Python 是 90 年代初由 Guido Van Rossum 创立的。它是当前最流行的程序语言之一。它那纯净的语法令我一见倾心，它简直就是可以运行的伪码。
请注意：本文以 Python 2.7 为基准，但也应该适用于所有 2.X 版本。还要继续学习最新的 Python 3 哦！
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# Single line comments start with a hash.
# 单行注释由一个井号开头。
""" Multiline strings can be written
using three "'s, and are often used
as comments
三个双引号（或单引号）之间可以写多行字符串，
通常用来写注释。
"""
####################################################
## 1. Primitive Datatypes and Operators
## 1. 基本数据类型和操作符
####################################################
# You have numbers
# 数字就是数字
3
#=> 3
# Math is what you would expect
# 四则运算也是你所期望的那样
1
+
1
#=> 2
8
-
1
#=> 7
10
*
2
#=> 20
35
/
5
#=> 7
# Division is a bit tricky. It is integer division and floors the results
# automatically.
# 除法有一点棘手。
# 对于整数除法来说，计算结果会自动取整。
5
/
2
#=> 2
# To fix division we need to learn about floats.
# 为了修正除法的问题，我们需要先学习浮点数。
2.0
# This is a float
2.0
# 这是一个浮点数
11.0
/
4.0
#=> 2.75 ahhh...much better
11.0
/
4.0
#=> 2.75 啊……这样就好多了
# Enforce precedence with parentheses
# 使用小括号来强制计算的优先顺序
(
1
+
3
)
*
2
#=> 8
# Boolean values are primitives
# 布尔值也是基本数据类型
True
False
# negate with not
# 使用 not 来取反
not
True
#=> False
not
False
#=> True
# Equality is ==
# 等式判断用 ==
1
==
1
#=> True
2
==
1
#=> False
# Inequality is !=
# 不等式判断是用 !=
1
!=
1
#=> False
2
!=
1
#=> True
# More comparisons
# 还有更多的比较运算
1
<
10
#=> True
1
>
10
#=> False
2
<=
2
#=> True
2
>=
2
#=> True
# Comparisons can be chained!
# 居然可以把比较运算串连起来！
1
<
2
<
3
#=> True
2
<
3
<
2
#=> False
# Strings are created with " or '
# 使用 " 或 ' 来创建字符串
"This is a string."
'This is also a string.'
# Strings can be added too!
# 字符串也可以相加！
"Hello "
+
"world!"
#=> "Hello world!"
# A string can be treated like a list of characters
# 一个字符串可以视为一个字符的列表
# （译注：后面会讲到“列表”。）
"This is a string"
[
0
]
#=> 'T'
# % can be used to format strings, like this:
# % 可以用来格式化字符串，就像这样：
"%s can be %s"
%
(
"strings"
,
"interpolated"
)
# A newer way to format strings is the format method.
# This method is the preferred way
# 后来又有一种格式化字符串的新方法：format 方法。
# 我们推荐使用这个方法。
"{0} can be {1}"
.
format
(
"strings"
,
"formatted"
)
# You can use keywords if you don't want to count.
# 如果你不喜欢数数的话，可以使用关键字（变量）。
"{name} wants to eat {food}"
.
format
(
name
=
"Bob"
,
food
=
"lasagna"
)
# None is an object
# None 是一个对象
None
#=> None
# Don't use the equality `==` symbol to compare objects to None
# Use `is` instead
# 不要使用相等符号 `==` 来把对象和 None 进行比较，
# 而要用 `is`。
"etc"
is
None
#=> False
None
is
None
#=> True
# The 'is' operator tests for object identity. This isn't
# very useful when dealing with primitive values, but is
# very useful when dealing with objects.
# 这个 `is` 操作符用于比较两个对象的标识。
# （译注：对象一旦建立，其标识就不会改变，可以认为它就是对象的内存地址。）
# 在处理基本数据类型时基本用不上，
# 但它在处理对象时很有用。
# None, 0, and empty strings/lists all evaluate to False.
# All other values are True
# None、0 以及空字符串和空列表都等于 False，
# 除此以外的所有值都等于 True。
0
==
False
#=> True
""
==
False
#=> True
####################################################
## 2. Variables and Collections
## 2. 变量和集合
####################################################
# Printing is pretty easy
# 打印输出很简单
print
"I'm Python. Nice to meet you!"
# No need to declare variables before assigning to them.
# 在赋值给变量之前不需要声明
some_var
=
5
# Convention is to use lower_case_with_underscores
# 变量名的约定是使用下划线分隔的小写单词
some_var
#=> 5
# Accessing a previously unassigned variable is an exception.
# See Control Flow to learn more about exception handling.
# 访问一个未赋值的变量会产生一个异常。
# 进一步了解异常处理，可参见下一节《控制流》。
some_other_var
# Raises a name error
# 会抛出一个名称错误
# if can be used as an expression
# if 可以作为表达式来使用
"yahoo!"
if
3
>
2
else
2
#=> "yahoo!"
# Lists store sequences
# 列表用于存储序列
li
=
[
]
# You can start with a prefilled list
# 我们先尝试一个预先填充好的列表
other_li
=
[
4
,
5
,
6
]
# Add stuff to the end of a list with append
# 使用 append 方法把元素添加到列表的尾部
li
.
append
(
1
)
#li is now [1]
#li 现在是 [1]
li
.
append
(
2
)
#li is now [1, 2]
#li 现在是 [1, 2]
li
.
append
(
4
)
#li is now [1, 2, 4]
#li 现在是 [1, 2, 4]
li
.
append
(
3
)
#li is now [1, 2, 4, 3]
#li 现在是 [1, 2, 4, 3]
# Remove from the end with pop
# 使用 pop 来移除最后一个元素
li
.
pop
(
)
#=> 3 and li is now [1, 2, 4]
#=> 3，然后 li 现在是 [1, 2, 4]
# Let's put it back
# 我们再把它放回去
li
.
append
(
3
)
# li is now [1, 2, 4, 3] again.
# li 现在又是 [1, 2, 4, 3] 了
# Access a list like you would any array
# 像访问其它语言的数组那样访问列表
li
[
0
]
#=> 1
# Look at the last element
# 查询最后一个元素
li
[
-
1
]
#=> 3
# Looking out of bounds is an IndexError
# 越界查询会产生一个索引错误
li
[
4
]
# Raises an IndexError
# 抛出一个索引错误
# You can look at ranges with slice syntax.
# (It's a closed/open range for you mathy types.)
# 你可以使用切片语法来查询列表的一个范围。
# （这个范围相当于数学中的左闭右开区间。）
li
[
1
:
3
]
#=> [2, 4]
# Omit the beginning
# 省略开头
li
[
2
:
]
#=> [4, 3]
# Omit the end
# 省略结尾
li
[
:
3
]
#=> [1, 2, 4]
# Remove arbitrary elements from a list with del
# 使用 del 来删除列表中的任意元素
del
li
[
2
]
# li is now [1, 2, 3]
# li 现在是 [1, 2, 3]
# You can add lists
# 可以把列表相加
li
+
other_li
#=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Note: li and other_li is left alone
#=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 请留意 li 和 other_li 并不会被修改
# Concatenate lists with extend
# 使用 extend 来合并列表
li
.
extend
(
other_li
)
# Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 现在 li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Check for existence in a list with in
# 用 in 来检查是否存在于某个列表中
1
in
li
#=> True
# Examine the length with len
# 用 len 来检测列表的长度
len
(
li
)
#=> 6
# Tuples are like lists but are immutable.
# 元组很像列表，但它是“不可变”的。
tup
=
(
1
,
2
,
3
)
tup
[
0
]
#=> 1
tup
[
0
]
=
3
# Raises a TypeError
# 抛出一个类型错误
# You can do all those list thingies on tuples too
# 操作列表的方式通常也能用在元组身上
len
(
tup
)
#=> 3
tup
+
(
4
,
5
,
6
)
#=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup
[
:
2
]
#=> (1, 2)
2
in
tup
#=> True
# You can unpack tuples (or lists) into variables
# 你可以把元组（或列表）中的元素解包赋值给多个变量
a
,
b
,
c
=
(
1
,
2
,
3
)
# a is now 1, b is now 2 and c is now 3
# 现在 a 是 1，b 是 2，c 是 3
# Tuples are created by default if you leave out the parentheses
# 如果你省去了小括号，那么元组会被自动创建
d
,
e
,
f
=
4
,
5
,
6
# Now look how easy it is to swap two values
# 再来看看交换两个值是多么简单。
e
,
d
=
d
,
e
# d is now 5 and e is now 4
# 现在 d 是 5 而 e 是 4
# Dictionaries store mappings
# 字典用于存储映射关系
empty_dict
=
{
}
# Here is a prefilled dictionary
# 这是一个预先填充的字典
filled_dict
=
{
"one"
:
1
,
"two"
:
2
,
"three"
:
3
}
# Look up values with []
# 使用 [] 来查询键值
filled_dict
[
"one"
]
#=> 1
# Get all keys as a list
# 将字典的所有键名获取为一个列表
filled_dict
.
keys
(
)
#=> ["three", "two", "one"]
# Note - Dictionary key ordering is not guaranteed.
# Your results might not match this exactly.
# 请注意：无法保证字典键名的顺序如何排列。
# 你得到的结果可能跟上面的示例不一致。
# Get all values as a list
# 将字典的所有键值获取为一个列表
filled_dict
.
values
(
)
#=> [3, 2, 1]
# Note - Same as above regarding key ordering.
# 请注意：顺序的问题和上面一样。
# Check for existence of keys in a dictionary with in
# 使用 in 来检查一个字典是否包含某个键名
"one"
in
filled_dict
#=> True
1
in
filled_dict
#=> False
# Looking up a non-existing key is a KeyError
# 查询一个不存在的键名会产生一个键名错误
filled_dict
[
"four"
]
# KeyError
# 键名错误
# Use get method to avoid the KeyError
# 所以要使用 get 方法来避免键名错误
filled_dict
.
get
(
"one"
)
#=> 1
filled_dict
.
get
(
"four"
)
#=> None
# The get method supports a default argument when the value is missing
# get 方法支持传入一个默认值参数，将在取不到值时返回。
filled_dict
.
get
(
"one"
,
4
)
#=> 1
filled_dict
.
get
(
"four"
,
4
)
#=> 4
# Setdefault method is a safe way to add new key-value pair into dictionary
# Setdefault 方法可以安全地把新的名值对添加到字典里
filled_dict
.
setdefault
(
"five"
,
5
)
#filled_dict["five"] is set to 5
#filled_dict["five"] 被设置为 5
filled_dict
.
setdefault
(
"five"
,
6
)
#filled_dict["five"] is still 5
#filled_dict["five"] 仍然为 5
# Sets store ... well sets
# set 用于保存集合
empty_set
=
set
(
)
# Initialize a set with a bunch of values
# 使用一堆值来初始化一个集合
some_set
=
set
(
[
1
,
2
,
2
,
3
,
4
]
)
# some_set is now set([1, 2, 3, 4])
# some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4])
# Since Python 2.7, {} can be used to declare a set
# 从 Python 2.7 开始，{} 可以用来声明一个集合
filled_set
=
{
1
,
2
,
2
,
3
,
4
}
# => {1, 2, 3, 4}
# （译注：集合是种无序不重复的元素集，因此重复的 2 被滤除了。）
# （译注：{} 不会创建一个空集合，只会创建一个空字典。）
# Add more items to a set
# 把更多的元素添加进一个集合
filled_set
.
add
(
5
)
# filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}
# filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}
# Do set intersection with &
# 使用 & 来获取交集
other_set
=
{
3
,
4
,
5
,
6
}
filled_set
&
other_set
#=> {3, 4, 5}
# Do set union with |
# 使用 | 来获取并集
filled_set
|
other_set
#=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Do set difference with -
# 使用 - 来获取补集
{
1
,
2
,
3
,
4
}
-
{
2
,
3
,
5
}
#=> {1, 4}
# Check for existence in a set with in
# 使用 in 来检查是否存在于某个集合中
2
in
filled_set
#=> True
10
in
filled_set
#=> False
####################################################
## 3. Control Flow
## 3. 控制流
####################################################
# Let's just make a variable
# 我们先创建一个变量
some_var
=
5
# Here is an if statement. Indentation is significant in python!
# prints "some_var is smaller than 10"
# 这里有一个条件语句。缩进在 Python 中可是很重要的哦！
# 程序会打印出 "some_var is smaller than 10"
# （译注：意为“some_var 比 10 小”。）
if
some_var
>
10
:
print
"some_var is totally bigger than 10."
# （译注：意为“some_var 完全比 10 大”。）
elif
some_var
<
10
:
# This elif clause is optional.
# 这里的 elif 子句是可选的
print
"some_var is smaller than 10."
# （译注：意为“some_var 比 10 小”。）
else
:
# This is optional too.
# 这一句也是可选的
print
"some_var is indeed 10."
# （译注：意为“some_var 就是 10”。）
"""
For loops iterate over lists
for 循环可以遍历列表
prints:
如果要打印出：
dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal
"""
for
animal
in
[
"dog"
,
"cat"
,
"mouse"
]
:
# You can use % to interpolate formatted strings
# 别忘了你可以使用 % 来格式化字符串
print
"%s is a mammal"
%
animal
# （译注：意为“%s 是哺乳动物”。）
"""
`range(number)` returns a list of numbers
from zero to the given number
`range(数字)` 会返回一个数字列表，
这个列表将包含从零到给定的数字。
prints:
如果要打印出：
0
1
2
3
"""
for
i
in
range
(
4
)
:
print
i
"""
While loops go until a condition is no longer met.
while 循环会一直继续，直到条件不再满足。
prints:
如果要打印出：
0
1
2
3
"""
x
=
0
while
x
<
4
:
print
x
x
+=
1
# Shorthand for x = x + 1
# 这是 x = x + 1 的简写方式
# Handle exceptions with a try/except block
# 使用 try/except 代码块来处理异常
# Works on Python 2.6 and up:
# 适用于 Python 2.6 及以上版本：
try
:
# Use raise to raise an error
# 使用 raise 来抛出一个错误
raise
IndexError
(
"This is an index error"
)
# 抛出一个索引错误：“这是一个索引错误”。
except
IndexError
as
e
:
pass
# Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here.
# pass 只是一个空操作。通常你应该在这里做一些恢复工作。
####################################################
## 4. Functions
## 4. 函数
####################################################
# Use def to create new functions
# 使用 def 来创建新函数
def
add
(
x
,
y
)
:
print
"x is %s and y is %s"
%
(
x
,
y
)
# （译注：意为“x 是 %s 而且 y 是 %s”。）
return
x
+
y
# Return values with a return statement
# 使用 return 语句来返回值
# Calling functions with parameters
# 调用函数并传入参数
add
(
5
,
6
)
#=> prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11
# （译注：意为“x 是 5 而且 y 是 6”，并返回 11）
# Another way to call functions is with keyword arguments
# 调用函数的另一种方式是传入关键字参数
add
(
y
=
6
,
x
=
5
)
# Keyword arguments can arrive in any order.
# 关键字参数可以以任意顺序传入
# You can define functions that take a variable number of
# positional arguments
# 你可以定义一个函数，并让它接受可变数量的定位参数。
def
varargs
(
*
args
)
:
return
args
varargs
(
1
,
2
,
3
)
#=> (1,2,3)
# You can define functions that take a variable number of
# keyword arguments, as well
# 你也可以定义一个函数，并让它接受可变数量的关键字参数。
def
keyword_args
(
*
*
kwargs
)
:
return
kwargs
# Let's call it to see what happens
# 我们试着调用它，看看会发生什么：
keyword_args
(
big
=
"foot"
,
loch
=
"ness"
)
#=> {"big": "foot", "loch": "ness"}
# You can do both at once, if you like
# 你还可以同时使用这两类参数，只要你愿意：
def
all_the_args
(
*
args
,
*
*
kwargs
)
:
print
args
print
kwargs
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# When calling functions, you can do the opposite of varargs/kwargs!
# Use * to expand tuples and use ** to expand kwargs.
# 在调用函数时，定位参数和关键字参数还可以反过来用。
# 使用 * 来展开元组，使用 ** 来展开关键字参数。
args
=
(
1
,
2
,
3
,
4
)
kwargs
=
{
"a"
:
3
,
"b"
:
4
}
all_the_args
(
*
args
)
# equivalent to foo(1, 2, 3, 4)
# 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)
all_the_args
(
*
*
kwargs
)
# equivalent to foo(a=3, b=4)
# 相当于 all_the_args(a=3, b=4)
all_the_args
(
*
args
,
*
*
kwargs
)
# equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Python has first class functions
# 函数在 Python 中是一等公民
def
create_adder
(
x
)
:
def
adder
(
y
)
:
return
x
+
y
return
adder
add_10
=
create_adder
(
10
)
add_10
(
3
)
#=> 13
# There are also anonymous functions
# 还有匿名函数
(
lambda
x
:
x
>
2
)
(
3
)
#=> True
# There are built-in higher order functions
# 还有一些内建的高阶函数
map
(
add_10
,
[
1
,
2
,
3
]
)
#=> [11, 12, 13]
filter
(
lambda
x
:
x
>
5
,
[
3
,
4
,
5
,
6
,
7
]
)
#=> [6, 7]
# We can use list comprehensions for nice maps and filters
# 我们可以使用列表推导式来模拟 map 和 filter
[
add_10
(
i
)
for
i
in
[
1
,
2
,
3
]
]
#=> [11, 12, 13]
[
x
for
x
in
[
3
,
4
,
5
,
6
,
7
]
if
x
>
5
]
#=> [6, 7]
####################################################
## 5. Classes
## 5. 类
####################################################
# We subclass from object to get a class.
# 我们可以从对象中继承，来得到一个类。
class
Human
(
object
)
:
# A class attribute. It is shared by all instances of this class
# 下面是一个类属性。它将被这个类的所有实例共享。
species
=
"H. sapiens"
# Basic initializer
# 基本的初始化函数（构造函数）
def
__init__
(
self
,
name
)
:
# Assign the argument to the instance's name attribute
# 把参数赋值为实例的 name 属性
self
.
name
=
name
# An instance method. All methods take self as the first argument
# 下面是一个实例方法。所有方法都以 self 作为第一个参数。
def
say
(
self
,
msg
)
:
return
"%s: %s"
%
(
self
.
name
,
msg
)
# A class method is shared among all instances
# They are called with the calling class as the first argument
# 类方法会被所有实例共享。
# 类方法在调用时，会将类本身作为第一个函数传入。
@
classmethod
def
get_species
(
cls
)
:
return
cls
.
species
# A static method is called without a class or instance reference
# 静态方法在调用时，不会传入类或实例的引用。
@
staticmethod
def
grunt
(
)
:
return
"*grunt*"
# Instantiate a class
# 实例化一个类
i
=
Human
(
name
=
"Ian"
)
print
i
.
say
(
"hi"
)
# prints out "Ian: hi"
# 打印出 "Ian: hi"
j
=
Human
(
"Joel"
)
print
j
.
say
(
"hello"
)
# prints out "Joel: hello"
# 打印出 "Joel: hello"
# Call our class method
# 调用我们的类方法
i
.
get_species
(
)
#=> "H. sapiens"
# Change the shared attribute
# 修改共享属性
Human
.
species
=
"H. neanderthalensis"
i
.
get_species
(
)
#=> "H. neanderthalensis"
j
.
get_species
(
)
#=> "H. neanderthalensis"
# Call the static method
# 调用静态方法
Human
.
grunt
(
)
#=> "*grunt*"
####################################################
## 6. Modules
## 6. 模块
####################################################
# You can import modules
# 你可以导入模块
import
math
print
math
.
sqrt
(
16
)
#=> 4
# You can get specific functions from a module
# 也可以从一个模块中获取指定的函数
from
math
import
ceil
,
floor
print
ceil
(
3.7
)
#=> 4.0
print
floor
(
3.7
)
#=> 3.0
# You can import all functions from a module.
# Warning: this is not recommended
# 你可以从一个模块中导入所有函数
# 警告：不建议使用这种方式
from
math
import
*
# You can shorten module names
# 你可以缩短模块的名称
import
math
as
m
math
.
sqrt
(
16
)
==
m
.
sqrt
(
16
)
#=> True
# Python modules are just ordinary python files. You
# can write your own, and import them. The name of the
# module is the same as the name of the file.
# Python 模块就是普通的 Python 文件。
# 你可以编写你自己的模块，然后导入它们。
# 模块的名称与文件名相同。
# You can find out which functions and attributes
# defines a module.
# 你可以查出一个模块里有哪些函数和属性
import
math
dir
(
math
)
|