The Python Tutorial

Python是一个容易学习，功能强大的编程语言。 它具有简单高效的高层次数据结构但是却有有效的面向对象编程方法。 Python的优雅语法和动态类型，以及其解释的性质，使其成为大多数平台上许多领域的脚本和快速应用程序开发的理想语言。

Python 官网https://www.python.org/ 为各大主流平台免费提供了源码及二进制格式的python 解析器和广泛的标准库，并且可以自由分发。 从该站点还找到许多免费的第三方Python模块，程序和工具以及其他文档的发行版的连接。

Python解释器很容易扩展，用C或C++（或其他可从C调用的语言）实现的新功能和数据类型。 Python 还可以作为定制化程序的扩展语言。

本教程简单地介绍了Python语言和系统的基本概念和功能。 有助于获得一个方便实际操作的Python解释器，但所有示例都不依赖于文档外部，所以本教程也可以脱机阅读。

至于标准对象和模块的描述，请参阅Python标准库。 The Python Language Reference 给出了一个更正式的语言定义。 如果要使用C/C++语言编写扩展工具，请参阅 Extending and Embedding the Python Interpreter and Python/C API Reference Manual. 还有几本深入Python的书。

本教程不会全面涵盖每一个功能，甚至不包含所有常用的功能。 相反，它引入了许多Python最值得注意的特性，并且让你对该语言的我与风格有一些认知。 阅读完后，您将能够读写Python模块和程序，并为了解更多关于Python标准库中描述的各种Python库模块打下基础。

The Glossary is also worth going through.

• 1. 引言
• 2. Using the Python Interpreter
  • 2.1. Invoking the Interpreter
    • 2.1.1. Argument Passing
    • 2.1.2. Interactive Mode
  • 2.2. The Interpreter and Its Environment
    • 2.2.1. Source Code Encoding
• 3. An Informal Introduction to Python
  • 3.1. Using Python as a Calculator
    • 3.1.1. 数字
    • 3.1.2. 字符串
    • 3.1.3. 列表
  • 3.2. First Steps Towards Programming
• 4. More Control Flow Tools
  • 4.1. if Statements
  • 4.2. for Statements
  • 4.3. The range() Function
  • 4.4. break and continue Statements, and else Clauses on Loops
  • 4.5. pass Statements
  • 4.6. Defining Functions
  • 4.7. More on Defining Functions
    • 4.7.1. Default Argument Values
    • 4.7.2. Keyword Arguments
    • 4.7.3. Arbitrary Argument Lists
    • 4.7.4. Unpacking Argument Lists
    • 4.7.5. Lambda Expressions
    • 4.7.6. Documentation Strings
    • 4.7.7. Function Annotations
  • 4.8. Intermezzo: Coding Style
• 5. Data Structures
  • 5.1. More on Lists
    • 5.1.1. Using Lists as Stacks
    • 5.1.2. Using Lists as Queues
    • 5.1.3. List Comprehensions
    • 5.1.4. Nested List Comprehensions
  • 5.2. The del statement
  • 5.3. Tuples and Sequences
  • 5.4. Sets
  • 5.5. Dictionaries
  • 5.6. Looping Techniques
  • 5.7. More on Conditions
  • 5.8. Comparing Sequences and Other Types
• 6. Modules
  • 6.1. More on Modules
    • 6.1.1. Executing modules as scripts
    • 6.1.2. The Module Search Path
    • 6.1.3. “Compiled” Python files
  • 6.2. Standard Modules
  • 6.3. The dir() Function
  • 6.4. Packages
    • 6.4.1. Importing * From a Package
    • 6.4.2. Intra-package References
    • 6.4.3. Packages in Multiple Directories
• 7. Input and Output
  • 7.1. Fancier Output Formatting
    • 7.1.1. Old string formatting
  • 7.2. Reading and Writing Files
    • 7.2.1. Methods of File Objects
    • 7.2.2. Saving structured data with json
• 8. Errors and Exceptions
  • 8.1. Syntax Errors
  • 8.2. Exceptions
  • 8.3. Handling Exceptions
  • 8.4. Raising Exceptions
  • 8.5. User-defined Exceptions
  • 8.6. Defining Clean-up Actions
  • 8.7. Predefined Clean-up Actions
• 9. Classes
  • 9.1. A Word About Names and Objects
  • 9.2. Python Scopes and Namespaces
    • 9.2.1. Scopes and Namespaces Example
  • 9.3. A First Look at Classes
    • 9.3.1. Class Definition Syntax
    • 9.3.2. Class Objects
    • 9.3.3. Instance Objects
    • 9.3.4. Method Objects
    • 9.3.5. Class and Instance Variables
  • 9.4. Random Remarks
  • 9.5. Inheritance
    • 9.5.1. Multiple Inheritance
  • 9.6. Private Variables
  • 9.7. Odds and Ends
  • 9.8. Iterators
  • 9.9. Generators
  • 9.10. Generator Expressions
• 10. Brief Tour of the Standard Library
  • 10.1. Operating System Interface
  • 10.2. File Wildcards
  • 10.3. Command Line Arguments
  • 10.4. Error Output Redirection and Program Termination
  • 10.5. String Pattern Matching
  • 10.6. Mathematics
  • 10.7. Internet Access
  • 10.8. Dates and Times
  • 10.9. Data Compression
  • 10.10. Performance Measurement
  • 10.11. Quality Control
  • 10.12. Batteries Included
• 11. Brief Tour of the Standard Library — Part II
  • 11.1. Output Formatting
  • 11.2. Templating
  • 11.3. Working with Binary Data Record Layouts
  • 11.4. Multi-threading
  • 11.5. Logging
  • 11.6. Weak References
  • 11.7. Tools for Working with Lists
  • 11.8. Decimal Floating Point Arithmetic
• 12. Virtual Environments and Packages
  • 12.1. Introduction
  • 12.2. Creating Virtual Environments
  • 12.3. Managing Packages with pip
• 13. What Now?
• 14. Interactive Input Editing and History Substitution
  • 14.1. Tab Completion and History Editing
  • 14.2. Alternatives to the Interactive Interpreter
• 15. Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations
  • 15.1. Representation Error
• 16. Appendix
  • 16.1. Interactive Mode
    • 16.1.1. Error Handling
    • 16.1.2. Executable Python Scripts
    • 16.1.3. The Interactive Startup File
    • 16.1.4. The Customization Modules