大B哥要搞艺术

设计模式是面向对象编程中的经典解决方案，遵循六大基本原则：开闭原则、里氏代换原则、依赖倒转原则、接口隔离原则、迪米特法则和合成复用原则。这些原则旨在提高代码的可扩展性、可维护性和复用性。设计模式分为三大类：创建型模式（如工厂、单例模式）、结构型模式（如适配器、装饰器模式）和行为型模式（如观察者、策略模式），共23种常见模式。它们通过抽象化和解耦，帮助开发者构建灵活、高效的软件架构。

模拟用户操作路径（如 Web 页面点击、API 调用链），验证系统整体功能。适合验证核心业务流程（如用户注册 - 登录 - 下单），但需控制用例数量（执行耗时较长）。在 Python 开发中，测试不仅是 "找 Bug" 的手段，更是保障代码质量、降低维护成本的核心工程实践。当单元测试通过后，需验证模块间交互（如 API 调用、数据库操作、第三方服务依赖）。：优先选择 pytest，语法简洁、扩展性强，是 Python 社区主流测试框架。），包含用户注册、登录功能，依赖数据库操作（丰富插件（参数化、覆盖率）

例如，在一个电商系统中，订单处理模块与支付模块通过接口进行交互，支付模块可以随时替换为不同的支付提供商实现，只要它遵循订单处理模块所期望的接口规范，整个系统的其他部分无需进行大规模改动。例如，在编写一个数据处理接口时，可以根据输入数据的类型在运行时动态选择不同的处理函数，而不需要事先定义大量的静态类型检查。Python 凭借其卓越的灵活性、丰富的库资源以及简洁易读的语法，在接口编程领域占据了重要地位，广泛应用于各类项目开发中，从 Web 应用到数据处理，再到自动化测试等场景。一、接口编程基础概念​。

TCP 提供可靠的、面向连接的通信，适合对数据准确性要求高的应用，如文件传输、网页浏览等。UDP 则是无连接的，速度快但不保证数据的可靠传输，常用于实时性要求高的场景，如视频流、音频流。Python 丰富的库，如 BeautifulSoup 用于解析 HTML 和 XML 文档，Scrapy 用于构建大型爬虫项目，使得编写网络爬虫变得相对容易。Python 的分布式计算框架，如 Celery，可用于实现分布式任务队列，将复杂的任务分配到多个节点上并行处理，提高系统的处理能力和效率。（二）丰富的网络库​。

python常见的异步方式主要是使用asyncio模块。

本篇介绍了python多线程并发编程。

本篇介绍python并发编程中多进程的方法

pymysql

标准库模块 re模块方法# 将正则表达式样式编译成一个正则对象。一般用于多次使用正则对象的场景pattern# 扫描string字符串并查找符合patten样式的第一个位置，返回对应的 Match 结果，否则返回 None# 如果string开头的零个或多个字符与正则表达式pattern匹配，返回对应的 Match 结果，否则返回 None# 整个string余表达式patten样式匹配，返回对应的 Match 结果，否则返回 None。

文本字符串处理也是常见的通用的处理方式，主要包括拼接、剪切、查找、匹配等。

json格式是一种很便捷常用的数据格式，python的json宝也能很好的支持json格式文件的读取和数据处理。

本篇简述python文本处理相关内容。

封装、继承和多态。类的实例化与操作类的继承抽象多态可以借助关键字传参实现

python内置函数

说实话，python的有关专栏和总结，前人大牛们已经写了很多了，我也倍感压力。不过倒不是因为想要超越大牛，而是这些内容，平时用的都是信手拈来的东西，可是真正去写的时候，才发现平时用的都是皮毛，甚至有些都是不规范不建议的，更有至于一些基础知识甚至都没有见过用过。对于本专栏和我而言，我也是希望做下调整，专栏的边写目的不再是仅仅记录总结与学习，而是想通过前两部分的学习，打下扎实的理论基础后，进行第三部分和第四部分的拓展实践，我是预想能够在后面接触到人工智能或机器学习这部分，追追时髦。也许会专门另开个专栏。

以 def 关键字定义函数名函数名可以包含数字、字母、下划线函数名后需要指定函数参数，括号“()”括起来，传参可以为空参数列表后，以冒号开始函数体函数体需要缩进return 0。

python程序代码可以由多个逻辑行组成，虽然可以支持一行代码写完程序，但是极不推荐。

标准数据类型：数字、字符串、列表、字典、元组。

两者主要区别是，编译安装的python，会和操作系统的内置库兼容，尤其是动态链接等工具，例如ld。这个在少数场景会碰到，其他的没多大区别了。浏览器打不开，这一篇内容晚点再更新吧。

python系列专题启动