一文读懂 Python 基础语法 —— C/C++ 工程师转 Python 最佳入门指南

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一文读懂 Python 基础语法 —— C/C++ 工程师转 Python 最佳入门指南

作者：嵌入式 Jerry

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前言

Python 以其简洁、优雅、强大的表达能力，成为当今最流行的编程语言之一。对于有 C/C++ 基础的工程师来说，转学 Python 并不难，但想要用好 Python，需要理解其背后的语法风格与“设计哲学”。本文将以实例和类比的方式，系统梳理 Python 核心语法规律，帮助你快速掌握这门高效的语言。

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1. 基本语法结构

1.1 注释与缩进

Python 注释

• 单行注释：# 注释内容
• 多行注释：通常用三个单引号或三个双引号包裹

# 这是单行注释
'''
这是
多行注释
'''

缩进控制语句块

• Python 用缩进（通常4个空格）来标识代码块，而不是像 C/C++ 那样用 {}。
• 缩进是语法的一部分，必须严格统一！

if True:
    print("Hello")  # 这里的缩进代表 if 体
else:
    print("World")

对比C/C++：
C/C++ 用大括号 {}，Python 用缩进，且强制。

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1.2 变量声明与类型

变量声明

• 无需声明类型，变量在第一次赋值时自动创建。

x = 10        # 整数
name = "Tom"  # 字符串
pi = 3.14     # 浮点数

动态类型

• Python 是动态类型语言，变量类型随赋值而变化。

a = 10
a = "now I'm a string"

对比C/C++：
C/C++ 变量需声明类型，类型错误编译报错；Python 运行时才确定类型。

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1.3 数据类型与常用内置类型

常用类型

• 数字型：int、float、complex
• 字符串：str
• 布尔型：bool
• 列表：list
• 元组：tuple
• 字典：dict
• 集合：set

实例

num = 42          # int
f = 3.14          # float
flag = True       # bool
s = "hello"       # str
lst = [1, 2, 3]   # list
t = (1, 2, 3)     # tuple
d = {'a': 1, 'b': 2}  # dict
s = set([1, 2, 3])    # set

对比C/C++：
Python 内置多种高级数据结构，字符串不可变，列表相当于 C++ 的 vector。

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2. 运算符和表达式

2.1 算术运算符

a = 7 + 3   # 加法
b = 7 - 3   # 减法
c = 7 * 3   # 乘法
d = 7 / 3   # 浮点除法（结果为 float）
e = 7 // 3  # 整数除法（取整）
f = 7 % 3   # 取余
g = 7 ** 2  # 幂运算

2.2 比较和逻辑运算符

a = 5 > 3      # True
b = 5 == 5     # True
c = 5 != 4     # True
d = (3 < 5) and (5 < 10)
e = (3 < 2) or (4 > 1)
f = not (3 == 3)

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3. 控制结构

3.1 条件语句 if/elif/else

x = 10
if x > 0:
    print("正数")
elif x == 0:
    print("零")
else:
    print("负数")

注意：elif 是“else if”的简写。

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3.2 循环结构

for 循环

# 遍历列表
for i in [1, 2, 3]:
    print(i)
    
# 遍历区间
for i in range(5):  # 0, 1, 2, 3, 4
    print(i)

while 循环

i = 0
while i < 5:
    print(i)
    i += 1

break / continue

for i in range(10):
    if i == 5:
        break    # 提前跳出循环
    if i % 2 == 0:
        continue # 跳过偶数
    print(i)     # 输出 1,3

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4. 函数与参数

4.1 基本定义

def add(a, b):
    return a + b

4.2 默认参数、可变参数

def say(msg="Hello"):
    print(msg)

say()        # 输出 Hello
say("Hi")    # 输出 Hi

def my_sum(*args):  # 可变参数，打包成元组
    return sum(args)

print(my_sum(1,2,3,4))

4.3 关键字参数

def person(name, age=18, **kwargs):
    print(name, age, kwargs)

person("Tom", city="Shenzhen", job="Engineer")

4.4 Lambda（匿名函数）

f = lambda x, y: x + y
print(f(2, 3))  # 5

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5. 常用内置数据结构

5.1 列表（list）

lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)
lst.pop()
lst[0] = 10
print(lst)

• 切片（Slice）

print(lst[1:3])   # 取索引1和2的元素
print(lst[::-1])  # 倒序

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5.2 字典（dict）

d = {"name": "Tom", "age": 20}
print(d["name"])
d["city"] = "Shenzhen"
print(d)
for key, value in d.items():
    print(key, value)

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5.3 元组（tuple）

t = (1, 2, 3)
print(t[0])

元组不可变，类似 C++ 的 const std::vector。

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5.4 集合（set）

s = set([1, 2, 2, 3])
s.add(4)
s.remove(2)
print(s)

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6. 字符串处理

6.1 基本操作

s = "hello world"
print(s.upper())
print(s.replace("hello", "hi"))
print(s[0:5])
print(len(s))

6.2 格式化字符串

• f-string（推荐，Python 3.6+）

name = "Tom"
age = 18
print(f"My name is {name}, age {age}")

• % 格式化

print("Name: %s, Age: %d" % (name, age))

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7. 列表推导式/生成式

Python 有非常简洁强大的列表生成语法。

squares = [x * x for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

对比C++11：
C++11也支持类似的 lambda 和 std::transform，但语法远不如 Python 简洁。

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8. 异常处理

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print("除零错误：", e)
finally:
    print("无论如何都会执行")

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9. 模块与包

9.1 导入模块

import math
print(math.sqrt(9))
from math import sin, pi
print(sin(pi/2))

9.2 自定义模块

• 保存为 my_module.py：

def say_hello():
    print("Hello from module")

• 在其他文件引用：

import my_module
my_module.say_hello()

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10. 面向对象编程（OOP）

10.1 类与对象

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def speak(self):
        print(f"{self.name} makes a sound.")

dog = Animal("Dog")
dog.speak()

10.2 继承

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print(f"{self.name} says: Wang Wang!")

d = Dog("Buddy")
d.speak()

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10.3 数据类（dataclass）

Python 3.7+ 提供了 @dataclass，简化数据结构定义：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

p = Point(3, 4)
print(p)

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11. 文件操作

# 写文件
with open("test.txt", "w") as f:
    f.write("hello python\n")

# 读文件
with open("test.txt", "r") as f:
    content = f.read()
    print(content)

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12. 标准库与第三方库

12.1 常用标准库

• os：文件和目录操作
• sys：系统参数
• time、datetime：时间处理
• re：正则表达式
• json：JSON 解析
• csv：CSV 文件读写

import os
print(os.listdir("."))

12.2 pip 安装第三方库

pip install requests

import requests
r = requests.get("https://www.example.com")
print(r.text)

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13. 常见语法糖与“Pythonic”写法

13.1 enumerate

lst = ['a', 'b', 'c']
for idx, value in enumerate(lst):
    print(idx, value)

13.2 zip

names = ['Tom', 'Jerry']
scores = [90, 95]
for name, score in zip(names, scores):
    print(name, score)

13.3 生成器（Generator）

def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for x in fib(5):
    print(x)

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14. Python 与 C/C++ 的差异和规律总结

14.1 语法简洁，格式自由但需缩进

• Python 用缩进代替大括号 {}。
• 无须写类型声明，变量直接用。

14.2 数据结构更高效

• 内置 list/dict/tuple/set，操作灵活强大。
• 字符串不可变。

14.3 for 循环更强大

• 可直接遍历任意序列。
• 支持 enumerate、zip，循环更直观。

14.4 支持函数式编程

• 支持 map、filter、lambda、推导式。
• 代码高度抽象，简洁表达复杂逻辑。

14.5 面向对象灵活

• 类成员定义简单，构造函数为 __init__。
• 支持多重继承，支持装饰器和数据类。

14.6 模块化与包管理更易用

• import 语法加载模块
• pip 管理第三方库

14.7 异常处理更安全

• try/except/finally，无需声明异常类型。

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15. Python 编程的最佳实践与建议

1. 养成良好的缩进习惯，推荐 4 个空格。
2. 用好内置数据结构，提升代码效率。
3. 多用列表推导式、枚举、zip，写出 Pythonic 代码。
4. 掌握异常处理，保证健壮性。
5. 多看标准库文档，官方文档极为详细。
6. 不要死记语法，动手多练习，理解语义。

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16. 典型实用代码示例

16.1 快速统计单词出现次数

s = "to be or not to be"
words = s.split()
count = {}
for w in words:
    count[w] = count.get(w, 0) + 1
print(count)

16.2 简易命令行参数解析

import sys
if len(sys.argv) > 1:
    print("参数：", sys.argv[1:])
else:
    print("无参数")

16.3 用 dict 实现 switch-case 效果

def foo():
    print("foo")

def bar():
    print("bar")

action = "foo"
actions = {"foo": foo, "bar": bar}
actions.get(action, lambda: print("default"))()

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17. 附录：常用 Python 语法速查表

C/C++ 关键字	Python 等价
int, float	直接赋值，无需类型声明
#include	import
printf	print
if/else	if/elif/else
for/while	for/while
{}	缩进
;（分号结尾）	无需分号
struct/class	class/@dataclass
switch-case	if-elif / dict 映射
指针引用	一切为对象/引用语义
malloc/free	自动内存管理

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结语

Python 用最小的语法负担、最大化表达能力，让程序员专注于业务本身。只要理解其基本规律，多加练习、拥抱其简洁的语法，你一定能成为高效的 Python 工程师。

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