Analyse des Beispiel-Entwicklungscodes der Python-Sprache

WBOY
Freigeben: 2023-05-09 12:28:07
nach vorne
1225 Leute haben es durchsucht
# 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 eval(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)
Nach dem Login kopieren

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalyse des Beispiel-Entwicklungscodes der Python-Sprache. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Verwandte Etiketten:
Quelle:yisu.com
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage
Über uns Haftungsausschluss Sitemap
Chinesische PHP-Website:Online-PHP-Schulung für das Gemeinwohl,Helfen Sie PHP-Lernenden, sich schnell weiterzuentwickeln!