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简介：Python 3.5.2是Python语言的重要版本，提供了新特性和性能改进。本指南旨在为初学者提供一个全面的入门教程，涵盖异步IO支持、类型注解、字典优化、新操作符、集合推导式、f-string等特性。同时，本指南还包括Python的基础知识讲解，如变量、数据类型、控制结构、函数、模块和包以及面向对象编程。此外，还将指导学习者如何利用官方文档和在线资源进行实践和深入学习。

1. Python编程语言简介

Python 是一种高级编程语言，由 Guido van Rossum 在 1989 年末发明，并于 1991 年首次发布。它的语言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划分代码块，而非使用大括号或关键字）。Python 具有动态类型系统和自动内存管理，支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。由于其简洁直观的语法和强大的库支持，Python 已经成为数据科学、人工智能、机器学习、网络开发、自动化脚本编写等领域的热门语言。

接下来，我们将会深入了解 Python 3.5.2 版本的新特性，包括新增的语法特性、标准库的更新以及对旧版本的改进，例如语法糖的增加、性能优化与 bug 修复。这些新特性如何影响编程实践和代码质量的提升，我们将在后续的章节中进行详尽的探讨。首先，让我们从 Python 的基础知识开始，逐步构建起坚实的理解基础。

2. Python 3.5.2版本的新特性

2.1 新版本特性概览

Python是一种优雅且功能强大的编程语言，随着不断的迭代更新，它持续地引入新的特性，以提升开发效率和代码质量。Python 3.5.2版本的发布，带来了若干新特性，这些新特性不仅使得语言更加完善，而且提供了更为丰富的编程工具，支持开发者编写更为简洁、高效的代码。

2.1.1 新增的语法特性

Python 3.5.2版本引入了一个革命性的语法特性——类型注解（Type Hints）。这个特性允许开发者为函数参数、返回值以及变量指定数据类型，这在Python中是前所未有的。类型注解为静态类型检查和代码编辑器的自动补全功能提供了方便，有助于减少运行时的错误，并使代码更加清晰易懂。类型注解的使用示例如下：

def greet(name: str) -> str:
    return "Hello, " + name

在此例中， greet 函数的参数 name 和返回值都被指定为字符串类型。

2.1.2 标准库的更新

除了语法特性的更新之外，Python 3.5.2对标准库也做出了改进。其中最受关注的更新是引入了 asyncio 模块，它为编写异步代码提供了基础。 asyncio 提供了一个库，用于编写单线程的并发代码，利用现代的多核CPU和网络服务。该模块的引入，使得Python在处理并发程序方面迈出了重要的一步。

下面是一个使用 asyncio 模块实现异步网络请求的简单例子：

import asyncio

async def fetch_data():
    print("Start fetching")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟异步操作
    print("Done fetching")
    return {'data': 1}

async def main():
    await asyncio.gather(
        fetch_data(),
        fetch_data()
    )

asyncio.run(main())

此代码展示了如何并发执行两个异步函数， asyncio.gather 负责并发执行多个异步操作， asyncio.sleep 是一个异步的延迟操作。

2.2 对比旧版本的改进

Python 3.5.2版本不仅带来了新特性，还改进了许多旧版本中的痛点，使Python更加成熟和稳定。

2.2.1 语法糖的增加

Python 3.5.2对语言的细节进行了优化，增加了一些非常实用的语法糖。一个典型的例子是变量注解，允许开发者对变量使用类型注解，进一步增强了代码的可读性和可维护性。此外，f-string的引入为字符串格式化提供了更为直观和快捷的方式：

name = 'World'
print(f'Hello, {name}!')

f-string的使用不仅简洁，而且性能比传统的 % 或 .format() 方法更优。

2.2.2 性能优化与bug修复

性能优化是Python 3.5.2版本中另一项显著的改进。这包括对解释器的内部优化，使得Python运行速度更快，处理能力更强。与此同时，新版本修复了大量历史bug，提高了语言的稳定性和可靠性。

2.3 新特性对编程的影响

Python 3.5.2版本的发布对编程实践产生了积极的影响，开发者可以利用新特性提高代码质量。

2.3.1 新特性的应用场景

新版本中引入的特性拓宽了编程的应用场景。类型注解可以帮助开发者在早期阶段就捕捉到类型错误，减少运行时的错误，使得大型项目开发更加高效。 asyncio 模块的引入为编写高性能的网络和IO密集型程序提供了便利。在下面的例子中，我们可以看到如何使用 asyncio 模块来处理网络请求：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://python.org')
        print(html)

asyncio.run(main())

在这个例子中，我们使用 aiohttp 库来创建异步HTTP请求。

2.3.2 如何利用新特性提高代码质量

新版本特性不仅使代码更加简洁，而且通过提供更强大的工具来提高代码质量。例如，通过类型注解，开发者可以明确数据类型，这有助于代码审查和自动化的静态类型检查。而在并发编程中， asyncio 提供了一种结构化的方式来处理异步操作，避免了传统的回调地狱，并使代码逻辑更加清晰。

# Type Hinting for function arguments
def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}"

# Using asyncio for asynchronous programming
async def async_greet(name: str) -> str:
    await asyncio.sleep(1)
    return f"Hello, {name}"

在这个代码片段中， greet 函数采用类型注解，而 async_greet 函数使用了 asyncio 进行异步操作。这些新特性使得代码更易于理解和维护，同时也提供了更有效的错误检查机制。

通过本章节的介绍，您应该已经对Python 3.5.2版本新特性有了全面的了解。这些新特性如何影响Python编程的各个方面，以及如何在未来的项目中有效地应用这些新特性，都是值得深思的。继续阅读本章的其他内容，您可以进一步探究这些新特性如何在实际开发中发挥作用，并探索更多提升代码质量和开发效率的技巧。

3. 变量与数据类型

Python是一种动态类型语言，这意味着无需显式声明变量的数据类型。程序员仅需将变量赋值即可。Python中的每个变量都是对象的引用。本章节我们将深入探讨变量的声明与使用，以及Python中的常用数据类型。

3.1 变量的声明与使用

3.1.1 变量命名规则

在Python中，变量命名需要遵守以下规则：

• 变量名必须以字母（A-Z，a-z）或下划线开头，后续字符可以是字母、数字或下划线。
• Python保留了一些关键字，如 if , else , while , for 等，不能作为变量名使用。
• 变量名区分大小写，例如 myVariable 和 myvariable 是两个不同的变量。
• 变量名不应该包含空格或特殊字符。

3.1.2 变量的作用域

变量的作用域决定了其可访问的范围。Python支持局部变量和全局变量：

• 局部变量：在函数内部定义的变量，只能在该函数内部访问。
• 全局变量：在函数外部定义的变量，可以在整个程序范围内访问。

可以通过 global 关键字在函数内部声明一个变量为全局变量，从而在函数内部修改全局变量的值。

# 全局变量示例
global_var = "I am a global variable"

def modify_global():
    global global_var
    global_var = "Variable has been modified"

print(global_var)  # 输出原始值
modify_global()
print(global_var)  # 输出修改后的值

3.2 常用数据类型详解

Python有多种内置的数据类型，我们根据它们在程序中的使用频率，选取数字类型、字符串类型以及列表、元组、字典和集合等容器类型进行详细讲解。

3.2.1 数字类型：整型、浮点型

Python中的数字类型主要有整型（int）和浮点型（float）：

• 整型：用于表示没有小数点的数值，例如 1 , 2 , -10 等。
• 浮点型：用于表示带有小数点的数值，例如 3.14 , -0.5 等。

Python自动处理整型和浮点型之间的转换，并且支持大数，不用担心溢出问题。

3.2.2 字符串类型及其操作

字符串（str）用于表示文本数据，是字符的序列。在Python中，字符串是不可变的数据类型。

# 字符串操作示例
greeting = "Hello, Python!"

# 字符串索引与切片
print(greeting[0])    # 输出: H
print(greeting[7:12]) # 输出: Python

# 字符串拼接
print("Welcome to " + greeting) # 输出: Welcome to Hello, Python!

# 字符串方法调用
print(greeting.upper()) # 输出: HELLO, PYTHON!
print(greeting.lower()) # 输出: hello, python!

# 查找子字符串
index = greeting.find('Python') # 返回子字符串的索引位置

3.2.3 列表、元组、字典和集合的使用

这些容器类型的使用场景各异，它们是构建复杂数据结构的基础。

• 列表（list）是一个有序的集合，可包含多个对象，允许重复值： python # 列表示例 fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] fruits.append('orange') # 添加元素 fruits.remove('banana') # 移除元素

• 元组（tuple）是一个有序的集合，但不可更改，也不允许重复值： python # 元组示例 point = (10, 20) point = (10,) # 为了创建一个元素的元组，必须有逗号

• 字典（dict）是一个无序的键值对集合，每个键都映射到一个值： python # 字典示例 person = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'} print(person['name']) # 输出: Alice person['age'] = 26 # 修改键值

• 集合（set）是一个无序的不重复元素集： python # 集合示例 numbers = {1, 2, 3, 4, 5} numbers.add(6) # 添加元素 numbers.remove(3) # 移除元素

列表和字典是最常用的容器类型。列表用于存储有序集合，常用于各种算法和数据操作中。字典则用于存储键值对，是实现快速查找和映射的高效数据结构。

通过以上的介绍，我们可以看出Python数据类型极为灵活和强大。掌握好变量的声明与使用，以及对数字、字符串、列表、元组、字典和集合的深入理解，将帮助我们构建高效和可读性强的代码。

4. 控制结构基础

4.1 条件语句的掌握

在编程中，条件语句允许我们根据不同的情况执行不同的代码块。Python 为我们提供了简单直观的方式来实现条件分支。

4.1.1 if条件语句的结构与使用

Python 中的 if 条件语句是最基本的分支结构，它的基本语法如下：

if condition:
    # 当 condition 为 True 时执行的代码块
    pass
elif another_condition:
    # 当 another_condition 为 True 且前面的 condition 为 False 时执行的代码块
    pass
else:
    # 当前面所有的条件都为 False 时执行的代码块
    pass

在使用 if 条件语句时，每一段代码块必须保持适当的缩进，Python 中以四个空格作为标准缩进单位。

4.1.2 多重条件判断的技巧

在处理更复杂的条件判断时，elif 和 else 子句可以让我们扩展 if 语句的功能。我们来看一个示例代码：

age = int(input("Enter your age: "))

if age < 18:
    print("You are a minor.")
elif age == 18:
    print("You have just turned 18!")
else:
    print("You are an adult.")

在这个例子中，如果用户输入的年龄小于18岁，输出 "You are a minor."；如果正好是18岁，输出 "You have just turned 18!"；对于其他情况，输出 "You are an adult."。

多重条件判断使得程序能够根据不同的条件执行不同的代码路径，极大地增强了程序的灵活性和决策能力。

4.2 循环结构的应用

循环是编程中的核心概念之一，它允许我们重复执行一段代码直到满足特定的条件。

4.2.1 for循环的高级用法

在 Python 中， for 循环通常与 range() 函数结合使用，迭代一个序列（如列表、元组、字符串）或生成一系列数字。

# 使用 for 循环打印1到10的数字
for i in range(1, 11):
    print(i, end=' ')
print()

除了基本用法， for 循环也可以结合 else 子句使用。 else 子句会在循环正常结束后执行，如果循环被 break 语句中断，则不会执行。

for i in range(1, 10):
    if i == 5:
        break
else:
    # 此块代码仅在for循环正常结束时执行
    print("Loop was not broken, i equals 10.")

4.2.2 while循环的条件控制

while 循环以一个条件表达式开始，循环体内的代码会重复执行，直到条件表达式的结果为 False 。

i = 1
while i <= 5:
    print(i, end=' ')
    i += 1

while 循环适用于执行次数未知但需要基于条件来控制的场景。

4.2.3 循环中的break与continue

break 语句用于完全终止循环，无论循环条件是否满足。 continue 语句则是跳过当前循环的剩余部分，并开始下一次循环。

for i in range(1, 10):
    if i == 3 or i == 6:
        continue
    elif i == 7:
        break
    print(i, end=' ')

上述代码会打印出 1 2 4 5。

正确使用这些控制语句可以使程序更加高效，减少不必要的计算和条件判断，但需要小心避免滥用，以免造成程序逻辑难以理解和维护。

表格

在条件语句和循环结构中，合理安排代码的缩进和格式是保证代码可读性的关键。以下是一些关于格式化代码的建议：

| 准则 | 描述 | |-------------------|---------------------------------------------------------| | 使用适当的缩进 | Python 依赖缩进来定义代码块，一般推荐使用4个空格作为缩进级别。 | | 避免过长的代码行 | 代码行尽量不要超过80个字符，这样可以在不滚动的情况下查看整个代码行。 | | 空行的使用 | 使用空行分隔代码块，以增加代码的可读性。 | | 注释的添加 | 合理的注释可以帮助其他开发者理解代码的意图，特别是复杂的逻辑和算法。 | | 遵循PEP 8编码风格指南 | PEP 8是Python的官方编码风格指南，遵循它可以使代码更加统一和专业。 |

Mermaid流程图

下面是一个简单的 Python for 循环的 Mermaid 流程图示例：

graph TD
    A[Start] --> B[for i in range(1,11)]
    B --> C[i is less than or equal to 10]
    C -->|Yes| D[Print i]
    D --> E[increment i]
    E --> C
    C -->|No| F[End]

流程图展示了 for 循环从开始到结束的执行流程，有助于可视化理解循环的逻辑结构。

代码块

最后，我们来回顾一下本章节中讨论的关键代码块和其逻辑分析。

age = int(input("Enter your age: "))

if age < 18:
    print("You are a minor.")
elif age == 18:
    print("You have just turned 18!")
else:
    print("You are an adult.")

在这个代码块中，我们使用了 if-elif-else 条件语句来根据用户的年龄给出不同的输出。代码块后面的逻辑分析部分解释了每个条件分支的含义和执行情况。

for i in range(1, 11):
    print(i, end=' ')
print()

这是一个简单的 for 循环示例，代码块中使用了 range() 函数来迭代数字1到10，并打印它们。在逻辑分析中，我们解释了 end=' ' 参数的作用以及如何利用 else 子句处理循环结束的情况。

至此，我们已经深入讨论了控制结构的基础知识，理解了如何在 Python 中使用条件语句和循环结构来执行基本的逻辑控制。通过实际的代码示例和逻辑分析，你应该对这些结构有了更深刻的认识。

5. 函数定义与使用

5.1 函数的基础知识

5.1.1 函数的定义和调用

在Python中，函数是一种组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数提供了一种封装代码的方式，这样你就可以将代码组织成一些可读性和可维护性更高的单元。

定义一个函数的基本语法如下：

def 函数名(参数列表):
    """函数的文档字符串，用于描述函数的功能"""
    函数体

在Python中，调用一个函数非常简单，只需使用函数名后跟上括号。例如，如果我们有一个名为 greet 的函数：

def greet(name):
    """向name打招呼"""
    print("Hello", name)

greet("Alice")  # 输出：Hello Alice

5.1.2 参数的传递方式和规则

函数参数分为位置参数和关键字参数。位置参数是根据参数的位置传递，而关键字参数是通过指定参数名传递。此外，Python还支持默认参数和任意数量的参数。

• 位置参数 ：函数调用时，传入的参数必须和函数定义时的参数位置一一对应。

• 关键字参数 ：函数调用时，允许指定参数的名字，这样就不需要关注参数的顺序了。

• 默认参数 ：定义函数时赋予参数默认值，调用函数时可以不传入该参数，此时将使用默认值。

• 任意数量的参数 ：使用 *args 接收任意数量的位置参数，使用 **kwargs 接收任意数量的关键字参数。

def func(a, b=5, *args, **kwargs):
    print("a is", a, "and b is", b)
    for each in args:
        print(each)
    for key in kwargs:
        print(key, kwargs[key])

func(1, 2, 3, 4, 5, name="Alice", job="Engineer")

输出将会是：

a is 1 and b is 2
3
4
5
name Alice
job Engineer

5.2 函数的高级特性

5.2.1 变长参数的处理

在Python中，变长参数允许你在调用函数时传入任意数量的位置参数。这些参数将被存储为一个元组（使用 *args ）或字典（使用 **kwargs ）。

• 使用 *args 来传递可变数量的位置参数。

def sum_numbers(*args):
    return sum(args)

total = sum_numbers(1, 2, 3, 4)  # total is 10

• 使用 **kwargs 来传递可变数量的关键字参数。

def print_details(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_details(name="Alice", job="Engineer")

输出将会是：

name: Alice
job: Engineer

5.2.2 默认参数与关键字参数

• 默认参数 ：在函数定义时可以给参数赋予一个默认值。当调用函数时，如果相应的参数没有传入，那么就使用默认值。

def greet(name, message="Hello"):
    print(message, name)

greet("Alice")  # 使用默认参数

输出将会是：

Hello Alice

• 关键字参数 ：在函数定义时，可以指定某些参数为关键字参数。调用函数时，关键字参数必须放在位置参数的后面。

def power(base, exponent=2):
    return base ** exponent

power(2, exponent=3)  # 使用关键字参数

输出将会是：

8

5.2.3 闭包与装饰器的应用

闭包 是Python的一个强大特性，它允许一个函数访问并操作函数外部的变量。

def make_multiplier_of(n):
    def multiplier(x):
        return x * n
    return multiplier

times3 = make_multiplier_of(3)
times5 = make_multiplier_of(5)

print(times3(10))  # 输出 30
print(times5(10))  # 输出 50

装饰器 是一种设计模式，允许在不修改原函数定义的情况下，增加函数的功能。

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

输出将会是：

Something is happening before the function is called.
Hello!
Something is happening after the function is called.

装饰器通常用在日志记录、性能测试、事务处理等场景，它们可以在不改变原有函数代码的情况下增加额外的功能。

6. 模块和包的使用

模块是包含Python定义和语句的文件，包是模块的集合，它们一起构成了Python的模块系统。掌握了模块和包的使用，能够帮助程序员更好地组织和复用代码。

6.1 模块的创建与导入

6.1.1 自定义模块的编写与加载

编写自定义模块是一个简单的任务。我们只需创建一个 .py 文件，并在其中编写函数、类或变量。例如，创建一个名为 mymodule.py 的文件：

# mymodule.py

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

要使用这个模块，可以使用 import 语句导入并使用其中的函数：

import mymodule

print(mymodule.greet("Alice"))

6.1.2 标准库模块的导入与使用

Python的标准库提供了很多实用的模块。使用它们前，也需要导入。例如， datetime 模块可以用来处理日期和时间：

from datetime import datetime

now = datetime.now()
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

通过这些实例，我们可以看到模块导入的基础用法。而在实际开发中，模块的数量和复杂性可能会增加，我们还需学习如何高效地管理它们。

6.2 包的结构与管理

6.2.1 包的目录结构和__init__.py的作用

包实质上是一个包含 __init__.py 文件的目录。 __init__.py 文件标识了该目录应当被当作Python包来处理。这个文件可以为空，也可以用来初始化包的状态。

例如，创建一个名为 mypackage 的包，其中包含一个模块 module1.py 和一个 __init__.py 文件。

mypackage/
    __init__.py
    module1.py

__init__.py 文件可以用来定义包级别的属性和方法，或者初始化代码：

# __init__.py

# 包级别的变量
myvar = "I am a package-level variable"

然后可以在包外这样使用：

from mypackage import myvar

print(myvar)

6.2.2 模块与包的搜索路径

Python解释器在导入模块时会搜索指定的目录。这些目录被Python存储在 sys.path 列表中。我们可以打印这个列表，看到Python解释器查找模块的路径：

import sys

print(sys.path)

了解这一点有助于我们管理模块和包的位置，例如，我们可以临时将自定义的模块路径添加到 sys.path 中，从而导入位于非标准目录的模块。

6.2.3 虚拟环境的创建与管理

随着Python项目的增加，我们通常需要为每个项目创建独立的运行环境，避免依赖冲突。这时，虚拟环境（virtual environment）就显得尤为重要。

Python的 venv 模块可以帮助我们创建隔离的环境：

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv

# 激活虚拟环境（在Windows上）
myenv\Scripts\activate

# 激活虚拟环境（在Unix或MacOS上）
source myenv/bin/activate

在虚拟环境中，我们可以使用 pip 安装和管理包，而不会影响全局Python环境：

# 在虚拟环境中安装包
pip install <package-name>

通过这些内容，我们可以看到，模块和包的使用不仅有助于代码的组织和复用，而且通过虚拟环境还能够很好地解决项目依赖的问题。在后续开发中，你可以利用这些知识来构建更加模块化和可维护的Python应用程序。

7. 面向对象编程基础

面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）是编程领域的一个重要分支，通过创建对象，模拟现实世界中事物的属性和行为，使得代码更加模块化，易于理解和维护。Python是一种支持多范式编程的语言，提供了丰富的面向对象编程特性。

7.1 类与对象的概念

7.1.1 类的定义与实例化

在Python中，类（class）是一种抽象数据类型，它定义了一组对象共享的状态和行为。对象是类的实例（instance），每个对象都拥有类定义的所有属性和方法。

class Car:
    # 类属性
    wheels = 4

    # 类初始化方法
    def __init__(self, brand):
        # 实例属性
        self.brand = brand

# 实例化Car类的一个对象
my_car = Car("Toyota")
print(my_car.brand)  # 输出: Toyota
print(my_car.wheels) # 输出: 4

7.1.2 对象属性和方法的访问

对象的属性（attributes）是指对象的状态，方法（methods）则是对象能够执行的行为。在Python中，对象属性和方法可以通过点号（.）来访问。

# 继续使用上面定义的Car类和my_car对象

# 访问对象属性
print(my_car.brand) # 输出: Toyota

# 调用对象方法
def display_info(self):
    print(f"This car is a {self.brand}")

my_car.display_info() # 输出: This car is a Toyota

7.2 面向对象的高级特性

7.2.1 继承机制的实现与应用

继承（Inheritance）是面向对象编程中一个重要的概念，它允许新定义的类（子类）继承父类的属性和方法，这样可以减少代码的重复并实现类的层次结构。

class ElectricCar(Car):
    def __init__(self, brand, battery_size):
        # 初始化父类属性
        super().__init__(brand)
        # 添加子类属性
        self.battery_size = battery_size

# 继承Car类的ElectricCar类的一个对象
my_e_car = ElectricCar("Tesla", 85)
print(my_e_car.brand) # 输出: Tesla
print(my_e_car.wheels) # 输出: 4
print(my_e_car.battery_size) # 输出: 85

7.2.2 多态性的体现

多态（Polymorphism）是指相同的接口能够被不同的对象使用，并且每个对象对相同的调用可以有自己的实现。在Python中，多态性通常是通过方法重写和鸭子类型实现的。

# 假设Car类有一个方法介绍车辆类型
class Car:
    # ...
    def display_type(self):
        print("This is a car")

# ElectricCar重写display_type方法
class ElectricCar(Car):
    # ...
    def display_type(self):
        print("This is an electric car")

# 使用不同类型的对象调用display_type方法
my_car = Car()
my_car.display_type() # 输出: This is a car

my_e_car = ElectricCar()
my_e_car.display_type() # 输出: This is an electric car

7.2.3 封装性的理解和实现

封装（Encapsulation）是将数据和对数据的操作捆绑在一起，对外隐藏对象的实现细节。在Python中，可以通过私有属性和方法来实现封装，它们通常以双下划线开头和结尾。

class Vehicle:
    def __init__(self):
        self.__engine = "V8"  # 私有属性
        self.type = "SUV"

    def __drive(self):  # 私有方法
        print(f"Driving the {self.type} with {self.__engine} engine")

    def start(self):
        self.__drive()

# 创建对象并调用start方法
my_vehicle = Vehicle()
my_vehicle.start() # 输出: Driving the SUV with V8 engine

# 尝试访问私有属性将会报错
print(my_vehicle.__engine) # AttributeError: 'Vehicle' object has no attribute '__engine'

以上章节内容介绍了面向对象编程的基础概念，包括类和对象的定义、继承、多态性以及封装性，并通过实例代码展示了如何在Python中应用这些概念。面向对象编程是一个深入的课题，本章仅作为入门介绍，后续章节将进一步探讨面向对象编程在更复杂场景中的应用和优化。

本文还有配套的精品资源，点击获取

简介：Python 3.5.2是Python语言的重要版本，提供了新特性和性能改进。本指南旨在为初学者提供一个全面的入门教程，涵盖异步IO支持、类型注解、字典优化、新操作符、集合推导式、f-string等特性。同时，本指南还包括Python的基础知识讲解，如变量、数据类型、控制结构、函数、模块和包以及面向对象编程。此外，还将指导学习者如何利用官方文档和在线资源进行实践和深入学习。

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