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，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 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。

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............

我们在高一时学习过命题的逻辑运算：与、或、非，在计算机科学中，其运算规则也是类似的（基本原理相同，但操作数与返回结果有所不同），Python也不例外。

在Python中，与用and、或用or、非用not表示。逻辑运算符一般用于操作返回值为bool类型的表达式，以表达式的值True（真）和False（假）为例。其运算规则总览如下：

需要特别注意的是，在Python中，虽然逻辑运算符的操作数一般是运算结果为逻辑值的表达式，但也可以是运算结果为数值、字符串、元组、列表、集合、字典等类型的表达式。返回值也不一定是逻辑（bool）类型。而有些教程错误地称只能操作bool类型的表达式以及始终返回bool类型。

我们可以用两个not查看某种数据等价的逻辑值，下面是一些常见数据类型的等价规则：

一、数值除了0视为False，其余数值（包括小数、负数、复数）均视为True：

二、字符串除了空字符串视为False外，其余均视为True（包括空格、制表、换行、回车等空白符，也包括字符串'False'）：

三、对于元组、列表、集合、字典也是如此，空的视为False，非空的均视为True，即使其中只有一个值为False或0的数据：

有一种情况容易产生误解，就是使用小括号将False包围起来，这其实也是表示bool值，而不是元组，元组是使用小括号包围的数据列表，但是如果只有一个成员，数据后面要加一个逗号，正如上述示例中所示那样，下面的示例显示了小括号包围的False的数据类型：

四、对于一个类也是如此，非空类视为True（注：无法创建什么都不包含的空类）：

五、None视为False：

总结一下就是： 数值0、空字符串、空元组、空列表、空集合、空字典以及None，均视为逻辑值False，其余均视为True。

需要注意的是，逻辑运算符的返回值不一定是bool类型。

了解了非bool类型的操作数等价的逻辑值之后，还需要了解逻辑运算符的完全运算规则，才能得知具体会返回什么值。

and为逻辑与（也称逻辑且），其使用语法如下：

表达式A and 表达式B

其中操作数表达式A和表达式B一般均为逻辑值。但也可以是数值、字符串、元组、列表、集合、字典、对象等类型。

其运算通用规则为： 如果 表达式A 的运算结果等价于False，返回其运算结果，不再计算表达式B。否则返回 表达式B 的运算结果。

对于最常用的两个操作数均为逻辑值的情况，只有当两个操作数均为True的情况下为True，其余情况均为False，以下是所有四种可能情况的运行示例：

其中两个操作数也都可以是非逻辑值。

当第1个操作数结果等价于False时，比如False、0、None、空字符串、空元组、空列表、空集合、空字典等，整个逻辑表达式返回第1个操作数，注意，返回的是操作数的原始值，而不是等价值False，下面是运行示例（None表示什么也没有，所以没有输出。set()返回空集合）：

当第1个操作数等价于True时（非数值0、非空字符串等都等价于True），则不管第2个表达式的返回值是什么，都将返回第2个值，当然这时第2个表达式不能有语法错误：

or为逻辑或，其使用格式如下：

表达式A or 表达式B

其中操作数表达式A和表达式B与and中的操作数含义相同。

其运算通用规则为： 如果 表达式A 的运算结果等价于True，返回其运算结果，不再计算表达式B。否则返回 表达式B 的运算结果。 其与and的区别在于，or当表达式A为True则返回表达式A，and当其为False时返回表达式A。

以上面and的示例为模板，可以看到，or与and的返回值正好相反。

与and类似，当表达式A相当于True时，表达式B也不会计算：

下面是常见的两个操作数均为逻辑值的情况，or运算符的四种可能情况的运行示例（除非两个值都是False时返回False，其余情况返回True）：

not为逻辑非，其使用格式如下：

not 表达式

其运算规则为： 当 表达式 的运算结果为False、0、None、空字符串、空元组、空列表、空集合、空字典时，返回True。其余情况均返回False。

下面是一些不同数据类型的运算示例：

与and和or不同的是，not的返回值始终是bool类型，即只有True和False两种可能的取值。

所以，可以使用not not 表达式来查看一个非逻辑值是等价True还是False，正如上文非逻辑操作数等价的逻辑值中所示的那样。

当然，not最常用的用法还是逆转逻辑值，下面是两种可能情况的运行示例：

逻辑运算符优先级not>and>or。

下面的示例证明and先于or运算：

下面的示例证明not先于or运算：

下面的示例证明not先于and运算：

另外，所有的逻辑运算符都比元组逗号分隔符的优先级要高，以and为例，比如下面是一个元组：

下面的例子中：

先计算了3 and 4，然后再组合成了元组，相当于：

而不是：

not与or的优先级也比其要高，下面是示例：

所以虽然元组有时可以省略小括号，但在与逻辑运算符运算时，元组请始终使用小括号。

这篇文章的整理与编写花费了我近十小时时间，从上午写到晚上。是我目前最具匠心的文章，如果说以前我的文章只适合初学者，偶尔超水平发挥才适合中级学者，那么这篇文章我感觉对高水平人员也有重要的参考意义。

就我目前所知，我所写的教程，在全网找不到第二个比它更优秀的了，当然，每个人心中都有一杆称，不同读者可能也有不同的际遇，我能做的只是做好自己。

所以，如果你觉得此文不错，可以分享给你身边的朋友、同学、同事、同乡，世界很大也很小，很多东西，初见只能依靠缘分。而再见就需要你的主动了，缘分天注定，努力亦可改变命运。

Python教程：第11篇 变量赋值

Python教程：第17篇 比较运算符

Python教程：第18篇 算术运算符

Python语法教程：条件语句

定义

条件语句就是使用if、elif、else等关键词来判断某些条件的执行结果（True或者False）来决定执行哪些代码块的语句，我们用下面的图来说明：

在Python中，使用非0或者非空（null）的值作为True的条件判断，使用0或者空（null）的值作为False的条件判断；

语法

条件语句的基本写法如下：

当“判断条件”成立时，将执行随后的“执行语句”，“执行语句”是可以有多行的，使用缩进来区分是属于同一代码块的范围；

elif不是必须要填写的关键词，当有多个判断条件存在时，它才将会出现；

举一个实际的例子：

执行的结果是 15；

要值得注意的是，在Python中，并没有像C++等编程语言中的“switch/case”关键词，在这里，我们使用上面提到的elif关键词来代替“switch/case”,但是当条件比较多的时候，代码量太大，并不好维护，此时可以使用字典映射的方法来实现，举个例子：

当执行num2Str函数时，如果参数是0，则输出“zero”，如果参数是1，则输出“one”，如果参数是2，则输出“two”，如果参数是3，则输出“three”，除此之外，都输出“nothing”；

多条件判断

多条件判断语句使用关键词“and”或者“or”来连接若干个条件语句进行判断，“and”的意思是“并且”，“or”的意思是“或者”，也就是说，当用and关键词时，要满足所有的条件为True，才会执行判断语句后面的代码块，而用or关键词时，只要满足其中之一为True，就能执行判断语句后面的代码块了，例如：

在这里说一下执行的优先级，“()”里的优先级最高，其次是>（大于）、<（小于）等判断符号，而 and 和 or 的优先级比判断符号还要低，也就是说，>（大于）、<（小于）在没有括号的情况下，要先于and和or来执行判断；

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