Python 是一種敏捷的、動態類型化的、極富表現力的開源編程語言，可以被自由地安裝到多種平臺上。Python 代碼是被解釋的。如果您對編輯、構建和執行循環較為熟悉，則 Python 代碼對您來說更簡單。但是，請不要搞錯：Python 器可以是簡單的腳本，也可以是大型的復雜程序。事實上，Python 解釋器的最大特點是鼓勵探索和簡化學習過程。如果您想證明這一點，請使用 Python 編寫著名的 Hello World! 程序：

啟動 Python 解釋器。在 UNIX 系統（包括 Mac OS X）中，啟動解釋器通常包括在命令提示行鍵入 python；在 Microsoft? Windows? 系統中，啟動 Python 命令 shell。

在 Python 提示行中，在三個大于號 (>>>) 標志后輸入 print Hello World!，然后按 Enter。

完成：沒有第三步了。清單 1 顯示了此命令的輸出。

清單 1. 用 Python 編寫的 “Hello World” 的輸出

rb% python

Python 2.4 (#1, Mar 29 2005, 12:05:39)

[GCC 3.3 20030304 (Apple Computer, Inc. build 1495)] on darwin

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> print "Hello World!"

Hello World!Show moreShow more icon

您可以看到，我使用的是運行于 Apple OS X 系統上的 Python V2.4。但是，不管操作系統是什么，基本原理都是一樣的，而且在本例中，所用的是 Python 的哪一個實際版本也無所謂。我雖然不了解您，但是此 Hello World! 練習比我學過的 C、C++ 甚至 Java? 語言的對應練習容易多了。這種簡單性就是使用 Python 解釋器的主要優點之一。開發人員可以快速試驗一個想法、研究一種對象屬性或不同算法，而無需編譯、執行和測試任何代碼。

Python 類型層次結構

從其他語言過渡到 Python 編程語言時需要學習的最重要的課程之一是，Python 中的每樣東西都是對象。這一點可能并沒有什么特別之處，尤其是對于熟悉面向對象的語言（如 C++、Java 或 C#）的人來說。然而，Python 的面向對象原理與其他語言不同，主要表現在兩個方面：第一，Python 中的所有數據值都被封裝在相關對象類中。第二，Python 程序中的所有東西都是可以從程序訪問的對象，即使是您編寫的代碼也不例外。

大多數流行的編程語言都有多個內置的數據類型，在這一方面 Python 也一樣。例如，C 編程語言具有整型和浮點類型。由于譜系相同，Java 語言和 C# 具有內置類型也不足為奇。這意味著在 C 程序中，可以編寫 int i = 100 來創建和初始化整型變量。在 Java 和 C# 中，此方法也是可能的，而且使用它們的自動裝箱功能，在需要時這兩種語言還可以把這種簡單的內置類型轉換為 Integer 對象。

另一方面，Python 不包含像 int 這樣的簡單類型 —— 只有對象類型。如果 Python 中需要整數值，將整數賦值給相應變量（如 i = 100 ）即可。在后臺，Python 將創建一個整數對象，并將對新對象的引用賦值給變量。問題的關鍵是：Python 是一種動態類型化語言，所以無需聲明變量類型。事實上在單個程序中，變量的類型是可以改變（多次）的。

一種直觀演示動態類型化工作方式的簡單方法是，設想單個名為 PyObject 的基類，讓 Python 中的所有其他對象類型都繼承它。在這一模型中，您創建的所有變量都將引用在總的類層次結構中創建的對象。如果您還讓 PyObject 類記錄曾創建并分配給變量的子類的實際 類型 或名稱，則 Python 程序可正確確定程序執行過程中需要采取的步驟。

上一段描述 Python 的面向對象的模型圖像是對 Python 的實際工作方式很好的模擬。除此之外，Python 還可以使用類型函數來簡化對變量類型的確定。（本例還介紹如何使用帶有 # 字符的內聯注釋。）

清單 2. 演示 Python 簡單類型

>>> i = 100 # Create an int object whose value is 100

>>> type(i)

>>> f = 100.0

>>> type(f)

Show moreShow more icon

可以將 PyObject 類之下的所有 Python 類劃分為 Python 運行時解釋器可以使用的四個主要類別：

簡單類型 —— 基本構建塊，如 int 和 float 。

容器類型 —— 保存其他對象。

代碼類型 —— 封裝 Python 程序的元素。

內部類型 —— 程序執行期間使用的類型。

到本系列結束時，我會把所有不同類別都介紹給大家。但是在這第一篇文章中，我重點介紹簡單類型。

簡單類型

Python 有五個內置的簡單類型： bool 、 int 、 long 、 float 和 complex 。這些類型是不可變的，就是說整數對象一旦創建，其值便不可更改。相反，系統將創建新的簡單類型對象并將其賦值給變量。通過 Python id 函數，可以查看基本 PyObject 標識的變更方式：

清單 3. 使用 Python id 函數

>>> i = 100

>>> id(i)

8403284

>>> i = 101

>>> id(i)

8403296Show moreShow more icon

此方法看似容易丟失對象，會導致內存泄漏。但是，Python 像 C# 和 Java 一樣，使用了垃圾回收功能，以釋放用于保存不再引用的對象的內存，如上例中用于保存 100 的整數對象。

布爾類型

Python 中最簡單的內置類型是 bool 類型，該類型包括的對象僅可能為 True 或 False ：

清單 4. bool 類型

>>> b = True

>>> type(b)

>>> id(b)

1041552Show moreShow more icon

因為只有兩個可能值，所以布爾類型是惟一的。Python 解釋器提供這僅有的（也是必需的）兩個 bool 對象： True 和 False 。在任何時候，在 Python 程序需要這些對象時，變量只能相應地引用其中一個值。清單 5 顯示 bb 變量如何具有同一個 id ，不管您直接賦予它 b 變量的值還是直接賦予它 True 對象。

清單 5. bb 變量的值

>>> b = True

>>> id(b)

1041552

>>> bb = b

>>> id(bb)

1041552

>>> bb = True

>>> id(bb)

1041552Show moreShow more icon

布爾對象名稱的大小寫是至關重要的，因為 true（和 false）是未定義的：

清單 6. 未定義的 true 和 false

>>> b = true

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in ?

NameError: name "true" is not definedShow moreShow more icon

在這一點上， bool 類型可能看起來不是很有用。不過顧名思義，布爾表達式是依賴于名稱的，如下所示：

清單 7. 布爾表達式

>>> b = 100 < 101

>>> print b

TrueShow moreShow more icon

很多程序利用布爾表達式，Python 提供一整套布爾比較和邏輯運算，詳細信息請分別參見表 1 和表 2。

表 1. Python 中的布爾比較運算符

運算符

描述

示例<

小于

i < 100

<=

小于等于

i <= 100

>

大于

i > 100

>=

大于等于

i >= 100

==

相等

i == 100

!=

不相等（另外使用 <>）

i != 100

補充一點，表 1 中列出的運算符優先級都一樣，除非將表達式置于括號中，否則按從左到右的順序應用。

表 2. Python 中的邏輯運算符

運算符

描述

示例not

邏輯非

not b

and

邏輯與

(i <= 100) and (b == True)

or

邏輯或

(i < 100) or (f > 100.1)

邏輯運算符的優先級低于單獨的比較運算符，這一點意義重大，因為必須先計算比較運算符，然后才能計算邏輯運算符。邏輯運算符的實際優先級就是表 2 中羅列這些運算符的順序。

在 Python 中，關于 or 和 and 邏輯運算符有意思的是，它們都是快捷運算符。簡言之，如果給定表達式 x or y ，則僅當 x 為 False 時才會計算 y 。同樣地，如果給定表達式 x and y ，則僅當 x 為 True 時，才會計算 y 。此功能可以增強表達式求值的性能（尤其是針對長的或復雜的表達式），然而對于習慣于從其他語言學來的不同規則的程序員而言，則容易犯錯。

數值類型

Python 中其他四個簡單的內置類型都是數值類型： int 、 long 、 float 和 complex 。在程序中，數值類型很常見，不管使用的是什么語言。Python 對算術運算提供完整支持，包括加法、減法、乘法和除法（參見表 3）。

表 3. Python 中的算術運算

運算符

描述

示例*

乘

i * 100

/

除

i / 100

//

整除

i // 100

%

取余

f % 100

+

加

i + 100

–

減

i - 100

乘法和除法運算符（表 3 中列出的前四個）具有高于加法和減法的優先級。如前所述，您可以通過使用括號分組子表達式，將其分離出來以提高優先級。

Python 與 Java 語言不同，Java 語言通常定義允許的數值類型的范圍，而 Python 在這一點上更像 C，因為它的類型范圍是依賴于平臺的。您可以使用 int 和 long 兩種類型來保存整數值，它們的不同點在于 int 是一種 32 位的整數值。因而，它被限制為只能保存從 -232到 232– 1 之間的值（在多數平臺上）。與此相反，長整數類型的精度不受限，僅計算機內存對它有影響。要通知 Python 應該按照長類型處理整數，只需將 L 附加到數字的末尾，如 100L 。在 Python 中，浮點值始終是按雙精度處理的；因此 Python 的 float 類型對應于 C 類語言中的雙精度。

與數值類型相關的其他兩個重點是常量（如上例中的 100，只是明確表達的數字）和位運算。程序員一般在十進制系統（以 10 為基數）中工作。但是，有時其他系統也相當有用，尤其是我們知道計算機是基于二進制的。Python 可以提供對八進制（以 8 為基數）和十六進制（以 16 為基數）數字的支持。要通知 Python 應該按八進制數字常量處理數字，只需將零附加在前面。將一個零加上一個 x 附加在數字的前面是告訴 Python 按十六進制數值常量處理數字，如以下代碼所示：

清單 8. 通知 Python 按十六進制數值常量處理數字

>>> print 127 # Using decimal literal

127

>>> print 0177 # Using octal literal

127

>>> print 0x7F # Using hexadecimal literal

127Show moreShow more icon

當您具有容易的方式來表達數值常量時，尤其是十六進制，就可以容易地構建對應于特定測試用例的標志，這是一種常見的編程技術。例如，一個 32 位的整數可以存儲 32 個標志值。使用位測試，可以容易地測試標志變量上的特定標志。Python 中位運算的完整列表如表 4 所示。

表 4. Python 中的位運算

運算符

描述

示例~

按位求補

~b

<<

向左位移

b << 1

>>

向右位移

b >> 1

&

按位和

b & 0x01

^

按位異或

b ^ 0x01

按位或

b

0x01

至此，您可能想知道不同數值類型在單個表達式中混合出現的時候怎么辦。簡單的答復是，Python 會根據需要將表達式中的所有操作數轉換為最復雜的操作數的類型。復雜度的順序是： int、long、 float和complex`（非雙關），下面是一個簡單的示例：

清單 9. Python 將所有操作數轉換為最復雜的操作數

>>> 1 / 3

0

>>> 1.0 / 3

0.33333333333333331

>>> 1.0 // 3

0.0

>>> 1 % 3

1

>>> 1.0 % 3

1.0Show moreShow more icon

盡管 Python 會與您預期的一樣轉換操作數，但是語言并不基于運算符轉換操作數，如 1/3 示例中所示，其計算結果為整數。如果要強制取得浮點結果，則必須確保操作數中至少有一個為浮點類型。

complex 類型

最后一種類型 complex 可能是大多數程序員難以識別的，因為它不是其他編程語言中常見的內置數據類型。而對于工程師和科學家來說，復數卻是個司空見慣的概念。從形式上講， 復數 具有實部和虛部兩個部分，都由 Python 中的 float 類型來表示。 虛數 是 -1 的平方根的倍數，用 i 或 j 表示 —— 取決于您被培養為科學家還是工程師。在 Python 中，復數的虛部被表示為 j ：

清單 10. 復數的虛部

>>> c = 3.0 + 1.2j

>>> print c

(3+1.2j)

>>> print c.real, c.imag

3.0 1.2Show moreShow more icon

本例是一個實部為 3.0 和虛部為 1.2 的復數。注意，通過使用復雜對象的 real 和 imag 屬性，即可訪問復數的不同部分。

它們真是對象嗎？

到此為止，我已經介紹了 Python 只處理對象類型，然而示例中好像并沒有什么對象。最后還有一個問題，構造函數在哪里？對于簡單的內置數據類型，Python 替您做了大量的工作。不過，構造函數還在那里（其名稱與相關數據類型的名稱相同），如果您愿意，可以直接使用它們，如下所示：

清單 11. Python 構造函數

>>> b = bool(True)

>>> i = int(100)

>>> l = long(100)

>>> f = float(100.1)

>>> c = complex(3.0, 1.2)

>>> print b, i, l, f, c

True 100 100 100.1 (3+1.2j)Show moreShow more icon

結束語

Python 是一種無比簡單又功能強大的語言。入門極其容易，尤其是對于已經具有 C 類語言的經驗的程序員來說。本文簡單介紹了 Python 編程語言和內置數據類型： bool 、 int 、 long 、 float 和 complex 。如果您尚未理解，則請啟動一個 Python 解釋器，并嘗試按照我上面討論的方法操作。您將會很高興，我做到的您也可以做到。