Python

Python（英國發音：/ˈpaɪθən/；美國發音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括结构化、过程式、反射式、面向对象和函数式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。它的语言结构以及面向对象的方法，旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写逻辑清晰的代码。

Python
多范型：过程式、结构化、模块化、反射式、面向对象、函数式
設計者吉多·范罗苏姆
實作者Python软件基金会
1991年​（1991）[1]
当前版本
  • 3.12.4 (2024年6月6日；穩定版本)[2]
  • 3.13.0b2 (2024年6月6日；测试版本)[3]
型態系統鸭子类型[4]、动态、强类型[5]、渐进（自从3.5）[6]
操作系统跨平臺
許可證Python软件基金会许可证
文件扩展名.py、.pyi、.pyc、.pyd、.pyo（3.5之前）[7]、.pyw、.pyz（自从3.5）[8]
網站
主要實作產品
CPython、PyPy、Stackless Python、MicroPython、CircuitPython、Pyston[9]、RustPython[10]、IronPython、Jython
衍生副語言
Cython、RPython、Starlark[11]
啟發語言
ABC[12]、ALGOL 68[13]、APL[14]、C[15]、C++[16]、CLU[17]、Dylan[18]、Haskell[19]、Icon[20]、Java[21]、Lisp[22]、Modula-3[16]、Perl[23]、Standard ML[14]
影響語言
Boo、Cobra、CoffeeScript[24]、D、F#、Genie[25]、Go、Groovy、JavaScript[26][27]、Julia[28]、Nim、Ruby[29]、Swift[30]

吉多·范罗苏姆于1980年代后期开始研发Python，作为ABC语言的后继者[20]，它也可以被视为采用了叫做M-表达式的中缀表示法的一种LISP方言[31]。吉多·范罗苏姆于1991年首次发布 Python 0.9.0[32]。Python 2.0于2000 年发布并引入了新功能。Python 3.0于2008年发布，它是该语言的主要修订版，并非完全向后兼容。Python 2于2020年随2.7.18版停止支持[33]。

Python的设计哲学，强调代码的可读性和简洁的语法，尤其是使用空格缩进来划分代码块。相比於C语言或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

Python解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行，它的官方直譯器CPython是用C语言编写的。Python是一個由社群驱动的自由软件，目前由Python软件基金会管理。Python是最受欢迎的编程语言之一[34][35][36][37]。

歷史
Python創始人吉多·范羅蘇姆在2006年O'Reilly开源大会（OSCON）的照片

Python的創始人吉多·范羅蘇姆，在1982年至1995年间，参与了荷兰数学和计算机科学研究学会多个项目的工作[38]。1989年的聖誕節期間，他決心開發一個新的腳本解釋程式，作為ABC語言的繼承者，并且用它替代Unix shell和C语言来进行系统管理[20]，担负与Amoeba操作系统[39]之间的交互操作并进行例外处理[12]。他是BBC電視劇《Monty Python的飛行馬戲團》的爱好者，所以选取了Python作为这个编程语言的名字[40]。范羅蘇姆作为Python的主要開發者，独自担负这个项目的发展决策者职责，直到2018年7月12日，他宣布从終身仁慈獨裁者（BDFL）的职位上“永久休假”[41][42]。他在2019年1月至11月参与了第一届五人掌控委员会继续领导项目发展[43][44]。

在1991年2月，范羅蘇姆在alt.sources上发布了最初代码（标记为版本0.9.0）[1]，这时就已经存在了带继承的类、例外处理、函数和核心类型list、dict、str等。在这个最初发行中就有了从Modula-3引进的模块系统[45]，和例外处理机制[12]。在1994年1月，Python达到了版本1.0[46]，其主要新特征是由Amrit Prem提供的函数式编程工具lambda、map、filter和reduce[47]。受Modula-3启发，Python 1.1介入了缺省参数值，Python 1.3介入了关键字参数。Python 1.4介入了对复数的内建支持，还包含了采取名字修饰的一种基本形式的数据隐藏[48]。

在2000年10月，Python 2.0發布，它介入了列表推导式，这是从函数式编程语言Haskell中引进的；它支持了Unicode，还向垃圾回收系统增加了环检测算法[49]。Python 2.1支持了静态嵌套作用域和闭包[50]。Python 2.2进行了重大革新，将Python中用C语言写成的类型，和用Python语言写成的类，统一成在同一个层级中，使得Python的对象模型成为纯粹而一致的对象模型[51]；还介入了迭代器[52]，受CLU和Icon启发的生成器[53]，和描述器协议[54]。Python 2.3介入了从Dylan引进的方法解析次序[18]。Python 2.4介入了集合类型，和函数修饰器[55]。Python 2.5介入了with语句[56]，并在官方实现中介入了抽象语法树[57]。

在2008年12月，Python 3.0發布，它对语言做了较大修订而不能完全后向兼容[58]。Python 3发行包括了2to3实用工具，它（至少部份的）自动将Python 2代码转换成Python 3代码[59]。Python 3.4介入了异步I/O模块[60]。Python 3.5介入了类型提示[61]，和采用async/await语法的协程[62]。Python 3.8介入了赋值表达式[63][64]。Python 3.9介入了内建的针对容器类的泛化别名（types.GenericAlias）类型[65]，并在官方实现中介入了新的语法解析器[66]。Python 3.10介入了结构式模式匹配[67]，和内建的联合类型（types.UnionType）[68]。Python 3.11对官方实现进行了优化提速[69]，并介入了except*子句[70]。Python 3.12介入了类型参数语法和type语句[71]，并废弃或移除了一些过时的模块和功能。

Python 2.7的产品寿命结束日期最初设定为2015年，由于大量现存代码不能移植到Python 3，而延期支持至2020年[72]。当前只有Python 3的稳定版本3.11和3.12与预览版本3.13正在被完全支持，但仍提供对3.8、3.9和3.10版本的安全性修正[73]。

在2023年12月，活跃的Python核心开发者，选举Pablo Galindo Salgado、Gregory P. Smith、Barry Warsaw、Emily Morehouse和Thomas Wouters，为2024年度“掌控委员会”的五位成员来领导这个项目[74]。

特徵與設計哲學

Python是多范型编程语言。它完全支持结构化编程和面向对象编程，还有很多特征支持函数式编程和元编程比如元对象协议（元类和魔术方法[75]）。通过扩展还可以支持很多范型，包括面向方面编程[76]、契约式设计[77]和逻辑编程[78]。

Python使用动态类型，在内存管理上采用引用计数和环检测相结合的垃圾回收器[79]。它的特征还有动态名字解析（后期绑定），即在程序执行期间绑定方法和变量的名字。

Python對遵循LISP傳統的函数式编程提供了有限的支持[80]，它提供了 map、filter和reduce函数[81]；列表推导式、字典、集合和生成器表达式。標準庫中的模組functools和itertools，实现了从Haskell和Standard ML借鉴来的函數式工具[82]。

Python的設計理念是“優雅”、“明確”、“簡單”，它的一些重要準則被合稱為「Python之禅」。在Python解釋器内運行import this可以獲得完整的列表，下面举出其中首要：

  • 優美优于丑陋。明瞭优于隐晦。
  • 简单优于复杂。复杂优于凌乱。
  • 扁平优于嵌套。稀疏优于稠密。
  • 可读性很重要。

Python開發者的方法论是“用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事”，显著不同于以Perl语言为代表的“不止一种方法去做一件事”風格。Python開發者在設計語言時，如果面臨多種選擇，一般會選擇明確没有或者很少有歧義的語法。

范羅蘇姆认为ABC語言非常優美和强大，它没有取得成功的原因是不開放造成的[83]，故而将Python本身設計為可擴充的[84]。Python並不把所有的特性和功能都集成到語言核心，而是提供了豐富的API和工具，以便程式設計師能够輕鬆地使用Python、C语言、Cython來編寫擴充模組。Python还可以通过外界函数接口如标准库中的ctypes等，来提供C语言兼容数据类型，并访问动态链接库或共享库中的函数[85]，从而对用其他語言編寫的程式進行集成和封裝。

在Python的官方实现CPython中，一般避開不成熟的或者對非重要部位的加快運行速度的優化。在某些對運行速度要求很高的情況，可以使用具备JIT技术的Python实现或安装JIT扩展模块[86]。

語法和语义

Python為了讓程式碼具備高度的可閱讀性，在設計時盡量使用了其它語言常用的符號和英文單字。

行结构

Python支持使用反斜杠作为行接续符，将多个物理行合成为一个逻辑行[87]。在圆括号、方括号或花括号之中的表达式，可以分裂跨越多于一个物理行而不使用反斜杠，这被称为“隐式行接续”[88]。注释开始于并非字符串文字一部份的一个井号#，并结束于物理行结尾；注释标示逻辑行的结束，除非已受制于隐式行接续规则；注释在语法上被忽略[89]。

简单语句包含在一个单一的逻辑行之内，Python支持使用分号作为分隔符，将多个简单语句合并入语法意义上的一行之中[90]。

縮排

Python语法中的复合语句，包含（成组的）其他语句；它们以某种方式影响或控制这些其他语句的执行。Python的复合语句包含一个或多个子句（clause），子句构成自一个头部（header）和一个套件（suite）。特定复合语句的子句头部都在同样的缩排层级上，每个子句头部开始于一个唯一标识关键字，并结束于一个冒号。套件是这个子句所控制的一组语句，套件有两种形式，可以是与头部在同一行上的一个或多个由分号分隔的简单语句，它们跟随在这个头部的冒号之后；或者是在后续诸行上的一个或多个缩排的语句，只有这种套件形式可以包含嵌套的复合语句[91]。

Python語言遵循越位規則，利用縮排来形成语句套件，即语法意义上的块。连续诸行的缩排层级，被用来生成语法解析器才能见到的INDENT和DEDENT记号[92]，二者的作用相当于C语言家族的花括号，或Pascal语言家族的关键字begin和end。增加縮排就生成INDENT记号，減少縮排就生成DEDENT记号。根據PEP 8的規定[93]，使用4個空格來表示每級縮排。[lower-alpha 1]

tab字符（从左至右）被替代为1至8个空格，使得直到tab之前的诸字符加上这些替代空格的字符总数，是8的倍数（这意图同于Unix所用规则）。前导于第一个非空白字符的空格的总数，确定了这一行的缩排层级。缩排所用诸字符，不能使用反斜杠来拆分成多个物理行；直到第一个反斜杠之前的空白确定缩排层级。如果源代码文件混合了tab和空格，并且在这种方式下缩排的意义依赖于一个tab相当于多少个空格，则这种缩排因不一致性而被报错并拒绝[94]。

关键字

Python有如下35个关键字；它们不能用作标识符[95]：

  • and
  • as
  • assert
  • async
  • await
  • break
  • class
  • continue
  • def
  • del
  • elif
  • else
  • except
  • False
  • finally
  • for
  • from
  • global
  • if
  • import
  • in
  • is
  • lambda
  • None
  • nonlocal
  • not
  • or
  • pass
  • raise
  • return
  • True
  • try
  • while
  • with
  • yield

内建常量True、False和None于Python版本3.0中成为关键字，关键字nonlocal介入于版本3.0[96]，关键字async和await介入于版本3.5[97]，并在版本3.7中成为正式关键字[98]。

在Python中，将只在特定上下文中保留的标识符，称为“软关键字”[99]：

  • match、case和通配符_，介入于版本3.10，它们在与模式匹配语句有关的上下文中，可以在语法上充当关键字；但是这种区分只在语法解析器层次进行，并非在词法分析记号化层次。
  • type，介入于版本3.12，它用在type语句之中。

标识符

标识符就是名字，在ASCII范围内（U+0001..U+007F），可用于标识符的字符为：大写字母A至Z和小写字母a至z，下划线_以及数字0至9，但首字不可以用数字。如下命名约定[100]，是为“保留标识符类”[101]：

  • _spam（单下划线开头）：弱“内部使用”标识。对于from M import *，将不导入所有以下划线开头的对象。
  • spam_（单下划线结尾）：为了避免与python关键字的命名冲突。
  • __spam（双下划线开头）：在命名一个类特性的时候，采用名字修饰，比如在类SpamEggs内，__spam将变成_SpamEggs__spam[102]。
  • __spam__（双下划线开头双下划线结尾）：指那些包含在用户控制的命名空间中的“魔术”方法或特性，比如__delattr__、__dir__、__doc__、__getattribute__、__init__、__new__、__repr__、__setattr__、__sizeof__等。建议永远不要将这样的命名方式应用于自己的变量或函数。

在Python文献中经常使用的元语法变量是spam和eggs而非传统的foo和bar[102]。

語句

Python的语句包括简单语句：

  • 赋值语句，记号为等号=。赋值语句被用来将名字绑定（含重新绑定）到值，以及用来修改可变对象的特性或项目。
    • Python还支持增广赋值语句[103]，将一个二元运算和一个赋值语句合并成一个单一语句，例如x += 1。
    • Python支持“序列解包”（sequence unpacking）[104]：在等号左侧可以是一个表达式列表，其中每个表示式都可求值成能被赋值的东西（变量、可写特性等）；在等号右侧相应的是一个“可迭代”对象，它在被迭代时产生的值的数量，同于左手侧可写表达式的数量；赋值语句对这个对象进行迭代，将产生的每个值分别赋值给左侧对应的可赋值者。在等号右侧直接包装出序列解包所要求的元组，就形成了并行赋值，可以同时给多个变量赋值，还可以交换两个变量的值。[lower-alpha 2]
  • 表达式语句，用来交互式的计算并写出一个值，或者用来调用一个过程（即返回无含义结果的函数），在Python中过程返回值None。
  • global语句，是在整个当前代码块中成立的声明，它意味着随后列出的标识符被解释为全局变量。
  • nonlocal语句，导致随后列出的标识符，提及在除了全局作用域之外的最近包围作用域中的先前绑定变量。
  • type语句，介入于版本3.12，声明作为类型别名类型（typing.TypeAliasType）的实例的一个类型别名。
  • pass語句，充当NOP，表示此行為空，不執行任何操作。
  • assert語句，用於程式調適階段時測試執行條件是否滿足。
  • continue语句，越过这次迭代并继续进行下个项目。
  • break语句，从循环中跳出。
  • return语句，用来从函数返回值。当函数执行到return语句时，它会停止执行并将指定的值返回给调用者。
  • raise语句，抛出一个例外。
  • yield语句，使用它从一个生成器中返回一个值。在版本2.5之前，信息只能单向的从生成器传递出来。[lower-alpha 3]
    • 自此版本2.5，重定义yield为表达式[105]，通过它的返回值将信息传递进入生成器函数中[106]，从而能够支持协程功能[106]。[lower-alpha 4]yield语句在语义上等价于加圆括号的yield表达式[107]。
    • 自从版本3.3，提供了yield from语句，含有这个语句的“委托生成器”将其部份运算委托给另一个“子生成器”，将传入信息递送给它并直接回传它产生的值[108]。版本3.4在异步I/O框架中扩展了基于生成器的协程[109]，这个扩展自从Python 3.8已经被弃用[110]。
    • 自从版本3.6，介入了生成async for语句所用的异步迭代器的异步生成器[111]。
  • import语句，导入一个模块或包，它组合了两种操作，查找指名的模块，接着将找到的结果绑定到在局部作用域中的名字。导入语句有三种形式（下述语句样本中的方括号表示其中内容为可选的）：
    • import 模块名字 [as 别名]，找到一个模块，装载它，如果有需要的话初始化它；在这个导入语句出现的作用域的局部名字空间中，定义一个名字或一些名字[112]。
    • from 模块名字 import 定义1 [as 别名1], 定义2 [as 别名2], ...，找到、装载、必需时初始化一个模块；接着在局部名字空间中，增加到找到指名特性的引用[112]。
    • from 模块名字 import *，在导入语句出现的作用域的局部名字空间中，绑定模块中定义的所有公开的名字[113]。
  • del语句，递归的进行删除。

复合语句：

  • if語句，當條件成立時執行語句套件。它經常包含elif、else子句。
  • while語句，當條件為真時，重複執行語句套件。
  • for語句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次處理迭代器中的每個元素。
  • match语句，用于模式匹配。
  • try語句，它经常包含except、else、finally子句，處理在程式執行中出现的異常情況。Python支持并广泛使用例外处理，作为检测错误状况和程序中其他“例外”事件的方式，并提倡在可能出现错误状况的任何时候都使用例外。习惯上访问一个文件或资源不在使用之前进行测试，而是先行尝试使用它，再捕获访问被拒绝引发的例外。[lower-alpha 5]
  • with語句，把一块代码包裹在一个上下文管理器之内。它允许了资源获取即初始化（RAII）式行为，可替代常见的try/finally惯用法。Python使用with语句处理资源[114]，在进入一个作用域的时候调用一个函数，而在离开它的时候调用另一个函数，例如：在一块代码执行之前获取一个锁，并且在此后释放这个锁；或事先打开一个文件，并且事后关闭它。[lower-alpha 6]
  • class語句，是定义类的可执行语句。类的继承列表给出基础类列表，没有继承列表的类，缺省继承基础类object。类的套件接着在新的执行框架（frame）中执行，它使用新建的局部名字空间和原来的全局名字空间。当这个类套件完成执行之时，丢弃它的执行框架并保存它的局部名字空间。一个类对象接着被创建，其基础类采用继承列表，其特性字典采用保存的局部名字空间。类名字接着在原来的局部名字空间中，被绑定到这个类对象。
  • def語句，是定義函數和方法的可执行语句。它的执行在当前局部名字空间中，将函数名字绑定到一个函数对象（对函数的可执行代码的包装器）。这个函数对象包含到当前全局名字空间的引用，作为调用这个函数时使用的全局名字空间。
  • async def语句，用于协程函数定义。await表达式、async for语句和async with语句，只能用在协程函数的主体中。[lower-alpha 7]

块与模块

Python程序构造自代码块。块是作为一个单元执行的Python程序文本，模块、函数主体和类定义都是块。交互式键入的每个命令、脚本文件和脚本命令都是代码块。传递给内建函数eval()和exec()执行的字符串是代码块。

代码块在执行框架（frame）中执行。框架包含一些用于调试的管理信息，并确定在这个代码块执行完成后，执行在何处以及如何继续。名字空间是存储变量的地方，它被实现为字典。有局部名字空间、全局空间即包含此代码块的那个模块的名字空间，和内建名字空间即模块builtins的名字空间；对象的方法是定义在类主体内的函数，它有着嵌套的名字空间。名字空间通过防止命名冲突而支持了模块性，还通过明晰了哪个模块实现了哪个函数而增进可读性和可维护性。

模块是包含Python定义和语句的一个文件，这个文件名字是模块名字附加上后缀.py；在一个模块中，模块的名字（作为字符串）可获得为全局变量__name__的值[113]。包（package）是可以包含子模块或递归性的子包的模块。包在技术上是具有__path__特性的Python模块。可以将包视为文件系统上的目录，而将模块视为这种目录中的文件，但是包和模块不必然源自文件系统[115]。

完整的Python程序，在一个极小初始化的环境中执行：所有内建和标准模块均可获得，但除了sys（各种系统服务）、builtins（内建函数、例外和None）和__main__之外都未被初始化。__main__用来为完整程序的执行提供局部和全局名字。当解释器被调用在交互模态下的时候，它一次一个的读取并执行语句；初始环境同于完整程序，每个语句都在__main__的名字空间中执行。

顶层代码是启动运行的首个用户指定Python模块。__main__是顶层代码运行所在的环境。从命令行使用-m参数，作为顶层脚本运行的模块（作为模块__main__）是代码块。此时__name__变量被设置为"__main__"，籍此可在这个模块中增加直接运行时候执行的代码[113][116]。

名字是通用的引用持有者，它不关联于一个固定的数据类型，但是，一个名字在给定时间，总是被绑定到有一个类型的某个对象上，这就是动态类型的特征。名字的存储位置不“包含”所指示的值，一个共同的值可以赋值给多个名字，一个名字在任何时候，都可以重新绑定到各种不同类型的对象上，包括字符串、过程、具有数据和方法的复杂对象等。如果一个名字绑定在一个块中，它是这个块的局部变量，除非被声明为nonlocal或global。如果一个名字绑定在模块层次，它是全局变量。模块代码块的变量，既是局部的也是全局的。如果一个变量使用在一个代码块中，却不定义在这里，它是自由变量[117]。

内建vars()函数，返回一个模块、类、实例或任何具有字典特性__dict__的对象的字典特性。内建globals()函数，返回实现当前模块的名字空间的一个字典。内建locals()函数，更新并返回表示当前局部符号表的一个字典。在函数块中而非类块中调用locals()之时，它返回自由变量。在模块层级上，locals()和globals()返回同一个字典。内建dir()函数，在无参数时，返回在当前局部作用域内的名字列表；在有一个参数时，尝试返回这个对象的有效特性的列表。[118]

在Python中赋值所进行的操作，是将一个名字绑定为到一个分立的动态分配的对象的一个引用。除了在块中出现的每个赋值语句或导入语句之外，下列构造也绑定名字：给函数的形式参数、类定义、函数定义、赋值表达式、在for语句头部中和各种as关键字之后的标识符目标（target），as关键字出现在import语句、with语句、except子句、except*子句和结构式模式匹配的as模式之中。

作用域定义一个名字在一个块中的可见性。如果一个局部变量被定义在一个块中，它的作用域包括这个块。如果这个定义出现在一个函数块中，作用域扩展到在所界定作用域内包含的任何块，除非所包含的块为这个名字介入了不同的绑定。当一个名字在一个代码块之中使用，它采用最近包围作用域来解析。对一个代码块可见的所有这种作用域的集合，叫做这个这个块的“环境”[117]。

如果一个名字绑定在一个块中，并且在其中于绑定之前就被使用，会导致一个错误。[lower-alpha 8] 如果global语句出现在一个块之中，在这个语句中指定的所有名字，提及在顶层名字空间中这些名字的绑定。名字在顶层名字空间解析，首先查找全局名字空间，未果查找内建名字空间。global语句与在同一个块中的名字绑定运算有同样的作用域。如果一个自由变量的最近包围作用域包含针对它的global语句，这个自由变量被当作全局的[117]。[lower-alpha 9] 当一个函数或类的定义被嵌套到其他函数的定义之内，它的非局部作用域就是这个包围函数的局部作用域。nonlocal语句导致其列出的标识符，提及在非局部作用域内先前绑定的名字（即非局部变量）[117]。[lower-alpha 10]

表达式

Python中很多表达式与C语言和java类似，而另一些则与之不同。

  • 在Python中，算术运算的加法+、减法-、乘法*和取模%是与C语言和java相同的，但是除法的行为不同。在Python中有两种除法，它们是下取整除法（或整数除法）//和浮点除法/。Python增加了指数算符**。自从Python 3.5，介入了矩阵乘法算符@[119]，它已经用于了NumPy库[120]。
  • 在Python中，有如下必须用于整数的位运算：&与（AND），|或（OR），~非（NOT），^异或（XOR），>>右移, <<左移。
  • 在Python中，有如下比较运算：大于>，小于<，等于==，不等于!=，小于等于<=，大于等于 >=。==按值比较。Python的is、is not算符可以用来比较对象的同一性（按引用比较），也就是比较两个变量是否引用了同一个对象。而in、not in用于判断一个对象是否属于另外一个对象。在Python中，比较是可以链接起来的[121]，比如a < b < c。
  • Python使用and、or、not表示逻辑运算与、或、非，不采用C语言和Java中所用的符号&&、||、!。
  • 在Python中，由逗号,分隔的一组表达式，叫做表达式列表。Python为构造列表、字典或集合，提供了叫做“显示”的特殊语法，它们每个都有两种方式：包容内容要么显式列举出来；要么通过一组循环和过滤指令计算而来，这叫做“推导式”。列表显示是包围在方括号中的可以为空的一系列表达式，一个例子列表可写为[1,2,3]。字典显示是包围在花括号中的可能为空的一系列的键/数据项对。集合显示用花括号来指示，与字典显示的区别是缺少分隔键与值的分号[122]。自从Python 3.5，增加了在表达式列表中的“可迭代解包”*，和在字典显示中的“字典解包”**[123]。[lower-alpha 11]
  • 在Python中，加圆括号形式（parenthesized form），是包围在圆括号中的一个可选表达式列表。加圆括号的表达式列表产生的东西，就是这个表达式列表所产生的：如果这个列表包含至少一个逗号，它产生一个元组；否则它产生构成这个表达式列表的那个单一表达式[125]。一个例子元组可写为(1,2,3)。元组不是圆括号形成的，而是使用逗号形成的，在没有歧义的情况下，元组的圆括号是可选的。空的圆括号对产生空元组对象。使用序列串接算符+来串接二个元组，产生包含给定元组二者的元素的一个新元组。
  • Python支持在序列对象（比如字符串、元组或列表）上的下标（subscription）表达式：a[索引]，和分片表达式：a[开始:停止]或a[开始:停止:步长]。下标索引是基于零的，负数是相对于结尾的。分片范围自从“开始”索引，直到但不包括“停止”索引。分片的第三个参数叫做“步长”（step）或“间隔”（stride），允许元素被跳过和用负数指示反向。分片索引可以省略，例如a[:]，这返回整个列表的一个复本。[lower-alpha 15]分片的每个元素都是浅层复制的。
  • Python的条件表达式表示为x if c else y。意思是当c为真时，表达式的值为x，否则表达式的值为y。 在运算元的次序上不同于很多其他语言中常见的c ? x : y。
  • Python的匿名函数实现为lambda表达式。匿名函数体只能是一个表达式。[lower-alpha 16]
  • 自从Python 3.8，介入了赋值表达式，其记号是:=[63]。它将一个表达式赋值给一个标识符，同时还返回这个表达式的值。赋值表达式在用作子表达式，即位于分片表达式、条件表达式、lambda表达式、关键字参数中的表达式和推导式中的if表达式之中，以及在assert和with语句之中的时候，必须围绕着圆括号。在它们可以使用的所有其他地方，包括在if和while语句之中，都不要求圆括号[126]。

Python中运算符具有优先级，下表中的运算符按照从最高到最低的次序列出。在相同单元格中运算符具有相同的优先级，它们从左至右结合，除了指数表达式和条件表达式从右至左结合之外[127]：

运算符描述
(表达式...)，[表达式...]，{键: 值...}，{表达式...}加圆括号表达式，列表显示，字典显示，集合显示
x[索引]，x[索引:索引]，x(参数...)，x.特性下标，分片，调用，特性引用
await xawait表达式
**指数
+x，-x，~x取原数，相反数，逐位NOT
*，@，/，//，%乘法，矩阵乘法，除法，下取整除法，余数
+，-加法和减法
<<，>>移位
&逐位AND
^逐位XOR
|逐位OR
in，not in，is，is not，<，<=，>，>=，!=，==包含成员关系测试，同一测试，各种比较
not x布尔NOT
and布尔AND
or布尔OR
if – else条件表达式
lambdalambda表达式
:=赋值表达式

Python提供了序列串接算符+和序列倍增算符*[128]。自从Python 3.9，介入了字典归并算符|和字典更新算符|=[129]。

Python的文本序列类型，包括字符串str和字节序列bytes与bytearray。字符串文字有多种写法，字符串对象有一个内建格式算符%：

  • 短字符串文字，由单引号'或双引号"界定。不同于Unix shell、Perl和受Perl影响的语言，单引号和双引号功能相同。这二种字符串都使用反斜杠\作为转义字符。
  • 长字符串文字，是开始并结束于三个单引号'''或三个双引号"""的序列。它们可以跨越多行，其功能就像shell、Perl和Ruby中的here文档。[lower-alpha 17]
  • 字节文字总是前缀上一个b或B，它产生bytes类型的实例。它们只可以包含ASCII字符，具有128或更大数值的字节必须通过转义来表达。
  • 字符串文字或字节文字都可选的能前缀上一个r或R，这叫做原始字符串。转义序列不被解释，因此在文字反斜杠常见的地方很有用，比如正则表达式和Windows风格的路径。[lower-alpha 18]这种引述可比较于C#中的“@引述”。
  • Python允许多个毗邻的字符串文字或字节文字（它们以空白分界并可以使用不同的引述约定），在编译时间于语法层面上串接起来。要在运行时间串接字符串，必须使用序列串接算符+[130]。[lower-alpha 19]
  • Python中的“字符串格式”算符%，在功能上类同于C语言中的printf格式化字符串[131]，例如"spam=%s eggs=%04d" % ("blah", 2)，求值为'spam=blah eggs=0002'。自从Python 3.0，str类提供了可供替代的format()方法[132]，例如"spam={0} eggs={1:04d}".format("blah", 2)。在Python 3.6中，提供了“格式化字符串文字”或称为“f字符串”，它向字符串文字前缀上f或F[133]，这是一种字符串插值[134]，例如x="blah"; y=2; f'spam={x} eggs={y:04d}'。[lower-alpha 20]

在Python中，在表达式和语句之间的区别是严格强制性的，这对比于语言如Common Lisp、Scheme或Ruby。故而Python中个别构造存在功能重复，比如：列表推导式相当for循环；条件表达式相当if语句；内建函数eval()相当exec()，前者用于表达式，后者用于语句。

语句不能成为表达式的一部份，由于列表和其他推导式或lambda表达式，都是表达式，也就不能包含语句。这个限制的一个示例：赋值语句比如a = 1，不能用作条件语句的条件判断表达式的一部份；这能够避免C语言编程中的一个常见错误，即在条件判断时把等于算符==误写为赋值算符=，这不是预期代码却在语法上有效而能通过编译器检查，在Python中这会导致一个语法错误。

函数

Python的函数支持递归和闭包[lower-alpha 21] ，及其他头等函数特征，但不支持函数重载。Python的函数作为头等对象，具有和普通对象平等的地位。Python官方实现不提供尾调用优化或头等续体，吉多·范罗苏姆曾声称永远都不会加以支持[135]，目前只有第三方库支持[136]。

Python可以在函数定义时，于形式参数序列中，指定形式参数缺省值，即以param=value样式进行一次性初始化。形式参数在初始化之后，保持既有绑定；函数的后续调用，可继续对它进行访问或变更。[lower-alpha 22]为有缺省值的形式参数提供实际参数，在函数调用时是可选的。

Python的函数实际参数与形式参数之间的结合，是传递“对象引用”，函数在被调用的时候，给函数调用的实际参数，被介入到一个局部符号表中，实际参数使用传值调用来传递，而这个值总是对象引用，而非这个对象的值[137]。如果形式参数绑定到一个可变的对象，则通过形式参数对此对象内容的修改，在函数外也是可见的。如果形式参数绑定到一个不可变的对象，则通过形式参数是不能修改此对象内容，但可以把形式参数重新绑定到其它对象上，这并不影响函数外的对象的值。[lower-alpha 23]

Python支持位置实际参数和关键字实际参数。函数调用时，实际参数可以如同C语言那样，按照位置与形式参数匹配；也可以采用命名参数或称为关键字实际参数，即kwarg=value样式的实际参数。使用不对应实际参数的特殊形式参数/和*，可以将参数序列分为三部份：唯位置参数[138]、可位置可关键字参数和唯关键字参数。有缺省值的形式参数之后，不能跟随无缺省值的可位置形式参数。[lower-alpha 24]在一个函数调用的实际参数序列中，关键字实际参数必须出现在位置实际参数之后。

在位置和关键字形式参数序列末尾，可以分别有*args或**kwargs这样的形式参数，它们对应于在函数调用时提供的，超出形式参数序列规定而无所对应的多个实际参数；在形式参数名字前加一个*号，该形式参数args是tuple类型，对应可变数目的位置实际参数；在形式参数名字前加**号，该形式参数kwargs是dict类型，对应可变数目的关键字实际参数。[lower-alpha 25]如果位置实际参数已经在一个序列类型如列表或元组的对象中，在引用它的变量前加一个*号传递给函数，则其中所有元素解包为多个位置实际参数；如果关键字实际参数在字典中，则加**号来传递给函数。

修饰器（decorator）可用来修改一个函数、方法或类定义的任何可调用Python对象。将已定义的原来对象传递给修饰器，它返回一个修改后的对象，接着把它绑定到在定义中那个名字。Python修饰器部份受到Java注解的影响，而有类似的语法；修饰器语法是纯粹的语法糖，使用@作为关键字形成修饰符。修饰器是一种形式的元编程，它们增强它们所修饰的函数或方法的行动。[lower-alpha 26] 多个修饰器可以链接起来，通过在毗连的行上放置多个修饰符，或者使用中间变量。[lower-alpha 27] 函数修饰器的正规用法包括：用来建立类方法或静态方法[55]、设置先决条件和后置条件、实现多方法、增加函数特性、跟踪、同步[139]；此外更远大的用法包括：尾调用消除[136]、记忆化[140]。

为了增强代码的可读性，可以在函数后书写“文档字符串”（简称docstrings），用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()，打印出函数的使用帮助。[lower-alpha 28]自从Python 3.0，函数可以对参数与返回值增加类型标注[141]。此特性可方便对源代码进行更深入的分析。[lower-alpha 29]自从Python 3.5，开始支持类型提示[142]。

对象及其方法

Python支持大多数面向对象编程技术。在Python中所有东西都是对象，包括类、函数、数和模块。它允许多态性，不只是在类层级之内，而且通过采用鸭子类型的方式[4]。任何对象可以用于任何类型，只要它有适当的方法和特性（attribute）就能工作。Python天然支持类的继承包括多重继承，为此采用C3线性化或方法解析次序（MRO）算法，还支持混入。Python支持元类[143]，自从Python 3.6，提供了定制类创建的简单机制[144]。

Python使用名字修饰，有限的支持私有变量。对象的（可写）特性可以被提取为一个字典[145]。在Python中，不强制使用访问子与变异子方法，来访问数据成员的面向对象编程信条。就像Python提供函数式编程构造，但不尝试要求参照透明性一样，它提供对象系统，但不要求面向对象编程行为。

对象的方法，是附属于这个对象的类的函数。对于正常的方法和函数，语法instance.method(arguments)，是Class.method(instance, arguments)的语法糖。Python的方法有显式的self形式参数，用来访问实例数据；这借鉴自Modula-3，对立于隐式的self或this关键字，它们用在其他一些面向对象编程语言，比如C++、Java、Objective-C或Ruby之中[146]。在Python中，self可以被看作是一个习惯用法，它可以被换为任何其它合法的参数名。[lower-alpha 30]

Python提供了super()内建函数，在一个类的方法中调用此函数返回一个代理（proxy）对象，它将其方法调用委托给这个类的父类或兄弟类[147]，当一个子类的方法覆盖了超类方法的时候，可通过调用super().method，来调用与子类的self.method方法同名超类方法。[lower-alpha 31] Python支持一些以__开始和结束的特殊方法名，它们用于实现运算符重载，以及实现多种特殊功能[75]。在Python中，可以通过定义特殊方法来重载运算符，比如在一个类上定义__add__()，将允许在这个类的实例上使用+算符。

在Python中，定义了一个或多个特殊方法__get__()、__set__()、__delete__()的类，可以用作描述器（descriptor）[148]。建立一个描述器的实例，作为另一个类的一个类成员，使得这个实例成为此另一个类的属性（property）。使用与特性（attribute）访问相同的语法，访问一个实例对象中的这个成员属性。[lower-alpha 32]

Python允许通过使用@classmethod和@staticmethod修饰符，来分别建立类方法和静态方法[55]。给类方法的第一个实际参数，是对类对象的引用，而非对实例的self引用。静态方法没有特定的第一个实际参数，实例或类对象，都不固定的传递给静态方法。[lower-alpha 33] Python的property内建函数，将一个类中特殊定义的访问一个特性的那些方法，包装成的这个类的一个属性[149]。[lower-alpha 34]

类型
Python 3的标准类型层级[150]

Python使用鸭子类型，并拥有有类型的对象，和无类型的变量名字。在编译期不检查类型约束，而宁愿在一个对象上的操作出现可能的失败，表现出这个给定对象不具有适合的类型。尽管是动态类型系统，Python却是强类型的，禁止没有明确定义的操作（比如加一个数到一个字符串），而不是默默的去尝试转换使其有意义。Python支持广泛的类型和类的内省。类型是type的实例，可以被读取和比较。

Python有着范围广泛的基本数据类型。同时具备常规的整数和浮点算术，它透明的支持任意精度算术、复数和十进制浮点数。Python支持种类繁多的字符串操作。在Python中，字符串是不可变的，所以在其他编程语言中可能就地改变字符串的字符串操作，比如字符替换，在Python中返回新的字符串。

Python有一个非常有用特征，就是搜集（或称容器）类型的概念。一般的说，搜集是以一种易于引用或索引的方式，包含其他对象的对象。搜集有二种基本形式：序列和映射。Python对建立容器类型的对象有着语法上的支持。[lower-alpha 35]Python还提供了广泛的搜集操纵能力，比如内建的包含元素检查和通用迭代协议。

有次序的序列类型是列表（动态数组）、元组和字符串。所有序列类型都是位置索引的（从0到长度−1），并且除了字符串，都可以包含任意类型的对象，在同一个序列中包括多种类型的对象。字符串和元组是不可变的，使得它们成为字典的键的完美候选者。在另一方面，列表是可变的，元素可以被插入、删除、修改、添加或就地排序。

在另一方面，映射是以“字典”形式实现的无次序的类型，它将一组不可变的键，映射到相应的元素上（非常像数学函数）。在字典中的键，必须是不可变的Python类型，比如整数或字符串，因为在底层它们是通过散列函数实现的。字典还是语言内部的中心，因为它们居于所有Python对象和类的核心：在变量名字（字符串）和这个名字所引用的值之间的映射，就存储为字典，而这些字典可以通过对象的__dict__特性直接访问。

集合搜集类型，在版本2.4中被增加入语言核心。集合是无索引、无次序的搜集，它包含唯一性的不可变对象作为元素，并且实现了集合论运算，比如并集|、交集&、相对补集-、对称差^，和子集测试<=、真子集测试<、超集测试>=、真超集测试>。有二种类型的集合：可变的set和不可变的frozenset。

Python允许编程者使用类，定义自己的类型[51]，类是在面向对象编程中最经常使用的。类的新实例，是通过调用这个类的构造器而创建的，而类都是元类type的实例，type是type元类自身的实例，这允许了元编程和反射。[lower-alpha 36]

在版本3.0之前，Python有两种类：旧式的和新式的[151]。二种样式的语法是一样的，不同在于是否直接或间接的继承自类object，所有新式类都从object继承，并且是type的实例。在Python 2系列2.2以上，二种类都可以使用[51]。在Python 3.0中淘汰了旧式类。

长期规划是支持渐进类型[6]，并且自从Python 3.5，语言的语法允许指定静态类型，但在缺省实现CPython中不检查它们[142]。有叫做“mypy”的可选的静态类型检查器，支持编译期类型检查[152]。

Python 3内建类型小结
类型 可变性 描述 语法例子
bool 不可变 布尔值，有表示值False和True的两个对象。作为整数类型numbers.Integral的子类型，它们在几乎所有上下文中，表现得如同0和1，除了在转换成字符串时转换为"False"和"True"之外。 True
False
int 不可变 整数，其大小在理论上无限制，实际上受限于内存[153]。 42
float 不可变 双精度浮点数，确切精度依赖于机器。一般实现为IEEE 754标准binary64浮点数，它有53个二进制有效数位精度[154]。 1.414
complex 不可变 複數，即分别表示实部与虚部的两个双精度浮点数的有序对。 3+2.7j
range 不可变 数的序列，通常用在for循环中指定循环次数[155]。 range(1, 10)
range(10, -5, -2)
str 不可变 字符串，即Unicode代码点序列。字符串中的代码点都在范围U+0000..U+10FFFF之内。Python没有char类型，这些代码点都表示为长度为1的字符串对象。 
'Wikipedia'
"Wikipedia"
"""Spanning
multiple lines"""
bytes 不可变 字节序列，其项目是8位字节，用范围0 <= x < 256的整数表示。 b'Some ASCII'
b"Some ASCII"
bytes([0x53, 0x74, 0x72])
bytearray 可变 bytearray(b'Some ASCII')
bytearray(b"Some ASCII")
bytearray([0x53, 0x74, 0x72])
list 可变 列表，可以包含任意的Python对象。 [4.0, 'string', True]
[]
tuple 不可变 元组，可以包含任意的Python对象。只有一个项目的元组，可以通过向表达式后缀一个逗号来形成。 (4.0, 'string', True)
('single element',)
()
dict 可变 键-值对的关联数组（常称为字典），即由任意索引集合来索引的对象的有限集合。不可接受为键的值，是列表或字典，或按值而非对象同一性比较的其他可变类型的值，其散列值不能保持恒定。 {'key1': 1.0, 3: False}
{}
set 可变 无序有限集合，包含唯一性的不可变的对象，它们不能用任何下标来索引。 {4.0, 'string', True}
set()
frozenset 不可变 frozenset([4.0, 'string', True])
types.EllipsisType 不可变 这个类型有一个单一对象作为值，它通过文字...或内建名字Ellipsis来访问，它的真值为真。它用于NumPy多维阵列索引[156]。 ...
Ellipsis
types.NoneType 不可变 这个类型有叫做None的一个单一对象Null作为值[157]，它被用来指示值的缺席，比如不返回任何东西的函数返回它，它的真值为假。 None
types.NotImplementedType 不可变 这个类型有一个单一对象NotImplemented作为值。数值方法和细化比较方法，在它们仍未对提供的运算元实现这个运算之时，返回这个值。它不应该在布尔值上下文中求值。 NotImplemented

除了各种数据类型，Python解释器还内建了很多其他类型，包括可调用类型：用户定义函数、实例方法、生成器函数、协程函数、异步生成器函数、内建函数、内建方法、类、类方法；模块，定制类，类实例，I/O对象（也叫做文件对象），和暴露给用户的一些内部类型：代码对象、框架对象、溯回对象、切片对象、静态方法对象、类方法对象。

数学

Python的算术运算，使用平常的符号+、-、*、/和模除%（这里的余数可以是负数，比如4 % -3 == -2）。它还有下取整除法算符//，指数算符**，比如5**3 == 125及9**0.5 == 3.0，和矩阵乘法算符@[119]。这些算符就像在传统数学中一样运算，具有同样的优先级规则，中缀算符+、-，还可以分别表示取原数和取相反数的一元算符。

在整数之间的除法/，产生浮点数结果。除法/的表现，随着版本不同而有着显著变化[158]。 Python提供了round()内建函数，用于把一个浮点数修约成最近的整数[159]。

Python允许由比较运算链接起来的布尔表达式，表现得如在数学中常用的一样。比如表达式a < b < c，测试a < b and b < c[121]。C语言将它解析为(a < b) < c：即首先求值a < b，其结果为0或1，接着把这个结果比较于c[160]。

Python对所有整数运算，使用任意精度算术。在decimal模块中的Decimal类[161]，提供十进制浮点数，具有用户可按需要而更改的缺省28个十进制有效数位精度，并有多种修约方式[162]。在fractions模块中的Fraction类，提供任意精度的有理数[163]。

由于Python有着广泛的数学库，除了求绝对值函数abs()列入内建函数之外，大多数数学函数，处于math和cmath模块内。前者用于实数运算，而后者用于复数运算。[lower-alpha 37]特别是第三方库NumPy，进一步扩展了固有能力，Python经常被用作科学脚本语言，来处理如数值数据处理和操纵等问题[164][165]。

标准库

Python拥有一个强大的标准库[166]。Python标准库包括了如下功能：

程序代码实例

一個在標準輸出設備上輸出Hello World的簡單程式，這種程式通常作為開始學習程式語言時的第一個程式，可将如下代码录入纯文本文件并随意命名比如program01.py，然后执行这个程序python3 program01.py：

print("Hello, world!")

Python也可以單步直譯執行。執行Python直譯器進入互動式命令列的環境，你可以在提示符號>>>旁輸入print("Hello, world!")，按Enter鍵輸出結果：

>>> print('Hello, world!')
Hello, world!

计算正数的阶乘的程序代码：

n = int(input('輸入一個數，就會印出其階乘: '))
if n < 0:
    raise ValueError('錯誤，請輸入一個非負整數')
fact = 1
for i in range(2, n + 1):
    fact *= i
print(fact)

注意，在Python 3.0及以上版本中，print是个函数，需要在要打印的字符串前后加上圆括号；在Python 2.6以下版本中，print是一个关键字和命令而不加圆括号。

实现

Python是一门跨平台的脚本语言，Python规定了一个Python语法规则，根据该规则可编写Python直譯器[167]。Python属于动态语言，其官方实现将Python程序编译成中间形式的字节码[168]，并接着在它的虚拟机上执行[169]，相较于C/C++和java的等编译语言而言运行速度较慢[170]。

活跃开发的实现
  • CPython：官方的直譯器，需要区别于其他直譯器的时候才以CPython称呼。CPython采用了全局解释器锁（GIL），确保在任何时刻只有一个线程执行Python字节码；一些扩展模块被设计为在进行计算密集任务时释放GIL，还有在进行I/O时总是释放GIL[171]。
  • PyPy：用RPython编写的Python实现，兼容至CPython版本3.10、3.9和2.7，它采用了跟踪JIT，缺省支持stackless模态。
  • MicroPython：为微控制器而优化的Python 3变体，它实现了完整的Python 3.4语法，和补充自版本3.5的async/await关键字，和后来版本的一些选定特征；它提供了实现Python标准库模块功能子集的内建模块，和特定于微控制器的一些模块。CircuitPython是Adafruit开发的MicroPython分叉。
  • Pyston：CPython 3.8.12的分叉，具有包括JIT的性能优化[9]。其JIT部份，单独发行为扩展模块pyston_lite_autoload，它支持Python3.7—3.10[172]。
  • Cinder：由Meta开源发布，它是Meta内部使用的面向性能的CPython 3.10分叉，具有包括JIT的很多优化[173]。
  • Codon：使用了LLVM的高性能Python编译器[174]，它将Python代码编译成本机机器代码，不带有任何运行时开销，并且支持本机多线程，它由MIT CSAIL的研究人员开发[175]。
  • Pyodide：基于WebAssembly/Emscripten的用于浏览器和Node.js的Python发布[176]，支持任何在PyPI上wheel形式的纯Python包，并且已经移植了很多具有C语言扩展的包。
  • RustPython：用Rust编写的Python解释器[10]，它可以嵌入到Rust应用程序中从而将Python用作脚本语言，还可以被编译成WebAssembly从而在浏览器中运行Python代码。
  • Brython：用JavaScript编写的在浏览器中运行的Python 3实现[177]，具有到DOM元素和事件的接口。
到其他语言的交叉编译器
  • Cython：优化静态编译器，将Python超集编译成C语言或C++。Cython补充支持调用C语言函数并且在变量和类特性上声明C语言类型，还支持以OpenMP为后端的本机多线程并行[178]。
  • Numba：使用LLVM的JIT编译器，将包括很多NumPy函数的聚焦数值计算的Python子集，翻译成快速的机器码，它为在CPU和GPU上并行化Python代码提供了大量选项。
  • Pythran：将聚焦于科学计算的Python子集编译成C++11的提前编译器[179]，它依赖于Boost和xsimd库，将标注了接口描述的Python模块编译为本机共享库模块，能利于上多核和SIMD指令单元。
  • Nuitka：用Python编写的到C11（或替补为C++03）的优化编译器[180]，它依赖于CPython的libpython库，能完成嵌入所有模块的程序编译、扩展模块及包编译和独立模态程序发布。
  • Pyjion：CPython 3.10的JIT扩展[181]，它将Python代码编译成本机CIL，从而使用.NET 7的CoreCLR来执行它。
  • Transcrypt：用Python编写的Python 3.9到JavaScript编译器[182]，用于在浏览器中运行Python代码，它被预先编译为高可读性且高效的JavaScript代码。
  • MyHDL：将Python编译成Verilog或VHDL[183]。

仍在维护中的旧版本实现有：Stackless Python，它是实现微线程的CPython 3.8分叉；IronPython，它是建造在动态语言运行时（DLR）之上的Python 2.7和Python 3.4实现；Jython，它是用Java实现的Python 2.7。

开发环境

通用文本编辑器

很多并非集成开发环境软件的文本编辑器，也对Python有不同程度的支持，并且加上专门为Python设计的编辑器插件也会有很高的可用性。

专用开发环境

适用于Python的集成开发环境（IDE）软件，除了标准二进制发布包所附的IDLE之外，还有许多其他选择。其中有些软件设计有语法着色、语法检查、运行调试、自动补全、智能感知等便利功能。由于Python的跨平台出身，这些软件往往也具备各种操作系统的版本或一定的移植性。

  • IDLE：Python“标准”IDE，一般随Python而安装，支持较少的编辑功能，调试功能也比较弱。
  • Eric：基于PyQt的自由的IDE，支持自动补全、智能感知、自动语法检查、工程管理、svn/mercurial集成、自动单元测试等功能，具有可扩展的插件系统，通过可选插件支持Git集成。调试功能与Visual Studio和Eclipse类似。
  • Spyder：开源的跨平台科学计算IDE。
  • PyScripter：功能较全的开源IDE，使用Delphi开发。
  • PyCharm：由JetBrains公司出品，具备一般IDE的功能，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等，另外，它还提供了一些功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，还支持IronPython。它是商业软件，但也具有社区版和教育版。
  • Thonny：适用于编程初学者的IDE。
  • Wing IDE：商业软件，有免費的功能有限的Wing 101。

第三方扩展包
Python Powered

Python社群提供了大量的功能覆盖众多领域的第三方模組，其使用方式与标准库类似。第三方模块可以使用Python/Cython或者C语言编写。软件工具SWIG和SIP，通过定义接口文件或规定文件的方式，可以将C/C++编写的程序库包装为Python模块。Python解释器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程式内。

Python包索引是公开的软件包在线仓库。pip是官网推荐的以安全方式安装Python应用及其依赖软件包的最流行工具[184]。要安装在整个操作系统范围内共享的Python包，现在需要通过操作系统的软件包管理系统。要将特定于应用的依赖包隔离于共享的Python安装，可以使用venv[185]或virtualenv[186]创建虚拟环境；pipenv能自动为用户项目建立和管理虚拟环境，并在安装/卸装软件包的时候，向此项目的Pipfile文件增加/移除这个软件包[187]。

網絡服务
参见：Web服务

Python定義了WSGI標準應用接口，来協調HTTP伺服器與基於Python的Web程式之間的溝通。比如，通過mod_wsgi模組，Apache可以運行用Python編寫的Web程式。Zope是著名的用Python编写的开源的Web应用服务器。Tornado是用Python语言写成的非阻塞式web服务器，也是轻量级的Web框架。

Python對於各种網路協定的支援很完善，因此適用於編寫伺服器軟體、網路爬蟲等Web開發。用Python编写的一些Web框架，有助於輕鬆地開發和管理複雜的Web程式。著名的第三方Web框架和函数库：

  • Django：MTV架构[188]的Web开发框架，注重组件的重用性和“可插拔性”、快速开发和DRY法则。
  • web2py：MVC架构的全栈Web框架，聚焦于快速开发，偏好约定优于配置方式。
  • Pyramid：极简主义的Web框架，不预定持久化方式，它是Pylons计划的一部分。
  • Flask：微Web框架，不要求特定的工具或库。
  • Twisted：事件驱动的网络编程框架。它支援多數標準的網路協定（包含客户端和伺服器），並且提供了多種工具，適用於編寫高性能的伺服器軟體。
  • Requests：适合于常人使用的HTTP库，封装了许多繁琐的HTTP功能，极大地简化了HTTP请求所需要的代码量。
  • Beautiful Soup：用来解析HTML/XML的一个简单易用Python包。
  • uvloop：是对内建asyncio事件循环的快速的、直截了当的替代者[189]，它用Cython实现并在底层使用了libuv。
  • aiohttp：基于asyncio的HTTP客户端和服务器二者[190]。

图形用户界面
参见：GUI

Python本身包含了Tkinter库，它是Python的业界标准GUI并被集成进入了IDLE。Tkinter基于了Tcl命令工具，能够支持简单的GUI开发。但是为了让所开发的软件运行速度更快，并与用户的桌面环境更契合，人们一般会选择采用第三方GUI库或框架。著名的第三方GUI库：

  • PyQt：Qt的Python绑定库，由Riverbank Computing公司自从1998年发行，采用GPL许可证或商业许可证。
  • PySide：Qt的Python绑定库，由Qt公司自从2009年发行，采用LGPL许可证。
  • PyGObject：替代了PyGTK，它是为Python程序访问基于GObject的库而提供的包装库[191]，GObject是GTK、GIO和GStreamer等库使用的对象系统。
  • Kivy：用于开发多点触控应用软件的开源Python库，采用了自然用户界面（NUI）。
  • WxPython：GUI编程框架wxWidgets的Python包装库，它与MFC的架构相似。
  • PySimpleGUI：将Tkinter、Qt、WxPython和Remi[192]的GUI框架变换成简单的接口[193]。
  • Gooey：将几乎所有Python 3控制台程序用一行代码转变成GUI应用[194]。
  • Dear PyGui：快速而强力的具有极小依赖性的GUI工具箱[195]。
  • pywebview：轻量级跨平台的对WebView构件的包装器，允许在其本地GUI窗口中显示HTML内容[196]。

数据科学

重要的数据科学用第三方软件库有：

数据可视化

主要的数据可视化软件库及“仪表板”框架有[202]：

  • Bokeh：针对现代Web浏览器的交互式数据可视化库[203]，它提供了优雅而简明的功能各异的图形构造，并跨越大型或流式数据集提供高效的交互性。
  • HoloViz：提供了一组Python软件包使得数据可视化更加容易、精确和强力[204]：Panel用来为出自任何支持的绘图库的绘图制作应用和仪表板[205]，hvPlot用来快速的从数据生成交互式绘图，HoloViews用来使所有数据即刻可视化，GeoViews用来将HoloViews扩展至地理数据，Datashader用来呈现非常巨大的数据集，Lumen用来从简单的YAML规定建造数据驱动的仪表板，Param用来建立声明式用户可配置的对象，Colorcet提供在感知上均匀的颜色映射。
  • Dash：将现代用户界面元素如下拉选单、滑动条和图形，直接连结至分析型Python代码的框架[206]，它基于React、Flask和Plotly公司的Plotly.js[207]。
  • Streamlit：迅速将数据脚本转变为可共享Web应用的框架[208]。
  • Voilà：将Jupyter Notebook转变为独立的Web应用的框架[209]。
  • VisPy：高性能交互式2D/3D数据可视化库[210]，它通过OpenGL库利用现代GPU的计算能力，来显示非常大的数据集。
  • glumpy：用于科学数据可视化的快速、可伸缩且美观的Python库[211]，它提供了在NumPy与现代OpenGL之间的自然接口。

机器学习

基础性的机器学习软件库及框架有：

其它种类
  • pegen：Python的PEG解析器生成器[219]。
  • PeachPy：采用高层Python的可移植高效x86-64汇编代码生成器[220]。
  • SymPy：支持数学符号运算的软件库，用于提供计算机代数系统。
  • SimPy：基于由Python生成器函数定义的进程的离散事件模拟框架[221]。
  • PyOpenGL：到OpenGL 1.1-4.4和有关API的最常用跨平台Python绑定[222]。
  • ModernGL：在OpenGL 3.3+核心上的Python包装器[223]，它简化了简单图形应用如科学模拟、游戏和用户界面的创建。
  • PyCUDA：不同于Nvidia的cuda-python[224]，PyCUDA提供对CUDA API的Python风格访问[225]。
  • PyOpenCL：PyOpenCL提供对OpenCL API的Python风格访问[226]，例如光滑粒子流体动力学框架PySPH的性能关键部份用Cython和PyOpenCL实现[227]。
  • Kompute：通用Vulkan计算框架，针对C++和Python[228]。
  • Pillow：是基于Python的图像处理软件库[229]，它支持广泛的图形文件格式，分叉于已终止的PIL。
  • SQLAlchemy：Python的SQL工具包和采用数据映射器模式的对象关系映射器（ORM）。
  • Graphene：GraphQL框架[230]，支持各种数据源如SQLAlchemy、Mongo、Django和定制Python对象等。GQL是常用来与之配合的GraphQL客户端Python库[231]。
  • pypdf：能够分割、合并、修剪和转变PDF文件的Python软件库[232]。
  • PyFilesystem2：Python的文件系统抽象层[233]，将在归档、内存和云端存储等之中的文件和目录，像在本地驱动器中一样容易的处置。
  • Fabric：经由SSH远程执行shell命令的高层库[234]，它产生有用的Python对象作为回馈。
  • Prefect：现代工作流程编排框架[235]，它易于建造、调度和监控健壮的数据流水线。
  • pygame：开发视频游戏的Python软件库，基于了SDL软件库[236]。视觉小说引擎Ren'Py建造在pygame之上。
  • pyglet：Python编写的面向对象的游戏和多媒体库，利用了FFmpeg软件库。2D街机游戏开发库Arcade基于了pyglet和OpenGL[237]。
  • Panda3D：开源游戏引擎，包括了图形、音频、I/O、碰撞侦测和其他与3D游戏有关的功能，使用Python作为游戏开发语言[238]。
  • pythonnet：可以近乎无缝的集成.NET通用语言运行库（CLR）的程序包[239]。
  • PyInstaller：将Python应用和它的依赖项捆绑成一个单一的包[240]，从而不需要安装Python解释器或任何模块就可以运行应用。

应用

在很多作業系統裡，Python是標準的系统元件，它被列入Linux标准规范之中[241]。大多數Linux發行版和macOS都集成了Python，可以在终端模拟器或虚拟控制台下直接執行Python。pipx可以将Python应用安装于隔离的环境中并在其中运行它[242]。

雖然Python可被粗略地分類為腳本語言，Python的支持者較喜歡稱它為一種高階動態語言，常像“胶水”一样被用来连接软件组件，已经显著的区别于Unix shell、Windows PowerShell这样的语言。基于Python的xonsh，是跨平台的、青睐Unix的shell语言和命令行界面[243]。

应用程序

一些Linux發行版，使用Python語言編寫安裝器，比如Ubuntu的Ubiquity和Fedora的Anaconda；或使用它編寫軟件包管理系统，比如Gentoo的Portage。如下著名应用使用Python编写或将它作为嵌入式脚本：

  • IPython：以多种编程语言进行交互式计算的命令shell和Jupyter的内核，最初为Python开发，它提供了内省、富媒体、shell语法、tab补全和历史。
  • Conda：跨平台的、语言无关的二进制包管理器，它被Anaconda发行采用。
  • SCons：软件建造工具，它可代替make构建编译程序。
  • Gunicorn：使用Python语言编写的WSGI Web服务器。
  • Plone：基于Zope的内容管理系统。
  • Mezzanine：基于Django框架的内容管理系统。
  • Orange：基于scikit-learn和pandas的开源机器学习和数据可视化软件，由卢布尔雅那大学开发，利用了PyQt5和基于Blink的PyQtWebEngine，通过广大多样的工具箱来建造数据分析工作流程[244]。
  • SageMath：涵盖许多数学功能的应用软件，它建造在NumPy、SciPy、matplotlib、SymPy、Maxima、GAP、FLINT、R等开源软件包之上。
  • Veusz：用Python、PyQt和NumPy写成的科学绘图软件，可生成出版水准的PDF或SVG输出。
  • MayaVi：基于VTK的应用程序和库，用于交互式科学数据可视化和采用Python的3D绘图[245]。
  • Blender：開源3D繪圖軟體，使用Python作為建模工具與GUI語言。
  • Inkscape：开源的SVG矢量图形编辑器，使用Python用于插件。
  • Pitivi：用Python开发的基于GStreamer的视频编辑软件。

人工智能

经由Python开发了众多的人工智能模型和作为其支撑的软件库：

  • Ray：对人工智能及Python应用的运行规模进行伸缩的统一框架[246]，由Anyscale公司开发。它构成自一个核心的分布式运行时系统，和加速机器学习工作负载的AI软件库。
  • Transformers：为下载和训练前沿的预训练模型提供API和工具[247]，由Hugging Face开发，支持在PyTorch、TensorFlow和JAX之间的框架互操作性。
  • Kornia：基于PyTorch的可微分计算机视觉软件库[248]。
  • spaCy：用Python和Cython开发的工业级实力的自然语言处理软件库[249]。
  • Argos Translate：基于OpenNMT的离线神经机器翻译软件库[250]。
  • Stable Diffusion：用Python开发的深度学习文本到图像生成模型[251]，基于了CUDA、PyTorch、VAE、U-Net和OpenAI的CLIP[252]，其代码和模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度GPU的消费类计算机硬件上运行。
  • LangChain：它是一个应用框架，旨在简化使用大型语言模型的应用程序。作为一个语言模型集成框架，LangChain的用例包括文档分析和总结摘要, 代码分析和聊天机器人。[253] LangChain提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型（LLM）连接在一起，以及与其他工具和数据源的集成。
  • Gradio：它是一个Python库，允许快速创建和分享用于机器学习模型、API或任何任意Python函数的Web应用程序。使用Gradio，可以构建交互式用户界面，与各种机器学习框架兼容。还可以使用Gradio以交互方式调试模型、从用户获取反馈，并通过自动生成的可共享链接轻松部署模型。[254][255]

社群流行

自从2003年，Python始终排行于TIOBE编程社区索引前十最流行编程语言，在2021年10月它首次达到了第一名最流行语言（居于C和Java之前）[256]，并被选为2007年、2010年、2018年、2020年和2021年的年度编程语言[256]。它有如下著名的社群：

  • PyCon：各地社群舉辦的會議，通常每年舉辦。各社群在會議中討論Python相關的議題。
  • Python Discord：参与者众多的Python社区[257]。
  • PyLadies：由女性社群發起的社群，主要注重於發展Python的女性程式設計社群。
  • Django Girls：使用Django網頁設計框架，推廣使用Python進行網頁設計的技術。

影響的语言

Python的设计和哲学已经影响了很多其他编程语言：

  • Boo：使用了缩进、类似的语法和类似的对象模型[258]。
  • Cobra：使用了缩进和类似的语言，而且它的致谢文档将Python列为影响它的首要语言[259]。
  • CoffeeScript：是交叉编译至JavaScript的编程语言，有受Python启发的语法。
  • ECMAScript/JavaScript：从Python借鉴了迭代器和生成器[260]。
  • GDScript：是非常类似Python的脚本语言，内置入了Godot游戏引擎[261]。
  • Genie：基于Vala编译器的具有近似Python语法的一种语言。
  • Go：设计为“有动态语言如Python的工作速度”[262]，并共享了相同的分片数组的语法。
  • Groovy：受到Python等动态类型语言的影响[263]。
  • Mojo：基于MLIR编译框架并设计为Python语言的超集[264]。
  • Nim：使用缩进和类似的语法[265]。
  • Swift：是Apple开发的编程语言，有受Python启发的语法[30]。

Ruby的创建者松本行弘曾说过：“我想要一种脚本语言，比Perl更加强力而且比Python更加面向对象，因此我决定设计自己的语言”[29]。Julia设计原则中有一条是：“像Python一样可用于通用编程”[28]。

代码示例
  1. 縮排示例： 
    def is_even(a: int) -> bool:
    """确定数a是否是偶数."""
    if a % 2 == 0:
        print('偶数!')
        return True
    print('奇数!')
    return False

# 参数比后续部份多一层缩进
def long_function_name(
        var_one, var_two, var_three,
        var_four):
    # 可选的圆括号内后续行多一层缩进
    if (this_is_first_thing
            and that_is_second_thing):
        do_something()
    # 可选的圆括号内后续行不额外缩进
    elif (this_is_third_thing and
          that_is_fourth_thing):
        do_something_different()
# 参数相对行首缩进一层
spam = long_function_name(
    arg_one, arg_two,
    arg_three, arg_four)
# 参数按开括号界定垂直对齐
eggs = long_function_name(arg_one, arg_two,
                          arg_three, arg_four)
# 可选的闭括号位置
my_list = [
    1, 2, 3,
    4, 5, 6,
    ]
# 可选的闭括号位置
my_set = {
    1, 2, 3,
    4, 5, 6,
}
  2. 采用了并行赋值的斐波那契数列函数示例： 
    def fib(n):  # 写出从第0项到第n项的Fibonacci系列
    a, b, i = 0, 1, 0 
    while i <= n:
        print(a, end=' ')
        a, b, i = b, a+b, i+1
    print()
  3. 产生素数的惰性生成器的示例： 
    from itertools import count

def generate_primes(stop_at=0):
    if stop_at != 1:
        primes = [2]
        yield 2
    for n in count(3, 2):
        if 0 < stop_at < n:
            return # 引发StopIteration例外
        composite = False
        for p in primes:
            if not n % p:
                composite = True
                break
            elif p ** 2 > n:
                break
        if not composite:
            primes.append(n)
            yield n
    上述函数的隐式迭代用例： 
    for i in generate_primes():  # 迭代于100以内所有素数上
    if i > 100:
        break
    print(i)
    在生成器表达式中使用上述函数，定义了一个惰性的、巨大而并非无限的搜集的示例： 
    from itertools import islice

primes_under_million = (i for i in generate_primes() if i < 1000000)
two_thousandth_prime = islice(primes_under_million, 1999, 2000) 
print(next(two_thousandth_prime))
  4. 用生成器模拟协程示例： 
    def produce(n):
    try:
        for item in range(n):
            print(f'producing item {item} ->') 
            yield item
    except GeneratorExit:
        return

def consume():
    item = None
    try:
        while True:
            item = yield item
            print(f'consuming item {item} <-')
    except GeneratorExit:
        return

def main():
    r = []
    t1 = produce(10)
    t2 = consume()
    try:
        next(t2)
        while True:
            p = next(t1)
            r += [t2.send(p)]
    except StopIteration:
        t2.close()
    print(f'result items: {r}')

main()
  5. 遵循EAFP（请求原谅比获得许可更容易）风格的例外处理示例： 
    f = None
try:
    f = open("aFileName", mode="w")
    f.write(could_make_error()) # 不存在could_make_error()则产生错误
except IOError as error:
    print(error)
    print("不能打开文件")
except:  # 捕获所有例外
    print("未预期的错误")
else:  # 在没有出现例外时执行
    print("文件写入完全成功")
finally:  # 清除行动，总是执行
    if f:
        f.close()
  6. 使用with将文件作为资源来管理的示例： 
    from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def opened(filename, mode="r"):
    try:
        f = open(filename, mode)
    except IOError as error:
        print(error)
        yield None
    else:
        try:
            yield f
        finally:
            f.close()

with opened("aFileName", mode="w") as f:
    try:
        f.write(could_make_error()) # 不存在could_make_error()则产生错误
    except AttributeError:
        print("不能打开文件")
    except:  # 捕获所有例外
        print("未预期的错误")
    else:  # 在没有出现例外时执行
        print("文件写入完全成功")
  7. 原生的协程示例： 
    import asyncio
import random

async def produce(queue, n):
    for item in range(n):
        # 生产一个项目，使用sleep模拟I/O操作
        print(f'producing item {item} ->') 
        await asyncio.sleep(random.random())
        # 将项目放入队列
        await queue.put(item)
    # 指示生产完毕
    await queue.put(None)

async def consume(queue):
    while True:
        # 等待来自生产者的项目
        item = await queue.get()
        if item is None:
            break
        # 消费这个项目，使用sleep模拟I/O操作
        print(f'consuming item {item} <-')
        await asyncio.sleep(random.random()) 

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    task1 = asyncio.create_task(produce(queue, 10))
    task2 = asyncio.create_task(consume(queue))
    await task1
    await task2

asyncio.run(main())
  8. 局部变量示例： 
    >>> def spam():
...     print(a)
... 
>>> a = 10
>>> spam()
10
>>> def spam():
...     a = 100
...     print(a)
... 
>>> spam()
100
>>> a
10
>>> def spam():
...     a *= 10
...     print(a)
... 
>>> spam()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in spam
UnboundLocalError: cannot access local variable 'a' where it is not associated with a value
  9. 全局变量示例： 
    >>> def spam():
...     global a
...     a *= 10
...     print(a)
... 
>>> a = 10
>>> spam()
100
>>> a
100
>>> def spam():
...     def eggs():
...         print(a)
...     global a
...     eggs()
... 
>>> a = 10
>>> spam()
10
>>> def spam():
...     def eggs():
...         a *= 10
...         print(a)
...     global a
...     eggs()
... 
>>> spam()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 6, in spam
  File "<stdin>", line 3, in eggs
UnboundLocalError: cannot access local variable 'a' where it is not associated with a value
  10. 非局部变量示例： 
    >>> def spam():
...     def eggs():
...         nonlocal a
...         a *= 10
...         print(a)
...     a = 10
...     eggs()
... 
>>> spam()
100
>>> def spam():
...     def eggs():
...         nonlocal a
...         a *= 10
...         print(a)
...     global a
...     eggs()
... 
  File "<stdin>", line 3
SyntaxError: no binding for nonlocal 'a' found
  11. 序列解包、可迭代解包和字典解包示例： 
    >>> a = [1, 2, 3]; b = [4, 5]
>>> i, j, k = a
>>> print(i, j, k)
1 2 3
>>> c = [*a, b]
>>> c
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> d = {*a, *b}
>>> d
{1, 2, 3, 4, 5}
>>> e = (*a, *b)
>>> e
(1, 2, 3, 4, 5)
>>> f = {'as':1, 'bs':2 }; g = {'cs':3, 'ds':4}
>>> h = {**f, **g}
>>> h
{'as': 1, 'bs': 2, 'cs': 3, 'ds': 4}
  12. 列表的推导式示例。比如： 
    >>> [x + 3 for x in range(4)]
[3, 4, 5, 6]
    快速排序算法可以优雅的（尽管不高效的）使用列表推导式表达为： 
    def qsort(L):
    if L == []:
        return []
    pivot = L[0]
    return (qsort([x for x in L[1:] if x < pivot]) +
            [pivot] +
            qsort([x for x in L[1:] if x >= pivot]))
  13. 生成器表达式示例。比如： 
    >>> sum(x * x for x in range(10))
285
>>> dict((n, n*n) for n in range(5))
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
>>> set(n*n for n in range(5))
{0, 1, 4, 9, 16}
  14. 字典推导式{expr1: expr2 for k, v in d}，等价于： 
    result={}
for k, v in d.items():
    result[expr1]=expr2
return result

    >>> {x: x + 3 for x in range(4)}
{0: 3, 1: 4, 2: 5, 3: 6}
    集合推导式{expr1 for x in stuff}，等价于： 
    result = set()
for x in stuff:
    result.add(expr1)
return result

    >>> {x + 3 for x in range(4)}
{3, 4, 5, 6}
  15. 下面几个判断语句为真，表示列表分片结果符合预期： 
    >>> nums = [1, 3, 5, 7, 8, 13, 20]
>>> nums[2:5] == [5, 7, 8] #从下标为2的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素。
True
>>> nums[1:] == [3, 5, 7, 8, 13, 20] #切割到最后一个元素。
True
>>> nums[:-3] == [1, 3, 5, 7] #从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素。
True
>>> nums[:] == [1, 3, 5, 7, 8, 13, 20] #返回所有元素。改变新的列表不会影响到nums。
True
>>> nums[1:5:2] == [3, 7] #从下标为1的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素，且步长为2。
True
  16. 匿名函数示例： 
    >>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 
15
>>> fac = lambda n: (1 if n<2 else n*fac(n-1))
>>> fac(5)
120
>>> [*map(fac, [1, 2, 3, 4, 5])]
[1, 2, 6, 24, 120]
    不动点组合子示例： 
    >>> Y = lambda f: (lambda x: x(x))(lambda y: f(lambda *args: y(y)(*args)))
>>> fac = lambda f: lambda n: (1 if n<2 else n*f(n-1))
>>> Y(fac)(5)
120
>>> fib = lambda f: lambda n: 0 if n == 0 else (1 if n == 1 else f(n-1) + f(n-2))
>>> Y(fib)(6)
8
>>> [*map((lambda f: (lambda x: x(x))(lambda y: f(lambda *args: y(y)(*args))))(lambda f: lambda n: (1 if n<2 else n*f(n-1))), [1, 2, 3, 4, 5])]
[1, 2, 6, 24, 120]
    上述Y组合子代码源出自. [2020-10-21]. （原始内容存档于2021-01-11）.其原理可参见. [2020-10-21]. （原始内容存档于2020-11-12）.
  17. 多行字符串文字带有字符串插值（使用了format方法）的示例： 
    print("""亲爱的{recipient},

我希望你离开Sunnydale并永不返回.

不是很爱你的,
{sender}
""".format(sender="吸血鬼猎人Buffy", recipient="Spike"))
  18. 原始字符串的示例： 
    >>> # Windows路径，即使是原始字符串也不能结束于反斜杠
>>> r"C:\Spam\Eggs\Ham\"
  File "<stdin>", line 1
    r"C:\Spam\Eggs\Ham\"
                       ^
SyntaxError: EOL while scanning string literal
>>> dos_path = r"C:\Spam\Eggs\Ham\ " # 通过增加尾随的空格
>>> dos_path.rstrip()              # 并接着移除它来避免错误
'C:\\Spam\\Eggs\\Ham\\'
>>> quoted_dos_path = r'"{}"'.format(dos_path)
>>> quoted_dos_path
'"C:\\Spam\\Eggs\\Ham\\ "'
>>> # 匹配具有可能的反斜杠引述的引述字符串的正则表达式
>>> import re
>>> re.match(r'"(([^"\\]|\\.)*)"', quoted_dos_path).group(1).rstrip()
'C:\\Spam\\Eggs\\Ham\\'
>>> code = 'spam(2, eggs)'
>>> # 反转有二个参数的函数调用的两个实际参数
>>> re.sub(r'\(([^,]*),\s*([^,]*)\)', r'(\2, \1)', code)
'spam(eggs, 2)'
>>> # 注意如果实际参数中有圆括号或逗号则上例无效。
  19. 字符串文字串接示例： 
    >>> print("hello " 'world')
hello world
>>> str1="hello "; str2='world'
>>> print(str1 + str2)
hello world
  20. 格式化字符串的示例，例如下列命令行echo命令： 
    num="3"; printer="HP Laserjet"
echo "I just printed ${num} pages to the printer ${printer}"
    等价于如下Python中的任何一种print函数调用： 
    num = 3; printer="HP Laserjet"
print(f"I just printed {num} pages to the printer {printer}")

print("I just printed {} pages to the printer {}".format(num, printer))
print("I just printed {0} pages to the printer {1}".format(num, printer))
print("I just printed {num} pages to the printer {printer}".format(num=num, printer=printer))

print("I just printed %s pages to the printer %s" % (num, printer))
print("I just printed %(num)s pages to the printer %(printer)s" % {"num": num, "printer": printer})
  21. 词法闭包的例子： 
    def f(x):
    def g(y):
        return x + y
    return g  # 返回一个闭包。

h = lambda x: lambda y: x + y

# 将指定闭包赋值给变量。
a = f(1)
b = h(1)
c = f(2)
# 使用存储在变量中的闭包。
assert a(5) == 6
assert b(5) == 6
assert c(5) == 7
# 使用闭包而不事先把它们绑定到变量。
assert f(1)(5) == 6  # f(1)是个闭包。
assert h(1)(5) == 6  # h(1)是个闭包。
assert f(2)(5) == 7  # f(2)是个闭包。
  22. 函数的形式参数缺省值的持久性示例： 
    >>> def f(a, L=[]):
...     L.append(a)
...     return L
... 
>>> print(f(1))
[1]
>>> print(f(2))
[1, 2]
>>> print(f(3))
[1, 2, 3]
  23. 函数的形实参数二者结合示例。例如： 
    >>> def spam(a):
...     a.append('LovelySpam')
...     
>>> def eggs(b):
...     b=100 #实际上是重新绑定了另一个整型对象100
... 
>>> a=[]
>>> b=10
>>> spam(a)
>>> eggs(b)
>>> print(a)
['LovelySpam']
>>> print(b)
10
  24. 函数的形式参数缺省值的定义示例： 
    >>> from inspect import getfullargspec
>>> def func(p1, /, p2, p3="x", *, p4): pass
... 
>>> getfullargspec(func)
FullArgSpec(args=['p1', 'p2', 'p3'], varargs=None, varkw=None, defaults=('x',), kwonlyargs=['p4'], kwonlydefaults=None, annotations={})
  25. 函数的可变参数的定义示例： 
    >>> from inspect import getfullargspec
>>> def func(p1, /, p2, *args, p3, **kwargs): pass
... 
>>> getfullargspec(func)
FullArgSpec(args=['p1', 'p2'], varargs='args', varkw='kwargs', defaults=None, kwonlyargs=['p3'], kwonlydefaults=None, annotations={})
  26. 定义修饰器的示例： 
    def viking_chorus(myfunc):
    def inner_func(*args, **kwargs):
        for i in range(3):
            myfunc(*args, **kwargs)
    return inner_func
    调用修饰器的示例： 
    @viking_chorus    
def menu_item(*args):
    print(", ".join(args)+", and spam")
    等价于： 
    def menu_item(*args):
    print(", ".join(args)+", and spam")

menu_item = viking_chorus(menu_item)
    viking_chorus修饰后的menu_item将原来定义运行3次： 
    >>> menu_item("egg","bacon")
egg, bacon, and spam
egg, bacon, and spam
egg, bacon, and spam
  27. 修饰器工厂示例，这里的favourite_colour接受一个实际参数，并返回一个修饰器： 
    def favourite_colour(colour):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"My favourite colour is {colour}.")
            func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

def invincible(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("I'm invincible!")
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper
    使用毗连的修饰符链接修饰器示例： 
    @invincible
@favourite_colour("blue")
def black_knight():
    print("None shall pass.")
    使用中间变量链接修饰器示例： 
    blue_decorator = favourite_colour("blue")
decorated_by_blue = blue_decorator(black_knight)
black_knight = invincible(decorated_by_blue)
    它们等价于： 
    black_knight = invincible(favourite_colour("blue")(black_knight))
    black_knight()结果为： 
    >>> black_knight()
I'm invincible!
My favourite colour is blue.
None shall pass.
  28. 调用函数使用帮助信息示例。比如： 
    >>> def randint(a, b):
...     "Return random integer in range [a, b], including both end points."
...
>>> help(randint)
Help on function randint in module __main__:   

randint(a, b)
    Return random integer in range [a, b], including both end points.
  29. 如下这样给参数增加类型标注的提示信息： 
    >>> def greeting(name: str) -> str:
...     return 'Hello ' + name
... 
>>> greeting.__annotations__
{'name': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>}
  30. 对象的方法示例： 
    >>> class Fish(object):
...     hungry = True
...     def eat(self, food):
...         if food is not None:
...             self.hungry=False
... 
>>> def status(self):
...     print("Hungray!" if self.hungry else "Not hungray!")
... 
>>> e = Fish()
>>> status(e)
Hungray!
>>> Fish.hungry = False
>>> from types import MethodType
>>> e.status = MethodType(status, e)
>>> e.status()
Not hungray!
>>> Fish.hungry = True
>>> Fish.status = status
>>> f = Fish()
>>> Fish.status(f)
Hungray!
>>> f.eat("earthworm")
>>> f.status()
Not hungray!
  31. 特殊方法和子类调用超类方法的例子： 
    >>> class Thought(object):
...     cls_name = "类型Thought"
...     def __init_subclass__(cls):
...         cls.cls_name = "类型Thought的子类型"
...     def __init__(self, *args, **kwargs):
...         print(f"我是{type(self).cls_name}的新对象!")
...         if len(args) != 0 or len(kwargs) != 0:
...             print(f"init: nargs={len(args)}, nkwargs={len(kwargs)}")
...         self.notion = "我觉得我在平行宇宙中把车停歪了."
...     def message(self, *args):
...         print(self.notion)
...         if len(args) != 0:
...             print("\n".join(args))
... 
>>> class Advice(Thought):
...     def message(self):
...         super().message("警告: 日历里的日期比它们看起来更近!")
... 
>>> t = Thought()
我是类型Thought的新对象!
>>> t.message()
我觉得我在平行宇宙中把车停歪了.
>>> a = Advice()
我是类型Thought的子类型的新对象!
>>> a.message()
我觉得我在平行宇宙中把车停歪了.
警告: 日历里的日期比它们看起来更近!
>>> # 内省一下:
>>> [*super.__dict__]
['__new__', '__repr__', '__getattribute__', '__get__', '__init__', '__thisclass__', '__self__', '__self_class__', '__doc__']
>>> [*super(Advice).__thisclass__.__dict__]
['__module__', 'message', '__doc__', 'cls_name']
>>> super(Advice).__thisclass__.__dict__['cls_name']
'类型Thought的子类型'
>>> [*super(Advice, a).__self__.__dict__]
['notion']
>>> super(Advice, a).__self_class__.__dict__['cls_name']
'类型Thought的子类型'
>>> super(Advice, a).message()
我觉得我在平行宇宙中把车停歪了.
>>> super(Advice).__get__(a).message()
我觉得我在平行宇宙中把车停歪了.
  32. 在类中采用数据描述器的示例： 
    >>> class RevealAccess:
...     """正常的设置和返回值的数据描述器，
...        它还打印记录这次访问的一个消息。
...     """
...     def __init__(self, initval=None, name='var'):
...         self.val = initval
...         self.name = name
...     def __get__(self, obj, objtype):
...         print('Retrieving', self.name)
...         return self.val
...     def __set__(self, obj, val):
...         print('Updating', self.name)
...         self.val = val
... 
>>> class MyClass:
...     x = RevealAccess(10, 'var "x"')
...     y = 5
...
>>> m = MyClass()
>>> m.x
Retrieving var "x"
10
>>> vars(m)
{}
>>> MyClass.__dict__['x'].val
10
>>> m.x = 20
Updating var "x"
>>> vars(m)
{}
>>> MyClass.__dict__['x'].val
20
>>> m.y
5
>>> vars(m)
{}
>>> m.y = 5
>>> vars(m)
{'y': 5}
  33. 特殊方法、类方法和静态方法（__new__()）示例： 
    >>> from weakref import WeakValueDictionary
>>> class D:
...     _template = {}
...     _obj_dict = WeakValueDictionary()
...     def __new__(cls, *args, **kwargs):
...         obj = super(D, cls).__new__(cls)
...         cls._obj_dict[id(obj)] = obj
...         return obj
...     @classmethod
...     def load(cls, dict):
...         cls._template.update(dict)
...     @classmethod
...     def create(cls, *args, **kwargs):
...         return cls(cls._template, *args, **kwargs)
...     @classmethod
...     def count(cls):
...         return len(cls._obj_dict)
...     def __init__(self, dict={}, /, *args, **kwargs):
...         self.__dict__.update(dict)
...         self.__dict__.update(kwargs)
...     def __call__(self, *args, **kwargs):
...         self.__dict__.update(kwargs)
...         return self.__dict__.copy()
...     def __len__(self):
...         return len(self.__dict__)
...     def __getitem__(self, key):
...         return self.__dict__[key]
...     def __setitem__(self, key, value):
...         self.__dict__[key] = value
... 
>>> a = {'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 3}
>>> d = D(a, dk=4)
>>> d()
{'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 3, 'dk': 4}
>>> D.load(a)
>>> e = D.create(ck=4)
>>> e()
{'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 4}
>>> f = D(ak=1, bk=2)
>>> f(ck=3)
{'ak': 1, 'bk': 2, 'ck': 3}
>>> f['ak']
1
>>> f['ak'] = 5
>>> f()
{'ak': 5, 'bk': 2, 'ck': 3}
>>> len(f)
3
>>> D.count()
3
>>> del f
>>> D.count()
2
>>> d.__weakref__ in D._obj_dict.valuerefs()
True
  34. 在类中调用property()的例子： 
    >>> class C:
...     def __init__(self):
...         self.__x = None
...     def getx(self):
...         return self.__x
...     def setx(self, value):
...         self.__x = value
...     def delx(self):
...         del self.__x
...     x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
... 
>>> c = C()
>>> vars(c)
{'_C__x': None}
>>> {*C.__dict__}
{'__init__', 'setx', '__weakref__', 'delx', 'x', 'getx', '__doc__', '__module__', '__dict__'}
    上述代码可以采用修饰符进一步的书写为： 
    >>> class C:
...     def __init__(self):
...         self.__x = None
...     @property
...     def x(self):
...         """I'm the 'x' property."""
...         return self.__x
...     @x.setter
...     def x(self, value):
...         self.__x = value
...     @x.deleter
...     def x(self):
...         del self.__x
... 
>>> c = C()
>>> vars(c)
{'_C__x': None}
>>> {*C.__dict__}
{'__init__', '__weakref__', 'x', '__doc__', '__module__', '__dict__'}
  35. 建立列表的特殊语法示例： 
    a_list = [1, 2, 3, 'a dog']
    采用正常的对象创建方式的示例： 
    a_second_list = list()
a_second_list.append(4)
a_second_list.append(5)
    建立元组的特殊语法示例： 
    a_tuple = 1, 2, 3, 'four'
    建立集合的特殊语法示例： 
    some_set = {0, (), False}
    建立字典的特殊语法示例： 
    a_dictionary = {'key 1': 'value 1', 2: 3, 4: []}
  36. 两个类及元类等的实例关系（蓝色连接）与继承关系（绿色连接）示意图：
     
    r = object
c = type
class M(c): pass

class A(metaclass=M): pass

class B(A): pass

b = B()

    >>> type(b)
<class '__main__.B'>
>>> print(type(B), B.__bases__)
<class '__main__.M'> (<class '__main__.A'>,)
>>> print(type(A), A.__bases__)
<class '__main__.M'> (<class 'object'>,)
>>> print(type(M), M.__bases__)
<class 'type'> (<class 'type'>,)
>>> print(type(c), c.__bases__)
<class 'type'> (<class 'object'>,)
>>> print(type(r), r.__bases__)
<class 'type'> ()
  37. 数学运算示例。比如： 
    >>> def mean(seq):
...     return sum(seq) / len(seq)
... 
>>> mean([3, 4])
3.5
>>> import math
>>> print(math.sin(math.pi/2))
1.0

註釋
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    The Python interpreter is easily extended with new functions and data types implemented in C. Python is also suitable as an extension language for highly customizable C applications such as editors or window managers.
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    simple_stmts:
        | simple_stmt !';' NEWLINE # Not needed, there for speedup
        | ';'.simple_stmt+ [';'] NEWLINE
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    statement: compound_stmt | simple_stmts
    ……
    block:
        | NEWLINE INDENT statements DEDENT
        | simple_stmts
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参閲
  • 编程语言列表
  • Python語法及語義
  • Python的歷史
  • Python软件列表

外部連接
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