极简教程

数据类型（私信小编07获取Python学习教程）

我们可以使用 type() 函数类获取对象的类型，Python3中内置数据类型包括: None,int,float,complex,str,list,dict,tuple,set,frozenset,range 等，Python2中还有 long 类型，Python中并没有内置数组类型。

dict,list,set 这些是可变类型（用户自定义类型也可变），可以改变类型对象的值；数值和字符串类型则是不可变的。如果你感觉学不会？莫慌，小编推荐大家加入群，

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str

与js一样，python中字符串即可用单引号也可用双引号表示

numbers

Python3中数值类型有： int 和 float 两种

list

字面量表示：[1,1.0,False,'list']

列表推导式 ，创建列表的一种简易方法：

tuple

字面量表示：(1,1.0,False,'tuple')

range

list、tuple、range均属于 序列类型(Sequence Types）dict

set/frozenset

集合是不包含重复元素的数据集，frozenset是不可变的，set是可变的，可以使用字面量构建一个集合 {1,2,2,4,5} 会输出 {1,2,4,5}

类型转换

Python中 类型转换 只需调用相关函数即可函数# 函数定义模板

def func_name([self,][args]):

pass

def say_hello():

print('hello python!')

# python3.5之后，定义函数时可以添加类型说明

# 这里只是提供一个说明文档而非强制类型约束

def type_instruction(num:int)->int:

return num

定义 多返回值 函数# 多返回值函数，返回一个tuple对象

def multi_returns():

return 0,1

内置函数

Python中有许多 内置函数 ：

dir

我们可以使用 dir() 函数来查看对象都含有哪些成员：

map

filter

reduce 不是内置函数，但也很有用

lambda

Python中使用 lambda 关键字即可创建lambda表达式：

*args 与 **kvargs

*args 和 **kvargs 都用于函数中接收多个参数，这里 args 和 kvargs 只是约定俗成的写法，可以换成其它的名称，但 * 和 ** 则是必须的。

*args 和 **kvargs 的区别是， *args 用于接受普通参数， **kvargs 用于接受键值对参数。

三元运算符

面向对象

Python中一切皆对象（这句话理解起来并不是那么容易），包括函数（C#,JAVA中函数不能独立存在）。这里贴一篇以前写的文章： Python中的类、对象、继承

Python按引用传递对象，对于不可变对象在修改时会产生新的对象；而对于可变对象，所有的修改都会反映在原有对象上。

魔术方法 是Python 对象模型 的重要部分。

可以动态的给对象/类型添加属性，若给类型添加属性，则该属性在已产生的实例上也是可见的：

异常与错误

Python中异常与错误类间关系如下：

自定义异常只需继承 Exception 或各种 Error 类即可异常处理try:

raise IOError('使用raise语句抛出异常')

except IOError as err:

print(err)

else:

print('未发生异常则执行')

finally:

pass

捕获多个异常类型：try:

raise IOError()

except (IOError,TypeError):

pass

with语句

with...as... 语句等价于 try...finally... ，与C#中的 using 语句类似命名规范module_name, package_name, ClassName, method_name, ExceptionName, function_name, GLOBAL_VAR_NAME, instance_var_name, function_parameter_name, local_var_name.

应该避免的名称

单字符名称, 除了计数器和迭代器.

包/模块名中的连字符(-)

双下划线开头并结尾的名称(Python保留, 例如init)命名约定

所谓”内部(Internal)”表示仅模块内可用, 或者, 在类内是保护或私有的.

用单下划线(_)开头表示模块变量或函数是protected的(使用import * from时不会包含).

用双下划线(__)开头的实例变量或方法表示类内私有.

将相关的类和顶级函数放在同一个模块里. 不像Java, 没必要限制一个类一个模块.

对类名使用大写字母开头的单词(如CapWords, 即Pascal风格), 但是模块名应该用小写加下划线的方式(如lower_with_under.py). 尽管已经有很多现存的模块使用类似于CapWords.py这样的命名, 但现在已经不鼓励这样做, 因为如果模块名碰巧和类名一致, 这会让人困扰.

Python之父Guido推荐的规范

包与模块

模块

包含Python语句或定义的文件就是一个模块，文件名就是模块名。在一个模块中，模块名是全局变量 __name__ 的值。

包

包含 __init__.py 文件的文件夹即可视为一个包，包用于管理模块，可以防止模块命名冲突。如： A.C 和 B.C ，分别表示A包中的C模块和B包中的C模块。

导入模块 ：

import a 、 import a as alias 、 from a import * 、 from a import b,c

Python解释器会先从内置模块中寻找导入的模块，然后从 sys.path 中指定的 模块搜索路径寻找模块测试

编写一个文件操作类，文件名为 file_operator.py ：# coding=utf-8

import codecs

class FileOperator:

def save_file(self, file_path, content, encoding="utf-8"):

with codecs.open(file_path, "w", encoding) as f:

f.write(content)

编写测试用例，文件名为 test_file_operator.py ：# coding=utf-8

import unittest

class TestFileOperator(unittest.TestCase):

def test_save_file(self):

content = "file content \r\n 文本内容"

opt = file.FileOperator()

opt.save_file("1.txt", content)

if __name__ == "__main__":

unittest.main()

工具推荐

iPython

VS Code

PyCharm小结

以上是自己近期学习Python的一些总结，全文的主要关注点在Python语言本身。掌握以上内容后，便可以用Python写些脚本，辅以其他第三方包或框架就可以干更多更复杂的事了。如，爬虫、数据分析、后端开发以及现在比较热的人工智能（其实，我是不建议追热点的）。

用了一段时间的Python后，会觉着Python挺有意思的。

最后附上一张，个人总结的语言学习套路：