Python3的简介

程序员文章站 2022-06-21 16:33:44

Python3简介Python3与Python2之间是不兼容的，而且其中的差异性比较大。其实Python是linux上最常用的软件之一，但是linux目前的版本大部分还是使用Python2的，而且，在linux上依赖Python2的程序更多一些，所以 Python3 要代替 Python2 成为主流还需要几年的时间。我建议：如果是你在企业中，需要用到Python而学习Python的话，那就要看企业的应用Python的版本进行学习；如果想要更多的成熟解决方案，最少的bug，最稳定的应用那就用Pyth...

Python3简介

Python3与Python2之间是不兼容的，而且其中的差异性比较大。其实Python是linux上最常用的软件之一，但是linux目前的版本大部分还是使用Python2的，而且，在linux上依赖Python2的程序更多一些，所以 Python3 要代替 Python2 成为主流还需要几年的时间。
我建议：

如果是你在企业中，需要用到Python而学习Python的话，那就要看企业的应用Python的版本进行学习；
如果想要更多的成熟解决方案，最少的bug，最稳定的应用那就用Python2 ；
如果你是在读大学的学生，那我建议你学习Python3，等到毕业的时候或许Python已经成为了主流。

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，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。

Python特点

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。
易于阅读：Python代码定义的更清晰。
易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
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。
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。
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。
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。
数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
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"的能力。

Python3 下载

Python 官网：https://www.python.org/

Python3 基础语法

编码

默认情况下，Python 3 源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。

标识符

第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。
标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。
标识符对大小写敏感。

在 Python 3 中，可以用中文作为变量名，非 ASCII 标识符也是允许的了。

行与缩进

python最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {} 。
缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。

缩进不一致，会导致运行错误：

IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

import 与 from…import

在 python 用 import 或者 from…import 来导入相应的模块。
将整个模块(somemodule)导入，格式为： import somemodule
从某个模块中导入某个函数,格式为： from somemodule import somefunction
从某个模块中导入多个函数,格式为： from somemodule import firstfunc, secondfunc, thirdfunc
将某个模块中的全部函数导入，格式为： from somemodule import *

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。

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 //。

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

Python3 列表

序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，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。

序列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：list = [1, 2, 3, 4, 5 ]

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。

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)     # 加上逗号，类型为元组
<class 'tuple'>

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。

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，数字或元组。

实例：

#!/usr/bin/python3
 
dict = {'Name': 'Test', 'Age': 7, 'number': 'First'}
 
print ("dict['Alice']: ", dict['Alice'])

如上面的实例，用字典里没有的键访问数据，会输出错误如下：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 5, in <module>
    print ("dict['Alice']: ", dict['Alice'])
KeyError: 'Alice'

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。

Python3 循环语句

关于无限循环，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("请输入一个数字  :"))
   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。

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
>>> print (next(it))
3
>>> print (next(it))
4

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。

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。

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

Python3 模块

在前面的几个章节中我们脚本上是用 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']

Python3 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)。

Python3 错误和异常

作为 Python 初学者，在刚学习 Python 编程时，经常会看到一些报错信息，在前面我们没有提及，这章节我们会专门介绍。

Python 有两种错误很容易辨认：语法错误和异常。

语法错误
Python 的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的。

语法分析器指出了出错的一行，并且在最先找到的错误的位置标记了一个小小的箭头。

异常
即便 Python 程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行期检测到的错误被称为异常。

大多数的异常都不会被程序处理，都以错误信息的形式展现在这里:

实例

>>> 10 * (1/0)             # 0 不能作为除数，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
ZeroDivisionError: division by zero
>>> 4 + spam*3             # spam 未定义，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: name 'spam' is not defined
>>> '2' + 2               # int 不能与 str 相加，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

异常以不同的类型出现，这些类型都作为信息的一部分打印出来: 例子中的类型有 ZeroDivisionError，NameError 和 TypeError。

错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文，并以调用栈的形式显示具体信息。

Python3 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。
方法：类中定义的函数。
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，实例变量就是一个用 self 修饰的变量。
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。
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。

和其它编程语言相比，Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制。

Python中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法。

对象可以包含任意数量和类型的数据。

本文地址：https://blog.csdn.net/locjent/article/details/107450532

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