Python 是 90 年代初由 Guido Van Rossum 创立的。它是当前最流行的程序语言之一。它那纯净的语法令我一见倾心,它简直就是可以运行的伪码。

请注意:本文以 Python 2.7 为基准,但也应该适用于所有 2.X 版本。还要继续学习最新的 Python 3 哦!

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# Single line comments start with a hash.  
# 单行注释由一个井号开头。  
""" Multiline strings can be written  
    using three "'s, and are often used  
    as comments  
    三个双引号(或单引号)之间可以写多行字符串,  
    通常用来写注释。  
"""  
   
####################################################  
## 1. Primitive Datatypes and Operators  
## 1. 基本数据类型和操作符  
####################################################  
   
# You have numbers  
# 数字就是数字  
3 #=> 3  
   
# Math is what you would expect  
# 四则运算也是你所期望的那样  
1 + 1 #=> 2  
8 - 1 #=> 7  
10 * 2 #=> 20  
35 / 5 #=> 7  
   
# Division is a bit tricky. It is integer division and floors the results  
# automatically.  
# 除法有一点棘手。  
# 对于整数除法来说,计算结果会自动取整。  
5 / 2 #=> 2  
   
# To fix division we need to learn about floats.  
# 为了修正除法的问题,我们需要先学习浮点数。  
2.0     # This is a float  
2.0     # 这是一个浮点数  
11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...much better  
11.0 / 4.0 #=> 2.75 啊……这样就好多了  
   
# Enforce precedence with parentheses  
# 使用小括号来强制计算的优先顺序  
(1 + 3) * 2 #=> 8  
   
# Boolean values are primitives  
# 布尔值也是基本数据类型  
True  
False  
   
# negate with not  
# 使用 not 来取反  
not True #=> False  
not False #=> True  
   
# Equality is ==  
# 等式判断用 ==  
1 == 1 #=> True  
2 == 1 #=> False  
   
# Inequality is !=  
# 不等式判断是用 !=  
1 != 1 #=> False  
2 != 1 #=> True  
   
# More comparisons  
# 还有更多的比较运算  
1 < 10 #=> True  
1 > 10 #=> False  
2 <= 2 #=> True  
2 >= 2 #=> True  
   
# Comparisons can be chained!  
# 居然可以把比较运算串连起来!  
1 < 2 < 3 #=> True  
2 < 3 < 2 #=> False  
   
# Strings are created with " or '  
# 使用 " 或 ' 来创建字符串  
"This is a string."  
'This is also a string.'  
   
# Strings can be added too!  
# 字符串也可以相加!  
"Hello " + "world!" #=> "Hello world!"  
   
# A string can be treated like a list of characters  
# 一个字符串可以视为一个字符的列表  
# (译注:后面会讲到“列表”。)  
"This is a string"[0] #=> 'T'  
   
# % can be used to format strings, like this:  
# % 可以用来格式化字符串,就像这样:  
"%s can be %s" % ("strings", "interpolated")  
   
# A newer way to format strings is the format method.  
# This method is the preferred way  
# 后来又有一种格式化字符串的新方法:format 方法。  
# 我们推荐使用这个方法。  
"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")  
   
# You can use keywords if you don't want to count.  
# 如果你不喜欢数数的话,可以使用关键字(变量)。  
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")  
   
# None is an object  
# None 是一个对象  
None #=> None  
   
# Don't use the equality `==` symbol to compare objects to None  
# Use `is` instead  
# 不要使用相等符号 `==` 来把对象和 None 进行比较,  
# 而要用 `is`。  
"etc" is None #=> False  
None is None  #=> True  
   
# The 'is' operator tests for object identity. This isn't  
# very useful when dealing with primitive values, but is  
# very useful when dealing with objects.  
# 这个 `is` 操作符用于比较两个对象的标识。  
# (译注:对象一旦建立,其标识就不会改变,可以认为它就是对象的内存地址。)  
# 在处理基本数据类型时基本用不上,  
# 但它在处理对象时很有用。  
   
# None, 0, and empty strings/lists all evaluate to False.  
# All other values are True  
# None、0 以及空字符串和空列表都等于 False,  
# 除此以外的所有值都等于 True。  
0 == False  #=> True  
"" == False #=> True  
   
   
####################################################  
## 2. Variables and Collections  
## 2. 变量和集合  
####################################################  
   
# Printing is pretty easy  
# 打印输出很简单  
print "I'm Python. Nice to meet you!"  
   
   
# No need to declare variables before assigning to them.  
# 在赋值给变量之前不需要声明  
some_var = 5    # Convention is to use lower_case_with_underscores  
                # 变量名的约定是使用下划线分隔的小写单词  
some_var #=> 5  
   
# Accessing a previously unassigned variable is an exception.  
# See Control Flow to learn more about exception handling.  
# 访问一个未赋值的变量会产生一个异常。  
# 进一步了解异常处理,可参见下一节《控制流》。  
some_other_var  # Raises a name error  
                # 会抛出一个名称错误  
   
# if can be used as an expression  
# if 可以作为表达式来使用  
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"  
   
# Lists store sequences  
# 列表用于存储序列  
li = []  
# You can start with a prefilled list  
# 我们先尝试一个预先填充好的列表  
other_li = [4, 5, 6]  
   
# Add stuff to the end of a list with append  
# 使用 append 方法把元素添加到列表的尾部  
li.append(1)    #li is now [1]  
                #li 现在是 [1]  
li.append(2)    #li is now [1, 2]  
                #li 现在是 [1, 2]  
li.append(4)    #li is now [1, 2, 4]  
                #li 现在是 [1, 2, 4]  
li.append(3)    #li is now [1, 2, 4, 3]  
                #li 现在是 [1, 2, 4, 3]  
# Remove from the end with pop  
# 使用 pop 来移除最后一个元素  
li.pop()        #=> 3 and li is now [1, 2, 4]  
                #=> 3,然后 li 现在是 [1, 2, 4]  
# Let's put it back  
# 我们再把它放回去  
li.append(3)    # li is now [1, 2, 4, 3] again.  
                # li 现在又是 [1, 2, 4, 3] 了  
   
# Access a list like you would any array  
# 像访问其它语言的数组那样访问列表  
li[0] #=> 1  
# Look at the last element  
# 查询最后一个元素  
li[-1] #=> 3  
   
# Looking out of bounds is an IndexError  
# 越界查询会产生一个索引错误  
li[4] # Raises an IndexError  
      # 抛出一个索引错误  
   
# You can look at ranges with slice syntax.  
# (It's a closed/open range for you mathy types.)  
# 你可以使用切片语法来查询列表的一个范围。  
# (这个范围相当于数学中的左闭右开区间。)  
li[1:3] #=> [2, 4]  
# Omit the beginning  
# 省略开头  
li[2:] #=> [4, 3]  
# Omit the end  
# 省略结尾  
li[:3] #=> [1, 2, 4]  
   
# Remove arbitrary elements from a list with del  
# 使用 del 来删除列表中的任意元素  
del li[2] # li is now [1, 2, 3]  
          # li 现在是 [1, 2, 3]  
   
# You can add lists  
# 可以把列表相加  
li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Note: li and other_li is left alone  
              #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 请留意 li 和 other_li 并不会被修改  
   
# Concatenate lists with extend  
# 使用 extend 来合并列表  
li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]  
                    # 现在 li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]  
   
# Check for existence in a list with in  
# 用 in 来检查是否存在于某个列表中  
1 in li #=> True  
   
# Examine the length with len  
# 用 len 来检测列表的长度  
len(li) #=> 6  
   
   
# Tuples are like lists but are immutable.  
# 元组很像列表,但它是“不可变”的。  
tup = (1, 2, 3)  
tup[0] #=> 1  
tup[0] = 3  # Raises a TypeError  
            # 抛出一个类型错误  
   
# You can do all those list thingies on tuples too  
# 操作列表的方式通常也能用在元组身上  
len(tup) #=> 3  
tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)  
tup[:2] #=> (1, 2)  
2 in tup #=> True  
   
# You can unpack tuples (or lists) into variables  
# 你可以把元组(或列表)中的元素解包赋值给多个变量  
a, b, c = (1, 2, 3)     # a is now 1, b is now 2 and c is now 3  
                        # 现在 a 是 1,b 是 2,c 是 3  
# Tuples are created by default if you leave out the parentheses  
# 如果你省去了小括号,那么元组会被自动创建  
d, e, f = 4, 5, 6  
# Now look how easy it is to swap two values  
# 再来看看交换两个值是多么简单。  
e, d = d, e     # d is now 5 and e is now 4  
                # 现在 d 是 5 而 e 是 4  
   
   
# Dictionaries store mappings  
# 字典用于存储映射关系  
empty_dict = {}  
# Here is a prefilled dictionary  
# 这是一个预先填充的字典  
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}  
   
# Look up values with []  
# 使用 [] 来查询键值  
filled_dict["one"] #=> 1  
   
# Get all keys as a list  
# 将字典的所有键名获取为一个列表  
filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]  
# Note - Dictionary key ordering is not guaranteed.  
# Your results might not match this exactly.  
# 请注意:无法保证字典键名的顺序如何排列。  
# 你得到的结果可能跟上面的示例不一致。  
   
# Get all values as a list  
# 将字典的所有键值获取为一个列表  
filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]  
# Note - Same as above regarding key ordering.  
# 请注意:顺序的问题和上面一样。  
   
# Check for existence of keys in a dictionary with in  
# 使用 in 来检查一个字典是否包含某个键名  
"one" in filled_dict #=> True  
1 in filled_dict #=> False  
   
# Looking up a non-existing key is a KeyError  
# 查询一个不存在的键名会产生一个键名错误  
filled_dict["four"] # KeyError  
                    # 键名错误  
   
# Use get method to avoid the KeyError  
# 所以要使用 get 方法来避免键名错误  
filled_dict.get("one") #=> 1  
filled_dict.get("four") #=> None  
# The get method supports a default argument when the value is missing  
# get 方法支持传入一个默认值参数,将在取不到值时返回。  
filled_dict.get("one", 4) #=> 1  
filled_dict.get("four", 4) #=> 4  
   
# Setdefault method is a safe way to add new key-value pair into dictionary  
# Setdefault 方法可以安全地把新的名值对添加到字典里  
filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] is set to 5  
                                  #filled_dict["five"] 被设置为 5  
filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] is still 5  
                                  #filled_dict["five"] 仍然为 5  
   
   
# Sets store ... well sets  
# set 用于保存集合  
empty_set = set()  
# Initialize a set with a bunch of values  
# 使用一堆值来初始化一个集合  
some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set is now set([1, 2, 3, 4])  
                            # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4])  
   
# Since Python 2.7, {} can be used to declare a set  
# 从 Python 2.7 开始,{} 可以用来声明一个集合  
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}  
                             # (译注:集合是种无序不重复的元素集,因此重复的 2 被滤除了。)  
                             # (译注:{} 不会创建一个空集合,只会创建一个空字典。)  
   
# Add more items to a set  
# 把更多的元素添加进一个集合  
filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}  
                  # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}  
   
# Do set intersection with &  
# 使用 & 来获取交集  
other_set = {3, 4, 5, 6}  
filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}  
   
# Do set union with |  
# 使用 | 来获取并集  
filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}  
   
# Do set difference with -  
# 使用 - 来获取补集  
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}  
   
# Check for existence in a set with in  
# 使用 in 来检查是否存在于某个集合中  
2 in filled_set #=> True  
10 in filled_set #=> False  
   
   
####################################################  
## 3. Control Flow  
## 3. 控制流  
####################################################  
   
# Let's just make a variable  
# 我们先创建一个变量  
some_var = 5  
   
# Here is an if statement. Indentation is significant in python!  
# prints "some_var is smaller than 10"  
# 这里有一个条件语句。缩进在 Python 中可是很重要的哦!  
# 程序会打印出 "some_var is smaller than 10"  
# (译注:意为“some_var 比 10 小”。)  
if some_var > 10:  
    print "some_var is totally bigger than 10."  
    # (译注:意为“some_var 完全比 10 大”。)  
elif some_var < 10:    # This elif clause is optional.  
                       # 这里的 elif 子句是可选的  
    print "some_var is smaller than 10."  
    # (译注:意为“some_var 比 10 小”。)  
else:           # This is optional too.  
                # 这一句也是可选的  
    print "some_var is indeed 10."  
    # (译注:意为“some_var 就是 10”。)  
   
   
"""  
For loops iterate over lists  
for 循环可以遍历列表  
prints:  
如果要打印出:  
    dog is a mammal  
    cat is a mammal  
    mouse is a mammal  
"""  
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:  
    # You can use % to interpolate formatted strings  
    # 别忘了你可以使用 % 来格式化字符串  
    print "%s is a mammal" % animal  
    # (译注:意为“%s 是哺乳动物”。)  
   
"""  
`range(number)` returns a list of numbers   
from zero to the given number  
`range(数字)` 会返回一个数字列表,  
这个列表将包含从零到给定的数字。  
prints:  
如果要打印出:  
    0  
    1  
    2  
    3  
"""  
for i in range(4):  
    print i  
   
"""  
While loops go until a condition is no longer met.  
while 循环会一直继续,直到条件不再满足。  
prints:  
如果要打印出:  
    0  
    1  
    2  
    3  
"""  
x = 0  
while x < 4:  
    print x  
    x += 1  # Shorthand for x = x + 1  
            # 这是 x = x + 1 的简写方式  
   
# Handle exceptions with a try/except block  
# 使用 try/except 代码块来处理异常  
   
# Works on Python 2.6 and up:  
# 适用于 Python 2.6 及以上版本:  
try:  
    # Use raise to raise an error  
    # 使用 raise 来抛出一个错误  
    raise IndexError("This is an index error")  
    # 抛出一个索引错误:“这是一个索引错误”。  
except IndexError as e:  
    pass    # Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here.  
            # pass 只是一个空操作。通常你应该在这里做一些恢复工作。  
   
   
####################################################  
## 4. Functions  
## 4. 函数  
####################################################  
   
# Use def to create new functions  
# 使用 def 来创建新函数  
def add(x, y):  
    print "x is %s and y is %s" % (x, y)  
    # (译注:意为“x 是 %s 而且 y 是 %s”。)  
    return x + y    # Return values with a return statement  
                    # 使用 return 语句来返回值  
   
# Calling functions with parameters  
# 调用函数并传入参数  
add(5, 6) #=> prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11  
          # (译注:意为“x 是 5 而且 y 是 6”,并返回 11)  
   
# Another way to call functions is with keyword arguments  
# 调用函数的另一种方式是传入关键字参数  
add(y=6, x=5)   # Keyword arguments can arrive in any order.  
                # 关键字参数可以以任意顺序传入  
   
# You can define functions that take a variable number of  
# positional arguments  
# 你可以定义一个函数,并让它接受可变数量的定位参数。  
def varargs(*args):  
    return args  
   
varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)  
   
   
# You can define functions that take a variable number of  
# keyword arguments, as well  
# 你也可以定义一个函数,并让它接受可变数量的关键字参数。  
def keyword_args(**kwargs):  
    return kwargs  
   
# Let's call it to see what happens  
# 我们试着调用它,看看会发生什么:  
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}  
   
# You can do both at once, if you like  
# 你还可以同时使用这两类参数,只要你愿意:  
def all_the_args(*args, **kwargs):  
    print args  
    print kwargs  
"""  
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:  
    (1, 2)  
    {"a": 3, "b": 4}  
"""  
   
# When calling functions, you can do the opposite of varargs/kwargs!  
# Use * to expand tuples and use ** to expand kwargs.  
# 在调用函数时,定位参数和关键字参数还可以反过来用。  
# 使用 * 来展开元组,使用 ** 来展开关键字参数。  
args = (1, 2, 3, 4)  
kwargs = {"a": 3, "b": 4}  
all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4)  
                    # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)  
all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4)  
                       # 相当于 all_the_args(a=3, b=4)  
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)  
                              # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)  
   
# Python has first class functions  
# 函数在 Python 中是一等公民  
def create_adder(x):  
    def adder(y):  
        return x + y  
    return adder  
   
add_10 = create_adder(10)  
add_10(3) #=> 13  
   
# There are also anonymous functions  
# 还有匿名函数  
(lambda x: x > 2)(3) #=> True  
   
# There are built-in higher order functions  
# 还有一些内建的高阶函数  
map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]  
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]  
   
# We can use list comprehensions for nice maps and filters  
# 我们可以使用列表推导式来模拟 map 和 filter  
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  #=> [11, 12, 13]  
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]  
   
####################################################  
## 5. Classes  
## 5. 类  
####################################################  
   
# We subclass from object to get a class.  
# 我们可以从对象中继承,来得到一个类。  
class Human(object):  
   
    # A class attribute. It is shared by all instances of this class  
    # 下面是一个类属性。它将被这个类的所有实例共享。  
    species = "H. sapiens"  
   
    # Basic initializer  
    # 基本的初始化函数(构造函数)  
    def __init__(self, name):  
        # Assign the argument to the instance's name attribute  
        # 把参数赋值为实例的 name 属性  
        self.name = name  
   
    # An instance method. All methods take self as the first argument  
    # 下面是一个实例方法。所有方法都以 self 作为第一个参数。  
    def say(self, msg):  
       return "%s: %s" % (self.name, msg)  
   
    # A class method is shared among all instances  
    # They are called with the calling class as the first argument  
    # 类方法会被所有实例共享。  
    # 类方法在调用时,会将类本身作为第一个函数传入。  
    @classmethod  
    def get_species(cls):  
        return cls.species  
   
    # A static method is called without a class or instance reference  
    # 静态方法在调用时,不会传入类或实例的引用。  
    @staticmethod  
    def grunt():  
        return "*grunt*"  
   
   
# Instantiate a class  
# 实例化一个类  
i = Human(name="Ian")  
print i.say("hi")     # prints out "Ian: hi"  
                      # 打印出 "Ian: hi"  
   
j = Human("Joel")  
print j.say("hello")  # prints out "Joel: hello"  
                      # 打印出 "Joel: hello"  
   
# Call our class method  
# 调用我们的类方法  
i.get_species() #=> "H. sapiens"  
   
# Change the shared attribute  
# 修改共享属性  
Human.species = "H. neanderthalensis"  
i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"  
j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"  
   
# Call the static method  
# 调用静态方法  
Human.grunt() #=> "*grunt*"  
   
   
####################################################  
## 6. Modules  
## 6. 模块  
####################################################  
   
# You can import modules  
# 你可以导入模块  
import math  
print math.sqrt(16) #=> 4  
   
# You can get specific functions from a module  
# 也可以从一个模块中获取指定的函数  
from math import ceil, floor  
print ceil(3.7)  #=> 4.0  
print floor(3.7) #=> 3.0  
   
# You can import all functions from a module.  
# Warning: this is not recommended  
# 你可以从一个模块中导入所有函数  
# 警告:不建议使用这种方式  
from math import *  
   
# You can shorten module names  
# 你可以缩短模块的名称  
import math as m  
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True  
   
# Python modules are just ordinary python files. You  
# can write your own, and import them. The name of the   
# module is the same as the name of the file.  
# Python 模块就是普通的 Python 文件。  
# 你可以编写你自己的模块,然后导入它们。  
# 模块的名称与文件名相同。  
   
# You can find out which functions and attributes  
# defines a module.  
# 你可以查出一个模块里有哪些函数和属性  
import math  
dir(math)  

Source File: adambard/learnxinyminutes-docs - GitHub 
 Translated by: cssmagic 
转自:http://www.code123.cc/1049.html