Python简史

Python学习网站：

http://c.biancheng.net/python/

https://www.runoob.com/

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

Python的起源

Python的作者，Guido von Rossum，确实是荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士学位。然而，尽管他算得上是一位数学家，但他更加享受计算机带来的乐趣。用他的话说，尽管拥有数学和计算机双料资质，他总趋向于做计算机相关的工作，并热衷于做任何和编程相关的活儿。

Guido von Rossum

在那个时候，他接触并使用过诸如Pascal、C、 Fortran等语言。这些语言的基本设计原则是让机器能更快运行。在80年代，虽然IBM和苹果已经掀起了个人电脑浪潮，但这些个人电脑的配置很低 (在今天看来)。比如早期的Macintosh，只有8MHz的CPU主频和128KB的RAM，一个大的数组就能占满内存。所有的编译器的核心是做优化，以便让程序能够运行。为了增进效率，语言也迫使程序员像计算机一样思考，以便能写出更符合机器口味的程序。在那个时代，程序员恨不得用手榨取计算机每一寸的能力。有人甚至认为C语言的指针是在浪费内存。至于动态类型，内存自动管理，面向对象…… 别想了，那会让你的电脑陷入瘫痪。

然而，这种思考方式让Guido感到苦恼。Guido知道如何用C语言写出一个功能，但整个编写过程需要耗费大量的时间 (即使他已经准确的知道了如何实现)。他的另一个选择是shell。Bourne Shell作为UNIX系统的解释器(interpreter)已经长期存在。UNIX的管理员们常常用shell去写一些简单的脚本，以进行一些系统维护的工作，比如定期备份、文件系统管理等等。shell可以像胶水一样，将UNIX下的许多功能连接在一起。许多C语言下上百行的程序，在shell下只用几行就可以完成。然而，shell的本质是调用命令。它并不是一个真正的语言。比如说，shell没有数值型的数据类型，加法运算都很复杂。总之，shell不能全面的调动计算机的功能。

(关于shell，你可以参考Linux架构和Linux命令行与命令)

Guido希望有一种语言，这种语言能够像C语言那样，能够全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样，可以轻松的编程。ABC语言让Guido看到希望。ABC是由荷兰的CWI (Centrum Wiskunde & Informatica, 数学和计算机研究所)开发的。Guido在CWI工作，并参与到ABC语言的开发。ABC语言以教学为目的。与当时的大部分语言不同，ABC语言的目标是“让用户感觉更好”。ABC语言希望让语言变得容易阅读，容易使用，容易记忆，容易学习，并以此来激发人们学习编程的兴趣。比如下面是一段来自Wikipedia的ABC程序，这个程序用于统计文本中出现的词(word)的总数：

HOW TO RETURN words document:
   PUT {} IN collection
   FOR line IN document:
      FOR word IN split line:
         IF word not.in collection:
            INSERT word IN collection
   RETURN collection

HOW TO用于定义一个函数。一个Python程序员应该很容易理解这段程序。ABC语言使用冒号(:)和缩进来表示程序块(C语言使用{}来表示程序块)。行尾没有分号。for和if结构中也没有括号()。如果将HOW TO改为def，将PUT行改为collection = []，将INSERT行改为collection.append(word)，这就几乎是一个标准的Python函数。上面的函数读起来就像一段自然的文字。

尽管已经具备了良好的可读性和易用性，ABC语言最终没有流行起来。在当时，ABC语言编译器需要比较高配置的电脑才能运行。而这些电脑的使用者通常精通计算机，他们更多考虑程序的效率，而非它的学习难度。除了硬件上的困难外，ABC语言的设计也存在一些致命的问题：

• 可拓展性差。ABC语言不是模块化语言。如果想在ABC语言中增加功能，比如对图形化的支持，就必须改动很多地方。

• 不能直接进行IO。ABC语言不能直接操作文件系统。尽管你可以通过诸如文本流的方式导入数据，但ABC无法直接读写文件。输入输出的困难对于计算机语言来说是致命的。你能想像一个打不开车门的跑车么？

• 过度革新。ABC用自然语言的方式来表达程序的意义，比如上面程序中的HOW TO (如何)。然而对于程序员来说，他们更习惯用function或者define来定义一个函数。同样，程序员也习惯了用等号(=)来分配变量。这尽管让ABC语言显得特别，但实际上增加了程序员的学习难度 (程序员大都掌握不止一种语言)。

• 传播困难。ABC编译器很大，必须被保存在磁带(tape)上。当时Guido在访问的时候，就必须有一个大磁带来给别人安装ABC编译器。 这样，ABC语言就很难快速传播。

IBM tape drive：读写磁带

1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译/解释器。Python来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python's Flying Circus (BBC1960-1970年代播放的室内情景幽默剧，以当时的英国生活为素材)。他希望这个新的叫做Python的语言，能实现他的理念(一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言)。Guido作为一个语言设计爱好者，已经有过设计语言的(不很成功)的尝试。这一次，也不过是一次纯粹的hacking行为。

Python的诞生

1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。从一出生，Python已经具有了：类(class)，函数(function)，异常处理(exception)，包括表(list)和词典(dictionary)在内的核心数据类型，以及模块(module)为基础的拓展系统。

最初的Python logo: 由Guido的兄弟Just von Rossum设计

Python语法很多来自C，但又受到ABC语言的强烈影响。来自ABC语言的一些规定直到今天还富有争议，比如强制缩进。但这些语法规定让Python容易读。另一方面，Python聪明的选择服从一些惯例(特别是C语言的惯例)。比如使用等号赋值，使用def来定义函数。Guido认为，如果“常识”上确立的东西，没有必要过度纠结。

Python从一开始就特别在意可拓展性(extensibility)。Python可以在多个层次上拓展。从高层上，你可以引入.py文件。在底层，你可以引用C语言的库。Python程序员可以快速的使用Python写.py文件作为拓展模块。但当性能是考虑的重要因素时，Python程序员可以深入底层，写C程序，编译为.so文件引入到Python中使用。Python就好像是使用钢构建房一样，先规定好大的框架。而程序员可以在此框架下相当自由的拓展或更改。

最初的Python完全由Guido本人开发。Python得到Guido同事的欢迎。他们迅速的反馈使用意见，并参与到Python的改进。Guido和一些同事构成Python的核心团队。他们将自己大部分的业余时间用于hack Python (也包括工作时间，因为他们将Python用于工作)。随后，Python拓展到CWI之外。Python将许多机器层面上的细节隐藏，交给编译器处理，并凸显出逻辑层面的编程思考。Python程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节 (Guido有一件T恤，写着：人生苦短，我用Python)。这一特征吸引了广大的程序员。Python开始流行。

我们不得不暂停我们的Python时间，转而看一看这时的计算机概况。1990年代初，个人计算机开始进入普通家庭。Intel发布了486处理器，windows发布window 3.0开始的一系列视窗系统。计算机的性能大大提高。程序员开始关注计算机的易用性  (比如图形化界面)。

Windows 3.0

由于计算机性能的提高，软件的世界也开始随之改变。硬件足以满足许多个人电脑的需要。硬件厂商甚至渴望高需求软件的出现，以带动硬件的更新换代。C++和Java相继流行。C++和Java提供了面向对象的编程范式，以及丰富的对象库。在牺牲了一定的性能的代价下，C++和Java大大提高了程序的产量。语言的易用性被提到一个新的高度。我们还记得，ABC失败的一个重要原因是硬件的性能限制。从这方面说，Python要比ABC幸运许多。

另一个悄然发生的改变是Internet。1990年代还是个人电脑的时代，windows和Intel挟PC以令天下，盛极一时。尽管Internet为主体的信息革命尚未到来，但许多程序员以及资深计算机用户已经在频繁使用Internet进行交流 (包括email和newsgroup)。Internet让信息交流成本大大下降。一种新的软件开发模式开始流行：开源 (open source)。程序员利用业余时间进行软件开发，并开放源代码。1991年，Linus在comp.os.minix新闻组上发布了Linux内核源代码，吸引大批hacker的加入。Linux和GNU相互合作，最终构成了一个充满活力的开源平台。

硬件性能不是瓶颈，Python又容易使用，所以许多人开始转向Python。Guido维护了一个maillist，Python用户就通过邮件进行交流。Python用户来自许多领域，有不同的背景，对Python也有不同的需求。Python相当的开放，又容易拓展，所以当用户不满足于现有功能，很容易对Python进行拓展或改造。随后，这些用户将改动发给Guido，并由Guido决定是否将新的特征加入到Python或者标准库中。如果代码能被纳入Python自身或者标准库，这将极大的荣誉。Python自身也因此变得更好。

(Guido不得不作出许多决定，这也是他被称为Benevolent Dictator For Life的原因)

Python被称为“Battery Included”，是说它以及其标准库的功能强大。这些是整个社区的贡献。Python的开发者来自不同领域，他们将不同领域的优点带给Python。比如Python标准库中的正则表达(regular expression)是参考Perl，而lambda, map, filter, reduce函数参考Lisp。Python本身的一些功能以及大部分的标准库来自于社区。Python的社区不断扩大，进而拥有了自己的newsgroup，网站(python.org)，以及基金 (Python Software Foundation)。从Python 2.0开始，Python也从maillist的开发方式，转为完全开源的开发方式。社区气氛已经形成，工作被整个社区分担，Python也获得了更加高速的发展。

(由于Guido享有绝对的仲裁权，所以在Python早期maillist的开发时代，不少爱好者相当担心Guido的生命。他们甚至作出假设：如果Guido挂了的话，Python会怎样。见If Guido was hit by a bus)

到今天，Python的框架已经确立。Python语言以对象为核心组织代码(Everything is object)，支持多种编程范式(multi-paradigm)，采用动态类型(dynamic typing)，自动进行内存回收(garbage collection)。Python支持解释运行(interpret)，并能调用C库进行拓展。Python有强大的标准库 (battery included)。由于标准库的体系已经稳定，所以Python的生态系统开始拓展到第三方包。这些包，如Django, web.py, wxpython, numpy, matplotlib,PIL，将Python升级成了物种丰富的热带雨林。

今天Python已经进入到3.0的时代。由于Python 3.0向后不兼容，所以从2.0到3.0的过渡并不容易。另一方面，Python的性能依然值得改进，Python的运算性能低于C++和Java(见Google的讨论)。Python依然是一个在发展中的语言。我期待看到Python的未来。

Python启示录

Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言 (TIOBE语言排行第八，Google的第三大开发语言，Dropbox的基础语言，豆瓣的服务器语言)。这个世界并不缺乏优秀的语言，但Python的发展史作为一个代表，带给我许多启示。

在Python的开发过程中，社区起到了重要的作用。Guido自认为自己不是全能型的程序员，所以他只负责制订框架。如果问题太复杂，他会选择绕过去，也就是cut the corner。这些问题最终由社区中的其他人解决。社区中的人才是异常丰富的，就连创建网站，筹集基金这样与开发稍远的事情，也有人乐意于处理。如今的项目开发越来越复杂，越来越庞大，合作以及开放的心态成为项目最终成功的关键。

Python从其他语言中学到了很多，无论是已经进入历史的ABC，还是依然在使用的C和Perl，以及许多没有列出的其他语言。可以说，Python的成功代表了它所有借鉴的语言的成功。同样，Ruby借鉴了Python，它的成功也代表了Python某些方面的成功。每个语言都是混合体，都有它优秀的地方，但也有各种各样的缺陷。同时，一个语言“好与不好”的评判，往往受制于平台、硬件、时代等等外部原因。程序员经历过许多语言之争。我想，为什么不以开放的心态和客观的分析，去区分一下每个语言的具体优点缺点，去区分内部和外部的因素。说不定哪一天发现，我不喜欢的某个语言中，正包含了我所需要的东西。

无论Python未来的命运如何，Python的历史已经是本很有趣的小说。

如果你因为本文对Python产生了兴趣，欢迎阅读我的Python快速教程。

Python基础01 Hello World!

简单的‘Hello World!’

Python命令行

假设你已经安装好了Python, 那么在Linux命令行输入:

$python

将直接进入python。然后在命令行提示符>>>后面输入:

>>>print('Hello World!')

可以看到，随后在屏幕上输出:

Hello World!

print是一个常用函数，其功能就是输出括号中得字符串。

（在Python 2.x中，print还可以是一个关键字，可写成print 'Hello World!'，但这在3.x中行不通 ）

写一段小程序

另一个使用Python的方法，是写一个Python程序。用文本编辑器写一个.py结尾的文件，比如说hello.py

在hello.py中写入如下，并保存:

print('Hello World!')

退出文本编辑器，然后在命令行输入:

$python hello.py

来运行hello.py。可以看到Python随后输出

Hello World!

脚本

我们还可以把Python程序hello.py改成一个可执行的脚本，直接执行：

#!/usr/bin/env python
print('Hello World!')

需要修改上面程序的权限为可执行：

chmod 755 hello.py

然后再命令行中，输入

./hello.py

就可以直接运行了

总结

print

命令行模式: 运行Python，在命令行输入命令并执行。

程序模式: 写一段Python程序并运行。

Python基础02 基本数据类型

简单的数据类型以及赋值

变量不需要声明

Python的变量不需要声明，你可以直接输入：

>>>a = 10

那么你的内存里就有了一个变量a， 它的值是10，它的类型是integer (整数)。 在此之前你不需要做什么特别的声明，而数据类型是Python自动决定的。

>>>print(a)

>>>print(type(a))

那么会有如下输出：

10
<class 'int'>

这里，我们学到一个内置函数type(), 用以查询变量的类型。

回收变量名

如果你想让a存储不同的数据，你不需要删除原有变量就可以直接赋值。

>>>a = 1.3

>>>print(a,type(a))

会有如下输出

1.3 <class 'float'>

我们看到print的另一个用法，也就是print后跟多个输出，以逗号分隔。

基本数据类型

a=10         # int 整数

a=1.3        # float 浮点数

a=True       # 真值 (True/False)

a='Hello!'   # 字符串。字符串也可以用双引号。

以上是最常用的数据类型。此外还有分数，字符，复数等其他类型，有兴趣的可以学习一下。

总结

变量不需要声明，不需要删除，可以直接回收适用。

type(): 查询数据类型

整数，浮点数，真值，字符串

Python基础03 序列

sequence 序列

sequence(序列)是一组有顺序的元素的集合

(严格的说，是对象的集合，但鉴于我们还没有引入“对象”概念，暂时说元素)

序列可以包含一个或多个元素，也可以没有任何元素。

我们之前所说的基本数据类型，都可以作为序列的元素。元素还可以是另一个序列，以及我们以后要介绍的其他对象。

序列有两种：tuple（定值表； 也有翻译为元组） 和 list (表)

>>>s1 = (2, 1.3, 'love', 5.6, 9, 12, False)         # s1是一个tuple

>>>s2 = [True, 5, 'smile']                          # s2是一个list

>>>print(s1,type(s1))

>>>print(s2,type(s2))

tuple和list的主要区别在于，一旦建立，tuple的各个元素不可再变更，而list的各个元素可以再变更。

一个序列作为另一个序列的元素

>>>s3 = [1,[3,4,5]]

空序列

>>>s4 = []

元素的引用

序列元素的下标从0开始：

>>>print(s1[0])

>>>print(s2[2])

>>>print(s3[1][2])

由于list的元素可变更，你可以对list的某个元素赋值：

>>>s2[1] = 3.0

>>>print(s2)

如果你对tuple做这样的操作，会得到错误提示。

所以，可以看到，序列的引用通过s[<int>]实现， int为下标

其他引用方式

范围引用： 基本样式[下限:上限:步长]

>>>print(s1[:5])             # 从开始到下标4 （下标5的元素 不包括在内）

>>>print(s1[2:])             # 从下标2到最后

>>>print(s1[0:5:2])          # 从下标0到下标4 (下标5不包括在内)，每隔2取一个元素 （下标为0，2，4的元素）

>>>print(s1[2:0:-1])         # 从下标2到下标1

从上面可以看到，在范围引用的时候，如果写明上限，那么这个上限本身不包括在内。

尾部元素引用

>>>print(s1[-1])             # 序列最后一个元素

>>>print(s1[-3])             # 序列倒数第三个元素

同样，如果s1[0:-1], 那么最后一个元素不会被引用 （再一次，不包括上限元素本身）

字符串是元组

字符串是一种特殊的元组，因此可以执行元组的相关操作。

>>>str = 'abcdef'

>>>print(str[2:4])

总结

tuple元素不可变，list元素可变

序列的引用 s[2], s[1:8:2]

字符串是一种tuple

Python基础04 运算

Python的运算符和其他语言类似

（我们暂时只了解这些运算符的基本用法，方便我们展开后面的内容，高级应用暂时不介绍）

数学运算

>>>print 1+9        # 加法

>>>print 1.3-4      # 减法

>>>print 3*5        # 乘法

>>>print 4.5/1.5    # 除法

>>>print 3**2       # 乘方     

>>>print 10%3       # 求余数

判断

判断是真还是假，返回True/False

>>>print 5==6               # =， 相等

>>>print 8.0!=8.0           # !=, 不等

>>>print 3<3, 3<=3          # <, 小于; <=, 小于等于

>>>print 4>5, 4>=0          # >, 大于; >=, 大于等于

>>>print 5 in [1,3,5]       # 5是list [1,3,5]的一个元素

（还有is, is not等, 暂时不深入）

逻辑运算

True/False之间的运算

>>>print True and True, True and False      # and, “与”运算， 两者都为真才是真

>>>print True or False                      # or, "或"运算， 其中之一为真即为真

>>>print not True                           # not, “非”运算， 取反

可以和上一部分结合做一些练习，比如：

>>>print 5==6 or 3>=3

总结

数学 +, -, *, /, **, %

判断 ==, !=, >, >=, <, <=, in

逻辑 and, or, not

Python基础05 缩进和选择

缩进

Python最具特色的是用缩进来标明成块的代码。我下面以if选择结构来举例。if后面跟随条件，如果条件成立，则执行归属于if的一个代码块。

先看C语言的表达方式（注意，这是C，不是Python!）

if ( i > 0 )
{
    x = 1;
    y = 2;
}

如果i > 0的话，我们将进行括号中所包括的两个赋值操作。括号中包含的就是块操作，它隶属于if。

在Python中，同样的目的，这段话是这样的

if i > 0:
    x = 1
    y = 2

在Python中， 去掉了i > 0周围的括号，去除了每个语句句尾的分号，表示块的花括号也消失了。

多出来了if ...之后的:(冒号), 还有就是x = 1 和 y =2前面有四个空格的缩进。通过缩进，Python识别出这两个语句是隶属于if。

Python这样设计的理由纯粹是为了程序好看。

if语句

写一个完整的程序，命名为ifDemo.py。这个程序用于实现if结构。

i = 1
x = 1
if i > 0:
    x = x+1
print x

$python ifDemo.py  # 运行

程序运行到if的时候，条件为True，因此执行x = x+1,。

print x语句没有缩进，那么就是if之外。

如果将第一句改成i = -1，那么if遇到假值 (False), x = x+1隶属于if, 这一句跳过。 print x没有缩进，是if之外，不跳过，继续执行。

这种以四个空格的缩进来表示隶属关系的书写方式，以后还会看到。强制缩进增强了程序的可读性。

复杂一些的if选择：

i = 1
if i > 0:
    print 'positive i'
    i = i + 1elif i == 0:
    print 'i is 0'
    i = i * 10else:
    print 'negative i'
    i = i - 1
print 'new i:',i

这里有三个块，分别属于if, elif, else引领。
Python检测条件，如果发现if的条件为假，那么跳过后面紧跟的块，检测下一个elif的条件； 如果还是假，那么执行else块。
通过上面的结构将程序分出三个分支。程序根据条件，只执行三个分支中的一个。

整个if可以放在另一个if语句中，也就是if结构的嵌套使用：

i  = 5
if i > 1:
    print 'i bigger than 1'
    print 'good'
    if i > 2:
        print 'i bigger than 2'
        print 'even better'

if i > 2 后面的块相对于该if缩进了四个空格，以表明其隶属于该if，而不是外层的if。

总结

if语句之后的冒号

以四个空格的缩进来表示隶属关系, Python中不能随意缩进

if  <条件1>:

    statement

elif <条件2>:

    statement

elif <条件3>：

    statement

else:

    statement

Python基础06 循环

循环用于重复执行一些程序块。从上一讲的选择结构，我们已经看到了如何用缩进来表示程序块的隶属关系。循环也会用到类似的写法。

for循环

for循环需要预先设定好循环的次数(n)，然后执行隶属于for的语句n次。

基本构造是

for 元素 in 序列: 
    statement

举例来说，我们编辑一个叫forDemo.py的文件

for a in [3,4.4,'life']:
    print a

这个循环就是每次从表[3,4.4,'life'] 中取出一个元素（回忆：表是一种序列），然后将这个元素赋值给a，之后执行隶属于for的操作(print)。

介绍一个新的Python函数range()，来帮助你建立表。

idx = range(5)
print idx

可以看到idx是[0,1,2,3,4]

这个函数的功能是新建一个表。这个表的元素都是整数，从0开始，下一个元素比前一个大1， 直到函数中所写的上限 （不包括该上限本身）

(关于range()，还有丰富用法，有兴趣可以查阅， Python 3中， range()用法有变化，见评论区)

举例

for a in range(10):
    print a**2

while循环

while的用法是

while 条件:
    statement

while会不停地循环执行隶属于它的语句，直到条件为假(False)

举例

while i < 10:
    print i
    i = i + 1

中断循环

continue   # 在循环的某一次执行中，如果遇到continue, 那么跳过这一次执行，进行下一次的操作

break      # 停止执行整个循环

for i in range(10):
    if i == 2: 
        continue
    print i

当循环执行到i = 2的时候，if条件成立，触发continue, 跳过本次执行(不执行print)，继续进行下一次执行(i = 3)。

for i in range(10):
    if i == 2:        
        break
    print i

当循环执行到i = 2的时候，if条件成立，触发break, 整个循环停止。

总结

range()

for 元素 in 序列:

while 条件:

continue

break

Python基础07 函数

函数最重要的目的是方便我们重复使用相同的一段程序。

将一些操作隶属于一个函数，以后你想实现相同的操作的时候，只用调用函数名就可以，而不需要重复敲所有的语句。

函数的定义

首先，我们要定义一个函数, 以说明这个函数的功能。

def square_sum(a,b):
    c = a**2 + b**2
    return c

这个函数的功能是求两个数的平方和。

首先，def，这个关键字通知python：我在定义一个函数。square_sum是函数名。

括号中的a, b是函数的参数，是对函数的输入。参数可以有多个，也可以完全没有（但括号要保留）。

我们已经在循环和选择中见过冒号和缩进来表示的隶属关系。

c = a**2 + b**2        # 这一句是函数内部进行的运算

return c               # 返回c的值，也就是输出的功能。Python的函数允许不返回值，也就是不用return。

return可以返回多个值，以逗号分隔。相当于返回一个tuple(定值表)。

return a,b,c          # 相当于 return (a,b,c)

在Python中，当程序执行到return的时候，程序将停止执行函数内余下的语句。return并不是必须的，当没有return, 或者return后面没有返回值时，函数将自动返回None。None是Python中的一个特别的数据类型，用来表示什么都没有，相当于C中的NULL。None多用于关键字参数传递的默认值。

函数调用和参数传递

定义过函数后，就可以在后面程序中使用这一函数

print square_sum(3,4)

Python通过位置，知道3对应的是函数定义中的第一个参数a， 4对应第二个参数b，然后把参数传递给函数square_sum。

（Python有丰富的参数传递方式，还有关键字传递、表传递、字典传递等，基础教程将只涉及位置传递）

函数经过运算，返回值25, 这个25被print打印出来。

我们再看下面两个例子

a = 1

def change_integer(a):
    a = a + 1
    return a

print change_integer(a)
print a

#===(Python中 "#" 后面跟的内容是注释，不执行 )

b = [1,2,3]

def change_list(b):
    b[0] = b[0] + 1
    return b

print change_list(b)
print b

第一个例子，我们将一个整数变量传递给函数，函数对它进行操作，但原整数变量a不发生变化。

第二个例子，我们将一个表传递给函数，函数进行操作，原来的表b发生变化。

对于基本数据类型的变量，变量传递给函数后，函数会在内存中复制一个新的变量，从而不影响原来的变量。（我们称此为值传递）

但是对于表来说，表传递给函数的是一个指针，指针指向序列在内存中的位置，在函数中对表的操作将在原有内存中进行，从而影响原有变量。 （我们称此为指针传递）

总结

def function_name(a,b,c):
    statement
    return something  # return不是必须的

函数的目的： 提高程序的重复可用性。

return     None

通过位置，传递参数。

基本数据类型的参数：值传递

表作为参数：指针传递

练习:

写一个判断闰年的函数，参数为年、月、日。若是是闰年，返回True

Python基础08 面向对象的基本概念

Python使用类(class)和对象(object)，进行面向对象（object-oriented programming，简称OOP）的编程。

面向对象的最主要目的是提高程序的重复使用性。我们这么早切入面向对象编程的原因是，Python的整个概念是基于对象的。了解OOP是进一步学习Python的关键。

下面是对面向对象的一种理解，基于分类。

相近对象，归为类

在人类认知中，会根据属性相近把东西归类，并且给类别命名。比如说，鸟类的共同属性是有羽毛，通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都在鸟类的原型基础上的。

面向对象就是模拟了以上人类认知过程。在Python语言，为了听起来酷，我们把上面说的“东西”称为对象（object）。

先定义鸟类

class Bird(object):
    have_feather = True
    way_of_reproduction  = 'egg'

我们定义了一个类别（class），就是鸟（Bird）。在隶属于这个类比的语句块中，我们定义了两个变量，一个是有羽毛（have_feather），一个是生殖方式（way_of_reproduction）,这两个变量对应我们刚才说的属性（attribute）。我们暂时先不说明括号以及其中的内容，记为问题1。

假设我养了一只小鸡，叫summer。它是个对象，且属于鸟类。使用前面定义的类：

summer = Bird()
print summer.way_of_reproduction

通过第一句创建对象，并说明summer是类别鸟中的一个对象，summer就有了鸟的类属性，对属性的引用是通过 对象.属性（object.attribute）的形式实现的。

可怜的summer，你就是个有毛产的蛋货，好不精致。

动作

日常认知中，我们在通过属性识别类别的时候，有时根据这个东西能做什么事情来区分类别。比如说，鸟会移动。这样，鸟就和房屋的类别区分开了。这些动作会带来一定的结果，比如移动导致位置的变化。

这样的一些“行为”属性为方法（method）。Python中通过在类的内部定义函数，来说明方法。

class Bird(object):
    have_feather = True
    way_of_reproduction = 'egg'
    def move(self, dx, dy):
        position = [0,0]
        position[0] = position[0] + dx
        position[1] = position[1] + dy
        return position

summer = Bird()print 'after move:',summer.move(5,8)

我们重新定义了鸟这个类别。鸟新增一个方法属性，就是表示移动的方法move。（我承认这个方法很傻，你可以在看过下一讲之后定义个有趣些的方法）

（它的参数中有一个self，它是为了方便我们引用对象自身。方法的第一个参数必须是self，无论是否用到。有关self的内容会在下一讲展开）

另外两个参数，dx, dy表示在x、y两个方向移动的距离。move方法会最终返回运算过的position。

在最后调用move方法的时候，我们只传递了dx和dy两个参数，不需要传递self参数（因为self只是为了内部使用）。

我的summer可以跑了。

子类

类别本身还可以进一步细分成子类

比如说，鸟类可以进一步分成鸡，大雁，黄鹂。

在OOP中，我们通过继承(inheritance)来表达上述概念。

class Chicken(Bird):
    way_of_move = 'walk'
    possible_in_KFC = True

class Oriole(Bird):
    way_of_move = 'fly'
    possible_in_KFC = False

summer = Chicken()
print summer.have_feather
print summer.move(5,8)

新定义的鸡（Chicken）类的，增加了两个属性：移动方式（way_of_move），可能在KFC找到（possible_in_KFC）

在类定义时，括号里为了Bird。这说明，Chicken是属于鸟类（Bird）的一个子类，即Chicken继承自Bird。自然而然，Bird就是Chicken的父类。Chicken将享有Bird的所有属性。尽管我只声明了summer是鸡类，它通过继承享有了父类的属性（无论是变量属性have_feather还是方法属性move）

新定义的黄鹂(Oriole)类，同样继承自鸟类。在创建一个黄鹂对象时，该对象自动拥有鸟类的属性。

通过继承制度，我们可以减少程序中的重复信息和重复语句。如果我们分别定义两个类，而不继承自鸟类，就必须把鸟类的属性分别输入到鸡类和黄鹂类的定义中。整个过程会变得繁琐，因此，面向对象提高了程序的可重复使用性。

（回到问题1, 括号中的object，当括号中为object时，说明这个类没有父类（到头了））

将各种各样的东西分类，从而了解世界，从人类祖先开始，我们就在练习了这个认知过程，面向对象是符合人类思维习惯的。所谓面向过程，也就是执行完一个语句再执行下一个，更多的是机器思维。通过面向对象的编程，我们可以更方便的表达思维中的复杂想法。

总结

将东西根据属性归类 ( 将object归为class )

方法是一种属性，表示动作

用继承来说明父类-子类关系。子类自动具有父类的所有属性。

self代表了根据类定义而创建的对象。

建立对一个对象： 对象名 = 类名()

引用对象的属性： object.attribute

Python基础09 面向对象的进一步拓展

我们熟悉了对象和类的基本概念。我们将进一步拓展，以便能实际运用对象和类。

调用类的其它信息

上一讲中提到，在定义方法时，必须有self这一参数。这个参数表示某个对象。对象拥有类的所有性质，那么我们可以通过self，调用类属性。

class Human(object):
    laugh = 'hahahaha'
    def show_laugh(self):
        print self.laugh
    def laugh_100th(self):
        for i in range(100):
            self.show_laugh()

li_lei = Human()          
li_lei.laugh_100th()

这里有一个类属性laugh。在方法show_laugh()中，通过self.laugh，调用了该属性的值。

还可以用相同的方式调用其它方法。方法show_laugh()，在方法laugh_100th中()被调用。

通过对象可以修改类属性值。但这是危险的。类属性被所有同一类及其子类的对象共享。类属性值的改变会影响所有的对象。

__init__()方法

__init__()是一个特殊方法(special method)。Python有一些特殊方法。Python会特殊的对待它们。特殊方法的特点是名字前后有两个下划线。

如果你在类中定义了__init__()这个方法，创建对象时，Python会自动调用这个方法。这个过程也叫初始化。

class happyBird(Bird):
    def __init__(self,more_words):
        print 'We are happy birds.',more_words
summer = happyBird('Happy,Happy!')

这里继承了Bird类，它的定义见上一讲。

屏幕上打印：

We are happy birds.Happy,Happy!

我们看到，尽管我们只是创建了summer对象，但__init__()方法被自动调用了。最后一行的语句(summer = happyBird...)先创建了对象，然后执行：

summer.__init__(more_words)

'Happy,Happy!' 被传递给了__init__()的参数more_words

对象的性质

我们讲到了许多属性，但这些属性是类的属性。所有属于该类的对象会共享这些属性。比如说，鸟都有羽毛，鸡都不会飞。

在一些情况下，我们定义对象的性质，用于记录该对象的特别信息。比如说，人这个类。性别是某个人的一个性质，不是所有的人类都是男，或者都是女。这个性质的值随着对象的不同而不同。李雷是人类的一个对象，性别是男；韩美美也是人类的一个对象，性别是女。

当定义类的方法时，必须要传递一个self的参数。这个参数指代的就是类的一个对象。我们可以通过操纵self，来修改某个对象的性质。比如用类来新建一个对象，即下面例子中的li_lei, 那么li_lei就被self表示。我们通过赋值给self.attribute，给li_lei这一对象增加一些性质，比如说性别的男女。self会传递给各个方法。在方法内部，可以通过引用self.attribute，查询或修改对象的性质。

这样，在类属性的之外，又给每个对象增添了各自特色的性质，从而能描述多样的世界。

class Human(object):
    def __init__(self, input_gender):
        self.gender = input_gender
    def printGender(self):
        print self.gender

li_lei = Human('male') # 这里，'male'作为参数传递给__init__()方法的input_gender变量。
print li_lei.gender
li_lei.printGender()

在初始化中，将参数input_gender，赋值给对象的性质，即self.gender。

li_lei拥有了对象性质gender。gender不是一个类属性。Python在建立了li_lei这一对象之后，使用li_lei.gender这一对象性质，专门储存属于对象li_lei的特有信息。

对象的性质也可以被其它方法调用，调用方法与类属性的调用相似，正如在printGender()方法中的调用。

总结

通过self调用类属性

__init__(): 在建立对象时自动执行

类属性和对象的性质的区别

Python基础10 反过头来看看

从最初的“Hello World”，走到面向对象。该回过头来看看，教程中是否遗漏了什么。

我们之前提到一句话，"Everything is Object". 那么我们就深入体验一下这句话。

需要先要介绍两个内置函数，dir()和help()

dir()用来查询一个类或者对象所有属性。你可以尝试一下

>>>print dir(list)

help()用来查询的说明文档。你可以尝试一下

>>>print help(list)

(list是Python内置的一个类，对应于我们之前讲解过的列表)

list是一个类

在上面以及看到，表是Python已经定义好的一个类。当我们新建一个表时，比如：

>>>nl = [1,2,5,3,5]

实际上，nl是类list的一个对象。

实验一些list的方法：

>>>print nl.count(5)       # 计数，看总共有多少个5

>>>print nl.index(3)       # 查询 nl 的第一个3的下标

>>>nl.append(6)            # 在 nl 的最后增添一个新元素6

>>>nl.sort()               # 对nl的元素排序

>>>print nl.pop()          # 从nl中去除最后一个元素，并将该元素返回。

>>>nl.remove(2)            # 从nl中去除第一个2

>>>nl.insert(0,9)          # 在下标为0的位置插入9

总之，list是一个类。每个列表都属于该类。

Python补充中有list常用方法的附录。

运算符是特殊方法

使用dir(list)的时候，能看到一个属性，是__add__()。从形式上看是特殊方法（下划线，下划线）。它特殊在哪呢？

这个方法定义了"+"运算符对于list对象的意义，两个list的对象相加时，会进行的操作。

>>>print [1,2,3] + [5,6,9]

运算符，比如+, -, >, <, 以及下标引用[start:end]等等，从根本上都是定义在类内部的方法。

尝试一下

>>>print [1,2,3] - [3,4]

会有错误信息，说明该运算符“-”没有定义。现在我们继承list类，添加对"-"的定义

class superList(list):
    def __sub__(self, b):
        a = self[:]     # 这里，self是supeList的对象。由于superList继承于list，它可以利用和list[:]相同的引用方法来表示整个对象。
        b = b[:]        
        while len(b) > 0:
            element_b = b.pop()
            if element_b in a:
                a.remove(element_b)
        return a

print superList([1,2,3]) - superList([3,4])

内置函数len()用来返回list所包含的元素的总数。内置函数__sub__()定义了“-”的操作：从第一个表中去掉第二个表中出现的元素。如果__sub__()已经在父类中定义，你又在子类中定义了，那么子类的对象会参考子类的定义，而不会载入父类的定义。任何其他的属性也是这样。

（教程最后也会给出一个特殊方法的清单）

定义运算符对于复杂的对象非常有用。举例来说，人类有多个属性，比如姓名，年龄和身高。我们可以把人类的比较（>, <, =）定义成只看年龄。这样就可以根据自己的目的，将原本不存在的运算增加在对象上了。

下一步

希望你已经对Python有了一个基本了解。你可能跃跃欲试，要写一些程序练习一下。这会对你很有好处。

但是，Python的强大很大一部分原因在于，它提供有很多已经写好的，可以现成用的对象。我们已经看到了内置的比如说list，还有tuple等等。它们用起来很方便。在Python的标准库里，还有大量可以用于操作系统互动，Internet开发，多线程，文本处理的对象。而在所有的这些的这些的基础上，又有很多外部的库包，定义了更丰富的对象，比如numpy, tkinter, django等用于科学计算，GUI开发，web开发的库，定义了各种各样的对象。对于一般用户来说，使用这些库，要比自己去从头开始容易得多。我们要开始攀登巨人的肩膀了。

谢谢你的关注，

欢迎来到Python的世界。

总结

len() dir() help()

数据结构list(列表)是一个类。

运算符是方法

str.format() 的基本使用如下:

>>> print('{}网址： "{}!"'.format('菜鸟教程', 'www.runoob.com'))
菜鸟教程网址： "www.runoob.com!"

括号及其里面的字符 (称作格式化字段) 将会被 format() 中的参数替换。

在括号中的数字用于指向传入对象在 format() 中的位置，如下所示：

>>> print('{0} 和 {1}'.format('Google', 'Runoob'))
Google 和 Runoob
>>> print('{1} 和 {0}'.format('Google', 'Runoob'))
Runoob 和 Google

如果在 format() 中使用了关键字参数, 那么它们的值会指向使用该名字的参数。

>>> print('{name}网址： {site}'.format(name='菜鸟教程', site='www.runoob.com'))
菜鸟教程网址： www.runoob.com

位置及关键字参数可以任意的结合:

>>> print('站点列表 {0}, {1}, 和 {other}。'.format('Google', 'Runoob', other='Taobao'))
站点列表 Google, Runoob, 和 Taobao。

!a (使用 ascii()), !s (使用 str()) 和 !r (使用 repr()) 可以用于在格式化某个值之前对其进行转化:

>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为： {}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。
>>> print('常量 PI 的值近似为： {!r}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为： 3.141592653589793。

可选项 : 和格式标识符可以跟着字段名。 这就允许对值进行更好的格式化。 下面的例子将 Pi 保留到小数点后三位：

>>> import math
>>> print('常量 PI 的值近似为 {0:.3f}。'.format(math.pi))
常量 PI 的值近似为 3.142。

在 : 后传入一个整数, 可以保证该域至少有这么多的宽度。 用于美化表格时很有用。

>>> table = {'Google': 1, 'Runoob': 2, 'Taobao': 3}
>>> for name, number in table.items():
...     print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, number))
... 
Google     ==>          1
Runoob     ==>          2
Taobao     ==>          3