Python语句关键词都比较简单，但又有很多灵活的使用方式。
- 缩进和文件头
1.1. 缩进
说语句之前，先谈谈之前一直没有谈过的Python文件的缩进，Python文件不是以花括号{}来分割代码块，而是以缩进（英文是indent）来分割，一般都是推荐4个空格。函数体和语句块都会用缩进4个空格来表示，但除了空格还可以用tab来缩进，但这两种缩进后又无法用肉眼可以看到，但如果出现混用就很容易报错和混乱。在缩进这个问题上，我的建议是以下:
尽量全部用4个空格
需要修改别人编写的Python文件，其中缩进是以tab的，建议也遵循原来的tab，或者全部转换成空格。但切记不要混用，在sublime text可以选定这些空白字符，点就是空格，横线就是tab，可以统一转换。
没说空格就比tab高人一等，也没有说空格就低人一等。我觉得统一是减少争执和问题的有效办法。
复制代码1.2. 文件头
文件头之前简略提过，现在来详细说说，先把统一的文件头放出来，以后无脑用它就好。
#! /usr/bin/env python
-- coding: utf-8 --
指定了使用linux环境变量$PATH里某个路径下名为python的解释器来打开.py文件
echo $PATH
告诉Python解释器，这个文件是以utf-8的格式保存的。这个有什么意义呢？Python默认是以ASCII来打开文件，但中文字却是不在ASCII字符编码的范围内，这样打开的话会无法解析中文字，如下例:
print('我')
# 运行后就会报错
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe6' in file noheader.py on line 1,
复制代码1.3. 小技巧
每次创建python文件的时候可以自动生成这些文件头，免得每次都要复制粘贴。而sublime可以使用下面一个snippet：
vim: et sw=4 ts=4
]]> code source.python
创建文件后输入code然后按tab就会自动转换为文件头具体内容了，记得是py结尾的文件才能触发。上面的例子还可以举一反三，在平时十分常用的代码块可以保存下来，那样每次不用重新手动码字。 2. 语句 2.1. if-else语句
if-else语句是python最主要的条件判断语句，没有switch-case，所以一旦碰到需要条件判断的情况，就上if-else就好。例子如下:
name = "Tom" if "CAT" == name: print("name is CAT") elif "MARY" == name: print("name is MARY") elif "TOM" == name : print("name is TOM") else: print("default")
if后面冒号前是测试条件，如果是True，就会执行冒号后面的语句。
建议这种常量测试条件放在前面，这样更方便地看到每个条件的要求。
else建议是必备，因为这样避免缩进错误了，导致执行错了代码。有些资深的开发因为没写一个默认的else，常常因为某些异常摸不着头脑。如果不需要任何语句逻辑，可以写pass表示空白省略，也不会导致报错
复制代码这里特别提一提一行的if-else语句，先举例子:
flag = 1 name = "Tom" if flag else "MARY"
非常类似其他语言的三元操作符name = flag?"Tome":"MARY"，如果flag是真，就赋值"Tom"给name，否则就赋值给"MARY"。这个特别简洁易看，但如果flag过于复杂，还是最好用完整的if语句块，这样看起来更清晰。要记着代码是写给人看的，而不是写给机器看的，能维护易改才是真正的好代码。 2.2. while语句
循环语句，格式如下:
i = 1 while i <= 100: if i == 10: break print("i = {0}".format(i)) i += 1
while和冒号之间是测试条件，是真的话会一直执行下面的循环体。
但i=10的时候，会执行break语句，跳出循环。所以用while循环的时候，必须要考虑死循环的问题。
记得要自增i，经常出现没有if条件的判断，只有while语句的判断，但忘记自增i，出现多次执行。对于新手小白想更轻松的学好Python基础，Python爬虫，web开发、大数据，数据分析,人工智能等技术，这里给大家分享系统教学资源，架下我尉♥： 2763177065 【教程/工具/方法/解疑】
如果while循环里面写了很多重要逻辑，建议可以增加一些调试语句，在生产环境执行的时候先执行一次或者数次，避免一次过完全执行造成大锅。可以先看执行一次的结果是否如你所愿，我就是这样试过避免了很多次内外网不一致导致的问题。
其实while还有个else语句，例子如下:
while 0:
print("0")
else:
print("else")
这种用法我很多同事都几乎看不懂，而且非常容易出错。我个人认为一门语言，吸收其最好的80%精华已经很不错了，这种特殊罕见的例子用在生产上会让很多人迷惘，一旦迷惘就会出现生产事故。我觉得可以忽略不用，在规则下面怎么方便就怎么来。
复制代码2.3. for语句
for循环语句，与while不一样的，for循环比较难出现死循环，因为一般在for循环里面都会定下终止条件和达到终止条件的逻辑操作。同样for也有else语句，我个人认为还是与上面一样，太少用了。先看例子:
for i in xrange(100): print(i)
对比两个语句的差别，for一般用于遍历可迭代对象，最常用的就是list了而while要指定终止条件，然后在循环体里面逐步达到终止条件。对比最明显的就是for循环不容易造成死循环。后面会说到的高深魔法，生成器就一般使用for循环比较多。当然了，还是养成个人编程习惯，习惯用哪个熟悉就多使用，这样编写的代码你会更有信心，有自己的节奏。 3.函数 3.1. 基本介绍
函数是以def 函数名(参数, 默认参数=默认值,*可变参数，**关键词参数）:这样的定义，python函数真的非常灵活，因为没有强制类型，所以其灵活性是他一大优势，当然出错率也肯定高，但我觉得出错这个东西只要维持一定习惯，可以把出错尽量减少，就是熟悉就会减少出错。例子:
def test(name, default=2, *args, **kwargs): print(name) print(default) print(args) print(kwargs)
name是指定参数
default是带有默认值的参数，注意这里有个大坑，后面详细说说。
*args表示多个可变参数，星号表示解包操作。
**args表示多个可变关键词参数，两个星号同样是解包操作。
复制代码3.2. 解包星号
传入函数的时候，用一个星号的话，表示对后续的参数进行解包操作，列表解包变成一个一个值，我们可以调用看一看
对列表或者元组进行解包
a= range(10) test(*a) 0 1 (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) {}
可以看到是按顺序传入对应的参数。
name赋值为0
default赋值为1
args赋值为元组(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
kwargs赋值为空字典
复制代码假如我们解包一个字典呢:
b = {"a":1, "b":2, "c":3, "d":4} test(*b) a c ('b', 'd') {}
= test(*b.keys())
可以看到其实就是把字典的keys()传进去而已。
双星号按上面规律就知道是用来专门解包字典的，把字典解包成key=value的方式，直接看例子:
b = {"a":1, "b":2, "c":3, "d":4} test("Tom", **b) "Tom" 2 () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 4}
= test("Tom", a=1, b=2, c=3, d=4)
name赋值为Tom
default用默认值2
args赋值为()空元组
kwargs赋值为{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 4}
可以看到最后给出另一个方式，解包可以认为是这样的赋值方式，更直观，用在format里面也很方便。
复制代码3.3. 如何传参
默认值传参和可变参数混在一起通常比较混乱，首先args是可以传入可变参数，但用上解包和默认值传参的是，要注意args是按位置赋值，例子如下:
def test1(a, b, c, d=1, args, **kwargs): print a,b,c,d,args,kwargs test1(1,[2,3,4]) 1 2 3 4 () {}
如果先赋值默认值d呢:
test1(d=10,*[2,3,4]) 2 3 4 10 () {}
如果数量不够就会报错，下面例子只传了两个参数，c是必须要传参的
test1(*[2,3]) TypeError: test1() takes at least 3 arguments (2 given)
传参数量多了，明显可以看出，是按照位置赋值的，所以如果默认参数如果赋值了，那就不要再传了
不传默认参数
test1(*[1,2,3,4,5])
传默认参数，
test1(d=3, *[1,2,3,4,5]) TypeError: test1() got multiple values for keyword argument 'd'
这样还是会报错
test1(1, 2, 3, d=3, *[1,2,3,4,5]) TypeError: test1() got multiple values for keyword argument 'd'
不明确指出变量名来赋值就正确了
test1(1, 2, 3, 3, *[1,2,3,4,5]) 1 2 3 3 (1, 2, 3, 4, 5) {}
数量缺少
test1(d=3, *[1,2,3]) 1 2 3 3 () {}
总结:
对于必传参数，最好还是明确一个一个按位置传进去。如果确实需要添加可变参数args，那就在args前面不要指明key=value的方式赋值，否则可能会报错。
key=value赋值后，就不要再kwargs再次赋值，否则也会报多次赋值异常
test1(1,2,3,d=4,**{"d": 4})
复制代码3.4. 默认值的坑
函数默认值传入一个dict和list是很正常的事情，但往往这里会出巨坑，发现下次调用list的时候，list或者dict还保存着上次函数调用的信息，这就非常坑了。从官方文档也可以看到，它特别提醒了，以下是官方文档的一段话:
Default parameter values are evaluated when the function definition is executed. This means that the expression is evaluated once, when the function is defined, and that the same “pre-computed” value is used for each call. This is especially important to understand when a default parameter is a mutable object, such as a list or a dictionary: if the function modifies the object (e.g. by appending an item to a list), the default value is in effect modified. This is generally not what was intended. A way around this is to use None as the default, and explicitly test for it in the body of the function
函数在Python的世界里面也是一个函数，所以它定义的时候就会被生成一个对象，同样其中的的默认参数会被生成。如果参数是一个可变对象，例如list或者dict，如果在函数中被修改，默认值也会被修改。我们看看例子
#! /usr/bin/env python
-- coding: utf-8 --
def test(val, data = []): data.append(val) return data def main(): for i in xrange(10): print(test(i)) if name == 'main': main()
想象的输出:
[0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]
实际输出如下:
[0] [0, 1] [0, 1, 2] [0, 1, 2, 3] [0, 1, 2, 3, 4] [0, 1, 2, 3, 4, 5] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
可以看得出函数的默认值一直引用都是同一个对象，所以传入参数的时候修改的还是同一个对象。所以要避免在默认值定义可变的对象。那一定要传入有个默认值list呢？官方文档给出了个例子:
def whats_on_the_telly(penguin=None): if penguin is None: penguin = [] penguin.append("property of the zoo") return penguin
默认值定义为None，如果是None就初始化，这样就不会导致修改的是同一个对象了。还可以用or来简化，我也是从lua那边看到的，表示如果penguin是真值就直接赋值，否则创建一个list对象。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架尉♥信（同音）：276 3177 065 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
penguin = penguin or []
3.5. lambda表达式
lambda表达式定义一个匿名函数，多用于作为参数传入给函数。先看个例子，数组排序的sorted()
def main(): datas = {"Tom":10, "Mary":3, "Faker": 5, "Doinb": 100} sorted_list = sorted(datas.items(), key=lambda v: v[1], reverse=True) for name, vote_num in sorted_list: print(name, vote_num)
if name == 'main': main()`
datas是保存着主播对应的票数，现在想对他们进行排序后按降序打印出来。下面对上面代码进行解释:
datas.items()把字典转化为一个数组，里面元素是一个二元的tuple，如d = ("Tom", 10), d[0]=>Tom, d[1] => 10。
key=lambda v: v[1]其中key表示传入一个函数，参数v是传入一个个二元数组，然后函数的返回值是v[1]就是对应的票数，连起来看就是每个二元组经过key对应的匿名函数后，返回了票数作为排序字段。
复制代码lambda表达式一般用在这种情况，函数简单易懂，又不会影响调用者查看代码，如果要复杂了，sorted的调用就很容易出错，还不如另外定义一个函数更直观更保险。 4. 总结
写完这篇之后，突然感慨Python还是有很多小东西要注意的，回想起那段刚进前公司的时光，留下了都是奋斗的记忆，也很感谢那时候刚起步的部门和新人的我一起成长，能有更多机会去遇坑填坑。