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我们需要在 Lib 的目录下创建一个 const.py 的文件，lib 目录下主要是放一些模块的东西

代码正文：

class _const(object):
    class ConstError(TypeError):pass 
    def __setattr__(self, name, value): 
        if self.__dict__.has_key(name): 
            raise self.ConstError, "Can't rebind const (%s)" %name 
        self.__dict__[name]=value
    def __delattr__(self, name):
        if name in self.__dict__:
            raise self.ConstError, "Can't unbind const (%s)" %name
        raise NameError, name
import sys 
sys.modules[__name__] = _const() 

这就是一个定义常量对象的方法，Python 定义常量首先需要有对象的概念，所以上篇博客我们已经简单了解了对象的定义了。至于上面这个 const 类呢，大家略看一下就可以了，这种东西百度搜索 Python 定义常量一大堆。我们只需要在 lib 文件夹下面建立一个 const.py 的文件，将上述代码拷贝到 const.py 文件里。这样使用常量就很方便了。

代码讲解：

• 整数型（int） 例：0、6、-2、2015、-203
• 长整型（long） 例：56990l、-12694l、938476l
• 浮点型（float） 例：7.5325、9.434、6.66
• 布尔型（bool） 例：True、False
• 复数型（complex） 例：6+4j、-5+12j、98+9j

数的类型里都比较好理解，这里可能就只有复数型需要单独拿出来说说。

complex()函数可以使用参数 real + imag*j 方式创建一个复数。也可以转换一个字符串的数字为复数；或者转换一个数字为复数。如果第一个参数是字符串，第二个参数不用填写，会解释这个字符串且返回复数；不过，第二个参数不能输入字符串方式，否则会出错。real 和 imag 参数可以输入数字，如果 imag 参数没有输入，默认它就是零值，这个函数就相当于 int() 或 float() 的功能。如果 real 和 imag 参数都输入零，这个函数就返回 0j。有了这个函数，就可以很方便地把一个列表转换为复数的形式。

注意：当想从一个字符串的复数形式转换复数时，需要注意的是在字符串中间不能出现空格，比如写成 complex(‘1+2j’)，而不是写成 complex(1 +2j’)， 否则会返回 ValueError 异常。

代码讲解：

• 单引号字符串：'hello'
• 双引号字符串："hello"
• 三引号字符串："""hello""" 或 '''hello''' 注：三引号包含的字符串可由多行组成，一般可表示大段的叙述性字符串。在使用时基本没有差别，但双引号和三引号（"""..."""）中可以包含单引号，三引号 ('''...''') 可以包含双引号，而不需要转义

代码正文：

dan='m1n9'
print("dan:  {0}".format(dan))
dan1='Our "young"!'
print("dan1:  {0}".format(dan1))
dan2='''Our
young
cool'''
print("dan2:  {0}".format(dan2))
dan3="""Our
young
cool"""
print("dan3:  {0}".format(dan3))

代码讲解：

代码正文：

comment='I\'m young'
print(comment)
description="Our \nyoung"
print(description)

代码讲解：

自然字符串字面意思理解就是将字符串保留本身的格式，而不受转义的影响。

字符串重复字面意思理解就是将字符串重复输出。

代码正文：

comment=r'Our \nyoung'
print(comment)
description="Our \nyoung"
print(description)
three="Our young\n"*3
print(three)

代码讲解：

索引运算符从 0 开始索引

切片运算符 [x:y] 是指从第 x 下标开始到第 y-1 下标

代码正文：

description="Our young"
d1=description[0]
print("d1:   {0}".format(d1))
d2=description[8]
print("d2:   {0}".format(d2))
d3=description[:3]
print("d3:   {0}".format(d3))
d4=description[3:]
print("d4:   {0}".format(d4))
d5=description[3:6]
print("d5:   {0}".format(d5))

代码讲解：

• 基本数据类型：基本数据类型就是之前我们讲到的数和字符串，这里就不介绍了。
• 列表：python 里没有数组的概念，列表和数组的概念很接近。列表是用来存储一连串元素的容器，用 [] 表示。
• 元组：同样元组合数组的概念也很接近，用 () 表示。另外元组只能读取不能修改。
• 集合：
  • 格式：set(元素)，python 的 set 是一个无序不重复元素集。
  • 功能：
    • 建立关系
    • 消除重复元素
• 字典：Python 中的字典也叫关联数组，用 {} 表示。例： dictionary={'name':'toutou',"age":"26","sex":"male"} ps: 是不是觉得有点儿像 json?

代码正文：

# coding=utf-8
#列表
people=["刘一","陈二","张三","李四","王五","赵六","孙七","周八","吴九"]
print people[3]
#元组
names=("刘一","陈二","张三","李四","王五","赵六","孙七","周八","吴九")
print people[1]
#集合
xitems=set("1222234566666789")
xitems.add("x")
xitems.remove("8")
xitems.discard("8")
print xitems
yitems=set("1357")
#交集
print("交集:{0}".format(xitems&yitems)) #xitems&yitems = xitems.intersection(yitems)
#并集
print("并集:{0}".format(xitems|yitems)) #xitems|yitems = xitems.union(yitems)
#差集
print("差集:{0}".format(xitems-yitems)) #xitems-yitems = xitems.difference(yitems)
xitems.pop()xitems.clear()
print("xitems 集合被清空:{0}".format(xitems))
#字典
dictionary={'name':'toutou',"age":"26","sex":"male"}
print dictionary["name"]
#向字典中添加项目
dictionary['hobby']='cnblogs'
print dictionary["sex"]
print dictionary["hobby"]

代码讲解：

在日常生活中，标示符是用来指定某个东西、人，要用到它，他或她的名字；在数学中解方程时，我们也常常用到这样或那样的变量名或函数名；在编程语言中，标识符是用户编程时使用的名字，对于变量、常量、函数、语句块也有名字；我们统统称之为标识符。

标识符命名规范：

• 必须只能是字母或下划线开头，不能是数字或者其他字符开头
• 除第一个开头字符外，其他部分可以是字母或者下划线或者数字
• 标识符大小写敏感，比如 name 和 Name 是不一样的标识符

特殊标识符：python 中的关键字是指系统中自带的具备特定含义的标识符。常用的 python 关键字主要有：and,elif,global,or,else,pass,break,continue,import,class,return,for,while... 常用的 python 关键字很多与其他语言类似的，我们在命名时应尽量避免与关键字重复。大家也不用担心怕不好区分，其实也很好区分，一般的 IDE 中关键字是会显示出特定颜色的。

Python 对象类型：Pyhon 的内置对象：数字、字符串、列表、元组、字典、集合等等，在 Python 中，一切都可以看做是对象。

Pickle 模块：在 Python 中有时有一些对象需要持久性存储，并且不丢失这个对象的类型与数据，就需要将这些对象进行序列化，序列化之后需要使用时，再恢复为原来的数据。这种序列化的过程，就叫 pickle(腌制)。

代码正文：

# coding=utf-8
#pickle 模块化 (腌制)
import pickle
#dumps(object) 序列化
listx=["one","two","three"]
listb=pickle.dumps(listx)
print("dumps(object) 序列化:{0}".format(listb))
#loads(string) 反序列化
listz=pickle.loads(listb)
print("loads(string) 反序列化:{0}".format(listz))
#demp(object,file), 将对象序列化存储到文件
writeFile=file('test.pke','wb')pickle.dump(listx,writeFile,True)
writeFile.close()
#load(object,file) 将 dump 存储在文件里的数据反序列化
readFile=file('test.pke','rb')
listTemp=pickle.load(readFile)
print("#load(object,file) 将 dump 存储在文件里的数据反序 \n 列化:{0}".format(listTemp))
readFile.close()

代码讲解：

物理行与逻辑行：

• 物理行：实际中看到的行。python 中一个物理行一般可以包含多个逻辑行，在一个物理行中编写多个逻辑行的时候，用分号隔开。一个逻辑行后面必须有一个分号，注意，在实际程序中，如果一个逻辑行占了一个物理行的最后，这个逻辑行也可以省略分号。(省略规则：每个物理行默认自带一个分号，so, 每个物理行的最后一个逻辑行可以省略分号，故：当一个逻辑行占了一个物理行的时候即可省略分号。)
• 逻辑行：一段代码意义上的行数

行连接：行连接相关讲解参见代码讲解图。

缩进：在上篇博客中，有朋友提到 python 语言是 "靠缩进控制代码的语言"。的确如此，在 python 中，逻辑行的起始位置的空白是有语法规定的，如果空白不对，程序就会执行出错。(这一点是和其他语言很大的一个不同点。)一般情况下 (if/while.. 等等后面的逻辑行除外)，单独的逻辑行起始位置不应该有空白。缩进的方法有两种，可以按空格，也可以按 tab 键。(一般 IDE 会自动缩进。) 关于缩进可能刚入门起来有点不适应或者不习惯，多试试就好了。

代码正文：

# coding=utf-8
#物理行与逻辑行
#以下是 2 个物理行
print "物理行 1"
print "物理行 2"
#以下是 1 个物理行，2 个逻辑行
print "逻辑行 1";print "逻辑行 2"
#以下是 1 个逻辑航，2 个物理行
print '''你说
我是
物理行还是逻辑行？'''
#行连接
print "我是行连" \
      "接"

代码讲解：

作　　者：请叫我头头哥
出　　处：http://www.cnblogs.com/toutou/
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