Python基本语法经典教程
作者：Ruthless
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这篇文章主要介绍了Python基本语法,较为详细的分析了Python基本语法所涉及的流程控制语句,表达式,函数,对象,类型,数学运算等概念与使用技巧,需要的朋友可以参考下
本文讲述了Python基本语法。分享给大家供大家参考，具体如下：
这里主要讲述以下内容：
② 流程控制语句
⑤ 对象的方法
⑦ 数学运算
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。例如if语句：
if age & 21:
print("你不能买酒。")
print("不过你能买口香糖。")
print("这句话处于if语句块的外面。")
注:上述例子为python 3.0版本的代码
根据PEP的规定，必须使用4个空格来表示每级缩进（不清楚4个空格的规定如何，在实际编写中可以自定义空格数，但是要满足每级缩进间空格数相等）。使用Tab字符和其它数目的空格虽然都可以编译通过，但不符合编码规范。支持Tab字符和其它数目的空格仅仅是为兼容很旧的的Python程序和某些有问题的编辑程序。
2. 流程控制语句
if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。
for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。
while语句，当条件为真时，循环运行语句块。
try语句。与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。
class语句。用于定义类型。
def语句。用于定义函数和类型的方法。
pass语句。表示此行为空，不运行任何操作。
assert语句。用于程序调适阶段时测试运行条件是否满足。
with语句。Python2.6以后定义的语法，在一个场景中运行语句块。比如，运行语句块前加密，然后在语句块运行退出后解密。
yield语句。在迭代器函数内使用，用于返回一个元素。自从Python 2.5版本以后。这个语句变成一个运算符。
raise语句。制造一个错误。
import语句。导入一个模块或包。
from import语句。从包导入模块或从模块导入某个对象。
import as语句。将导入的对象赋值给一个变量。
in语句。判断一个对象是否在一个字符串/列表/元组里。
Python的表达式写法与C/C++类似。只是在某些写法有所差别。
主要的算术运算符与C/C++类似。
+, -, *, /, //, **, ~, %分别表示加法或者取正、减法或者取负、乘法、除法、整除、乘方、取补、取模。
&&, &&表示右移和左移。
&, |, ^表示二进制的AND, OR, XOR运算。
&, &, ==, !=, &=, &=用于比较两个表达式的值，分别表示大于、小于、等于、不等于、小于等于、大于等于。
在这些运算符里面，~, |, ^, &, &&, &&必须应用于整数。
Python使用and, or, not表示逻辑运算。
is, is not用于比较两个变量是否是同一个对象。in, not in用于判断一个对象是否属于另外一个对象。
Python列表推导式
列表推导式（list comprehension）是利用其他列表创建新列表（类似于数学术语中的集合推导式）的一种方法。它的工作方式类似于for循环，也很简单：
In [39]: [x*x for x in range(10)]
Out[39]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
如果只想打印出那些能被3整除的平方数，只需要通过添加一个if部分在推导式中就可以完成：
In [41]: [x*x for x in xrange(10) if x % 3 == 0]
Out[41]: [0, 9, 36, 81]
也可以增加更多的for语句的部分：
In [42]: [(x,y) for x in range(3) for y in range(3)]
Out[42]: [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]
In [43]: [[x,y] for x in range(2) for y in range(2)]
Out[43]: [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
Python使用lambda表示匿名函数。匿名函数体只能是表达式。比如：
&&& add=lambda x, y : x + y
&&& add(3,2)
Python使用y if cond else x表示条件表达式。意思是当cond为真时，表达式的值为y，否则表达式的值为x。相当于C++和Java里的cond?y:x。
Python区分列表(list)和元组(tuple)两种类型。list的写法是[1,2,3]，而tuple的写法是(1,2,3)。可以改变list中的元素，而不能改变tuple。在某些情况下，tuple的括号可以省略。tuple
对于赋值语句有特殊的处理。因此，可以同时赋值给多个变量，比如：
&&& x, y=1,2#同时给x,y赋值，最终结果：x=1, y=2
特别地，可以使用以下这种形式来交换两个变量的值：
&&& x, y=y, x #最终结果：y=1, x=2
Python使用'(单引号)和"(双引号)来表示字符串。与Perl、Unix Shell语言或者Ruby、Groovy等语言不一样，两种符号作用相同。一般地，如果字符串中出现了双引号，就使用单引号来表示
字符串;反之则使用双引号。如果都没有出现，就依个人喜好选择。出现在字符串中的\(反斜杠)被解释为特殊字符，比如\n表示换行符。表达式前加r指示Python不解释字符串中出现的\。这种写法通常用于编写正则表达式或者Windows文件路径。
Python支持列表切割(list slices)，可以取得完整列表的一部分。支持切割操作的类型有str, bytes, list, tuple等。它的语法是...[left:right]或者...[left:right:stride]。假定nums 变量的值是[1, 3, 5, 7, 8, 13, 20]，那么下面几个语句为真：
nums[2:5] == [5, 7, 8] 从下标为2的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素。
nums[1:] == [3, 5, 7, 8, 13, 20] 切割到最后一个元素。
nums[:-3] == [1, 3, 5, 7] 从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素。
nums[:] == [1, 3, 5, 7, 8, 13, 20] 返回所有元素。改变新的列表不会影响到nums。
nums[1:5:2] == [3, 7] 从下标为1的元素切割到下标为5的元素但不包含下标为5的元素，且步长为2。
Python的函数支持递归、默认参数值、可变参数，但不支持函数重载。为了增强代码的可读性，可以在函数后书写“文档字符串”(Documentation Strings，或者简称docstrings)，用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()打印出函数的使用帮助。比如：
&&& def randint(a, b):
... "Return random integer in range [a, b], including both end points."...
&&& help(randint)
Help on function randint in module __main__:
randint(a, b)
Return random integer inrange[a, b], including both end points.
5. 对象的方法
对象的方法是指绑定到对象的函数。调用对象方法的语法是instance.method(arguments)。它等价于调用Class.method(instance, arguments)。当定义对象方法时，必须显式地定义第一个参数，一般该参数名都使用self，用于访问对象的内部数据。这里的self相当于C++, Java里面的this变量，但是我们还可以使用任何其它合法的参数名，比如this 和 mine 等，self与C++,Java里面的this不完全一样，它可以被看作是一个习惯性的用法，我们传入任何其它的合法名称都行，比如：
class Fish:
def eat(self, food):
if food is not None:
self.hungry=False
class User:
def__init__(myself, name):
myself. name= name
#构造Fish的实例：
#以下两种调用形式是等价的：
Fish.eat(f,"earthworm")
f.eat("earthworm")
u = User('username')
print(u .name)
Python认识一些以“__”开始并以“__”结束的特殊方法名，它们用于实现运算符重载和实现多种特殊功能。
Python采用动态类型系统。在编译的时候，Python不会检查对象是否拥有被调用的方法或者属性，而是直至运行时，才做出检查。所以操作对象时可能会抛出异常。不过，虽然Python采用动态类型系统，它同时也是强类型的。Python禁止没有明确定义的操作，比如数字加字符串。
与其它面向对象语言一样，Python允许程序员定义类型。构造一个对象只需要像函数一样调用类型即可，比如，对于前面定义的Fish类型，使用Fish()。类型本身也是特殊类型type的对象(type类型本身也是type对象)，这种特殊的设计允许对类型进行反射编程。
Python内置丰富的数据类型。与Java、C++相比，这些数据类型有效地减少代码的长度。下面这个列表简要地描述了Python内置数据类型(适用于Python 3.x)：
除了各种数据类型，Python语言还用类型来表示函数、模块、类型本身、对象的方法、编译后的Python代码、运行时信息等等。因此，Python具备很强的动态性。
7. 数学运算
Python使用与C、Java类似的运算符，支持整数与浮点数的数学运算。同时还支持复数运算与无穷位数（实际受限于计算机的能力）的整数运算。除了求绝对值函数abs()外，大多数数学函数处于math和cmath模块内。前者用于实数运算，而后者用于复数运算。使用时需要先导入它们，比如：
&&& import math
&&& print(math.sin(math.pi/2))
fractions模块用于支持分数运算；decimal模块用于支持高精度的浮点数运算。
Python定义求余运行a % b的值处于开区间[0, b)内，如果b是负数，开区间变为(b, 0]。这是一个很常见的定义方式。不过其实它依赖于整除的定义。为了让方程式：b * (a // b) + a % b = a恒真，整除运行需要向负无穷小方向取值。比如7 // 3的结果是2，而(-7) // 3的结果却是-3。这个算法与其它很多编程语言不一样，需要注意，它们的整除运算会向0的方向取值。Python允许像数学的常用写法那样连着写两个比较运行符。比如a & b & c与a & b and b & c等价。C++的结果与Python不一样，首先它会先计算a & b，根据两者的大小获得0或者1两个值之一，然后再与c进行比较。
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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常用在线小工具Python3 基础语法 编码
默认情况下，Python 3源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。 当然你也可以为源码文件指定不同的编码：
# -*- coding: cp-1252 -*-
第一个字符必须是字母表中字母或下划线'_'。 标识符的其他的部分有字母、数字和下划线组成。 标识符对大小写敏感。
在Python 3中，非-ASCII 标识符也是允许的了。
python保留字
保留字即关键字，我们不能把它们用作任何标识符名称。Python的标准库提供了一个keyword module，可以输出当前版本的所有关键字：
&&& import keyword
&&& keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
Python中单行注释以#开头，多行注释用三个单引号（'''）或者三个双引号（"""）将注释括起来。
python最具特色的就是使用缩进来表示代码块。缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。
数据类型 python中数有四种类型：整数、长整数、浮点数和复数。
整数， 如 1 长整数 是比较大的整数 浮点数 如 1.23、3E-2 复数 如 1 + 2j、 1.1 + 2.2j
python中单引号和双引号使用完全相同。 使用三引号('''或""")可以指定一个多行字符串。 转义符 '\' 自然字符串， 通过在字符串前加r或R。 如 r"this is a line with \n" 则\n会显示，并不是换行。 python允许处理unicode字符串，加前缀u或U， 如 u"this is an unicode string"。 字符串是不可变的。 按字面意义级联字符串，如"this " "is " "string"会被自动转换为this is string。
微信号：w3cschoolcn
意见反馈：
联系方式：对于想从事数据行业的人和数据工作者来说，是学习R还是python，哪个工具更实用一直被大家争论。Martijn Theuwissen，DataCamp的教育专家详细比较了这两个工具。
ython和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。
在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。
关于R的介绍
Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S语言中创造了 开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。
起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企业中使用的全球发展最快的统计语言之一。
R的主要优势是它有一个庞大的社区，通过邮件列表，用户贡献的文档和一个非常活跃的堆栈溢出组提供支持。还有CRAN镜像，一个用户可以很简单地创造的一个包含R包的知识库。这些包有R里面的函数和数据，各地的镜像都是R网站的备份文件，完全一样，用户可以可以选择离你最近的镜像访问最新的技术和功能，而无需从头开发。
如果你是一个有经验的程序员，你可以不会觉得使用R可以提高效率，但是，你可能会发现学习R经常会遇到瓶颈。幸运的是现在的资源很多。
关于Python的介绍
Python是由Guido van Rossem创建于1991年，并强调效率和代码的可读性。希望深入的数据分析或应用统计技术的程序员是Python的主要用户。
当你越需要在工程环境中工作，你会越喜欢Python。它是一种灵活的语言，在处理一些新东西上表现很好，并且注重可读性和简单性，它的学习曲线是比较低的。
和R类似，Python也有包，pypi是一个Python包的仓库,里面有很多别人写好的Python库。
Python也是一个大社区，但它是一个有点比较分散，因为它是一个通用的语言。然而，Python自称他们在数据科学中更占优势地位：预期的增长，更新颖的科学数据应用的起源在这里。
R和Python：数字的比较
在网上可以经常看到比较R和Python人气的数字，虽然这些数字往往就这两种语言是如何在计算机科学的整体生态系统不断发展，但是很难并列进行比较。主要的原因是，R仅在数据科学的环境中使用，而Python作为一种通用语言，被广泛应用于许多领域，如网络的发展。这往往导致排名结果偏向于Python，而且从业者工资会较低。
R如何使用？
R主要用于当数据分析任务需要独立的计算或分析单个服务器。这是探索性的工作，因为R有很多包和随时可用的测试，可以提供提供必要的工具，快速启动和运行的数量庞大几乎任何类型的数据分析。R甚至可以是一个大数据解决方案的一部分。
当开始使用R的时候，最好首先安装RStudio IDE。之后建议你看看下面的流行包：
odplyr, plyr 和 data.table 可以轻松操作包
ostringr 操作字符串
ozoo做定期和不定期的时间序列工作
oggvis, lattice, and ggplot2 进行数据可视化
ocaret 机器学习
Python如何使用？
如果你的数据分析任务需要使用Web应用程序，或代码的统计数据需要被纳入生产数据库进行集成时你可以使用python，作为一个完全成熟的编程语言，它是实现算法一个伟大的工具。
虽然在过去python包对于数据分析还处于早期阶段，但是这些年已经有了显著改善。使用时需要安装NumPy/ SciPy的（科学计算）和pandas（数据处理），以使Python可用于数据分析。也看看matplotlib，使图形和scikit-learn机器学习。
不同于R，Python有没有明确的非常好的IDE。我们建议你看看Spyder以及IPython网站，看看哪一个最适合你。
R和Python：数据科学行业的表现
如果你看一下最近的民意调查，在数据分析的编程语言方面，R是明显的赢家。
有越来越多的人从研发转向Python。此外，有越来越多的公司使用这两种语言来进行组合。
如果你打算从事数据行业，你用好学会这两种语言。招聘趋势显示这两个技能的需求日益增加，而工资远高于平均水平。
R：优点和缺点
可视化能力强
可视化通常让我们更有效地理解数字本身。R和可视化是绝配。一些必看的可视化软件包是ggplot2，ggvis，googleVis和rCharts。
完善的生态系统
R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。R包在CRAN，Bioconductor的和Github上。您可以通过Rdocumentation搜索所有的R包。
用于数据科学
R由统计学家开发，他们可以通过R代码和包交流想法和概念，你不一定需要有计算机背景。此外企业界也越来越接受R。
R使统计人员的更轻松，但你电脑的运行速度可能很慢。虽然R的体验是缓慢的，但是有多个包来提高的r性能：pqR,renjin，FastR, Riposte 等等。
R不容易深入学习
R学习起来并不容易，特别是如果你要从GUI来进行统计分析。如果你不熟悉它，即使发现包可能会非常耗时。
Python：优点和缺点
IPython Notebook
IPython Notebook使我们更容易使用Python进行数据工作，你可以轻松地与同事共享Notebook，而无需他们安装任何东西。这大大减少了组织代码，输出和注释文件的开销。可以花更多的时间做实际的工作。
Python是一种通用的语言，容易和直观。在学习上会比较容易，它可以加快你写一个程序的速度。此外，Python测试框架是一个内置的，这样可以保证你的代码是可重复使用和可靠的。
一个多用途的语言
Python把不同背景的人集合在一起。作为一种常见的、容易理解，大部分程序员都懂的，可以很容易地和统计学家沟通，你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴都整合起来。
可视化是选择数据分析软件的一个重要的标准。虽然Python有一些不错的可视化库，如Seaborn，Bokeh和Pygal。但相比于R，呈现的结果并不总是那么顺眼。
Python是挑战者
Python对于R来说是一个挑战者，它不提供必不可少的R包。虽然它在追赶，但是还不够。
最终你该学习什么呢：
由你决定！作为一个数据工作者，你需要在工作中选择最适合需要的语言。在学习之前问清楚这些问题可以帮助你：
你想解决什么问题？
什么是学习语言的净成本？
是什么在你的领域中常用的工具？
什么是其他可用工具以及如何做这些涉及到的常用工具？
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投稿：mdxy-dxy
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这篇文章主要介绍了Python基础语法(Python基础知识点),需要的朋友可以参考下
Python与Perl，C和Java语言等有许多相似之处。不过，也有语言之间有一些明确的区别。本章的目的是让你迅速学习Python的语法。
第一个Python程序：
交互模式编程：
调用解释器不经过脚本文件作为参数，显示以下提示：
Python 2.6.4 (#1, Nov 11 :43)
[GCC 4.1.2
(Red Hat 5.6.2-48)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
键入下列文字在Python提示符，然后按Enter键：
&&& print "Hello, Python!";
如果您运行的是新的Python版本，那么需要使用打印语句括号像print ("Hello, Python!");。但是在Python版本2.6.4，这将产生以下结果：
Hello, Python!
脚本模式编程：
调用解释器及脚本作为参数，并开始执行的脚本，并一直持续到脚本完成。当脚本完成时，解释器不再是活动的。
让我们在脚本中编写一个简单的Python程序。所有的Python文件将具有.py扩展。所以，把下面的代码写在一个test.py文件。
print "Hello, Python!";
在这里，我假设你已经在PATH变量中设置Python解释器。现在，尝试如下运行这个程序：
$ python test.py
这将产生以下结果：
Hello, Python!
让我们尝试另一种方式来执行Python脚本。下面是修改后的test.py文件：
#!/usr/bin/python
print "Hello, Python!";
在这里，假设Python解释器在/usr/bin目录中可用。现在，尝试如下运行这个程序：
$ chmod +x test.py&&&& # This is to make file executable
$./test.py
这将产生以下结果：
Hello, Python!
Python标识符：
Python标识符是用来标识一个变量，函数，类，模块或其他对象的名称。一个标识符开始以字母A到Z或a〜z或后跟零个或多个字母下划线（_），下划线和数字（0〜9）。
Python中标识符内不允许标点符号，如@，$和％。 Python是一种区分大小写的编程语言。因此，Manpower 和manpower在Python中是两个不同的标识符。
这里有Python标识符命名约定：
• 类名以大写字母以及所有其它标识符以小写字母。
• 开头单个前导下划线的标识符表示由该标识符约定意思是私有的。
• 开头两个前导下划线的标识符表示一个强烈的私有的标识符。
• 如果标识符末尾还具有两个下划线结束时，该标识符是一个语言定义的特殊名称。
下面列出了在Python中的保留字。这些保留字不可以被用作常量或变量，或任何其它标识符。所有Python关键字只包含小写字母。
行和缩进：
一个程序员学习Python时，遇到的第一个需要注意的地方是，不使用括号来表示代码的类和函数定义块或流程控制。代码块是由行缩进，这是严格执行表示方式。
在缩进位的数目是可变的，但是在块中的所有语句必须缩进相同的量。在这个例子中，两个功能块都很好使用：
print "True"
print "False"
然而，在本实施例中的第二块将产生一个错误：
print "Answer"
print "True"
print "Answer"
print "False"
因此，在Python中所有的连续线缩进的空格数同样的会结成块。以下是各种语句块中的例子：
注意：不要试图理解所使用的逻辑或不同的功能。只要确定你明白，即使他们各种模块无需括号。
#!/usr/bin/python
import sys
# open file stream
file = open(file_name, "w")
except IOError:
print "There was an error writing to", file_name
sys.exit()
print "Enter '", file_finish,
print "' When finished"
while file_text != file_finish:
file_text = raw_input("Enter text: ")
if file_text == file_finish:
# close the file
file.close
file.write(file_text)
file.write("
file.close()
file_name = raw_input("Enter filename: ")
if len(file_name) == 0:
print "Next time please enter something"
sys.exit()
file = open(file_name, "r")
except IOError:
print "There was an error reading file"
sys.exit()
file_text = file.read()
file.close()
print file_text
多行语句：
Python语句通常用一个新行结束。 但是，Python允许使用续行字符（）来表示，该行应该继续下去（跨行）。例如：
total = item_one +
item_two +
item_three
包含在[]，{}或()括号内的陈述并不需要使用续行符。例如：
days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
'Thursday', 'Friday']
Python引号：
Python接受单引号（'），双引号（“）和三（''或”“”）引用，以表示字符串常量，只要是同一类型的引号开始和结束的字符串。
三重引号可以用于跨越多个行的字符串。例如，所有下列是合法的：
word = 'word'
sentence = "This is a sentence."
paragraph = """This is a paragraph. It is
made up of multiple lines and sentences."""
Python注释：
一个井号（＃），这不是一个字符串文字开头的注释。“＃”号之后字符和到物理行是注释的一部分，Python解释器会忽略它们。
#!/usr/bin/python
# First comment
print "Hello, Python!"; # second comment
这将产生以下结果：
Hello, Python!
注释可能会在声明中表达或同一行之后：
name = "Madisetti" # This is again comment
你可以使用多行注释如下：
# This is a comment.
# This is a comment, too.
# This is a comment, too.
# I said that already.
使用空行：
一行只含有空格，可能带有注释，如果是空行那么Python完全忽略它。
在交互式解释器会话中，必须输入一个空的物理行终止多行语句。
等待用户：
程序的下面一行显示的提示，按回车键退出，等待用户按下回车键：
#!/usr/bin/python
raw_input("Press the enter key to exit.")
在这里，“ 已”被用来显示实际行之前创建两个换行。一旦用户按下键时，程序结束。这是一个很好的技巧，保持一个控制台窗口打开，直到用户完成应用程序运行。
在一行中多个语句：
分号( ; ) 允许在单行写入多条语句，不管语句是否启动一个新的代码块。下面是使用分号示例：
x = 'foo'; sys.stdout.write(x + '')
多个语句组作为套件：
一组单独的语句，在Python单一的代码块被称为序列。复杂的语句，如if, while, def, and class，那些需要一个标题行和套件。
标题行开始的声明（与关键字），并终止与冒号（:)），接着是一个或多个线构成该套件。例如：
if expression :
elif expression :
命令行参数：
我们可能已经看到了，比如，很多程序可以运行，它们提供有关如何运行的一些基本信息。 Python中可以使用 -h 做到这一点：
$ python -h
usage: python [option] ... [-c cmd | -m mod | file | -] [arg] ...
Options and arguments (and corresponding environment variables):
-c cmd : program passed in as string (terminates option list)
: debug output from parser (also PYTHONDEBUG=x)
: ignore environment variables (such as PYTHONPATH)
: print this help message and exit
您也可以设定您的脚本，它应该以这样的方式接受各种选项。 命令行参数是一个高级主题并在以后学习，当您通过其它的Python概念后。
以下是补充：
Python中查看变量对应的地址用函数id(var)。
注意在Python中与在C语言中有一些不同的地方。比如：a = 10，在Python中是这样的，数值10在内存中开辟一块空间来存放数据10，然后用a去引用这个10，所以这里a相当于一个标签，如果a被重新赋值了，相当于a又指向了另一个地址，比如a = 1000，那么a指向了数据1000的地址，在这点与C语言有很大的不同。
所以相同的数据用不同的变量去引用，它们的地址一样，比如：
a = 123&&&& b = 123
然后我们输出id(a)和id(b)会发现这两个值完全一样
Python中的复数
&& 在Python中复数类型的虚部用j表示的，比如a = 3 + 4j
可以直接进行计算。
Python中序列的基本操作
（1）len()&&& 求序列的长度
（2）+&&&&&&& 序列拼接
（3）*&&&&&&& 重复序列元素
（4）in&&&&&& 判断元素是否在序列中
（5）max()与min()&&& 返回序列的最大值和最小值
（6）compare(str1,str2)&& str1小于str2返回-1，等于返回0，大于返回1
& a,b,c = (1,2,3)
& t = (“name”,30,”school”)
& list = [“name”,30,”school”]
可以看出，元组是用(),而列表用[]，另外在元组中不能改变单个元素的值，而列表可以。
Python里面增加了**运算符和//运算符
**用于幂的计算，比如计算2的3次方，就直接a=2**3
&&& a = 2**3
&&& print a
//用于向下取模，主要用于浮点数，比如3//1.7 = 1.0
&&& a = 3//1.7
&&& print a
数字类型的内建函数
转换函数：将其他类型的数字转换为相应类型
int()、long()、float()、complex()
&&& b=complex(a)
&&& print b
功能函数：
abs(num) 绝对值
coerce(num1,num2) 将num1和num2转换为同一类型，然后以一个元组的形式返回
&&& a=3.14159
&&& print coerce(a,b)
divmod(num1,num2) 获得商和余数的元组
&&& print divmod(a,b)
pow(num1,num2，mod=1) 快速幂取模运算
&&& print pow(a,b,5)
round(flt,ndig=1) 对浮点型进行四舍五入运算
&&& print round(3.)
列表类型内建函数
list.append(obj) 向列表中添加一个对象obj
list.count(obj) 返回一个对象obj在列表中出现的次数
list.extend(obj) 把序列obj中的内容添加到列表中
list.index(obj,i=0,j=len(list)) 返回list[k]
list.insert(index,obj) 在index位置插入对象obj
list.pop(index=-1) 删除并返回指定位置的对象，默认是最后一个对象
list.remove(obj) 从列表中删除对象obj
list.reversed()
list.sort()
&&& arr = [1,1,5,6,9,7,3,2,11,56,45,78,100,55,0,5,9,10]
&&& arr.append(89)
&&& print arr
[1, 1, 5, 6, 9, 7, 3, 2, 11, 56, 45, 78, 100, 55, 0, 5, 9, 10, 89]
&&& print arr.count(5)
&&& arr1 = [123,456,789]
&&& arr.extend(arr1)
&&& print arr
[1, 1, 5, 6, 9, 7, 3, 2, 11, 56, 45, 78, 100, 55, 0, 5, 9, 10, 89, 123, 456, 789]
&&& arr.insert(1,999)
&&& print arr
[1, 999, 1, 5, 6, 9, 7, 3, 2, 11, 56, 45, 78, 100, 55, 0, 5, 9, 10, 89, 123, 456, 789]
&&& arr.pop(0)
&&& print arr
[999, 1, 5, 6, 9, 7, 3, 2, 11, 56, 45, 78, 100, 55, 0, 5, 9, 10, 89, 123, 456, 789]
&&& arr.remove(999)
&&& print arr
[1, 5, 6, 9, 7, 3, 2, 11, 56, 45, 78, 100, 55, 0, 5, 9, 10, 89, 123, 456, 789]
&&& arr.sort()
&&& print arr
[0, 1, 2, 3, 5, 5, 6, 7, 9, 9, 10, 11, 45, 55, 56, 78, 89, 100, 123, 456, 789]
列表有容器和可变特性
堆栈—后进先出
list.append() 向队列尾部添加
list.pop() 从队列尾部删除
队列—先进先出
list.append() 向队列尾部添加
list.pop(0) 从队列头部删除
字典类型：
访问字典中的值
通过键访问相应的值 dict2['name']
访问字典的键 dict2.keys()，返回一个列表
访问字典的值 dict2.values(), 返回一个列表
遍历一个字典
执行中字典的键不能被改变
删除字典元素和字典 del dict2[name] del dict2
&&& dict = {'name':'goujinping','age':'21','sex':'man','school':'NEFU'}
&&& print dict
{'age': '21', 'school': 'NEFU', 'name': 'goujinping', 'sex': 'man'}
&&& dict['age']
&&& print dict['name']
goujinping
&&& print dict['age']
&&& for key in dict.keys():
&&& for value in dict.values():
print value
goujinping
&&& del dict['sex']
&&& print dict
{'age': '21', 'school': 'NEFU', 'name': 'goujinping'}
&&& del dict['school']
&&& print dict
{'age': '21', 'name': 'goujinping'}
&&& del dict
&&& print dict
&type 'dict'&
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