在与Python程序同一个目录下，我们有一个名为 pi.txt 的文件，它的内容如下：
现在使用Python来打开和关闭它：
执行此程序不会有任何输出，这表示着打开和关闭文件都得到了正确执行。
可以看到，使用 open() 函数打开文件，参数为文件名（或文件路径）；该函数会返回一个文件句柄，文件句柄并不会实际保存文件的内容，而是代表着一种 *** 作，在上面的例子中，文件句柄被赋值给变量 fhand 。
打开文件后，程序具有读（默认）该文件的权限。
最后，使用文件句柄的 close() 方法关闭文件。这非常重要，因为使用完而没有关闭的文件会占用内存或造成安全问题。
如果Python找不到该文件，则会返回错误，比如下面这样：
Python提示我们没有相应的文件或者目录: 'pii.txt'。
打开文件后就可以对文件进行 *** 作：
fhand.read() 方法将文件内容作为一个字符串返回。
文件中的每一行末尾使用换行符 \n 表示换行，例子中方法 rstrip() 去掉文本中的换行符，然后输出。
程序的运行效果如下：
如果在文件关闭之前程序发生BUG意外退出，则文件不会关闭，为了避免此类事件的发生，可以使用 with 语句：
with 语句的特点是即便在 *** 作文件时发生错误，文件也会自动被清理。
fhand.read() 虽然可以读取文本内容，但是当我们想要逐行处理文件内容，或者文件很大而无法一次性加载进内存的时候，就不适用了。
可以使用 for 语句逐行处理文件内容：
本程序中将文件名保存在变量 filename 中。
打开文件后，使用 for 语句按行读取文件内容。例子中，每次循环依次取一行文本以字符串的格式保存在变量 line 中，每次循环中变量 count 自增1。
这个程序的作用是，打开程序所在目录的 when_old.txt 文件，然后统计行数，并输出结果。
when_old.txt 文件的内容是：
可以使用其他方法 *** 作字符串 line ：
程序将以 'And' 开头的行打印出来。
打开文件后，默认的权限是读（r），如果要写文件，则需要使用写（w）或者追加（a）权限。
w权限，打开一个文件用于写入。如果该文件存在，则覆盖该文件；如果该文件不存在，则创建该文件。
a权限，打开一个文件用于追加。如果该文件存在，在文件末尾追加；如果该文件不存在，则创建该文件。
下面是一个使用w权限打开文件的例子：
例子中使用w权限打开该文件，并写入两行。（如果该文件存在，则内容会被覆盖）
fhand.write() 不会自动添加换行符，所以如果需要换行，需在末尾添加 \n 。
下面我们写一个统计文件中词频的程序。
它会统计文件中各个词的出现的次数，然后由高到低显示出前5个词。
首先我们完成打开和关闭文件的程序内容：
在例子中，由用户输入文件名，并且使用异常捕获以处理文件打开时的错误。
下面对内容进行统计：
这个程序：
如此，我们就在字典中存放了 单词:次数 的键值对。
由于字典不能保存顺序，所以不能对其进行排序。为此，将每个键值对都添加到一个列表中：
在列表 word_list 中，每一项都是一个元组，每个元组第一个值是单词出现的次数，第二个值是单词内容。
对其进行逆向（由大到小）排序：
打印最终结果：
整个程序如下：
下面是程序运行结果的示例：
Zip文件格式是通用的文档压缩标准。自1.6版本起，Python中zipfile模块能够直接处理zip文件里的数据，例如需要将对应目录或多个文件打包或压缩成zip格式，或者需要查看一个zip格式的归档文件中部分或者所有文件同时避免讲这些文件展开到磁盘上。使用ZipFile类来 *** 作zip文件。
创建一个ZipFile对象，表示一个zip文件。
参数file：文件的路径或者类似文件对象
参数mode：读"r",写入"w",添加"a"
参数compression: ZIP_STORED(无压缩),ZIP_DEFLATED(压缩，需要zlib支持)
参数allowZip64:默认情况下报错，将其设为True，ZipFile将用ZIP64扩展进行创建文件。
下面示例演示了读取一个zip文档，将文档里所有文件解压到名为"work"的文件里。
import zipfile
if __name__ == "__main__":
zFile = zipfile.ZipFile("F:\\txt.zip","r")
#ZipFile.namelist():获取ZIP文档内所有文件的名称列表
for fileM in zFile.namelist():
zFile.extract(fileM,"F:\\work")
zFile.close()
read(self,name,pwd=None)获取ZIP文档内文件的二进制数据
下面例子演示了使用read方法获取ZIP文档中mango.txt文件的数据，并写到copy.txt文件中
import zipfile
if __name__ == "__main__":
zipFile = zipfile.ZipFile('F:\\test.zip','r')
data = zipFile.read("mango.txt")
(lambda f,d:(f.write(d),f.close()))(open("F:\\copy.txt,'w"),data)
zipFile.close()
write(self, filename, arcname=None, compress_type=None)将指定文件写入ZIP文档中
参数filename:需要写入文件的路径
参数arcname:文件写入ZIP文档后保存的文件名
参数compress_type:压缩方法(ZIP_STORED或ZIP_DEFAULED)
下面离子演示了创建一个zip文档，将test.docx文件写入压缩文档里面。
import zipfile
if __name__ == "__main__":
zipFile = zipfile.ZipFile("F:\\test.zip","w")
zipFile.write("F:\\test.docx","ok.docx",zipfile.ZIP_DEFLATED)
zipFile.close()
getinfo(name)返回一个ZipInfo类的对象。
import zipfile
if __name__ == "__main__":
zipInfo = zipFile.getinfo(ok.docx)
print("filename:",zipInfo.filename)
print("date_time:",zipInfo.date_time)
常用函数
关闭归档文件，你必须在退出程序之前调用close()否则将不会写入关键记录数据。
返回一个ZipInfo对象，其中包含有关归档成员name的信息。针对一个目前并不包含于归档中的名称调用getinfo()将会引发KeyError。
返回一个列表，其中包含每个归档成员的ZipInfo对象。如果是打开一个现有归档则这些对象的排列顺序与他们对于条目在磁盘上的实际ZIP文件中的顺序一致。
返回按名称排列的归档成员列表。
以二进制文件类对象的形式访一个归档成员。name可以是归档内某个文件的名称也可以是某个ZipInfo对象。如果包含了mode形参，则它必须为"r"(默认值)或"w"。pwd为用于解密已加密Zip文件的密码。
open()也是一个上下文 管理器，因此支持with语句：
with ZipFile('spam.zip') as myzip:
with myzip.open('eggs.txt') as myfile:
print(myfile.read())
如果mode为“r”则文件类对象(ZipExtFile)将只读并且提供下列方法：read(),readline(),readlines(),seek(),tell(),__iter__(),__next__()。这些对象可独立于ZipFile进行 *** 作。
如果mode='w'则返回一个可写入的文件句柄，它将支持write()方法。当一个可写入的文件句柄被打开时，尝试读写ZIP文件中的其他文件将会引发ValueError。
当写入一个文件时，如果文件大小不能预先确定但是可能超过2GiB，可传入force_zip64=True以确保标头格式能够支持超大文件。如果文件大小可以预先确定，则在构造ZipInfo对象时应设置file_size,并将其作name形参。
从归档中提取一个成员放入当前工作目录；member必须为成员的完整名称或ZipInfo对象。成员的文件信息会尽可能精确地被提取。path指定一个要提取到的不同目录。member可以是一个文件名或ZipInfo对象。pwd是用于解密文件的密码。返回所创建的经正规化的路径(对应于目录或新文件)。
从归档中提取出所有成员放入当前工作目录。path指定一个要提取到的不同的目录。members为可选项且必须为namelist()所返回列表的一个子集。pwd是用于解密文件的密码。
警告：绝不要未经预先检验就从不可靠的源中提取归档文件。 这样有可能在 path 之外创建文件，例如某些成员具有以 "/" 开始的文件名或带有两个点号 ".." 的文件名。 此模块会尝试防止这种情况。 参见 extract() 的注释。
将归档是目录表打印到sys.stdout.
设置pwd为用于提取已加密文件的默认密码。
返回归档中文件name的字节数据。name是归档中文件的名称，或是一个ZipInfo对象。归档必须以读取或追加方式打开。pwd为用于已加密文件的密码，并且如果指定该参数则它将覆盖通过setpassword()设置的默认密码。 on a ZipFile that uses a compression method 在使用 ZIP_STORED , ZIP_DEFLATED , ZIP_BZIP2 或 ZIP_LZMA 以外的压缩方法的 ZipFile 上调用 read() 将引发 NotImplementedError 。 如果相应的压缩模块不可用也会引发错误。
读取归档中的所有文件并检查他们的CRC和文件头。返回第一个已损坏文件的名称，在其他情况下则返回None。
将名为filename的文件写入归档，给予的归档名为arcname(默认情况下将与filename一致，但是不带驱动器盘符并会移除开头的路径分隔符)。compress_type如果给出，它将覆盖作为构造器compression形参对于新条目所给出的值。类似地，compresslevel如果给出也将覆盖构造器。归档必须使用"w","x“或"a"模式打开。
将一个文件写入归档。 内容为 data ，它可以是一个 str 或 bytes 的实例；如果是 str ，则会先使用 UTF-8 进行编码。 zinfo_or_arcname 可以是它在归档中将被给予的名称，或者是 ZipInfo 的实例。 如果它是一个实例，则至少必须给定文件名、日期和时间。 如果它是一个名称，则日期和时间会被设为当前日期和时间。 归档必须以 'w', 'x' 或 'a' 模式打开。
ZIP文件的名称
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个 *** 作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么 *** 作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除 *** 作之外还有取余数 *** 作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与 *** 作，or表示或 *** 作，not表示非 *** 作。而不是C++或者是Java当中的&&, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下 *** 作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的 *** 作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，>表示大于，>=表示大于等于， <表示小于，<=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not >and >or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+ *** 作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式 *** 作 ，并且在格式 *** 作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f *** 作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片 *** 作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分 *** 作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的 *** 作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close *** 作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本 *** 作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些 *** 作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
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