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Python基本语法？？？
python基本语法规则有哪些？
万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
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Python基本语法？？？

1.Hello World

实例 HelloWorld.py

#!/usr/bin/python3
print("Hello, World!");

运行脚本

$ python HelloWorld.py

注解：以如上方式运行，第一行无意义；但以 ./HelloWorld.py 的方式运行，第一行则指定 Python 解释器的位置。

2.标识符

必须字母或下划线开头
标识符其他部分是字母、下划线和数字
大小写敏感

3.设置编码

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。当然你也可以为源码文件指定不同的编码：

# -- coding: cp-1252 --

4.注释

Python 单行注释以 # 开始，多行注释可以用多个 # 或 ''' 和 """。

例子

#!/usr/bin/python3
# 注释
# 注释
'''
注释
注释
'''
"""
注释
注释
"""
print("Hello, World!")

4.行和缩进

Python 使用行缩进代表代码块而不需要 {}，同一个代码块的行缩进必须一致，否则报错。

5.多行语句

Python 如果一个语句过长可以用 \ 实现多行语句。

sum = one + \
      two + \
      three

6.等待用户输入

执行下面的程序在按回车键后就会等待用户输入：

#!/usr/bin/python3
input("按下 enter 键退出。")

用户按下键时，程序将退出。

7.import 与 from…import

在 Python 用 import 或者 from…import 来导入相应的模块。

将整个模块导入：import somemodule
从某个模块中导入某个函数：from somemodule import somefunction
从某个模块中导入多个函数：from somemodule import firstfunc, secondfunc, thirdfunc
将某个模块中的全部函数导入：from somemodule import *

python基本语法规则有哪些？

Python基本语法

Python 的语法相对比 C，C++，Java 更加简洁，比较符合人的正常思维。本篇介绍 Python 的基本语法，通过本篇文章你可以学到以下内容：

掌握 Python 的基本语法
识别 Python 中的关键字 Python 是一门脚本语言，有以下特点：
面向对象：类
语法块：使用缩进进行标记
注释：# 单行注释，"""多行注释"""，'''我也是多行注释'''
打印与输出：print(), input()
变量：变量在赋值的时候确定变量的类型
模块：通过 import 模块名 进行加载模块

Python的标识符

标识符是用户编程时使用的名字，用于给变量、常量、函数、语句块等命名，以建立起名称与使用之间的关系。标识符通常由字母和数字以及其它字符构成。

标识符的命名遵循以下规定：

开头以字母或者下划线 _，剩下的字符数字字母或者下划线
Python 遵循小驼峰命名法
不是使用 Python 中的关键字进行命名

代码示例:

num = 10  # 这是一个int类型变量

错误命名示例:

123rate（数字开头）
mac book pro（含有空格）
class（关键字）

Python关键字

以下列表中的关键字不可以当做标识符进行使用。Python 语言的关键字只包含小写字母。

万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门

这份资料非常纯粹，只有 Python 的基础语法，专门针对想要学习 Python 的小白。 Python 中用 # 表示单行注释，# 之后的同行的内容都会被注释掉。使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。 Python 当中的数字定义和其他语言一样：我们分别使用 +, -, *, / 表示加减乘除四则运算符。这里要注意的是，在 Python2 当中，10 / 3 这个操作会得到 3，而不是 3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以 Python 会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是 10.0 / 3，就会得到 3.33333。目前 Python2 已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。但问题是 Python 是一个弱类型的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。在 Python3 当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：两个除号表示取整除，Python 会为我们保留去除余数的结果。除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python 中用 % 表示。 Python 中支持乘方运算，我们可以不用调用额外的函数，而使用 ** 符号来完成：当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。 Python 中用首字母大写的 True 和 False 表示真和假。用 and 表示与操作，or 表示或操作，not 表示非操作。而不是 C++ 或者是 Java 当中的 &&, || 和 !。在 Python 底层，True 和 False 其实是 1 和 0，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。我们用 == 判断相等的操作，可以看出来 True == 1，False == 0。我们要小心 Python 当中的 bool() 这个函数，它并不是转成 bool 类型的意思。如果我们执行这个函数，那么只有 0 会被视作是 False，其他所有数值都是 True。 Python 中用 == 判断相等，> 表示大于，>= 表示大于等于，< 表示小于，<= 表示小于等于，!= 表示不等。我们可以用 and 和 or 拼装各个逻辑运算：注意 not、and、or 之间的优先级，其中 not > and > or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。关于 list 的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的 ==，还有一种是 is。我们有时候也会简单实用 is 来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子： Python 是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is 判断的就是两个引用是否指向同一个对象，而 == 则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is 就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路 XX 号。而 == 则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果 a is b，那么 a == b 一定成立，反之则不然。 Python 当中对字符串的限制比较松，双引号和单引号都可以表示字符串，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。字符串也支持 + 操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有 +，Python 也会为我们拼接：我们可以使用 [] 来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。我们可以在字符串前面加上 f 表示格式操作，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上 len 函数等。不过要注意，只有 Python3.6 以上的版本支持 f 操作。最后是 None 的判断，在 Python 当中 None 也是一个对象，所有为 None 的变量都会指向这个对象。根据我们前面所说的，既然所有的 None 都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是 None 的时候，可以使用 is 来进行判断，当然用 == 也是可以的，不过我们通常使用 is。理解了 None 之后，我们再回到之前介绍过的 bool() 函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的默认空值会被返回 False，否则都是 True。比如 0，""，[]，{}，() 等。除了上面这些值以外的所有值传入都会得到 True。 Python 当中的标准输入输出是 input 和 print。 print 会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用 __str__ 方法转成字符串进行输出。默认输出会自动换行，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入 end 参数：使用 input 时，Python 会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在 input 当中传入字符串，会被当成提示输出： Python 支持三元表达式，但是语法和 C++ 不同，使用 if else 结构，写成：上段代码等价于： Python 中用 [] 表示空的 list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：使用 append 和 pop 可以在 list 的末尾插入或者删除元素： list 可以通过 [] 加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示倒序访问。-1 表示最后一个元素，-2 表示倒数第二个，以此推类。如果访问的元素超过数组长度，则会触发 IndexError 的错误。 list 支持切片操作，所谓的切片则是从原 list 当中拷贝出指定的一段。我们用 start: end 的格式来获取切片，注意，这是一个左闭右开区间。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如 [1:5:2] 表示从 1 号位置开始，步长为 2 获取元素。得到的结果为 [1, 3]。如果步长设置成 -1 则代表反向遍历。如果我们要指定一段区间倒序，则前面的 start 和 end 也需要反过来，例如我想要获取 [3: 6] 区间的倒序，应该写成 [6:3:-1]。只写一个 :，表示全部拷贝，如果用 is 判断拷贝前后的 list 会得到 False。可以使用 del 删除指定位置的元素，或者可以使用 remove 方法。 insert 方法可以指定位置插入元素，index 方法可以查询某个元素第一次出现的下标。 list 可以进行加法运算，两个 list 相加表示 list 当中的元素合并。等价于使用 extend 方法：我们想要判断元素是否在 list 中出现，可以使用 in 关键字，通过使用 len 计算 list 的长度： tuple 和 list 非常接近，tuple 通过 () 初始化。和 list 不同，tuple 是不可变对象。也就是说 tuple 一旦生成不可以改变。如果我们修改 tuple，会引发 TypeError 异常。由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的 tuple，末尾必须加上逗号，否则会被当成是单个元素： tuple 支持 list 当中绝大部分操作：我们可以用多个变量来解压一个 tuple：解释一下这行代码：我们在 b 的前面加上了星号，表示这是一个 list。所以 Python 会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给 b。补充一点，tuple 本身虽然是不可变的，但是 tuple 当中的可变元素是可以改变的。比如我们有这样一个 tuple：我们虽然不能往 a 当中添加或者删除元素，但是 a 当中含有一个 list，我们可以改变这个 list 类型的元素，这并不会触发 tuple 的异常： dict 也是 Python 当中经常使用的容器，它等价于 C++ 当中的 map，即存储 key 和 value 的键值对。我们用 {} 表示一个 dict，用 : 分隔 key 和 value。 dict 的 key 必须为不可变对象，所以 list、set 和 dict 不可以作为另一个 dict 的 key，否则会抛出异常：我们同样用 [] 查找 dict 当中的元素，我们传入 key，获得 value，等价于 get 方法。我们可以 call dict 当中的 keys 和 values 方法，获取 dict 当中的所有 key 和 value 的集合，会得到一个 list。在 Python3.7 以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在 Python3.7 及以上版本中，Python 会保证返回的顺序和插入顺序一致：我们也可以用 in 判断一个 key 是否在 dict 当中，注意只能判断 key。如果使用 [] 查找不存在的 key，会引发 KeyError 的异常。如果使用 get 方法则不会引起异常，只会得到一个 None： setdefault 方法可以为不存在的 key 插入一个 value，如果 key 已经存在，则不会覆盖它：我们可以使用 update 方法用另外一个 dict 来更新当前 dict，比如 a.update(b)。对于 a 和 b 交集的 key 会被 b 覆盖，a 当中不存在的 key 会被插入进来：我们一样可以使用 del 删除 dict 当中的元素，同样只能传入 key。 Python3.5 以上的版本支持使用 ** 来解压一个 dict： set 是用来存储不重复元素的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过 set()，或者通过 {} 来进行初始化。注意当我们使用 {} 的时候，必须要传入数据，否则 Python 会将它和 dict 弄混。 set 当中的元素也必须是不可变对象，因此 list 不能传入 set。可以调用 add 方法为 set 插入元素： set 还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。 set 还支持超集和子集的判断，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个 set 是不是另一个的超集或子集：和 dict 一样，我们可以使用 in 判断元素在不在 set 当中。用 copy 可以拷贝一个 set。 Python 当中的判断语句非常简单，并且 Python 不支持 switch，所以即使是多个条件，我们也只能罗列 if-else。我们可以用 in 来循环迭代一个 list 当中的内容，这也是 Python 当中基本的循环方式。如果我们要循环一个范围，可以使用 range。range 加上一个参数表示从 0 开始的序列，比如 range(10)，表示 [0, 10) 区间内的所有整数：如果我们传入两个参数，则代表迭代区间的首尾。如果我们传入第三个元素，表示每次循环变量自增的步长。如果使用 enumerate 函数，可以同时迭代一个 list 的下标和元素： while 循环和 C++ 类似，当条件为 True 时执行，为 false 时退出。并且判断条件不需要加上括号： Python 当中使用 try 和 except 捕获异常，我们可以在 except 后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个 except，还可以使用 else 语句表示其他所有的类型。finally 语句内的语法无论是否会触发异常都必定执行：在 Python 当中我们经常会使用资源，最常见的就是 open 打开一个文件。我们打开了文件句柄就一定要关闭，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行 close 操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用 with 语句来代替这部分处理，使用 with 会自动在 with 块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源。以下是 with 的几种用法和功能：凡是可以使用 in 语句来迭代的对象都叫做可迭代对象，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门： Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力当我们调用 dict 当中的 keys 方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。我们不能使用下标来访问可迭代对象，但我们可以用 iter 将它转化成迭代器，使用 next 关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成 list 类型，变成一个 list。使用 def 关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名，可以不按照函数定义的顺序传参：可以在参数名之前加上 * 表示任意长度的参数，参数会被转化成 list：也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上 ** 表示接受一个 dict：当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：传入参数的时候我们也可以使用 * 和 ** 来解压 list 或者是 dict： Python 中的参数可以返回多个值：函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也不会覆盖全局变量的值。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量： Python 支持函数式编程，我们可以在一个函数内部返回一个函数： Python 中可以使用 lambda 表示匿名函数，使用 : 作为分隔，: 前面表示匿名函数的参数，: 后面的是函数的返回值：我们还可以将函数作为参数使用 map 和 filter，实现元素的批量处理和过滤。关于 Python 中 map、reduce 和 filter 的使用，具体可以查看之前的文章：五分钟带你了解 map、reduce 和 filter 我们还可以结合循环和判断语来给 list 或者是 dict 进行初始化：使用 import 语句引入一个 Python 模块，我们可以用 . 来访问模块中的函数或者是类。我们也可以使用 from import 的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用 from import * 可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）可以使用 as 给模块内的方法或者类起别名：我们可以使用 dir 查看我们用的模块的路径：这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做 math 的 Python 文件，那么会覆盖系统自带的 math 的模块。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的 bug。我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中：以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看： Python—— slots ，property 和对象命名规范下面我们来看看 Python 当中类的使用：这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是 instance，对象的英文是 object。都是指类经过实例化之后得到的对象。继承可以让子类继承父类的变量以及方法，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用 import 引入，一样可以实现继承。我们创建一个蝙蝠类：我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承 Superhero 和 Bat：执行这个类：我们可以通过 yield 关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到 yield 关键字处则停止。下次再次调用则还是从 yield 处开始往下执行：除了 yield 之外，我们还可以使用 () 小括号来生成一个生成器：关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力我们引入 functools 当中的 wraps 之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑: 装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：一文搞定 Python 装饰器，看完面试不再慌不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把 Python 的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么 Python 这门语言就算是入门了。如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用 30 分钟。当然在 30 分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉 Python 的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用 Python 时候的查阅文档。最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复 "学习"，分享给大家，正在发放中............

刚弄明白了python语法有c/c++/java基础如何做一个上万行代码的...

python：看语法你说那本不错，还有本 python cookbook 可以当技巧参考 Java： Java 核心技术里面专门有针对 C++ 的注释不过略厚貌似 java 就没有薄书，要是想看薄的，随便搜一本大学教材得了

刚弄明白了python语法（Python的基础语法）