Python速查表旨在为开发者提供核心语法、常用函数和关键概念的快速参考，尤其适合日常编码时查阅。以下内容整合了基础语法、数据结构、函数、模块、面向对象编程以及高级特性，并附有代码示例。 ### **1. 基础语法与数据类型** Python 使用缩进（通常是 4 个空格）来定义代码块，而非大括号 [ref_4]。 #### **1.1 变量与基本数据类型** Python 是动态类型语言，变量无需声明类型 [ref_6]。 ```python # 变量赋值 x = 10 # 整数 (int) y = 3.14 # 浮点数 (float) name = "Alice" # 字符串 (str) is_valid = True # 布尔值 (bool) ``` #### **1.2 数字与运算符** ```python # 算术运算符 a = 10 + 3 # 13 b = 10 - 3 # 7 c = 10 * 3 # 30 d = 10 / 3 # 3.333... (浮点除) e = 10 // 3 # 3 (整除) f = 10 % 3 # 1 (取模) g = 10 ** 3 # 1000 (幂运算) # 比较运算符 print(10 > 3) # True print(10 == 3) # False print(10 != 3) # True # 逻辑运算符 print(True and False) # False print(True or False) # True print(not True) # False ``` ### **2. 数据结构** Python 内置了多种强大的数据结构 [ref_3]。 #### **2.1 序列类型：列表、元组、字符串** | 类型 | 描述 | 可变性 | 示例 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **列表 (List)** | 有序集合，元素可重复 | 可变 | `my_list = [1, 2, 'a']` | | **元组 (Tuple)** | 有序集合，元素可重复 | **不可变** | `my_tuple = (1, 2, 'a')` | | **字符串 (String)** | 字符序列 | **不可变** | `my_str = "hello"` | **列表常用操作：** ```python # 创建与访问 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(my_list[0]) # 1 (正向索引) print(my_list[-1]) # 5 (负向索引) # 切片操作 [start:end:step] print(my_list[1:4]) # [2, 3, 4] print(my_list[::-1]) # [5, 4, 3, 2, 1] (反转) # 修改列表 my_list.append(6) # 末尾添加元素 my_list.insert(0, 0) # 在索引0处插入0 my_list.remove(3) # 删除第一个值为3的元素 popped = my_list.pop() # 移除并返回最后一个元素 # 列表推导式 (List Comprehension) [ref_4] squares = [x**2 for x in range(5)] # [0, 1, 4, 9, 16] ``` **字符串常用操作：** ```python s = "Hello, World!" print(s.upper()) # "HELLO, WORLD!" print(s.lower()) # "hello, world!" print(s.split(",")) # ['Hello', ' World!'] print(",".join(["A", "B", "C"])) # "A,B,C" print(f"Value: {x}") # f-string 格式化 (Python 3.6+) [ref_4] ``` #### **2.2 映射类型：字典 (Dictionary)** 字典是键值对的无序集合，键必须是不可变类型（如字符串、数字、元组）[ref_3]。 ```python # 创建字典 my_dict = {"name": "Alice", "age": 30} # 访问与修改 print(my_dict["name"]) # "Alice" my_dict["age"] = 31 # 修改值 my_dict["city"] = "NYC" # 添加新键值对 # 常用方法 keys = my_dict.keys() # 获取所有键 values = my_dict.values() # 获取所有值 items = my_dict.items() # 获取所有键值对 # 字典推导式 squared = {x: x**2 for x in range(5)} # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} ``` #### **2.3 集合 (Set)** 集合是无序且元素唯一的容器。 ```python my_set = {1, 2, 3, 3} # {1, 2, 3} (自动去重) my_set.add(4) my_set.remove(2) # 集合运算 set_a = {1, 2, 3} set_b = {3, 4, 5} print(set_a | set_b) # 并集: {1, 2, 3, 4, 5} print(set_a & set_b) # 交集: {3} print(set_a - set_b) # 差集: {1, 2} ``` ### **3. 流程控制** #### **3.1 条件判断 (if/elif/else)** ```python score = 85 if score >= 90: grade = 'A' elif score >= 80: grade = 'B' # 此分支将被执行 else: grade = 'C' print(grade) # 输出: B ``` #### **3.2 循环 (for/while)** ```python # for 循环遍历序列 for i in range(5): # range(5) 生成 0,1,2,3,4 print(i) # 遍历列表 fruits = ["apple", "banana", "cherry"] for fruit in fruits: print(fruit) # while 循环 count = 0 while count < 3: print(count) count += 1 # 循环控制 for i in range(10): if i == 3: continue # 跳过本次循环剩余代码 if i == 7: break # 完全终止循环 print(i) ``` ### **4. 函数** 函数使用 `def` 关键字定义 [ref_4]。 #### **4.1 函数定义与调用** ```python def greet(name, greeting="Hello"): # greeting 是默认参数 """这是一个简单的问候函数。""" # 文档字符串 return f"{greeting}, {name}!" result = greet("Alice") # 使用默认参数 print(result) # 输出: Hello, Alice! result2 = greet("Bob", "Hi") # 传递参数 print(result2) # 输出: Hi, Bob! ``` #### **4.2 参数类型** | 参数类型 | 语法 | 描述 | | :--- | :--- | :--- | | **位置参数** | `func(a, b)` | 按顺序传递 | | **关键字参数** | `func(a=1, b=2)` | 按参数名传递，顺序无关 | | **默认参数** | `def func(a=1)` | 定义时指定默认值 | | **可变位置参数** | `def func(*args)` | 接收任意数量的位置参数，打包为元组 | | **可变关键字参数** | `def func(**kwargs)` | 接收任意数量的关键字参数，打包为字典 | ```python def flexible_func(a, b=10, *args, **kwargs): print(f"a={a}, b={b}") print(f"args: {args}") # 额外的位置参数元组 print(f"kwargs: {kwargs}") # 额外的关键字参数字典 flexible_func(1, 2, 3, 4, 5, key1='value1', key2='value2') # 输出: # a=1, b=2 # args: (3, 4, 5) # kwargs: {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} ``` #### **4.3 Lambda 表达式** 用于创建匿名函数，适合简单的单行函数 [ref_4]。 ```python add = lambda x, y: x + y print(add(5, 3)) # 8 # 常用于 sorted、map、filter 等函数 nums = [1, 4, 2, 3] sorted_nums = sorted(nums, key=lambda x: -x) # 按降序排序 print(sorted_nums) # [4, 3, 2, 1] ``` ### **5. 模块与包** 模块是一个 `.py` 文件，包是一个包含 `__init__.py` 文件的目录 [ref_6]。 #### **5.1 导入模块** ```python # 导入整个模块 import math print(math.sqrt(16)) # 4.0 # 导入特定函数/变量 from math import pi, sin print(sin(pi/2)) # 1.0 # 使用别名 import numpy as np import pandas as pd ``` #### **5.2 创建与使用自定义模块** 假设有文件 `mymodule.py`: ```python # mymodule.py def my_function(): return "Hello from my module!" ``` 在另一个文件中使用： ```python import mymodule print(mymodule.my_function()) # "Hello from my module!" ``` ### **6. 面向对象编程 (OOP)** #### **6.1 类与对象** ```python class Dog: # 类属性 (所有实例共享) species = "Canis familiaris" # 构造方法，初始化实例属性 def __init__(self, name, age): self.name = name # 实例属性 self.age = age # 实例方法 def bark(self): return f"{self.name} says woof!" # 特殊方法 (魔术方法) def __str__(self): return f"{self.name} is {self.age} years old." # 创建对象 (实例化) my_dog = Dog("Buddy", 5) print(my_dog.bark()) # 调用方法 print(my_dog) # 调用 __str__ 方法 print(my_dog.species) # 访问类属性 ``` #### **6.2 继承** ```python class Animal: def __init__(self, name): self.name = name def speak(self): raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method") class Cat(Animal): # 继承自 Animal def speak(self): # 重写父类方法 return f"{self.name} says meow!" my_cat = Cat("Whiskers") print(my_cat.speak()) # "Whiskers says meow!" ``` ### **7. 异常处理** 使用 `try...except...finally` 来捕获和处理异常 [ref_4]。 ```python try: num = int(input("请输入一个数字: ")) result = 10 / num print(f"结果是: {result}") except ValueError: print("错误：输入的不是有效数字！") except ZeroDivisionError: print("错误：不能除以零！") except Exception as e: # 捕获所有其他异常 print(f"发生未知错误: {e}") else: print("计算成功完成！") # 仅在无异常时执行 finally: print("程序执行结束。") # 无论是否发生异常都会执行 ``` ### **8. 文件操作** #### **8.1 基本文件读写** ```python # 写入文件 with open('example.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: # 使用 with 自动关闭文件 f.write("Hello, World!\n") f.write("This is a second line.") # 读取文件 with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 读取全部内容 # content = f.readline() # 读取一行 # lines = f.readlines() # 读取所有行，返回列表 print(content) ``` #### **8.2 上下文管理器 (with 语句)** `with` 语句确保资源（如文件）在使用后被正确关闭，即使发生异常也是如此 [ref_4]。 ### **9. 常用内置函数与标准库模块** #### **9.1 常用内置函数** | 函数 | 描述 | 示例 | | :--- | :--- | :--- | | `len()` | 返回对象长度 | `len([1,2,3])` → `3` | | `type()` | 返回对象类型 | `type(10)` → `<class 'int'>` | | `isinstance()` | 检查对象是否为指定类型 | `isinstance(10, int)` → `True` | | `range()` | 生成整数序列 | `list(range(3))` → `[0, 1, 2]` | | `enumerate()` | 返回索引和值的枚举 | `list(enumerate(['a','b']))` → `[(0,'a'), (1,'b')]` | | `zip()` | 将多个序列组合成元组 | `list(zip([1,2], ['a','b']))` → `[(1,'a'), (2,'b')]` | | `map()` | 对序列每个元素应用函数 | `list(map(str, [1,2,3]))` → `['1','2','3']` | | `filter()` | 过滤序列中符合条件的元素 | `list(filter(lambda x: x>0, [-1,0,1]))` → `[1]` | | `sorted()` | 返回排序后的新列表 | `sorted([3,1,2])` → `[1,2,3]` | #### **9.2 常用标准库模块** * **`os`**: 操作系统交互，如文件路径操作。 * **`sys`**: 访问解释器相关变量和函数。 * **`datetime`**: 日期和时间处理。 * **`json`**: JSON 数据的编码和解码。 * **`re`**: 正则表达式操作。 * **`math` / `cmath`**: 数学运算。 * **`random`**: 生成随机数。 * **`collections`**: 提供额外的高效数据结构，如 `defaultdict`, `Counter`。 ```python import json # 将 Python 对象转换为 JSON 字符串 data = {"name": "Alice", "age": 30} json_str = json.dumps(data) print(json_str) # '{"name": "Alice", "age": 30}' # 将 JSON 字符串解析为 Python 对象 parsed_data = json.loads(json_str) print(parsed_data["name"]) # Alice ``` ### **10. 高级特性与技巧** #### **10.1 装饰器 (Decorator)** 装饰器是修改或增强函数行为的函数，使用 `@` 语法 [ref_4]。 ```python def my_decorator(func): def wrapper(): print("Something is happening before the function is called.") func() print("Something is happening after the function is called.") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello() # 输出: # Something is happening before the function is called. # Hello! # Something is happening after the function is called. ``` #### **10.2 生成器 (Generator)** 生成器使用 `yield` 关键字，可以惰性生成值，节省内存 [ref_5]。 ```python def count_up_to(max): count = 1 while count <= max: yield count # 每次 yield 产生一个值，并暂停 count += 1 counter = count_up_to(3) print(next(counter)) # 1 print(next(counter)) # 2 print(next(counter)) # 3 # print(next(counter)) # 再次调用会引发 StopIteration 异常 # 通常用 for 循环迭代 for num in count_up_to(5): print(num) # 依次打印 1,2,3,4,5 ``` #### **10.3 类型提示 (Type Hints)** Python 3.5+ 支持类型提示，提高代码可读性和可维护性 [ref_5]。 ```python from typing import List, Dict, Optional def greet_all(names: List[str]) -> Dict[str, str]: """接受一个字符串列表，返回一个问候字典。""" greetings = {} for name in names: greetings[name] = f"Hello, {name}!" return greetings result: Dict[str, str] = greet_all(["Alice", "Bob"]) print(result) # {'Alice': 'Hello, Alice!', 'Bob': 'Hello, Bob!'} ``` 此速查表涵盖了 Python 编程的核心知识，从基础语法到高级特性，可作为日常开发的快速参考。掌握这些内容能有效提升编码效率和代码质量 [ref_2][ref_3][ref_4][ref_5][ref_6]。