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这篇文章主要介绍“Python入门基础知识点实例分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python入门基础知识点实例分析”文章能帮助大家解决问题。
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：国际域名空间、网页空间、营销软件、网站建设、永清网站维护、网站推广。
在 Python 中，所有标识符可以包括英文（区分大小写的）、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。
以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入。
以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员，
以双下划线开头和结尾的 __ foo__ 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 __init__() 代表类的构造函数。
Python 的代码块中必须使用相同数目的行首缩进空格数
python中单行注释采用 # 开头。
python 中多行注释使用三个单引号(‘’')或三个双引号(“”")。
# Python语句中一般以新行作为语句的结束符。但是我们可以使用【斜杠（ \）】将一行的语句分为多行显示，
# 语句中包含 [], {} 或 () 括号就不需要使用多行连接符。
# Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用【分号(;)】分割
total = item_one + \
item_two + \
item_three
days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
'Thursday', 'Friday']
# Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用【分号(;)】分割。
import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\n')
# Python 可以使用【引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ ) 】来表示字符串
word = 'word'
sentence = "这是一个句子。"
paragraph = """这是一个段落。
包含了多个语句"""
# print 默认输出是换行的，如果要实现【不换行需要在变量末尾加上逗号】 。
print x,y
Python3 中有六个标准的数据类型：
Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Set（集合）
Dictionary（字典）
Python3 的六个标准数据类型中：
不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。
int、float、bool、complex（复数）
内部函数中，strings, tuples, 和 numbers是不可更改的对象，全局变量必须为init变量或者在函数中用self定义；而 list,dict等则是可以修改的对象，内部函数可以直接使用函数中的局部变量。
counter = 100 # 赋值整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型
name = "John" # 字符串
二进制转换：
int('10',2)
> 2
bin(10)
> '0b1010'
bin(10)[2:]
ord(c) # c为字符
# 返回值：对应的十进制整数（ASCll数值）
int(c) # c为字符，转化为对应的数字
float('-inf') # 最小值
-inf
a = b = c = 1
a, b, c = 1, 2, "john"
all() # 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。
# 从左到右索引默认【0开始的】，最大范围是字符串【长度少1】
# 从右到左索引默认【-1开始的】，最大范围是【字符串开头】
# 第三个参数，参数作用是【截取的步长】
s = "a1a2···an" # n>=0
向上取整：math.ceil()
向下取整：math.floor()、整除"//"
四舍五入：round()——奇数向远离0取整，偶数去尾取整；或言之：奇数进位，偶数去尾
向0取整：int()
tinylist = [123, 'john']
print list[0] # 输出列表的第一个元素
print list[1:3] # 输出第二个至第三个元素
print list[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
# 二维数组
num_list = [ [0] * 5 for i in range(2)]
dp = [[1]*n] + [[1]+[0] * (n-1) for _ in range(m-1)]
clone_node.neighbors = [self.cloneGraph(n) for n in node.neighbors]
# 加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作
print tinylist * 2 # 输出列表两次
print list + tinylist # 打印组合的列表
list.append('Google') # 使用 append() 添加元素
del list[2] # 可以使用 del 语句来删除列表的元素
list.pop(3) # 指定pop参数，将会删除该位置的元素；无参数时默认删除最后一个元素
list.append(sublist) # 引用传递
list.append([]+sublist) # 值传递
list.append(list(path))
len([1, 2, 3]) 3 #长度
[1, 2, 3] + [4, 5, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] #组合
['Hi!'] * 4 ['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] #重复
3 in [1, 2, 3] True #元素是否存在于列表中
for x in [1, 2, 3]: print x, 1 2 3 #迭代
[::-1] # 数组反转
max(list) # 求list的最大值
sum(sp[i] for i in range(n)) #求和
sum(s in jewelsSet for s in stones)
nums.sort() # 排序
score.sort(reverse=True)
list有一个sort方法，list.sort()将list进行排序，返回None
sort(*,key = None,reverse = False)
key是一个函数，这个函数的作用是从list的每个元素中提取用于当作排序依据的属性
默认是从小到大，即reserve为False的时候，如果reserve为True，排列顺序就是从大到小
def f(item):
return item[1]
list.sort(key = f)
list.sort(key = lambda item:item[0])
sorted(iterable,*,key=None,reverse=False) # 默认正序排列
sorted(dict.items(),key=lambda item:item[0])
res = sorted(hash,key = lambda word:(-hash[word],word)) # 第一个参数 -hash[word] 即单词出现次数的相反数
# 当词频相同时，用第二个参数 word 进行排序，即字母正序排列
列表解析 List Comprehensions
表达式：[expression for iter_val in iterable if cond_expr]
[expression]：最后执行的结果
[for iter_val in iterable]：这个可以是一个多层循环
[if cond_expr]：两个for间是不能有判断语句的，判断语句只能在最后；顺序不定，默认是左到右。
print[(x,y)for x in [1,2]for y in [3,4]]
for (k1, v1), (k2, v2) in zip(dict_one, dict_two): # 遍历两个list或者dict
for item in product([1,2],[10,20]): # 对矩阵做笛卡尔积
print(item)
for i, j in product(range(m), range(n)):
neighbors = [(1,0), (1,-1), (0,-1), (-1,-1), (-1,0), (-1,1), (0,1), (1,1)]
for neighbor in neighbors:
r = (row + neighbor[0])
c = (col + neighbor[1])
for u,v in neighbors:
s = [1, 2, 3, 4, 5]
# 从指定索引1开始
for index, value in enumerate(s, 1):
list(str(n)) # int转化为字符串，转化为list
next(word for word,f in freq.items() if f==maxFreq) # next()取list第一个值
map(max, grid) # 求每行的最大值
map(max, zip(*grid)) # 求每列的最大值
strs = map(str,nums) # 转换为list(str)
r1,m1 = map(int, num1[:-1].split('+')) # list(str)转化为list(int)
list(map(list,numSet))
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b) # 返回一个对象
>>> zipped
# 元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。
tinytuple = (123, 'john')
# 字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。
dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2] = "This is two"
# 值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或 元组 。 用列表就不行
dict[tuple(count)]
# 以列表返回字典中的所有值
dict.values()
list(dict.values())
for key in dict:
print (key)
tinydict = {'name': 'runoob','code':6734, 'dept': 'sales'}
print dict['one'] # 输出键为'one' 的值
print dict[2] # 输出键为 2 的值
print tinydict # 输出完整的字典
print tinydict.keys() # 输出所有键
print tinydict.values() # 输出所有值
maxFreq = max(freq.values()) # 求value的最大值
tinydict['Age'] = 8 # 更新
tinydict['School'] = "RUNOOB" # 添加
del tinydict['Name'] # 删除键是'Name'的条目
tinydict.clear() # 清空字典所有条目
del tinydict # 删除字典
defaultdict(list) defaultdict(int) # defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值：
count.get(c, 0) # 默认值为0
items():返回所有（key，value）元组的数组,类似于‘列表’
[s for s, c in cnt.items() if c == maxCnt] # 遍历dict
dict排序
sorted(dict.items(),key=lambda item:item[0])
items = [(-val, key) for key, val in count.items()] # 变更为tuple
for val, key in sorted(items): # 遍历排序后的tuple
parame = {value01,value02,...}
或者
set(value)
s.add( x )
s.update( x ) # 参数可以是列表，元组，字典等
s.remove( x )
s.discard( x )
len(s)
s.clear()
x in s
for key in set:
print (key)
/除 - x除以y
%取模 - 返回除法的余数
**幂 - 返回x的y次幂
//取整除 - 返回商的整数部分（向下取整）
andx and y 布尔"与" - 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值。
orx or y 布尔"或" - 如果 x 是非 0，它返回 x 的计算值，否则它返回 y 的计算值。
notnot x 布尔"非" - 如果 x 为 True，返回 False 。
isis 是判断两个标识符是不是引用自一个对象
is notis not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象
is 与 == 区别：
is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个(同一块内存空间)， == 用于判断引用变量的值是否相等。
if num == 3: # 判断num的值
print 'boss' elif num == 2:
print 'user'elif num == 1:
print 'worker'elif num < 0: # 值小于零时输出
print 'error'else:
print 'roadman' # 条件均不成立时输出
i = 1
while i < 10:
i += 1
if i%2 > 0: # 非双数时跳过输出
continue
print i # 输出双数2、4、6、8、10
i = 1
while 1: # 循环条件为1必定成立
print i # 输出1~10
i += 1
if i > 10: # 当i大于10时跳出循环
break
flag = 1
while (flag): print 'Given flag is really true!'
fruits = ['banana', 'apple', 'mango']
for fruit in fruits: # 第二个实例
print ('当前水果: %s'% fruit)
fruits = ['banana', 'apple', 'mango']
for index in range(len(fruits)):
print ('当前水果 : %s' % fruits[index])
for i in reversed(range(length - 1)): # 逆序
for letter in 'Python': # 第一个实例
if letter == 'h':
break
print '当前字母 :', letter
for i, ch in enumerate(s):
if frequency[ch] == 1:
return i
diff = [(a,b) for a,b in zip(s,goal) if a!=b]
+ 字符串连接
>>>a + b
'HelloPython'
* 重复输出字符串
>>>a * 2
'HelloHello'
[] 通过索引获取字符串中字符
>>>a[1]
'e'
[ : ] 截取字符串中的一部分
>>>a[1:4]
'ell'
in 成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True
>>>"H" in a
True
not in 成员运算符 - 如果字符串中不包含给定的字符返回 True
>>>"M" not in a
True
r/R 原始字符串 - 原始字符串：所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用，没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母"r"（可以大小写）以外，与普通字符串有着几乎完全相同的语法。
>>>print r'\n'
\n
>>> print R'\n'
\n
strs = 'abcd'
for ch in strs:
print(ch)
strs = 'abcd'
for index in range(len(strs)):
print(strs[index], end=' ')
res += 'a'*3 # 'aaa'
s.split(" ") # 将字符串分割成单词列表
" ".join(list) # 将单词列表转换为字符串，以空格分隔
f'{bulls}A{cows}B' # {}计算格式化
a = list(str(n)) # int转成list
a[i-1] = str(int(a[i-1]) - 1) # 操作字符
int("".join(a)) # list转化为int
isdigit # 函数判断是否数字
isalpha # 判断是否字母
print "My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21)
%s 格式化字符串
%d 格式化整数
%f 格式化浮点数字，可指定小数点后的精度
允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符
>>> hi = '''hi
there'''
>>> hi # repr()
'hi\nthere'
>>> print hi # str()
hi
there
string.count(str, beg=0, end=len(string))
# 返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数
string.endswith(obj, beg=0, end=len(string))
# 检查字符串是否以 obj 结束，如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束，如果是，返回 True,否则返回 False.
string.find(str, beg=0, end=len(string))
# 检测 str 是否包含在 string 中，如果 beg 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，如果是返回开始的索引值，否则返回-1
string.format()
# 格式化字符串
string.index(str, beg=0, end=len(string))
# 跟find()方法一样，只不过如果str不在 string中会报一个异常.
string.join(seq)
# 以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串
string.replace(str1, str2, num=string.count(str1))
# 把 string 中的 str1 替换成 str2,如果 num 指定，则替换不超过 num 次.
string.split(str="", num=string.count(str))
# 以 str 为分隔符切片 string，如果 num 有指定值，则仅分隔 num+1 个子字符串
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers是不可更改的对象，而 list,dict等则是可以修改的对象。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。
在Python中，数字、字符或者元组等不可变对象类型都属于值传递，而字典dict或者列表list等可变对象类型属于引用传递。
如果要想修改新赋值后原对象不变，则需要用到python的copy模块，即对象拷贝。
copy.copy属于浅拷贝，拷贝的是第一层list，而copy.deepcopy属于深拷贝，对list所有子元素都进行深拷贝。
#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="miki" )
printinfo( name="miki" )
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple:
print var
return
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )
import copy
l1 = [[1, 2], 3]
l2 = copy.copy(l1)
l3 = copy.deepcopy(l1)
l2.append(4)
l2[0].append(5)
l3[0].append(6)
l1 = [[1, 2, 5], 3]
l2 = [[1, 2, 5], 3, 4]
l3 = [[1, 2, 6], 3]
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数
print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )
print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
import support
from fib import fibonacci
from math import *
搜索路径
1、当前目录
2、如果不在当前目录，Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。
3、如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/。
模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。
Python中的包
包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。
简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 __init__.py 文件, 该文件的内容可以为空。 __init__.py 用于标识当前文件夹是一个包。
考虑一个在 package_runoob 目录下的 runoob1.py、runoob2.py、 __init__.py 文件，test.py 为测试调用包的代码，目录结构如下:
test.py
package_runoob
|-- __init__.py
|-- runoob1.py
|-- runoob2.py
# 导入 Phone 包from package_runoob.runoob1 import runoob1from package_runoob.runoob2 import runoob2
runoob1()runoob2()
str = input("请输入：")
print "你输入的内容是: ", str
fo = open("foo.txt", "w")
print "文件名: ", fo.name
print "是否已关闭 : ", fo.closed
print "访问模式 : ", fo.mode
print "末尾是否强制加空格 : ", fo.softspace
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "w")
str = fo.read(10)
fo.write( "www.runoob.com!\nVery good site!\n")
# 关闭打开的文件
fo.close()
import os
os.rename( "test1.txt", "test2.txt" )
os.remove("test2.txt")
os.mkdir("test")
# 将当前目录改为"/home/newdir"
os.chdir("/home/newdir")
# 给出当前的目录
print os.getcwd()
# 删除”/tmp/test”目录
os.rmdir( "/tmp/test" )
try:
正常的操作
......................
except:
发生异常，执行这块代码
......................
else:
如果没有异常执行这块代码
try:
fh = open("testfile", "w")
fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
except IOError:
print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
print "内容写入文件成功"
fh.close()
try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。
try:
<语句>
finally:
<语句> #退出try时总会执行
raise
try:
fh = open("testfile", "w")
try:
fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
finally:
print "关闭文件"
fh.close()
except IOError:
print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
class Employee:
'所有员工的基类'
empCount = 0
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1
def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
empCount 变量是一个类变量，它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。
第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法
self 代表类的实例，self 在定义类的方法时是必须有的，虽然在调用时不必传入相应的参数。
登录后复制class A: # 定义类 A
.....
class B: # 定义类 B
.....
class C(A, B): # 继承类 A 和 B
.....
class Parent: # 定义父类
def myMethod(self):
print '调用父类方法'
class Child(Parent): # 定义子类
def myMethod(self):
print '调用子类方法'
class Parent: # 定义父类
def myMethod(self):
print '调用父类方法'
class Child(Parent): # 定义子类
def myMethod(self):
print '调用子类方法'
类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
类的方法
在类的内部，使用 def 关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self,且为第一个参数
类的私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类的外部调用。在类的内部调用 self.__private_methods
单下划线、双下划线、头尾双下划线说明：
__foo__: 定义的是特殊方法，一般是系统定义名字 ，类似 __init__() 之类的。
_foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import *
__foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了。
关于“Python入门基础知识点实例分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。