pythony语法元素

代码示例:

缩进

一行代码开始前的空白区域,表达程序的格式框架。

  • 严格明确:缩进是语法的一部分,缩进不正确程序运行报错。
  • 所属关系:表达代码间的层次关系的唯一手段。
  • 长度一致:程序内一致即可,一般用4个空格或1个Tab

注释

提高代码的可读性的辅助性文字,起到说明作用,不被执行。

  • 单行注释:以#开头,其后内容为注释。
  • 多行注释:以'''开头和结尾。

变量

程序中用于保存和表示数据的占位符号。

变量用标识符(名字)来表示,关联标识符的过程叫命名。

命名

关联标识符的过程

  • 命名规则:大小写字母、数字、下划线和中文等字符及组合。
  • 注意事项:大小写敏感、首字符不能是数字、不与保留字相同。

保留字

被编程语言内部定义并保留使用的标识符。

python中的33个关键字:

  • 条件关键字:if    elif    else    for    in    while    break    return    continue
  • 运算符: True   Flase   None
  • 类级: class    lamdba    def    is    import    from
  • 逻辑运算符: and    or    not
  • 异常: try    exception    raise    finally
  • python特殊: is    nonlocal    del    global    with    as    yield     assert

 

数据类型

字符串、整数、浮点数、列表是python的几种基本数据类型。

  • 字符串:由0个或多个字符组成的有序字符序列,由一对单引号或双引号表示。字符串是字符串的有序序列,可以对其中的字符进行索引或切片操作。
  • 整数:数学中的整数。
  • 浮点数:数学中的实数,带有小数部分。
  • 序列:由0个或多个数据组成的有序序列。列表用[]表示,元素之间用逗号隔开,使用保留字in判断一个元素是否在列表中。

函数

根据输入参数产生不同输出的功能过程的代码块。

  • input():输入函数,从控制台获取用户输入。  <变量> = input(<提示字符串>),用户输入的信息以字符串类型保存在变量中。
  • print():以字符串的形式向控制台输出结果。
  • print函数的格式化:print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C)),{}表示槽,表示将后面的format()中的变量填充到槽中。
  • eval()函数:去掉参数最外侧引号并执行余下语句的函数。
### Python 函数使用教程 #### 定义函数 在 Python 中,`def` 关键字用于定义函数。一个简单的例子如下所示: ```python def greet(name): """这是一个简单的问候函数""" print(f'你好, {name}') ``` 此段代码展示了如何创建接受单个参数 `name` 的函数,并打印一条消息[^3]。 #### 参数传递 Python 支持多种方式向函数传递参数,包括位置参数、关键字参数,默认参数值等。下面是一个带有默认参数的例子: ```python def greet_with_default(name="世界"): print(f'你好, {name}') greet_with_default() greet_with_default("Alice") ``` 这段代码说明了当调用者未提供特定实参时,将采用设定好的默认值。 #### 返回多个值 不同于某些其他编程语言,在 Python 中可以通过元组轻松实现多值返回: ```python def get_name_and_age(): name = "张三" age = 28 return name, age # 或者写成 (name, age) person_info = get_name_and_age() print(person_info) ``` 上述实例表明了一个函数可以同时给出两个甚至更多结果给接收方[^1]。 #### Lambda 表达式 对于只需要简单操作的小型匿名函数来说,Lambda 是非常方便的选择: ```python double = lambda x: x * 2 result = double(5) print(result) ``` 这里展示了一种简洁的方式来构建仅需一次使用的临时函数对象。 #### 装饰器应用 装饰器本质上也是函数,它允许程序员修改另一个函数的行为而不改变其源码。例如日志记录或性能计时等功能都可以通过装饰器来完成: ```python from functools import wraps import datetime def log_execution_time(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start_time = datetime.datetime.now() result = func(*args, **kwargs) end_time = datetime.datetime.now() print(f"{func.__name__} 执行时间:{end_time - start_time}") return result return wrapper @log_execution_time def some_function_to_measure_performance(x): sum(range(x)) some_function_to_measure_performance(1000000) ``` 以上代码片段解释了怎样利用装饰器模式增强现有功能而无需侵入性更改原有逻辑结构[^4]。
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