python的历史及特点

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python的历史及特点包含:软件通常在beta测试完成后不久发布。 当你完成了JavaSE和JavaEE的学习后, 绝对有必要做正确的事情。 红色括号给出了一个基本示例,表示另一个括号必须在附近。 bootstrap是一个前端框架 在编程时要牢记这一想法:就像将来要维护你的代码的人是一个知道你住在哪里的残忍的疯子。 (Gerald Weinberg) (奥斯特霍特) 集成了各种键盘命令和功能。 PoT是一个熟悉的概念,所以很容易理解。 移动到C++或许多其他编程语言中的一种。 你写的任何超过六个月没读过的代码,就像你再看别人的代码一样。 如果一切都好,你就失业了。 (马丁·戈尔丁) 用代码行来评估软件开发的进度就像用权重来评估飞机建造的进度一样。 有三种:懒惰、易怒和傲慢。 可以申请发布内容 将这些库集成到ruby on rails框架中,以扩展代码的功能。 这些允许更快和更清晰的编码。 你越早落后,你就必须赶上更多的时间。 python的历史及特点介绍的方法与命令流程等可以帮助到读者。

python的历史及特点例图

Python之父Guido van Rossum正式退出Python核心决策层,他在邮件里有点生气又有点伤心的写道:

现在PEP 572已经完成,我不再想为一个PEP这么努力争取,而且还发现有这么多人鄙视我的决定。

这个完虐Guido van Rossum并且让他萌生退意的PEP 是Python Enhancement Proposals(改进提案)的缩写。一个 PEP 是一份为 Python 社区提供各种增强功能的技术规格,也是提交新特性,以便让社区指出问题、精确化技术文档的提案。Guido Van Rossum被业内称为“仁慈的独裁者”,因为他会亲自签署并确认每一份PEP。与之对比,另一种计算机语言PHP的类似改进都是通过投票完成的。

Van Rossum的这一行为广受争议,虽然有不少人支持他的决策,但也有一些开发人员认为PEP 572是很糟糕,因为“它反映了Van Rossum的观点而不是最佳实践”。

Van Rossum对Python无疑是精益求精的——但PEP 572被接受后的第三天,雪片一样飞来的反馈意见让这个今年已经62岁的著名工程师应接不暇。

“我累了,需要很长时间的休息”

——Van Rossum坦言

有人说:耿直的技术大佬终于做不好管理岗,黯然退居幕后了。

Guido van Rossum穿着写有“人生苦短,我用Python”的T恤与大家合影

Python的由来

1989年,Guido van Rossum在参加设计ABC(一种教学语言)后,萌生了想要开发一种新语言的想法。ABC是为非专业程序员设计的非常强大的计算机语言,也许是由于它并不开放,又也许是由于当时的信息传播并没有如今这么快,总之ABC没有被推广成功。

Guido van Rossum综合了ABC语言的优点,并且结合了Unix shell和C的习惯,创造除了一种新的语言——Python。

Python的命名也来自于Guido van Rossum最喜欢的一部英国喜剧:《蒙提·派森的飞行马戏团》(Monty Python and the Flying Circus)。由Python的命名就可以看出Guido van Rossum对它的珍爱,自从1989年Python诞生,这位耿直的工程师倾尽了30年的心血不断完善它,这才有了如今的Python。

看Guido van Rossum的个人履历也能发现,Python几乎贯穿了他的职业生涯:

1982年获得阿姆斯特丹大学的数学和计算机科学的硕士学位,同年加入CWI。

1989年他创立了python语言。

1991年初python公布了第一个公开发行版。

1995年Guido从荷兰移居至美国。

2005年开始Guido为Google工作。

现在Guido在Dropbox工作。

从1982年至今,可以说Python是Guido van Rossum的最高成就。

Python以后会渐渐没落吗?

没有了创始人站场子,被创始人抛弃的Python会渐渐没落吗?不可否认,继任者的魅力永远差创始人一截,但Guido van Rossum也明确表示,虽然已经脱离核心决策层,但还是会依旧待在这个团队里:

作为一个普通的核心开发者,我仍然会一直都在,而且我仍然可以指导人,或许可能有更多的时间,但我基本上给自己放了一个永久的假期不当BDFL(Benevolent Dictator For Life),接下来你们就靠自己了。

不论Python团队的人员如何变动,不可否认的是Python是世界上使用最多的语言之一:

(2018年7月份编程语言指数榜)

Stack Overflow的2018年开发人员调查将Python列为第七大流行的“编程、脚本和标记语言”,领先于C#,Ruby和PHP。

它是一种理想的初学者语言,最主要的是:从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在,同时也是人工智能首先的编程语言——Python在在人工智能上的优势至今无人能够撼动。

在人工智能上使用Python编程语言的优势:

平台无关,可以在现在每一个*nix版本上使用

学习更加简单快速

有许多图像加强库和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

它是开源的。可以得到相同的社区支持。

也许,在未来,才是Python真正大展拳脚的时候。

无论是大数据、人工智能还是机器学习,Python都是最热门的语言 ,本次课程,将带你从基础入门Python3,掌握Python3.x 版本语法,结合讲师实际工作经验讲解Python的语法、功能、原理等相关知识,并为你精心配套了练习题目及实战案例。

1. 人工智能领域的数据科学工作者、数据分析师等岗位都需要掌握Python作为基础编程语言和数据处理的工具。本课程将以案例驱动的方式,系统地讲解Python语言的语法、功能、原理,让学员快速掌握并熟悉Python语言;

2. 本课程将采用直播形式授课,为了帮助学员夯实每个知识点,提高学习一门编程语言的趣味性,我们会在每次直播课中加入随堂测验和互动问答环节,扫除编程盲点。

3. 在课堂后,将为学员设计一套高质量的Python语言程序设计练习题目,以及详细的题目答案解析,需要着重讲解的题目将通过视频解析。做到课上快速学习,课后扎实巩固,帮助你最终成长为人工智能领域优秀研发工程师迈出坚实的第一步。

Python将被纳入高考,小学生都在学Python,你慌了吗?"这是2017年就传遍互联网圈的消息。

这则消息足够说明首先Python语言极易上手,其次Python的应用领域也确实很广泛,游戏开发、桌面开发、后台开发、网站开发、网络爬虫、尤其是在近期热门的人工智能和大数据领域表现更加突出。

我一直认为Python虽然纳入小学教材,但能不能学会又是另外一个问题。说的再简单还是有难度的,毕竟编程是一门很枯燥的学科,没有兴趣和毅力也难学会。经常有小白读者让我推荐一门编程语言,我都会毫不犹豫的推荐他们学Python。但大多数读者都在搭建Python开发环境时就殆尽了学习兴趣,还未体验到编程的乐趣就放弃了。所以心慌还不至于。

直到我在朋友圈看到一个自学Pyhon的读者立下的Flag

这是一个叫【Python小课】的网站为小白提供的自学平台,看域名www.pypypy.cn就知道它是专门为自学Python服务的。算是为自学Python的读者找到了福音,但心慌的时候也到了。说小学生有点夸张,但中学生通过这个平台入门Python绝对不是问题,在读的各位想自学Python就更不是问题。

老读者都知道我也是半路出家的程序员,也时不时的分享一些自学教程。但自学的方式,无非就是视频教程,编程书籍,新颖点的就是录音+博文的方式了。

而在【Python小课】,你可以一边打游戏,一边学编程。是不是听着就想立即体验一下,那么恭喜你,一旦体验就会情不自禁的“入坑。请慎重向下看哈。

1、闯关晋级,步步代入

首先用微信登陆www.pypypy.cn之后,就能看到这样的关卡界面,【Python小课】区别于传统的教学,将学习章节设置成游戏关卡,将每个章节的知识点转化成闯关秘籍,有专门的老师带领指引,不知不觉就进入状态了,像玩游戏一样,闯关晋级,十足的成就感。

还内置了动画帮助我们理解

2、云端运行,培养兴趣

【Python小课】通过云端运行,所有的代码直接点击运行即可,避开了安装开发环境的繁琐枯燥步骤,这对新手来能最快的培养出对Pyhon的兴趣。

3、有问必答,相互学习

每个关卡都有「提问」按钮,可以随时提问,当然可以看到其他小伙伴的问题,是不是有一种相互学习,组团闯关的感受。助教也会全程跟踪,及时帮你解决问题。

4、安排合理,层层深入

【Python小课】分成三个部分:基础知识,模块教学(爬虫)和大项目练习。

全部课程学下来能做到的程度是调用网络上现有模块、能给自己写一些小工具:拍图识字的App、微信机器人、爬虫抓数据资料、自动发邮件、人工智能对话机器人……

最重要的是,你将有能力获取一份收入可观的工作

Python标识符

在 Python 里,标识符有字母、数字、下划线组成。

在 Python 中,所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_),但不能以数字开头。

Python 中的标识符是区分大小写的。

以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用 from xxx import * 而导入;

以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员;以双下划线开头和结尾的 __foo__ 代表 Python 里特殊方法专用的标识,如 __init__() 代表类的构造函数。

如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费

Python有五个标准的数据类型

Numbers(数字)

String(字符串)

List(列表)

Tuple(元组)

Dictionary(字典)

Python支持四种不同的数字类型

int(有符号整型)

long(长整型[也可以代表八进制和十六进制])

float(浮点型)

complex(复数)

python的字串列表有2种取值顺序

从左到右索引默认0开始的,最大范围是字符串长度少1

从右到左索引默认-1开始的,最大范围是字符串开头

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。它支持字符,数字,字符串甚至可以包含列表(即嵌套)。

列表用 [ ] 标识,是 python 最通用的复合数据类型。

列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ,就可以截取相应的列表,从左到右索引默认 0 开始,从右到左索引默认 -1 开始,下标可以为空表示取到头或尾。

加号 + 是列表连接运算符,星号 * 是重复操作。

元组是另一个数据类型,类似于List(列表)

元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值,相当于只读列表。

字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型

列表是有序的对象结合,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。

字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。

Python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,你只需要将数据类型作为函数名即可。

以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值。

函数描述

int(x [,base])将x转换为一个整数

long(x [,base] )将x转换为一个长整数

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 必须是一个序列 (key,value)元组。

frozenset(s)转换为不可变集合

chr(x)将一个整数转换为一个字符

unichr(x)将一个整数转换为Unicode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

Python 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

python算术运算符

运算符描述实例

+加 - 两个对象相加a + b 输出结果 30

-减 - 得到负数或是一个数减去另一个数a - b 输出结果 -10

*乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a * b 输出结果 200

/除 - x除以yb / a 输出结果 2

%取模 - 返回除法的余数b % a 输出结果 0

**幂 - 返回x的y次幂a**b 为10的20次方, 输出结果 100000000000000000000

//取整除 - 返回商的整数部分9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0

python比较运算符

以下假设变量a为10,变量b为20:

运算符描述实例

==等于 - 比较对象是否相等(a == b) 返回 False。

!=不等于 - 比较两个对象是否不相等(a != b) 返回 true.

<>不等于 - 比较两个对象是否不相等(a <> b) 返回 true。这个运算符类似 != 。

>大于 - 返回x是否大于y(a > b) 返回 False。

<小于 - 返回x是否小于y。所有比较运算符返回1表示真,返回0表示假。这分别与特殊的变量True和False等价。注意,这些变量名的大写。(a < b) 返回 true。

>=大于等于 - 返回x是否大于等于y。(a >= b) 返回 False。

<=小于等于 - 返回x是否小于等于y。(a <= b) 返回 true。

Python赋值运算符

以下假设变量a为10,变量b为20:

运算符描述实例

=简单的赋值运算符c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c

+=加法赋值运算符c += a 等效于 c = c + a

-=减法赋值运算符c -= a 等效于 c = c - a

*=乘法赋值运算符c *= a 等效于 c = c * a

/=除法赋值运算符c /= a 等效于 c = c / a

%=取模赋值运算符c %= a 等效于 c = c % a

**=幂赋值运算符c **= a 等效于 c = c ** a

//=取整除赋值运算符c //= a 等效于 c = c // a

Python位运算符

下表中变量 a 为 60,b 为 13,二进制格式如下:

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

运算符描述实例

&按位与运算符:参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0(a & b) 输出结果 12 ,二进制解释: 0000 1100

|按位或运算符:只要对应的二个二进位有一个为1时,结果位就为1。(a | b) 输出结果 61 ,二进制解释: 0011 1101

^按位异或运算符:当两对应的二进位相异时,结果为1(a ^ b) 输出结果 49 ,二进制解释: 0011 0001

~按位取反运算符:对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1(~a ) 输出结果 -61 ,二进制解释: 1100 0011, 在一个有符号二进制数的补码形式。

<<左移动运算符:运算数的各二进位全部左移若干位,由"<<"右边的数指定移动的位数,高位丢弃,低位补0。a << 2 输出结果 240 ,二进制解释: 1111 0000

>>右移动运算符:把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干位,">>"右边的数指定移动的位数a >> 2 输出结果 15 ,二进制解释: 0000 1111

Python逻辑运算符

Python语言支持逻辑运算符,以下假设变量 a 为 10, b为 20:

运算符逻辑表达式描述实例

andx and y布尔"与" - 如果 x 为 False,x and y 返回 False,否则它返回 y 的计算值。(a and b) 返回 20。

orx or y布尔"或" - 如果 x 是非 0,它返回 x 的值,否则它返回 y 的计算值。(a or b) 返回 10。

notnot x布尔"非" - 如果 x 为 True,返回 False 。如果 x 为 False,它返回 True。not(a and b) 返回 False

Python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。

运算符描述实例

in如果在指定的序列中找到值返回 True,否则返回 False。x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。

not in如果在指定的序列中没有找到值返回 True,否则返回 False。x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。

Python身份运算符

身份运算符用于比较两个对象的存储单元

运算符描述实例

isis 是判断两个标识符是不是引用自一个对象x is y, 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True,否则返回 False

is notis not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象x is not y , 类似 id(a) != id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True,否则返回 False。

注: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。

Python 循环语句

Python提供了for循环和while循环(在Python中没有do..while循环):

循环类型描述

while 循环在给定的判断条件为 true 时执行循环体,否则退出循环体。

for 循环重复执行语句

嵌套循环你可以在while循环体中嵌套for循环

循环控制语句可以更改语句执行的顺序。Python支持以下循环控制语句:

控制语句描述

break 语句在语句块执行过程中终止循环,并且跳出整个循环

continue 语句在语句块执行过程中终止当前循环,跳出该次循环,执行下一次循环。

pass 语句pass是空语句,是为了保持程序结构的完整性。

Python Number(数字)

Python 支持四种不同的数值类型:

整型(Int) - 通常被称为是整型或整数,是正或负整数,不带小数点。

长整型(long integers) - 无限大小的整数,整数最后是一个大写或小写的L。

浮点型(floating point real values) - 浮点型由整数部分与小数部分组成,浮点型也可以使用科学计数法表示(2.5e2 = 2.5 x 102 = 250)

复数(complex numbers) - 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。

注:长整型也可以使用小写"L",但是还是建议您使用大写"L",避免与数字"1"混淆。Python使用"L"来显示长整型。

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

Python Number类型转换

int(x [,base])将x转换为一个整数

long(x [,base])将x转换为一个长整数

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

chr(x )将一个整数转换为一个字符

unichr(x )将一个整数转换为Unicode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

python数学函数

函数返回值 ( 描述 )

abs(x)返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10

ceil(x)返回数字的上入整数,如math.ceil(4.1) 返回 5

cmp(x, y)如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1

exp(x)返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045

fabs(x)返回数字的绝对值,如math.fabs(-10) 返回10.0

floor(x)返回数字的下舍整数,如math.floor(4.9)返回 4

log(x)如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0

log10(x)返回以10为基数的x的对数,如math.log10(100)返回 2.0

max(x1, x2,...)返回给定参数的最大值,参数可以为序列。

min(x1, x2,...)返回给定参数的最小值,参数可以为序列。

modf(x)返回x的整数部分与小数部分,两部分的数值符号与x相同,整数部分以浮点型表示。

pow(x, y)x**y 运算后的值。

round(x [,n])返回浮点数x的四舍五入值,如给出n值,则代表舍入到小数点后的位数。

sqrt(x)返回数字x的平方根,数字可以为负数,返回类型为实数,如math.sqrt(4)返回 2+0j

Python随机函数

随机数可以用于数学,游戏,安全等领域中,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。

Python包含以下常用随机数函数

函数描述

choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。

randrange ([start,] stop [,step])从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数缺省值为1

random()随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。

seed([x])改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。

shuffle(lst)将序列的所有元素随机排序

uniform(x, y)随机生成下一个实数,它在[x,y]范围内。

Python三角函数

Python包括以下三角函数

函数描述

acos(x)返回x的反余弦弧度值。

asin(x)返回x的反正弦弧度值。

atan(x)返回x的反正切弧度值。

atan2(y, x)返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。

cos(x)返回x的弧度的余弦值。

hypot(x, y)返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。

sin(x)返回的x弧度的正弦值。

tan(x)返回x弧度的正切值。

degrees(x)将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) , 返回90.0

radians(x)将角度转换为弧度

Python数学常量

常量描述

pi数学常量 pi(圆周率,一般以π来表示)

e数学常量 e,e即自然常数(自然常数)。

Python字符串

Python转义字符

在需要在字符中使用特殊字符时,python用反斜杠()转义字符。

如下表:

转义字符描述

(在行尾时)续行符

\反斜杠符号

'单引号

"双引号

a响铃

退格(Backspace)

e转义

换行

纵向制表符

横向制表符

回车

换页

oyy八进制数,yy代表的字符,例如:o12代表换行

\xyy十六进制数,yy代表的字符,例如:\x0a代表换行

other其它的字符以普通格式输出

Python字符串运算符

下表实例变量 a 值为字符串 "Hello",b 变量值为 "Python"

操作符描述实例

+字符串连接>>>a + b'HelloPython'

*重复输出字符串>>>a * 2'HelloHello'

[]通过索引获取字符串中字符>>>a[1]'e'

[ : ]截取字符串中的一部分>>>a[1:4]'ell'

in成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True>>>"H"inaTrue

not in成员运算符 - 如果字符串中不包含给定的字符返回 True>>>"M"notinaTrue

r/R原始字符串 - 原始字符串:所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用,没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母"r"(可以大小写)以外,与普通字符串有着几乎完全相同的语法。>>>printr' ' >>> printR' '

%格式字符串请看下一章节

Python字符串格式化

Python 支持格式化字符串的输出 。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式,但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。

在 Python 中,字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。

如下实例:

#!/usr/bin/pythonprint "My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21)

以上实例输出结果:

My name is Zara and weight is 21 kg!

python字符串格式化符号:

符号描述

%c 格式化字符及其ASCII码

%s 格式化字符串

%d 格式化整数

%u 格式化无符号整型

%o 格式化无符号八进制数

%x 格式化无符号十六进制数

%X 格式化无符号十六进制数(大写)

%f 格式化浮点数字,可指定小数点后的精度

%e 用科学计数法格式化浮点数

%E 作用同%e,用科学计数法格式化浮点数

%g %f和%e的简写

%G %f 和 %E 的简写

%p 用十六进制数格式化变量的地址

Python列表

Python包含以下函数:

序号函数

1cmp(list1, list2)

比较两个列表的元素

2len(list)

列表元素个数

3max(list)

返回列表元素最大值

4min(list)

返回列表元素最小值

5list(seq)

将元组转换为列表

Python包含以下方法

序号方法

1list.append(obj)

在列表末尾添加新的对象

2list.count(obj)

统计某个元素在列表中出现的次数

3list.extend(seq)

在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表)

4list.index(obj)

从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置

5list.insert(index, obj)

将对象插入列表

6list.pop(obj=list[-1])

移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值

7list.remove(obj)

移除列表中某个值的第一个匹配项

8list.reverse()

反向列表中元素

9list.sort([func])

对原列表进行排序

Python元组

Python的元组(tuple)与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。

元组使用小括号,列表使用方括号。

元组内置函数:

Python元组包含了以下内置函数

序号方法及描述

1cmp(tuple1, tuple2)

比较两个元组元素。

2len(tuple)

计算元组元素个数。

3max(tuple)

返回元组中元素最大值。

4min(tuple)

返回元组中元素最小值。

5tuple(seq)

将列表转换为元组。

Python字典(dictionary)

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

字典内置函数及方法:

Python字典包含了以下内置函数:

序号函数及描述

1cmp(dict1, dict2)

比较两个字典元素。

2len(dict)

计算字典元素个数,即键的总数。

3str(dict)

输出字典可打印的字符串表示。

4type(variable)

返回输入的变量类型,如果变量是字典就返回字典类型。

Python字典包含了以下内置方法:

序号函数及描述

1dict.clear()

删除字典内所有元素

2dict.copy()

返回一个字典的浅复制

3dict.fromkeys(seq[, val]))

创建一个新字典,以序列 seq 中元素做字典的键,val 为字典所有键对应的初始值

4dict.get(key, default=None)

返回指定键的值,如果值不在字典中返回default值

5dict.has_key(key)

如果键在字典dict里返回true,否则返回false

6dict.items()

以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组

7dict.keys()

以列表返回一个字典所有的键

8dict.setdefault(key, default=None)

和get()类似, 但如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为default

9dict.update(dict2)

把字典dict2的键/值对更新到dict里

10dict.values()

以列表返回字典中的所有值

11pop(key[,default])

删除字典给定键 key 所对应的值,返回值为被删除的值。key值必须给出。 否则,返回default值。

12popitem()

随机返回并删除字典中的一对键和值。

匿名函数lambda

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。

lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

lambda函数拥有自己的命名空间,且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。

虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

如:

sum =lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;print"相加后的值为 : ", sum(10,20) //输出30

python import语句

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 fib 的 fibonacci 函数,使用如下语句:

from fib import fibonacci

这个声明不会把整个 fib 模块导入到当前的命名空间中,它只会将 fib 里的 fibonacci 单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。

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 *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

例如我们想一次性引入 math 模块中所有的东西,语句如下:

from math import*

Python文件操作

打开和关闭文件

现在,您已经可以向标准输入和输出进行读写。现在,来看看怎么读写实际的数据文件。

Python 提供了必要的函数和方法进行默认情况下的文件基本操作。你可以用 file 对象做大部分的文件操作。

open函数

你必须先用Python内置的open()函数打开一个文件,创建一个file对象,相关的方法才可以调用它进行读写。

语法:

file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])

各个参数的细节如下:

file_name:file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。

access_mode:access_mode决定了打开文件的模式:只读,写入,追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的,默认文件访问模式为只读(r)。

buffering:如果buffering的值被设为0,就不会有寄存。如果buffering的值取1,访问文件时会寄存行。如果将buffering的值设为大于1的整数,表明了这就是的寄存区的缓冲大小。如果取负值,寄存区的缓冲大小则为系统默认。

不同模式打开文件的完全列表:

模式描述

r以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。

rb以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。

r+打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。

rb+以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。

w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。

wb以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。

w+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。

wb+以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。

a打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。

ab以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。

a+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。

ab+以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。

File对象的属性

一个文件被打开后,你有一个file对象,你可以得到有关该文件的各种信息。

以下是和file对象相关的所有属性的列表:

属性描述

file.closed返回true如果文件已被关闭,否则返回false。

file.mode返回被打开文件的访问模式。

file.name返回文件的名称。

file.softspace如果用print输出后,必须跟一个空格符,则返回false。否则返回true。

close()方法

File 对象的 close()方法刷新缓冲区里任何还没写入的信息,并关闭该文件,这之后便不能再进行写入。

当一个文件对象的引用被重新指定给另一个文件时,Python 会关闭之前的文件。用 close()方法关闭文件是一个很好的习惯。

语法:

fileObject.close();

write()方法

write()方法可将任何字符串写入一个打开的文件。需要重点注意的是,Python字符串可以是二进制数据,而不是仅仅是文字。

write()方法不会在字符串的结尾添加换行符(' '):

语法:

fileObject.write(string);

read()方法

read()方法从一个打开的文件中读取一个字符串。需要重点注意的是,Python字符串可以是二进制数据,而不是仅仅是文字。

语法:

fileObject.read([count]);

文件定位

tell()方法告诉你文件内的当前位置;换句话说,下一次的读写会发生在文件开头这么多字节之后。

seek(offset [,from])方法改变当前文件的位置。Offset变量表示要移动的字节数。From变量指定开始移动字节的参考位置。

如果from被设为0,这意味着将文件的开头作为移动字节的参考位置。如果设为1,则使用当前的位置作为参考位置。如果它被设为2,那么该文件的末尾将作为参考位置。

重命名和删除文件

Python的os模块提供了帮你执行文件处理操作的方法,比如重命名和删除文件。

要使用这个模块,你必须先导入它,然后才可以调用相关的各种功能。

remove方法

你可以用remove()方法删除文件,需要提供要删除的文件名作为参数。

Python里的目录

所有文件都包含在各个不同的目录下,不过Python也能轻松处理。os模块有许多方法能帮你创建,删除和更改目录。

mkdir()方法

可以使用os模块的mkdir()方法在当前目录下创建新的目录们。你需要提供一个包含了要创建的目录名称的参数。

语法:

os.mkdir("newdir")

chdir()方法

可以用chdir()方法来改变当前的目录。chdir()方法需要的一个参数是你想设成当前目录的目录名称。

语法:

os.chdir("newdir")

rmdir()方法

rmdir()方法删除目录,目录名称以参数传递。

在删除这个目录之前,它的所有内容应该先被清除。

语法:

os.rmdir('dirname')

文件、目录相关方法

三个重要的方法来源能对Windows和Unix操作系统上的文件及目录进行一个广泛且实用的处理及操控,如下:

File 对象方法: file对象提供了操作文件的一系列方法。

OS 对象方法: 提供了处理文件及目录的一系列方法。

Python File(文件)方法

file 对象使用 open 函数来创建,下表列出了 file 对象常用的函数:

序号方法及描述

1file.close()

关闭文件。关闭后文件不能再进行读写操作。

2file.flush()

刷新文件内部缓冲,直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件, 而不是被动的等待输出缓冲区写入。

3file.fileno()

返回一个整型的文件描述符(file deor FD 整型), 可以用在如os模块的read方法等一些底层操作上。

4file.isatty()

如果文件连接到一个终端设备返回 True,否则返回 False。

5file.next()

返回文件下一行。

6file.read([size])

从文件读取指定的字节数,如果未给定或为负则读取所有。

7file.readline([size])

读取整行,包括 " " 字符。

8file.readlines([sizehint])

读取所有行并返回列表,若给定sizeint>0,返回总和大约为sizeint字节的行, 实际读取值可能比sizhint较大, 因为需要填充缓冲区。

9file.seek(offset[, whence])

设置文件当前位置

10file.tell()

返回文件当前位置。

11file.truncate([size])

截取文件,截取的字节通过size指定,默认为当前文件位置。

12file.write(str)

将字符串写入文件,没有返回值。

13file.writelines(sequence)

向文件写入一个序列字符串列表,如果需要换行则要自己加入每行的换行符。

Python内置函数

内置函数

abs()pmod()input()open()staticmethod()

all()enumerate()int()ord()str()

any()eval()isinstance()pow()sum()

basestring()execfile()issubclass()print()super()

bin()file()iter()property()tuple()

bool()filter()len()range()type()

bytearray()float()list()raw_input()unichr()

callable()format()locals()reduce()unicode()

chr()frozenset()long()reload()vars()

classmethod()getattr()map()repr()xrange()

cmp()globals()max()reversed()zip()

compile()hasattr()memoryview()round()__import__()

complex()hash()min()set()

delattr()help()next()setattr()

dict()hex()object()slice()

dir()id()oct()sorted()exec 内置表达式

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于 1989年底发明, 第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。

特点:

简单易学

Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python有极其简单的语法容易上手。

免费开源

Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言

用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

解释性

Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。 Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

用途:

Python的广泛用途

1、Python Web开发

2、编写桌面图形用户界面程序

3、图像处理、影视特效、3D游戏开发

4、Python网络爬虫技术

5、Python大数据分析与挖掘

6、Linux系统运维

Python广为人知的应用案例

1、Googel搜索引擎的核心代码使用Python

2、迪士尼公司的动画制作与生成采用Python

3、大部分Linux操作系统都内建Python环境

4、豆瓣网使用Python作为主体开发语言

5、Yahoo使用Python建立全球站点

记得刚学Python的时候,几乎所有人都说Python 简单易学,而对于编程零基础,只掌握Word和Excel的人来说,感觉真的好难。这里还是要推荐下小编的Python学习裙:‘’五八八,零九零,九四二‘’不管你是小白还是大牛,小编我都欢迎,不定期分享干货,包括小编自己整理的一份2018最新的Python资料和0基础入门教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给大家解惑。

学习之前网上的教材看了,Python的书也看了,包括《核心编程》,公开课也看了,包括莱斯大学和MIT的课。很多知识点,看的时候好像明白了,然后马上就忘,看了三四遍也记不住。

就算是多练习,多做题,很多题也是照着例题依样画葫芦就能做出来,改动一下就不明白了,感觉还是没有深入理解。

在网上看,到处都是自学几个月就很懂了然后找到满意工作的帖子,有没有人像我一样觉得很难呢?

有网友点评说:

Python语言本身是比较容易的,楼主说的难应该指programming本身。

不觉得非计算机专业出身就学不好编程,我就是学通信的,学Python全凭兴趣。平时用Python干各种脏活累活,数值计算、数据处理、复杂文本处理、数据库导入导出excel、网上抢票、Web数据抓取、消息推送、DHT网络爬虫、Kodi插件、Web自动化测试、网盘下载、云点播。甚至有次日记软件密码忘了,都是通过py+autoit暴力破解出来的。

我的win、debian、mac上面一般都会开一两个ipython,临时处理各类杂务。简单来说,Python现在就是我日常生活的一部分。我不是专业程序员,也没用Python做过什么大项目,只是每天享受Python带来的便捷与快乐。

所说的不能深入理解,其实是不愿意花时间钻研。用了十几年Python,现在也要一直翻看官方文档和一些第三方module的文档,不断把遇到的问题弄懂弄透,学习不就是这个过程么?

另外一个建议,练习时尽量不要copy后在现有demo基础上改,从头开始写起,遇到问题一个个查清,这样才能学到东西。

接收到这个小伙伴的答案,我内心开始反思,其实他说得都对的3个点是:

1.其实本身我对编程是不热爱的,只是因为需要;

2.其实本身我是对Python更上层可以用来做什么是不清楚的,思维还是在机械的完成一个Python习题;

3.其实我本身对编程的难度是小悄了的,Python简单是相对于C、Java等语言。

我觉得是这样的,因为python很接近自然语言了,只要稍微有点编程基础的人,学起pyhton来上手会特别快。我当时在实验室的时候被要求用python开发时,拿起书就看了三天,然后就可以动手写简单的脚本了。(https://www.sohu.com)

 

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3这篇python的历史及特点的文章,涉及的python,的,历史,及,特点,Python,之父,Gui命令,变量,函数,代码,类,库等皆是代称