From ae4bdc718b26822bbeeda1f1a9535b7b2dcfa89b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xianhu Date: Thu, 13 Oct 2016 10:33:23 +0800 Subject: [PATCH] Create python_base.py --- python_base.py | 1311 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 1311 insertions(+) create mode 100644 python_base.py diff --git a/python_base.py b/python_base.py new file mode 100644 index 0000000..d874b92 --- /dev/null +++ b/python_base.py @@ -0,0 +1,1311 @@ +# _*_ coding: utf-8 _*_ + +'''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、不可哈希类型 + # 哈希类型，即在原地不能改变的变量类型，不可变类型。可利用hash函数查看其hash值，也可以作为字典的key + "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" + # 不可hash类型：原地可变类型：list、dict和set。它们不可以作为字典的key。 + +#-- 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 + xy, 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 # 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+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 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 # raise instance of a class, raise IndexError() + raise # 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 # 3行4列，且每一个元素为[]