网页网站怎么做的,快速排名教程,wordpress固定连接加密,什么软件能把做的网站上传文章目录 简介基础语法运算符变量数据类型流程控制迭代器生成器函数 自定义函数参数传递 可更改与不可更改对象参数匿名函数变量作用域模块面向对象错误和异常文件操作序列化命名规范参考资料简介 Python 是一种高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Pyt…文章目录 简介基础语法运算符变量数据类型流程控制迭代器生成器函数 自定义函数参数传递 可更改与不可更改对象参数匿名函数变量作用域模块面向对象错误和异常文件操作序列化命名规范参考资料 简介 Python 是一种高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底在荷兰国家数学和计算机科学研究所发明第一个公开发行版发行于 1991 年。 特点 易于学习Python 有相对较少的关键字结构简单和一个明确定义的语法学习起来更加简单。 易于阅读Python 代码定义的更清晰。 易于维护Python 的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 一个广泛的标准库Python 的最大的优势之一是丰富的库跨平台的在 UNIXWindows 和 macOS 兼容很好。 互动模式互动模式的支持您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言互动的测试和调试代码片断。 可移植基于其开放源代码的特性Python 已经被移植也就是使其工作到许多平台。 可扩展如果你需要一段运行很快的关键代码或者是想要编写一些不愿开放的算法你可以使用 C 或 C 完成那部分程序然后从你的 Python 程序中调用。 数据库Python 提供所有主要的商业数据库的接口。 GUI 编程Python 支持 GUI 可以创建和移植到许多系统调用。 可嵌入你可以将 Python 嵌入到 C/C 程序让你的程序的用户获得”脚本化”的能力。 面向对象Python 是强面向对象的语言程序中任何内容统称为对象包括数字、字符串、函数等。 基础语法 运行 Python 交互式解释器 在命令行窗口执行python后进入 Python 的交互式解释器。exit() 或 Ctrl D 组合键退出交互式解释器。 命令行脚本 在命令行窗口执行python script-file.py以执行 Python 脚本文件。 指定解释器 如果在 Python 脚本文件首行输入#!/usr/bin/env python那么可以在命令行窗口中执行/path/to/script-file.py以执行该脚本文件。 注该方法不支持 Windows 环境。 编码 默认情况下3.x 源码文件都是 UTF-8 编码字符串都是 Unicode 字符。也可以手动指定文件编码 1 # -*- coding: utf-8 -*- 或者 1 # encoding: utf-8 注意: 该行标注必须位于文件第一行 标识符 第一个字符必须是英文字母或下划线 _ 。标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。标识符对大小写敏感。注从 3.x 开始非 ASCII 标识符也是允许的但不建议。 保留字 保留字即关键字我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块可以输出当前版本的所有关键字 1 2 3 import keyword keyword.kwlist [False, None, True, and, as, assert, break, class, continue, def, del, elif, else, except, finally, for, from, global, if, import, in, is, lambda, nonlocal, not, or, pass, raise, return, try, while, with, yield] 注释 单行注释采用#多行注释采用或。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # 这是单行注释 这是多行注释 这是多行注释 这也是多行注释 这也是多行注释 行与缩进 Python 最具特色的就是使用缩进来表示代码块不需要使用大括号 {}。 缩进的空格数是可变的但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。缩进不一致会导致运行错误。 多行语句 Python 通常是一行写完一条语句但如果语句很长我们可以使用反斜杠\来实现多行语句。 1 2 3 total item_one \ item_two \ item_three 在 [], {}, 或 () 中的多行语句不需要使用反斜杠\。 空行 函数之间或类的方法之间用空行分隔表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔以突出函数入口的开始。 空行与代码缩进不同空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码便于日后代码的维护或重构。 记住空行也是程序代码的一部分。 等待用户输入 input函数可以实现等待并接收命令行中的用户输入。 1 2 content input(\n\n请输入点东西并按 Enter 键\n) print(content) 同一行写多条语句 Python 可以在同一行中使用多条语句语句之间使用分号;分割。 1 import sys; x hello world; sys.stdout.write(x \n) 多个语句构成代码组 缩进相同的一组语句构成一个代码块我们称之代码组。 像if、while、def和class这样的复合语句首行以关键字开始以冒号:结束该行之后的一行或多行代码构成代码组。 我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。 print 输出 print 默认输出是换行的如果要实现不换行需要在变量末尾加上end或别的非换行符字符串 1 2 print(123) # 默认换行 print(123, end ) # 不换行 import 与 from…import 在 Python 用 import 或者 from...import 来导入相应的模块。 将整个模块导入格式为import module_name 从某个模块中导入某个函数,格式为from module_name import func1 从某个模块中导入多个函数,格式为from module_name import func1, func2, func3 将某个模块中的全部函数导入格式为from module_name import * 运算符 算术运算符 运算符描述加-减*乘/除%取模**幂//取整除比较运算符 运算符描述等于!不等于大于小于大于等于小于等于赋值运算符 运算符描述简单的赋值运算符加法赋值运算符-减法赋值运算符*乘法赋值运算符/除法赋值运算符%取模赋值运算符**幂赋值运算符//取整除赋值运算符位运算符 运算符描述按位与运算符参与运算的两个值,如果两个相应位都为1则该位的结果为1否则为0|按位或运算符只要对应的二个二进位有一个为1时结果位就为1^按位异或运算符当两对应的二进位相异时结果为1~按位取反运算符对数据的每个二进制位取反即把1变为0把0变为1。~x 类似于 -x-1左移动运算符运算数的各二进位全部左移若干位由”“右边的数指定移动的位数高位丢弃低位补0右移动运算符把”“左边的运算数的各二进位全部右移若干位”“右边的数指定移动的位数逻辑运算符 运算符逻辑表达式描述andx and y布尔”与” - 如果 x 为 Falsex and y 返回 False否则它返回 y 的计算值orx or y布尔”或” - 如果 x 是 True它返回 x 的值否则它返回 y 的计算值notnot x布尔”非” - 如果 x 为 True返回 False 。如果 x 为 False它返回 True成员运算符 运算符描述in如果在指定的序列中找到值返回 True否则返回 Falsenot in如果在指定的序列中没有找到值返回 True否则返回 False身份运算符 运算符描述实例isis 是判断两个标识符是不是引用自一个对象x is y, 类似 id(x) id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True否则返回 Falseis notis not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象x is not y 类似 id(a) ! id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True否则返回 False运算符优先级 运算符描述(expressions...), [expressions...], {key: value...}, {expressions...}表示绑定或元组、表示列表、表示字典、表示集合x[index], x[index:index], x(arguments...), x.attribute下标、切片、调用、属性引用**指数 (最高优先级)~ -按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 和 -)* / % //乘除取模和取整除 -加法减法 右移左移运算符位 ‘AND’^ 比较运算符 !等于运算符 % / // - * **赋值运算符is is not身份运算符in not in成员运算符and or not逻辑运算符if - else条件表达式lambdaLambda 表达式具有相同优先级的运算符将从左至右的方式依次进行。用小括号()可以改变运算顺序。 变量 变量在使用前必须先”定义”即赋予变量一个值否则会报错 1 2 3 4 name Traceback (most recent call last): File stdin, line 1, in module NameError: name name is not defined 数据类型 布尔(bool) 只有 True 和 False 两个值表示真或假。 数字(number) 整型(int) 整数值可正数亦可复数无小数。 3.x 整型是没有限制大小的可以当作 Long 类型使用所以 3.x 没有 2.x 的 Long 类型。 浮点型(float) 浮点型由整数部分与小数部分组成浮点型也可以使用科学计数法表示2.5e2 2.5 x 10^2 250 复数(complex) 复数由实数部分和虚数部分构成可以用a bj或者complex(a,b)表示复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。 数字运算 不同类型的数字混合运算时会将整数转换为浮点数在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样在整数除法中除法 / 总是返回一个浮点数如果只想得到整数的结果丢弃可能的分数部分可以使用运算符 //。// 得到的并不一定是整数类型的数它与分母分子的数据类型有关系在交互模式中最后被输出的表达式结果被赋值给变量 __ 是个只读变量数学函数 注以下函数的使用需先导入 math 包。 函数描述abs(x)返回数字的整型绝对值如 abs(-10) 返回 10ceil(x)返回数字的上入整数如 math.ceil(4.1) 返回 5cmp(x, y)如果 x y 返回 -1如果 x y 返回 0如果 x y 返回 1。Python 3 已废弃 。使用 使用 (xy)-(xy) 替换。exp(x)返回 e 的 x 次幂(ex)如 math.exp(1) 返回2.718281828459045fabs(x)返回数字的浮点数绝对值如 math.fabs(-10) 返回10.0floor(x)返回数字的下舍整数如 math.floor(4.9) 返回 4log(x)如 math.log(math.e) 返回 1.0math.log(100,10) 返回 2.0log10(x)返回以 10 为基数的 x 的对数如 math.log10(100) 返回 2.0max(x1, x2,…)返回给定参数的最大值参数可以为序列min(x1, x2,…)返回给定参数的最小值参数可以为序列modf(x)返回 x 的整数部分与小数部分两部分的数值符号与 x 相同整数部分以浮点型表示pow(x, y)幂等函数 x**y 运算后的值round(x [,n])返回浮点数 x 的四舍五入值如给出 n 值则代表舍入到小数点后的位数sqrt(x)返回数字 x 的平方根随机数函数 注以下函数的使用需先导入 random 包。 函数描述choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素比如random.choice(range(10))从0到9中随机挑选一个整数randrange ([start,] stop [,step])从指定范围内按指定基数递增的集合中获取一个随机数基数缺省值为1random()随机生成下一个实数它在[0,1)范围内seed([x])改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理你不必特别去设定seedPython会帮你选择seedshuffle(lst)将序列的所有元素随机排序uniform(x, y)随机生成下一个实数它在[x,y]范围内三角函数 注以下函数的使用需先导入 math 包。 函数描述acos(x)返回 x 的反余弦弧度值asin(x)返回 x 的反正弦弧度值atan(x)返回 x 的反正切弧度值atan2(y, x)返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值cos(x)返回 x 的弧度的余弦值hypot(x, y)返回欧几里德范数 sqrt(x*x y*y)sin(x)返回的 x 弧度的正弦值tan(x)返回 x 弧度的正切值degrees(x)将弧度转换为角度如 degrees(math.pi/2) 返回 90.0radians(x)将角度转换为弧度数学常量 常量描述pi数学常量 pi圆周率一般以π来表示e数学常量 ee 即自然常数自然常数字符串(string) 单引号和双引号使用完全相同使用三引号(或)可以指定一个多行字符串转义符(反斜杠\)可以用来转义使用r可以让反斜杠不发生转义如rthis is a line with \n则\n会显示并不是换行按字面意义级联字符串如this is string会被自动转换为this is string字符串可以用 运算符连接在一起用 * 运算符重复字符串有两种索引方式从左往右以 0 开始从右往左以 -1 开始字符串不能改变没有单独的字符类型一个字符就是长度为 1 的字符串字符串的截取的语法格式如下变量[头下标:尾下标]转义字符 转义字符描述\在行尾时续行符\\反斜杠符号\‘单引号\“双引号\a响铃\b退格(Backspace)\e转义\000空\n换行\v纵向制表符\t横向制表符\r回车\f换页\oyy八进制数yy代表字符例如\o12代表换行\xyy十六进制数yy代表字符例如\x0a代表换行\other其它的字符以普通格式输出字符串运算符 操作符描述实例字符串连接Hello Python 输出结果’HelloPython’*重复输出字符串Hello * 2 输出结果’HelloHello’[]通过索引获取字符串中字符Hello[1] 输出结果 e[ : ]截取字符串中的一部分Hello[1:4] 输出结果 ellin成员运算符如果字符串中包含给定的字符返回 TrueH in Hello输出结果 Truenot in成员运算符如果字符串中不包含给定的字符返回 TrueM not in Hello 输出结果 Truer/R原始字符串所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母 r可以大小写以外与普通字符串有着几乎完全相同的语法print(r\n) 或 print(R\n)%格式化字符串 字符串格式化 在 Python 中字符串格式化不是 sprintf 函数而是用 % 符号。例如 1 2 3 4 print(我叫%s 今年 %d 岁 % (小明, 10)) // 输出: 我叫小明 今年 10 岁 格式化符号: 符号描述%c格式化字符及其 ASCII 码%s格式化字符串%d格式化整数%u格式化无符号整型%o格式化无符号八进制数%x格式化无符号十六进制数%X格式化无符号十六进制数大写%f格式化浮点数字可指定小数点后的精度%e用科学计数法格式化浮点数%E作用同 %e用科学计数法格式化浮点数%g%f 和 %e 的简写%G%f 和 %E 的简写%p用十六进制数格式化变量的地址辅助指令: 指令描述*定义宽度或者小数点精度-用做左对齐在正数前面显示加号 在正数前面显示空格#在八进制数前面显示零(‘0’)在十六进制前面显示’0x’或者’0X’(取决于用的是’x’还是’X’)0显示的数字前面填充’0’而不是默认的空格%’%%‘输出一个单一的’%’(var)映射变量(字典参数)m.n.m 是显示的最小总宽度n 是小数点后的位数(如果可用的话)Python 2.6 开始新增了一种格式化字符串的函数 str.format()它增强了字符串格式化的功能。 多行字符串 用三引号( 或 )包裹字符串内容多行字符串内容支持转义符用法与单双引号一样三引号包裹的内容有变量接收或操作即字符串否则就是多行注释实例 1 2 3 4 5 6 7 string print(\tmath.fabs(-10)) print(\nrandom.choice(li)) print(string) 输出 1 2 3 4 print( math.fabs(-10)) print( random.choice(li)) Unicode 在 2.x 中普通字符串是以 8 位 ASCII 码进行存储的而 Unicode 字符串则存储为 16 位 Unicode 字符串这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。 在 3.x 中所有的字符串都是 Unicode 字符串。 字符串函数 方法名描述str.capitalize()首字母大写其余字符小写str.center(width[, fillchar])返回一个指定的宽度 width 居中的字符串fillchar 为填充的字符默认为空格str.count(sub, start 0,endlen(string))统计子字符串在字符串中出现的次数str.encode(encoding‘UTF-8’,errors‘strict’)以指定的编码格式编码字符串返回 bytes 对象bytes.decode(encoding“utf-8”, errors“strict”)以指定的编码格式解码 bytes 对象返回字符串str.endswith(suffix[, start[, end]])判断字符串是否以指定后缀结尾str.expandtabs(tabsize8)把字符串中的 tab 符号(\t)转为空格str.find(str, beg0, endlen(string))如果包含子字符串返回开始的索引值否则返回-1str.index(str, beg0, endlen(string))如果包含子字符串返回开始的索引值否则抛出异常str.isalnum()检测字符串是否只由字母和数字组成str.isalpha()检测字符串是否只由字母组成str.isdigit()检测字符串是否只由数字组成str.islower()如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写则返回 True否则返回 Falsestr.isupper()检测字符串中所有的字母是否都为大写str.isspace()如果字符串中只包含空格则返回 True否则返回 Falsestr.istitle()检测字符串中所有的单词拼写首字母是否为大写且其他字母为小写str.join(sequence)将序列的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串len(s)返回对象字符串、列表、元组等长度或项目个数str.ljust(width[, fillchar])返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串。如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串str.lower()转换字符串中所有大写字符为小写str.upper()转换字符串中所有小写字符为大写str.strip([chars])移除字符串头尾指定的字符默认为空格或字符序列str.maketrans(intab, outtab)用于创建字符映射的转换表对于接受两个参数的最简单的调用方式第一个参数是字符串表示需要转换的字符第二个参数也是字符串表示转换的目标。两个字符串的长度必须相同为一一对应的关系。str.translate(table)根据参数table给出的表转换字符串的字符max(str)返回字符串中最大的字符min(str)返回字符串中最小的字符str.replace(old, new[, max])把字符串中的 old旧字符串 替换成 new(新字符串)如果指定第三个参数max则替换不超过 max 次str.split(str“”, numstring.count(str))通过指定分隔符对字符串进行切片如果参数 num 有指定值则仅分隔 num 个子字符串str.splitlines([keepends])按照行(’\r’, ‘\r\n’, \n’)分隔返回一个包含各行作为元素的列表如果参数 keepends 为 False不包含换行符如果为 True则保留换行符str.startswith(str, beg0,endlen(string))检查字符串是否是以指定子字符串开头str.swapcase()对字符串的大小写字母进行互换str.title()返回”标题化”的字符串即所有单词都是以大写开始其余字母均为小写str.zfill(width)返回指定长度的字符串原字符串右对齐前面填充0str.isdecimal()检查字符串是否只包含十进制字符只适用于 Unicode 对象字节(bytes) 在 3.x 中字符串和二进制数据完全区分开。文本总是 Unicode由 str 类型表示二进制数据则由 bytes 类型表示。Python 3 不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes你不能拼接字符串和字节流也无法在字节流里搜索字符串反之亦然也不能将字符串传入参数为字节流的函数反之亦然。 bytes 类型与 str 类型二者的方法仅有 encode() 和 decode() 不同。bytes 类型数据需在常规的 str 类型前加个 b 以示区分例如 babc。只有在需要将 str 编码(encode)成 bytes 的时候比如通过网络传输数据或者需要将 bytes 解码(decode)成 str 的时候我们才会关注 str 和 bytes 的区别。bytes 转 str 1 2 3 babc.decode() str(babc) str(babc, encodingutf-8) str 转 bytes 1 2 3 中国.encode() bytes(中国, encodingutf-8) 列表(list) 列表是一种无序的、可重复的数据序列可以随时添加、删除其中的元素。列表页的每个元素都分配一个数字索引从 0 开始列表使用方括号创建使用逗号分隔元素列表元素值可以是任意类型包括变量使用方括号对列表进行元素访问、切片、修改、删除等操作开闭合区间为[)形式列表的元素访问可以嵌套方括号内可以是任意表达式创建列表 1 2 hello (1, 2, 3) li [1, 2, [3, a], (1, 3), hello] 访问元素 1 2 3 li [1, 2, [3, a], (1, 3)] print(li[3]) # (1, 3) print(li[-2]) # [3, a] 切片访问 格式: list_name[begin:end:step] begin 表示起始位置(默认为0)end 表示结束位置(默认为最后一个元素)step 表示步长(默认为1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 hello (1, 2, 3) li [1, 2, [3, a], (1, 3), hello] print(li) # [1, 2, [3, a], (1, 3), (1, 2, 3)] print(li[1:2]) # [2] print(li[:2]) # [1, 2] print(li[:]) # [1, 2, [3, a], (1, 3), (1, 2, 3)] print(li[2:]) # [[3, a], (1, 3), (1, 2, 3)] print(li[1:-1:2]) # [2, (1, 3)] 访问内嵌 list 的元素 1 2 3 4 5 li [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [a, b, c]] print(li[1:-1:2][1:3]) # (3, 5) print(li[-1][1:3]) # [b, c] print(li[-1][1]) # b 修改列表 通过使用方括号可以非常灵活的对列表的元素进行修改、替换、删除等操作。 1 2 3 4 5 6 li [0, 1, 2, 3, 4, 5] li[len(li) - 2] 22 # 修改 [0, 1, 2, 22, 4, 5] li[3] 33 # 修改 [0, 1, 2, 33, 4, 5] li[1:-1] [9, 9] # 替换 [0, 9, 9, 5] li[1:-1] [] # 删除 [0, 5] 删除元素 可以用 del 语句来删除列表的指定范围的元素。 1 2 3 4 li [0, 1, 2, 3, 4, 5] del li[3] # [0, 1, 2, 4, 5] del li[2:-1] # [0, 1, 5] 列表操作符 用于合并列表* 用于重复列表元素in 用于判断元素是否存在于列表中for ... in ... 用于遍历列表元素 1 2 3 4 [1, 2, 3] [3, 4, 5] # [1, 2, 3, 3, 4, 5] [1, 2, 3] * 2 # [1, 2, 3, 1, 2, 3] 3 in [1, 2, 3] # True for x in [1, 2, 3]: print(x) # 1 2 3 列表函数 len(list) 列表元素个数max(list) 列表元素中的最大值min(list) 列表元素中的最小值list(seq) 将元组转换为列表 1 2 3 4 li [0, 1, 5] max(li) # 5 len(li) # 3 注: 对列表使用 max/min 函数2.x 中对元素值类型无要求3.x 则要求元素值类型必须一致。 列表方法 list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象 list.count(obj) 返回元素在列表中出现的次数 list.extend(seq) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值 list.index(obj) 返回查找对象的索引位置如果没有找到对象则抛出异常 list.insert(index, obj) 将指定对象插入列表的指定位置 list.pop([index-1]]) 移除列表中的一个元素默认最后一个元素并且返回该元素的值 list.remove(obj) 移除列表中某个值的第一个匹配项 list.reverse() 反向排序列表的元素 list.sort(cmpNone, keyNone, reverseFalse) 对原列表进行排序如果指定参数则使用比较函数指定的比较函数 list.clear() 清空列表 还可以使用 del list[:]、li [] 等方式实现 list.copy() 复制列表 默认使用等号赋值给另一个变量实际上是引用列表变量。如果要实现 列表推导式 列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素用其获得的结果作为生成新列表的元素或者根据确定的判定条件创建子序列。 每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组就必须使用括号。 将列表中每个数值乘三获得一个新的列表 1 2 3 4 vec [2, 4, 6] [(x, x**2) for x in vec] # [(2, 4), (4, 16), (6, 36)] 对序列里每一个元素逐个调用某方法 1 2 3 4 freshfruit [ banana, loganberry , passion fruit ] [weapon.strip() for weapon in freshfruit] # [banana, loganberry, passion fruit] 用 if 子句作为过滤器 1 2 3 4 vec [2, 4, 6] [3*x for x in vec if x 3] # [12, 18] 1 2 3 4 5 6 7 8 vec1 [2, 4, 6] vec2 [4, 3, -9] [x*y for x in vec1 for y in vec2] # [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54] [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))] # [8, 12, -54] 列表嵌套解析 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 matrix [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], ] new_matrix [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] print(new_matrix) # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] 元组(tuple) 元组与列表类似不同之处在于元组的元素不能修改元组使用小括号列表使用方括号元组创建很简单只需要在括号中添加元素并使用逗号隔开即可没有 append()insert() 这样进行修改的方法其他方法都与列表一样字典中的键必须是唯一的同时不可变的值则没有限制元组中只包含一个元素时需要在元素后面添加逗号否则括号会被当作运算符使用访问元组 访问元组的方式与列表是一致的。 元组的元素可以直接赋值给多个变量但变量数必须与元素数量一致。 1 2 a, b, c (1, 2, 3) print(a, b, c) 组合元组 元组中的元素值是不允许修改的但我们可以对元组进行连接组合 1 2 3 4 5 6 tup1 (12, 34.56); tup2 (abc, xyz) tup3 tup1 tup2; print (tup3) # (12, 34.56, abc, xyz) 删除元组 元组中的元素值是不允许删除的但我们可以使用 del 语句来删除整个元组 元组函数 len(tuple) 元组元素个数max(tuple) 元组元素中的最大值min(tuple) 元组元素中的最小值tuple(tuple) 将列表转换为元组元组推导式 1 2 3 4 5 6 7 t 1, 2, 3 print(t) # (1, 2, 3) u t, (3, 4, 5) print(u) # ((1, 2, 3), (3, 4, 5)) 字典(dict) 字典是另一种可变容器模型可存储任意类型对象字典的每个键值(keyvalue)对用冒号(:)分割每个对之间用逗号(,)分割整个字典包括在花括号({})中键必须是唯一的但值则不必值可以是任意数据类型键必须是不可变的例如数字、字符串、元组可以但列表就不行如果用字典里没有的键访问数据会报错字典的元素没有顺序不能通过下标引用元素通过键来引用字典内部存放的顺序和 key 放入的顺序是没有关系的格式如下: 1 d {key1 : value1, key2 : value2 } 访问字典 1 2 3 dis {a: 1, b: [1, 2, 3]} print(dis[b][2]) 修改字典 1 2 3 4 5 6 dis {a: 1, b: [1, 2, 3], 9: {name: hello}} dis[9][name] 999 print(dis) # {a: 1, 9: {name: 999}, b: [1, 2, 3]} 删除字典 用 del 语句删除字典或字典的元素。 1 2 3 4 5 6 7 8 dis {a: 1, b: [1, 2, 3], 9: {name: hello}} del dis[9][name] print(dis) del dis # 删除字典 # {a: 1, 9: {}, b: [1, 2, 3]} 字典函数 len(dict) 计算字典元素个数即键的总数str(dict) 输出字典以可打印的字符串表示type(variable) 返回输入的变量类型如果变量是字典就返回字典类型key in dict 判断键是否存在于字典中字典方法 dict.clear() 删除字典内所有元素 dict.copy() 返回一个字典的浅复制 dict.fromkeys(seq[, value]) 创建一个新字典以序列 seq 中元素做字典的键value 为字典所有键对应的初始值 dict.get(key, defaultNone) 返回指定键的值如果值不在字典中返回默认值 dict.items() 以列表形式返回可遍历的(键, 值)元组数组 dict.keys() 以列表返回一个字典所有的键 dict.values() 以列表返回字典中的所有值 dict.setdefault(key, defaultNone) 如果 key 在字典中返回对应的值。如果不在字典中则插入 key 及设置的默认值 default并返回 default default 默认值为 None。 dict.update(dict2) 把字典参数 dict2 的键/值对更新到字典 dict 里 1 2 3 4 5 6 dic1 {a: a} dic2 {9: 9, a: b} dic1.update(dic2) print(dic1) # {a: b, 9: 9} dict.pop(key[,default]) 删除字典给定键 key 所对应的值返回值为被删除的值。key 值必须给出否则返回 default 值。 dict.popitem() 随机返回并删除字典中的一对键和值(一般删除末尾对) 字典推导式 构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式列表推导式指定特定的键值对 1 2 dict([(sape, 4139), (guido, 4127), (jack, 4098)]) {sape: 4139, jack: 4098, guido: 4127} 此外字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典 1 2 {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36} 如果关键字只是简单的字符串使用关键字参数指定键值对有时候更方便 1 2 dict(sape4139, guido4127, jack4098) {sape: 4139, jack: 4098, guido: 4127} 集合(set) 集合是一个无序不重复元素的序列 创建集合 可以使用大括号 {} 或者 set() 函数创建集合创建一个空集合必须用 set() 而不是 {}因为 {} 是用来创建一个空字典set(value) 方式创建集合value 可以是字符串、列表、元组、字典等序列类型创建、添加、修改等操作集合会自动去重 1 2 3 4 5 {1, 2, 1, 3} # {} {1, 2, 3} set(12345) # 字符串 {3, 5, 4, 2, 1} set([1, a, 23.4]) # 列表 {1, a, 23.4} set((1, a, 23.4)) # 元组 {1, a, 23.4} set({1:1, b: 9}) # 字典 {1, b} 添加元素 将元素 val 添加到集合 set 中如果元素已存在则不进行任何操作 1 set.add(val) 也可以用 update 方法批量添加元素参数可以是列表元组字典等 1 set.update(list1, list2,...) 移除元素 如果存在元素 val 则移除不存在就报错 1 set.remove(val) 如果存在元素 val 则移除不存在也不会报错 1 set.discard(val) 随机移除一个元素 1 set.pop() 元素个数 与其他序列一样可以用 len(set) 获取集合的元素个数。 清空集合 1 2 3 set.clear() set set() 判断元素是否存在 1 val in set 其他方法 set.copy() 复制集合 set.difference(set2) 求差集在 set 中却不在 set2 中 set.intersection(set2) 求交集同时存在于 set 和 set2 中 set.union(set2) 求并集所有 set 和 set2 的元素 set.symmetric_difference(set2) 求对称差集不同时出现在两个集合中的元素 set.isdisjoint(set2) 如果两个集合没有相同的元素返回 True set.issubset(set2) 如果 set 是 set2 的一个子集返回 True set.issuperset(set2) 如果 set 是 set2 的一个超集返回 True 集合计算 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 a set(abracadabra) b set(alacazam) print(a) # a 中唯一的字母 # {a, r, b, c, d} print(a - b) # 在 a 中的字母但不在 b 中 # {r, d, b} print(a | b) # 在 a 或 b 中的字母 # {a, c, r, d, b, m, z, l} print(a b) # 在 a 和 b 中都有的字母 # {a, c} print(a ^ b) # 在 a 或 b 中的字母但不同时在 a 和 b 中 # {r, d, b, m, z, l} 集合推导式 1 2 3 a {x for x in abracadabra if x not in abc} print(a) # {d, r} 流程控制 if 控制 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 if 表达式1: 语句 if 表达式2: 语句 elif 表达式3: 语句 else: 语句 elif 表达式4: 语句 else: 语句 1、每个条件后面要使用冒号 :表示接下来是满足条件后要执行的语句块。 2、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。 3、在 Python 中没有 switch - case 语句。 三元运算符 1 表达式1 if 条件 else 表达式2 编写条件语句时应该尽量避免使用嵌套语句。嵌套语句不便于阅读而且可能会忽略一些可能性。 for 遍历 1 2 3 4 for 循环变量 in 循环对象 语句1 else: 语句2 else 语句中的语句2只有循环正常退出遍历完所有遍历对象中的值时执行。 在字典中遍历时关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来 1 2 3 knights {gallahad: the pure, robin: the brave} for k, v in knights.items(): print(k, v) 在序列中遍历时索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到 1 2 for i, v in enumerate([tic, tac, toe]): print(i, v) 同时遍历两个或更多的序列可以使用 zip() 组合 1 2 3 4 questions [name, quest, favorite color] answers [lancelot, the holy grail, blue] for q, a in zip(questions, answers): print(What is your {0}? It is {1}..format(q, a)) 要反向遍历一个序列首先指定这个序列然后调用 reversed() 函数 1 2 for i in reversed(range(1, 10, 2)): print(i) 要按顺序遍历一个序列使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列并不修改原值 1 2 3 basket [apple, orange, apple, pear, orange, banana] for f in sorted(set(basket)): print(f) while 循环 1 2 3 4 while条件 语句1 else 语句2 break、continue、pass break 语句用在 while 和 for 循环中break 语句用来终止循环语句即循环条件没有 False 条件或者序列还没被完全递归完也会停止执行循环语句。 continue 语句用在 while 和 for 循环中continue 语句用来告诉 Python 跳过当前循环的剩余语句然后继续进行下一轮循环。 continue 语句跳出本次循环而 break 跳出整个循环。 pass 是空语句是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情一般用做占位语句。 迭代器 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法iter() 和 next()。字符串列表或元组对象都可用于创建迭代器。迭代器可以被 for 循环进行遍历 1 2 3 4 li [1, 2, 3] it iter(li) for val in it: print(val) 迭代器也可以用 next() 函数访问下一个元素值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import sys li [1,2,3,4] it iter(li) while True: try: print (next(it)) except StopIteration: sys.exit() 生成器 在 Python 中使用了 yield 的函数被称为生成器generator。跟普通函数不同的是生成器是一个返回迭代器的函数只能用于迭代操作更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数返回的是一个迭代器对象。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import sys def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 a, b, counter 0, 1, 0 while True: if (counter n): return yield a a, b b, a b counter 1 f fibonacci(10) # f 是一个迭代器由生成器返回生成 while True: try: print(next(f)) except StopIteration: sys.exit() 函数 自定义函数 函数Functions是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块并可重复任何次数。这就是所谓的调用Calling函数。 函数代码块以 def 关键词开头后接函数标识符名称和圆括号 ()。任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间圆括号之间可以用于定义参数。函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。函数内容以冒号起始并且缩进。return [表达式] 结束函数选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的 return 相当于返回 None。return 可以返回多个值此时返回的数据未元组类型。定义参数时带默认值的参数必须在无默认值参数的后面。 1 2 def 函数名参数列表: 函数体 参数传递 在 Python 中类型属于对象变量是没有类型的 1 2 3 a [1,2,3] a Runoob 以上代码中[1,2,3] 是 List 类型”Runoob” 是 String 类型而变量 a 是没有类型她仅仅是一个对象的引用一个指针可以是指向 List 类型对象也可以是指向 String 类型对象。 可更改与不可更改对象 在 Python 中字符串数字和元组是不可更改的对象而列表、字典等则是可以修改的对象。 不可变类型变量赋值 a5 后再赋值 a10这里实际是新生成一个 int 值对象 10再让 a 指向它而 5 被丢弃不是改变a的值相当于新生成了a。 可变类型变量赋值 la[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]5 则是将 list la 的第三个元素值更改本身la没有动只是其内部的一部分值被修改了。 Python 函数的参数传递 不可变类型类似 c 的值传递如 整数、字符串、元组。如funa传递的只是a的值没有影响a对象本身。比如在 funa内部修改 a 的值只是修改另一个复制的对象不会影响 a 本身。 可变类型类似 c 的引用传递如 列表字典。如 funla则是将 la 真正的传过去修改后fun外部的la也会受影响 Python 中一切都是对象严格意义我们不能说值传递还是引用传递我们应该说传不可变对象和传可变对象。 参数 必需参数 必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。 关键字参数 关键字参数和函数调用关系紧密函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。 使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。 1 2 3 4 5 6 7 def print_info(name, age): 打印任何传入的字符串 print(名字: , name) print(年龄: , age) return print_info(age50, namejohn) 默认参数 调用函数时如果没有传递参数则会使用默认参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 def print_info(name, age35): print (名字: , name) print (年龄: , age) return print_info(age50, namejohn) print(------------------------) print_info(namejohn) 不定长参数 加了星号 * 的参数会以元组的形式导入存放所有未命名的变量参数。如果在函数调用时没有指定参数它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def print_info(arg1, *vartuple): print(输出: ) print(arg1) for var in vartuple: print (var) return print_info(10) print_info(70, 60, 50) 加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。变量名为键变量值为字典元素值。 1 2 3 4 5 6 def print_info(arg1, **vardict): print(输出: ) print(arg1) print(vardict) print_info(1, a2, b3) 匿名函数 Python 使用 lambda 来创建匿名函数。 所谓匿名意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。 lambda 只是一个表达式函数体比 def 简单很多。 lambda 的主体是一个表达式而不是一个代码块。仅仅能在 lambda 表达式中封装有限的逻辑进去。 lambda 函数拥有自己的命名空间且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。 虽然 lambda 函数看起来只能写一行却不等同于 C 或 C 的内联函数后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。 1 2 # 语法格式 lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression 变量作用域 L Local 局部作用域E Enclosing 闭包函数外的函数中G Global 全局作用域B Built-in 内建作用域以 L – E – G – B 的规则查找即在局部找不到便会去局部外的局部找例如闭包再找不到就会去全局找再者去内建中找。 Python 中只有模块module类class以及函数def、lambda才会引入新的作用域其它的代码块如 if/elif/else/、try/except、for/while等是不会引入新的作用域的也就是说这些语句内定义的变量外部也可以访问。 定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域定义在函数外的拥有全局作用域。 局部变量只能在其被声明的函数内部访问而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。 当内部作用域想修改外部作用域的变量时就要用到global和nonlocal关键字。 1 2 3 4 5 6 7 num 1 def fun1(): global num # 需要使用 global 关键字声明 print(num) num 123 print(num) fun1() 如果要修改嵌套作用域enclosing 作用域外层非全局作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def outer(): num 10 def inner(): nonlocal num # nonlocal关键字声明 num 100 print(num) inner() print(num) outer() 模块 编写模块有很多种方法其中最简单的一种便是创建一个包含函数与变量、以 .py 为后缀的文件。 另一种方法是使用撰写 Python 解释器本身的本地语言来编写模块。举例来说你可以使用 C 语言来撰写 Python 模块并且在编译后你可以通过标准 Python 解释器在你的 Python 代码中使用它们。 模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 Python 标准库的方法。 当解释器遇到 import 语句如果模块在当前的搜索路径就会被导入。 搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块需要把命令放在脚本的顶端。 一个模块只会被导入一次这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。 搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量。当前目录指的是程序启动的目录。 导入模块 导入模块 1 import module1[, module2[,... moduleN] 从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中 1 from modname import name1[, name2[, ... nameN]] 把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间 1 from modname import * __name__ 属性 每个模块都有一个 __name__ 属性当其值是 __main__ 时表明该模块自身在运行否则是被引入。 一个模块被另一个程序第一次引入时其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时模块中的某一程序块不执行我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。 1 2 3 4 if __name__ __main__: print(程序自身在运行) else: print(我来自另一模块) dir 函数 内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回。 如果没有给定参数那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称。 在 Python 中万物皆对象int、str、float、list、tuple等内置数据类型其实也是类也可以用 dir(int) 查看 int 包含的所有方法。也可以使用 help(int) 查看 int 类的帮助信息。 包 包是一种管理 Python 模块命名空间的形式采用”点模块名称”。 比如一个模块的名称是 A.B 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。 就好像使用模块的时候你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。 在导入一个包的时候Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。 目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包主要是为了避免一些滥俗的名字比如叫做 string不小心的影响搜索路径中的有效模块。 最简单的情况放一个空的 __init__.py 文件就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为 __all__ 变量赋值。 第三方模块 easy_install 和 pip 都是用来下载安装 Python 一个公共资源库 PyPI 的相关资源包的pip 是 easy_install 的改进版提供更好的提示信息删除 package 等功能。老版本的 python 中只有 easy_install没有pip。easy_install 打包和发布 Python 包pip 是包管理。easy_install 的用法 安装一个包 1 2 easy_install 包名 easy_install 包名 包的版本号 升级一个包 1 easy_install -U 包名 包的版本号 pip 的用法 安装一个包 1 2 3 pip install 包名 pip install 包名 包的版本号 升级一个包 如果不提供version号升级到最新版本 1 pip install --upgrade 包名 包的版本号 删除一个包 1 pip uninstall 包名 已安装包列表 1 pip list 面向对象 类与对象是面向对象编程的两个主要方面。一个类Class能够创建一种新的类型Type其中对象Object就是类的实例Instance。可以这样来类比你可以拥有类型 int 的变量也就是说存储整数的变量是 int 类的实例对象。 类(Class)用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。方法类中定义的函数。类变量类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。数据成员类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。方法重写如果从父类继承的方法不能满足子类的需求可以对其进行改写这个过程叫方法的覆盖override也称为方法的重写。实例变量定义在方法中的变量只作用于当前实例的类。继承即一个派生类derived class继承基类base class的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如有这样一个设计一个Dog类型的对象派生自Animal类这是模拟”是一个is-a”关系例图Dog是一个Animal。实例化创建一个类的实例类的具体对象。对象通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员类变量和实例变量和方法。Python 中的类提供了面向对象编程的所有基本功能类的继承机制允许多个基类派生类可以覆盖基类中的任何方法方法中可以调用基类中的同名方法。 对象可以包含任意数量和类型的数据。 self self 表示的是当前实例代表当前对象的地址。类由 self.__class__ 表示。 self 不是关键字其他名称也可以替代但 self 是个通用的标准名称。 类 类由 class 关键字来创建。 类实例化后可以使用其属性实际上创建一个类之后可以通过类名访问其属性。 对象方法 方法由 def 关键字定义与函数不同的是方法必须包含参数 self, 且为第一个参数self 代表的是本类的实例。 类方法 装饰器 classmethod 可以将方法标识为类方法。类方法的第一个参数必须为 cls而不再是 self。 静态方法 装饰器 staticmethod 可以将方法标识为静态方法。静态方法的第一个参数不再指定也就不需要 self或 cls。 __init__ 方法 __init__ 方法即构造方法会在类的对象被实例化时先运行可以将初始化的操作放置到该方法中。 如果重写了 __init__实例化子类就不会调用父类已经定义的 __init__。 变量 类变量Class Variable是共享的Shared——它们可以被属于该类的所有实例访问。该类变量只拥有一个副本当任何一个对象对类变量作出改变时发生的变动将在其它所有实例中都会得到体现。 对象变量Object variable由类的每一个独立的对象或实例所拥有。在这种情况下每个对象都拥有属于它自己的字段的副本也就是说它们不会被共享也不会以任何方式与其它不同实例中的相同名称的字段产生关联。 在 Python 中变量名类似 __xxx__ 的也就是以双下划线开头并且以双下划线结尾的是特殊变量特殊变量是可以直接访问的不是 private 变量所以不能用 __name__、__score__ 这样的变量名。 访问控制 私有属性 __private_attr两个下划线开头声明该属性为私有不能在类地外部被使用或直接访问。 私有方法 __private_method两个下划线开头声明该方法为私有方法只能在类的内部调用不能在类地外部调用。 我们还认为约定一个下划线开头的属性或方法为受保护的。比如_protected_attr、_protected_method。 继承 类可以继承并且支持继承多个父类。在定义类时类名后的括号中指定要继承的父类多个父类之间用逗号分隔。 子类的实例可以完全访问所继承所有父类的非私有属性和方法。 若是父类中有相同的方法名而在子类使用时未指定Python 从左至右搜索即方法在子类中未找到时从左到右查找父类中是否包含方法。 方法重写 子类的方法可以重写父类的方法。重写的方法参数不强制要求保持一致不过合理的设计都应该保持一致。 super() 函数可以调用父类的一个方法以多继承问题。 类的专有方法 __init__: 构造函数在生成对象时调用__del__: 析构函数释放对象时使用__repr__: 打印转换__setitem__: 按照索引赋值__getitem__: 按照索引获取值__len__: 获得长度__cmp__: 比较运算__call__: 函数调用__add__: 加运算__sub__: 减运算__mul__: 乘运算__div__: 除运算__mod__: 求余运算__pow__: 乘方类的专有方法也支持重载。 实例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 class Person: 人员信息 # 姓名(共有属性) name # 年龄(共有属性) age 0 def __init__(self, name, age0): self.name name self.age age # 重载专有方法: __str__ def __str__(self): return 这里重载了 __str__ 专有方法, str({name: self.name, age: self.age}) def set_age(self, age): self.age age class Account: 账户信息 # 账户余额(私有属性) __balance 0 # 所有账户总额 __total_balance 0 # 获取账户余额 # self 必须是方法的第一个参数 def balance(self): return self.__balance # 增加账户余额 def balance_add(self, cost): # self 访问的是本实例 self.__balance cost # self.__class__ 可以访问类 self.__class__.__total_balance cost # 类方法(用 classmethod 标识第一个参数为 cls) classmethod def total_balance(cls): return cls.__total_balance # 静态方法(用 staticmethod 标识不需要类参数或实例参数) staticmethod def exchange(a, b): return b, a class Teacher(Person, Account): 教师 # 班级名称 _class_name def __init__(self, name): # 第一种重载父类__init__()构造方法 # super(子类self).__init__(参数1参数2....) super(Teacher, self).__init__(name) def get_info(self): # 以字典的形式返回个人信息 return { name: self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值 age: self.age, class_name: self._class_name, balance: self.balance(), # 此处调用的是子类重载过的方法 } # 方法重载 def balance(self): # Account.__balance 为私有属性子类无法访问所以父类提供方法进行访问 return Account.balance(self) * 1.1 class Student(Person, Account): 学生 _teacher_name def __init__(self, name, age18): # 第二种重载父类__init__()构造方法 # 父类名称.__init__(self,参数1参数2...) Person.__init__(self, name, age) def get_info(self): # 以字典的形式返回个人信息 return { name: self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值 age: self.age, teacher_name: self._teacher_name, balance: self.balance(), } # 教师 John john Teacher(John) john.balance_add(20) john.set_age(36) # 子类的实例可以直接调用父类的方法 print(Johns info:, john.get_info()) # 学生 Mary mary Student(Mary, 18) mary.balance_add(18) print(Marys info:, mary.get_info()) # 学生 Fake fake Student(Fake) fake.balance_add(30) print(Fakes info, fake.get_info()) # 三种不同的方式调用静态方法 print(john.exchange(a, b):, john.exchange(a, b)) print(Teacher.exchange(1, 2), Teacher.exchange(1, 2)) print(Account.exchange(10, 20):, Account.exchange(10, 20)) # 类方法、类属性 print(Account.total_balance():, Account.total_balance()) print(Teacher.total_balance():, Teacher.total_balance()) print(Student.total_balance():, Student.total_balance()) # 重载专有方法 print(fake) 输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Johns info: {name: John, age: 36, class_name: , balance: 22.0} Marys info: {name: Mary, age: 18, teacher_name: , balance: 18} Fakes info {name: Fake, age: 18, teacher_name: , balance: 30} john.exchange(a, b): (b, a) Teacher.exchange(1, 2) (2, 1) Account.exchange(10, 20): (20, 10) Account.total_balance(): 0 Teacher.total_balance(): 20 Student.total_balance(): 48 这里重载了 __str__ 专有方法, {name: Fake, age: 18} 错误和异常 语法错误 SyntaxError 类表示语法错误当解释器发现代码无法通过语法检查时会触发的错误。语法错误是无法用 try...except...捕获的。 1 2 3 4 5 print: File stdin, line 1 print: ^ SyntaxError: invalid syntax 异常 即便程序的语法是正确的在运行它的时候也有可能发生错误。运行时发生的错误被称为异常。 错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文并以调用栈的形式显示具体信息。 1 2 3 4 1 0 Traceback (most recent call last): File stdin, line 1, in module TypeError: unsupported operand type(s) for : int and str 异常处理 Python 提供了 try ... except ... 的语法结构来捕获和处理异常。 try 语句执行流程大致如下 try 子句是否有异常except 子句处理异常是否有 else 子句执行 else 子句是否有 finally 子句执行 finally 子句结束yesnoyesnoyesno 首先执行 try 子句在关键字 try 和关键字 except 之间的语句如果没有异常发生忽略 except 子句try 子句执行后结束。如果在执行 try 子句的过程中发生了异常那么 try 子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和 except 之后的名称相符那么对应的 except 子句将被执行。最后执行 try 语句之后的代码。如果一个异常没有与任何的 except 匹配那么这个异常将会传递给上层的 try 中。一个 try 语句可能包含多个 except 子句分别来处理不同的特定的异常。最多只有一个 except 子句会被执行。处理程序将只针对对应的 try 子句中的异常进行处理而不是其他的 try 的处理程序中的异常。一个 except 子句可以同时处理多个异常这些异常将被放在一个括号里成为一个元组。最后一个 except 子句可以忽略异常的名称它将被当作通配符使用。可以使用这种方法打印一个错误信息然后再次把异常抛出。try except 语句还有一个可选的 else 子句如果使用这个子句那么必须放在所有的 except 子句之后。这个子句将在 try 子句没有发生任何异常的时候执行。异常处理并不仅仅处理那些直接发生在 try 子句中的异常而且还能处理子句中调用的函数甚至间接调用的函数里抛出的异常。不管 try 子句里面有没有发生异常finally 子句都会执行。如果一个异常在 try 子句里或者在 except 和 else 子句里被抛出而又没有任何的 except 把它截住那么这个异常会在 finally 子句执行后再次被抛出。抛出异常 使用 raise 语句抛出一个指定的异常。 raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类也就是 Exception 的子类。 如果你只想知道这是否抛出了一个异常并不想去处理它那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。 自定义异常 可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类可以直接继承或者间接继承。 当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类。 大多数的异常的名字都以”Error”结尾就跟标准的异常命名一样。 实例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 import sys class Error(Exception): Base class for exceptions in this module. pass # 自定义异常 class InputError(Error): Exception raised for errors in the input. Attributes: expression -- input expression in which the error occurred message -- explanation of the error def __init__(self, expression, message): self.expression expression self.message message try: print(code start running...) raise InputError(input(), input error) # ValueError int(a) # TypeError s 1 a dit {name: john} # KeyError print(dit[1]) except InputError as ex: print(InputError:, ex.message) except TypeError as ex: print(TypeError:, ex.args) pass except (KeyError, IndexError) as ex: 支持同时处理多个异常, 用括号放到元组里 print(sys.exc_info()) except: 捕获其他未指定的异常 print(Unexpected error:, sys.exc_info()[0]) # raise 用于抛出异常 raise RuntimeError(RuntimeError) else: 当无任何异常时, 会执行 else 子句 print(else 子句...) finally: 无论有无异常, 均会执行 finally print(finally, ending) 文件操作 打开文件 open() 函数用于打开/创建一个文件并返回一个 file 对象 1 open(filename, mode) filename包含了你要访问的文件名称的字符串值mode决定了打开文件的模式只读写入追加等文件打开模式 模式描述r以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。rb以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。r打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。rb以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件并从开头开始编辑即原有内容会被删除。如果该文件不存在创建新文件。wb以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件并从开头开始编辑即原有内容会被删除。如果该文件不存在创建新文件。w打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件并从开头开始编辑即原有内容会被删除。如果该文件不存在创建新文件。wb以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件并从开头开始编辑即原有内容会被删除。如果该文件不存在创建新文件。a打开一个文件用于追加。如果该文件已存在文件指针将会放在文件的结尾。也就是说新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在创建新文件进行写入。ab以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在文件指针将会放在文件的结尾。也就是说新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在创建新文件进行写入。a打开一个文件用于读写。如果该文件已存在文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在创建新文件用于读写。ab以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在创建新文件用于读写。文件对象方法 fileObject.close() close() 方法用于关闭一个已打开的文件。关闭后的文件不能再进行读写操作否则会触发 ValueError 错误。 close() 方法允许调用多次。 当 file 对象被引用到操作另外一个文件时Python 会自动关闭之前的 file 对象。 使用 close() 方法关闭文件是一个好的习惯。 fileObject.flush() flush() 方法是用来刷新缓冲区的即将缓冲区中的数据立刻写入文件同时清空缓冲区不需要是被动的等待输出缓冲区写入。 一般情况下文件关闭后会自动刷新缓冲区但有时你需要在关闭前刷新它这时就可以使用 flush() 方法。 fileObject.fileno() fileno() 方法返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型)可用于底层操作系统的 I/O 操作。 fileObject.isatty() isatty() 方法检测文件是否连接到一个终端设备如果是返回 True否则返回 False。 next(iterator[,default]) Python 3 中的 File 对象不支持 next() 方法。 Python 3 的内置函数 next() 通过迭代器调用 __next__() 方法返回下一项。在循环中next() 函数会在每次循环中调用该方法返回文件的下一行如果到达结尾(EOF)则触发 StopIteration。 fileObject.read() read() 方法用于从文件读取指定的字节数如果未给定或为负则读取所有。 fileObject.readline() readline() 方法用于从文件读取整行包括 “\n” 字符。如果指定了一个非负数的参数则返回指定大小的字节数包括 “\n” 字符。 fileObject.readlines() readlines() 方法用于读取所有行(直到结束符 EOF)并返回列表该列表可以由 Python 的 for... in ... 结构进行处理。如果碰到结束符 EOF则返回空字符串。 fileObject.seek(offset[, whence]) seek() 方法用于移动文件读取指针到指定位置。 whence 的值, 如果是 0 表示开头, 如果是 1 表示当前位置, 2 表示文件的结尾。whence 值为默认为0即文件开头。例如 seek(x, 0)从起始位置即文件首行首字符开始移动 x 个字符 seek(x, 1)表示从当前位置往后移动 x 个字符 seek(-x, 2)表示从文件的结尾往前移动 x 个字符 fileObject.tell(offset[, whence]) tell() 方法返回文件的当前位置即文件指针当前位置。 fileObject.truncate([size]) truncate() 方法用于从文件的首行首字符开始截断截断文件为 size 个字符无 size 表示从当前位置截断截断之后 V 后面的所有字符被删除其中 Widnows 系统下的换行代表2个字符大小。 fileObject.write([str]) write() 方法用于向文件中写入指定字符串。 在文件关闭前或缓冲区刷新前字符串内容存储在缓冲区中这时你在文件中是看不到写入的内容的。 如果文件打开模式带 b那写入文件内容时str (参数)要用 encode 方法转为 bytes 形式否则报错TypeError: a bytes-like object is required, not str。 fileObject.writelines([str]) writelines() 方法用于向文件中写入一序列的字符串。这一序列字符串可以是由迭代对象产生的如一个字符串列表。换行需要指定换行符 \n。 实例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 filename data.log # 打开文件(a 追加读写模式) # 用 with 关键字的方式打开文件会自动关闭文件资源 with open(filename, w, encodingutf-8) as file: print(文件名称: {}.format(file.name)) print(文件编码: {}.format(file.encoding)) print(文件打开模式: {}.format(file.mode)) print(文件是否可读: {}.format(file.readable())) print(文件是否可写: {}.format(file.writable())) print(此时文件指针位置为: {}.format(file.tell())) # 写入内容 num file.write(第一行内容\n) print(写入文件 {} 个字符.format(num)) # 文件指针在文件尾部故无内容 print(file.readline(), file.tell()) # 改变文件指针到文件头部 file.seek(0) # 改变文件指针后读取到第一行内容 print(file.readline(), file.tell()) # 但文件指针的改变却不会影响到写入的位置 file.write(第二次写入的内容\n) # 文件指针又回到了文件尾 print(file.readline(), file.tell()) # file.read() 从当前文件指针位置读取指定长度的字符 file.seek(0) print(file.read(9)) # 按行分割文件返回字符串列表 file.seek(0) print(file.readlines()) # 迭代文件对象一行一个元素 file.seek(0) for line in file: print(line, end) # 关闭文件资源 if not file.closed: file.close() 输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 文件名称: data.log 文件编码: utf-8 文件打开模式: w 文件是否可读: True 文件是否可写: True 此时文件指针位置为: 0 写入文件 6 个字符 16 第一行内容 16 41 第一行内容 第二次 [第一行内容\n, 第二次写入的内容\n] 第一行内容 第二次写入的内容 序列化 在 Python 中 pickle 模块实现对数据的序列化和反序列化。pickle 支持任何数据类型包括内置数据类型、函数、类、对象等。 方法 dump 将数据对象序列化后写入文件 1 pickle.dump(obj, file, protocolNone, fix_importsTrue) 必填参数 obj 表示将要封装的对象。 必填参数 file 表示 obj 要写入的文件对象file 必须以二进制可写模式打开即wb。 可选参数 protocol 表示告知 pickle 使用的协议支持的协议有 0,1,2,3默认的协议是添加在 Python 3 中的协议3。 load 从文件中读取内容并反序列化 1 pickle.load(file, fix_importsTrue, encodingASCII, errorsstrict) 必填参数 file 必须以二进制可读模式打开即rb其他都为可选参数。 dumps 以字节对象形式返回封装的对象不需要写入文件中 1 pickle.dumps(obj, protocolNone, fix_importsTrue) loads 从字节对象中读取被封装的对象并返回 1 pickle.loads(bytes_object, fix_importsTrue, encodingASCII, errorsstrict) 实例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 import pickle data [1, 2, 3] # 序列化数据并以字节对象返回 dumps_obj pickle.dumps(data) print(pickle.dumps():, dumps_obj) # 从字节对象中反序列化数据 loads_data pickle.loads(dumps_obj) print(pickle.loads():, loads_data) filename data.log # 序列化数据到文件中 with open(filename, wb) as file: pickle.dump(data, file) # 从文件中加载并反序列化 with open(filename, rb) as file: load_data pickle.load(file) print(pickle.load():, load_data) 输出 1 2 3 pickle.dumps(): b\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03e. pickle.loads(): [1, 2, 3] pickle.load(): [1, 2, 3] 命名规范 Python 之父 Guido 推荐的规范 TypePublicInternalModuleslower_with_under_lower_with_underPackageslower_with_under ClassesCapWords_CapWordsExceptionsCapWords Functionslower_with_under()_lower_with_under()Global/Class ConstantsCAPS_WITH_UNDER_CAPS_WITH_UNDERGlobal/Class Variableslower_with_under_lower_with_underInstance Variableslower_with_under_lower_with_under (protected) or __lower_with_under (private)Method Nameslower_with_under()_lower_with_under() (protected) or __lower_with_under() (private)Function/Method Parameterslower_with_under Local Variableslower_with_under 一份来自谷歌的 Python 风格规范 http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_style_rules/ 参考资料 简明 Python 教程Python 3 教程 | 菜鸟教程Python数据类型之“序列概述与基本序列类型(Basic Sequences)”Python基本数据类型——元组和集合python基础—-特性property、静态方法staticmethod、类方法classmethod、str的用法 转载于:https://www.cnblogs.com/52py/p/9515888.html
