From 6aa95d6ab77882f7a7fb638f18484337eef5adbb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Everfighting Date: 2016年10月19日 12:15:38 +0800 Subject: [PATCH] Create learn_python_in_1000_lines.py --- learn_python_in_1000_lines.py | 1569 +++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 1569 insertions(+) create mode 100644 learn_python_in_1000_lines.py diff --git a/learn_python_in_1000_lines.py b/learn_python_in_1000_lines.py new file mode 100644 index 0000000..943b367 --- /dev/null +++ b/learn_python_in_1000_lines.py @@ -0,0 +1,1569 @@ +#作者:xianhu +#链接:https: // zhuanlan.zhihu.com / p / 22909144 +#来源:知乎 +#著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 + +'''类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算''' + +# -- 寻求帮助: +dir(obj) # 简单的列出对象obj所包含的方法名称,返回一个字符串列表 +help(obj.func) # 查询obj.func的具体介绍和用法 + +# -- 测试类型的三种方法,推荐第三种 +if type(L) == type([]): print("L is list") +if type(L) == list: print("L is list") +if isinstance(L, list): print("L is list") + +# -- Python数据类型:哈希类型、不可哈希内容 +# 不可哈希内容,即在原地不能改变的变量类型 +"数字类型:int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex" +"字符串类型:str, bytes" +"元组:tuple" +"冻结集合:frozenset" +"布尔类型:True, False" +"None" +# hash类型:原地可变类型:list、dict和set + +# -- 数字常量 +1234, -1234, 0, 999999999 # 整数 +1.23, 1., 3.14e-10, 4E210, 4.0e+210 # 浮点数 +0o177, 0x9ff, 0X9FF, 0b101010 # 八进制、十六进制、二进制数字 +3 + 4j, 3.0 + 4.0j, 3J # 复数常量,也可以用complex(real, image)来创建 +hex(I), oct(I), bin(I) # 将十进制数转化为十六进制、八进制、二进制表示的"字符串" +int(str, base) # 将字符串转化为整数,base为进制数 +# 2.x中,有两种整数类型:一般整数(32位)和长整数(无穷精度)。可以用l或L结尾,迫使一般整数成为长整数 +float('inf'), float('-inf'), float('nan') # 无穷大, 无穷小, 非数 + +# -- 数字的表达式操作符 +yield x # 生成器函数发送协议 +lambda args: expression # 生成匿名函数 +x if y else z # 三元选择表达式 +x and y, x or y, not x # 逻辑与、逻辑或、逻辑非 +x in y, x not in y # 成员对象测试 +x is y, x is not y # 对象实体测试 +x < y, x <= y, x> y, x>= y, x == y, x != y # 大小比较,集合子集或超集值相等性操作符 +1 < a < 3 # Python中允许连续比较 +x | y, x & y, x ^ y # 位或、位与、位异或 +x << y, x>> y # 位操作:x左移、右移y位 ++, -, *, /, //, %, ** # 真除法、floor除法:返回不大于真除法结果的整数值、取余、幂运算 +-x, +x, ~x # 一元减法、识别、按位求补(取反) +x[i], x[i:j:k], x(......) # 索引、分片、调用 +int(3.14), float(3) # 强制类型转换 + +# -- 整数可以利用bit_length函数测试所占的位数 +a = 1; +a.bit_length() # 1 +a = 1024 +a.bit_length() # 11 + +# -- repr和str显示格式的区别 +''' +repr格式:默认的交互模式回显,产生的结果看起来它们就像是代码。 +str格式:打印语句,转化成一种对用户更加友好的格式。 +''' + +# -- 数字相关的模块 +# math模块 +# Decimal模块:小数模块 +from decimal import Decimal + +Decimal("0.01") + Decimal("0.02") # 返回Decimal("0.03") +decimal.getcontext().prec = 4 # 设置全局精度为4 即小数点后边4位 +# Fraction模块:分数模块 +from fractions import Fraction + +x = fractions.Fraction(4, 6) # 分数类型 4/6 +x = fractions.Fraction("0.25") # 分数类型 1/4 接收字符串类型的参数 + +# -- 集合set +''' +set是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。 +set支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。 +set支持x in set, len(set), for x in set。 +set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作 +''' +s = set([3, 5, 9, 10]) # 创建一个数值集合,返回{3, 5, 9, 10} +t = set("Hello") # 创建一个唯一字符的集合返回{} +a = t | s +t.union(s) # t 和 s的并集 +b = t & s +t.intersection(s) # t 和 s的交集 +c = t – s +t.difference(s) # 求差集(项在t中, 但不在s中) +d = t ^ s +t.symmetric_difference(s) # 对称差集(项在t或s中, 但不会同时出现在二者中) +t.add('x') +t.remove('H') # 增加/删除一个item +t.update([10, 37, 42]) # 利用[......]更新s集合 +x in s, x not in s # 集合中是否存在某个值 +s.issubset(t) +s.issuperset(t) +s.copy() +s.discard(x) +s.clear() +{x ** 2 for x in [1, 2, 3, 4]} # 集合解析,结果:{16, 1, 4, 9} +{x for x in 'spam'} # 集合解析,结果:{'a', 'p', 's', 'm'} + +# -- 集合frozenset,不可变对象 +''' +set是可变对象,即不存在hash值,不能作为字典的键值。同样的还有list、tuple等 +frozenset是不可变对象,即存在hash值,可作为字典的键值 +frozenset对象没有add、remove等方法,但有union/intersection/difference等方法 +''' +a = set([1, 2, 3]) +b = set() +b.add(a) # error: set是不可哈希类型 +b.add(frozenset(a)) # ok,将set变为frozenset,可哈希 + +# -- 布尔类型bool +type(True) # 返回 +isinstance(False, int) # bool类型属于整形,所以返回True +True == 1, True is 1 # 输出(True, False) + +# -- 动态类型简介 +''' +变量名通过引用,指向对象。 +Python中的"类型"属于对象,而不是变量,每个对象都包含有头部信息,比如"类型标示符" "引用计数器"等 +''' +# 共享引用及在原处修改:对于可变对象,要注意尽量不要共享引用! +# 共享引用和相等测试: +L = [1], M = [1], L is M # 返回False +L = M = [1, 2, 3], L is M # 返回True,共享引用 +# 增强赋值和共享引用:普通+号会生成新的对象,而增强赋值+=会在原处修改 +L = M = [1, 2] +L = L + [3, 4] # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2] +L += [3, 4] # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2, 3, 4] + +# -- 常见字符串常量和表达式 +S = '' # 空字符串 +S = "spam’s" # 双引号和单引号相同 +S = "s\np\ta\x00m" # 转义字符 +S = '''spam''' # 三重引号字符串,一般用于函数说明 +S = r'\temp' # Raw字符串,不会进行转义,抑制转义 +S = b'Spam' # Python3中的字节字符串 +S = u'spam' # Python2.6中的Unicode字符串 +s1 + s2, s1 * 3, s[i], s[i:j], len(s) # 字符串操作 +'a %s parrot' % 'kind' # 字符串格式化表达式 +'a {0} parrot'.format('kind') # 字符串格式化方法 +for x in s: print(x) # 字符串迭代,成员关系 +[x * 2 for x in s] # 字符串列表解析 +','.join(['a', 'b', 'c']) # 字符串输出,结果:a,b,c + +# -- 内置str处理函数: +str.upper() +str.lower() +str.swapcase() +str.capitalize() +str.title() # 全部大写,全部小写、大小写转换,首字母大写,每个单词的首字母都大写 +str.ljust(width) # 获取固定长度,右对齐,左边不够用空格补齐 +str.rjust(width) # 获取固定长度,左对齐,右边不够用空格补齐 +str.center(width) # 获取固定长度,中间对齐,两边不够用空格补齐 +str.zfill(width) # 获取固定长度,右对齐,左边不足用0补齐 +str.find('t', start, end) # 查找字符串,可以指定起始及结束位置搜索 +str.rfind('t') # 从右边开始查找字符串 +str.count('t') # 查找字符串出现的次数 +# 上面所有方法都可用index代替,不同的是使用index查找不到会抛异常,而find返回-1 +str.replace('old', 'new') # 替换函数,替换old为new,参数中可以指定maxReplaceTimes,即替换指定次数的old为new +str.strip() +str.lstrip() +str.rstrip() +str.strip('d') +str.lstrip('d') +str.rstrip('d') +str.startswith('start') # 是否以start开头 +str.endswith('end') # 是否以end结尾 +str.isalnum() +str.isalpha() +str.isdigit() +str.islower() +str.isupper() # 判断字符串是否全为字符、数字、大写、小写 + +# -- 三重引号编写多行字符串块,并且在代码折行处嵌入换行字符\n +mantra = '''hello world + hello python + hello my friend''' +# mantra为'''hello world \n hello python \n hello my friend''' + +# -- 索引和分片: +S[0], S[len(S) – 1], S[-1] # 索引 +S[1:3], S[1:], S[:-1], S[1:10:2] # 分片,第三个参数指定步长 + +# -- 字符串转换工具: +int('42'), str(42) # 返回(42, '42') +float('4.13'), str(4.13) # 返回(4.13, '4.13') +ord('s'), chr(115) # 返回(115, 's') +int('1001', 2) # 将字符串作为二进制数字,转化为数字,返回13 +bin(13), oct(13), hex(13) # 将整数转化为二进制/八进制/十六进制字符串,返回('1001', '0o15', '0xd') + +# -- 另类字符串连接 +name = "wang" "hong" # 单行,name = "wanghong" +name = "wang" \ + "hong" # 多行,name = "wanghong" + +# -- Python中的字符串格式化实现1--字符串格式化表达式 +''' +基于C语言的'print'模型,并且在大多数的现有的语言中使用。 +通用结构:%[(name)][flag][width].[precision]typecode +''' +"this is %d %s bird" % (1, 'dead') # 一般的格式化表达式 +"%s---%s---%s" % (42, 3.14, [1, 2, 3]) # 字符串输出:'42---3.14---[1, 2, 3]' +"%d...%6d...%-6d...%06d" % (1234, 1234, 1234, 1234) # 对齐方式及填充:"1234... 1234...1234 ...001234" +x = 1.23456789 +"%e | %f | %g" % (x, x, x) # 对齐方式:"1.234568e+00 | 1.234568 | 1.23457" +"%6.2f*%-6.2f*%06.2f*%+6.2f" % (x, x, x, x) # 对齐方式:' 1.23*1.23 *001.23* +1.23' +"%(name1)d---%(name2)s" % {"name1": 23, "name2": "value2"} # 基于字典的格式化表达式 +"%(name)s is %(age)d" % vars() # vars()函数调用返回一个字典,包含了所有本函数调用时存在的变量 + +# -- Python中的字符串格式化实现2--字符串格式化调用方法 +# 普通调用 +"{0}, {1} and {2}".format('spam', 'ham', 'eggs') # 基于位置的调用 +"{motto} and {pork}".format(motto='spam', pork='ham') # 基于Key的调用 +"{motto} and {0}".format(ham, motto='spam') # 混合调用 +# 添加键 属性 偏移量 (import sys) +"my {1[spam]} runs {0.platform}".format(sys, {'spam': 'laptop'}) # 基于位置的键和属性 +"{config[spam]} {sys.platform}".format(sys=sys, config={'spam': 'laptop'}) # 基于Key的键和属性 +"first = {0[0]}, second = {0[1]}".format(['A', 'B', 'C']) # 基于位置的偏移量 +# 具体格式化 +"{0:e}, {1:.3e}, {2:g}".format(3.14159, 3.14159, 3.14159) # 输出'3.141590e+00, 3.142e+00, 3.14159' +"{fieldname:format_spec}".format(......) +# 说明: +''' + fieldname是指定参数的一个数字或关键字, 后边可跟可选的".name"或"[index]"成分引用 + format_spec ::= [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type] + fill ::= #填充字符 + align ::= "<" | ">" | "=" | "^" #对齐方式 + sign ::= "+" | "-" | " " #符号说明 + width ::= integer #字符串宽度 + precision ::= integer #浮点数精度 + type ::= "b" | "c" | "d" | "e" | "E" | "f" | "F" | "g" | "G" | "n" | "o" | "s" | "x" | "X" | "%" +''' +# 例子: +'={0:10} = {1:10}'.format('spam', 123.456) # 输出'=spam = 123.456' +'={0:>10}='.format('test') # 输出'= test=' +'={0:<10}='.format('test') # 输出'=test =' +'={0:^10}='.format('test') # 输出'= test =' +'{0:X}, {1:o}, {2:b}'.format(255, 255, 255) # 输出'FF, 377, 11111111' +'My name is {0:{1}}.'.format('Fred', 8) # 输出'My name is Fred .' 动态指定参数 + +# -- 常用列表常量和操作 +L = [[1, 2], 'string', {}] # 嵌套列表 +L = list('spam') # 列表初始化 +L = list(range(0, 4)) # 列表初始化 +list(map(ord, 'spam')) # 列表解析 +len(L) # 求列表长度 +L.count(value) # 求列表中某个值的个数 +L.append(obj) # 向列表的尾部添加数据,比如append(2),添加元素2 +L.insert(index, obj) # 向列表的指定index位置添加数据,index及其之后的数据后移 +L.extend(interable) # 通过添加iterable中的元素来扩展列表,比如extend([2]),添加元素2,注意和append的区别 +L.index(value, [start, [stop]]) # 返回列表中值value的第一个索引 +L.pop([index]) # 删除并返回index处的元素,默认为删除并返回最后一个元素 +L.remove(value) # 删除列表中的value值,只删除第一次出现的value的值 +L.reverse() # 反转列表 +L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) # 排序列表 +a = [1, 2, 3], b = a[10:] # 注意,这里不会引发IndexError异常,只会返回一个空的列表[] +a = [], a += [1] # 这里实在原有列表的基础上进行操作,即列表的id没有改变 +a = [], a = a + [1] # 这里最后的a要构建一个新的列表,即a的id发生了变化 + +# -- 用切片来删除序列的某一段 +a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] +a[1:4] = [] # a = [1, 5, 6, 7] +a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] +del a[::2] # 去除偶数项(偶数索引的),a = [1, 3, 5, 7] + +# -- 常用字典常量和操作 +D = {} +D = {'spam': 2, 'tol': {'ham': 1}} # 嵌套字典 +D = dict.fromkeys(['s', 'd'], 8) # {'d': 8, 's': 8} +D = dict(name='tom', age=12) # {'age': 12, 'name': 'tom'} +D = dict([('name', 'tom'), ('age', 12)]) # {'age': 12, 'name': 'tom'} +D = dict(zip(['name', 'age'], ['tom', 12])) # {'age': 12, 'name': 'tom'} +D.keys() +D.values() +D.items() # 字典键、值以及键值对 +D.get(key, default) # get函数 +D.update(D_other) # 合并字典,如果存在相同的键值,D_other的数据会覆盖掉D的数据 +D.pop(key, [D]) # 删除字典中键值为key的项,返回键值为key的值,如果不存在,返回默认值D,否则异常 +D.popitem() # pop字典中的一项(一个键值对) +D.setdefault(k[, d]) # 设置D中某一项的默认值。如果k存在,则返回D[k],否则设置D[k]=d,同时返回D[k]。 +del D # 删除字典 +del D['key'] # 删除字典的某一项 +if key in D: if +key not in D: # 测试字典键是否存在 +# 字典注意事项:(1)对新索引赋值会添加一项(2)字典键不一定非得是字符串,也可以为任何的不可变对象 + +# -- 字典解析 +D = {k: 8 for k in ['s', 'd']} # {'d': 8, 's': 8} +D = {k: v for (k, v) in zip(['name', 'age'], ['tom', 12])} + + +# -- 字典的特殊方法__missing__:当查找找不到key时,会执行该方法 +class Dict(dict): + def __missing__(self, key): + self[key] = [] + return self[key] + + +dct = Dict() +dct["foo"].append(1) # 这有点类似于collections.defalutdict +dct["foo"] # [1] + +# -- 元组和列表的唯一区别在于元组是不可变对象,列表时可变对象 +a = [1, 2, 3] # a[1] = 0, OK +a = (1, 2, 3) # a[1] = 0, Error +a = ([1, 2]) # a[0][1] = 0, OK +a = [(1, 2)] # a[0][1] = 0, Error + +# -- 元组的特殊语法: 逗号和圆括号 +D = (12) # 此时D为一个整数 即D = 12 +D = (12,) # 此时D为一个元组 即D = (12, ) + +# -- 文件基本操作 +output = open(r'C:\spam', 'w') # 打开输出文件,用于写 +input = open('data', 'r') # 打开输入文件,用于读。打开的方式可以为'w', 'r', 'a', 'wb', 'rb', 'ab'等 +fp.read([size]) # size为读取的长度,以byte为单位 +fp.readline([size]) # 读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分 +fp.readlines([size]) # 把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长。 +fp.readable() # 是否可读 +fp.write(str) # 把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符 +fp.writelines(seq) # 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入) +fp.writeable() # 是否可写 +fp.close() # 关闭文件。 +fp.flush() # 把缓冲区的内容写入硬盘 +fp.fileno() # 返回一个长整型的"文件标签" +fp.isatty() # 文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的) +fp.tell() # 返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点 +fp.next() # 返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for ... in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。 +fp.seek(offset[, whence]) # 将文件打操作标记移到offset的位置。whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。 +fp.seekable() # 是否可以seek +fp.truncate([size]) # 把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。 +for line in open('data'): + print(line) # 使用for语句,比较适用于打开比较大的文件 +open('f.txt', encoding='latin-1') # Python3.x Unicode文本文件 +open('f.bin', 'rb') # Python3.x 二进制bytes文件 +# 文件对象还有相应的属性:buffer closed encoding errors line_buffering name newlines等 + +# -- 其他 +# Python中的真假值含义:1. 数字如果非零,则为真,0为假。 2. 其他对象如果非空,则为真 +# 通常意义下的类型分类:1. 数字、序列、映射。 2. 可变类型和不可变类型 + + +'''语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句''' + +# -- 赋值语句的形式 +spam = 'spam' # 基本形式 +spam, ham = 'spam', 'ham' # 元组赋值形式 +[spam, ham] = ['s', 'h'] # 列表赋值形式 +a, b, c, d = 'abcd' # 序列赋值形式 +a, *b, c = 'spam' # 序列解包形式(Python3.x中才有) +spam = ham = 'no' # 多目标赋值运算,涉及到共享引用 +spam += 42 # 增强赋值,涉及到共享引用 + +# -- 序列赋值 序列解包 +[a, b, c] = (1, 2, 3) # a = 1, b = 2, c = 3 +a, b, c, d = "spam" # a = 's', b = 'p' +a, b, c = range(3) # a = 0, b = 1 +a, *b = [1, 2, 3, 4] # a = 1, b = [2, 3, 4] +*a, b = [1, 2, 3, 4] # a = [1, 2, 3], b = 4 +a, *b, c = [1, 2, 3, 4] # a = 1, b = [2, 3], c = 4 +# 带有*时 会优先匹配*之外的变量 如 +a, *b, c = [1, 2] # a = 1, c = 2, b = [] + +# -- print函数原型 +print(value, ..., sep=' ', end = '\n', file = sys.stdout, flush = False) +# 流的重定向 +print('hello world') # 等于sys.stdout.write('hello world') +temp = sys.stdout # 原有流的保存 +sys.stdout = open('log.log', 'a') # 流的重定向 +print('hello world') # 写入到文件log.log +sys.stdout.close() +sys.stdout = temp # 原有流的复原 + +# -- Python中and或or总是返回对象(左边的对象或右边的对象) 且具有短路求值的特性 +1 or 2 or 3 # 返回 1 +1 and 2 and 3 # 返回 3 + +# -- if/else三元表达符(if语句在行内) +A = 1 if X else 2 +A = 1 if X else (2 if Y else 3) +# 也可以使用and-or语句(一条语句实现多个if-else) +result = (a> 20 and "big than 20" or a> 10 and "big than 10" or a> 5 and "big than 5") + +# -- Python的while语句或者for语句可以带else语句 当然也可以带continue/break/pass语句 +while a> 1: + ...... +else: + ...... +# else语句会在循环结束后执行,除非在循环中执行了break,同样的还有for语句 +for i in range(5): + ...... +else: + ...... + +# -- for循环的元组赋值 +for (a, b) in [(1, 2), (3, 4)]: # 最简单的赋值 + for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ((4, 5), 6)]: # 自动解包赋值 + for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ("XY", 6)]: # 自动解包 a = X, b = Y, c = 6 + for (a, *b) in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]: # 自动解包赋值 + +# -- 列表解析语法 +M = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] +res = [sum(row) for row in M] # G = [6, 15, 24] 一般的列表解析 生成一个列表 +res = [c * 2 for c in 'spam'] # ['ss', 'pp', 'aa', 'mm'] +res = [a * b for a in [1, 2] for b in [4, 5]] # 多解析过程 返回[4, 5, 8, 10] +res = [a for a in [1, 2, 3] if a < 2] # 带判断条件的解析过程 +res = [a if a> 0 else 0 for a in [-1, 0, 1]] # 带判断条件的高级解析过程 +# 两个列表同时解析:使用zip函数 +for teama, teamb in zip(["Packers", "49ers"], ["Ravens", "Patriots"]): + print(teama + " vs. " + teamb) +# 带索引的列表解析:使用enumerate函数 +for index, team in enumerate(["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]): + print(index, team) # 输出0, Packers \n 1, 49ers \n ...... + +# -- 生成器表达式 +G = (sum(row) for row in M) # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object +next(G), next(G), next(G) # 输出(6, 15, 24) +G = {sum(row) for row in M} # G = {6, 15, 24} 解析语法还可以生成集合和字典 +G = {i: sum(M[i]) for i in range(3)} # G = {0: 6, 1: 15, 2: 24} + +# -- 文档字符串:出现在Module的开端以及其中函数或类的开端 使用三重引号字符串 +''' +module document +''' + + +def func(): + ''' + function document + ''' + print() + + +class Employee: + ''' + class document + ''' + ... + + +print(func.__doc__) # 输出函数文档字符串 +print(Employee.__doc__) # 输出类的文档字符串 + +# -- 命名惯例: +''' +以单一下划线开头的变量名(_X)不会被from module import*等语句导入 +前后有两个下划线的变量名(__X__)是系统定义的变量名,对解释器有特殊意义 +以两个下划线开头但不以下划线结尾的变量名(__X)是类的本地(私有)变量 +''' + +# -- 列表解析 in成员关系测试 map sorted zip enumerate内置函数等都使用了迭代协议 +'first line' in open('test.txt') # in测试 返回True或False +list(map(str.upper, open('t'))) # map内置函数 +sorted(iter([2, 5, 8, 3, 1])) # sorted内置函数 +list(zip([1, 2], [3, 4])) # zip内置函数 [(1, 3), (2, 4)] + +# -- del语句: 手动删除某个变量 +del X + +# -- 获取列表的子表的方法: +x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] +x[:3] # 前3个[1,2,3] +x[1:5] # 中间4个[2,3,4,5] +x[-3:] # 最后3个[4,5,6] +x[::2] # 奇数项[1,3,5] +x[1::2] # 偶数项[2,4,6] + +# -- 手动迭代:iter和next +L = [1, 2] +I = iter(L) # I为L的迭代器 +I.next() # 返回1 +I.next() # 返回2 +I.next() # Error:StopIteration + +# -- Python中的可迭代对象 +''' +1.range迭代器 +2.map、zip和filter迭代器 +3.字典视图迭代器:D.keys()), D.items()等 +4.文件类型 +''' + +'''函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则''' + +# -- 函数相关的语句和表达式 +myfunc('spam') # 函数调用 + + +def myfunc(): # 函数定义 + return None # 函数返回值 + + +global a # 全局变量 +nonlocal +x # 在函数或其他作用域中使用外层(非全局)变量 +yield x # 生成器函数返回 +lambda # 匿名函数 + + # -- Python函数变量名解析:LEGB原则,即: + ''' + local(functin) --> encloseing function locals --> global(module) --> build-in(python) + 说明:以下边的函数maker为例 则相对于action而言 X为Local N为Encloseing + ''' + + # -- 嵌套函数举例:工厂函数 + def maker(N): + + +def action(X): + return X ** N + + +return action +f = maker(2) # pass 2 to N +f(3) # 9, pass 3 to X + + +# -- 嵌套函数举例:lambda实例 +def maker(N): + action = (lambda X: X ** N) + return action + + +f = maker(2) # pass 2 to N +f(3) # 9, pass 3 to X + +# -- nonlocal和global语句的区别 +# nonlocal应用于一个嵌套的函数的作用域中的一个名称 例如: +start = 100 + + +def tester(start): + def nested(label): + nonlocal + start # 指定start为tester函数内的local变量 而不是global变量start + print(label, start) + start += 3 + + return nested + + +# global为全局的变量 即def之外的变量 +def tester(start): + def nested(label): + global start # 指定start为global变量start + print(label, start) + start += 3 + + return nested + + +# -- 函数参数,不可变参数通过"值"传递,可变参数通过"引用"传递 +def f(a, b, c): print(a, b, c) + + +f(1, 2, 3) # 参数位置匹配 +f(1, c=3, b=2) # 参数关键字匹配 + + +def f(a, b=1, c=2): print(a, b, c) + + +f(1) # 默认参数匹配 +f(1, 2) # 默认参数匹配 +f(a=1, c=3) # 关键字参数和默认参数的混合 + + +# Keyword-Only参数:出现在*args之后 必须用关键字进行匹配 +def keyOnly(a, *b, c): print('') # c就为keyword-only匹配 必须使用关键字c = value匹配 + + +def keyOnly(a, *, b, c): ...... # b c为keyword-only匹配 必须使用关键字匹配 + + +def keyOnly(a, *, b=1): ...... # b有默认值 或者省略 或者使用关键字参数b = value + + +# -- 可变参数匹配: * 和 ** +def f(*args): print(args) # 在元组中收集不匹配的位置参数 + + +f(1, 2, 3) # 输出(1, 2, 3) + + +def f(**args): print(args) # 在字典中收集不匹配的关键字参数 + + +f(a=1, b=2) # 输出{'a':1, 'b':2} + + +def f(a, *b ** + + + c): print(a, b, c) # 两者混合使用 +f(1, 2, 3, x=4, y=5) # 输出1, (2, 3), {'x':4, 'y':5} + +# -- 函数调用时的参数解包: * 和 ** 分别解包元组和字典 +func(1, *(2, 3)) <= => func(1, 2, 3) +func(1, **{'c': 3, 'b': 2}) <= => func(1, b=2, c=3) +func(1, *(2, 3), **{'c': 3, 'b': 2}) <= => func(1, 2, 3, b=2, c=3) + + +# -- 函数属性:(自己定义的)函数可以添加属性 +def func(): ..... + + +func.count = 1 # 自定义函数添加属性 +print.count = 1 # Error 内置函数不可以添加属性 + + +# -- 函数注解: 编写在def头部行 主要用于说明参数范围、参数类型、返回值类型等 +def func(a: 'spam', b + +:(1, 10), c:float) -> int: +print(a, b, c) +func.__annotations__ # {'c':, 'b':(1, 10), 'a':'spam', 'return':} + + +# 编写注解的同时 还是可以使用函数默认值 并且注解的位置位于=号的前边 +def func(a: 'spam' = 'a', b + +:(1, 10) = 2, c:float = 3) -> int: +print(a, b, c) + +# -- 匿名函数:lambda +f = lambda x, y, z: x + y + z # 普通匿名函数,使用方法f(1, 2, 3) +f = lambda x=1, y=1: x + y # 带默认参数的lambda函数 + + +def action(x): # 嵌套lambda函数 + return (lambda y: x + y) + + +f = lambda: a if xxx() else b # 无参数的lambda函数,使用方法f() + +# -- lambda函数与map filter reduce函数的结合 +list(map((lambda x: x + 1), [1, 2, 3])) # [2, 3, 4] +list(filter((lambda x: x> 0), range(-4, 5))) # [1, 2, 3, 4] +functools.reduce((lambda x, y: x + y), [1, 2, 3]) # 6 +functools.reduce((lambda x, y: x * y), [2, 3, 4]) # 24 + + +# -- 生成器函数:yield VS return +def gensquare(N): + for i in range(N): + yield i ** 2 # 状态挂起 可以恢复到此时的状态 + + +for i in gensquare(5): # 使用方法 + print(i, end = ' ') # [0, 1, 4, 9, 16] + x = gensquare(2) # x是一个生成对象 + next(x) # 等同于x.__next__() 返回0 + next(x) # 等同于x.__next__() 返回1 + next(x) # 等同于x.__next__() 抛出异常StopIteration + + # -- 生成器表达式:小括号进行列表解析 + G = (x ** 2 for x in range(3)) # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object + next(G), next(G), next(G) # 和上述中的生成器函数的返回值一致 + # (1)生成器(生成器函数/生成器表达式)是单个迭代对象 + G = (x ** 2 for x in range(4)) + I1 = iter(G) # 这里实际上iter(G) = G + next(I1) # 输出0 + next(G) # 输出1 + next(I1) # 输出4 + # (2)生成器不保留迭代后的结果 + gen = (i for i in range(4)) + 2 in gen # 返回True + 3 in gen # 返回True + 1 in gen # 返回False,其实检测2的时候,1已经就不在生成器中了,即1已经被迭代过了,同理2、3也不在了 + + # -- 本地变量是静态检测的 + X = 22 # 全局变量X的声明和定义 + + + def test(): + print(X) # 如果没有下一语句 则该句合法 打印全局变量X + X = 88 # 这一语句使得上一语句非法 因为它使得X变成了本地变量 上一句变成了打印一个未定义的本地变量(局部变量) + if False: # 即使这样的语句 也会把print语句视为非法语句 因为: + X = 88 # Python会无视if语句而仍然声明了局部变量X + + + def test(): # 改进 + global X # 声明变量X为全局变量 + print(X) # 打印全局变量X + X = 88 # 改变全局变量X + + + # -- 函数的默认值是在函数定义的时候实例化的 而不是在调用的时候 例子: + def foo(numbers=[]): # 这里的[]是可变的 + numbers.append(9) + print(numbers) + + + foo() # first time, like before, [9] + foo() # second time, not like before, [9, 9] + foo() # third time, not like before too, [9, 9, 9] + + + # 改进: + def foo(numbers=None): + if numbers is None: numbers = [] + numbers.append(9) + print(numbers) + + + # 另外一个例子 参数的默认值为不可变的: + def foo(count=0): # 这里的0是数字, 是不可变的 + count += 1 + print(count) + + + foo() # 输出1 + foo() # 还是输出1 + foo(3) # 输出4 + foo() # 还是输出1 + +'''函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子''' + +'''数学运算类''' +abs(x) # 求绝对值,参数可以是整型,也可以是复数,若参数是复数,则返回复数的模 +complex([real[, imag]]) # 创建一个复数 +divmod(a, b) # 分别取商和余数,注意:整型、浮点型都可以 +float([x]) # 将一个字符串或数转换为浮点数。如果无参数将返回0.0 +int([x[, base]]) # 将一个字符串或浮点数转换为int类型,base表示进制 +long([x[, base]]) # 将一个字符串或浮点数转换为long类型 +pow(x, y) # 返回x的y次幂 +range([start], stop[, step]) # 产生一个序列,默认从0开始 +round(x[, n]) # 四舍五入 +sum(iterable[, start]) # 对集合求和 +oct(x) # 将一个数字转化为8进制字符串 +hex(x) # 将一个数字转换为16进制字符串 +chr(i) # 返回给定int类型对应的ASCII字符 +unichr(i) # 返回给定int类型的unicode +ord(c) # 返回ASCII字符对应的整数 +bin(x) # 将整数x转换为二进制字符串 +bool([x]) # 将x转换为Boolean类型 + +'''集合类操作''' +basestring() # str和unicode的超类,不能直接调用,可以用作isinstance判断 +format(value[, format_spec]) # 格式化输出字符串,格式化的参数顺序从0开始,如"I am {0},I like {1}" +enumerate(sequence[, start=0]) # 返回一个可枚举的对象,注意它有第二个参数 +iter(obj[, sentinel]) # 生成一个对象的迭代器,第二个参数表示分隔符 +max(iterable[, args...][key]) # 返回集合中的最大值 +min(iterable[, args...][key]) # 返回集合中的最小值 +dict([arg]) # 创建数据字典 +list([iterable]) # 将一个集合类转换为另外一个集合类 +set() # set对象实例化 +frozenset([iterable]) # 产生一个不可变的set +tuple([iterable]) # 生成一个tuple类型 +str([object]) # 转换为string类型 +sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]) # 集合排序 +L = [('b', 2), ('a', 1), ('c', 3), ('d', 4)] +sorted(L, key=lambda x: x[1]), reverse = True) # 使用Key参数和reverse参数 +sorted(L, key=lambda x: (x[0], x[1])) # 使用key参数进行多条件排序,即如果x[0]相同,则比较x[1] + +'''逻辑判断''' +all(iterable) # 集合中的元素都为真的时候为真,特别的,若为空串返回为True +any(iterable) # 集合中的元素有一个为真的时候为真,特别的,若为空串返回为False +cmp(x, y) # 如果x < y ,返回负数;x == y, 返回0;x> y,返回正数 + +'''IO操作''' +file(filename[, mode[, bufsize]]) # file类型的构造函数。 +input([prompt]) # 获取用户输入,推荐使用raw_input,因为该函数将不会捕获用户的错误输入 +raw_input([prompt]) # 设置输入,输入都是作为字符串处理 +open(name[, mode[, buffering]]) # 打开文件,与file有什么不同?推荐使用open + +'''其他''' +callable(object) # 检查对象object是否可调用 +classmethod(func) # 用来说明这个func是个类方法 +staticmethod(func) # 用来说明这个func为静态方法 +dir([object]) # 不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时,返回参数的属性、方法列表。 +help(obj) # 返回obj的帮助信息 +eval(expression) # 计算表达式expression的值,并返回 +exec (str) # 将str作为Python语句执行 +execfile(filename) # 用法类似exec(),不同的是execfile的参数filename为文件名,而exec的参数为字符串。 +filter(function, iterable) # 构造一个序列,等价于[item for item in iterable if function(item)],function返回值为True或False的函数 +list(filter(bool, range(-3, 4))) # 返回[-3, -2, -1, 1, 2, 3], 没有0 +hasattr(object, name) # 判断对象object是否包含名为name的特性 +getattr(object, name[, defalut]) # 获取一个类的属性 +setattr(object, name, value) # 设置属性值 +delattr(object, name) # 删除object对象名为name的属性 +globals() # 返回一个描述当前全局符号表的字典 +hash(object) # 如果对象object为哈希表类型,返回对象object的哈希值 +id(object) # 返回对象的唯一标识,一串数字 +isinstance(object, classinfo) # 判断object是否是class的实例 +isinstance(1, int) # 判断是不是int类型 +isinstance(1, (int, float)) # isinstance的第二个参数接受一个元组类型 +issubclass( + + +class , classinfo) # 判断class是否为classinfo的子类 +locals() # 返回当前的变量列表 +map(function, iterable, ...) # 遍历每个元素,执行function操作 +list(map(abs, range(-3, 4))) # 返回[3, 2, 1, 0, 1, 2, 3] +next(iterator[, default]) # 类似于iterator.next() +property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]]) # 属性访问的包装类,设置后可以通过c.x=value等来访问setter和getter +reduce(function, iterable[, initializer]) # 合并操作,从第一个开始是前两个参数,然后是前两个的结果与第三个合并进行处理,以此类推 + + +def add(x, y): return x + y + + +reduce(add, range(1, 11)) # 返回55 (注:1+たす2+たす3+たす4+たす5+たす6+たす7+たす8+たす9+たす10 =わ 55) +reduce(add, range(1, 11), 20) # 返回75 +reload(module) # 重新加载模块 +repr(object) # 将一个对象变幻为可打印的格式 +slice(start, stop[, step]) # 产生分片对象 +type(object) # 返回该object的类型 +vars([object]) # 返回对象的变量名、变量值得字典 +a = Class(); # Class为一个空类 +a.name = 'qi', a.age = 9 +vars(a) # {'name':'qi', 'age':9} +zip([iterable, ...]) # 返回对应数组 +list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] +a = [1, 2, 3], b = ["a", "b", "c"] +z = zip(a, b) # 压缩:[(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")] +zip(*z) # 解压缩:[(1, 2, 3), ("a", "b", "c")] +unicode(string, encoding, errors) # 将字符串string转化为unicode形式,string为encoded string。 + +'''模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle''' + +# -- Python模块搜索路径: +''' +(1)程序的主目录 (2)PYTHONPATH目录 (3)标准链接库目录 (4)任何.pth文件的内容 +''' + +# -- 查看全部的模块搜索路径 +import sys + +sys.path + +# -- 模块的使用代码 +import module1, module2 # 导入module1 使用module1.printer() +from module1 import printer # 导入module1中的printer变量 使用printer() +from module1 imoprt * # 导入module1中的全部变量 使用不必添加module1前缀 + +# -- 重载模块reload: 这是一个内置函数 而不是一条语句 +from imp import reload + +reload(module) + +# -- 模块的包导入:使用点号(.)而不是路径(dir1\dir2)进行导入 +import dir1.dir2.mod # d导入包(目录)dir1中的包dir2中的mod模块 此时dir1必须在Python可搜索路径中 +from dir1.dir2.mod import * # from语法的包导入 + +# -- __init__.py包文件:每个导入的包中都应该包含这么一个文件 +''' +该文件可以为空 +首次进行包导入时 该文件会自动执行 +高级功能:在该文件中使用__all__列表来定义包(目录)以from*的形式导入时 需要导入什么 +''' + +# -- 包相对导入:使用点号(.) 只能使用from语句 +from . import spam # 导入当前目录下的spam模块(错误: 当前目录下的模块, 直接导入即可) +from .spam import name # 导入当前目录下的spam模块的name属性(错误: 当前目录下的模块, 直接导入即可,不用加.) +from .. import spam # 导入当前目录的父目录下的spam模块 + +# -- 包相对导入与普通导入的区别 +from string import * # 这里导入的string模块为sys.path路径上的 而不是本目录下的string模块(如果存在也不是) +from .string import * # 这里导入的string模块为本目录下的(不存在则导入失败) 而不是sys.path路径上的 + +# -- 模块数据隐藏:最小化from*的破坏 +_X # 变量名前加下划线可以防止from*导入时该变量名被复制出去 +__all__ = ['x', 'x1', 'x2'] # 使用__all__列表指定from*时复制出去的变量名(变量名在列表中为字符串形式) + +# -- 可以使用__name__进行模块的单元测试:当模块为顶层执行文件时值为'__main__' 当模块被导入时为模块名 +if __name__ == '__main__': + ...... +# 模块属性中还有其他属性,例如: +__doc__ # 模块的说明文档 +__file__ # 模块文件的文件名,包括全路径 +__name__ # 主文件或者被导入文件 +__package__ # 模块所在的包 + +# -- import语句from语句的as扩展 +import modulename as name +from modulename import attrname as name + +# -- 得到模块属性的几种方法 假设为了得到name属性的值 +M.name +M.__dict__['name'] +sys.modules['M'].name +getattr(M, 'name') + +'''类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象''' + + +# -- 最普通的类 +class C1(C2, C3): + spam = 42 # 数据属性 + + def __init__(self, name): # 函数属性:构造函数 + self.name = name + + def __del__(self): # 函数属性:析构函数 + print("goodbey ", self.name) + + +I1 = C1('bob') + + +# -- Python的类没有基于参数的函数重载 +class FirstClass: + def test(self, string): + print(string) + + def test(self): # 此时类中只有一个test函数 即后者test(self) 它覆盖掉前者带参数的test函数 + print("hello world") + + # -- 子类扩展超类: 尽量调用超类的方法 + + +class Manager(Person): + def giveRaise(self, percent, bonus=.10): + self.pay = int(self.pay * (1 + percent + bonus)) # 不好的方式 复制粘贴超类代码 + Person.giveRaise(self, percent + bonus) # 好的方式 尽量调用超类方法 + + # -- 类内省工具 + + +bob = Person('bob') +bob.__class__ # +bob.__class__.__name__ # 'Person' +bob.__dict__ # {'pay':0, 'name':'bob', 'job':'Manager'} + +# -- 返回1中 数据属性spam是属于类 而不是对象 +I1 = C1('bob'); +I2 = C2('tom'); # 此时I1和I2的spam都为42 但是都是返回的C1的spam属性 +C1.spam = 24 # 此时I1和I2的spam都为24 +I1.spam = 3 # 此时I1新增自有属性spam 值为2 I2和C1的spam还都为24 + +# -- 类方法调用的两种方式 +instance.method(arg...) + + +class .method(instance, arg...) + +# -- 抽象超类的实现方法 +# (1)某个函数中调用未定义的函数 子类中定义该函数 + + +def delegate(self): + self.action() # 本类中不定义action函数 所以使用delegate函数时就会出错 + + +# (2)定义action函数 但是返回异常 +def action(self): + raise NotImplementedError("action must be defined") + + +# (3)上述的两种方法还都可以定义实例对象 实际上可以利用@装饰器语法生成不能定义的抽象超类 +from abc import ABCMeta, abstractmethod + + +class Super(metaclass=ABCMeta): + @abstractmethod + def action(self): pass + + +x = Super() # 返回 TypeError: Can't instantiate abstract class Super with abstract methods action + + +# -- # OOP和继承: "is - a"的关系 +class A(B): + pass + + +a = A() +isinstance(a, B) # 返回True, A是B的子类 a也是B的一种 +# OOP和组合: "has- a"的关系 +pass + + +# OOP和委托: "包装"对象 在Python中委托通常是以"__getattr__"钩子方法实现的, 这个方法会拦截对不存在属性的读取 +# 包装类(或者称为代理类)可以使用__getattr__把任意读取转发给被包装的对象 +class wrapper: + def __init__(self, object): + self.wrapped = object + + def __getattr(self, attrname): + print('Trace: ', attrname) + return getattr(self.wrapped, attrname) + + +# 注:这里使用getattr(X, N)内置函数以变量名字符串N从包装对象X中取出属性 类似于X.__dict__[N] +x = wrapper([1, 2, 3]) +x.append(4) # 返回 "Trace: append" [1, 2, 3, 4] +x = wrapper({'a': 1, 'b': 2}) +list(x.keys()) # 返回 "Trace: keys" ['a', 'b'] + + +# -- 类的伪私有属性:使用__attr +class C1: + def __init__(self, name): + self.__name = name # 此时类的__name属性为伪私有属性 原理 它会自动变成self._C1__name = name + + def __str__(self): + return 'self.name = %s' % self.__name + + +I = C1('tom') +print(I) # 返回 self.name = tom +I.__name = 'jeey' # 这里无法访问 __name为伪私有属性 +I._C1__name = 'jeey' # 这里可以修改成功 self.name = jeey + + +# -- 类方法是对象:无绑定类方法对象 / 绑定实例方法对象 +class Spam: + def doit(self, message): + print(message) + + def selfless(message) + print(message) + + +obj = Spam() +x = obj.doit # 类的绑定方法对象 实例 + 函数 +x('hello world') +x = Spam.doit # 类的无绑定方法对象 类名 + 函数 +x(obj, 'hello world') +x = Spam.selfless # 类的无绑定方法是函数 在3.0之前无效 +x('hello world') + +# -- 获取对象信息: 属性和方法 +a = MyObject() +dir(a) # 使用dir函数 +hasattr(a, 'x') # 测试是否有x属性或方法 即a.x是否已经存在 +setattr(a, 'y', 19) # 设置属性或方法 等同于a.y = 19 +getattr(a, 'z', 0) # 获取属性或方法 如果属性不存在 则返回默认值0 +# 这里有个小技巧,setattr可以设置一个不能访问到的属性,即只能用getattr获取 +setattr(a, "can't touch", 100) # 这里的属性名带有空格,不能直接访问 +getattr(a, "can't touch", 0) # 但是可以用getattr获取 + + +# -- 为类动态绑定属性或方法: MethodType方法 +# 一般创建了一个class的实例后, 可以给该实例绑定任何属性和方法, 这就是动态语言的灵活性 +class Student(object): + pass + + +s = Student() +s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性 + + +def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法 + self.age = age + + +from types import MethodType + +s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法 类的其他实例不受此影响 +s.set_age(25) # 调用实例方法 +Student.set_age = MethodType(set_age, Student) # 为类绑定一个方法 类的所有实例都拥有该方法 + +'''类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题''' + + +# -- 多重继承: "混合类", 搜索方式"从下到上 从左到右 广度优先" +class A(B, C): + pass + + +# -- 类的继承和子类的初始化 +# 1.子类定义了__init__方法时,若未显示调用基类__init__方法,python不会帮你调用。 +# 2.子类未定义__init__方法时,python会自动帮你调用首个基类的__init__方法,注意是首个。 +# 3.子类显示调用基类的初始化函数: +class FooParent(object): + def __init__(self, a): + self.parent = 'I\'m the Parent.' + print('Parent:a=' + str(a)) + + def bar(self, message): + print(message + ' from Parent') + + +class FooChild(FooParent): + def __init__(self, a): + FooParent.__init__(self, a) + print('Child:a=' + str(a)) + + def bar(self, message): + FooParent.bar(self, message) + print(message + ' from Child') + + +fooChild = FooChild(10) +fooChild.bar('HelloWorld') + + +# -- #实例方法 / 静态方法 / 类方法 +class Methods: + def imeth(self, x): print(self, x) # 实例方法:传入的是实例和数据,操作的是实例的属性 + + def smeth(x): print(x) # 静态方法:只传入数据 不传入实例,操作的是类的属性而不是实例的属性 + + def cmeth(cls, x): print(cls, x) # 类方法:传入的是类对象和数据 + + smeth = staticmethod(smeth) # 调用内置函数,也可以使用@staticmethod + cmeth = classmethod(cmeth) # 调用内置函数,也可以使用@classmethod + + +obj = Methods() +obj.imeth(1) # 实例方法调用 <__main__.methods object...> 1 +Methods.imeth(obj, 2) # <__main__.methods object...> 2 +Methods.smeth(3) # 静态方法调用 3 +obj.smeth(4) # 这里可以使用实例进行调用 +Methods.cmeth(5) # 类方法调用 5 +obj.cmeth(6) # 6 + + +# -- 函数装饰器:是它后边的函数的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成 +@staticmethod +def smeth(x): print(x) + + +# 等同于: +def smeth(x): print(x) + + +smeth = staticmethod(smeth) + + +# 同理 +@classmethod +def cmeth(cls, x): print(x) + + +# 等同于 +def cmeth(cls, x): print(x) + + +cmeth = classmethod(cmeth) + + +# -- 类修饰器:是它后边的类的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成 +def decorator(aClass): ..... + + +@decorator +class C: .... + + +# 等同于: +class C: .... + + +C = decorator(C) + + +# -- 限制class属性: __slots__属性 +class Student: + __slots__ = ('name', 'age') # 限制Student及其实例只能拥有name和age属性 + + +# __slots__属性只对当前类起作用, 对其子类不起作用 +# __slots__属性能够节省内存 +# __slots__属性可以为列表list,或者元组tuple + +# -- 类属性高级话题: @property +# 假设定义了一个类:C,该类必须继承自object类,有一私有变量_x +class C: + + def __init__(self): + self.__x = None + + # 第一种使用属性的方法 + def getx(self): + return self.__x + + def setx(self, value): + self.__x = value + + def delx(self): + del self.__x + + x = property(getx, setx, delx, '') +# property函数原型为property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None) +# 使用 +c = C() +c.x = 100 # 自动调用setx方法 +y = c.x # 自动调用getx方法 +del c.x # 自动调用delx方法 + # 第二种方法使用属性的方法 +@property + + def x(self): + return self.__x + + @x.setter + + def x(self, value): + self.__x = value + + @x.deleter + + def x(self): + del self.__x + + +# 使用 +c = C() +c.x = 100 # 自动调用setter方法 +y = c.x # 自动调用x方法 +del c.x # 自动调用deleter方法 + + +# -- 定制类: 重写类的方法 +# (1)__str__方法、__repr__方法: 定制类的输出字符串 +# (2)__iter__方法、next方法: 定制类的可迭代性 +class Fib(object): + def __init__(self): + self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b + + def __iter__(self): + return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己 + + def next(self): + self.a, self.b = self.b, self.a + self.b + if self.a> 100000: # 退出循环的条件 + raise StopIteration(); + return self.a # 返回下一个值 + + +for n in Fib(): + print(n) # 使用 + + +# (3)__getitem__方法、__setitem__方法: 定制类的下标操作[] 或者切片操作slice +class Indexer(object): + def __init__(self): + self.data = {} + + def __getitem__(self, n): # 定义getitem方法 + print('getitem:', n) + return self.data[n] + + def __setitem__(self, key, value): # 定义setitem方法 + print('setitem:key = {0}, value = {1}'.format(key, value)) + self.data[key] = value + + +test = Indexer() +test[0] = 1; +test[3] = '3' # 调用setitem方法 +print(test[0]) # 调用getitem方法 + + +# (4)__getattr__方法: 定制类的属性操作 +class Student(object): + def __getattr__(self, attr): # 定义当获取类的属性时的返回值 + if attr == 'age': + return 25 # 当获取age属性时返回25 + + +raise AttributeError('object has no attribute: %s' % attr) +# 注意: 只有当属性不存在时 才会调用该方法 且该方法默认返回None 需要在函数最后引发异常 +s = Student() +s.age # s中age属性不存在 故调用__getattr__方法 返回25 + + +# (5)__call__方法: 定制类的'可调用'性 +class Student(object): + def __call__(self): # 也可以带参数 + print('Calling......') + + +s = Student() +s() # s变成了可调用的 也可以带参数 +callable(s) # 测试s的可调用性 返回True + + +# (6)__len__方法:求类的长度 +def __len__(self): + return len(self.data) + + # -- 动态创建类type() + # 一般创建类 需要在代码中提前定义 + class Hello(object): + def hello(self, name='world'): + print('Hello, %s.' % name) + + h = Hello() + h.hello() # Hello, world + type(Hello) # Hello是一个type类型 返回 + type(h) # h是一个Hello类型 返回 + + # 动态类型语言中 类可以动态创建 type函数可用于创建新类型 + def fn(self, name='world'): # 先定义函数 + print('Hello, %s.' % name) + + Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) + # 创建Hello类 type原型: type(name, bases, dict) + h = Hello() # 此时的h和上边的h一致 + + +'''异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关''' + +# -- #捕获异常: +try: +except: # 捕获所有的异常 等同于except Exception: +except name: # 捕获指定的异常 +except name, value: # 捕获指定的异常和额外的数据(实例) +except (name1, name2): +except (name1, name2), value: +except name4 as X: +else: # 如果没有发生异常 +finally: # 总会执行的部分 +# 引发异常: raise子句(raise IndexError) +raise < instance> # raise instance of a class, raise IndexError() +raise < class> # make and raise instance of a class, raise IndexError + raise # reraise the most recent exception + +# -- Python3.x中的异常链: raise exception from otherException +except Exception as X: +raise IndexError('Bad') from X + +# -- assert子句: assert , +assert x < 0, 'x must be negative' + +# -- with/as环境管理器:作为常见的try/finally用法模式的替代方案 +with expression[as variable], expression[as variable]: + # 例子: + with open('test.txt') as myfile: + for line in myfile: print(line) + # 等同于: + myfile = open('test.txt') + try: + for line in myfile: print(line) + finally: + myfile.close() + + # -- 用户自定义异常: class Bad(Exception):..... +''' +Exception超类 / except基类即可捕获到其所有子类 +Exception超类有默认的打印消息和状态 当然也可以定制打印显示: +''' + + +class MyBad(Exception): + def __str__(self): + return '定制的打印消息' + + +try: + MyBad() +except MyBad as x: + print(x) + + +# -- 用户定制异常数据 +class FormatError(Exception): + def __init__(self, line, file): + self.line = line + self.file = file + + +try: + raise FormatError(42, 'test.py') +except FormatError as X: + print('Error at ', X.file, X.line) + + +# 用户定制异常行为(方法):以记录日志为例 +class FormatError(Exception): + logfile = 'formaterror.txt' + + def __init__(self, line, file): + self.line = line + self.file = file + + def logger(self): + open(self.logfile, 'a').write('Error at ', self.file, self.line) + + +try: + raise FormatError(42, 'test.py') +except FormatError as X: + X.logger() + +# -- 关于sys.exc_info:允许一个异常处理器获取对最近引发的异常的访问 +try: + ...... +except: +# 此时sys.exc_info()返回一个元组(type, value, traceback) +# type:正在处理的异常的异常类型 +# value:引发的异常的实例 +# traceback:堆栈信息 + +# -- 异常层次 +BaseException ++-- SystemExit ++-- KeyboardInterrupt ++-- GeneratorExit ++-- Exception ++-- StopIteration ++-- ArithmeticError ++-- AssertionError ++-- AttributeError ++-- BufferError ++-- EOFError ++-- ImportError ++-- LookupError ++-- MemoryError ++-- NameError ++-- OSError ++-- ReferenceError ++-- RuntimeError ++-- SyntaxError ++-- SystemError ++-- TypeError ++-- ValueError ++-- Warning + +'''Unicode和字节字符串---Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串''' + +# -- Python的字符串类型 +'''Python2.x''' +# 1.str表示8位文本和二进制数据 +# 2.unicode表示宽字符Unicode文本 +'''Python3.x''' +# 1.str表示Unicode文本(8位或者更宽) +# 2.bytes表示不可变的二进制数据 +# 3.bytearray是一种可变的bytes类型 + +# -- 字符编码方法 +'''ASCII''' # 一个字节,只包含英文字符,0到127,共128个字符,利用函数可以进行字符和数字的相互转换 +ord('a') # 字符a的ASCII码为97,所以这里返回97 +chr(97) # 和上边的过程相反,返回字符'a' +'''Latin-1''' # 一个字节,包含特殊字符,0到255,共256个字符,相当于对ASCII码的扩展 +chr(196) # 返回一个特殊字符:Ä +'''Unicode''' # 宽字符,一个字符包含多个字节,一般用于亚洲的字符集,比如中文有好几万字 +'''UTF-8''' # 可变字节数,小于128的字符表示为单个字节,128到0X7FF之间的代码转换为两个字节,0X7FF以上的代码转换为3或4个字节 +# 注意:可以看出来,ASCII码是Latin-1和UTF-8的一个子集 +# 注意:utf-8是unicode的一种实现方式,unicode、gbk、gb2312是编码字符集 + +# -- 查看Python中的字符串编码名称,查看系统的编码 +import encodings + +help(encoding) +import sys + +sys.platform # 'win64' +sys.getdefaultencoding() # 'utf-8' +sys.getdefaultencoding() # 返回当前系统平台的编码类型 +sys.getsizeof(object) # 返回object占有的bytes的大小 + +# -- 源文件字符集编码声明: 添加注释来指定想要的编码形式 从而改变默认值 注释必须出现在脚本的第一行或者第二行 +"""说明:其实这里只会检查#和coding:utf-8,其余的字符都是为了美观加上的""" +# _*_ coding: utf-8 _*_ +# coding = utf-8 + +# -- #编码: 字符串 --> 原始字节 #解码: 原始字节 --> 字符串 + +# -- Python3.x中的字符串应用 +s = '...' # 构建一个str对象,不可变对象 +b = b'...' # 构建一个bytes对象,不可变对象 +s[0], b[0] # 返回('.', 113) +s[1:], b[1:] # 返回('..', b'..') +B = B''' + xxxx + yyyy + ''' +# B = b'\nxxxx\nyyyy\n' +# 编码,将str字符串转化为其raw bytes形式: +str.encode(encoding='utf-8', errors='strict') +bytes(str, encoding) +# 编码例子: +S = 'egg' +S.encode() # b'egg' +bytes(S, encoding='ascii') # b'egg' +# 解码,将raw bytes字符串转化为str形式: +bytes.decode(encoding='utf-8', errors='strict') +str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) +# 解码例子: +B = b'spam' +B.decode() # 'spam' +str(B) # "b'spam'",不带编码的str调用,结果为打印该bytes对象 +str(B, encoding='ascii') # 'spam',带编码的str调用,结果为转化该bytes对象 + +# -- Python2.x的编码问题 +u = u'汉' +print repr(u) # u'\xba\xba' +s = u.encode('UTF-8') +print repr(s) # '\xc2\xba\xc2\xba' +u2 = s.decode('UTF-8') +print repr(u2) # u'\xba\xba' +# 对unicode进行解码是错误的 +s2 = u.decode( + 'UTF-8') # UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128) +# 同样,对str进行编码也是错误的 +u2 = s.encode( + 'UTF-8') # UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc2 in position 0: ordinal not in range(128) + +# -- bytes对象 +B = b'abc' +B = bytes('abc', 'ascii') +B = bytes([97, 98, 99]) +B = 'abc'.encode() +# bytes对象的方法调用基本和str类型一致 但:B[0]返回的是ASCII码值97, 而不是b'a' + +# -- #文本文件: 根据Unicode编码来解释文件内容,要么是平台的默认编码,要么是指定的编码类型 +# 二进制文件:表示字节值的整数的一个序列 open('bin.txt', 'rb') + +# -- Unicode文件 +s = 'A\xc4B\xe8C' # s = 'A?BèC' len(s) = 5 +# 手动编码 +l = s.encode('latin-1') # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 5 +u = s.encode('utf-8') # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 7 +# 文件输出编码 +open('latindata', 'w', encoding='latin-1').write(s) +l = open('latindata', 'rb').read() # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 5 +open('uft8data', 'w', encoding='utf-8').write(s) +u = open('uft8data', 'rb').read() # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 7 +# 文件输入编码 +s = open('latindata', 'r', encoding='latin-1').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 5 +s = open('latindata', 'rb').read().decode('latin-1') # s = 'A?BèC' len(s) = 5 +s = open('utf8data', 'r', encoding='utf-8').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 5 +s = open('utf8data', 'rb').read().decode('utf-8') # s = 'A?BèC' len(s) = 5 + +'''其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----''' + +# -- 60个字符解决FizzBuzz: +'''写一个程序, 打印数字1到100, 3的倍数打印"Fizz"来替换这个数, 5的倍数打印"Buzz", 既是3又是5的倍数的打印"FizzBuzz"''' +for x in range(101): + print("fizz"[x % 3 * 4::] + "buzz"[x % 5 * 4::] or x) # 解释:最主要用到列表(字符串)的子表 + + +# -- Python实现任意深度的赋值 例如a[0] = 'value1'; a[1][2] = 'value2'; a[3][4][5] = 'value3' +class MyDict(dict): + def __setitem__(self, key, value): # 该函数不做任何改动 这里只是为了输出 + print('setitem:', key, value, self) + super().__setitem__(key, value) + + def __getitem__(self, item): # 主要技巧在该函数 + print('getitem:', item, self) # 输出信息 + # 基本思路: a[1][2]赋值时 需要先取出a[1] 然后给a[1]的[2]赋值 + if item not in self: # 如果a[1]不存在 则需要新建一个dict 并使得a[1] = dict + temp = MyDict() # 新建的dict: temp + super().__setitem__(item, temp) # 赋值a[1] = temp + return temp # 返回temp 使得temp[2] = value有效 + return super().__getitem__(item) # 如果a[1]存在 则直接返回a[1] + + # 例子: + test = MyDict() + test[0] = 'test' + print(test[0]) + test[1][2] = 'test1' + print(test[1][2]) + test[1][3] = 'test2' + print(test[1][3]) + + +# -- Python中的多维数组 +lists = [0] * 3 # 扩展list,结果为[0, 0, 0] +lists = [[]] * 3 # 多维数组,结果为[[], [], []],但有问题,往下看 +lists[0].append(3) # 期望看到的结果[[3], [], []],实际结果[[3], [3], [3]],原因:list*n操作,是浅拷贝,如何避免?往下看 +lists = [[] for i in range(3)] # 多维数组,结果为[[], [], []] +lists[0].append(3) # 结果为[[3], [], []] +lists[1].append(6) # 结果为[[3], [6], []] +lists[2].append(9) # 结果为[[3], [6], [9]] +lists = [[[] for j in range(4)] for i in range(3)] +lists

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