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分类专栏： python学习笔记文章标签： python学习

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这篇博客详细介绍了Python的基础知识，包括数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值、空值）、变量、字符串操作、list、tuple、条件判断和循环。接着深入到函数、高阶特性如切片、迭代、列表生成式和生成器。还涵盖了函数式编程，如高阶函数、返回函数、匿名函数、装饰器和偏函数。在模块和面向对象编程部分，讲解了类、实例、继承、多态和访问限制。最后讨论了错误处理、调试和测试的基本方法。

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python基础

数据类型

整数：在程序中的表示方法和数学上一样。
浮点数：小数，数字很大时10用e表示，例如1.23×10⁹要写成1.23e9。
字符串：用单引号’ 或双引号" 括起来的任意文本，如果字符串内部含有引号用转义字符即可（例如\’,转义字符\可以表示很多，\n表示换行，\t表示制表符，\本身也要转义，\\表示的字符是\）。
布尔值：True和False，可以用and，or，not计算。
空值：None，不可以理解为0，0是有意义的，而None就是空值。

变量

变量名必须是大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头。
变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。
常量就是不能变的变量，通常用全部大写的变量名表示常量。

字符串

在最新的Python3版本中，字符串是以Unicode编码的，即Python的字符串支持多语言。
字符串str，字节byte
格式化字符串，%s表示用字符串替换，%d表示用整数替换。如果不知道用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串。
编码内容太难了[哭]

list

list是可变的有序集合，可以随时添加和删除其中的元素，可以往list中追加元素到末尾。
len()函数可以获得list元素的个数，元素位置索引从0开始，最后一个是-1。
append()函数可以追加元素到末尾。
insert(i,p)函数可以插入元素p到任意位置i。
pop(i)可以删除i位置的元素。
list的元素也可以是另一个list。

tuple

tuple一旦初始化就不能修改，也没有append(),insert()这样的方法，因为其不可变所以更安全，能使用tuple就不用list。
如果tuple里面包含一个list，虽然list不能指向到别的元素只能是list，但是list本身内容可变。
定义一个空的tuple，写成()。
定义一个只有1个元素的tuple，必须加一个逗号,例如t=(2,)只有一个元素2的tuple。

条件判断和循环

条件判断用if语句实现，要接冒号:，后面可以加elif做更细致的判断。
一种循环是for…in…循环，依次吧list或tuple里面的元素迭代出来。
break语句可以在循环过程中直接退出循环，而continue语句可以提前结束本轮循环。

dict和set

dict字典，使用键-值（key-value）存储，查找速度非常快，一个key只能对应一个value，如果key不存在dict就会报错。
删除key用pop()的方式，其value也会一起删除。
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value，所以set中没有重复的key。
add(key)方法可以添加元素到set中。
remove(key)方法可以删除元素。

函数

调用函数：python中内置很多函数，知道函数的名称和参数就可以直接调用。
定义函数：定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
空函数:如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句，虽然pass语句什么都不做，但是可以用来当做占位符，

def nop():
    pass

参数检查：参数个数不对，系统可以自己检查，但是类型不对无法检查。
函数可以返回多个值，也就是tuple。
函数的参数除了正常的必选参数以外，还有默认参数、可变参数和关键字参数。默认参数就是把参数设置一个默认值，如果不输入其他值就是默认值。可变参数就是传入的参数个数可变，定义可变参数在参数前面加一个*即可，调用的时候不需要组装出一个list或者tuple。关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数，命名关键字参数必须传入参数名。
递归函数就是一个函数在内部调用自身本身，优点是定义简单逻辑清晰，缺点是存在栈溢出的问题（听不懂什么意思= =），可以通过尾递归防止栈溢出。

def person(name, age, *, city='Beijing', job):
    print(name, age, city, job)
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

以上，*后面的city和job是关键字参数，其中city具有默认值，调用时可以不传入city的参数，输入engineer时必须同时输入参数名job。

高级特性

切片

L[1:3]表示从索引1取到3（共两个），如果从索引0开始0可以省略L[:3]，python支持倒数切片L[-2:]表示从倒数第二个取到最后，L[-2:-1]表示从倒数第二个取到倒数第一个（只有一个）。

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']

如果L[:10:2]表示前10个每2个取一个，L[::5]表示所有的每5个取一个。

迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）
一般情况下dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

列表生成式

python内置的可以创建list的生成式
写列表生成式时，把要生成的元素放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，还可以使用两层循环（三层以上很少用）。

生成器generator

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator。
可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，但一般不会用next()而是用for循环进行迭代。
比较下面两个斐波拉契数列代码，第二个是generator，也就是说如果函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator。

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

生成器部分有点难…

函数式编程

高阶函数

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，效果就是reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
filter()函数用于过滤序列
sorted()函数可以对list进行排序，还可以接收一个key函数来实现自定义的排序

返回函数

匿名函数

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突
匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数

装饰器

看不太懂

偏函数

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义

模块

使用模块

python内置了很多模块，安装以后就可以使用很方便，导入模块用import语句。
正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，有的函数我们希望只在模块内部使用而不给被人使用，通过下划线_前缀来实现，类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用。

安装第三方模块

在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的
由于我装了pycharm这块就没仔细看 [尴尬]

面向对象编程(这部分好像有点难）

类和实例

类是抽象的模板，比如Student类
定义类是通过class关键字，class后面紧接着是类名，类名通常是大写开头的单词，如下定义了Student类

class Student(object):
    pass

定义好类以后，就可以创建实例，创建实例是通过类名+()实现的，下面bart就是student的一个实例

 bart = Student()

由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去（init前后有两个下划线）

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

访问限制

如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__
接上，name，score属性，加上下划线以后就无法从外部访问bart.__name和bart.__score了
如果外部代码要获取name和score，可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法
又要允许外部代码修改score，可以再给Student类增加set_score方法

class Student(object):
    ...

    def get_name(self):
        return self.__name
    def get_score(self):
        return self.__score
    def set_score(self, score):
        self.__score = score

继承和多态

当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）
继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能，第二个好处需要我们对代码做一点改进
可以画一下继承树

获取对象信息

判断对象类型，使用type()函数
isinstance()可以判断一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上，还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list

实例属性＆类属性

给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量
当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到
在编写程序的时候，千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是当你删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性

>>> class Student(object):
...     name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了
Student

面向对象高级编程

使用slots

正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们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
如果我们想要限制实例的属性，可以在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性
__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的

使用@property

可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性
具体怎么用没太看懂 [捂脸]

多重继承

通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能

定制方法

Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类，详情参见python官网文件定制方法

枚举类和元类

枚举类
metaclass直译为元类，先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例，因此metaclass允许你创建类或者修改类
这块要再看看==

错误、调试和测试

错误处理

在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因
python内置了一套try…except…finally…的错误处理机制
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。
如下给出一个例子：

try:
    print('try...')
    r = 10 / 0
    print('result:', r)
except ZeroDivisionError as e:
    print('except:', e)
finally:
    print('finally...')
print('END')

  5. 出错的时候，一定要分析错误的调用栈信息，才能定位错误的位置。

记录错误
抛出错误

调试

出现错误后，第1种方法就是用print()来检查错误，但坏处是以后还要删除
第2种方法是用断言assert来替代，例如下面assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。assert的好处后期可以启动Python解释器，用-O（大写字母O）参数来关闭assert。

def foo(s):
    n = int(s)
    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / n

def main():
    foo('0')

第3种方式是把print()替换为logging，logging不会抛出错误而且可以输出到文件,logging.info()就可以输出一段文本（logging是终极武器，比较好用）

import logging

s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态，但是略麻烦。
第5种方法是在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点，
最后一个是IDE功能，可以比较爽地设置断点、单步执行

单元测试

编写单元测试需要引入Python自带的unittest模块