认识达内从这里开始

    Python 是 90 年代初由 Guido Van Rossum 创立的.它是当前最流行的程序语言之一.它那纯净的语法令我一见倾心,它简直就是可以运行的伪码.

    潍坊IT培训：请注意:本文以 Python 2.7 为基准,但也应该适用于所有 2.X 版本.还要继续学习最新的 Python 3 哦!

    # Single line comments start with a hash.

    # 单行注释由一个井号开头.

    """ Multiline strings can be written

    using three "'s, and are often used

    as comments

    三个双引号(或单引号)之间可以写多行字符串,

    通常用来写注释.

    """

    ####################################################

    ## 1. Primitive Datatypes and Operators

    ## 1. 基本数据类型和操作符

    ####################################################

    # You have numbers

    # 数字就是数字

    3 #=> 3

    # Math is what you would expect

    # 四则运算也是你所期望的那样
    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.

    # 除法有一点棘手.

    # 对于整数除法来说,计算结果会自动取整.

    5 / 2 #=> 2

    # To fix division we need to learn about floats.

    # 为了修正除法的问题,我们需要先学习浮点数.

    2.0     # This is a float

    2.0     # 这是一个浮点数

    11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...much better

    11.0 / 4.0 #=> 2.75 啊……这样就好多了

    # Enforce precedence with parentheses

    # 使用小括号来强制计算的优先顺序

    (1 + 3) * 2 #=> 8

    # Boolean values are primitives

    # 布尔值也是基本数据类型

    True

    False

    # negate with not

    # 使用 not 来取反

    not True #=> False

    not False #=> True

    # Equality is ==

    # 等式判断用 ==

    1 == 1 #=> True

    2 == 1 #=> False

    # Inequality is !=

    # 不等式判断是用 !=

    1 != 1 #=> False

    2 != 1 #=> True

    # More comparisons

    # 还有更多的比较运算

    1 < 10 #=> True

    1 > 10 #=> False

    2 <= 2 #=> True

    2 >= 2 #=> True

    # Comparisons can be chained!

    # 居然可以把比较运算串连起来!

    1 < 2 < 3 #=> True

    2 < 3 < 2 #=> False

    # Strings are created with " or '

    # 使用 " 或 ' 来创建字符串

    "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

    # 一个字符串可以视为一个字符的列表

    # (译注:后面会讲到"列表".)

    "This is a string"[0] #=> 'T'

    # % can be used to format strings, like this:

    # % 可以用来格式化字符串,就像这样:

    "%s can be %s" % ("strings", "interpolated")

    # A newer way to format strings is the format method.

    # This method is the preferred way

    # 后来又有一种格式化字符串的新方法:format 方法.

    # 我们推荐使用这个方法.

    "{0} can be {1}".format("strings", "formatted")

    # You can use keywords if you don't want to count.

    # 如果你不喜欢数数的话,可以使用关键字(变量).

    "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")

    # None is an object

    # None 是一个对象

    None #=> None

    # Don't use the equality `==` symbol to compare objects to None

    # Use `is` instead

    # 不要使用相等符号 `==` 来把对象和 None 进行比较,

    # 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.

    # 这个 `is` 操作符用于比较两个对象的标识.

    # (译注:对象一旦建立,其标识就不会改变,可以认为它就是对象的内存地址.)

    # 在处理基本数据类型时基本用不上,

    # 但它在处理对象时很有用.

    # None, 0, and empty strings/lists all evaluate to False.

    # All other values are True

    # None、0 以及空字符串和空列表都等于 False,

    # 除此以外的所有值都等于 True.

    0 == False  #=> True

    "" == False #=> True

    ####################################################

    ## 2. Variables and Collections

    ## 2. 变量和集合

    ####################################################

    # Printing is pretty easy

    # 打印输出很简单

    print "I'm Python. Nice to meet you!"

    # No need to declare variables before assigning to them.

    # 在赋值给变量之前不需要声明

    some_var = 5    # Convention is to use lower_case_with_underscores

    # 变量名的约定是使用下划线分隔的小写单词

    some_var #=> 5

    # Accessing a previously unassigned variable is an exception.

    # See Control Flow to learn more about exception handling.

    # 访问一个未赋值的变量会产生一个异常.

    # 进一步了解异常处理,可参见下一节《控制流》.

    some_other_var  # Raises a name error

    # 会抛出一个名称错误

    # if can be used as an expression

    # if 可以作为表达式来使用

    "yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"

    # Lists store sequences

    # 列表用于存储序列

    li = []

    # You can start with a prefilled list

    # 我们先尝试一个预先填充好的列表

    other_li = [4, 5, 6]

    # Add stuff to the end of a list with append

    # 使用 append 方法把元素添加到列表的尾部

    li.append(1)    #li is now [1]

    #li 现在是 [1]

    li.append(2)    #li is now [1, 2]

    #li 现在是 [1, 2]

    li.append(4)    #li is now [1, 2, 4]

    #li 现在是 [1, 2, 4]

    li.append(3)    #li is now [1, 2, 4, 3]

    #li 现在是 [1, 2, 4, 3]

    # Remove from the end with pop

    # 使用 pop 来移除最后一个元素

    li.pop()        #=> 3 and li is now [1, 2, 4]

    #=> 3,然后 li 现在是 [1, 2, 4]

    # Let's put it back

    # 我们再把它放回去

    li.append(3)    # li is now [1, 2, 4, 3] again.

    # li 现在又是 [1, 2, 4, 3] 了

    # Access a list like you would any array

    # 像访问其它语言的数组那样访问列表

    li[0] #=> 1

    # Look at the last element

    # 查询最后一个元素

    li[-1] #=> 3

    # Looking out of bounds is an IndexError

    # 越界查询会产生一个索引错误

    li[4] # Raises an IndexError

    # 抛出一个索引错误

    # You can look at ranges with slice syntax.

    # (It's a closed/open range for you mathy types.)

    # 你可以使用切片语法来查询列表的一个范围.

    # (这个范围相当于数学中的左闭右开区间.)

    li[1:3] #=> [2, 4]

    # Omit the beginning

    # 省略开头

    li[2:] #=> [4, 3]

    # Omit the end

    # 省略结尾

    li[:3] #=> [1, 2, 4]

    # Remove arbitrary elements from a list with del

    # 使用 del 来删除列表中的任意元素

    del li[2] # li is now [1, 2, 3]

    # li 现在是 [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] - 请留意 li 和 other_li 并不会被修改

    # Concatenate lists with extend

    # 使用 extend 来合并列表

    li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    # 现在 li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    # Check for existence in a list with in

    # 用 in 来检查是否存在于某个列表中

    1 in li #=> True

    # Examine the length with len

    # 用 len 来检测列表的长度

    len(li) #=> 6

    # Tuples are like lists but are immutable.

    # 元组很像列表,但它是"不可变"的.

    tup = (1, 2, 3)

    tup[0] #=> 1

    tup[0] = 3  # Raises a TypeError

    # 抛出一个类型错误

    # You can do all those list thingies on tuples too

    # 操作列表的方式通常也能用在元组身上

    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

    # 你可以把元组(或列表)中的元素解包赋值给多个变量

    a, b, c = (1, 2, 3)     # a is now 1, b is now 2 and c is now 3

    # 现在 a 是 1,b 是 2,c 是 3

    # Tuples are created by default if you leave out the parentheses

    # 如果你省去了小括号,那么元组会被自动创建

    d, e, f = 4, 5, 6

    # Now look how easy it is to swap two values

    # 再来看看交换两个值是多么简单.

    e, d = d, e     # d is now 5 and e is now 4

    # 现在 d 是 5 而 e 是 4

    # Dictionaries store mappings

    # 字典用于存储映射关系

    empty_dict = {}

    # Here is a prefilled dictionary

    # 这是一个预先填充的字典

    filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

    # Look up values with []

    # 使用 [] 来查询键值

    filled_dict["one"] #=> 1

    # Get all keys as a list

    # 将字典的所有键名获取为一个列表

    filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]

    # Note - Dictionary key ordering is not guaranteed.

    # Your results might not match this exactly.

    # 请注意:无法保证字典键名的顺序如何排列.

    # 你得到的结果可能跟上面的示例不一致.

    # Get all values as a list

    # 将字典的所有键值获取为一个列表

    filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]

    # Note - Same as above regarding key ordering.

    # 请注意:顺序的问题和上面一样.

    # Check for existence of keys in a dictionary with in

    # 使用 in 来检查一个字典是否包含某个键名

    "one" in filled_dict #=> True

    1 in filled_dict #=> False

    # Looking up a non-existing key is a KeyError

    # 查询一个不存在的键名会产生一个键名错误

    filled_dict["four"] # KeyError

    # 键名错误

    # Use get method to avoid the KeyError

    # 所以要使用 get 方法来避免键名错误

    filled_dict.get("one") #=> 1

    filled_dict.get("four") #=> None

    # The get method supports a default argument when the value is missing

    # get 方法支持传入一个默认值参数,将在取不到值时返回.

    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对添加到字典里

    filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] is set to 5

    #filled_dict["five"] 被设置为 5

    filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] is still 5

    #filled_dict["five"] 仍然为 5

    # Sets store ... well sets

    # set 用于保存集合

    empty_set = set()

    # Initialize a set with a bunch of values

    # 使用一堆值来初始化一个集合

    some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set is now set([1, 2, 3, 4])

    # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4])

    # Since Python 2.7, {} can be used to declare a set

    # 从 Python 2.7 开始,{} 可以用来声明一个集合

    filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}

    # (译注:集合是种无序不重复的元素集,因此重复的 2 被滤除了.)

    # (译注:{} 不会创建一个空集合,只会创建一个空字典.)

    # Add more items to a set

    # 把更多的元素添加进一个集合

    filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}

    # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}

    # Do set intersection with &

    # 使用 & 来获取交集

    other_set = {3, 4, 5, 6}

    filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}

    # Do set union with |

    # 使用 | 来获取并集

    filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}

    # Do set difference with -

    # 使用 - 来获取补集

    {1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}

    # Check for existence in a set with in

    # 使用 in 来检查是否存在于某个集合中

    2 in filled_set #=> True

    10 in filled_set #=> False

    ####################################################

    ## 3. Control Flow

    ## 3. 控制流

    ####################################################

    # Let's just make a variable

    # 我们先创建一个变量

    some_var = 5

    # Here is an if statement. Indentation is significant in python!

    # prints "some_var is smaller than 10"

    # 这里有一个条件语句.缩进在 Python 中可是很重要的哦!

    # 程序会打印出 "some_var is smaller than 10"

    # (译注:意为"some_var 比 10 小".)

    if some_var > 10:

    print "some_var is totally bigger than 10."

    # (译注:意为"some_var 完全比 10 大".)

    elif some_var < 10:    # This elif clause is optional.

    # 这里的 elif 子句是可选的

    print "some_var is smaller than 10."

    # (译注:意为"some_var 比 10 小".)

    else:           # This is optional too.

    # 这一句也是可选的

    print "some_var is indeed 10."

    # (译注:意为"some_var 就是 10".)

    """

    For loops iterate over lists

    for 循环可以遍历列表

    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

    # 别忘了你可以使用 % 来格式化字符串

    print "%s is a mammal" % animal

    # (译注:意为"%s 是哺乳动物".)

    """

    `range(number)` returns a list of numbers

    from zero to the given number

    `range(数字)` 会返回一个数字列表,

    这个列表将包含从零到给定的数字.

    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 循环会一直继续,直到条件不再满足.

    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

    # 这是 x = x + 1 的简写方式

    # Handle exceptions with a try/except block

    # 使用 try/except 代码块来处理异常

    # Works on Python 2.6 and up:

    # 适用于 Python 2.6 及以上版本:

    try:

    # Use raise to raise an error

    # 使用 raise 来抛出一个错误

    raise IndexError("This is an index error")

    # 抛出一个索引错误:"这是一个索引错误".

    except IndexError as e:

    pass    # Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here.

    # pass 只是一个空操作.通常你应该在这里做一些恢复工作.

    ####################################################

    ## 4. Functions

    ## 4. 函数

    ####################################################

    # Use def to create new functions

    # 使用 def 来创建新函数

    def add(x, y):

    print "x is %s and y is %s" % (x, y)

    # (译注:意为"x 是 %s 而且 y 是 %s".)

    return x + y    # Return values with a return statement

    # 使用 return 语句来返回值

    # Calling functions with parameters

    # 调用函数并传入参数

    add(5, 6) #=> prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11

    # (译注:意为"x 是 5 而且 y 是 6",并返回 11)

    # Another way to call functions is with keyword arguments

    # 调用函数的另一种方式是传入关键字参数

    add(y=6, x=5)   # Keyword arguments can arrive in any order.

    # 关键字参数可以以任意顺序传入

    # You can define functions that take a variable number of

    # positional arguments

    # 你可以定义一个函数,并让它接受可变数量的定位参数.

    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

    # 你也可以定义一个函数,并让它接受可变数量的关键字参数.

    def keyword_args(**kwargs):

    return kwargs

    # Let's call it to see what happens

    # 我们试着调用它,看看会发生什么:

    keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}

    # You can do both at once, if you like

    # 你还可以同时使用这两类参数,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.

    # 在调用函数时,定位参数和关键字参数还可以反过来用.

    # 使用 * 来展开元组,使用 ** 来展开关键字参数.

    args = (1, 2, 3, 4)

    kwargs = {"a": 3, "b": 4}

    all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4)

    # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)

    all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4)

    # 相当于 all_the_args(a=3, b=4)

    all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

    # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

    # Python has first class functions

    # 函数在 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

    # 还有匿名函数

    (lambda x: x > 2)(3) #=> True

    # There are built-in higher order functions

    # 还有一些内建的高阶函数

    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

    # 我们可以使用列表推导式来模拟 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. 类

    ####################################################

    # We subclass from object to get a class.

    # 我们可以从对象中继承,来得到一个类.

    class Human(object):

    # A class attribute. It is shared by all instances of this class

    # 下面是一个类属性.它将被这个类的所有实例共享.

    species = "H. sapiens"

    # Basic initializer

    # 基本的初始化函数(构造函数)

    def __init__(self, name):

    # Assign the argument to the instance's name attribute

    # 把参数赋值为实例的 name 属性

    self.name = name

    # An instance method. All methods take self as the first argument

    # 下面是一个实例方法.所有方法都以 self 作为第一个参数.

    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

    # 类方法会被所有实例共享.

    # 类方法在调用时,会将类本身作为第一个函数传入.

    @classmethod

    def get_species(cls):

    return cls.species

    # A static method is called without a class or instance reference

    # 静态方法在调用时,不会传入类或实例的引用.

    @staticmethod

    def grunt():

    return "*grunt*"

    # Instantiate a class

    # 实例化一个类

    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

    # 调用我们的类方法

    i.get_species() #=> "H. sapiens"

    # Change the shared attribute

    # 修改共享属性

    Human.species = "H. neanderthalensis"

    i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"

    j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"

    # Call the static method

    # 调用静态方法

    Human.grunt() #=> "*grunt*"

    ####################################################

    ## 6. Modules

    ## 6. 模块

    ####################################################

    # You can import modules

    # 你可以导入模块

    import math

    print math.sqrt(16) #=> 4

    # You can get specific functions from a module

    # 也可以从一个模块中获取指定的函数

    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

    # 你可以从一个模块中导入所有函数

    # 警告:不建议使用这种方式

    from math import *

    # You can shorten module names

    # 你可以缩短模块的名称

    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 模块就是普通的 Python 文件.

    # 你可以编写你自己的模块,然后导入它们.

    # 模块的名称与文件名相同.

    # You can find out which functions and attributes

    # defines a module.

    # 你可以查出一个模块里有哪些函数和属性

    import math

    dir(math)

    # Single line comments start with a hash.

    # 单行注释由一个井号开头.

    """ Multiline strings can be written

    using three "'s, and are often used

    as comments

    三个双引号(或单引号)之间可以写多行字符串,

    通常用来写注释.

    """

    ####################################################

    ## 1. Primitive Datatypes and Operators

    ## 1. 基本数据类型和操作符

    ####################################################

    # You have numbers

    # 数字就是数字

    3 #=> 3

    # Math is what you would expect

    # 四则运算也是你所期望的那样

    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.

    # 除法有一点棘手.

    # 对于整数除法来说,计算结果会自动取整.

    5 / 2 #=> 2

    # To fix division we need to learn about floats.

    # 为了修正除法的问题,我们需要先学习浮点数.

    2.0     # This is a float

    2.0     # 这是一个浮点数

    11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...much better

    11.0 / 4.0 #=> 2.75 啊……这样就好多了

    # Enforce precedence with parentheses

    # 使用小括号来强制计算的优先顺序

    (1 + 3) * 2 #=> 8

    # Boolean values are primitives

    # 布尔值也是基本数据类型

    True

    False

    # negate with not

    # 使用 not 来取反

    not True #=> False

    not False #=> True

    # Equality is ==

    # 等式判断用 ==

    1 == 1 #=> True

    2 == 1 #=> False

    # Inequality is !=

    # 不等式判断是用 !=

    1 != 1 #=> False

    2 != 1 #=> True

    # More comparisons

    # 还有更多的比较运算

    1 < 10 #=> True

    1 > 10 #=> False

    2 <= 2 #=> True

    2 >= 2 #=> True

    # Comparisons can be chained!

    # 居然可以把比较运算串连起来!

    1 < 2 < 3 #=> True

    2 < 3 < 2 #=> False

    # Strings are created with " or '

    # 使用 " 或 ' 来创建字符串

    "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

    # 一个字符串可以视为一个字符的列表

    # (译注:后面会讲到"列表".)

    "This is a string"[0] #=> 'T'

    # % can be used to format strings, like this:

    # % 可以用来格式化字符串,就像这样:

    "%s can be %s" % ("strings", "interpolated")

    # A newer way to format strings is the format method.

    # This method is the preferred way

    # 后来又有一种格式化字符串的新方法:format 方法.

    # 我们推荐使用这个方法.

    "{0} can be {1}".format("strings", "formatted")

    # You can use keywords if you don't want to count.

    # 如果你不喜欢数数的话,可以使用关键字(变量).

    "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")

    # None is an object

    # None 是一个对象

    None #=> None

    # Don't use the equality `==` symbol to compare objects to None

    # Use `is` instead

    # 不要使用相等符号 `==` 来把对象和 None 进行比较,

    # 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.

    # 这个 `is` 操作符用于比较两个对象的标识.

    # (译注:对象一旦建立,其标识就不会改变,可以认为它就是对象的内存地址.)

    # 在处理基本数据类型时基本用不上,

    # 但它在处理对象时很有用.

    # None, 0, and empty strings/lists all evaluate to False.

    # All other values are True

    # None、0 以及空字符串和空列表都等于 False,

    # 除此以外的所有值都等于 True.

    0 == False  #=> True

    "" == False #=> True

    ####################################################

    ## 2. Variables and Collections

    ## 2. 变量和集合

    ####################################################

    # Printing is pretty easy

    # 打印输出很简单

    print "I'm Python. Nice to meet you!"

    # No need to declare variables before assigning to them.

    # 在赋值给变量之前不需要声明

    some_var = 5    # Convention is to use lower_case_with_underscores

    # 变量名的约定是使用下划线分隔的小写单词

    some_var #=> 5

    # Accessing a previously unassigned variable is an exception.

    # See Control Flow to learn more about exception handling.

    # 访问一个未赋值的变量会产生一个异常.

    # 进一步了解异常处理,可参见下一节《控制流》.

    some_other_var  # Raises a name error

    # 会抛出一个名称错误

    # if can be used as an expression

    # if 可以作为表达式来使用

    "yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"

    # Lists store sequences

    # 列表用于存储序列

    li = []

    # You can start with a prefilled list

    # 我们先尝试一个预先填充好的列表

    other_li = [4, 5, 6]

    # Add stuff to the end of a list with append

    # 使用 append 方法把元素添加到列表的尾部

    li.append(1)    #li is now [1]

    #li 现在是 [1]

    li.append(2)    #li is now [1, 2]

    #li 现在是 [1, 2]

    li.append(4)    #li is now [1, 2, 4]

    #li 现在是 [1, 2, 4]

    li.append(3)    #li is now [1, 2, 4, 3]

    #li 现在是 [1, 2, 4, 3]

    # Remove from the end with pop

    # 使用 pop 来移除最后一个元素

    li.pop()        #=> 3 and li is now [1, 2, 4]

    #=> 3,然后 li 现在是 [1, 2, 4]

    # Let's put it back

    # 我们再把它放回去

    li.append(3)    # li is now [1, 2, 4, 3] again.

    # li 现在又是 [1, 2, 4, 3] 了

    # Access a list like you would any array

    # 像访问其它语言的数组那样访问列表

    li[0] #=> 1

    # Look at the last element

    # 查询最后一个元素

    li[-1] #=> 3

    # Looking out of bounds is an IndexError

    # 越界查询会产生一个索引错误

    li[4] # Raises an IndexError

    # 抛出一个索引错误

    # You can look at ranges with slice syntax.

    # (It's a closed/open range for you mathy types.)

    # 你可以使用切片语法来查询列表的一个范围.

    # (这个范围相当于数学中的左闭右开区间.)

    li[1:3] #=> [2, 4]

    # Omit the beginning

    # 省略开头

    li[2:] #=> [4, 3]

    # Omit the end

    # 省略结尾

    li[:3] #=> [1, 2, 4]

    # Remove arbitrary elements from a list with del

    # 使用 del 来删除列表中的任意元素

    del li[2] # li is now [1, 2, 3]

    # li 现在是 [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] - 请留意 li 和 other_li 并不会被修改

    # Concatenate lists with extend

    # 使用 extend 来合并列表

    li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    # 现在 li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    # Check for existence in a list with in

    # 用 in 来检查是否存在于某个列表中

    1 in li #=> True

    # Examine the length with len

    # 用 len 来检测列表的长度

    len(li) #=> 6

    # Tuples are like lists but are immutable.

    # 元组很像列表,但它是"不可变"的.

    tup = (1, 2, 3)

    tup[0] #=> 1

    tup[0] = 3  # Raises a TypeError

    # 抛出一个类型错误

    # You can do all those list thingies on tuples too

    # 操作列表的方式通常也能用在元组身上

    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

    # 你可以把元组(或列表)中的元素解包赋值给多个变量

    a, b, c = (1, 2, 3)     # a is now 1, b is now 2 and c is now 3

    # 现在 a 是 1,b 是 2,c 是 3

    # Tuples are created by default if you leave out the parentheses

    # 如果你省去了小括号,那么元组会被自动创建

    d, e, f = 4, 5, 6

    # Now look how easy it is to swap two values

    # 再来看看交换两个值是多么简单.

    e, d = d, e     # d is now 5 and e is now 4

    # 现在 d 是 5 而 e 是 4

    # Dictionaries store mappings

    # 字典用于存储映射关系

    empty_dict = {}

    # Here is a prefilled dictionary

    # 这是一个预先填充的字典

    filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

    # Look up values with []

    # 使用 [] 来查询键值

    filled_dict["one"] #=> 1

    # Get all keys as a list

    # 将字典的所有键名获取为一个列表

    filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]

    # Note - Dictionary key ordering is not guaranteed.

    # Your results might not match this exactly.

    # 请注意:无法保证字典键名的顺序如何排列.

    # 你得到的结果可能跟上面的示例不一致.

    # Get all values as a list

    # 将字典的所有键值获取为一个列表

    filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]

    # Note - Same as above regarding key ordering.

    # 请注意:顺序的问题和上面一样.

    # Check for existence of keys in a dictionary with in

    # 使用 in 来检查一个字典是否包含某个键名

    "one" in filled_dict #=> True

    1 in filled_dict #=> False

    # Looking up a non-existing key is a KeyError

    # 查询一个不存在的键名会产生一个键名错误

    filled_dict["four"] # KeyError

    # 键名错误

    # Use get method to avoid the KeyError

    # 所以要使用 get 方法来避免键名错误

    filled_dict.get("one") #=> 1

    filled_dict.get("four") #=> None

    # The get method supports a default argument when the value is missing

    # get 方法支持传入一个默认值参数,将在取不到值时返回.

    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对添加到字典里

    filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] is set to 5

    #filled_dict["five"] 被设置为 5

    filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] is still 5

    #filled_dict["five"] 仍然为 5

    # Sets store ... well sets

    # set 用于保存集合

    empty_set = set()

    # Initialize a set with a bunch of values

    # 使用一堆值来初始化一个集合

    some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set is now set([1, 2, 3, 4])

    # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4])

    # Since Python 2.7, {} can be used to declare a set

    # 从 Python 2.7 开始,{} 可以用来声明一个集合

    filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}

    # (译注:集合是种无序不重复的元素集,因此重复的 2 被滤除了.)

    # (译注:{} 不会创建一个空集合,只会创建一个空字典.)

    # Add more items to a set

    # 把更多的元素添加进一个集合

    filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}

    # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}

    # Do set intersection with &

    # 使用 & 来获取交集

    other_set = {3, 4, 5, 6}

    filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}

    # Do set union with |

    # 使用 | 来获取并集

    filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}

    # Do set difference with -

    # 使用 - 来获取补集

    {1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}

    # Check for existence in a set with in

    # 使用 in 来检查是否存在于某个集合中

    2 in filled_set #=> True

    10 in filled_set #=> False

    ####################################################

    ## 3. Control Flow

    ## 3. 控制流

    ####################################################

    # Let's just make a variable

    # 我们先创建一个变量

    some_var = 5

    # Here is an if statement. Indentation is significant in python!

    # prints "some_var is smaller than 10"

    # 这里有一个条件语句.缩进在 Python 中可是很重要的哦!

    # 程序会打印出 "some_var is smaller than 10"

    # (译注:意为"some_var 比 10 小".)

    if some_var > 10:

    print "some_var is totally bigger than 10."

    # (译注:意为"some_var 完全比 10 大".)

    elif some_var < 10:    # This elif clause is optional.

    # 这里的 elif 子句是可选的

    print "some_var is smaller than 10."

    # (译注:意为"some_var 比 10 小".)

    else:           # This is optional too.

    # 这一句也是可选的

    print "some_var is indeed 10."

    # (译注:意为"some_var 就是 10".)

    """

    For loops iterate over lists

    for 循环可以遍历列表

    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

    # 别忘了你可以使用 % 来格式化字符串

    print "%s is a mammal" % animal

    # (译注:意为"%s 是哺乳动物".)

    """

    `range(number)` returns a list of numbers

    from zero to the given number

    `range(数字)` 会返回一个数字列表,

    这个列表将包含从零到给定的数字.

    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 循环会一直继续,直到条件不再满足.

    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

    # 这是 x = x + 1 的简写方式

    # Handle exceptions with a try/except block

    # 使用 try/except 代码块来处理异常

    # Works on Python 2.6 and up:

    # 适用于 Python 2.6 及以上版本:

    try:

    # Use raise to raise an error

    # 使用 raise 来抛出一个错误

    raise IndexError("This is an index error")

    # 抛出一个索引错误:"这是一个索引错误".

    except IndexError as e:

    pass    # Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here.

    # pass 只是一个空操作.通常你应该在这里做一些恢复工作.

    ####################################################

    ## 4. Functions

    ## 4. 函数

    ####################################################

    # Use def to create new functions

    # 使用 def 来创建新函数

    def add(x, y):

    print "x is %s and y is %s" % (x, y)

    # (译注:意为"x 是 %s 而且 y 是 %s".)

    return x + y    # Return values with a return statement

    # 使用 return 语句来返回值

    # Calling functions with parameters

    # 调用函数并传入参数

    add(5, 6) #=> prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11

    # (译注:意为"x 是 5 而且 y 是 6",并返回 11)

    # Another way to call functions is with keyword arguments

    # 调用函数的另一种方式是传入关键字参数

    add(y=6, x=5)   # Keyword arguments can arrive in any order.

    # 关键字参数可以以任意顺序传入

    # You can define functions that take a variable number of

    # positional arguments

    # 你可以定义一个函数,并让它接受可变数量的定位参数.

    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

    # 你也可以定义一个函数,并让它接受可变数量的关键字参数.

    def keyword_args(**kwargs):

    return kwargs

    # Let's call it to see what happens

    # 我们试着调用它,看看会发生什么:

    keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}

    # You can do both at once, if you like

    # 你还可以同时使用这两类参数,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.

    # 在调用函数时,定位参数和关键字参数还可以反过来用.

    # 使用 * 来展开元组,使用 ** 来展开关键字参数.

    args = (1, 2, 3, 4)

    kwargs = {"a": 3, "b": 4}

    all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4)

    # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)

    all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4)

    # 相当于 all_the_args(a=3, b=4)

    all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

    # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

    # Python has first class functions

    # 函数在 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

    # 还有匿名函数

    (lambda x: x > 2)(3) #=> True

    # There are built-in higher order functions

    # 还有一些内建的高阶函数

    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

    # 我们可以使用列表推导式来模拟 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. 类

    ####################################################

    # We subclass from object to get a class.

    # 我们可以从对象中继承,来得到一个类.

    class Human(object):

    # A class attribute. It is shared by all instances of this class

    # 下面是一个类属性.它将被这个类的所有实例共享.

    species = "H. sapiens"

    # Basic initializer

    # 基本的初始化函数(构造函数)

    def __init__(self, name):

    # Assign the argument to the instance's name attribute

    # 把参数赋值为实例的 name 属性

    self.name = name

    # An instance method. All methods take self as the first argument

    # 下面是一个实例方法.所有方法都以 self 作为第一个参数.

    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

    # 类方法会被所有实例共享.

    # 类方法在调用时,会将类本身作为第一个函数传入.

    @classmethod

    def get_species(cls):

    return cls.species

    # A static method is called without a class or instance reference

    # 静态方法在调用时,不会传入类或实例的引用.

    @staticmethod

    def grunt():

    return "*grunt*"

    # Instantiate a class

    # 实例化一个类

    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

    # 调用我们的类方法

    i.get_species() #=> "H. sapiens"

    # Change the shared attribute

    # 修改共享属性

    Human.species = "H. neanderthalensis"

    i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"

    j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"

    # Call the static method

    # 调用静态方法

    Human.grunt() #=> "*grunt*"

    ####################################################

    ## 6. Modules

    ## 6. 模块

    ####################################################

    # You can import modules

    # 你可以导入模块

    import math

    print math.sqrt(16) #=> 4

    # You can get specific functions from a module

    # 也可以从一个模块中获取指定的函数

    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

    # 你可以从一个模块中导入所有函数

    # 警告:不建议使用这种方式

    from math import *

    # You can shorten module names

    # 你可以缩短模块的名称

    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 模块就是普通的 Python 文件.

    # 你可以编写你自己的模块,然后导入它们.

    # 模块的名称与文件名相同.

    # You can find out which functions and attributes

    # defines a module.

    # 你可以查出一个模块里有哪些函数和属性

    import math

    dir(math)

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