一、基础语法
1. 标识符
由字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，且区分大小写。单下划线开头的（_foo），表明是不能直接访问的类属性；双下划线开头的（），代表类的私有成员；双下划线开头和结尾的（），用于特殊方法标识。
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Python 基础语法与数学建模应用指南
Python 基础语法、数据类型、运算符、控制流、函数及文件操作详解，结合 Numpy、Pandas、Matplotlib 库展示数学建模与数据分析实战案例。
Python 基础语法、数据类型、运算符、控制流、函数及文件操作详解，结合 Numpy、Pandas、Matplotlib 库展示数学建模与数据分析实战案例。
由字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，且区分大小写。单下划线开头的（_foo），表明是不能直接访问的类属性；双下划线开头的（），代表类的私有成员；双下划线开头和结尾的（），用于特殊方法标识。
__foo__foo__像 and、if 等关键词，不能用作标识符。
Python 利用缩进来表示代码块，同一代码块内，缩进的空格数必须保持一致。建议使用单个制表符、两个或四个空格，严禁混用。
a = 1
if a == 1:
print(a)
print("true")
print("a 是等于 1 的")
print("go")
单行注释以#开头；多行注释使用三个单引号'''或三个双引号"""。
默认情况下，print 会换行输出。在变量末尾加上逗号（,），可实现不换行输出（Python 2 风格，建议 Python 3 使用括号）。
x = "a"
y = "b"
# 换行输出
print(x)
print(y)
print('---------')
# 不换行输出
print(x, end=' ')
print(y, end=' ')
print(x, y)
在同一行书写多个语句时，使用分号（;）进行分隔。
缩进相同的一组语句构成代码组。if、while 等复合语句，首行以关键字开头，以冒号结束，后续的代码组构成子句。
Python 中的变量赋值不需要类型声明。
每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。
每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
等号 = 用来给变量赋值。
等号 = 运算符左边是一个变量名，等号 = 运算符右边是存储在变量中的值。例如：
counter = 100 # 赋值整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型
name = "John" # 字符串
print(counter)
print(miles)
print(name)
等号，直接将值赋予变量。如 miles = 1000.0，将浮点型数据 1000.0 赋给变量 miles。a = b = c = 1 的形式，系统会创建一个值为 1 的整型对象，让 a、b、c 三个变量同时指向这一内存空间。a, b, c = 1, 2, "john" 的方式，可分别将不同类型的值，对应地赋给多个变量。数字数据类型用于存储数值。值得注意的是，当数字变量的值发生改变时，系统会为其分配新的对象。例如，当 var1 = 1，若后续修改 var1 的值，系统将重新分配内存空间。
int（有符号整型）：主要用于表示整数，如 10、-786 等，涵盖了正整数、负整数和零。long（长整型，仅 Python 2.X）：在 Python 2.2 及之后的版本中，当 int 数据发生溢出时，会自动转换为 long 类型。在表示长整型数据时，可使用大写 L 或小写 l，为避免与数字 1 混淆，建议使用大写 L，如 51924361L。float（浮点型）：用于表示带有小数部分的数值，如 0.0、15.20 等。complex（复数）：由实部和虚部组成，书写形式为 a + bj，或者通过 complex(a,b) 函数创建，如 3.14j。可使用 del 语句删除数字对象的引用。例如，del var1 可删除变量 var1 的引用；del var_a, var_b 则可同时删除多个变量的引用。
字符串由数字、字母、下划线等字符组成。在字符串中，索引从左至右默认从 0 开始，从右至左默认从 -1 开始。例如，对于字符串'abcdef'，字符'a'的索引为 0，字符'f'的索引为 -1。
借助 [头下标：尾下标] 的方式，可对字符串进行切片操作，从而截取子字符串。需要注意的是，截取的结果包含头下标对应的字符，但不包含尾下标对应的字符。如对'abcdef'执行 [1:5] 切片操作，将得到'bcde'。(包头不包尾)
字符串类型支持多种运算符：
a = 100
print(type(a))
b = 100.9
print(type(b))
c = True
print(type(c))
type() 打印数据类型的函数
# 隐式转换
ab = a + b
print(type(ab))
<class 'float'>
# 强制转换
ab = a + int(b)
print(type(ab))
ab = int(a + b)
print(type(ab))
<class 'int'> <class 'int'>
就是在想要转换的变量前面加一个身份
[] 包裹。
append() 方法在列表末尾添加一个元素。insert() 方法在指定位置插入一个元素。del 语句删除指定位置的元素。pop() 方法删除并返回指定位置的元素（默认删除最后一个）。remove() 方法删除指定值的第一个匹配项。IndexError 异常。fruits[1:3]）会返回一个新的列表。删除元素
del fruits[2]
removed = fruits.pop(1)
fruits.remove('pear')
添加元素
fruits.append('pear')
fruits.insert(1, 'grape')
修改元素：可以直接通过索引修改指定位置的元素。
fruits[1] = 'orange'
访问元素：通过索引（从 0 开始）访问列表元素。
print(fruits[0])
创建列表
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed = [1, 'hello', True, [1, 2, 3]]
() 包裹。虽然不可变，但元组内如果包含可变对象（如列表），可变对象本身是可以修改的。访问元素：和列表一样通过索引访问。
print(fruits[1])
创建元组
point = (1, 2)
fruits = ('apple', 'banana', 'cherry')
single = (1,) # 单个元素的元组需要逗号
{} 包裹（注意：创建空集合需用 set()，因为 {} 创建的是空字典）。集合运算：支持并集（| 或 union() 方法）、交集（& 或 intersection() 方法）、差集（- 或 difference() 方法）等。
set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}
print(set1 | set2)
print(set1 & set2)
print(set1 - set2)
删除元素：remove() 方法删除指定元素（元素不存在时会报错），discard() 方法删除指定元素（元素不存在时不会报错）。
numbers.remove(3)
numbers.discard(9)
添加元素：使用 add() 方法添加单个元素，update() 方法添加多个元素（可以是列表、元组等可迭代对象）。
numbers.add(5)
numbers.update([6, 7, 8])
创建集合
numbers = {1, 2, 3, 4, 4} # 重复元素会被自动去除
fruits = set(['apple', 'banana', 'cherry'])
基本概念：字典是一种无序的、可变的数据类型，以键值对（key-value）的形式存储数据。键必须是唯一且不可变的（如字符串、数字、元组），值可以是任意数据类型。
dict() 函数get() 方法，避免键不存在时抛出异常。del 语句删除指定键值对。pop() 方法删除并返回指定键的值。注意点：
遍历字典
for key in person.keys():
print(key)
for value in person.values():
print(value)
for key, value in person.items():
print(key, value)
删除元素
del person['height']
age = person.pop('age')
修改和添加元素：修改已有键的值，添加新的键值对。
person['age'] = 26
person['height'] = 165
访问字典元素：通过键获取对应的值。
print(person['name'])
print(person.get('height', '暂无数据'))
创建字典
person = {'name': 'Alice', 'age': 25}
info = dict(name='Bob', age=30)
算术运算符主要用于执行基本的数学运算，涵盖加、减、乘、除等操作，既支持数值类型的运算，部分运算符还能作用于特定的序列类型。
| 运算符 | 描述 | 示例及结果 |
|---|---|---|
| + | 加法，用于数值相加，也可拼接字符串、列表等序列 | 5 + 3 结果为 8；'Hello ' + 'World' 结果为'Hello World' |
| - | 减法，实现数值相减 | 5 - 3 结果为 2 |
| * | 乘法，实现数值相乘，还能重复序列 | 5 * 3 结果为 15；'abc' * 3 结果为'abcabcabc' |
| / | 除法，结果以浮点数形式呈现 | 5 / 3 结果为 1.6666666666666667 |
| 运算符 | 描述 | 示例及结果 |
|---|---|---|
| % | 取模，返回除法运算的余数 | 5 % 3 结果为 2 |
| ** | 幂运算，计算指数 | 5 ** 3 结果为 125 |
| // | 取整除，返回商的整数部分 | 5 // 3 结果为 1 |
比较运算符用于对两个值进行大小或相等关系的比较，其运算结果为布尔类型（True 或 False），在条件判断语句中应用广泛。
| 运算符 | 描述 | 示例及结果 |
|---|---|---|
| == | 判断两个值是否相等 | 5 == 3 结果为 False |
| != | 判断两个值是否不相等 | 5 != 3 结果为 True |
| > | 判断左侧值是否大于右侧值 | 5 > 3 结果为 True |
| < | 判断左侧值是否小于右侧值 | 5 < 3 结果为 False |
| >= | 判断左侧值是否大于或等于右侧值 | 5 >= 3 结果为 True |
| <= | 判断左侧值是否小于或等于右侧值 | 5 <= 3 结果为 False |
赋值运算符用于将数据值赋给变量，除了基本的赋值运算符=，还包括多种复合赋值运算符，以简化常见的运算操作。
| 运算符 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| = | 将右侧的值赋给左侧变量 | a = 5 |
| 运算符 | 等价操作 | 示例 |
|---|---|---|
| += | a += b 等价于 a = a + b | a = 5; a += 3，执行后 a 的值为 8 |
| -= | a -= b 等价于 a = a - b | a = 5; a -= 3，执行后 a 的值为 2 |
| *= | a *= b 等价于 a = a * b | a = 5; a *= 3，执行后 a 的值为 15 |
| /= | a /= b 等价于 a = a / b | a = 5; a /= 3，执行后 a 的值约为 1.6666666666666667 |
| %= | a %= b 等价于 a = a % b | a = 5; a %= 3，执行后 a 的值为 2 |
| **= | a **= b 等价于 a = a ** b | a = 5; a **= 3，执行后 a 的值为 125 |
| //= | a //= b 等价于 a = a // b | a = 5; a //= 3，执行后 a 的值为 1 |
逻辑运算符用于组合多个条件语句，从而构建复杂的逻辑表达式，运算结果同样为布尔类型。
| 运算符 | 描述 | 示例及结果 |
|---|---|---|
| and | 逻辑与，当且仅当所有条件都为 True 时，结果才为 True | True and False 结果为 False |
| or | 逻辑或，只要有一个条件为 True，结果就为 True | True or False 结果为 True |
| not | 逻辑非，对条件的结果进行取反 | not True 结果为 False |
位运算符以二进制形式对数字进行操作，通过对二进制位的运算实现特定功能，在计算机底层操作、数据加密等领域应用频繁。
| 运算符 | 描述 | 示例及结果（以 a = 60（二进制 0011 1100），b = 13（二进制 0000 1101）为例） |
|---|---|---|
| & | 按位与，只有对应位都为 1 时，结果位才为 1 | a & b 结果为 12（二进制 0000 1100） |
| | | 按位或，只要对应位有一个为 1，结果位就为 1 | a |
| ^ | 按位异或，对应位不同时，结果位为 1 | a ^ b 结果为 49（二进制 0011 0001） |
| ~ | 按位取反，将二进制位中的 0 和 1 进行反转 | ~a 结果为 -61 |
| << | 左移，将二进制位向左移动指定的位数，低位补 0 | a << 2 结果为 240（二进制 1111 0000） |
| >> | 右移，将二进制位向右移动指定的位数 | a >> 2 结果为 15（二进制 0000 1111） |
成员运算符用于判断一个值是否属于某个序列，返回布尔类型的结果，在遍历和筛选数据时十分实用。
| 运算符 | 描述 | 示例及结果 |
|---|---|---|
| in | 判断指定值是否存在于序列中 | my_list = [1, 2, 3, 4, 5]; 3 in my_list 结果为 True |
| not in | 判断指定值是否不存在于序列中 | my_list = [1, 2, 3, 4, 5]; 6 not in my_list 结果为 True |
身份运算符用于判断两个对象是否引用自同一个对象，即是否在内存中占据相同的位置，同样返回布尔类型结果。
| 运算符 | 描述 | 示例及结果 |
|---|---|---|
| is | 判断两个对象是否为同一个对象 | a = [1, 2, 3]; b = a; a is b 结果为 True |
| is not | 判断两个对象是否不是同一个对象 | a = [1, 2, 3]; c = [1, 2, 3]; a is not c 结果为 True |
当一个表达式中包含多个运算符时，Python 会依据既定的优先级规则来确定运算顺序。通常，乘除运算的优先级高于加减运算。合理使用括号可以改变运算的优先级，使表达式的逻辑更加清晰。
| 运算符类型 | 优先级从高到低 |
|---|---|
| 算术运算符 | ** > ~、+（正号）、-（负号） > *、/、%、// > +、- |
| 位运算符 | <<、>> > & > ^、| |
| 比较运算符 | ==、!=、>、<、>=、<= |
| 逻辑运算符 | not > and > or |
举例说明：
result = 3 + 5 * 2 # 先执行乘法，再执行加法，结果为 13
result = (3 + 5) * 2 # 先执行括号内的加法，再执行乘法，结果为 16
if 语句是 Python 中最基本的条件判断结构，其作用是当指定条件为 True 时，执行相应的代码块。语法如下：
if condition:
# 条件为 True 时执行的代码块
pass
在上述代码中，condition 是一个表达式，它的结果要么是 True，要么是 False。pass 是占位符，当你暂时不想编写具体代码时，可以使用它。举个例子：
age = 18
if age >= 18:
print("你已成年")
if - else 语句用于在条件为 True 和 False 时，分别执行不同的代码块。语法如下：
if condition:
# 条件为 True 时执行的代码块
pass
else:
# 条件为 False 时执行的代码块
pass
沿用上面的例子，我们添加 else 分支：
age = 16
if age >= 18:
print("你已成年")
else:
print("你未成年")
if - elif - else 语句用于多个条件的判断，会按顺序依次检查每个条件，一旦某个条件为 True，就会执行对应的代码块，后续的条件将不再检查。语法如下：
if condition1:
# condition1 为 True 时执行的代码块
pass
elif condition2:
# condition2 为 True 时执行的代码块
pass
else:
# 所有条件都为 False 时执行的代码块
pass
假设我们要根据学生的成绩给出评级：
score = 85
if score >= 90:
print("A")
elif score >= 80:
print("B")
elif score >= 70:
print("C")
else:
print("D")
for 循环用于遍历可迭代对象，如列表、元组、字符串等。语法如下：
for item in iterable:
# 针对每个 item 执行的代码块
pass
遍历列表示例：
fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]
for fruit in fruits:
print(fruit)
range() 函数常与 for 循环搭配使用，生成一系列整数。例如，打印 0 到 4 的数字：
for i in range(5):
print(i)
while 循环会在指定条件为 True 时，重复执行代码块。语法如下：
while condition:
# 条件为 True 时执行的代码块
pass
比如，实现一个简单的倒计时：
count = 5
while count > 0:
print(count)
count -= 1
break：用于立即终止循环，跳出整个循环体。例如，在遍历列表时，找到特定元素后终止循环：
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in nums:
if num == 3:
break
print(num)
continue：用于跳过当前循环的剩余代码，直接开始下一次循环。如，打印列表中的奇数：
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in nums:
if num % 2 == 0:
continue
print(num)
在 Python 中，使用 def 关键字定义函数，具体语法结构为 def 函数名 (参数列表): 函数体。下面以一个简单的加法函数为例：
def add(a, b):
return a + b
在这段代码里，add 是函数名，它是函数的唯一标识，通过函数名可调用函数。a 和 b 是参数，作为函数的输入数据，在函数被调用时，会接收外部传入的值。return 语句用来返回函数的计算结果，将函数的处理结果反馈给调用者。
定义好函数后，就可以在代码的其他位置调用它。调用函数的方式是使用函数名，并在括号内传入相应参数。
result = add(3, 5)
print(result)
上述代码通过 add(3, 5) 的形式，将 3 和 5 作为参数传入 add 函数。程序会执行函数内部的代码，即计算 a + b，然后返回计算结果，赋值给 result 变量，最后通过 print 函数输出结果。
在定义函数时，可以为参数设置默认值。当调用函数时不传入该参数，函数会使用默认值。这在很多场景下都能简化函数调用，提高代码的灵活性。
def greet(name, message="Hello"):
print(f"{message}, {name}!")
greet("Alice")
greet("Bob", "Hi")
在上述代码中，message 参数有默认值"Hello"。第一个调用 greet("Alice") 时，由于没有传入 message 参数，函数会使用默认的问候语"Hello"；第二个调用 greet("Bob", "Hi") 时，传入了新的问候语"Hi"，函数会使用传入的值。
有时候，我们不确定会传入多少个参数，这时可以使用可变参数。可变参数有两种形式：*args 和 **kwargs。
*args 用来收集 多个位置参数，这些参数会被封装成一个 元组。如下示例：
def print_args(*args):
for arg in args:
print(arg)
print_args(1, 2, 3)
**kwargs 用来收集 多个关键字参数，这些参数会被封装成一个 字典，键为参数名，值为参数值。
def print_kwargs(**kwargs):
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key}: {value}")
print_kwargs(name="Alice", age=25)
在实际开发中，这两种可变参数形式能让函数适应不同数量和类型的参数输入，增强函数的通用性。
Python 中的匿名函数，也叫 lambda 函数，通常用于定义简单的、一次性的函数。lambda 函数没有函数名，使用 lambda 关键字定义，后面跟着参数，冒号后面是返回值的表达式。
square = lambda x: x ** 2
print(square(4))
lambda 函数适用于一些简单的、不需要重复使用的函数场景。比如在 sorted、map、filter 等函数中作为参数。下面以 sorted 函数为例：
students = [{"name": "Alice", "age": 20}, {"name": "Bob", "age": 18}]
sorted_students = sorted(students, key=lambda item: item["age"])
print(sorted_students)
上述代码通过 lambda item: item["age"] 定义了排序的依据，让 sorted 函数按学生年龄对列表进行排序。
在 Python 中，函数是一等公民，可以像其他数据类型一样进行传递、赋值和作为参数。这意味着函数可以被赋值给变量，作为参数传递给其他函数，甚至作为其他函数的返回值。
def operate(a, b, func):
return func(a, b)
def multiply(a, b):
return a * b
result = operate(3, 4, multiply)
print(result)
在 operate 函数中，func 参数接收一个函数对象。通过这种方式，operate 函数可以根据传入的不同函数，实现不同的运算逻辑，这为 Python 的函数式编程奠定了基础，使代码具备更高的灵活性和抽象性。
在 Python 里，借助 open() 函数打开文件。其最基本的语法是 open(文件名 name, 打开模式 mode)，打开模式决定了对文件的操作权限。
file = open('example.txt', 'r')
上述代码以只读模式（r）打开名为 example.txt 的文件。r 表示只能读取文件内容，不能修改文件。其他常用的打开模式还有 w（写入模式，会覆盖原有内容）、a（追加模式，在文件末尾添加内容）。
文件打开后，就可以读取文件内容。read() 方法用于读取整个文件，readline() 方法每次读取一行。
file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
print(content)
file.seek(0) # 将文件指针移到文件开头
line = file.readline()
print(line)
file.close()
seek(0) 方法把文件指针移到文件开头，以便再次读取文件。使用完文件后，务必调用 close() 方法关闭文件，防止资源泄露。
若要写入文件，可使用 write() 方法。下面以写入模式打开文件，并写入内容：
file = open('example.txt', 'w')
file.write('这是新写入的内容')
file.close()
若使用追加模式 a，新内容会添加到文件末尾，而不会覆盖原有内容。
频繁地打开和关闭文件不仅繁琐，还容易引发错误。Python 的 with 语句能有效解决这一问题。
with open('example.txt', 'r') as file:
content = file.read()
print(content)
使用 with 语句时，文件会在代码块执行完毕后自动关闭，即便代码块中发生异常，也能确保文件正确关闭，极大地简化了代码，提高了代码的安全性。
除了文本文件，Python 也能处理二进制文件，如图片、音频、视频等。以读取和写入图片文件为例：
with open('image.jpg', 'rb') as input_file:
with open('new_image.jpg', 'wb') as output_file:
data = input_file.read()
output_file.write(data)
rb 表示以二进制只读模式打开文件，wb 表示以二进制写入模式打开文件。在处理二进制文件时，务必使用二进制模式，防止数据损坏。
Numpy 是 Python 科学计算的基础库，它提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。无论是简单的数学运算，还是复杂的机器学习算法，Numpy 都是不可或缺的工具。
如果你使用的是 Anaconda，那么可以在终端中使用如下命令进行安装：
conda install numpy
若你没有安装 Anaconda，也可以使用 pip 进行安装：
pip install numpy
在 Python 脚本或交互式环境中，通常使用如下方式导入 Numpy：
import numpy as np
这种导入方式，让 np 成为 numpy 的别名，后续使用 Numpy 功能时，调用 np 即可，极大提高代码的简洁性。比如创建一个一维数组：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
Pandas 是专门用于数据处理和分析的库，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。
使用 Anaconda 安装 Pandas，在终端输入：
conda install pandas
使用 pip 安装的命令如下：
pip install pandas
在 Python 代码中，常用如下方式导入 Pandas：
import pandas as pd
以读取 CSV 文件为例，展示 Pandas 的基本用法：
data = pd.read_csv('example.csv')
print(data.head())
Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库，它能帮助我们将数据以各种图表的形式呈现出来，让数据更加直观易懂。
通过 Anaconda 安装：
conda install matplotlib
使用 pip 安装：
pip install matplotlib
在 Python 脚本中，通常这样导入 Matplotlib 的 pyplot 模块：
import matplotlib.pyplot as plt
下面通过一个简单的示例，绘制一条折线图：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
在实际的数据分析项目中，这三个模块通常会协同工作。下面通过一个综合案例，展示它们如何配合完成一个简单的数据分析任务。
假设有一份学生成绩的 CSV 文件，包含学生姓名、各科成绩等信息。我们将使用 Pandas 读取数据，Numpy 进行数据计算，Matplotlib 绘制成绩分布图表。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('scores.csv')
# 计算平均成绩
data['Average'] = np.mean(data[['Math', 'Science', 'English']], axis=1)
# 绘制平均成绩分布直方图
plt.hist(data['Average'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('Average Score')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Distribution of Average Scores')
plt.show()
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online