Python万字长文基础教程第二章：Python语法基础

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第2章 Python语法基础

本章深入探讨Python的核心语法基础，包括变量和数据类型、运算符和表达式，以及控制流结构。这些概念是Python编程的基石，掌握它们对于编写有效且高效的Python代码至关重要。通过本章的学习，读者将能够理解Python的基本语法规则，为进一步学习更高级的Python概念打下坚实基础。

2.1 变量和数据类型

变量是编程中存储数据的基本单位，而数据类型则定义了变量可以存储的数据种类。在Python中，变量无需显式声明类型，这得益于Python的动态类型特性。

Python中的变量命名遵循一定规则：必须以字母或下划线开头，后跟字母、数字或下划线。变量名区分大小写，不能使用Python的保留关键字。

Python支持多种基本数据类型：

此外，Python还支持复数类型（complex）。

在Python中，可以使用赋值语句创建变量：

# 整数
age = 25

# 浮点数
height = 1.75

# 字符串
name = "Alice"

# 布尔值
is_student = True

# 复数
complex_num = 3 + 4j

# 打印变量类型
print(type(age))        # <class 'int'>
print(type(height))     # <class 'float'>
print(type(name))       # <class 'str'>
print(type(is_student)) # <class 'bool'>
print(type(complex_num))# <class 'complex'>

在上面的代码中，使用type()函数可以查看变量的类型。Python的动态类型特性允许随时改变变量的类型：

x = 10
print(type(x))  # <class 'int'>

x = "Hello"
print(type(x))  # <class 'str'>

Python提供了多种内置函数用于类型转换：

# 整数转浮点数
float_num = float(10)
print(float_num)  # 10.0

# 浮点数转整数（截断小数部分）
int_num = int(3.14)
print(int_num)  # 3

# 数字转字符串
str_num = str(42)
print(str_num)  # "42"

# 字符串转数字
num_from_str = int("100")
print(num_from_str)  # 100

需要注意的是，并非所有类型转换都是安全的。例如，将非数字字符串转换为整数会引发ValueError。在进行类型转换时，应当谨慎处理可能的异常。

2.2 运算符和表达式

运算符是执行特定操作的符号，而表达式则是由运算符和操作数组成的代码片段。Python支持多种类型的运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符和位运算符等。

2.2.1 算术运算符

Python支持基本的算术操作：

a = 10
b = 3

print(a + b)  # 加法：13
print(a - b)  # 减法：7
print(a * b)  # 乘法：30
print(a / b)  # 除法：3.3333333333333335
print(a // b) # 整除：3
print(a % b)  # 取余：1
print(a ** b) # 幂运算：1000

Python中的除法运算/总是返回浮点数结果。如果需要整数结果，可以使用整除运算符//。

2.2.2 比较运算符

比较运算符用于比较两个值，返回布尔结果：

x = 5
y = 10

print(x == y)  # 等于：False
print(x != y)  # 不等于：True
print(x < y)   # 小于：True
print(x > y)   # 大于：False
print(x <= y)  # 小于等于：True
print(x >= y)  # 大于等于：False

2.2.3 逻辑运算符

逻辑运算符用于组合条件：

p = True
q = False

print(p and q)  # 与：False
print(p or q)   # 或：True
print(not p)    # 非：False

Python的逻辑运算符支持短路求值，这意味着在某些情况下，表达式的右侧可能不会被求值。

2.2.4 赋值运算符

除了基本的赋值运算符=，Python还提供了组合赋值运算符：

n = 5
n += 3  # 等价于 n = n + 3
print(n)  # 8

n *= 2  # 等价于 n = n * 2
print(n)  # 16

这些组合赋值运算符可以使代码更简洁。

2.2.5 位运算符

Python支持对整数进行位级操作：

a = 60  # 二进制：0011 1100
b = 13  # 二进制：0000 1101

print(a & b)   # 按位与：12
print(a | b)   # 按位或：61
print(a ^ b)   # 按位异或：49
print(~a)      # 按位取反：-61
print(a << 2)  # 左移：240
print(a >> 2)  # 右移：15

位运算在需要进行底层操作时非常有用，如在密码学或图形处理中。

2.2.5 运算符优先级

Python中的运算符遵循特定的优先级规则。可以使用括号()来明确指定运算顺序：

result = 2 + 3 * 4
print(result)  # 14

result = (2 + 3) * 4
print(result)  # 20

了解运算符优先级有助于编写清晰、无歧义的表达式。

2.3 控制流

控制流结构允许根据条件执行不同的代码块或重复执行某些操作。Python提供了三种主要的控制流结构：条件语句（if-elif-else）、for循环和while循环。

2.3.1 条件语句

条件语句用于根据特定条件执行不同的代码块：

age = 20

if age < 18:
    print("未成年")
elif age >= 18 and age < 65:
    print("成年人")
else:
    print("老年人")

Python使用缩进来定义代码块，这是Python独特的语法特征。每个条件块应当保持一致的缩进级别。

条件语句可以嵌套使用，但过多的嵌套可能导致代码难以理解和维护：

score = 85
attendance = 90

if score >= 60:
    if attendance >= 80:
        print("通过课程")
    else:
        print("成绩合格但出勤率不足")
else:
    print("未通过课程")

2.3.2 for循环

for循环用于遍历序列（如列表、元组、字符串）或其他可迭代对象：

fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]

for fruit in fruits:
    print(fruit)

# 使用range()函数生成数字序列
for i in range(5):
    print(i)  # 打印0到4

range()函数是一个强大的工具，可以用来生成数字序列。它可以接受一个、两个或三个参数：

# range(stop)
for i in range(3):
    print(i)  # 0, 1, 2

# range(start, stop)
for i in range(2, 5):
    print(i)  # 2, 3, 4

# range(start, stop, step)
for i in range(0, 10, 2):
    print(i)  # 0, 2, 4, 6, 8

2.3.3 while循环

while循环在条件为真时重复执行代码块：

count = 0

while count < 5:
    print(count)
    count += 1

while循环需要特别注意避免无限循环。确保循环条件最终会变为假，或者使用break语句在适当的时候退出循环。

2.3.4 循环控制

语句
Python提供了几个用于控制循环执行的语句：

• break：立即退出最内层的循环
• continue：跳过当前迭代，继续下一次迭代
• else：当循环正常完成时执行（即没有被break语句中断）

for i in range(5):
    if i == 3:
        break
    print(i)
# 输出：0, 1, 2

for i in range(5):
    if i == 3:
        continue
    print(i)
# 输出：0, 1, 2, 4

for i in range(3):
    print(i)
else:
    print("循环正常完成")
# 输出：0, 1, 2, 循环正常完成

这些控制语句增强了循环的灵活性，允许更精细地控制程序的执行流程。

本章深入探讨了Python的核心语法基础，包括变量和数据类型、运算符和表达式，以及控制流结构。这些概念构成了Python编程的基础，为编写清晰、高效的Python代码奠定了基础。通过理解这些基本概念，读者将能够开始构建简单的Python程序，并为学习更高级的Python特性做好准备。