python与C++的一些区别以及一些新的东西

目录

• 第一个Python程序
  • 输入与输出
• Python基础
  • 数据类型和变量
  • 字符串和编码
  • 使用list和tuple
  • 条件判断
  • 模式匹配
  • 循环
  • 使用dict和set
• 函数
  • 调用函数
  • 定义函数
  • 函数的参数
  • 递归函数
• 高级特性
• 函数式编程
  • 高阶函数
    • map/reduce
    • filter
    • sorted
  • 返回函数
  • 匿名函数
  • 装饰器
  • 偏函数
• 模块
  • 使用模块
• 面向对象编程
  • 类和实例
  • 访问限制
  • 继承和多态
  • 获取对象信息

第一个Python程序

输入与输出

Python基础

数据类型和变量

字符串和编码

第一行代码的输出如下

解释如下：

• '%2d-%02d' 是格式化字符串。
  • %2d 表示一个整数（d代表十进制），它至少占用2个字符的宽度。如果整数不足2位，则默认在左侧填充空格以达到2位的宽度。
  • -%02d 表示一个整数，它至少占用2个字符的宽度，如果整数不足2位，则在左侧填充0以达到2位的宽度。注意，-是字符串的一部分，用于在两个数字之间添加连字符。

其实也可以省掉标号，即将{0}换成{}，{1:.2f}换成{:.2f}也可以

使用list和tuple

这里直接全部看原文，全是新东西

条件判断

模式匹配

也就是使用第一行的args会匹配到第二个case，使用第二行的args会匹配到第三个case，使用第三行的args会匹配到第一个case

这里可能会产生一个疑问，就是为什么这里不用在后面写上一个if而是可以直接变量绑定了？实际上，tuple和list都可以这么做，比如下面的代码是OK的

point = (1, 2)  
  
match point:  
    case (0, 0):  
        print("Origin")  
    case (x, 0):  
        print(f"Point on the x-axis: {x}")  
    case (0, y):  
        print(f"Point on the y-axis: {y}")  
    case (x, y):  
        print(f"Point: ({x}, {y})")

循环

如果执行print(range(5))会输出range(0,5)

使用dict和set

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。

当然如果存在，get()就返回键对应的值

也就是说list真的是链表而不是数组

也就是说，对于一个作为键的对象（也就是一个变量，注意在Pyhton中，一切皆对象）指向的值如果改变了的话，我们重新计算这个对象的hash值肯定就会改变，就没有办法在字典中找到这个键对应的值了（实际上在Python中，可变对象的哈希值是不可计算的）

在Python中可变对象的哈希值是不可计算的，而set需要通过哈希值去判重，一个不可计算的东西怎么能用呢？所以set不可以放入可变对象。并且有如下代码

a = (1, 2, 3)
b = (1, [2, 3])
s = set()
s.add(a)
print(s)
#没问题，正常输出{(1,2,3)}
ss = set(b)
print(ss)
#不行，因为b里面的[2,3]是一个可变的元素，所以会报错
#剩下换成dict再试一遍同理

函数

调用函数

定义函数

函数的参数

原因：在Python中，当你定义一个带有默认参数的函数时，这个默认参数只会在函数定义时被评估一次。这意味着，如果你使用可变类型（如列表或字典）作为默认参数，那么每次调用函数时，如果未提供新的参数值，函数将使用同一个可变对象实例。这里多次不给参数的调用的话，都会使用同一个[]，所以会产生上面的结果。所以一定要指向不变对象

剩下的从“可变参数”一直到最后直接去看原文

递归函数

高级特性

直接看原文

函数式编程

高阶函数

map/reduce

filter

单纯的filter返回的是一个filter对象，是一个惰性对象，可以像文中一样用list打开，也可以利用[*]解压缩

“用filter求素数”见原文

sorted

返回函数

注意f的括号指的是sum的那个括号，即f==sum，f()==sum()

这个原因就是最开始所说的“返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了才执行”。具体一点，在Python中，当你在一个循环或条件语句内部定义一个函数时，这个函数在运行时（而非定义时）会查找它所依赖的变量的值。这种行为被称为“闭包”（closure）。也就是在定义f的时候，解释器只知道这个f的行为会依赖于i，而不会直接计算出i*i然后放入f中；在count这个函数执行完毕之后，i已经变成了$3$，然后调用f1等，解释器就会知道，f1是依赖于i的，于是去看i的值，发现是$3$，然后计算i*i，将其作为结果

匿名函数

装饰器

直接看原文

对于

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper
@log
def now():
    print('2024-6-1')
now()

的解释：
这段代码展示了Python中装饰器（decorator）的一个简单应用。装饰器是一种设计模式，允许你在不修改原有函数或方法定义的情况下，给函数或方法添加额外的功能。这里的装饰器名为log，它的作用是在调用被装饰的函数之前，打印一条日志信息，表明哪个函数即将被调用。下面是对这段代码的详细解释：

1. 定义装饰器log：

   • log是一个函数，它接收一个参数func，这个func是被装饰的函数。
   • 在log函数内部，定义了另一个函数wrapper。这个wrapper函数是实际执行装饰逻辑的地方。它接收任意数量的位置参数*args和关键字参数**kw，这样它就可以接受任何函数的调用参数。
   • 在wrapper函数内部，首先打印一条日志信息，显示即将被调用的函数名（通过func.__name__获取）。
   • 然后，wrapper函数通过return func(*args, **kw)调用原始函数func，并传递所有接收到的参数。这意味着wrapper函数的行为最终是执行了原始的func函数，但在执行前后可以添加额外的逻辑。
   • 最后，log函数返回wrapper函数本身。这意味着当装饰器应用于某个函数时，实际上是将该函数替换为了wrapper函数。

2. 应用装饰器@log到函数now：

   • 在定义now函数之前，使用了@log语法糖。这等价于将now函数作为参数传递给log函数，并将log函数返回的结果（即wrapper函数）重新绑定到now这个名字上。
   • 因此，当调用now()时，实际上是在调用wrapper函数，而不是原始的now函数。

3. 调用被装饰的函数now：

   • 当执行now()时，首先执行的是wrapper函数。
   • wrapper函数打印出call now():，表明now函数即将被调用。
   • 然后，wrapper函数调用原始的now函数，打印出2024-6-1。
   • 最终，now函数的执行结果（如果有的话）由wrapper函数返回，但在这个例子中，now函数没有返回值。

总结，这段代码通过装饰器log，在不修改now函数本身的情况下，实现了在调用now函数之前打印日志信息的功能。

偏函数

直接看原文，第一个评论也看一看

模块

使用模块

直接看原文

每一个.py文件都有一个内置的属性__name__，当文件被直接运行的时候，其的值就为__main__，如果文件被其他文件用import导入，__name__的值就是该文件的名字

面向对象编程

类和实例

看原文

访问限制

看原文

继承和多态

看原文

有一说一这个多态比较离谱，就像文章最后面说的，动态语言接受的根本就不知道到底是Animal类型还是他的子类型，也就是说如果Animal没定义run这个函数也是可以运行所有代码的，这就跟多态屁关系没有了；所以就记住子类的同名函数会覆盖父类的同名函数即可

获取对象信息

看原文

如果MyDog这个类没有定义__len__这个函数，len(dog)是会报错的