各类推导式
# 列表推导式
# 列表推导式是python中一种独特的数据处理方式，用于过滤和转换数据
# 格式：[表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式]]
# 列表推导式中存在两个名词，列表和推导式（解析式）
# 返回值是列表
# 列表推导式中定义的都是局部变量
# 实例1
# 通过for循环编写
my_list = [1, 2, 3]
new_list = []
for i in my_list:
new_list.append(i * 2)
print(new_list)
# 通过列表推导式编写
n_list = [i * 2 for i in my_list]
print(n_list)
# 在推导式中加入if
nn_list = [i * 2 for i in my_list if i > 1]
print(nn_list)
# 优化两层for循环（列表推导式支持两层for循环）----按照需求可以无限套娃
nnn_list = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)]
print(nnn_list)
nnn_list1 = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3) if y > 1 and x > 1]
print(nnn_list1)
# 嵌套结构的列表推导式
nnn_list2 = [y * 4 for y in [x * 2 for x in range(3)]]
# 作用1：用于数据转换
nnn_list3 = [x * 2 for x in my_list] # 将原数据中的值翻倍
# 作用2：用于数据筛选
nnn_list4 = [x for x in my_list if x > 1] # 将原数据中小于1的过滤
# 字典推导式
# 格式：{键：值 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式]}
# 作用1：通过递归创建字典
my_dic = {key: value for key in range(3) for value in range(4)}
print(my_dic) # 此时需要注意的是字典中不能出现同名的 key，第二次出现就把第一个值覆盖掉
# 作用2：遍历一个具有键值关系的可迭代对象(将其转换为字典)
my_tuple_list = [('name', '橡皮擦'), ('age', 18), ('class', 'no1'), ('like', 'python')]
my_dic1 = {key: value for key, value in my_tuple_list}
print(my_dic1)
# 元组推导式(生成器语法,产生的对象是一个生成器对象)
my_tuple = (i for i in range(3))
print(my_tuple)
# 集合推导式
my_set = {value for value in 'hellowworld'}
print(my_set)
三元表达式
# 三元表达式
# python中没有其他语言的三元表达式相关说法，但是有类似的语法，在python中，三元表达式是一种语法结构，一般被python开发者叫做条件表达式
# 结构：表达式（1）为True执行语句 if条件表达式（1） else 表达式（1)为False执行语句
# 作用1：简化if语句
age = 20
cv = '成年' if age > 18 else '未成年'
print(cv)
# 作用2：返回多个条语句
cv1 = '成年', '大于18' if age >= 18 else '小屁孩'
print(cv1) # 返回对象是一个元组，中间用逗号隔开
# 进阶1：在函数内部使用三元表达式
def demo(num):
return True if num % 2 == 0 else False
if demo(2):
print('您输入的是一个2的倍数')
# 进阶2：三元表达式用于列表递推式
li = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
new_list = [i if i % 2 == 0 else None for i in li]
print(new_list) # 将原列表中奇数替换为None
# 进阶3：三元表达式与lambda(匿名函数)
max = lambda a, b: a if a > b else b
r = max(10, 18)
print(r)
# 练习题：使用三元组表达式统计偶数个数
pi = [3, 14, 15, 9, 26, 5, 35, 8, 97, 932]
x = 0
num = [x for x in pi if x%2 == 0]
print(len(num))
断言
# 断言
# Python 断言，即 Python assert 语句，简单理解就是简易版的 if 语句，
# 用于判断某个表达式的值，结果为 True，程序运行，否则，程序停止运行，抛出 AssertionError 错误。
# 格式：assert 表达式
# 案例：在游戏中是指一个18禁的功能
def demo(age):
assert age >= 18, "对不起你进步来"
print("玩得开心")
# 应用：断言是为了告知 开发人员 ，你写的程序发生异常
def some():
my_list = []
return my_list
def func():
ret = some()
assert len(ret) == 18, "列表元素数量不对"
# 不要用断言验证用户的输入，这是因为 python 通过命令行运行时，如果增加 -O 标识，断言就被全局禁止了，你的所有验证就都丢失了。
上下文管理器
# 背景
# 文件操作、数据库操作都需要在程序执行完毕进行清理工作
# 很多时候我们经常忘记手动关闭
# 因此python集成了一种自动操作，例如文件使用后自动释放资源
# with as 被称为上下文管理器，在python中实现自动分配并释放资源
# 结构：with 表达式 [as 指定一个变量名]:
# 其中[]中的内容可以省略，如果使用表示将前文表达式的结果保存到一个变量中
# 案例：文档操作
# 在不使用上线文管理器的时候
file = open(r'')
data = file.read()
file.close()
# 使用上下文管理器的时候
with open(r'') as file:
data = file.read()
异常捕捉
# 异常捕获
# 程序异常，就是bug，在python中通过try，except来捕捉
# 这样可以避免程序被强制终止
# 案例
num = 20
num1 = 0
try:
nun = num / num1
except ZeroDivisionError:
print("除数不能为0")
# 在 except 后面是异常对象，该异常对象我们设置为 ZeroDivisionError 这是因为已经知道是会出现这个异常，如果在编码过程中不知道会出现哪种异常，依旧会出现错误。
num2 = 'abv'
try:
nsaa = num / num2
except TypeError:
print('类型错误')
# 该种写法在书写的时候需要预先知道会提示哪种异常，如果异常不清楚那可以省略异常对象，直接使用下述代码即可。
try:
nsaa = num / num2
except:
print('错误')
# try except else语句
# 在 try … except 语句后面可以增加一个 else 语句，该语句表示的含义可以按照如下描述进行理解，当出现异常的时候执行 except 语句中的代码，当无异常执行 else 语句代码。
num1 = 20
num2 = 1
try:
num3 = num1 / num2
except ZeroDivisionError:
print("除数不可以为 0 ")
except TypeError:
print("除数类型不对")
else:
print("无异常，会被执行")
# try … except 语句还可以和 finally 语句配合
# finally 语法需要与 try 语句配合使用，无论是否有异常出现都会执行该语句内容
num1 = 20
num2 = 1
try:
num3 = num1 / num2
except ZeroDivisionError:
print("除数不可以为 0 ")
except TypeError:
print("除数类型不对")
else:
print("无异常，会被执行")
finally:
print('最终会被执行')
字符串对象方法
# 字符串对象的方法
# 在python中有个说法就是万物皆可对象，字符串也有一些内置方法
my_str = "abcd"
a = my_str.find('糖') # 返回位置
new_my_str = my_str.title() # 首字母大写
new_my_str1 = my_str.upper() # 所有大写
new_my_str2 = my_str.lower() # 所有小写
new_my_str3 = my_str.count('a') # 计数
lamdba
# lambda 匿名函数
# 定义他的时候，没有具体的名称，一般用来快速定义单行函数
# 表达式lambda[参数列表]：表达式
fun = lambda x: x + 1
# 作用1：降低代码的可读性
print((lambda x: x + 1)(1))
# 作用2：将lambda表达式赋值给一个变量，然后调用变量
func = lambda a: a ** 2
print(func(2))
# 作用3：将lambda赋值给其它函数，从而替换函数功能
# 一般这种情况是为了屏蔽一些功能，例如屏蔽内置函数
sorted = lambda *args: None
x = sorted([3, 2, 1])
print(x)
# 作用4：将lamdba表达式作为参数传个其他函数
my_list = [(1, 2), (3, 1), (4, 0), (11, 4)]
my_list.sort(key=lambda x: x[1])
# my_list 变量调用 sort 函数，参数 key 赋值了一个 lambda 表达式，
# 该式子表示依据列表中每个元素的第二项进行排序。
print(my_list)
# 作用5：将lambda表达式应用到filter\map\reduce高阶函数中
# 作用6：将lambda表达式应用在函数的返回值里面(闭包(Closure)编程)
def funq(n):
return lambda x: x + n
new_func = funq(10)
print(new_func(110))
python路径问题
# python的路径问题
# 相对路径：‘.’表示当前文件夹‘..’表示上层文件夹
import os
print(os.getcwd()) # 获取当前绝对路径
# abspath 方法需要一个参数 path，即一个路径，基于该路径在返回绝对路径。
# 例如通过该代码返回 当前目录指定文件的绝对路径
ret = os.path.relpath(r"C:\\")
print(ret)
# 路径检查方法
# exists(path) 如果 path 文件或文件夹存在返回 True，否则返回 False；
# isabs(path) path 是绝对路径返回 True，否则返回 False；
# isdir(path) path 是文件夹返回 True，否则你懂；
# isfile(path) path 是文件返回 True。
# 目录操作
# mkdir(path) 创建目录；
# rmdir(path) 删除目录；
# chdir(path) 切换当前工作目录到 path；
# remove(path) 删除文件，注意如果 path 是一个目录，删除会报错，权限不足，删除目录请使用 rmdir。
# 获取文件大小 os.path.getsize()
# 获取指定目录下面的所有内容 os.lsitdir()
# 读取文件
file = r''
f = open(file, encoding='utf-8')
read_str = f.read()
f.close()
# 逐行读取文件内容
f = open(file, encoding='utf-8')
for line in f:
print(line, end='')
data = f.readlines() # 封装好的逐行读取
f.close()
# with上下文
# with open(待打开文件) as 文件对象：
# 文件操作代码块
file = r''
with open(file, encoding='utf-8') as f:
read_is = f.read()
print(read_is)
# 写入文件
# 文件对象.write(待写入内容)
# 文件地址，注意提前在当前目录新建一个 test.txt 文件
file = "test.txt"
# 打开文件
with open(file, mode="w", encoding="utf-8") as f:
# 写入文件内容
f.write("我是即将被写入的内容")
# 文件复制
# 使用该模块中 shutil 对象的 copy 方法可以对文件进行复制操作
# shutil.copy(旧文件,新文件)
# 目录复制
# copytree 方法语法格式与 copy 一致，只不过该方法是用来复制目录的，如果目录下面有子目录或文件一起复制。
# shutil.move(旧文件，新文件)
# 移动文件一定要确保旧文件存在，移动之后旧文件将移动到新文件位置。
# 使用 move 方法可以修改文件名，在移动文件的过程中，如果新旧文件名称不一致，可实现移动文件并重命名的效果。
# 使用 move 方法还可以移动目录，移动目录时会将该目录下的所有文件一起移动。当然如果新旧目录名称不一致，还可以实现移动目录并重命名的效果
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