用了好久python,还没有完整看过官方的tutorial,这几天抽空看了下,还是学到些东西
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Table of Contents
1 课前甜点
- Python 代码通常比 C 系语言短的原因
- 高级数据类型允许在一个表达式中表示复杂的操作
- 代码块的划分是按照缩进
- 不需要预定义变量
2 使用 Python 解释器
2.1 调用解释器
- EOF unix C-d windows C-z
- 执行 Python 代码 python -c command [arg]
- 把 Python 模块当脚本使用 python -m module [arg]
- 执行脚本后进入交互模式 python -i 1.py
2.1.1 传入参数
- sys.argv sys.argv[0] 是程序名
2.1.2 交互模式
2.2 解释器的运行环境
2.2.1 源文件的字符编码
- 默认编码就是 utf-8 必须放在第一行或者 UNIX “shebang” 后
3 Python 的非正式介绍
- 注释 #
3.1 Python 作为计算器使用
3.1.1 数字
- 除法 / 永远返回浮点数类型 // floor division
- 乘方 **
- 交互模式下,上一次被执行显示的表达式的值会被保存在 _
- Python 内置对复数的支持 3+5j
3.1.2 字符串
- 原始字符串
- 三重引号会自动包含换行,可以在行尾加反斜杠防止换行
- 相邻的两个字符串字面值会自动连接到一起
- 通过索引取得的单个字符是一个长度为一的字符串
- 切片中越界索引会被自动处理
- Python 中字符串是不可修改的,如果需要一个不同的字符串,应当新建一个 a = “heheda” b = a[:-1] + “b”
3.1.3 列表
- 列表的切片都返回一个新列表
- 列表支持使用 + 拼接其他列表
-
可以给列表切片赋值,这样可以改变列表大小,甚至清空整个列表
a = [1, 2, 3, 4]
a[1:3] = [4, 5]
a[:] = []
3.2 走向编程的第一步
3.2.1 多重赋值
3.2.2 print
print 会在多个参数间加空格可以传入 end 参数指定结尾替换换行的字符串
4 其他流程控制工具
4.1 if 语句
- 输入 aa = input(“input: ”)
- if if elif else
4.2 for 语句
- Python 中的 for 是对任意序列进行迭代
-
如果在循环内需要修改序列中的值,推荐先拷贝一份副本
words = ['aaa', 'bbb', 'ccccccc']
for w in words[:]:
if len(w) > 5:
words.insert(0, w)
4.3 range() 函数
- range(0, 10, 3) 0, 3, 6, 9
-
以序列的索引迭代
a = ['a', 'b', 'c']
for i in range(len(a)):
print(i, a[i]) for i, v in enumerate(a):
print(i, v) - range() 返回的不是列表,是一个可迭代对象
4.4 break 和 continue 语句,以及循环中的 else 子句
- else 子句 else 子句会在未执行 break,循环结束时执行
4.5 pass 语句
- pass 通常用于创建最小的类 class MyEmptyClass: pass
- pass 也用于写代码时作为函数或条件子句体的占位符,保持在更抽象的层次上思考
4.6 定义函数
- 文档字符串
- 全局变量和外部函数的变量可以被引用,但是不能在函数内部直接赋值
- 函数的重命名机制
- 没有 return, 函数会返回 None
- 列表方法 append() 比 + 效率高
4.7 函数定义的更多形式
4.7.1 参数默认值
- in 测试一个序列是否包含某个值
- 默认值时在定义过程中在函数定义处计算的,而不是调用时
-
默认值只执行一次,如果是可变对象,比如列表,就可以在后续调用之间共享默认值类似于 c 中的静态变量
def f(a, L=[]):
print(a)
L.append(a)
print(L) f(1)
f(2)
f(3)
f(4)
4.7.2 关键字参数
- 关键字参数必须在位置参数后
- 形参 * **
4.7.3 任意的参数列表
- 任意的参数列表 *args 一般位于形式参数列表的末尾,只有关键字参数能出现在其后
4.7.4 解包参数列表
- 使用* 从列表或元组中解包参数 args = [3, 6] range(*args)
- 使用** 从字典解包参数
4.7.5 Lambda 表达式
-
闭包
def make_incrementor(n):
return lambda x: x + n f = make_incrementor(33)
f(0) -
传递一个函数作为参数
pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
4.7.6 文档字符串
- 一些约定第一行简要描述对像的目的,大写字母开头,句点结尾第二行空白,后面几行是一个或多个段落,描述调用约定,副作用等
4.7.7 函数标注
-
标注不会对代码有实质影响,只是给人看
def f(ham: str, eggs: str = "eggs") -> str:
print(f.__annotations__)
return ham + ' and ' + eggs
4.8 小插曲: 编码风格
- 使用 4 空格缩进,而不是制表符
- 一行不超过 79 个字符(可以在较大显示器并排放置多个代码文件)
- 使用空行分割函数和类,以及函数内的较大的代码块
- 尽量把注释放到单独的一行
- 使用文档字符串
- 在运算符前后和逗号后使用空格
- 函数和类命名应使用一致规则类 UpperCamelCase 函数 lowercasewithunderscores
- 一般不另外设置代码的编码
- 不要在标识符中使用非 ASCII 字符
5 数据结构
5.1 列表的更多特性
- 列表对象方法的清单 list.append(x) list.extend(iterable) list.insert(i, x) list.remove(x) list.pop([i]) list.clear() list.index(x[, start[, end]]) list.count(x) list.sort(key=None, reverse=False) list.reverse() list.copy()
5.1.1 列表作为栈使用
- list.append(x) list.pop()
5.1.2 列表作为队列使用
-
在列表开头插入或弹出元素很慢
from collections import deque
queue = deque(['aaa', 'bbb', 'ccc'])
queue.append('ddd')
queue.popleft()
5.1.3 列表推导式
- for 循环后,循环变量还存在
- 列表推导式中,for 和 if 顺序和展开形式的顺序是一致的
- 如果表达式是一个元组,需要加括号
5.1.4 嵌套的列表推导式
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
print(list(zip(a, b)))
5.2 del 语句
- del 可以删除指定索引的元素
- del 可以删除切片指定的范围
- del a[:]
- del a
5.3 元组和序列
- 元组通常包含不同种类的元素,列表的元素一般是同种类型
- 空元组可以直接被一对圆括号创建
- 元组输入时圆括号可有可无
5.4 集合
- set()
- 集合操作 a | b a - b a & b a ^ b
- 集合推导式 a = {x for x in ’abcdedd’ if x not in ’abc’}
5.5 字典
- 只要不包含不可变对象,都可以作为键
5.6 循环的技巧
- 字典循环时,可以用 items() 方法把关键字和值同时取出
- 序列循环时,可以用 enumerate()函数将索引和值同时取出
- 要同时在多个序列中循环时,可以用 zip()函数
- 如果要逆向一个序列,可以使用 reversed()函数
- sorted()函数可以返回一个新的排好序的序列
- 在循环时想修改列表内容,最好创建新列表
5.7 深入条件控制
- in 和 not in
- is 和 is not 比较是不是同一个对象
- 比较操作可以传递
5.8 比较序列和其他类型
- 序列也可以比较
6 模块
- 如果经常使用某个导入的函数,可以赋值给一个局部变量重命名
6.1 更多有关模块的信息
-
几种导入方式
from fibo import fib, fib2
from fibo import *
import fibo as fib
from fibo import fib as fibonacci - 每个模块在每个解释器会话中只被导入一次,如果更改了模块,要重新启动解释器或 import importlib importlib.reload(module)
6.1.1 以脚本的方式执行模块
- 如果直接执行脚本,_name__ 被赋值为_main__
6.1.2 模块搜索路径
- 搜索路径
- 内置模块
- sys.path 给出的目录列表
- 包含输入脚本的目录
- PYTHONPATH
- 取决于安装的默认设置
6.1.3 “编译过的”Python 文件
- python3 会把 pyc 统一放在_pycache_下 python2 是放在源文件同目录下
- pyc 和 py 文件运行速度是一样的,只是 pyc 的载入速度更快
6.2 标准模块
- sys.ps1 sys.ps2 用于定义交互模式下的提示符
6.3 dir() 函数
- dir 用于查找模块定义的名称
- 如果没有参数,dir 会列出当前定义的名称
- dir 不会列出内置函数和变量,他们定义在标准模块 builtins
6.4 包
- 包是一种通过用“带点号的模块名”来构造 Python 模块命名空间的方法
- _init_.py 中可以执行包的初始化代码或设置_all__ 变量
- 一些导入方式
- 导入模块 import a.b.c 使用时要使用全名 from a.b import c 可以直接用 c from a.b.c import d 可以直接用 d
6.4.1 从包中导入*
- 导入一个包时会参考它 init.py 内_all__ 列表的内容
6.4.2 子包参考
- 相对导入 from . improt echo from .. import formats from ..filters import equalizer
- 相对导入时基于当前模块的名称进行导入的,所以主模块必须用绝对导入
6.4.3 多个目录中的包
7 输入输出
7.1 更漂亮的输出格式
- 一些格式化输出方式 aa = ’a test’ b = f’hehe {aa}’ ’{gg}’.format(aa)
- str() 返回人类可读的值的表示
- repr() 生成解释器可读的表示
7.1.1 格式化字符串文字
- 一些示例 print(f’value {math.pi:.3f}.’) print(f’{name:10} {num:10d}’) print(f’{animal!r}’) # !a ascii() !s str() !r repr()
7.1.2 字符串的 format() 方法
7.1.3 手动格式化字符串
- rjust() ljust() center()
7.1.4 旧的字符串格式化方法
- %
7.2 读写文件
- 最好使用 with
7.2.1 文件对象的方法
- 常用方法列表 f.read() f.readline() f.write() f.tell() f.seek(5) f.seek(-3,2) # 0 start 1 current 2 end
- 遍历行 for line in f: pass
7.2.2 使用 json 保存结构化数据
- 常用方法 jons.dumps([1, ’a’, 2]) json.dump(x, f) x = json.load(f)
8 错误和异常
8.1 语法错误
8.2 异常
8.3 处理异常
- else 子句必须放在 except 后
8.4 抛出异常
- 在 except 处理时可以 raise 抛出异常
8.5 用户自定义异常
- 自定义异常一般只是提供一些属性
8.6 定义清理操作
- finally 子句
8.7 预定义的清理操作
- with 语句
9 类
9.1 名称和对象
- Python 中,多个变量可以绑定到一个对象,对于可变对象,表现得类似于指针
9.2 Python 作用域和命名空间
9.2.1 作用域和命名空间示例
-
关于 nonlocal global 的用法
def do_local():
spam = "local spam" def do_nonlocal():
nonlocal spam
spam = "nonlocal spam" def do_global():
global spam
spam = "global spam" spam = "test spam"
do_local()
print("After local assignment:", spam)
do_nonlocal()
print("After nonlocal assignment:", spam)
do_global()
print("After global assignment:", spam) scope_test()
print("In global scope:", spam)
输出结果 After local assignment: test spam After nonlocal assignment: nonlocal spam After global assignment: nonlocal spam In global scope: global spam
9.3 初探类
9.3.1 类定义语法
9.3.2 类对象
- 类对象支持两种操作: 属性引用和实例化
- _doc__ 文档字符串
9.3.3 实例对象
- 实例对象的唯一操作是属性引用
- 两种属性名称: 数据属性和方法
- 数据属性不需要声明,在第一次赋值时产生
9.3.4 方法对象
-
区分方法对象和函数对象
class TestClass:
def kk(self):
print('aaa') bb = TestClass()
bb.kk()
TestClass.kk(bb)
9.3.5 类和实例变量
9.4 补充说明
9.5 继承
- isinstance(obj, int)
- issubclass(bool, int)
9.5.1 多重继承
- 搜索的顺序是深度优先,从左到右
9.6 私有变量
- 通过约定,下划线开头的名称
9.7 杂项说明
-
定义空类,简单实现将命名数据捆绑在一起
class Employee:
pass johb = Employee()
john.name = "peter"
john.dept = "computer lab" - 实例方法对象具有的属性 m._self__ 带有 m 方法的实例对象 m._func__ 该方法对应的函数对象
9.8 迭代器
- for 的机制
- for 会用 iter() 函数调用容器内的_iter_()方法
- 此方法会返回一个定义了_next_()方法的对象
- 调用 next() 函数,会调用上一步返回对象的_next_()方法
- 当元素用尽时,_next_()会引发 StopIteration 异常
- 给自己的类添加迭代器行为
- 定义_iter__ 方法,返回 self
-
定义_next__ 方法,返回一个改变引用所指的对象,同时设置条件,遍历完 raise StopIteration
class Reverse:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data) def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
9.9 生成器
- 写法类似标准函数,但是返回不用 return,用 yield
- 生成器会自动创建_iter_()和_next_(),生成器终结时会自动引发 StopIteration
9.10 生成器表达式
- 生成器表达式被设计用于生成器将立即被外层函数所使用的情况 sum(i*i for i in range(10))
10 标准库简介
10.1 操作系统接口
- import os os.getcwd() os.chdir() os.system
- 对于日常文件和目录管理任务,shutil 模块提供了更易于使用的更高级模块 shutil.copyfile() shutil.move()
10.2 文件通配符
- import glob 提供了在一个目录中使用通配符搜索文件列表的函数 glob.glob(’*.py’)
10.3 命令行参数
- import sys print(sys.argv)
-
argparse
import argparse
from getpass import getuser
parser = argparse.ArgumentParser(description='An argparse example.')
parser.add_argument('name', nargs='?', default=getuser(), help='The name of someone to greet.')
parser.add_argument('--verbose', '-v', action='count')
args = parser.parse_args()
greeting = ["Hi", "Hello", "Greetings! its very nice to meet you"][args.verbose % 3]
print(f'{greeting}, {args.name}')
if not args.verbose:
print('Try running this again with multiple "-v" flags!')
10.4 错误输出重定向和程序终止
- sys.std sys.stdin sys.stdout sys.stderr.write(’wrong’)
- 终止脚本 sys.exit()
10.5 字符串模式匹配
- import re re.findall(r’\bf[a-z]*’, ’which foot or hand fell fastest’) re.sub(r’(\b[a-z]+) \1’, r’\1’, ’cat in the the hat’) ’cat in the hat’
- 当只需要简单的功能时,首选字符串方法
10.6 数学
- math 提供了对浮点数的低层 C 库函数的访问
- import math math.cos(math.pi / 4) math.log(1024, 2)
- random random.choice([’a’, ’b’, ’c’]) random.sample(range(100), 10) # 选 10 个样本出来 random.random() # 0 到 1 的随机数 random.randrange(5) # 从 range(5) 选
- import statistics statistics.mean() # 平均值 statistics.median() # 中位数 statistics.variance() # 方差
10.7 互联网访问
-
urllib.request
from urllib.request import urlopen with urlopen('http://www.baidu.com') as response:
for line in response:
line = line.decode('utf-8')
if 'EST' in line or 'EDT' in line:
print(line) -
smtplib
import smtplib
server = smtplib.SMTP('localhost')
server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',
"""To: jcaesar@example.org
From: soothsayer@example.org Beware the Ides of March.
""")
server.quit()
10.8 日期和时间
-
datetime
# dates are easily constructed and formatted
from datetime import date
now = date.today()
now
# datetime.date(2003, 12, 2)
now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
# '12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.' # dates support calendar arithmetic
birthday = date(1964, 7, 31)
age = now - birthday
age.days
#
10.9 数据压缩
-
zlib
import zlib
s = b'witch which has which witches wrist watch'
len(s) t = zlib.compress(s)
len(t) zlib.decompress(t) zlib.crc32(s)
10.10 性能测量
- timeit 快速测试小段代码
>>> from timeit import Timer >>> Timer(’t=a; a=b; b=t’, ’a=1; b=2’).timeit() 0.57535828626024577 >>> Timer(’a,b = b,a’, ’a=1; b=2’).timeit() 0.54962537085770791
- Profile
import cProfile, pstats, io
from pstats import SortKey
import hashlib
import time pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
data = "你好"
for i in range(10000): m = hashlib.md5(data.encode("gb2312")) time.sleep(2)
pr.disable()
s = io.StringIO()
sortby = SortKey.CUMULATIVE
ps = pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats(sortby)
ps.print_stats()
print(s.getvalue())
10.11 质量控制
-
doctests 可以验证文档字符串中嵌入的测试
def average(values):
"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers. >>> print(average([20, 30, 70]))
40.0
"""
return sum(values) / len(values) import doctest
doctest.testmod() # automatically validate the embedded tests -
unittest
import unittest class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase): def test_average(self):
self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
average([])
with self.assertRaises(TypeError):
average(20, 30, 70) unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests
10.12 自带电池
- xmlrpc.client xmlrpc.server
- json
- csv
- xml.etree.ElementTree xml.dom xml.sax
- sqlite3
- gettext locale codecs
11 标准库简介 – 第二部分
- 本部分介绍的是专业编程需要的更高级的模块,很少用在小脚本中
11.1 格式化输出
- reprlib 用于缩略显示大型或深层嵌套的容器对象 >>> reprlib.repr(set(’supercalifragilisticexpialidocious’))
“{‘a’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, …}”
- pprint 美化输出版 print
- textwrap 格式化文本段落,适应给定的屏幕宽度 print(textwrap.fill(doc, width=40))
11.2 模板
- from string import Template
>>> t = Template(’${village}folk send $$10 to $cause.’) >>> t.substitute(village=’Nottingham’, cause=’the ditch fund’) ’Nottinghamfolk send $10 to the ditch fund.’
11.3 使用二进制数据记录格式
- struct 模块的 pack() unpack()
11.4 多线程
- threading
11.5 日志记录
- logging
11.6 弱引用
- weakref 可以不必创建引用就能跟踪对象
11.7 用于操作列表的工具
- from array import array
- from collections import deque
- import bitset
- from heapq import heapify, heappop heappush
11.8 十进制浮点运算
- from decimal import * 可以提供足够的精度,也能满足浮点数的相等性
12 虚拟环境和包
12.1 概述
12.2 创建虚拟环境
- venv
12.3 使用 pip 管理包
- pip 常用命令 pip search xxx pip install novas pip install requests==2.6.0 pip install –upgrade requests pip show requests pip list pip freeze > requirements.txt pip install -r requirements.txt
13 接下来?
14 交互式编辑和编辑历史
14.1 Tab 补全和编辑历史
- python3 解释器已经有 tab 补全了
- 默认配置,编辑历史会被保存在 home 目录 .pythonhistory
14.2 默认交互式解释器的替代品
- ipython
15 浮点算术
16 附录
Author: cat
Created: 2019-11-01 Fri 17:48