很多人在学习Python的时候，可能都会遇到一种比较相似的情况。

教程看了不少，语法知识也接触了很多，但是一到独立做题或者编写代码时，还是不知道应该从哪里开始。

有时候是记错了语法格式，有时候是数据类型没有转换，还有时候明明知道题目想要什么，却不知道应该选择哪个函数或者使用什么样的代码结构。

出现这种情况，通常不是因为学过的知识太少，而是常用语法还没有真正练熟。

在Python基础学习阶段，很多考试题、课程作业以及日常小脚本，使用的都是一些相对固定的高频知识点。

这篇内容将常见的Python基础用法按照模块进行整理，并为部分章节搭配相对应的例题、代码和说明。

内容涉及输入输出、数据类型、数学运算、字符串、列表、字典、条件判断、循环、函数以及文件读写等方向，比较适合零基础入门、课程复习和基础编程练习。

一、基础输入与输出

这一部分主要涉及普通输出、输入获取、分隔符、换行、制表符以及格式化显示等内容。

例题：输入姓名和分数，保留一位小数输出

name = input(”请输入姓名：”)score = float(input(”请输入分数：”))print(f”学生{name}的本次成绩为：{score:.1f}分”)

input()接收到的内容默认属于字符串类型。

如果后续需要对分数进行计算，就需要先通过float()将其转换为浮点数。

在f-string中：

{score:.1f}

表示将score按照浮点数格式输出，并保留一位小数。

格式化输出在成绩处理、金额显示以及报表整理等场景中比较常见。

二、数据类型转换

Python中常见的数据类型包括：

intfloatstrboollisttuplesetdict

不同类型之间可以根据实际需求进行转换，但转换以前，需要先判断原始数据是否符合目标格式。

例题：输入两个数字并计算总和

a = input(”请输入数字A：”)b = input(”请输入数字B：”)sum_num = int(a) + int(b)print(”两数之和：”, sum_num)

如果直接写成：

a + b

得到的可能是两个字符串的拼接结果，而不是数学意义上的加法。

例如，输入10和20，字符串拼接以后可能得到：

1020

将它们转换为整数以后，结果才会是：

30

因此，在处理用户输入、文件内容或者表格数据时，类型转换通常是需要优先检查的一步。

三、常用数学运算

Python中的基础数学运算包括加、减、乘、除、整除、取余和幂运算。

常见符号如下：

+ 加法- 减法* 乘法/ 普通除法// 整除% 取余** 幂运算

此外，还可以使用abs()、max()和min()等函数处理绝对值、最大值和最小值。

例题：拆分一个三位数

n = int(input(”请输入三位数：”))bw = n // 100sw = n // 10 % 10gw = n % 10print(”百位”, bw, ”十位”, sw, ”个位”, gw)

其中：

n // 100

用于取得百位数字。

n // 10 % 10

先去掉个位，再通过取余得到十位。

n % 10

则用于取得个位数字。

整除和取余不仅可以拆分数字，也经常用于判断奇偶、计算周期以及处理时间单位。

四、字符串操作

字符串是Python基础题和实际文本处理中使用频率比较高的数据类型。

常见操作包括：

切片反转大小写转换去除空格分割拼接替换查找统计

例题：清理并反转字符串

s = ” python Study ”s1 = s.strip()s2 = s1.upper()s3 = s2[::-1]print(s3)

strip()用于去掉字符串首尾的空白字符。

upper()可以将英文字母转换为大写。

字符串切片的基础结构是：

字符串[start:end:step]

其中：

[::-1]

可以按照倒序读取字符串，因此经常被用来完成字符串反转。

需要注意的是，strip()只会清理首尾空白，不会直接删除字符串中间的空格。

五、列表操作

列表可以保存多个数据，并且支持增加、删除、修改、查询、排序和遍历等操作。

常见方法包括：

append()insert()remove()pop()sort()reverse()count()index()

例题：列表去重后倒序排列

lst = [2, 5, 1, 3, 2, 5, 4]new_lst = list(set(lst))new_lst.sort()new_lst.reverse()print(new_lst)

set()可以去除重复元素，但集合本身不保证保留原来的排列顺序。

因为后面还需要重新排序，所以在这个例题中可以使用这种写法。

也可以直接写成：

new_lst = sorted(set(lst), reverse=True)print(new_lst)

使用列表推导式生成偶数

res = [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]print(res)

列表推导式可以把循环、条件判断和结果生成写在一行中。

不过，如果判断逻辑比较复杂，使用普通for循环通常会更加容易阅读。

六、字典操作

字典通过“键和值”的形式保存数据，比较适合存储具有对应关系的内容。

例如：

姓名与成绩商品编号与价格用户名与权限

例题：遍历学生成绩

score_dict = { ”张三”: 88, ”李四”: 76, ”王五”: 92}for name, score in score_dict.items(): print(f”{name}：{score}分”)

items()会同时返回字典中的键和值，因此可以直接拆分到name和score两个变量中。

查询字典时，可以使用：

score_dict.get(”张三”)

与直接使用方括号相比，get()在键不存在时不会立即产生KeyError，还可以设置默认值：

score_dict.get(”赵六”, ”暂无成绩”)

七、条件判断

条件判断主要用于根据不同情况执行不同代码。

Python中常见的分支结构包括：

ifif...elseif...elif...else

例题：根据成绩划分等级

score = float(input(”请输入成绩：”))if score >= 90: print(”优秀”)elif score >= 70: print(”良好”)elif score >= 60: print(”及格”)else: print(”不及格”)

判断会按照从上到下的顺序执行。

因此，区间条件的排列非常重要。如果先判断score >= 60，那么90分也会提前进入这个分支，后面的“优秀”条件就不会继续执行。

实际使用时，还可以增加成绩范围验证，避免输入负数或者超过100的数值。

八、循环结构

循环主要用于重复执行某一段代码。

Python中比较常见的是for循环和while循环，同时还可以通过break提前结束循环，通过continue跳过当前这一轮。

例题：输出1到100之间的偶数

for i in range(1, 101): if i % 2 == 0: print(i)

也可以通过调整range()的步长完成：

for i in range(2, 101, 2): print(i)

第二种写法直接从2开始，每次增加2，因此不需要在循环内部再次判断奇偶。

例题：使用while计算1到10的总和

i = 1total = 0while i <= 10: total += i i += 1print(”1到10的累加和：”, total)

使用while循环时，需要特别注意循环条件是否会发生变化。

如果忘记执行：

i += 1

循环可能一直无法结束。

九、函数基础

当一段代码需要被多次使用时，可以将它封装成函数。

函数通常包含函数名称、参数、代码主体以及返回值。

例题：编写函数判断奇偶

def check_parity(n): if n % 2 == 0: return ”偶数” else: return ”奇数”print(check_parity(15))

这里使用return把判断结果返回到函数外部。

这类简单逻辑还可以进一步简化：

def check_parity(n): return ”偶数” if n % 2 == 0 else ”奇数”

初学阶段不必过度追求代码短。先保证逻辑清楚，再逐渐学习更加简洁的写法。

十、文件读写

文件操作常用于保存程序结果、读取配置、处理日志以及开展简单的数据整理。

使用with open()可以在操作完成以后自动关闭文件。

例题：写入文件并读取内容

withopen(”test.txt”, ”w”, encoding=”utf-8”) asfile: file.write(”Python基础公式学习”)with open(”test.txt”, ”r”, encoding=”utf-8”) as file: content = file.read()print(content)

其中：

w 写入模式，原内容可能被覆盖a 追加模式，在文件末尾继续写入r 读取模式

处理中文内容时，通常可以明确指定：

encoding=”utf-8”

这样能够减少不同系统环境下出现乱码的情况。

十一、基础算法练习

基础算法题主要用于训练循环、条件判断、数据结构以及问题拆分能力。

例题：计算1到n的累加和

n = int(input(”请输入n：”))result = sum(range(1, n + 1))print(result)

range(1, n + 1)之所以需要写成n + 1，是因为range()的结束位置不包含在结果中。

例题：批量判断多个数字的奇偶性

nums = [11, 22, 33, 44, 55]for num in nums: if num % 2 == 0: print(f”{num}是偶数”) else: print(f”{num}是奇数”)

这道题把列表遍历、条件判断以及格式化输出组合在了一起。

学习时还可以继续尝试统计偶数数量，或者把奇数和偶数分别保存到两个新列表中。

十二、这套练习应该怎样使用

这75个核心用法主要覆盖Python基础阶段比较常见的知识内容，包括：

输入输出类型转换数学运算字符串列表字典条件判断循环函数文件处理基础算法

不过，看到示例代码可以运行，并不代表已经真正掌握。

比较有效的学习方式，是先理解例题解决了什么问题，再关闭参考答案，尝试自己重新写一遍。

如果代码出现错误，可以重点检查：

缩进是否正确括号和引号是否完整变量类型是否匹配循环范围是否正确条件判断是否存在遗漏

完成基础例题以后，还可以主动修改题目条件。

例如，把1到100求和改成1到n求和，把判断单个数字奇偶改成批量处理，把固定成绩字典改成从用户输入中生成。

通过这种方式，才能逐渐把固定模板转化成自己解决问题的能力。

写在最后

学习Python并不一定需要所谓的编程天赋，但确实需要持续练习。

对于刚开始入门的人来说，与其不断收藏更多课程，不如先把常用语法和基础题型反复写熟。

这75个核心用法不能覆盖Python的全部内容，也不能代替完整项目训练，但可以帮助学习者梳理基础知识，并减少“看得懂代码，却不知道怎样动手”的情况。

当输入输出、数据类型、循环、判断、函数以及文件操作逐渐熟练以后，再进入办公自动化、数据分析、网络爬虫或者Web开发等方向，学习过程通常会更加顺畅。

真正的目标并不是背下75段固定代码，而是能够根据题目要求判断需要哪些知识，并独立组织出可以运行的程序。