第 2 章:Python基础语法

变量与数据类型

如果我们想去描述一个人，可以用一些特征去描述，比如，姓名：张三，年龄：20，身高：175.5。这里面的姓名、年龄、身高就相当于是变量。

变量，直观的理解就是可以变化的量。这个人的姓名叫张三，另一个人的姓名可以叫李四。专业点理解，变量本质上是内存地址的“标签”，这避免了直接操作内存地质的复杂性，让编程变得简单起来。

那么在Python中我们就可以这么写变量和对应的值：

姓名 = '张三'年龄 = 20身高 = 175.5

=的左边就是变量，右边就是存储的数据。用中文作为变量也是符合语法规则的，但在实际开发中我们一般用英文字符来表示变量，这样能够避免一些不必要的麻烦，所以我们会这样定义变量：

name = '张三'age = 20height = 175.5

描述张三的姓名、年龄、身高的数据你会发现它们的分类是不一样的，比如姓名是一种字符，年龄是一个整数，而身高是带有小数的，数据类型其实就是对数据的一种分类，数据类型说明了数据的本质特征，也定义了它可以进行哪些操作。

Python中的数据类型简单来说可以分为内置类型和用户自定义类型，下面列一下常见的内置类型。

了解了Python的数据类型之后，我们可以尝试定义一些不同类型的变量。

age = 20 # 整数height = 175.5 # 浮点数has_money = False # 布尔值name = 'Python' # 字符串a_list = [1, 2, 'a'] # 列表 

在Python中有一个type()函数可以用来查看变量或数据的类型。示例如下：

name = '张三'print(type(name)) # 输出：<class 'str'>age = 20print(type(age)) # 输出：<class 'int'>height = 175.5print(type(height)) # 输出：<class 'float'>print(type(True)) # 输出：<class 'bool'>print(type(1)) # 输出：<class 'int'>a = [1,2,3]print(type(a)) # 输出：<class 'list'>b= (1, 2, 3)print(type(b)) # 输出：<class 'tuple'>

变量命名规则

Python中变量的命名非常简单，但也需要遵守一定的规则，有一些是硬性规则，不遵守则会出现语法错误，有一些是软性规则，让代码更易阅读和维护。

硬性规则：

• • 变量名必须以字母（a-z,A-Z）或下划线（_）开头，不能以数字开头。示例：name（合法），123name（非法）
• • 变量中不能包含空格或特殊字符。特殊字符如 @, $, %, &, -, ! 等。注意，连字符（-）也是不允许的。示例：my name（非法），my@name（非法）
• • 区分大小写。如name和Name是不同的变量
• • 不能使用Python关键字。如：if = 20

可以通过下面的代码来查看Python中的关键字：

import keywordprint(keyword.kwlist)

软性规则：

• • 推荐使用蛇形命名法，即全小写，多个单词用下划线连接，这是Python社区的主流风格。而且变量名最好做到见名知意。示例：student_name
• • 常量用大写加下划线。示例：MAX_VALUE
• • 类名用大驼峰，示例：class User
• • 下划线有特殊的用法。单下划线（_）约定为模块/类的内部变量，是一种弱私有。双下划线（__）会触发 Python 的 “名称修饰” 机制，是一种强私有，在类的外部更难被访问。双下划线开头和结尾，是特殊方法，如__init__
• • 不使用内置的函数名。避免使用Python中内置的函数作为变量名，如：list，str，print，否则会覆盖内置函数的功能。

更完整的代码规范可以参考官方的PEP 8（https://peps.python.org/pep-0008/）

当然我们不用去记忆这些繁琐的规则，因为有更好的方法去帮助我们去培养良好的编码习惯，比如安装一些代码检查插件，如：Pylint、Flake8、Black Formatter等

运算符

运算符是用来执行各种数学、逻辑、比较等操作的特殊符号，在Python中主要包括：算术运算符，赋值运算符，比较运算符，逻辑运算符，位运算符，成员运算符，身份运算符，三元条件运算符。下面进行具体的说明。

逻辑与：两边都为True，结果才是True。逻辑或：至少一边为True，结果才为True。逻辑非：取反。

非零数值、非空序列视为True。零、None、空序列视为False。

利用这样的特性，我们看一些有意思的事情。

print(1 and 2) # 输出为2print(0 and 2) # 输出为0

这样的输出因为and是一种短路逻辑，也就是遇到一个False的值就直接返回，不在继续判断后面的表达式了，如果两个表达式都为True，那么就返回最后一个表达式的值。这里的1和2都是非零数值，所以认为是True，也就返回了最后一个值2，而0和2中，0人为是False，也就不进行后面表达式的判断了，就直接返回了0。

下面看一个具体的例子：

s = 'abc's1 = 'a'print(s1 in s) # 输出Truex = 1y = (2,3,4)print(x not in y) # 输出True

下面看一个具体的例子：

a = [1,2,3]b = aprint(a is b) # 输出Trueprint(a is not b) # 输出False

下面看一个选择两个数中较大的值的例子：

x = 1y = 2max = x if x > y else yprint(max)

类型转换

类型转换是指将一种数据类型转换为另一种数据类型。在一些场景下非常常见，比如实际需要的输入是一个数字，而用户输入的是一个字符串，这就需要将字符串转换为数字。Python中类型转换分为两种，一种是隐式转换，一种是显示转换。

隐式转换是自动转换，通常是将窄类型转换为宽类型，比如整数类型转换为浮点类型。

x = 1y = 1.1z = x + y # x会自动转换为float类型print(z, type(z)) # 输出：2.1 <class 'float'>

显示转换，也称强制类型转换，需要手动进行，Python中内置了一些用于显示转换的函数。

代码规范

遵循代码规范能够提升代码的可读性、可维护性和一致性。我们上面提到过的PEP 8是得到广泛认可的规范，还有一个是PEP 20，它是一份简洁的Python设计哲学指南，可以通过运行import this这条简单的语句来查看。更多的情况下我们可以使用工具来辅助我们检查代码和格式化代码，如Pylint、Flake8、Black Formatter等。除了这些，这部分想着重提到的是缩进和注释。

x = 10 # 这是单行注释示例def add(a, b):    """    计算两个数的和    """    return a + b

上面的代码我们用到了函数，在后面的章节会进行详细的介绍，这里先简单介绍一下Python中函数定义的语法：

def 函数名(参数列表):    """函数文档字符串（可选，用于说明函数功能）"""    函数体（实现功能的代码)    return 返回值（可选）

本章练习

至此，这一章的主要内容就写完了，我们来做一个练习：编写一个“简易计算器”，实现两个数字的加减乘除运算，并输出带注释的结果。