python背后是一项科技运动 比较官方的说法，python是一种解释型语言，解释型语言是指代码一行一行的解释执行 ， 就好像有个 同声传译，你每说一句话，他都能不间断地给你翻译 ， 把你说的话（意指写好的代码）翻译成机器能够理解的语言 。对于机器来说，这些翻译后的语言就是机器语言 ， 就是指令，机器收到指令后，就会根据指令执行对应的操作 。
与解释型语言相对的，有编译型语言，编译型语言则通过编译器先将代码翻译成机器语言，再交给机器去执行 。举个例子，我方主持了一个会议，参会的分别有英国人、俄国人和西班牙人，他们三方都带了自己的同声传译 。假如是解释型语言呢，我在开会的时候用一种每个同声传译都听得懂的的语言，也就是一种官方用语 。这样我可以不间断地用这种语言来做交流，因为这些翻译人员都会为这三国参会人员同步翻译成目标语言，你应该也注意到了，解释型语言类似于一种通用的语言 。而如果是编译型语言呢，我会让我这边的3个翻译人员将我的一份中文演讲稿，分别翻译成英文版的、俄文版的和西班牙语版的，在开会的时候 ， 我只要交给参会的国际友人去翻阅就好了 。解释型语言侧重的是一种通用的、能够实时解释翻译的特性 ， 而编译型语言侧重的是有针对性、提前准备的特性 。然而，在开会的时候，解释型效率是没有那么高的，因为需要同声传译消耗时间去做翻译，而编译型的效率会高些，因为翻译工作已经在开会前做好了，只需要参会人员理解并且执行就好 。
1989年的圣诞节，荷兰程序员Guido van Rossum（ 吉多·范罗苏姆，以下简称吉多）在家休假无聊，为了打发时间，他开发了一种新的解释型语言 。可见，该程序员无聊的时候，就是写代码 。因为作者非常喜欢 Monty Python's Flying Circus（巨蟒剧团之飞翔的马戏团，这是英国的一个电视喜剧），就拿python作为这个新语言的名字 。我想大家不一定都知道这部喜剧，但是可能都听说过python，可能微信在几天前给你推过python相关的培训广告，可能一些学校已经将掌握python基础概念作为一门选修课，可能你的智能家居里的操作系统有一部分核心代码是用python实现的，可能你的手机里有一个插件也是用python实现的 ， python现在的应用范围非常广泛，功能也非常强大 。
吉多之前在 荷兰数学和计算机科学研究学会 上班，在那里，他为ABC编程语言工作了好多年 。ABC语言长这样的
这是一个函数，你也许看不懂，根据英文单词，或许可以大概猜出点什么 。这里只想让你知道，python也差不多长这样，相比较会更容易理解些 。
ABC虽然是一门编程语言，它的定位是作为教学或原型设计的工具 ， 是专门为学校老师或者科研人员设计的 。ABC的定位决定了它受众不是很广泛，并且它也有使用门槛 ， 对计算机不了解的人，没有经过一段时间的学习，可能根本就上不了手 。所以 ， ABC并不能作为一门通用的编程语言，在业内也无法获得成功 。虽然说ABC没有python那么成功，但是ABC可以说是"the mother of python"，作者在很多地方都借鉴了ABC，取其精华、取其糟粕 。现如今 ， python是长这样的
可能对于没接触过编程的人来说，它们两不都是一样的，不都是一堆英文字母么 ， 我都看不懂 。但是对于初学计算机课程，那些需要学习C语言的人来说，python相比较算是更容易理解了 。python非常简短，一些复杂的流程，在C语言中，可能需要几十行代码，但是在python中，可能就只需要几行代码 。当然不同的业务场景，可能不是这样的，但是普遍情况下，用python的开发效率是非常高的 。python适合快速开发，适合产品快速迭代出新 。
1999年1月，也就是语言面世的10年后， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部一个负责科研的下属机构)申请资金 。我去翻了下该申请的修订版，修订版在1999年8月份提交，修订版比第一版内容更具有概括性，并且内容翔实，条理清晰，值得翻阅 。
【python函数编程论文 python方面的论文】 该修订版叫 Computer Programming for Everybody ， 直译过来 ， 就是针对每个人的计算机编程，翻译为通俗易懂的词——人人编程，人人编程是一种 社会 现象，每个人都有一定的编程能力，并且对计算机有一定的认识 ， 了解软硬件是怎么运转起来的，了解一些软硬件的设计规范，能够通过编程来表达自己的想法，能够通过编程来配置自己的软件，通过编程来控制自己的机器，以改善自己的生活 。举个例子 ， 你在某宝买了一个扫地机器人，该机器人支持定义打扫路线，支持设置扫地机器人在需要更换扫把的时候，指示灯显示指定的颜色 。你知道扫地机器人可以做什么，有什么操作习惯，这是基于你对一些机器的理解 ， 如果你用过很多软件，或者参与过软件的设计 ， 你大概都知道一些软件可能都有“设置”、“编辑”或“帮助”等菜单键 。这种设计思维 ， 或者操作习惯，都是很多软件都有的，有了这种认识之后，你面对很多同类型的软件、或者同类型的产品 ， 就大概能够知道从那里入手，以及对它有什么功能，都有一个初步的期待或者认识 。既然大家都了解计算机了，那么计算机的一些概念或者说是理念，可以说是属于常识的一部分，面对一些计算机或者说智能设备，也大概知道从哪里上手使用 。我觉得这就是作者要达到的愿景 。
该修订版主要有几个目的：
在这里，他想从推广python开始 ， 因为python作为一门适合快速开发的工具，既适合专家，也适合初学者，同时python有一个活跃的且不断增长的用户群体，这个用户群体对他这个申请也非常感兴趣，愿意为之努力 。python的用户数多，说明已经在市场得到了一定的认可，并且这个用户群体也愿意为python的发展做贡献，这对于一门编程语言来说，最好不过了 。
该提案的 基本论点 部分写得很好，他说他想普及计算机应用，但并非通过介绍新的硬件，或者新软件这种形式，而是通过赋予每个人编程能力来实现 。信息技术的发展给了人们各种强大的计算机，它们以桌面电脑、笔记本电脑或者嵌入式系统的形式存在，如果用户在软件设计和实现上有一个通用的认知，那将会极大地促进生产和创造，并且对未来有深远的影响 。试想一下，如果你有一种修改和配置软件的能力 ， 并且你可以把你的修改通过社区网站分享其他人，其他人碰到同样的问题的话，就可以参照你的方法 。这种能力在紧急的情况下是很重要的，你不必等专家来给你解决问题 ， 你自己就可以尝试解决这些问题 。说到这里，你有没有想起贴吧 ， 或者论坛，论坛有很多个板块，不同的领域分不同的板块，假如你想root手机（手机越狱，指解除手机厂商的限制，获取手机的用户最高权限，以实现对手机的某种控制） ， 你可以到论坛上root板块找答案，这种形式可谓跟吉多提到的是一样的 。如果你对你的手机或者电脑有更深入的了解，你可以通过编程改善你的输入法，或者改变你的显示器冷暖色等等，这些都是对你生活有帮助的 。吉多在这里就是想达到这种状态，简单点说，人人都对计算机有一定的了解，且都有处理计算机问题的能力 。
为了实现这个目标 ， 作者制定了5年计划，这个5年计划如下：
5年计划循序渐进 ， 由浅入深 。1999年3月，美国国防部对此进行了回应，同意拨款给他 。作者的5年计划在1999年底开始实施 ， 虽然想推进5年，但是只收到1年的资金支持 。不过，作者还是没有放弃这个项目，一直推进，直到他不再参与python的工作 。当时美国国防部对他们提供了多少资金呢，我没看到官方公开的数据 。2013年有报道称，DARPA向Continuum Analytics提供3百万美元的支持，让该公司给python开发数据处理以及数据可视化工具 。具体数字是否可靠，这个尚不清楚，但管中窥豹，可见美国国防部对该项目表示认可 ， 并提供了资金支持 。Continuum Analytics有一个比较有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解为是python各种科学计算库的工具箱，Anaconda官网有这么一句话
翻译为“Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、领先的开源科学计算平台 ， 我们赋予那些正在改变世界的人超能力 。”
在查资料的时候，我发现了一个wiki论坛, 该论坛对该项目进行了评价，论坛列出了该项目成功的地方和失败的地方，以及一些 社会 人士的看法 。论坛这样总结道，这个项目成功的地方在于：
这个项目失败的地方在于：
回想自己初学python的时候，我觉得这个总结是很公正的 。python确实容易入门 ， 有编程基础的人可能只需要一个星期就能掌握python的一些基本语法 。相比C语言，python对于初学者是很友好的 ， 很容易让人上手 。但是，要深入理解python ， 并没有这么简单，需要花很多时间去磨练 。接手一个使用python的项目，你需要花一些时间精力去熟悉，去摸透里面的逻辑 ， 这对于初学者来说，是无法避免的 。对于一个程序员来说，作者能想象到以后计算机的普及应用，以及用户的认知水平，还有他能够做什么 ， 通过什么来实现 ， 能有这些远大的抱负，这是非常不容易的 。西方世界经常说到“change the world ， make the world a better place” ， 作者也确实做到了，他设计的python在计算机世界里扮演者一个非常重要的角色 。如果通过 科技 能够改变世界 ， 那么python就是改变世界的其中一步 。1980-2000年，美国对 科技 公司是政策扶持、技术扩散，这期间涌现了如IBM、HP、思科等 科技 公司 ， 大家熟知的微软和苹果都是在这期间上市的 。python可以说是这个 科技 运动的一个缩影，在 科技 浪潮的推动下，python得到了长足的发展 。
很多 科技 或工业相关的网站会根据当年编程语言的流行度做下排名，它们会列出当年在业界最受欢迎的编程语言 。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度编程语言是python，如果我还没记错的话 ， TIOBE的2020年度编程语言也是python 。可见python是非常受欢迎的 ， 用现在的话讲，就是“网红”编程语言 。现在，很多计算设备上都有python的身影，小到智能家居、手机、智能手表，大到锂电车、工控车床、甚至航天飞机都有python的身影 。你可能在浏览网页的时候，右下角弹出一个“7天python入门”的广告，可见python现在还是有很多需求，因为有需求，所以才有人去投广告，才会有人去找培训机构 。
作者在给美国国防部的提案中写到，他想跟高中或大学展开合作，设计一些python的课程 ， 针对不同年级，设计不同水平的课程 。现在来看，他确实是做到了，现在哈佛、密歇根大学等排名靠前的大学 ， 都有python课程，python在这些大学的CS（计算机科学）课程中应用非常广泛 ， 可以说是作为CS导论的一个教学工具 。在一些比较高级的课程，比如数据科学、人工智能等都可以看到python的身影，这是因为学术界以及工业界为python提供了一些处理科学计算和大数据的工具 ， 这也归功于美国国防部的支持 。美国有许多编程夏令营，针对不同年龄段有不同的课程，并且也有许多支持python代码的编程竞赛 。Google在coursera上有一个面向初学者的课程，该课程叫 Google IT Automation with Python，完成课程大约需要 8 个月，课程建议每周花5小时学习，课程结束后就可以获得Google颁发的证书 。可见，不管是工业界，还是教育界 ， 都对python有不同程度的支持 。这里打个岔，第一版的Google搜索引擎还是用python写的，作者也在Google工作了一段时间 。
现如今，每隔一段时间，就有一个PyCon活动 ， 这个活动汇聚世界各地的开发者，每年都有开发者来展示他们使用python的成功案例 ， 或者表达自己对python的新功能或者缺陷的看法 。可见，python用户社区一直都是很活跃的 。这让我想到了某新能源 汽车 ，该 汽车 用户有很高的粘性 ， 有一位车主跟我说过，他们有一个微信群，里面有该新能源 汽车 的高管，很多车主乐意在里面指出问题，或者提建议，因为这些高管会对问题或者建议做出相应的反馈 。用户愿意提意见 ， 产品经理愿意广开言路，采纳多方建议，实属不易 。python社区也差不多如此 。
几年前，你是否看过一个新闻，《人工智能“网红”编程语言Python进入山东小学课本》，这是2017年澎湃网的一则新闻，里面讲了python进入了山东省小学六年级教材，作为一门“网红”编程语言 ， 它是否适合低龄学生，这个倒是没细说，但是可见国内有些地方是把编程作为一种比较基础的能力来考量 。python往低龄阶段渗透是否合适呢 ， 我在翻资料的时候瞥到韩国高丽大学的一篇论文，论文讲述小学生在学习python的过程中会碰到一些困难，比如经常少打了一些括号，经常拼错单词 ， 经常碰到语法错误，以及对这些现象的看法 。还有，南京师范大学有一篇报道，讲述了中学生学习在学习python时，采用面向问题的学习模式 ， 我理解是case by case的教学模式，这种模式有利于学生培养学生的计算机思维，以及帮助他们理解一些计算机相关的概念，解决计算机相关的问题 。
python是否适合低龄学生呢，我觉得这个是值得讨论的话题 。最后还要问你一句 ， 你会让你的小孩学习python么，从什么时候开始学呢？你的娃因为不知道打多少个括号嚎啕大哭时 ， 你能帮得上忙么？你到时候需要专门请一个程序员来给你的娃做家教么？
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优化Python编程的4个妙招1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝
Pandas 库已经非常优化了 ， 但是大部分人都没有发挥它的最大作用 。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方 。一般首先能想到的就是特征工程 ， 即用已有特征创造新特征 。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函数 。
在Pandas.apply()中，可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中 。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一，它能根据所需条件分隔数据 。之后便能将其有效应用到数据处理任务中 。
2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧
所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法 。
很多时候 ， 数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值 。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法 。
3. Python函数向量化
另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化 。这意味着新建函数会应用于输入列表，并返回结果数组 。在Python中使用向量化能至少迭代两次，从而加速计算 。
事实上 ， 这样不仅能加速代码运算，还能让代码更加简洁清晰 。
4. Python多重处理
多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器 。
此处将数据处理分成多个任务，让它们各自独立运行 。处理庞大的数据集时，即使是apply函数也显得有些迟缓 。
关于优化Python编程的4个妙招，青藤小编就和您分享到这里了 。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助 。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习 。
万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门 这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白 。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉 。
使用三个连续的双引号表示多行注释 ， 两个多行注释标识之间内容会被视作是注释 。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用 , -, *, /表示加减乘除四则运算符 。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333 。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整 。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333 。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节 。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的 。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼 。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数 。
在Python3当中拨乱反正 ， 修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下 ， 得到的结果也一定是浮点数 。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除，Python会为我们保留去除余数的结果 。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示 。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序 。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假 。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作 。而不是C或者是Java当中的, || 和！ 。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作 ， 是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义 。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1，False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思 。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于，表示小于，=表示小于等于，!=表示不等 。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and ， or之间的优先级，其中notandor 。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序 。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is 。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言 ， 其中的对象都使用引用来表示 。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ， 而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等 。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址 ， 比如说都是沿河东路XX号 。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三 。
显然 ， 住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字 。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然 。
Python当中对字符串的限制比较松，双引号和单引号都可以表示字符串，看个人喜好使用单引号或者是双引号 。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便 。
字符串也支持 操作，表示两个字符串相连 。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度 。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等 。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作 。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象，所有为None的变量都会指向这个对象。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断 ， 当然用==也是可以的 ， 不过我们通常使用is 。
理解了None之后 ， 我们再回到之前介绍过的bool()函数 ， 它的用途其实就是判断值是否是空 。所有类型的 默认空值会被返回False ， 否则都是True 。比如0 ， ""，[], {}, ()等 。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True 。
Python当中的标准输入输出是 input和print。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出 。默认输出会自动换行，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入 。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式，但是语法和C不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list ， 我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素 ， 如果是负数，则表示 倒序访问。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推 。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误 。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段 。我们用start: end的格式来获取切片 ， 注意，这是一个 左闭右开区间。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素 。得到的结果为[1, 3] 。如果步长设置成-1则代表反向遍历 。
如果我们要指定一段区间倒序 ， 则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1] 。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False 。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法 。
insert方法可以 指定位置插入元素，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标 。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并 。等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近 ， tuple通过()初始化 。和list不同 ， tuple是不可变对象。也就是说tuple一旦生成不可以改变 。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常 。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple，末尾必须加上逗号 ， 否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号，表示这是一个list。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b 。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素 ， 但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器 ， 它等价于C当中的map，即 存储key和value的键值对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
dict的key必须为不可变对象 ， 所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value ， 等价于get方法 。
我们可以call dict当中的keys和values方法 ， 获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list 。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同 ， 在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key 。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常 。如果使用 get方法则不会引起异常 ， 只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在 ， 则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict ， 比如a.update(b) 。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key 。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除 。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化 。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据 ， 否则Python会将它和dict弄混 。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set 。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作 。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中 。用copy可以拷贝一个set 。
Python当中的判断语句非常简单 ， 并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式 。
如果我们要循环一个范围，可以使用range 。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长。
如果使用enumerate函数 ， 可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C类似，当条件为True时执行 ， 为false时退出 。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常，我们可以在except后面限制异常的类型 。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型 。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源 ， 最常见的就是open打开一个文件 。我们 打开了文件句柄就一定要关闭，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作 。并且如果文件异常 ， 还会触发异常 。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象，它和迭代器不是一个含义 。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象 。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器 ， 使用next关键字来获取下一个元素 。也可以将它转化成list类型，变成一个list 。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名，可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数 ， 在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上 ， 这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤 。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类 。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径 。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug 。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance ， 对象的英文是object 。都是指类经过实例化之后得到的对象 。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性 ， 并且还可以重写父类的一些方法 。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中 ， 使用import引入，一样可以实现继承 。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止 。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器 。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了 。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了 。
如果你之前就有其他语言的语言基础 ， 我想本文读完应该不用30分钟 。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的 。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了 。
根据我的经验 ， 在学习一门新语言的前期 ， 不停地查阅资料是免不了的 。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档 。
最后，我这里有各种免费的编程类资料 ， 有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
python函数编程论文的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于python方面的论文、python函数编程论文的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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