python

整型

浮点型

字符串

布尔值

数据类型

占位符 替换内容%d 整数%f 浮点数%s 字符串%x 十六进制整数

占位符

字符串和编码

Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

list

因为tuple不可变，所以代码更安全。

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改

tuple

list和tuple

if添加一个else语句

elif是else if的缩写

if <条件判断1>:    <执行1>elif <条件判断2>:    <执行2>elif <条件判断3>:    <执行3>else:    <执行4>

计算机之所以能做很多自动化的任务，因为它可以自己做条件判断。

条件判断

n = 1while n <= 100:    print(n)    n = n + 1print('END')

循环

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

dict

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

set

dict和set

python基础

绝对值的函数abs

max函数

>>> int('123')123>>> int(12.34)12>>> float('12.34')12.34>>> str(1.23)'1.23'>>> str(100)'100'>>> bool(1)True>>> bool('')False

数据类型转换

>>> a = abs # 变量a指向abs函数>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数1

函数名其实就是指向一个函数对象的引用

调用函数

def my_abs(x):    if x >= 0:        return x    else:        return -x

子主题

在Python中，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。

pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。

if age >= 18:    pass

空函数

允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：

参数检查

返回多个值

定义函数

默认参数必须指向不变对象！

def calc(*numbers):    sum = 0    for n in numbers:        sum = sum + n * n    return sum

可变参数

关键字参数

命名关键字参数

参数组合

函数参数

递归函数

函数

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

切片

可以看出，Python的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。

迭代

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

列表生成

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

生成器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

迭代器

高级特性

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。

map

reduce

Python内建了map()和reduce()函数。

map/reduce

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

filter

sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序

sorted

高阶函数

def lazy_sum(*args):    def sum():        ax = 0        for n in args:            ax = ax + n        return ax    return sum

函数作为返回值

全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。

>>> f1()9>>> f2()9>>> f3()9

注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。

返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

def inc():    x = 0    def fn():        # nonlocal x        x = x + 1        return x    return fnf = inc()print(f()) # 1print(f()) # 2

使用闭包时，对外层变量赋值前，需要先使用nonlocal声明该变量不是当前函数的局部变量。

闭包

返回函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

匿名函数

>>> def now():...     print('2015-3-25')...>>> f = now>>> f()2015-3-25

由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。

装饰器

Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。

简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。

偏函数

函数式编程

导入sys模块后，我们就有了变量sys指向该模块，利用sys这个变量，就可以访问sys模块的所有功能。

import sys

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，比如_abc，__abc等；

在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。

Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。

使用模块

在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。

三方模块

模块

面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。

类和实例

在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。

访问限制

在OOP程序设计中，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）。

继承和多态

当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

获取对象信息

由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。

实例属性和类属性

面向对象编程

面向对象高级编程

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。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。

import loggingdef foo(s):    return 10 / int(s)def bar(s):    return foo(s) * 2def main():    try:        bar('0')    except Exception as e:        logging.exception(e)main()print('END')

Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息

# err_raise.pyclass FooError(ValueError):    passdef foo(s):    n = int(s)    if n==0:        raise FooError('invalid value: %s' % s)    return 10 / nfoo('0')

抛出错误

单元测试

错误、调式和测试

读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。

for line in f.readlines():    print(line.strip()) # 把末尾的'\'删掉

文件读写

>>> from io import StringIO>>> f = StringIO()>>> f.write('hello')5>>> f.write(' ')1>>> f.write('world!')6>>> print(f.getvalue())hello world!

>>> from io import StringIO>>> f = StringIO('Hello!\Hi!\Goodbye!')>>> while True:...     s = f.readline()...     if s == '':...         break...     print(s.strip())...Hello!Hi!Goodbye!

很多时候，数据读写不一定是文件，也可以在内存中读写。

>>> from io import BytesIO>>> f = BytesIO()>>> f.write('中文'.encode('utf-8'))6>>> print(f.getvalue())b'\\xe4\\xb8\\xad\\xe6\\x96\\x87'

>>> from io import BytesIO>>> f = BytesIO(b'\\xe4\\xb8\\xad\\xe6\\x96\\x87')>>> f.read()b'\\xe4\\xb8\\xad\\xe6\\x96\\x87'

StringIO操作的只能是str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO。

StringIO和BytesIO

如果我们要操作文件、目录，可以在命令行下面输入操作系统提供的各种命令来完成。比如dir、cp等命令。

>>> import os>>> os.name # 操作系统类型

操作文件

IO编程

进程和线程

常用内建模块

第三方模块

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