Python基础语法核心是简洁、直观与一致性，强调“一切皆对象”；变量是名字绑定到对象，赋值不复制值而复制引用；运算符and/or返回实际对象；序列操作统一支持切片与in查找；条件与循环倾向表达式化写法。
Python基础语法的核心在于简洁、直观和一致性。掌握关键表达式不是死记硬背，而是理解其背后的设计逻辑——比如“一切皆对象”如何影响赋值、比较和函数调用。
变量与赋值：动态类型背后的实质
Python中变量本质是“名字”，赋值操作是将名字绑定到对象上，而非分配内存空间。同一个变量名可反复绑定不同类型对象，因为类型属于对象，不属于变量本身。
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正确理解：
a = 5表示创建整数对象5，再让名字a指向它；a = "hello"是让a改指字符串对象，原整数对象若无其他引用会被自动回收 -
常见误区：误以为
a = b是“复制值”，实际是“复制引用”。对可变对象（如列表）修改会影响所有指向它的名字 -
实用技巧：用
id()查看对象身份，用type()确认当前绑定对象的类型，比单纯看变量名更可靠
运算符与表达式：优先级与短路逻辑要心中有数
Python运算符遵循明确的优先级规则（如**高于*高于+），但更需注意逻辑运算符and/or的返回值不是布尔型，而是实际参与运算的对象。
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and示例：
0 and "abc"返回0（第一个假值），"x" and [1,2]返回[1,2]（最后一个真值） -
or示例：
"" or None or "yes"返回"yes"（第一个真值） -
安全写法：需要布尔结果时显式转换，如
bool(x and y)；需要默认值时用or惯用法：name = user_input or "anonymous"
序列操作：索引、切片与成员检测统一而高效
字符串、列表、元组等序列类型共享一套核心操作语法，这是Python“一致性”设计的体现。切片不是函数调用，而是独立语法结构，支持步长、负索引和越界容忍。
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切片要点：
s[1:4]取索引1到3（不含4），s[::-1]反转序列，s[100:200]不会报错，返回空序列 -
in操作符：对列表是O(n)线性查找，对集合/字典是O(1)平均查找——大数据量时优先用
set预存查找项 -
解包扩展：
a, *middle, c = [1,2,3,4,5]中middle自动接收中间所有元素（列表），无需手动切片计算长度
条件与循环：表达式化写法提升可读性
Python鼓励用简洁表达式替代冗余语句。三元操作符、生成器表达式、列表推导式不是炫技工具，而是降低嵌套、聚焦意图的实用语法。
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条件表达式：
x = "yes" if flag else "no"比完整if-else块更紧凑，适用于简单分支 -
推导式本质：
[x*2 for x in nums if x > 0]等价于循环+条件+追加，但隐含了创建新容器的意图，不修改原数据 -
生成器表达式：
(x*2 for x in nums)不立即计算，节省内存，适合链式处理或大迭代场景
不复杂但容易忽略。把每个表达式当作一个“小契约”——它承诺做什么、返回什么、在什么条件下生效。写代码时多问一句“这个表达式此刻绑定了什么对象？它的真假值由什么决定？”，语法就自然内化了。
