代码收藏家 【第一节】初识python
目录
一、Python背景以及介绍
二、Python开发环境搭建
2.1 Python 是解释型语言
2.2 python 版本差别
2.2.1 语法差异
2.2.2 标准库差异
2.2.3 功能差异
2.2.4 性能差异
2.2.5 兼容性
2.3 常用的python IDE
2.3.1 PyCharm 版本
2.3.2 安装 PyCharm 和 Python
2.3.3 自动环境搭建
三、第一个python程序及数据类型
3.1 第一个python程序
3.2 python的数值类型
3.3 python的字符串类型
3.4 python中变量，关键字，标识符概念
3.5 python的注释
四、python的输入和输出
一、Python背景以及介绍
Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人 Guido van Rossum 在 1989 年设计，并于 1991 年发布了其第一个公开发行版。Python 开发者的核心理念是“用一种方法，最好只有一种方法来做一件事”。在设计 Python 语言时，他们倾向于拒绝复杂的语法，而是选择那些明确、直观且几乎无歧义的语法。在日常应用中，Python 展现出了以下显著特点：
Python 的设计哲学强调优雅、明确和简单。这种设计哲学使得 Python 成为许多领域的首选语言，包括安全、数据分析、人工智能等。
学习 Python 具有多重优势。首先，Python 可以方便地实现各种有趣且实用的程序，如网络爬虫，用于收集和分析数据。其次，许多安全软件使用 Python 作为扩展脚本语言，学习 Python 可以帮助你更好地理解这些软件的工作原理。此外，许多黑客工具也是用 Python 编写的，学习 Python 将使你能够更加熟练地利用这些工具。
二、Python开发环境搭建
2.1 Python 是解释型语言
Python是一种解释型语言。这意味着Python代码在运行时是由解释器逐行读取并执行的，而不是像编译型语言那样先编译成机器码再执行。
具体来说，Python解释器的工作流程如下：
-
词法分析：解释器首先将源代码分解成一个个的词法单元（tokens）。
-
语法分析：然后，这些词法单元被组织成一个抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）。
-
编译：接下来，AST被编译成字节码（bytecode），这是一种与特定硬件平台无关的中间表示形式。
-
解释执行：最后，Python虚拟机（Python Virtual Machine, PVM）执行这些字节码。
虽然Python代码在运行前会被编译成字节码，但这个编译步骤是透明的，对用户来说，Python代码是直接被解释执行的。这也是为什么Python被称为解释型语言的原因。
解释型语言的优点包括：
跨平台性：字节码可以在任何安装了相应Python解释器的平台上运行。
开发速度快：无需编译步骤，可以快速测试和修改代码。
然而，解释型语言通常运行速度比编译型语言慢，因为解释器在运行时需要实时翻译字节码。不过，像PyPy这样的解释器使用了即时编译（JIT）技术来提高执行速度，从而在一定程度上弥补了这一缺点。
2.2 python 版本差别
我们来比较之前常用的python2.x和python3.x的区别
Python 2.x 和 Python 3.x 之间存在许多显著的差异，这些差异主要体现在语法、标准库、功能和性能等方面。以下是一些主要的区别：
2.2.1 语法差异
-
打印语句：
-
Python 2.x：使用
print语句，例如print "Hello, World!"。 -
Python 3.x：使用
print()函数，例如print("Hello, World!")。 -
整数除法：
-
Python 2.x：整数除法会截断小数部分，例如
3 / 2结果为1。 -
Python 3.x：整数除法会返回浮点数，例如
3 / 2结果为1.5。使用//进行整数除法。 -
Unicode 字符串：
-
Python 2.x：字符串默认为 ASCII 字符串，Unicode 字符串需要前缀
u，例如u"Hello, World!"。 -
Python 3.x：字符串默认为 Unicode 字符串，例如
"Hello, World!"。 -
异常处理：
-
Python 2.x：使用
except Exception, e:语法。 -
Python 3.x：使用
except Exception as e:语法。 -
迭代器：
-
Python 2.x：
range()返回列表，xrange()返回迭代器。 -
Python 3.x：
range()返回迭代器，移除了xrange()。
2.2.2 标准库差异
-
模块重命名：
-
Python 3.x 对许多标准库模块进行了重命名和重组，例如
ConfigParser模块在 Python 3.x 中变成了configparser。 -
移除的模块：
-
Python 3.x 移除了一些在 Python 2.x 中存在的模块，例如
tkinter.tix和tkinter.ttk。
2.2.3 功能差异
-
类型提示：
-
Python 3.x 引入了类型提示（Type Hints），可以使用
typing模块进行静态类型检查。 -
矩阵乘法运算符：
-
Python 3.x 引入了矩阵乘法运算符
@。 -
异步编程：
-
Python 3.x 引入了
async和await关键字，用于异步编程。
2.2.4 性能差异
Python 3.x 在某些情况下可能比 Python 2.x 有更好的性能，尤其是在处理 Unicode 字符串和某些内置函数时。
2.2.5 兼容性
Python 2.x 和 Python 3.x 之间的代码通常不兼容，需要进行一定的修改才能从一个版本迁移到另一个版本。
总结来说，Python 2.x 和 Python 3.x 之间的差异主要体现在语法、标准库、功能和性能等方面。由于 Python 2.x 系列已经不再受到官方支持，建议新项目和现有项目迁移到 Python 3.x 系列。
2.3 常用的python IDE
python常用的集成开发环境有PyCharm，Visual Studio Code (VS Code)，或微软的Visual Studio201x等等软件。这里我们主要介绍PyCharm。
PyCharm 确实是一个非常受欢迎的 Python 集成开发环境（IDE），由 JetBrains 开发。它提供了丰富的功能，包括代码自动完成、调试、版本控制集成、代码分析等，非常适合专业开发者和学习者使用。
2.3.1 PyCharm 版本
PyCharm 有多个版本：
Community Edition（社区版）：免费、开源，适合个人开发者和小型项目。
Professional Edition（专业版）：付费，提供更多高级功能，如 Web 开发支持、数据库工具、远程开发功能等，适合专业开发者和企业使用。
Educational Edition（教育版）：免费，专为教学和学习设计，包含了一些教学工具和插件。
2.3.2 安装 PyCharm 和 Python
-
下载 PyCharm：
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访问 JetBrains 官网
https://www.jetbrains.com/pycharm -
安装 PyCharm：
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下载完成后，运行安装程序，按照提示进行安装。
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在安装过程中，可以选择是否创建桌面快捷方式、关联文件类型等。
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配置 Python 解释器：
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安装完成后，打开 PyCharm。
-
首次启动时，PyCharm 会提示你配置 Python 解释器。你可以选择已经安装的 Python 版本，或者从 PyCharm 中下载并安装新的 Python 解释器。
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如果你已经安装了 Python 3.5，可以在配置解释器时选择它。
2.3.3 自动环境搭建
PyCharm 确实可以简化环境搭建过程，但它不会自动安装 Python 解释器。你需要手动选择或安装 Python 解释器。以下是具体步骤：
-
打开 PyCharm：
-
创建一个新项目或打开一个现有项目。
-
配置 Python 解释器：
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进入
File->Settings（Windows）或PyCharm->Preferences（macOS）。 -
在左侧导航栏中选择
Project: <项目名称>->Python Interpreter。 -
点击齿轮图标，选择
Add...。 -
选择
System Interpreter，然后浏览到你安装的 Python 3.5 解释器路径，或者选择New Environment创建一个新的虚拟环境。 -
完成配置：
-
配置完成后，PyCharm 会自动识别并使用你选择的 Python 解释器。
总结来说，PyCharm 是一个功能强大的 IDE，适合各种规模的 Python 项目。虽然它不会自动安装 Python 解释器，但可以简化解释器的配置和管理过程。如果你是学习者或编写小型项目，使用 PyCharm 的社区版或教育版是一个不错的选择。
三、第一个python程序及数据类型
3.1 第一个python程序
在 Python 中，确实没有像 C/C++/Java 那样的 `main` 函数作为程序的明确入口点。Python 程序的执行是基于模块的，每个模块（文件）都可以独立执行，也可以作为模块被其他模块导入。
### Python 的执行机制
1. **直接执行**：当你直接运行一个 Python 脚本时，Python 解释器会从文件的顶部开始逐行执行代码。
2. **模块导入**：当你导入一个模块时，Python 解释器也会执行该模块中的代码，但有一些特殊处理。
### 缩进和代码块
Python 使用缩进来定义代码块，这是 Python 语法的一个核心特点。没有缩进的代码（顶层代码）会在模块被导入或直接执行时自动执行。
### 模拟 `main` 函数
为了模拟其他语言中的 `main` 函数，Python 程序员通常会使用以下模式：
def main():
print('Hello world')
if __name__ == "__main__":
main()### 解释
– `def main():` 定义了一个名为 `main` 的函数。
– `if __name__ == "__main__":` 是一个条件语句，检查当前模块是否是直接运行的。
– `__name__` 是一个特殊变量，当模块被直接运行时，其值为 `"__main__"`。
– 当模块被导入时，`__name__` 的值为模块的名称。
– `main()` 调用 `main` 函数。
这种模式的好处是：
– 保持代码结构清晰，便于维护。
– 允许模块既可以独立运行，也可以作为库被其他模块导入而不执行不必要的代码。
### 示例
以下是一个简单的 Python 脚本示例：
print('This is a top-level statement and will always be executed.')
def main():
print('Hello world')
if __name__ == "__main__":
main()当你直接运行这个脚本时，输出会是：
This is a top-level statement and will always be executed.
Hello world
而当你导入这个模块时，只有顶层语句会被执行，`main` 函数不会被调用。
总结来说，Python 的执行机制确实与其他语言不同，但通过使用 `if __name__ == "__main__":` 模式，可以有效地模拟 `main` 函数的行为。
3.2 python的数值类型
Python 的数值类型主要包括以下几种：
1. 整数
描述：表示整数值，可以是正数、负数或零。
示例：1, 42, -7, 0。
特点：没有大小限制，可以非常大。
2. 浮点数（float）
描述：表示小数值，包括小数点和指数形式。
示例：3.14, -0.001, 2.0, 1.23e-4。
特点：精度有限，通常为双精度浮点数（64位）。
3. 复数（complex）
描述：表示复数值，包含实部和虚部。
示例：1 + 2j, 3.5 - 4.2j。
特点：虚部用 j 或 J 表示。
3.3 python的字符串类型
在 Python 中，字符和字符串类型都是通过 str 类型来表示的。Python 没有单独的字符类型，而是将单个字符也视为长度为 1 的字符串。以下是关于 Python 字符串类型的一些详细信息：
单引号：'Hello, World!'
双引号："Hello, World!"
三引号：'''Hello, World!''' 或 """Hello, World!"""，用于多行字符串。
3.4 python中变量，关键字，标识符概念
在 Python 中，变量、关键字和标识符是编程语言的基本组成部分，它们各自有不同的用途和规则。
### 变量（Variables）
变量是用于存储数据的命名位置。在 Python 中，变量不需要声明类型，可以直接赋值。赋值操作使用 `=` 符号。
– **示例**：
x = 10
name = "Alice"– **特点**：
– 变量名必须以字母或下划线开头，后面可以跟字母、数字或下划线。
– 变量名区分大小写。
– 变量在使用前必须赋值。
### 关键字（Keywords）
关键字是 Python 语言预留的特殊标识符，具有特定的含义和用途。它们不能用作变量名、函数名或其他标识符。
– **常见关键字**：
– `if`, `else`, `elif`
– `for`, `while`
– `def`, `class`
– `return`, `break`, `continue`
– `True`, `False`, `None`
– `import`, `from`, `as`
– `try`, `except`, `finally`
– `raise`, `assert`
– `global`, `nonlocal`
– `lambda`
– `with`, `yield`
– **特点**：
– 关键字不能用作变量名或其他标识符。
– 关键字在 Python 中具有特殊的语法意义。
### 标识符（Identifiers）
标识符是用户定义的名称，用于标识变量、函数、类、模块或其他对象。标识符的命名规则如下：
– **规则**：
– 标识符必须以字母（A-Z 或 a-z）或下划线（_）开头。
– 标识符可以包含字母、数字（0-9）和下划线。
– 标识符区分大小写。
– 标识符不能是关键字。
– **示例**：
my_variable = 10
MyClass = "Class"
_private_var = "Private"– **命名约定**：
– 变量和函数名通常使用小写字母和下划线（snake_case）。
– 类名通常使用大写字母开头的驼峰命名法（CamelCase）。
– 常量通常使用大写字母和下划线（CAPITAL_SNAKE_CASE）。
### 示例代码
#变量
x = 10
name = "Alice"
# 关键字
# if = 5 # 错误，if 是关键字
# 标识符
my_variable = 10
MyClass = "Class"
_private_var = "Private"
print(x, name, my_variable, MyClass, _private_var)3.5 python的注释
在 Python 中，注释是用于解释代码的文本，它们不会被 Python 解释器执行。注释是提高代码可读性和可维护性的重要工具。Python 支持两种类型的注释：单行注释和多行注释。
单行注释
单行注释以 # 符号开头，从 # 开始到该行末尾的所有内容都被视为注释。
示例：
# 这是一个单行注释
x = 10 # 这也是一个单行注释，解释变量 x 的值多行注释
多行注释通常使用三引号（''' 或 """）来实现。虽然 Python 没有专门的多行注释语法，但三引号字符串如果不在任何函数或类中，且不被赋值给变量，则会被解释器忽略，因此可以作为多行注释使用。
示例：
'''
这是一个多行注释。
可以跨越多行，解释更复杂的逻辑。
'''
x = 10
"""
这也是一个多行注释。
使用双引号的三引号字符串。
"""
y = 20四、python的输入和输出
在 Python 中，输入和输出是程序与用户或外部系统交互的基本方式。Python 提供了多种内置函数和方法来处理输入和输出。
### 输入（Input）
Python 提供了 `input()` 函数来从用户那里获取输入。`input()` 函数会暂停程序并等待用户输入，用户输入的内容会被当作字符串返回。
– **示例**：
name = input("请输入你的名字: ")
print("你好,", name)– **特点**：
– `input()` 函数返回的字符串可以通过类型转换函数（如 `int()`, `float()`）转换为其他类型。
– 提示信息可以作为参数传递给 `input()` 函数。
### 输出（Output）
Python 提供了 `print()` 函数来输出信息到控制台。`print()` 函数可以输出字符串、数字、变量等。
– **示例**：
print("Hello, World!")
x = 10
print("变量 x 的值是:", x)– **特点**：
– `print()` 函数可以接受多个参数，参数之间会自动用空格分隔。
– `print()` 函数默认在输出结束后换行，可以使用 `end` 参数改变这一行为。
– `print()` 函数可以使用格式化字符串（如 f-string、`str.format()`、`%` 操作符）来格式化输出。
### 格式化输出
Python 提供了多种方式来格式化输出，使输出更加灵活和美观。
– **f-string**：
name = "Alice"
age = 30
print(f"我的名字是 {name}，我今年 {age} 岁。")– **str.format()**：
name = "Alice"
age = 30
print("我的名字是 {}，我今年 {} 岁。".format(name, age))– **% 操作符**：
name = "Alice"
age = 30
print("我的名字是 %s，我今年 %d 岁。" % (name, age))### 示例代码
# 输入
name = input("请输入你的名字: ")
age = int(input("请输入你的年龄: "))
# 输出
print("你好,", name)
print("你今年", age, "岁。")
# 格式化输出
print(f"我的名字是 {name}，我今年 {age} 岁。")
print("我的名字是 {}，我今年 {} 岁。".format(name, age))
print("我的名字是 %s，我今年 %d 岁。" % (name, age))作者：攻城狮7号
