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在摸索适合自己的语言学习方法，看到一篇好文章，转之，侵删。
Python的语法范式相当多、知识点相当细，但是Python是一种内在一致性很好的语言，理解了几条基本的规则，就很容易理解大部分语法与现象。本文会总结一下Python中最根本的几条规则，从这几条规则中，我们可以看出Python与许多其他语言不同，它是非常纯粹、非常和谐的。
Python的基本语法：表达式运算与名称绑定
Python的语句大体上可以分成简单语句和复合语句两类，简单语句当中，最重要的是表达式语句和赋值语句。为了区分C/C++等其他语言当中的赋值，本文中，我们将
a = 1
b = 'abc'
c = (a,b)
这样的赋值语句称为名称绑定。顾名思义，它代表将右侧表达式运算的结果起了个名字，方便我们将来使用。相应的，变量在本文中称为名称，它主要代表名字本身，而不是对应的值。在官方文档当中叫做identifier（标识符），绑定也就是bound。
关于表达式、简单语句、复合语句的分类，在官方文档 https://docs.python.org/2.7/reference/index.html 当中已经讲得非常好而全面了（用Python 3的注意左上角切换版本）。简单来说，表达式有很多种，比如常量，比如单个名称，比如运算，比如调用，比如yield等等，这个列表也会不断扩展。表达式的共同特点是它们都有且仅有一个返回值——有些返回值永远是None，有些返回值是元组，但可以认为都是有且仅有一个返回值。
有些时候我们直接计算表达式就够了，比如有些函数调用。另一些时候，我们会关心这个表达式求出的值，我们希望在后面重新使用这个计算出的值，我们就用到了名称绑定，也就是为这个结果起一个方便我们后面使用的名字，通过名称绑定，它是非常浅显易懂的语法，通常由一个等号组成，等号左侧是要赋值的名称，右侧是表达式，表达式的结果就会绑定到这个名称上：
<target> = <expression>
这种包含等号的语句叫做赋值语句，它还有另外几种变种：
<target1>, <target2> = <sequence-with-length-2>
# 如：
a,b = (1,2)
# 或者
a,b = 1,2
表示解构的赋值
<target1> = <target2> = <target3> = ... = <expr>
可以将同一个值绑定到多个名称。
赋值语句和名称绑定略有区别，它除了用于名称绑定以外，还可以用来修改可变对象如列表（list）和字典（dict）：
a[1] = 2
a[2:3] = [4,5,6]
b['a'] = 12
通常需要注意区别。
Python绑定 vs C赋值
我们看下面的代码：
a = 1
a = "abc"
当我们对已经绑定了的名称重新赋值的时候，旧的值会解除绑定，新的值绑定到名称，这对于旧的值和新的值来说都是不可见的。名称相当于相应值的别名，这个值有多少个名称，都不会影响到值本身；同样，不同的名称也都代表同一个值，因此如果多个名称绑定到了同一个值，而值发生了变化，所有名称对应的值都会变化：
a = [1,2]
b = a
a.append(3)
a # [1,2,3]
b # [1,2,3]
以往会用“传值/传引用”、“强类型/弱类型”这样的概念，对于Python来说其实都是不必要的，我们记住这样的规则：名称只是对象的别名，不同的名称可以表示同一个对象，同一个对象并没有唯一的名称。
C中的变量就完全不一样，一旦定义就占用固定的内存，赋值实际上是实际内存值的复制。Python的名称是个逻辑概念，而C的变量相当贴近物理实现，这也体现了Python作为编程语言更为纯粹这一特点。
除了重新绑定时候自动解除旧值的绑定，Python中的名称还可以强制解除绑定：
del <identifier>
特殊绑定
除了赋值语句以外，还有一些特殊语句会实现名称绑定，主要包括import、def（函数定义）、class（类定义）。此外，某些语句的主要功能不是名称绑定，但可以额外附加名称绑定的效果，如for、except、with。
重点说前三个，它们实际上都是赋值语句的直接变形，如import：
import my_module
import my_module as m1
from my_module import my_object
from my_module import my_object as o1
实际上完全等效于：
my_module = __import__('my_module')
m1 = __import__('my_module')
_ = __import__('my_module')
my_object = _.my_object
del _
_ = __import__('my_module')
o1 = _.my_object
del _这些语句只是将表达式求值 + 赋值的过程写成了比较统一、简洁、易懂的形式，要理解它们本质上仍然是赋值语句。因此import的结果也可以用del解除绑定，可以重新绑定到新的值。这体现了Python语言的一致性。
定义函数和类也是这样：
def my_func():
pass
#重新绑定
my_func = 123
#解除绑定
del my_func
这与C/C++区别很大，它们都是在定义的时候创建了函数/类的对象，然后将这个对象绑定到了相应的名称上，理解这一点对于理解嵌套函数定义之类的规则大有帮助。
作用域，作用域嵌套与global作用域
在函数中，名称可以独立进行重新绑定，而不影响外部绑定的效果，这种特性叫做名称作用域：
a = 1
def func():
a = 2
return a
func() #
a #
每个函数都有自己独立的作用域，但与C/C++不同，复合语句没有自己独立的作用域。函数中可以嵌套定义其他函数，这些函数也有自己的作用域：
a = 1
def func1():
a = 2
def func2():
a = 3
return a
return (a, func2())
func1() # (2,3)
a #
最外层的作用域叫做global作用域，对于一个最外层的函数来说，这是这个函数定义的模块。
名称可以同时存在在多个不同的作用域中，在Python的函数中使用名称时，名称解析到具体哪一个作用域，服从下面的规则：
- 一旦这个函数中存在对某个名称的绑定，则在这个函数中，名称会解析到本函数的作用域
- 否则，依次考虑更高一层的作用域，直到这个名称会被解析到这个作用域（或者说，在这一级作用域中，存在对这个名称的绑定） ，或者到达global作用域为止。
“存在对某个名称的绑定”，包括赋值语句，也包括之前提到的特殊绑定，以及之后会提到的参数绑定。注意只要存在这样的绑定的语句，哪怕这个语句从未执行，也会导致作用域解析的变化，换句话来说，名称解析到哪个作用域，是函数定义的时候就决定了的：
a = 2
def func():
if False:
a = 1
return a # UnboundLocalError
然而，具体的解析到值的过程，则是在语句运行时才进行的，这个需要着重注意：
def func():
a = 1
def func2():
return a
a = 2
return func2() func() #
初学者经常犯的错误就是这样的：
def multipliers(n):
funcs = []
for i in range(0,n):
def _func(b):
return i * b
funcs.append(_func)
return funcs ms = multipliers(10)
ms[2](3) # 27, 9 * 3
正确理解了其中的原理之后，这个现象就一点也不难理解了：i在运行时才解析，而运行时，循环已经结束了，所以i是9
每个函数都有自己的global作用域，它是函数定义的Python文件（或者说模块）。它实际上是模块命名空间与__builtins__命名空间两层，其中__builtins__对所有的模块都生效。
参数绑定
对于函数来说，函数的参数的绑定是比较特殊的一个过程，它在调用的时候进行绑定，但是是将传入的参数值，在函数自己的作用域中，绑定到参数名称：
a = 1
def func(a):
return a
func(2) #
a #
它服从一切名称绑定的作用域规则，可以重新绑定，可以del，可以被子作用域解析。
参数可以有默认值，有默认值的情况下，可以理解为实际的参数绑定之前，预先将这些名称绑定到了对应的值，如果调用时指定了新值则重新绑定到新值。
如果既没有默认值、也没有在调用时绑定，就会发生名称未绑定的错误。
小结
- Python可以运行表达式，也可以将表达式的值绑定到某个名称
- 绑定的形式有普通绑定，特殊绑定，参数绑定
- 绑定与作用域的规则：
- 默认绑定到当前作用域
- 解析名称时，会解析到最近一层绑定该名称的作用域
- global/nonlocal可以修改这个特性
- 定义时决定解析到哪个作用域；运行时决定解析的值
前面这么多内容，整理成规则却非常简洁，有没有感受到Python的确是很协调、很纯粹的语言呢？
后记
本文是从面向初学者的一个演示文稿中整理而来，这是前一部分，后一部分讲面向对象。演示文稿当中的一部分更基础的内容，考虑到受众原因没有在这篇文章中提到。
理解Python的规则的另一种方法是了解对象的内部构造，比如code对象内部有哪些成员，cellvars和freevars各代表什么，__closure__属性以及实现，对象的__dict__与属性的关系，等等，有一定编程基础的也推荐这种学习方式。