python入门例子

⑴ python入门教程

Python语言是一种典型的脚本语言，简洁，语法约束少，接近人类语言。有丰富的数据结构，例如列表、字典、集合等。具有可移植性，支持面向过程和面向对象编程，并且开源。
下载安装：从python官网下载开发和运行环境程序。本例下载python-3.3.3.amd64的安装包，并安装。
开发工具：window系统中，python有多种开发工具，比如，一、直接在cmd命令窗口执行，但此种仅能单条语句执行，不能运行完整的程序。二、python自带的集成开发环境，可通过开始——所有程序——python3.3——IDLE(Python GUI)启动。三、其他集成开发环境，如PythonWin等，有编辑和调试能力，还实现了MFC类库存的包装。
本例中，使用python自带的开发环境。File—New File，新建py文档，编写程序，保存。Run——Run mole，可得到运行结果。
封装性：可以把属性、方法结合在一起，不可以直接访问对象的属性，仅能通过接口与对象发生联系。以下把方法和属性封装成了一个类。
构造器：python有3种类型的构造器，且一个类中仅可以定义一个构造器，若多个，则以最后为准。1.若不声明，则默认为一个没有任何操作的特殊的__init__方法，__init__(self)，此时可通过obj = my_class()声明实例。 2.自声明__init__构造器，会覆盖默认的，且可以更新类的数据属性。3.构造器方法__new__()，用于不可变内置类型派生，不能通过实例访问属性，仅能通过类访问。
继承性：python支持多继承，且子类继承了父类的方法和属性。若子类中有和父类相同名称的方法，则子类会覆盖（Override）父类方法。父类方法依旧可以访问。
数据结构：有丰富的数据结构，例如列表、字典、集合等。本例简单介绍字典的使用。字典是键值对的无序集合，是可变对象。键在字典中是唯一的且必须是不可变对象。值可以是可变对象或不可变对象。以下例子对python字典的定义、访问、更新等的操作。
文件的读写：python系统提供open()函数建立文件对象，并打开要读写的文件。可对文件进行读，写，若不需要时，需关闭文件，释放系统资源。
其他：python的数据类型，如数字类型、字符串类型等。运算符、程序控制结构、函数、异常处理等内容。一些基本的用法，可在平时的使用中巩固加强。若熟知java，python上手会很快。

⑵ python编程例子有哪些

python编程经典例子：

1、画爱心表白、图形都是由一系列的点(X，Y)构成的曲线，由于X，Y满足一定的关系，所以就可以建立模型，建立表达式expression，当满足时，两个for循环（for X in range；for Y in range）就会每行每列的打印。

(2)python入门例子扩展阅读：

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出，而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出，缩进成为了语法的一部分。

⑶ 如何入门 python 爬虫

如何入门 python 爬虫
先自己答一个，期待牛人的回答。

自己学Python不久，列举自己做过的和知道的。

1. Python做爬虫很方便，有现成的库。 我在学习python的过程中也遇到过一个非常简单的例子，代码：python/primer/20/Cralwer.py at master · xxg1413/python · GitHub 。好像有开源的项目叫什么supercrawler，具体可以看看。

2.Python做游戏。Pygame还是不错的，但只适合做小游戏。用Pygame写个植物大战僵尸还是可以的。推荐教程 用Python和Pygame写游戏。Python在游戏服务器方面也有应用。EVE这种游戏都大量用Python。

3.Python作为黑客第一语言，在黑客领域的应用就不多说了。

4.Python做网站，有几个web框架 WebFrameworks。 用得最多的是Django。

5......各方面都有，什么推荐系统，都是用python，在此就不一一列举了。

⑷ 如何入门 Python 爬虫

入门的话，我的经历：
1.先用python写一个爬取网页源代码的爬虫（最先是爬取个人博客，会遇到乱码问题当时困扰了很久）

2.后来写了爬取网络图片的程序，自动下载小说（我爱看小说-_-）（接触正则表达式）
3.然后网络图片他那种分页模式，一般一页只有20张左右的图片，分析源代码，完善爬取程序，不受到限制，一次可以下几千张（图片有的是原图，有的是缩略图）
4.后来发现程序卡顿，就添加了多线程。
5.然后模拟登陆一些不用验证码的网页（我学校的oj），cookie登陆B站（本来想写一个抢楼的脚本的，后来发现抢楼的被封号了-_-，就放弃了）

对于使用的库，python2 与 python3 有点不同，我学的是python3
先用的是urllib.request，后来用requests（第三方库），在后来接触Scrapy(也是第三方库)
现在因为事情多了，就把python放下了，准备寒假写一些脚本，毕竟python不会有期末考试...

我的个人经历，希望可以帮到你。

⑸ Python该怎么入门

Python是当前全球的主流编程语言之一，基于其简洁的语法结构，可以让开发者用更少的代码完成很多复杂的效果开发。

诞生近30年来，很多我们耳熟能详的产品都是基于Python开发出来的，国内的豆瓣、知乎和果壳网都是基于Python开发的，而Youtube、Dropbox和Reddit也是诞生于Python的框架之下。

越来越多的人编程新人会选择Python作为他们学习的第一种编程语言加以学习。那么Python改怎么学呢？

第一步当然是准备基础，准备运行环境，学习基础知识。在学习基础知识的阶段，可以选择读书，自制力稍微差一点的可以选择看网课，但是一定要好好的制定学习计划，从基础知识开始一步一步的深入。

第二步，了解了一些基础知识之后，可以开始写一些简单的项目，比如小游戏小项目之类的，巩固一下自己的知识。

第三步，同时也是相对来说最重要的一步，这个时候最好要确定一下自己的主攻方向了。

一般来说，确定下自己的开发方向的话，学习过程会更加顺利。比如说你确定要做web开发，主攻Django框架的话，就要多多熟悉Django框架，各种web开发相关的内容和其他框架的相关知识也可以有所涉猎。

⑹ Python入门编程（1）变量

在开始本次的学习之前，我们先运行一下Test1.py。程序输出了 helloworld ，下面我们再进行一些更深入的思考，当这个文件被运行时，Python都做了些什么。

Test1.py

在运行这个文件时，它的 .py 后缀说明这是一个Python程序，因此 编译器 会使用 Python解释器 来运行它。接着解释器会读取整个程序，并且确认其中每个单词的含义。比如在这个程序中解释器遇到了 print() 这个单词，它便会把括号内的内容打印出来，而不管括号里面是什么。

在你编写程序时，编译器在会把程序中每个不同的不同用不同的颜色显示。比如 ：

print (" helloworld ")

这种非常实用的方法叫做 语法突出 。

以上这些内容只是需要进行理解即可，接下来的内容我们便需要认真学习了。

让我们对 Test1.py 稍加修改，在这个程序中加入一个变量 sentence ， 并且对print函数内的内容稍加修改，以便于让我们更好的认识变量。

通过这个程序的运行结果我们可见，修改之后的程序与先前的程序输出相同。在这里我们添加了一个名为 sentence 的变量，可知：

每个变量都储存了一个对应的值，这个值就是与变量相关联的信息。

现在我们对这个程序再加一点点的修改：

此时可以看出，同一个变量进行了两次不同的输出，这便是：

你可以随时在程序中修改变量的值，并且Python将变量的最新值记录下来。

程序员几乎每天都会犯错，下面这是一种我们初学阶段很有可能反的错误，下面我们来了解并学习如何解决它。

我们来看看这个新的程序。

Test2.py

在程序出现错误时，编译器无法对其进行下一步编译，此时编译器便会返回给我们一个 Traceback 。其是一条记录，它会解释器在运行代码时在哪里陷入困境，以上我提供的便是变量名拼写错误所被提供的 Traceback 。

编译器已经指出，在我运行Test2.py这个程序时，我们想输出的变量 sentece 并未被定义，程序无法找到识别我所提供的变量名。

名称错误的两种情况：1.在使用变量前未给变量赋值。2.变量名拼写错误。

在我这个提供的例子中，我们只需要将 sentece 修改为 sentence 便可以使程序正确运行了。

在创建程序中的变量名和编写代码时不必遵循英语的语法与拼写规则。

其实绝大多数的报错无非是在程序的某一行多写或少写一个字符，或是一些逻辑性的错误。在阅读Traceback以及寻找解决这些Bug的方法时我们应当 耐心 和 冷静 。这样会提升你解决问题的速度。

本次的文章对变量进行了初步的认识与学习，在接下来的文章中，我们将对更多Python中的相关知识进行阐述与学习。

本次的文章就先写到这里，下次我们将会进行对 数据类型 的学习。

⑺ Python入门系列（十二）——GUI+多进程

话说，python做图形界面并不明智，效率并不高。但在某些特殊需求下还是需要我们去使用，所以python拥有多个第三方库用以实现GUI，本章我们使用python基本模块tkinter进行学习，因为需求并不大，所以不做太多拓展。
继续改写上一章的IP查询系统（= =，要玩烂了），首先略改下IpWhere.py以备调用~

然后使用tkinter模块进行图形界面的实现，调用预编译的IpWhere模块 ：

额，太丑了，但基本实现我们小小的需求，在以后的py学习中，我们再涉及其他的第三方模块，此处就当是入门了解吧。

十分抱歉把这么重要的内容放在最后，要不是大佬指点，此次学习可能就要错过多进程的问题了。
Unix系统提供了forx，python可借助os模块调用，从而实现多进程，然而windows系统并不具备，所以我们选择python内置的multiprocessing多进程模块进行学习。

首先我们借助直接调用多进程来改写下我们在多线程章节用到的例子！

显然，这么写实在太蠢了，如果我们的任务量巨大，这并不合适。所以我们引入了进程池的概念，使用进程池进行改写：

在此，我们可以看到所有进程是并发执行的，同样，我们在多线程章节就讲过，主进程的结束意味着程序退出，所以我们需要借助join()方法堵塞进程。

我们知道线程共享内存空间，而进程的内存是独立的，同一个进程的线程之间可以直接交流，也就带来了线程同步的苦恼，这个我们在多线程章节已经讲过了；而两个进程想通信，则必须通过一个中间代理来实现，即我们接下来的内容：进程间通信。

进程之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。我们接下来就以Queue的方式进行学习。

Queue.Queue是进程内非阻塞队列，multiprocess.Queue是跨进程通信队列，前者是各自私有，后者是各子进程共有。

还有一个在后者基础上进行封装的multiprocess.Manager.Queue()方法，如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息： RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

接下来我们就借助进程池来进行多进程操作的改写，感谢大佬一路辅导。

我们可以看到两个子线程先执行，然后一个子线程单独执行，此处有意而为之，让大家更清晰的了解队列的使用。期间有一处我们放弃使用jion()方法堵塞，而是自己写了个循环堵塞，大家根据自己习惯来就好。

话说，真的没人吐槽么？上面的例子从需求上来讲，完全就不需要多线程好不好！emmmm，我们来点实力拓展，写一个有智商的多线程脚本，顺便结合上一节的web来一个综合篇，随便找个现实需求吧！

emmm，比如我们来到当当网买书，搜一下我们想要的书籍，发现！！太多了！！真J2乱！！看不过来！！不想翻页！！直接告诉我哪个便宜、哪个牛逼好不好！！

简单看下这个url：
http://search.dangdang.com/?key=渗透测试&ddsale=1&page_index=2
其中ddsale参数代表当当自营，page_index代表页数，key代表搜索内容，我们本次的变量只有页数。

所以我们构造请求的url为:
'http://search.dangdang.com/?key=渗透测试&ddsale=1&page_index='+str(page)
如果修改的内容不使用str字符串转化，会收到如下报错：
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
然后我们看一下页面内容的分布情况，本次我们关心卖什么书，卖多少钱？

对应的编写我们的正则匹配规则，当然了，有更简便的第三方库可以帮我们处理，但为了更好的形成流程性认识，我们这里依然使用正则。
我们对应我们需要的书籍名称和当前价格匹配如下：
<a title=" (.*?)" ddclick=
<span class="search_now_price">¥(.*?)</span>
那么，思路理清了，我们就开始使用多线程来写我们的小系统~

然后我们去查看一下我们的结果文件~

现在这个小系统具备的功能就是根据用户需要选择要检索的书籍，然后整理下名称和价格，开了10个线程，如果小伙伴pc给力的话可以继续加。简单的异常处理机制和界面交互，基本满足日常所需。

⑻ python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。
数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：
下载地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我这里下载的包是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
下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：
下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。
老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取sql

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。
对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。
读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

scipy

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。
我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

⑼ python新手求助 关于爬虫的简单例子

#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())
如果要替换段落的内容而不是段落元素本身，可以设置.string属性。

sp.find(itemprop='someprop').string = t
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用户回答回答于 2018-07-26
问题取决于你搜索标准的方式，尝试更改以下代码：

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

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 # 服务器返回响应

soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的内容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 输出响应的html对象
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()格式化显示输出
# xxx.writelines(str(mi))
xxx.writelines(ab)
xxx.close()

⑽ 万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门

这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。

Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。

使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。

Python当中的数字定义和其他语言一样：

我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。

这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。

但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。

在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。

如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：

两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。

除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。

Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：

当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。

Python中用首字母大写的True和False表示真和假。

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

在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。

我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.

我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：

Python中用==判断相等，>表示大于，>=表示大于等于， <表示小于，<=表示小于等于，!=表示不等。

我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：

注意not，and，or之间的优先级，其中not > and > or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。

关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：

Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。

显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。

Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。

字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：

我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。

我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。

理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。

除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。

Python当中的标准输入输出是 input和print 。

print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：

使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：

Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：

上段代码等价于：

Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：

list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。

list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。

如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。

只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。

list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：

我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：

tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。

由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：

tuple支持list当中绝大部分操作：

我们可以用多个变量来解压一个tuple：

解释一下这行代码：

我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。

补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：

我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：

dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：

我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。

我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：

我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。

如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：

setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：

我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：

我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。

Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：

set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。

set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。

可以调用add方法为set插入元素：

set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。

set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：

和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用可以拷贝一个set。

Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。

我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。

如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：

如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。

如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。

如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：

while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：

Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：

在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。

以下是with的几种用法和功能：

凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：

Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。

我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。

使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：

可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：

也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：

当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：

传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：

Python中的参数 可以返回多个值 ：

函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：

Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：

Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：

我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、rece和filter的使用，具体可以查看之前的文章：

五分钟带你了解map、rece和filter

我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：

使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。

我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）

可以使用as给模块内的方法或者类起别名：

我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：

这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。

我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中

以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：

Python—— slots ，property和对象命名规范

下面我们来看看Python当中类的使用：

这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。

继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。

我们创建一个蝙蝠类：

我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：

执行这个类：

我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：

除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：

关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：

五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:

装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：

一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌

不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。

如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。

根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。

最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............