python 学习代码

1 #-- 寻求帮助:
2 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
3 help(obj.func) # 查询obj.func的具体介绍和用法
4
5 #-- 测试类型的三种方法，推荐第三种
6 if type(L) == type([]):
7 print("L is list")
8 if type(L) == list:
9 print("L is list")
10 if isinstance(L, list):
11 print("L is list")
12
13 #-- Python数据类型：哈希类型、不可哈希类型
14 # 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
15 "数字类型：int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex"
16 "字符串类型：str, bytes"
17 "元组：tuple"
18 "冻结集合：frozenset"
19 "布尔类型：True, False"
20 "None"
21 # 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。
22
23 #-- 数字常量
24 1234, -1234, 0, 999999999 # 整数
25 1.23, 1., 3.14e-10, 4E210, 4.0e+210 # 浮点数
26 0o177, 0x9ff, 0X9FF, 0b101010 # 八进制、十六进制、二进制数字
27 3+4j, 3.0+4.0j, 3J # 复数常量，也可以用complex(real, image)来创建
28 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”
29 int(string, base) # 将字符串转化为整数，base为进制数
30 # 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
31 float('inf'), float('-inf'), float('nan') # 无穷大, 无穷小, 非数
32
33 #-- 数字的表达式操作符
34 yield x # 生成器函数发送协议
35 lambda args: expression # 生成匿名函数
36 x if y else z # 三元选择表达式
37 x and y, x or y, not x # 逻辑与、逻辑或、逻辑非
38 x in y, x not in y # 成员对象测试
39 x is y, x is not y # 对象实体测试
40 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
41 1 < a < 3 # Python中允许连续比较
42 x|y, x&y, x^y # 位或、位与、位异或
43 x<<y, x>>y # 位操作：x左移、右移y位
44 +, -, *, /, //, %, ** # 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
45 -x, +x, ~x # 一元减法、识别、按位求补（取反）
46 x[i], x[i:j:k] # 索引、分片、调用
47 int(3.14), float(3) # 强制类型转换
48
49 #-- 整数可以利用bit_length函数测试所占的位数
50 a = 1; a.bit_length() # 1
51 a = 1024; a.bit_length() # 11
52
53 #-- repr和str显示格式的区别
54 """
55 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。
56 str格式：打印语句，转化成一种对用户更加友好的格式。
57 """
58
59 #-- 数字相关的模块
60 # math模块
61 # Decimal模块：小数模块
62 import decimal
63 from decimal import Decimal
64 Decimal("0.01") + Decimal("0.02") # 返回Decimal("0.03")
65 decimal.getcontext().prec = 4 # 设置全局精度为4 即小数点后边4位
66 # Fraction模块：分数模块
67 from fractions import Fraction
68 x = Fraction(4, 6) # 分数类型 4/6
69 x = Fraction("0.25") # 分数类型 1/4 接收字符串类型的参数
70
71 #-- 集合set
72 """
73 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。
74 set支持union(联合), intersection(交), difference(差)和symmetric difference(对称差集)等数学运算。
75 set支持x in set, len(set), for x in set。
76 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
77 """
78 s = set([3,5,9,10]) # 创建一个数值集合，返回{3, 5, 9, 10}
79 t = set("Hello") # 创建一个唯一字符的集合返回{}
80 a = t | s; t.union(s) # t 和 s的并集
81 b = t & s; t.intersection(s) # t 和 s的交集
82 c = t – s; t.difference(s) # 求差集（项在t中, 但不在s中）
83 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）
84 t.add('x'); t.remove('H') # 增加/删除一个item
85 s.update([10,37,42]) # 利用[......]更新s集合
86 x in s, x not in s # 集合中是否存在某个值
87 s.issubset(t); s.issuperset(t); s.copy(); s.discard(x); s.clear()
88 {x**2 for x in [1, 2, 3, 4]} # 集合解析，结果：{16, 1, 4, 9}
89 {x for x in 'spam'} # 集合解析，结果：{'a', 'p', 's', 'm'}
90
91 #-- 集合frozenset，不可变对象
92 """
93 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
94 frozenset是不可变对象，即存在hash值，可作为字典的键值
95 frozenset对象没有add、remove等方法，但有union/intersection/difference等方法
96 """
97 a = set([1, 2, 3])
98 b = set()
99 b.add(a) # error: set是不可哈希类型
100 b.add(frozenset(a)) # ok，将set变为frozenset，可哈希
101
102 #-- 布尔类型bool
103 type(True) # 返回<class 'bool'>
104 isinstance(False, int) # bool类型属于整型，所以返回True
105 True == 1; True is 1 # 输出(True, False)
106
107 #-- 动态类型简介
108 """
109 变量名通过引用，指向对象。
110 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
111 """
112 #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！
113 #共享引用和相等测试：
114 L = [1], M = [1], L is M # 返回False
115 L = M = [1, 2, 3], L is M # 返回True，共享引用
116 #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
117 L = M = [1, 2]
118 L = L + [3, 4] # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2]
119 L += [3, 4] # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2, 3, 4]
120
121 #-- 常见字符串常量和表达式
122 S = '' # 空字符串
123 S = "spam’s" # 双引号和单引号相同
124 S = "s\np\ta\x00m" # 转义字符
125 S = """spam""" # 三重引号字符串，一般用于函数说明
126 S = r'\temp' # Raw字符串，不会进行转义，抑制转义
127 S = b'Spam' # Python3中的字节字符串
128 S = u'spam' # Python2.6中的Unicode字符串
129 s1+s2, s1*3, s[i], s[i:j], len(s) # 字符串操作
130 'a %s parrot' % 'kind' # 字符串格式化表达式
131 'a {0} parrot'.format('kind') # 字符串格式化方法
132 for x in s: print(x) # 字符串迭代，成员关系
133 [x*2 for x in s] # 字符串列表解析
134 ','.join(['a', 'b', 'c']) # 字符串输出，结果：a,b,c
135
136 #-- 内置str处理函数：
137 str1 = "stringobject"
138 str1.upper(); str1.lower(); str1.swapcase(); str1.capitalize(); str1.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
139 str1.ljust(width) # 获取固定长度，左对齐，右边不够用空格补齐
140 str1.rjust(width) # 获取固定长度，右对齐，左边不够用空格补齐
141 str1.center(width) # 获取固定长度，中间对齐，两边不够用空格补齐
142 str1.zfill(width) # 获取固定长度，右对齐，左边不足用0补齐
143 str1.find('t',start,end) # 查找字符串，可以指定起始及结束位置搜索
144 str1.rfind('t') # 从右边开始查找字符串
145 str1.count('t') # 查找字符串出现的次数
146 #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
147 str1.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
148 str1.strip();
149 str1.strip('d'); # 删除str1字符串中开头、结尾处，位于 d 删除序列的字符
150 str1.lstrip();
151 str1.lstrip('d'); # 删除str1字符串中开头处，位于 d 删除序列的字符
152 str1.rstrip();
153 str1.rstrip('d') # 删除str1字符串中结尾处，位于 d 删除序列的字符
154 str1.startswith('start') # 是否以start开头
155 str1.endswith('end') # 是否以end结尾
156 str1.isalnum(); str1.isalpha(); str1.isdigit(); str1.islower(); str1.isupper() # 判断字符串是否全为字符、数字、小写、大写
157
158 #-- 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
159 mantra = """hello world
160 hello python
161 hello my friend"""
162 # mantra为"""hello world \n hello python \n hello my friend"""
163
164 #-- 索引和分片：
165 S[0], S[len(S)–1], S[-1] # 索引
166 S[1:3], S[1:], S[:-1], S[1:10:2] # 分片，第三个参数指定步长
167
168 #-- 字符串转换工具：
169 int('42'), str(42) # 返回(42, '42')
170 float('4.13'), str(4.13) # 返回(4.13, '4.13')
171 ord('s'), chr(115) # 返回(115, 's')
172 int('1001', 2) # 将字符串作为二进制数字，转化为数字，返回9
173 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('0b1101', '015', '0xd')
174
175 #-- 另类字符串连接
176 name = "wang" "hong" # 单行，name = "wanghong"
177 name = "wang" \
178 "hong" # 多行，name = "wanghong"
179
180 #-- Python中的字符串格式化实现1--字符串格式化表达式
181 """
182 基于C语言的'print'模型，并且在大多数的现有的语言中使用。
183 通用结构：%[(name)][flag][width].[precision]typecode
184 """
185 "this is %d %s bird" % (1, 'dead') # 一般的格式化表达式
186 "%s---%s---%s" % (42, 3.14, [1, 2, 3]) # 字符串输出：'42---3.14---[1, 2, 3]'
187 "%d...%6d...%-6d...%06d" % (1234, 1234, 1234, 1234) # 对齐方式及填充："1234... 1234...1234 ...001234"
188 x = 1.23456789
189 "%e | %f | %g" % (x, x, x) # 对齐方式："1.234568e+00 | 1.234568 | 1.23457"
190 "%6.2f*%-6.2f*%06.2f*%+6.2f" % (x, x, x, x) # 对齐方式：' 1.23*1.23 *001.23* +1.23'
191 "%(name1)d---%(name2)s" % {"name1":23, "name2":"value2"} # 基于字典的格式化表达式
192 "%(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
193
194 #-- Python中的字符串格式化实现2--字符串格式化调用方法
195 # 普通调用
196 "{0}, {1} and {2}".format('spam', 'ham', 'eggs') # 基于位置的调用
197 "{motto} and {pork}".format(motto = 'spam', pork = 'ham') # 基于Key的调用
198 "{motto} and {0}".format('ham', motto = 'spam') # 混合调用
199 # 添加键 属性 偏移量 (import sys)
200 "my {1[spam]} runs {0.platform}".format(sys, {'spam':'laptop'}) # 基于位置的键和属性
201 "{config[spam]} {sys.platform}".format(sys = sys, config = {'spam':'laptop'}) # 基于Key的键和属性
202 "first = {0[0]}, second = {0[1]}".format(['A', 'B', 'C']) # 基于位置的偏移量
203 # 具体格式化
204 "{0:e}, {1:.3e}, {2:g}".format(3.14159, 3.14159, 3.14159) # 输出'3.141590e+00, 3.142e+00, 3.14159'
205 "{fieldname:format_spec}".format(......)
206 # 说明:
207 """
208 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
209 format_spec ::= [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
210 fill ::= <any character> #填充字符
211 align ::= "<" | ">" | "=" | "^" #对齐方式
212 sign ::= "+" | "-" | " " #符号说明
213 width ::= integer #字符串宽度
214 precision ::= integer #浮点数精度
215 type ::= "b" | "c" | "d" | "e" | "E" | "f" | "F" | "g" | "G" | "n" | "o" | "s" | "x" | "X" | "%"
216 """
217 # 例子:
218 '={0:10} = {1:10}'.format('spam', 123.456) # 输出'=spam = 123.456'
219 '={0:>10}='.format('test') # 输出'= test='
220 '={0:<10}='.format('test') # 输出'=test ='
221 '={0:^10}='.format('test') # 输出'= test ='
222 '{0:X}, {1:o}, {2:b}'.format(255, 255, 255) # 输出'FF, 377, 11111111'
223 'My name is {0:{1}}.'.format('Fred', 8) # 输出'My name is Fred .' 动态指定参数
224
225 #-- 常用列表常量和操作
226 L = [[1, 2], 'string', {}] # 嵌套列表
227 L = list('spam') # 列表初始化
228 L = list(range(0, 4)) # 列表初始化
229 list(map(ord, 'spam')) # 列表解析
230 len(L) # 求列表长度
231 L.count(value) # 求列表中某个值的个数
232 L.append(obj) # 向列表的尾部添加数据，比如append(2)，添加元素2
233 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
234 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
235 L.index(value, [start, [stop]]) # 返回列表中值value的第一个索引
236 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
237 L.remove(value) # 删除列表中的value值，只删除第一次出现的value的值
238 L.reverse() # 反转列表
239 L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) # 排序列表
240 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[]
241 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
242 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
243
244 #-- 用切片来删除序列的某一段
245 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
246 a[1:4] = [] # a = [1, 5, 6, 7]
247 a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
248 del a[::2] # 去除偶数项(偶数索引的)，a = [1, 3, 5, 7]
249
250 #-- 常用字典常量和操作
251 D = {}
252 D = {'spam':2, 'tol':{'ham':1}} # 嵌套字典
253 D = dict.fromkeys(['s', 'd'], 8) # {'s': 8, 'd': 8}
254 D = dict(name = 'tom', age = 12) # {'age': 12, 'name': 'tom'}
255 D = dict([('name', 'tom'), ('age', 12)]) # {'age': 12, 'name': 'tom'}
256 D = dict(zip(['name', 'age'], ['tom', 12])) # {'age': 12, 'name': 'tom'}
257 D.keys(); D.values(); D.items() # 字典键、值以及键值对
258 D.get(key, default) # get函数
259 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
260 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
261 D.popitem() # pop字典中的一项（一个键值对）
262 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]。
263 del D # 删除字典
264 del D['key'] # 删除字典的某一项
265 if key in D: if key not in D: # 测试字典键是否存在
266 # 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
267
268 #-- 字典解析
269 D = {k:8 for k in ['s', 'd']} # {'s': 8, 'd': 8}
270 D = {k:v for (k, v) in zip(['name', 'age'], ['tom', 12])} # {'age': 12, 'name': tom}
271
272 #-- 字典的特殊方法__missing__：当查找找不到key时，会执行该方法
273 class Dict(dict):
274 def __missing__(self, key):
275 self[key] = []
276 return self[key]
277 dct = Dict()
278 dct["foo"].append(1) # 这有点类似于collections.defalutdict
279 dct["foo"] # [1]
280
281 #-- 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
282 a = [1, 2, 3] # a[1] = 0, OK
283 a = (1, 2, 3) # a[1] = 0, Error
284 a = ([1, 2]) # a[0][1] = 0, OK
285 a = [(1, 2)] # a[0][1] = 0, Error
286
287 #-- 元组的特殊语法: 逗号和圆括号
288 D = (12) # 此时D为一个整数 即D = 12
289 D = (12, ) # 此时D为一个元组 即D = (12, )
290
291 #-- 文件基本操作
292 output = open(r'C:\spam', 'w') # 打开输出文件，用于写
293 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
294 fp.read([size]) # size为读取的长度，以byte为单位
295 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
296 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。
297 fp.readable() # 是否可读
298 fp.write(str) # 把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符
299 fp.writelines(seq) # 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)
300 fp.writeable() # 是否可写
301 fp.close() # 关闭文件。
302 fp.flush() # 把缓冲区的内容写入硬盘
303 fp.fileno() # 返回一个长整型的”文件标签“
304 fp.isatty() # 文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的）
305 fp.tell() # 返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点
306 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。
307 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。
308 fp.seekable() # 是否可以seek
309 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。
310 for line in open('data'):
311 print(line) # 使用for语句，比较适用于打开比较大的文件
312 open('f.txt', encoding = 'latin-1') # Python3.x Unicode文本文件
313 open('f.bin', 'rb') # Python3.x 二进制bytes文件
314 # 文件对象还有相应的属性：buffer closed encoding errors line_buffering name newlines等
315
316 #-- 其他
317 # 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
318 # 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
319
320 """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"""
321
322 #-- 赋值语句的形式
323 spam = 'spam' # 基本形式
324 spam, ham = 'spam', 'ham' # 元组赋值形式
325 [spam, ham] = ['s', 'h'] # 列表赋值形式
326 a, b, c, d = 'abcd' # 序列赋值形式
327 a, *b, c = 'spam' # 序列解包形式（Python3.x中才有）
328 spam = ham = 'no' # 多目标赋值运算，涉及到共享引用
329 spam += 42 # 增强赋值，涉及到共享引用
330
331 #-- 序列赋值 序列解包
332 [a, b, c] = (1, 2, 3) # a = 1, b = 2, c = 3
333 a, b, c, d = "spam" # a = 's', b = 'p', c = 'a', d = 'm'
334 a, b, c = range(3) # a = 0, b = 1, c = 2
335 a, *b = [1, 2, 3, 4] # a = 1, b = [2, 3, 4]
336 *a, b = [1, 2, 3, 4] # a = [1, 2, 3], b = 4
337 a, *b, c = [1, 2, 3, 4] # a = 1, b = [2, 3], c = 4
338 # 带有*时 会优先匹配*之外的变量 如
339 a, *b, c = [1, 2] # a = 1, c = 2, b = []
340
341 #-- print函数原型
342 print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
343 # 流的重定向
344 print('hello world') # 等于sys.stdout.write('hello world')
345 temp = sys.stdout # 原有流的保存
346 sys.stdout = open('log.log', 'a') # 流的重定向
347 print('hello world') # 写入到文件log.log
348 sys.stdout.close()
349 sys.stdout = temp # 原有流的复原
350
351 #-- 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
352 1 or 2 or 3 # 返回 1
353 1 and 2 and 3 # 返回 3
354
355 #-- if/else三元表达符（if语句在行内）
356 A = 1 if X else 2
357 A = 1 if X else (2 if Y else 3)
358 # 也可以使用and-or语句（一条语句实现多个if-else）
359 result = (a > 20 and "big than 20" or a > 10 and "big than 10" or a > 5 and "big than 5")
360
361 #-- 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
362 while a > 1:
363 anything
364 else:
365 anything
366 # 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
367 for i in range(5):
368 anything
369 else:
370 anything
371
372 #-- for循环的元组赋值
373 for (a, b) in [(1, 2), (3, 4)]: # 最简单的赋值
374 for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ((4, 5), 6)]: # 自动解包赋值
375 for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ("XY", 6)]: # 自动解包 a = X, b = Y, c = 6
376 for (a, *b) in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]: # 自动解包赋值
377
378 #-- 列表解析语法
379 M = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
380 res = [sum(row) for row in M] # G = [6, 15, 24] 一般的列表解析 生成一个列表
381 res = [c * 2 for c in 'spam'] # ['ss', 'pp', 'aa', 'mm']
382 res = [a * b for a in [1, 2] for b in [4, 5]] # 多解析过程 返回[4, 5, 8, 10]
383 res = [a for a in [1, 2, 3] if a < 2] # 带判断条件的解析过程
384 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
385 # 两个列表同时解析：使用zip函数
386 for teama, teamb in zip(["Packers", "49ers"], ["Ravens", "Patriots"]):
387 print(teama + " vs. " + teamb)
388 # 带索引的列表解析：使用enumerate函数
389 for index, team in enumerate(["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]):
390 print(index, team) # 输出0, Packers \n 1, 49ers \n ......
391
392 #-- 生成器表达式
393 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
394 next(G), next(G), next(G) # 输出(6, 15, 24)
395 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
396 G = {i:sum(M[i]) for i in range(3)} # G = {0: 6, 1: 15, 2: 24}
397
398 #-- 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
399 """
400 module document
401 """
402 def func():
403 """
404 function document
405 """
406 print()
407 class Employee:
408 """
409 class document
410 """
411 print()
412 print(func.__doc__) # 输出函数文档字符串
413 print(Employee.__doc__) # 输出类的文档字符串
414
415 #-- 命名惯例:
416 """
417 以单一下划线开头的变量名(_X)不会被from module import*等语句导入
418 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
419 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
420 """
421
422 #-- 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
423 'first line' in open('test.txt') # in测试 返回True或False
424 list(map(str.upper, open('t'))) # map内置函数
425 sorted(iter([2, 5, 8, 3, 1])) # sorted内置函数
426 list(zip([1, 2], [3, 4])) # zip内置函数 [(1, 3), (2, 4)]
427
428 #-- del语句: 手动删除某个变量
429 del X
430
431 #-- 获取列表的子表的方法:
432 x = [1,2,3,4,5,6]
433 x[:3] # 前3个[1,2,3]
434 x[1:5] # 中间4个[2,3,4,5]
435 x[-3:] # 最后3个[4,5,6]
436 x[::2] # 奇数项[1,3,5]
437 x[1::2] # 偶数项[2,4,6]
438
439 #-- 手动迭代：iter和next
440 L = [1, 2]
441 I = iter(L) # I为L的迭代器
442 I.next() # 返回1
443 I.next() # 返回2
444 I.next() # Error:StopIteration
445
446 #-- Python中的可迭代对象
447 """
448 1.range迭代器
449 2.map、zip和filter迭代器
450 3.字典视图迭代器：D.keys()), D.items()等
451 4.文件类型
452 """
453
454 """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"""
455
456 #-- 函数相关的语句和表达式
457 myfunc('spam') # 函数调用
458 def myfunc(): # 函数定义
459 return None # 函数返回值
460 global a # 全局变量
461 nonlocal x # 在函数或其他作用域中使用外层（非全局）变量
462 yield x # 生成器函数返回
463 lambda # 匿名函数
464
465 #-- Python函数变量名解析:LEGB原则，即:
466 """
467 local(functin) --> encloseing function locals --> global(module) --> build-in(python)
468 说明:以下边的函数maker为例 则相对于action而言 X为Local N为Encloseing
469 """
470
471 #-- 嵌套函数举例:工厂函数
472 def maker(N):
473 def action(X):
474 return X ** N
475 return action
476 f = maker(2) # pass 2 to N
477 f(3) # 9, pass 3 to X
478
479 #-- 嵌套函数举例:lambda实例
480 def maker(N):
481 action = (lambda X: X**N)
482 return action
483 f = maker(2) # pass 2 to N
484 f(3) # 9, pass 3 to X
485
486 #-- nonlocal和global语句的区别
487 # nonlocal应用于一个嵌套的函数的作用域中的一个名称 例如:
488 start = 100
489 def tester(start):
490 def nested(label):
491 nonlocal start # 指定start为tester函数内的local变量 而不是global变量start
492 print(label, start)
493 start += 3
494 return nested
495 # global为全局的变量 即def之外的变量
496 def tester(start):
497 def nested(label):
498 global start # 指定start为global变量start
499 print(label, start)
500 start += 3
501 return nested
502
503 #-- 函数参数，不可变参数通过“值”传递，可变参数通过“引用”传递
504 def f(a, b, c): print(a, b, c)
505 f(1, 2, 3) # 参数位置匹配
506 f(1, c = 3, b = 2) # 参数关键字匹配
507 def f(a, b=1, c=2): print(a, b, c)
508 f(1) # 默认参数匹配
509 f(1, 2) # 默认参数匹配
510 f(a = 1, c = 3) # 关键字参数和默认参数的混合
511 # Keyword-Only参数:出现在*args之后 必须用关键字进行匹配
512 def keyOnly(a, *b, c): print('') # c就为keyword-only匹配 必须使用关键字c = value匹配
513 def keyOnly(a, *, b, c): ...... # b c为keyword-only匹配 必须使用关键字匹配
514 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
515
516 #-- 可变参数匹配: * 和 **
517 def f(*args): print(args) # 在元组中收集不匹配的位置参数
518 f(1, 2, 3) # 输出(1, 2, 3)
519 def f(**args): print(args) # 在字典中收集不匹配的关键字参数
520 f(a = 1, b = 2) # 输出{'a':1, 'b':2}
521 def f(a, *b, **c): print(a, b, c) # 两者混合使用
522 f(1, 2, 3, x=4, y=5) # 输出1, (2, 3), {'x':4, 'y':5}
523
524 #-- 函数调用时的参数解包: * 和 ** 分别解包元组和字典
525 func(1, *(2, 3)) <==> func(1, 2, 3)
526 func(1, **{'c':3, 'b':2}) <==> func(1, b = 2, c = 3)
527 func(1, *(2, 3), **{'c':3, 'b':2}) <==> func(1, 2, 3, b = 2, c = 3)
528
529 #-- 函数属性:(自己定义的)函数可以添加属性
530 def func():.....
531 func.count = 1 # 自定义函数添加属性
532 print.count = 1 # Error 内置函数不可以添加属性
533
534 #-- 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
535 def func(a:'spam', b:(1, 10), c:float) -> int :
536 print(a, b, c)
537 func.__annotations__ # {'c':<class 'float'>, 'b':(1, 10), 'a':'spam', 'return':<class 'int'>}
538 # 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
539 def func(a:'spam'='a', b:(1, 10)=2, c:float=3) -> int :
540 print(a, b, c)
541
542 #-- 匿名函数:lambda
543 f = lambda x, y, z : x + y + z # 普通匿名函数，使用方法f(1, 2, 3)
544 f = lambda x = 1, y = 1: x + y # 带默认参数的lambda函数
545 def action(x): # 嵌套lambda函数
546 return (lambda y : x + y)
547 f = lambda: a if xxx() else b # 无参数的lambda函数，使用方法f()
548
549 #-- lambda函数与map filter reduce函数的结合
550 list(map((lambda x: x + 1), [1, 2, 3])) # [2, 3, 4]
551 list(filter((lambda x: x > 0), range(-4, 5))) # [1, 2, 3, 4]
552 functools.reduce((lambda x, y: x + y), [1, 2, 3]) # 6
553 functools.reduce((lambda x, y: x * y), [2, 3, 4]) # 24
554
555 #-- 生成器函数:yield VS return
556 def gensquare(N):
557 for i in range(N):
558 yield i** 2 # 状态挂起 可以恢复到此时的状态
559 for i in gensquare(5): # 使用方法
560 print(i, end = ' ') # [0, 1, 4, 9, 16]
561 x = gensquare(2) # x是一个生成对象
562 next(x) # 等同于x.__next__() 返回0
563 next(x) # 等同于x.__next__() 返回1
564 next(x) # 等同于x.__next__() 抛出异常StopIteration
565
566 #-- 生成器表达式:小括号进行列表解析
567 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
568 next(G), next(G), next(G) # 和上述中的生成器函数的返回值一致
569 #（1）生成器(生成器函数/生成器表达式)是单个迭代对象
570 G = (x ** 2 for x in range(4))
571 I1 = iter(G) # 这里实际上iter(G) = G
572 next(I1) # 输出0
573 next(G) # 输出1
574 next(I1) # 输出4
575 #（2）生成器不保留迭代后的结果
576 gen = (i for i in range(4))
577 2 in gen # 返回True
578 3 in gen # 返回True
579 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
580
581 #-- 本地变量是静态检测的
582 X = 22 # 全局变量X的声明和定义
583 def test():
584 print(X) # 如果没有下一语句 则该句合法 打印全局变量X
585 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)
586 if False: # 即使这样的语句 也会把print语句视为非法语句 因为:
587 X = 88 # Python会无视if语句而仍然声明了局部变量X
588 def test(): # 改进
589 global X # 声明变量X为全局变量
590 print(X) # 打印全局变量X
591 X = 88 # 改变全局变量X
592
593 #-- 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:
594 def foo(numbers=[]): # 这里的[]是可变的
595 numbers.append(9)
596 print(numbers)
597 foo() # first time, like before, [9]
598 foo() # second time, not like before, [9, 9]
599 foo() # third time, not like before too, [9, 9, 9]
600 # 改进:
601 def foo(numbers=None):
602 if numbers is None: numbers = []
603 numbers.append(9)
604 print(numbers)
605 # 另外一个例子 参数的默认值为不可变的:
606 def foo(count=0): # 这里的0是数字, 是不可变的
607 count += 1
608 print(count)
609 foo() # 输出1
610 foo() # 还是输出1
611 foo(3) # 输出4
612 foo() # 还是输出1
613
614 """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"""
615
616 """数学运算类"""
617 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
618 complex([real[, imag]]) # 创建一个复数
619 divmod(a, b) # 分别取商和余数，注意：整型、浮点型都可以
620 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
621 int([x[, base]]) # 将一个字符串或浮点数转换为int类型，base表示进制
622 long([x[, base]]) # 将一个字符串或浮点数转换为long类型
623 pow(x, y) # 返回x的y次幂
624 range([start], stop[, step]) # 产生一个序列，默认从0开始
625 round(x[, n]) # 四舍五入
626 sum(iterable[, start]) # 对集合求和
627 oct(x) # 将一个数字转化为8进制字符串
628 hex(x) # 将一个数字转换为16进制字符串
629 chr(i) # 返回给定int类型对应的ASCII字符
630 unichr(i) # 返回给定int类型的unicode
631 ord(c) # 返回ASCII字符对应的整数
632 bin(x) # 将整数x转换为二进制字符串
633 bool([x]) # 将x转换为Boolean类型
634
635 """集合类操作"""
636 basestring() # str和unicode的超类，不能直接调用，可以用作isinstance判断
637 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}”
638 enumerate(sequence[, start=0]) # 返回一个可枚举的对象，注意它有第二个参数
639 iter(obj[, sentinel]) # 生成一个对象的迭代器，第二个参数表示分隔符
640 max(iterable[, args...][key]) # 返回集合中的最大值
641 min(iterable[, args...][key]) # 返回集合中的最小值
642 dict([arg]) # 创建数据字典
643 list([iterable]) # 将一个集合类转换为另外一个集合类
644 set() # set对象实例化
645 frozenset([iterable]) # 产生一个不可变的set
646 tuple([iterable]) # 生成一个tuple类型
647 str([object]) # 转换为string类型
648 sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]) # 集合排序
649 L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
650 sorted(L, key=lambda x: x[1]), reverse=True) # 使用Key参数和reverse参数
651 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]
652
653 """逻辑判断"""
654 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
655 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
656 cmp(x, y) # 如果x < y ,返回负数；x == y, 返回0；x > y,返回正数
657
658 """IO操作"""
659 file(filename [, mode [, bufsize]]) # file类型的构造函数。
660 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
661 raw_input([prompt]) # 设置输入，输入都是作为字符串处理
662 open(name[, mode[, buffering]]) # 打开文件，与file有什么不同？推荐使用open
663
664 """其他"""
665 callable(object) # 检查对象object是否可调用
666 classmethod(func) # 用来说明这个func是个类方法
667 staticmethod(func) # 用来说明这个func为静态方法
668 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。
669 help(obj) # 返回obj的帮助信息
670 eval(expression) # 计算表达式expression的值，并返回
671 exec(str) # 将str作为Python语句执行
672 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。
673 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
674 list(filter(bool, range(-3, 4)))# 返回[-3, -2, -1, 1, 2, 3], 没有0
675 hasattr(object, name) # 判断对象object是否包含名为name的特性
676 getattr(object, name [, defalut]) # 获取一个类的属性
677 setattr(object, name, value) # 设置属性值
678 delattr(object, name) # 删除object对象名为name的属性
679 globals() # 返回一个描述当前全局符号表的字典
680 hash(object) # 如果对象object为哈希表类型，返回对象object的哈希值
681 id(object) # 返回对象的唯一标识，一串数字
682 isinstance(object, classinfo) # 判断object是否是class的实例
683 isinstance(1, int) # 判断是不是int类型
684 isinstance(1, (int, float)) # isinstance的第二个参数接受一个元组类型
685 issubclass(class, classinfo) # 判断class是否为classinfo的子类
686 locals() # 返回当前的变量列表
687 map(function, iterable, ...) # 遍历每个元素，执行function操作
688 list(map(abs, range(-3, 4))) # 返回[3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
689 next(iterator[, default]) # 类似于iterator.next()
690 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
691 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
692 def add(x,y):return x + y
693 reduce(add, range(1, 11)) # 返回55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55)
694 reduce(add, range(1, 11), 20) # 返回75
695 reload(module) # 重新加载模块
696 repr(object) # 将一个对象变幻为可打印的格式
697 slice(start, stop[, step]) # 产生分片对象
698 type(object) # 返回该object的类型
699 vars([object]) # 返回对象的变量名、变量值得字典
700 a = Class(); # Class为一个空类
701 a.name = 'qi', a.age = 9
702 vars(a) # {'name':'qi', 'age':9}
703 zip([iterable, ...]) # 返回对应数组
704 list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
705 a = [1, 2, 3], b = ["a", "b", "c"]
706 z = zip(a, b) # 压缩：[(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")]
707 zip(*z) # 解压缩：[(1, 2, 3), ("a", "b", "c")]
708 unicode(string, encoding, errors) # 将字符串string转化为unicode形式，string为encoded string。
709
710 """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"""
711
712 #-- Python模块搜索路径:
713 """
714 (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
715 """
716
717 #-- 查看全部的模块搜索路径
718 import sys
719 sys.path
720
721 #-- 模块的使用代码
722 import module1, module2 # 导入module1 使用module1.printer()
723 from module1 import printer # 导入module1中的printer变量 使用printer()
724 from module1 imoprt * # 导入module1中的全部变量 使用不必添加module1前缀
725
726 #-- 重载模块reload: 这是一个内置函数 而不是一条语句
727 from imp import reload
728 reload(module)
729
730 #-- 模块的包导入:使用点号(.)而不是路径(dir1\dir2)进行导入
731 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
732 from dir1.dir2.mod import * # from语法的包导入
733
734 #-- __init__.py包文件:每个导入的包中都应该包含这么一个文件
735 """
736 该文件可以为空
737 首次进行包导入时 该文件会自动执行
738 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
739 """
740
741 #-- 包相对导入:使用点号(.) 只能使用from语句
742 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）
743 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.）
744 from .. import spam # 导入当前目录的父目录下的spam模块
745
746 #-- 包相对导入与普通导入的区别
747 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)
748 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
749
750 #-- 模块数据隐藏:最小化from*的破坏
751 _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
752 __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)
753
754 #-- 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
755 if __name__ == '__main__':
756 doSomething
757 # 模块属性中还有其他属性，例如：
758 __doc__ # 模块的说明文档
759 __file__ # 模块文件的文件名，包括全路径
760 __name__ # 主文件或者被导入文件
761 __package__ # 模块所在的包
762
763 #-- import语句from语句的as扩展
764 import modulename as name
765 from modulename import attrname as name
766
767 #-- 得到模块属性的几种方法 假设为了得到name属性的值
768 M.name
769 M.__dict__['name']
770 sys.modules['M'].name
771 getattr(M, 'name')
772
773 """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"""
774
775 #-- 最普通的类
776 class C1(C2, C3):
777 spam = 42 # 数据属性
778 def __init__(self, name): # 函数属性:构造函数
779 self.name = name
780 def __del__(self): # 函数属性:析构函数
781 print("goodbey ", self.name)
782 I1 = C1('bob')
783
784 #-- Python的类没有基于参数的函数重载
785 class FirstClass:
786 def test(self, string):
787 print(string)
788 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
789 print("hello world")
790
791 #-- 子类扩展超类: 尽量调用超类的方法
792 class Manager(Person):
793 def giveRaise(self, percent, bonus = .10):
794 self.pay = int(self.pay*(1 + percent + bonus)) # 不好的方式 复制粘贴超类代码
795 Person.giveRaise(self, percent + bonus) # 好的方式 尽量调用超类方法
796
797 #-- 类内省工具
798 bob = Person('bob')
799 bob.__class__ # <class 'Person'>
800 bob.__class__.__name__ # 'Person'
801 bob.__dict__ # {'pay':0, 'name':'bob', 'job':'Manager'}
802
803 #-- 返回1中 数据属性spam是属于类 而不是对象
804 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
805 C1.spam = 24 # 此时I1和I2的spam都为24
806 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
807
808 #-- 类方法调用的两种方式
809 instance.method(arg...)
810 class.method(instance, arg...)
811
812 #-- 抽象超类的实现方法
813 # (1)某个函数中调用未定义的函数 子类中定义该函数
814 def delegate(self):
815 self.action() # 本类中不定义action函数 所以使用delegate函数时就会出错
816 # (2)定义action函数 但是返回异常
817 def action(self):
818 raise NotImplementedError("action must be defined")
819 # (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
820 from abc import ABCMeta, abstractmethod
821 class Super(metaclass = ABCMeta):
822 @abstractmethod
823 def action(self): pass
824 x = Super() # 返回 TypeError: Can't instantiate abstract class Super with abstract methods action
825
826 #-- # OOP和继承: "is-a"的关系
827 class A(B):
828 pass
829 a = A()
830 isinstance(a, B) # 返回True, A是B的子类 a也是B的一种
831 # OOP和组合: "has-a"的关系
832 pass
833 # 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
834 # 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
835 class wrapper:
836 def __init__(self, object):
837 self.wrapped = object
838 def __getattr(self, attrname):
839 print('Trace: ', attrname)
840 return getattr(self.wrapped, attrname)
841 # 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]
842 x = wrapper([1, 2, 3])
843 x.append(4) # 返回 "Trace: append" [1, 2, 3, 4]
844 x = wrapper({'a':1, 'b':2})
845 list(x.keys()) # 返回 "Trace: keys" ['a', 'b']
846
847 #-- 类的伪私有属性:使用__attr
848 class C1:
849 def __init__(self, name):
850 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
851 def __str__(self):
852 return 'self.name = %s' % self.__name
853 I = C1('tom')
854 print(I) # 返回 self.name = tom
855 I.__name = 'jeey' # 这里无法访问 __name为伪私有属性
856 I._C1__name = 'jeey' # 这里可以修改成功 self.name = jeey
857
858 #-- 类方法是对象:无绑定类方法对象 / 绑定实例方法对象
859 class Spam:
860 def doit(self, message):
861 print(message)
862 def selfless(message)
863 print(message)
864 obj = Spam()
865 x = obj.doit # 类的绑定方法对象 实例 + 函数
866 x('hello world')
867 x = Spam.doit # 类的无绑定方法对象 类名 + 函数
868 x(obj, 'hello world')
869 x = Spam.selfless # 类的无绑定方法是函数 在3.0之前无效
870 x('hello world')
871
872 #-- 获取对象信息: 属性和方法
873 a = MyObject()
874 dir(a) # 使用dir函数
875 hasattr(a, 'x') # 测试是否有x属性或方法 即a.x是否已经存在
876 setattr(a, 'y', 19) # 设置属性或方法 等同于a.y = 19
877 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
878 #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
879 setattr(a, "can't touch", 100) # 这里的属性名带有空格，不能直接访问
880 getattr(a, "can't touch", 0) # 但是可以用getattr获取
881
882 #-- 为类动态绑定属性或方法: MethodType方法
883 # 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
884 class Student(object):
885 pass
886 s = Student()
887 s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
888 def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
889 self.age = age
890 from types import MethodType
891 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
892 s.set_age(25) # 调用实例方法
893 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
894
895 """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"""
896
897 #-- 多重继承: "混合类", 搜索方式"从下到上 从左到右 广度优先"
898 class A(B, C):
899 pass
900
901 #-- 类的继承和子类的初始化
902 # 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。
903 # 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。
904 # 3.子类显示调用基类的初始化函数：
905 class FooParent(object):
906 def __init__(self, a):
907 self.parent = 'I\'m the Parent.'
908 print('Parent:a=' + str(a))
909 def bar(self, message):
910 print(message + ' from Parent')
911 class FooChild(FooParent):
912 def __init__(self, a):
913 FooParent.__init__(self, a)
914 print('Child:a=' + str(a))
915 def bar(self, message):
916 FooParent.bar(self, message)
917 print(message + ' from Child')
918 fooChild = FooChild(10)
919 fooChild.bar('HelloWorld')
920
921 #-- #实例方法 / 静态方法 / 类方法
922 class Methods:
923 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
924 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
925 def cmeth(cls, x): print(cls, x) # 类方法：传入的是类对象和数据
926 smeth = staticmethod(smeth) # 调用内置函数，也可以使用@staticmethod
927 cmeth = classmethod(cmeth) # 调用内置函数，也可以使用@classmethod
928 obj = Methods()
929 obj.imeth(1) # 实例方法调用 <__main__.Methods object...> 1
930 Methods.imeth(obj, 2) # <__main__.Methods object...> 2
931 Methods.smeth(3) # 静态方法调用 3
932 obj.smeth(4) # 这里可以使用实例进行调用
933 Methods.cmeth(5) # 类方法调用 <class '__main__.Methods'> 5
934 obj.cmeth(6) # <class '__main__.Methods'> 6
935
936 #-- 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
937 @staticmethod
938 def smeth(x): print(x)
939 # 等同于:
940 def smeth(x): print(x)
941 smeth = staticmethod(smeth)
942 # 同理
943 @classmethod
944 def cmeth(cls, x): print(x)
945 # 等同于
946 def cmeth(cls, x): print(x)
947 cmeth = classmethod(cmeth)
948
949 #-- 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
950 def decorator(aClass):.....
951 @decorator
952 class C:....
953 # 等同于:
954 class C:....
955 C = decorator(C)
956
957 #-- 限制class属性: __slots__属性
958 class Student:
959 __slots__ = ('name', 'age') # 限制Student及其实例只能拥有name和age属性
960 # __slots__属性只对当前类起作用, 对其子类不起作用
961 # __slots__属性能够节省内存
962 # __slots__属性可以为列表list，或者元组tuple
963
964 #-- 类属性高级话题: @property
965 # 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
966 class C(object):
967 def __init__(self):
968 self.__x = None
969 # 第一种使用属性的方法
970 def getx(self):
971 return self.__x
972 def setx(self, value):
973 self.__x = value
974 def delx(self):
975 del self.__x
976 x = property(getx, setx, delx, '')
977 # property函数原型为property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)
978 # 使用
979 c = C()
980 c.x = 100 # 自动调用setx方法
981 y = c.x # 自动调用getx方法
982 del c.x # 自动调用delx方法
983 # 第二种方法使用属性的方法
984 @property
985 def x(self):
986 return self.__x
987 @x.setter
988 def x(self, value):
989 self.__x = value
990 @x.deleter
991 def x(self):
992 del self.__x
993 # 使用
994 c = C()
995 c.x = 100 # 自动调用setter方法
996 y = c.x # 自动调用x方法
997 del c.x # 自动调用deleter方法
998
999 #-- 定制类: 重写类的方法
1000 # (1)__str__方法、__repr__方法: 定制类的输出字符串
1001 # (2)__iter__方法、next方法: 定制类的可迭代性
1002 class Fib(object):
1003 def __init__(self):
1004 self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b
1005 def __iter__(self):
1006 return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己
1007 def next(self):
1008 self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
1009 if self.a > 100000: # 退出循环的条件
1010 raise StopIteration()
1011 return self.a # 返回下一个值
1012 for n in Fib():
1013 print(n) # 使用
1014 # (3)__getitem__方法、__setitem__方法: 定制类的下标操作[] 或者切片操作slice
1015 class Indexer(object):
1016 def __init__(self):
1017 self.data = {}
1018 def __getitem__(self, n): # 定义getitem方法
1019 print('getitem:', n)
1020 return self.data[n]
1021 def __setitem__(self, key, value): # 定义setitem方法
1022 print('setitem:key = {0}, value = {1}'.format(key, value))
1023 self.data[key] = value
1024 test = Indexer()
1025 test[0] = 1; test[3] = '3' # 调用setitem方法
1026 print(test[0]) # 调用getitem方法
1027 # (4)__getattr__方法: 定制类的属性操作
1028 class Student(object):
1029 def __getattr__(self, attr): # 定义当获取类的属性时的返回值
1030 if attr=='age':
1031 return 25 # 当获取age属性时返回25
1032 raise AttributeError('object has no attribute: %s' % attr)
1033 # 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
1034 s = Student()
1035 s.age # s中age属性不存在 故调用__getattr__方法 返回25
1036 # (5)__call__方法: 定制类的'可调用'性
1037 class Student(object):
1038 def __call__(self): # 也可以带参数
1039 print('Calling......')
1040 s = Student()
1041 s() # s变成了可调用的 也可以带参数
1042 callable(s) # 测试s的可调用性 返回True
1043 # (6)__len__方法：求类的长度
1044 def __len__(self):
1045 return len(self.data)
1046
1047 #-- 动态创建类type()
1048 # 一般创建类 需要在代码中提前定义
1049 class Hello(object):
1050 def hello(self, name='world'):
1051 print('Hello, %s.' % name)
1052 h = Hello()
1053 h.hello() # Hello, world
1054 type(Hello) # Hello是一个type类型 返回<class 'type'>
1055 type(h) # h是一个Hello类型 返回<class 'Hello'>
1056 # 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
1057 def fn(self, name='world'): # 先定义函数
1058 print('Hello, %s.' % name)
1059 Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn))
1060 # 创建Hello类 type原型: type(name, bases, dict)
1061 h = Hello() # 此时的h和上边的h一致
1062
1063 """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"""
1064
1065 #-- #捕获异常:
1066 try:
1067 except: # 捕获所有的异常 等同于except Exception:
1068 except name: # 捕获指定的异常
1069 except name, value: # 捕获指定的异常和额外的数据(实例)
1070 except (name1, name2):
1071 except (name1, name2), value:
1072 except name4 as X:
1073 else: # 如果没有发生异常
1074 finally: # 总会执行的部分
1075 # 引发异常: raise子句(raise IndexError)
1076 raise <instance> # raise instance of a class, raise IndexError()
1077 raise <class> # make and raise instance of a class, raise IndexError
1078 raise # reraise the most recent exception
1079
1080 #-- Python3.x中的异常链: raise exception from otherException
1081 except Exception as X:
1082 raise IndexError('Bad') from X
1083
1084 #-- assert子句: assert <test>, <data>
1085 assert x < 0, 'x must be negative'
1086
1087 #-- with/as环境管理器:作为常见的try/finally用法模式的替代方案
1088 with expression [as variable], expression [as variable]:
1089 # 例子:
1090 with open('test.txt') as myfile:
1091 for line in myfile: print(line)
1092 # 等同于:
1093 myfile = open('test.txt')
1094 try:
1095 for line in myfile: print(line)
1096 finally:
1097 myfile.close()
1098
1099 #-- 用户自定义异常: class Bad(Exception):.....
1100 """
1101 Exception超类 / except基类即可捕获到其所有子类
1102 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:
1103 """
1104 class MyBad(Exception):
1105 def __str__(self):
1106 return '定制的打印消息'
1107 try:
1108 MyBad()
1109 except MyBad as x:
1110 print(x)
1111
1112 #-- 用户定制异常数据
1113 class FormatError(Exception):
1114 def __init__(self, line ,file):
1115 self.line = line
1116 self.file = file
1117 try:
1118 raise FormatError(42, 'test.py')
1119 except FormatError as X:
1120 print('Error at ', X.file, X.line)
1121 # 用户定制异常行为(方法):以记录日志为例
1122 class FormatError(Exception):
1123 logfile = 'formaterror.txt'
1124 def __init__(self, line ,file):
1125 self.line = line
1126 self.file = file
1127 def logger(self):
1128 open(self.logfile, 'a').write('Error at ', self.file, self.line)
1129 try:
1130 raise FormatError(42, 'test.py')
1131 except FormatError as X:
1132 X.logger()
1133
1134 #-- 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
1135 try:
1136 ......
1137 except:
1138 # 此时sys.exc_info()返回一个元组(type, value, traceback)
1139 # type:正在处理的异常的异常类型
1140 # value:引发的异常的实例
1141 # traceback:堆栈信息
1142
1143 #-- 异常层次
1144 BaseException
1145 +-- SystemExit
1146 +-- KeyboardInterrupt
1147 +-- GeneratorExit
1148 +-- Exception
1149 +-- StopIteration
1150 +-- ArithmeticError
1151 +-- AssertionError
1152 +-- AttributeError
1153 +-- BufferError
1154 +-- EOFError
1155 +-- ImportError
1156 +-- LookupError
1157 +-- MemoryError
1158 +-- NameError
1159 +-- OSError
1160 +-- ReferenceError
1161 +-- RuntimeError
1162 +-- SyntaxError
1163 +-- SystemError
1164 +-- TypeError
1165 +-- ValueError
1166 +-- Warning
1167
1168 """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"""
1169
1170 #-- Python的字符串类型
1171 """Python2.x"""
1172 # 1.str表示8位文本和二进制数据
1173 # 2.unicode表示宽字符Unicode文本
1174 """Python3.x"""
1175 # 1.str表示Unicode文本（8位或者更宽）
1176 # 2.bytes表示不可变的二进制数据
1177 # 3.bytearray是一种可变的bytes类型
1178
1179 #-- 字符编码方法
1180 """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
1181 ord('a') # 字符a的ASCII码为97，所以这里返回97
1182 chr(97) # 和上边的过程相反，返回字符'a'
1183 """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
1184 chr(196) # 返回一个特殊字符：Ä
1185 """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
1186 """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
1187 # 注意：可以看出来，ASCII码是Latin-1和UTF-8的一个子集
1188 # 注意：utf-8是unicode的一种实现方式，unicode、gbk、gb2312是编码字符集
1189
1190 #-- 查看Python中的字符串编码名称，查看系统的编码
1191 import encodings
1192 help(encoding)
1193 import sys
1194 sys.platform # 'win64'
1195 sys.getdefaultencoding() # 'utf-8'
1196 sys.getdefaultencoding() # 返回当前系统平台的编码类型
1197 sys.getsizeof(object) # 返回object占有的bytes的大小
1198
1199 #-- 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
1200 """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"""
1201 # _*_ coding: utf-8 _*_
1202 # coding = utf-8
1203
1204 #-- #编码: 字符串 --> 原始字节 #解码: 原始字节 --> 字符串
1205
1206 #-- Python3.x中的字符串应用
1207 s = '...' # 构建一个str对象，不可变对象
1208 b = b'...' # 构建一个bytes对象，不可变对象
1209 s[0], b[0] # 返回('.', 113)
1210 s[1:], b[1:] # 返回('..', b'..')
1211 B = B"""
1212 xxxx
1213 yyyy
1214 """
1215 # B = b'\nxxxx\nyyyy\n'
1216 # 编码，将str字符串转化为其raw bytes形式：
1217 str.encode(encoding = 'utf-8', errors = 'strict')
1218 bytes(str, encoding)
1219 # 编码例子：
1220 S = 'egg'
1221 S.encode() # b'egg'
1222 bytes(S, encoding = 'ascii') # b'egg'
1223 # 解码，将raw bytes字符串转化为str形式：
1224 bytes.decode(encoding = 'utf-8', errors = 'strict')
1225 str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]])
1226 # 解码例子：
1227 B = b'spam'
1228 B.decode() # 'spam'
1229 str(B) # "b'spam'"，不带编码的str调用，结果为打印该bytes对象
1230 str(B, encoding = 'ascii')# 'spam'，带编码的str调用，结果为转化该bytes对象
1231
1232 #-- Python2.x的编码问题
1233 u = u'汉'
1234 print repr(u) # u'\xba\xba'
1235 s = u.encode('UTF-8')
1236 print repr(s) # '\xc2\xba\xc2\xba'
1237 u2 = s.decode('UTF-8')
1238 print repr(u2) # u'\xba\xba'
1239 # 对unicode进行解码是错误的
1240 s2 = u.decode('UTF-8') # UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)
1241 # 同样，对str进行编码也是错误的
1242 u2 = s.encode('UTF-8') # UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc2 in position 0: ordinal not in range(128)
1243
1244 #-- bytes对象
1245 B = b'abc'
1246 B = bytes('abc', 'ascii')
1247 B = bytes([97, 98, 99])
1248 B = 'abc'.encode()
1249 # 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'
1250
1251 #-- #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
1252 # 二进制文件：表示字节值的整数的一个序列 open('bin.txt', 'rb')
1253
1254 #-- Unicode文件
1255 s = 'A\xc4B\xe8C' # s = 'A?BèC' len(s) = 5
1256 #手动编码
1257 l = s.encode('latin-1') # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 5
1258 u = s.encode('utf-8') # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 7
1259 #文件输出编码
1260 open('latindata', 'w', encoding = 'latin-1').write(s)
1261 l = open('latindata', 'rb').read() # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 5
1262 open('uft8data', 'w', encoding = 'utf-8').write(s)
1263 u = open('uft8data', 'rb').read() # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 7
1264 #文件输入编码
1265 s = open('latindata', 'r', encoding = 'latin-1').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 5
1266 s = open('latindata', 'rb').read().decode('latin-1') # s = 'A?BèC' len(s) = 5
1267 s = open('utf8data', 'r', encoding = 'utf-8').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 5
1268 s = open('utf8data', 'rb').read().decode('utf-8') # s = 'A?BèC' len(s) = 5
1269
1270 """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"""
1271
1272 #-- Python实现任意深度的赋值 例如a[0] = 'value1'; a[1][2] = 'value2'; a[3][4][5] = 'value3'
1273 class MyDict(dict):
1274 def __setitem__(self, key, value): # 该函数不做任何改动 这里只是为了输出
1275 print('setitem:', key, value, self)
1276 super().__setitem__(key, value)
1277 def __getitem__(self, item): # 主要技巧在该函数
1278 print('getitem:', item, self) # 输出信息
1279 # 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
1280 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
1281 temp = MyDict() # 新建的dict: temp
1282 super().__setitem__(item, temp) # 赋值a[1] = temp
1283 return temp # 返回temp 使得temp[2] = value有效
1284 return super().__getitem__(item) # 如果a[1]存在 则直接返回a[1]
1285 # 例子:
1286 test = MyDict()
1287 test[0] = 'test'
1288 print(test[0])
1289 test[1][2] = 'test1'
1290 print(test[1][2])
1291 test[1][3] = 'test2'
1292 print(test[1][3])
1293
1294 #-- Python中的多维数组
1295 lists = [0] * 3 # 扩展list，结果为[0, 0, 0]
1296 lists = [[]] * 3 # 多维数组，结果为[[], [], []]，但有问题，往下看
1297 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
1298 lists = [[] for i in range(3)] # 多维数组，结果为[[], [], []]
1299 lists[0].append(3) # 结果为[[3], [], []]
1300 lists[1].append(6) # 结果为[[3], [6], []]
1301 lists[2].append(9) # 结果为[[3], [6], [9]]
1302 lists = [[[] for j in range(4)] for i in range(3)] # 3行4列，且每一个元素为[]