首先, 什麼是Python? 用python作者

python對抗綠色像素螺旋

那麼，對我來說，讓我學習Python的第一個理由，就是它漂亮而優雅，能夠順暢自然地實現我的想法。
另一個理由，就是Python支持多種編程領域，如：
數據科學
web開發
機器學習
比如，Quora、Pinterest、Spotify，這些項目，都是使用python開發他們的後端。
注：想學習Python的小夥伴們可以關注小編私信回覆“資料”領取免費的學習資料。
那麼，接下來，就開始學習Python吧！
基礎
1. 變量
可以把變量簡單理解為一個存儲值的單詞。
講道理，變量是什麼就不用特地解釋了…大家都懂。
在Python裡面，定義變量、給變量賦值都非常簡單。比如你想把數字1存儲到一個變量裡面，而這個變量名叫one，那麼，你只需要這樣：

<code>one = 1/<code>

非常簡單吧? 舉一反三，完全可以自由發揮，就像下面，把2賦值給two，把10000賦值給some_number：

<code>two = 2some_number = 10000/<code>

當然，除了整型以外，我們也可以設置布爾類型、字符串、單精度，以及一些其他數據類型。如下：

<code># booleanstrue_boolean = Truefalse_boolean = False# stringmy_name = "Leandro Tk"# floatbook_price = 15.80/<code>

2.流程控制: 分支語句
if，這個語句用來判斷是否符合條件，它的後面緊跟著邏輯表達式，表達式最後的值為True或False，如果是true，則執行if裡面的語句。如下：

<code>if True:print("Hello Python If")if 2 > 1:print("2 is greater than 1")/<code>

因為2大於1，條件成立，所以print語句就會被執行
當然，如果不滿足條件，那麼else就派上用場了！
如果，if後面跟著的邏輯表達式最終值是false，則會運行else裡面的程序，如下：

<code>if 1 > 2:print("1 is greater than 2")else:print("1 is not greater than 2")/<code>

你也可以使用elif，是else if的縮寫，但千萬別寫錯~

<code>if 1 > 2:print("1 is greater than 2")elif 2 > 1:print("1 is not greater than 2")else:print("1 is equal to 2")/<code>

3. 循環 / 迭代器
在Python中，我們有多種迭代的方式，我在這裡說兩種：
While 循環: 當邏輯表達式為true的時候，while下縮進的代碼塊就會被循環執行. 所以下面的代碼片段，將會從1打印到10。

<code>num = 1while num <= 10:print(num)num += 1/<code>

上面這種循環方式，需要一個循環條件，如果循環條件是true，就會繼續進行迭代，在上面的例子中，當num變成11的時候，循環條件就會等於False"
再看看下面的基礎代碼塊，以便於理解:

<code>loop_condition = Truewhile loop_condition:print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition))loop_condition = False/<code> 

只要循環條件為True，就會被一直循環執行，直到循環條件變成False
For循環: 與其他語言一樣，這用於計次循環，它循環的次數，取決於後面那個range方法。
range，代表從在循環裡，它用於表示從x到n，如下，就是從1到11，第三個參數可空，意思是每次遞進的加數，默認每循環一次給i加1，填2的話，就給i加2

<code>for i in range(1, 11):print(i)/<code>

列表: 集合 | 數組 | 數據結構
想象一下，你想把整數1存儲在一個變量中。 但也許現在你想要存儲 2 和 3，4，5 。。。
我是否有另一種方法來存儲我想要的所有整數，但不是以百萬計的變量？ 你猜對了 —— 確實有另一種方法來存儲它們。
List 是一個可以用來存儲一列值的集合（比如你想要的這些整數）。 那麼讓我們使用它：

<code>my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]/<code>

這真的很簡單，我們創建了一個數組並將其存儲到my_integer裡。
但是也許你在問： 『 我怎樣才能從這個列表中獲得值？ 』

使用 Python 語法，它也很容易理解：

<code>my_integers = [5, 7, 1, 3, 4]print(my_integers[0]) # 5print(my_integers[1]) # 7print(my_integers[4]) # 4/<code>

想象一下現在你不想存儲整數了。你只是想存儲字符串，就像你親戚名字的列表一樣。 看起來像這樣：

<code>relatives_names = ["Toshiaki","Juliana","Yuji","Bruno","Kaio"]print(relatives_names[4]) # Kaio/<code>

它的工作方式與整數相同，漂亮。
我們剛剛瞭解到 Lists 索引是如何工作的。 但是我仍然需要告訴你如何將一個元素添加到 List 數據結構（一個項目到列表）。
添加一個值到 List 最常見的方法是 append 。讓我們看看他是如何工作的：

<code>bookshelf = []bookshelf.append("The Effective Engineer")bookshelf.append("The 4 Hour Work Week")print(bookshelf[0]) # The Effective Engineerprint(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week/<code>

append 非常的簡單。您只需要將元素（例如『 The Effective Engineer 』）作為『 append 』參數應用即可。
那麼，關於 Lists 到這裡就結束了，讓我們來談談另一個數據結構。
字典: 鍵-值 數據結構
現在我們知道 Lists 使用整數來索引. 但是如果我們不想使用整數來索引呢? 一些其他的數據結構可以使用數字，字符串或者其他的類型來做索引.

<code>dictionary_example = {"key1": "value1","key2": "value2","key3": "value3"}/<code>

鍵用來索引到值. 那麼我們如何訪問 Dictionary的值呢? 你猜對啦?---?使用鍵. 試一下吧:

<code>dictionary_tk = {"name": "Leandro","nickname": "Tk","nationality": "Brazilian"}print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandroprint("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tkprint("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian/<code>

我創建了一個關於我的 Dictionary. 我的名字, 暱稱和國籍. 這些屬性是Dictionary 的鍵.
我們知道訪問 List 使用下標, 我們在這也使用下標 ( Dictionary 中的鍵的內容) 來訪問存在 Dictionary中的值.
在例子中, 我打印出了存在 Dictionary中的所有關於我的短語. 非常簡單滴~?
另一件關於 Dictionary非常帥氣的事情就是我們可以使用任何東西來做為字典的值.在我創建的Dictionary中, 我想添加鍵為 "age" 且值為我的整數年齡進去:

<code>dictionary_tk = {"name": "Leandro","nickname": "Tk","nationality": "Brazilian","age": 24}print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandroprint("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tkprint("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian/<code>

這裡我們有一個鍵 (age) 值 (24) 對 使用字符串來作為鍵，整數來作為值.
像我們學習 Lists一樣,讓我們來學習如何在 Dictionary中添加元素.在Dictionary中， 一個鍵指向一個值是很重要的. 這就是為什麼我們在添加元素的時候討論它:

<code>dictionary_tk = {"name": "Leandro","nickname": "Tk","nationality": "Brazilian"}dictionary_tk['age'] = 24print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'}/<code>

我們只需要指定一個值到 Dictionary的鍵上. 一點也不復雜，484啊?
迭代：循環Python中的數據結構
當我們在學習 Python基礎時, 會發現列表的迭代是一件十分簡單的事情 ，通常我們Python開發者會使用For來循環迭代它. 現在讓我們嘗試一下:

<code>bookshelf = ["The Effective Engineer","The 4 hours work week","Zero to One","Lean Startup","Hooked"]for book in bookshelf:print(book)/<code>

如你所見我們已經對書架中的書進行了for操作，我們輸出打印了其中的書（當然你可以在循環中對它們做任何事情）。簡單而又直觀，這就是Python。
同樣對於哈希類型的數據結構，比如像是Python中的字典，我們同樣也可以對其使用for循環進行迭代操作，但是此時我們則需要用到key：

<code>dictionary = { "some_key": "some_value" }for key in dictionary:print("%s --> %s" %(key, dictionary[key]))# some_key --> some_value/<code>

這是一個循環字典類型變量的小例子，對於dictionary變量我們使用for循環操作其中的key，接著我們打印輸出他的key以及其相對應匹配的value值。

<code>當然我們還有另外一種方法去實現它，就是去使用iteritems：dictionary = { "some_key": "some_value" }for key, value in dictionary.items():print("%s --> %s" %(key, value))# some_key --> some_value/<code>

你看我們已經命名了兩個參數key,value，但這並不是必須的，你甚至可以給它們起任何一個名字^.^，讓我們來看一下：

<code>dictionary_tk = {"name": "Leandro","nickname": "Tk","nationality": "Brazilian","age": 24}for attribute, value in dictionary_tk.items():print("My %s is %s" %(attribute, value))# My name is Leandro# My nickname is Tk# My nationality is Brazilian# My age is 24/<code>

哈哈，可以看到我們已經使用了attribute作為了Dictionary的key參數，代碼運行十分正確。贊！
類型與對象
一點基礎理論:
對象代表現實世界中像轎車、狗、自行車這些事物。對象具有數據和行為兩個主要特徵。
在面向對象編程中，我們把數據當作屬性，把行為當作方法。即：
數據 → 屬性 和 行為 → 方法
類型是創造單個對象實例的藍本。在現實世界中，我們經常發現很多對象實例擁有相同的類型，比如轎車。他們都具有相同的構造和模型（具有發動機，輪子，門等等）。每輛車都是根據同一張設計圖製作的，並且具有相同的組成部分。

<code>class Vehicle:pass/<code>

我們用一個類聲明來定義類?，僅此而已。很簡單，不是嗎？
對象是一個類的實例，我們用命名類來創建一個實例。

<code>car = Vehicle()print(car) # <__main__.vehicle instance="" at=""/>/<code>

這裡 ‘car’ 是 ‘Vehicle’ 類的一個對象（或者說實例）。
記住，我們的 ‘Vehicle’ 類有四個屬性：輪子數量，能源類型，座位容量，和最大速度。我們創建一個 ‘Vehicle’ 對象時設置所有這些屬性 。所以在這裡，我們定義我們的類初始化時要接收數據時：

<code>class Vehicle:def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):self.number_of_wheels = number_of_wheelsself.type_of_tank = type_of_tankself.seating_capacity = seating_capacityself.maximum_velocity = maximum_velocity/<code>

我們使用了 ‘init’方法。我們稱它為構造方法。所以創建 ‘vehicle’ 對象時可以定義這些屬性。假設我們喜歡Tesla Model S，我們要創建這種對象。它有4個輪子，使用電能，有5個座位，最大時速250km/h (155mph）

<code>tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)/<code>

4個“輪子”+電能“能源”+5個“座位”+250km/h“最大速度”。
所有屬性都設置完成了。但是我們如何獲取這些屬性值？我們發送一個消息到對象來問他們。 我們稱之為方法. 方法是對象的行為. 讓我們來實現它：

<code>class Vehicle:def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):self.number_of_wheels = number_of_wheelsself.type_of_tank = type_of_tankself.seating_capacity = seating_capacityself.maximum_velocity = maximum_velocitydef number_of_wheels(self):return self.number_of_wheelsdef set_number_of_wheels(self, number):self.number_of_wheels = number/<code>

這裡創建了兩個方法: number_of_wheels 和 set_number_of_wheels. 我們稱它為 獲取 & 設置. 因為第一個獲取了屬性值,然後第二個設置了一個新的屬性值。
Python 中，我們可以用 “@property” (“decorator”) 去定義 "getters" 和 “setters”。請看以下代碼：

<code>class Vehicle:def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):self.number_of_wheels = number_of_wheelsself.type_of_tank = type_of_tankself.seating_capacity = seating_capacityself.maximum_velocity = maximum_velocity@propertydef number_of_wheels(self):return self.number_of_wheels@number_of_wheels.setterdef number_of_wheels(self, number):self.number_of_wheels = number/<code>

同時，我們可以使用這些方法作為屬性：

<code>tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2/<code>

這個與定義方法有些許不同。這些方法的工作機制與屬性不同。例如，當我們設置輪子數量時，我們需要把2賦值給一個變量，只需要設置 “number_of_wheels” 的值為2。這是一種寫 “pythonic”、 ”getter“、“setter” 代碼的方法。
而且同時我們也可以使用其他方法，比如 “make_noise” 方法。請看下面的例子。

<code>class Vehicle:def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):self.number_of_wheels = number_of_wheelsself.type_of_tank = type_of_tankself.seating_capacity = seating_capacityself.maximum_velocity = maximum_velocitydef make_noise(self):print('VRUUUUUUUM')/<code>

當我們調用這個方法時，它返回字符串 ”VRRRRUUUUM“。

<code>tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM/<code>

封裝：信息隱藏
封裝是一種限制直接訪問對象數據和方法的機制。但是它加快了對象方法中數據的訪問。
"封裝可以在定義中隱藏數據和函數成員，意味著從外部隱藏了對象定義中的內部描述“--- Wikipedia
對象從外部隱藏了其內部描述。只有對象可以與它的內部數據進行交互。
首先，我們需要了解 “public” 和 “non-public” 變量實例的工作機制。

<code>class Person:def __init__(self, first_name):self.first_name = first_name/<code>

這裡我們使用 “first_name” 的值作為一個參數傳遞給公共變量實例。

<code>tk = Person('TK')print(tk.first_name) # => TK在類中：class Person:first_name = 'TK'/<code>

這裡，我們不需要使用 “first_name” 作為一個參數，所有的對象實例都有一個用 “TK” 初始化的類屬性。

<code>tk = Person()print(tk.first_name) # => TK/<code>

漂亮。我們已經學習到可以使用公共變量實例和類型屬性。另一件關於 “public” 部分有趣的事情是我們可以管理它的變量的值。我的意思是什麼呢？我們的對象可以管理它的變量值：獲取和設置變量值。
記住 “Person” 類，我們想要設置另一個值給它的 “first_name” 變量：

<code>tk = Person('TK')tk.first_name = 'Kaio'print(tk.first_name) # => Kaio/<code>

好了，我們剛剛設置了另一個值（"kaio"）給對象變量 “first_name”，並且它更新了它的值。就是這麼簡單，因為這個 “public” 變量，我們可以這樣做。
Non-public 變量實例
“在這裡，我們不用‘私有‘來形容 ，因為在Python中沒有真正“私有”的屬性（避免了一般情況下不必要的工作）。”---?PEP 8
和公共變量實例一樣，我們可以在構造函數或類內部定義非公共變量實例。語法上的差異是： 對於非公共變量實例，我們在變量名前加一道下劃線(_)。
“在Python中，無法從內部訪問‘私有’變量實例的對象是不存在的。但是，大多數Python代碼遵循一個慣例：一個名字前有一道下劃線的對象應該被認為是API中非公共的部分，例如_spam，無論它是一個函數、方法或是數據成員。”?---?Python Software Foundation
這是一個例子：

<code>class Person:def __init__(self, first_name, email):self.first_name = first_nameself._email = email/<code>

看到email變量了嗎？這就是定義一個非公共變量的方法。

<code>tk = Person('TK', '[email protected]')print(tk._email) # [email protected]/<code>

所謂非公共變量只是一個慣例，沒有機制禁止我們從外部訪問並更新它。但按照慣例，我們應該把它作為API中非公共的部分來對待。

<code>class Person:def __init__(self, first_name, email):self.first_name = first_nameself._email = emaildef update_email(self, new_email):self._email = new_emaildef email(self):return self._email/<code>

現在，我們可以通過這些方法來訪問、更新非公共變量。

<code>tk = Person('TK', '[email protected]')print(tk.email()) # => [email protected]._email = '[email protected]'print(tk.email()) # => [email protected]_email('[email protected]')print(tk.email()) # => [email protected]/<code>

我們以first_name TK 和 email [email protected] 初始化一個Person對象。
通過方法訪問非公共變量 email，並打印出來。
從類外部直接設置一個新的email。
我們應該把非公共變量作為API中非公共的部分來對待。
通過實例方法更新非公共變量 email。
成功！我們可以通過預設的方法來更新它。
公共方法
通過 公共方法, 我們也可以在我們類的外部使用這些方法了：

<code>class Person:def __init__(self, first_name, age):self.first_name = first_nameself._age = agedef show_age(self):return self._age/<code>

讓我們來試下：

<code>tk = Person('TK', 25)print(tk.show_age()) # => 25/<code>

贊——用起來沒有任何問題。
非公共方法
但是通過 非公共方法 我們卻無法做到這一點。 我們先來實現一個同樣的 Person 類，不過這回我們加個下劃線(_)來定義一個 show_age 的非公共方法。

<code>class Person:def __init__(self, first_name, age):self.first_name = first_nameself._age = agedef _show_age(self):return self._age/<code>

那麼現在，我們來試著通過我們的對象調用這個 非公共方法：

<code>tk = Person('TK', 25)print(tk._show_age()) # => 25/<code>

我們可以訪問並且更新它。 非公共方法 只是一類約定俗成的規定，並且應當被看做接口中的非公共部分。
關於我們該怎麼使用它，這有個例子：

<code>class Person:def __init__(self, first_name, age):self.first_name = first_nameself._age = agedef show_age(self):return self._get_age()def _get_age(self):return self._agetk = Person('TK', 25)print(tk.show_age()) # => 25/<code>

這裡我們有一個 _get_age 非公共方法和一個show_age 公共方法。show_age可以由我們的對象調用（在類的外部）而_get_age只能在我們類定義的內部使用(內部show_age方法)。但是再次強調下，這只是個約定俗成的規定。

<code>class Car:def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):self.number_of_wheels = number_of_wheelsself.seating_capacity = seating_capacityself.maximum_velocity = maximum_velocity/<code>

我們的Car類實現之後:

<code>my_car = Car(4, 5, 250)print(my_car.number_of_wheels)print(my_car.seating_capacity)print(my_car.maximum_velocity)/<code>

一旦初始化後，我們可以使用所有已創建的實例變量。很好。
在Python中我們可以將父類作為子類定義時的參數。一個ElectricCar類能從之前的Car類中繼承。

<code>class ElectricCar(Car):def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)/<code>

簡單如上。我們不需要實現任何其他的方法，因為這個類已經有了（繼承自Car類）。讓我們確認一下：

<code>my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250)print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250/<code>

漂亮。
就到這裡！
關於Python基礎，我們學會了很多：
變量
分支語句
循環語法
列表：集合 | 數組
字典：鍵值對的集合
如何迭代這些數據結構
對象和類
用屬性作為對象的數據
用方法作為對象的行為
getters、setters 和 property 裝飾器
封裝：信息隱藏
繼承：行為和特徵
恭喜！你完成了Python的這段密集的內容。
堅持學習，堅持編程，祝你玩得開心！
最後小編還為大家準備了一些Python以及其他編程的學習教程（免費），有想學習編程的小夥伴可以關注私信我回復“資料”領取哦，每天拿出2-3個小時自學就可以，學的時間長了，也一下子消化不了，如果你想學習的話，不如就從現在開始學習編程語言吧！

2019年最新Python教程

如果你處於想學Python或者正在學習Python，Python的教程不少了吧，但是是最新的嗎？
2019Python自學教程全新升級為《Python+數據分析+機器學習》，九大階段能力逐級提升，打造技能更全面的全棧工程師。

以上這Java和Python自學教程小編已經為大家打包準備好了，希望對正在學習的你有所幫助！

獲取方式：轉發此文+關注 並 私信小編關鍵詞 “ 資料 ”，即可免費獲取哦！

閱讀更多 小小可愛編 的文章

關鍵字: Pinterest 數據結構 Guido