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

1. 基础语法与数据类型
2. 变量与命名与可变性
3. 控制流
4. 函数
5. 异常处理
6. 模块与包
7. 文件与 IO
8. 环境管理
9. 常见任务步骤
10. 代码片段速取
11. 排错清单
12. 质量与规范
13. 注意事项
14. 快速检查清单
15. FAQ
16. 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

• 可读、简洁，避免多层嵌套

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

• 适合简短表达式

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

• 优先捕获具体类型，避免裸 except

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

• 标识包，控制导出内容（all）

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

• 统一使用 UTF-8，避免跨平台编码问题。

8. 环境管理

8.1 创建隔离环境

1. 创建：python -m venv .venv
2. 激活：
   • Windows: .venv\Scripts\activate
   • macOS/Linux: source .venv/bin/activate
3. 退出：deactivate

8.2 依赖安装与冻结

1. 安装：pip install package
2. 冻结：pip freeze > requirements.txt
3. 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）

1. 读取：

import json, sys
from pathlib import Path
cfg = json.loads(Path("config.json").read_text(encoding="utf-8"))

2. 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）

1. 定义参数
2. 必填与可选
3. 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

• 列表去重后排序：

nums = [3,1,2,2]
res = sorted(set(nums))  # 业务排序可自定义 key

• 字典合并：

d = d1 | d2  # 3.9+
# 兼容写法：d = {**d1, **d2}

提示

• 字典合并“右侧覆盖左侧”。

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？

• 行迭代与流式处理

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。