【松勤教育】Python基础知识

【松勤教育】Python基础知识

作者：松勤软件测试
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来源：知乎
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1、算法是什么？

定义：对如何完成一项任务的详尽描述。在编程中，算法即：计算机可以理解的语言，这类对机器友好的描述叫做程序，程序主要包含表达式和语句。

表达式：计算机程序的组成部分，用于表示值，表达式也可以包含变量。

变量：是一个名字，表示某个值，即：代表/引用某值的名字，使用变量之前，首先需要赋值，赋值也是一种语句。

变量就像临时的“存储器”，但值并没有存储在变量中，它存储在计算机内存深处，被变量引用，多个变量可以引用同一个值。

语句：告诉计算机做某些事情的指令，可能涉及到改变变量、打印内容、导入模块或许多其他操作。

2、函数和模块

函数：就像小型程序一样，可以用来实现特定的功能，通常把标准函数称之为内建函数。

模块：导入python以增强其功能的扩展程序。模块不过是python代码的一个文件，其可以包含语句、函数定义和类定义。

脚本：简短的python程序也可以称之为脚本，可包含在一个模块中。

字符串：在python中主要的用法是表示一些文本，字符串是值。拼接字符串：用“+”号。

3、数据结构

数据结构：通过某种方式组织在一起的数据元素的集合。

python中基本的数据结构是序列（sequence），序列中每个元素被分配一个序号————即元素的位置，也称其为索引；

python包含6种内建序列，分别是：列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象；列表可以修改，元祖不能修改；

python中还有一种名为容器（container）的数据结构，容器基本上是包含其他对象的任意对象。

序列（列表和元组）和映射（字典）是两类主要的容器：序列中每个元素都有自己的编号，映射中每个元素则有一个名字（键）。

所有序列类型都可以进行某些操作，包括：索引（indexing）、分片（slicing）、加（adding）、乘（multiplying），以及检查某个元素是否属于序列的成员。

4、注释和语法元素

程序注释：python中单行注释以一个#符号开头，到当前行末尾结束。多行注释是用3个单引号或3个双引号括起来的一个字符串，这种注释也叫作文档字符串（docstring）。

语法元素：python使用空白（空格、制表符和换行）来标记多种类型的语句的语法，因此在python中，缩进和换行是很重要的。

5、拼写和命名惯例

python的关键字和名称都区分大小写。

名称可以以一个字母或者一个下划线“_”开头，后面跟多个字母、下划线和数字。具体可参考下表：

名称类型描述示例变量一般为小写，如果是字母组合，第二个单词字母大写salary,testCase,isAbsent常量全部大写ABSOLUTE_ZERO,INTEREST_RATE函数或方法小写printResults,cubeRoot,isEmpty类字母大写BankAccount,SortedSet

6、字符串和运算符

字符串：可以用单引号、双引号、成对的三个双引号OR三个单引号将字符串括起来（这种方法对包含多行文本的字符串来说很有用。

“\”字符用于将非图形化的字符（例如：换行\n和制表符\t，或者\字符本身）进行转义。

运算符：比较运算符（<、<=、>、>=、==、!=）用于数字和字符串。其中，==运算符比较数据结构内部的内容（例如：2个列表）在结构上的相等性，is运算符比较对象实体的两个值，返回True或False。

逻辑运算符：and、or和not会将几个值（例如：0、None、空字符串和空列表）作为False对待，相反，会将其他大多数python当做True对待。

下标运算符：[]和集合一起使用。

选择器运算符："."用于引用一个模块、类或对象中的一个具名的项。

运算符的标准优先级：选择器运算符、函数调用、下标运算符、算数运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符。

7、数据类型

python中任何变量都可以任何类型的一个值，变量不会声明为某一个类型，变量会被直接赋一个值。在编写代码时候不用太注意这些，python会在运行时自动进行检查。

8、import语句

import语句的作用是：使得另一个模块中的标识符可以被一个程序所看到，这些标识符可能是对象名、函数名或类名。import有下面2种使用方式：

①、import math

这使得math模块中定义的任何名称，在当前模块中都可以通过math.形式的语法而变得可用；

②、from math import sqrt

这种使用方法是：只导入要使用的名称本身，这样一来，就可以不带有模块名作为前缀来使用该名称；

PS：除非真的需要第二种方法，否则建议使用import直接导入某个模块这种使用方法！

以上为python基础的一些规范使用方法和术语的解释，仅供参考，后续会更新python相关的其他使用技巧。