Python Syntax Summary
1 # _*_ coding: utf-8 _*_ 2 3 """################################################################################""" 4 5 #-- 寻求帮助: 6 dir(obj) # 简单的列出对象obj所包含的方法名称,返回一个字符串列表 7 help(obj.func) # 查询obj.func的具体介绍和用法 8 9 #-- 测试类型的三种方法,推荐第三种 10 11 if type(L) == type([]): 12 print("L is list") 13 if type(L) == list: 14 print("L is list") 15 if isinstance(L, list): 16 print("L is list") 17 18 #-- Python数据类型:哈希类型、不可哈希类型 19 20 # 哈希类型,即在原地不能改变的变量类型,不可变类型。可利用hash函数查看其hash值,也可以作为字典的key 21 "数字类型:int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex" 22 "字符串类型:str, bytes" 23 "元组:tuple" 24 "冻结集合:frozenset" 25 "布尔类型:True, False" 26 "None" 27 # 不可hash类型:原地可变类型:list、dict和set。它们不可以作为字典的key。 28 29 #-- 数字常量 30 31 1234, -1234, 0, 999999999 # 整数 32 1.23, 1., 3.14e-10, 4E210, 4.0e+210 # 浮点数 33 0o177, 0x9ff, 0X9FF, 0b101010 # 八进制、十六进制、二进制数字 34 3+4j, 3.0+4.0j, 3J # 复数常量,也可以用complex(real, image)来创建 35 hex(I), oct(I), bin(I) # 将十进制数转化为十六进制、八进制、二进制表示的“字符串” 36 int(string, base) # 将字符串转化为整数,base为进制数 37 # 2.x中,有两种整数类型:一般整数(32位)和长整数(无穷精度)。可以用l或L结尾,迫使一般整数成为长整数 38 float('inf'), float('-inf'), float('nan') # 无穷大, 无穷小, 非数 39 40 #-- 数字的表达式操作符 41 42 yield x # 生成器函数发送协议 43 lambda args: expression # 生成匿名函数 44 x if y else z # 三元选择表达式 45 x and y, x or y, not x # 逻辑与、逻辑或、逻辑非 46 x in y, x not in y # 成员对象测试 47 x is y, x is not y # 对象实体测试 48 x<y, x<=y, x>y, x>=y, x==y, x!=y # 大小比较,集合子集或超集值相等性操作符 49 1 < a < 3 # Python中允许连续比较 50 x|y, x&y, x^y # 位或、位与、位异或 51 x<<y, x>>y # 位操作:x左移、右移y位 52 +, -, *, /, //, %, ** # 真除法、floor除法:返回不大于真除法结果的整数值、取余、幂运算 53 -x, +x, ~x # 一元减法、识别、按位求补(取反) 54 x[i], x[i:j:k] # 索引、分片 55 int(3.14), float(3) # 强制类型转换 56 57 #-- 整数可以利用bit_length函数测试所占的位数 58 59 a = 1; a.bit_length() # 1 60 a = 1024; a.bit_length() # 11 61 62 #-- repr和str显示格式的区别 63 """ 64 repr格式:默认的交互模式回显,产生的结果看起来它们就像是代码。 65 str格式:打印语句,转化成一种对用户更加友好的格式。 66 """ 67 68 #-- 数字相关的模块 69 # math模块 70 # Decimal模块:小数模块 71 import decimal 72 from decimal import Decimal 73 Decimal("0.01") + Decimal("0.02") # 返回Decimal("0.03") 74 decimal.getcontext().prec = 4 # 设置全局精度为4 即小数点后边4位 75 # Fraction模块:分数模块 76 from fractions import Fraction 77 x = Fraction(4, 6) # 分数类型 4/6 78 x = Fraction("0.25") # 分数类型 1/4 接收字符串类型的参数 79 80 #-- 集合set 81 """ 82 set是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。 83 set支持union(联合), intersection(交), difference(差)和symmetric difference(对称差集)等数学运算。 84 set支持x in set, len(set), for x in set。 85 set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作 86 """ 87 s = set([3,5,9,10]) # 创建一个数值集合,返回{3, 5, 9, 10} 88 t = set("Hello") # 创建一个字符的集合,返回{'l', 'H', 'e', 'o'} 89 a = t | s; t.union(s) # t 和 s的并集 90 b = t & s; t.intersection(s) # t 和 s的交集 91 c = t – s; t.difference(s) # 求差集(项在t中, 但不在s中) 92 d = t ^ s; t.symmetric_difference(s) # 对称差集(项在t或s中, 但不会同时出现在二者中) 93 t.add('x'); t.remove('H') # 增加/删除一个item 94 s.update([10,37,42]) # 利用[......]更新s集合 95 x in s, x not in s # 集合中是否存在某个值 96 s.issubset(t); s <= t # 测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中 97 s.issuperset(t); s >= t # 测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中 98 s.copy(); 99 s.discard(x); # 删除s中x 100 s.clear() # 清空s 101 {x**2 for x in [1, 2, 3, 4]} # 集合解析,结果:{16, 1, 4, 9} 102 {x for x in 'spam'} # 集合解析,结果:{'a', 'p', 's', 'm'} 103 104 #-- 集合frozenset,不可变对象 105 """ 106 set是可变对象,即不存在hash值,不能作为字典的键值。同样的还有list等(tuple是可以作为字典key的) 107 frozenset是不可变对象,即存在hash值,可作为字典的键值 108 frozenset对象没有add、remove等方法,但有union/intersection/difference等方法 109 """ 110 a = set([1, 2, 3]) 111 b = set() 112 b.add(a) # error: set是不可哈希类型 113 b.add(frozenset(a)) # ok,将set变为frozenset,可哈希 114 115 #-- 布尔类型bool 116 type(True) # 返回<class 'bool'> 117 isinstance(False, int) # bool类型属于整型,所以返回True 118 True == 1; True is 1 # 输出(True, False) 119 120 #-- 动态类型简介 121 """ 122 变量名通过引用,指向对象。 123 Python中的“类型”属于对象,而不是变量,每个对象都包含有头部信息,比如"类型标示符" "引用计数器"等 124 """ 125 #共享引用及在原处修改:对于可变对象,要注意尽量不要共享引用! 126 #共享引用和相等测试: 127 L = [1], M = [1], L is M # 返回False 128 L = M = [1, 2, 3], L is M # 返回True,共享引用 129 #增强赋值和共享引用:普通+号会生成新的对象,而增强赋值+=会在原处修改 130 L = M = [1, 2] 131 L = L + [3, 4] # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2] 132 L += [3, 4] # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2, 3, 4] 133 134 #-- 常见字符串常量和表达式 135 S = '' # 空字符串 136 S = "spam’s" # 双引号和单引号相同 137 S = "s\np\ta\x00m" # 转义字符 138 S = """spam""" # 三重引号字符串,一般用于函数说明 139 S = r'\temp' # Raw字符串,不会进行转义,抑制转义 140 S = b'Spam' # Python3中的字节字符串 141 S = u'spam' # Python2.6中的Unicode字符串 142 s1+s2, s1*3, s[i], s[i:j], len(s) # 字符串操作 143 'a %s parrot' % 'kind' # 字符串格式化表达式 144 'a {1} {0} parrot'.format('kind', 'red')# 字符串格式化方法 145 for x in s: print(x) # 字符串迭代,成员关系 146 [x*2 for x in s] # 字符串列表解析 147 ','.join(['a', 'b', 'c']) # 字符串输出,结果:a,b,c 148 149 #-- 内置str处理函数: 150 str1 = "stringobject" 151 str1.upper(); str1.lower(); str1.swapcase(); str1.capitalize(); str1.title() # 全部大写,全部小写、大小写转换,首字母大写,每个单词的首字母都大写 152 str1.ljust(width) # 获取固定长度,左对齐,右边不够用空格补齐 153 str1.rjust(width) # 获取固定长度,右对齐,左边不够用空格补齐 154 str1.center(width) # 获取固定长度,中间对齐,两边不够用空格补齐 155 str1.zfill(width) # 获取固定长度,右对齐,左边不足用0补齐 156 str1.find('t',start,end) # 查找字符串,可以指定起始及结束位置搜索 157 str1.rfind('t') # 从右边开始查找字符串 158 str1.count('t') # 查找字符串出现的次数 159 #上面所有方法都可用index代替,不同的是使用index查找不到会抛异常,而find返回-1 160 str1.replace('old','new') # 替换函数,替换old为new,参数中可以指定maxReplaceTimes,即替换指定次数的old为new 161 str1.strip(); # 默认删除空白符 162 str1.strip('d'); # 删除str1字符串中开头、结尾处,位于 d 删除序列的字符 163 str1.lstrip(); 164 str1.lstrip('d'); # 删除str1字符串中开头处,位于 d 删除序列的字符 165 str1.rstrip(); 166 str1.rstrip('d') # 删除str1字符串中结尾处,位于 d 删除序列的字符 167 str1.startswith('start') # 是否以start开头 168 str1.endswith('end') # 是否以end结尾 169 str1.isalnum(); str1.isalpha(); str1.isdigit(); str1.islower(); str1.isupper() # 判断字符串是否全为字符、数字、小写、大写 170 171 #-- 三重引号编写多行字符串块,并且在代码折行处嵌入换行字符\n 172 mantra = """hello world 173 hello python 174 hello my friend""" 175 # mantra为"""hello world \n hello python \n hello my friend""" 176 177 #-- 索引和分片: 178 S[0], S[len(S)–1], S[-1] # 索引 179 S[1:3], S[1:], S[:-1], S[1:10:2] # 分片,第三个参数指定步长,如`S[1:10:2]`是从1位到10位没隔2位获取一个字符。 180 181 #-- 字符串转换工具: 182 int('42'), str(42) # 返回(42, '42') 183 float('4.13'), str(4.13) # 返回(4.13, '4.13') 184 ord('s'), chr(115) # 返回(115, 's') 185 int('1001', 2) # 将字符串作为二进制数字,转化为数字,返回9 186 bin(13), oct(13), hex(13) # 将整数转化为二进制/八进制/十六进制字符串,返回('0b1101', '015', '0xd') 187 188 #-- 另类字符串连接 189 name = "wang" "hong" # 单行,name = "wanghong" 190 name = "wang" \ 191 "hong" # 多行,name = "wanghong" 192 193 #-- Python中的字符串格式化实现1--字符串格式化表达式 194 """ 195 基于C语言的'print'模型,并且在大多数的现有的语言中使用。 196 通用结构:%[(name)][flag][width].[precision]typecode 197 """ 198 "this is %d %s bird" % (1, 'dead') # 一般的格式化表达式 199 "%s---%s---%s" % (42, 3.14, [1, 2, 3]) # 字符串输出:'42---3.14---[1, 2, 3]' 200 "%d...%6d...%-6d...%06d" % (1234, 1234, 1234, 1234) # 对齐方式及填充:"1234... 1234...1234 ...001234" 201 x = 1.23456789 202 "%e | %f | %g" % (x, x, x) # 对齐方式:"1.234568e+00 | 1.234568 | 1.23457" 203 "%6.2f*%-6.2f*%06.2f*%+6.2f" % (x, x, x, x) # 对齐方式:' 1.23*1.23 *001.23* +1.23' 204 "%(name1)d---%(name2)s" % {"name1":23, "name2":"value2"} # 基于字典的格式化表达式 205 "%(name)s is %(age)d" % vars() # vars()函数调用返回一个字典,包含了所有本函数调用时存在的变量 206 207 #-- Python中的字符串格式化实现2--字符串格式化调用方法 208 # 普通调用 209 "{0}, {1} and {2}".format('spam', 'ham', 'eggs') # 基于位置的调用 210 "{motto} and {pork}".format(motto = 'spam', pork = 'ham') # 基于Key的调用 211 "{motto} and {0}".format('ham', motto = 'spam') # 混合调用 212 # 添加键 属性 偏移量 (import sys) 213 "my {1[spam]} runs {0.platform}".format(sys, {'spam':'laptop'}) # 基于位置的键和属性 214 "{config[spam]} {sys.platform}".format(sys = sys, config = {'spam':'laptop'}) # 基于Key的键和属性 215 "first = {0[0]}, second = {0[1]}".format(['A', 'B', 'C']) # 基于位置的偏移量 216 # 具体格式化 217 "{0:e}, {1:.3e}, {2:g}".format(3.14159, 3.14159, 3.14159) # 输出'3.141590e+00, 3.142e+00, 3.14159' 218 "{fieldname:format_spec}".format(......) 219 # 说明: 220 """ 221 fieldname是指定参数的一个数字或关键字, 后边可跟可选的".name"或"[index]"成分引用 222 format_spec ::= [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type] 223 fill ::= <any character> #填充字符 224 align ::= "<" | ">" | "=" | "^" #对齐方式 225 sign ::= "+" | "-" | " " #符号说明 226 width ::= integer #字符串宽度 227 precision ::= integer #浮点数精度 228 type ::= "b" | "c" | "d" | "e" | "E" | "f" | "F" | "g" | "G" | "n" | "o" | "s" | "x" | "X" | "%" 229 """ 230 # 例子: 231 '={0:10} = {1:10}'.format('spam', 123.456) # 输出'=spam = 123.456' 232 '={0:>10}='.format('test') # 输出'= test=' 233 '={0:<10}='.format('test') # 输出'=test =' 234 '={0:^10}='.format('test') # 输出'= test =' 235 '{0:X}, {1:o}, {2:b}'.format(255, 255, 255) # 输出'FF, 377, 11111111' 236 'My name is {0:{1}}.'.format('Fred', 8) # 输出'My name is Fred .' 动态指定参数 237 238 #-- 常用列表常量和操作 239 L = [[1, 2], 'string', {}] # 嵌套列表 240 L = list('spam') # 列表初始化 241 L = list(range(0, 4)) # 列表初始化 242 list(map(ord, 'spam')) # 列表解析 243 len(L) # 求列表长度 244 L.count(value) # 求列表中某个值的个数 245 L.append(obj) # 向列表的尾部添加数据,比如append(2),添加元素2 246 L.insert(index, obj) # 向列表的指定index位置添加数据,index及其之后的数据后移 247 L.extend(interable) # 通过添加iterable中的元素来扩展列表,比如extend([2]),添加元素2,注意和append的区别 248 L.index(value, [start, [stop]]) # 返回列表中值value的第一个索引 249 L.pop([index]) # 删除并返回index处的元素,默认为删除并返回最后一个元素 250 L.remove(value) # 删除列表中的value值,只删除第一次出现的value的值 251 L.reverse() # 反转列表 252 L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) # 排序列表 253 a = [1, 2, 3], b = a[10:] # 注意,这里不会引发IndexError异常,只会返回一个空的列表[] 254 a = [], a += [1] # 这里实在原有列表的基础上进行操作,即列表的id没有改变 255 a = [], a = a + [1] # 这里最后的a要构建一个新的列表,即a的id发生了变化 256 257 #-- 用切片来删除序列的某一段 258 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 259 a[1:4] = [] # a = [1, 5, 6, 7] 260 a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 261 del a[::2] # 去除偶数项(偶数索引的),a = [1, 3, 5, 7] 262 263 #-- 常用字典常量和操作 264 D = {} 265 D = {'spam':2, 'tol':{'ham':1}} # 嵌套字典 266 D = dict.fromkeys(['s', 'd'], 8) # {'s': 8, 'd': 8} 267 D = dict(name = 'tom', age = 12) # {'age': 12, 'name': 'tom'} 268 D = dict([('name', 'tom'), ('age', 12)]) # {'age': 12, 'name': 'tom'} 269 D = dict(zip(['name', 'age'], ['tom', 12])) # {'age': 12, 'name': 'tom'} 270 D.keys(); D.values(); D.items() # 字典键、值以及键值对 271 D.get(key, default) # get函数 272 D.update(D_other) # 合并字典,如果存在相同的键值,D_other的数据会覆盖掉D的数据 273 D.pop(key, [D]) # 删除字典中键值为key的项,返回键值为key的值,如果不存在,返回默认值D,否则异常 274 D.popitem() # pop字典中随机的一项(一个键值对) 275 D.setdefault(k[, d]) # 设置D中某一项的默认值。如果k存在,则返回D[k],否则设置D[k]=d,同时返回D[k]。 276 del D # 删除字典 277 del D['key'] # 删除字典的某一项 278 if key in D: if key not in D: # 测试字典键是否存在 279 # 字典注意事项:(1)对新索引赋值会添加一项(2)字典键不一定非得是字符串,也可以为任何的不可变对象 280 # 不可变对象:调用对象自身的任意方法,也不会改变该对象自身的内容,这些方法会创建新的对象并返回。 281 # 字符串、整数、tuple都是不可变对象,dict、set、list都是可变对象 282 D[(1,2,3)] = 2 # tuple作为字典的key 283 284 #-- 字典解析 285 D = {k:8 for k in ['s', 'd']} # {'s': 8, 'd': 8} 286 D = {k:v for (k, v) in zip(['name', 'age'], ['tom', 12])} # {'age': 12, 'name': tom} 287 288 #-- 字典的特殊方法__missing__:当查找找不到key时,会执行该方法 289 class Dict(dict): 290 def __missing__(self, key): 291 self[key] = [] 292 return self[key] 293 dct = dict() 294 dct["foo"].append(1) # 这有点类似于collections.defalutdict 295 dct["foo"] # [1] 296 297 #-- 元组和列表的唯一区别在于元组是不可变对象,列表是可变对象 298 a = [1, 2, 3] # a[1] = 0, OK 299 a = (1, 2, 3) # a[1] = 0, Error 300 a = ([1, 2]) # a[0][1] = 0, OK 301 a = [(1, 2)] # a[0][1] = 0, Error 302 303 #-- 元组的特殊语法: 逗号和圆括号 304 D = (12) # 此时D为一个整数 即D = 12 305 D = (12, ) # 此时D为一个元组 即D = (12, ) 306 307 #-- 文件基本操作 308 output = open(r'C:\spam', 'w') # 打开输出文件,用于写 309 input = open('data', 'r') # 打开输入文件,用于读。打开的方式可以为'w', 'r', 'a', 'wb', 'rb', 'ab'等 310 fp.read([size]) # size为读取的长度,以byte为单位 311 fp.readline([size]) # 读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分 312 fp.readlines([size]) # 把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长。 313 fp.readable() # 是否可读 314 fp.write(str) # 把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符 315 fp.writelines(seq) # 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入) 316 fp.writeable() # 是否可写 317 fp.close() # 关闭文件。 318 fp.flush() # 把缓冲区的内容写入硬盘 319 fp.fileno() # 返回一个长整型的”文件标签“ 320 fp.isatty() # 文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的) 321 fp.tell() # 返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点 322 fp.next() # 返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。 323 fp.seek(offset[,whence]) # 将文件打开操作标记移到offset的位置。whence为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。 324 fp.seekable() # 是否可以seek 325 fp.truncate([size]) # 把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。 326 for line in open('data'): 327 print(line) # 使用for语句,比较适用于打开比较大的文件 328 with open('data') as file: 329 print(file.readline()) # 使用with语句,可以保证文件关闭 330 with open('data') as file: 331 lines = file.readlines() # 一次读入文件所有行,并关闭文件 332 open('f.txt', encoding = 'latin-1') # Python3.x Unicode文本文件 333 open('f.bin', 'rb') # Python3.x 二进制bytes文件 334 # 文件对象还有相应的属性:buffer closed encoding errors line_buffering name newlines等 335 336 #-- 其他 337 # Python中的真假值含义:1. 数字如果非零,则为真,0为假。 2. 其他对象如果非空,则为真 338 # 通常意义下的类型分类:1. 数字、序列、映射。 2. 可变类型和不可变类型 339 340 341 """语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句""" 342 343 #-- 赋值语句的形式 344 spam = 'spam' # 基本形式 345 spam, ham = 'spam', 'ham' # 元组赋值形式 346 [spam, ham] = ['s', 'h'] # 列表赋值形式 347 a, b, c, d = 'abcd' # 序列赋值形式 348 a, *b, c = 'spam' # 序列解包形式(Python3.x中才有) 349 spam = ham = 'no' # 多目标赋值运算,涉及到共享引用 350 spam += 42 # 增强赋值,涉及到共享引用 351 352 #-- 序列赋值 序列解包 353 [a, b, c] = (1, 2, 3) # a = 1, b = 2, c = 3 354 a, b, c, d = "spam" # a = 's', b = 'p', c = 'a', d = 'm' 355 a, b, c = range(3) # a = 0, b = 1, c = 2 356 a, *b = [1, 2, 3, 4] # a = 1, b = [2, 3, 4] 357 *a, b = [1, 2, 3, 4] # a = [1, 2, 3], b = 4 358 a, *b, c = [1, 2, 3, 4] # a = 1, b = [2, 3], c = 4 359 # 带有*时 会优先匹配*之外的变量 如 360 a, *b, c = [1, 2] # a = 1, c = 2, b = [] 361 362 #-- print函数原型 363 print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) 364 # 流的重定向 365 print('hello world') # 等于sys.stdout.write('hello world') 366 temp = sys.stdout # 原有流的保存 367 sys.stdout = open('log.log', 'a') # 流的重定向 368 print('hello world') # 写入到文件log.log 369 sys.stdout.close() 370 sys.stdout = temp # 原有流的复原 371 372 #-- Python中and或or总是返回对象(左边的对象或右边的对象) 且具有短路求值的特性 373 1 or 2 or 3 # 返回 1 374 1 and 2 and 3 # 返回 3 375 376 #-- if/else三元表达符(if语句在行内) 377 A = 1 if X else 2 378 A = 1 if X else (2 if Y else 3) 379 # 也可以使用and-or语句(一条语句实现多个if-else) 380 a = 6 381 result = (a > 20 and "big than 20" or a > 10 and "big than 10" or a > 5 and "big than 5") # 返回"big than 5" 382 383 #-- Python的while语句或者for语句可以带else语句 当然也可以带continue/break/pass语句 384 while a > 1: 385 anything 386 else: 387 anything 388 # else语句会在循环结束后执行,除非在循环中执行了break,同样的还有for语句 389 for i in range(5): 390 anything 391 else: 392 anything 393 394 #-- for循环的元组赋值 395 for (a, b) in [(1, 2), (3, 4)]: # 最简单的赋值 396 for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ((4, 5), 6)]: # 自动解包赋值 397 for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ("XY", 6)]: # 自动解包 a = X, b = Y, c = 6 398 for (a, *b) in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]: # 自动解包赋值 399 400 #-- 列表解析语法 401 M = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 402 res = [sum(row) for row in M] # G = [6, 15, 24] 一般的列表解析 生成一个列表 403 res = [c * 2 for c in 'spam'] # ['ss', 'pp', 'aa', 'mm'] 404 res = [a * b for a in [1, 2] for b in [4, 5]] # 多解析过程 返回[4, 5, 8, 10] 405 res = [a for a in [1, 2, 3] if a < 2] # 带判断条件的解析过程 406 res = [a if a > 0 else 0 for a in [-1, 0, 1]] # 带判断条件的高级解析过程 407 # 两个列表同时解析:使用zip函数 408 for teama, teamb in zip(["Packers", "49ers"], ["Ravens", "Patriots"]): 409 print(teama + " vs. " + teamb) 410 # 带索引的列表解析:使用enumerate函数 411 for index, team in enumerate(["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]): 412 print(index, team) # 输出0, Packers \n 1, 49ers \n ...... 413 414 #-- 生成器表达式 415 G = (sum(row) for row in M) # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object 416 next(G), next(G), next(G) # 输出(6, 15, 24) 417 G = {sum(row) for row in M} # G = {6, 15, 24} 解析语法还可以生成集合和字典 418 G = {i:sum(M[i]) for i in range(3)} # G = {0: 6, 1: 15, 2: 24} 419 420 #-- 文档字符串:出现在Module的开端以及其中函数或类的开端 使用三重引号字符串 421 """ 422 module document 423 """ 424 def func(): 425 """ 426 function document 427 """ 428 print() 429 class Employee(object): 430 """ 431 class document 432 """ 433 print() 434 print(func.__doc__) # 输出函数文档字符串 435 print(Employee.__doc__) # 输出类的文档字符串 436 437 #-- 命名惯例: 438 """ 439 以单一下划线开头的变量名(_X)不会被from module import*等语句导入 440 前后有两个下划线的变量名(__X__)是系统定义的变量名,对解释器有特殊意义 441 以两个下划线开头但不以下划线结尾的变量名(__X)是类的本地(私有)变量 442 """ 443 444 #-- 列表解析 in成员关系测试 map sorted zip enumerate内置函数等都使用了迭代协议 445 'first line' in open('test.txt') # in测试 返回True或False 446 list(map(str.upper, open('t'))) # map内置函数 447 sorted(iter([2, 5, 8, 3, 1])) # sorted内置函数 448 list(zip([1, 2], [3, 4])) # zip内置函数 [(1, 3), (2, 4)] 449 450 #-- del语句: 手动删除某个变量 451 del X 452 453 #-- 获取列表的子表的方法: 454 x = [1,2,3,4,5,6] 455 x[:3] # 前3个[1,2,3] 456 x[1:5] # 中间4个[2,3,4,5] 457 x[-3:] # 最后3个[4,5,6] 458 x[::2] # 奇数项[1,3,5] 459 x[1::2] # 偶数项[2,4,6] 460 461 #-- 手动迭代:iter和next 462 L = [1, 2] 463 I = iter(L) # I为L的迭代器 464 I.next() # 返回1 465 I.next() # 返回2 466 I.next() # Error:StopIteration 467 468 #-- Python中的可迭代对象 469 """ 470 1.range迭代器 471 2.map、zip和filter迭代器 472 3.字典视图迭代器:D.keys()), D.items()等 473 4.文件类型 474 """ 475 476 477 """函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则""" 478 479 #-- 函数相关的语句和表达式 480 myfunc('spam') # 函数调用 481 def myfunc(): # 函数定义 482 return None # 函数返回值 483 global a # 全局变量 484 nonlocal x # 在函数或其他作用域中使用外层(非全局)变量 485 yield x # 生成器函数返回 486 lambda # 匿名函数 487 488 #-- Python函数变量名解析:LEGB原则,即: 489 """ 490 local(functin) --> encloseing function locals --> global(module) --> build-in(python) 491 说明:以下边的函数maker为例 则相对于action而言 X为Local N为Encloseing 492 """ 493 494 #-- 嵌套函数举例:工厂函数 495 def maker(N): 496 def action(X): 497 return X ** N 498 return action 499 f = maker(2) # pass 2 to N 500 f(3) # 9, pass 3 to X 501 502 #-- 嵌套函数举例:lambda实例 503 def maker(N): 504 action = (lambda X: X**N) 505 return action 506 f = maker(2) # pass 2 to N 507 f(3) # 9, pass 3 to X 508 509 #-- nonlocal和global语句的区别 510 # nonlocal应用于一个嵌套的函数的作用域中的一个名称 例如: 511 start = 100 512 def tester(start): 513 def nested(label): 514 nonlocal start # 指定start为tester函数内的local变量 而不是global变量start 515 print(label, start) 516 start += 3 517 return nested 518 # global为全局的变量 即def之外的变量 519 def tester(start): 520 def nested(label): 521 global start # 指定start为global变量start 522 print(label, start) 523 start += 3 524 return nested 525 526 #-- 函数参数,不可变参数通过“值”传递,可变参数通过“引用”传递 527 def f(a, b, c): print(a, b, c) 528 f(1, 2, 3) # 参数位置匹配 529 f(1, c = 3, b = 2) # 参数关键字匹配 530 def f(a, b=1, c=2): print(a, b, c) 531 f(1) # 默认参数匹配 532 f(1, 2) # 默认参数匹配 533 f(a = 1, c = 3) # 关键字参数和默认参数的混合 534 # Keyword-Only参数:出现在*args之后 必须用关键字进行匹配 535 def keyOnly(a, *b, c): print('') # c就为keyword-only匹配 必须使用关键字c = value匹配 536 def keyOnly(a, *, b, c): ...... # b c为keyword-only匹配 必须使用关键字匹配 537 def keyOnly(a, *, b = 1): ...... # b有默认值 或者省略 或者使用关键字参数b = value 538 539 #-- 可变参数匹配: * 和 ** 540 def f(*args): print(args) # 在元组中收集不匹配的位置参数 541 f(1, 2, 3) # 输出(1, 2, 3) 542 def f(**args): print(args) # 在字典中收集不匹配的关键字参数 543 f(a = 1, b = 2) # 输出{'a':1, 'b':2} 544 def f(a, *b, **c): print(a, b, c) # 两者混合使用 545 f(1, 2, 3, x=4, y=5) # 输出1, (2, 3), {'x':4, 'y':5} 546 547 #-- 函数调用时的参数解包: * 和 ** 分别解包元组和字典 548 func(1, *(2, 3)) <==> func(1, 2, 3) 549 func(1, **{'c':3, 'b':2}) <==> func(1, b = 2, c = 3) 550 func(1, *(2, 3), **{'c':3, 'b':2}) <==> func(1, 2, 3, b = 2, c = 3) 551 552 #-- 函数属性:(自己定义的)函数可以添加属性 553 def func():..... 554 func.count = 1 # 自定义函数添加属性 555 print.count = 1 # Error 内置函数不可以添加属性 556 557 #-- 函数注解: 编写在def头部行 主要用于说明参数范围、参数类型、返回值类型等 558 def func(a:'spam', b:(1, 10), c:float) -> int : 559 print(a, b, c) 560 func.__annotations__ # {'c':<class 'float'>, 'b':(1, 10), 'a':'spam', 'return':<class 'int'>} 561 # 编写注解的同时 还是可以使用函数默认值 并且注解的位置位于=号的前边 562 def func(a:'spam'='a', b:(1, 10)=2, c:float=3) -> int : 563 print(a, b, c) 564 565 #-- 匿名函数:lambda 566 f = lambda x, y, z : x + y + z # 普通匿名函数,使用方法f(1, 2, 3) 567 f = lambda x = 1, y = 1: x + y # 带默认参数的lambda函数 568 def action(x): # 嵌套lambda函数 569 return (lambda y : x + y) 570 f = lambda: a if xxx() else b # 无参数的lambda函数,使用方法f() 571 572 #-- lambda函数与map filter reduce函数的结合 573 list(map((lambda x: x + 1), [1, 2, 3])) # [2, 3, 4] 574 list(filter((lambda x: x > 0), range(-4, 5))) # [1, 2, 3, 4] 575 functools.reduce((lambda x, y: x + y), [1, 2, 3]) # 6 576 functools.reduce((lambda x, y: x * y), [2, 3, 4]) # 24 577 578 #-- 生成器函数:yield VS return 579 def gensquare(N): 580 for i in range(N): 581 yield i** 2 # 状态挂起 可以恢复到此时的状态 582 for i in gensquare(5): # 使用方法 583 print(i, end = ' ') # [0, 1, 4, 9, 16] 584 x = gensquare(2) # x是一个生成对象 585 next(x) # 等同于x.__next__() 返回0 586 next(x) # 等同于x.__next__() 返回1 587 next(x) # 等同于x.__next__() 抛出异常StopIteration 588 589 #-- 生成器表达式:小括号进行列表解析 590 G = (x ** 2 for x in range(3)) # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object 591 next(G), next(G), next(G) # 和上述中的生成器函数的返回值一致 592 #(1)生成器(生成器函数/生成器表达式)是单个迭代对象 593 G = (x ** 2 for x in range(4)) 594 I1 = iter(G) # 这里实际上iter(G) = G 595 next(I1) # 输出0 596 next(G) # 输出1 597 next(I1) # 输出4 598 #(2)生成器不保留迭代后的结果 599 gen = (i for i in range(4)) 600 2 in gen # 返回True 601 3 in gen # 返回True 602 1 in gen # 返回False,其实检测2的时候,1已经就不在生成器中了,即1已经被迭代过了,同理2、3也不在了 603 604 #-- 本地变量是静态检测的 605 X = 22 # 全局变量X的声明和定义 606 def test(): 607 print(X) # 如果没有下一语句 则该句合法 打印全局变量X 608 X = 88 # 这一语句使得上一语句非法 因为它使得X变成了本地变量 上一句变成了打印一个未定义的本地变量(局部变量) 609 if False: # 即使这样的语句 也会把print语句视为非法语句 因为: 610 X = 88 # Python会无视if语句而仍然声明了局部变量X 611 def test(): # 改进 612 global X # 声明变量X为全局变量 613 print(X) # 打印全局变量X 614 X = 88 # 改变全局变量X 615 616 #-- 函数的默认值是在函数定义的时候实例化的 而不是在调用的时候 例子: 617 def foo(numbers=[]): # 这里的[]是可变的 618 numbers.append(9) 619 print(numbers) 620 foo() # first time, like before, [9] 621 foo() # second time, not like before, [9, 9] 622 foo() # third time, not like before too, [9, 9, 9] 623 # 改进: 624 def foo(numbers=None): 625 if numbers is None: numbers = [] 626 numbers.append(9) 627 print(numbers) 628 # 另外一个例子 参数的默认值为不可变的: 629 def foo(count=0): # 这里的0是数字, 是不可变的 630 count += 1 631 print(count) 632 foo() # 输出1 633 foo() # 还是输出1 634 foo(3) # 输出4 635 foo() # 还是输出1 636 637 638 """函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子""" 639 640 """数学运算类""" 641 abs(x) # 求绝对值,参数可以是整型,也可以是复数,若参数是复数,则返回复数的模 642 complex([real[, imag]]) # 创建一个复数 643 divmod(a, b) # 分别取商和余数,注意:整型、浮点型都可以 644 float([x]) # 将一个字符串或数转换为浮点数。如果无参数将返回0.0 645 int([x[, base]]) # 将一个字符串或浮点数转换为int类型,base表示进制 646 long([x[, base]]) # 将一个字符串或浮点数转换为long类型 647 pow(x, y) # 返回x的y次幂 648 range([start], stop[, step]) # 产生一个序列,默认从0开始 649 round(x[, n]) # 四舍五入 650 sum(iterable[, start]) # 对集合求和 651 oct(x) # 将一个数字转化为8进制字符串 652 hex(x) # 将一个数字转换为16进制字符串 653 chr(i) # 返回给定int类型对应的ASCII字符 654 unichr(i) # 返回给定int类型的unicode 655 ord(c) # 返回ASCII字符对应的整数 656 bin(x) # 将整数x转换为二进制字符串 657 bool([x]) # 将x转换为Boolean类型 658 659 """集合类操作""" 660 basestring() # str和unicode的超类,不能直接调用,可以用作isinstance判断 661 format(value [, format_spec]) # 格式化输出字符串,格式化的参数顺序从0开始,如“I am {0},I like {1}” 662 enumerate(sequence[, start=0]) # 返回一个可枚举的对象,注意它有第二个参数 663 iter(obj[, sentinel]) # 生成一个对象的迭代器,第二个参数表示分隔符 664 max(iterable[, args...][key]) # 返回集合中的最大值 665 min(iterable[, args...][key]) # 返回集合中的最小值 666 dict([arg]) # 创建数据字典 667 list([iterable]) # 将一个集合类转换为另外一个集合类 668 set() # set对象实例化 669 frozenset([iterable]) # 产生一个不可变的set 670 tuple([iterable]) # 生成一个tuple类型 671 str([object]) # 转换为string类型 672 sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]) # 集合排序 673 L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] 674 sorted(L, key=lambda x: x[1], reverse=True) # 使用Key参数和reverse参数 675 sorted(L, key=lambda x: (x[0], x[1])) # 使用key参数进行多条件排序,即如果x[0]相同,则比较x[1] 676 677 """逻辑判断""" 678 all(iterable) # 集合中的元素都为真的时候为真,特别的,若为空串返回为True 679 any(iterable) # 集合中的元素有一个为真的时候为真,特别的,若为空串返回为False 680 cmp(x, y) # 如果x < y ,返回负数;x == y, 返回0;x > y,返回正数 681 682 """IO操作""" 683 file(filename [, mode [, bufsize]]) # file类型的构造函数。 684 input([prompt]) # 获取用户输入,推荐使用raw_input,因为该函数将不会捕获用户的错误输入,意思是自行判断类型 685 # 在 Built-in Functions 里有一句话是这样写的:Consider using the raw_input() function for general input from users. 686 raw_input([prompt]) # 设置输入,输入都是作为字符串处理 687 open(name[, mode[, buffering]]) # 打开文件,与file有什么不同?推荐使用open 688 689 """其他""" 690 callable(object) # 检查对象object是否可调用 691 classmethod(func) # 用来说明这个func是个类方法 692 staticmethod(func) # 用来说明这个func为静态方法 693 dir([object]) # 不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时,返回参数的属性、方法列表。 694 help(obj) # 返回obj的帮助信息 695 eval(expression) # 计算表达式expression的值,并返回 696 exec(str) # 将str作为Python语句执行 697 execfile(filename) # 用法类似exec(),不同的是execfile的参数filename为文件名,而exec的参数为字符串。 698 filter(function, iterable) # 构造一个序列,等价于[item for item in iterable if function(item)],function返回值为True或False的函数 699 list(filter(bool, range(-3, 4)))# 返回[-3, -2, -1, 1, 2, 3], 没有0 700 hasattr(object, name) # 判断对象object是否包含名为name的特性 701 getattr(object, name [, defalut]) # 获取一个类的属性 702 setattr(object, name, value) # 设置属性值 703 delattr(object, name) # 删除object对象名为name的属性 704 globals() # 返回一个描述当前全局符号表的字典 705 hash(object) # 如果对象object为哈希表类型,返回对象object的哈希值 706 id(object) # 返回对象的唯一标识,一串数字 707 isinstance(object, classinfo) # 判断object是否是class的实例 708 isinstance(1, int) # 判断是不是int类型 709 isinstance(1, (int, float)) # isinstance的第二个参数接受一个元组类型 710 issubclass(class, classinfo) # 判断class是否为classinfo的子类 711 locals() # 返回当前的变量列表 712 map(function, iterable, ...) # 遍历每个元素,执行function操作 713 list(map(abs, range(-3, 4))) # 返回[3, 2, 1, 0, 1, 2, 3] 714 next(iterator[, default]) # 类似于iterator.next() 715 property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]]) # 属性访问的包装类,设置后可以通过c.x=value等来访问setter和getter 716 reduce(function, iterable[, initializer]) # 合并操作,从第一个开始是前两个参数,然后是前两个的结果与第三个合并进行处理,以此类推 717 def add(x,y):return x + y 718 reduce(add, range(1, 11)) # 返回55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55) 719 reduce(add, range(1, 11), 20) # 返回75 720 reload(module) # 重新加载模块 721 repr(object) # 将一个对象变幻为可打印的格式 722 slice(start, stop[, step]) # 产生分片对象 723 type(object) # 返回该object的类型 724 vars([object]) # 返回对象的变量名、变量值的字典 725 a = Class(); # Class为一个空类 726 a.name = 'qi', a.age = 9 727 vars(a) # {'name':'qi', 'age':9} 728 zip([iterable, ...]) # 返回对应数组 729 list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 730 a = [1, 2, 3], b = ["a", "b", "c"] 731 z = zip(a, b) # 压缩:[(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")] 732 zip(*z) # 解压缩:[(1, 2, 3), ("a", "b", "c")] 733 unicode(string, encoding, errors) # 将字符串string转化为unicode形式,string为encoded string。 734 735 736 """模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle""" 737 738 #-- Python模块搜索路径: 739 """ 740 (1)程序的主目录 (2)PYTHONPATH目录 (3)标准链接库目录 (4)任何.pth文件的内容 741 """ 742 743 #-- 查看全部的模块搜索路径 744 import sys 745 sys.path 746 sys.argv # 获得脚本的参数 747 sys.builtin_module_names # 查找内建模块 748 sys.platform # 返回当前平台 出现如: "win32" "linux" "darwin"等 749 sys.modules # 查找已导入的模块 750 sys.modules.keys() 751 sys.stdout # stdout 和 stderr 都是类文件对象,但是它们都是只写的。它们都没有 read 方法,只有 write 方法 752 sys.stdout.write("hello") 753 sys.stderr 754 sys.stdin 755 756 #-- 模块的使用代码 757 import module1, module2 # 导入module1 使用module1.printer() 758 from module1 import printer # 导入module1中的printer变量 使用printer() 759 from module1 import * # 导入module1中的全部变量 使用不必添加module1前缀 760 761 #-- 重载模块reload: 这是一个内置函数 而不是一条语句 762 from imp import reload 763 reload(module) 764 765 #-- 模块的包导入:使用点号(.)而不是路径(dir1\dir2)进行导入 766 import dir1.dir2.mod # d导入包(目录)dir1中的包dir2中的mod模块 此时dir1必须在Python可搜索路径中 767 from dir1.dir2.mod import * # from语法的包导入 768 769 #-- __init__.py包文件:每个导入的包中都应该包含这么一个文件 770 """ 771 该文件可以为空 772 首次进行包导入时 该文件会自动执行 773 高级功能:在该文件中使用__all__列表来定义包(目录)以from*的形式导入时 需要导入什么 774 """ 775 776 #-- 包相对导入:使用点号(.) 只能使用from语句 777 from . import spam # 导入当前目录下的spam模块(Python2: 当前目录下的模块, 直接导入即可) 778 from .spam import name # 导入当前目录下的spam模块的name属性(Python2: 当前目录下的模块, 直接导入即可,不用加.) 779 from .. import spam # 导入当前目录的父目录下的spam模块 780 781 #-- 包相对导入与普通导入的区别 782 from string import * # 这里导入的string模块为sys.path路径上的 而不是本目录下的string模块(如果存在也不是) 783 from .string import * # 这里导入的string模块为本目录下的(不存在则导入失败) 而不是sys.path路径上的 784 785 #-- 模块数据隐藏:最小化from*的破坏 786 _X # 变量名前加下划线可以防止from*导入时该变量名被复制出去 787 __all__ = ['x', 'x1', 'x2'] # 使用__all__列表指定from*时复制出去的变量名(变量名在列表中为字符串形式) 788 789 #-- 可以使用__name__进行模块的单元测试:当模块为顶层执行文件时值为'__main__' 当模块被导入时为模块名 790 if __name__ == '__main__': 791 doSomething 792 # 模块属性中还有其他属性,例如: 793 __doc__ # 模块的说明文档 794 __file__ # 模块文件的文件名,包括全路径 795 __name__ # 主文件或者被导入文件 796 __package__ # 模块所在的包 797 798 #-- import语句from语句的as扩展 799 import modulename as name 800 from modulename import attrname as name 801 802 #-- 得到模块属性的几种方法 假设为了得到name属性的值 803 M.name 804 M.__dict__['name'] 805 sys.modules['M'].name 806 getattr(M, 'name') 807 808 809 """类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象""" 810 811 #-- 最普通的类 812 class C1(C2, C3): 813 spam = 42 # 数据属性 814 def __init__(self, name): # 函数属性:构造函数 815 self.name = name 816 def __del__(self): # 函数属性:析构函数 817 print("goodbey ", self.name) 818 I1 = C1('bob') 819 820 #-- Python的类没有基于参数的函数重载 821 class FirstClass(object): 822 def test(self, string): 823 print(string) 824 def test(self): # 此时类中只有一个test函数 即后者test(self) 它覆盖掉前者带参数的test函数 825 print("hello world") 826 827 #-- 子类扩展超类: 尽量调用超类的方法 828 class Manager(Person): 829 def giveRaise(self, percent, bonus = .10): 830 self.pay = int(self.pay*(1 + percent + bonus)) # 不好的方式 复制粘贴超类代码 831 Person.giveRaise(self, percent + bonus) # 好的方式 尽量调用超类方法 832 833 #-- 类内省工具 834 bob = Person('bob') 835 bob.__class__ # <class 'Person'> 836 bob.__class__.__name__ # 'Person' 837 bob.__dict__ # {'pay':0, 'name':'bob', 'job':'Manager'} 838 839 #-- 返回1中 数据属性spam是属于类 而不是对象 840 I1 = C1('bob'); I2 = C2('tom') # 此时I1和I2的spam都为42 但是都是返回的C1的spam属性 841 C1.spam = 24 # 此时I1和I2的spam都为24 842 I1.spam = 3 # 此时I1新增自有属性spam 值为3 I2和C1的spam还都为24 843 844 #-- 类方法调用的两种方式 845 instance.method(arg...) 846 class.method(instance, arg...) 847 848 #-- 抽象超类的实现方法 849 # (1)某个函数中调用未定义的函数 子类中定义该函数 850 def delegate(self): 851 self.action() # 本类中不定义action函数 所以使用delegate函数时就会出错 852 # (2)定义action函数 但是返回异常 853 def action(self): 854 raise NotImplementedError("action must be defined") 855 # (3)上述的两种方法还都可以定义实例对象 实际上可以利用@装饰器语法生成不能定义的抽象超类 856 from abc import ABCMeta, abstractmethod 857 class Super(metaclass = ABCMeta): 858 @abstractmethod 859 def action(self): pass 860 x = Super() # 返回 TypeError: Can't instantiate abstract class Super with abstract methods action 861 862 #-- # OOP和继承: "is-a"的关系 863 class A(B): 864 pass 865 a = A() 866 isinstance(a, B) # 返回True, A是B的子类 a也是B的一种 867 # OOP和组合: "has-a"的关系 868 pass 869 # OOP和委托: "包装"对象 在Python中委托通常是以"__getattr__"钩子方法实现的, 这个方法会拦截对不存在属性的读取 870 # 包装类(或者称为代理类)可以使用__getattr__把任意读取转发给被包装的对象 871 class wrapper(object): 872 def __init__(self, object): 873 self.wrapped = object 874 def __getattr(self, attrname): 875 print('Trace: ', attrname) 876 return getattr(self.wrapped, attrname) 877 # 注:这里使用getattr(X, N)内置函数以变量名字符串N从包装对象X中取出属性 类似于X.__dict__[N] 878 x = wrapper([1, 2, 3]) 879 x.append(4) # 返回 "Trace: append" [1, 2, 3, 4] 880 x = wrapper({'a':1, 'b':2}) 881 list(x.keys()) # 返回 "Trace: keys" ['a', 'b'] 882 883 #-- 类的伪私有属性:使用__attr 884 class C1(object): 885 def __init__(self, name): 886 self.__name = name # 此时类的__name属性为伪私有属性 原理 它会自动变成self._C1__name = name 887 def __str__(self): 888 return 'self.name = %s' % self.__name 889 I = C1('tom') 890 print(I) # 返回 self.name = tom 891 I.__name = 'jeey' # 这里无法访问 __name为伪私有属性 892 I._C1__name = 'jeey' # 这里可以修改成功 self.name = jeey 893 894 #-- 类方法是对象:无绑定类方法对象 / 绑定实例方法对象 895 class Spam(object): 896 def doit(self, message): 897 print(message) 898 def selfless(message) 899 print(message) 900 obj = Spam() 901 x = obj.doit # 类的绑定方法对象 实例 + 函数 902 x('hello world') 903 x = Spam.doit # 类的无绑定方法对象 类名 + 函数 904 x(obj, 'hello world') 905 x = Spam.selfless # 类的无绑定方法函数 在3.0之前无效 906 x('hello world') 907 908 #-- 获取对象信息: 属性和方法 909 a = MyObject() 910 dir(a) # 使用dir函数 911 hasattr(a, 'x') # 测试是否有x属性或方法 即a.x是否已经存在 912 setattr(a, 'y', 19) # 设置属性或方法 等同于a.y = 19 913 getattr(a, 'z', 0) # 获取属性或方法 如果属性不存在 则返回默认值0 914 #这里有个小技巧,setattr可以设置一个不能访问到的属性,即只能用getattr获取 915 setattr(a, "can't touch", 100) # 这里的属性名带有空格,不能直接访问 916 getattr(a, "can't touch", 0) # 但是可以用getattr获取 917 918 #-- 为类动态绑定属性或方法: MethodType方法 919 # 一般创建了一个class的实例后, 可以给该实例绑定任何属性和方法, 这就是动态语言的灵活性 920 class Student(object): 921 pass 922 s = Student() 923 s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性 924 def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法 925 self.age = age 926 from types import MethodType 927 s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法 类的其他实例不受此影响 928 s.set_age(25) # 调用实例方法 929 Student.set_age = MethodType(set_age, Student) # 为类绑定一个方法 类的所有实例都拥有该方法 930 931 932 """类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题""" 933 934 #-- 多重继承: "混合类", 搜索方式"从下到上 从左到右 广度优先" 935 class A(B, C): 936 pass 937 938 #-- 类的继承和子类的初始化 939 # 1.子类定义了__init__方法时,若未显示调用基类__init__方法,python不会帮你调用。 940 # 2.子类未定义__init__方法时,python会自动帮你调用首个基类的__init__方法,注意是首个。 941 # 3.子类显示调用基类的初始化函数: 942 class FooParent(object): 943 def __init__(self, a): 944 self.parent = 'I\'m the Parent.' 945 print('Parent:a=' + str(a)) 946 def bar(self, message): 947 print(message + ' from Parent') 948 class FooChild(FooParent): 949 def __init__(self, a): 950 FooParent.__init__(self, a) 951 print('Child:a=' + str(a)) 952 def bar(self, message): 953 FooParent.bar(self, message) 954 print(message + ' from Child') 955 fooChild = FooChild(10) 956 fooChild.bar('HelloWorld') 957 958 #-- #实例方法 / 静态方法 / 类方法 959 class Methods(object): 960 def imeth(self, x): print(self, x) # 实例方法:传入的是实例和数据,操作的是实例的属性 961 def smeth(x): print(x) # 静态方法:只传入数据 不传入实例,操作的是类的属性而不是实例的属性 962 def cmeth(cls, x): print(cls, x) # 类方法:传入的是类对象和数据 963 smeth = staticmethod(smeth) # 调用内置函数,也可以使用@staticmethod 964 cmeth = classmethod(cmeth) # 调用内置函数,也可以使用@classmethod 965 obj = Methods() 966 obj.imeth(1) # 实例方法调用 <__main__.Methods object...> 1 967 Methods.imeth(obj, 2) # <__main__.Methods object...> 2 968 Methods.smeth(3) # 静态方法调用 3 969 obj.smeth(4) # 这里可以使用实例进行调用 970 Methods.cmeth(5) # 类方法调用 <class '__main__.Methods'> 5 971 obj.cmeth(6) # <class '__main__.Methods'> 6 972 973 #-- 函数装饰器:是它后边的函数的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成 974 @staticmethod 975 def smeth(x): print(x) 976 # 等同于: 977 def smeth(x): print(x) 978 smeth = staticmethod(smeth) 979 # 同理 980 @classmethod 981 def cmeth(cls, x): print(x) 982 # 等同于 983 def cmeth(cls, x): print(x) 984 cmeth = classmethod(cmeth) 985 986 #-- 类修饰器:是它后边的类的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成 987 def decorator(aClass):..... 988 @decorator 989 class C(object):.... 990 # 等同于: 991 class C(object):.... 992 C = decorator(C) 993 994 #-- 限制class属性: __slots__属性 995 class Student(object): 996 __slots__ = ('name', 'age') # 限制Student及其实例只能拥有name和age属性 997 # __slots__属性只对当前类起作用, 对其子类不起作用 998 # __slots__属性能够节省内存 999 # __slots__属性可以为列表list,或者元组tuple 1000 1001 #-- 类属性高级话题: @property 1002 # 假设定义了一个类:C,该类必须继承自object类,有一私有变量_x 1003 class C(object): 1004 def __init__(self): 1005 self.__x = None 1006 # 第一种使用属性的方法 1007 def getx(self): 1008 return self.__x 1009 def setx(self, value): 1010 self.__x = value 1011 def delx(self): 1012 del self.__x 1013 x = property(getx, setx, delx, '') 1014 # property函数原型为property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None) 1015 # 使用 1016 c = C() 1017 c.x = 100 # 自动调用setx方法 1018 y = c.x # 自动调用getx方法 1019 del c.x # 自动调用delx方法 1020 # 第二种方法使用属性的方法 1021 @property 1022 def x(self): 1023 return self.__x 1024 @x.setter 1025 def x(self, value): 1026 self.__x = value 1027 @x.deleter 1028 def x(self): 1029 del self.__x 1030 # 使用 1031 c = C() 1032 c.x = 100 # 自动调用setter方法 1033 y = c.x # 自动调用x方法 1034 del c.x # 自动调用deleter方法 1035 1036 #-- 定制类: 重写类的方法 1037 # (1)__str__方法、__repr__方法: 定制类的输出字符串 1038 # (2)__iter__方法、next方法: 定制类的可迭代性 1039 class Fib(object): 1040 def __init__(self): 1041 self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b 1042 def __iter__(self): 1043 return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己 1044 def next(self): 1045 self.a, self.b = self.b, self.a + self.b 1046 if self.a > 100000: # 退出循环的条件 1047 raise StopIteration() 1048 return self.a # 返回下一个值 1049 for n in Fib(): 1050 print(n) # 使用 1051 # (3)__getitem__方法、__setitem__方法: 定制类的下标操作[] 或者切片操作slice 1052 class Indexer(object): 1053 def __init__(self): 1054 self.data = {} 1055 def __getitem__(self, n): # 定义getitem方法 1056 print('getitem:', n) 1057 return self.data[n] 1058 def __setitem__(self, key, value): # 定义setitem方法 1059 print('setitem:key = {0}, value = {1}'.format(key, value)) 1060 self.data[key] = value 1061 test = Indexer() 1062 test[0] = 1; test[3] = '3' # 调用setitem方法 1063 print(test[0]) # 调用getitem方法 1064 # (4)__getattr__方法: 定制类的属性操作 1065 class Student(object): 1066 def __getattr__(self, attr): # 定义当获取类的属性时的返回值 1067 if attr=='age': 1068 return 25 # 当获取age属性时返回25 1069 raise AttributeError('object has no attribute: %s' % attr) 1070 # 注意: 只有当属性不存在时 才会调用该方法 且该方法默认返回None 需要在函数最后引发异常 1071 s = Student() 1072 s.age # s中age属性不存在 故调用__getattr__方法 返回25 1073 # (5)__call__方法: 定制类的'可调用'性 1074 class Student(object): 1075 def __call__(self): # 也可以带参数 1076 print('Calling......') 1077 s = Student() 1078 s() # s变成了可调用的 也可以带参数 1079 callable(s) # 测试s的可调用性 返回True 1080 # (6)__len__方法:求类的长度 1081 def __len__(self): 1082 return len(self.data) 1083 1084 #-- 动态创建类type() 1085 # 一般创建类 需要在代码中提前定义 1086 class Hello(object): 1087 def hello(self, name='world'): 1088 print('Hello, %s.' % name) 1089 h = Hello() 1090 h.hello() # Hello, world 1091 type(Hello) # Hello是一个type类型 返回<class 'type'> 1092 type(h) # h是一个Hello类型 返回<class 'Hello'> 1093 # 动态类型语言中 类可以动态创建 type函数可用于创建新类型 1094 def fn(self, name='world'): # 先定义函数 1095 print('Hello, %s.' % name) 1096 Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello类 type原型: type(name, bases, dict) 1097 h = Hello() # 此时的h和上边的h一致 1098 1099 1100 """异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关""" 1101 1102 #-- #捕获异常: 1103 try: 1104 except: # 捕获所有的异常 等同于except Exception: 1105 except name: # 捕获指定的异常 1106 except name, value: # 捕获指定的异常和额外的数据(实例) 1107 except (name1, name2): 1108 except (name1, name2), value: 1109 except name4 as X: 1110 else: # 如果没有发生异常 1111 finally: # 总会执行的部分 1112 # 引发异常: raise子句(raise IndexError) 1113 raise <instance> # raise instance of a class, raise IndexError() 1114 raise <class> # make and raise instance of a class, raise IndexError 1115 raise # reraise the most recent exception 1116 1117 #-- Python3.x中的异常链: raise exception from otherException 1118 except Exception as X: 1119 raise IndexError('Bad') from X 1120 1121 #-- assert子句: assert <test>, <data> 1122 assert x < 0, 'x must be negative' 1123 1124 #-- with/as环境管理器:作为常见的try/finally用法模式的替代方案 1125 with expression [as variable], expression [as variable]: 1126 # 例子: 1127 with open('test.txt') as myfile: 1128 for line in myfile: print(line) 1129 # 等同于: 1130 myfile = open('test.txt') 1131 try: 1132 for line in myfile: print(line) 1133 finally: 1134 myfile.close() 1135 1136 #-- 用户自定义异常: class Bad(Exception):..... 1137 """ 1138 Exception超类 / except基类即可捕获到其所有子类 1139 Exception超类有默认的打印消息和状态 当然也可以定制打印显示: 1140 """ 1141 class MyBad(Exception): 1142 def __str__(self): 1143 return '定制的打印消息' 1144 try: 1145 MyBad() 1146 except MyBad as x: 1147 print(x) 1148 1149 #-- 用户定制异常数据 1150 class FormatError(Exception): 1151 def __init__(self, line ,file): 1152 self.line = line 1153 self.file = file 1154 try: 1155 raise FormatError(42, 'test.py') 1156 except FormatError as X: 1157 print('Error at ', X.file, X.line) 1158 # 用户定制异常行为(方法):以记录日志为例 1159 class FormatError(Exception): 1160 logfile = 'formaterror.txt' 1161 def __init__(self, line ,file): 1162 self.line = line 1163 self.file = file 1164 def logger(self): 1165 open(self.logfile, 'a').write('Error at ', self.file, self.line) 1166 try: 1167 raise FormatError(42, 'test.py') 1168 except FormatError as X: 1169 X.logger() 1170 1171 #-- 关于sys.exc_info:允许一个异常处理器获取对最近引发的异常的访问 1172 try: 1173 ...... 1174 except: 1175 # 此时sys.exc_info()返回一个元组(type, value, traceback) 1176 # type:正在处理的异常的异常类型 1177 # value:引发的异常的实例 1178 # traceback:堆栈信息 1179 1180 #-- 异常层次 1181 BaseException 1182 +-- SystemExit 1183 +-- KeyboardInterrupt 1184 +-- GeneratorExit 1185 +-- Exception 1186 +-- StopIteration 1187 +-- ArithmeticError 1188 +-- AssertionError 1189 +-- AttributeError 1190 +-- BufferError 1191 +-- EOFError 1192 +-- ImportError 1193 +-- LookupError 1194 +-- MemoryError 1195 +-- NameError 1196 +-- OSError 1197 +-- ReferenceError 1198 +-- RuntimeError 1199 +-- SyntaxError 1200 +-- SystemError 1201 +-- TypeError 1202 +-- ValueError 1203 +-- Warning 1204 1205 1206 """Unicode和字节字符串---Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串""" 1207 1208 #-- Python的字符串类型 1209 """Python2.x""" 1210 # 1.str表示8位文本和二进制数据 1211 # 2.unicode表示宽字符Unicode文本 1212 """Python3.x""" 1213 # 1.str表示Unicode文本(8位或者更宽) 1214 # 2.bytes表示不可变的二进制数据 1215 # 3.bytearray是一种可变的bytes类型 1216 1217 #-- 字符编码方法 1218 """ASCII""" # 一个字节,只包含英文字符,0到127,共128个字符,利用函数可以进行字符和数字的相互转换 1219 ord('a') # 字符a的ASCII码为97,所以这里返回97 1220 chr(97) # 和上边的过程相反,返回字符'a' 1221 """Latin-1""" # 一个字节,包含特殊字符,0到255,共256个字符,相当于对ASCII码的扩展 1222 chr(196) # 返回一个特殊字符:Ä 1223 """Unicode""" # 宽字符,一个字符包含多个字节,一般用于亚洲的字符集,比如中文有好几万字 1224 """UTF-8""" # 可变字节数,小于128的字符表示为单个字节,128到0X7FF之间的代码转换为两个字节,0X7FF以上的代码转换为3或4个字节 1225 # 注意:可以看出来,ASCII码是Latin-1和UTF-8的一个子集 1226 # 注意:utf-8是unicode的一种实现方式,unicode、gbk、gb2312是编码字符集 1227 1228 #-- 查看Python中的字符串编码名称,查看系统的编码 1229 import encodings 1230 help(encoding) 1231 import sys 1232 sys.platform # 'win64' 1233 sys.getdefaultencoding() # 'utf-8' 1234 sys.getdefaultencoding() # 返回当前系统平台的编码类型 1235 sys.getsizeof(object) # 返回object占有的bytes的大小 1236 1237 #-- 源文件字符集编码声明: 添加注释来指定想要的编码形式 从而改变默认值 注释必须出现在脚本的第一行或者第二行 1238 """说明:其实这里只会检查#和coding:utf-8,其余的字符都是为了美观加上的""" 1239 # _*_ coding: utf-8 _*_ 1240 # coding = utf-8 1241 1242 #-- #编码: 字符串 --> 原始字节 #解码: 原始字节 --> 字符串 1243 1244 #-- Python3.x中的字符串应用 1245 s = '...' # 构建一个str对象,不可变对象 1246 b = b'...' # 构建一个bytes对象,不可变对象 1247 s[0], b[0] # 返回('.', 113) 1248 s[1:], b[1:] # 返回('..', b'..') 1249 B = B""" 1250 xxxx 1251 yyyy 1252 """ 1253 # B = b'\nxxxx\nyyyy\n' 1254 # 编码,将str字符串转化为其raw bytes形式: 1255 str.encode(encoding = 'utf-8', errors = 'strict') 1256 bytes(str, encoding) 1257 # 编码例子: 1258 S = 'egg' 1259 S.encode() # b'egg' 1260 bytes(S, encoding = 'ascii') # b'egg' 1261 # 解码,将raw bytes字符串转化为str形式: 1262 bytes.decode(encoding = 'utf-8', errors = 'strict') 1263 str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) 1264 # 解码例子: 1265 B = b'spam' 1266 B.decode() # 'spam' 1267 str(B) # "b'spam'",不带编码的str调用,结果为打印该bytes对象 1268 str(B, encoding = 'ascii')# 'spam',带编码的str调用,结果为转化该bytes对象 1269 1270 #-- Python2.x的编码问题 1271 u = u'汉' 1272 print repr(u) # u'\xba\xba' 1273 s = u.encode('UTF-8') 1274 print repr(s) # '\xc2\xba\xc2\xba' 1275 u2 = s.decode('UTF-8') 1276 print repr(u2) # u'\xba\xba' 1277 # 对unicode进行解码是错误的 1278 s2 = u.decode('UTF-8') # UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128) 1279 # 同样,对str进行编码也是错误的 1280 u2 = s.encode('UTF-8') # UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc2 in position 0: ordinal not in range(128) 1281 1282 #-- bytes对象 1283 B = b'abc' 1284 B = bytes('abc', 'ascii') 1285 B = bytes([97, 98, 99]) 1286 B = 'abc'.encode() 1287 # bytes对象的方法调用基本和str类型一致 但:B[0]返回的是ASCII码值97, 而不是b'a' 1288 1289 #-- #文本文件: 根据Unicode编码来解释文件内容,要么是平台的默认编码,要么是指定的编码类型 1290 # 二进制文件:表示字节值的整数的一个序列 open('bin.txt', 'rb') 1291 1292 #-- Unicode文件 1293 s = 'A\xc4B\xe8C' # s = 'A?BèC' len(s) = 5 1294 #手动编码 1295 l = s.encode('latin-1') # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 5 1296 u = s.encode('utf-8') # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 7 1297 #文件输出编码 1298 open('latindata', 'w', encoding = 'latin-1').write(s) 1299 l = open('latindata', 'rb').read() # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 5 1300 open('uft8data', 'w', encoding = 'utf-8').write(s) 1301 u = open('uft8data', 'rb').read() # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 7 1302 #文件输入编码 1303 s = open('latindata', 'r', encoding = 'latin-1').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 5 1304 s = open('latindata', 'rb').read().decode('latin-1') # s = 'A?BèC' len(s) = 5 1305 s = open('utf8data', 'r', encoding = 'utf-8').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 5 1306 s = open('utf8data', 'rb').read().decode('utf-8') # s = 'A?BèC' len(s) = 5 1307 1308 1309 """其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他""" 1310 1311 #-- Python实现任意深度的赋值 例如a[0] = 'value1'; a[1][2] = 'value2'; a[3][4][5] = 'value3' 1312 1313 class MyDict(dict): 1314 def __setitem__(self, key, value): # 该函数不做任何改动 这里只是为了输出 1315 print('setitem:', key, value, self) 1316 super().__setitem__(key, value) 1317 def __getitem__(self, item): # 主要技巧在该函数 1318 print('getitem:', item, self) # 输出信息 1319 # 基本思路: a[1][2]赋值时 需要先取出a[1] 然后给a[1]的[2]赋值 1320 if item not in self: # 如果a[1]不存在 则需要新建一个dict 并使得a[1] = dict 1321 temp = MyDict() # 新建的dict: temp 1322 super().__setitem__(item, temp) # 赋值a[1] = temp 1323 return temp # 返回temp 使得temp[2] = value有效 1324 return super().__getitem__(item) # 如果a[1]存在 则直接返回a[1] 1325 # 例子: 1326 test = MyDict() 1327 test[0] = 'test' 1328 print(test[0]) 1329 test[1][2] = 'test1' 1330 print(test[1][2]) 1331 test[1][3] = 'test2' 1332 print(test[1][3]) 1333 1334 1335 #-- Python中的多维数组 1336 1337 1338 lists = [0] * 3 # 扩展list,结果为[0, 0, 0] 1339 lists = [[]] * 3 # 多维数组,结果为[[], [], []],但有问题,往下看 1340 lists[0].append(3) # 期望看到的结果[[3], [], []],实际结果[[3], [3], [3]],原因:list*n操作,是浅拷贝,如何避免?往下看 1341 lists = [[] for i in range(3)] # 多维数组,结果为[[], [], []] 1342 lists[0].append(3) # 结果为[[3], [], []] 1343 lists[1].append(6) # 结果为[[3], [6], []] 1344 lists[2].append(9) # 结果为[[3], [6], [9]] 1345 lists = [[[] for j in range(4)] for i in range(3)] # 3行4列,且每一个元素为[]