基础语法

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。 当然你也可以为源码文件指定不同的编码：# -*- coding: cp-1252 -*-

标识符

• 第一个字符必须是字母表中的字母或者下划线"_"。
• 标识符的其他部分由字母、数字和下划线组成。
• 标识符对大小写敏感。
• 在Python 3 中，可以永中文作为变量名，非ASCII标识符也是允许的了。

Python中的关键字

即不能作为标识符的名称。Python中的 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字。

>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
>['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

注释

单行注释义 # 开头，如：

#!/usr/bin/python3
#第一个注释
print("Hello Word")#第二个注释

执行以上代码，输出结果为：

Hello Word

多行注释可以用多个 # 号，还有 ‘’’ 和 “”"：

#!/usr/bin/python3# 第一个注释
# 第二个注释'''
第三注释
第四注释
'''"""
第五注释
第六注释
"""
print ("Hello, Python!")

执行以上代码，输出结果为：

Hello, Python!

缩进

Python是以缩进来表示来表示代码块的，就像C语言用{}来表示代码块一样。所以Python中的缩进非常严格，同意该代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。如下：

if True:print ("True")
else:print ("False")

以下代码最后一行语句缩进数的空格数不一致，会导致运行错误：

if True:print ("Answer")print ("True")
else:print ("Answer")print ("False")    # 缩进不一致，会导致运行错误

以上程序由于缩进不一致，执行后会出现类似以下错误：

File “test.py”, line 6
print (“False”) # 缩进不一致，会导致运行错误
^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

多行语句

Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠 \ 来实现多行语句，例如：

total = item_one + \item_two + \item_three

在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠 \，例如：

total = ['item_one', 'item_two', 'item_three','item_four', 'item_five']

数字(Number)类型

python中数字有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。

• int (整数), 如 1, 只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。
• bool (布尔), 如 True。
• float (浮点数), 如 1.23、3E-2
• complex (复数), 如 1 + 2j、 1.1 + 2.2j

字符串(String)

• Python 中单引号 ’ 和双引号 " 使用完全相同。
• 使用三引号(‘’’ 或 “”")可以指定一个多行字符串。
• 转义符 \。
• 反斜杠可以用来转义，使用 r 可以让反斜杠不发生转义。 如 r"this is a line with \n" 则 \n 会显示，并不是换行。
• 按字面意义级联字符串，如 "this " "is " “string” 会被自动转换为 this is string。
• 字符串可以用 + 运算符连接在一起，用 * 运算符重复。
• Python 中的字符串有两种索引方式，从左往右以 0 开始，从右往左以 -1 开始。
• Python 中的字符串不能改变。
• Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为 1 的字符串。
• 字符串的截取的语法格式如下：变量[头下标:尾下标:步长]

word = '字符串'
sentence = "这是一个句子。"
paragraph = """这是一个段落，
可以由多行组成"""

#!/usr/bin/python3str='123456789'print(str)                 # 输出字符串
print(str[0:-1])           # 输出下标为0到最后一个字符之间的所有字符（不包括最后一个字符）
print(str[0])              # 输出字符串第一个字符
print(str[2:5])            # 输出从下标为2到下标为5之间的所有字符
print(str[2:])             # 输出下标为2开始后的所有字符
print(str[1:5:2])          # 输出从下标1开始到下标4且每隔一个的字符（步长为2）
print(str * 2)             # 输出字符串两次
print(str + '你好')         # 连接字符串print('------------------------------')print('hello\nrunoob')      # 使用反斜杠(\)+n转义特殊字符
print(r'hello\nrunoob')     # 在字符串前面添加一个 r，表示原始字符串，不会发生转义

以上实例输出结果：

123456789
12345678
1
345
3456789
24
123456789123456789
123456789你好

---

hello
runoob
hello\nrunoob

空行

函数之间或类的方法之间用空行分隔，表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔，以突出函数入口的开始。空行与代码缩进不同，空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行，Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码，便于日后代码的维护或重构。

记住：空行也是程序代码的一部分。

同一行显示多条语句

Python 可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号 ； 分割，以下是一个简单的实例：

#!/usr/bin/python3import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\n')

使用pycharm执行以上代码，结果为：

runoob

使用CMD执行以上代码，结果为：

runoob
7

其中 7 表示字符数，runoob 有6个字符，\n 表示一个字符，加起来7个字符。

多个语句构成代码组

缩进相同的一组语句构成一个代码块，我们称之代码组。

像if、while、def和class这样的复合语句，首行以关键字开始，以冒号( : )结束，该行之后的一行或多行代码构成代码组。

我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。

如下实例：

if expression : suite
elif expression : suite
else : suite

print() 输出

print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=“”：

#!/usr/bin/python3x="a"
y="b"
# 换行输出
print( x )
print( y )print('---------')
# 不换行输出
print( x, end=" " )
print( y, end=" " )
print()

以上实例执行结果为：

a
b
---------
a b

更多内容参考：Python2 与 Python3 print 不换行

print() 的定界符

在 print 打印的时候双引号与单引号都可以当做定界符使用，且可以嵌套。被嵌套的会被解释成为标点符号，反之一样。

代码实例：

print("Hello'World!")

这句代码执行时，外侧的双引号为定界符，里面的那个单引号为标点符号。

输出：

Hello’World!

print(‘Hello"World!’)

这句代码执行时，外侧的单引号为定界符，里面的那个双引号为标点符号。

输出：

Hello"World!

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 *

导入 sys 模块：

import sys
print('================Python import mode==========================')
print ('命令行参数为:')
for i in sys.argv:print (i)
print ('\n python 路径为',sys.path)

导入 sys 模块的 argv,path 成员

from sys import argv,path  #  导入特定的成员print('================python from import===================================')
print('path:',path) # 因为已经导入path成员，所以此处引用时不需要加sys.path

命令行参数

很多程序可以执行一些操作来查看一些基本信息，Python可以使用-h参数查看各参数帮助信息：

$ python -h
usage: python [option] ... [-c cmd | -m mod | file | -] [arg] ...
Options and arguments (and corresponding environment variables):
-c cmd : program passed in as string (terminates option list)
-d     : debug output from parser (also PYTHONDEBUG=x)
-E     : ignore environment variables (such as PYTHONPATH)
-h     : print this help message and exit[ etc. ]

我们在使用脚本形式执行 Python 时，可以接收命令行输入的参数，具体使用可以参照 Python 3 命令行参数。

基本数据类型

Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。

在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。

等号（=）用来给变量赋值。

等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。例如：

#!/usr/bin/python3counter = 100          # 整型变量
miles   = 1000.0       # 浮点型变量
name    = "runoob"     # 字符串print (counter)
print (miles)
print (name)

执行以上程序会输出如下结果：

100
1000.0
runoob

多个变量赋值

Python允许你同时为多个变量赋值。例如：

a = b = c = 1

以上实例，创建一个整型对象，值为 1，从后向前赋值，三个变量被赋予相同的数值。您也可以为多个对象指定多个变量。例如：

a, b, c = 1, 2, “runoob”

以上实例，两个整型对象 1 和 2 的分配给变量 a 和 b，字符串对象 “runoob” 分配给变量 c。

标准数据类型

标准数据类型
Python3 中有六个标准的数据类型：

• Number（数字）
• String（字符串）
• List（列表）
• Tuple（元组）
• Set（集合）
• Dictionary（字典）

Python3 的六个标准数据类型中：

• 不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
• 可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

Number（数字）

Python 3 内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。

a,b,c,d=20,5.5,True,4+3j
print(type(a), type(b), type(c), type(d))

输出结果：

<class ‘int’> <class ‘float’> <class ‘bool’> <class ‘complex’>

此外还可以用 isinstance 来判断：

a = 111
isinstance(a, int)

结果：

True

isinstance 和 type 的区别在于：

• type()不会认为子类是一种父类类型。
• isinstance()会认为子类是一种父类类型。

注意：Python3 中，bool 是 int 的子类，True 和 False 可以和数字相加， True== 1、False== 0 会返回 True，但可以通过 is 来判断类型。

>>> issubclass(bool, int)
True
>>> True==1
True
>>> False==0
True
>>> True+1
2
>>> False+1
1
>>> 1 is True
False
>>> 0 is False
False

在 Python2 中是没有布尔型的，它用数字 0 表示 False，用 1 表示 True。

当你为Number变量赋值时，Number变量才会被创建。

数值运算

>>> 5 + 4  # 加法
9
>>> 4.3 - 2 # 减法
2.3
>>> 3 * 7  # 乘法
21
>>> 2 / 4  # 除法，得到一个浮点数
0.5
>>> 2 // 4 # 除法，得到一个整数
0
>>> 17 % 3 # 取余
2
>>> 2 ** 5 # 乘方
32

注意：

• Python可以同时为多个变量赋值，如a, b = 1, 2。
• 一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。
• 数值的除法包含两个运算符：/ 返回一个浮点数，// 返回一个整数。
• 在混合计算时，Python会把整型转换成为浮点数。

数值类型实例

Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型

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String(字符串)

Python中的字符串用单引号 ’ 或双引号 " 括起来，同时使用反斜杠 \ 转义特殊字符。
字符串的截取的语法格式如下：

变量[头下标:尾下标]

索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。

加号 + 是字符串的连接符， 星号 * 表示复制当前字符串，与之结合的数字为复制的次数。实例如下：

#!/usr/bin/python3str = 'Runoob'print (str)          # 输出字符串
print (str[0:-1])    # 输出第一个到倒数第二个的所有字符
print (str[0])       # 输出字符串第一个字符
print (str[2:5])     # 输出从第三个开始到第五个的字符
print (str[2:])      # 输出从第三个开始的后的所有字符
print (str * 2)      # 输出字符串两次，也可以写成 print (2 * str)
print (str + "TEST") # 连接字符串

执行以上程序会输出如下结果：

Runoob
Runoo
R
noo
noob
RunoobRunoob
RunoobTEST

Python 使用反斜杠 \ 转义特殊字符，如果你不想让反斜杠发生转义，可以在字符串前面添加一个 r，表示原始字符串：

>>> print('Ru\noob')
Ru
oob
>>> print(r'Ru\noob')
Ru\noob
>>>

另外，反斜杠()可以作为续行符，表示下一行是上一行的延续。也可以使用 “”“…”“” 或者 ‘’‘…’‘’ 跨越多行。

word="""fdjks
fse"""

注意

• Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为1的字符串。
• Python 字符串不能被改变。向一个索引位置赋值，比如word[0] = 'm’会导致错误。
• 反斜杠可以用来转义，使用r可以让反斜杠不发生转义。
• 字符串可以用+运算符连接在一起，用*运算符重复。
• Python中的字符串有两种索引方式，从左往右以0开始，从右往左以-1开始。
• Python中的字符串不能改变。

常见用法

center(self, width, fillchar=None)

>>> a = "amerrr"
>>> print(a.center(50,"-"))
----------------------amerrr-----------------------
>>>

count(self, sub, start=None, end=None)

查找字符串中字符出现的次数

>>> a = "amerrr"
>>> print(a.count('r',0,5))
2
>>>

encode(self, encodeing=‘utf-8’, errors=‘strict’)

endswith(self, suffix, start=None, end=None)和startswith(self, suffix, start=None, end=None)

判断结尾与开头

>>>a = "amerrr is boy"
>>>print(a.endswith("o", 0,12))
True

find(self, sub, start=None, end=None)

查找字符串
如果找到就返回所查字符的索引
如果没找到就返回-1

isdigit()

判断是否是整数

join()

字符串的拼接

>>> name = ["abc","def","ghv"]
>>> print("-".join(name))
abc-def-ghv
>>>

replace()

>>> a = "azxswqe"
>>> print(a.replace('a','P',1))
Pzxswqe

split(self, sep=None, maxsplit=-1)

将一个字符串变为列表 默认按照空格划分。

>>> a = "azxswxqefxefsfdxfe"
>>> print(a.split('x',2))
['az', 'sw', 'qefxefsfdxfe']

strip()

方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。

str = "00000003210Runoob01230000000";
print str.strip( '0' ); # 去除首尾字符 0 str2 = " Runoob "; # 去除首尾空格
print str2.strip();# result3210Runoob0123Runoob

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List（列表）

List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。

列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。

列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。

和字符串一样，列表同样可以被索引和截取，列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表。

列表截取的语法格式如下：

变量[头下标:尾下标]

索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。

加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作。如下实例：

#!/usr/bin/python3list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2 ]
tinylist = [123, 'runoob']print (list)            # 输出完整列表
print (list[0])         # 输出列表第一个元素
print (list[1:3])       # 从第二个开始输出到第三个元素
print (list[2:])        # 输出从第三个元素开始的所有元素
print (tinylist * 2)    # 输出两次列表
print (list + tinylist) # 连接列表

以上实例输出结果：

[‘abcd’, 786, 2.23, ‘runoob’, 70.2]
abcd
[786, 2.23]
[2.23, ‘runoob’, 70.2]
[123, ‘runoob’, 123, ‘runoob’]
[‘abcd’, 786, 2.23, ‘runoob’, 70.2, 123, ‘runoob’]

与Python字符串不一样的是，列表中的元素是可以改变的：

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a[0] = 9
>>> a[2:5] = [13, 14, 15]
>>> a
[9, 2, 13, 14, 15, 6]
>>> a[2:5] = []   # 将对应的元素值设置为 []
>>> a
[9, 2, 6]

List 内置了有很多方法，例如 append()、pop() 等等。
注意：

• List写在方括号之间，元素用逗号隔开。
• 和字符串一样，list可以被索引和切片。
• List可以使用+操作符进行拼接。
• List中的元素是可以改变的。

Python 列表截取可以接收第三个参数，参数作用是截取的步长，以下实例在索引 1 到索引 4 的位置并设置为步长为 2（间隔一个位置）来截取字符串：

如果第三个参数为负数表示逆向读取，以下实例用于翻转字符串：

def reverseWords(input):# 通过空格将字符串分隔符，把各个单词分隔为列表inputWords = input.split(" ")# 翻转字符串# 假设列表 list = [1,2,3,4],  # list[0]=1, list[1]=2 ，而 -1 表示最后一个元素 list[-1]=4 ( 与 list[3]=4 一样)# inputWords[-1::-1] 有三个参数# 第一个参数 -1 表示最后一个元素# 第二个参数为空，表示移动到列表末尾# 第三个参数为步长，-1 表示逆向inputWords=inputWords[-1::-1]# 重新组合字符串output = ' '.join(inputWords)return outputif __name__ == "__main__":input = 'I like runoob'rw = reverseWords(input)print(rw)

输出结果为：

runoob like I

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Tuple（元组）

元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里，元素之间用逗号隔开。元组中的元素类型也可以不相同：

#!/usr/bin/python3tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2  )
tinytuple = (123, 'runoob')print (tuple)             # 输出完整元组
print (tuple[0])          # 输出元组的第一个元素
print (tuple[1:3])        # 输出从第二个元素开始到第三个元素
print (tuple[2:])         # 输出从第三个元素开始的所有元素
print (tinytuple * 2)     # 输出两次元组
print (tuple + tinytuple) # 连接元组

以上实例输出结果：

(‘abcd’, 786, 2.23, ‘runoob’, 70.2)
abcd
(786, 2.23)
(2.23, ‘runoob’, 70.2)
(123, ‘runoob’, 123, ‘runoob’)
(‘abcd’, 786, 2.23, ‘runoob’, 70.2, 123, ‘runoob’)

注意：

• 元组也可以使用+操作符进行拼接。

• 与字符串一样，元组的元素不能修改。

• 元组的元素不可改变，但它可以包含可变的对象，比如List列表。

• 构造包含 0 个或 1 个元素的元组比较特殊，所以有一些额外的语法规则：

  tup1 = ()    # 空元组
  tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号
  

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Set（集合）

集合（set）是由一个或数个形态各异的大小整体组成的，构成集合的事物或对象称作元素或是成员。

基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。

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。

创建格式：

parame = {value01,value02,…}
或者
set(value)

实例：

#!/usr/bin/python3sites = {'Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Facebook', 'Zhihu', 'Baidu'}print(sites)   # 输出集合，重复的元素被自动去掉# 成员测试
if 'Runoob' in sites :print('Runoob 在集合中')
else :print('Runoob 不在集合中')a = set('abcd')
b = set('alacazam')
c={'sfse','csae'}print(a)
print(b)
print(c)
print(a - b)     # a 和 b 的差集
print(a | b)     # a 和 b 的并集
print(a & b)     # a 和 b 的交集
print(a ^ b)     # a 和 b 中不同时存在的元素

以上实例的输出结果：

{‘Taobao’, ‘Zhihu’, ‘Runoob’, ‘Facebook’, ‘Baidu’, ‘Google’}
Runoob 在集合中
{‘b’, ‘c’, ‘a’, ‘d’}
{‘z’, ‘l’, ‘m’, ‘c’, ‘a’}
{‘sfse’, ‘csae’}
{‘b’, ‘d’}
{‘z’, ‘l’, ‘b’, ‘d’, ‘m’, ‘c’, ‘a’}
{‘c’, ‘a’}
{‘m’, ‘z’, ‘l’, ‘b’, ‘d’}

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Dictionary（字典）

字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型。列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。

字典是一种映射类型，字典用 { } 标识，它是一个无序的 键(key) : 值(value) 的集合。

键(key)必须使用不可变类型，在同一个字典中，键(key)必须是唯一的。
实例：

#!/usr/bin/python3dict = {}
dict['one'] = "1 - 菜鸟教程"
dict[2]     = "2 - 菜鸟工具"tinydict = {'name': 'runoob','code':1, 'site': 'www.runoob.com'}print (dict['one'])       # 输出键为 'one' 的值
print (dict[2])           # 输出键为 2 的值
print (tinydict)          # 输出完整的字典
print (tinydict.keys())   # 输出所有键
print (tinydict.values()) # 输出所有值

以上实例的输出结果：

1 - 菜鸟教程
2 - 菜鸟工具
{‘name’: ‘runoob’, ‘code’: 1, ‘site’: ‘www.runoob.com’}
dict_keys([‘name’, ‘code’, ‘site’])
dict_values([‘runoob’, 1, ‘www.runoob.com’])

dict()

构造函数 dict() 可以直接从键值对序列中构建字典。

>>> dict([('Runoob', 1), ('Google', 2), ('Taobao', 3)])
{'Runoob': 1, 'Google': 2, 'Taobao': 3}
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
>>> dict(Runoob=1, Google=2, Taobao=3)
{'Runoob': 1, 'Google': 2, 'Taobao': 3}

另外，字典类型也有一些内置的函数，例如 clear()、keys()、values() 等。
注意：

• 字典是一种映射类型，它的元素是键值对。
• 字典的关键字必须为不可变类型，且不能重复。
• 创建空字典使用 { }。

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数据类型转换

有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。
Python 数据类型转换可以分为两种：

• 隐式类型转换 - 自动完成
• 显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换

隐式类型转换

Python 会自动将一种数据类型转换为另一种数据类型，不需要我们去干预。
以下实例中，我们对两种不同类型的数据进行运算，较低数据类型（整数）就会转换为较高数据类型（浮点数）以避免数据丢失。

num_int = 123
num_flo = 1.23num_new = num_int + num_floprint("datatype of num_int:",type(num_int))
print("datatype of num_flo:",type(num_flo))print("Value of num_new:",num_new)
print("datatype of num_new:",type(num_new))

以上实例输出结果为：

num_int 数据类型为: <class ‘int’>
num_flo 数据类型为: <class ‘float’>
num_new: 值为: 124.23
num_new 数据类型为: <class ‘float’>

我们再看一个实例，整型数据与字符串类型的数据进行相加：

num_int = 123
num_str = "456"print("Data type of num_int:",type(num_int))
print("Data type of num_str:",type(num_str))print(num_int+num_str)

以上实例输出结果为：

num_int 数据类型为: <class ‘int’>
num_str 数据类型为: <class ‘str’>
Traceback (most recent call last):
File “/runoob-test/test.py”, line 7, in
print(num_int+num_str)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’

从输出中可以看出，整型和字符串类型运算结果会报错，输出 TypeError。 Python 在这种情况下无法使用隐式转换。但是，Python 为这些类型的情况提供了一种解决方案，称为显式转换。

显式类型转换

在显式类型转换中，用户将对象的数据类型转换为所需的数据类型。 我们使用 int()、float()、str() 等预定义函数来执行显式类型转换。
int() 强制转换为整型：

x = int(1)   # x 输出结果为 1
y = int(2.8) # y 输出结果为 2
z = int("3") # z 输出结果为 3

其他类型也是类似。
整型和字符串类型进行运算，就可以用强制类型转换来完成：

num_int = 123
num_str = "456"print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
print("类型转换前，num_str 数据类型为:",type(num_str))num_str = int(num_str)    # 强制转换为整型
print("类型转换后，num_str 数据类型为:",type(num_str))num_sum = num_int + num_strprint("num_int 与 num_str 相加结果为:",num_sum)
print("sum 数据类型为:",type(num_sum))

以上实例输出结果为：

num_int 数据类型为: <class ‘int’>
类型转换前，num_str 数据类型为: <class ‘str’>
类型转换后，num_str 数据类型为: <class ‘int’>
num_int 与 num_str 相加结果为: 579
sum 数据类型为: <class ‘int’>

**注意：**字符串类型转换为int或者float类型时字符串中不能包含除数字之外的字符。

函数	描述
int(x [,base])	将x转换为一个整数
float(x)	将x转换到一个浮点数
complex(real[,imag])	创建一个复数
str(x)	将对象x转换为字符串
repr(x)	将对象x转换为表达式字符串
eval(str)	用来计算在字符串中的有效Python表达式，并返回一个对象
tuple(s)	将序列 s 转换为一个元组
list(s)	将序列 s 转换为一个列表
set(s)	转换为可变集合
dict(d)	创建一个字典。d 必须是一个 (key, value)元组序列。
frozenset(s)	转换为不可变集合
chr(x)	将一个整数转换为一个字符
ord(x)	将一个字符转换为它的整数值
hex(x)	将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)	将一个整数转换为一个八进制字符串

推导式

Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。

Python 支持各种数据结构的推导式：

• 列表(list)推导式
• 字典(dict)推导式
• 集合(set)推导式
• 元组(tuple)推导式

列表推导式

列表推导式格式为：

[表达式 for 变量 in 列表]
[out_exp_res for out_exp in input_list]

或者

[表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
[out_exp_res for out_exp in input_list if condition]

• out_exp_res：列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。
• for out_exp in input_list：迭代 input_list 将 out_exp 传入到 out_exp_res 表达式中。
• if condition：条件语句，可以过滤列表中不符合条件的值。

例如：

#过滤掉长度小于或等于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母
names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith']
new_names = [name.upper()for name in names if len(name)>3]
print(new_names)

结果为：

[‘ALICE’, ‘JERRY’, ‘WENDY’, ‘SMITH’]

#计算 30 以内可以被 3 整除的整数。
multiples = [i for i in range(30) if i % 3 == 0]
print(multiples)

结果为：

[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

字典推导式

字典推导基本格式：

{ key_expr: value_expr for value in collection }

或

{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

使用字符串及其长度创建字典：

listdemo = ['Google','Runoob', 'Taobao']
# 将列表中各字符串值为键，各字符串的长度为值，组成键值对
newdict = {key:len(key) for key in listdemo}
print(newdict)

结果为：

{‘Google’: 6, ‘Runoob’: 6, ‘Taobao’: 6}

提供三个数字，以三个数字为键，三个数字的平方为值来创建字典：

dic = {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
print(dic)
print(type(dic))

结果为：

{2: 4, 4: 16, 6: 36}
<class ‘dict’>

集合推导式

集合推导式基本格式：

{ expression for item in Sequence }

或

{ expression for item in Sequence if conditional }

计算数字 1,2,3 的平方数：

setnew = {i**2 for i in (1,2,3)}
print(setnew)

结果为：

{1, 4, 9}

判断不是 abc 的字母并输出：

a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
print(a)
print(type(a))

结果为：

{‘d’, ‘r’}
<class ‘set’>

元组推导式

元组推导式可以利用 range 区间、元组、列表、字典和集合等数据类型，快速生成一个满足指定需求的元组。

元组推导式基本格式：

(expression for item in Sequence )
或
(expression for item in Sequence if conditional )

元组推导式和列表推导式的用法也完全相同，只是元组推导式是用 () 圆括号将各部分括起来，而列表推导式用的是中括号 []，另外元组推导式返回的结果是一个生成器对象。

例如，我们可以使用下面的代码生成一个包含数字 1~9 的元组：

a = (x for x in range(1,10))
print(a)
print(tuple(a))       # 使用 tuple() 函数，可以直接将生成器对象转换成元组

结果为：

<generator object at 0x7faf6ee20a50> # 返回的是生成器对象
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Python3 解释器

Python3 运算符

Python 语言支持以下类型的运算符:

• 算术运算符
• 比较（关系）运算符
• 赋值运算符
• 逻辑运算符
• 位运算符
• 成员运算符
• 身份运算符
• 运算符优先级

算术运算符

以下假设变量 a=10，变量 b=21：

比较运算符

以下假设变量a为10，变量b为20：

赋值运算符

以下假设变量a为10，变量b为20：

位运算符

按位运算符是把数字看作二进制来进行计算的。Python中的按位运算法则如下：

下表中变量 a 为 60，b 为 13二进制格式如下：

a = 0011 1100

b = 0000 1101
-----------------
a&b = 0000 1100
a|b = 0011 1101
a^b = 0011 0001
~a = 1100 0011

例如，剑指offer上面的一道：

输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。
代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
n = int(input())
cnt = 0
if n<0:n = n & 0xffffffff
while n:cnt+=1n = (n-1) & n
print(cnt)

逻辑运算符

Python语言支持逻辑运算符，以下假设变量 a 为 0, b为 20:

成员运算符

除了以上的一些运算符之外，Python还支持成员运算符，测试实例中包含了一系列的成员，包括字符串，列表或元组。

身份运算符

身份运算符用于比较两个对象的存储单元

注： id() 函数用于获取对象内存地址。

#!/usr/bin/python3a = 20
b = 20if ( a is b ):print ("1 - a 和 b 有相同的标识")
else:print ("1 - a 和 b 没有相同的标识")if ( id(a) == id(b) ):print ("2 - a 和 b 有相同的标识")
else:print ("2 - a 和 b 没有相同的标识")# 修改变量 b 的值
b = 30
if ( a is b ):print ("3 - a 和 b 有相同的标识")
else:print ("3 - a 和 b 没有相同的标识")if ( a is not b ):print ("4 - a 和 b 没有相同的标识")
else:print ("4 - a 和 b 有相同的标识")

输出结果为：

1 - a 和 b 有相同的标识
2 - a 和 b 有相同的标识
3 - a 和 b 没有相同的标识
4 - a 和 b 没有相同的标识

“is” 与” = = "区别：
is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个， == 用于判断引用变量的值是否相等。

运算符优先级

以下表格列出了从最高到最低优先级的所有运算符， 相同单元格内的运算符具有相同优先级。 运算符均指二元运算，除非特别指出。 相同单元格内的运算符从左至右分组（除了幂运算是从右至左分组）：

注意：Python3 已不支持 <> 运算符，可以使用 != 代替，如果你一定要使用这种比较运算符，可以使用以下的方式：

>>> from __future__ import barry_as_FLUFL
>>> 1 <> 2
True

条件控制

if 语句

Python中if语句的一般形式如下所示：

if condition_1:statement_block_1
elif condition_2:statement_block_2
else:statement_block_3

• 如果 “condition_1” 为 True 将执行 “statement_block_1” 块语句
• 如果 “condition_1” 为False，将判断 “condition_2”
• 如果"condition_2" 为 True 将执行 “statement_block_2” 块语句
• 如果 “condition_2” 为False，将执行"statement_block_3"块语句

Python 中用 elif 代替了 else if，所以if语句的关键字为：if – elif – else。

注意：

• 1、每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
• 2、使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
• 3、在Python中没有switch – case语句。

if 嵌套

在嵌套 if 语句中，可以把 if…elif…else 结构放在另外一个 if…elif…else 结构中。
例如：

# !/usr/bin/python3num=int(input("输入一个数字："))
if num%2==0:if num%3==0:print ("你输入的数字可以整除 2 和 3")else:print ("你输入的数字可以整除 2，但不能整除 3")
else:if num%3==0:print ("你输入的数字可以整除 3，但不能整除 2")else:print  ("你输入的数字不能整除 2 和 3")

执行结果为：

输入一个数字：6
你输入的数字可以整除 2 和 3

循环语句

while 循环

Python 中 while 语句的一般形式：

while 判断条件(condition)：

执行语句(statements)……

以下实例使用了 while 来计算 1 到 50 的总和：

#!/usr/bin/env python3n = 50sum = 0
counter = 1
while counter <= n:sum = sum + countercounter += 1print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum))

执行结果如下：

1 到 100 之和为: 1275

while 循环使用 else 语句

简单语句组

类似if语句的语法，如果你的while循环体中只有一条语句，你可以将该语句与while写在同一行中， 如下所示：

#!/usr/bin/pythonflag = 1while (flag): print ('Python')print ("Good bye!")

**注意：**以上的无限循环你可以使用 CTRL+C 来中断循环。

执行以上脚本，输出结果如下：

Python
Python
Python
Python
Python
…

for 循环

Python for 循环可以遍历任何可迭代对象，如一个列表或者一个字符串。

for循环的一般格式如下：

for <variable> in <sequence>:<statements>
else:<statements>

for 循环实例：

>>>languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"]
>>> for x in languages:
...     print (x)
...
C
C++
Perl
Python
>>>

以下 for 实例中使用了 break 语句，break 语句用于跳出当前循环体

#!/usr/bin/python3sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:if site == "Runoob":print("Python")breakprint("循环数据 " + site)
else:print("没有循环数据!")
print("完成循环!")

执行脚本后，在循环到 "Runoob"时会跳出循环体：

循环数据 Baidu
循环数据 Google
Python
完成循环!

range()函数

如果你需要遍历数字序列，可以使用内置range()函数。它会生成数列，例如:

>>>for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

你也可以使用range指定区间的值：

>>>for i in range(5,9) :print(i)5
6
7
8
>>>

也可以使range以指定数字开始并指定不同的增量(甚至可以是负数，有时这也叫做’步长’):

>>>for i in range(0, 10, 3) :print(i)0
3
6
9
>>>

负数：

>>>for i in range(-10, -100, -30) :print(i)-10
-40
-70
>>>

您可以结合range()和len()函数以遍历一个序列的索引,如下所示:

>>>a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Google
1 Baidu
2 Runoob
3 Taobao
4 QQ
>>>

还可以使用range()函数来创建一个列表：

>>>list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>>

enumerate 函数

使用内置 enumerate 函数进行遍历:

for index, item in enumerate(sequence):process(index, item)

实例:

>>> sequence = [12, 34, 34, 23, 45, 76, 89]
>>> for i, j in enumerate(sequence):
...     print(i, j)
...
0 12
1 34
2 34
3 23
4 45
5 76
6 89

break 和 continue 语句

while 语句代码执行过程：

for 语句代码执行过程：

break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果你从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。

continue 语句被用来告诉 Python 跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

pass 语句

Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。

pass 不做任何事情，一般用做占位语句，如下实例

>>>while True:
...     pass  # 等待键盘中断 (Ctrl+C)

最小的类:

>>>class MyEmptyClass:
...     pass

以下实例在字母为 o 时 执行 pass 语句块:

#!/usr/bin/python3for letter in 'Runoob': if letter == 'o':passprint ('执行 pass 块')print ('当前字母 :', letter)print ("Good bye!")

执行以上脚本输出结果为：

当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
执行 pass 块
当前字母 : o
执行 pass 块
当前字母 : o
当前字母 : b
Good bye!

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：

实例：

>>> 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
>>>

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

#!/usr/bin/python3list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:print (x, end=" ")

执行以上程序，输出结果如下：

1 2 3 4

也可以使用 next() 函数：

#!/usr/bin/python3import sys         # 引入 sys 模块list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象while True:try:print (next(it))except StopIteration:sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

1
2
3
4

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __ iter__() 与 __ next__ () 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __ init__(), 它会在对象初始化的时候执行。

Python3 面向对象

__ iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __ next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

__ next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):x = self.aself.a += 1return xmyclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

执行输出结果为：

1
2
3
4
5

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):if self.a <= 20:x = self.aself.a += 1return xelse:raise StopIterationmyclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)for x in myiter:print(x)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

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。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3import sysdef fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契a, b, counter = 0, 1, 0while True:if (counter > n): returnyield aa, b = b, a + bcounter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成while True:try:print (next(f), end=" ")except StopIteration:sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

yield

对yield的测试结果：

• 打个比方的话，yield有点像断点。 加了yield的函数，每次执行到有yield的时候，会返回yield后面的值 并且函数会暂停，直到下次调用或迭代终止；
• yield后面可以加多个数值（可以是任意类型），但返回的值是元组类型的。

下面代码中#后面是输出结果

def get():m = 0n = 2l = ['s',1,3]k = {1:1,2:2}p = ('2','s','t')while True:m += 1yield myield m ,n ,l ,k ,pit = get()
print(next(it)) #1
print(next(it)) #(1, 2, ['s', 1, 3], {1: 1, 2: 2}, ('2', 's', 't'))print(next(it)) #2
print(type(next(it))) #<class 'tuple'>

详解

函数

函数定义的规则

• 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

参数传递

在 python 中，类型属于对象，对象有不同类型的区分，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a=“Runoob”

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，“Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

• 不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。

• 可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

• 不可变类型：类似 C++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a) 内部修改 a 的值，则是新生成一个 a 的对象。

• 可变类型：类似 C++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

传不可变对象实例

传不可变对象实例

def change(a):print(id(a))   # 指向的是同一个对象a=10print(id(a))   # 一个新对象a=1
print(id(a))
change(a)

以上实例输出结果为：

4379369136
4379369136
4379369424

可以看见在调用函数前后，形参和实参指向的是同一个对象（对象 id 相同），在函数内部修改形参后，形参指向的是不同的 id。

传可变对象实例

可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明
def changeme( mylist ):"修改传入的列表"mylist.append([1,2,3,4])print ("函数内取值: ", mylist)return# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("函数外取值: ", mylist)

传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：

函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必需参数
• 关键字参数
• 默认参数
• 不定长参数

必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

#!/usr/bin/python3#可写函数说明
def printme( str ):"打印任何传入的字符串"print (str)return# 调用 printme 函数，不加参数会报错
printme()

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):File "test.py", line 10, in <module>printme()
TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'

关键字参数

以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序：

#!/usr/bin/python3#可写函数说明
def printinfo( name, age ):"打印任何传入的字符串"print ("名字: ", name)print ("年龄: ", age)return#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )

以上实例输出结果：

名字: runoob
年龄: 50

默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

#!/usr/bin/python3#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):"打印任何传入的字符串"print ("名字: ", name)print ("年龄: ", age)return#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )

以上实例输出结果：

名字:  runoob
年龄:  50
------------------------
名字:  runoob
年龄:  35

注意：默认参数必须放在最后面，不然会报错。

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):"函数_文档字符串"function_suitereturn [expression]

加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):"打印任何传入的参数"print ("输出: ")print (arg1)print (vartuple)# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

输出:
70
(60, 50)

还有一种就是参数带两个星号 **。

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明
def printinfo( arg1, **vardict ):"打印任何传入的参数"print ("输出: ")print (arg1)print (vardict)# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)

以上实例输出结果：

输出:
1
{'a': 2, 'b': 3}

模块

import 语句

想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：

import module1[, module2[,… moduleN]

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

#!/usr/bin/python3
# Filename: support.pydef print_func( par ):print ("Hello : ", par)return

test.py 引入 support 模块：

#!/usr/bin/python3
# Filename: test.py# 导入模块
import support# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

以上实例输出结果：

$ python3 test.py
Hello :  Runoob

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次 import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

当我们使用 import 语句的时候，Python 解释器是怎样找到对应的文件的呢？

这就涉及到 Python 的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python 解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量，事实上，也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在 Python 编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/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']
>>>

sys.path 输出是一个列表，其中第一项是空串 ‘’，代表当前目录（若是从一个脚本中打印出来的话，可以更清楚地看出是哪个目录），亦即我们执行python解释器的目录（对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录）。

因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件，就会把要引入的模块屏蔽掉。

了解了搜索路径的概念，就可以在脚本中修改sys.path来引入一些不在搜索路径中的模块。

现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个fibo.py的文件，代码如下：

# 斐波那契(fibonacci)数列模块def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列a, b = 0, 1while b < n:print(b, end=' ')a, b = b, a+bprint()def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列result = []a, b = 0, 1while b < n:result.append(b)a, b = b, a+breturn result

然后进入Python解释器，使用下面的命令导入这个模块：

>>> import fibo

这样做并没有把直接定义在fibo中的函数名称写入到当前符号表里，只是把模块fibo的名字写到了那里。

可以使用模块名称来访问函数：

>>>fibo.fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__
'fibo'

如果你打算经常使用一个函数，你可以把它赋给一个本地的名称：

>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

from … import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。

from … import * 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

深入模块

模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞混。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。比如:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中（所以在这个例子里面，fibo 这个名称是没有定义的）。

这还有一种方法，可以一次性的把模块中的所有（函数，变量）名称都导入到当前模块的字符表:

>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这将把所有的名字都导入进来，但是那些由单一下划线（_）开头的名字不在此例。大多数情况， Python程序员不使用这种方法，因为引入的其它来源的命名，很可能覆盖了已有的定义。

__name__属性

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

#!/usr/bin/python3
# Filename: using_name.pyif __name__ == '__main__':print('程序自身在运行')
else:print('我来自另一模块')

运行输出如下：

$ python using_name.py
程序自身在运行

$ python
>>> import using_name
我来自另一模块
>>>

说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是__main__时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

说明：name 与 main 底下是双下划线，_ _是这样去掉中间的那个空格。

dir() 函数

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回:

>>> import fibo, sys
>>> dir(fibo)
['__name__', 'fib', 'fib2']
>>> dir(sys)
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__','__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__','_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe','_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv','base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder','call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook','dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix','executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style','getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags','getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit','getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount','gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info','intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path','path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1','setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit','setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout','thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> import fibo
>>> fib = fibo.fib
>>> dir() # 得到一个当前模块中定义的属性列表
['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
>>> a = 5 # 建立一个新的变量 'a'
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
>>>
>>> del a # 删除变量名a
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>>

标准模块

Python 本身带着一些标准的模块库，在 Python 库参考文档中将会介绍到（就是后面的"库参考文档"）。

有些模块直接被构建在解析器里，这些虽然不是一些语言内置的功能，但是他却能很高效的使用，甚至是系统级调用也没问题。

这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置，比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。

应该注意到这有一个特别的模块 sys ，它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串:

>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
'... '
>>> sys.ps1 = 'C> '
C> print('Runoob!')
Runoob!
C>

包

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块，或者是 Python 图形库。

不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之为一个"包"）。

现存很多种不同的音频文件格式（基本上都是通过后缀名区分的，例如： .wav，:file:.aiff，:file:.au，），所以你需要有一组不断增加的模块，用来在不同的格式之间转换。

并且针对这些音频数据，还有很多不同的操作（比如混音，添加回声，增加均衡器功能，创建人造立体声效果），所以你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。

这里给出了一种可能的包结构（在分层的文件系统中）:

sound/                          顶层包__init__.py               初始化 sound 包formats/                  文件格式转换子包__init__.pywavread.pywavwrite.pyaiffread.pyaiffwrite.pyauread.pyauwrite.py...effects/                  声音效果子包__init__.pyecho.pysurround.pyreverse.py...filters/                  filters 子包__init__.pyequalizer.pyvocoder.pykaraoke.py...

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 init.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 :file:init.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为（将在后面介绍的） __all__变量赋值。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

import sound.effects.echo

这将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须使用全名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种导入子模块的方法是:

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块: echo，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同样的，这种方法会导入子模块: echo，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

注意当使用 from package import item 这种形式的时候，对应的 item 既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。

import 语法会首先把 item 当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，抛出一个 :exc:ImportError 异常。

反之，如果使用形如 import item.subitem.subsubitem 这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。

从一个包中导入*

如果我们使用 from sound.effects import * 会发生什么呢？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，然后一个一个的把它们都导入进来。

但这个方法在 Windows 平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个不区分大小写的系统。

在 Windows 平台上，我们无法确定一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块是 echo 还是 Echo，或者是 ECHO。

为了解决这个问题，我们只需要提供一个精确包的索引。

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 init.py 存在一个叫做 all 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。

作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 all 也更新了啊。

以下实例在 file:sounds/effects/init.py 中包含如下代码:

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

这表示当你使用from sound.effects import *这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。

如果 all 真的没有定义，那么使用from sound.effects import *这种语法的时候，就不会导入包 sound.effects 里的任何子模块。他只是把包sound.effects和它里面定义的所有内容导入进来（可能运行__init__.py里定义的初始化代码）。

这会把 __ init__.py 里面定义的所有名字导入进来。并且他不会破坏掉我们在这句话之前导入的所有明确指定的模块。看下这部分代码:

import sound.effects.echo
import sound.effects.surround
from sound.effects import *

这个例子中，在执行 from…import 前，包 sound.effects 中的 echo 和 surround 模块都被导入到当前的命名空间中了。（当然如果定义了 __ all__ 就更没问题了）

通常我们并不主张使用 * 这种方法来导入模块，因为这种方法经常会导致代码的可读性降低。不过这样倒的确是可以省去不少敲键的功夫，而且一些模块都设计成了只能通过特定的方法导入。

记住，使用 from Package import specific_submodule 这种方法永远不会有错。事实上，这也是推荐的方法。除非是你要导入的子模块有可能和其他包的子模块重名。

如果在结构中包是一个子包（比如这个例子中对于包sound来说），而你又想导入兄弟包（同级别的包）你就得使用导入绝对的路径来导入。比如，如果模块sound.filters.vocoder 要使用包 sound.effects 中的模块 echo，你就要写成 from sound.effects import echo。

from . import echo
from .. import formats
from ..filters import equalizer

无论是隐式的还是显式的相对导入都是从当前模块开始的。主模块的名字永远是"main"，一个Python应用程序的主模块，应当总是使用绝对路径引用。

包还提供一个额外的属性__path__。这是一个目录列表，里面每一个包含的目录都有为这个包服务的__init__.py，你得在其他__init__.py被执行前定义哦。可以修改这个变量，用来影响包含在包里面的模块和子包。

这个功能并不常用，一般用来扩展包里面的模块。

输入和输出

Python 有两种输出值的方式：表达式语句和print()函数。
还有一种文件对象的write()方法，标准输出文件可以用sys.stdout引用。
如果你希望格式化输出，可以使用str.format()函数。
如果你希望将输出的值转换为字符串，可以使用repr()或者str()函数。

• str()：函数返回一个用户易读的表达形式。
• repr()：产生一个解释器易读的表达式。

例如：

>>> s = 'Hello, Runoob'
>>> str(s)
'Hello, Runoob'
>>> repr(s)
"'Hello, Runoob'"
>>> str(1/7)
'0.14285714285714285'
>>> x = 10 * 3.25
>>> y = 200 * 200
>>> s = 'x 的值为： ' + repr(x) + ',  y 的值为：' + repr(y) + '...'
>>> print(s)
x 的值为： 32.5,  y 的值为：40000...
>>> #  repr() 函数可以转义字符串中的特殊字符
... hello = 'hello, runoob\n'
>>> hellos = repr(hello)
>>> print(hellos)
'hello, runoob\n'
>>> # repr() 的参数可以是 Python 的任何对象
... repr((x, y, ('Google', 'Runoob')))
"(32.5, 40000, ('Google', 'Runoob'))"

这里有两种方式输出一个平方与立方的表:

>>> for x in range(1, 11):
...     print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(5), repr(x*x*x).rjust(7))
...1     1       12     4       83     9      274    16      645    25     1256    36     2167    49     3438    64     5129    81     729
10   100    1000
>>>
>>> for x in range(1, 11):
...     print('{} {} {}'.format(x, x*x, x*x*x))
...1   1    12   4    83   9   274  16   645  25  1256  36  2167  49  3438  64  5129  81  729
10 100 1000
>>>

注意：在第一个例子中, 每列间的空格由 print() 添加。

这个例子展示了字符串对象的 rjust() 方法, 它可以将字符串靠右, 并在左边填充空格。

还有类似的方法, 如 ljust() 和 center()。 这些方法并不会写任何东西, 它们仅仅返回新的字符串。

另一个方法 zfill(), 当字符串里字符个数小于输入的参数时，它会在数字的左边填充 0，如下所示：

>>> '12'.zfill(5)
'00012'
>>> '-3.14'.zfill(7)
'-003.14'
>>> '3.14159265359'.zfill(5)
'3.14159265359'

str.format() 的基本使用如下:

>>> print('{}网址： "{}!"'.format('百度', 'www.baidu.com'))
百度网址： "www.baidu.com!"

括号及其里面的字符 (称作格式化字段) 将会被 format() 中的参数替换。

在括号中的数字用于指向传入对象在 format() 中的位置，如下所示：

>>> print('{0} 和 {1}'.format('Google', 'Runoob'))
Google 和 Runoob
>>> print('{1} 和 {0}'.format('Google', 'Runoob'))
Runoob 和 Google

如果在 format() 中使用了关键字参数, 那么它们的值会指向使用该名字的参数。

>>> print('{name}网址： {site}'.format(name='百度', site='www.baidu.com'))
百度网址： www.baidu.com

位置及关键字参数可以任意的结合:

>>> print('站点列表 {0}, {1}, 和 {other}。'.format('Google', 'Runoob', other='Taobao'))
站点列表 Google, Runoob, 和 Taobao。

!a (使用 ascii()), !s (使用 str()) 和 !r (使用 repr()) 可以用于在格式化某个值之前对其进行转化:

>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为： {}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。
>>> print('常量 PI 的值近似为： {!r}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。

可选项 : 和格式标识符可以跟着字段名。 这就允许对值进行更好的格式化。 下面的例子将 Pi 保留到小数点后三位：

>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为 {0:.3f}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为 3.142。

在 : 后传入一个整数, 可以保证该域至少有这么多的宽度。 用于美化表格时很有用。

>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> for name, number in table.items():
...     print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, number))
...
Google     ==>          1
Runoob     ==>          2
Taobao     ==>          3

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