Python基础---环境搭建、输入输出、命名、注释、import用法、数值类型、运算符

本文详细介绍Python环境的搭建过程,推荐使用Anaconda,并提供安装教程链接。文章还介绍了Python的基础概念,包括解释器的选择、变量命名规则、注释方法、核心语法特性以及一些内置函数的使用方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

环境搭建

个人建议使用anaconda,去官网直接免费下载,用起来比较方便。

  • anaconda环境配置
    下载之后进行安装,一直点点就行,安装过程中会提示是否添加入系统的环境变量,个人建议不要加入。由于之前安装过了就不上图了。这里附上网上比较好用的安装教程[1]。(直接点击蓝色字体就行)
  • 解释器
    CPython特点:1.官方解释器 2.C语言开发 3.使用最广
    IPython特点:1.基于CPython 2.交互式解释器

Python初体验

  • 输出
prnit('hello world')
  • 输入
a = input("请输入:hello world")

Python基础讲解

  1. python****变量特征+命名规则
  • 变量特征
a = 1
type(a) #获得变量类型
  • 命名规则
    变量名称只能含有字母、数字或者下划线,不包含空格,且必须以字母或者下划线开头。不能使用保留字和内置标识符。
a = 1
_b =2
  1. 注释方法
    直接在’#'后面加要注释的内容。
a = 1#为变量a赋值
  1. python中":"的作用
  • 表示缩进
    例如,当冒号出现在函数、for、if、while等后面时,表示下面的代码快要缩进。
for i in range(5):
    print(i)
  • 用于切片操作
a = [1,2,3,4,5]#这里定义变量a的数据类型是列表
a[1:3]#取出列表中第1个位置至第3个位置的数据注意不包括第3个位置的数据

一时就想到这两个,读者可以自己补充

  1. dir( )和help( )
  • dir()内置函数
    python中有很多内置的方法,我们不可能全部记住,这时**dir()**就十分有用。**dir()函数可以查看对象内所有属性和方法,由于在python中所有东西都可以看成对象,一种数据类型,都有自己的属性和方法。我们可以使用dir()**函数来获取这些属性和方法。例如
dir([ ])#查看列表有哪些属性和方法
  • help()内置函数
    用于查看函数或模块用法的详细说明。例如
help(numpy)#查看numpy库的详细说明
  1. import的使用
    import主要用于库的导入,下面介绍导入库的最常用的一种方法:
import numpy as np#导入numpy库
  1. pep8介绍
    主要介绍Python代码编码规范,读者有兴趣可以参考http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/

Python数值基本知识

  1. 数值类型
    int整型,float浮点型,bool布尔型,e记法和其他常用语言没太大区别

  2. 算术运算符
    所谓的算术运算符其实也就是执行两个数之间的加、减、乘、除、整除、求余、幂、运算

a = 2
b = 3
print('a + b')#输出a加b的计算结果
print('a - b')#输出a减b的计算结果
print('a * b')#输出a乘b的计算结果
print('a / b')#输出a除b的计算结果
print('a // b')#输出a整除b的计算结果
print('a % b')#输出a余b的计算结果
print('a ** 2)#输出a的平方的计算结果
  1. 逻辑运算符
    常用的逻辑运算有或(or)、且(and)、非(not),他们都是二元运算符

  2. 成员运算符

  • in:如果变量在指定的序列中存在,返回True,否False
  • not in :如果不在指定的序列中返回True,否False
a = 1
b = [1,2,3,4]
print(a in b)#判断a是否在b中
print(5 not in b)判断5是否不在b中
  1. 身份运算符
  • is:判断两个标识符是不是来自于同一对象
  • not is:判断两个标识符是不是来自于不同对象
a = 1
b = 2
c = 1
print(a is b)
print(a is not c)
  1. 运算符优先
    运算符优先顺序

参考资料

[1]https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5
[2] http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/

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