首先, 什么是Python? 用python作者 Guido van Rossum 自己的话来说，Python是这样的一门语言：

“它是一门高级编程语言, 它的核心设计理念是 让所有代码变得更易阅读，并给开发者们提供一种“仅仅几行代码就能编写编程逻辑”的语法。

那么，对我来说，让我学习Python的第一个理由，就是它漂亮而优雅，能够顺畅自然地实现我的想法。

另一个理由，就是Python支持多种编程领域，如：

• 数据科学

• web开发

• 机器学习
  比如，Quora、Pinterest、Spotify，这些项目，都是使用python开发他们的后端。

那么，接下来，就开始学习Python吧！

基础

1. 变量

可以把变量简单理解为一个存储值的单词。

讲道理，变量是什么就不用特地解释了…大家都懂。

在Python里面，定义变量、给变量赋值都非常简单。比如你想把 数字1 存储到一个变量里面，而这个变量名叫 one ，那么，你只需要这样：

one = 1

非常简单吧? 举一反三，完全可以自由发挥，就像下面，把2赋值给two，把10000赋值给some_number：

two = 
 2 


some_number = 
 10000 

当然，除了整型以外，我们也可以设置布尔类型、字符串、单精度，以及一些其他数据类型。如下：

 # booleans 


true_boolean = 
 True 


false_boolean = 
 False 




 # string 


my_name = 
 "Leandro Tk" 




 # float 


book_price = 
 15.80 

2.流程控制: 分支语句

if，这个语句用来判断是否符合条件，它的后面紧跟着逻辑表达式，表达式最后的值为True或False，如果是true，则执行if里面的语句。如下：

 if 
 
 True 
:


  print(
 "Hello Python If" 
)




 if 
 
 2 
 > 
 1 
:


  print(
 "2 is greater than 1" 
)

因为2大于1，条件成立，所以print语句就会被执行
当然，如果不满足条件，那么 else 就派上用场了！
如果，if后面跟着的逻辑表达式最终值是false，则会运行else里面的程序，如下：

 if 
 
 1 
 > 
 2 
:


  print(
 "1 is greater than 2" 
)


 else 
:


  print(
 "1 is not greater than 2" 
)

你也可以使用elif， 是else if的缩写，但千万别写错~

 if 
 
 1 
 > 
 2 
:


  print(
 "1 is greater than 2" 
)


 elif 
 
 2 
 > 
 1 
:


  print(
 "1 is not greater than 2" 
)


 else 
:


  print(
 "1 is equal to 2" 
)

3. 循环 / 迭代器

在Python中，我们有多种迭代的方式，我在这里说两种：

While 循环: 当逻辑表达式为true的时候，while下缩进的代码块就会被循环执行. 所以下面的代码片段，将会从1打印到10。

num = 
 1 




 while 
 num <= 
 10 
:


    print(num)


    num += 
 1 

上面这种循环方式，需要一个循环条件，如果循环条件是true，就会继续进行迭代，在上面的例子中，当 num 变成 11 的时候，循环条件就会等于 False ”

再看看下面的基础代码块，以便于理解:

loop_condition = 
 True 




 while 
 loop_condition:


    print(
 "Loop Condition keeps: %s" 
 %(loop_condition))


    loop_condition = 
 False 

只要循环条件为True，就会被一直循环执行，直到循环条件变成False

For循环: 与其他语言一样，这用于计次循环，它循环的次数，取决于后面那个range方法。

range，代表从在循环里，它用于表示从x到n，如下，就是从1到11，第三个参数可空，意思是每次递进的加数，默认每循环一次给i加1，填2的话，就给i加2

 for 
 i 
 in 
 range(
 1 
, 
 11 
):


  print(i)

列表: 集合 | 数组 | 数据结构

想象一下，你想把整数1存储在一个变量中。 但也许现在你想要存储 2 和 3，4，5 。。。

我是否有另一种方法来存储我想要的所有整数，但不是以百万计的变量？ 你猜对了 —— 确实有另一种方法来存储它们。

List  是一个可以用来存储一列值的集合（比如你想要的这些整数）。 那么让我们使用它：

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

这真的很简单，我们创建了一个数组并将其存储到  my_integer  里。

但是也许你在问： 『 我怎样才能从这个列表中获得值？ 』

很好的问题。  List  有一个叫做索引的概念。 第一个元素获取索引 0 （零）。 第二个取 1 ，依此类推。 明白了吧。

为了使其更清楚，我们可以用它的索引来表示数组和每个元素。 我可以画出来：

使用 Python 语法，它也很容易理解：

my_integers = [
 5 
, 
 7 
, 
 1 
, 
 3 
, 
 4 
]


print(my_integers[
 
]) 
 # 5 


print(my_integers[
 1 
]) 
 # 7 


print(my_integers[
 4 
]) 
 # 4 

想象一下现在你不想存储整数了。你只是想存储字符串，就像你亲戚名字的列表一样。 看起来像这样：

relatives_names = [


  
 "Toshiaki" 
,


  
 "Juliana" 
,


  
 "Yuji" 
,


  
 "Bruno" 
,


  
 "Kaio" 


]




print(relatives_names[
 4 
]) 
 # Kaio 

它的工作方式与整数相同，漂亮。

我们刚刚了解到  Lists  索引是如何工作的。 但是我仍然需要告诉你如何将一个元素添加到  List  数据结构（一个项目到列表）。

添加一个值到  List  最常见的方法是  append  。让我们看看他是如何工作的：

bookshelf = []


bookshelf.append(
 "The Effective Engineer" 
)


bookshelf.append(
 "The 4 Hour Work Week" 
)


print(bookshelf[
 
]) 
 # The Effective Engineer 


print(bookshelf[
 1 
]) 
 # The 4 Hour Work Week 

append   非常的简单。您只需要将元素（例如『 The Effective Engineer 』）作为『 append 』参数应用即可。

那么，关于  Lists  到这里就结束了，让我们来谈谈另一个数据结构。

字典: 键-值 数据结构

现在我们知道  Lists  使用整数来索引. 但是如果我们不想使用整数来索引呢? 一些其他的数据结构可以使用数字，字符串或者其他的类型来做索引.

让我们来学习  Dictionary  数据结构.  Dictionary  是一个键值对集合. 它长下面这样:

dictionary_example = {


  
 "key1" 
: 
 "value1" 
,


  
 "key2" 
: 
 "value2" 
,


  
 "key3" 
: 
 "value3" 


}

键用来索引到值. 那么我们如何访问  Dictionary 的值呢? 你猜对啦 — 使用键. 试一下吧:

dictionary_tk = {


  
 "name" 
: 
 "Leandro" 
,


  
 "nickname" 
: 
 "Tk" 
,


  
 "nationality" 
: 
 "Brazilian" 


}




print(
 "My name is %s" 
 %(dictionary_tk[
 "name" 
])) 
 # My name is Leandro 


print(
 "But you can call me %s" 
 %(dictionary_tk[
 "nickname" 
])) 
 # But you can call me Tk 


print(
 "And by the way I'm %s" 
 %(dictionary_tk[
 "nationality" 
])) 
 # And by the way I'm Brazilian 

我创建了一个关于我的  Dictionary . 我的名字, 昵称和国籍. 这些属性是 Dictionary  的键.

我们知道访问  List  使用下标, 我们在这也使用下标 (   Dictionary  中的键的内容) 来访问存在  Dictionary 中的值.

在例子中, 我打印出了存在  Dictionary 中的所有关于我的短语. 非常简单滴~?

另一件关于  Dictionary 非常帅气的事情就是我们可以使用任何东西来做为字典的值.在我创建的 Dictionary 中, 我想添加键为 “age” 且值为我的整数年龄进去:

dictionary_tk = {


  
 "name" 
: 
 "Leandro" 
,


  
 "nickname" 
: 
 "Tk" 
,


  
 "nationality" 
: 
 "Brazilian" 
,


  
 "age" 
: 
 24 


}




print(
 "My name is %s" 
 %(dictionary_tk[
 "name" 
])) 
 # My name is Leandro 


print(
 "But you can call me %s" 
 %(dictionary_tk[
 "nickname" 
])) 
 # But you can call me Tk 


print(
 "And by the way I'm %i and %s" 
 %(dictionary_tk[
 "age" 
], dictionary_tk[
 "nationality" 
])) 
 # And by the way I'm Brazilian 

这里我们有一个键 (age) 值 (24) 对 使用字符串来作为键，整数来作为值.

像我们学习  Lists 一样,让我们来学习如何在  Dictionary 中添加元素.在 Dictionary 中， 一个键指向一个值是很重要的. 这就是为什么我们在添加元素的时候讨论它:

dictionary_tk = {


  
 "name" 
: 
 "Leandro" 
,


  
 "nickname" 
: 
 "Tk" 
,


  
 "nationality" 
: 
 "Brazilian" 


}




dictionary_tk[
 'age' 
] = 
 24 




print(dictionary_tk) 
 # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'} 

我们只需要指定一个值到  Dictionary 的键上. 一点也不复杂，484啊?

迭代：循环Python中的数据结构

当我们在学习 Python基础时, 会发现列表的迭代是一件十分简单的事情 ，通常我们Python开发者会使用 For 来循环迭代它. 现在让我们尝试一下:

bookshelf = [


  
 "The Effective Engineer" 
,


  
 "The 4 hours work week" 
,


  
 "Zero to One" 
,


  
 "Lean Startup" 
,


  
 "Hooked" 


]




 for 
 book 
 in 
 bookshelf:


    print(book)

如你所见我们已经对 书架 中的 书 进行了 for 操作，我们输出打印了其中的 书 （当然你可以在循环中对它们做任何事情）。简单而又直观，这就是Python。

同样对于哈希类型的数据结构，比如像是Python中的字典，我们同样也可以对其使用 for 循环进行迭代操作，但是此时我们则需要用到 key ：

dictionary = { 
 "some_key" 
: 
 "some_value" 
 }




 for 
 key 
 in 
 dictionary:


    print(
 "%s --> %s" 
 %(key, dictionary[key]))




 # some_key --> some_value 

这是一个循环字典类型变量的小例子，对于 dictionary 变量我们使用 for 循环操作其中的 key ，接着我们打印输出他的 key 以及其相对应匹配的 value 值。

当然我们还有另外一种方法去实现它，就是去使用 iteritems ：

dictionary = { 
 "some_key" 
: 
 "some_value" 
 }




 for 
 key, value 
 in 
 dictionary.items():


    print(
 "%s --> %s" 
 %(key, value))




 # some_key --> some_value 

你看我们已经命名了两个参数 key , value ，但这并不是必须的，你甚至可以给它们起任何一个名字^.^，让我们来看一下：

dictionary_tk = {


  
 "name" 
: 
 "Leandro" 
,


  
 "nickname" 
: 
 "Tk" 
,


  
 "nationality" 
: 
 "Brazilian" 
,


  
 "age" 
: 
 24 


}




 for 
 attribute, value 
 in 
 dictionary_tk.items():


    print(
 "My %s is %s" 
 %(attribute, value))




 # My name is Leandro 


 # My nickname is Tk 


 # My nationality is Brazilian 


 # My age is 24 

哈哈，可以看到我们已经使用了 attribute 作为了 Dictionary 的 key 参数，代码运行十分正确。赞！

类型与对象

一点基础理论:

对象代表现实世界中像轿车、狗、自行车这些事物。对象具有数据和行为两个主要特征。

在面向对象编程中，我们把数据当作属性，把行为当作方法。即：

数据 → 属性 和 行为 → 方法

类型是创造单个对象实例的蓝本。在现实世界中，我们经常发现很多对象实例拥有相同的类型，比如轿车。他们都具有相同的构造和模型（具有发动机，轮子，门等等）。每辆车都是根据同一张设计图制作的，并且具有相同的组成部分。

Python 的面向对象编程模式：ON

Python，作为一门面向对象编程的语言，具有类和对象的概念。

类是蓝图，对象是模型。

同样，一个类，它只是一个模型，或者一种定义属性和行为的方法（正如我们在理论部分所讨论的）。例如，车辆类有自己的属性，定义什么是车辆。车轮的数量、能源的类型、座位容量和最大速度都是车辆的属性。
考虑到这一点，让我们看看类的Python语法：

  class   Vehicle  : 


    
 pass 

我们用一个类声明来定义类 ，仅此而已。很简单，不是吗？

对象是一个类的实例，我们用命名类来创建一个实例。

car = Vehicle()


print(car) 
 # <__main__.Vehicle instance at 0x7fb1de6c2638> 

这里 ‘car’ 是 ‘Vehicle’ 类的一个对象（或者说实例）。

记住，我们的 ‘Vehicle’ 类有四个属性：轮子数量，能源类型，座位容量，和最大速度。我们创建一个 ‘Vehicle’ 对象时设置所有这些属性 。所以在这里，我们定义我们的类初始化时要接收数据时：

  class   Vehicle  : 


    
  def   __init__   (self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity)  : 


        self.number_of_wheels = number_of_wheels


        self.type_of_tank = type_of_tank


        self.seating_capacity = seating_capacity


        self.maximum_velocity = maximum_velocity

我们使用了 ‘init’方法。我们称它为构造方法。所以创建 ‘vehicle’ 对象时可以定义这些属性。假设我们喜欢Tesla Model S，我们要创建这种对象。它有4个轮子，使用电能，有5个座位，最大时速250km/h (155mph）

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)

4个“轮子”+电能“能源”+5个“座位”+250km/h“最大速度”。

所有属性都设置完成了。但是我们如何获取这些属性值？我们发送一个消息到对象来问他们。 我们称之为方法. 方法是对象的行为. 让我们来实现它：

  class   Vehicle  : 


    
  def   __init__   (self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity)  : 


        self.number_of_wheels = number_of_wheels


        self.type_of_tank = type_of_tank


        self.seating_capacity = seating_capacity


        self.maximum_velocity = maximum_velocity




    
  def   number_of_wheels   (self)  : 


        
 return 
 self.number_of_wheels




    
  def   set_number_of_wheels   (self, number)  : 


        self.number_of_wheels = number

这里创建了两个方法: number_of_wheels 和 set_number_of_wheels. 我们称它为  获取  &  设置 . 因为第一个获取了属性值,然后第二个设置了一个新的属性值。

Python 中，我们可以用 “@property” (“decorator”) 去定义 “getters” 和 “setters”。请看以下代码：

  class   Vehicle  : 


    
  def   __init__   (self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity)  : 


        self.number_of_wheels = number_of_wheels


        self.type_of_tank = type_of_tank


        self.seating_capacity = seating_capacity


        self.maximum_velocity = maximum_velocity




    
 @property 


    
  def   number_of_wheels   (self)  : 


        
 return 
 self.number_of_wheels




    
 @number_of_wheels.setter 


    
  def   number_of_wheels   (self, number)  : 


        self.number_of_wheels = number

同时，我们可以使用这些方法作为属性：

tesla_model_s = Vehicle(
 4 
, 
 'electric' 
, 
 5 
, 
 250 
)


print(tesla_model_s.number_of_wheels) 
 # 4 


tesla_model_s.number_of_wheels = 
 2 
 
 # setting number of wheels to 2 


print(tesla_model_s.number_of_wheels) 
 # 2 

这个与定义方法有些许不同。这些方法的工作机制与属性不同。例如，当我们设置轮子数量时，我们需要把2赋值给一个变量，只需要设置 “number_of_wheels” 的值为2。这是一种写 “pythonic”、 ”getter“、“setter” 代码的方法。

而且同时我们也可以使用其他方法，比如 “make_noise” 方法。请看下面的例子。

  class   Vehicle  : 


    
  def   __init__   (self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity)  : 


        self.number_of_wheels = number_of_wheels


        self.type_of_tank = type_of_tank


        self.seating_capacity = seating_capacity


        self.maximum_velocity = maximum_velocity




    
  def   make_noise   (self)  : 


        print(
 'VRUUUUUUUM' 
)

当我们调用这个方法时，它返回字符串 ”VRRRRUUUUM“。

tesla_model_s = Vehicle(
 4 
, 
 'electric' 
, 
 5 
, 
 250 
)


tesla_model_s.make_noise() 
 # VRUUUUUUUM 

封装：信息隐藏

封装是一种限制直接访问对象数据和方法的机制。但是它加快了对象方法中数据的访问。

“封装可以在定义中隐藏数据和函数成员，意味着从外部隐藏了对象定义中的内部描述“— Wikipedia

对象从外部隐藏了其内部描述。只有对象可以与它的内部数据进行交互。

首先，我们需要了解 “public” 和 “non-public” 变量实例的工作机制。

Public 变量实例

对于一个 Python 类型，我们可以使用构造方法初始化一个公共变量实例。我们看这个：

通过构造方法:

  class   Person  : 


    
  def   __init__   (self, first_name)  : 


        self.first_name = first_name

这里我们使用 “first_name” 的值作为一个参数传递给公共变量实例。

tk = Person(
 'TK' 
)


print(tk.first_name) 
 # => TK 

在类中：

  class   Person  : 


    first_name = 
 'TK' 

这里，我们不需要使用 “first_name” 作为一个参数，所有的对象实例都有一个用 “TK” 初始化的类属性。

tk = Person()


print(tk.first_name) 
 # => TK 

漂亮。我们已经学习到可以使用公共变量实例和类型属性。另一件关于 “public” 部分有趣的事情是我们可以管理它的变量的值。我的意思是什么呢？我们的对象可以管理它的变量值：获取和设置变量值。

记住 “Person” 类，我们想要设置另一个值给它的 “first_name” 变量：

tk = Person(
 'TK' 
)


tk.first_name = 
 'Kaio' 


print(tk.first_name) 
 # => Kaio 

好了，我们刚刚设置了另一个值（”kaio”）给对象变量 “first_name”，并且它更新了它的值。就是这么简单，因为这个 “public” 变量，我们可以这样做。

Non-public 变量实例

“在这里，我们不用‘私有‘来形容 ，因为在Python中没有真正“私有”的属性（避免了一般情况下不必要的工作）。”— PEP 8

和 公共变量实例 一样，我们可以在构造函数或类内部定义 非公共变量实例 。语法上的差异是： 对于 非公共变量实例 ，我们在变量名前加一道下划线( _ )。

“在Python中，无法从内部访问‘私有’变量实例的对象是不存在的。但是，大多数Python代码遵循一个惯例：一个名字前有一道下划线的对象应该被认为是API中非公共的部分，例如 _spam ，无论它是一个函数、方法或是数据成员。” — Python Software Foundation

这是一个例子：

  class   Person  : 


    
  def   __init__   (self, first_name, email)  : 


        self.first_name = first_name


        self._email = email

看到 email 变量了吗？这就是定义一个 非公共变量 的方法。

tk = Person(
 'TK' 
, 
 'tk@mail.com' 
)


print(tk._email) 
 # tk@mail.com 

 所谓 非公共变量 只是一个惯例，没有机制禁止我们从外部访问并更新它。但按照惯例，我们应该把它作为API中非公共的部分来对待。

在类内部，我们通常使用方法来操作“非公共变量”，让我们实现两个方法（ email 和 update_email ）来理解。

  class   Person  : 


    
  def   __init__   (self, first_name, email)  : 


        self.first_name = first_name


        self._email = email




    
  def   update_email   (self, new_email)  : 


        self._email = new_email




    
  def   email   (self)  : 


        
 return 
 self._email

现在，我们可以通过这些方法来访问、更新 非公共变量 。

tk = Person(
 'TK' 
, 
 'tk@mail.com' 
)


print(tk.email()) 
 # => tk@mail.com 


tk._email = 
 'new_tk@mail.com' 


print(tk.email()) 
 # => tk@mail.com 


tk.update_email(
 'new_tk@mail.com' 
)


print(tk.email()) 
 # => new_tk@mail.com 

1. 我们以 first_name  TK 和  email  tk@mail.com 初始化一个 Person 对象。

2. 通过方法访问 非公共变量   email ，并打印出来。

3. 从类外部直接设置一个新的 email 。

4. 我们应该把 非公共变量 作为API中非公共的部分来对待。

5. 通过实例方法更新 非公共变量   email 。

6. 成功！我们可以通过预设的方法来更新它。

公共方法

通过  公共方法 , 我们也可以在我们类的外部使用这些方法了：

  class   Person  : 


    
  def   __init__   (self, first_name, age)  : 


        self.first_name = first_name


        self._age = age




    
  def   show_age   (self)  : 


        
 return 
 self._age

让我们来试下：

tk = Person(
 'TK' 
, 
 25 
)


print(tk.show_age()) 
 # => 25 

赞——用起来没有任何问题。

非公共方法

但是通过  非公共方法  我们却无法做到这一点。 我们先来实现一个同样的  Person  类，不过这回我们加个下划线( _ )来定义一个  show_age  的 非公共方法 。

  class   Person  : 


    
  def   __init__   (self, first_name, age)  : 


        self.first_name = first_name


        self._age = age




    
  def   _show_age   (self)  : 


        
 return 
 self._age

那么现在，我们来试着通过我们的对象调用这个  非公共方法 ：

tk = Person(
 'TK' 
, 
 25 
)


print(tk._show_age()) 
 # => 25 

我们可以访问并且更新它。  非公共方法  只是一类约定俗成的规定，并且应当被看做接口中的非公共部分。

关于我们该怎么使用它，这有个例子：

  class   Person  : 


    
  def   __init__   (self, first_name, age)  : 


        self.first_name = first_name


        self._age = age




    
  def   show_age   (self)  : 


        
 return 
 self._get_age()




    
  def   _get_age   (self)  : 


        
 return 
 self._age




tk = Person(
 'TK' 
, 
 25 
)


print(tk.show_age()) 
 # => 25 

这里我们有一个  _get_age   非公共方法 和一个 show_age   公共方法 。 show_age 可以由我们的对象调用（在类的外部）而 _get_age 只能在我们类定义的内部使用(内部 show_age 方法)。但是再次强调下，这只是个约定俗成的规定。

封装总结

通过封装我们可以从外部隐藏对象的内部表示。

继承：行为和特征

某些对象具有共同点：如行为和特征。

例如，我从我父亲那里继承了一些特征和行为。我继承了他的眼睛和头发作为特征，继承了他的急躁和内向作为行为。

在面向对象编程中，类能够从其他类中继承特征（数据）和行为（方法）。

让我们看另外一个例子。

假定一辆车。轮子的数量、载客量和最高时速是车的所有属性。那么我们可以认为ElectricCar类从这个Car类中继承了这些属性。

  class   Car  : 


    
  def   __init__   (self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)  : 


        self.number_of_wheels = number_of_wheels


        self.seating_capacity = seating_capacity


        self.maximum_velocity = maximum_velocity

我们的Car类实现之后:

my_car = Car(
 4 
, 
 5 
, 
 250 
)


print(my_car.number_of_wheels)


print(my_car.seating_capacity)


print(my_car.maximum_velocity)

一旦初始化后，我们可以使用所有已创建的实例变量。很好。

在Python中我们可以将父类作为子类定义时的参数。一个ElectricCar类能从之前的Car类中继承。

  class   ElectricCar   (Car)  : 


    
  def   __init__   (self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)  : 


        Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)

简单如上。我们不需要实现任何其他的方法，因为这个类已经有了（继承自Car类）。让我们确认一下：

my_electric_car = ElectricCar(
 4 
, 
 5 
, 
 250 
)


print(my_electric_car.number_of_wheels) 
 # => 4 


print(my_electric_car.seating_capacity) 
 # => 5 


print(my_electric_car.maximum_velocity) 
 # => 250 

漂亮。

就到这里！

关于Python基础，我们学会了很多：

• 变量

• 分支语句

• 循环语法

• 列表：集合 | 数组

• 字典：键值对的集合

• 如何迭代这些数据结构

• 对象和类

• 用属性作为对象的数据

• 用方法作为对象的行为

• getters、setters 和 property 装饰器

• 封装：信息隐藏

• 继承：行为和特征

恭喜！你完成了Python的这段密集的内容。

坚持学习，坚持编程，祝你玩得开心！