大家好,我是老三,我最近在看一些人工智能相关的东西,大部分相关的框架,都是用Pyhon写的。
老三会用Python,但谈不上多熟练,最近准备拿Python作为自己的第二语言,那么这期我们来一起快速梳理一下Python基础。
起步
Python简介
Python是一门解释性编程语言,既年长又年轻的语言,它诞生于1989年,近些年,人工智能的复兴,给它注入了新的活力。
“Python”的中文翻译“蟒蛇”,因为Python之父Guido van Rossum,就是这位头发浓密的大叔,喜欢蟒蛇。
Python的主流版本又分为2.X和3.X,2.X已经停止维护,目前Python已经发布到了3.11.2版本。
环境准备
我们来看一下在Windows环境下Python的安装。
- 从官网下载Python,版本我们选择3.9.6:https://www.python.org/ftp/python/3.9.6/python-3.9.6-amd64.exe
-
下载完成之后就可以安装了,安装过程选择
Add Pytyon 3.9 to PATH
,这样就可以在任意路径使用Python了,同时也可以自定义一下Python的安装路径,我一般都是安装在D盘。 -
Win+R
打开命令行界面,输入Python
,会显示Python的版本号,至此Pytyon安装就已经完成,并且打开了Python Shell。
-
我们还默认安装了一个重要的工具——
pip
,它是Python的包管理工具,类似Java的Maven、Node的npm,在命令行界面输入pip -V
,可以看到pid的版本:
编辑器准备
Python提供了交互式运行工具Python Shell,直接输入一行代码:
print('Hello World.')
万物之始:Hello World.
当然,日常开发肯定不会使用这种交互式的方式,而是使用文件的方式,那么Python文件的编辑器一般使用什么呢?
Python因为是解释性语言,可选的编辑器有很多:Pycharm、Jupyter、Sbulime Text、VSCode……
功能最强大的肯定是Pycharm,但是因为占内存,最重要的是得花钱,所以我一般用VSCode。
-
VSCode的安装就不多说,直接下载安装就可以了
-
为了更好地利用VSCode开发Python,推荐安装一些插件:
-
Python:VS Code官方自带插件
-
LiveCode for python:可以实时显示每一个变量值
-
Sourcery:可以自动审查和改进代码
-
IntelliCode:官方提供的AI辅助开发插件,提供比较充分的代码提示
-
Python Indent:更好地进行Python代码的缩进
-
Python Test Explorer:可视化代码测试
-
Python Snippets:自动补全代码片段
-
还有其它的一些好用的插件,大家可以自行探索—— 如果有的选,建议Pycharm。
我们来简单体验一下VSCode编写Python代码:
- 创建文件夹
python-demo
- 使用VSCode打开文件夹,新建文件
hello.py
- 编写代码
print('Hello World.')
- 可以直接在右上角点击运行
至此,Python开发环境就已经准备好了,那么我们开始学习Python基础语法。
入门
基本命令
Python是一门非常简单的语言,我们前面的print
就是非常简单的打印操作。
Python是一门解释性语言,有点类似shell
,对缩进要求比较严格,以Tab键或者4个空格进行缩进。
例如,这一段代码就有语法错误:
需要改成:
Python的注释,使用#
:
在VSCode里可以使用快捷键Ctrl+/
快速注释:
数据类型
Python是一种面向对象的编程语言,所有的数据类型都是类,每个数据值都是类的“实例”,并且不需要显式声明变量的类型。
在Python中有6种主要的内置数据类型:数字(Number)、字符串(string)、列表(list)、元组(tuple)、集合(set)和字典(dict)。
数字(Number)
Python中常用的数字类型有两种:整数(int)
、浮点(float)
。
我们在Python Shell里进行一些数字的操作:
- 定义和输出
>>> num=1
>>> print(num)
1
+
,-
,*
,/
,%
,//
,
>>> 2+2
4
>>> 60+3*2
66
>>> 36/2
18.0
>>> 33%10
3
>>> (66-30)*2/4
18.0
>>> 19//3
6
其中/
会永远返回浮点数float,Python只支持双精度的浮点数float,返回int需要用//
int
和float
转换
>>> int_num=int(8.8)
>>> print(int_num)
8
Python 支持其他类型的数字,例如Decimal
and Fraction
。 Python 还内置了对复数(complex)
的支持,当然,用的也不多。
字符串(string)
字符串是最常用的数据类型,它可以放在单引号''
里,也可以放在双引号“”
里。
>>> 'Good man'
'Good man'
>>> "Good man"
'Good man'
- 字符串连接可以直接使用
+
>>> "Python is"+"good"
'Python isgood'
- 如果字符串本身包含单引号
''
或者双引号“”
,可以使用转义符\
>>> "I say:\"Python is good\"."
'I say:"Python is good".'
- 字符串可以和数字相互转化,字符串转数字可以用
int()
或float()
,数字转字符串可以用str()
>>> int("666")
666
>>> float("66.6")
66.6
>>> str(888)
'888'
- 字符串支持下标访问,包括正向索引(正数),和反向索引(负数)
>>> str="The world is so greate."
>>> str[5]
'o'
>>> str[-2]
'e'
- 字符串使用
find()
查找,replace()
替换,split()
切割
>>> str="There is a hard people."
>>> str.find('hard')
11
>>> str.replace(' ','|')
'There|is|a|hard|people.'
>>> str.split('|')
['There is a hard people.']
列表(list)
线性表这种数据结构我们都比较熟悉,Python中的实现是list,类似于Java中的ArrayList,list中可以放入任意类型的变量:
>>> list1=["Python","Good","Study"]
>>> list2=[1,2,3,4,5]
>>> list3=["Python",4,"is",12.3,"Good"]
- 元素可以直接通过下标访问:
>>> list1[2]
'Study'
- 通过
append()
方法添加元素
>>> list1.append("World")
>>> print(list1)
['Python', 'Good', 'Study', 'World']
- 通过
insert(i,x)
方法在指定位置 插入元素
>>> list1.insert(1,"Should")
>>> print(list1)
['Python', 'Should', 'Good', 'Study']
- 替换元素,可以直接
list[i]=x
>>> list=[60,80,30,70]
>>> list[2]=90
>>> print(list)
[60, 80, 90, 70]
- 删除元素,使用
remove(x)
方法
>>> list.remove(60)
>>> print(list)
[80, 90, 70]
元组(tuple)
列表(list)是一种可变的序列类型,元组(tuple)是一种不可变的序列类型,由多个用逗号隔开的值组成:
>>> t=1314,"love",3,666
>>> t[0]
1314
>>> t
(1314, 'love', 3, 666)
集合(set)
集合(set)是一种可迭代的、无序的、不能包含重复元素的容器类型的数据,类似于Java中的Set。
>>> set={50,50,60,90,70,60}
>>> print(set)
{50, 60, 90, 70}
- 集合的添加用add(),删除用remove()
>>> set.add(100)
>>> set.remove(50)
>>> print(set)
{100, 70, 90, 60}
字典(dict)
字典(dict)是一种key,value类型的数据结构,类似于Java中的Map。
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> print(tel)
{'jack': 4098, 'sape': 4139}
- 可以直接根据key找到value
>>> tel['jack']
4098
- 添加和更新元素都可以直接通过key
>>> tel['Tommy']=9876
>>> tel['sape']=5925
>>> print(tel)
{'jack': 4098, 'sape': 5925, 'Tommy': 9876}
- 使用
pop()
删除元素
>>> tel.pop('Tommy')
9876
>>> print(tel)
{'jack': 4098, 'sape': 5925}
好了,基本的数据结构我们都盘点完了,还有一些api,这里没有给出,建议大家可以直接查看api doc。
流程控制
每个语言里都有条件语句、循环语句等等流程控制语句,我们来看看Python中的条件语句和循环语句。
条件语句
if语句
# 从控制台获取输入
score=int(input("请输入你的分数:"))
if score>=90:
print("优秀")
if score>=80 and score<90:
print("良好")
if score>=60 and score<80:
print("及格")
if score<60:
print("不及格")
运行结果:
在Python里,有三种逻辑运算符:
- not:逻辑非
- and:逻辑与
- or:逻辑或
其中and和or都是短路运算。
if-else
# 从控制台获取输入
score=int(input("请输入你的分数:"))
if score>=60:
print('及格')
else:
print("不及格")
if-elif-else
# 从控制台获取输入
score=int(input("请输入你的分数:"))
if score>=90:
print("优秀")
elif score>=80:
print("良好")
elif score>=60:
print("及格")
else:
print("不及格")
循环语句
Python支持两种循环语句:while和for。
while
i=0
sum=0
# 0到100的总和
while i<100:
sum+=i
i+=1
print(sum)
for
Python中的for比较特殊,只能迭代列表、字符串等任意序列,不能迭代算数递增值,或者定义结束条件。
names=['张三','李四','王五','赵六']
for name in names:
print(name)
运行结果:
如果想对数字序列进行迭代呢?那就得用到range()
函数:
for i in range(6):
print(i)
如果想要跳出循环,或者跳过本次循环呢?
break/continue
-
break
:break用于跳出for
或while
循环for i in range(10): if i>3: #跳出循环 break print(i)
-
continue
:continue用于结束本次循环for i in range(10): if i%2==0: #跳出本次循环 continue print(i)
容器类型循环
一些集合类型的循环,比如列表、字典,还是非常常用的。
列表循环
-
for循环列表
nums=[1,3,5,7,9] for i in nums: print(i)
-
while循环,根据下标循环list,和string遍历基本一样
nums=[1,3,5,7,9] len=len(nums) i=0 while i<len: print(nums[i]) i=i+1;
-
用
enumerate()
函数可以同时取出位置索引和对应的值:persons=['张三','李四','王五'] for i,v in enumerate(persons): print(i,v)
-
字典遍历
字典是<key,value>类型的结构,遍历和序列结构有一些不一样
-
items()遍历:可以同时取出键和对应的值
person_dict={'张三':26,'李四':22,'王五':33} # 遍历字典中的元素 for k,v in person_dict.items(): print(k,v)
-
遍历keys:可以用keys()函数,当然不用也可以
person_dict={'张三':26,'李四':22,'王五':33} # 遍历keys for k in person_dict.keys(): print(k,person_dict[k]) # 不用keys()也可以 for k in person_dict: print(k,person_dict[k])
-
遍历values:用values()函数可以直接遍历values
person_dict={'张三':26,'李四':22,'王五':33} # 遍历values for v in person_dict.values(): print(v)
函数
我们在写代码的过程中,有很多重复的逻辑,这时候就应该考虑复用这些逻辑,那么就应该定义一些函数(Functions)
。
比如下面一段代码,创建一个函数,计算长方形的面积:
# 定义函数,计算长方形面积
def get_area(height,width):
area=height*width
return area
# 调用函数:实参顺序和形参一致
area=get_area(12,8)
print(area)
# 调用函数:直接指定形参,顺序无限制
area=get_area(width=9,height=15)
print(area)
在这个简单的函数里:
def
: Python中用def关键字定义函数get_area
:函数名height,width
:函数的形参area=height*width
:函数体return area
:函数的返回值
在调用的时候,如果不直接指定形参,那么实参的顺序要和形参一致。
模块
上面我们学习了Python的函数,通过函数我们可以实现很多代码的复用,但是问题来了,所有的函数我们也不能都写在一个文件里,那到后面这个文件就膨胀地不像话了,必须拆分文件。
那么文件拆分后,里面的函数怎么调用呢?这就得用到Python的模块了。
-
写一个
calculate.py
,很简单,里面定义一个简单的函数add
,这时候calculate.py
就可以理解为一个模块# 加法 def add(a,b): return a+b;
-
再写一个
main.py
,导入模块,调用函数# 导入模块 import calculate # 使用模块名调用函数 print(calculate.add(5,6))
如果模块名太长了,也可以给模块设置别名:
# 导入模块 import calculate as cal # 使用模块名调用函数 print(cal.add(5,6))
假如模块里定义的函数太多了,而我们只需要用某一个函数,或者某几个函数,怎么办?可以只导入模块中的函数:
# 导入模块中的函数 from calculate import add #使用模块名调用函数 print(add(5,6))
Python中也内置了很多模块,常用的有math
、datetime
、os
等等。
例如,利用datetime
获取当前年月:
#导入日期模块
import datetime
# 获取当前年、月
def get_year_and_month():
now = datetime.datetime.now()
year=now.year
month=now.month
return year,month
year,month=get_year_and_month();
print(f'{year}:{month}')
更多的标准库,可以直接查看官方的api文档。
面向对象
Python是一门面向对象的语言,面向对象是为了更好地复用代码,接下里,我们看看面向对象的三大特征:封装
、继承
、多态
在Python里是怎么实现的。
类和对象
所谓类就是某个类型,比如人类,所谓对象,就是类的实例,比如张三。
class Person:
def say_hello(n):
print('你好')
zhansan=Person()
zhansan.say_hello()
这段代码里定义了一个类Person
,类里定义了一个方法say_hello
,实例化了一个对象zhangsan
,调用了方法。
类里可以有这些成员:
class Person:
# 类变量
planet='地球'
# 构造方法,初始化成员变量
def __init__(self,name,sex,age):
# 成员变量:姓名,性别,年龄
self.name=name
self.sex=sex
self.age=age
# 实例方法,使用成员变量
def say_hello(self):
print(f'{self.name}:你好')
#类方法
@classmethod
def breath(cls):
print('人需要呼吸')
# 使用构造方法实例化对象并赋值
zhansan=Person(name='张三',sex='男',age=22)
# 调用实例方法
zhansan.say_hello()
# 调用类方法
Person.breath()
在类中:
- 成员变量也被称为数据成员,类变量属于类,实例变量属于实例。
- 构造方法用于初始化类的成员变量。
- 成员方法是在类中定义的函数,包含类方法和实例方法。
我们接下来,看看面向对象的三大特征在Python里是怎么实现的。
封装/继承/多态
封装
封装就是隐藏对象的内部细节,外部只管调用就行了。
Python中的变量默认是公开的,可以在外部的类中访问它们,如果想让它们变为私有变量,在变量前加上双双下画线(__)就行了,变量的获取和设置可以通过get()、set()方法。
class Programer:
# 构造方法,初始化成员变量
def __init__(self,name):
# 创建初始化实例变量:姓名
self.name=name
# 创建和初始化私有实例变量:_level
self._level=''
# 实例方法
def write_bug(self):
print(self._level+self.name+'正在写bug中。。')
# get方法
def get_level(self):
return self._level
# get方法
def set_level(self,level):
self._level=level
# 实例化
programer =Programer('张三')
# 设置私有变量
programer.set_level('高级工程师')
# 调用成员方法
programer.write_bug()
# 使用get方法获取私有变量
print(programer.get_level())
继承
我们现在让Programer继承Person,继承语法很简单,在类后()
里指定继承的类就行了,可以一个,也可以多个。
from Person import Person
# 继承Person
class Programer(Person):
# 构造方法,初始化成员变量
def __init__(self,name):
# 创建初始化实例变量:姓名
self.name=name
# 创建和初始化私有实例变量:_level
self._level=''
# 实例方法
def write_bug(self):
print(self._level+self.name+'正在写bug中。。')
# get方法
def get_level(self):
return self._level
# get方法
def set_level(self,level):
self._level=level
# 实例化
programer =Programer('张三')
# 设置私有变量
programer.set_level('高级工程师')
# 调用成员方法
programer.write_bug()
# 使用get方法获取私有变量
print(programer.get_level())
# 调用父类方法
programer. say_hello()
多态
Python同样支持多态,对于继承,实现多态的方式,就是重写父类的方法:
from Person import Person
# 继承Person
class Programer(Person):
# 构造方法,初始化成员变量
def __init__(self,name):
# 创建初始化实例变量:姓名
self.name=name
# 创建和初始化私有实例变量:_level
self._level=''
# 实例方法
def write_bug(self):
print(self._level+self.name+'正在写bug中。。')
# get方法
def get_level(self):
return self._level
# get方法
def set_level(self,level):
self._level=level
# 重写父类方法
def say_hello(self):
print(f"一介开发{self.name}向您问好!")
# 实例化
programer =Programer('张三')
# 设置私有变量
programer.set_level('高级工程师')
# 调用成员方法
programer.write_bug()
# 使用get方法获取私有变量
print(programer.get_level())
# 调用重写了的父类方法
programer. say_hello()
异常处理
对于开发工程师而言,日常最苦恼的事情大概就是写bug和找bug了。
有些时候,我们不希望因为某些错误,导致整个程序停止,那么我们就可以利用try/except
语句来捕获异常。
比如下面的代码,用5/0
:
num=5/0
结果就发生了异常:
ZeroDivisionError: division by zero
我们可以捕获这个异常:
try:
num=5/0
except Exception as e:
print(e)
在这段代码里,我们捕获了异常,并把它打印了出来,我们也可以用pass
空语句,不对异常做任何处理:
try:
num=5/0
except Exception as e:
pass
我们还可以使用finally
子句,定义所有情况下都必须执行的操作:
try:
num=5/0
except Exception as e:
print(e)
finally:
print('end')
小结
这一篇几千字的小文章到此就结束了,在这篇文章里,我们快速过了一遍Python环境的搭建,以及各种基础语法,包括数据类型、流程控制语句、函数、模块、面向对象、异常处理。
大家可以看到,Python是一门相对比较好上手的语言,我有个同事这么说——“Python有什么好学的,看看不就会了”。虽然他有吹的成分,但也可以看到,如果有一些编程语言基础,Python上手还是比较简单的。
我们可以先掌握Python基础,把它用起来,用的过程中,再通过文档、搜索引擎、ChatGPT等等,不断加深对细节的掌握。
参考:
[1]. 《Python网络爬虫从入门到实践》
[2].https://docs.python.org/3/
[3].https://www.jkxuexi.com/resources/191.html
[4].《看漫画学Python》