Python 编程基础速查手册
简介
适用场景：教学备课、考试复习、入门开发者快速上手。目标：在几分钟内定位语法要点、常用标准库和排错方法，可直接用于课堂板书、作业提示与初级脚本编写。
目录结构
- 基础语法与数据类型
- 变量与命名与可变性
- 控制流
- 函数
- 异常处理
- 模块与包
- 文件与 IO
- 环境管理
- 常见任务步骤
- 代码片段速取
- 排错清单
- 质量与规范
- 注意事项
- 快速检查清单
- FAQ
- 总结
1. 基础语法与数据类型
1.1 内置数据类型
- int：整数
- float：浮点数
- str：字符串（不可变）
- bool：布尔
- list：列表（可变）
- tuple：元组（不可变）
- dict：字典（可变，键唯一）
- set：集合（可变，元素唯一）
1.2 常见操作
- 切片：seq[start:end:step]
- 示例：s[1:5], s[:3], s[::2], s[::-1]
- 成员判断：x in seq / x in dict / x in set
- 字典取值与默认值：d.get(key, default)
- 集合去重：unique = set(lst)
s = "abcdef"
print(s[1:4]) # 'bcd'
d = {"a": 1}
print(d.get("b", 0)) # 0
unique = list(set([1,1,2,3]))
2. 变量与命名与可变性
2.1 命名规范
- 小写加下划线（snake_case）：max_score, user_id
- 模块、包：小写
- 常量：UPPER_CASE
2.2 可变 vs 不可变
- 不可变：int/float/bool/str/tuple；赋值会创建新对象
- 可变：list/dict/set；原地修改会影响所有引用
注意
- 可变对象作为默认参数会产生共享状态风险，详见“注意事项”。
3. 控制流
3.1 条件与循环
if x > 0:
...
elif x == 0:
...
else:
...
for item in iterable:
...
while cond:
...
3.2 列表推导式
squares = [x*x for x in nums if x % 2 == 0]
4. 函数
4.1 定义与参数
- 位置参数、关键字参数、默认值
- args 与 kwargs：收集不定数量参数
def foo(a, b=0, *args, **kwargs):
return a + b
4.2 返回值与早退
def find_first_even(nums):
for n in nums:
if n % 2 == 0:
return n # 早退
return None
4.3 lambda
key_fn = lambda p: p["score"]
5. 异常处理
5.1 结构
try:
risky()
except ValueError as e:
...
except (TypeError, KeyError):
...
else:
# try 块无异常时执行
...
finally:
# 总会执行
...
5.2 捕获具体异常
5.3 自定义异常
class BusinessError(Exception):
"""业务语义异常"""
pass
6. 模块与包
6.1 导入
- import module
- from module import name
- 绝对导入优先，相对导入用于包内结构（from .sub import x）
6.2 init.py
6.3 常用标准库速览
- pathlib：面向对象路径
- datetime：日期时间
- json：序列化/反序列化
- re：正则
- subprocess：子进程
- itertools：迭代工具
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
import json, re, subprocess
from itertools import groupby, chain
7. 文件与 IO
7.1 Path 方法（UTF-8）
from pathlib import Path
p = Path("data.txt")
text = p.read_text(encoding="utf-8")
p.write_text("hello", encoding="utf-8")
7.2 with 上下文
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
data = f.read()
提示
8. 环境管理
8.1 创建隔离环境
- 创建：python -m venv .venv
- 激活：
- Windows: .venv\Scripts\activate
- macOS/Linux: source .venv/bin/activate
- 退出：deactivate
8.2 依赖安装与冻结
- 安装：pip install package
- 冻结：pip freeze > requirements.txt
- 复现：pip install -r requirements.txt
注意
- 确认 python -V 与 pip -V 指向同一解释器（虚拟环境）。
9. 常见任务步骤
9.1 读写配置（JSON）
- 读取：
import json, sys
from pathlib import Path
cfg = json.loads(Path("config.json").read_text(encoding="utf-8"))
- 写入（保留中文）：
json_str = json.dumps(cfg, ensure_ascii=False, indent=2)
Path("out.json").write_text(json_str, encoding="utf-8")
9.2 解析命令行参数（argparse）
- 定义参数
- 必填与可选
- 示例命令
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-i", "--input", required=True, help="输入文件")
parser.add_argument("-o", "--output", default="out.json")
parser.add_argument("--verbose", action="store_true")
args = parser.parse_args()
# 示例：python app.py -i data.json --verbose
9.3 正则提取（re.findall 与分组）
- 邮箱：r"[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+.[A-Za-z]{2,}"
- 手机号（中国大陆）：r"\b1[3-9]\d{9}\b"
- 日期（YYYY-MM-DD）：r"\b\d{4}-\d{2}-\d{2}\b"
import re
emails = re.findall(r"[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Za-z]{2,}", text)
dates = re.findall(r"(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})", text) # 分组
9.4 计时与日志
import time, logging
start = time.perf_counter()
# ... 代码 ...
elapsed = time.perf_counter() - start
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s"
)
logging.info("done in %.3fs req_id=%s", elapsed, "ABC123")
9.5 数据处理
nums = [3,1,2,2]
res = sorted(set(nums)) # 业务排序可自定义 key
d = d1 | d2 # 3.9+
# 兼容写法：d = {**d1, **d2}
提示
10. 代码片段速取
# 字符串格式化
f"用户 {name} 分数 {score:.2f}"
# 列表推导
squares = [x*x for x in nums if x % 2 == 0]
# 安全读文件
from pathlib import Path
p = Path("data.txt")
data = p.read_text(encoding="utf-8")
11. 排错清单
11.1 常见异常
- IndentationError：缩进错误（混用空格/Tab）
- TypeError：类型不匹配
- KeyError / IndexError：键/索引不存在
- FileNotFoundError：文件路径错误
11.2 快速定位
- 最小化可复现示例（删除不相关代码）
- 打印关键变量（或使用 logging.debug）
- 断点调试：pdb 或 VSCode
# pdb
import pdb; pdb.set_trace()
# 或：python -m pdb script.py
11.3 环境问题
- 检查版本：python -V 与 pip -V
- 检查虚拟环境是否激活：which python / where python
12. 质量与规范
12.1 代码风格
- PEP 8 基本风格（缩进4空格、行宽 ≤ 79）
- 函数保持单一职责
12.2 类型注解与文档
from typing import List, Dict
def top_n(scores: Dict[str, int], n: int = 3) -> List[str]:
"""返回分数最高的前 n 个用户"""
return sorted(scores, key=scores.get, reverse=True)[:n]
12.3 单元测试（pytest）
- 命名以 test_ 开头；三步法：Arrange-Act-Assert
- 使用临时目录隔离副作用（tmp_path）
# test_app.py
def test_write(tmp_path):
p = tmp_path / "out.txt"
p.write_text("hello", encoding="utf-8")
assert p.read_text(encoding="utf-8") == "hello"
13. 注意事项
注意
- 浮点误差：使用 math.isclose 比较；金额用 Decimal 处理。
- 可变默认参数陷阱：默认值用 None，再在函数内初始化。
- 浅拷贝与深拷贝：copy.copy 复制一层；copy.deepcopy 递归复制嵌套对象。
- 字典合并运算符 | 需要 Python 3.9+。
from math import isclose
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
from copy import copy, deepcopy
def add_item(x=None):
x = [] if x is None else x
x.append(1)
return x
14. 快速检查清单
- 环境已创建并可复现（requirements.txt 完整）
- 输入/输出路径存在且可写
- 所有异常有兜底处理（日志或用户提示）
- 日志包含请求标识与时间戳
- 配置/文件统一 UTF-8 编码
15. FAQ
15.1 如何读取大文件且省内存？
with open("big.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
process(line)
15.2 如何提升运行速度？
- 选择合适数据结构（list/tuple/set/dict）
- 避免重复计算（缓存/记忆化）
- 使用生成器（yield）延迟计算
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def fib(n):
if n < 2: return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
def gen():
for i in range(10):
yield i*i
16. 总结
- 掌握核心语法（数据类型、控制流、函数）与异常处理是入门关键。
- 日常开发优先使用 pathlib、json、re、logging 等标准库，结合 argparse 快速构建脚本。
- 用 venv 管理环境、requirements.txt 固定依赖，确保可复现。
- 排错遵循“小步验证、最小复现、断点调试”，日志记录时间戳与请求标识。
- 牢记三大坑位：浮点误差、可变默认参数、浅/深拷贝差异。
