暑期带你不走偏快速学习python 思维导图模板

python简介

解释型语言（编译型语言）

基础代码库、第三方库

安装python

官网安装python（可以自动改环境变量，自带cpython解释器）

python解释器

Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython

第一个python程序

命令行模式和python交互模式；exit()后退出python交互模式。

python代码运行助手（在线打印结果）

输入和输出

python基础

代码格式

Python使用缩进来组织代码块，请务必遵守约定俗成的习惯，坚持使用4个空格的缩进；在文本编辑器中，需要设置把Tab自动转换为4个空格，确保不混用Tab和空格

数据类型和变量

整数、浮点数、字符串、布尔值、空值（列表、字典、自定义）

变量（类型不固定，动态语言），常量

字符串和编码

ASCII（英文）-Unicode（统一）-UTF-8（可变长编码）; 在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码; 为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换；格式化

使用list和tuple

list和tuple是Python内置的有序集合，一个可变，一个不可变。根据需要来选择使用它们

条件判断

if-elif-else

循环

for,while;break,continue

使用dict和set

使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。 tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果

函数

调用函数

定义函数

def 函数；如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查 if not isinstance(x, (int, float)): raise TypeError(&apos;bad operand type&apos;) 函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple

函数的参数

位置参数、默认参数（默认参数必须指向不变对象！）、可变参数、关键字参数、命名关键字参数 *args是可变参数，args接收的是一个tuple； **kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。

递归函数

如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数 Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题

高级特性

切片（Slice）

L[::2]（相当于substring，只不过可以用于数组和字符串，功能更强大）

迭代/循环

就是for循环遍历，练习没做出来

列表生成器

将一个循环语句，写在[]中：[x * x for x in range(1, 11)]

生成器（习题暂放）

只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个生成器迭代的数组是生成器，生成器里可以放下更多的数据

迭代器（Iterator）

迭代器=生成器（可迭代对象&gt;迭代器）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/tuple、dict/set、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

函数式编程

高阶函数

把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数

map/reduce（习题暂放）

map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返回如：def f(x) map(f,[x1,x2,x3,x4]) = [f(x1),f(x2),f(x3),f(x4)] reduce函数：reduce与map结构类似，但必须接收两个集合元素，reduce会把结果继续和序列的下一个元素做累积计算如：def f(x) reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

filter（习题暂放）

filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算，所以只有在取filter()结果的时候，才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素 list(filter(is_odd（自定义函数）, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

sorted

排序函数： sorted([&apos;bob&apos;, &apos;about&apos;, &apos;Zoo&apos;, &apos;Credit&apos;], key=str.lower, reverse=True)

返回函数

函数作为返回值

闭包（不太懂）

返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量

匿名函数

lambda x（参数）: x * x（返回值）

装饰器(不懂)

大概是对函数的功能增强，一层又一层的给函数动态加上功能

偏函数

给函数设置默认值 int2 = functools.partial(int, base=2) max2 = functools.partial(max, 10)

模块

易管理、可复用

使用模块

代码书写规范这句感觉没什么作用啊？if __name__==&apos;__main__&apos;:

作用域

安装第三方模块

安装常用模块

Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库 MySQL驱动程序，Web框架Flask，科学计算Numpy

模块搜索路径

面向对象编程

类和实例

类的写法；类中定义属性和方法；调用属性和方法

访问限制（题目不知道错在哪）

属性不能直接访问，通过get访问，set修改

继承和多态

把类看作一种数据类型：例如传入Animal类型的数据，根据实际的类型打印出不同的值，就是多态 “开闭”原则：对扩展开放：允许新增Animal子类；对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数

动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的，有相同的方法就行

获取对象信息

type()：判断对象类型使用types模块中定义的常量进一步判断？

isinstance()：优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”

dir()：获得一个对象的所有属性和方法配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态

实例属性和类属性

类和实例都有属性，最好不要用一样的名称

面向对象高级编程

使用__slots__

限制当前类可以定义的属性，对子类不起作用

子类如使用__slots__，可以定义的属性是父类加上子类的__slots__

使用@property

@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的 get-&gt;@property; set-&gt;@width.setter (怎么这里类不用设置属性了？)

多重继承

多重继承：只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计 class Bat(Mammal, Flyable): pass

MixIn

主线往往单一继承，混入其他功能，叫做MixIn

通过排列组合快速构成所需类

定制类

形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的

__len__()

__str__

优化print打印出来的实例 __repr__ = __str__优化直接打印出来的实例

__iter__

1、如果一个类想被用于for ... in循环 2、实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象 3、Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环

__getitem__

（需进一步理解）使得一个迭代器实例可以像数组一样取值和切片

__getattr__

在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__

（需进一步理解）动态调用API的例子没看懂

__call__

直接对实例进行调用（有点像构造函数？）

使用枚举

enum题不会做

使用元类

type()

type()函数可以查看一个类型或变量的类型

type()函数允许我们动态创建出类

metaclass（一般不会使用）

先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例

（没看懂）ORM框架创建的例子

错误、调试和测试

bug、输入检查、异常处理

错误处理（题未做）

try

try...except...finally

调用栈

如果错误没有被捕获，Python解释器来打印出错误堆栈

记录错误

logging.exception(e) 程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出

抛出错误

raise

调试

print()

断言

assert n != 0, &apos;n is zero!&apos;

logging

import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logging.info(&apos;n = %d&apos; % n)

pdb

很麻烦，单步方式运行，一步步查看运行状态

pdb.set_trace()

相当于在可能出错的地方打断点，再一步步查看

IDE

Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/，需要安装Python插件 PyCharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/

单元测试

编写

运行

setUp与tearDown

文档测试

IO编程

文件读写

StringIO和BytesIO

操作文件和目录

序列化

进程和线程

多进程

多线程

TreadLocal

进程 vs. 线程

分布式进程

正则表达式

常用内建模块

常用第三方模块

virtualenv

图形界面

海龟绘图

网络编程

TCP/IP简介

TCP编程

UDP编程

电子邮件

SMTP发送邮件

POP3收取邮件

访问数据库

使用SQLite

使用MySQL

使用SQLAlchemy

web开发

HTTP协议简介

HTML简介

WSGI接口

使用Web框架

使用模板

异步IO

协程

asyncio

async/await

aiohttp

实战

实战可以在github上搜索一些优质python项目