Python学习（一）-Python基础必备

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编辑：智能算法

目录

1. Python 语言介绍

2. Python 解释器的多样性

3. Python数据类型与数据运算

4. Python 字符编码

1. Python语言介绍

Python语言，创始人Guido van Rossum(1956 – ?)

2000年10月16号，PYTHON2.0发布，实现了完整的垃圾回收，并且支持UNICODE,同时整个开发过程更加透明，社区对PYTHON的开发进度的影响逐渐增大。

2008年发布了Python3.0，但由于此版本并不完全兼容之前的广泛使用的2.4版本，为解决这个问题，python官方很快又推出兼容2.4和3.0两个版本的2.6和2.7过渡版本

1.1 Python2.x和Python3.x的区别

1.2 Python 是一门什么样的语言？

编程语言主要从以下几个角度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言

编译型和解释型

编译型：有一个负责翻译的程序来对我们的源代码进行转换，生成相对应的可执行代码。这个过程说得专业一点，就称为编译（Compile），而负责编译的程序自然就称为编译器（Compiler）。如果我们写的程序代码都包含在一个源文件中，那么通常编译之后就会直接生成一个可执行文件，我们就可以直接运行了。但对于一个比较复杂的项目，为了方便管理，我们通常把代码分散在各个源文件中，作为不同的模块来组织。这时编译各个文件时就会生成目标文件（Object file）而不是前面说的可执行文件。一般一个源文件的编译都会对应一个目标文件。这些目标文件里的内容基本上已经是可执行代码了，但由于只是整个项目的一部分，所以我们还不能直接运行。待所有的源文件的编译都大功告成，我们就可以最后把这些半成品的目标文件“打包”成一个可执行文件了，这个工作由另一个程序负责完成，由于此过程好像是把包含可执行代码的目标文件连接装配起来，所以又称为链接（Link），而负责链接的程序就叫……就叫链接程序（Linker）。链接程序除了链接目标文件外，可能还有各种资源，像图标文件啊、声音文件啊什么的，还要负责去除目标文件之间的冗余重复代码，等等，所以……也是挺累的。链接完成之后，一般就可以得到我们想要的可执行文件了。

解释型。从字面上看，“编译”和“解释”的确都有“翻译”的意思，它们的区别则在于翻译的时机安排不大一样。打个比方：假如你打算阅读一本外文书，而你不知道这门外语，那么你可以找一名翻译，给他足够的时间让他从头到尾把整本书翻译好，然后把书的母语版交给你阅读；或者，你也立刻让这名翻译辅助你阅读，让他一句一句给你翻译，如果你想往回看某个章节，他也得重新给你翻译。

两种方式，前者就相当于我们刚才所说的编译型：一次把所有的代码转换成机器语言，然后写成可执行文件；而后者就相当于我们要说的解释型：在程序运行的前一刻，还只有源程序而没有可执行程序；而程序每执行到源程序的某一条指令，则会有一个称之为解释程序的外壳程序将源代码转换成二进制代码以供执行，总言之，就是不断地解释、执行、解释、执行……所以，解释型程序是离不开解释程序的。解释型程序中，由于程序总是以源代码的形式出现，因此只要有相应的解释器，移植几乎不成问题。编译型程序虽然源代码也可以移植，但前提是必须针对不同的系统分别进行编译，对于复杂的工程来说，的确是一件不小的时间消耗，况且很可能一些细节的地方还是要修改源代码。而且，解释型程序省却了编译的步骤，修改调试也非常方便，编辑完毕之后即可立即运行，不必像编译型程序一样每次进行小小改动都要耐心等待漫长的Compiling…Linking…这样的编译链接过程。不过凡事有利有弊，由于解释型程序是将编译的过程放到执行过程中，这就决定了解释型程序注定要比编译型慢上一大截，像几百倍的速度差距也是不足为奇的。

编译型与解释型。前者由于程序执行速度快，同等条件下对系统要求较低，因此像开发操作系统、大型应用程序、数据库系统等时都采用它，而一些网页脚本、服务器脚本及辅助开发接口这样的对速度要求不高、对不同系统平台间的兼容性有一定要求的程序则通常使用解释性语言

但既然编译型与解释型各有优缺点又相互对立，所以一批新兴的语言都有把两者折衷起来的趋势

动态语言和静态语言

通常我们所说的动态语言、静态语言是指动态类型语言和静态类型语言。

（1）动态类型语言：指在运行期间才去做数据类型检查的语言，也就是说，不用给任何变量指定数据类型，该语言会在你第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来。

（2）静态类型语言：数据类型是在编译其间检查的，写程序时要声明所有变量的数据类型

强类型定义语言和弱类型定义语言

（1）强类型定义语言：强制数据类型定义的语言。一旦一个变量被指定了某个数据类型，如果不经过强制转换，那么它就永远是这个数据类型了。

（2）弱类型定义语言：数据类型可以被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值。

强类型定义语言在速度上可能略逊色于弱类型定义语言，但是强类型定义语言带来的严谨性能够有效的避免许多错误。

python是一门动态解释性的强类型定义语言。那这些基因使成就了Python的哪些优缺点呢？我们继续往下看。

1.3 Python能做什么？

Python是一门综合性的语言，你几乎能在计算机上通过Python做任何事情，以下是Python应该最广泛的几个方面：

云计算

网络应用：包括web网站 、服务器后台服务等，在这方面Python有优秀的web框架如Django\Tornado\Flask等，网络服务框架有著名的Twisted,异步通信有牛X的eventlet.

科学运算

图形GUI：python提供了多个图形开发界面的库，包括PyQt,WxPython,自带的有Tkinter

系统运维：用它来轻松的开发自动化管理工具、监控程序等，现在很多开源软件也都是用Python开发的，如用于IT配置管理的SaltStack\Ansible, 做虚拟化的OpenStack,做备份用的Bacula等。

其它程序：Python 用来写爬虫也是很拿手的，还有做游戏，还可以用来做嵌入式开发、做驱动程序等

1.4 Python的优缺点

先看优点

Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”

开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能

高级语言

可移植性

可扩展性

可嵌入性

再看缺点：

速度慢

代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言

线程不能利用多CPU问题

2. Python解释器的多样性

Python现在已经默认安装在了所有的*nix发行版本上，对于Windows平台，也只需要到Python官网（http://www.python.org）直接下载Windows版本就可以了

Python解释器

当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。

由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的

CPython

官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。CPython是使用最广的Python解释器。

IPython

基于CPython之上的一个交互式解释器，只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。

PyPy

PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。

绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。

Jython

Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython

IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

小结

Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。

3. Python数据类型与数据运算

看看它每句话的意思：

1. 所有的Python程序的命名规范都应该以.py结尾

2. 在程序的第一行声明要使用的解释器类型。指定解释器的位置，env，表示在环境变量中找python解释器位置。

3.1 Python的变量及数据类型

数据类型

一个程序要运行，就要先描述其算法。描述一个算法应先说明算法中要用的数据，数据以变量或常量的形式来描述。每个变量或常量都有数据类型。Python的基本数据类型有5种： 整型(int), 浮点型(float), 字符型(string), 布尔型（bool）,空值(None).

整数、浮点数

浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的。

整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

字符串

字符串是以”或”“括起来的任意文本，如果’本身也是一个字符，那就可以用”“括起来

转义字符\可以转义很多字符，比如\n表示换行，\t表示制表符，字符\本身也要转义，所以\表示的字符就是\

如果字符串里面有很多字符都需要转义，为了简化，Python还允许用r”表示”内部的字符串默认不转义，

如果字符串内部有很多换行，为了简化，Python允许用”’…”’的格式表示多行内容

布尔值

一个布尔值只有True、False两种值（请注意大小写），布尔值可以用and、or和not运算。

空值

空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

此外，Python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型

变量和常量

在计算机中，变量就是用来在程序运行期间存储各种需要临时保存可以不断改变的数据的标识符，一个变量应该有一个名字，并且在内存中占据一定的存储单元，在该存储单元中存放变量的值。请注意区分变量名和变量值这两个不同的概念，

变量命名规则

先介绍标识符的概念。和其他高级语言一样，用来标识变量、符号常量、函数、数组、类型等实体名字的有效字符序列称为标识符(identifier)。简单地说，标识符就是一个名字。变量名是标识符的一种，变量的名字必须遵循标识符的命名规则。

Python语言和java,c++等很多语言一样，规定标识符只能由字母、数字和下划线3种字符组成，且第一个字符必须为字母或下划线.，不能是数字

以下关键字不能声明为变量名

[‘and’, ‘as’, ‘assert’, ‘break’, ‘class’, ‘continue’, ‘def’, ‘del’, ‘elif’, ‘else’, ‘except’, ‘exec’, ‘finally’, ‘for’, ‘from’, ‘global’, ‘if’, ‘import’, ‘in’, ‘is’, ‘lambda’, ‘not’, ‘or’, ‘pass’, ‘print’, ‘raise’, ‘return’, ‘try’, ‘while’, ‘with’, ‘yield’]

注意：在Python中，大写字母和小写字母被认为是两个不同的字符。一般地，变量名用小写字母表示，以增加可读性。应注意变量名不能与Python的关键字、系统函数名和类名相同。

变量名命名习惯

增加代码的易读性和方便调试，给变量起名时一定要遵循一定的命名习惯，最好能让人一眼就大概知道这个变量是干什么用的，

变量名的定义在能表达清楚它的作用的前提下最越简洁越好。

最后，理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。

当我们写：

name2的值会是values_1还是values_2 ?

总结一下，当你把一个变量name1赋值给另一个变量name2时，解释器只是把name1变量所指向的内存地址赋值给了name2,因此name1 和 name2并未发生直接的关联，只不过是他们都同时指向了同一个内存地址而已，这也就是为什么你把name1再指向一个新地址后，而name2的值还保持不变的原因。

常量

所谓常量就是不能变的变量，比如π就是一个常量。在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量：

但事实上PI仍然是一个变量，Python根本没有任何机制保证PI不会被改变，所以，用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法。

3.2 数据运算符

算术运算

以下例子a = 10 , b= 20

比较运算

以下例子a = 10 , b= 20

赋值运算

按位运算*(*二进制运算*)*

计算机处理数据的时候都会把数据最终变成0和1的二进制来进行运算， 那按位运算其实就是把数字转换成二进制的形式后再进行位运算的，例，我们设定a=60; b=13; 要进行位运算，就得把他们先转成2进制格式，那0和1是如何表示60和13的呢？学过计算机基础的人都知道，计算机最小的存储单位是字节，也就是说一个数字、一个字母最少需要用一个字节来存储，然后呢，一个字节又由8个2进制位来表示，也就是８bit，所以呢，一个计算机中最小的数据也需要用一个字节来存储噢。8个二进制如何表示60这个数字呢？聪明的计算机先人们想到了用占位的方式来轻松的实现了，怎么占位呢？如下表所示，我们把8个二进制位依次排列，每个二进制位代表一个固定的数字，这个数字是由2的8次方得来的，即每个二进制位代表的值就是2的第几次方的值，８个二进制位能表示的最大数是2**8=256， 那把60分解成二进制其实就是以此在这8位上做个比对，只要把其中的几位相加，如果结果正好等于60，那这个位就找对了，首先看60 肯定占不了128和64那两位，不占位就设为0，后面的32+16+8+4=60，所以这几位要设置为1，其它的全设置为0，13的二进制算法也是一样的。

以及还有：

逻辑运算符 and 、 or 、 not

关系运算符 in 、 not in

验证运算符 is 、 is not

4. Python字符编码

因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535，4个字节可以表示的最大整数是4294967295。

由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字母被编码到计算机里，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母z的编码是122。

但是要处理中文显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。

你可以想得到的是，全世界有上百种语言，日本把日文编到Shift_JIS里，韩国把韩文编到Euc-kr里，各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。

因此，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。

Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。

现在，捋一捋ASCII编码和Unicode编码的区别：ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。

你可以猜测，如果把ASCII编码的A用Unicode编码，只需要在前面补0就可以，因此，A的Unicode编码是00000000 01000001。

新的问题又出现了：如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。

所以，本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间：

从上面的表格还可以发现，UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。

总结

搞清楚了ASCII、Unicode和UTF-8的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式：

在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。

用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件：

浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器：

所以你看到很多网页的源码上会有类似的信息，表示该网页正是用的UTF-8编码。

Python的字符串

因为Python的诞生比Unicode标准发布的时间还要早，所以最早的Python只支持ASCII编码，普通的字符串’ABC’在Python内部都是ASCII编码的。Python提供了ord()和chr()函数，可以把字母和对应的数字相互转换：

Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u’…’表示，比如：

写u’中’和u’\u4e2d’是一样的，\u后面是十六进制的Unicode码。因此，u’A’和u’\u0041’也是一样的。

两种字符串如何相互转换？字符串’xxx’虽然是ASCII编码，但也可以看成是UTF-8编码，而u’xxx’则只能是Unicode编码。

把u’xxx’转换为UTF-8编码的’xxx’用encode(‘utf-8’)方法：

英文字符转换后表示的UTF-8的值和Unicode值相等（但占用的存储空间不同），而中文字符转换后1个Unicode字符将变为3个UTF-8字符，你看到的\xe4就是其中一个字节，因为它的值是228，没有对应的字母可以显示，所以以十六进制显示字节的数值。len()函数可以返回字符串的长度：

反过来，把UTF-8编码表示的字符串’xxx’转换为Unicode字符串u’xxx’用decode(‘utf-8’)方法：

由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行：

第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统，这是一个Python可执行程序，Windows系统会忽略这个注释；

第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。

Python 3 版本已经支持对中文的支持。

格式化

最后一个常见的问题是如何输出格式化的字符串。我们经常会输出类似'``亲爱的``xxx``你好！你``xx``月的话费是``xx``，余额是``xx'之类的字符串，而xxx的内容都是根据变量变化的，所以，需要一种简便的格式化字符串的方式。

在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现，举例如下：

你可能猜到了，%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部，%s表示用字符串替换，%d表示用整数替换，有几个%?占位符，后面就跟几个变量或者值，顺序要对应好。如果只有一个%?，括号可以省略。

常见的占位符有：

其中，格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数：

>>>'%2d-%02d'% (3,1)' 3-01'>>>'%.2f'%3.1415926'3.14'

如果你不太确定应该用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串：

>>>'Age: %s. Gender: %s'% (25,True)'Age: 25. Gender: True'

对于Unicode字符串，用法完全一样，但最好确保替换的字符串也是Unicode字符串：

>>>u'Hi, %s'%u'Michael'u'Hi, Michael'

有些时候，字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%：

>>>'growth rate: %d %%'%7'growth rate: 7 %'

Python当然也支持其他编码方式，比如把Unicode编码成GB2312：

>>>u'中文'.encode('gb2312')'\xd6\xd0\xce\xc4'

但这种方式纯属自找麻烦，如果没有特殊业务要求，请牢记仅使用Unicode和UTF-8这两种编码方式。

在Python 3.x版本中，把’xxx’和u’xxx’统一成Unicode编码，即写不写前缀u都是一样的，而以字节形式表示的字符串则必须加上b前缀：b’xxx’。

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