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Python 简单入门指北(一)
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Python 简单入门指北(一)Python 是一门非常容易上手的语言，通过查阅资料和教程，也许一晚上就能写出一个简单的爬虫。但 Python 也是一门很难精通的语言，因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技。本文主要针对的读者是：
- 毫无 Python 经验的小白
- 有一些简单 Python 经验，但只会复制粘贴代码，不知其所以然的读者
- 觉得单独一篇文章太琐碎，质量没保证，却没空读完一本书，但又想对 Python 有全面了解的读者
当然， 用一篇文章来讲完某个语言是不可能的事情，我希望读完本文的读者可以：
- 对 Python 的整体知识结构形成初步的概念
- 了解 Python 特有的知识点，比如装饰器、上下文、生成器等等，不仅会写 Demo，还对背后的原理有一定了解
- 避免 C++/Java 等风格的 Python 代码，能够写出地道的 Python 代码
- 能够熟练的使用 Python 编写脚本实现日常的简单需求，能够维护小型 Python 项目，能够阅读较复杂的 Python 源码
如果以上介绍符合你对自己的定位，在开始阅读前，还需要明确几点：
- 本文不会只介绍用法，那样太肤浅
- 本文不会深入介绍某个知识点，比如分析源码等，那样太啰嗦，我希望做一名引路人，描述各个知识点的概貌并略作引申，为读者指出下一步的研究方向
- 代码注释非常重要，一定要看，几乎所有的代码段都可以执行，强烈建议手敲一遍！
0. 准备工作
请不要在学习 Python2 还是 Python3 之间犹豫了，除非你很明确自己只接触 Python2，否则就从 Python3 学起，新版本的语言总是意味着进步的生产力（Swift 和 Xcode 除外）。Python 2 和 3 之间语法不兼容，但这并不影响熟悉 Python3 的开发者迅速写出 Python 2 的代码，反之亦然。所以与其在反复纠结中浪费时间，不如立刻行动起来。
推荐使用 CodeRunner 来运行本文中的 demo，它比文本编辑器功能更强大，比如支持自动补全和断点调试，又比 PyCharm 轻量得多。
1. 数据结构1.1 数组
1.1.1 列表推导
如果要对数组中的所有内容做一些修改，可以用 for 循环或者 map 函数：
array = [, , , , , ]
small = []for n in array:
if n < :
small.append(n * )print(small) # [, , ]
比较地道的 Python 写法是使用列表推导：
array = [, , , , , ]
small = [n * for n in array if n < ]
for in 可以写两次，类似于嵌套的 for 循环，会得到一个笛卡尔积：
signs = ['+', '-']
numbers = [, ]ascii = ['{sign}{number}'.format(sign=sign, number=number)
for sign in signs for number in numbers]
# 得到：['+1', '+2', '-1', '-2']
1.1.2 元组
元组可以简单的理解为不可变的数组，也就是没有 append、del 等方法，一旦创建，就无法新增或删除元素，元素自身的值也不能改变，但元素内部的属性是否可变并不受元组的影响，这一点符合其他语言中的常识。
t = (, [])
t[] = # 抛出错误 TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
t[].append() # 正常运行，现在的 t 是 (, [])
除了不可变性以外，有时候元组也会被当做不具名的数据结构，这时候元素的位置就不再是可有可无的了：coordinate = (33.9425, -118.408056)
# coordinate 的第一个位置用来表示精度，第二个位置表示维度
在解析元组数据时，可以一一对应的写上变量名：t = (, )
a, b = t # a = , b =
有时候变量名比较长， 但我只关心其中某一个，可以这样写：t = (, )
a, _ = t # a =
如果元组中元素特别多，即使挨个写下划线也比较累，可以用 * 来批量解包：t = (, , , , )
first, *middle, last = t
# first =
# middle = [, , ]
# last =
当然，如果元素数量较多，含义较复杂，我还是建议使用具名元组：import collectionsPeople = collections.namedtuple('People', ['name', 'age'])
p = People('bestswifter', '')
p.name #
具名元组更像是一个不能定义方法的简化版的类，能提供友好的数据展示。元组的一个小技巧是可以避免用临时变量来交换两个数的值：a =
b =
a, b = b, a
# a = , b =
1.1.3 数组切片
切片的基本格式是 array[start:end:step]，表示对 array 在 start 到 end 之前以 step 为间隔取切片。注意这里的区间是 [start, end)，也就是左闭右开。比如：
s = 'hello'
s[::]
# 表示取 s 的第 、、 个字符，结果是 'hlo'
再举几个例子
s[:] # 不写 step 默认就是 ，因此得到 'hello'
s[:] # 不写 end 默认到结尾，因此还是得到 'ello'
s[n:] # 获取 s 的最后 len(s) - n 个元素
s[:] # 不写 start 默认从 开始，因此得到 'he'
s[:n] # 获取 s 的前 n 个元素
s[:-] # 负数表示倒过来数，因此这会刨除最后一个字符，得到 'hell'
s[-:] # 同上，表示获取最后两个字符，得到 'lo'
s[::-] # 获取字符串的倒序排列，相当于 reverse 函数
step 和它前面的冒号要么同时写，要么同时不写，但 start 和 end 之间的冒号不能省，否则就不是切片而是获取元素了。再次强调 array[start:end] 表示的区间是 [a, b)，也许你会觉得这很难记，但同样的，这会得出以下美妙的公式：
array[:n] + array[n:] = array (0 <= n <= len(array))
用代码来表示就是：
s = 'hello'
s[:] + s[:] == s
# True，因为 s[:] 是 'he'，s[:] 是 'llo'
切片不仅可以用来获取数组的一部分值，修改切片也可以直接修改数组的对应部分，比如：
a = [, , , , , ]
a[:] = [, , ]
# a = [, , , , , , ]
并没有人规定切片的新值必须和原来的长度一致：
a = [, , , , , ]
a[:] = []
# a = [, , , , ]a[:] = []
# a = [, ]，相当于删除了中间的三个数字
但切片的新值必须也是可迭代的对象，比如这样写是不合法的：
a = [, , , , , ]
a[:] =
# TypeError: can only assign an iterable
1.1.4 循环与遍历
一般来说，在 Python 中我们不会写出 for (int i = 0; i < len(array); ++i) 这种风格的代码，而是使用 for in 这种语法：
for i in [, , ]:
print(i)
虽然大家都知道 for in 语法，但它的某些灵活用法或许就不是那么众所周知了。
有时候，我们会在 if 语句中对某个变量的值做多次判断，只要满足一个条件即可：name = 'bs'
if name == 'hello' or name == 'hi' or name == 'bs' or name == 'admin':
print('Valid')
这种情况推荐用 in 来代替：name = 'bs'
if name in ('hello', 'hi', 'bs', 'admin'):
print('Valid')
有时候，如果我们想要把某件事重复固定的次数，用 for in 会显得有些啰嗦，这时候可以借助 range 类型：for i in range():
print('Hi') # 打印五次 'Hi'
range 的语法和切片类似，比如我们需要访问数组所有奇数下标的元素，可以这么写：a = [, , , , ]
for i in range(, len(a), ):
print(a[i])
在这种写法中，我们不仅能获得元素，还能知道元素的下标，这与使用 enumerate(iterable [, start ]) 函数类似：a = [, , , , ]
for i, n in enumerate(a):
print(i, n)
1.1.5 魔术方法
也许你已经注意到了，数组和字符串都支持切片，而且语法高度统一。这在某些强类型语言（比如我经常接触的 Objective-C 和 Java）中是不可能的，事实上，Python 能够支持这样统一的语法，并非巧合，而是因为所有用中括号进行下标访问的操作，其实都是调用这个类的 __getitem__ 方法。
比如我们完全可以让自己的类也支持通过下标访问：
class Book:
def __init__(self):
self.chapters = [, , ] def __getitem__(self, n):
return self.chapters[n]b = Book()
print(b[]) # 结果是
需要注意的是，这段代码几乎不会出问题（除非数组越界），这是因为我们直接把下标传到了内部的 self.chapters 数组上。但如果要自己处理下标，需要牢记它不一定是数字，也可以是切片，因此更完整的逻辑应该是：
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int): # n是索引
# 处理索引
if isinstance(n, slice): # n是切片
# 通过 n.start，n.stop 和 n.step 来处理切片
与静态语言不同的是，任何实现了 __getitem__ 都支持通过下标访问，而不用声明为实现了某个协议，这种特性也被称为 “鸭子类型”。鸭子类型并不要求某个类 是什么，仅仅要求这个类 能做什么。
顺便说一句，实现了 __getitem__ 方法的类都是可迭代的，比如：
b = Book()
for c in b:
print(c)
后续的章节还会介绍更多 Python 中的魔术方法，这种方法的名称前后都有两个下划线，如果读作 “下划线-下划线-getitem” 会比较拗口，因此可以读作 “dunder-getitem” 或者 “双下-getitem”，类似的，我想每个人都能猜到 __setitem__ 的作用和用法。
1.2 字典
1.2.1 初始化字典
最简单的创建一个字典的方式就是直接写字面量：{'a': , 'b': , 'c': , 'd': , 'e': }
字典字面量由大括号包住（注意区别于数组的中括号），键值对之间由逗号分割，每个键值对内部用冒号分割键和值。如果数组的每个元素都是二元的元组，这个数组可以直接转成字典：dict([('a', ), ('b', ), ('c', ), ('d', ), ('e', )])
就像数组可以推导一样，字典也可以推导：a = [('a', ), ('b', ), ('c', ), ('d', ), ('e', )]
d = {letter: number for letter, number in a} # 这里用到了元组拆包
只要记得外面还是大括号就行了。两个独立的数组可以被压缩成一个字典：numbers = [, , , , ]
letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
dict(zip(letters, numbers))
正如 zip 的意思所表示的，超出长处的那部分数组会被抛弃。1.2. 查询字典最简单方法是直接写键名，但如果键名不存在会抛出 KeyError：d = {'a': }
d['a'] # 值是
d['b'] # KeyError: 'b'
可以用 if key in dict 的判断来检查键是否存在，甚至可以先 try 再 catch KeyError，但更加优雅简洁一些的写法是用
get(k, default) 方法来提供默认值：d = {'a': }
d.get('a', ) # 得到
d.get('b', ) # 得到
不过有时候，我们可能不仅仅要读出默认属性，更希望能把这个默认属性能写入到字典中，比如：d = {}
# 我们想对字典中某个 Value 做操作，如果 Key 不存在，就先写入一个空值
if 'list' not in d:
d['list'] = []
d['list'].append()
这种情况下，seddefault(key, default) 函数或许更合适：d.setdefault('key', []).append()
这个函数虽然名为 set，但作用其实是查找，仅仅在查找不到时才会把默认值写入字典。
1.2.3 遍历字典
直接遍历字典实际上是遍历了字典的键，因此也可以通过键获取值：d = {'a': , 'b': , 'c': , 'd': , 'e': }
for i in d:
print(i, d[i])
#b
#a
#e
#d
#c
我们也可以用字典的 keys() 或者 values() 方法显式的获取键和值。字典还有一个 items() 方法，它返回一个数组，
每个元素都是由键和值组成的二元元组：d = {'a': , 'b': , 'c': , 'd': , 'e': }
for (k, v) in d.items():
print(k, v)
#e
#d
#a
#c
#b
可见 items() 方法和字典的构造方法互为逆操作，因为这个公式总是成立的：
dict(d.items()) == d
1.2.4 字典的魔术方法
在 1.1.4 节中介绍过，通过下标访问最终都会由 __getitem__ 这个魔术方法处理，因此字典的 d[key] 这种写法也不例外， 如果键不存在，则会走到 __missing__ 方法，再给一次挽救的机会。比如我们可以实现一个字典， 自动忽略键的大小写：
class MyDict(dict):
def __missing__(self, key):
if key.islower():
raise KeyError(key)
else:
return self[key.lower()]d = MyDict({'a': })
d['A'] # 返回
'A' in d # False
这个字典比较简陋，比如 key 可能不是字符串，不过我没有处理太多情况，因为它主要是用来演示 __missing__ 的用法，如果想要最后一行的 in 语法正确工作，需要重写 __contains__ 这个魔术方法，过程类似，就不赘述了。
虽然通过自定义的函数也能实现相似的效果，不过这个自定义字典对用户更加透明，如果不在文档中说明，调用方很难察觉到字典的内部逻辑被修改了。 Python 有很多强大的功能，可以具备这种内部进行修改，但是对外保持透明的能力。这可能是我们第一次体会到，后续还会不断的经历。
1.2.5 集合
集合更像是不会有重复元素的数组，但它的本质是以元素的哈希值作为 Key，从而实现去重的逻辑。因此，集合也可以推导，不过得用字典的语法：a = [,,,,,,,,]
d = {i for i in a if i < }
# d = {, , , }，注意这里的大括号
回忆一下，二进制逻辑运算一共有三个运算符，按位或 |，按位与 & 和异或 ^，这三个运算符也可以用在集合之间，而且含义变化不大。比如：a = {, , }
b = {, , }
c = a | b
# c = {, , , , }
这里的 | 运算表示交集，也就是 c 中的任意元素，要么在 a，要么在 b 集合中。类似的，按位与 & 运算求的就是交集：a = {, , }
b = {, , }
c = a & b
# c = {}
而异或则表示那些只在 a 不在 b 或者只在 b 不在 a 的元素。或者换个说法，表示那些在集合 a 和 b 中出现了且仅出现了一次的元素：a = {, , }
b = {, , }
c = a ^ b
# c = {, , , }
还有一个差集运算 -，表示在集合 a 中但不在集合 b 中的元素：a = {, , }
b = {, , }
c = a - b
# c = {, }
回忆一下韦恩图，就会得到以下公式（虽然并没有什么卵用）：
A | B = (A ^ B) | (A & B)
A ^ B = (A - B) | (B - A)
1.3 字符串
1.3.1 字符串编码
用 Python 写过爬虫的人都应该感受过被字符串编码支配的恐惧。简单来说，编码指的是将可读的字符串转换成不太可读的数字，用来存储或者传输。解码则指的是将数字还原成字符串的过程。常见的编码有 ASCII、GBK 等。
ASCII 编码是一个相当小的字符集合，只有一百多个常用的字符，因此只用一个字节（8 位）就能表示，为了存储本国语言，各个国家都开发出了自己的编码，比如中文的 GBK。这就带来了一个问题，如果我想要在一篇文章中同时写中文和日文，就无法实现了，除非能对每个字符指定编码，这个成本高到无法接受。
Unicode 则是一个最全的编码方式，每个 Unicode 字符占据 6 个字节，可以表示出 2 ^ 48 种字符。但随之而来的是 Unicode 编码后的内容不适合存储和发送，因此诞生了基于 Unicode 的再次编码，目的是为了更高效的存储。
更详细的概念分析和配图说明可以参考我的这篇文章：字符串编码入门科普，这里我们主要聊聊 Python 对字符串编码的处理。
首先，编码的函数是 encode，它是字符串的方法：
s = 'hello'
s.encode() # 得到 b'hello'
s.encode('utf16') # 得到 b'\xff\xfeh\x00e\x00l\x00l\x00o\x00'
encode 函数有两个参数，第一个参数不写表示使用默认的 utf8 编码，理论上会输出二进制格式的编码结果，但在终端打印时，被自动还原回字符串了。如果用 utf16 进行编码，则会看到编码以后的二进制结果。
前面说过，编码是字符转到二进制的转化过程，有时候在某个编码规范中，并没有指定某个字符是如何编码的，也就是找不到对应的数字，这时候编码就会报错：
city = 'São Paulo'
b_city = city.encode('cp437')
# UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode character '\xe3'
in position : character maps to <undefined>
此时需要用到 encode 函数的第二个参数，用来指定遇到错误时的行为。它的值可以是 'ignore'，表示忽略这个不能编码的字符，
也可以是 'replace'，表示用默认字符代替：b_city = city.encode('cp437', errors='ignore')
# b'So Paulo'
b_city = city.encode('cp437', errors='replace')
# b'S?o Paulo'
decode 完全是 encode 的逆操作，只有二进制类型才有这个函数。它的两个参数含义和 encode 函数完全一致，就不再介绍了。
从理论上来说，仅从编码后的内容上来看，是无法确定编码方式的，也无法解码出原来的字符。但不同的编码有各自的特点，虽然无法完全倒推，但可以从概率上来猜测，如果发现某个二进制内容，有 99% 的可能性是 utf8 编码生成的，我们就可以用 utf8 进行解码。Python 提供了一个强大的工具包 Chardet 来完成这一任务：
octets = b'Montr\xe9al'
chardet.detect(octets)
# {'encoding': 'ISO-8859-1', 'confidence': 0.73, 'language': ''}
octets.decode('ISO-8859-1')
# Montréal
返回结果中包含了猜测的编码方式，以及可信度。可信度越高，说明是这种编码方式的可能性越大。
有时候，我们拿到的是二进制的字符串字面量，比如 68 65 6c 6c 6f，前文说过只有二进制类型才有 decode 函数，所以需要通过二进制的字面量生成二进制变量：
s = '68 65 6c 6c 6f'
b = bytearray.fromhex(s)
b.decode() # hello
1.3.2 字符串的常用方法
字符串的 split(sep, maxsplit) 方法可以以指定的分隔符进行分割，有点类似于 Shell 中的 awk -F ' ''，第一个 sep 参数表示分隔符，不填则为空格：
s = 'a b c d e'
a = s.split()
# a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
第二个参数 maxsplit 表示最多分割多少次，因此返回数组的长度是 maxsplit + 。举个例子说明下：s = 'a;b;c;d;e'
a = s.split(';')
# a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']b = s.split(';', )
# b = ['a', 'b', 'c;d;e']
如果想批量替换，则可以用 replace(old, new[, count]) 方法，由中括号括起来的参数表示选填。old = 'a;b;c;d;e'
new = old.replace(';', ' ', )
# new = 'a b c d;e'
strip[chars] 用于移除指定的字符们：old = "*****!!!Hello!!!*****"
new = old.strip('*') # 得到 '!!!Hello!!!'
new = old.strip('*！') # 得到 'Hello'
如果不传参数，则默认移除空格。其实 strip 等价于分别执行 lstrip() 和 rstrip()，即分别从左侧和右侧进行移除。
比如 lstrip() 表示从左侧第一个字符开始，移除空格，直到第一个非空格字符为止，所以字符串中间的空格，无论是 lstrip
还是 strip() 都是无法移除的。old = ' Hello world '
new = old.strip() # 得到 'Hello wrold'
new = old.lstrip() # 得到 'Hello world '
最后一个常用方法是 join，其实这个可以理解为字符串的构造方法，它可以把数组转换成字符串：array = 'a b c d e'.split() # 之前说过，结果是 ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s = ';'.join(array) # 以分号为连接符，把数组中的元素连接起来
# s = 'a;b;c;d;e'
所以 join 可以理解为 split 的逆操作，这个公式始终是成立的：
c.join(string.split(c)) = string
上面这些字符串处理的函数，大多返回的还是字符串，因此可以链式调用，避免使用临时变量和多行代码，但也要避免过长（超过 3 个）的链式调用，以免影响可读性。
1.3.3 字符串格式化
最初级的字符串格式化方法是使用 + 来拼接：
class Person:
def __init__(self):
self.name = 'bestswifter'
self.age =
self.sex = 'm'p = Person()
print('Name: ' + p.name + ', Age: ' + str(p.age) + ', Sex: ' + p.sex)
# 输出：Name: bestswifter, Age: , Sex: m
这里必须要把 int 类型的年龄转成字符串以后才能进行拼接，这是因为 Python 是强类型语言，不支持类型的隐式转换。
这种做法的缺点在于如果输出结构比较复杂，极容易出现引号匹配错误的问题，可读性非常低。
Python 2 中的做法是使用占位符，类似于 C 语言中 printf：
content = 'Name: %s, Age: %i, Sex: %c' % (p.name, p.age, p.sex)
print(content)
从结构上看，要比上一种写法清楚得多， 但每个变量都需要指定类型，这和 Python 的简洁不符。实际上每个对象都可以通过 str() 函数转换成字符串，这个函数的背后是 __str__ 魔术方法。
Python 3 中的写法是使用 format 函数，比如我们来实现一下 __str__ 方法：
class Person:
def __init__(self):
self.name = 'bestswifter'
self.age =
self.sex = 'm'
def __str__(self):
return 'Name: {user.name}, Age: {user.age}, Sex: {user.sex}'
.format(user=self)p = Person()
print(p)
# 输出：Name: bestswifter, Age: , Sex: m
除了把对象传给 format 函数并在字符串中展开以外， 也可以传入多个参数，并且通过下标访问他们：print('{0}, {1}, {0}'.format(, ))
# 输出：, , ，这里的 {} 表示第二个参数
1.3.4 HereDoc
Heredoc 不是 Python 特有的概念， 命令行和各种脚本中都会见到，它表示一种所见即所得的文本。
假设我们在写一个 HTML 的模板，绝大多数字符串都是常量，只有有限的几个地方会用变量去替换，那这个字符串该如何表示呢？
一种写法是直接用单引号去定义：s = '<HTML><HEAD><TITLE>\nFriends CGI Demo</TITLE></HEAD>\n<BODY><H3>ERROR
</H3>\n<B>%s</B><P>\n<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back\nONCLICK=\'window
.history
.back()\'></FORM>\n</BODY></HTML>'
这段代码是自动生成的还好，如果是手动维护的，那么可读性就非常差，因为换行符和转义后的引号增加了理解的难度。
如果用 heredoc 来写，就非常简单了：s = '''<HTML><HEAD><TITLE>
Friends CGI Demo</TITLE></HEAD>
<BODY><H3>ERROR</H3>
<B>%s</B><P>
<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back
ONCLICK='window.history.back()'></FORM>
</BODY></HTML>
'''
Heredoc 主要是用来书写大段的字符串常量，比如 HTML 模板，SQL语句等等。
Python 是一门非常容易上手的语言，通过查阅资料和教程，也许一晚上就能写出一个简单的爬虫。但 Python 也是一门很难精通的语言，因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技。本文主要针对的读者是：
- 毫无 Python 经验的小白
- 有一些简单 Python 经验，但只会复制粘贴代码，不知其所以然的读者
- 觉得单独一篇文章太琐碎，质量没保证，却没空读完一本书，但又想对 Python 有全面了解的读者
当然， 用一篇文章来讲完某个语言是不可能的事情，我希望读完本文的读者可以：
- 对 Python 的整体知识结构形成初步的概念
- 了解 Python 特有的知识点，比如装饰器、上下文、生成器等等，不仅会写 Demo，还对背后的原理有一定了解
- 避免 C++/Java 等风格的 Python 代码，能够写出地道的 Python 代码
- 能够熟练的使用 Python 编写脚本实现日常的简单需求，能够维护小型 Python 项目，能够阅读较复杂的 Python 源码
如果以上介绍符合你对自己的定位，在开始阅读前，还需要明确几点：
- 本文不会只介绍用法，那样太肤浅
- 本文不会深入介绍某个知识点，比如分析源码等，那样太啰嗦，我希望做一名引路人，描述各个知识点的概貌并略作引申，为读者指出下一步的研究方向
- 代码注释非常重要，一定要看，几乎所有的代码段都可以执行，强烈建议手敲一遍！
0. 准备工作
请不要在学习 Python2 还是 Python3 之间犹豫了，除非你很明确自己只接触 Python2，否则就从 Python3 学起，新版本的语言总是意味着进步的生产力（Swift 和 Xcode 除外）。Python 2 和 3 之间语法不兼容，但这并不影响熟悉 Python3 的开发者迅速写出 Python 2 的代码，反之亦然。所以与其在反复纠结中浪费时间，不如立刻行动起来。
推荐使用 CodeRunner 来运行本文中的 demo，它比文本编辑器功能更强大，比如支持自动补全和断点调试，又比 PyCharm 轻量得多。
1. 数据结构1.1 数组
1.1.1 列表推导
如果要对数组中的所有内容做一些修改，可以用 for 循环或者 map 函数：
array = [, , , , , ]
small = []for n in array:
if n < :
small.append(n * )print(small) # [, , ]
比较地道的 Python 写法是使用列表推导：
array = [, , , , , ]
small = [n * for n in array if n < ]
for in 可以写两次，类似于嵌套的 for 循环，会得到一个笛卡尔积：
signs = ['+', '-']
numbers = [, ]ascii = ['{sign}{number}'.format(sign=sign, number=number)
for sign in signs for number in numbers]
# 得到：['+1', '+2', '-1', '-2']
1.1.2 元组
元组可以简单的理解为不可变的数组，也就是没有 append、del 等方法，一旦创建，就无法新增或删除元素，元素自身的值也不能改变，但元素内部的属性是否可变并不受元组的影响，这一点符合其他语言中的常识。
t = (, [])
t[] = # 抛出错误 TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
t[].append() # 正常运行，现在的 t 是 (, [])
除了不可变性以外，有时候元组也会被当做不具名的数据结构，这时候元素的位置就不再是可有可无的了：coordinate = (33.9425, -118.408056)
# coordinate 的第一个位置用来表示精度，第二个位置表示维度
在解析元组数据时，可以一一对应的写上变量名：t = (, )
a, b = t # a = , b =
有时候变量名比较长， 但我只关心其中某一个，可以这样写：t = (, )
a, _ = t # a =
如果元组中元素特别多，即使挨个写下划线也比较累，可以用 * 来批量解包：t = (, , , , )
first, *middle, last = t
# first =
# middle = [, , ]
# last =
当然，如果元素数量较多，含义较复杂，我还是建议使用具名元组：import collectionsPeople = collections.namedtuple('People', ['name', 'age'])
p = People('bestswifter', '')
p.name #
具名元组更像是一个不能定义方法的简化版的类，能提供友好的数据展示。元组的一个小技巧是可以避免用临时变量来交换两个数的值：a =
b =
a, b = b, a
# a = , b =
1.1.3 数组切片
切片的基本格式是 array[start:end:step]，表示对 array 在 start 到 end 之前以 step 为间隔取切片。注意这里的区间是 [start, end)，也就是左闭右开。比如：
s = 'hello'
s[::]
# 表示取 s 的第 、、 个字符，结果是 'hlo'
再举几个例子
s[:] # 不写 step 默认就是 ，因此得到 'hello'
s[:] # 不写 end 默认到结尾，因此还是得到 'ello'
s[n:] # 获取 s 的最后 len(s) - n 个元素
s[:] # 不写 start 默认从 开始，因此得到 'he'
s[:n] # 获取 s 的前 n 个元素
s[:-] # 负数表示倒过来数，因此这会刨除最后一个字符，得到 'hell'
s[-:] # 同上，表示获取最后两个字符，得到 'lo'
s[::-] # 获取字符串的倒序排列，相当于 reverse 函数
step 和它前面的冒号要么同时写，要么同时不写，但 start 和 end 之间的冒号不能省，否则就不是切片而是获取元素了。再次强调 array[start:end] 表示的区间是 [a, b)，也许你会觉得这很难记，但同样的，这会得出以下美妙的公式：
array[:n] + array[n:] = array (0 <= n <= len(array))
用代码来表示就是：
s = 'hello'
s[:] + s[:] == s
# True，因为 s[:] 是 'he'，s[:] 是 'llo'
切片不仅可以用来获取数组的一部分值，修改切片也可以直接修改数组的对应部分，比如：
a = [, , , , , ]
a[:] = [, , ]
# a = [, , , , , , ]
并没有人规定切片的新值必须和原来的长度一致：
a = [, , , , , ]
a[:] = []
# a = [, , , , ]a[:] = []
# a = [, ]，相当于删除了中间的三个数字
但切片的新值必须也是可迭代的对象，比如这样写是不合法的：
a = [, , , , , ]
a[:] =
# TypeError: can only assign an iterable
1.1.4 循环与遍历
一般来说，在 Python 中我们不会写出 for (int i = 0; i < len(array); ++i) 这种风格的代码，而是使用 for in 这种语法：
for i in [, , ]:
print(i)
虽然大家都知道 for in 语法，但它的某些灵活用法或许就不是那么众所周知了。
有时候，我们会在 if 语句中对某个变量的值做多次判断，只要满足一个条件即可：name = 'bs'
if name == 'hello' or name == 'hi' or name == 'bs' or name == 'admin':
print('Valid')
这种情况推荐用 in 来代替：name = 'bs'
if name in ('hello', 'hi', 'bs', 'admin'):
print('Valid')
有时候，如果我们想要把某件事重复固定的次数，用 for in 会显得有些啰嗦，这时候可以借助 range 类型：for i in range():
print('Hi') # 打印五次 'Hi'
range 的语法和切片类似，比如我们需要访问数组所有奇数下标的元素，可以这么写：a = [, , , , ]
for i in range(, len(a), ):
print(a[i])
在这种写法中，我们不仅能获得元素，还能知道元素的下标，这与使用 enumerate(iterable [, start ]) 函数类似：a = [, , , , ]
for i, n in enumerate(a):
print(i, n)
1.1.5 魔术方法
也许你已经注意到了，数组和字符串都支持切片，而且语法高度统一。这在某些强类型语言（比如我经常接触的 Objective-C 和 Java）中是不可能的，事实上，Python 能够支持这样统一的语法，并非巧合，而是因为所有用中括号进行下标访问的操作，其实都是调用这个类的 __getitem__ 方法。
比如我们完全可以让自己的类也支持通过下标访问：
class Book:
def __init__(self):
self.chapters = [, , ] def __getitem__(self, n):
return self.chapters[n]b = Book()
print(b[]) # 结果是
需要注意的是，这段代码几乎不会出问题（除非数组越界），这是因为我们直接把下标传到了内部的 self.chapters 数组上。但如果要自己处理下标，需要牢记它不一定是数字，也可以是切片，因此更完整的逻辑应该是：
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int): # n是索引
# 处理索引
if isinstance(n, slice): # n是切片
# 通过 n.start，n.stop 和 n.step 来处理切片
与静态语言不同的是，任何实现了 __getitem__ 都支持通过下标访问，而不用声明为实现了某个协议，这种特性也被称为 “鸭子类型”。鸭子类型并不要求某个类 是什么，仅仅要求这个类 能做什么。
顺便说一句，实现了 __getitem__ 方法的类都是可迭代的，比如：
b = Book()
for c in b:
print(c)
后续的章节还会介绍更多 Python 中的魔术方法，这种方法的名称前后都有两个下划线，如果读作 “下划线-下划线-getitem” 会比较拗口，因此可以读作 “dunder-getitem” 或者 “双下-getitem”，类似的，我想每个人都能猜到 __setitem__ 的作用和用法。
1.2 字典
1.2.1 初始化字典
最简单的创建一个字典的方式就是直接写字面量：{'a': , 'b': , 'c': , 'd': , 'e': }
字典字面量由大括号包住（注意区别于数组的中括号），键值对之间由逗号分割，每个键值对内部用冒号分割键和值。如果数组的每个元素都是二元的元组，这个数组可以直接转成字典：dict([('a', ), ('b', ), ('c', ), ('d', ), ('e', )])
就像数组可以推导一样，字典也可以推导：a = [('a', ), ('b', ), ('c', ), ('d', ), ('e', )]
d = {letter: number for letter, number in a} # 这里用到了元组拆包
只要记得外面还是大括号就行了。两个独立的数组可以被压缩成一个字典：numbers = [, , , , ]
letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
dict(zip(letters, numbers))
正如 zip 的意思所表示的，超出长处的那部分数组会被抛弃。1.2. 查询字典最简单方法是直接写键名，但如果键名不存在会抛出 KeyError：d = {'a': }
d['a'] # 值是
d['b'] # KeyError: 'b'
可以用 if key in dict 的判断来检查键是否存在，甚至可以先 try 再 catch KeyError，但更加优雅简洁一些的写法是用
get(k, default) 方法来提供默认值：d = {'a': }
d.get('a', ) # 得到
d.get('b', ) # 得到
不过有时候，我们可能不仅仅要读出默认属性，更希望能把这个默认属性能写入到字典中，比如：d = {}
# 我们想对字典中某个 Value 做操作，如果 Key 不存在，就先写入一个空值
if 'list' not in d:
d['list'] = []
d['list'].append()
这种情况下，seddefault(key, default) 函数或许更合适：d.setdefault('key', []).append()
这个函数虽然名为 set，但作用其实是查找，仅仅在查找不到时才会把默认值写入字典。
1.2.3 遍历字典
直接遍历字典实际上是遍历了字典的键，因此也可以通过键获取值：d = {'a': , 'b': , 'c': , 'd': , 'e': }
for i in d:
print(i, d[i])
#b
#a
#e
#d
#c
我们也可以用字典的 keys() 或者 values() 方法显式的获取键和值。字典还有一个 items() 方法，它返回一个数组，
每个元素都是由键和值组成的二元元组：d = {'a': , 'b': , 'c': , 'd': , 'e': }
for (k, v) in d.items():
print(k, v)
#e
#d
#a
#c
#b
可见 items() 方法和字典的构造方法互为逆操作，因为这个公式总是成立的：
dict(d.items()) == d
1.2.4 字典的魔术方法
在 1.1.4 节中介绍过，通过下标访问最终都会由 __getitem__ 这个魔术方法处理，因此字典的 d[key] 这种写法也不例外， 如果键不存在，则会走到 __missing__ 方法，再给一次挽救的机会。比如我们可以实现一个字典， 自动忽略键的大小写：
class MyDict(dict):
def __missing__(self, key):
if key.islower():
raise KeyError(key)
else:
return self[key.lower()]d = MyDict({'a': })
d['A'] # 返回
'A' in d # False
这个字典比较简陋，比如 key 可能不是字符串，不过我没有处理太多情况，因为它主要是用来演示 __missing__ 的用法，如果想要最后一行的 in 语法正确工作，需要重写 __contains__ 这个魔术方法，过程类似，就不赘述了。
虽然通过自定义的函数也能实现相似的效果，不过这个自定义字典对用户更加透明，如果不在文档中说明，调用方很难察觉到字典的内部逻辑被修改了。 Python 有很多强大的功能，可以具备这种内部进行修改，但是对外保持透明的能力。这可能是我们第一次体会到，后续还会不断的经历。
1.2.5 集合
集合更像是不会有重复元素的数组，但它的本质是以元素的哈希值作为 Key，从而实现去重的逻辑。因此，集合也可以推导，不过得用字典的语法：a = [,,,,,,,,]
d = {i for i in a if i < }
# d = {, , , }，注意这里的大括号
回忆一下，二进制逻辑运算一共有三个运算符，按位或 |，按位与 & 和异或 ^，这三个运算符也可以用在集合之间，而且含义变化不大。比如：a = {, , }
b = {, , }
c = a | b
# c = {, , , , }
这里的 | 运算表示交集，也就是 c 中的任意元素，要么在 a，要么在 b 集合中。类似的，按位与 & 运算求的就是交集：a = {, , }
b = {, , }
c = a & b
# c = {}
而异或则表示那些只在 a 不在 b 或者只在 b 不在 a 的元素。或者换个说法，表示那些在集合 a 和 b 中出现了且仅出现了一次的元素：a = {, , }
b = {, , }
c = a ^ b
# c = {, , , }
还有一个差集运算 -，表示在集合 a 中但不在集合 b 中的元素：a = {, , }
b = {, , }
c = a - b
# c = {, }
回忆一下韦恩图，就会得到以下公式（虽然并没有什么卵用）：
A | B = (A ^ B) | (A & B)
A ^ B = (A - B) | (B - A)
1.3 字符串
1.3.1 字符串编码
用 Python 写过爬虫的人都应该感受过被字符串编码支配的恐惧。简单来说，编码指的是将可读的字符串转换成不太可读的数字，用来存储或者传输。解码则指的是将数字还原成字符串的过程。常见的编码有 ASCII、GBK 等。
ASCII 编码是一个相当小的字符集合，只有一百多个常用的字符，因此只用一个字节（8 位）就能表示，为了存储本国语言，各个国家都开发出了自己的编码，比如中文的 GBK。这就带来了一个问题，如果我想要在一篇文章中同时写中文和日文，就无法实现了，除非能对每个字符指定编码，这个成本高到无法接受。
Unicode 则是一个最全的编码方式，每个 Unicode 字符占据 6 个字节，可以表示出 2 ^ 48 种字符。但随之而来的是 Unicode 编码后的内容不适合存储和发送，因此诞生了基于 Unicode 的再次编码，目的是为了更高效的存储。
更详细的概念分析和配图说明可以参考我的这篇文章：字符串编码入门科普，这里我们主要聊聊 Python 对字符串编码的处理。
首先，编码的函数是 encode，它是字符串的方法：
s = 'hello'
s.encode() # 得到 b'hello'
s.encode('utf16') # 得到 b'\xff\xfeh\x00e\x00l\x00l\x00o\x00'
encode 函数有两个参数，第一个参数不写表示使用默认的 utf8 编码，理论上会输出二进制格式的编码结果，但在终端打印时，被自动还原回字符串了。如果用 utf16 进行编码，则会看到编码以后的二进制结果。
前面说过，编码是字符转到二进制的转化过程，有时候在某个编码规范中，并没有指定某个字符是如何编码的，也就是找不到对应的数字，这时候编码就会报错：
city = 'São Paulo'
b_city = city.encode('cp437')
# UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode character '\xe3'
in position : character maps to <undefined>
此时需要用到 encode 函数的第二个参数，用来指定遇到错误时的行为。它的值可以是 'ignore'，表示忽略这个不能编码的字符，
也可以是 'replace'，表示用默认字符代替：b_city = city.encode('cp437', errors='ignore')
# b'So Paulo'
b_city = city.encode('cp437', errors='replace')
# b'S?o Paulo'
decode 完全是 encode 的逆操作，只有二进制类型才有这个函数。它的两个参数含义和 encode 函数完全一致，就不再介绍了。
从理论上来说，仅从编码后的内容上来看，是无法确定编码方式的，也无法解码出原来的字符。但不同的编码有各自的特点，虽然无法完全倒推，但可以从概率上来猜测，如果发现某个二进制内容，有 99% 的可能性是 utf8 编码生成的，我们就可以用 utf8 进行解码。Python 提供了一个强大的工具包 Chardet 来完成这一任务：
octets = b'Montr\xe9al'
chardet.detect(octets)
# {'encoding': 'ISO-8859-1', 'confidence': 0.73, 'language': ''}
octets.decode('ISO-8859-1')
# Montréal
返回结果中包含了猜测的编码方式，以及可信度。可信度越高，说明是这种编码方式的可能性越大。
有时候，我们拿到的是二进制的字符串字面量，比如 68 65 6c 6c 6f，前文说过只有二进制类型才有 decode 函数，所以需要通过二进制的字面量生成二进制变量：
s = '68 65 6c 6c 6f'
b = bytearray.fromhex(s)
b.decode() # hello
1.3.2 字符串的常用方法
字符串的 split(sep, maxsplit) 方法可以以指定的分隔符进行分割，有点类似于 Shell 中的 awk -F ' ''，第一个 sep 参数表示分隔符，不填则为空格：
s = 'a b c d e'
a = s.split()
# a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
第二个参数 maxsplit 表示最多分割多少次，因此返回数组的长度是 maxsplit + 。举个例子说明下：s = 'a;b;c;d;e'
a = s.split(';')
# a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']b = s.split(';', )
# b = ['a', 'b', 'c;d;e']
如果想批量替换，则可以用 replace(old, new[, count]) 方法，由中括号括起来的参数表示选填。old = 'a;b;c;d;e'
new = old.replace(';', ' ', )
# new = 'a b c d;e'
strip[chars] 用于移除指定的字符们：old = "*****!!!Hello!!!*****"
new = old.strip('*') # 得到 '!!!Hello!!!'
new = old.strip('*！') # 得到 'Hello'
如果不传参数，则默认移除空格。其实 strip 等价于分别执行 lstrip() 和 rstrip()，即分别从左侧和右侧进行移除。
比如 lstrip() 表示从左侧第一个字符开始，移除空格，直到第一个非空格字符为止，所以字符串中间的空格，无论是 lstrip
还是 strip() 都是无法移除的。old = ' Hello world '
new = old.strip() # 得到 'Hello wrold'
new = old.lstrip() # 得到 'Hello world '
最后一个常用方法是 join，其实这个可以理解为字符串的构造方法，它可以把数组转换成字符串：array = 'a b c d e'.split() # 之前说过，结果是 ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s = ';'.join(array) # 以分号为连接符，把数组中的元素连接起来
# s = 'a;b;c;d;e'
所以 join 可以理解为 split 的逆操作，这个公式始终是成立的：
c.join(string.split(c)) = string
上面这些字符串处理的函数，大多返回的还是字符串，因此可以链式调用，避免使用临时变量和多行代码，但也要避免过长（超过 3 个）的链式调用，以免影响可读性。
1.3.3 字符串格式化
最初级的字符串格式化方法是使用 + 来拼接：
class Person:
def __init__(self):
self.name = 'bestswifter'
self.age =
self.sex = 'm'p = Person()
print('Name: ' + p.name + ', Age: ' + str(p.age) + ', Sex: ' + p.sex)
# 输出：Name: bestswifter, Age: , Sex: m
这里必须要把 int 类型的年龄转成字符串以后才能进行拼接，这是因为 Python 是强类型语言，不支持类型的隐式转换。
这种做法的缺点在于如果输出结构比较复杂，极容易出现引号匹配错误的问题，可读性非常低。
Python 2 中的做法是使用占位符，类似于 C 语言中 printf：
content = 'Name: %s, Age: %i, Sex: %c' % (p.name, p.age, p.sex)
print(content)
从结构上看，要比上一种写法清楚得多， 但每个变量都需要指定类型，这和 Python 的简洁不符。实际上每个对象都可以通过 str() 函数转换成字符串，这个函数的背后是 __str__ 魔术方法。
Python 3 中的写法是使用 format 函数，比如我们来实现一下 __str__ 方法：
class Person:
def __init__(self):
self.name = 'bestswifter'
self.age =
self.sex = 'm'
def __str__(self):
return 'Name: {user.name}, Age: {user.age}, Sex: {user.sex}'
.format(user=self)p = Person()
print(p)
# 输出：Name: bestswifter, Age: , Sex: m
除了把对象传给 format 函数并在字符串中展开以外， 也可以传入多个参数，并且通过下标访问他们：print('{0}, {1}, {0}'.format(, ))
# 输出：, , ，这里的 {} 表示第二个参数
1.3.4 HereDoc
Heredoc 不是 Python 特有的概念， 命令行和各种脚本中都会见到，它表示一种所见即所得的文本。
假设我们在写一个 HTML 的模板，绝大多数字符串都是常量，只有有限的几个地方会用变量去替换，那这个字符串该如何表示呢？
一种写法是直接用单引号去定义：s = '<HTML><HEAD><TITLE>\nFriends CGI Demo</TITLE></HEAD>\n<BODY><H3>ERROR
</H3>\n<B>%s</B><P>\n<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back\nONCLICK=\'window
.history
.back()\'></FORM>\n</BODY></HTML>'
这段代码是自动生成的还好，如果是手动维护的，那么可读性就非常差，因为换行符和转义后的引号增加了理解的难度。
如果用 heredoc 来写，就非常简单了：s = '''<HTML><HEAD><TITLE>
Friends CGI Demo</TITLE></HEAD>
<BODY><H3>ERROR</H3>
<B>%s</B><P>
<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back
ONCLICK='window.history.back()'></FORM>
</BODY></HTML>
'''
Heredoc 主要是用来书写大段的字符串常量，比如 HTML 模板，SQL语句等等。
