本文目录一览：
python的基本语法
python的语法就是编写python程序时需要遵循的一些规则，以及一些数据的使用方式，python基本语法包括基本数据类型、布尔值、函数、循环语句、条件判断、类、文件操作、模块等。 python语法优点：
- 简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
- 易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
- 速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
- 免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
- 高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
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，用>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，以此类推。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............
计算机二级 Python 怎么考?考什么?
考试内容 一、Python语言的基本语法元素
- 程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值语句、引用；
- 基本输入输出函数：
input()、eval()、print()； - 源程序的书写风格；
- Python语言的特点。 二、基本数据类型
- 数字类型：整数类型、浮点数类型和复数类型；
- 数字类型的运算：数值运算操作符、数值运算函数；
- 字符串类型及格式化：索引、切片、基本的
format()格式化方法； - 字符串类型的操作：字符串操作符、处理函数和处理方法；
- 类型判断和类型间转换。 三、程序控制结构
- 程序的三种控制结构；
- 程序的分支结构：单分支结构、二分支结构、多分支结构；
- 程序的循环结构：遍历循环、无限循环、
break和continue循环控制； - 程序的异常处理：
try-except。 四、函数和代码复用 - 函数的定义和使用；
- 函数的参数传递：可选参数传递、参数名称传递、函数的返回值；
- 变量的作用域：局部变量和全局变量。 五、组合数据类型
- 组合数据类型的基本概念；
- 列表类型：定义、索引、切片；
- 列表类型的操作：列表的操作函数、列表的操作方法；
- 字典类型：定义、索引；
- 字典类型的操作：字典的操作函数、字典的操作方法。 六、文件和数据格式化
- 文件的使用：文件打开、读写和关闭；
- 数据组织的维度：一维数据和二维数据；
- 一维数据的处理：表示、存储和处理；
- 二维数据的处理：表示、存储和处理；
- 采用CSV格式对一二维数据文件的读写。 七、Python计算生态
- 标准库：
turtle库（必选）、random库（必选）、time库（可选）； - 基本的Python内置函数；
- 第三方库的获取和安装；
- 脚本程序转变为可执行程序的第三方库：
PyInstaller库（必选）； - 第三方库：
jieba库（必选）、wordcloud库（可选）； - 更广泛的Python计算生态，只要求了解第三方库的名称，不限于以下领域：网络爬虫、数据分析、文本处理、数据可视化、用户图形界面、机器学习、Web开发、游戏开发等。 二级Python语言程序设计考试基本要求
- 掌握Python语言的基本语法规则；
- 掌握不少于2个基本的Python标准库；
- 掌握不少于2个Python第三方库，掌握获取并安装第三方库的方法；
- 能够阅读和分析Python程序；
- 熟练使用IDLE开发环境，能够将脚本程序转变为可执行程序；
- 了解Python计算生态在以下方面（不限于）的主要第三方库名称：网络爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习、Web开发等。
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。
计算机二级python考试内容
一、 Python 语言基本语法元素
- 程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值语句、引用。
- 基本输入输出函数：
input()、eval()、print()。 - 源程序的书写风格。
- Python 语言的特点。 二、 基本数据类型
- 数字类型：整数类型、浮点数类型和复数类型。
- 数字类型的运算：数值运算操作符、数值运算函数。
- 字符串类型及格式化：索引、切片、基本的
format()格式化方法。 - 字符串类型的操作：字符串操作符、处理函数和处理方法。
- 类型判断和类型间转换。 三、 程序的控制结构
- 程序的三种控制结构。
- 程序的分支结构：单分支结构、二分支结构、多分支结构。
- 程序的循环结构：遍历循环、无限循环、
break和continue循环控制。 - 程序的异常处理：
try－except。 四、 函数和代码复用 - 函数的定义和使用。
- 函数的参数传递：可选参数传递、参数名称传递、函数的返回值。
- 变量的作用域：局部变量和全局变量。 五、 组合数据类型
- 组合数据类型的基本概念。
- 列表类型：定义、索引、切片。
- 列表类型的操作：列表的操作函数、列表的操作方法。
- 字典类型：定义、索引。
- 字典类型的操作：字典的操作函数、字典的操作方法。 六、 文件和数据格式化
- 文件的使用：文件打开、读写和关闭。
- 数据组织的维度：一维数据和二维数据。
- 一维数据的处理：表示、存储和处理。
- 二维数据的处理：表示、存储和处理。
- 采用 CSV 格式对一二维数据文件的读写。
