摘要：Python的语⾔设计强调的是可读性、简洁和清晰。有些⼈称Python为“可执⾏的伪代码”。
Python的语⾔设计强调的是可读性、简洁和清晰。有些⼈称Python为“可执⾏的伪代码”。
Python使⽤空⽩字符（tab和空格）来组织代码，如：
sum = 0for i in range(0,101):sum += iprint(sum)5050冒号标志着缩进代码块的开始，冒号之后的所有代码的缩进量必须相同，直到代码块结束。
Python的语句不需要⽤分号结尾。但是，分号却可以⽤来给同在⼀⾏的语句切分，但Python不建议将多条语句放到⼀⾏，这会降低代码的可读性。
a = 1; b= 2; c = 3print(a,b,c)1 2 3Python语⾔的⼀个重要特性就是它的对象模型的⼀致性。每个数字、字符串、数据结构、函数、类、模块等等，都是在Python解释器内被认为是Python对象。每个对象都有类型（例如，字符串或函数）和内部数据。在实际中，这可以让语⾔⾮常灵活，因为函数也可以被当做对象使⽤。
任何前⾯带有井号#的⽂本都会被Python解释器忽略。这通常被⽤来添加注释。也可以在执⾏过的代码后⾯添加注释。如：
# 为 x 赋值 1x = 1x = 1 # 为 x 赋值 1可以⽤圆括号调⽤函数，传递零个或⼏个参数，或者将返回值给⼀个变量：
def sum(a, b):return a + bsum(1,2)3函数可以使⽤位置和关键词参数：sum(a=1,b=2)3Python中的每个对象都有附加的函数，称作⽅法，可以⽤来访问对象的内容。
class Sum:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = ydef sum(self):return self.x + self.ys = Sum(1, 2)# 调用对象的方法s.sum3Python中创建变量就等于在等号右边创建了⼀个对这个变量的引⽤。
a = [1,2,3]b = aa[1, 2, 3]b[1, 2, 3]a.append(4)a[1, 2, 3, 4]b[1, 2, 3, 4]在Python中，a和b实际上是同⼀个对象。
当你将对象作为参数传递给函数时，新的局域变量创建了对原始对象的引⽤，⽽不是复制。如果在函数⾥绑定⼀个新对象到⼀个变量，这个变动不会反映到上⼀层。因此可以改变可变参数的内容。
动态引⽤（强类型）Python中的对象引⽤不包含附属的类型。
a = 1type(a)inta = 'abc'type(a)str变量是在特殊命名空间中的对象的名字，类型信息保存在对象⾃身中。⼀些⼈可能会说Python不是“类型化语⾔”。这是不正确的。
'5' + 5TypeError Traceback (most recent call last)Cell In[57], line 1----> 1 '5' + 5TypeError: can only concatenate str (not "int") to str在某些语⾔中，例如Visual Basic，字符串‘5’可能被默许转换（或投射）为整数，因此会产⽣10。但在其它语⾔中，例如JavaScript，整数5个能被投射成字符串，结果是联结字符串‘55’。在这个⽅⾯，Python被认为是强类型化语⾔，意味着每个对象都有明确的类型（或类），默许转换只会发⽣在特定的情况下，如：
a = 3.6type(a)floatb = 2type(b)inta + b5.6知道对象的类型很重要，最好能让函数可以处理多种类型的输⼊。你可以⽤isinstance函数检查对象是某个类型的实例：
a = 1isinstance(a, int)Trueisinstance可以⽤类型元组，检查对象的类型是否在元组中：
isinstance(a, (int, float))True属性和方法Python的对象通常都有属性（其它存储在对象内部的Python对象）和⽅法（对象的附属函数可以访问对象的内部数据）。可以⽤obj.attribute_name访问属性和⽅法：
a = 'abc'a.capitalize'Abc'也可以⽤getattr函数，通过名字访问属性和⽅法：getattr(a, 'capitalize')在其它语⾔中，访问对象的名字通常称作“反射”。这里不会⼤量使⽤getattr函数和相关的hasattr和setattr函数，使⽤这些函数可以⾼效编写原⽣的、可重复使⽤的代码。
鸭子类型一般情况下，可能不关⼼对象的类型，只关⼼对象是否有某些⽅法或⽤途。这通常被称为“鸭⼦类型”，来⾃“⾛起来像鸭⼦、叫起来像鸭⼦，那么它就是鸭⼦”的说法。
比如：可以通过验证⼀个对象是否遵循迭代协议，判断它是可迭代的。对于许多对象，这意味着它有⼀个iter魔术⽅法，其它更好的判断⽅法是使⽤iter函数。
def isiterable(o):try:iter(o)return Trueexcept TypeError:return Falseisiterable('hello')Trueisiterable([1,2,3])Trueisiterable(1)False可以⽤这个功能编写可以接受多种输⼊类型的函数。常⻅的例⼦是编写⼀个函数可以接受任意类型的序列（list、tuple、ndarray）或是迭代器。你可先检验对象是否是列表（或是NumPy数组），如果不是的话，将其转变成列表：
def tolist(o):if not isinstance(o, list) and isiterable(o):return list(o)tolist('hello')在Python中，模块就是⼀个有.py扩展名、包含Python代码的⽂件。假设有以下模块：
# some_module.pyPI = 3.14159def f(x):return x + 2def g(a, b):return a + b如果想从同⽬录下的另⼀个⽂件访问some_module.py中定义的变量和函数，可以：
import some_moduleresult = some_module.f(5)pi = some_module.PI# 或者from some_module import f, g, PIresult = g(5, PI)使⽤as关键词，你可以给引⼊起不同的变量名：
import some_module as smfrom some_module import PI as pi, g as gfr1 = sm.f(pi)r2 = gf(6, pi)如：
1 - 2-13 + 585 False二元运算符：
a + b a加ba - b a减ba * b a乘以ba / b a除以b，结果只取整数部分a ** b a的b次幂a & b a或b都为True，则为True；对于整数，取逐位ANDa | b a或b有一个为True，则为True；对于整数，取逐位ORa ^ b 对于布尔，a或b有一个为True，则为True，二者都为True，为False；对于整数，取逐位EXCLUSIVE - ORa == b a等于b，则为Truea != b a不等于b，则为Truea a > b, a >= b a大于（或大于等于）b，则为Truea is b a和b引用同一个 Python 对象，则为Truea is not b a和b引用不同的 Python 对象，则为True要判断两个引⽤是否指向同⼀个对象，可以使⽤is⽅法。is not可以判断两个对象是不同的：
a = [1,2,3]b = ac = list(a)a is bTrueb is aTruea is cFalsea is not cTrue因为list总是创建⼀个新的Python列表（即复制），我们可以断定c是不同于a的。使⽤is⽐较与==运算符不同，如下：
a == cTrueis和is not常⽤来判断⼀个变量是否为None，因为只有⼀个None的实例：
a = Nonea is NoneTrue可变与不可变对象Python中的⼤多数对象，⽐如列表、字典、NumPy数组，和⽤户定义的类型（类），都是可变的。意味着这些对象或包含的值可以被修改：
a = ['abc', 2, (3, 4)]a[1] = (5,6)a['abc', (5, 6), (3, 4)]其它的，例如字符串和元组，是不可变的：
a = ('abc', 2, (3, 4))a[1] = (5,6)TypeError Traceback (most recent call last)Cell In[139], line 1----> 1 a[1] = (5,6)TypeError: 'tuple' object does not support item assignments = 'hello's[2] = 'x'TypeError Traceback (most recent call last)Cell In[149], line 1----> 1 s[2] = 'x'TypeError: 'str' object does not support item assignment来源：IT职业教育