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這篇“Python語言實例開發代碼分析”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結了以下內容，內容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“Python語言實例開發代碼分析”文章吧。
代碼如下：
# Single line comments start with a hash.
# 單行注釋由一個井號開頭。
""" Multiline strings can be written
using three "'s, and are often used
as comments
三個雙引號（或單引號）之間可以寫多行字符串，
通常用來寫注釋。
"""
####################################################
## 1\. Primitive Datatypes and Operators
## 1\. 基本數據類型和操作符
####################################################
# You have numbers
# 數字就是數字
3 #=> 3
# Math is what you would expect
# 四則運算也是你所期望的那樣
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20
35 / 5 #=> 7
# Division is a bit tricky. It is integer division and floors the results
# automatically.
# 除法有一點棘手。
# 對于整數除法來說，計算結果會自動取整。
5 / 2 #=> 2
# To fix division we need to learn about floats.
# 為了修正除法的問題，我們需要先學習浮點數。
2.0 # This is a float
2.0 # 這是一個浮點數
11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...much better
11.0 / 4.0 #=> 2.75 啊……這樣就好多了
# Enforce precedence with parentheses
# 使用小括號來強制計算的優先順序
(1 + 3) * 2 #=> 8
# Boolean values are primitives
# 布爾值也是基本數據類型
True
False
# negate with not
# 使用 not 來取反
not True #=> False
not False #=> True
# Equality is ==
# 等式判斷用 ==
1 == 1 #=> True
2 == 1 #=> False
# Inequality is !=
# 不等式判斷是用 !=
1 != 1 #=> False
2 != 1 #=> True
# More comparisons
# 還有更多的比較運算
1 < 10 #=> True
1 > 10 #=> False
2 <= 2 #=> True
2 >= 2 #=> True
# Comparisons can be chained!
# 居然可以把比較運算串連起來！
1 < 2 < 3 #=> True
2 < 3 < 2 #=> False
# Strings are created with " or '
# 使用 " 或 ' 來創建字符串
"This is a string."
'This is also a string.'
# Strings can be added too!
# 字符串也可以相加！
"Hello " + "world!" #=> "Hello world!"
# A string can be treated like a list of characters
# 一個字符串可以視為一個字符的列表
# （譯注：后面會講到“列表”。）
"This is a string"[0] #=> 'T'
# % can be used to format strings, like this:
# % 可以用來格式化字符串，就像這樣：
"%s can be %s" % ("strings", "interpolated")
# A newer way to format strings is the format method.
# This method is the preferred way
# 后來又有一種格式化字符串的新方法：format 方法。
# 我們推薦使用這個方法。
"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")
# You can use keywords if you don't want to count.
# 如果你不喜歡數數的話，可以使用關鍵字（變量）。
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
# None is an object
# None 是一個對象
None #=> None
# Don't use the equality `==` symbol to compare objects to None
# Use `is` instead
# 不要使用相等符號 `==` 來把對象和 None 進行比較，
# 而要用 `is`。
"etc" is None #=> False
None is None #=> True
# The 'is' operator tests for object identity. This isn't
# very useful when dealing with primitive values, but is
# very useful when dealing with objects.
# 這個 `is` 操作符用于比較兩個對象的標識。
# （譯注：對象一旦建立，其標識就不會改變，可以認為它就是對象的內存地址。）
# 在處理基本數據類型時基本用不上，
# 但它在處理對象時很有用。
# None, 0, and empty strings/lists all eval（1) #li is now [1]
#li 現在是 [1]
li.append(2) #li is now [1, 2]
#li 現在是 [1, 2]
li.append(4) #li is now [1, 2, 4]
#li 現在是 [1, 2, 4]
li.append(3) #li is now [1, 2, 4, 3]
#li 現在是 [1, 2, 4, 3]
# Remove from the end with pop
# 使用 pop 來移除最后一個元素
li.pop() #=> 3 and li is now [1, 2, 4]
#=> 3，然后 li 現在是 [1, 2, 4]
# Let's put it back
# 我們再把它放回去
li.append(3) # li is now [1, 2, 4, 3] again.
# li 現在又是 [1, 2, 4, 3] 了
# Access a list like you would any array
# 像訪問其它語言的數組那樣訪問列表
li[0] #=> 1
# Look at the last element
# 查詢最后一個元素
li[-1] #=> 3
# Looking out of bounds is an IndexError
# 越界查詢會產生一個索引錯誤
li[4] # Raises an IndexError
# 拋出一個索引錯誤
# You can look at ranges with slice syntax.
# (It's a closed/open range for you mathy types.)
# 你可以使用切片語法來查詢列表的一個范圍。
# （這個范圍相當于數學中的左閉右開區間。）
li[1:3] #=> [2, 4]
# Omit the beginning
# 省略開頭
li[2:] #=> [4, 3]
# Omit the end
# 省略結尾
li[:3] #=> [1, 2, 4]
# Remove arbitrary elements from a list with del
# 使用 del 來刪除列表中的任意元素
del li[2] # li is now [1, 2, 3]
# li 現在是 [1, 2, 3]
# You can add lists
# 可以把列表相加
li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Note: li and other_li is left alone
#=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 請留意 li 和 other_li 并不會被修改
# Concatenate lists with extend
# 使用 extend 來合并列表
li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 現在 li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Check for existence in a list with in
# 用 in 來檢查是否存在于某個列表中
1 in li #=> True
# Examine the length with len
# 用 len 來檢測列表的長度
len(li) #=> 6
# Tuples are like lists but are immutable.
# 元組很像列表，但它是“不可變”的。
tup = (1, 2, 3)
tup[0] #=> 1
tup[0] = 3 # Raises a TypeError
# 拋出一個類型錯誤
# You can do all those list thingies on tuples too
# 操作列表的方式通常也能用在元組身上
len(tup) #=> 3
tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] #=> (1, 2)
2 in tup #=> True
# You can unpack tuples (or lists) into variables
# 你可以把元組（或列表）中的元素解包賦值給多個變量
a, b, c = (1, 2, 3) # a is now 1, b is now 2 and c is now 3
# 現在 a 是 1，b 是 2，c 是 3
# Tuples are created by default if you leave out the parentheses
# 如果你省去了小括號，那么元組會被自動創建
d, e, f = 4, 5, 6
# Now look how easy it is to swap two values
# 再來看看交換兩個值是多么簡單。
e, d = d, e # d is now 5 and e is now 4
# 現在 d 是 5 而 e 是 4
# Dictionaries store mappings
# 字典用于存儲映射關系
empty_dict = {}
# Here is a prefilled dictionary
# 這是一個預先填充的字典
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# Look up values with []
# 使用 [] 來查詢鍵值
filled_dict["one"] #=> 1
# Get all keys as a list
# 將字典的所有鍵名獲取為一個列表
filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]
# Note - Dictionary key ordering is not guaranteed.
# Your results might not match this exactly.
# 請注意：無法保證字典鍵名的順序如何排列。
# 你得到的結果可能跟上面的示例不一致。
# Get all values as a list
# 將字典的所有鍵值獲取為一個列表
filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]
# Note - Same as above regarding key ordering.
# 請注意：順序的問題和上面一樣。
# Check for existence of keys in a dictionary with in
# 使用 in 來檢查一個字典是否包含某個鍵名
"one" in filled_dict #=> True
1 in filled_dict #=> False
# Looking up a non-existing key is a KeyError
# 查詢一個不存在的鍵名會產生一個鍵名錯誤
filled_dict["four"] # KeyError
# 鍵名錯誤
# Use get method to avoid the KeyError
# 所以要使用 get 方法來避免鍵名錯誤
filled_dict.get("one") #=> 1
filled_dict.get("four") #=> None
# The get method supports a default argument when the value is missing
# get 方法支持傳入一個默認值參數，將在取不到值時返回。
filled_dict.get("one", 4) #=> 1
filled_dict.get("four", 4) #=> 4
# Setdefault method is a safe way to add new key-value pair into dictionary
# Setdefault 方法可以安全地把新的名值對添加到字典里
filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] is set to 5
#filled_dict["five"] 被設置為 5
filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] is still 5
#filled_dict["five"] 仍然為 5
# Sets store ... well sets
# set 用于保存集合
empty_set = set()
# Initialize a set with a bunch of values
# 使用一堆值來初始化一個集合
some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set is now set([1, 2, 3, 4])
# some_set 現在是 set([1, 2, 3, 4])
# Since Python 2.7, {} can be used to declare a set
# 從 Python 2.7 開始，{} 可以用來聲明一個集合
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
# （譯注：集合是種無序不重復的元素集，因此重復的 2 被濾除了。）
# （譯注：{} 不會創建一個空集合，只會創建一個空字典。）
# Add more items to a set
# 把更多的元素添加進一個集合
filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}
# filled_set 現在是 {1, 2, 3, 4, 5}
# Do set intersection with &
# 使用 & 來獲取交集
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}
# Do set union with |
# 使用 | 來獲取并集
filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Do set difference with -
# 使用 - 來獲取補集
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}
# Check for existence in a set with in
# 使用 in 來檢查是否存在于某個集合中
2 in filled_set #=> True
10 in filled_set #=> False
####################################################
## 3\. Control Flow
## 3\. 控制流
####################################################
# Let's just make a variable
# 我們先創建一個變量
some_var = 5
# Here is an if statement. Indentation is significant in python!
# prints "some_var is smaller than 10"
# 這里有一個條件語句。縮進在 Python 中可是很重要的哦！
# 程序會打印出 "some_var is smaller than 10"
# （譯注：意為“some_var 比 10 小”。）
if some_var > 10:
print "some_var is totally bigger than 10."
# （譯注：意為“some_var 完全比 10 大”。）
elif some_var < 10: # This elif clause is optional.
# 這里的 elif 子句是可選的
print "some_var is smaller than 10."
# （譯注：意為“some_var 比 10 小”。）
else: # This is optional too.
# 這一句也是可選的
print "some_var is indeed 10."
# （譯注：意為“some_var 就是 10”。）
"""
For loops iterate over lists
for 循環可以遍歷列表
prints:
如果要打印出：
dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
# You can use % to interpolate formatted strings
# 別忘了你可以使用 % 來格式化字符串
print "%s is a mammal" % animal
# （譯注：意為“%s 是哺乳動物”。）
"""
`range(number)` returns a list of numbers
from zero to the given number
`range(數字)` 會返回一個數字列表，
這個列表將包含從零到給定的數字。
prints:
如果要打印出：
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print i
"""
While loops go until a condition is no longer met.
while 循環會一直繼續，直到條件不再滿足。
prints:
如果要打印出：
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print x
x += 1 # Shorthand for x = x + 1
# 這是 x = x + 1 的簡寫方式
# Handle exceptions with a try/except block
# 使用 try/except 代碼塊來處理異常
# Works on Python 2.6 and up:
# 適用于 Python 2.6 及以上版本：
try:
# Use raise to raise an error
# 使用 raise 來拋出一個錯誤
raise IndexError("This is an index error")
# 拋出一個索引錯誤：“這是一個索引錯誤”。
except IndexError as e:
pass # Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here.
# pass 只是一個空操作。通常你應該在這里做一些恢復工作。
####################################################
## 4\. Functions
## 4\. 函數
####################################################
# Use def to create new functions
# 使用 def 來創建新函數
def add(x, y):
print "x is %s and y is %s" % (x, y)
# （譯注：意為“x 是 %s 而且 y 是 %s”。）
return x + y # Return values with a return statement
# 使用 return 語句來返回值
# Calling functions with parameters
# 調用函數并傳入參數
add(5, 6) #=> prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11
# （譯注：意為“x 是 5 而且 y 是 6”，并返回 11）
# Another way to call functions is with keyword arguments
# 調用函數的另一種方式是傳入關鍵字參數
add(y=6, x=5) # Keyword arguments can arrive in any order.
# 關鍵字參數可以以任意順序傳入
# You can define functions that take a variable number of
# positional arguments
# 你可以定義一個函數，并讓它接受可變數量的定位參數。
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)
# You can define functions that take a variable number of
# keyword arguments, as well
# 你也可以定義一個函數，并讓它接受可變數量的關鍵字參數。
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Let's call it to see what happens
# 我們試著調用它，看看會發生什么：
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}
# You can do both at once, if you like
# 你還可以同時使用這兩類參數，只要你愿意：
def all_the_args(*args, **kwargs):
print args
print kwargs
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# When calling functions, you can do the opposite of varargs/kwargs!
# Use * to expand tuples and use ** to expand kwargs.
# 在調用函數時，定位參數和關鍵字參數還可以反過來用。
# 使用 * 來展開元組，使用 ** 來展開關鍵字參數。
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4)
# 相當于 all_the_args(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4)
# 相當于 all_the_args(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# 相當于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Python has first class functions
# 函數在 Python 中是一等公民
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) #=> 13
# There are also anonymous functions
# 還有匿名函數
(lambda x: x > 2)(3) #=> True
# There are built-in higher order functions
# 還有一些內建的高階函數
map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]
# We can use list comprehensions for nice maps and filters
# 我們可以使用列表推導式來模擬 map 和 filter
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
####################################################
## 5\. Classes
## 5\. 類
####################################################
# We subclass from object to get a class.
# 我們可以從對象中繼承，來得到一個類。
class Human(object):
# A class attribute. It is shared by all instances of this class
# 下面是一個類屬性。它將被這個類的所有實例共享。
species = "H. sapiens"
# Basic initializer
# 基本的初始化函數（構造函數）
def __init__(self, name):
# Assign the argument to the instance's name attribute
# 把參數賦值為實例的 name 屬性
self.name = name
# An instance method. All methods take self as the first argument
# 下面是一個實例方法。所有方法都以 self 作為第一個參數。
def say(self, msg):
return "%s: %s" % (self.name, msg)
# A class method is shared among all instances
# They are called with the calling class as the first argument
# 類方法會被所有實例共享。
# 類方法在調用時，會將類本身作為第一個函數傳入。
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# A static method is called without a class or instance reference
# 靜態方法在調用時，不會傳入類或實例的引用。
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Instantiate a class
# 實例化一個類
i = Human(name="Ian")
print i.say("hi") # prints out "Ian: hi"
# 打印出 "Ian: hi"
j = Human("Joel")
print j.say("hello") # prints out "Joel: hello"
# 打印出 "Joel: hello"
# Call our class method
# 調用我們的類方法
i.get_species() #=> "H. sapiens"
# Change the shared attribute
# 修改共享屬性
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
# Call the static method
# 調用靜態方法
Human.grunt() #=> "*grunt*"
####################################################
## 6\. Modules
## 6\. 模塊
####################################################
# You can import modules
# 你可以導入模塊
import math
print math.sqrt(16) #=> 4
# You can get specific functions from a module
# 也可以從一個模塊中獲取指定的函數
from math import ceil, floor
print ceil(3.7) #=> 4.0
print floor(3.7) #=> 3.0
# You can import all functions from a module.
# Warning: this is not recommended
# 你可以從一個模塊中導入所有函數
# 警告：不建議使用這種方式
from math import *
# You can shorten module names
# 你可以縮短模塊的名稱
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True
# Python modules are just ordinary python files. You
# can write your own, and import them. The name of the
# module is the same as the name of the file.
# Python 模塊就是普通的 Python 文件。
# 你可以編寫你自己的模塊，然后導入它們。
# 模塊的名稱與文件名相同。
# You can find out which functions and attributes
# defines a module.
# 你可以查出一個模塊里有哪些函數和屬性
import math
dir(math)以上就是關于“Python語言實例開發代碼分析”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。
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