Python入门详细介绍

作为最爱的语言之一，首先来详细介绍一下我对Python的认识吧~~当然，Python的特性远远不止我在次介绍的这些，这就需要读者自己去研究了。此文章中所有的代码高亮也是有一个Python的程序所完成的，叫做pygmentize。它可以解析多种编程语言并生成相应的HTML、LATEX等等来对代码进行高亮显示。 和Perl、Ruby一样，Python是一种动态类型语言(Dynamically Typed)，也是一种脚本语言(Scripting Language)，解释型语言(Interpreted)。这种类型语言的特性在于它们语法简洁，无须编译，拥有非常方便但又强大的数据结构操作，很利于创建初始程序原型或者完成某些小型脚本处理。例如，我如果想要用Python对某个文件中的每一行进行同一个操作的话：

#!/usr/bin/env python

f = open("example.file")
lines = f.readlines()
lines = map(lambda x : x.strip() + " str", lines)
print lines

以上就不一一解释了，但是example.file文件内容如下：

first line
second line
third line

输出结果如下：

['first line str', 'second line str', 'third line str']

Python中我喜欢的特性 Python的特性主要来自动态类型和脚本语言，所以很多我喜欢的特性其实也就是动态类型语言的特性：

1. 简洁干净的语法结构。和许多语言不同，Python的某个程序块的开始和结束并不是由某个符号或者语句所包围，而是采用冒号和缩进来进行区别，例如：

   #!/usr/bin/env python
   
   def println(line):
   print line
   
   f = open("example.file")
   lines = f.readlines()
   for line in lines:
       println(line)
   

   以上的简短程序中，函数体和函数声明、for语句和语句块都是由冒号和缩进进行分隔，看上去非常清楚，增加可读性。然而，这种方式有利也有弊。在使语法干净的同时，它使得程序的书写非常严格，而且在自动生成代码上也会增加不必要的处理。
2. 多值赋值和返回。这是脚本语言一个非常有用的特性。Python中有一个数据结构叫做tuple，他只可读不可写，然而却为多值赋值和返回提供了可能。例如，我如果要对多个变量同时赋值，我无须在每一行写一个，可以如下：

   var1, var2, var3 = 3, 4, 5

   这样，一方面减少了我的代码量，另一方面，如果我将同一类的变量放在一起赋值，可以增加可读性。多值返回就更有用了，在很多时候，我们需要返回的不只是某一个变量，而是想返回多个变量。例如：很多时候我们想得到数组中最大元素和最大元素的索引，那么用Python就可以如下：

   #!/usr/bin/env python
   
   # assume the list is "l", and all the values are positive
   def max_in_list(l):
       mvalue = -1
       mindex = -1
       for i in range(len(l)):
       value = l[i]
       if value > mvalue:
           mvalue = value
           mindex = i
   
       return (mvalue, mindex)
   
   value, index =  max_in_list(l)

3. List comprehension。这是我最喜欢的一个特性，在数组/列表处理上非常实用。其作用是对某个已有列表的每个元素进行操作，并返回新的列表。例如，我要对某个列表中的所有大于2的数字加上另一个数，可以如下：

   #!/usr/bin/env python
   
   l = [4, 3, 5, 87, 4, 6, 4, 2]
   new_l = [x + 2 for x in l if x > 2]
   print new_l

4. 高阶函数。这其实是各种动态语言都拥有的一个特性，而且非常有用。所谓高阶函数，从简单说来就是指函数可以作为另一个函数的参数。注意这是不是说将函数的返回结果作为参数，而是将函数本身作为参数。例如：

   #!/usr/bin/env python
   
   def add_one(n):
       return n + 1
   
   def add_two(n):
       return n + 2
   
   def process_list(func, list):
       for n in list:
           print func(n)
   
   l = [3, 4, 5, 6, 7]
   print "Function = add_one ", "-"*30
   process_list(add_one, l)
   print "Function = add_two ", "-"*30
   process_list(add_two, l)
   

   Python中还有一个特殊的lambda关键字来代表某个匿名函数例如以上的例子我可以改成如下：

   #!/usr/bin/env python
   
   def process_list(func, list):
   for n in list:
       print func(n)
   
   l = [3, 4, 5, 6, 7]
   print "Function = add_one ", "-"*30
   process_list(lambda x : x + 1, l)
   print "Function = add_two ", "-"*30
   process_list(lambda x : x + 2, l)