python与条件

Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API；Django，Weppy，Bottle和Flask引领潮流。

如果正在开发一个Web应用程序并且已经选择使用Python作为构建它的语言，那么这是一个明智的选择。Python的开发成熟度，强大的库以及广泛的实际应用使其成为Web开发的必需。

现在是困难的部分：从众多可用的Python web框架中选择一个。它们不仅数量在不断增长，而且很难找到最适合你的。如果你正在构建一个快速而又简单的REST API，那么你将不需要任何完整的面向用户的应用程序所需的管道和连接，该应用程序具有用户登录、表单验证和上传处理就可以了。

在本文中，我们将研究13种最广泛部署的Python web框架。我们将关注每种web应用程序最适合构建哪种类型的web应用程序，并研究它们如何在以下六个方面相互竞争:

安装：设置不需要正式的框架项目(它可以简单地作为包含的模块放到现有的项目中)、启动所需的模板文件最少、或者带有某种预先配置的设置，这是多么容易或简单。

文档：几乎每一个像样的Python项目都有文档，可以遍历设置、演示基本用例并提供关于API的详细信息。在这里，我们给这样的框架更高的分数：这些框架展示了如何在教程中创建整个应用程序，包括常见的配方或设计模式，以及超出职责范围（例如提供有关如何运行的详细信息） Python变体（如PyPy或IronPython）下的框架。

管理：这是相对得分，表示配置和维护框架需要做多少工作。默认情况下，工作量最小的框架得分更高。

原生能力：包含多少组件？得分较高的是那些为国际化，HTML模板和数据访问层提供原生支持的框架。还有一些框架使用Python最近引入的异步I/O操作的原生支持。

安全性：提供原生安全措施（如跨站点请求伪造（CSRF）保护和使用加密cookie的会话管理）的框架获得更高的分数。

可伸缩性：大多数Python框架可以利用像Gevent或Gunicorn这样的项目来大规模运行。在这里，我们看一下提升可伸缩性的框架原生特性，如输出和页面片段缓存。

如果你对性能基准感到好奇，请查看TechEmpower正在进行的一系列试验，这些试验比较了各种任务中的多个Web框架，并将代码和方法发布到GitHub并进行不断的重新评估。并非所有讨论中的框架都在那里进行了分析，但是可以很好地了解哪种框架在哪种负载下表现最佳。

我们将分析13个框架。其中五个：CubicWeb，Django，Web2py，Weppy和Zope2，采用“控件”方法，包含你可以想象的Web应用程序所需的大多数功能。其余八个框架： Bottle，CherryPy，Falcon，Flask，Pyramid，Tornado，Web.py和Wheezy.web，提供更简约的外观，交易批量和完整性，简单易用。

让我们从重量级开始吧。

重量级的Python Web框架

CubicWeb

CubicWeb被称为“一个支持重用和面向对象设计的语义Web应用程序框架。”这是一个有趣的系统，强调使用抽象和可重用的代码块称为“多维数据集”，但对于某些开发人员来说可能过于抽象或特殊。

多维数据集是具有模式（数据模型），实体（编程逻辑）和视图的软件组件。通过组合多个立方体，每个立方体执行自己的任务，可以通过重用自己的代码和其他代码来编写软件应用程序。

CubicWeb的核心是提供每个Web应用程序使用的基本搭建材料：用于数据连接和存储的“存储库”；用于基本HTTP请求/响应和CRUD操作的“Web引擎”；以及用于建模数据的模式。所有这些都在Python类定义中描述。要设置和管理CubicWeb的实例，可以使用类似于Django的命令行工具。

CubicWeb似乎没有使用Python 3的原生异步功能。包含异步的一种迂回方式是使用cubicweb.pyramid模块将Pyramid框架用作Web服务器，并使用异步构造在Pyramid上绘制。但是现在看起来更加直截了当。

要在CubicWeb应用程序中获取或操作持久数据，可以使用关系查询语言（RQL），它采用模糊的SQL语法，但在W3C的SparQL之后进行模式化。CubicWeb的理由再次是抽象：RQL提供了一种高度分离的路径来相互关联各种数据源。但是，随着它的实现，通过手动构建查询作为字符串，它可能会让习惯于ORM的开发人员感到过时。

使用CubicWeb还有其他障碍。首先，设置可能很麻烦。因为CubicWeb有很多依赖项，所以最好使用pip install来获取所有依赖项。可能还必须在本地环境中执行一定数量的手动调整。这与运行pip install或将框架代码放入另一个项目的子文件夹的其他框架形成鲜明对比，这就是所需要的。

另一个潜在的问题是缺少本机模板引擎；生成HTML留给开发人员。可以通过使用像Jinja2这样的第三方模板系统或选择为Web UI提供工具的多维数据集来克服这个问题，例如Boostrap HTML框架的工具。

CubicWeb的一个长期问题，缺乏Python 3支持，目前已经解决。截至2016年6月的版本3.23，CubicWeb支持Python 3，但Twisted等模块本身并未完全移植。

与Web2py一样，CubicWeb将其冗长的文档称为“书籍”。它需要时间来解释CubicWeb的不寻常方法，演示如何构建一些基本应用程序，包括API引用，并且通常不会特定的方式。

Django

自Django首次出现以来已经有十年，它已经成为Python最广泛部署的用于创建Web应用程序的框架之一。 Django配备了你可能需要的大部分组件，因此它倾向于构建大型应用程序而不是小型应用程序。

经过多年在版本1.x后，Django最近在小数点的左边创建了一个版本。 Django 2.0中最大的变化是框架现在只适用于Python 3.4及更高版本。理想情况下，你应该使用Python 3.x，所以使用Django的1.x分支的唯一原因是你遇到了旧版本的Python。

Django吸引力的一个关键部分是部署速度。因为它包含了开发普通Web应用程序所需的许多部分，所以可以快速行动。路由，URL解析，数据库连接（包括ORM），表单验证，攻击保护和模板都是内置的。

将找到最常见的Web应用程序方案的构建块。例如，用户管理可在大多数网站上找到，因此Django将其作为标准元素提供。Django本身具有这些功能，而不必创建自己的系统来跟踪用户帐户，会话，密码，登录/注销，管理员权限等。它们可以按原样使用或扩展，以包含最少量工作的新用例。

核心是BSD，一些组件是LGPLv3。可通过zope.formlib获得；单独安装但作为项目的一部分支持。通过第三方扩展程序提供。

Django具有健全和安全的默认设置，有助于保护Web应用程序免受攻击。将变量放在页面模板中时，例如带有HTML或JavaScript的字符串，除非明确将变量实例指定为安全，否则不会按字面意义呈现内容。这本身就减少了许多常见的跨站脚本问题。如果要执行表单验证，可以使用从简单的CSRF保护到返回详细错误反馈的完整逐个字段验证机制的所有内容。

如果没有强大的文档可以使用像Django那样丰富和广泛的功能。Django的文档站点从多个角度深入研究框架的各个方面。使用Python 3或其他语言，正确的安全性，实现常见的Web应用程序组件（如会话或分页），生成站点地图，它们都被覆盖。还详细描述了应用程序模型，视图和模板的每个层的API。

然而，强大的力量带来了极大的复杂性。Django应用程序以其头重脚轻而闻名，具有许多移动部件。即使只有几条路线的简单Django应用程序也需要相当多的配置才能运行。如果你的工作只是设置几个简单的REST端点，Django几乎肯定是矫枉过正的。

Django也有它的怪癖。例如，页面模板不能使用callables。示例：可以将{{user.name}}作为模板中的组件传递，但不能传递{{user.get_name（）}}。这是Django确保模板不会无意中做出令人讨厌的事情的方法之一，但如果你没有为它们做好准备，这些限制可能会很刺激。虽然有解决方法，但它们往往会对性能产生影响。

Django的核心是同步。但是，添加异步行为的一种方法是通过Django Channels项目。这个项目是官方的Django附加组件，它为Django添加了对连接和套接字的异步处理，同时保留了Django的编程习惯用法。

web2py

在Ruby世界中，Ruby on Rails是事实上的Web框架。DePaul大学计算机科学教授Massimo Di Pierro受到Rails的启发，用Python创建一个易于设置和使用的Web框架。结果是Web2py。

Web2py最大的吸引力在于其内置的开发环境。当设置Web2py实例时，将获得一个Web界面，实际上是一个在线Python应用程序编辑器，可以在其中配置应用程序的组件。这通常意味着创建模型，视图和控制器，每个都通过Python模块或HTML模板进行描述。一些示例应用程序随附Web2py。可以将它们分开来查看它们的工作方式，或将它们用作启动器模板来创建自己的应用程序。

开发人员通常只需下载源代码并使用它来部署Web2py。但对于Windows或MacOS上技术含量较低的用户，Web2py的创建者提供的版本基本上是独立服务器。下载，解压缩并运行其中一个版本，将拥有一个内置Web2py预配置副本的本地Web服务器。这是一个很好的方法来创建一个Web2py应用程序，然后可以部署其他地方。

Web2py的Web界面是使用Bootstrap 2.16.1构建的，因此它易于操作并且易于导航。浏览器内编辑器不能替代完整的IDE，但它配备了有用的辅助工具，如行编号和Python语法高亮（包括自动缩进）。还包括一个Python shell的快速Web界面，因此如果需要，可以从命令行与Web2py交互，这对专家来说是一个很好的让步。

Web2py中使用的数据抽象系统与Django的ORM和受其启发的其他ORM（例如Peewee）略有不同。这些系统使用Python类来定义模型，在Web2py中，使用构造函数（如define_table）来实例化模型。这些差异中的大部分可能只会对那些已经有过经验并且开始使用另一个的人产生震动；他们对新人来说同样复杂。将Web2py连接到数据提供者可能不会遇到任何麻烦，因为它几乎涉及现有的每个主要数据库。

一个真正有用的数据库相关功能是生成模型图的能力，更好地可视化模型之间的相互关系。但是，需要安装pygraphviz库才能启用该功能。

Web2py通过对jQuery和AJAX的集成支持，提供许多其他专业级组件：国际化功能，多种缓存方法，访问控制和授权，甚至前端效果（例如，表单中的日期选择器）。虽然不允许使用中间件来替换核心Web2py功能，但也包括外部和内部中间件的挂钩。

Web2py的一个重要限制是它仅与Python 2.x兼容。首先，这意味着Web2py无法使用Python 3的异步语法。如果你依赖于Python 3独有的外部库，那么你就不走运了。但是，正在开展使Web2py Python 3兼容的工作，并且在撰写本文时它已接近完成。

毫无疑问，Web2py的文档被称为“书”。首先，它涵盖了Web2py，Python以及用于这两者的部署环境的大量材料。其次，它以高度可访问的叙事风格书写。第三，它深入讨论了常见的应用程序构建方案。例如，有一整章使用jQuery（与Web2Py捆绑在一起）来构建AJAX应用程序。

Weppy

Weppy感觉就像Flask的简约风格和Django的完整性之间的中间标记。虽然开发Weppy应用程序具有Flash的直接性，但Weppy具有Django中的许多功能，如数据层和身份验证。因此，Weppy适用于从极其简单到适度复杂的应用程序。

乍一看，Weppy代码看起来很像Flask或Bottle代码。启动和运行基本的单路网站需要很少的指示。路径可以通过函数装饰器（简单方法）或以编程方式描述，并且这样做的语法与Flask/Bottle密切相关。除了语法的微小变化外，模板的工作方式大致相同。

Weppy与其他框架形成鲜明对比，包括它们仅作为插件或附加组件包含的一些功能。例如，Flask和Bottle都没有内置的ORM或数据管理系统。Weppy包含一个ORM，虽然它是基于pyDAL项目而不是更受欢迎的SQLAlchemy。Weppy甚至支持模式迁移，Django支持模式迁移作为其ORM的一部分（同样，Django的迁移系统也更加自动化）。虽然Weppy有一个扩展机制，但官方批准的附加组件列表很小，远小于Flask的扩展目录。

像Weppy这样的轻量级框架通常用于构建RESTful API，而Weppy则为此配备了便利功能。在路由上放置一个@service修饰器，返回的数据将自动格式化为选择的JSON或XML。

Weppy包含的其他功能更符合更大的框架，但它们是在没有批量的情况下实现的。示例：数据验证机制，表单处理，响应缓存和用户验证。在所有这些情况下，Weppy采取“恰到好处”的方法。提供的功能并不像在Django大小的框架中那样完整，但开发人员不需要投入大量精力来使它们变得有用，并且它们可以在事后得到扩展。

Weppy中发现的另一个通常与更重量级框架相关的功能是国际化支持。模板中的字符串可以根据应用程序提供的区域设置文件进行翻译，这些文件是简单的Python字典。也可以通过解析浏览器请求（即Accept-Language HTTP标头）或将翻译绑定到特定路由来设置语言选择。

Weppy的文档与框架本身具有相同的风格。它干净，可读，并且被人类消费。除了通常的“hello world”应用程序示例之外，它还包含一个很好的演练教程，可以让你创建一个微博系统作为初学者项目。

Weppy的长期计划包括支持异步和套接字作...

Python条件语句是通过一条或者多条语句的执行结果（True或者false）来决定执行的代码块。也就是if else 代码块。

条件语句执行过程

if 语句

Python中if 语句一般形如：

if 条件1 :----- 代码块1elif 条件2 :------代码块2 else :----- -代码块 3 # 当条件1为true时，执行代码块1 ，否则判断条件2 ，为true时，执行代码块2,否则执行代码块3.

注： Python中 elif == else if

条件判断之后必须跟 “：”

使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。

在Python中没有switch – case语句。

if中常用的操作运算符

"

"

" > " : 大于

" >=" : 大于或者等于

" == " : 等于

" != " : 不等于

实例

#猜年龄real_age = 23guess_age = int(input("请输入你的年龄: "))if guess_age

if嵌套

if嵌套就是把一个if ，，elif .... else 放到另一if ... elif...else结构中。

实例： #"----" 表示缩进num=int(input("输入一个数字："))if num % 2 == 0:-----if num % 3 == 0:---------print ("你输入的数字可以整除 2 和 3")-----else:--------- print ("你输入的数字可以整除 2，但不能整除 3")else:-----if num % 3 == 0:---------print ("你输入的数字可以整除 3，但不能整除 2")-----else:---------print ("你输入的数字不能整除 2 和 3") #测试结果： 输入一个数字：6 你输入的数字可以整除 2 和 3

Python程序设计的代码风格应该遵循PEP8规则：

一、代码布局

1、缩进：

每级缩进4个空格（不用Tab，更不空格Tab混用）

1、续行应该与其包裹元素对齐，要么使用圆括号、方括号和花括号内的隐式行连接来垂直对齐，要么使用悬挂式缩进对齐。当使用悬挂缩进时，应该考虑到第一行不应该有参数，以及使用缩进以区分自己是续行。

2、缩进4个空格的规则对于续行是可选的。

3、当 if 语句的条件部分长到需要换行写的时候，注意可以在两个字符关键字的连接处（比如 if ），增加一个空格，再增加一个左括号来创造一个4空格缩进的多行条件。这会与 if 语句内同样使用4空格缩进的代码产生视觉冲突。PEP没有明确指明要如何区分i发的条件代码和内嵌代码。可使用的选项包括但不限于下面几种情况：

4、（可以参考下面关于是否在二进制运算符之前或之后截断的讨论）

在多行结构中的大括号/中括号/小括号的右括号可以与内容对齐单独起一行作为最后一行的第一个字符，如：

或者也可以与多行结构的第一行第一个字符对齐，如：

2、Tab还是空格？

空格是被首先推荐的缩进方式。

Tab应该只在现有代码已经使用tab进行缩进的情况下使用，以便和现有代码保持一致。

Python 3不允许再同一个代码块中Tab和空格混合使用。

混合使用制表符和空格缩进的Python2代码应该统一转成空格。

使用命令行运行Python 2时，使用-t选项，会出现非法混用tab和空格的警告。当使用-tt选项时，这些警告会变成错误。强烈推荐使用这些选项！

3、最大行长

每行最大长度79个字符。

对于连续大段的文字（比如文档字符串(docstring)或注释），每行应该被限制在72个字符长度内。

Python标准库比较传统，将行长限制在79个字符以内（文档字符串/注释为72个字符）。

一种推荐的换行方式是利用Python圆括号、方括号和花括号中的隐式续行。长行可以通过在括号内换行来分成多行。应该最好加上反斜杠来区别续行。

有时续行只能使用反斜杠才。例如，较长的多个 with 语句不能采用隐式续行，只能接受反斜杠表示换行：

另一个这样的例子是assert语句。要确保续行的缩进适当。

在二元运算符之前应该换行吗？

遵循数学的传统能产出更多可读性高的代码：

4、空行

顶层函数和类的定义，前后用两个空行隔开。

类里的方法定义用一个空行隔开。

相关的功能组可以用额外的空行（尽量少地）隔开。一堆相关的单行代码之间的空白行可以省略（例如，一组虚拟实现 dummy implementations）。

在函数中使用空行来区分逻辑段（尽量少地）。

Python接受control-L（即^L）换页符作为空格；许多工具把这些字符当作页面分隔符，所以你可以在文件中使用它们来分隔相关段落。请注意，一些编辑器和基于Web的代码阅读器可能无法识别control-L为换页，将在其位置显示另一个字形。

5、源文件编码

Python核心发布版本中的代码总是以UTF-8格式编码（或者在Python2中用ASCII编码）。

使用ASCII（Python 2）或者UTF-8（Python 3）的文件不应该添加编码声明。

在标准库中，只有用作测试目的，或者注释或文档字符串需要提及作者名字而不得不使用非ASCII字符时，才能使用非默认的编码。否则，在字符串文字中包括非ASCII数据时，推荐使用\x, \u, U或N等转义符。

对于Python 3.0及其以后的版本中，标准库遵循以下原则（参见PEP 3131）：Python标准库中的所有标识符都必须只采用ASCII编码的标识符，在可行的条件下也应当使用英文词（很多情况下，使用的缩写和技术术语词都不是英文）。此外，字符串文字和注释应该只包括ASCII编码。只有两种例外：

(a) 测试情况下为了测试非ASCII编码的特性

(b) 作者名字。作者名字不是由拉丁字母组成的也必须提供一个拉丁音译名。

鼓励面向全球的开源项目都采用类似的原则。

6、导入

1、imports应该分行写，而不是都写在一行，例如：

这样写也是可以的：

导入（import）始终在文件的顶部，在模块注释和文档字符串之后，在模块全局变量和常量之前。

导入顺序如下：

imports应该按照下面的顺序分组来写：

1、标准库imports

2、相关第三方imports

3、本地应用/库的特定imports

不同组的imports之前用空格隔开。

将任何相关的 __all__ 说明(specification)放在imports之后。

推荐使用绝对(absolute)imports，因为这样通常更易读，在import系统没有正确配置的情况下，也会有更好的表现（或者至少会给出错误信息）：

在绝对路径比较长的情况下，也可以使用相对导入：

Python 3中已经禁止隐式的相对导入。

导入类的方法，通常可以这样写：

如果和本地命名的拼写产生了冲突，应当使用绝对导入：

禁止使用通配符导入。

通配符导入(from import *)应该避免，因为它不清楚命名空间有哪些名称存，混淆读者和许多自动化的工具。唯一的例外是重新发布对外的API时可以考虑使用。

7、模块中前后具有双下划线的变量名

像__all__ , __author__ , __version__ 等这样的模块中的变量名（也就是名字里有两个前缀下划线和两个后缀下划线），应该放在文档字符串的后面，以及除from __future__ 之外的import表达式前面。Python要求将来在模块中的导入，必须出现在除文档字符串之外的其他代码之前。

比如：

二、字符串引号

Python中单引号字符串和双引号字符串都是相同的。注意尽量避免在字符串中的反斜杠以提高可读性。

根据PEP 257, 三个引号都使用双引号。

三、表达式和语句中的空格

在下列情况下，避免使用无关的空格：

1、紧跟在小括号，中括号或者大括号后。

2、紧贴在逗号、分号或者冒号之前。

3、然而，冒号在切片中就像二元运算符，在两边应该有相同数量的空格（把它当做优先级最低的操作符）。在扩展的切片操作中，所有的冒号必须有相同的间距。例外情况：当一个切片参数被省略时，空格就被省略了。

4、紧贴在函数参数的左括号之前。

5、紧贴索引或者切片的左括号之前。

6、为了和另一个赋值语句对齐，在赋值运算符附件加多个空格。

其他建议

1、避免在尾部添加空格。因为尾部的空格通常都看不见，会产生混乱：比如，一个反斜杠后面跟一个空格的换行符，不算续行标记。有些编辑器不会保留尾空格，并且很多项目（像CPython）在pre-commit的挂钩调用中会过滤掉尾空格。

总是在二元运算符两边加一个空格：赋值（=），增量赋值（+=，-=），比较（==,,!=,,=,in,not,in,is,is not），布尔（and, or, not）。

如果使用具有不同优先级的运算符，请考虑在具有最低优先级的运算符周围添加空格。有时需要通过自己来判断；但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。

2、在指定函数 关键字参数 或者 默认参数 值的时候，不要在=附近加上空格。

3、功能型注释应该使用冒号的一般性规则，并且在使用 ->的时候要在两边加空格。（参考下面的功能注释得到能够多信息）

4、当给有类型备注的参数赋值的时候，在=两边添加空格（仅针对那种有类型备注和默认值的参数）。

5、复合语句(同一行中的多个语句)通常是不允许的。

6、虽然有时候将小的代码块和 if/for/while 放在同一行没什么问题，多行语句块的情况不要这样用，同样也要避免代码行太长！

四、注释

与代码自相矛盾的注释比没注释更差。修改代码时要优先更新注释！

注释是完整的句子。如果注释是断句，首字母应该大写，除非它是小写字母开头的标识符(永远不要修改标识符的大小写)。

如果注释很短，可以省略末尾的句号。注释块通常由一个或多个段落组成。段落由完整的句子构成且每个句子应该以点号(后面要有两个空格)结束，并注意断词和空格。

非英语国家的程序员请用英语书写你的注释，除非你120%确信代码永远不会被不懂你的语言的人阅读。

1、注释块

注释块通常应用在代码前，并和这些代码有同样的缩进。每行以 '# '(除非它是注释内的缩进文本，注意#后面有空格)。

注释块内的段落用仅包含单个 '#' 的行分割。

2、行内注释

慎用行内注释(Inline Comments) 节俭使用行内注释。 行内注释是和语句在同一行，至少用两个空格和语句分开。行内注释不是必需的，重复罗嗦会使人分心。

不推荐：

但是有时，很有必要：

加了以后对理解代码很有帮助的情况下，关键处才加。

3、文档字符串

文档字符串的标准参见：PEP 257。

为所有公共模块、函数、类和方法书写文档字符串。非公开方法不一定有文档字符串，建议有注释(出现在 def 行之后)来描述这个方法做什么。

更多参考：PEP 257 文档字符串约定。注意结尾的 """ 应该单独成行，例如：

单行的文档字符串，结尾的 """ 在同一行。

4、版本标签

如果你必须在源文件中包含git、Subversion、CVS或RCS crud信息，放置在模块的文档字符串之后，任何其他代码之前，上下各用一个空行：

五、命名规范

Python库的命名约定有点混乱，不可能完全一致。但依然有些普遍推荐的命名规范的。新的模块和包 (包括第三方的框架) 应该遵循这些标准。对不同风格的已有的库，建议保持内部的一致性。

1、最重要的原则

用户可见的API命名应遵循使用约定而不是实现。

2、命名风格

以下是常见的命名方式：

b（单个小写字母）

B（单个大写字母）

lowercase （小写字母）

lower_case_with_underscores （使用下划线分隔的小写字母）

UPPERCASE（ 大写字母）

UPPER_CASE_WITH_UNDERSCORES （使用下划线分隔的大写字母）

CapitalizedWords（首字母大写的单词串或驼峰缩写）

注意: 使用大写缩写时，缩写使用大写字母更好。故 HTTPServerError 比 HttpServerError 更好。

mixedCase（不同于首字母大写，第一个单词的首字母小写）

Capitalized_Words_With_Underscores（带下划线，首字母大写，巨丑无比）

还有一种风格使用短前缀分组名字。这在Python中不常用， 但出于完整性提一下。例如，os.stat()返回的元组有st_mode, st_size, st_mtime等等这样的名字(与POSIX系统调用结构体一致)。

X11库的所有公开函数以X开头, Python中通常认为是不必要的，因为属性和方法名有对象作前缀，而函数名有模块名为前缀。

下面讲述首尾有下划线的情况:

_single_leading_underscore:(单前置下划线): 弱内部使用标志。 例如"from M import " 不会导入以下划线开头的对象。

single_trailing_underscore_(单后置下划线): 用于避免与 Python关键词的冲突。 例如：

__double_leading_underscore(双前置下划线): 当用于命名类属性，会触发名字重整。 (在类FooBar中，__boo变成 _FooBar__boo)。

__double_leading_and_trailing_underscore__(双前后下划线)：用户名字空间的魔法对象或属性。例如:__init__ , __import__ or __file__，不要自己发明这样的名字。

3、命名约定规范

避免采用的名字：

决不要用字符'l'(小写字母el)，'O'(大写字母oh)，或 'I'(大写字母eye) 作为单个字符的变量名。一些字体中，这些字符不能与数字1和0区别。用'L' 代替'l'时。

包和模块名：

模块名要简短，全部用小写字母，可使用下划线以提高可读性。包名和模块名类似，但不推荐使用下划线。

模块名对应到文件名，有些文件系统不区分大小写且截短长名字，在 Unix上不是问题，但当把代码迁移到 Mac、Windows 或 DOS 上时，就可能是个问题。当然随着系统的演进，这个问题已经不是经常出现。

另外有些模块底层用C或C++ 书写，并有对应的高层Python模块，C/C++模块名有一个前置下划线 (如：_socket)。

类名：

遵循CapWord。

接口需要文档化并且可以调用时，可能使用函数的命名规则。

注意大部分内置的名字是单个单词（或两个），CapWord只适用于异常名称和内置的常量。

异常名：

如果确实是错误，需要在类名添加后缀 "Error"。

全局变量名：

变量尽量只用于模块内部，约定类似函数。

对设计为通过 "from M import " 来使用的模块，应采用 __all__ 机制来防止导入全局变量；或者为全局变量加一个前置下划线。

函数名：

函数名应该为小写，必要时可用下划线分隔单词以增加可读性。 mixedCase(混合大小写)仅被允许用于兼容性考虑(如: threading.py)。

函数和方法的参数：

实例方法第一个参数是 'self'。

类方法第一个参数是 'cls'。

如果函数的参数名与保留关键字冲突，通常在参数名后加一个下划线。

方法名和实例变量：

同函数命名规则。

非公开方法和实例变量增加一个前置下划线。

为避免与子类命名冲突，采用两个前置下划线来触发重整。类Foo属性名为__a， 不能以 Foo.__a访问。(执著的用户还是可以通过Foo._Foo__a。) 通常双前置下划线仅被用来避免与基类的属性发生命名冲突。

常量：

我们所做的工作是：输入一个分数，显示这个分数的等级；85分以上是A，75-85为B，60-75为C，60分以下不及格。

先上代码图：

代码图

解释代码如下：

1行是一个提示语句

2行将输入的值赋给a

3行也是一个赋值没啥意义

4-11行是条件判断

源代码：

rint('输入你的分数')

a=int(input())

score=a

if score >=85:

print('A')

elif score >=75:

print('B')

elif score >=60:

print('C')

else:

print('不及格')

效果图：

效果图

条件判断是所有编程语言能称之为智能的标准语句之一

python3的条件语句很简单

具体规则是：if 条件（返回布尔值true or false）: 执行语句

举个例子：如果螃蟹大于4两则卖20块一两

我们先设定一个变量：pangxie ,然后用if 语句进行判断，判断成立大于4两则计算螃蟹一共多少钱，并打印出来

这个例子中我们先输入了一个变量，然后我们输入语句：if pangxie > 4:如果在控制台回车后便可以见到　三个点，这个就是控制台默认的换行标志，然后我们再双击两个空格继续输入语句price = pangxie *20 然后再回车 print(price)然后再按两下回车就能看到结果。

if还能加上else

我们把上面例子改进一下：

如果螃蟹大于4两増算出价格，如果小于4两则输出文字螃蟹太小

这里要注意的是else后面要紧跟冒号

还可以进行多阶判断elif

每次都更改值很麻烦我们改进一下，把螃蟹的值由用户输入，我们把这些输入文件，形成文件代码如下：

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

pangxie = input('pangxie：')

pangxie = int(pangxie)

if pangxie >= 5:

price = pangxie * 20

print(price)

elif pangxie >= 3:

price = pangxie * 10

else:

print("螃蟹太小了")

后面的咱们都学过

pangxie = input('pangxie：')意思是输入螃蟹的值

pangxie = int(pangxie)这里面有个函数,因为输入的值默认为字符类型，int()函数可将字符型转成数字型以作判断

以下是输出结果

今天的教程主要加了if条件判断，还有用户输入input（）函数，最后还有int()将字符串转成数字的函数，朋友们您学会了吗？

人生苦短，我用python。

今天给大家分享用python筛选数据表格的方法，以公务员报考岗位筛选为例。

准备工作

python3.5

库文件（openpyxl，sys，copy）openpyxl不是python自带的，需要自行下载

安装库文件方法，在cmd命令行中输入 pip install ***（***指扩展模块名称）

实现过程

数据处理:

读取Excel表格，获得表头fields和数据data

表头是一个list，里面的数据项是表头的类别，全部读为字符串

数据也是一个大的list，每一行数据为一个数据项，每个数据项也是一个list，内容为表头类别的具体内容。

2. 筛选条件表示：

将筛选条件做成一个字典，每个键值对为一个筛选条件

key对应表头类别，用一个字符串表示

val对应具体表格内容，为了实现多条件筛选，用列表来表示

3.筛选过程：

第一次的筛选对象是所有数据data，用第一个筛选条件去进行选择，符合条件的加入临时数据列表tmp，通俗地说就是做加法

->筛选条件

->根据key找到对应类别的index

->对val列表进行循环，表格数据数据项index位置值和val值相等，并且该数据项不在临时列表tmp中，将这个数据项加入临时数据列表tmp

->第一个筛选条件完成，得到临时数据列表tmp

第二次和之后的筛选条件，筛选对象是数据列表tmp，去掉不符合条件的数据项，开始做减法

->筛选条件

->根据key找到对应类别的index

->对val列表进行循环，表格数据数据项index位置值和所有条件都不符合，删除数据项，否则不删除。

完成筛选过程，生成一个新的excel表格，将数据写入。

最后附上调用过程和结果

本文中excel表格读写修改使用了互联网得到的代码感谢原作者，附上原文链接

https://cnblogs/liangto/p/6136047.html

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