Python3与Python2之间是不兼容的,而且其中的差异性比较大。其实Python是linux上最常用的软件之一,但是linux目前的版本大部分还是使用Python2的,而且,在linux上依赖Python2的程序更多一些,所以 Python3 要代替 Python2 成为主流还需要几年的时间。
我建议:
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 官网:https://www.python.org/
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。
在 Python 3 中,可以用中文作为变量名,非 ASCII 标识符也是允许的了。
缩进不一致,会导致运行错误:
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
Python 解释器可以作为一个简单的计算器,您可以在解释器里输入一个表达式,它将输出表达式的值。
表达式的语法很直白: +, -, * 和 /, 和其它语言(如Pascal或C)里一样。
注意:在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样。
在整数除法中,除法 / 总是返回一个浮点数,如果只想得到整数的结果,丢弃可能的分数部分,可以使用运算符 //。
注意:// 得到的并不一定是整数类型的数,它与分母分子的数据类型有关系。
>>> 7//2
3
>>> 7.0//2
3.0
>>> 7//2.0
3.0
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。
序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。
此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型
创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示:list = [1, 2, 3, 4, 5 ]
Python 的元组与列表类似,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。
元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可。
元组中只包含一个元素时,需要在元素后面添加逗号,否则括号会被当作运算符使用:
>>> tup1 = (50,)
>>> type(tup1) # 加上逗号,类型为元组
<class 'tuple'>
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 。
键必须是唯一的,但值则不必。
值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。
实例:
#!/usr/bin/python3
dict = {'Name': 'Test', 'Age': 7, 'number': 'First'}
print ("dict['Alice']: ", dict['Alice'])
如上面的实例,用字典里没有的键访问数据,会输出错误如下:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 5, in <module>
print ("dict['Alice']: ", dict['Alice'])
KeyError: 'Alice'
集合(set)是一个无序的不重复元素序列。
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。
关于无限循环,我们可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环,实例如下:
#!/usr/bin/python3
var = 1
while var == 1 : # 表达式永远为 true
num = int(input("请输入一个数字 :"))
print ("你输入的数字是: ", num)
print ("Good bye!")
执行以上脚本,输出结果如下:
输入一个数字 :5
你输入的数字是: 5
输入一个数字 :
你可以使用 CTRL+C 来退出当前的无限循环。
无限循环在服务器上客户端的实时请求非常有用。
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。
>>> 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
>>> print (next(it))
3
>>> print (next(it))
4
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。
函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
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
在前面的几个章节中我们脚本上是用 python 解释器来编程,如果你从 Python 解释器退出再进入,那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
为此 Python 提供了一个办法,把这些定义存放在文件中,为一些脚本或者交互式的解释器实例使用,这个文件被称为模块。
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。
下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。
#!/usr/bin/python3
# 文件名: using_sys.py
import sys
print('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:
print(i)
print('\n\nPython 路径为:', sys.path, '\n')
执行结果如下所示:
$ python using_sys.py 参数1 参数2
命令行参数如下:
using_sys.py
参数1
参数2
Python 路径为: ['/root', '/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']
open() 方法
Python open() 方法用于打开一个文件,并返回文件对象,在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数,如果该文件无法被打开,会抛出 OSError。
注意:使用 open() 方法一定要保证关闭文件对象,即调用 close() 方法。
open() 函数常用形式是接收两个参数:文件名(file)和模式(mode)。
作为 Python 初学者,在刚学习 Python 编程时,经常会看到一些报错信息,在前面我们没有提及,这章节我们会专门介绍。
Python 有两种错误很容易辨认:语法错误和异常。
语法错误
Python 的语法错误或者称之为解析错,是初学者经常碰到的。
语法分析器指出了出错的一行,并且在最先找到的错误的位置标记了一个小小的箭头。
异常
即便 Python 程序的语法是正确的,在运行它的时候,也有可能发生错误。运行期检测到的错误被称为异常。
大多数的异常都不会被程序处理,都以错误信息的形式展现在这里:
实例
>>> 10 * (1/0) # 0 不能作为除数,触发异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
ZeroDivisionError: division by zero
>>> 4 + spam*3 # spam 未定义,触发异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: name 'spam' is not defined
>>> '2' + 2 # int 不能与 str 相加,触发异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
异常以不同的类型出现,这些类型都作为信息的一部分打印出来: 例子中的类型有 ZeroDivisionError,NameError 和 TypeError。
错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文,并以调用栈的形式显示具体信息。
Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言,正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。
如果你以前没有接触过面向对象的编程语言,那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征,在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念,这样有助于你更容易的学习Python的面向对象编程。
接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征。
面向对象技术简介
和其它编程语言相比,Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制。
Python中的类提供了面向对象编程的所有基本功能:类的继承机制允许多个基类,派生类可以覆盖基类中的任何方法,方法中可以调用基类中的同名方法。
对象可以包含任意数量和类型的数据。
本文地址:https://blog.csdn.net/locjent/article/details/107450532
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