这篇文章主要介绍“Python入门基础知识点实例分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python入门基础知识点实例分析”文章能帮助大家解决问题。

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标识符

在 Python 中，所有标识符可以包括英文（区分大小写的）、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。

以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入。

以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员，

以双下划线开头和结尾的 __ foo__ 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 __init__() 代表类的构造函数。

语句

Python 的代码块中必须使用相同数目的行首缩进空格数

python中单行注释采用 # 开头。

python 中多行注释使用三个单引号(‘’')或三个双引号(“”")。

# Python语句中一般以新行作为语句的结束符。但是我们可以使用【斜杠（ \）】将一行的语句分为多行显示，
# 语句中包含 [], {} 或 () 括号就不需要使用多行连接符。
# Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用【分号(;)】分割
total = item_one + \
        item_two + \
        item_three
days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
        'Thursday', 'Friday']

# Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用【分号(;)】分割。
import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\n')

# Python 可以使用【引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ ) 】来表示字符串
word = 'word'
sentence = "这是一个句子。"
paragraph = """这是一个段落。
包含了多个语句"""

# print 默认输出是换行的，如果要实现【不换行需要在变量末尾加上逗号】 。
print x,y

变量

Python3 中有六个标准的数据类型：

• Number（数字）

• String（字符串）

• List（列表）

• Tuple（元组）

• Set（集合）

• Dictionary（字典）

Python3 的六个标准数据类型中：

不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；

可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

Number（数字）

int、float、bool、complex（复数）

内部函数中，strings, tuples, 和 numbers是不可更改的对象，全局变量必须为init变量或者在函数中用self定义；而 list,dict等则是可以修改的对象，内部函数可以直接使用函数中的局部变量。

counter = 100 # 赋值整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型
name = "John" # 字符串

二进制转换：
int('10',2) 
> 2
bin(10)
> '0b1010'
bin(10)[2:]

ord(c) # c为字符
# 返回值：对应的十进制整数（ASCll数值）
int(c) # c为字符，转化为对应的数字

float('-inf') # 最小值
-inf

a = b = c = 1
a, b, c = 1, 2, "john"

all() # 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。

# 从左到右索引默认【0开始的】，最大范围是字符串【长度少1】
# 从右到左索引默认【-1开始的】，最大范围是【字符串开头】
# 第三个参数，参数作用是【截取的步长】
s = "a1a2···an"   # n>=0

向上取整：math.ceil()
向下取整：math.floor()、整除"//"
四舍五入：round()——奇数向远离0取整，偶数去尾取整；或言之：奇数进位，偶数去尾
向0取整：int()

List（列表）

tinylist = [123, 'john']
print list[0]            # 输出列表的第一个元素
print list[1:3]          # 输出第二个至第三个元素 
print list[2:]           # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素

# 二维数组
num_list = [ [0] * 5 for i in range(2)]
dp = [[1]*n] + [[1]+[0] * (n-1) for _ in range(m-1)]

clone_node.neighbors = [self.cloneGraph(n) for n in node.neighbors] 

# 加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作
print tinylist * 2       # 输出列表两次
print list + tinylist    # 打印组合的列表

list.append('Google')   # 使用 append() 添加元素
del list[2]			# 可以使用 del 语句来删除列表的元素
list.pop(3)			# 指定pop参数，将会删除该位置的元素；无参数时默认删除最后一个元素

list.append(sublist) # 引用传递
list.append([]+sublist) # 值传递
list.append(list(path))

len([1, 2, 3])	3	#长度
[1, 2, 3] + [4, 5, 6]	[1, 2, 3, 4, 5, 6]	#组合
['Hi!'] * 4	['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!']	#重复
3 in [1, 2, 3]	True	#元素是否存在于列表中
for x in [1, 2, 3]: print x,	1 2 3	#迭代

[::-1] # 数组反转

max(list) # 求list的最大值

sum(sp[i] for i in range(n)) #求和
sum(s in jewelsSet for s in stones)

nums.sort() # 排序
score.sort(reverse=True)
list有一个sort方法，list.sort()将list进行排序，返回None
sort(*,key = None,reverse = False)
key是一个函数，这个函数的作用是从list的每个元素中提取用于当作排序依据的属性
默认是从小到大，即reserve为False的时候，如果reserve为True，排列顺序就是从大到小
def f(item):
    return item[1]
list.sort(key = f)
list.sort(key = lambda item:item[0])

sorted(iterable,*,key=None,reverse=False) # 默认正序排列
sorted(dict.items(),key=lambda item:item[0])
res = sorted(hash,key = lambda word:(-hash[word],word)) # 第一个参数 -hash[word] 即单词出现次数的相反数
# 当词频相同时，用第二个参数 word 进行排序，即字母正序排列

列表解析 List Comprehensions
表达式：[expression for iter_val in iterable if cond_expr]
[expression]：最后执行的结果
[for iter_val in iterable]：这个可以是一个多层循环
[if cond_expr]：两个for间是不能有判断语句的，判断语句只能在最后；顺序不定，默认是左到右。

print[(x,y)for x in [1,2]for y in [3,4]]

for (k1, v1), (k2, v2) in zip(dict_one, dict_two): # 遍历两个list或者dict

for item in product([1,2],[10,20]): # 对矩阵做笛卡尔积
    print(item)
for i, j in product(range(m), range(n)):


neighbors = [(1,0), (1,-1), (0,-1), (-1,-1), (-1,0), (-1,1), (0,1), (1,1)]
for neighbor in neighbors:
	r = (row + neighbor[0])
	c = (col + neighbor[1])
for u,v in neighbors:
	
s = [1, 2, 3, 4, 5]
# 从指定索引1开始
for index, value in enumerate(s, 1):

list(str(n)) # int转化为字符串，转化为list

next(word for word,f in freq.items() if f==maxFreq) # next()取list第一个值

map(max, grid) # 求每行的最大值
map(max, zip(*grid)) # 求每列的最大值
strs = map(str,nums) # 转换为list(str)
r1,m1 = map(int, num1[:-1].split('+')) # list(str)转化为list(int)
list(map(list,numSet))

>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)     # 返回一个对象
>>> zipped

>>> list(zipped)  # list() 转换为列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> list(zip(a,c))              # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> a1, a2 = zip(*zip(a,b))          # 与 zip 相反，zip(*) 可理解为解压，返回二维矩阵式
>>> list(a1)
[1, 2, 3]
>>> list(a2)
[4, 5, 6]

tuple(元组)

# 元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。
tinytuple = (123, 'john')

Dict(字典)

# 字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。
dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2] = "This is two"

# 值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或 元组 。 用列表就不行
dict[tuple(count)]

# 以列表返回字典中的所有值
dict.values()
list(dict.values())

for key in dict:
    print (key)

tinydict = {'name': 'runoob','code':6734, 'dept': 'sales'}
print dict['one']          # 输出键为'one' 的值
print dict[2]              # 输出键为 2 的值

print tinydict             # 输出完整的字典
print tinydict.keys()      # 输出所有键
print tinydict.values()    # 输出所有值
maxFreq = max(freq.values()) # 求value的最大值

tinydict['Age'] = 8 # 更新
tinydict['School'] = "RUNOOB" # 添加

del tinydict['Name']  # 删除键是'Name'的条目
tinydict.clear()      # 清空字典所有条目
del tinydict          # 删除字典

defaultdict(list)   defaultdict(int) # defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值：

count.get(c, 0) # 默认值为0

items():返回所有（key，value）元组的数组,类似于‘列表’
[s for s, c in cnt.items() if c == maxCnt] # 遍历dict

dict排序
sorted(dict.items(),key=lambda item:item[0])

items = [(-val, key) for key, val in count.items()] # 变更为tuple
for val, key in sorted(items): # 遍历排序后的tuple

set(集合)

parame = {value01,value02,...}
或者
set(value)

s.add( x )

s.update( x ) # 参数可以是列表，元组，字典等

s.remove( x )

s.discard( x )

len(s)

s.clear()

x in s

for key in set:
    print (key)

运算符

/除 - x除以y
%取模 - 返回除法的余数
**幂 - 返回x的y次幂
//取整除 - 返回商的整数部分（向下取整）

andx and y 布尔"与" - 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值。
orx or y 布尔"或" - 如果 x 是非 0，它返回 x 的计算值，否则它返回 y 的计算值。
notnot x 布尔"非" - 如果 x 为 True，返回 False 。

isis 是判断两个标识符是不是引用自一个对象
is notis not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象
is 与 == 区别：
is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个(同一块内存空间)， == 用于判断引用变量的值是否相等。

条件语句

if num == 3:            # 判断num的值
    print 'boss'        elif num == 2:
    print 'user'elif num == 1:
    print 'worker'elif num < 0:           # 值小于零时输出
    print 'error'else:
    print 'roadman'     # 条件均不成立时输出

循环语句

i = 1
while i < 10:   
    i += 1
    if i%2 > 0:     # 非双数时跳过输出
        continue
    print i         # 输出双数2、4、6、8、10
    
i = 1
while 1:            # 循环条件为1必定成立
    print i         # 输出1~10
    i += 1
    if i > 10:     # 当i大于10时跳出循环
        break

flag = 1
while (flag): print 'Given flag is really true!'

fruits = ['banana', 'apple',  'mango']
for fruit in fruits:        # 第二个实例
   print ('当前水果: %s'% fruit)

fruits = ['banana', 'apple',  'mango']
for index in range(len(fruits)):
   print ('当前水果 : %s' % fruits[index])

for i in reversed(range(length - 1)): # 逆序

for letter in 'Python':     # 第一个实例
   if letter == 'h':
      break
   print '当前字母 :', letter

for i, ch in enumerate(s):
	if frequency[ch] == 1:
		return i

diff = [(a,b) for a,b in zip(s,goal) if a!=b]

字符串

+	字符串连接	
>>>a + b
'HelloPython'

*	重复输出字符串	
>>>a * 2
'HelloHello'

[]	通过索引获取字符串中字符	
>>>a[1]
'e'

[ : ]	截取字符串中的一部分	
>>>a[1:4]
'ell'

in	成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True	
>>>"H" in a
True
not in	成员运算符 - 如果字符串中不包含给定的字符返回 True	
>>>"M" not in a
True

r/R	原始字符串 - 原始字符串：所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用，没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母"r"（可以大小写）以外，与普通字符串有着几乎完全相同的语法。	
>>>print r'\n'
\n
>>> print R'\n'
\n

strs = 'abcd'
for ch in strs:
    print(ch)

strs = 'abcd'
for index in range(len(strs)):
    print(strs[index], end=' ')

res += 'a'*3 # 'aaa'

s.split(" ") # 将字符串分割成单词列表

" ".join(list) # 将单词列表转换为字符串，以空格分隔

f'{bulls}A{cows}B' # {}计算格式化

a = list(str(n)) # int转成list
a[i-1] = str(int(a[i-1]) - 1) # 操作字符
int("".join(a)) # list转化为int

isdigit # 函数判断是否数字
isalpha # 判断是否字母

字符串格式化

print "My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21) 
%s	 格式化字符串
%d	 格式化整数
%f	 格式化浮点数字，可指定小数点后的精度

三引号

允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符
 >>> hi = '''hi 
there'''
>>> hi   # repr()
'hi\nthere'
>>> print hi  # str()
hi 
there

函数

string.count(str, beg=0, end=len(string))
# 返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数

string.endswith(obj, beg=0, end=len(string))
# 检查字符串是否以 obj 结束，如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束，如果是，返回 True,否则返回 False.

string.find(str, beg=0, end=len(string))
# 检测 str 是否包含在 string 中，如果 beg 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，如果是返回开始的索引值，否则返回-1

string.format()
# 格式化字符串

string.index(str, beg=0, end=len(string))
# 跟find()方法一样，只不过如果str不在 string中会报一个异常.

string.join(seq)
# 以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串

string.replace(str1, str2,  num=string.count(str1))
# 把 string 中的 str1 替换成 str2,如果 num 指定，则替换不超过 num 次.

string.split(str="", num=string.count(str))
# 以 str 为分隔符切片 string，如果 num 有指定值，则仅分隔 num+1 个子字符串

函数

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers是不可更改的对象，而 list,dict等则是可以修改的对象。

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

在Python中，数字、字符或者元组等不可变对象类型都属于值传递，而字典dict或者列表list等可变对象类型属于引用传递。
如果要想修改新赋值后原对象不变，则需要用到python的copy模块，即对象拷贝。
copy.copy属于浅拷贝，拷贝的是第一层list，而copy.deepcopy属于深拷贝，对list所有子元素都进行深拷贝。

#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
   "打印任何传入的字符串"
   print "Name: ", name
   print "Age ", age
   return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="miki" )
printinfo( name="miki" )


# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print "输出: "
   print arg1
   for var in vartuple:
      print var
   return
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )

import copy
l1 = [[1, 2], 3]
l2 = copy.copy(l1)
l3 = copy.deepcopy(l1)
l2.append(4)
l2[0].append(5)
l3[0].append(6)
l1 = [[1, 2, 5], 3]
l2 = [[1, 2, 5], 3, 4]
l3 = [[1, 2, 6], 3]

匿名函数

# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数
print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )
print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

模块

import support

from fib import fibonacci

from math import *

搜索路径
1、当前目录
2、如果不在当前目录，Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。
3、如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/。
模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。

Python中的包
包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。

简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 __init__.py 文件, 该文件的内容可以为空。 __init__.py 用于标识当前文件夹是一个包。

考虑一个在 package_runoob 目录下的 runoob1.py、runoob2.py、 __init__.py 文件，test.py 为测试调用包的代码，目录结构如下:
test.py
package_runoob
|-- __init__.py
|-- runoob1.py
|-- runoob2.py

# 导入 Phone 包from package_runoob.runoob1 import runoob1from package_runoob.runoob2 import runoob2
 
runoob1()runoob2()

文件

str = input("请输入：")
print "你输入的内容是: ", str

fo = open("foo.txt", "w")
print "文件名: ", fo.name
print "是否已关闭 : ", fo.closed
print "访问模式 : ", fo.mode
print "末尾是否强制加空格 : ", fo.softspace

# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "w")
str = fo.read(10)
fo.write( "www.runoob.com!\nVery good site!\n")
# 关闭打开的文件
fo.close()

文件和文件夹

import os
os.rename( "test1.txt", "test2.txt" )
os.remove("test2.txt")

os.mkdir("test")
# 将当前目录改为"/home/newdir"
os.chdir("/home/newdir")
# 给出当前的目录
print os.getcwd()
# 删除”/tmp/test”目录
os.rmdir( "/tmp/test"  )

异常

try:
    正常的操作
   ......................
except:
    发生异常，执行这块代码
   ......................
else:
    如果没有异常执行这块代码

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
    print "内容写入文件成功"
    fh.close()

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。
try:
<语句>
finally:
<语句>    #退出try时总会执行
raise

try:
    fh = open("testfile", "w")
    try:
        fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
    finally:
        print "关闭文件"
        fh.close()
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"

面向对象

class Employee:
   '所有员工的基类'
   empCount = 0
 
   def __init__(self, name, salary):
      self.name = name
      self.salary = salary
      Employee.empCount += 1
   
   def displayCount(self):
     print "Total Employee %d" % Employee.empCount
 
   def displayEmployee(self):
      print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary
 
"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

empCount 变量是一个类变量，它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。

第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法

self 代表类的实例，self 在定义类的方法时是必须有的，虽然在调用时不必传入相应的参数。

继承

class A:        # 定义类 A
.....

class B:         # 定义类 B
.....

class C(A, B):   # 继承类 A 和 B
.....

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重写

class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print '调用父类方法'
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print '调用子类方法'

运算符重载

class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print '调用父类方法'
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print '调用子类方法'

类属性和方法

类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。

类的方法
在类的内部，使用 def 关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self,且为第一个参数

类的私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类的外部调用。在类的内部调用 self.__private_methods

单下划线、双下划线、头尾双下划线说明：
__foo__: 定义的是特殊方法，一般是系统定义名字 ，类似 __init__() 之类的。

_foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import *

__foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了。

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网站标题：Python入门基础知识点实例分析
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