Python学习笔记——1.基础

概述

Python 是一个非常友好的高级语言，Python 的特点比如：面向对象，动态类型，交互式执行，万金油，胶水语言。 Python 类似于 Java，不允许直接操作内存，底层实现了垃圾收集机制（GC）。

Python 在轻量级的使用上无疑是非常香的，并且现在在数据科学领域也达到了称霸的地位。虽然我同时也在主要使用 C++，但是 C++ 语法的复杂程度让我从来没有写完整 C++ 学习笔记的打算，Python 倒是可以尝试一下。

正所谓：人生苦短，我用 Python。

接下来的笔记并不是具有顺序性的，内容会相互交叉，因为如果非要对笔记进行先后排序，就必须将函数、类等重要内容拆成基础和进阶部分来写，但作为整理性质的笔记，并没有这个必要。

关于 Python 绘图的部分，我计划专门写一个系列关于 Python 数据可视化的笔记。

主要参考官方教程和官方文档，前者适合入门，而后者在概念理解上更加详细。

Python 常识

解释器

和 c/c++这种编译型语言不同，Python 作为解释型语言，需要 Python 解释器才能运行，Python 解释器有很多不同的实现：

CPython 是默认使用的 Python 解释器，基于 c 语言开发，输入提示符是 >>>。
IPython 是基于 CPython 的一个交互式解释器，在交互方式上进行了增强和优化，输入提示符是 In[]=，参考了 Mathematica 的 notebook 的设计风格，Jupyter 也是基于 IPython 的。
PyPy 是另一个基于 Python 语言的 Python 解释器，输入提示符是 >>>>。PyPy 采用 JIT 技术，对 Python 代码进行动态编译，可以显著提高 Python 代码的执行速度。但是 PyPy 和 CPython 的实现不完全相同，并且在调用 c 实现的模块时比 CPython更差。
Jython 是运行在 Java 平台上的 Python 解释器，可以把 Python 代码编译成 Java 字节码执行。

注意：CPython是Python的标准实现，有一个与之相似的概念是Cython，这是一个可以将Python程序转换为c语言实现，用于程序加速的工具。

执行方式

基本的执行方式：

通过 Windows 平台的 powershell/cmd，输入 Python 打开解释器，逐行输入 Python 语句然后执行；
执行 xxx.py 脚本，例如 Python xxx.py，注意在 Linux/MAC 系统中，Python 可能会指代系统内部的 2.x 版本 Python，Python 3 才是 3.x 版本；
在 Linux 的 shell 中，还可以直接输入 xxx.py 来执行，但是需要在 Python 脚本第一行指定例如 #!/usr/bin/env python3，并且给脚本赋予执行权限。

常见的 Python 的 IDE：

IDLE，最朴素的 IDE，下载 CPython 时自带的。（除了学习 Python 的教程，其它时候几乎没人用）
PyCharm，专业的 IDE，但是我不喜欢专门下载一个用来写 Python。

还可以通过通用编辑器例如 VSCode 加上相关插件来编写执行，也可以使用 Jupyter notebook 交互式执行（在浏览器或者 VScode 中）。

Python2.x 和 3.x 的区别

从 Python 2.x 到 Python 3.x 进行了一次不向下兼容的更新，两个大版本之间具有巨大的差异，2.x 已经是被废弃的版本，但是在很多 Linux 系统中还会存在基于 Python 2 的程序，3.x 版本甩掉了 2.x 版本的很多历史包袱，主要包括：

编码问题：2.x 的编码在处理中文等非 ASCII 码时比较麻烦，3.x 默认采用 unicode 编码 (UTF-8)，更加方便
Print 函数：2.x 把 print 作为一个特殊语句，3.x 则把 print 的使用调整为函数的语法

# 2.x
print "hello,world"

# 3.x
print("hello,world")

除法：2.x 默认的 / 除法有类似于 c 语言的自动整除规则，整数相除只能得到整数；而 3.x 默认的 / 除法对于两个整数也会返回一个浮点数。在两个版本中 // 都表示取整除法
不等号：2.x 允许使用的不等号包括 <> 和 !=，3.x 只允许使用 != 表示不等号

此外还有一些细小的差异。总之，现在不要学习、尽量不要使用 2.x 版本的 Python。截止到目前（2023 年 4 月），Python 最新的版本为 3.11.3，目前我使用的是 3.9 左右的版本。

Linux系统在默认情况下如果自带python命令，那么通常是2.7版本的Python。如果使用conda虚拟环境，此时python通常是3.x版本的Python。只有python2命令或python3命令对应的版本才是语义较为明确的。

Python 准备知识

一些关于 Python 语句的准备知识。

注释

# 开头代表单行注释，连续三个单引号 ''' 或连续三个双引号 """ 包裹的部分，代表多行注释（也是字符串）

# hi hello
print("I'm fine") # hi hello

'''
hi
hello
'''

"""
hi
hello
"""

标识符

标识符可以使用字母，下划线或数字组成，数字不能在开头。实际上在 Python 3 中，可以使用任何 Unicode 字符作为标识符，不需要局限于英文字母，但是仍然不建议使用英文和数字下划线之外的标识符。

标识符严格区分大小写。

对于下划线开头的标识符，通常有如下几种含义

_ABC，不会被 from XXX import * 导入的标识符，表示较弱的私有标识符
_，在交互式模式中，上一次执行的结果会默认赋值给 _，可以把一个不需要的变量赋值给 _
__ABC，在类当中，被用作私有方法，表示较强的私有标识符
__ABC__，Python 保留的特殊标识符，不要自行定义，否则会产生无法预期的错误。

关于常见的特殊字符：

# " ' \ 对于 Python 语法解析有重要含义
$ ? 还有esc下面的字符都是非法的 Python 字符，只允许在字符串中出现

保留关键字

Python 有若干保留关键字，这些词承担着重要的语法作用，不可以作为标识符。关于 Python 的保留关键字，可以使用 keyword 模块查看

>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', '__peg_parser__', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await',
'break', 'class', 'continue','def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally',
'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda','nonlocal', 'not',
 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

层次结构

Python 既不像 c/c++/Java 一样使用大括号 {} 代表层次结构，也不像 MATLAB/Fortran 一样需要使用 end 标记，而是完全依靠缩进代表层次结构。通常统一使用 4 个空格进行缩进，但这并不是必须的，也可以统一使用tab，或者统一使用2个空格等。注意缩进不能混用 tab 和空格。

Python 不允许任意地创建层次结构，只有在 if 语句、for 循环、函数定义等才可以使用统一的缩进创建一个子层次结构，并且这个子层次结构不能是空的。

如果存在缩进问题，报错如下

1	IndentationError: unexpected indent

因为缩进的检查非常困难，Python 经常被嘲笑为使用游标卡尺的语言。

语句

Python 语句不需要以 ; 结束，但是加了在执行时也不会报错，可以利用分号分隔可以把多个语句写在同一行，如果在末尾加了可能会被建议删除

1 2	print("hi") print("hello"); print("I'm fine.")

跨行的语句（不包括注释），可以在上一行的结尾加上 \，这代表和接下来的一行拼接；注意 []、{} 或 () 括号内包含的语句不需要使用行继续符 (\)，默认支持换行。

total = item_one + \
        item_two + \
        item_three
days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
        'Thursday', 'Friday']

Python作为动态语言有两个体现动态特点的命令，这两个命令可以直接将字符串视作任意语句来解释执行

eval：执行一个表达式，返回表达式的结果
exec：执行一段语句，即一个代码块，没有返回值

这两个操作是非常危险的，因为无法保证被执行的字符串是安全的，尤其是执行的字符串来源于用户时，执行的结果是不可控的。

例如

x = 10
result = eval('x * 2')  # 返回 20


code = '''
for i in range(5):
    print(i)
'''
exec(code)