否則會被當成是單個元素：

tuple支持list當中絕大部分操作：

我們可以用多個變數來解壓一個tuple：

解釋一下這行代碼：

我們在b的前面加上了星號， 表示這是一個list 。所以Python會在將其他變數對應上值的情況下，將剩下的元素都賦值給b。

補充一點，tuple本身雖然是不可變的，但是 tuple當中的可變元素是可以改變的 。比如我們有這樣一個tuple：

我們雖然不能往a當中添加或者刪除元素，但是a當中含有一個list，我們可以改變這個list類型的元素，這並不會觸發tuple的異常：

dict也是Python當中經常使用的容器，它等價於C++當中的map，即 存儲key和value的鍵值對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。

對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。

dict的key必須為不可變對象，所以 list、set和dict不可以作為另一個dict的key ，否則會拋出異常：

我們同樣用[]查找dict當中的元素，我們傳入key，獲得value，等價於get方法。

我們可以call dict當中的keys和values方法，獲取dict當中的所有key和value的集合，會得到一個list。在Python3.7以下版本當中，返回的結果的順序可能和插入順序不同，在Python3.7及以上版本中，Python會保證返回的順序和插入順序一致：

我們也可以用in判斷一個key是否在dict當中，注意只能判斷key。

如果使用[]查找不存在的key，會引發KeyError的異常。如果使用 get方法則不會引起異常，只會得到一個None ：

setdefault方法可以 為不存在的key 插入一個value，如果key已經存在，則不會覆蓋它：

我們可以使用update方法用另外一個dict來更新當前dict，比如a.update(b)。對於a和b交集的key會被b覆蓋，a當中不存在的key會被插入進來：

我們一樣可以使用del刪除dict當中的元素，同樣只能傳入key。

Python3.5以上的版本支持使用**來解壓一個dict：

set是用來存儲 不重復元素 的容器，當中的元素都是不同的，相同的元素會被刪除。我們可以通過set()，或者通過{}來進行初始化。注意當我們使用{}的時候，必須要傳入數據，否則Python會將它和dict弄混。

set當中的元素也必須是不可變對象，因此list不能傳入set。

可以調用add方法為set插入元素：

set還可以被認為是集合，所以它還支持一些集合交叉並補的操作。

set還支持 超集和子集的判斷 ，我們可以用大於等於和小於等於號判斷一個set是不是另一個的超集或子集：

和dict一樣，我們可以使用in判斷元素在不在set當中。用可以拷貝一個set。

Python當中的判斷語句非常簡單，並且Python不支持switch，所以即使是多個條件，我們也只能 羅列if-else 。

我們可以用in來循環迭代一個list當中的內容，這也是Python當中基本的循環方式。

如果我們要循環一個范圍，可以使用range。range加上一個參數表示從0開始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)區間內的所有整數：

如果我們傳入兩個參數，則 代表迭代區間的首尾 。

如果我們傳入第三個元素，表示每次 循環變數自增的步長 。

如果使用enumerate函數，可以 同時迭代一個list的下標和元素 ：

while循環和C++類似，當條件為True時執行，為false時退出。並且判斷條件不需要加上括弧：

Python當中使用 try和except捕獲異常 ，我們可以在except後面限制異常的類型。如果有多個類型可以寫多個except，還可以使用else語句表示其他所有的類型。finally語句內的語法 無論是否會觸發異常都必定執行 ：

在Python當中我們經常會使用資源，最常見的就是open打開一個文件。我們 打開了文件句柄就一定要關閉 ，但是如果我們手動來編碼，經常會忘記執行close操作。並且如果文件異常，還會觸發異常。這個時候我們可以使用with語句來代替這部分處理，使用with會 自動在with塊執行結束或者是觸發異常時關閉打開的資源 。

以下是with的幾種用法和功能：

凡是可以使用in語句來迭代的對象都叫做 可迭代對象 ，它和迭代器不是一個含義。這里只有可迭代對象的介紹，想要了解迭代器的具體內容，請移步傳送門：

Python——五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力

當我們調用dict當中的keys方法的時候，返回的結果就是一個可迭代對象。

我們 不能使用下標來訪問 可迭代對象，但我們可以用iter將它轉化成迭代器，使用next關鍵字來獲取下一個元素。也可以將它轉化成list類型，變成一個list。

使用def關鍵字來定義函數，我們在傳參的時候如果指定函數內的參數名， 可以不按照函數定義的順序 傳參：

可以在參數名之前加上*表示任意長度的參數，參數會被轉化成list：

也可以指定任意長度的關鍵字參數，在參數前加上**表示接受一個dict：

當然我們也可以兩個都用上，這樣可以接受任何參數：

傳入參數的時候我們也可以使用*和**來解壓list或者是dict：

Python中的參數 可以返回多個值 ：

函數內部定義的變數即使和全局變數重名，也 不會覆蓋全局變數的值 。想要在函數內部使用全局變數，需要加上 global 關鍵字，表示這是一個全局變數：

Python支持 函數式編程 ，我們可以在一個函數內部返回一個函數：

Python中可以使用lambda表示 匿名函數 ，使用:作為分隔，:前面表示匿名函數的參數，:後面的是函數的返回值：

我們還可以將函數作為參數使用map和filter，實現元素的批量處理和過濾。關於Python中map、rece和filter的使用，具體可以查看之前的文章：

五分鍾帶你了解map、rece和filter

我們還可以結合循環和判斷語來給list或者是dict進行初始化：

使用 import語句引入一個Python模塊 ，我們可以用.來訪問模塊中的函數或者是類。

我們也可以使用from import的語句，單獨引入模塊內的函數或者是類，而不再需要寫出完整路徑。使用from import *可以引入模塊內所有內容（不推薦這么干）

可以使用as給模塊內的方法或者類起別名：

我們可以使用dir查看我們用的模塊的路徑：

這么做的原因是如果我們當前的路徑下也有一個叫做math的Python文件，那麼 會覆蓋系統自帶的math的模塊 。這是尤其需要注意的，不小心會導致很多奇怪的bug。

我們來看一個完整的類，相關的介紹都在注釋當中

以上內容的詳細介紹之前也有過相關文章，可以查看：

Python—— slots ，property和對象命名規范

下面我們來看看Python當中類的使用：

這里解釋一下，實例和對象可以理解成一個概念，實例的英文是instance，對象的英文是object。都是指類經過實例化之後得到的對象。

繼承可以讓子類 繼承父類的變數以及方法 ，並且我們還可以在子類當中指定一些屬於自己的特性，並且還可以重寫父類的一些方法。一般我們會將不同的類放在不同的文件當中，使用import引入，一樣可以實現繼承。

我們創建一個蝙蝠類：

我們再創建一個蝙蝠俠的類，同時繼承Superhero和Bat：

執行這個類：

我們可以通過yield關鍵字創建一個生成器，每次我們調用的時候執行到yield關鍵字處則停止。下次再次調用則還是從yield處開始往下執行：

除了yield之外，我們還可以使用()小括弧來生成一個生成器：

關於生成器和迭代器更多的內容，可以查看下面這篇文章：

五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力

我們引入functools當中的wraps之後，可以創建一個裝飾器。裝飾器可以在不修改函數內部代碼的前提下，在外麵包裝一層其他的邏輯:

裝飾器之前也有專門的文章詳細介紹，可以移步下面的傳送門：

一文搞定Python裝飾器，看完面試不再慌

不知道有多少小夥伴可以看到結束，原作者的確非常厲害，把Python的基本操作基本上都囊括在裡面了。如果都能讀懂並且理解的話，那麼Python這門語言就算是入門了。

如果你之前就有其他語言的語言基礎，我想本文讀完應該不用30分鍾。當然在30分鍾內學會一門語言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通過本文我們可以做到熟悉Python的語法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我們親自去寫代碼的時候去體會和運用了。

根據我的經驗，在學習一門新語言的前期，不停地查閱資料是免不了的。希望本文可以作為你在使用Python時候的查閱文檔。

最後，我這里有各種免費的編程類資料，有需要的及時私聊我，回復"學習"，分享給大家，正在發放中............