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Python

十月 20, 2023

关于与「Python」標題相近或相同的条目，請見「Python (消歧義)」。

Python（英國發音：/ˈpaɪθən/；美國發音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括结构化、过程式、反射式、面向对象和函数式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。它的语言结构以及面向对象的方法，旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写逻辑清晰的代码。

Python
编程范型多范型：过程式、结构化、模块化、反射式、面向对象、函数式
設計者吉多·范罗苏姆
實作者Python软件基金会
发行时间1991年，​32年前​（1991）[1]
当前版本
  • 3.12.0 (2023年10月2日；穩定版本)[2][3][4]
  • 3.13.0a1 (2023年10月13日；預覽版本)[5]
型態系統鸭子类型[6]、动态、强类型[7]、渐进（英语：gradual typing）（自从3.5）[8]
操作系统跨平臺
許可證Python软件基金会许可证
文件扩展名.py、.pyi、.pyc、.pyd、.pyo（3.5之前）[9]、.pyw、.pyz（自从3.5）[10]
網站www.python.org
主要實作產品
CPython、PyPy、Stackless Python、MicroPython、CircuitPython（英语：CircuitPython）、Pyston[11]、RustPython[12]、IronPython、Jython
衍生副語言
Cython、RPython、Starlark（英语：Bazel (software)）[13]
啟發語言
ABC[14]、ALGOL 68[15]、APL[16]、C[17]、C++[18]、CLU[19]、Dylan[20]、Haskell[21]、Icon[22]、Java[23]、Lisp[24]、Modula-3[18]、Perl[25]、Standard ML[16]
影響語言
Boo、Cobra（英语：Cobra (programming language)）、CoffeeScript[26]、D、F#、Genie[27]、Go、Groovy、JavaScript[28][29]、Julia[30]、Nim、Ruby[31]、Swift[32]

吉多·范罗苏姆于1980年代后期开始研发Python，作为ABC语言的后继者[22]，它也可以被视为采用了叫做M-表达式（英语：M-expression）的中缀表示法的一种LISP方言[33]。吉多·范罗苏姆于1991年首次发布 Python 0.9.0[34]。Python 2.0于2000 年发布并引入了新功能。Python 3.0于2008年发布，它是该语言的主要修订版，并非完全向后兼容。Python 2于2020年随2.7.18版停止支持[35]。

Python的设计哲学，强调代码的可读性和简洁的语法，尤其是使用空格缩进来划分代码块。相比於C语言或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

Python解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行，它的官方直譯器CPython是用C语言编写的。Python是一個由社群驱动的自由软件，目前由Python软件基金会管理。Python是最受欢迎的编程语言之一[36][37][38][39]。

歷史 编辑

主条目：Python的歷史
 
Python創始人吉多·范羅蘇姆在2006年O'Reilly开源大会（英语：O'Reilly Open Source Convention）（OSCON）的照片

Python的創始人吉多·范羅蘇姆，在1982年至1995年间，参与了荷兰数学和计算机科学研究学会多个项目的工作[40]。1989年的聖誕節期間，他決心開發一個新的腳本解釋程式，作為ABC語言的繼承者，并且用它替代Unix shell和C语言来进行系统管理[22]，担负与Amoeba操作系统（英语：Amoeba (operating system)）[41]之间的交互操作并进行异常处理[14]。他是BBC電視劇《Monty Python的飛行馬戲團》的爱好者，所以选取了Python作为这个编程语言的名字[42]。范羅蘇姆作为Python的主要開發者，独自担负这个项目的发展决策者职责，直到2018年7月12日，他宣布从終身仁慈獨裁者（BDFL）的职位上“永久休假”[43][44]。他在2019年1月至11月参与了第一届五人掌控委员会继续领导项目发展[45][46]。

在1991年2月，范羅蘇姆在alt.sources上发布了最初代码（标记为版本0.9.0）[1]，这时就已经存在了带继承的类、异常处理、函数和核心类型list、dict、str等。在这个最初发行中就有了从Modula-3引进的模块系统[47]，和异常处理机制[14]。在1994年1月，Python达到了版本1.0[48]，其主要新特征是由Amrit Prem提供的函数式编程工具lambda、map、filter和reduce[49]。受Modula-3启发，Python 1.1介入了缺省参数值，Python 1.3介入了关键字参数（英语：Named parameter）。Python 1.4介入了对复数的内建支持，还包含了采取名字修饰的一种基本形式的数据隐藏（英语：Information hiding）[50]。

在2000年10月，Python 2.0發布，它介入了列表推导式，这是从函数式编程语言Haskell中引进的；它支持了Unicode，还向垃圾回收系统增加了环检测算法[51]。Python 2.1支持了静态嵌套作用域[52]。Python 2.2进行了重大革新，将Python中用C语言写成的类型，和用Python语言写成的类，统一成在同一个层级中，使得Python的对象模型成为纯粹而一致的对象模型[53]；还介入了迭代器[54]，受CLU和Icon启发的生成器[55]，和描述器协议[56]。Python 2.3介入了从Dylan引进的方法解析次序[20]。Python 2.4介入了集合（英语：Set (abstract data type)）类型，和函数修饰器[57]。Python 2.5介入了with语句[58]，并在官方实现中介入了抽象语法树[59]。

在2008年12月，Python 3.0發布，它对语言做了较大修订而不能完全后向兼容[60]。Python 3发行包括了2to3实用工具，它（至少部份的）自动将Python 2代码转换成Python 3代码[61]。Python 3.4介入了异步I/O模块[62]。Python 3.5介入了类型提示[63]，和采用async/await语法的协程[64]。Python 3.8介入了赋值表达式[65][66]。Python 3.9介入了内建的泛化别名类型[67]，并在官方实现中介入了新的语法解析器[68]。Python 3.10介入了结构式模式匹配[69]，和内建的联合类型[70]。Python 3.11对官方实现进行了优化提速[71]。

Python 2.7的产品寿命结束日期最初设定为2015年，由于大量现存代码不能移植到Python 3，而延期支持至2020年[72]。随着Python 2的产品寿命结束，2022年3月14日发布的macOS 12.3已经彻底移除了Python 2[73]。当前只有Python 3的稳定版本3.11和3.12与预览版本3.13正在被完全支持，但仍提供对3.8、3.9和3.10版本的安全性修正[74]。

在2022年12月，活跃的Python核心开发者，选举Pablo Galindo Salgado、Gregory P. Smith、Emily Morehouse、Brett Cannon和Thomas Wouters，为2023年度“掌控委员会”的五位成员来领导这个项目[75]。

特徵與設計哲學 编辑

Python是多范型编程语言。它完全支持结构化编程和面向对象编程，还有很多特征支持函数式编程和元编程比如元对象协议（元类和魔术方法[76]）。通过扩展还可以支持很多范型，包括面向切面编程[77]、契约式设计[78]和逻辑编程[79]。

Python使用动态类型，在内存管理上采用引用计数和环检测相结合的垃圾回收器[80]。它的特征还有动态名字解析（后期绑定（英语：late binding）），即在程序执行期间绑定方法和变量的名字。

Python對遵循LISP傳統的函数式编程提供了有限的支持[81]，它提供了 map、filter和reduce函数[82]；列表推导式、字典、集合（英语：Set (abstract data type)）和生成器表达式。標準庫中的模組functools和itertools，实现了从Haskell和Standard ML借鉴来的函數式工具[83]。

Python的設計理念是“優雅”、“明確”、“簡單”，它的一些重要準則被合稱為「Python之禅」。在Python解釋器内運行import this可以獲得完整的列表，下面举出其中首要：

  • 優美优于丑陋。明瞭优于隐晦。
  • 简单优于复杂。复杂优于凌乱。
  • 扁平优于嵌套。稀疏优于稠密。
  • 可读性很重要。

Python開發者的方法论是“用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事”，显著不同于以Perl语言为代表的“不止一种方法去做一件事”風格。Python開發者在設計語言時，如果面臨多種選擇，一般會選擇明確没有或者很少有歧義的語法。

范羅蘇姆认为ABC語言非常優美和强大，它没有取得成功的原因是不開放造成的[84]，故而将Python本身設計為可擴充的[85]。Python並不把所有的特性和功能都集成到語言核心，而是提供了豐富的API和工具，以便程式設計師能够輕鬆地使用Python、C语言、Cython來編寫擴充模組。Python还可以通过外界函数接口（英语：Foreign function interface）如标准库中的ctypes等，来提供C语言兼容数据类型，并访问动态链接库或共享库中的函数[86]，从而对用其他語言編寫的程式進行集成和封裝。

在Python的官方实现CPython中，一般避開不成熟的或者對非重要部位的加快運行速度的優化。在某些對運行速度要求很高的情況，可以使用具备JIT技术的Python实现或安装JIT扩展模块[87]。

語法和语义 编辑

主条目：Python語法及語義

Python為了讓程式碼具備高度的可閱讀性，在設計時盡量使用了其它語言常用的符號和英文單字。Python支持使用反斜杠作为行接续符，将多个物理行合成为一个逻辑行[88]。在圆括号、方括号或花括号之中的表达式，可以分裂跨越多于一个物理行而不使用反斜杠，这被称为“隐式行接续”[89]。注释开始于并非字符串文字（英语：string literal）一部份的一个井号#，并结束于物理行结尾；注释标示逻辑行的结束，除非已受制于隐式行接续规则；注释在语法上被忽略[90]。简单语句包含在一个单一的逻辑行之内，Python支持使用分号作为分隔符，将多个简单语句合并入语法意义上的一行之中[91]。

Python语法中的复合语句，包含（成组的）其他语句；它们以某种方式影响或控制这些其他语句的执行。Python的复合语句包含一个或多个子句（clause），子句构成自一个头部（header）和一个套件（suite）。特定复合语句的子句头部都在同样的缩排层级上，每个子句头部开始于一个唯一标识关键字，并结束于一个冒号。套件是这个子句所控制的一组语句，套件有两种形式，可以是与头部在同一行上的一个或多个由分号分隔的简单语句，它们跟随在这个头部的冒号之后；或者是在后续诸行上的一个或多个缩排的语句，只有这种套件形式可以包含嵌套的复合语句[92]。

縮排 编辑

Python語言遵循越位規則，利用縮排来形成语句套件，即语法意义上的块。连续诸行的缩排层级，被用来生成语法解析器才能见到的INDENT和DEDENT记号[93]，二者的作用相当于C语言家族的花括号，或Pascal语言家族的关键字begin和end。增加縮排就生成INDENT记号，減少縮排就生成DEDENT记号。根據PEP 8的規定[94]，使用4個空格來表示每級縮排。[a]

tab字符（从左至右）被替代为1至8个空格，使得直到tab之前的诸字符加上这些替代空格的字符总数，是8的倍数（这意图同于Unix所用规则）。前导于第一个非空白字符的空格的总数，确定了这一行的缩排层级。缩排所用诸字符，不能使用反斜杠来拆分成多个物理行；直到第一个反斜杠之前的空白确定缩排层级。如果源代码文件混合了tab和空格，并且在这种方式下缩排的意义依赖于一个tab相当于多少个空格，则这种缩排因不一致性而被报错并拒绝[95]。

关键字 编辑

Python有如下35个关键字；它们不能用作标识符[96]：

  • and
  • as
  • assert
  • async
  • await
  • break
  • class
  • continue
  • def
  • del
  • elif
  • else
  • except
  • False
  • finally
  • for
  • from
  • global
  • if
  • import
  • in
  • is
  • lambda
  • None
  • nonlocal
  • not
  • or
  • pass
  • raise
  • return
  • True
  • try
  • while
  • with
  • yield

内建常量True、False和None于Python 3.0中成为关键字，关键字nonlocal介入于Python 3.0[97]，关键字async和await介入于Python 3.5[98]，并在Python 3.7中成为正式关键字[99]。

标识符match、case和通配符_介入于Python 3.10，它们在与模式匹配语句有关的上下文中，可以在语法上充当关键字；但是这种区分只在语法解析器层次进行，并非在词法分析记号化层次。在Python中，只在特定上下文中保留的这种标识符，叫做“软关键字”[100]。

标识符 编辑

标识符就是名字，在ASCII范围内（U+0001..U+007F），可用于标识符的字符为：大写字母A至Z和小写字母a至z，下划线_以及数字0至9，但首字不可以用数字。如下命名约定[101]，是为“保留标识符类”[102]：

  • _spam（单下划线开头）：弱“内部使用”标识。对于from M import *，将不导入所有以下划线开头的对象。
  • spam_（单下划线结尾）：为了避免与python关键字的命名冲突。
  • __spam（双下划线开头）：在命名一个类特性的时候，采用名字修饰，比如在类SpamEggs内，__spam将变成_SpamEggs__spam[103]。
  • __spam__（双下划线开头双下划线结尾）：指那些包含在用户控制的命名空间中的“魔术”方法或特性，比如__delattr__、__dir__、__doc__、__getattribute__、__init__、__new__、__repr__、__setattr__、__sizeof__等。建议永远不要将这样的命名方式应用于自己的变量或函数。

在Python文献中经常使用的元语法变量（英语：metasyntactic variable）是spam和eggs（英语：Spam (Monty Python)）而非传统的foo和bar[103]。

語句 编辑

Python的语句包括简单语句：

  • 赋值语句，记号为等号=。赋值语句被用来将名字绑定（含重新绑定）到值，以及用来修改可变对象的特性或项目。Python还支持增广赋值语句[104]，将一个二元运算和一个赋值语句合并成一个单一语句，例如x += 1。Python支持“序列解包”（sequence unpacking）[105]：在等号左侧可以是一个表达式列表，其中每个表示式都可求值成能被赋值的东西（变量、可写特性等）；在等号右侧相应的是一个“可迭代”对象，它在被迭代时产生的值的数量，同于左手侧可写表达式的数量；赋值语句对这个对象进行迭代，将产生的每个值分别赋值给左侧对应的可赋值者。在等号右侧直接包装出序列解包所要求的元组，就形成了并行赋值，可以同时给多个变量赋值，还可以交换两个变量的值。[b]
  • 表达式（英语：Expression (computer science)）语句，用来交互式的计算并写出一个值，或者用来调用一个过程（即返回无含义结果的函数），在Python中过程返回值None。
  • global语句，是在整个当前代码块中成立的声明，它意味着随后列出的标识符被解释为全局变量。
  • nonlocal语句，导致随后列出的标识符，提及在除了全局作用域之外的最近包围作用域中的先前绑定变量。
  • pass語句，充当NOP，表示此行為空，不執行任何操作。
  • assert語句，用於程式調適階段時測試執行條件是否滿足。
  • continue语句，越过这次迭代并继续进行下个项目。
  • break语句，从循环中跳出。
  • return语句，用来从函数返回值。当函数执行到return语句时，它会停止执行并将指定的值返回给调用者。
  • raise语句，抛出一个异常。
  • yield语句，使用它从一个生成器中返回一个值。在版本2.5之前，信息只能单向的从生成器传递出来。[c]自此版本2.5，重定义yield为表达式[106]，通过它的返回值将信息传递进入生成器函数中[107]，从而能够支持协程功能[107]。[d]自从版本3.3，提供了yield from语句，含有这个语句的“委托生成器”将其部份运算委托给另一个“子生成器”，将传入信息递送给它并直接回传它产生的值[108]。yield语句在语义上等价于加圆括号的yield表达式[109]。版本3.4在异步I/O框架中扩展了基于生成器的协程[110]，这个扩展自从Python 3.8已经被弃用[111]。版本3.6介入了异步生成器[112]。
  • import语句，导入一个模块或包，它组合了两种操作，查找指名的模块，接着将找到的结果绑定到在局部作用域中的名字。导入语句有三种形式：import 模块名字 [as 别名]，找到一个模块，装载它，如果有需要的话初始化它；在这个导入语句出现的作用域的局部名字空间中，定义一个名字或一些名字[113]。from 模块名字 import 定义1 [as 别名1], 定义2 [as 别名2], ...，找到、装载、必需时初始化一个模块；接着在局部名字空间中，增加到找到指名特性的引用[113]。（这二个语句示例中的方括号表示其中内容为可选的。）from 模块名字 import *，在导入语句出现的作用域的局部名字空间中，绑定模块中定义的所有公开的名字[114]。
  • del语句，递归的进行删除。

复合语句：

  • if語句，當條件成立時執行語句套件。它經常包含elif、else子句。
  • while語句，當條件為真時，重複執行語句套件。
  • for語句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次處理迭代器中的每個元素。
  • match语句，用于模式匹配。
  • try（英语：Exception handling syntax）語句，它经常包含except、else、finally子句，處理在程式執行中出现的異常情況。Python支持并广泛使用异常处理，作为检测错误状况和程序中其他“异常”事件的方式，并提倡在可能出现错误状况的任何时候都使用异常。习惯上访问一个文件或资源不在使用之前进行测试，而是先行尝试使用它，再捕获访问被拒绝引发的异常。[e]
  • with語句，把一块代码包裹在一个上下文管理器之内。它允许了资源获取即初始化（RAII）式行为，可替代常见的try/finally惯用法。Python使用with语句处理资源[115]，在进入一个作用域的时候调用一个函数，而在离开它的时候调用另一个函数，例如：在一块代码执行之前获取一个锁，并且在此后释放这个锁；或事先打开一个文件，并且事后关闭它。[f]
  • class語句，是定义类的可执行语句。类的继承列表给出基础类列表，没有继承列表的类，缺省继承基础类object。类的套件接着在新的执行框架（frame）中执行，它使用新建的局部名字空间和原来的全局名字空间。当这个类套件完成执行之时，丢弃它的执行框架并保存它的局部名字空间。一个类对象接着被创建，其基础类采用继承列表，其特性字典采用保存的局部名字空间。类名字接着在原来的局部名字空间中，被绑定到这个类对象。
  • def語句，是定義函數和方法的可执行语句。它的执行在当前局部名字空间中，将函数名字绑定到一个函数对象（对函数的可执行代码的包装器）。这个函数对象包含到当前全局名字空间的引用，作为调用这个函数时使用的全局名字空间。
  • async def语句，用于协程函数定义。await表达式、async for语句和async with语句，只能用在协程函数的主体中。[g]

模块是包含Python定义和语句的一个文件，这个文件名字是模块名字附加上后缀.py；在一个模块中，模块的名字（作为字符串）可获得为全局变量__name__的值[114]。内建globals()函数，返回实现当前模块名字空间的字典[116]。内建dir()函数，在无参数时，返回在当前局部作用域内的名字列表；在有一个参数时，尝试返回这个对象的有效特性的列表[117]。包（package）是可以包含子模块或递归的子包的模块。包在技术上是具有__path__特性的Python模块。可以将包视为文件系统上的目录，而将模块视为这种目录中的文件，但是包和模块不必然源自文件系统[118]。

Python程序构造自代码块。代码块是作为一个单元执行的Python程序文本。模块、函数主体和类定义都是块。交互式键入的每个命令都是块。脚本文件和脚本命令是代码块。__main__是顶层代码运行所在的环境。“顶层代码”是启动运行的首个用户指定Python模块。从命令行使用-m参数，作为顶层脚本运行的模块（作为模块__main__）也是代码块。此时__name__变量被设置为"__main__"，在这个模块中可籍此增加直接运行时候执行的代码[114][119]。传递给内建函数eval()和exec()执行的字符串是代码块。

在Python中赋值所进行的操作，是将一个名字绑定为到一个分立的动态分配的对象的一个引用。名字是通用的引用持有者，它不关联于一个固定的数据类型，但是，一个名字在给定时间，总是被绑定到有一个类型的某个对象上，这就是动态类型的特征。名字的存储位置不“包含”所指示的值，一个共同的值可以赋值给多个名字，一个名字在任何时候，都可以重新绑定到各种不同类型的对象上，包括字符串、过程、具有数据和方法的复杂对象等。

除了在块中出现的每个赋值语句或导入语句之外，下列构造也绑定名字：给函数的形式参数、类定义、函数定义、赋值表达式、在for语句头部中和各种as关键字之后的标识符目标（target），as关键字出现在import语句、with语句、except子句、except*子句和结构式模式匹配的as模式之中。如果一个名字绑定在一个块中，它是这个块的局部变量，除非被声明为nonlocal或global。如果一个名字绑定在模块层次，它是全局变量；模块代码块的变量，既是局部的也是全局的。如果一个变量使用在一个代码块中，却不定义在这里，它是自由变量[120]。

作用域定义一个名字在一个块中的可见性。如果一个局部变量被定义在一个块中，它的作用域包括这个块。如果这个定义出现在一个函数块中，作用域扩展到在所界定作用域内包含的任何块，除非所包含的块为这个名字介入了不同的绑定。当一个名字在一个代码块之中使用，它采用最近包围作用域来解析。对一个代码块可见的所有这种作用域的集合，叫做这个这个块的“环境”[120]。如果一个名字绑定在一个块中，并且在其中于绑定之前就被使用，会导致一个错误。[h]

如果global语句出现在一个块之中，在这个语句中指定的所有名字，提及在顶层名字空间中这些名字的绑定。名字在顶层名字空间解析，首先查找全局名字空间，即包含这个代码块的模块的名字空间；未果查找内建名字空间，即模块builtins的名字空间。global语句与在同一个块中的名字绑定运算有同样的作用域。如果一个自由变量的最近包围作用域包含它的一个global语句，这个自由变量被当作全局的[120]。[i]nonlocal语句导致相应的名字，提及在最近包围函数作用域内的先前绑定变量（即非局部变量（英语：Non-local variable））[120]。[j]

表达式 编辑

Python中很多表达式（英语：Expression (computer science)）与C语言和java类似，而另一些则与之不同。

  • 在Python中，算术运算的加法+、减法-、乘法*和取模%是与C语言和java相同的，但是除法的行为不同。在Python中有两种除法，它们是下取整除法（或整数除法）//和浮点除法/。Python增加了指数算符**。自从Python 3.5，介入了矩阵乘法算符@[121]，它已经用于了NumPy库[122]。
  • 在Python中，有如下必须用于整数的位运算：&与（AND），|或（OR），~非（NOT），^异或（XOR），>>右移, <<左移。
  • 在Python中，有如下比较运算：大于>，小于<，等于==，不等于!=，小于等于<=，大于等于 >=。==按值比较。Python的is、is not算符可以用来比较对象的同一性（按引用比较），也就是比较两个变量是否引用了同一个对象。而in、not in用于判断一个对象是否属于另外一个对象。在Python中，比较是可以链接起来的[123]，比如a < b < c。
  • Python使用and、or、not表示逻辑运算与、或、非，不采用C语言和Java中所用的符号&&、||、!。
  • 在Python中，由逗号,分隔的一组表达式，叫做表达式列表。Python为构造列表、字典或集合，提供了叫做“显示”的特殊语法，它们每个都有两种方式：包容内容要么显式列举出来；要么通过一组循环和过滤指令计算而来，这叫做“推导式”。列表显示是包围在方括号中的可以为空的一系列表达式，一个例子列表可写为[1,2,3]。字典显示是包围在花括号中的可能为空的一系列的键/数据项对。集合显示用花括号来指示，与字典显示的区别是缺少分隔键与值的分号[124]。自从Python 3.5，增加了在表达式列表中的“可迭代解包”*，和在字典显示中的“字典解包”**[125]。[k]
  • 在Python中，加圆括号形式（parenthesized form），是包围在圆括号中的一个可选表达式列表。加圆括号的表达式列表产生的东西，就是这个表达式列表所产生的：如果这个列表包含至少一个逗号，它产生一个元组；否则它产生构成这个表达式列表的那个单一表达式[127]。一个例子元组可写为(1,2,3)。元组不是圆括号形成的，而是使用逗号形成的，在没有歧义的情况下，元组的圆括号是可选的。空的圆括号对产生空元组对象。使用序列串接算符+来串接二个元组，产生包含给定元组二者的元素的一个新元组。
  • Python支持在序列对象（比如字符串、元组或列表）上的下标（subscription）表达式：a[索引]，和分片（英语：array slicing）表达式：a[开始:停止]或a[开始:停止:步长]。下标索引是基于零的，负数是相对于结尾的。分片范围自从“开始”索引，直到但不包括“停止”索引。分片的第三个参数叫做“步长”（step）或“间隔”（stride），允许元素被跳过和用负数指示反向。分片索引可以省略，例如a[:]，这返回整个列表的一个复本。[o]分片的每个元素都是浅层复制（英语：Object copying）的。
  • Python的条件表达式表示为x if c else y。意思是当c为真时，表达式的值为x，否则表达式的值为y。 在运算数的次序上不同于很多其他语言中常见的c ? x : y。
  • Python的匿名函数实现为lambda表达式。匿名函数体只能是一个表达式。[p]
  • 自从Python 3.8，介入了赋值表达式，其记号是:=[65]。它将一个表达式赋值给一个标识符，同时还返回这个表达式的值。赋值表达式在用作子表达式，即位于分片表达式、条件表达式、lambda表达式、关键字参数中的表达式和推导式中的if表达式之中，以及在assert和with语句之中的时候，必须围绕着圆括号。在它们可以使用的所有其他地方，包括在if和while语句之中，都不要求圆括号[128]。

Python中运算符具有优先级，下表中的运算符按照从最高到最低的次序列出。在相同单元格中运算符具有相同的优先级，它们从左至右结合，除了指数表达式和条件表达式从右至左结合之外[129]：

运算符 描述
(表达式...)，[表达式...]，{键: 值...}，{表达式...} 加圆括号表达式，列表显示，字典显示，集合显示
x[索引]，x[索引:索引]，x(参数...)，x.特性 下标，分片，调用，特性引用
await x await表达式
** 指数
+x，-x，~x 取原数，相反数，逐位NOT
*，@，/，//，% 乘法，矩阵乘法，除法，下取整除法，余数
+，- 加法和减法
<<，>> 移位
& 逐位AND
^ 逐位XOR
| 逐位OR
in，not in，is，is not，<，<=，>，>=，!=，== 包含成员关系测试，同一测试，各种比较
not x 布尔NOT
and 布尔AND
or 布尔OR
if – else 条件表达式
lambda lambda表达式
:= 赋值表达式

Python提供了序列串接算符+和序列倍增算符*[130]。自从Python 3.9，介入了字典归并算符|和字典更新算符|=[131]。

Python的文本序列类型，包括字符串str和字节序列bytes与bytearray。字符串文字（英语：string literal）有多种写法，字符串对象有一个内建格式算符%：

  • 短字符串文字，由单引号'或双引号"界定。不同于Unix shell、Perl和受Perl影响的语言，单引号和双引号功能相同。这二种字符串都使用反斜杠\作为转义字符。
  • 长字符串文字，是开始并结束于三个单引号'''或三个双引号"""的序列。它们可以跨越多行，其功能就像shell、Perl和Ruby中的here文档。[q]
  • 字节文字（英语：Literal (computer programming)）总是前缀上一个b或B，它产生bytes类型的实例。它们只可以包含ASCII字符，具有128或更大数值的字节必须通过转义来表达。
  • 字符串文字或字节文字都可选的能前缀上一个r或R，这叫做原始字符串（英语：String literal#Raw strings）。转义序列不被解释，因此在文字反斜杠常见的地方很有用，比如正则表达式和Windows风格的路径。[r]这种引述可比较于C#中的“@引述”。
  • Python允许多个毗邻的字符串文字或字节文字（它们以空白分界并可以使用不同的引述约定），在编译时间于语法层面上串接起来。要在运行时间串接字符串，必须使用序列串接算符+[132]。[s]
  • Python中的“字符串格式”算符%，在功能上类同于C语言中的printf格式化字符串[133]，例如"spam=%s eggs=%04d" % ("blah", 2)，求值为'spam=blah eggs=0002'。自从Python 3.0，str类提供了可供替代的format()方法[134]，例如"spam={0} eggs={1:04d}".format("blah", 2)。在Python 3.6中，提供了“格式化字符串文字”或称为“f字符串”，它向字符串文字前缀上f或F[135]，这是一种字符串插值（英语：String interpolation）[136]，例如x="blah"; y=2; f'spam={x} eggs={y:04d}'。[t]

在Python中，在表达式和语句之间的区别是严格强制性的，这对比于语言如Common Lisp、Scheme或Ruby。故而Python中个别构造存在功能重复，比如：列表推导式相当for循环；条件表达式相当if语句；内建函数eval()相当exec()，前者用于表达式，后者用于语句。

语句不能成为表达式的一部份，由于列表和其他推导式或lambda表达式，都是表达式，也就不能包含语句。这个限制的一个示例：赋值语句比如a = 1，不能用作条件语句的条件判断表达式的一部份；这能够避免C语言编程中的一个常见错误，即在条件判断时把等于算符==误写为赋值算符=，这不是预期代码却在语法上有效而能通过编译器检查，在Python中这会导致一个语法错误。

函数 编辑

Python的函数支持递归和闭包[u] ，及其他头等函数特征，但不支持函数重载。Python的函数作为头等对象，具有和普通对象平等的地位。Python官方实现不提供尾调用优化或头等续体，吉多·范罗苏姆曾声称永远都不会加以支持[137]，目前只有第三方库支持[138]。

Python可以在函数定义时，于形式参数序列中，指定形式参数的缺省值，即以param=value样式进行一次性初始化。形式参数在初始化之后，保持既有绑定；函数的后续调用，可继续对它进行访问或变更。[v]为有缺省值的形式参数提供实际参数，在函数调用时是可选的。

Python的函数实际参数与形式参数之间的结合，是传递“对象引用”，函数在被调用的时候，给函数调用的实际参数，被介入到一个局部符号表中，实际参数使用传值调用来传递，而这个值总是对象引用，而非这个对象的值[139]。如果形式参数绑定到一个可变的对象，则通过形式参数对此对象内容的修改，在函数外也是可见的。如果形式参数绑定到一个不可变的对象，则通过形式参数是不能修改此对象内容，但可以把形式参数重新绑定到其它对象上，这并不影响函数外的对象的值。[w]

Python支持位置实际参数和关键字实际参数。函数调用时，实际参数可以如同C语言那样，按照位置与形式参数匹配；也可以采用命名参数（英语：Named parameter）或称为关键字实际参数，即kwarg=value样式的实际参数。使用不对应实际参数的特殊形式参数/和*，可以将参数序列分为三部份：唯位置参数[140]、可位置可关键字参数和唯关键字参数。有缺省值的形式参数之后，不能跟随无缺省值的可位置形式参数。[x]在一个函数调用的实际参数序列中，关键字实际参数必须出现在位置实际参数之后。

在位置和关键字形式参数序列末尾，可以分别有*args或**kwargs这样的形式参数，它们对应于在函数调用时提供的，超出形式参数序列规定而无所对应的多个实际参数；在形式参数名字前加一个*号，该形式参数args是tuple类型，对应可变数目的位置实际参数；在形式参数名字前加**号，该形式参数kwargs是dict类型，对应可变数目的关键字实际参数。[y]如果位置实际参数已经在一个序列类型如列表或元组的对象中，在引用它的变量前加一个*号传递给函数，则其中所有元素解包为多个位置实际参数；如果关键字实际参数在字典中，则加**号来传递给函数。

修饰器（decorator）可用来修改一个函数、方法或类定义的任何可调用Python对象。将已定义的原来对象传递给修饰器，它返回一个修改后的对象，接着把它绑定到在定义中那个名字。Python修饰器部份受到Java注解的影响，而有类似的语法；修饰器语法是纯粹的语法糖，使用@作为关键字形成修饰符。修饰器是一种形式的元编程，它们增强它们所修饰的函数或方法的行动。[z] 多个修饰器可以链接起来，通过在毗连的行上放置多个修饰符，或者使用中间变量。[aa] 函数修饰器的正规用法包括：用来建立类方法或静态方法[57]、设置先决条件和后置条件、实现多方法、增加函数特性、跟踪（英语：Tracing (software)）、同步[141]；此外更远大的用法包括：尾调用消除[138]、记忆化[142]。

为了增强代码的可读性，可以在函数后书写“文档字符串”（简称docstrings），用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()，打印出函数的使用帮助。[ab]自从Python 3.0，函数可以对参数与返回值增加类型标注[143]。此特性可方便对源代码进行更深入的分析。[ac]自从Python 3.5，开始支持类型提示[144]。

对象及其方法 编辑

Python支持大多数面向对象编程技术。在Python中所有东西都是对象，包括类、函数、数和模块。它允许多态性，不只是在类层级（英语：Class hierarchy）之内，而且通过采用鸭子类型的方式[6]。任何对象可以用于任何类型，只要它有适当的方法和特性（attribute）就能工作。Python天然支持类的继承包括多重继承，为此采用C3线性化或方法解析次序（MRO）算法，还支持混入。Python支持元类[145]，自从Python 3.6，提供了定制类创建的简单机制[146]。

Python使用名字修饰，有限的支持私有变量。对象的（可写）特性可以被提取为一个字典[147]。在Python中，不强制使用访问子与变异子方法，来访问数据成员的面向对象编程信条。就像Python提供函数式编程构造，但不尝试要求参照透明性（英语：referential transparency）（无副作用）一样，它提供对象系统，但不要求面向对象编程行为。

对象的方法，是附属于这个对象的类的函数。对于正常的方法和函数，语法instance.method(arguments)，是Class.method(instance, arguments)的语法糖。Python的方法有显式的self（英语：this (computer programming)）形式参数，用来访问实例数据；这借鉴自Modula-3，对立于隐式的self或this（英语：this (computer programming)）关键字，它们用在其他一些面向对象编程语言，比如C++、Java、Objective-C或Ruby之中[148]。在Python中，self可以被看作是一个习惯用法，它可以被换为任何其它合法的参数名。[ad]

Python提供了super()内建函数，当一个子类的方法覆盖了超类方法的时候，可通过调用super().method，来调用与子类的self.method方法同名超类方法[149]。[ae] Python支持一些以__开始和结束的特殊方法名，它们用于实现运算符重载，以及实现多种特殊功能[76]。在Python中，可以通过定义特殊方法来重载运算符，比如在一个类上定义__add__()，将允许在这个类的实例上使用+算符。

在Python中，定义了一个或多个特殊方法__get__()、__set__()、__delete__()的类，可以用作描述器（descriptor）[150]。建立一个描述器的实例，作为另一个类的一个类成员，使得这个实例成为此另一个类的属性（property）。使用与特性（attribute）访问相同的语法，访问一个实例对象中的这个成员属性。[af]

Python允许通过使用@classmethod和@staticmethod修饰符，来分别建立类方法和静态方法[57]。给类方法的第一个实际参数，是对类对象的引用，而非对实例的self引用。静态方法没有特定的第一个实际参数，实例或类对象，都不固定的传递给静态方法。[ag] Python的property内建函数，将一个类中特殊定义的访问一个特性的那些方法，包装成的这个类的一个属性[151]。[ah]

类型 编辑

 
Python 3的标准类型层级[152]

Python使用鸭子类型，并拥有有类型的对象，和无类型的变量名字。在编译期不检查类型约束，而宁愿在一个对象上的操作出现可能的失败，表现出这个给定对象不具有适合的类型。尽管是动态类型系统，Python却是强类型的，禁止没有明确定义的操作（比如加一个数到一个字符串），而不是默默的去尝试转换使其有意义。Python支持广泛的类型和类的内省。类型是type的实例，可以被读取和比较。

Python有着范围广泛的基本数据类型。同时具备常规的整数和浮点算术，它透明的支持任意精度算术、复数和十进制浮点数（英语：Decimal floating point）。Python支持种类繁多的字符串操作。在Python中，字符串是不可变的，所以在其他编程语言中可能就地改变字符串的字符串操作，比如字符替换，在Python中返回新的字符串。

Python有一个非常有用特征，就是搜集（或称容器）类型的概念。一般的说，搜集是以一种易于引用或索引的方式，包含其他对象的对象。搜集有二种基本形式：序列和映射。Python对建立容器类型的对象有着语法上的支持。[ai]Python还提供了广泛的搜集操纵能力，比如内建的包含元素检查和通用迭代协议。

有次序的序列类型是列表（动态数组（英语：array data type））、元组和字符串。所有序列类型都是位置索引的（从0到长度−1），并且除了字符串，都可以包含任意类型的对象，在同一个序列中包括多种类型的对象。字符串和元组是不可变的，使得它们成为字典的键的完美候选者。在另一方面，列表是可变的，元素可以被插入、删除、修改、添加或就地排序。

在另一方面，映射是以“字典”形式实现的无次序的类型，它将一组不可变的键，映射到相应的元素上（非常像数学函数）。在字典中的键，必须是不可变的Python类型，比如整数或字符串，因为在底层它们是通过散列函数实现的。字典还是语言内部的中心，因为它们居于所有Python对象和类的核心：在变量名字（字符串）和这个名字所引用的值之间的映射，就存储为字典，而这些字典可以通过对象的__dict__特性直接访问。

集合（英语：Set (abstract data type)）搜集类型，在版本2.4中被增加入语言核心。集合是无索引、无次序的搜集，它包含唯一性的不可变对象作为元素，并且实现了集合论运算，比如并集|、交集&、相对补集-、对称差^，和子集测试<=、真子集测试<、超集测试>=、真超集测试>。有二种类型的集合：可变的set和不可变的frozenset。

Python允许编程者使用类，定义自己的类型[53]，类是在面向对象编程中最经常使用的。类的新实例，是通过调用这个类的构造器而创建的，而类都是元类type的实例，type是type元类自身的实例，这允许了元编程和反射。[aj]

在版本3.0之前，Python有两种类：旧式的和新式的[153]。二种样式的语法是一样的，不同在于是否直接或间接的继承自类object，所有新式类都从object继承，并且是type的实例。在Python 2系列2.2以上，二种类都可以使用[53]。在Python 3.0中淘汰了旧式类。

长期规划是支持渐进类型（英语：gradual typing）[8]，并且自从Python 3.5，语言的语法允许指定静态类型，但在缺省实现CPython中不检查它们[144]。有叫做“mypy”的可选的静态类型检查器，支持编译期类型检查[154]。

Python 3内建类型小结
类型 可变性 描述 语法例子
bool 不可变 布尔值，有表示值False和True的两个对象。作为整数类型numbers.Integral的子类型，它们在几乎所有上下文中，表现得如同0和1，除了在转换成字符串时转换为"False"和"True"之外。 True
False
int 不可变 整数，其大小在理论上无限制，实际上受限于内存[155]。 42
float 不可变 双精度浮点数，确切精度依赖于机器。一般实现为IEEE 754标准binary64浮点数，它有53个二进制有效数位精度[156]。 1.414
complex 不可变 複數，即分别表示实部与虚部的两个双精度浮点数的有序对。 3+2.7j
range 不可变 数的序列，通常用在for循环中指定循环次数[157]。 range(1, 10)
range(10, -5, -2)
str 不可变 字符串，即Unicode代码点序列。字符串中的代码点都在范围U+0000..U+10FFFF之内。Python没有char类型，这些代码点都表示为长度为1的字符串对象。 
'Wikipedia' "Wikipedia" """Spanning multiple lines"""
bytes 不可变 字节序列，其项目是8位字节，用范围0 <= x < 256的整数表示。 b'Some ASCII'
b"Some ASCII"
bytes([0x53, 0x74, 0x72])
bytearray 可变 bytearray(b'Some ASCII')
bytearray(b"Some ASCII")
bytearray([0x53, 0x74, 0x72])
list 可变 列表，可以包含任意的Python对象。 [4.0, 'string', True]
[]
tuple 不可变 元组，可以包含任意的Python对象。只有一个项目的元组，可以通过向表达式后缀一个逗号来形成。 (4.0, 'string', True)
('single element',)
()
dict 可变 键-值对的关联数组（常称为字典），即由任意索引集合来索引的对象的有限集合（英语：Set (abstract data type)）。不可接受为键的值，是列表或字典，或按值而非对象同一性比较的其他可变类型的值，其散列值不能保持恒定。 {'key1': 1.0, 3: False}
{}
set 可变 无序有限集合（英语：Set (abstract data type)），包含唯一性的不可变的对象，它们不能用任何下标来索引。 {4.0, 'string', True}
set()
frozenset 不可变 frozenset([4.0, 'string', True])
types.EllipsisType 不可变 这个类型有一个单一对象作为值，它通过文字...或内建名字Ellipsis（英语：Ellipsis (programming operator)）来访问，它的真值为真。它用于NumPy多维阵列索引[158]。 ...
Ellipsis
types.NoneType 不可变 这个类型有叫做None的一个单一对象Null作为值[159]，它被用来指示值的缺席，比如不返回任何东西的函数返回它，它的真值为假。 None
types.NotImplementedType 不可变 这个类型有一个单一对象NotImplemented作为值。数值方法和细化比较方法，在它们仍未对提供的运算数实现这个运算之时，返回这个值。它不应该在布尔值上下文中求值。 NotImplemented

除了各种数据类型，Python解释器还内建了很多其他类型，包括可调用类型：用户定义函数、实例方法、生成器函数、协程函数、异步生成器函数、内建函数、内建方法、类、类方法；模块，定制类，类实例，I/O对象（也叫做文件对象），和暴露给用户的一些内部类型：代码对象、框架对象、溯回对象、切片对象、静态方法对象、类方法对象。

数学 编辑

Python的算术运算，使用平常的符号+、-、*、/和模除%（这里的余数可以是负数，比如4 % -3 == -2）。它还有下取整除法算符//，指数算符**，比如5**3 == 125及9**0.5 == 3.0，和矩阵乘法算符@[121]。这些算符就像在传统数学中一样运算，具有同样的优先级规则，中缀算符+、-，还可以分别表示取原数和取相反数的一元算符。

在整数之间的除法/，产生浮点数结果。除法/的表现，随着版本不同而有着显著变化[160]。 Python提供了round()内建函数，用于把一个浮点数修约成最近的整数[161]。

Python允许由比较运算链接起来的布尔表达式，表现得如在数学中常用的一样。比如表达式a < b < c，测试a < b and b < c[123]。C语言将它解析为(a < b) < c：即首先求值a < b，其结果为0或1，接着把这个结果比较于c[162]。

Python对所有整数运算，使用任意精度算术。在decimal模块中的Decimal类[163]，提供十进制浮点数（英语：Decimal floating point），具有用户可按需要而更改的缺省28个十进制有效数位精度，并有多种修约方式[164]。在fractions模块中的Fraction类，提供任意精度的有理数[165]。

由于Python有着广泛的数学库，除了求绝对值函数abs()列入内建函数之外，大多数数学函数，处于math和cmath模块内。前者用于实数运算，而后者用于复数运算。[ak]特别是第三方库NumPy，进一步扩展了固有能力，Python经常被用作科学脚本语言，来处理如数值数据处理和操纵等问题[166][167]。

标准库 编辑

Python拥有一个强大的标准库[168]。Python标准库包括了如下功能：

程序代码实例 编辑

一個在標準輸出設備上輸出Hello World的簡單程式，這種程式通常作為開始學習程式語言時的第一個程式，可将如下代码录入纯文本文件并随意命名比如program01.py，然后执行这个程序python3 program01.py： 

print("Hello, world!")

Python也可以單步直譯執行。執行Python直譯器進入互動式命令列的環境，你可以在提示符號>>>旁輸入print("Hello, world!")，按Enter鍵輸出結果： 

>>> print('Hello, world!') Hello, world!

计算正数的阶乘的程序代码： 

n = int(input('輸入一個數，就會印出其階乘: ')) if n < 0: raise ValueError('錯誤，請輸入一個非負整數') fact = 1 for i in range(2, n + 1): fact *= i print(fact)

注意，在Python 3.0及以上版本中，print是个函数，需要在要打印的字符串前后加上圆括号；在Python 2.6以下版本中，print是一个关键字和命令而不加圆括号。

实现 编辑

Python是一门跨平台的脚本语言，Python规定了一个Python语法规则，根据该规则可编写Python直譯器[169]。Python属于动态语言，将Python程序编译成中间形式的字节码[170]，并接着在它的虚拟机上执行[171]，相较于C/C++和java的等编译语言而言运行速度较慢[172]。

活跃开发的实现
  • CPython：官方的直譯器，需要区别于其他直譯器的时候才以CPython称呼，若无特别说明，Python直譯器一般指称此实现。CPython采用了全局解释器锁，确保在任何时刻只有一个线程执行Python字节码[173]。
  • PyPy：用RPython编写的Python实现，兼容至CPython版本3.10、3.9和2.7，它采用了跟踪JIT（英语：Tracing just-in-time compilation），缺省支持stackless模态。
  • MicroPython：为微控制器而优化的Python 3变体，它实现了完整的Python 3.4语法，和补充自版本3.5的async/await关键字，和后来版本的一些选定特征；它提供了实现Python标准库模块功能子集的内建模块，和特定于微控制器的一些模块。CircuitPython（英语：CircuitPython）是Adafruit（英语：Adafruit Industries）开发的MicroPython分叉。
  • Pyston：CPython 3.8.12的分叉，具有包括JIT的性能优化[11]。其JIT部份，单独发行为扩展模块pyston_lite_autoload，它支持Python3.7—3.10[174]。
  • Cinder：由Meta开源发布，它是Meta内部使用的面向性能的CPython 3.10分叉，具有包括JIT的很多优化[175]。
  • Codon：使用了LLVM的高性能Python编译器[176]，它将Python代码编译成本机机器代码，不带有任何运行时开销，并且支持本机多线程，它由MIT CSAIL的研究人员开发[177]。
  • RustPython：用Rust编写的Python解释器[12]，它可以嵌入到Rust应用程序中从而将Python用作脚本语言，还可以被编译成WebAssembly从而在浏览器中运行Python代码。
  • Brython：用JavaScript编写的在浏览器中运行的Python 3实现[178]，具有到DOM元素和事件的接口。
到其他语言的交叉编译器
  • Cython：将扩充了静态类型的Python超集编译成C语言或C++。Cython支持以OpenMP为后端的本机多线程并行[179]。
  • Numba：使用LLVM，将包括很多NumPy函数的聚焦数值计算的Python子集，翻译成快速的机器码，它为在CPU和GPU上并行化Python代码提供了大量选项。
  • Pyjion：CPython 3.10的JIT扩展，它将Python代码编译成本机CIL，从而使用.NET 7的CoreCLR来执行它[180]。
  • Nuitka（英语：Nuitka）：用Python编写的到C11或C++03的优化编译器，它能建立不需单独的安装器就能运行的可执行程序[181]。
  • Pythran：将聚焦于科学计算的Python子集编译成C++11的提前编译器（英语：Ahead-of-time compilation），它能利用上多核和SIMD指令单元[182]。
  • Transcrypt：Python 3.9到JavaScript编译器[183]，用于在浏览器中运行Python代码，它被预先编译为高可读性且高效的JavaScript代码。
  • MyHDL（英语：MyHDL）：将Python编译成Verilog或VHDL[184]。

仍在维护中的旧版本实现有：Stackless Python，它是实现微线程（英语：microthread）的CPython 3.8分叉；IronPython，它是建造在动态语言运行时（DLR）之上的Python 2.7和Python 3.4实现；Jython，它是用Java实现的Python 2.7。

开发环境 编辑

通用文本编辑器 编辑

很多并非集成开发环境软件的文本编辑器，也对Python有不同程度的支持，并且加上专门为Python设计的编辑器插件也会有很高的可用性。

专用开发环境 编辑

适用于Python的集成开发环境（IDE）软件，除了标准二进制发布包所附的IDLE之外，还有许多其他选择。其中有些软件设计有语法着色、语法检查、运行调试、自动补全、智能感知等便利功能。由于Python的跨平台出身，这些软件往往也具备各种操作系统的版本或一定的移植性。

  • IDLE：Python“标准”IDE，一般随Python而安装，支持较少的编辑功能，调试功能也比较弱。
  • Eric：基于PyQt的自由的IDE，支持自动补全、智能感知、自动语法检查、工程管理、svn/mercurial集成、自动单元测试等功能，具有可扩展的插件系统，通过可选插件支持Git集成。调试功能与Visual Studio和Eclipse类似。
  • Spyder：开源的跨平台科学计算IDE。
  • PyScripter（英语：PyScripter）：功能较全的开源IDE，使用Delphi开发。
  • PyCharm：由JetBrains公司出品，具备一般IDE的功能，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等，另外，它还提供了一些功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，还支持IronPython。它是商业软件，但也具有社区版和教育版。
  • Thonny（英语：Thonny）：适用于编程初学者的IDE。
  • Wing IDE（英语：Wing IDE）：商业软件，有免費的功能有限的Wing 101。

第三方软件包 编辑

 
Python Powered
主条目：Python软件列表（英语：List of Python software）

Python社群提供了大量的功能覆盖众多领域的第三方模組，其使用方式与标准库类似。第三方模块可以使用Python/Cython或者C语言编写。软件工具SWIG和SIP（英语：SIP (software)），通过定义接口文件或规定文件的方式，可以将C/C++编写的程序库包装为Python模块。Python解释器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程式内。

Python包索引是公开的软件包在线仓库。pip是官网推荐的以安全方式安装Python应用及其依赖软件包的最流行工具[185]。要安装在整个操作系统范围内共享的Python包，现在需要通过操作系统的软件包管理系统。要将特定于应用的依赖包隔离于共享的Python安装可以使用venv[186]或virtualenv[187]。pipx可以将Python应用安装于隔离的环境中并在其中运行它[188]。pipenv能自动为用户项目建立和管理虚拟环境，并在安装/卸装软件包的时候，向此项目的Pipfile文件增加/移除这个软件包[189]。

網絡服务 编辑

参见：Web服务

Python定義了WSGI標準應用接口，来協調Http伺服器與基於Python的Web程式之間的溝通。比如，通過mod_wsgi（英语：mod_wsgi）模組，Apache可以運行用Python編寫的Web程式。Zope是著名的用Python编写的开源的Web应用服务器。Tornado是用Python语言写成的非阻塞式web服务器，也是轻量级的Web框架。

Python對於各种網路協定的支援很完善，因此適用於編寫伺服器軟體、網路爬蟲等Web開發。用Python编写的一些Web框架，有助於輕鬆地開發和管理複雜的Web程式。著名的第三方Web框架和函数库：

  • Django：MTV架构[190]的Web开发框架，注重组件的重用性和“可插拔性”、快速开发和DRY法则。
  • web2py：MVC架构的全栈Web框架，聚焦于快速开发，偏好约定优于配置方式。
  • Pyramid：极简主义的Web框架，不预定持久化方式，它是Pylons计划的一部分。
  • Flask：微Web框架，不要求特定的工具或库。
  • Twisted：事件驱动的网络编程框架。它支援多數標準的網路協定（包含客户端和伺服器），並且提供了多種工具，適用於編寫高性能的伺服器軟體。
  • Requests：适合于常人使用的HTTP库，封装了许多繁琐的HTTP功能，极大地简化了HTTP请求所需要的代码量。
  • Beautiful Soup：用来解析HTML/XML的一个简单易用Python包。
  • uvloop：是对内建asyncio事件循环的快速的、直截了当的替代者[191]，它用Cython实现并在底层使用了libuv。
  • aiohttp：基于asyncio的HTTP客户端和服务器二者[192]。

图形用户界面 编辑

参见：GUI

Python本身包含了Tkinter库，它是Python的业界标准GUI并被集成进入了IDLE。Tkinter基于了Tcl命令工具，能够支持简单的GUI开发。但是为了让所开发的软件运行速度更快，并与用户的桌面环境更契合，人们一般会选择采用第三方GUI库或框架。著名的第三方GUI库：

  • PyQt：Qt的Python绑定库，由Riverbank Computing公司自从1998年发行，采用GPL许可证或商业许可证。
  • PySide：Qt的Python绑定库，由Qt公司自从2009年发行，采用LGPL许可证。
  • PyGObject：替代了PyGTK，它是为Python程序访问基于GObject的库而提供的包装库[193]，GObject是GTK、GIO（英语：GIO (software)）和GStreamer等库使用的对象系统。
  • Kivy：用于开发多点触控应用软件的开源Python库，采用了自然用户界面（NUI）。
  • WxPython：GUI编程框架wxWidgets的Python包装库，它与MFC的架构相似。
  • PySimpleGUI：将Tkinter、Qt、WxPython和Remi[194]的GUI框架变换成简单的接口[195]。
  • Gooey：将几乎所有Python 3控制台程序用一行代码转变成GUI应用[196]。
  • Dear PyGui：快速而强力的具有极小依赖性的GUI工具箱[197]。
  • pywebview：轻量级跨平台的对WebView（英语：WebView）构件的包装器，允许在其本地GUI窗口中显示HTML内容[198]。

数据科学 编辑

重要的数据科学用第三方软件库有：

机器学习 编辑

主要的人工智能机器学习软件库及框架有：

其它种类 编辑

  • pegen：Python的PEG解析器生成器[231]。
  • PeachPy：采用高层Python的可移植高效x86-64汇编代码生成器[232]。
  • SymPy：支持数学符号运算的软件库，用于提供计算机代数系统。
  • SimPy（英语：SimPy）：基于由Python生成器函数定义的进程的离散事件模拟框架[233]。
  • PyOpenGL：到OpenGL 1.1-4.4和有关API的最常用跨平台Python绑定[234]。
  • ModernGL：在OpenGL 3.3+核心上的Python包装器[235]，它简化了简单图形应用如科学模拟、游戏和用户界面的创建。
  • PyCUDA和PyOpenCL：不同于Nvidia尽可能匹配C API的cuda-python[236]，PyCUDA提供对CUDA并行计算API的Python风格访问[237]；PyOpenCL提供对OpenCL并行计算API的Python风格访问[238]。
  • Kompute：通用Vulkan计算框架，针对C++和Python[239]。
  • Pillow（英语：Python Imaging Library）：是基于Python的图像处理软件库[240]，它支持广泛的图形文件格式，分叉于已终止的PIL。
  • Kornia：基于PyTorch的可微分计算机视觉软件库[241]。
  • spaCy（英语：spaCy）：用Python和Cython开发的工业级实力的自然语言处理软件库[242]。
  • Argos Translate：基于OpenNMT的离线神经机器翻译软件库[243]。
  • SQLAlchemy：针对关系型数据库的对象关系映射（ORM）工具。
  • pypdf：能够分割、合并、修剪和转变PDF文件的Python软件库[244]。创建PDF文件可以采用reportlab[245]。
  • PyFilesystem2：Python的文件系统抽象层[246]，将在归档、内存和云端存储等之中的文件和目录，像在本地驱动器中一样容易的处置。
  • Fabric：经由SSH远程执行shell命令的高层库[247]，它产生有用的Python对象作为回馈。
  • Prefect：现代工作流程编排框架[248]，它易于建造、调度和监控健壮的数据流水线。
  • pygame：开发视频游戏的Python软件库，基于了SDL软件库[249]。视觉小说引擎Ren'Py建造在pygame之上。
  • pyglet：Python编写的面向对象的游戏和多媒体库，利用了FFmpeg软件库。2D街机游戏开发库Arcade基于了pyglet和OpenGL[250]。
  • Panda3D（英语：Panda3D）：开源游戏引擎，包括了图形、音频、I/O、碰撞侦测和其他与3D游戏有关的功能，使用Python作为游戏开发语言[251]。
  • pythonnet：可以近乎无缝的集成.NET通用语言运行库（CLR）的程序包[252]。
  • PyInstaller：将Python应用和它的依赖项捆绑成一个单一的包[253]，从而不需要安装Python解释器或任何模块就可以运行应用。

应用 编辑

在很多作業系統裡，Python是標準的系统元件，它被列入Linux标准规范之中[254]。大多數Linux發行版和macOS都集成了Python，可以在終端機下直接執行Python。雖然Python可被粗略地分類為腳本語言，Python的支持者較喜歡稱它為一種高階動態語言，常像“胶水”一样被用来连接软件组件，已经显著的区别于Unix shell、Windows PowerShell这样的语言。基于Python的xonsh，是跨平台的、青睐Unix的shell语言和命令行界面[255]。

应用程序 编辑

一些Linux發行版，使用Python語言編寫安裝器，比如Ubuntu的Ubiquity和Fedora的Anaconda；或使用它編寫軟件包管理系统，比如Gentoo的Portage。一些著名的互联网公司在内部使用Python[175]。一些遊戲比如EVE，使用Python編寫遊戲的邏輯、伺服器。如下著名应用使用Python编写或将它作为嵌入式脚本：

社群流行 编辑

自从2003年，Python始终排行于TIOBE编程社区索引（英语：TIOBE Programming Community Index）前十最流行编程语言，在2021年10月它首次达到了第一名最流行语言（居于C和Java之前）[260]，并被选为2007年、2010年、2018年、2020年和2021年的年度编程语言[260]。它有如下著名的社群：

  • PyCon：各地社群舉辦的會議，通常每年舉辦。各社群在會議中討論Python相關的議題。
  • Python Discord：参与者众多的Python社区[261]。
  • PyLadies（英语：PyLadies）：由女性社群發起的社群，主要注重於發展Python的女性程式設計社群。
  • Django Girls（英语：Django Girls）：使用Django網頁設計框架，推廣使用Python進行網頁設計的技術。

影響的语言 编辑

Python的设计和哲学已经影响了很多其他编程语言：

  • Boo：使用了缩进、类似的语法和类似的对象模型[262]。
  • Cobra（英语：Cobra (programming language)）：使用了缩进和类似的语言，而且它的致谢文档将Python列为影响它的首要语言[263]。
  • CoffeeScript：是交叉编译至JavaScript的编程语言，有受Python启发的语法。
  • ECMAScript/JavaScript：从Python借鉴了迭代器和生成器[264]。
  • GDScript：是非常类似Python的脚本语言，内置入了Godot游戏引擎[265]。
  • Genie：基于Vala编译器的具有近似Python语法的一种语言。
  • Go：设计为“有动态语言如Python的工作速度”[266]，并共享了相同的分片数组的语法。
  • Groovy：受到Python等动态类型语言的影响[267]。
  • Nim：使用缩进和类似的语法[268]。
  • Swift：是Apple开发的编程语言，有受Python启发的语法[32]。

Ruby的创建者松本行弘曾说过：“我想要一种脚本语言，比Perl更加强力而且比Python更加面向对象，因此我决定设计自己的语言”[31]。Julia设计原则中有一条是：“像Python一样可用于通用编程”[30]。

代码示例 编辑

  1. ^ 縮排示例： 
    def is_even(a: int) -> bool:  """确定数a是否是偶数.""" if a % 2 == 0: print('偶数!') return True print('奇数!') return False # 参数比后续部份多一层缩进 def long_function_name( var_one, var_two, var_three, var_four): # 可选的圆括号内后续行多一层缩进 if (this_is_first_thing and that_is_second_thing): do_something() # 可选的圆括号内后续行不额外缩进 elif (this_is_third_thing and that_is_fourth_thing): do_something_different() # 参数相对行首缩进一层 spam = long_function_name( arg_one, arg_two, arg_three, arg_four) # 参数按开括号界定垂直对齐 eggs = long_function_name(arg_one, arg_two, arg_three, arg_four) # 可选的闭括号位置 my_list = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, ] # 可选的闭括号位置 my_set = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, }
  2. ^ 采用了并行赋值的斐波那契数列函数示例： 
    def fib(n): # 写出从第0项到第n项的Fibonacci系列 a, b, i = 0, 1, 0 while i <= n: print(a, end=' ') a, b, i = b, a+b, i+1 print()
  3. ^ 产生素数的惰性生成器的示例： 
    from itertools import count def generate_primes(stop_at=0): if stop_at != 1: primes = [2] yield 2 for n in count(3, 2): if 0 < stop_at < n: return # 引发StopIteration异常 composite = False for p in primes: if not n % p: composite = True break elif p ** 2 > n: break if not composite: primes.append(n) yield n

    上述函数的隐式迭代用例： 

    for i in generate_primes(): # 迭代于100以内所有素数上 if i > 100: break print(i)

    在生成器表达式中使用上述函数，定义了一个惰性的、巨大而并非无限的搜集的示例： 

    from itertools import islice primes_under_million = (i for i in generate_primes() if i < 1000000) two_thousandth_prime = islice(primes_under_million, 1999, 2000) print(next(two_thousandth_prime))
  4. ^ 用生成器模拟协程示例： 
    def produce(n): try: for item in range(n): print('producing item {} ->'.format(item)) yield item except GeneratorExit: return def consume(): item = None try: while True: item = yield item print('consuming item {} <-'.format(item)) except GeneratorExit: return t1 = produce(10) t2 = consume() next(t2) r = [] try: while True: p = next(t1) r += [t2.send(p)] except StopIteration: t2.close()
  5. ^ 遵循EAFP（请求原谅比获得许可更容易）风格的异常处理示例： 
    f = None try: f = open("aFileName", mode="w") f.write(could_make_error()) # 不存在could_make_error()则产生错误 except IOError as error: print(error) print("不能打开文件") except: # 捕获所有异常 print("未预期的错误") else: # 在没有出现异常时执行 print("文件写入完全成功") finally: # 清除行动，总是执行 if f: f.close()
  6. ^ 使用with将文件作为资源来管理的示例： 
    from contextlib import contextmanager @contextmanager def opened(filename, mode="r"): try: f = open(filename, mode) except IOError as error: print(error) yield None else: try: yield f finally: f.close() with opened("aFileName", mode="w") as f: try: f.write(could_make_error()) # 不存在could_make_error()则产生错误 except AttributeError: print("不能打开文件") except: # 捕获所有异常 print("未预期的错误") else: # 在没有出现异常时执行 print("文件写入完全成功")
  7. ^ 原生的协程示例： 
    import asyncio import random async def produce(queue, n): for item in range(n): # 生产一个项目，使用sleep模拟I/O操作 print('producing item {} ->'.format(item)) await asyncio.sleep(random.random()) # 将项目放入队列 await queue.put(item) # 指示生产完毕 await queue.put(None) async def consume(queue): while True: # 等待来自生产者的项目 item = await queue.get() if item is None: break # 消费这个项目，使用sleep模拟I/O操作 print('consuming item {} <-'.format(item)) await asyncio.sleep(random.random()) async def main(): queue = asyncio.Queue() task1 = asyncio.create_task(produce(queue, 10)) task2 = asyncio.create_task(consume(queue)) await task1 await task2 asyncio.run(main())
  8. ^ 局部变量示例： 
    >>> def spam(): ...  print(b) ... >>> b=10 >>> spam() 10 >>> def spam(): ...  print(b) ...  b=100 ... >>> b=10 >>> spam() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in spam UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment
  9. ^ 全局变量示例： 
    >>> def spam(): ...  print(b) ...  global b ...  b=100 ...  File "<stdin>", line 3 SyntaxError: name 'b' is used prior to global declaration >>> def spam(): ...  global b ...  print(b) ...  b=100 ...  >>> b=10 >>> spam() 10 >>> b 100
  10. ^ 非局部变量示例： 
    >>> def spam(): ...  def eggs(): ...  global b ...  print(b) ...  b=1000 ...  b=100 # 对eggs()而言是非局部变量 ...  eggs() ... >>> b=10 >>> spam() 10 >>> b 1000 >>> def spam(): ...  def eggs(): ...  nonlocal b ...  b=1000 ...  b=100 # 对eggs()而言是非局部变量 ...  eggs() ...  print(b) ... >>> b=10 >>> spam() 1000 >>> b 10
  11. ^ 序列解包、可迭代解包和字典解包示例： 
    >>> a = [1, 2, 3]; b = [4, 5] >>> i, j, k = a >>> print(i, j, k) 1 2 3 >>> c = [*a, b] >>> c [1, 2, 3, [4, 5]] >>> d = {*a, *b} >>> d {1, 2, 3, 4, 5} >>> e = (*a, *b) >>> e (1, 2, 3, 4, 5) >>> f = {'as':1, 'bs':2 }; g = {'cs':3, 'ds':4} >>> h = {**f, **g} >>> h {'as': 1, 'bs': 2, 'cs': 3, 'ds': 4}
  12. ^ 列表的推导式示例。比如： 
    >>> [x + 3 for x in range(4)] [3, 4, 5, 6]

    快速排序算法可以优雅的（尽管不高效的）使用列表推导式表达为： 

    def qsort(L): if L == []: return [] pivot = L[0] return (qsort([x for x in L[1:] if x < pivot]) + [pivot] + qsort([x for x in L[1:] if x >= pivot]))
  13. ^ 生成器表达式示例。比如： 
    >>> sum(x * x for x in range(10)) 285 >>> dict((n, n*n) for n in range(5)) {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} >>> set(n*n for n in range(5)) {0, 1, 4, 9, 16}
  14. ^ 字典推导式{expr1: expr2 for k, v in d}，等价于： 
    result={} for k, v in d.items(): result[expr1]=expr2 return result 
    >>> {x: x + 3 for x in range(4)} {0: 3, 1: 4, 2: 5, 3: 6}

    集合推导式{expr1 for x in stuff}，等价于： 

    result = set() for x in stuff: result.add(expr1) return result 
    >>> {x + 3 for x in range(4)} {3, 4, 5, 6}
  15. ^ 下面几个判断语句为真，表示列表分片结果符合预期： 
    >>> nums = [1, 3, 5, 7, 8, 13, 20] >>> nums[2:5] == [5, 7, 8] #从下标为2的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素。 True >>> nums[1:] == [3, 5, 7, 8, 13, 20] #切割到最后一个元素。 True >>> nums[:-3] == [1, 3, 5, 7] #从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素。 True >>> nums[:] == [1, 3, 5, 7, 8, 13, 20] #返回所有元素。改变新的列表不会影响到nums。 True >>> nums[1:5:2] == [3, 7] #从下标为1的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素，且步长为2。 True
  16. ^ 匿名函数示例： 
    >>> from functools import reduce >>> reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> fac = lambda n: (1 if n<2 else n*fac(n-1)) >>> fac(5) 120 >>> [*map(fac, [1, 2, 3, 4, 5])] [1, 2, 6, 24, 120]

    不动点组合子示例： 

    >>> Y = lambda f: (lambda x: x(x))(lambda y: f(lambda *args: y(y)(*args))) >>> fac = lambda f: lambda n: (1 if n<2 else n*f(n-1)) >>> Y(fac)(5) 120 >>> fib = lambda f: lambda n: 0 if n == 0 else (1 if n == 1 else f(n-1) + f(n-2)) >>> Y(fib)(6) 8 >>> [*map((lambda f: (lambda x: x(x))(lambda y: f(lambda *args: y(y)(*args))))(lambda f: lambda n: (1 if n<2 else n*f(n-1))), [1, 2, 3, 4, 5])] [1, 2, 6, 24, 120]

    上述Y组合子代码源出自Rosetta Code. [2020-10-21]. （原始内容于2021-01-11）. 其原理可参见Equational derivations of the Y combinator and Church encodings in Python. [2020-10-21]. （原始内容于2020-11-12）. 

  17. ^ 多行字符串文字带有字符串插值（英语：String interpolation）（使用了format方法）的示例： 
    print("""亲爱的{recipient}, 我希望你离开Sunnydale并永不返回. 不是很爱你的, {sender} """.format(sender="吸血鬼猎人Buffy", recipient="Spike"))
  18. ^ 原始字符串的示例： 
    >>> # Windows路径，即使是原始字符串也不能结束于反斜杠 >>> r"C:\Spam\Eggs\Ham\" File "<stdin>", line 1  r"C:\Spam\Eggs\Ham\"  ^ SyntaxError: EOL while scanning string literal >>> dos_path = r"C:\Spam\Eggs\Ham\ " # 通过增加尾随的空格 >>> dos_path.rstrip() # 并接着移除它来避免错误 'C:\\Spam\\Eggs\\Ham\\' >>> quoted_dos_path = r'"{}"'.format(dos_path) >>> quoted_dos_path '"C:\\Spam\\Eggs\\Ham\\ "' >>> # 匹配具有可能的反斜杠引述的引述字符串的正则表达式 >>> import re >>> re.match(r'"(([^"\\]|\\.)*)"', quoted_dos_path).group(1).rstrip() 'C:\\Spam\\Eggs\\Ham\\' >>> code = 'spam(2, eggs)' >>> # 反转有二个参数的函数调用的两个实际参数 >>> re.sub(r'\(([^,]*),\s*([^,]*)\)', r'(\2, \1)', code) 'spam(eggs, 2)' >>> # 注意如果实际参数中有圆括号或逗号则上例无效。
  19. ^ 字符串文字串接示例： 
    >>> print("hello " 'world') hello world >>> str1="hello "; str2='world' >>> print(str1 + str2) hello world
  20. ^ 格式化字符串的示例，例如下列命令行echo命令： 
    num="3"; printer="HP Laserjet" echo "I just printed ${num} pages to the printer ${printer}"

    等价于如下Python中的任何一种print函数调用： 

    num = 3; printer="HP Laserjet" print(f"I just printed {num} pages to the printer {printer}") print("I just printed {} pages to the printer {}".format(num, printer)) print("I just printed {0} pages to the printer {1}".format(num, printer)) print("I just printed {num} pages to the printer {printer}".format(num=num, printer=printer)) print("I just printed %s pages to the printer %s" % (num, printer)) print("I just printed %(num)s pages to the printer %(printer)s" % {"num": num, "printer": printer})
  21. ^ 词法闭包的例子： 
    def f(x): def g(y): return x + y return g # 返回一个闭包。 h = lambda x: lambda y: x + y # 将指定闭包赋值给变量。 a = f(1) b = h(1) c = f(2) # 使用存储在变量中的闭包。 assert a(5) == 6 assert b(5) == 6 assert c(5) == 7 # 使用闭包而不事先把它们绑定到变量。 assert f(1)(5) == 6 # f(1)是个闭包。 assert h(1)(5) == 6 # h(1)是个闭包。 assert f(2)(5) == 7 # f(2)是个闭包。
  22. ^ 函数的形式参数缺省值的持久性示例： 
    >>> def f(a, L=[]): ...  L.append(a) ...  return L ...  >>> print(f(1)) [1] >>> print(f(2)) [1, 2] >>> print(f(3)) [1, 2, 3]
  23. ^ 函数的形实参数二者结合示例。例如： 
    >>> def spam(a): ...  a.append('LovelySpam') ...  >>> def eggs(b): ...  b=100 #实际上是重新绑定了另一个整型对象100 ...  >>> a=[] >>> b=10 >>> spam(a) >>> eggs(b) >>> print(a) ['LovelySpam'] >>> print(b) 10
  24. ^ 函数的形式参数缺省值的定义示例： 
    >>> from inspect import getfullargspec >>> def func(p1, /, p2, p3="x", *, p4): pass ...  >>> getfullargspec(func) FullArgSpec(args=['p1', 'p2', 'p3'], varargs=None, varkw=None, defaults=('x',), kwonlyargs=['p4'], kwonlydefaults=None, annotations={})
  25. ^ 函数的可变参数的定义示例： 
    >>> from inspect import getfullargspec >>> def func(p1, /, p2, *args, p3, **kwargs): pass ...  >>> getfullargspec(func) FullArgSpec(args=['p1', 'p2'], varargs='args', varkw='kwargs', defaults=None, kwonlyargs=['p3'], kwonlydefaults=None, annotations={})
  26. ^ 定义修饰器的示例： 
    def viking_chorus(myfunc): def inner_func(*args, **kwargs): for i in range(3): myfunc(*args, **kwargs) return inner_func

    调用修饰器的示例： 

    @viking_chorus def menu_item(*args): print(", ".join(args)+", and spam")

    等价于： 

    def menu_item(*args): print(", ".join(args)+", and spam") menu_item = viking_chorus(menu_item)

    viking_chorus修饰后的menu_item将原来定义运行3次： 

    >>> menu_item("egg","bacon") egg, bacon, and spam egg, bacon, and spam egg, bacon, and spam
  27. ^ 修饰器工厂示例，这里的favourite_colour接受一个实际参数，并返回一个修饰器： 
    def favourite_colour(colour): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"My favourite colour is {colour}.") func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator def invincible(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("I'm invincible!") func(*args, **kwargs) return wrapper

    使用毗连的修饰符链接修饰器示例： 

    @invincible @favourite_colour("blue") def black_knight(): print("None shall pass.")

    使用中间变量链接修饰器示例： 

    blue_decorator = favourite_colour("blue") decorated_by_blue = blue_decorator(black_knight) black_knight = invincible(decorated_by_blue)

    它们等价于： 

    black_knight = invincible(favourite_colour("blue")(black_knight))

    black_knight（英语：Black Knight (Monty Python)）()结果为： 

    >>> black_knight() I'm invincible! My favourite colour is blue. None shall pass.
  28. ^ 调用函数使用帮助信息示例。比如： 
    >>> def randint(a, b): ...  "Return random integer in range [a, b], including both end points." ... >>> help(randint) Help on function randint in module __main__:  randint(a, b)  Return random integer in range [a, b], including both end points.
  29. ^ 如下这样给参数增加类型标注的提示信息： 
    >>> def greeting(name: str) -> str: ...  return 'Hello ' + name ...  >>> greeting.__annotations__ {'name': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>}
  30. ^ 对象的方法示例： 
    >>> class Fish(object): ...  hungry = True ...  def eat(self, food): ...  if food is not None: ...  self.hungry=False ...  >>> def status(self): ...  print("Hungray!" if self.hungry else "Not hungray!") ...  >>> e = Fish() >>> status(e) Hungray! >>> Fish.hungry = False >>> from types import MethodType >>> e.status = MethodType(status, e) >>> e.status() Not hungray! >>> Fish.hungry = True >>> Fish.status = status >>> f = Fish() >>> Fish.status(f) Hungray! >>> f.eat("earthworm") >>> f.status() Not hungray!
  31. ^ 特殊方法和子类调用超类方法的例子： 
    >>> class Thought(object): ...  cls_name = "类型Thought" ...  def __init_subclass__(cls): ...  cls.cls_name = "类型Thought的子类型" ...  def __init__(self, *args, **kwargs): ...  print(f"我是{type(self).cls_name}的新对象!") ...  if len(args) != 0 or len(kwargs) !=0: ...  print(f"init: nargs={len(args)}, nkwargs={len(kwargs)}") ...  self.notion = "我觉得我在平行宇宙中把车停歪了." ...  def message(self, *args): ...  print(self.notion) ...  if len(args) != 0: ...  print("\n".join(args)) ...  >>> class Advice(Thought): ...  def message(self): ...  super(Advice, self).message("警告: 日历里的日期比它们看起来更近!") ...  >>> t = Thought() 我是类型Thought的新对象! >>> t.message() 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了. >>> a = Advice() 我是类型Thought的子类型的新对象! >>> a.message() 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了. 警告: 日历里的日期比它们看起来更近! >>> # 内省一下: >>> [*super.__dict__] ['__repr__', '__getattribute__', '__get__', '__init__', '__new__', '__thisclass__', '__self__', '__self_class__', '__doc__'] >>> [*super(Advice).__thisclass__.__dict__] ['__module__', 'message', '__doc__', 'cls_name'] >>> super(Advice).__thisclass__.__dict__['cls_name'] '类型Thought的子类型' >>> [*super(Advice, a).__self__.__dict__] ['notion'] >>> super(Advice, a).__self_class__.__dict__['cls_name'] '类型Thought的子类型' >>> super(Advice, a).message() 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了. >>> super(Advice).__get__(a).message() 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了.
  32. ^ 在类中采用数据描述器的示例： 
    >>> class RevealAccess: ...  """正常的设置和返回值的数据描述器， ...  它还打印记录这次访问的一个消息。 ...  """ ...  def __init__(self, initval=None, name='var'): ...  self.val = initval ...  self.name = name ...  def __get__(self, obj, objtype): ...  print('Retrieving', self.name) ...  return self.val ...  def __set__(self, obj, val): ...  print('Updating', self.name) ...  self.val = val ...  >>> class MyClass: ...  x = RevealAccess(10, 'var "x"') ...  y = 5 ... >>> m = MyClass() >>> m.x Retrieving var "x" 10 >>> vars(m) {} >>> MyClass.__dict__['x'].val 10 >>> m.x = 20 Updating var "x" >>> vars(m) {} >>> MyClass.__dict__['x'].val 20 >>> m.y 5 >>> vars(m) {} >>> m.y = 5 >>> vars(m) {'y': 5}
  33. ^ 特殊方法、类方法和静态方法（__new__()）示例： 
    >>> from weakref import WeakValueDictionary >>> class D: ...  _template = {} ...  _obj_dict = WeakValueDictionary() ...  def __new__(cls, *args, **kwargs): ...  obj = super(D, cls).__new__(cls) ...  cls._obj_dict[id(obj)] = obj ...  return obj ...  @classmethod ...  def load(cls, dict): ...  cls._template.update(dict) ...  @classmethod ...  def create(cls, *args, **kwargs): ...  return cls(cls._template, *args, **kwargs) ...  @classmethod ...  def count(cls): ...  return len(cls._obj_dict) ...  def __init__(self, dict={}, /, *args, **kwargs): ...  self.__dict__.update(dict) ...  self.__dict__.update(kwargs) ...  def __call__(self, *args, **kwargs): ...  self.__dict__.update(kwargs) ...  return self.__dict__.copy() ...  def __len__(self): ...  return len(self.__dict__) ...  def __getitem__(self, key): ...  return self.__dict__[key] ...  def __setitem__(self, key, value): ...  self.__dict__[key] = value ...  >>> a = {'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 3} >>> d = D(a, dk=4) >>> d() {'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 3, 'dk': 4} >>> D.load(a) >>> e = D.create(ck=4) >>> e() {'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 4} >>> f = D(ak=1, bk=2) >>> f(ck=3) {'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 3} >>> f['ak'] 1 >>> f['ak'] = 5 >>> f() {'ak': 5, 'bk': 2, 'ck': 3} >>> len(f) 3 >>> D.count() 3 >>> del f >>> D.count() 2 >>> d.__weakref__ in D._obj_dict.valuerefs() True
  34. ^ 在类中调用property()的例子： 
    >>> class C: ...  def __init__(self): ...  self.__x = None ...  def getx(self): ...  return self.__x ...  def setx(self, value): ...  self.__x = value ...  def delx(self): ...  del self.__x ...  x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.") ...  >>> c = C() >>> vars(c) {'_C__x': None} >>> {*C.__dict__} {'__init__', 'setx', '__weakref__', 'delx', 'x', 'getx', '__doc__', '__module__', '__dict__'}

    上述代码可以采用修饰符进一步的书写为： 

    >>> class C: ...  def __init__(self): ...  self.__x = None ...  @property ...  def x(self): ...  """I'm the 'x' property.""" ...  return self.__x ...  @x.setter ...  def x(self, value): ...  self.__x = value ...  @x.deleter ...  def x(self): ...  del self.__x ...  >>> c = C() >>> vars(c) {'_C__x': None} >>> {*C.__dict__} {'__init__', '__weakref__', 'x', '__doc__', '__module__', '__dict__'}
  35. ^ 建立列表的特殊语法示例： 
    a_list = [1, 2, 3, 'a dog']

    采用正常的对象创建方式的示例： 

    a_second_list = list() a_second_list.append(4) a_second_list.append(5)

    建立元组的特殊语法示例： 

    a_tuple = 1, 2, 3, 'four'

    建立集合的特殊语法示例： 

    some_set = {0, (), False}

    建立字典的特殊语法示例： 

    a_dictionary = {'key 1': 'value 1', 2: 3, 4: []}
  36. ^ 两个类及元类等的实例关系（蓝色连接）与继承关系（绿色连接）示意图：
      
    r = object c = type class M(c): pass class A(metaclass=M): pass class B(A): pass b = B()
    		  
    >>> type(b) <class '__main__.B'> >>> print(type(B), B.__bases__) <class '__main__.M'> (<class '__main__.A'>,) >>> print(type(A), A.__bases__) <class '__main__.M'> (<class 'object'>,) >>> print(type(M), M.__bases__) <class 'type'> (<class 'type'>,) >>> print(type(c), c.__bases__) <class 'type'> (<class 'object'>,) >>> print(type(r), r.__bases__) <class 'type'> ()
  37. ^ 数学运算示例。比如： 
    >>> def mean(seq): ...  return sum(seq) / len(seq) ...  >>> mean([3, 4]) 3.5 >>> import math >>> print(math.sin(math.pi/2)) 1.0

註釋 编辑

  1. ^ 1.0 1.1 GitHub repository of Python 0.9.1 source. [2023-02-25]. （原始内容于2023-03-05）. 
    HISTORY. Python source distribution. Python Foundation. [2017-11-23]. （原始内容于2017-12-01）. 
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    The Python interpreter is easily extended with new functions and data types implemented in C. Python is also suitable as an extension language for highly customizable C applications such as editors or window managers.     
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        | NEWLINE INDENT statements DEDENT
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十月 20, 2023
python, 关于与, 標題相近或相同的条目, 請見, 消歧義, 英國發音, ˈpaɪθən, 美國發音, ˈpaɪθɑːn, 是一种广泛使用的解释型, 高级和通用的编程语言, 支持多种编程范型, 包括结构化, 过程式, 反射式, 面向对象和函数式编程, 它拥有动态类型系统和垃圾回收功能, 能够自动管理内存使用, 并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库, 它的语言结构以及面向对象的方法, 旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写逻辑清晰的代码, 编程范型多范型, 过程式, 结构化, 模块化, 反射式, 面向对象, 函. 关于与 Python 標題相近或相同的条目 請見 Python 消歧義 Python 英國發音 ˈpaɪ8en 美國發音 ˈpaɪ8ɑːn 是一种广泛使用的解释型 高级和通用的编程语言 Python支持多种编程范型 包括结构化 过程式 反射式 面向对象和函数式编程 它拥有动态类型系统和垃圾回收功能 能够自动管理内存使用 并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库 它的语言结构以及面向对象的方法 旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写逻辑清晰的代码 Python编程范型多范型 过程式 结构化 模块化 反射式 面向对象 函数式設計者吉多 范罗苏姆實作者Python软件基金会发行时间1991年 32年前 1991 1 当前版本3 12 0 2023年10月2日 穩定版本 2 3 4 3 13 0a1 2023年10月13日 預覽版本 5 型態系統鸭子类型 6 动态 强类型 7 渐进 英语 gradual typing 自从3 5 8 操作系统跨平臺許可證Python软件基金会许可证文件扩展名 py pyi pyc pyd pyo 3 5之前 9 pyw pyz 自从3 5 10 網站www wbr python wbr org主要實作產品CPython PyPy Stackless Python MicroPython CircuitPython 英语 CircuitPython Pyston 11 RustPython 12 IronPython Jython衍生副語言Cython RPython Starlark 英语 Bazel software 13 啟發語言ABC 14 ALGOL 68 15 APL 16 C 17 C 18 CLU 19 Dylan 20 Haskell 21 Icon 22 Java 23 Lisp 24 Modula 3 18 Perl 25 Standard ML 16 影響語言Boo Cobra 英语 Cobra programming language CoffeeScript 26 D F Genie 27 Go Groovy JavaScript 28 29 Julia 30 Nim Ruby 31 Swift 32 維基教科書中有關zh Python的文本吉多 范罗苏姆于1980年代后期开始研发Python 作为ABC语言的后继者 22 它也可以被视为采用了叫做M 表达式 英语 M expression 的中缀表示法的一种LISP方言 33 吉多 范罗苏姆于1991年首次发布 Python 0 9 0 34 Python 2 0于2000 年发布并引入了新功能 Python 3 0于2008年发布 它是该语言的主要修订版 并非完全向后兼容 Python 2于2020年随2 7 18版停止支持 35 Python的设计哲学 强调代码的可读性和简洁的语法 尤其是使用空格缩进来划分代码块 相比於C语言或Java Python让开发者能够用更少的代码表达想法 Python解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行 它的官方直譯器CPython是用C语言编写的 Python是一個由社群驱动的自由软件 目前由Python软件基金会管理 Python是最受欢迎的编程语言之一 36 37 38 39 目录 1 歷史 2 特徵與設計哲學 3 語法和语义 3 1 縮排 3 2 关键字 3 3 标识符 3 4 語句 3 5 表达式 3 6 函数 3 7 对象及其方法 3 8 类型 3 9 数学 4 标准库 5 程序代码实例 6 实现 7 开发环境 7 1 通用文本编辑器 7 2 专用开发环境 8 第三方软件包 8 1 網絡服务 8 2 图形用户界面 8 3 数据科学 8 4 机器学习 8 5 其它种类 9 应用 9 1 应用程序 9 2 社群流行 10 影響的语言 11 代码示例 12 註釋 13 延伸閱讀 14 参閲 15 外部連接歷史 编辑主条目 Python的歷史 nbsp Python創始人吉多 范羅蘇姆在2006年O Reilly开源大会 英语 O Reilly Open Source Convention OSCON 的照片Python的創始人吉多 范羅蘇姆 在1982年至1995年间 参与了荷兰数学和计算机科学研究学会多个项目的工作 40 1989年的聖誕節期間 他決心開發一個新的腳本解釋程式 作為ABC語言的繼承者 并且用它替代Unix shell和C语言来进行系统管理 22 担负与Amoeba操作系统 英语 Amoeba operating system 41 之间的交互操作并进行异常处理 14 他是BBC電視劇 Monty Python的飛行馬戲團 的爱好者 所以选取了Python作为这个编程语言的名字 42 范羅蘇姆作为Python的主要開發者 独自担负这个项目的发展决策者职责 直到2018年7月12日 他宣布从終身仁慈獨裁者 BDFL 的职位上 永久休假 43 44 他在2019年1月至11月参与了第一届五人掌控委员会继续领导项目发展 45 46 在1991年2月 范羅蘇姆在alt sources上发布了最初代码 标记为版本0 9 0 1 这时就已经存在了带继承的类 异常处理 函数和核心类型list dict str等 在这个最初发行中就有了从Modula 3引进的模块系统 47 和异常处理机制 14 在1994年1月 Python达到了版本1 0 48 其主要新特征是由Amrit Prem提供的函数式编程工具 a href E5 8C BF E5 90 8D E5 87 BD E6 95 B0 html Python title 匿名函数 lambda a a href Map E9 AB 98 E9 98 B6 E5 87 BD E6 95 B0 html title Map 高阶函数 map a a href Filter E9 AB 98 E9 98 B6 E5 87 BD E6 95 B0 html title Filter 高阶函数 filter a 和 a href Fold E9 AB 98 E9 98 B6 E5 87 BD E6 95 B0 html title Fold 高阶函数 reduce a 49 受Modula 3启发 Python 1 1介入了缺省参数值 Python 1 3介入了关键字参数 英语 Named parameter Python 1 4介入了对复数的内建支持 还包含了采取名字修饰的一种基本形式的数据隐藏 英语 Information hiding 50 在2000年10月 Python 2 0發布 它介入了列表推导式 这是从函数式编程语言Haskell中引进的 它支持了Unicode 还向垃圾回收系统增加了环检测算法 51 Python 2 1支持了静态嵌套作用域 52 Python 2 2进行了重大革新 将Python中用C语言写成的类型 和用Python语言写成的类 统一成在同一个层级中 使得Python的对象模型成为纯粹而一致的对象模型 53 还介入了迭代器 54 受CLU和Icon启发的生成器 55 和描述器协议 56 Python 2 3介入了从Dylan引进的方法解析次序 20 Python 2 4介入了集合 英语 Set abstract data type 类型 和函数修饰器 57 Python 2 5介入了with语句 58 并在官方实现中介入了抽象语法树 59 在2008年12月 Python 3 0發布 它对语言做了较大修订而不能完全后向兼容 60 Python 3发行包括了2to3实用工具 它 至少部份的 自动将Python 2代码转换成Python 3代码 61 Python 3 4介入了异步I O模块 62 Python 3 5介入了类型提示 63 和采用async await语法的协程 64 Python 3 8介入了赋值表达式 65 66 Python 3 9介入了内建的泛化别名类型 67 并在官方实现中介入了新的语法解析器 68 Python 3 10介入了结构式模式匹配 69 和内建的联合类型 70 Python 3 11对官方实现进行了优化提速 71 Python 2 7的产品寿命结束日期最初设定为2015年 由于大量现存代码不能移植到Python 3 而延期支持至2020年 72 随着Python 2的产品寿命结束 2022年3月14日发布的macOS 12 3已经彻底移除了Python 2 73 当前只有Python 3的稳定版本3 11和3 12与预览版本3 13正在被完全支持 但仍提供对3 8 3 9和3 10版本的安全性修正 74 在2022年12月 活跃的Python核心开发者 选举Pablo Galindo Salgado Gregory P Smith Emily Morehouse Brett Cannon和Thomas Wouters 为2023年度 掌控委员会 的五位成员来领导这个项目 75 特徵與設計哲學 编辑Python是多范型编程语言 它完全支持结构化编程和面向对象编程 还有很多特征支持函数式编程和元编程比如元对象协议 元类和魔术方法 76 通过扩展还可以支持很多范型 包括面向切面编程 77 契约式设计 78 和逻辑编程 79 Python使用动态类型 在内存管理上采用引用计数和环检测相结合的垃圾回收器 80 它的特征还有动态名字解析 后期绑定 英语 late binding 即在程序执行期间绑定方法和变量的名字 Python對遵循LISP傳統的函数式编程提供了有限的支持 81 它提供了 a href Map E9 AB 98 E9 98 B6 E5 87 BD E6 95 B0 html title Map 高阶函数 map a a href Filter E9 AB 98 E9 98 B6 E5 87 BD E6 95 B0 html title Filter 高阶函数 filter a 和 a href Fold E9 AB 98 E9 98 B6 E5 87 BD E6 95 B0 html title Fold 高阶函数 reduce a 函数 82 列表推导式 字典 集合 英语 Set abstract data type 和生成器表达式 標準庫中的模組functools和itertools 实现了从Haskell和Standard ML借鉴来的函數式工具 83 Python的設計理念是 優雅 明確 簡單 它的一些重要準則被合稱為 Python之禅 在Python解釋器内運行import this可以獲得完整的列表 下面举出其中首要 優美优于丑陋 明瞭优于隐晦 简单优于复杂 复杂优于凌乱 扁平优于嵌套 稀疏优于稠密 可读性很重要 Python開發者的方法论是 用一種方法 最好是只有一種方法來做一件事 显著不同于以Perl语言为代表的 不止一种方法去做一件事 風格 Python開發者在設計語言時 如果面臨多種選擇 一般會選擇明確没有或者很少有歧義的語法 范羅蘇姆认为ABC語言非常優美和强大 它没有取得成功的原因是不開放造成的 84 故而将Python本身設計為可擴充的 85 Python並不把所有的特性和功能都集成到語言核心 而是提供了豐富的API和工具 以便程式設計師能够輕鬆地使用Python C语言 Cython來編寫擴充模組 Python还可以通过外界函数接口 英语 Foreign function interface 如标准库中的ctypes等 来提供C语言兼容数据类型 并访问动态链接库或共享库中的函数 86 从而对用其他語言編寫的程式進行集成和封裝 在Python的官方实现CPython中 一般避開不成熟的或者對非重要部位的加快運行速度的優化 在某些對運行速度要求很高的情況 可以使用具备JIT技术的Python实现或安装JIT扩展模块 87 語法和语义 编辑主条目 Python語法及語義 Python為了讓程式碼具備高度的可閱讀性 在設計時盡量使用了其它語言常用的符號和英文單字 Python支持使用反斜杠作为行接续符 将多个物理行合成为一个逻辑行 88 在圆括号 方括号或花括号之中的表达式 可以分裂跨越多于一个物理行而不使用反斜杠 这被称为 隐式行接续 89 注释开始于并非字符串文字 英语 string literal 一部份的一个井号 并结束于物理行结尾 注释标示逻辑行的结束 除非已受制于隐式行接续规则 注释在语法上被忽略 90 简单语句包含在一个单一的逻辑行之内 Python支持使用分号作为分隔符 将多个简单语句合并入语法意义上的一行之中 91 Python语法中的复合语句 包含 成组的 其他语句 它们以某种方式影响或控制这些其他语句的执行 Python的复合语句包含一个或多个子句 clause 子句构成自一个头部 header 和一个套件 suite 特定复合语句的子句头部都在同样的缩排层级上 每个子句头部开始于一个唯一标识关键字 并结束于一个冒号 套件是这个子句所控制的一组语句 套件有两种形式 可以是与头部在同一行上的一个或多个由分号分隔的简单语句 它们跟随在这个头部的冒号之后 或者是在后续诸行上的一个或多个缩排的语句 只有这种套件形式可以包含嵌套的复合语句 92 縮排 编辑 Python語言遵循越位規則 利用縮排来形成语句套件 即语法意义上的块 连续诸行的缩排层级 被用来生成语法解析器才能见到的INDENT和DEDENT记号 93 二者的作用相当于C语言家族的花括号 或Pascal语言家族的关键字begin和end 增加縮排就生成INDENT记号 減少縮排就生成DEDENT记号 根據PEP 8的規定 94 使用4個空格來表示每級縮排 a tab字符 从左至右 被替代为1至8个空格 使得直到tab之前的诸字符加上这些替代空格的字符总数 是8的倍数 这意图同于Unix所用规则 前导于第一个非空白字符的空格的总数 确定了这一行的缩排层级 缩排所用诸字符 不能使用反斜杠来拆分成多个物理行 直到第一个反斜杠之前的空白确定缩排层级 如果源代码文件混合了tab和空格 并且在这种方式下缩排的意义依赖于一个tab相当于多少个空格 则这种缩排因不一致性而被报错并拒绝 95 关键字 编辑 Python有如下35个关键字 它们不能用作标识符 96 and as assert async await break class continue def del elif else except False finally for from global if import in is lambda None nonlocal not or pass raise return True try while with yield内建常量True False和None于Python 3 0中成为关键字 关键字nonlocal介入于Python 3 0 97 关键字async和await介入于Python 3 5 98 并在Python 3 7中成为正式关键字 99 标识符match case和通配符 介入于Python 3 10 它们在与模式匹配语句有关的上下文中 可以在语法上充当关键字 但是这种区分只在语法解析器层次进行 并非在词法分析记号化层次 在Python中 只在特定上下文中保留的这种标识符 叫做 软关键字 100 标识符 编辑 标识符就是名字 在ASCII范围内 U 0001 U 007F 可用于标识符的字符为 大写字母A至Z和小写字母a至z 下划线 以及数字0至9 但首字不可以用数字 如下命名约定 101 是为 保留标识符类 102 spam 单下划线开头 弱 内部使用 标识 对于from M import 将不导入所有以下划线开头的对象 spam 单下划线结尾 为了避免与python关键字的命名冲突 spam 双下划线开头 在命名一个类特性的时候 采用名字修饰 比如在类SpamEggs内 spam将变成 SpamEggs spam 103 spam 双下划线开头双下划线结尾 指那些包含在用户控制的命名空间中的 魔术 方法或特性 比如 delattr dir doc getattribute init new repr setattr sizeof 等 建议永远不要将这样的命名方式应用于自己的变量或函数 在Python文献中经常使用的元语法变量 英语 metasyntactic variable 是spam和eggs 英语 Spam Monty Python 而非传统的foo和bar 103 語句 编辑 Python的语句包括简单语句 赋值语句 记号为等号 赋值语句被用来将名字绑定 含重新绑定 到值 以及用来修改可变对象的特性或项目 Python还支持增广赋值语句 104 将一个二元运算和一个赋值语句合并成一个单一语句 例如x 1 Python支持 序列解包 sequence unpacking 105 在等号左侧可以是一个表达式列表 其中每个表示式都可求值成能被赋值的东西 变量 可写特性等 在等号右侧相应的是一个 可迭代 对象 它在被迭代时产生的值的数量 同于左手侧可写表达式的数量 赋值语句对这个对象进行迭代 将产生的每个值分别赋值给左侧对应的可赋值者 在等号右侧直接包装出序列解包所要求的元组 就形成了并行赋值 可以同时给多个变量赋值 还可以交换两个变量的值 b 表达式 英语 Expression computer science 语句 用来交互式的计算并写出一个值 或者用来调用一个过程 即返回无含义结果的函数 在Python中过程返回值None global语句 是在整个当前代码块中成立的声明 它意味着随后列出的标识符被解释为全局变量 nonlocal语句 导致随后列出的标识符 提及在除了全局作用域之外的最近包围作用域中的先前绑定变量 pass語句 充当NOP 表示此行為空 不執行任何操作 a href E6 96 B7 E8 A8 80 E7 A8 8B E5 BC 8F html title 斷言 程式 assert a 語句 用於程式調適階段時測試執行條件是否滿足 continue语句 越过这次迭代并继续进行下个项目 break语句 从循环中跳出 return语句 用来从函数返回值 当函数执行到return语句时 它会停止执行并将指定的值返回给调用者 raise语句 抛出一个异常 yield语句 使用它从一个生成器中返回一个值 在版本2 5之前 信息只能单向的从生成器传递出来 c 自此版本2 5 重定义yield为表达式 106 通过它的返回值将信息传递进入生成器函数中 107 从而能够支持协程功能 107 d 自从版本3 3 提供了yield from语句 含有这个语句的 委托生成器 将其部份运算委托给另一个 子生成器 将传入信息递送给它并直接回传它产生的值 108 yield语句在语义上等价于加圆括号的yield表达式 109 版本3 4在异步I O框架中扩展了基于生成器的协程 110 这个扩展自从Python 3 8已经被弃用 111 版本3 6介入了异步生成器 112 import语句 导入一个模块或包 它组合了两种操作 查找指名的模块 接着将找到的结果绑定到在局部作用域中的名字 导入语句有三种形式 import small 模块名字 small as small 别名 small 找到一个模块 装载它 如果有需要的话初始化它 在这个导入语句出现的作用域的局部名字空间中 定义一个名字或一些名字 113 from small 模块名字 small import small 定义1 small as small 别名1 small small 定义2 small as small 别名2 small 找到 装载 必需时初始化一个模块 接着在局部名字空间中 增加到找到指名特性的引用 113 这二个语句示例中的方括号表示其中内容为可选的 from small 模块名字 small import 在导入语句出现的作用域的局部名字空间中 绑定模块中定义的所有公开的名字 114 del语句 递归的进行删除 复合语句 a href E6 A2 9D E4 BB B6 E9 81 8B E7 AE 97 E5 BC 8F html class mw redirect title 條件運算式 if a 語句 當條件成立時執行語句套件 它經常包含elif else子句 a href While E8 BF B4 E5 9C 88 html title While迴圈 while a 語句 當條件為真時 重複執行語句套件 a href Foreach E5 BE AA E7 8E AF html title Foreach循环 for a 語句 遍历列表 字符串 字典 集合等迭代器 依次處理迭代器中的每個元素 match语句 用于模式匹配 span class ilh all data orig title 异常处理语法 data lang code en data lang name 英语 data foreign title Exception handling syntax span class ilh page try span span class noprint ilh comment span class ilh lang 英语 span span class ilh colon span span class ilh link span lang en dir auto Exception handling syntax span span span span 語句 它经常包含except else finally子句 處理在程式執行中出现的異常情況 Python支持并广泛使用异常处理 作为检测错误状况和程序中其他 异常 事件的方式 并提倡在可能出现错误状况的任何时候都使用异常 习惯上访问一个文件或资源不在使用之前进行测试 而是先行尝试使用它 再捕获访问被拒绝引发的异常 e with語句 把一块代码包裹在一个上下文管理器之内 它允许了资源获取即初始化 RAII 式行为 可替代常见的try finally惯用法 Python使用with语句处理资源 115 在进入一个作用域的时候调用一个函数 而在离开它的时候调用另一个函数 例如 在一块代码执行之前获取一个锁 并且在此后释放这个锁 或事先打开一个文件 并且事后关闭它 f class語句 是定义类的可执行语句 类的继承列表给出基础类列表 没有继承列表的类 缺省继承基础类object 类的套件接着在新的执行框架 frame 中执行 它使用新建的局部名字空间和原来的全局名字空间 当这个类套件完成执行之时 丢弃它的执行框架并保存它的局部名字空间 一个类对象接着被创建 其基础类采用继承列表 其特性字典采用保存的局部名字空间 类名字接着在原来的局部名字空间中 被绑定到这个类对象 def語句 是定義函數和方法的可执行语句 它的执行在当前局部名字空间中 将函数名字绑定到一个函数对象 对函数的可执行代码的包装器 这个函数对象包含到当前全局名字空间的引用 作为调用这个函数时使用的全局名字空间 async def语句 用于协程函数定义 await表达式 async for语句和async with语句 只能用在协程函数的主体中 g 模块是包含Python定义和语句的一个文件 这个文件名字是模块名字附加上后缀 py 在一个模块中 模块的名字 作为字符串 可获得为全局变量 name 的值 114 内建globals 函数 返回实现当前模块名字空间的字典 116 内建dir 函数 在无参数时 返回在当前局部作用域内的名字列表 在有一个参数时 尝试返回这个对象的有效特性的列表 117 包 package 是可以包含子模块或递归的子包的模块 包在技术上是具有 path 特性的Python模块 可以将包视为文件系统上的目录 而将模块视为这种目录中的文件 但是包和模块不必然源自文件系统 118 Python程序构造自代码块 代码块是作为一个单元执行的Python程序文本 模块 函数主体和类定义都是块 交互式键入的每个命令都是块 脚本文件和脚本命令是代码块 main 是顶层代码运行所在的环境 顶层代码 是启动运行的首个用户指定Python模块 从命令行使用 m参数 作为顶层脚本运行的模块 作为模块 main 也是代码块 此时 name 变量被设置为 main 在这个模块中可籍此增加直接运行时候执行的代码 114 119 传递给内建函数eval 和exec 执行的字符串是代码块 在Python中赋值所进行的操作 是将一个名字绑定为到一个分立的动态分配的对象的一个引用 名字是通用的引用持有者 它不关联于一个固定的数据类型 但是 一个名字在给定时间 总是被绑定到有一个类型的某个对象上 这就是动态类型的特征 名字的存储位置不 包含 所指示的值 一个共同的值可以赋值给多个名字 一个名字在任何时候 都可以重新绑定到各种不同类型的对象上 包括字符串 过程 具有数据和方法的复杂对象等 除了在块中出现的每个赋值语句或导入语句之外 下列构造也绑定名字 给函数的形式参数 类定义 函数定义 赋值表达式 在for语句头部中和各种as关键字之后的标识符目标 target as关键字出现在import语句 with语句 except子句 except 子句和结构式模式匹配的as模式之中 如果一个名字绑定在一个块中 它是这个块的局部变量 除非被声明为nonlocal或global 如果一个名字绑定在模块层次 它是全局变量 模块代码块的变量 既是局部的也是全局的 如果一个变量使用在一个代码块中 却不定义在这里 它是自由变量 120 作用域定义一个名字在一个块中的可见性 如果一个局部变量被定义在一个块中 它的作用域包括这个块 如果这个定义出现在一个函数块中 作用域扩展到在所界定作用域内包含的任何块 除非所包含的块为这个名字介入了不同的绑定 当一个名字在一个代码块之中使用 它采用最近包围作用域来解析 对一个代码块可见的所有这种作用域的集合 叫做这个这个块的 环境 120 如果一个名字绑定在一个块中 并且在其中于绑定之前就被使用 会导致一个错误 h 如果global语句出现在一个块之中 在这个语句中指定的所有名字 提及在顶层名字空间中这些名字的绑定 名字在顶层名字空间解析 首先查找全局名字空间 即包含这个代码块的模块的名字空间 未果查找内建名字空间 即模块builtins的名字空间 global语句与在同一个块中的名字绑定运算有同样的作用域 如果一个自由变量的最近包围作用域包含它的一个global语句 这个自由变量被当作全局的 120 i nonlocal语句导致相应的名字 提及在最近包围函数作用域内的先前绑定变量 即非局部变量 英语 Non local variable 120 j 表达式 编辑 Python中很多表达式 英语 Expression computer science 与C语言和java类似 而另一些则与之不同 在Python中 算术运算的加法 减法 乘法 和取模 是与C语言和java相同的 但是除法的行为不同 在Python中有两种除法 它们是下取整除法 或整数除法 和浮点除法 Python增加了指数算符 自从Python 3 5 介入了矩阵乘法算符 121 它已经用于了NumPy库 122 在Python中 有如下必须用于整数的位运算 amp 与 AND 或 OR 非 NOT 异或 XOR gt gt 右移 lt lt 左移 在Python中 有如下比较运算 大于 gt 小于 lt 等于 不等于 小于等于 lt 大于等于 gt 按值比较 Python的is is not算符可以用来比较对象的同一性 按引用比较 也就是比较两个变量是否引用了同一个对象 而in not in用于判断一个对象是否属于另外一个对象 在Python中 比较是可以链接起来的 123 比如a lt b lt c Python使用and or not表示逻辑运算与 或 非 不采用C语言和Java中所用的符号 amp amp 在Python中 由逗号 分隔的一组表达式 叫做表达式列表 Python为构造列表 字典或集合 提供了叫做 显示 的特殊语法 它们每个都有两种方式 包容内容要么显式列举出来 要么通过一组循环和过滤指令计算而来 这叫做 推导式 列表显示是包围在方括号中的可以为空的一系列表达式 一个例子列表可写为 1 2 3 字典显示是包围在花括号中的可能为空的一系列的键 数据项对 集合显示用花括号来指示 与字典显示的区别是缺少分隔键与值的分号 124 自从Python 3 5 增加了在表达式列表中的 可迭代解包 和在字典显示中的 字典解包 125 k Python支持列表推导式 l Python 2 4将列表推导式扩展至更一般性的生成器表达式 126 m Python 3 0又增补了字典推导式和集合推导式 n 在Python中 加圆括号形式 parenthesized form 是包围在圆括号中的一个可选表达式列表 加圆括号的表达式列表产生的东西 就是这个表达式列表所产生的 如果这个列表包含至少一个逗号 它产生一个元组 否则它产生构成这个表达式列表的那个单一表达式 127 一个例子元组可写为 1 2 3 元组不是圆括号形成的 而是使用逗号形成的 在没有歧义的情况下 元组的圆括号是可选的 空的圆括号对产生空元组对象 使用序列串接算符 来串接二个元组 产生包含给定元组二者的元素的一个新元组 Python支持在序列对象 比如字符串 元组或列表 上的下标 subscription 表达式 a small 索引 small 和分片 英语 array slicing 表达式 a small 开始 small small 停止 small 或a small 开始 small small 停止 small small 步长 small 下标索引是基于零的 负数是相对于结尾的 分片范围自从 开始 索引 直到但不包括 停止 索引 分片的第三个参数叫做 步长 step 或 间隔 stride 允许元素被跳过和用负数指示反向 分片索引可以省略 例如a 这返回整个列表的一个复本 o 分片的每个元素都是浅层复制 英语 Object copying 的 Python的条件表达式表示为x if c else y 意思是当c为真时 表达式的值为x 否则表达式的值为y 在运算数的次序上不同于很多其他语言中常见的c x y Python的匿名函数实现为lambda表达式 匿名函数体只能是一个表达式 p 自从Python 3 8 介入了赋值表达式 其记号是 65 它将一个表达式赋值给一个标识符 同时还返回这个表达式的值 赋值表达式在用作子表达式 即位于分片表达式 条件表达式 lambda表达式 关键字参数中的表达式和推导式中的if表达式之中 以及在assert和with语句之中的时候 必须围绕着圆括号 在它们可以使用的所有其他地方 包括在if和while语句之中 都不要求圆括号 128 Python中运算符具有优先级 下表中的运算符按照从最高到最低的次序列出 在相同单元格中运算符具有相同的优先级 它们从左至右结合 除了指数表达式和条件表达式从右至左结合之外 129 运算符 描述 small 表达式 small small 表达式 small small 键 small small 值 small small 表达式 small 加圆括号表达式 列表显示 字典显示 集合显示x small 索引 small x small 索引 small small 索引 small x small 参数 small x small 特性 small 下标 分片 调用 特性引用await x await表达式 指数 x x x 取原数 相反数 逐位NOT 乘法 矩阵乘法 除法 下取整除法 余数 加法和减法 lt lt gt gt 移位 amp 逐位AND 逐位XOR 逐位ORin not in is is not lt lt gt gt 包含成员关系测试 同一测试 各种比较not x 布尔NOTand 布尔ANDor 布尔ORif else 条件表达式lambda lambda表达式 赋值表达式Python提供了序列串接算符 和序列倍增算符 130 自从Python 3 9 介入了字典归并算符 和字典更新算符 131 Python的文本序列类型 包括字符串str和字节序列bytes与bytearray 字符串文字 英语 string literal 有多种写法 字符串对象有一个内建格式算符 短字符串文字 由单引号 或双引号 界定 不同于Unix shell Perl和受Perl影响的语言 单引号和双引号功能相同 这二种字符串都使用反斜杠 作为转义字符 长字符串文字 是开始并结束于三个单引号 或三个双引号 的序列 它们可以跨越多行 其功能就像shell Perl和Ruby中的here文档 q 字节文字 英语 Literal computer programming 总是前缀上一个b或B 它产生bytes类型的实例 它们只可以包含ASCII字符 具有128或更大数值的字节必须通过转义来表达 字符串文字或字节文字都可选的能前缀上一个r或R 这叫做原始字符串 英语 String literal Raw strings 转义序列不被解释 因此在文字反斜杠常见的地方很有用 比如正则表达式和Windows风格的路径 r 这种引述可比较于C 中的 引述 Python允许多个毗邻的字符串文字或字节文字 它们以空白分界并可以使用不同的引述约定 在编译时间于语法层面上串接起来 要在运行时间串接字符串 必须使用序列串接算符 132 s Python中的 字符串格式 算符 在功能上类同于C语言中的printf格式化字符串 133 例如 spam s eggs 04d blah 2 求值为 spam blah eggs 0002 自从Python 3 0 str类提供了可供替代的format 方法 134 例如 spam 0 eggs 1 04d format blah 2 在Python 3 6中 提供了 格式化字符串文字 或称为 f字符串 它向字符串文字前缀上f或F 135 这是一种字符串插值 英语 String interpolation 136 例如x blah y 2 f spam x eggs y 04d t 在Python中 在表达式和语句之间的区别是严格强制性的 这对比于语言如Common Lisp Scheme或Ruby 故而Python中个别构造存在功能重复 比如 列表推导式相当for循环 条件表达式相当if语句 内建函数eval 相当exec 前者用于表达式 后者用于语句 语句不能成为表达式的一部份 由于列表和其他推导式或lambda表达式 都是表达式 也就不能包含语句 这个限制的一个示例 赋值语句比如a 1 不能用作条件语句的条件判断表达式的一部份 这能够避免C语言编程中的一个常见错误 即在条件判断时把等于算符 误写为赋值算符 这不是预期代码却在语法上有效而能通过编译器检查 在Python中这会导致一个语法错误 函数 编辑 Python的函数支持递归和闭包 u 及其他头等函数特征 但不支持函数重载 Python的函数作为头等对象 具有和普通对象平等的地位 Python官方实现不提供尾调用优化或头等续体 吉多 范罗苏姆曾声称永远都不会加以支持 137 目前只有第三方库支持 138 Python可以在函数定义时 于形式参数序列中 指定形式参数的缺省值 即以param value样式进行一次性初始化 形式参数在初始化之后 保持既有绑定 函数的后续调用 可继续对它进行访问或变更 v 为有缺省值的形式参数提供实际参数 在函数调用时是可选的 Python的函数实际参数与形式参数之间的结合 是传递 对象引用 函数在被调用的时候 给函数调用的实际参数 被介入到一个局部符号表中 实际参数使用传值调用来传递 而这个值总是对象引用 而非这个对象的值 139 如果形式参数绑定到一个可变的对象 则通过形式参数对此对象内容的修改 在函数外也是可见的 如果形式参数绑定到一个不可变的对象 则通过形式参数是不能修改此对象内容 但可以把形式参数重新绑定到其它对象上 这并不影响函数外的对象的值 w Python支持位置实际参数和关键字实际参数 函数调用时 实际参数可以如同C语言那样 按照位置与形式参数匹配 也可以采用命名参数 英语 Named parameter 或称为关键字实际参数 即kwarg value样式的实际参数 使用不对应实际参数的特殊形式参数 和 可以将参数序列分为三部份 唯位置参数 140 可位置可关键字参数和唯关键字参数 有缺省值的形式参数之后 不能跟随无缺省值的可位置形式参数 x 在一个函数调用的实际参数序列中 关键字实际参数必须出现在位置实际参数之后 在位置和关键字形式参数序列末尾 可以分别有 args或 kwargs这样的形式参数 它们对应于在函数调用时提供的 超出形式参数序列规定而无所对应的多个实际参数 在形式参数名字前加一个 号 该形式参数args是tuple类型 对应可变数目的位置实际参数 在形式参数名字前加 号 该形式参数kwargs是dict类型 对应可变数目的关键字实际参数 y 如果位置实际参数已经在一个序列类型如列表或元组的对象中 在引用它的变量前加一个 号传递给函数 则其中所有元素解包为多个位置实际参数 如果关键字实际参数在字典中 则加 号来传递给函数 修饰器 decorator 可用来修改一个函数 方法或类定义的任何可调用Python对象 将已定义的原来对象传递给修饰器 它返回一个修改后的对象 接着把它绑定到在定义中那个名字 Python修饰器部份受到Java注解的影响 而有类似的语法 修饰器语法是纯粹的语法糖 使用 作为关键字形成修饰符 修饰器是一种形式的元编程 它们增强它们所修饰的函数或方法的行动 z 多个修饰器可以链接起来 通过在毗连的行上放置多个修饰符 或者使用中间变量 aa 函数修饰器的正规用法包括 用来建立类方法或静态方法 57 设置先决条件和后置条件 实现多方法 增加函数特性 跟踪 英语 Tracing software 同步 141 此外更远大的用法包括 尾调用消除 138 记忆化 142 为了增强代码的可读性 可以在函数后书写 文档字符串 简称docstrings 用于解释函数的作用 参数的类型与意义 返回值类型与取值范围等 可以使用内置函数help 打印出函数的使用帮助 ab 自从Python 3 0 函数可以对参数与返回值增加类型标注 143 此特性可方便对源代码进行更深入的分析 ac 自从Python 3 5 开始支持类型提示 144 对象及其方法 编辑 Python支持大多数面向对象编程技术 在Python中所有东西都是对象 包括类 函数 数和模块 它允许多态性 不只是在类层级 英语 Class hierarchy 之内 而且通过采用鸭子类型的方式 6 任何对象可以用于任何类型 只要它有适当的方法和特性 attribute 就能工作 Python天然支持类的继承包括多重继承 为此采用C3线性化或方法解析次序 MRO 算法 还支持混入 Python支持元类 145 自从Python 3 6 提供了定制类创建的简单机制 146 Python使用名字修饰 有限的支持私有变量 对象的 可写 特性可以被提取为一个字典 147 在Python中 不强制使用访问子与变异子方法 来访问数据成员的面向对象编程信条 就像Python提供函数式编程构造 但不尝试要求参照透明性 英语 referential transparency 无副作用 一样 它提供对象系统 但不要求面向对象编程行为 对象的方法 是附属于这个对象的类的函数 对于正常的方法和函数 语法instance method arguments 是Class method instance arguments 的语法糖 Python的方法有显式的 span class ilh all data orig title this 计算机编程 data lang code en data lang name 英语 data foreign title this computer programming span class ilh page self span span class noprint ilh comment span class ilh lang 英语 span span class ilh colon span span class ilh link span lang en dir auto this computer programming span span span span 形式参数 用来访问实例数据 这借鉴自Modula 3 对立于隐式的self或 span class ilh all data orig title this 计算机编程 data lang code en data lang name 英语 data foreign title this computer programming span class ilh page this span span class noprint ilh comment span class ilh lang 英语 span span class ilh colon span span class ilh link span lang en dir auto this computer programming span span span span 关键字 它们用在其他一些面向对象编程语言 比如C Java Objective C或Ruby之中 148 在Python中 self可以被看作是一个习惯用法 它可以被换为任何其它合法的参数名 ad Python提供了super 内建函数 当一个子类的方法覆盖了超类方法的时候 可通过调用super method 来调用与子类的self method方法同名超类方法 149 ae Python支持一些以 开始和结束的特殊方法名 它们用于实现运算符重载 以及实现多种特殊功能 76 在Python中 可以通过定义特殊方法来重载运算符 比如在一个类上定义 add 将允许在这个类的实例上使用 算符 在Python中 定义了一个或多个特殊方法 get set delete 的类 可以用作描述器 descriptor 150 建立一个描述器的实例 作为另一个类的一个类成员 使得这个实例成为此另一个类的属性 property 使用与特性 attribute 访问相同的语法 访问一个实例对象中的这个成员属性 af Python允许通过使用 classmethod和 staticmethod修饰符 来分别建立类方法和静态方法 57 给类方法的第一个实际参数 是对类对象的引用 而非对实例的self引用 静态方法没有特定的第一个实际参数 实例或类对象 都不固定的传递给静态方法 ag Python的property内建函数 将一个类中特殊定义的访问一个特性的那些方法 包装成的这个类的一个属性 151 ah 类型 编辑 nbsp Python 3的标准类型层级 152 Python使用鸭子类型 并拥有有类型的对象 和无类型的变量名字 在编译期不检查类型约束 而宁愿在一个对象上的操作出现可能的失败 表现出这个给定对象不具有适合的类型 尽管是动态类型系统 Python却是强类型的 禁止没有明确定义的操作 比如加一个数到一个字符串 而不是默默的去尝试转换使其有意义 Python支持广泛的类型和类的内省 类型是type的实例 可以被读取和比较 Python有着范围广泛的基本数据类型 同时具备常规的整数和浮点算术 它透明的支持任意精度算术 复数和十进制浮点数 英语 Decimal floating point Python支持种类繁多的字符串操作 在Python中 字符串是不可变的 所以在其他编程语言中可能就地改变字符串的字符串操作 比如字符替换 在Python中返回新的字符串 Python有一个非常有用特征 就是搜集 或称容器 类型的概念 一般的说 搜集是以一种易于引用或索引的方式 包含其他对象的对象 搜集有二种基本形式 序列和映射 Python对建立容器类型的对象有着语法上的支持 ai Python还提供了广泛的搜集操纵能力 比如内建的包含元素检查和通用迭代协议 有次序的序列类型是列表 动态数组 英语 array data type 元组和字符串 所有序列类型都是位置索引的 从0到 small 长度 small 1 并且除了字符串 都可以包含任意类型的对象 在同一个序列中包括多种类型的对象 字符串和元组是不可变的 使得它们成为字典的键的完美候选者 在另一方面 列表是可变的 元素可以被插入 删除 修改 添加或就地排序 在另一方面 映射是以 字典 形式实现的无次序的类型 它将一组不可变的键 映射到相应的元素上 非常像数学函数 在字典中的键 必须是不可变的Python类型 比如整数或字符串 因为在底层它们是通过散列函数实现的 字典还是语言内部的中心 因为它们居于所有Python对象和类的核心 在变量名字 字符串 和这个名字所引用的值之间的映射 就存储为字典 而这些字典可以通过对象的 dict 特性直接访问 集合 英语 Set abstract data type 搜集类型 在版本2 4中被增加入语言核心 集合是无索引 无次序的搜集 它包含唯一性的不可变对象作为元素 并且实现了集合论运算 比如并集 交集 amp 相对补集 对称差 和子集测试 lt 真子集测试 lt 超集测试 gt 真超集测试 gt 有二种类型的集合 可变的set和不可变的frozenset Python允许编程者使用类 定义自己的类型 53 类是在面向对象编程中最经常使用的 类的新实例 是通过调用这个类的构造器而创建的 而类都是元类type的实例 type是type元类自身的实例 这允许了元编程和反射 aj 在版本3 0之前 Python有两种类 旧式的和新式的 153 二种样式的语法是一样的 不同在于是否直接或间接的继承自类object 所有新式类都从object继承 并且是type的实例 在Python 2系列2 2以上 二种类都可以使用 53 在Python 3 0中淘汰了旧式类 长期规划是支持渐进类型 英语 gradual typing 8 并且自从Python 3 5 语言的语法允许指定静态类型 但在缺省实现CPython中不检查它们 144 有叫做 mypy 的可选的静态类型检查器 支持编译期类型检查 154 Python 3内建类型小结 类型 可变性 描述 语法例子bool 不可变 布尔值 有表示值False和True的两个对象 作为整数类型numbers Integral的子类型 它们在几乎所有上下文中 表现得如同0和1 除了在转换成字符串时转换为 False 和 True 之外 span class kc True span span class kc False span int 不可变 整数 其大小在理论上无限制 实际上受限于内存 155 span class mi 42 span float 不可变 双精度浮点数 确切精度依赖于机器 一般实现为IEEE 754标准binary64浮点数 它有53个二进制有效数位精度 156 span class mf 1 414 span complex 不可变 複數 即分别表示实部与虚部的两个双精度浮点数的有序对 span class mi 3 span span class o span span class mf 2 7 span span class n j span range 不可变 数的序列 通常用在for循环中指定循环次数 157 span class nb range span span class p span span class mi 1 span span class p span span class mi 10 span span class p span span class nb range span span class p span span class mi 10 span span class p span span class o span span class mi 5 span span class p span span class o span span class mi 2 span span class p span str 不可变 字符串 即Unicode代码点序列 字符串中的代码点都在范围U 0000 U 10FFFF之内 Python没有char类型 这些代码点都表示为长度为1的字符串对象 Wikipedia Wikipedia Spanning multiple lines bytes 不可变 字节序列 其项目是8位字节 用范围0 lt x lt 256的整数表示 span class sa b span span class s1 Some ASCII span span class sa b span span class s2 Some ASCII span span class nb bytes span span class p span span class mh 0x53 span span class p span span class mh 0x74 span span class p span span class mh 0x72 span span class p span bytearray 可变 span class nb bytearray span span class p span span class sa b span span class s1 Some ASCII span span class p span span class nb bytearray span span class p span span class sa b span span class s2 Some ASCII span span class p span span class nb bytearray span span class p span span class mh 0x53 span span class p span span class mh 0x74 span span class p span span class mh 0x72 span span class p span list 可变 列表 可以包含任意的Python对象 span class p span span class mf 4 0 span span class p span span class s1 string span span class p span span class kc True span span class p span span class p span tuple 不可变 元组 可以包含任意的Python对象 只有一个项目的元组 可以通过向表达式后缀一个逗号来形成 span class p span span class mf 4 0 span span class p span span class s1 string span span class p span span class kc True span span class p span span class p span span class s1 single element span span class p span span class p span dict 可变 键 值对的关联数组 常称为字典 即由任意索引集合来索引的对象的有限集合 英语 Set abstract data type 不可接受为键的值 是列表或字典 或按值而非对象同一性比较的其他可变类型的值 其散列值不能保持恒定 span class p span span class s1 key1 span span class p span span class mf 1 0 span span class p span span class mi 3 span span class p span span class kc False span span class p span span class p span set 可变 无序有限集合 英语 Set abstract data type 包含唯一性的不可变的对象 它们不能用任何下标来索引 span class p span span class mf 4 0 span span class p span span class s1 string span span class p span span class kc True span span class p span span class nb set span span class p span frozenset 不可变 span class nb frozenset span span class p span span class mf 4 0 span span class p span span class s1 string span span class p span span class kc True span span class p span types EllipsisType 不可变 这个类型有一个单一对象作为值 它通过文字 或内建名字 span class ilh all data orig title 省略号 编程运算符 data lang code en data lang name 英语 data foreign title Ellipsis programming operator span class ilh page Ellipsis span span class noprint ilh comment span class ilh lang 英语 span span class ilh colon span span class ilh link span lang en dir auto Ellipsis programming operator span span span span 来访问 它的真值为真 它用于NumPy多维阵列索引 158 span class o span span class bp Ellipsis span types NoneType 不可变 这个类型有叫做None的一个单一对象 a href E7 A9 BA E6 8C 87 E9 92 88 html class mw redirect title 空指针 Null a 作为值 159 它被用来指示值的缺席 比如不返回任何东西的函数返回它 它的真值为假 span class kc None span types NotImplementedType 不可变 这个类型有一个单一对象NotImplemented作为值 数值方法和细化比较方法 在它们仍未对提供的运算数实现这个运算之时 返回这个值 它不应该在布尔值上下文中求值 span class bp NotImplemented span 除了各种数据类型 Python解释器还内建了很多其他类型 包括可调用类型 用户定义函数 实例方法 生成器函数 协程函数 异步生成器函数 内建函数 内建方法 类 类方法 模块 定制类 类实例 I O对象 也叫做文件对象 和暴露给用户的一些内部类型 代码对象 框架对象 溯回对象 切片对象 静态方法对象 类方法对象 数学 编辑 Python的算术运算 使用平常的符号 和模除 这里的余数可以是负数 比如4 3 2 它还有下取整除法算符 指数算符 比如5 3 125及9 0 5 3 0 和矩阵乘法算符 121 这些算符就像在传统数学中一样运算 具有同样的优先级规则 中缀算符 还可以分别表示取原数和取相反数的一元算符 在整数之间的除法 产生浮点数结果 除法 的表现 随着版本不同而有着显著变化 160 Python提供了round 内建函数 用于把一个浮点数修约成最近的整数 161 Python允许由比较运算链接起来的布尔表达式 表现得如在数学中常用的一样 比如表达式a lt b lt c 测试a lt b and b lt c 123 C语言将它解析为 a lt b lt c 即首先求值a lt b 其结果为0或1 接着把这个结果比较于c 162 Python对所有整数运算 使用任意精度算术 在decimal模块中的Decimal类 163 提供十进制浮点数 英语 Decimal floating point 具有用户可按需要而更改的缺省28个十进制有效数位精度 并有多种修约方式 164 在fractions模块中的Fraction类 提供任意精度的有理数 165 由于Python有着广泛的数学库 除了求绝对值函数abs 列入内建函数之外 大多数数学函数 处于math和cmath模块内 前者用于实数运算 而后者用于复数运算 ak 特别是第三方库NumPy 进一步扩展了固有能力 Python经常被用作科学脚本语言 来处理如数值数据处理和操纵等问题 166 167 标准库 编辑Python拥有一个强大的标准库 168 Python标准库包括了如下功能 内建函数 内建常量 内建类型 内建异常 Python运行时服务 定制Python解释器 导入模块 Python语言服务 文本处理 英语 Text processing 服务 二进制数据 英语 Binary data 服务 数据类型 数值和数学模块 函数式编程模块 文件和目录访问 数据持久化 数据压缩和存档 文件格式 加密服务 通用操作系统服务 MS Windows专有服务 Unix专有服务 并发执行 英语 Execution computing 网络和进程间通信 互联网数据处理 结构式 英语 Structured document 标记处理工具 互联网协议及其支持 多媒体服务 国际化 程序框架 Tk图形用户界面 开发工具 调试和分析 软件打包和发布 英语 Software distribution 程序代码实例 编辑一個在標準輸出設備上輸出Hello World的簡單程式 這種程式通常作為開始學習程式語言時的第一個程式 可将如下代码录入纯文本文件并随意命名比如program01 py 然后执行这个程序python3 program01 py print Hello world Python也可以單步直譯執行 執行Python直譯器進入互動式命令列的環境 你可以在提示符號 gt gt gt 旁輸入print Hello world 按Enter鍵輸出結果 gt gt gt print Hello world Hello world 计算正数的阶乘的程序代码 n int input 輸入一個數 就會印出其階乘 if n lt 0 raise ValueError 錯誤 請輸入一個非負整數 fact 1 for i in range 2 n 1 fact i print fact 注意 在Python 3 0及以上版本中 print是个函数 需要在要打印的字符串前后加上圆括号 在Python 2 6以下版本中 print是一个关键字和命令而不加圆括号 实现 编辑Python是一门跨平台的脚本语言 Python规定了一个Python语法规则 根据该规则可编写Python直譯器 169 Python属于动态语言 将Python程序编译成中间形式的字节码 170 并接着在它的虚拟机上执行 171 相较于C C 和java的等编译语言而言运行速度较慢 172 活跃开发的实现CPython 官方的直譯器 需要区别于其他直譯器的时候才以CPython称呼 若无特别说明 Python直譯器一般指称此实现 CPython采用了全局解释器锁 确保在任何时刻只有一个线程执行Python字节码 173 PyPy 用RPython编写的Python实现 兼容至CPython版本3 10 3 9和2 7 它采用了跟踪JIT 英语 Tracing just in time compilation 缺省支持stackless模态 MicroPython 为微控制器而优化的Python 3变体 它实现了完整的Python 3 4语法 和补充自版本3 5的async await关键字 和后来版本的一些选定特征 它提供了实现Python标准库模块功能子集的内建模块 和特定于微控制器的一些模块 CircuitPython 英语 CircuitPython 是Adafruit 英语 Adafruit Industries 开发的MicroPython分叉 Pyston CPython 3 8 12的分叉 具有包括JIT的性能优化 11 其JIT部份 单独发行为扩展模块pyston lite autoload 它支持Python3 7 3 10 174 Cinder 由Meta开源发布 它是Meta内部使用的面向性能的CPython 3 10分叉 具有包括JIT的很多优化 175 Codon 使用了LLVM的高性能Python编译器 176 它将Python代码编译成本机机器代码 不带有任何运行时开销 并且支持本机多线程 它由MIT CSAIL的研究人员开发 177 RustPython 用Rust编写的Python解释器 12 它可以嵌入到Rust应用程序中从而将Python用作脚本语言 还可以被编译成WebAssembly从而在浏览器中运行Python代码 Brython 用JavaScript编写的在浏览器中运行的Python 3实现 178 具有到DOM元素和事件的接口 到其他语言的交叉编译器Cython 将扩充了静态类型的Python超集编译成C语言或C Cython支持以OpenMP为后端的本机多线程并行 179 Numba 使用LLVM 将包括很多NumPy函数的聚焦数值计算的Python子集 翻译成快速的机器码 它为在CPU和GPU上并行化Python代码提供了大量选项 Pyjion CPython 3 10的JIT扩展 它将Python代码编译成本机CIL 从而使用 NET 7的CoreCLR来执行它 180 Nuitka 英语 Nuitka 用Python编写的到C11或C 03的优化编译器 它能建立不需单独的安装器就能运行的可执行程序 181 Pythran 将聚焦于科学计算的Python子集编译成C 11的提前编译器 英语 Ahead of time compilation 它能利用上多核和SIMD指令单元 182 Transcrypt Python 3 9到JavaScript编译器 183 用于在浏览器中运行Python代码 它被预先编译为高可读性且高效的JavaScript代码 MyHDL 英语 MyHDL 将Python编译成Verilog或VHDL 184 仍在维护中的旧版本实现有 Stackless Python 它是实现微线程 英语 microthread 的CPython 3 8分叉 IronPython 它是建造在动态语言运行时 DLR 之上的Python 2 7和Python 3 4实现 Jython 它是用Java实现的Python 2 7 开发环境 编辑通用文本编辑器 编辑 很多并非集成开发环境软件的文本编辑器 也对Python有不同程度的支持 并且加上专门为Python设计的编辑器插件也会有很高的可用性 Visual Studio Code Atom Eclipse emacs SlickEdit TextMate Vim Sublime Text EditPlus UltraEdit PSPad Notepad 专用开发环境 编辑 适用于Python的集成开发环境 IDE 软件 除了标准二进制发布包所附的IDLE之外 还有许多其他选择 其中有些软件设计有语法着色 语法检查 运行调试 自动补全 智能感知等便利功能 由于Python的跨平台出身 这些软件往往也具备各种操作系统的版本或一定的移植性 IDLE Python 标准 IDE 一般随Python而安装 支持较少的编辑功能 调试功能也比较弱 Eric 基于PyQt的自由的IDE 支持自动补全 智能感知 自动语法检查 工程管理 svn mercurial集成 自动单元测试等功能 具有可扩展的插件系统 通过可选插件支持Git集成 调试功能与Visual Studio和Eclipse类似 Spyder 开源的跨平台科学计算IDE PyScripter 英语 PyScripter 功能较全的开源IDE 使用Delphi开发 PyCharm 由JetBrains公司出品 具备一般IDE的功能 比如调试 语法高亮 Project管理 代码跳转 智能提示 自动完成 单元测试 版本控制等等 另外 它还提供了一些功能用于Django开发 同时支持Google App Engine 还支持IronPython 它是商业软件 但也具有社区版和教育版 Thonny 英语 Thonny 适用于编程初学者的IDE Wing IDE 英语 Wing IDE 商业软件 有免費的功能有限的Wing 101 第三方软件包 编辑 nbsp Python Powered主条目 Python软件列表 英语 List of Python software Python社群提供了大量的功能覆盖众多领域的第三方模組 其使用方式与标准库类似 第三方模块可以使用Python Cython或者C语言编写 软件工具SWIG和SIP 英语 SIP software 通过定义接口文件或规定文件的方式 可以将C C 编写的程序库包装为Python模块 Python解释器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程式内 Python包索引是公开的软件包在线仓库 pip是官网推荐的以安全方式安装Python应用及其依赖软件包的最流行工具 185 要安装在整个操作系统范围内共享的Python包 现在需要通过操作系统的软件包管理系统 要将特定于应用的依赖包隔离于共享的Python安装可以使用venv 186 或virtualenv 187 pipx可以将Python应用安装于隔离的环境中并在其中运行它 188 pipenv能自动为用户项目建立和管理虚拟环境 并在安装 卸装软件包的时候 向此项目的Pipfile文件增加 移除这个软件包 189 網絡服务 编辑 参见 Web服务 Python定義了WSGI標準應用接口 来協調Http伺服器與基於Python的Web程式之間的溝通 比如 通過mod wsgi 英语 mod wsgi 模組 Apache可以運行用Python編寫的Web程式 Zope是著名的用Python编写的开源的Web应用服务器 Tornado是用Python语言写成的非阻塞式web服务器 也是轻量级的Web框架 Python對於各种網路協定的支援很完善 因此適用於編寫伺服器軟體 網路爬蟲等Web開發 用Python编写的一些Web框架 有助於輕鬆地開發和管理複雜的Web程式 著名的第三方Web框架和函数库 Django MTV架构 190 的Web开发框架 注重组件的重用性和 可插拔性 快速开发和DRY法则 web2py MVC架构的全栈Web框架 聚焦于快速开发 偏好约定优于配置方式 Pyramid 极简主义的Web框架 不预定持久化方式 它是Pylons计划的一部分 Flask 微Web框架 不要求特定的工具或库 Twisted 事件驱动的网络编程框架 它支援多數標準的網路協定 包含客户端和伺服器 並且提供了多種工具 適用於編寫高性能的伺服器軟體 Requests 适合于常人使用的HTTP库 封装了许多繁琐的HTTP功能 极大地简化了HTTP请求所需要的代码量 Beautiful Soup 用来解析HTML XML的一个简单易用Python包 uvloop 是对内建asyncio事件循环的快速的 直截了当的替代者 191 它用Cython实现并在底层使用了libuv aiohttp 基于asyncio的HTTP客户端和服务器二者 192 图形用户界面 编辑 参见 GUI Python本身包含了Tkinter库 它是Python的业界标准GUI并被集成进入了IDLE Tkinter基于了Tcl命令工具 能够支持简单的GUI开发 但是为了让所开发的软件运行速度更快 并与用户的桌面环境更契合 人们一般会选择采用第三方GUI库或框架 著名的第三方GUI库 PyQt Qt的Python绑定库 由Riverbank Computing公司自从1998年发行 采用GPL许可证或商业许可证 PySide Qt的Python绑定库 由Qt公司自从2009年发行 采用LGPL许可证 PyGObject 替代了PyGTK 它是为Python程序访问基于GObject的库而提供的包装库 193 GObject是GTK GIO 英语 GIO software 和GStreamer等库使用的对象系统 Kivy 用于开发多点触控应用软件的开源Python库 采用了自然用户界面 NUI WxPython GUI编程框架wxWidgets的Python包装库 它与MFC的架构相似 PySimpleGUI 将Tkinter Qt WxPython和Remi 194 的GUI框架变换成简单的接口 195 Gooey 将几乎所有Python 3控制台程序用一行代码转变成GUI应用 196 Dear PyGui 快速而强力的具有极小依赖性的GUI工具箱 197 pywebview 轻量级跨平台的对WebView 英语 WebView 构件的包装器 允许在其本地GUI窗口中显示HTML内容 198 数据科学 编辑 重要的数据科学用第三方软件库有 NumPy Python的基础性的科学计算软件库 它提供了强力的多维阵列对象 广播式阵列运算 199 集成C C 和Fortran代码的工具 较为有用的线性代数 傅里叶变换和随机数功能 SciPy 用于数学 科学和工程的Python软件库 它以NumPy的多维阵列作为基本数据结构 所包含的模块针对了 统计 最优化 数值积分 常微分方程求解 插值 线性代数 傅里叶变换 信号处理 图像处理等 它实现了MATLAB的所有功能 CuPy 英语 CuPy NumPy SciPy兼容的GPU加速的阵列库 200 它可在NVIDIA CUDA或AMD ROCm 英语 ROCm 平台上充当其直截了当的替代者 来运行现存的NumPy SciPy代码 pandas 用于数据分析和数据操纵的软件库 它建造在NumPy基础上 提供了类似于R语言中data frame对象的加标签数据结构 数据帧 201 和统计函数等 它的缺省绘图后端是matplotlib 还可以扩展上第三方绘图 英语 Plotter 后端 202 Dask 英语 Dask software 伸缩范围从笔记本电脑至计算机集群的并行计算库 203 它由两部份构成 为计算而优化的动态任务调度 和 大数据 搜集如并行的阵列 数据帧和列表 这些搜集将常用接口如NumPy pandas或Python迭代器 扩展到大过内存或分布式的环境 并行的搜集运行在动态任务调度器顶上 PyMC 基于从Theano分叉出的PyTensor的概率编程库 它用于建立贝叶斯统计模型 并使用马尔可夫链蒙特卡洛 MCMC 方法进行模型拟合 它采用ArviZ 英语 ArviZ 来进行数据可视化和贝叶斯推断的探索分析 英语 Exploratory data analysis 204 matplotlib 用于Python和NumPy的绘图 英语 Plotter 库 实现类似MATLAB的绘图功能 Bokeh 针对现代Web浏览器的交互式数据可视化库 205 它提供了优雅而简明的功能各异的图形构造 并跨越大型或流式数据集提供高效的交互性 HoloViz 提供了一组Python软件包使得数据可视化更加容易 精确和强力 206 Panel用来为出自任何支持的绘图库的绘图制作应用和仪表板 207 hvPlot用来快速的从数据生成交互式绘图 HoloViews用来使所有数据即刻可视化 GeoViews用来将HoloViews扩展至地理数据 Datashader用来呈现非常巨大的数据集 Lumen用来从简单的YAML规定建造数据驱动的仪表板 Param用来建立声明式用户可配置的对象 Colorcet提供在感知上均匀的颜色映射 Dash 将现代用户界面元素如下拉选单 滑动条 英语 Slider computing 和图形 直接连结至分析型Python代码的框架 208 它基于React Flask和Plotly 英语 Plotly 公司的Plotly js 209 Dash Panel Streamlit 210 和用于Jupyter的Voila 211 是被称为 仪表板 的数据可视化工具 212 VisPy 高性能交互式2D 3D数据可视化库 213 它通过OpenGL库利用现代GPU的计算能力 来显示非常大的数据集 glumpy 用于科学数据可视化的快速 可伸缩且美观的Python库 214 它提供了在NumPy与现代OpenGL之间的自然接口 机器学习 编辑 主要的人工智能机器学习软件库及框架有 scikit learn 机器学习软件库 它基于了NumPy SciPy 轻量级管道库Joblib 215 和线程池控制库threadpoolctl 216 其绘图功能依赖于matplotlib 它提供的功能包括 监督学习中的分类和回归 无监督学习中的聚类和降维 还有模型选择和数据预处理 英语 Data Preprocessing 它實現了許多機器學習算法包括 多层感知器 支持向量机 随机森林 梯度提升 k 平均聚类和DBSCAN等 sklearn onnx是将scikit learn模型转换成ONNX的工具 217 TensorFlow Google开发的 端到端 开源机器学习平台 它提供了Python API 218 其中实现了Keras API 219 Keras现在是在TensorFlow 2上建立的深度学习高层API SciKeras是对Keras模块的scikit learn兼容的包装器 220 PyTorch Meta在Torch 英语 Torch machine learning 基础上开发的开源的Python软件包 提供了具有强大的GPU加速的张量计算 和建立在基于tape的自动微分系统上的深度神经网络 skorch是包装了PyTorch的scikit learn兼容的神经网络库 221 JAX Google开发的开源机器学习框架 其核心是可任意组合的对数值纯函数的变换 222 它结合了修改版本的针对NumPy的自动微分库Autograd 223 和TensorFlow中的加速线性代数库XLA 224 它使用XLA来在GPU和TPU上编译和运行NumPy程序 JAX除了用于开发新的人工神经网络软件库比如Flax 225 还用于概率编程库比如NumPyro 226 和物理引擎比如Brax 227 Ray 对人工智能及Python应用的运行规模进行伸缩的统一框架 228 由Anyscale公司开发 它构成自一个核心的分布式运行时系统 和加速机器学习工作负载的软件库工具箱 Ray AIR 它支持TensorFlow或PyTorch 可集成于Dask 英语 Dask software Apache Spark和Mars 229 可以部署在Kubernetes集群和云端VM之上 Transformers 为下载和训练领先的预训练模型提供API和工具 230 由Hugging Face开发 支持在PyTorch TensorFlow和JAX之间的框架互操作性 其它种类 编辑 pegen Python的PEG解析器生成器 231 PeachPy 采用高层Python的可移植高效x86 64汇编代码生成器 232 SymPy 支持数学符号运算的软件库 用于提供计算机代数系统 SimPy 英语 SimPy 基于由Python生成器函数定义的进程的离散事件模拟框架 233 PyOpenGL 到OpenGL 1 1 4 4和有关API的最常用跨平台Python绑定 234 ModernGL 在OpenGL 3 3 核心上的Python包装器 235 它简化了简单图形应用如科学模拟 游戏和用户界面的创建 PyCUDA和PyOpenCL 不同于Nvidia尽可能匹配C API的cuda python 236 PyCUDA提供对CUDA并行计算API的Python风格访问 237 PyOpenCL提供对OpenCL并行计算API的Python风格访问 238 Kompute 通用Vulkan计算框架 针对C 和Python 239 Pillow 英语 Python Imaging Library 是基于Python的图像处理软件库 240 它支持广泛的图形文件格式 分叉于已终止的PIL Kornia 基于PyTorch的可微分计算机视觉软件库 241 spaCy 英语 spaCy 用Python和Cython开发的工业级实力的自然语言处理软件库 242 Argos Translate 基于OpenNMT的离线神经机器翻译软件库 243 SQLAlchemy 针对关系型数据库的对象关系映射 ORM 工具 pypdf 能够分割 合并 修剪和转变PDF文件的Python软件库 244 创建PDF文件可以采用reportlab 245 PyFilesystem2 Python的文件系统抽象层 246 将在归档 内存和云端存储等之中的文件和目录 像在本地驱动器中一样容易的处置 Fabric 经由SSH远程执行shell命令的高层库 247 它产生有用的Python对象作为回馈 Prefect 现代工作流程编排框架 248 它易于建造 调度和监控健壮的数据流水线 pygame 开发视频游戏的Python软件库 基于了SDL软件库 249 视觉小说引擎Ren Py建造在pygame之上 pyglet Python编写的面向对象的游戏和多媒体库 利用了FFmpeg软件库 2D街机游戏开发库Arcade基于了pyglet和OpenGL 250 Panda3D 英语 Panda3D 开源游戏引擎 包括了图形 音频 I O 碰撞侦测和其他与3D游戏有关的功能 使用Python作为游戏开发语言 251 pythonnet 可以近乎无缝的集成 NET通用语言运行库 CLR 的程序包 252 PyInstaller 将Python应用和它的依赖项捆绑成一个单一的包 253 从而不需要安装Python解释器或任何模块就可以运行应用 应用 编辑在很多作業系統裡 Python是標準的系统元件 它被列入Linux标准规范之中 254 大多數Linux發行版和macOS都集成了Python 可以在終端機下直接執行Python 雖然Python可被粗略地分類為腳本語言 Python的支持者較喜歡稱它為一種高階動態語言 常像 胶水 一样被用来连接软件组件 已经显著的区别于Unix shell Windows PowerShell这样的语言 基于Python的xonsh 是跨平台的 青睐Unix的shell语言和命令行界面 255 应用程序 编辑 一些Linux發行版 使用Python語言編寫安裝器 比如Ubuntu的Ubiquity和Fedora的Anaconda 或使用它編寫軟件包管理系统 比如Gentoo的Portage 一些著名的互联网公司在内部使用Python 175 一些遊戲比如EVE 使用Python編寫遊戲的邏輯 伺服器 如下著名应用使用Python编写或将它作为嵌入式脚本 IPython 以多种编程语言进行交互式计算的命令shell和Jupyter的内核 最初为Python开发 它提供了内省 富媒体 shell语法 tab补全 英语 Command line completion 和历史 Conda 跨平台的 语言无关的二进制包管理器 它被Anaconda发行采用 SCons 软件建造工具 它可代替make构建编译程序 Gunicorn 英语 Gunicorn 使用Python语言编写的WSGI Web服务器 Plone 基于Zope的内容管理系统 Mezzanine 英语 Mezzanine CMS 基于Django框架的内容管理系统 Orange 英语 Orange software 基于scikit learn和pandas的开源机器学习和数据可视化软件 由卢布尔雅那大学开发 利用了PyQt5和基于Blink的PyQtWebEngine 通过广大多样的工具箱来建造数据分析工作流程 256 Stable Diffusion 用Python开发的深度学习文本到图像生成模型 257 基于了CUDA PyTorch VAE U Net和OpenAI的CLIP 258 其代码和模型权重已公开发布 可以在大多数配备有适度GPU的消费类计算机硬件上运行 SageMath 涵盖许多数学功能的应用软件 它建造在NumPy SciPy matplotlib SymPy Maxima GAP 英语 GAP computer algebra system FLINT R等开源软件包之上 Veusz 英语 Veusz 用Python PyQt和NumPy写成的科学绘图软件 可生成出版水准的PDF或SVG输出 MayaVi 英语 MayaVi 基于VTK的应用程序和库 用于交互式科学数据可视化和采用Python的3D绘图 259 Blender 開源3D繪圖軟體 使用Python作為建模工具與GUI語言 Inkscape 开源的SVG矢量图形编辑器 使用Python用于插件 Pitivi 用Python开发的基于GStreamer的视频编辑软件 社群流行 编辑 自从2003年 Python始终排行于TIOBE编程社区索引 英语 TIOBE Programming Community Index 前十最流行编程语言 在2021年10月它首次达到了第一名最流行语言 居于C和Java之前 260 并被选为2007年 2010年 2018年 2020年和2021年的年度编程语言 260 它有如下著名的社群 PyCon 各地社群舉辦的會議 通常每年舉辦 各社群在會議中討論Python相關的議題 Python Discord 参与者众多的Python社区 261 PyLadies 英语 PyLadies 由女性社群發起的社群 主要注重於發展Python的女性程式設計社群 Django Girls 英语 Django Girls 使用Django網頁設計框架 推廣使用Python進行網頁設計的技術 影響的语言 编辑Python的设计和哲学已经影响了很多其他编程语言 Boo 使用了缩进 类似的语法和类似的对象模型 262 Cobra 英语 Cobra programming language 使用了缩进和类似的语言 而且它的致谢文档将Python列为影响它的首要语言 263 CoffeeScript 是交叉编译至JavaScript的编程语言 有受Python启发的语法 ECMAScript JavaScript 从Python借鉴了迭代器和生成器 264 GDScript 是非常类似Python的脚本语言 内置入了Godot游戏引擎 265 Genie 基于Vala编译器的具有近似Python语法的一种语言 Go 设计为 有动态语言如Python的工作速度 266 并共享了相同的分片数组的语法 Groovy 受到Python等动态类型语言的影响 267 Nim 使用缩进和类似的语法 268 Swift 是Apple开发的编程语言 有受Python启发的语法 32 Ruby的创建者松本行弘曾说过 我想要一种脚本语言 比Perl更加强力而且比Python更加面向对象 因此我决定设计自己的语言 31 Julia设计原则中有一条是 像Python一样可用于通用编程 30 代码示例 编辑 縮排示例 def is even a int gt bool 确定数a是否是偶数 if a 2 0 print 偶数 return True print 奇数 return False 参数比后续部份多一层缩进 def long function name var one var two var three var four 可选的圆括号内后续行多一层缩进 if this is first thing and that is second thing do something 可选的圆括号内后续行不额外缩进 elif this is third thing and that is fourth thing do something different 参数相对行首缩进一层 spam long function name arg one arg two arg three arg four 参数按开括号界定垂直对齐 eggs long function name arg one arg two arg three arg four 可选的闭括号位置 my list 1 2 3 4 5 6 可选的闭括号位置 my set 1 2 3 4 5 6 采用了并行赋值的斐波那契数列函数示例 def fib n 写出从第0项到第n项的Fibonacci系列 a b i 0 1 0 while i lt n print a end a b i b a b i 1 print 产生素数的惰性生成器的示例 from itertools import count def generate primes stop at 0 if stop at 1 primes 2 yield 2 for n in count 3 2 if 0 lt stop at lt n return 引发StopIteration异常 composite False for p in primes if not n p composite True break elif p 2 gt n break if not composite primes append n yield n 上述函数的隐式迭代用例 for i in generate primes 迭代于100以内所有素数上 if i gt 100 break print i 在生成器表达式中使用上述函数 定义了一个惰性的 巨大而并非无限的搜集的示例 from itertools import islice primes under million i for i in generate primes if i lt 1000000 two thousandth prime islice primes under million 1999 2000 print next two thousandth prime 用生成器模拟协程示例 def produce n try for item in range n print producing item gt format item yield item except GeneratorExit return def consume item None try while True item yield item print consuming item lt format item except GeneratorExit return t1 produce 10 t2 consume next t2 r try while True p next t1 r t2 send p except StopIteration t2 close 遵循EAFP 请求原谅比获得许可更容易 风格的异常处理示例 f None try f open aFileName mode w f write could make error 不存在could make error 则产生错误 except IOError as error print error print 不能打开文件 except 捕获所有异常 print 未预期的错误 else 在没有出现异常时执行 print 文件写入完全成功 finally 清除行动 总是执行 if f f close 使用with将文件作为资源来管理的示例 from contextlib import contextmanager contextmanager def opened filename mode r try f open filename mode except IOError as error print error yield None else try yield f finally f close with opened aFileName mode w as f try f write could make error 不存在could make error 则产生错误 except AttributeError print 不能打开文件 except 捕获所有异常 print 未预期的错误 else 在没有出现异常时执行 print 文件写入完全成功 原生的协程示例 import asyncio import random async def produce queue n for item in range n 生产一个项目 使用sleep模拟I O操作 print producing item gt format item await asyncio sleep random random 将项目放入队列 await queue put item 指示生产完毕 await queue put None async def consume queue while True 等待来自生产者的项目 item await queue get if item is None break 消费这个项目 使用sleep模拟I O操作 print consuming item lt format item await asyncio sleep random random async def main queue asyncio Queue task1 asyncio create task produce queue 10 task2 asyncio create task consume queue await task1 await task2 asyncio run main 局部变量示例 gt gt gt def spam print b gt gt gt b 10 gt gt gt spam 10 gt gt gt def spam print b b 100 gt gt gt b 10 gt gt gt spam Traceback most recent call last File lt stdin gt line 1 in lt module gt File lt stdin gt line 2 in spam UnboundLocalError local variable b referenced before assignment 全局变量示例 gt gt gt def spam print b global b b 100 File lt stdin gt line 3 SyntaxError name b is used prior to global declaration gt gt gt def spam global b print b b 100 gt gt gt b 10 gt gt gt spam 10 gt gt gt b 100 非局部变量示例 gt gt gt def spam def eggs global b print b b 1000 b 100 对eggs 而言是非局部变量 eggs gt gt gt b 10 gt gt gt spam 10 gt gt gt b 1000 gt gt gt def spam def eggs nonlocal b b 1000 b 100 对eggs 而言是非局部变量 eggs print b gt gt gt b 10 gt gt gt spam 1000 gt gt gt b 10 序列解包 可迭代解包和字典解包示例 gt gt gt a 1 2 3 b 4 5 gt gt gt i j k a gt gt gt print i j k 1 2 3 gt gt gt c a b gt gt gt c 1 2 3 4 5 gt gt gt d a b gt gt gt d 1 2 3 4 5 gt gt gt e a b gt gt gt e 1 2 3 4 5 gt gt gt f as 1 bs 2 g cs 3 ds 4 gt gt gt h f g gt gt gt h as 1 bs 2 cs 3 ds 4 列表的推导式示例 比如 gt gt gt x 3 for x in range 4 3 4 5 6 快速排序算法可以优雅的 尽管不高效的 使用列表推导式表达为 def qsort L if L return pivot L 0 return qsort x for x in L 1 if x lt pivot pivot qsort x for x in L 1 if x gt pivot 生成器表达式示例 比如 gt gt gt sum x x for x in range 10 285 gt gt gt dict n n n for n in range 5 0 0 1 1 2 4 3 9 4 16 gt gt gt set n n for n in range 5 0 1 4 9 16 字典推导式 expr1 expr2 for k v in d 等价于 result for k v in d items result expr1 expr2 return result gt gt gt x x 3 for x in range 4 0 3 1 4 2 5 3 6 集合推导式 expr1 for x in stuff 等价于 result set for x in stuff result add expr1 return result gt gt gt x 3 for x in range 4 3 4 5 6 下面几个判断语句为真 表示列表分片结果符合预期 gt gt gt nums 1 3 5 7 8 13 20 gt gt gt nums 2 5 5 7 8 从下标为2的元素切割到下标为5的元素 但不包含下标为5的元素 True gt gt gt nums 1 3 5 7 8 13 20 切割到最后一个元素 True gt gt gt nums 3 1 3 5 7 从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素 True gt gt gt nums 1 3 5 7 8 13 20 返回所有元素 改变新的列表不会影响到nums True gt gt gt nums 1 5 2 3 7 从下标为1的元素切割到下标为5的元素 但不包含下标为5的元素 且步长为2 True 匿名函数示例 gt gt gt from functools import reduce gt gt gt reduce lambda x y x y 1 2 3 4 5 15 gt gt gt fac lambda n 1 if n lt 2 else n fac n 1 gt gt gt fac 5 120 gt gt gt map fac 1 2 3 4 5 1 2 6 24 120 不动点组合子示例 gt gt gt Y lambda f lambda x x x lambda y f lambda args y y args gt gt gt fac lambda f lambda n 1 if n lt 2 else n f n 1 gt gt gt Y fac 5 120 gt gt gt fib lambda f lambda n 0 if n 0 else 1 if n 1 else f n 1 f n 2 gt gt gt Y fib 6 8 gt gt gt map lambda f lambda x x x lambda y f lambda args y y args lambda f lambda n 1 if n lt 2 else n f n 1 1 2 3 4 5 1 2 6 24 120 上述Y组合子代码源出自Rosetta Code 2020 10 21 原始内容存档于2021 01 11 其原理可参见Equational derivations of the Y combinator and Church encodings in Python 2020 10 21 原始内容存档于2020 11 12 多行字符串文字带有字符串插值 英语 String interpolation 使用了format方法 的示例 print 亲爱的 recipient 我希望你离开Sunnydale并永不返回 不是很爱你的 sender format sender 吸血鬼猎人Buffy recipient Spike 原始字符串的示例 gt gt gt Windows路径 即使是原始字符串也不能结束于反斜杠 gt gt gt r C Spam Eggs Ham File lt stdin gt line 1 r C Spam Eggs Ham SyntaxError EOL while scanning string literal gt gt gt dos path r C Spam Eggs Ham 通过增加尾随的空格 gt gt gt dos path rstrip 并接着移除它来避免错误 C Spam Eggs Ham gt gt gt quoted dos path r format dos path gt gt gt quoted dos path C Spam Eggs Ham gt gt gt 匹配具有可能的反斜杠引述的引述字符串的正则表达式 gt gt gt import re gt gt gt re match r quoted dos path group 1 rstrip C Spam Eggs Ham gt gt gt code spam 2 eggs gt gt gt 反转有二个参数的函数调用的两个实际参数 gt gt gt re sub r s r 2 1 code spam eggs 2 gt gt gt 注意如果实际参数中有圆括号或逗号则上例无效 字符串文字串接示例 gt gt gt print hello world hello world gt gt gt str1 hello str2 world gt gt gt print str1 str2 hello world 格式化字符串的示例 例如下列命令行echo命令 num 3 printer HP Laserjet echo I just printed num pages to the printer printer 等价于如下Python中的任何一种print函数调用 num 3 printer HP Laserjet print f I just printed num pages to the printer printer print I just printed pages to the printer format num printer print I just printed 0 pages to the printer 1 format num printer print I just printed num pages to the printer printer format num num printer printer print I just printed s pages to the printer s num printer print I just printed num s pages to the printer printer s num num printer printer 词法闭包的例子 def f x def g y return x y return g 返回一个闭包 h lambda x lambda y x y 将指定闭包赋值给变量 a f 1 b h 1 c f 2 使用存储在变量中的闭包 assert a 5 6 assert b 5 6 assert c 5 7 使用闭包而不事先把它们绑定到变量 assert f 1 5 6 f 1 是个闭包 assert h 1 5 6 h 1 是个闭包 assert f 2 5 7 f 2 是个闭包 函数的形式参数缺省值的持久性示例 gt gt gt def f a L L append a return L gt gt gt print f 1 1 gt gt gt print f 2 1 2 gt gt gt print f 3 1 2 3 函数的形实参数二者结合示例 例如 gt gt gt def spam a a append LovelySpam gt gt gt def eggs b b 100 实际上是重新绑定了另一个整型对象100 gt gt gt a gt gt gt b 10 gt gt gt spam a gt gt gt eggs b gt gt gt print a LovelySpam gt gt gt print b 10 函数的形式参数缺省值的定义示例 gt gt gt from inspect import getfullargspec gt gt gt def func p1 p2 p3 x p4 pass gt gt gt getfullargspec func FullArgSpec args p1 p2 p3 varargs None varkw None defaults x kwonlyargs p4 kwonlydefaults None annotations 函数的可变参数的定义示例 gt gt gt from inspect import getfullargspec gt gt gt def func p1 p2 args p3 kwargs pass gt gt gt getfullargspec func FullArgSpec args p1 p2 varargs args varkw kwargs defaults None kwonlyargs p3 kwonlydefaults None annotations 定义修饰器的示例 def viking chorus myfunc def inner func args kwargs for i in range 3 myfunc args kwargs return inner func 调用修饰器的示例 viking chorus def menu item args print join args and spam 等价于 def menu item args print join args and spam menu item viking chorus menu item a href E7 B6 AD E4 BA AC E4 BA BA html title 維京人 viking a a href E5 89 AF E6 AD 8C html title 副歌 chorus a 修饰后的menu item将原来定义运行3次 gt gt gt menu item egg bacon egg bacon and spam egg bacon and spam egg bacon and spam 修饰器工厂示例 这里的favourite colour接受一个实际参数 并返回一个修饰器 def favourite colour colour def decorator func def wrapper args kwargs print f My favourite colour is colour func args kwargs return wrapper return decorator def invincible func def wrapper args kwargs print I m invincible func args kwargs return wrapper 使用毗连的修饰符链接修饰器示例 invincible favourite colour blue def black knight print None shall pass 使用中间变量链接修饰器示例 blue decorator favourite colour blue decorated by blue blue decorator black knight black knight invincible decorated by blue 它们等价于 black knight invincible favourite colour blue black knight black knight 英语 Black Knight Monty Python 结果为 gt gt gt black knight I m invincible My favourite colour is blue None shall pass 调用函数使用帮助信息示例 比如 gt gt gt def randint a b Return random integer in range a b including both end points gt gt gt help randint Help on function randint in module main randint a b Return random integer in range a b including both end points 如下这样给参数增加类型标注的提示信息 gt gt gt def greeting name str gt str return Hello name gt gt gt greeting annotations name lt class str gt return lt class str gt 对象的方法示例 gt gt gt class Fish object hungry True def eat self food if food is not None self hungry False gt gt gt def status self print Hungray if self hungry else Not hungray gt gt gt e Fish gt gt gt status e Hungray gt gt gt Fish hungry False gt gt gt from types import MethodType gt gt gt e status MethodType status e gt gt gt e status Not hungray gt gt gt Fish hungry True gt gt gt Fish status status gt gt gt f Fish gt gt gt Fish status f Hungray gt gt gt f eat earthworm gt gt gt f status Not hungray 特殊方法和子类调用超类方法的例子 gt gt gt class Thought object cls name 类型Thought def init subclass cls cls cls name 类型Thought的子类型 def init self args kwargs print f 我是 type self cls name 的新对象 if len args 0 or len kwargs 0 print f init nargs len args nkwargs len kwargs self notion 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了 def message self args print self notion if len args 0 print n join args gt gt gt class Advice Thought def message self super Advice self message 警告 日历里的日期比它们看起来更近 gt gt gt t Thought 我是类型Thought的新对象 gt gt gt t message 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了 gt gt gt a Advice 我是类型Thought的子类型的新对象 gt gt gt a message 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了 警告 日历里的日期比它们看起来更近 gt gt gt 内省一下 gt gt gt super dict repr getattribute get init new thisclass self self class doc gt gt gt super Advice thisclass dict module message doc cls name gt gt gt super Advice thisclass dict cls name 类型Thought的子类型 gt gt gt super Advice a self dict notion gt gt gt super Advice a self class dict cls name 类型Thought的子类型 gt gt gt super Advice a message 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了 gt gt gt super Advice get a message 我觉得我在平行宇宙中把车停歪了 在类中采用数据描述器的示例 gt gt gt class RevealAccess 正常的设置和返回值的数据描述器 它还打印记录这次访问的一个消息 def init self initval None name var self val initval self name name def get self obj objtype print Retrieving self name return self val def set self obj val print Updating self name self val val gt gt gt class MyClass x RevealAccess 10 var x y 5 gt gt gt m MyClass gt gt gt m x Retrieving var x 10 gt gt gt vars m gt gt gt MyClass dict x val 10 gt gt gt m x 20 Updating var x gt gt gt vars m gt gt gt MyClass dict x val 20 gt gt gt m y 5 gt gt gt vars m gt gt gt m y 5 gt gt gt vars m y 5 特殊方法 类方法和静态方法 new 示例 gt gt gt from weakref import WeakValueDictionary gt gt gt class D template obj dict WeakValueDictionary def new cls args kwargs obj super D cls new cls cls obj dict id obj obj return obj classmethod def load cls dict cls template update dict classmethod def create cls args kwargs return cls cls template args kwargs classmethod def count cls return len cls obj dict def init self dict args kwargs self dict update dict self dict update kwargs def call self args kwargs self dict update kwargs return self dict copy def len self return len self dict def getitem self key return self dict key def setitem self key value self dict key value gt gt gt a ak 1 bk 2 ck 3 gt gt gt d D a dk 4 gt gt gt d ak 1 bk 2 ck 3 dk 4 gt gt gt D load a gt gt gt e D create ck 4 gt gt gt e ak 1 bk 2 ck 4 gt gt gt f D ak 1 bk 2 gt gt gt f ck 3 ak 1 bk 2 ck 3 gt gt gt f ak 1 gt gt gt f ak 5 gt gt gt f ak 5 bk 2 ck 3 gt gt gt len f 3 gt gt gt D count 3 gt gt gt del f gt gt gt D count 2 gt gt gt d weakref in D obj dict valuerefs True 在类中调用property 的例子 gt gt gt class C def init self self x None def getx self return self x def setx self value self x value def delx self del self x x property getx setx delx I m the x property gt gt gt c C gt gt gt vars c C x None gt gt gt C dict init setx weakref delx x getx doc module dict 上述代码可以采用修饰符进一步的书写为 gt gt gt class C def init self self x None property def x self I m the x property return self x x setter def x self value self x value x deleter def x self del self x gt gt gt c C gt gt gt vars c C x None gt gt gt C dict init weakref x doc module dict 建立列表的特殊语法示例 a list 1 2 3 a dog 采用正常的对象创建方式的示例 a second list list a second list append 4 a second list append 5 建立元组的特殊语法示例 a tuple 1 2 3 four 建立集合的特殊语法示例 some set 0 False 建立字典的特殊语法示例 a dictionary key 1 value 1 2 3 4 两个类及元类等的实例关系 蓝色连接 与继承关系 绿色连接 示意图 r object c type class M c pass class A metaclass M pass class B A pass b B nbsp gt gt gt type b lt class main B gt gt gt gt print type B B bases lt class main M gt lt class main A gt gt gt gt print type A A bases lt class main M gt lt class object gt gt gt gt print type M M bases lt class type gt lt class type gt gt gt gt print type c c bases lt class type gt lt class object gt gt gt gt print type r r bases lt class type gt 数学运算示例 比如 gt gt gt def mean seq return sum seq len seq gt gt gt mean 3 4 3 5 gt gt gt import math gt gt gt print math sin math pi 2 1 0註釋 编辑 1 0 1 1 GitHub repository of Python 0 9 1 source 2023 02 25 原始内容存档于2023 03 05 HISTORY Python source distribution Python Foundation 2017 11 23 原始内容存档于2017 12 01 Python 3 12 released 宣传物 LWN net 作品或名稱的語言 英語 出版日期 2023年10月2日 检索日期 2023年10月2日 Python 3 12 Released With Linux Perf Integration Performance Improvements 检索日期 2023年10月2日 作品或名稱的語言 英語 出版日期 2023年10月2日 宣传物 Phoronix Python 3 12 0 final now available 2023年10月2日 2023年10月2日 英語 引文格式1维护 未识别语文类型 link Python Insider Python 3 13 0 alpha 1 is now available 作者姓名字符串 Thomas Wouters 出版日期 2023年10月13日 检索日期 2023年10月16日 6 0 6 1 Glossary duck typing Why is Python a dynamic language and also a strongly typed language Python Wiki wiki python org 2021 01 27 原始内容存档于2021 03 14 8 0 8 1 PEP 483 The Theory of Type Hints 2023 03 16 原始内容存档于2023 03 26 File extension pyo was removed in Python 3 5 See PEP 0488 页面存档备份 存于互联网档案馆 Holth Moore PEP 0441 Improving Python ZIP Application 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availability of a free implementation ABC never became popular in the Unix C world I can only speculate about the reasons but here s a likely one the difficulty of adding new primitive operations to ABC Guido van Rossum Extending and Embedding the Python Interpreter Version 1 2 PDF CWI Report CS R9527 May 1995 2023 03 05 原始内容存档 PDF 于2023 03 05 Python is an interpreted object oriented programming language This document describes how to write modules in C or C to extend the Python interpreter with new modules Those modules can define new functions but also new object types and their methods The document also describes how to embed the Python interpreter in another application for use as an extension language Finally it shows how to compile and link extension modules so that they can be loaded dynamically at run time into the interpreter if the underlying operating system supports this feature The Python Standard Library Generic Operating System Services ctypes A foreign function library 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