python 基础一：基础语法和解释运行

python一般是运行解释器解析python文件（模块）来运行，或者可以通过调用（python -i）进行交互式开发（边写代码，边运行，是不是很酷？）

作为初学者，可以先通过“pip install ipython”安装ipython，然后通过调用“ipython”来启动交互界面，ipython是python交互式开发的增强工具，提供了自动补全，语法高亮的功能，可以更好的进行更好的进行交互式开发。

后面大部分提供的代码示例都可以放到ipython里演示。

1. python没有大多数语言的“;”语句分割符号，依靠缩进来规范语句段落间隔，同时因为python大量的内置函数，支持函数式和面向对象编程范式，语法非常精简，良好规范后的python的代码简洁优美。后面会介绍如何使用flake8工具来规范代码。
   
2. 简单的python程序可以是单个文件，也可以是一个python包（模块， 后面会介绍python的包管理），
   

所以很多运维工程师和自动化测试工程师会选择python作为任务脚本语言，一个文件就是一个完整的程序，结构简单。

python是一种语言规范，Cpython是基于c语言实现的一个现实版本，多数情况下我们说的python其实是CPYthon，除了cpython还有其他的实现版本，
如：JPython（java）， RPython(R语言), PyPython（这个有意思是基于python语言的自实现版本）…

因为多数情况我们用的是CPython（目前的系统级底层大部分都是基于c、c++的），所以除了纯python实现的三方库以外，
还有很多基于其他的语言实现库，所以python应用范围很广。例如：基于pytest可以做一些简单的自动化测试工作，
pyqt、wxwidget做简单的gui程序，还有目前热门的大数据、AI方面也是很多人的主要开发语言。

目前python有python2.x和python3.x两个流行的版本，python3是在python2的基础上，做了一些语法的优化，和加入了一些新的特性和优化。
由于python2在2020年官方就不再支持安全更新了，所以现在学习python3就可以了，
两者的大部分的语法都是一致的，对于差异，在学习和工作中稍作留意即可。

一般类unix系统（linux、mac os）都自带python，但是不一定默认是python3，可以在终端执行'python –version',查看当前版本是否是python3版本。
如果不是python3或者没有安装python，可以从python org下载安装包安装。

安装完python后，通常还必须安装pip python包管理工具，用来安装其他三方库。

pycharm，VSCode(强烈推荐),IPython, vim, emacs,等等。

很多时候需要管理多个python环境，如果你对你的运行、安装环境有疑问，可以运行一下代码检查一下

import sys

print("sys.path 包含了当前pythonpath路径，也就是python寻找包的路径列表")

for p in sys.path:
    print(p)

sys.path 包含了当前pythonpath路径，也就是python寻找包的路径列表
/Users/vincent/anaconda3/envs/python36/lib/python36.zip
/Users/vincent/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6
/Users/vincent/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/lib-dynload

/Users/vincent/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages
...

可以看到上面的路径顺序，中间的空格表示当前目录，所以三方包（通过pip install安装或者python setup.py instal·l安装的包，
一般都会安装到site-packages目录下）优先级是比当前工作目录下的python模块优先级低，如果本地模块和三方包有同名的情况，会优先import本地的。

python的模块可以是一个文件也可以是一个包或者目录，模块名不能包含“.”（除了".py"后缀）符号。如果是目录的话，目录中必须包含"__init__.py"文件，才会被python识别为模块，从而被“import”。

"import"包时使用显式引入包名，不要使用"*",后者会降低代码可读性，也可能导致一些冲突。

如，下面的显示引入包名：

from math import sqrt

print(sqrt(3))

1.7320508075688772

明显比下面的代码可读性更强，同时也可以避免一些同名模块或变量的歧义，冲突。

from math import *

print(sqrt(3))

1.7320508075688772

:results:
#+BEGIN_EXAMPLE
1.7320508075688772

#+END

python是动态语言，变量无需声明，可以直接定义、赋值。所以变量的类型也是动态类型,并且运行过程中同一个变量可以有不同的值甚至不同的类型。
所以在python程序中，如果你的程序是由多个文件、模块构成的，应该尽量避免使用全局变量。

a = "hello world"

print("a is ", a)

a = 0
print("a is ", a)

a is hello world
a is 0

函数以def定义，python通过空行和缩进来区分函数作用域，函数定义的开始和结束，至少空一行，最好是空两行。语句段落间，推荐空一行，保证程序结构清晰。

# *args 表示可变参数，**kw表示可变的key参数。是处理未知参数的两种扩展参数
# fname 是普通的站位参数，sname是一个key参数，key参数必须在所有普通参数后面定义，函数调用时同理，但是key参数调用时顺序是可变的
# 例如： echo("vincent", sname="wang", addr="", 1, 2, 3) 错误
# echo("vincent",  1, 2, 3, addr="", sname="wang") 正确
def echo(fname,  *args, sname="", **kw):
	print(fname, sname, args, kw)

echo("vincent", 1, 2, 3, sname="wang", addr="")

vincent wang (1, 2, 3) {'addr': ''}

python类型定义使用class 关键字，创建对象类似于函数调用，只是调用者为类。

class Student(object):
    # 这里定义的定义 会同事定义class和object属性
    fname = "??"
    sname = "????"
    age = 12
    addr = "......"
    phone = "1000000"

    def __init__(self, fname: str, sname: str, age: int, **kw):
	"""初始化方法"""
	self.fname = fname
	self.sname = sname
	# class 属性可以作为默认值
	self.age = kw.get("age", self.age)
	self.phone = kw.get("phone", self.phone)
	self.addr = kw.get("addr", self.addr)
	# sex只是对象的属性，不是class的属性
	self.sex = kw.get("sex", 0)

    def echo(self):
	print(str(self))

    @classmethod
    def echo_class(cls):
	print(cls, cls.fname, cls.sname, cls.age, cls.addr, cls.phone)


    def __str__(self):
	"""当对象转化成字符串时回调用对象的__str__方法"""
	return str({
	    "fname": self.fname,
	    "sname": self.sname,
	    "age": self.age,
	    "addr": self.addr,
	    "phone": self.phone,
	    "sex": self.sex
	})


Student.echo_class()

s1 = Student("vincent", "wang", 32, sex=1)

s1.echo()

Student.addr = "??????xxxx"
Student.echo_class()

s2 = Student("vincent", "wang", 32, sex=1)

# 可以看到s2和s1的addr属性是不一致的，原因是对象在初始化前，首先拷贝的类的属性和值
s2.echo()

<class '__main__.Student'> ?? ???? 12 …… 1000000
{'fname': 'vincent', 'sname': 'wang', 'age': 12, 'addr': '……', 'phone': '1000000', 'sex': 1}
<class '__main__.Student'> ?? ???? 12 ??????xxxx 1000000
{'fname': 'vincent', 'sname': 'wang', 'age': 12, 'addr': '??????xxxx', 'phone': '1000000', 'sex': 1}

其实在python中类也是一种对象，也是可以在运行时动态创建和修改定义的。
新的python规范中所有的类都是继承object这个根类，所以也自带一些内置的函数和方法。如上个例子中的"__str__"方法。初学者可以稍微浏览一下这些方法，一遍更深入的了解python类和对象的运行机制.

一般单行注释可以使用“#”,多行注释可以使用三个（单、双）引号对包括。

python 中所有类型都可以看作类、对象。例如所有的函数都是"第一类"的对象，函数有自己的方法，属性，类型，也可以作为任何函数的参数。

如:

# 通过type函数打印print函数类型
print(type(print))
# 通过dir函数访问print函数（对象）属性
print(dir(print))

<class 'builtin_function_or_method'>
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__self__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__text_signature__']

可以看到print函数类型是“class 'builtin_function_or_method'”类， 以及它的属性和方法。

虽然python所有类型都是类和对象，但是在语法上很灵活，和一般的面向对象的语言不一样（如java），用户可以选择不显示的使用面向对象的方法，创建类，对象来设计程序，可以只是定义函数（虽然实际上也是对象），来使用类似函数式编程的方式完成程序开发。

如上文所述，python的基本类型其实也都是类的实例对象，int（整形），string，float， bool等，这点和其他静态语言是有很大不一样的。所以python的基本类型也都有自己丰富的成员函数。

a = 1

print("a 为", type(a), a)

a = "hello python"

print("a 为", type(a), a)

a = 1.0
print("a 为", type(a), a)

a = True
print("a 为", type(a), a)

a 为 <class 'int'> 1
a 为 <class 'str'> hello python
a 为 <class 'float'> 1.0
a 为 <class 'bool'> True

关于一些基本类型的成员方法，可以在官方文档中详细了解python 基本类型分类。

周边接触到很多使用python的工作的人，不喜欢使用python的工程规范来管理自己的代码，其实这是很不明智的。一个好的习惯是，
将自己的代码用python标准的工程管理起来，这有很多好处，如：

1. 熟练python的setup tools包管理工具， 方便后面使用setup tools一些非常有用的功能
   
2. 加深理解python环境引用（import）包的一些规则
   

3. 合理管理程序依赖，发布程序，例如：
   

   • 使用"python setup.py develop",安装开发环境，实际是生成本地工程的包信息，然后连接到PYTHONPATH中,
     

   这样如果你改变了你工程代码，不需要任何类似拷贝的操作，在任何地方都可以引用该包,当你的工程是由多个工程或者模块组成的时候这很重要。
   

   • 使用"python setup.py build",构建的你程序包，验证依赖环境，同时当你想分享你的代码时，其他人可以很方便的安装你的程序（使用“pip install”或者“python setup.py install”）
     
   • 集成一些必要的功能到你的项目，如：自动化测试，自动安装依赖，自动生成项目文档，发布代码等。
     

首先可以从github上下载python setup 例子github连接 ，然后在此基础上进行你自己的代码开发。下面将简单介绍里面各个部分的功能，
并以此为基础演示一些有用的技巧。

首先我们看看这个例子的目录结构：

ls ../files/python-samplemod

然后简单学习一下setup.py 文件编写：