一、基本概念 {#一、基本概念}

Python 是一种面向对象的、动态的解释型编程语言，无需编译即可执行，相比于 C++、Java 等高级语言更加轻量化。Python 追求和遵循极简、优雅主义，编码风格受 Linux、C 语言影响较深，官方编程规范中比较推荐使用 小写字母+下划线 来给标识符命名。

二、编码规范 {#二、编码规范}

Python 语言中语句间不使用英文 ~~分号";"~~ 来分割，用行+回车来替代，回车 表示的是一个逻辑行的结束或者代码块的开始。

Python 语言通过 代码缩进 来表示层次关系，和 C++、Java 等语言通过 ~~花括号{}~~ 来表示层次结构有明显不同。Python 中花括号 {} 仅用来表示字典数据类型或者集合数据类型。

Python 中英文 冒号":" 表示代码块的开始，方法、类的定义，或者 if、for、while 等结构体都会使用到。

Python 对大小写敏感，如 A 和 a 代表两个不同的变量。

1、命名规范 {#1、命名规范}

（1）标识符由数字、字母和下划线组成；

（2）不能以数字开头；

（3）不能是系统关键字。

2、命名原则 {#2、命名原则}

（1）用英文或中文拼音，尽量不使用特殊字符； # Python 支持中文字符，但不推荐使用

（2）见名知意，单词缩写时要规范； #如单词 button，缩写为 btn 是比较易于理解的

（3）变量、方法使用全小写字母+下划线的方式； #如 get_name()

（4）类名每个单词首字母大写，对象首个单词首字母小写；

#如 class NetConnInstance、objNetConnInstance = NetConnInstance(url,UA,post)

（5）类中的变量 一般以双下划线/单下划线+全小写字母表示，双下划线+小写字母 表示私有变量 ，类外无法访问；单下划线+小写字母 表示保护变量，本模块、类、对象或子类对象可以访问，但被导入时该变量不能引用；

（6）常量使用全大写字母。

Python 中没有常量的概念，只能使用全大写字母的变量进行模拟，如 PI = 3.14、G = 9.8 ，PI 在 Python 解释器中还是被当做变量处理

Python 中，所有以"__"双下划线包起来的方法，统称为"Magic Method"魔术方法，是python底层已经定义和实现的方法，可以直接访问。如"init(self,name)"。

3、代码风格 {#3、代码风格}

（1）以 4 个空格作为一个代码缩进量；

（2）使用逗号分割的序列中，应该在逗号后添加一个空格；

（3）二元运算符的两侧应该各添加一个空格。

注意，tuple、list、dict 等数据类型内如有二元运算符，运算符两侧不要添加空格。

#第（3）项意义不大，就是阅读起来更舒服而已，Python 这该死的刻在骨子里的优雅。

4、代码注释 {#4、代码注释}

Python 中以"#"号标识注释行，注释应解释方法、类、代码块的作用和关键参数的来源。

5、异常处理 {#5、异常处理}

在编码实现 文件打开与读写、文件下载、网络连接、数据库连接 等不确定性操作时，应尽量使用 try-except 语句，对可能发生的异常进行捕获和处理，避免一个小问题导致整个程序崩溃。

应该捕获尽可能小的异常，并正确处理，而不是简单的抛出、捕获、忽略。

更多 Python 编程规范信息，可参考官方 PEP8 规范指引。

三、数据类型和变量 {#三、数据类型和变量}

Python 中每个变量必须赋值后才会被创建，才能使用；赋值使用"="，赋值"="左侧为变量名，右侧为值。和 C++、Java 语言不一样的是，定义一个变量不需要显式的指定数据类型，变量类型由变量值动态决定。

#给变量直接赋不同类型的值，test = 'this is a string type'、test = 3、test = [1,2,3,4]、test = True 等等。

Python 支持的数据类型可分为数字型和非数字型：

1、数字型： {#1、数字型}

（1）整型(int)；

（2）浮点型(float)；

（3）布尔型(bool)：True or False，可进行 and,or,not 运算； #True 默认可转换为整型 1；False 默认可转换为整型 0

2、非数字型： {#2、非数字型：}

（1）字符串(string)： 和 C++、Java 中类似，Python 中字符串可用单引号、双引号表示，推荐使用单引号。

当字符串中同时存在单引号、双引号时，双引号会被当做普通字符输出，如 print('this is a "string"')，输出结果是：this is a "string"

（2）元组(tuple)： 是一种不可变序列，和 list 列表数据类型正好相反，使用小括号表示，通过下标（从 0 开始）来获取元组中的某个元素。如 tup = (1,2,3,4)、tup[3] 即表示数值 "4"

值得注意的是，元组中所谓的不可变是指引用不可变，如果元组中有 list 列表数据时，还是可以进行修改的。如下图：

修改 change_tup[3][0]，即 [4,5] 中"4″的值为 444，可以修改成功；

但是如果直接修改 tup[3]，即 (1,2,3,4) 中"4″的值为 444 时，会提示报错：TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

（3）列表(list)： 是一种可变的序列，使用中括号表示，可通过索引/负数索引来灵活取值、设置。负数索引用 -1 表示最后一个元素或逆序。list 数据类型支持各种操作，如插入(insert)、POP弹出(pop)、附加(append)、负数索引([-1][1])等等。

（4）集合(set)： 和接下来要介绍的 Dict 字典数据类型一样，使用花括号{}表示，但集合数据类型要求花括号内的元素不能重复。如果花括号中有重复值时，只会输出第一个重复值，后续的被自动折叠。集合数据类型也支持比较多的操作，如添加(add)、POP弹出(pop)等。

特别说明，集合/字典数据类型中可以加入元组，但不能有列表元素，如 ~~{1,2,3,[1,2,3]}~~ ，这样是不允许的，会提示错误：TypeError: unhashable type: 'list'。

（5）字典(dict)： 使用花括号{}表示，花括号内是空的或者键值对。键和值使用英文冒号":"分开，分组间用英文逗号","分开。dict 数据的键 keys 必须是不可变对象(hashable)，dict 内部存放的顺序和 keys 放入的顺序无关。

#定义一个字典类型数据，如 user = {'height':'180cm','weight':'75kg','age':'20'}

字典(Dict)是 Python 语言中最经典，也是使用最频繁的一种数据类型了。以下简单列举一些常用操作：

判断一个键是否在字典中：'name' in user #返回布尔类型True/False

添加一个新键或更新键值： user['name'] = 'xiaoming'

批量更新修改多个键值： user.update({'name':'xiaoming','score':'90'})

查询一个键值： user['age']

#更稳妥的用法是使用 get 方法，如 user.get('age',18)，如果字典中没有'age'键，则直接给一个default 键值 18。

获取所有键、值、键值对： user.keys()、user.values()、user.items()

遍历字典(键和值)： for key in user:

print(key,user[key])

元组、列表、集合和字典数据类型比较：

除列表外，元组、集合、字典数据类型都是可哈希（hashable）的，即其内的元素不会动态改变；

元组的速度和性能高于列表，同等条件下优先使用元组。

四、运算符及格式化输出 {#四、运算符及格式化输出}

1、运算符及数值表示： {#1、运算符及数值表示：}

Python 支持单一赋值、统一赋值和对称赋值； 如 a = 1、a = b = c = 1、a,b = 1,2

Python 中给变量赋整型数值时，支持 16 进制(0x)、8 进制(0o)、2 进制(0b)和 10 进制(默认)形式； #如 a = 0x11，输出打印变量 a 时，值自动转换成 10 进制数 17

浮点数支持使用科学计数法进行表示，如 a = 1.1e-9； #1.1e-9=1.1×10^-9(10的-9次方)

转义字符使用"\"，r"(r+单引号)表示单引号范围内的字符不转义； #如print(r'\abc*?""')，输出 \abc*?""

通用运算符和日常使用习惯或者其他编程语言一致，Python中 除法 运算符需要注意一下：

1、"/" 计算结果是浮点数；

2、"//"计算结果是整数；

3、"%"取余数/取模。

如：

4 / 3 = 1.3333333333333333

4 // 3 = 1

4 % 3 = 1

2、格式化输出： {#2、格式化输出：}

类似 C、C++ 中格式化输出，在 print() 中使用格式化操作符%。

%s：表示字符串；

%d：表示有符号十进制整数，%05d 表示输出 5 位的整数，不足部分用 0 补全

%f：表示浮点数，%.2f 表示小点数后显示两位

%%：输出 % 符号。

使用示例：

五、__main__与Python主函数 {#五、__main___与python主函数}

首先，需要强调的是，Python 中没有主函数的概念。我们运行哪个 .py 文件，哪个 .py 文件就是"主函数"，它可以正常导入和引用其他 .py 文件或模块上定义的类和方法，它的运行逻辑和 bat、bashshell、powershell 等其他任何语言编写的脚本一样，从上到下执行。if name = "main" 更多的是照顾 C++、Java 等编程人员的使用习惯，是辅助性质的，而不是必须项。

如上图所示，注释掉 NoMainTest.py 文件中的 if name == "main" 语句，python 脚本文件照常能够调用其他 python 文件上的方法、也照常能够运行。

if __name__是一个条件判断语句，如果条件满足，就执行结构体内的语句。在Python中，__name__是个很有意思的变量，当本 .py 被当做脚本运行时，本 .py 文件的__name__的值被设置为"main"；而当文件被当做Module被import的时候，它的___name___值就不再是"main"了，而是 .py 文件名称。

这个很好验证，在主运行文件 NoMainTest.py 和被导入文件 main.py 中都定义一个print(name)，执行一下，就会发现 main.py 上的__name__是 main，即文件名称(去除文件后缀)；而主运行文件 NoMainTest.py 此时的__name__的值为"main"。

总之，"main"并不是Python中主函数的概念，在任意 .py 文件上都可以定义 if name = "main"，但是只有主执行文件上的"main"才会生效。所以，日常使用中，应该尽量避免在 if name 结构体中写一些比较关键核心的代码，甚至直接抛弃掉这种写法。干一行爱一行，我们应该接受 Python 与 C++、Java 在编程逻辑和规范上的不同。

六、Python执行 {#六、python执行}

1、Linux 平台上：

python 脚本文件首先需要指定python程序所在路径，即在文件首行添加类似 "#!/usr/bin/python3" 这样的说明信息；

通过 chmod u+x XXX.py 给 python 脚本文件添加可执行权限；

在脚本所在位置， ./XXX.py 运行；或者在任意位置，通过完整路径运行。

2、Windows 平台上：

先安装 python 程序，cmd 中输入 python -V 命令，确认 python 是否可用；

cmd 切换到 python 脚本位置，输入 python XXX.py 命令运行。在任意位置，python [path:]XXX.py 使用完整路径也是可以正常执行的。

另外，python 还支持交互模式，windows 平台 cmd 中输入 python 后回车、Linux 平台输入 python3 后回车，即进入交互模式。交互模式下，可以测试一些简单的输入输出、类型转换等，输入的语句不会被保存，当退出交互环境后立即消失。