本章主要內容

• 縮進和代碼塊構建
• 識別注釋
• 給變量賦值
• 對表達式求值
• 使用常見數據類型
• 獲取用戶輸入
• 選用正確的Python式編碼風格

本章介紹最基礎的Python知識，包括如何使用賦值和表達式、如何輸入數字或字符串、如何在代碼中標明注釋等。首先將介紹Python如何組織代碼塊，這與其他的所有主流語言都不一樣。

4.1　縮進和代碼塊構建

與其他大部分編程語言不一樣，Python使用空白符（whitespace）和縮進來標識代碼塊。也就是說，循環體、else條件從句之類的構成，都是由空白符來確定的。大部分編程語言都是使用某種大括號來標識代碼塊的。下面的C語言代碼將會計算9的階乘，結果保存在變量r中：

/* C語言代碼 */
int n, r;
n = 9;
r = 1;
while (n > 0) {
 r *= n;
 n--;
}

這里的while循環體是用大括號包圍起來的，也就是每次循環將要執行的代碼。如上面的代碼所示，為了能清晰地表達用途，代碼一般都會多少帶點縮進。但是寫成以下格式也是允許的：

/* 隨意縮進的C語言代碼 */
 int n, r;
 n = 9;
 r = 1;
 while (n > 0) {
r *= n;
n--;
}

雖然以上代碼非常難以閱讀，但仍然可以正確運行。

下面是Python的等價實現：

# Python代碼（贊?。?n = 9
r = 1
while n > 0:
 r = r * n ?--- Python還支持C風格的寫法r * = n
 n = n – 1 ?--- Python還支持C風格的寫法n - = 1

Python不用大括號標識代碼結構，而是用縮進本身來標識。上述最后兩行代碼就是while循環體，就是因為它們緊隨while語句，并且比while語句縮進一級。如果這兩行代碼沒做縮進，就不會構成while循環體。

采用縮進而非大括號來標識代碼結構，可能需要一些時間來習慣，但卻有明顯的好處。

• 不再可能有缺失或多余的大括號。再也不用一遍遍地翻看代碼，只為在底部找到與前面的左括號匹配的右括號。
• 代碼結構的外觀直觀反映了其實際結構，看一眼就可以輕松了解代碼的架構。
• Python的編碼風格能大致統一。換句話說，不太可能因為要看懂別人的古怪代碼而抓狂。所有人的代碼都很像是自己寫的。

可能大家的代碼已經堅持采用了縮進，所以這算不上是一大進步。如果用了IDLE，每行都會自動縮進。如果要回退縮進級別，只需要按下Backspace鍵即可。大多數編程用的編輯器和IDE（如Emacs、VIM和Eclipse）都提供了自動縮進功能。如果在提示符后輸入命令時，前面有一個或多個空格，那么Python解釋器會返回錯誤消息。這件事可能需要犯一兩次錯誤才會適應。

4.2　識別注釋

在大多數情況下，Python文件中符號＃之后的任何內容都是注釋，將會被編譯器忽略。有一種情況明顯例外，即字符串中的#只是一個普通字符：

# 將5賦給x
x = 5
x = 3 # 現在x成了3
x = "# This is not a comment"

Python代碼中經常會加入注釋。

4.3　變量和賦值

賦值是最常用的Python命令，用法也與其他編程語言很類似。下面用Python代碼新建變量x，并賦值為5：

x = 5

與很多其他計算機語言不同的是，Python既不需要聲明變量類型，也不需要在每行代碼后面添加結束符。代碼換行即表示結束，變量在首次被賦值時會自動創建。

{Python中的變量：是容器（bucket）還是標簽（label）？!}

在Python中“變量”這個名稱或許有點兒誤導性，應該叫“名稱”或“標簽”會更準確一些。但是，似乎所有人都習慣稱為“變量”了。無論叫什么名稱，都應該知道Python中的變量是如何工作的。

對變量的常見解釋就是存儲值的容器，有點兒像是個桶（bucket），當然這不算精確。對許多編程語言（如C語言）來說，這種解釋是合理的。

但是，Python中的變量不是容器，而是指向Python對象的標簽，對象位于解釋器的命名空間中。任意數量的標簽（或變量）可以指向同一個對象。當對象發生變化時，所有指向它的變量的值都會改變。

看過以下這段簡單的代碼，就能理解上述含義了：

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> c = b
>>> b[1] = 5
>>> print(a, b, c)
[1, 5, 3] [1, 5, 3] [1, 5, 3]

如果將變量視為容器，以上結果就說不通了。改變了一個容器的內容，另外兩個容器不應該同時發生變化。但是，如果變量只是指向對象的標簽，就說得通了。3個標簽都指向同一個對象，若對象發生變化，則3個標簽都會反映出來。

如果變量指向的是常量或不可變值，上述區別就不是十分明顯了：

>>> a = 1
>>> b = a
>>> c = b
>>> b = 5
>>> print(a, b, c)
1 5 1

因為變量指向的對象無法改變，所以變量的表現與兩種解釋均符合。實際上在第3行代碼執行完畢后，a、b和c就全都指向了同一個不可更改的整數對象，其值為1。下一行代碼b =5則讓b指向整數對象5，但a和c的指向沒有變化。

Python變量可以被設為任何對象，而在C和許多其他語言中，變量只能存儲聲明過的類型的值。下面的Python代碼是完全合法的：

>>> x = "Hello"
>>> print(x)
Hello
>>> x = 5
>>> print(x)
5

一開始x是指向字符串對象“Hello”的，然后又指向了整數對象5。當然，這種特性可能會遭到濫用，因為隨意讓同一個變量名先后指向不同的數據類型，可能會讓代碼變得難以理解。

新的賦值操作會覆蓋之前所有的賦值，del語句則會刪除變量。如果在刪除變量之后設法輸出該變量的內容，將會引發錯誤，效果就像從未創建過該變量一樣：

>>> x = 5
>>> print(x)
5
>>> del x
>>> print(x)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'x' is not defined
>>>

這里首先出現了跟蹤信息（traceback），當檢測到錯誤（稱為異常）時就會被打印。最后一行代碼顯示出檢測到了異常，在這里是x的NameError。在被刪除之后，x不再是有效的變量名了。因為在交互模式下只輸出了一行代碼，所以上述示例中只返回了“line 1, in <module>”的跟蹤信息。通常在錯誤發生時，會返回已有函數的完整動態調用層次信息。如果用了IDLE，返回的信息也是差不多的，可能會得到如下所示的代碼：

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
 print(x)
NameError: name 'x' is not defined

第14章將會更加詳細地介紹這種錯誤處理機制。在Python標準庫文檔中，列出了所有可能出現的異常及其引發原因。請使用索引來查找收到的某個異常的信息（如NameError）。

Python變量的名稱是區分大小寫的，可以包含字母、數字和下劃線，但必須以字母或下劃線開頭。關于創建Python式風格的變量名稱的更多內容，參見4.10節。

4.4　表達式

對于Python支持的算術表達式，多數讀者都很熟悉。以下代碼將會計算3和5的平均值，結果保存在變量z中：

x = 3
y = 5
z = (x + y) / 2

注意，只涉及整數的算術操作符并不一定返回整數。即便所有數值全是整數，除法運算（從Python 3開始）也會返回浮點數，所以小數部分不會被截斷。如果需要傳統的返回截斷整數的整除，可以換用操作符//。

Python使用的是標準的算術優先規則。如果上述最后一行代碼省略了圓括號，就會被計算為x +(y / 2)。

表達式不一定只是包含數值，字符串、布爾值和許多其他類型的對象都能以各種方式在表達式中使用。后面在用到時會更詳細地介紹。

動手題：變量和表達式　請在Python shell中創建一些變量。在變量名中放置空格、短線或其他非字母或數字的字符，看看會發生什么？再嘗試一些復雜的表達式，例如x = 2 + 4 * 5 - 6/3。用圓括號對數字進行各種不同形式的分組，看看運算結果與原來未分組時的表達式有何不同。

4.5　字符串

與其他大多數編程語言一樣，Python用雙引號標識字符串。以下代碼將字符串“Hello, World”賦給變量x：

x ="Hello, World"

反斜杠可用于將字符轉義，賦予字符特殊的含義。n表示換行符，t表示制表符，\表示反斜杠符本身。而”則是雙引號本身，而不是字符串的結束符：

x = "tThis string starts with a "tab"."
x = "This string contains a single backslash(\)."

可以用單引號代替雙引號。以下兩行代碼的效果是一樣的：

x = "Hello, World"
x = 'Hello, World'

它們的唯一區別是：在單引號標識的字符串中，不需要對雙引號字符加反斜杠；在雙引號標識的字符串中，也不需要對單引號字符加反斜杠：

x = "Don't need a backslash"
x = 'Can't get by without a backslash'
x = "Backslash your " character!"
x = 'You can leave the " alone'

普通字符串不允許跨行。以下代碼將是無效的：

# 以下Python代碼將引發錯誤——不能讓1個字符串跨越2行
x = "This is a misguided attempt to
put a newline into a string without using backslash-n"

但是Python支持用三重雙引號標識字符串，這樣字符串中不用反斜杠就能包含單引號和雙引號：

x = """Starting and ending a string with triple " characters 
permits embedded newlines、and the use of " and ' without 
backslashes"""

現在x包含了兩個“””之間的所有字符。可以用三重單引號‘’’來代替雙引號以達到同樣的效果。

Python為字符串處理提供了足夠的功能，第6章將會做專題討論。

4.6　數值

也許大家已經對其他編程語言的標準數值操作比較熟悉了，因此本書沒有用單獨的章節來介紹Python的數值處理能力。本節將會介紹Python數值的獨有特性，Python文檔中給出了全部可用的函數。

Python提供了4種數值：整數、浮點數、復數和布爾值。整數常量就是0、-11、+33、123456之類的整數值，并且范圍是無限的，大小僅受限于機器資源。浮點數可用小數點或科學計數法表示：3.14、-2E-8、2.718281828。浮點數的精度由底層硬件決定，但通常相當于C語言中的雙精度（64位）類型。復數受關注的程度可能不高，本節后面將會單獨討論。布爾值是True或False，除是字符串形式之外，效果與1和0相同。

Python的算術操作與C語言很類似。兩個整數的計算操作會生成一個整數，當然除法（/）除外，因為除法的結果會是浮點數。如果用了除號//，則結果會是經過截斷的整數。浮點數操作則總是會返回浮點數。下面是一些例子：

>>> 5 + 2 - 3 * 2
1
>>> 5 / 2 # 普通除法將返回浮點數
2.5
>>> 5 / 2.0 # 結果還是浮點數
2.5
>>> 5 // 2 # 用'//'整除將返回截斷后的整數值
2
>>> 30000000000 # 在很多編程語言中，整型是放不下的
30000000000
>>> 30000000000 * 3
90000000000
>>> 30000000000 * 3.0
90000000000.0
>>> 2.0e-8 # 科學計數法將返回浮點數
2e-08
>>> 3000000 * 3000000 
9000000000000
>>> int(200.2) ?--- ?
200
>>> int(2e2) ?--- ?
200
>>> float(200) ?--- ?
200.0

這幾句代碼顯式在多個類型間轉換?，int函數會將浮點數截斷。

與C或JAVA相比，Python的數值有兩個優點：整數可為任意大小，兩個整數的除法結果是浮點數。

4.6.1　內置數值處理函數

Python提供了以下數值操作函數，作為其內核的一部分：

abs、divmod、float、hex、int、max、min、oct、pow、round

詳情參見官方文檔。

4.6.2　高級數值處理函數

Python沒有內置更高級的數值處理函數，例如三角函數、雙曲線三角函數，以及一些有用的常量，但它們都在標準模塊math中提供，稍后將會詳細介紹模塊。現在只要知道，必須在Python程序或交互式會話中執行以下語句，才能使用本節的數學函數，這就足夠了。

from math import *

math模塊提供了以下函數和常量：

acos、asin、atan、atan2、ceil、cos、cosh、e、exp、fabs、floor、fmod、frexp、hypot、ldexp、
log、log10、mod、pi、pow、sin、sinh、sqrt、tan、tanh

{:—}詳情參見官方文檔。

4.6.3　數值計算

由于受限于運算速度，基本安裝的Python不太適合執行密集型數值計算。但強大的Python擴展NumPy高效實現了很多高級的數值處理操作。NumPy重點實現的是數組操作，包括多維矩陣，以及快速傅里葉變換等更高級的函數。在SciPy官網中應該能夠找到NumPy或其鏈接。

4.6.4　復數

只要表達式帶有nj的形式，就會自動創建復數：n與Python的整數和浮點數形式相同，j當然就是標準的虛數表示法，等于-1的平方根。例如：

>>> (3+2j)
(3+2j)

注意，當計算結果為復數時，Python會加上圓括號，表示顯示的是個對象值：

>>> 3 + 2j - (4+4j)
(-1-2j)
>>> (1+2j) * (3+4j)
(-5+10j)
>>> 1j * 1j
(-1+0j)

計算j * j則會如愿返回-1，但結果仍然是Python復數型對象。復數永遠不會被自動轉換為等價的實數或整數對象。但可以用real和imag屬性輕松訪問到復數的實部和虛部。

>>> z = (3+5j)
>>> z.real
3.0
>>> z.imag
5.0

注意，復數的實部和虛部總是以浮點數返回。

4.6.5　高級復數函數

大多數用戶都會認為，計算-1的平方根不該有結果，而是應該報錯，因此math模塊中的函數并不適用于復數，與其類似的復數函數是由cmath模塊提供的：

acos、acosh、asin、asinh、atan、atanh、cos、cosh、e、exp、log、log10、pi、sin、sinh、sqrt、
tan、tanh

為了能在代碼中清晰地標識出這些特殊用途的復數函數，避免與普通的同名函數產生沖突，最好的做法是先導入cmath模塊：

import cmath

然后在用到復數函數時，顯式地引用cmath包：

>>> import cmath
>>> cmath.sqrt(-1)
1j

{盡量少用<module> import *!}

上述例子很好地說明了為什么應盡量減少import語句的from <module> import *的用法。如果用from形式先導入math模塊，再導入cmath模塊，那么cmath模塊中的函數將會覆蓋math模塊的同名函數。對于閱讀代碼的人來說，也要花費更多的精力來找出某個函數的來源。有一些模塊經過了明確設計，必須使用上例中的導入形式。

有關如何使用模塊和模塊名稱的更多詳細信息，參見第10章。

重點是要記住，在導入cmath模塊之后，幾乎就能對其他數值類型進行任何操作了。

動手題：字符串和數值操作　在Python shell中，創建一些字符串和數值型變量（整數、浮點數和復數）。體驗一下操作的結果，包括跨類型的操作。例如，能否讓字符串乘以整數，或者乘以浮點數或復數呢？接下來載入math模塊并測試一些函數，然后載入cmath模塊并執行同名函數。當載入cmath模塊后，對整數或浮點數調用其中的函數，會產生什么結果？怎樣才能讓math模塊的函數重新可用呢？

4.7　None值

除字符串、數值等標準類型之外，Python還有一種特殊的基本數據類型，它定義了名為None的特殊數據對象。顧名思義，None用于表示空值。在Python中，None會以各種方式存在。例如，Python中的“過程”，只是一個沒有顯式返回值的函數，這表示默認返回的是None。

在日常的Python編程中，None經常被用作占位符，用于指示數據結構中某個位置的數據將會是有意義的，即便該數據尚未被計算出來。檢測None是否存在十分簡單，因為在整個Python系統中只有1個None的實例，所有對None的引用都指向同一個對象，None只等價于它自身。

4.8　獲取用戶輸入

利用input()函數可以獲取用戶的輸入。input()函數可以帶一個字符串參數，作為顯示給用戶的提示信息：

>>> name = input("Name? ")
Name? Jane
>>> print(name)
Jane
>>> age = int(input("Age? ")) ?--- 將輸入的字符串轉換為整數
Age? 28
>>> print(age)
28
>>>

這種獲取用戶輸入的方法相當簡單。用戶輸入是以字符串的形式獲得的，所以要想用作數字，必須用int()或float()函數進行轉換。這算得上是個小陷阱吧。

動手題：獲取用戶輸入　體驗一下用input()函數讀取用戶輸入的字符串和整數。代碼與上述例子類似，如果讀取整數時沒有在input()外面調用int()，那會出現什么效果？能否修改一下代碼，讀取一個浮點數（如28.5）？如果故意輸入“錯誤”的數據類型會怎么樣？例如，本該是整數的地方輸入了浮點數，本該是數字的地方輸入了字符串，反之又會如何？

4.9　內置操作符

Python提供了多種內置操作符，標準的操作符有+、*等，更高級的有移位、按位邏輯運算函數等。大多數操作符都不是Python獨有的，其他的編程語言也提供，因此本書不再做解釋。Python內置操作符的完整列表，可在官方文檔中找到。

4.10　基本的Python編碼風格

除明確要求用縮進來標識代碼塊之外，Python對編碼風格的限制相對較少。即便如此，縮進量和縮進類型（制表符與空格）也沒做強制性規定。不過在“Python 增強提案 8”（Python Enhancement Proposal 8，PEP 8）中，包含了推薦的編碼風格規范。本書附錄A有對PEP 8的概括性介紹，全文可在Python官方網站在線獲取。表4-1中列出了部分Python式風格的規范，但為了能完全理解Python式風格，還請反復閱讀PEP 8。

強烈建議遵循PEP 8規范。因為每條規范都是精心挑選過的，并經過了時間考驗，能讓代碼更容易被Python程序員理解。

速測題：Python風格　請在以下變量名和函數名中，選出不大符合Python風格的名稱，并說明理由：bar(、varName、VERYLONGVARNAME、foobar、longvarname、foo_bar()、really_very_long_var_name。

4.11　小結

• 上面介紹的基礎語法已足夠開始寫Python代碼了。
• Python語法一目了然、始終如一。
• 由于語法沒有很多新奇之處，很多程序員的上手速度快得出奇。

本文摘自《Python 快速入門》第3版

• Python編程基礎教程從入門到實踐書籍
• 零基礎快速上手學Python核心編程
• Python軟件基金會作品，提供習題答案及源代碼

這是一本Python快速入門書，基于Python 3.6編寫。本書分為4部分，第一部分講解Python的基礎知識，對Python進行概要的介紹；第二部分介紹Python編程的重點，涉及列表、元組、集合、字符串、字典、流程控制、函數、模塊和作用域、文件系統、異常等內容；第三部分闡釋Python的特性，涉及類和面向對象、正則表達式、數據類型即對象、包、Python庫等內容；第四部分關注數據處理，涉及數據文件的處理、網絡數據、數據的保存和數據探索，最后給出了相關的案例。

本書框架結構清晰，內容編排合理，講解循序漸進，并結合大量示例和習題，讓讀者可以快速學習和掌握Python，既適合Python初學者學習，也適合作為專業程序員的簡明Python參考書。