Python基础入门_2基础语法和变量类型

Python 基础入门系列第二篇，上一篇简单介绍了为什么用 Python，以及安装和配置环境。

这一篇将先介绍基础的语法，包括标识符，即变量名字，然后 Python 特色的缩进规则，注释、保留字等等，接着就是 Python 内置的六种基本数据类型的简单介绍。

注意：主要是基于 Python 3 的语法来介绍，并且代码例子也是在 Python3 环境下运行的。

本文的目录如下：

---

1 基础语法

标识符

标识符由字母、数字和下划线(_)组成，其中不能以数字开头，并且区分大小写。

以下划线开头的标识符是有特殊意义的：

• 单下划线开头的如 _foo，表示不能直接访问的类属性，需要通过类提供的接口进行访问，不能通过 from xxx import * 导入；
• 双下划线开头的如 __foo ，表示类的私有成员；
• 双下划线开头和结尾的如 __foo__ 代表 Python 中的特殊方法，比如 __init()__ 代表类的构建函数

保留字

保留字是不能用作常数或变数，或者其他任何标识符名称。 keyword 模块可以输出当前版本的所有关键字：

import keyword
print(keyword.kwlist)

所有的保留字如下所示：

and	exec	not
assert	finally	or
break	for	pass
class	from	print
continue	global	raise
def	if	return
del	import	try
elif	in	while
else	is	with
except	lambda	yield

行和缩进

和其他编程语言的最大区别就是，Python 的代码块不采用大括号 {} 来控制类、函数以及其他逻辑判断，反倒是采用缩进来写模块。

缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行，如下所示：

# 正确示例
i = 2
if i == 3:
    print('true!')
else:
  print('False')

# 错误示例
if i == 3:
    print('i:')
    print(i)
else:
    print('wrong answer!')
    # 没有严格缩进，执行时会报错
  print('please check again')

这里将会报错 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level，这个错误表示采用的缩进方式不一致，有的是 tab 键缩进，有的是空格缩进，改为一致即可。

而如果错误是 IndentationError: unexpected indent，表示格式不正确，可能是 tab 和空格没对齐的问题。

因此，按照约定俗成的管理，应该始终坚持使用4个空格的缩进，并且注意不能混合使用 tab 键和四格空格，这会报错！

注释

注释分为两种，单行和多行的。

# 单行注释
print('Hello, world!')

'''
这是多行注释，使用单引号。
这是多行注释，使用单引号。
这是多行注释，使用单引号。
'''

"""
这是多行注释，使用双引号。
这是多行注释，使用双引号。
这是多行注释，使用双引号。
"""

输入输出

通常是一条语句一行，如果语句很长，我们可以使用反斜杠(\)来实现多行语句。在 [], {}, 或 ()中的多行语句，则不需要反斜杠。

sentence1 = "I love " + \
"python"

sentence2 = ["I", "love",
          "python"]

另外，我们也可以同一行显示多条语句，语句之间用分号(;)分割，示例如下：

print('Hello');print('world')

对于用户输入，Python2 采用的是 raw_input()，而 3 版本则是 input() 函数：

# 等待用户输入
# python 2 
user_input = raw_input('请输入一个数字:\n')
# python 3
user_input = input('请输入一个数字:\n')
print('user_input=', user_input)

其中 \n 实现换行。用户按下回车键(enter)退出，其他键显示。

对于 print 输出，默认输出是换行的，如果需要实现不换行，可以指定参数 end，如下所示：

a = 3
b = 2
c = 4
d = 5
# 默认换行
print(a)
print(b)
# 不换行，并设置逗号分隔
print(c, end=',')
print(d)

2 基本变量类型

计算机程序要处理不同的数据，需要定义不同的数据类型。Python 定义了六种标准的数据类型，分布如下所示：

• Numbers(数字)
• Strings(字符串)
• List(列表)
• Tuple(元组)
• Set(集合)
• Dictionary(字典)

变量赋值

Python 并不需要声明变量的类型，所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。但每个变量使用前都必须赋值，然后才会创建变量。给变量赋值的方法是采用等号(=)，等号左边是变量名，右边是存储在变量中的值。

一个示例如下：

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

print(counter)
print(miles)
print(name)

Python 还允许同时为多个变量赋值，有以下两种实现方式：

# 创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上
n = m = k = 2
# 创建多个对象，然后指定多个变量
cc, mm, nn = 1, 3.2, 'abc'

print('n=m=k=', n, m, k)
print('cc=', cc)
print('mm=', mm)
print('nn=', nn)

其中同时给多个变量赋值的方式也是 Python 独特的一种变量赋值方法。

数字

数字类型用于存储数值，它是不可改变的数据类型。Python 3 支持以下几种数字类型：

• int (整数)

• float (浮点型)

• complex(复数)

• bool (布尔)

数字类型的使用很简单，也很直观，如下所示：

# int
q = 1
# float
w = 2.3
# bool
e = True
# complex
r = 1 + 3j
print(q, w, e, r) # 1 2.3 True (1+3j)

# 内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型
print(type(q))  # 
print(type(w))  # 
print(type(e))  # 
print(type(r))  # 

# 也可以采用 isinstance()
# isinstance 和 type 的区别在于：type()不会认为子类是一种父类类型，isinstance()会认为子类是一种父类类型
print(isinstance(q, int)) # True
print(isinstance(q, float)) # False

对于数字的运算，包括基本的加减乘除，其中除法包含两个运算符，/ 返回一个浮点数，而 // 则是得到整数，去掉小数点后的数值。而且在混合计算的时候， Python 会把整数转换为浮点数。

# 加
print('2 + 3 =', 2 + 3)  # 2 + 3 = 5
# 减
print('3 - 2 =', 3 - 2)  # 3 - 2 = 1
# 乘
print('5 * 8 =', 5 * 8)  # 5 * 8 = 40
# 除
# 得到浮点数，完整的结果
print('5 / 2 =', 5 / 2)  # 5 / 2 = 2.5
# 得到一个整数
print('5 // 2 =', 5 // 2)  # 5 // 2 = 2
# 取余
print('5 % 2 =', 5 % 2)  # 5 % 2 = 1
# 乘方
print('5 ** 2 =', 5 ** 2)  # 5 ** 2 = 25

字符串

字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。一般是用单引号 '' 或者 "" 括起来。

注意，Python 没有单独的字符类型，一个字符就是长度为 1 的字符串。并且，Python 字符串是不可变，向一个索引位置赋值，如 strs[0]='m' 会报错。

可以通过索引值或者切片来访问字符串的某个或者某段元素，注意索引值从 0 开始，例子如下所示：

[图片上传失败...(image-53382d-1566652351686)]

切片的格式是 [start:end]，实际取值范围是 [start:end) ，即不包含 end 索引位置的元素。还会除了正序访问，还可以倒序访问，即索引值可以是负值。

具体示例如下所示：

s1 = "talk is cheap"
s2 = 'show me the code'
print(s1)
print(s2)

# 索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置
print('输出 s1 第一个到倒数第二个的所有字符: ', s1[0:-1])  # 输出第一个到倒数第二个的所有字符
print('输出 s1 字符串第一个字符: ', s1[0])  # 输出字符串第一个字符
print('输出 s1 从第三个开始到第六个的字符: ', s1[2:6])  # 输出从第三个开始到第六个的字符
print('输出 s1 从第三个开始的后的所有字符:', s1[2:])  # 输出从第三个开始的后的所有字符

# 加号 + 是字符串的连接符
# 星号 * 表示复制当前字符串，紧跟的数字为复制的次数
str = "I love python "
print("连接字符串:", str + "!!!")
print("输出字符串两次:", str * 2)

# 反斜杠 \ 转义特殊字符
# 若不想让反斜杠发生转义，可以在字符串前面添加一个 r
print('I\nlove\npython')
print("反斜杠转义失效:", r'I\nlove\npython')

注意：

• 1、反斜杠可以用来转义，使用 r 可以让反斜杠不发生转义。
• 2、字符串可以用 + 运算符连接在一起，用 * 运算符重复。
• 3、Python 中的字符串有两种索引方式，从左往右以 0 开始，从右往左以 -1 开始。
• 4、Python 中的字符串不能改变。

字符串包含了很多内置的函数，这里只介绍几种非常常见的函数：

• strip(x)：当包含参数 x 表示删除句首或者句末 x 的部分，否则，就是删除句首和句末的空白字符，并且可以根据需要调用 lstrip() 和 rstrip() ，分别删除句首和句末的空白字符；
• split()：同样可以包含参数，如果不包含参数就是将字符串变为单词形式，如果包含参数，就是根据参数来划分字符串；
• join()：主要是将其他类型的集合根据一定规则变为字符串，比如列表；
• replace(x, y)：采用字符串 y 代替 x
• index()：查找指定字符串的起始位置
• startswith() / endswith()：分别判断字符串是否以某个字符串为开始，或者结束；
• find()：查找某个字符串；
• upper() / lower() / title()：改变字符串的大小写的三个函数

下面是具体示例代码：

# strip()
s3 = " I love python "
s4 = "show something!"
print('输出直接调用 strip() 后的字符串结果: ', s3.strip())
print('lstrip() 删除左侧空白后的字符串结果: ', s3.lstrip())
print('rstrip() 删除右侧空白后的字符串结果: ', s3.rstrip())
print('输出调用 strip(\'!\')后的字符串结果: ', s4.strip('!'))
# split()
s5 = 'hello, world'
print('采用split()的字符串结果: ', s5.split())
print('采用split(\',\')的字符串结果: ', s5.split(','))
# join()
l1 = ['an', 'apple', 'in', 'the', 'table']
print('采用join()连接列表 l1 的结果: ', ''.join(l1))
print('采用\'-\'.join()连接列表 l1 的结果: ', '-'.join(l1))
# replace()
print('replace(\'o\', \'l\')的输出结果: ', s5.replace('o', 'l'))
# index()
print('s5.index(\'o\')的输出结果: ', s5.index('o'))
# startswith() / endswith()
print('s5.startswith(\'h\')的输出结果: ', s5.startswith('h'))
print('s5.endswith(\'h\')的输出结果: ', s5.endswith('h'))
# find()
print('s5.find(\'h\')的输出结果: ', s5.find('h'))
# upper() / lower() / title()
print('upper() 字母全大写的输出结果: ', s5.upper())
print('lower() 字母全小写的输出结果: ', s5.lower())
print('title() 单词首字母大写的输出结果: ', s5.title())

列表

列表是 Python 中使用最频繁的数据类型，它可以完成大多数集合类的数据结构实现，可以包含不同类型的元素，包括数字、字符串，甚至列表（也就是所谓的嵌套）。

和字符串一样，可以通过索引值或者切片(截取)进行访问元素，索引也是从 0 开始，而如果是倒序，则是从 -1 开始。列表截取的示意图如下所示：

[图片上传失败...(image-dc06f9-1566652351686)]

另外，还可以添加第三个参数作为步长：

[图片上传失败...(image-7789f9-1566652351686)]

同样，列表也有很多内置的方法，这里介绍一些常见的方法：

• len(list)：返回列表的长度
• append(obj) / insert(index, obj) / extend(seq)：增加元素的几个方法
• pop() / remove(obj) / del list[index] / clear()：删除元素
• reverse() / reversed：反转列表
• sort() / sorted(list)：对列表排序，注意前者会修改列表内容，后者返回一个新的列表对象，不改变原始列表
• index()：查找给定元素第一次出现的索引位置

初始化列表的代码示例如下：

# 创建空列表，两种方法
list1 = list()
list2 = []
# 初始化带有数据
list3 = [1, 2, 3]
list4 = ['a', 2, 'nb', [1, 3, 4]]

print('list1:', list1)
print('list2:', list2)
print('list3:', list3)
print('list4:', list4)
print('len(list4): ', len(list4))

添加元素的代码示例如下：

# 末尾添加元素
list1.append('abc')
print('list1:', list1)
# 末尾添加另一个列表，并合并为一个列表
list1.extend(list3)
print('list1.extend(list3), list1:', list1)
list1.extend((1, 3))
print('list1.extend((1,3)), list1:', list1)
# 通过 += 添加元素
list2 += [1, 2, 3]
print('list2:', list2)
list2 += list4
print('list2:', list2)
# 在指定位置添加元素,原始位置元素右移一位
list3.insert(0, 'a')
print('list3:', list3)
# 末尾位置添加，原来末尾元素依然保持在末尾
list3.insert(-1, 'b')
print('list3:', list3)

删除元素的代码示例如下：

# del 删除指定位置元素
del list3[-1]
print('del list3[-1], list3:', list3)
# pop 删除元素
pop_el = list3.pop()
print('list3:', list3)
print('pop element:', pop_el)
# pop 删除指定位置元素
pop_el2 = list3.pop(0)
print('list3:', list3)
print('pop element:', pop_el2)
# remove 根据值删除元素
list3.remove(1)
print('list3:', list3)
# clear 清空列表
list3.clear()
print('clear list3:', list3)

查找元素和修改、访问元素的代码示例如下：

# index 根据数值查询索引
ind = list1.index(3)
print('list1.index(3)，index=', ind)
# 访问列表第一个元素
print('list1[0]: ', list1[0])
# 访问列表最后一个元素
print('list1[-1]: ', list1[-1])
# 访问第一个到第三个元素
print('list1[:3]: ', list1[:3])
# 访问第一个到第三个元素,步长为2
print('list1[:3:2]: ', list1[:3:2])
# 复制列表
new_list = list1[:]
print('copy list1, new_list:', new_list)

排序的代码示例如下：

list5 = [3, 1, 4, 2, 5]
print('list5:', list5)
# use sorted
list6 = sorted(list5)
print('list6=sorted(list5), list5={}, list6={}'.format(list5, list6))
# use list.sort()
list5.sort()
print('list5.sort(), list5: ', list5)

sorted() 都不会改变列表本身的顺序，只是对列表临时排序，并返回一个新的列表对象；

相反，列表本身的 sort() 会永久性改变列表本身的顺序。

另外，如果列表元素不是单纯的数值类型，如整数或者浮点数，而是字符串、列表、字典或者元组，那么还可以自定义排序规则，这也就是定义中最后两行，例子如下：

# 列表元素也是列表
list8 = [[4, 3], [5, 2], [1, 1]]
list9 = sorted(list8)
print('list9 = sorted(list8), list9=', list9)
# sorted by the second element
list10 = sorted(list8, key=lambda x: x[1])
print('list10 = sorted(list8, key=lambda x:x[1]), list10=', list10)
list11 = sorted(list8, key=lambda x: (x[1], x[0]))
print('list11 = sorted(list8, key=lambda x:(x[1],x[0])), list11=', list11)
# 列表元素是字符串
list_str = ['abc', 'pat', 'cda', 'nba']
list_str_1 = sorted(list_str)
print('list_str_1 = sorted(list_str), list_str_1=', list_str_1)
# 根据第二个元素排列
list_str_2 = sorted(list_str, key=lambda x: x[1])
print('list_str_2 = sorted(list_str, key=lambda x: x[1]), list_str_2=', list_str_2)
# 先根据第三个元素，再根据第一个元素排列
list_str_3 = sorted(list_str, key=lambda x: (x[2], x[0]))
print('list_str_3 = sorted(list_str, key=lambda x: (x[2], x[0])), list_str_3=', list_str_3)

反转列表的代码示例如下：

# 反转列表
list5.reverse()
print('list5.reverse(), list5: ', list5)
list7 = reversed(list5)
print('list7=reversed(list5), list5={}, list7={}'.format(list5, list7))
#for val in list7:
#    print(val)
# 注意不能同时两次
list7_val = [val for val in list7]
print('采用列表推导式, list7_val=', list7_val)
list8 = list5[::-1]
print('list5 = {}\nlist_reversed = list5[::-1], list_reversed = {}'.format(list5, list_reversed))

reverse() 方法会永久改变列表本身，而 reversed() 不会改变列表对象，它返回的是一个迭代对象，如例子输出的 , 要获取其排序后的结果，需要通过 for 循环，或者列表推导式，但需要注意，它仅仅在第一次遍历时候返回数值。

以及，一个小小的技巧，利用切片实现反转，即 = [::-1]。

元组

元组和列表比较相似，不同之处是元组不能修改，然后元组是写在小括号 () 里的。

元组也可以包含不同的元素类型。简单的代码示例如下：

t1 = tuple()
t2 = ()
t3 = (1, 2, '2', [1, 2], 5)
# 创建一个元素的元祖
t4 = (7, )
t5 = (2)
print('创建两个空元组：t1={}, t2={}'.format(t1, t2))
print('包含不同元素类型的元组：t3={}'.format(t3))
print('包含一个元素的元祖: t4=(7, )={}, t5=(2)={}'.format(t4, t5))
print('type(t4)={}, type(t5)={}'.format(type(t4), type(t5)))
print('输出元组的第一个元素：{}'.format(t3[0]))
print('输出元组的第二个到第四个元素：{}'.format(t3[1:4]))
print('输出元祖的最后一个元素: {}'.format(t3[-1]))
print('输出元祖两次: {}'.format(t3 * 2))
print('连接元祖: {}'.format(t3 + t4))

元祖和字符串也是类似，索引从 0 开始，-1 是末尾开始的位置，可以将字符串看作一种特殊的元组。

此外，从上述代码示例可以看到有个特殊的例子，创建一个元素的时候，必须在元素后面添加逗号，即如下所示:

tup1 = (2,) # 输出为 (2,)
tup2 = (2)  # 输出是 2
print('type(tup1)={}'.format(type(tup1))) # 输出是 
print('type(tup2)={}'.format(type(tup2))) # 输出是 

还可以创建一个二维元组，代码例子如下：

# 创建一个二维元组
tups = (1, 3, 4), ('1', 'abc')
print('二维元组: {}'.format(tups)) # 二维元组: ((1, 3, 4), ('1', 'abc'))

然后对于函数的返回值，如果返回多个，实际上就是返回一个元组，代码例子如下：

def print_tup():
    return 1, '2'


res = print_tup()
print('type(res)={}, res={}'.format(type(res), res)) # type(res)=, res=(1, '2')

元组不可修改，但如果元素可修改，那可以修改该元素内容，代码例子如下所示：

tup11 = (1, [1, 3], '2')
print('tup1={}'.format(tup11)) # tup1=(1, [1, 3], '2')
tup11[1].append('123')
print('修改tup11[1]后，tup11={}'.format(tup11)) # 修改tup11[1]后，tup11=(1, [1, 3, '123'], '2')

因为元组不可修改，所以仅有以下两个方法：

• count(): 计算某个元素出现的次数
• index(): 寻找某个元素第一次出现的索引位置

代码例子：

# count()
print('tup11.count(1)={}'.format(tup11.count(1)))
# index()
print('tup11.index(\'2\')={}'.format(tup11.index('2')))

字典

字典也是 Python 中非常常用的数据类型，具有以下特点：

• 它是一种映射类型，用 {} 标识，是无序的 键(key): 值(value) 的集合；
• 键(key) 必须使用不可变类型；
• 同一个字典中，键必须是唯一的；

创建字典的代码示例如下，总共有三种方法：

# {} 形式
dic1 = {'name': 'python', 'age': 20}
# 内置方法 dict()
dic2 = dict(name='p', age=3)
# 字典推导式
dic3 = {x: x**2 for x in {2, 4, 6}}
print('dic1={}'.format(dic1)) # dic1={'age': 20, 'name': 'python'}
print('dic2={}'.format(dic2)) # dic2={'age': 3, 'name': 'p'}
print('dic3={}'.format(dic3)) # dic3={2: 4, 4: 16, 6: 36}

常见的三个内置方法，keys(), values(), items() 分别表示键、值、对，例子如下：

print('keys()方法，dic1.keys()={}'.format(dic1.keys()))
print('values()方法, dic1.values()={}'.format(dic1.values()))
print('items()方法, dic1.items()={}'.format(dic1.items()))

其他对字典的操作，包括增删查改，如下所示：

# 修改和访问
dic1['age'] = 33
dic1.setdefault('sex', 'male')
print('dic1={}'.format(dic1))
# get() 访问某个键
print('dic1.get(\'age\', 11)={}'.format(dic1.get('age', 11)))
print('访问某个不存在的键，dic1.get(\'score\', 100)={}'.format(dic1.get('score', 100)))
# 删除
del dic1['sex']
print('del dic1[\'sex\'], dic1={}'.format(dic1))
dic1.pop('age')
print('dic1.pop(\'age\'), dic1={}'.format(dic1))
# 清空
dic1.clear()
print('dic1.clear(), dic1={}'.format(dic1))
# 合并两个字典
print('合并 dic2 和 dic3 前, dic2={}, dic3={}'.format(dic2, dic3))
dic2.update(dic3)
print('合并后，dic2={}'.format(dic2))

# 遍历字典
dic4 = {'a': 1, 'b': 2}
for key, val in dic4.items():
    print('{}: {}'.format(key, val))
# 不需要采用 keys()
for key in dic4:
    print('{}: {}'.format(key, dic4[key]))

最后，因为字典的键必须是不可改变的数据类型，那么如何快速判断一个数据类型是否可以更改呢？有以下两种方法：

• id()：判断变量更改前后的 id，如果一样表示可以更改，不一样表示不可更改。
• hash()：如果不报错，表示可以被哈希，就表示不可更改；否则就是可以更改。

首先看下 id() 方法，在一个整型变量上的使用结果：

i = 2
print('i id value=', id(i)) 
i += 3
print('i id value=', id(i)) 

输出结果，更改前后 id 是更改了，表明整型变量是不可更改的。

i id value= 1758265872
i id value= 1758265968

然后在列表变量上进行同样的操作：

l1 = [1, 3]
print('l1 id value=', id(l1)) 
l1.append(4)
print('l1 id value=', id(l1))

输出结果，id 并没有改变，说明列表是可以更改的。

l1 id value= 1610679318408
l1 id value= 1610679318408

然后就是采用 hash() 的代码例子：

# hash
s = 'abc'
print('s hash value: ', hash(s)) 
l2 = ['321', 1]
print('l2 hash value: ', hash(l2)) 

输出结果如下，对于字符串成功输出哈希值，而列表则报错 TypeError: unhashable type: 'list'，这也说明了字符串不可更改，而列表可以更改。

s hash value:  1106005493183980421
TypeError: unhashable type: 'list'

集合

集合是一个无序的不重复元素序列，采用大括号 {} 或者 set() 创建，但空集合必须使用 set() ，因为 {} 创建的是空字典。

创建的代码示例如下：

# 创建集合
s1 = {'a', 'b', 'c'}
s2 = set()
s3 = set('abc')
print('s1={}'.format(s1)) # s1={'b', 'a', 'c'}
print('s2={}'.format(s2)) # s2=set()
print('s3={}'.format(s3)) # s3={'b', 'a', 'c'}

注意上述输出的时候，每次运行顺序都可能不同，这是集合的无序性的原因。

利用集合可以去除重复的元素，如下所示：

s4 = set('good')
print('s4={}'.format(s4)) # s4={'g', 'o', 'd'}

集合也可以进行增加和删除元素的操作，代码如下所示：

# 增加元素，add() 和 update()
s1.add('dd')
print('s1.add(\'dd\'), s1={}'.format(s1)) # s1.add('dd'), s1={'dd', 'b', 'a', 'c'}
s1.update('o')
print('添加一个元素，s1={}'.format(s1)) # 添加一个元素，s1={'dd', 'o', 'b', 'a', 'c'}
s1.update(['n', 1])
print('添加多个元素, s1={}'.format(s1)) # 添加多个元素, s1={1, 'o', 'n', 'a', 'dd', 'b', 'c'}
s1.update([12, 33], {'ab', 'cd'})
print('添加列表和集合, s1={}'.format(s1)) # 添加列表和集合, s1={1, 33, 'o', 'n', 'a', 12, 'ab', 'dd', 'cd', 'b', 'c'}

# 删除元素, pop(), remove(), clear()
print('s3={}'.format(s3)) # s3={'b', 'a', 'c'}
s3.pop()
print('随机删除元素, s3={}'.format(s3)) # 随机删除元素, s3={'a', 'c'}
s3.clear()
print('清空所有元素, s3={}'.format(s3)) # 清空所有元素, s3=set()
s1.remove('a')
print('删除指定元素,s1={}'.format(s1)) # 删除指定元素,s1={1, 33, 'o', 'n', 12, 'ab', 'dd', 'cd', 'b', 'c'}

此外，还有专门的集合操作，包括求取两个集合的并集、交集

# 判断是否子集, issubset()
a = set('abc')
b = set('bc')
c = set('cd')
print('b是否a的子集:', b.issubset(a)) # b是否a的子集: True
print('c是否a的子集:', c.issubset(a)) # c是否a的子集: False

# 并集操作，union() 或者 |
print('a 和 c 的并集:', a.union(c)) # a 和 c 的并集: {'c', 'b', 'a', 'd'}
print('a 和 c 的并集:', a | c) # a 和 c 的并集: {'c', 'b', 'a', 'd'}

# 交集操作，intersection() 或者 &
print('a 和 c 的交集:', a.intersection(c)) # a 和 c 的交集: {'c'}
print('a 和 c 的交集:', a & c) # a 和 c 的交集: {'c'}

# 差集操作，difference() 或者 - ，即只存在一个集合的元素
print('只在a中的元素:', a.difference(c)) # 只在a中的元素:: {'b', 'a'}
print('只在a中的元素:', a - c) # 只在a中的元素:: {'b', 'a'}

# 对称差集, symmetric_difference() 或者 ^, 求取只存在其中一个集合的所有元素
print('对称差集:', a.symmetric_difference(c)) # 对称差集: {'a', 'd', 'b'}
print('对称差集:', a ^ c) # 对称差集: {'a', 'd', 'b'}

数据类型的转换

有时候我们需要对数据类型进行转换，比如列表变成字符串等，这种转换一般只需要将数据类型作为函数名即可。下面列举了这些转换函数：

• int(x, [,base])：将 x 转换为整数，base 表示进制，默认是十进制

• float(x)：将 x 转换为一个浮点数

• complex(x, [,imag])：创建一个复数, imag 表示虚部的数值，默认是0

• str(x)：将对象 x 转换为字符串

• repr(x)： 将对象 x 转换为表达式字符串

• eval(str)： 用来计算在字符串中的有效 Python 表达式,并返回一个对象

• tuple(s)： 将序列 s 转换为一个元组

• list(s)： 将序列 s 转换为一个列表

• set(s)：转换为可变集合

• dict(d)： 创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组

• frozenset(s)： 转换为不可变集合

• chr(x)：将一个整数转换为一个字符

• ord(x)：将一个字符转换为它的整数值

• hex(x)：将一个整数转换为一个十六进制字符串

• oct(x)：将一个整数转换为一个八进制字符串

---

参考

• 《Python 编程从入门到实践》
• everything-about-python-from-beginner-to-advance-level
• Python 基础教程
• 一天快速入门python
• 廖雪峰老师的教程
• 超易懂的Python入门级教程，赶紧收藏！

---

小结

本文主要是简单整理了 Python 的基础语法，包括标识符、保留字、输入输出、缩进等，然后简单介绍了六种数据类型和它们简单的使用方法。

此外，本文的代码都上传到我的 github 上了：

https://github.com/ccc013/Python_Notes/tree/master/Practise

欢迎关注我的微信公众号--算法猿的成长，或者扫描下方的二维码，大家一起交流，学习和进步！

image

往期精彩推荐

机器学习系列

• 初学者的机器学习入门实战教程！
• 模型评估、过拟合欠拟合以及超参数调优方法
• 常用机器学习算法汇总比较(完）
• 常用机器学习算法汇总比较(上）
• 机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)
• 特征工程之数据预处理（上）

Github项目 & 资源教程推荐

• [Github 项目推荐] 一个更好阅读和查找论文的网站
• [资源分享] TensorFlow 官方中文版教程来了
• 必读的AI和深度学习博客
• [教程]一份简单易懂的 TensorFlow 教程
• [资源]推荐一些Python书籍和教程，入门和进阶的都有！
• [Github项目推荐] 机器学习& Python 知识点速查表
• [Github项目推荐] 推荐三个助你更好利用Github的工具