基本语法

编码

默认情况下，Python 3 源码文件以UTF-8编码，所有的字符串都是unicode字符串。当然，也可以为源码文件指定不同的编码：

# -*- coding: cp-1252 -*-

上述定义允许在源文件中使用 Windows-1252 字符集中的字符编码，对应适合语言为保加利亚语、白罗斯语、马其顿语、俄语、塞尔维亚语。

标识符

标识符是对对象引用起的一个名字。在python中，需要遵循以下规则：

1. 长度任意长
2. 不能和python 3的关键字，即保留字，同名
3. 标识符ASCII字母、下划线以及大多数非英文语言的字母，只要是Unicode编码的字母都可以充当引导字符，后续字符可以是任意引导符，或任意非空格字符，包括Unicode编码中认为是数字的任意字符
4. 不要使用Python预定义的标识符名，因此要避免使用NotImplemented与Eliiipsis等名字，这些在未来有可能被Python的新版本使用到
5. 不要使用Python内置函数名或内置数据类型或异常名作为标识符名
6. 关于下划线的约定，名字的开头和结尾都使用下划线的情况应该避免，因为Python中大量采用这种名字定义了各种特殊方法和变量；在有些情况，以一个或两个下划线引导的名称，但是没有使用两个下划线结尾的应该特殊对待

保留字

保留字即关键字，不能被用作任何的标识符名称。python的标准库提供了一个keyword模块，可以输出当前版本的所有关键字。

import keyword
keyword.kwlist

注释

python 中有3种注释方式：

1. 单行注释以#开头
2. 多行注释用三个单引号'''，将被注释语句包围起来
3. 多行注释用三个双引号"""，将被注释语句包围起来

   # 单行注释
   """
   这是多行注释
   这是多行注释
   """
   '''
   这也是多行注释
   这也是多行注释
   '''

行与缩进

python和其他语言最大的区别就是它使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号{}。
缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进格数。

s = set([1, 2, 3, 4])
for v in s:
print(v)

s = set([1, 2, 3, 4])
for v in s:    
    print(v)   # 缩进四个空格

多行语句

Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠()来实现多行语句

s = set([1, 2, 3 \
	,4, 5])
s

运算符

python 3 支持一下类型的运算符。

算数运算符

运算符	描述	实例
+	加 两个对象相加	a = 1; b = 2; a + b = 3
-	减 两个对象相减	a = 1; b = 2; a - b = -1
*	乘 两个对象相乘	a = 1; b = 2; a * b = 2
/	除 两个对象相除	a = 1; b = 2; a / b = 0.5
%	取模 返回除法的余数	a = 1; b = 2; a % b = 1
**	幂 返回x的y次幂	a = 1; b = 2; a ** b = 1
//	取整除 返回商的整数部分（向下取整）	a = 1; b = 2; a // b = 0

关系运算符

运算符	描述	实例
==	等于 比较两个对象是否相等	a = 1; b = 2; a == b false
！=	不等于 比较两个对象是否不相等	a = 1; b = 2; a ！= b true
<>	不等于 比较两个对象是否不相等	a = 1; b = 2; a <> b true
>	大于 返回x是否大于y	a = 1; b = 2; a > b false
<	小于 返回x是否小于y。	a = 1; b = 2; a < b true
>=	大于等于 返回x是否大于等于y	a = 1; b = 2; a >= b false
<=	小于等于 返回x是否小于等于y	a = 1; b = 2; a <= b true

赋值运算符

运算符	描述	实例
=	赋值运算符	a = 1; b = 2; c = a + b
+=	加法赋值运算符	c += a 等效于 c = c + a
-=	减法赋值运算符	c -= a 等效于 c = c - a
*=	乘法赋值运算符	c *= a 等效于 c = c * a
/=	除法赋值运算符	c /= a 等效于 c = c / a
%=	取模赋值运算符	c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符	c **= a 等效于 c = c ** a
//=	取整除赋值运算符	c //= a 等效于 c = c // a

逻辑运算符

运算符	描述	实例
and	a and b	布尔 与-如果a为False，a and b 返回False，否则它返回b的计算值
or	a or b	布尔 或-如果a为True，a and b 返回True，否则它返回b的计算值
not	not a	布尔 非-如果a为True，返回False，如果a为False，它返回True

位运算符

假设a为60，b为13

成员运算符

运算符	描述	实例
in	如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False。	x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。
not in	如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。	x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。

身份运算符

运算符	描述	实例
is	is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象	x is y, 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True，否则返回 False
is not	is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象	x is not y ， 类似 id(a) != id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True，否则返回 False。

运算符优先级

以下表格给出了从最高到最低优先级的所有运算符

条件控制

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块。
可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程

if语句

python中if语句的一般形式如下所示：

if condition_1:
	statement_block_1
elif condition_2:
	statement_block_2
else:
	statement_block_3

· 如果“condition_1”为True，将执行statement_block_1块语句
· 如果“condition_2”为False，将判断“condition_2”
· 如果“condition_2”为True，将执行statement_block_2块语句
· 如果“condition_2”为False，将执行statement_block_3块语句

Python中使用了elif 代替了 else if，所以 if语句的关键字为：if-wlif-else。
注意：
· 每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
· 使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
· 在Python中没有switch – case语句。

# a = 15
# a = 6
a = 3
if a > 10:
	print("a is bigger than 10")
elif a > 5:
	print("a is bigger than 5 less than 10")
else:
	print("a is less than 5")

if 嵌套

在嵌套 if 语句中，可以把 if...elif...else 结构放在另外一个 if...elif...else 结构中。

if 表达式1:
    语句
    if 表达式2:
        语句
    elif 表达式3:
        语句
    else:
        语句
elif 表达式4:
    语句
else:
    语句

示例：

# !/usr/bin/python3
 
num = int(input("输入一个数字："))
if num % 2 == 0:
    if num %3 == 0:
        print("你输入的数字可以整除 2 和 3")
    else:
        print("你输入的数字可以整除 2，但不能整除 3")
else:
    if num % 3 == 0:
        print("你输入的数字可以整除 3，但不能整除 2")
    else:
        print("你输入的数字不能整除 2 和 3")

while循环

Python中的循环语句有for和while。
python循环语句的控制结构图如下所示：

while语句的一般形式如下：

while 判断条件:
	语句

同样需要注意冒号和缩进。另外，在python中没有do...while循环。
以下示例使用了while来计算1到100的总和：

#!/usr/bin/env python3
 
n = 100
 
sum = 0
counter = 1
while counter <= n:
    sum = sum + counter
    counter += 1
 
print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum))

无限循环

我们可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环，实例如下：

#!/usr/bin/python3
 
var = 1
while var == 1 :  # 表达式永远为 true
   num = int(input("输入一个数字  :"))
   print ("你输入的数字是: ", num)
 
print ("Good bye!")

执行以上脚本，输出结果如下：

输入一个数字  :5
你输入的数字是:  5
输入一个数字  

你可以使用 CTRL+C 来退出当前的无限循环。

无限循环在服务器上客户端的实时请求非常有用。

while 循环使用else语句

在 while … else 在条件语句为 false 时执行 else 的语句块：

#!/usr/bin/python3
 
count = 0
while count < 5:
   print (count, " 小于 5")
   count = count + 1
else:
   print (count, " 大于或等于 5")

执行以上脚本，输出结果如下：

0  小于 5
1  小于 5
2  小于 5
3  小于 5
4  小于 5
5  大于或等于 5

for循环

Python for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。

for循环的一般格式如下：

for <variable> in <sequence>:
    <statements>
else:
    <statements>

Python loop循环实例：

languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"] 
for x in languages:
    print (x)
C
C++
Perl
Python

break和continue语句及循环中的else子句

break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果你从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。 实例如下：

#!/usr/bin/python3
 
for letter in 'Runoob':     # 第一个实例
   if letter == 'b':
      break
   print ('当前字母为 :', letter)
  
var = 10                    # 第二个实例
while var > 0:              
   print ('当期变量值为 :', var)
   var = var -1
   if var == 5:
      break
 
print ("Good bye!")

执行以上脚本输出结果为：

当前字母为 : R
当前字母为 : u
当前字母为 : n
当前字母为 : o
当前字母为 : o
当期变量值为 : 10
当期变量值为 : 9
当期变量值为 : 8
当期变量值为 : 7
当期变量值为 : 6
Good bye!

continue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

#!/usr/bin/python3
 
for letter in 'Runoob':     # 第一个实例
   if letter == 'o':        # 字母为 o 时跳过输出
      continue
   print ('当前字母 :', letter)
 
var = 10                    # 第二个实例
while var > 0:              
   var = var -1
   if var == 5:             # 变量为 5 时跳过输出
      continue
   print ('当前变量值 :', var)
print ("Good bye!")

执行以上脚本输出结果为：

当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
当前字母 : b
当前变量值 : 9
当前变量值 : 8
当前变量值 : 7
当前变量值 : 6
当前变量值 : 4
当前变量值 : 3
当前变量值 : 2
当前变量值 : 1
当前变量值 : 0
Good bye!

循环语句可以有 else 子句，它在穷尽列表(以for循环)或条件变为 false (以while循环)导致循环终止时被执行,但循环被break终止时不执行。

如下实例用于查询质数的循环例子:

#!/usr/bin/python3
 
for n in range(2, 10):
    for x in range(2, n):
        if n % x == 0:
            print(n, '等于', x, '*', n//x)
            break
    else:
        # 循环中没有找到元素
        print(n, ' 是质数')

执行以上脚本输出结果为：

2  是质数
3  是质数
4 等于 2 * 2
5  是质数
6 等于 2 * 3
7  是质数
8 等于 2 * 4
9 等于 3 * 3

pass

Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。

pass 不做任何事情，一般用做占位语句，如下实例

while True:
    pass  # 等待键盘中断 (Ctrl+C)

最小的类:

class MyEmptyClass:
    pass

以下实例在字母为 o 时 执行 pass 语句块:

#!/usr/bin/python3
 
for letter in 'Runoob': 
   if letter == 'o':
      pass
      print ('执行 pass 块')
   print ('当前字母 :', letter)
 
print ("Good bye!")

执行以上脚本输出结果为：

当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
执行 pass 块
当前字母 : o
执行 pass 块
当前字母 : o
当前字母 : b
Good bye!

迭代器与生成器

迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

list=[1, 2, 3, 4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
print (next(it))
print (next(it))

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

#!/usr/bin/python3
 
list=[1, 2, 3, 4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

也可以使用 next() 函数：

#!/usr/bin/python3
 
import sys         # 引入 sys 模块
 
list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。

如果你已经了解的面向对象编程，都支持类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。

iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

next() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

执行输出结果为：

1
2
3
4
5

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

执行输出结果为：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
· 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。
· 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
· 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
· 函数内容以冒号起始，并且缩进。
· return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

语法

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名（参数列表）:
    函数体

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

函数调用

定义一个函数：给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从 Python 命令提示符执行。

如下实例调用了 printme() 函数：

#!/usr/bin/python3
 
# 定义函数
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!")
printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

我要调用用户自定义函数!
再次调用同一函数

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，”Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

·`不可变类型`：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。

·`可变类型`：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

·`不可变类型`：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

·`可变类型`：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

#!/usr/bin/python3
 
def ChangeInt( a ):
    a = 10
 
b = 2
ChangeInt(b)
print( b ) # 结果是 2

实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。

传可变对象实例

可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：

#!/usr/bin/python3
 
# 可写函数说明
def changeme( mylist ):
   "修改传入的列表"
   mylist.append([1,2,3,4])
   print ("函数内取值: ", mylist)
   return
 
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("函数外取值: ", mylist)

传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：

函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

·必需参数
·关键字参数
·默认参数
·不定长参数

必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

#!/usr/bin/python3
 
#可写函数说明
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
#调用printme函数
printme()

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 10, in <module>
    printme()
TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

#!/usr/bin/python3
 
#可写函数说明
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
#调用printme函数
printme( str = "菜鸟教程")

以上实例输出结果：

菜鸟教程

以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序：

#!/usr/bin/python3
 
#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )

以上实例输出结果：

名字:  runoob
年龄:  50

默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

#!/usr/bin/python3
 
#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )

以上实例输出结果：

名字:  runoob
年龄:  50
------------------------
名字:  runoob
年龄:  35

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

#!/usr/bin/python3
  
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vartuple)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

输出: 
70
(60, 50)

如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。如下实例：

#!/usr/bin/python3
 
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   for var in vartuple:
      print (var)
   return
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

输出:
10
输出:
70
60
50

还有一种就是参数带两个星号 ** 基本语法如下：

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

#!/usr/bin/python3
  
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, **vardict ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vardict)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)

以上实例输出结果：

输出: 
1
{'a': 2, 'b': 3}

声明函数时，参数中星号 * 可以单独出现，例如:

def f(a,b,*,c):
    return a+b+c

如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。

>>> def f(a,b,*,c):
...     return a+b+c
... 
>>> f(1,2,3)   # 报错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> f(1,2,c=3) # 正常
6
>>>

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
· lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
· lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
· lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
· 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例：

#!/usr/bin/python3
 
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

return语句

return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：

#!/usr/bin/python3
 
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
   # 返回2个参数的和."
   total = arg1 + arg2
   print ("函数内 : ", total)
   return total
 
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
print ("函数外 : ", total)

以上实例输出结果：

函数内 :  30
函数外 :  30

变量作用域

Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4种，分别是：
· L （Local） 局部作用域
· E （Enclosing） 闭包函数外的函数中
· G （Global） 全局作用域
· B （Built-in） 内建作用域
以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内建中找。

x = int(2.9)  # 内建作用域
 
g_count = 0  # 全局作用域
def outer():
    o_count = 1  # 闭包函数外的函数中
    def inner():
        i_count = 2  # 局部作用域

Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问，如下代码：

>>> if True:
...  msg = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg
'I am from Runoob'
>>> 

实例中 msg 变量定义在 if 语句块中，但外部还是可以访问的。

如果将 msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问：

>>> def test():
...     msg_inner = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'msg_inner' is not defined
>>> 

从报错的信息上看，说明了 msg_inner 未定义，无法使用，因为它是局部变量，只有在函数内可以使用。

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

#!/usr/bin/python3
 
total = 0 # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
    #返回2个参数的和."
    total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
    print ("函数内是局部变量 : ", total)
    return total
 
#调用sum函数
sum( 10, 20 )
print ("函数外是全局变量 : ", total)

以上实例输出结果：

函数内是局部变量 :  30
函数外是全局变量 :  0

global 和 nonlocal关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

以下实例修改全局变量 num：

#!/usr/bin/python3
 
num = 1
def fun1():
    global num  # 需要使用 global 关键字声明
    print(num) 
    num = 123
    print(num)
fun1()
print(num)

以上实例输出结果：

1
123
123

如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：

#!/usr/bin/python3
 
def outer():
    num = 10
    def inner():
        nonlocal num   # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer()

以上实例输出结果：

100
100

另外有一种特殊情况，假设下面这段代码被运行：

#!/usr/bin/python3
 
a = 10
def test():
    a = a + 1
    print(a)
test()

以上程序执行，报错信息如下：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in <module>
    test()
  File "test.py", line 5, in test
    a = a + 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

错误信息为局部作用域引用错误，因为 test 函数中的 a 使用的是局部，未定义，无法修改。

修改 a 为全局变量，通过函数参数传递，可以正常执行输出结果为：

#!/usr/bin/python3
 
a = 10
def test(a):
    a = a + 1
    print(a)
test(a)

执行输出结果为：

11

模块

在前面的几个章节中我们脚本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。

下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。

#!/usr/bin/python3
# 文件名: using_sys.py
 
import sys
 
print('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:
   print(i)
 
print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n')

执行结果如下所示：

python using_sys.py 参数1 参数2
命令行参数如下:
using_sys.py
参数1
参数2


Python 路径为： ['/root', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages'] 

· import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。
· sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
· sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。

import语句

想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：

import module1[, module2[,... moduleN]

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

#!/usr/bin/python3
# Filename: support.py
 
def print_func( par ):
    print ("Hello : ", par)
    return

test.py 引入 support 模块：

#!/usr/bin/python3
# Filename: test.py
 
# 导入模块
import support
 
# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

以上实例输出结果：

$ python3 test.py 
Hello :  Runoob

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

当我们使用import语句的时候，Python解释器是怎样找到对应的文件的呢？

这就涉及到Python的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量，事实上，也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在Python编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在sys模块中的path变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
>>> 

sys.path 输出是一个列表，其中第一项是空串’’，代表当前目录（若是从一个脚本中打印出来的话，可以更清楚地看出是哪个目录），亦即我们执行python解释器的目录（对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录）。

因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件，就会把要引入的模块屏蔽掉。

了解了搜索路径的概念，就可以在脚本中修改sys.path来引入一些不在搜索路径中的模块。

现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个fibo.py的文件，代码如下：

# 斐波那契(fibonacci)数列模块
 
def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()
 
def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列
    result = []
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        result.append(b)
        a, b = b, a+b
    return result

然后进入Python解释器，使用下面的命令导入这个模块：

>>> import fibo

这样做并没有把直接定义在fibo中的函数名称写入到当前符号表里，只是把模块fibo的名字写到了那里。

可以使用模块名称来访问函数：

>>>fibo.fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__
'fibo'

如果你打算经常使用一个函数，你可以把它赋给一个本地的名称：

>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

from…import语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。

from … import * 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

深入模块

模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞花。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。比如:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中（所以在这个例子里面，fibo 这个名称是没有定义的）。

这还有一种方法，可以一次性的把模块中的所有（函数，变量）名称都导入到当前模块的字符表:

>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这将把所有的名字都导入进来，但是那些由单一下划线（_）开头的名字不在此例。大多数情况， Python程序员不使用这种方法，因为引入的其它来源的命名，很可能覆盖了已有的定义。

__name__属性

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

#!/usr/bin/python3
# Filename: using_name.py

if __name__ == '__main__':
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块')

运行输出如下：

$ python using_name.py
程序自身在运行

$ python
>>> import using_name
我来自另一模块
>>>

说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是’main‘时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

说明：name 与 main 底下是双下划线， _ _ 是这样去掉中间的那个空格。

dir() 函数

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回:

>>> import fibo, sys
>>> dir(fibo)
['__name__', 'fib', 'fib2']
>>> dir(sys)  
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__',
 '__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',
 '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe',
 '_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv',
 'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder',
 'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook',
 'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix',
 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style',
 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
 'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit',
 'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount',
 'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info',
 'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path',
 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1',
 'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit',
 'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
 'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> import fibo
>>> fib = fibo.fib
>>> dir() # 得到一个当前模块中定义的属性列表
['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
>>> a = 5 # 建立一个新的变量 'a'
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
>>>
>>> del a # 删除变量名a
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>>

标准模块

Python 本身带着一些标准的模块库，在 Python 库参考文档中将会介绍到（就是后面的”库参考文档”）。

有些模块直接被构建在解析器里，这些虽然不是一些语言内置的功能，但是他却能很高效的使用，甚至是系统级调用也没问题。

这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置，比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。

应该注意到这有一个特别的模块 sys ，它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串:

>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
'... '
>>> sys.ps1 = 'C> '
C> print('Yuck!')
Yuck!
C>

包

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用”点模块名称”。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块，或者是 Python 图形库。

不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之为一个”包”）。

现存很多种不同的音频文件格式（基本上都是通过后缀名区分的，例如： .wav，:file:.aiff，:file:.au，），所以你需要有一组不断增加的模块，用来在不同的格式之间转换。

并且针对这些音频数据，还有很多不同的操作（比如混音，添加回声，增加均衡器功能，创建人造立体声效果），所以你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。

这里给出了一种可能的包结构（在分层的文件系统中）:

sound/                          顶层包
      __init__.py               初始化 sound 包
      formats/                  文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  声音效果子包
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  filters 子包
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 init.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 :file:init.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为（将在后面介绍的） __all__变量赋值。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

import sound.effects.echo

这将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须使用全名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种导入子模块的方法是:

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块: echo，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同样的，这种方法会导入子模块: echo，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

注意当使用from package import item这种形式的时候，对应的item既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。

import语法会首先把item当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，恭喜，一个:exc:ImportError 异常被抛出了。

反之，如果使用形如import item.subitem.subsubitem这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。

从一个包中导入*

设想一下，如果我们使用 from sound.effects import *会发生什么？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，一个一个的把它们都导入进来。

但是很不幸，这个方法在 Windows平台上工作的就不是非常好，因为Windows是一个大小写不区分的系统。

在这类平台上，没有人敢担保一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块 echo 还是 Echo 甚至 ECHO。

（例如，Windows 95就很讨厌的把每一个文件的首字母大写显示）而且 DOS 的 8+3 命名规则对长模块名称的处理会把问题搞得更纠结。

为了解决这个问题，只能烦劳包作者提供一个精确的包的索引了。

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 init.py 存在一个叫做 all 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。

作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 all 也更新了啊。你说我就不这么做，我就不使用导入*这种用法，好吧，没问题，谁让你是老板呢。这里有一个例子，在:file:sounds/effects/init.py中包含如下代码:

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

这表示当你使用from sound.effects import *这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。

如果 all 真的没有定义，那么使用from sound.effects import *这种语法的时候，就不会导入包 sound.effects 里的任何子模块。他只是把包sound.effects和它里面定义的所有内容导入进来（可能运行__init__.py里定义的初始化代码）。

这会把 init.py 里面定义的所有名字导入进来。并且他不会破坏掉我们在这句话之前导入的所有明确指定的模块。看下这部分代码:

import sound.effects.echo
import sound.effects.surround
from sound.effects import *

这个例子中，在执行from…import前，包sound.effects中的echo和surround模块都被导入到当前的命名空间中了。（当然如果定义了__all__就更没问题了）

通常我们并不主张使用*这种方法来导入模块，因为这种方法经常会导致代码的可读性降低。不过这样倒的确是可以省去不少敲键的功夫，而且一些模块都设计成了只能通过特定的方法导入。

记住，使用from Package import specific_submodule这种方法永远不会有错。事实上，这也是推荐的方法。除非是你要导入的子模块有可能和其他包的子模块重名。

如果在结构中包是一个子包（比如这个例子中对于包sound来说），而你又想导入兄弟包（同级别的包）你就得使用导入绝对的路径来导入。比如，如果模块sound.filters.vocoder 要使用包sound.effects中的模块echo，你就要写成 from sound.effects import echo。

from . import echo
from .. import formats
from ..filters import equalizer

无论是隐式的还是显式的相对导入都是从当前模块开始的。主模块的名字永远是”main“，一个Python应用程序的主模块，应当总是使用绝对路径引用。

包还提供一个额外的属性__path__。这是一个目录列表，里面每一个包含的目录都有为这个包服务的__init__.py，你得在其他__init__.py被执行前定义哦。可以修改这个变量，用来影响包含在包里面的模块和子包。

这个功能并不常用，一般用来扩展包里面的模块。

引用

本章主要参考以下文章教程
http://www.runoob.com/python3/python3-conditional-statements.html
http://www.runoob.com/python3/python3-conditional-statements.html
http://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html
http://www.runoob.com/python3/python3-function.html