python基础语法
很早之前，曾学过一段时间Python；恰好最近工作需要，重新拾起并整理Python相关知识。
参考
Python2与Python3的抉择
参考
JavaScript社区热衷于接收新事物，当出现新的语法规范甚至仅仅只是提案时，尽管是浏览器还未支持的语法，就已经可以使用Babel等工具提前体验了。
但Python3已经出现了很多年，整个Python社区仍有大部分项目使用Python2，但Python2和Python3是不兼容的，因此在学习Python时，需要面对的第一个问题就是应该选择哪个Python版本进行学习？
官方宣布2020年不再支持Python2.7，因此现在学习Python的话直接从Python3开始吧。
基础语法
数据类型
字符串
可以使用三引号跨行输出，常用于做注释
'''comment
hello comment
'''布尔值
使用True和False表示布尔值
a = True
b = False函数
使用def自定义函数，函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本（使用三个引号可以不需要转义符），这个字符串是函数的文档字符串，或者称为 docstring，经常写注释是一个很好的习惯.
# 支持默认参数
def test(a, b = 10):
"""just for test
"""
print(a, b)
test(1)
# 支持非定长参数，用于获取所有传入的参数
def test3(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n
return sum
print(test3(1, 2))
print(test3(1, 2, 3))
# 支持rest参数
def test4(sum = 0, *numbers):
# *numbers 获取剩余参数
for n in numbers:
sum = sum + n
return sum
print(test4(1, 2))
print(test4(1, 2, 3))关于函数参数默认值需要注意的一点是：默认参数只能指向字面值，而不能指向引用对象
# 在函数定义的时候，L的默认值就被计算出来了，每次使用默认参数调用时都会指向同一个L
def add_end(L = []):
L.append('END')
return L
print(add_end()) # ['END']
print(add_end()) # ['END', 'END'] 使用了上一次的默认参数此外python还支持命名参数
# 支持命名参数
def test2(a, b):
print(a, b) # (1, 10)
test2(b=10, a=1)
# 通过字典接收额外传入的命名参数
def test2(a, b, **other):
print(a, b)
print(other) # 输出字典{'c': 100, 'd': 1000}
test2(b=10, a=1, c=100, d=1000)与JavaScript一样，Python是按值传参的，
- 对于基础类型的参数而言，传递的是字面量
- 对于引用类型的参数而言，传递的是对象引用（内存地址）
函数的默认参数需要遵循下面规则
- 需要从右往左书写默认参数，否则无法被解析
- 默认值只被赋值一次，也就是说，如果默认参数是一个引用对象（比如数组），在后面的函数调用中都会在这一个对象上进行操作（而不是每个函数都具备独立的引用对象参数）
代码语句
赋值
Python支持连续赋值，且支持多重赋值
x = y = 1
a,b = 1,2条件语句
Python是以缩进和冒号来表示语句块的，在条件语句中可以使用if...elif..else的语法
a = 9
if a < 10:
print("less")
elif a == 10:
print("equal")
else:
print("more")循环语句
与其他语言类似，可以使用while语句
i = 0
while i < 10:
print(i*i)python中不支持++操作符，因此使用for...in...循环有一些特殊的技巧
for i in range(1,10):
print(i)变量作用域
函数的作用域：函数调用会为函数局部变量生成一个新的符号表。 确切地说，所有函数中的变量赋值都是将值存储在局部符号表。变量引用首先在局部符号表中查找，然后是包含函数的局部符号表，然后是全局符号表，最后是内置名字表。 因此，全局变量不能在函数中直接赋值（除非用 global 语句命名），尽管他们可以被引用。
a = 100
def test():
global a # 声明此处使用全局变量a
a = 10 # 对全局变量a进行修改
print(a) # 100
test()
print(a) # 10在python3中增加了nonlocal关键字
a = 100
def test():
a = 10 # 如果此处为定义a，则使用nonlocal会报错
def foo():
nonlocal a # 声明使用外层作用于的变量a
a = 20
print(a) # 10
foo()
print(a) # 20
print(a) # 100
test()
print(a) # 100切片
切片是Python语法中一个比较有趣的地方。
a = "hello"
print(a[1:2])- 切片是一个左闭右开区间
- 切片时的索引是在两个字符 之间 。左边第一个字符的索引为0，，而长度为 n 的字符串其最后一个字符的右界索引为 n，第三个参数可指定切片移动步长
字符串
Python的字符串不允许单独更改某个字符，但是可以使用灵活使用切片和字符串拼接获得新的字符串
a = "hello"
print(a[:(len(a)-1)] + "xx") # hellxx
print(a) # hello字符串切片后，并未修改之前的字符串，而是返回了一个新的字符串
列表
列表与JS中的数组类似，其中的元素类型不必一致，可以通过下标获取列表元素的值，并可以直接对其进行修改。
对列表进行切片，返回的也是一个新的列表，对原列表没有影响。但是，如果是对切片进行赋值操作，则会修改原列表的值
a = [100,1,3,"ssds"]
a[:1] = ["xxx"]
print(a) # ['xxx', 1, 3, 'ssds']需要注意的是，对列表切片进行赋值，该值必须是一个可以进行切片的值（比如字符串，列表），并且在赋值之前会对该值先进行切片，再赋值到原列表切片上
a = [100,1,3,"ssds"]
a[:1] = "xxx"
print(a) # ['x', 'x', 'x', 1, 3, 'ssds']因此，如果直接为切片赋值一个数值是会报错的，因为数字不能直接切片
输入与输出
在print后加入一个逗号可以禁止输出换行
print "How old are you",
age = input()
# 等价于
age = input("how old are you")获取程序参数
# 1.py
from sys import argv
script, first = argv
print(script)
print(first)
# 在运行时传入参数
python3 1.py 1
# 输出 1.py 1类
参考
Python是一门面向对象的语言，如果了解其他面向对象的语言，则只需要掌握python一些特定的语法即可
class Test:
# 封装
x = 0 # 公有变量
__y = 100 # 私有变量，只能在当前类的方法中使用，无法在实例对象或子类中使用
# __init__为构造函数名称，在实例化对象时调用
def __init__(self, x):
print('hello init')
self.x = x
# 类方法第一个参数均为self
def hello(self):
print(self.x, self.__y)
t = Test(10)
t.hello()
# 继承
class Sub(Test):
z = 20
# 多态
def hello(self):
super(Sub, self).hello() # 调用父类的同名方法
print("sub hello")
def greet(self):
print(self.__y) # 报错，无法访问父类的私有属性
s = Sub(20)
s.hello()除了__init__之外，还有很多类的专有方法，如__add__、__sub__等等，可以用来实现运算符重载。
模块和包
参考
模块
模块是一个*.py文件，一个模块对外暴露一个或多个接口。
我们通过例子来学习模块，首先新建一个mod1.py文件
# mod1.py
def test():
print("hello test module")然后在该文件同级目录新建测试文件main.py
import mod1
mod1.test() # 调用模块中的方法
# 可以替换模块别名
import mod1 as mod
mod.test()此时的目录结构为
-- mod1.py
-- main.py运行main.py后会发现在当前目录自动生成了一个__pycache__的目录，其内部包含一个mod1.cpython-37.pyc的文件。import mod1的本质是将mod1.py文件中的所有代码加载到内存中，并在当前文件main.py中声明并定义与模块同名的变量。
此外，还可以实现局部引入
# 导入模块的部分方法
from mod1 import test
test()
# 导入模块的全部方法
from mod1 import *
test() # 无需添加moduleName引入其他目录的模块
接下来，在该级目录下新建一个目录module，然后将mod1.py文件移动至module下，此时的目录结构为
-- module
-- mod1.py
-- main.py然后重新运行代码，就会出现错误提示
ModuleNotFoundError: No module named 'mod1'
为了解决这个问题，我们首先需要了解python中的模块查找机制，在模块导入的时候
- 默认先在当前目录下查找
- 然后再在系统中查找，系统查找的范围是：
sys.path下的所有路径，按顺序查找。
因此为了引入module/mod1.py模块，我们可以通过sys.path实现
import sys,os
# 追加sys.path
pwd = os.popen('pwd') # 获取当前main.py脚本运行的目录
dir = pwd.readline().strip()
sys.path.append(dir + '/module')
# 引入 ./module/ 目录下的模块
from mod1 import test
test()通过pip install安装第三方模块时，默认安装目录在Python安装路径/Lib/site-packages下，该路径默认在sys.path中，因此可以直接在代码中通过import导入
包
在上面的例子中展示了通过修改sys.path来引入其他目录模块的方式。除此之外，我们还可以通过包的形式来引入。
在module目录下新增一个__init__.py的文件，这个文件可以不用写任何东西，然后修改一下main.py中的代码
from module import mod1
mod1.test() # 正常调用mod1模块中的方法此时module目录变成了一个包，导入包的本质就是执行该包下的__init__.py文件，换言之，一个包可以理解为一个包含__init__.py文件的目录。
在执行文件后会在module目录下自动生成__pycache__目录，然后就可以通过from packageName import moduleName的形式引入包了。
包管理工具pip
除开python内置十分强大的标准库，丰富的第三方库也是python一个非常大的优势：大部分功能都可以在pypi的某个包中找到，而无需我们重新实现一遍。
与npm类似，python使用pip管理第三方库， Python 3 版本 >=3.4 开始已内置了pip。
requirements.txt
在多人合作开发等跨机器的项目中，我们需要保证该项目的依赖环境是一致的，与package.json类似，python使用requirements.txt来声明当前项目依赖的包列表，该文件可以通过下面命令生成
pip freeze > requirements.txt然后将该文件提交到代码仓库中；就当在新的开发环境中拉取代码后，就可以通过下面命令安装依赖
cd 项目目录
pip install -r requirements.txt # 根据当前项目的requirements.txt安装依赖venv虚拟环境
由于python的模块查找机制，pip安装的模块是全局安装的，这导致在同一个开发环境的两个python项目使用的依赖包都是安装在全局site-packages下。
如果要想实现两个项目使用不同版本的包，则可以通过venv搭建虚拟的python运行环境来实现，安装在虚拟环境中的包，不会对环境外的其他包造成影响。
# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv # 会在当前目录新增一个venv的文件夹，里面保存着虚拟环境相关的数据
# 进入venv环境 bash模式
. venv/bin/activate
# 然后安装依赖
pip3 install xxx
# ...在虚拟环境执行其他操作
# 退出虚拟环境
deactivate结合虚拟环境venv和依赖描述文件requirements.txt，我们就可以在虚拟环境中生成只与当前项目相关的描述文件，从而避免初始化项目依赖时污染全局模块。
小结
本文主要整理了Python的基本语法知识，用以备忘。
你要请我喝一杯奶茶？
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