第一章 计算机基础知识
1.1 课程介绍
课程名称：Python 基础视频教程
讲师：尚硅谷教育，李立超（lichao.li@foxmail.com）
面向的层次：From Zero to Hero（从入门到精通）
学习方法：认真听讲，多敲代码
必备技能：
① 计算机基本操作
② 打字的速度
③ 英语（能阅读基本的英文文档）
1.2 计算机是什么
在现实生活中，越来越无法离开计算机了
电脑、笔记本、手机、游戏机、汽车导航、智能电视、……
计算机就是一个用来计算的机器！！！
目前来讲，计算机只能根据人类的指令来完成各种操作，人让它干嘛他就得干嘛。
所以我们学习计算机，就是学习如何控制计算机！！！
1.3 计算机的组成
计算机由两部分组成：硬件 和 软件
硬件包含：键盘、鼠标、显示器、CPU、主板、内存、硬盘、……
硬件是看的见摸得着的。
软件包含：系统软件（Windows、MacOS、Linux）和应用软件（Office 、QQ、绝地求生）
软件是看的见摸不着的，软件负责控制计算机中的硬件。
1.4 计算机的使用方式
我们必须要通过软件来对计算机完成各种操作，但是注意，软件中并不是所有的功能都会对用户开放，用户需要调用软件提供的接口（Interface 交互界面）来操作计算机。
用户界面分成两种：TUI（文本交互界面）和 GUI（图形化交互界面）
1.5 windows 的命令行
命令行就是文本交互界面，通过命令行可以使用一个一个的指令来操作计算机。
任何的计算机的操作系统中都包含有命令行（windows、linux、macOS）
命令行有多个不同的名字：
命令行、命令行窗口、DOS 窗口、命令提示符、CMD 窗口、Shell、终端、Terminal
• 练习1：通过搜索引擎来搜索一下，各个操作系统当中的命令行窗口的样式。
• 练习2：尝试使用多种方式进入到你的系统的命令行，并且观察你的和我的有什么区别？
• 练习3：通过搜索引擎搜索一下其他的一些常用 DOS 命令，并尝试使用一些命令的选项。
1.如何进入到命令行
win键 + R 出现运行窗口，输入cmd，然后回车
2.命令行的结构
- 版本及版权声明（一般没有什么用）
Microsoft Windows [版本 10.0.17763.475]
(c) 2018 Microsoft Corporation。保留所有权利。
- 命令提示符
C:\Users\bruce>
C:
- 当前所在的磁盘根目录
- 可以通过 x: 来切换盘符（x表示你的盘符）
\Users\bruce
- 所在磁盘的路径，当前所在的文件夹
- cd 来切换目录
>
- 命令提示符，在大于号后边可以直接输入指令
3.常用的 dos 命令
dir 查看当前目录下的所有文件（夹）
cd 进入到指定的目录
. 表示当前目录
.. 表示上一级目录
md 创建一个目录
rd 删除一个目录
del 删除一个文件
cls 清除屏幕
命令的语法：
命令 [参数] [选项]
4.小技巧
- 方向键上下，查看命令的历史记录
- tab 键自动补全命令
1.6 环境变量（environment variable）
环境变量指的就是操作系统当中的一些变量。
可以通过修改环境变量，来对计算机进行配置（主要是来配置一些路径的）。
1.查看环境变量
> 右键 -> 计算机（此电脑） -> 选择属性
> 系统界面左侧选择 -> 高级系统设置
> 选择环境变量
环境变量界面分成了两个部分，上边是用户环境变量，下边是系统环境变量
建议：只修改用户的环境变量，不要修改系统的环境变量。
2.添加环境变量
> 通过新建按钮添加环境变量
> 一个环境变量可以由多个值，值与值之间使用;（英文）隔开
3.修改环境变量
> 通过编辑按钮来修改环境变量
4.删除环境变量
> 通过删除按钮来删除环境变量
• 练习4：进入到环境变量的界面，创建一个 USERNAME 环境变量，修改 USERNAME 环境变量，并尝试添加多个值，然后删除 USERNAME 环境变量。
1.7 path 环境变量
path 环境变量中保存的是一个一个的路径。
当我们在命令行中输入一个命令（或访问一个文件时），
• 系统会首先在当前目录下寻找，如果找到了则直接执行或打开。
• 如果没有找到，则会依次去 path 环境变量的路径中去寻找，直到找到为止。
• 如果 path 环境变量中的路径都没有找到，则报错。如下：
• 'xxx' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
我们可以将一些经常需要访问到的文件会程序的路径，添加到path环境变量中，
这样我们就可以在任意的位置访问到这些文件了
注意事项：
1.如果环境变量中没有path，可以手动添加
2.path 环境变量不区分大小写，PATH Path path 均可
3.修改完环境变量必须重新启动命令行窗口
4.多个路径之间使用;隔开
• 练习5：在桌面创建一个 hello 文件夹，文件中创建一个 abc.txt 输入随意的内容，然后将 hello 的路径添加到 path 环境变量中，尝试在任意位置访问 abc.txt，最后将 hello 路径从 path 环境变量中删除。
1.8 进制
- 十进制（最常用的进制）
- 十进制就是满十进一的进制
- 十进制当中一共有 10 个数字
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 十进制如何计数
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 。。。 19 20 。。。29 30
- 二进制（计算机底层使用的进制）
- 满二进一
- 二进制中一共有 2 个数字
0 1
- 二进制如何计数
0 1 10 11 100 101 110 111 1000
- 所有的数据在计算机底层都是以二进制的形式保存的，计算机只认二进制。
- 可以将内存想象为一个一个的小格子，小格子中可以存储一个0或一个1。
- 内存中的每一个小格子，我们称为 1bit（位）。
bit 是计算机中的最小的单位
byte 是我们最小的可操作的单位
8bit = 1byte（字节）
1024byte = 1kb（千字节）
1024kb = 1mb（兆字节）
1024mb = 1gb（吉字节）
1024gb = 1tb（太字节）
。。。
- 八进制（一般不用）
- 满八进一
- 八进制中一共有 8 个数字
0 1 2 3 4 5 6 7
- 八进制如何计数
0 1 2 3 4 5 6 7 10 11 。。。 17 20 。。。27 30
- 十六进制
- 满十六进一
- 十六进制中一共有 16 个数字
由于十六进制是满 16 才进位，所以十六进制中引入了a b c d e f来表示 10 11 12 13 14 15
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f
- 十六进制如何计数
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f 10 11 12 。。。 1a 1b 1c 1d 1e 1f
20 21 22 。。。 2a 2b 2c 2d 2e 2f 30
- 我们在查看二进制数据时，一般会以十六进制的形式显示。
1.9 文本文件和字符集
- 文本分成两种，一种叫做纯文本，还有一种叫做富文本。
- 纯文本中只能保存单一的文本内容，无法保存内容无关的东西（字体、颜色、图片、......）
- 富文本中可以保存文本以外的内容（word 文档）
- 在开发时，编写程序使用的全都是纯文本！
- 纯文本在计算机底层也会转换为二进制保存，
将字符转换为二进制码的过程，我们称为 编码
将二进制码转换为字符的过程，我们称为 解码
编码和解码时所采用的规则，我们称为 字符集
- 常见的字符集：
ASCII
- 美国人编码，使用 7 位来对美国常用的字符进行编码。
- 包含 128 个字符
ISO-8859-1
- 欧洲的编码，使用 8 位。
- 包含 256 个字符
GB2312
GBK
国标码，中国的编码。
Unicode
万国码，包含世界上所有的语言和符号，编写程序时一般都会使用 Unicode 编码。
Unicode 编码有多种实现：UTF-8、UTF-16、UTF-32
最常用的就是 UTF-8
- 乱码
编写程序时，如果发现程序代码出现乱码的情况，就要马上去检查字符集是否正确。
1.10 Sublime Text 3
- 纯文本编辑器
- Package Control（Sublime 的包管理器）
- Sublime Text3 中的插件，通过该插件可以向 Sublime 中安装新的包。
• 练习6：
1、安装 Sublime Text3
2、在 Sublime 中安装 Package Control
3、通过 Package Control 安装 Sublime 的中文语言包
4、尝试为你的 Sublime 安装新的主题（通过搜索引擎搜索） 注意：由于 packagecontrol.io 被墙了，需要使用全局的梯子可以解决问题（推荐使用全局的梯子），或者可以离线安装 Package。
第二章 Python 入门
2.1 什么是计算机语言
计算机就是一台用来计算机的机器，人让计算机干什么计算机就得干什么！
需要通过计算机的语言来控制计算机（编程语言）！
计算机语言其实和人类的语言没有本质的区别，不同点就是交流的主体不同！
计算机语言发展经历了三个阶段：
机器语言
- 机器语言通过二进制编码来编写程序。
- 执行效率好，编写起来太麻烦。
符号语言（汇编）
- 使用符号来代替机器码。
- 编写程序时，不需要使用二进制，而是直接编写符号。
- 编写完成后，需要将符号转换为机器码，然后再由计算机执行。
符号转换为机器码的过程，称为汇编。
将机器码转换为符号的过程，称为反汇编。
- 汇编语言一般只适用于某些硬件，兼容性比较差。
高级语言
- 高级语言的语法基本和现在英语语法类似，并且和硬件的关系没有那么紧密了。
- 也就是说我们通过高级语言开发程序可以在不同的硬件系统中执行。
- 并且高级语言学习起来也更加的容易，现在我们知道的语言基本都是高级语言。
- C、C++、C#、Java、JavaScript、Python、Scala、Go、PHP、......
2.2 编译型语言和解释型语言
计算机只能识别二进制编码（机器码），所以任何的语言在交由计算机执行时必须要先转换为机器码，也就是像 print('hello') 必需要转换为类似 1010101 这样的机器码。
根据转换时机的不同，语言分成了两大类：
编译型语言
- C语言
- 编译型语言，会在代码执行前将代码编译为机器码，然后将机器码交由计算机执行。
- a(源码) --> 编译器 --> b(编译后的机器码)
- 特点：
执行速度特别快
跨平台性比较差
解释型语言
- Python JS Java
- 解释型语言，不会在执行前对代码进行编译，而是在执行的同时一边执行一边编译。
- a（源码）--> 解释器 --> 解释执行
- 特点：
执行速度比较慢
跨平台性比较好
2.3 Python 的介绍
Python 是解释型语言。
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种广泛使用的高级编程语言，属于通用型编程语言，由 【吉多·范罗苏姆(龟叔)】 创造，第一版发布于 1991 年。
可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的 LISP。作为一种解释型语言，Python 的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。
相比于 C++ 或 Java，Python 让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。
Life is short, you need Python. （人生苦短，我用 Python。）
Python 的用途：
WEB应用(网站)，不突出应用
Facebook、豆瓣、谷歌后台、......
爬虫程序，突出应用
科学计算，突出应用
计算能力强，精度高
自动化运维
Linux 服务器，脚本
大数据
ETL
云计算
阿里云、腾讯云、京东云、....
桌面软件/游戏
人工智能，突出应用
阿尔法狗、...
......
2.4 Python 开发环境搭建
开发环境搭建就是安装 Python 的解释器。
Python 的解释器分类：
CPython（官方）
用 C 语言编写的 Python 解释器
PyPy
用 Python 语言编写的 Python 解释器
IronPython
用 .net 编写的 Python 解释器
Jython
用 Java 编写的 Python 解释器
步骤：
1. 下载安装包 python-3.7.2.exe，是用 C 语言编写的 Python 解释器
- 3.x
- 2.x
3.x 与 2.x 不兼容
2. 安装（傻瓜式安装）
3. 打开命令行窗口，输入 python 出现如下内容：
Python 3.7.2 (tags/v3.7.2:9a3ffc0492, Dec 23 2018, 23:09:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
2.5 Python 的交互界面
当我们通过命令行来输入 Python，所进入到的界面就是 Python 的交互界面。
结构：
版本和版权声明：
Python 3.7.2 (tags/v3.7.2:9a3ffc0492, Dec 23 2018, 23:09:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
命令提示符：
>>>
在命令提示符后可以直接输入 Python 的指令！输入完的指令将会被 Python 的解释器立即执行！
安装 Python 的同时，会自动安装一个 Python 的开发工具 IDLE，通过 IDLE 也可以进入到交互模式。如下图所示：
但是不同的是，在 IDLE 中可以通过 TAB 键来查看语句的提示。
IDLE 实际上就是一个交互界面，但是他可以有一些简单的提示，并且可以将代码保存。
交互模式只能你输入一行代码，它就是执行一行，所以他并不适用于我们日常的开发！ 仅可以用来做一些日常的简单的测试！
我们一般会将 Python 代码编写到一个 py 文件中，然后通过 python 指令来执行文件中的代码。如下图所示：
• 练习7：
自己尝试创建一个py文件，并向文件中写入python打印语句（print…），然后执行该文件。如果你的系统的扩展名无法修改，请尝试自行 baidu！答：因为 windows 系统中默认是隐藏文件扩展名和类型。需要我们设置打开。
Python 的开发工具 IDLE
简单演示使用
2.6 Python 和 Sublime 的整合
1.在 Sublime 中执行 Python 代码，使用 Ctrl + b 自动会在 Sublime 内置的控制台中执行
注意：这种执行方式，在某些版本的 Sublime 中对中文支持不好，并且不能使用 input() 函数。
2.使用 SublimeREPL 来运行 python 代码
先安装 SublimeREPL，安装完成后，设置快捷键，按 f5 则自动执行当前的 Python 代码。
首选项 --> 快捷设置 --> 在 用户配置(User) --> 输入以下内容：
{ "keys": ["f5"], "caption": "SublimeREPL:Python","command": "run_existing_window_command", "args":{"id": "repl_python_run","file": "config/Python/Main.sublime-menu"}},
2.7 几个概念区分
1.表达式（expression）
表达式就是一个类似于数学公式的东西。
比如：10 + 5 8-4
表达式一般仅仅用了计算一些结果，不会对程序产生实质性的影响。
如果在交互模式中输入一个表达式，解释器会自动将表达式的结果输出。
2.语句（statement）
在程序中语句一般需要完成某种功能，比如：打印信息、获取信息、为变量赋值、.......。
比如：
print()
input()
a = 10
语句的执行一般会对程序产生一定的影响。
在交互模式中不一定会输出语句的执行结果。
3.程序（program）
程序就是由一条一条的语句和一条一条的表达式构成的。
4.函数（function）
函数就是一种语句，函数专门用来完成特定的功能。
函数长的形如：xxx()
函数的分类：
内置函数
- 由 Python 解释器提供的函数，可以在 Python 中直接使用。
自定义函数
- 由程序员自主创建的函数。
当我们需要完成某个功能时，就可以去调用内置函数，或者自定义函数。
函数的两个要素：
参数
- () 中的内容就是函数的参数。
- 函数中可以没有参数，也可以有多个参数，多个参数之间使用 , 隔开。
返回值
- 返回值是函数的返回结果，不是所有的函数都有返回值。
2.8 基本语法
• 1.在 Python 中严格区分大小写。
• 2.Python中 的每一行就是一条语句，每条语句以换行结束。
• 3.Python 中每一行语句不要过长（规范中建议每行不要超过 80 个字符）。
Sublime Text 中设置："rulers":[80],
• 4.一条语句可以分多行编写，多行编写时语句后边以 \ 结尾。
• 5.Python 是缩进严格的语言，所以在 Python 中不要随便写缩进。（Python 中缩进表示代码块）
• 6.在 Python 中使用 # 来表示注释，# 后的内容都属于注释，注释的内容将会被解释器所忽略。
我们可以通过注释来对程序进行解释说明，一定要养成良好的编写注释的习惯。
注释要求简单明了，一般习惯上 # 后边会跟着一个空格。好习惯！！！
注释快捷键 Ctrl + /
换行快捷键 Ctrl + Enter
2.9 字面量和变量
字面量就是一个一个的值，比如：1,2,3,4,5,6,'HELLO'
字面量所表示的意思就是它的字面的值，在程序中可以直接使用字面量。
变量（variable）变量可以用来保存字面量，并且变量中保存的字面量是不定的。
变量本身没有任何意思，它会根据不同的字面量表示不同的意思。
一般我们在开发时，很少直接使用字面量，都是将字面量保存到变量中，通过变量来引用字面量。
2.10 变量和标识符
# Python 中使用变量，不需要声明，直接为变量赋值即可。
a = 10
print(a)
# 不能使用没有进行过赋值的变量。
# 如果使用没有赋值过的变量，会报错 NameError: name 'b' is not defined
# print(b)
# Python 是一个动态类型的语言，可以为变量赋任意类型的值，也可以任意修改变量的值。
a = 'hello'
print(a)
# 标识符：在 Python 中所有可以自主命名的内容都属于标识符。
# 比如：变量名、函数名、类名
# 标识符必须遵循标识符的规范
# 1. 标识符中可以含有字母、数字、_，但是不能使用数字开头。
# 例子：a_1 _a1 _1a
# 2. 标识符不能是 Python 中的关键字和保留字。
# 也不建议使用 Python 中的函数名作为标识符，因为这样会导致函数被覆盖。
# 3. 命名规范：
# 在 Python 中注意遵循两种命名规范：
# 1) 下划线命名法（Python 中常用此法）
# 所有字母小写，单词之间使用_分割
# 示例：max_length、min_length、hello_world、xxx_yyy_zzz
# 2) 帕斯卡命名法（大驼峰命名法）（Python 中写类名时常用此法）
# 首字母大写，每个单词开头字母大写，其余字母小写
# 示例：MaxLength、MinLength、HelloWorld、XxxYyyZzz
#
# 如果使用不符合标准的标识符，将会报错 SyntaxError: invalid syntax
# 练习：尝试自己定义几个变量（复杂一些，尝试不同的命名法），然后打印一些变量。通过搜索引擎搜索还有哪些其他的命名规范。
_b123 = 20
# print(_b123)
# print = 123
# print(print)
关键字
2.11 数据类型
数据类型指的就是变量的值的类型，也就是可以为变量赋哪些值。
1.数值类型
整型
布尔值
浮点型
复数（后面讲解）
2.字符串类型
3.空值类型
2.11.1 数值类型
数值类型--示例代码：
# 在 Python 中，数值分成了三种：整数、浮点数（小数）、复数
# 在 Python 中所有的整数都是 int 类型
a = 10
b = 20
# Python 中的整数的大小没有限制，可以是一个无限大的整数
# c = 999999999999999999999999999999999999999999999 ** 100 # 1个 * 表示乘法，2个 * 表示多少次幂
# 如果数字的长度过大，可以使用下划线作为分隔符
c = 123_456_789
# d = 0123 十进制的数字不能以0开头
# 其他进制的整数，注意：只要是数字打印时一定是以十进制的形式显示的。
# 二进制 0b开头
c = 0b10 # 二进制的10
# 八进制 0o开头
c = 0o10
# 十六进制 0x开头
c = 0x10
# 也可以通过运算符来对数字进行运算，并且可以保证整数运算的精确。
c = -100
c = c + 3 # 表达式
# 浮点数（小数），在 Python 中所有的小数都是 float 类型。
c = 1.23
c = 4.56
# 对浮点数进行运算时，可能会得到一个不精确的结果
c = 0.1 + 0.2 # 0.30000000000000004
print(c)
2.11.2 字符串类型
字符串类型--示例代码：
# 字符串(str)
# 字符串用来表示一段文本信息，字符串是程序中使用的最多的数据类型。
# 在 Python 中字符串需要使用引号引起来。
s = 'hello'
# s = abc # 字符串必须使用引号引起来，不使用引号引起来则不是字符串。
# 引号可以是双引号，也可以是单引号，但是注意不要混着用。
s = 'hello'
s = "hello"
# s = 'hello" # 引号不能混合使用，否则报错：SyntaxError: EOL while scanning string literal
# 相同的引号之间不能嵌套
# s = "子曰:"学而时习之，乐呵乐呵！""
s = '子曰:"学而时习之，乐呵乐呵！"'
# 长字符串
# 单引号和双引号不能跨行使用。
s = '锄禾日当午，\
汗滴禾下土，\
谁知盘中餐，\
粒粒皆辛苦'
# 使用三重引号来表示一个长字符串 ''' """
# 三重引号可以换行，并且会保留字符串中的格式。
s = '''锄禾日当午，
汗滴禾下土，
谁知盘中餐，
粒粒皆辛苦'''
# 转义字符
# 可以使用 \ 作为转义字符，通过转义字符，可以在字符串中使用一些特殊的内容。
# 例子：
# \' 表示 '
# \" 表示 "
# \t 表示 制表符
# \n 表示 换行符
# \\ 表示 反斜杠
# \uxxxx 表示 Unicode编码
s = "子曰:\"学而时习之，\\\\n乐呵乐呵！\""
print(s) # 子曰:"学而时习之，\\n乐呵乐呵！"
s = '\u0040'
print(s) # @
2.11.3 4 种格式化字符串的方式
格式化字符串--示例代码：
# 格式化字符串
a = 'hello'
# 字符串之间也可以进行加法运算。
# 如果将两个字符串进行相加，则会自动将两个字符串拼接为一个字符串。
a = 'abc' + 'haha' + '哈哈'
# a = 123
# 字符串不能和其他的类型进行加法运算，如果做了会出现异常：TypeError: must be str, not int
# print("a = " + a) # 方式一：a = 123 使用字符串拼接的方式，这种写法在 Python 中不常见！！！
a = 123
# print('a =', a) # 方式二：a = 123 使用 print() 函数的打印多个参数的方式，输出的多个参数之间使用空格隔开！
# 在创建字符串时，可以在字符串中指定占位符
# %s 在字符串中表示任意字符
# %f 浮点数占位符
# %d 整数占位符
b = 'hello %s' %'孙悟空' # hello 孙悟空
b = 'hello %s 你好 %s' %('tom', '孙悟空') # hello tom 你好 孙悟空
b = 'hello %3.5s' %'abcdefg' # %3.5s 字符串的长度限制在3-5之间，如果不够，前头用空格补
b = 'hello %s' %123.456 # hello 123.456
b = 'hello %.2f' %123.456 # hello 123.46
b = 'hello %d' %123.95 # hello 123
b = '呵呵'
# print('a = %s' %a) # 方式三：a = 123 使用占位符的方式
# 格式化字符串，可以通过在字符串前添加一个f(或F)来创建一个格式化字符串。
# 在格式化字符串中可以直接嵌入变量
c = f'hello {a} {b}'
print(f'a = {a}') # 方式四：a = 123 使用格式化字符串的方式
练习8、创建一个变量保存你的名字，然后通过四种格式化字符串的方式，在命令行中显示，欢迎 xxx 光临
name = '悟空'
# 1、字符串拼接的方式
print('欢迎 ' + name + ' 光临')
# 2、print() 函数的打印多个参数
print('欢迎', name, '光临')
# 3、占位符
print('欢迎 %s 光临' %name)
# 4、格式化字符串
print(f'欢迎 {name} 光临')
输出结果如下：
欢迎 悟空 光临
欢迎 悟空 光临
欢迎 悟空 光临
欢迎 悟空 光临
2.11.4 字符串复制
字符串复制--示例代码：
# 字符串的复制（将字符串和数字相乘）
a = 'abc'
# * 在语言中表示乘法
# 如果将字符串和数字相乘，则解释器会将字符串重复指定的次数并返回
a = a * 3
print(a) # abcabcabc
2.11.5 布尔值 和 空值
布尔值 和 空值--示例代码：
# 布尔值（bool）
# 布尔值主要用来做逻辑判断
# 布尔值一共有两个 True 和 False
# True 表示真 False 表示假
a = True
a = False
# print('a =', a) # a = False
# 布尔值实际上也属于整型，True 就相当于 1，False 就相当于 0
# print(1 + False)
# None（空值）
# None 专门用来表示不存在
b = None
print(b) # None
2.12 类型检查
类型检查--示例代码：
# 通过类型检查，可以检查指定值（变量）的类型
a = 123 # 数值
b = '123' # 字符串
# print('a =', a)
# print('b =', b)
# type() 函数用来检查值的类型。
# 该函数会将检查的结果作为返回值返回，可以通过变量来接收函数的返回值。
c = type('123')
c = type(a)
# print(c)
# print(type(b))
print(type(1)) # <class 'int'>
print(type(1.5)) # <class 'float'>
print(type(True)) # <class 'bool'>
print(type('hello')) # <class 'str'>
print(type(None)) # <class 'NoneType'>
2.13 对象（object）
- Python 是一门面向对象的语言。
- 一切皆对象！
- 程序运行当中，所有的数据都是存储到内存当中然后再运行的！
- 对象就是内存中专门用来存储指定数据的一块区域。
- 对象实际上就是一个容器，专门用来存储数据。
- 像我们之前学习的数值、字符串、布尔值、None 都是对象。
2.14 对象的结构
- 每个对象中都要保存三种数据
- id（标识）
> id 用来标识对象的唯一性，每一个对象都有唯一的 id
> 对象的 id 就相当于人的身份证号一样
> 可以通过 id() 函数来查看对象的 id
> id 是由解析器生成的，在 CPython 中，id 就是对象的内存地址
> 对象一旦创建，则它的 id 永远不能再改变
- type（类型）
> 类型用来标识当前对象所属的类型
> 比如：int、str、float、bool、......
> 类型决定了对象有哪些功能
> 通过 type() 函数来查看对象的类型
> Python 是一门强类型的语言，对象一旦创建类型便不能修改
- value（值）
> 值就是对象中存储的具体的数据
> 对于有些对象值是可以改变的
> 对象分成两大类，可变对象 和 不可变对象
可变对象的值可以改变
不可变对象的值不能改变，之前学习的对象都是不可变对象
内存小图解：
2.15 变量和对象
- 对象并没有直接存储到变量中，在 Python 中变量更像是给对象起了一个别名
- 变量中存储的不是对象的值，而是对象的 id（内存地址）
当我们使用变量时，实际上就是在通过对象 id 在查找对象
- 变量中保存的对象，只有在为变量重新赋值时才会改变
- 变量和变量之间是相互独立的，修改一个变量不会影响另一个变量
变量和对象的图解：
2.16 类型转换
- 所谓的类型转换，将一个类型的对象转换为其他对象。
- 类型转换不是改变对象本身的类型，而是根据当前对象的值创建一个新对象！！！
类型转换--示例代码：
# 类型转换的四个函数 int() float() str() bool()
# int() 可以用来将其他的对象转换为整型
# 规则：
# 布尔值：True -> 1 False -> 0
# 浮点数：直接取整，省略小数点后的内容
# 字符串：合法的整数字符串，直接转换为对应的数字
# 如果不是一个合法的整数字符串，则报错 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '11.5'
# 对于其他不可转换为整型的对象，直接抛出异常 ValueError
# float() 和 int() 基本一致，不同的是它会将对象转换为浮点数
# str() 可以将对象转换为字符串
# True -> 'True'
# False -> 'False'
# 123 -> '123'
# bool() 可以将对象转换为布尔值，任何对象都可以转换为布尔值
# 规则：对于所有表示空性的对象都会转换为 False，其余的转换为 True
# 有哪些表示的空性：0 、 None 、 '' 、...
a = True
# 调用 int() 来将 a 转换为整型
# int() 函数不会对原来的变量产生影响，它是将对象转换为指定的类型并将其作为返回值返回
# 如果希望修改原来的变量，则需要对原来的变量进行重新赋值
a = int(a) # 1
a = False
a = int(a) # 0
a = '123'
a = int(a) # 123
a = 11.6
a = int(a) # 11
a = '11.5'
# a = int(a) # 报错，如果不是一个合法的整数字符串，则报错
a = None
# a = int(a) # 报错，如果是一个NoneType，则报错
a = 1
a = float(a) # 1.0
a = False
a = float(a) # 0.0
a = 123
a = str(a) # '123'
a = None
a = bool(a) # False
print('a =', a)
print('a的类型是', type(a))
# b = 456
print('hello' + str(b)) # 'hello456'
2.17 运算符(操作符)
- 运算符可以对一个值或多个值进行运算或各种操作
- 比如 + 、-、= 都属于运算符
- 运算符的分类：
1.算术运算符
2.赋值运算符
3.比较运算符（关系运算符）
4.逻辑运算符
5.条件运算符（三元运算符）
2.17.1 算术运算符
算术运算符--示例代码：
# 算术运算符
# + 加法运算符（如果是两个字符串之间进行加法运算，则会进行拼串操作）
# - 减法运算符
# * 乘法运算符（如果将字符串和数字相乘，则会对字符串进行复制操作，将字符串重复指定次数）
# / 除法运算符，运算时结果总会返回一个浮点类型
# // 整除，只会保留计算后的整数位，总会返回一个整型
# ** 幂运算，求一个值的几次幂
# % 取模，求两个数相除的余数
a = 10 + 5 # 计算
a = 'hello' + ' ' + 'world' # 拼串
a = 10 - 5 # 计算
a = 5 - True
a = a - 2 # 用变量 a 的值减去 2，然后再赋值给 a
# a = 'hello' - 'h' # 报错：TypeError
a = 5 * 5
a = 10 / 5 # 2.0
a = 5 / 2 # 2.5
# a = 5 / 0 # 报错：ZeroDivisionError: division by zero
a = 10 / 3 # a = 3.3333333333333335
a = 10 // 3 # a = 3 即取商
a = 5 // 2 # a = 2
a = 2 ** 2 # 2^2 = 4
a = 10 ** 5 # 10^5 = 100000
a = 16 ** 0.5 # 16^0.5 = 4.0 即求16的平方根
a = 10 % 5 # 0 即取余
a = 10 % 4 # 2 即取余
a = 10 % 3 # 1 即取余
a = 10 % 2 # 0 即取余
print("a =", a)
2.17.2 赋值运算符
赋值运算符--示例代码：
# 赋值运算符
# = 可以将等号右侧的值赋值给等号左侧的变量
# += a += 5 相当于 a = a + 5
# -= a -= 5 相当于 a = a - 5
# *= a *= 5 相当于 a = a * 5
# **= a **= 5 相当于 a = a ** 5
# /= a /= 5 相当于 a = a / 5
# //= a //= 5 相当于 a = a // 5
# %= a %= 5 相当于 a = a % 5
a = 25.0 # 在对浮点数做算术运算时，结果也会返回一个浮点数
a //= 5 # 5.0
a = 5
a %= 4 # 1
print('a =', a)
2.17.3 比较运算符（关系运算符）
比较运算符（关系运算符）--示例代码：
# 关系运算符
# 用来比较两个值之间的关系，总会返回一个布尔值
# 如果关系成立，返回 True，否则返回 False
# > 比较左侧值是否大于右侧值
# >= 比较左侧的值是否大于或等于右侧的值
# < 比较左侧值是否小于右侧值
# <= 比较左侧的值是否小于或等于右侧的值
# == 比较两个对象的值是否相等
# != 比较两个对象的值是否不相等
# 相等和不等比较的是对象的值，而不是 id
# is 比较两个对象是否是同一个对象，比较的是对象的 id
# is not 比较两个对象是否不是同一个对象，比较的是对象的 id
result = 10 > 20 # False
result = 30 > 20 # True
result = 30 < 20 # False
result = 10 >= 10 # True
result = 2 > True # True
# result = 2 > '1' # TypeError: '>' not supported between instances of 'int' and 'str'
# 0032 > 0031
result = '2' > '1' # True 逐位比较
result = '2' > '11' # True 逐位比较
# 在 Python 中可以对两个字符串进行大于（等于）或小于（等于）的运算
# 当对字符串进行比较时，实际上比较的是字符串的 Unicode 编码
# 比较两个字符串的 Unicode 编码时，是【逐位比较】的
# 利用该特性可以对字符串按照字母顺序进行排序，但是对于中文来说意义不是特别大
# 注意：如果不希望比较两个字符串的 Unicode 编码，则需要将其转换为数字然后再比较
# 0061 > 0062
result = 'a' > 'b' # False 逐位比较
result = 'c' < 'd' # True 逐位比较
result = 'ab' > 'b' # False 逐位比较
# print(int('2') > int('11')) # False
result = 1 == 1 # True 比较两个对象的值是否相等
result = 'hello' == 'hello' # True
result = 'abc' == 'bcd' # False
result = 'abc' != 'bcd' # True
result = 1 == True # True
result = 1 is True # False 比较两个对象是否是同一个对象，比较的是对象的 id
result = 1 is not True # True
print('result =', result)
print(id(1), id(True)) # 140714389791568 140714389260624
2.17.4 逻辑运算符
比逻辑运算符--示例代码：
# 逻辑运算符
# 逻辑运算符主要用来做一些逻辑判断
# not 逻辑非
# not 可以对符号右侧的值进行非运算
# 对于布尔值，非运算会对其进行取反操作，True 变 False，False 变 True
# 对于非布尔值，非运算会先将其转换为布尔值，然后再取反
#
# and 逻辑与
# and 可以对符号两侧的值进行与运算
# 只有在符号两侧的值都为 True 时，才会返回 True，只要有一个 False 就返回 False
# 【与运算是找 False 的】
# Python 中的与运算是【短路的与】，如果第一个值为 False，则不再看第二个值
#
# or 逻辑或
# or 可以对符号两侧的值进行或运算
# 或运算两个值中只要有一个 True，就会返回 True
# 【或运算是找 True 的】
# Python 中的或运算是【短路的或】，如果第一个值为 True，则不再看第二个值
#
# 练习：
# 尝试一下对布尔值进行三种逻辑运算
# 尝试对非布尔值进行三种逻辑运算，并观察返回的结果
a = True
a = not a # False 对 a 进行非运算
a = 1
a = not a
# print('a =', a) # False
a = ''
a = not a
# print('a =', a) # True
result = True and True # True
result = True and False # False
result = False and True # False
result = False and False # False
# print(result)
# True and print('你猜我出来吗？') 第一个值是 True，会看第二个值，所以 print() 会执行
# False and print('你猜我出来吗？') 第一个值是 False，不会看第二个值，所以 print() 不会执行
result = True or True # True
result = True or False # True
result = False or True # True
result = False or False # False
# print(result)
# False or print('你猜我出来吗？') 第一个值为 False，继续看第二个，所以打印语句执行
# True or print('你猜我出来吗？') 第一个值为 True，不看第二个，所以打印语句不执行
# 非布尔值的与或运算
# 当我们对非布尔值进行与或运算时，Python 会将其当做布尔值运算，最终会返回原值！！！
# 与运算的规则：
# 【与运算是找 False 的】，如果第一个值是 False，则不看第二个值
# 如果第一个值是 False，则直接返回第一个值，否则返回第二个值
# 或运算的规则：
# 【或运算是找 True 的】，如果第一个值是 True，则不看第二个值
# 如果第一个值是 True，则直接返回第一个值，否则返回第二个值
# True and True
result = 1 and 2 # 2
# True and False
result = 1 and 0 # 0
# False and True
result = 0 and 1 # 0
# False and False
result = 0 and None # 0
# True or True
result = 1 or 2 # 1
# True or False
result = 1 or 0 # 1
# False or True
result = 0 or 1 # 1
# False or False
result = 0 or None # None
print(result)
2.17.4 条件运算符（三元运算符）
条件运算符（三元运算符）--示例代码：
# 条件运算符（三元运算符）
# 语法： 语句1 if 条件表达式 else 语句2
# 执行流程：
# 条件运算符在执行时，会先对条件表达式进行求值判断：
# 如果判断结果为 True，则执行语句 1，并返回执行结果
# 如果判断结果为 False，则执行语句 2，并返回执行结果
# 练习：
# 现在有 a b c 三个变量，三个变量中分别保存有三个数值，
# 请通过条件运算符获取三个值中的最大值
# print('你好') if False else print('Hello')
a = 30
b = 50
# print('a的值比较大！') if a > b else print('b的值比较大！')
# 获取a和b之间的较大值
max = a if a > b else b
print(max)
a = 40
b = 50
c = 30
# 通过条件运算符获取三个值中的最大值
# max = a if a > b else b
# max = max if max > c else c
max = a if (a > b and a > c) else (b if b > c else c) # 开发中不推荐这么使用
# max = a if (b < a > c) else (b if b > c else c) # 逻辑运算符可以连着使用
# print(max)
2.17.5 运算符的优先级
# 运算符的优先级 # 和数学中一样，在 Python 运算也有优先级，比如：先乘除后加减 # 运算符的优先级可以根据优先级的表格来查询 # 在表格中位置越靠下的运算符优先级越高，优先级越高的越优先计算 # 如果优先级一样则自左向右计算 # 关于优先级的表格，你知道有这么一个东西就够了，千万不要去记 # 在开发中如果遇到优先级不清楚的，则可以通过小括号来改变运算顺序 a = 1 + 2 * 3 # 三种情况：一样高、and 高、or 高 # 如果 or 的优先级高，或者两个运算符的优先级一样高 # 则需要先进行 或运算，则运算结果是 3 # 如果 and 的优先级高，则应该先计算 与运算 # 则运算结果是 1 a = 1 or 2 and 3 print(a) # 1 # 逻辑运算符（补充） # 逻辑运算符可以连着使用 result = 1 < 2 < 3 # 相当于 1 < 2 and 2 < 3 result = 10 < 20 > 15 # 详当于 10 < 20 and 20 > 15 print(result)
第三章 流程控制语句
3.1 简介
Python 代码在执行时是按照自上向下顺序执行的。
通过流程控制语句，可以改变程序的执行顺序，也可以让指定的程序反复执行多次。
流程控制语句分成两大类：条件判断语句 + 循环语句
3.2 条件判断语句（if 语句）
3.2.1 if 语句
if 语句--示例代码：
# 条件判断语句（if语句）
# 语法：if 条件表达式 :
# 代码块
# 执行的流程：if 语句在执行时，会先对条件表达式进行求值判断：
# 如果为 True，则执行 if 后的语句
# 如果为 False，则不执行
# 默认情况下，if 语句只会控制紧随其后的那条语句，如果希望 if 可以控制多条语句，则可以在 if 后跟着一个代码块。
# 代码块：
# 代码块中保存着一组代码，同一个代码块中的代码，要么都执行要么都不执行。
# 代码块就是一种为代码分组的机制。
# 如果要编写代码块，语句就不能紧随在:后边，而是要写在下一行。
# 代码块以缩进开始，直到代码恢复到之前的缩进级别时结束。
# 鲁迅说过：
# 世上本来没有路，走的人多了自然就有了！
# xxxx...
# yyyy...
# 缩进有两种方式，一种是使用 tab 键，一种是使用空格（四个）
# Python 的官方文档中推荐我们使用空格来缩进
# Python 代码中使用的缩进方式必须统一
# sublime Text 3 中设置将 tab 键转换成空格："translate_tabs_to_spaces": true,
# if False : print('你猜我出来么？')
num = 10
# if num > 10 : print('num比10大！')
# print('谁也管不了我')
if False :
print(123)
print(456)
print(789)
print(101112)
# print('hello')
# 可以使用【逻辑运算符】来连接多个条件：
# 如果希望所有条件同时满足，则需要使用 and
# 如果希望只要有一个条件满足即可，则需要使用 or
num = 28
# if num > 10 and num < 20 :
# print('num比10大，num比20小！')
# if 10 < num < 20 :
# print('num比10大，num比20小！')
# 在命令行让用户输入一个用户名，获取用户输入，并进行判断：
# 如果用户输入的用户名是 admin，则显示欢迎管理员光临
# 如果用户输入的是其他的用户名，则什么也不做
3.2.2 input 函数
input 函数--示例代码：
# input() 函数
# 该函数用来获取用户的输入
# 也可以用于暂时阻止程序结束
# input() 调用后，程序会立即暂停，等待用户输入
# 用户输入完内容以后，点击回车程序才会继续向下执行
# 用户输入完成以后，其所输入的的内容会以返回值的形式返回
# 注意：input() 返回值是一个字符串
# input() 函数中可以设置一个字符串作为参数，这个字符串将会作为提示文字显示
# a = input('请输入任意内容：')
# print('用户输入的内容是:', a)
# 获取用户输入的用户名
username = input('请输入你的用户名:')
# 判断用户名是否是 admin
if username == 'admin' :
print('欢迎管理员光临！')
3.2.3 if-else 语句
if-else 语句--示例代码：
# 让用户在控制台中输入一个年龄
# age = int(input('请输入你的年龄：'))
# 如果用户的年龄大于18岁，则显示你已经成年了
# if age >= 18 :
# print('你已经成年了~~~')
# if-else 语句
# 语法：
# if 条件表达式 :
# 代码块
# else :
# 代码块
# 执行流程：
# if-else 语句在执行时，先对 if 后的条件表达式进行求值判断
# 如果为 True，则执行 if 后的代码块
# 如果为 False，则执行 else 后的代码块
age = 7
if age > 17 :
print('你已经成年了~~~')
else :
print('你还未成年~~~')
3.2.4 if-elif-else 语句
if-elif-else 语句--示例代码：
# if-elif-else 语句
# 语法：
# if 条件表达式 :
# 代码块
# elif 条件表达式 :
# 代码块
# elif 条件表达式 :
# 代码块
# elif 条件表达式 :
# 代码块
# else :
# 代码块
#
# 执行流程：
# if-elif-else 语句在执行时，会自上向下依次对条件表达式进行求值判断：
# 如果表达式的结果为 True，则执行当前代码块，然后语句结束
# 如果表达式的结果为 False，则继续向下判断，直到找到 True 为止
# 如果所有的表达式都是 False，则执行 else 后的代码块
# if-elif-else 中只会有一个代码块会执行！！！
# 最后一个 else 可以省略。
age = 210
# if age > 200 :
# print('活着可真没劲呢！') # 只执行这一个代码块
# elif age > 100 :
# print('你也是老大不小了！')
# elif age >= 60 :
# print('你已经退休了！')
# elif age >= 30 :
# print('你已经是中年了！')
# elif age >= 18 :
# print('你已经成年了！')
# else :
# print('你还是个小孩！')
age = 68
if age >= 18 and age < 30 :
print('你已经成年了！')
elif age >= 30 and age < 60 :
print('你已经中年了！')
elif age >= 60 :
print('你已经退休了！')
3.2.5 if 练习
练习1：
编写一个程序，获取一个用户输入的整数。然后通过程序显示这个数是奇数还是偶数。
# 获取用户输入的整数
num = int(input('请输入一个任意的整数：'))
# # 显示num是奇数还是偶数
if num % 2 == 0 :
print(num, "是偶数")
else :
print(num, '是奇数')
练习2：
编写一个程序，检查任意一个年份是否是闰年。
如果一个年份可以被4整除不能被100整除，或者可以被400整除，这个年份就是闰年。
year = int(input('请输入一个任意的年份:'))
# 检查这个年份是否是闰年
if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0) :
print('是闰年')
else :
print('不是闰年')
练习3：
我家的狗5岁了，5岁的狗相当于多大年龄的人呢？
其实非常简单，狗的前两年每一年相当于人类的10.5岁，然后每增加一年就增加四岁。
那么5岁的狗相等于人类的年龄就应该是 10.5 + 10.5 + 4 + 4 + 4 = 33 岁
编写一个程序，获取用户输入的狗的年龄，然后通过程序显示其相当于人类的年龄。
如果用户输入负数，请显示一个提示信息。
# 检查用户输入的是否是负数
if dog_age < 0 :
print('你的输入不合法！')
# 如果狗的年龄在两岁以下（包含两岁）
elif dog_age <= 2 :
# 直接将当前的年龄乘以10.5
like_person_age = dog_age * 10.5
# 如果狗的年龄在两岁以上
else :
# 计算前两岁相当于人类的年纪
like_person_age = 2 * 10.5
# 计算超过两岁的部分相当于人类的年纪，并进行相加
like_person_age += ( dog_age - 2 ) * 4
if dog_age > 0 :
print(dog_age, '岁的狗，年纪相当于', like_person_age, '岁的人')
# --------------------改进版本--------------------
dog_age = float(input('请输入狗的年龄：'))
like_person_age = 0
# 在if也可以嵌套if，代码块是可以嵌套的，每增加一个缩进的级别，代码块就低一级
# 检查用户的输入是否合法
if dog_age > 0 :
# 如果狗的年龄在两岁以下（包含两岁）
if dog_age <= 2 :
# 直接将当前的年龄乘以10.5
like_person_age = dog_age * 10.5
# 如果狗的年龄在两岁以上
else :
# 计算前两岁相当于人类的年纪
like_person_age = 2 * 10.5
# 计算超过两岁的部分相当于人类的年纪，并进行相加
like_person_age += ( dog_age - 2 ) * 4
print(dog_age, '岁的狗，年纪相当于', like_person_age, '岁的人')
else :
print('请输入一个合法的年龄！')
# --------------------只使用 if 语句--------------------
dog_age = float(input('请输入狗的年龄：'))
like_person_age = 0
if 0 <= dog_age <= 2 :
like_person_age = dog_age * 10.5
print(dog_age, '岁的狗，年纪相当于', like_person_age, '岁的人')
if dog_age > 2 :
like_person_age = 2 * 10.5
like_person_age += ( dog_age - 2 ) * 4
print(dog_age, '岁的狗，年纪相当于', like_person_age, '岁的人')
if dog_age < 0 :
print('请输入一个合法的年龄！')
练习4：
从键盘输入小明的期末成绩:
当成绩为 100 时，'奖励一辆 BMW'
当成绩为 [80-99] 时，'奖励一台 iphone'
当成绩为 [60-79] 时，'奖励一本参考书'
其他时，什么奖励也没有
# 获取小明的成绩
score = float(input('请输入你的期末成绩(0-100)：'))
# 打印分割线
print("="*40)
# 检查用户的输入是否合法
if 0 <= score <= 100 :
# 判断发给的奖励
if score == 100 :
print('宝马，拿去玩！')
elif score >= 80 :
print('苹果手机，拿去玩！')
elif score >= 60 :
print('参考书，拿去玩！')
else :
print('棍子一根！')
else :
# 用户输入的不合法，弹出一个友好提示
print('你输入的内容不合法，拉出去毙了！')
练习5：
大家都知道，男大当婚，女大当嫁。那么女方家长要嫁女儿，当然要提出一定的条件：
高：180cm 以上; 富:1000 万以上; 帅:500 以上;
如果这三个条件同时满足，则:'我一定要嫁给他'
如果三个条件有为真的情况，则:'嫁吧，比上不足，比下有余。'
如果三个条件都不满足，则:'不嫁！'
height = float(input('请输入你的身高(厘米):'))
money = float(input('请输入你的财富(万):'))
face = float(input('请输入你的颜值(平方厘米):'))
# 判断到底嫁不嫁
# 如果这三个条件同时满足，则:'我一定要嫁给他'
if height > 180 and money > 1000 and face > 500 :
print('我一定要嫁给他！')
# 如果三个条件有为真的情况，则:'嫁吧，比上不足，比下有余。'
elif height > 180 or money > 1000 or face > 500 :
print('嫁吧，比上不足，比下有余。')
# 如果三个条件都不满足，则:'不嫁！'
else :
print('不嫁！')
3.3 循环语句（while 语句 + for 语句）
3.3.1 while 循环
# 循环语句
# 循环语句可以使指定的代码块重复指定的次数
# 循环语句分成两种，while 循环 和 for 循环
# while 循环
# 语法：
# while 条件表达式 :
# 代码块
# else :
# 代码块
# 执行流程：
# while 语句在执行时，会先对 while 后的条件表达式进行求值判断：
# 如果判断结果为 True，则执行循环体（代码块），
# 循环体执行完毕，继续对条件表达式进行求值判断，以此类推，
# 直到判断结果为 False，则循环终止，如果循环有对应的 else，则执行 else 后的代码块。
# 条件表达式恒为 True 的循环语句，称为死循环，它会一直运行，慎用！
# while True :
# print('hello')
# 循环的三个要件（表达式）：
# 初始化表达式：通过初始化表达式初始化一个变量
# i = 0
# 条件表达式：条件表达式用来设置循环执行的条件
# while i < 10 :
# print(i)
# # 更新表达式：修改初始化变量的值
# i += 1
# 创建一个执行十次的循环
i = 0
while i < 10 :
i += 1
print(i, 'hello')
else :
print('else 中的代码块')
3.2.2 while 练习
练习1：
求 100 以内所有的奇数之和。
# 求 100 以内所有的奇数之和。
i = 0
# 创建一个变量，用来保存结果
result = 0
while i < 100 :
i += 1
# 判断i是否是奇数
if i % 2 != 0 :
result += i
print('result =', result)
练习2：
求 100 以内所有 7 的倍数之和，以及个数。
# 求 100 以内所有7的倍数之和，以及个数。
i = 7
# 创建一个变量，来保存结果
result = 0
# 创建一个计数器，用来记录循环执行的次数，计数器就是一个变量，专门用来记录次数的变量
count = 0
while i < 100 :
# 为计数器加 1
count += 1
result += i
i += 7
print('总和为：', result, '总数量为：', count)
练习3：
水仙花数是指一个 n 位数（n ≥ 3），它的每个位上的数字的 n 次幂之和等于它本身（例如：13 + 53 + 3**3 = 153）。
求 1000 以内所有的水仙花数。
# 获取 1000 以内的三位数
i = 100
while i < 1000:
# 假设：i的百位数是a，十位数是b，个位数是c
# 求i的百位数
a = i // 100 # 首位：取商
# 求i的十位数
# b = i // 10 % 10 # 中间位：先取商再取余
b = (i - a * 100) // 10
# 求i的个位数字
c = i % 10 # 末位：取余
# print(i, a, b, c)
# 判断 i 是否是水仙花数
if a**3 + b**3 + c**3 == i :
print(i)
i += 1
练习4：
获取用户输入的任意数，判断其是否是质数。质数是只能被 1 和它自身整除的数，1 不是质数也不是合数。--使用逆向思维的方式。
# 获取用户输入的任意数，判断其是否是质数。
num = int(input('输入一个任意的大于1的整数：'))
# 判断 num 是否是质数，只能被1和它自身整除的数就是质数。1 不是质数也不是合数。
# 获取到所有的可能整除 num 的整数
i = 2
# 创建一个变量，用来记录 num 是否是质数，默认认为 num 是质数
flag = True
while i < num :
# 判断 num 能否被 i 整除
# 如果 num 能被 i 整除，则说明 num 一定不是质数
if num % i == 0 :
# 一旦进入判断，则证明 num 不是质数，则需要将 flag 修改为 False
flag = False
i += 1
if flag :
print(num, '是质数')
else :
print(num, '不是质数')
3.4 循环嵌套
# 在控制台中打印如下图形
# *****
# *****
# *****
# *****
# *****
# 创建一个循环来控制图形的高度
# 循环嵌套时，外层循环没执行一次，内存循环就要执行一圈
# i = 0
# while i < 5 :
# # 创建一个内层循环来控制图形的宽度
# j = 0
# while j < 5 :
# print("* ", end = '') # 不换行
# j += 1
# print()
# i += 1
#
# * j < 1 i = 0
# ** j < 2 i = 1
# *** j < 3 i = 2
# **** j < 4 i = 3
# ***** j < 5 i = 4
#
# *****
# ****
# ***
# **
#
i = 0
while i < 5 :
j = 0
while j < i + 1 :
print("* ", end = '')
j += 1
print()
i += 1
i = 0
while i < 5 :
j = 0
while j < 5 - i :
print("* ", end = '')
j += 1
print()
i += 1
练习1：
打印 99 乘法表。
i = 0
while i < 9 :
i += 1
j = 0
while j < i :
j += 1
print(f"{j} * {i} = {i * j}\t", end = '')
print()
升级版：
print ('\n'.join( ' '.join( "%d*%d=%-2s" %(y,x,x*y) for y in range(1,x+1)) for x in range(1,10)))
输出结果如下：
1 * 1 = 1
1 * 2 = 2 2 * 2 = 4
1 * 3 = 3 2 * 3 = 6 3 * 3 = 9
1 * 4 = 4 2 * 4 = 8 3 * 4 = 12 4 * 4 = 16
1 * 5 = 5 2 * 5 = 10 3 * 5 = 15 4 * 5 = 20 5 * 5 = 25
1 * 6 = 6 2 * 6 = 12 3 * 6 = 18 4 * 6 = 24 5 * 6 = 30 6 * 6 = 36
1 * 7 = 7 2 * 7 = 14 3 * 7 = 21 4 * 7 = 28 5 * 7 = 35 6 * 7 = 42 7 * 7 = 49
1 * 8 = 8 2 * 8 = 16 3 * 8 = 24 4 * 8 = 32 5 * 8 = 40 6 * 8 = 48 7 * 8 = 56 8 * 8 = 64
1 * 9 = 9 2 * 9 = 18 3 * 9 = 27 4 * 9 = 36 5 * 9 = 45 6 * 9 = 54 7 * 9 = 63 8 * 9 = 72 9 * 9 = 81
练习2：
求 100 以内所有的质数。
打印 99 乘法表。
# 求100以内所有的质数
# 创建一个循环，求 1-100 以内所有的数
i = 2
while i <= 100 :
# 创建一个变量，记录 i 的状态，默认认为 i 是质数
flag = True
# 判断 i 是否是质数
# 获取所有可能成为 i 的因数的数
j = 2
while j < i :
# 判断 i 能否被 j 整除
if i % j == 0:
# i 能被 j 整除，证明 i 不是质数，修改 flag 为 False
flag = False
j += 1
# 验证结果并输出
if flag :
print(i)
i += 1
3.5 break 和 continue
# break
# break 可以用来立即退出整个循环语句（包括 else）
# continue
# continue 可以用来跳过当次循环
# break 和 continue 都是只对离他最近的循环起作用
# pass
# pass 是用来在判断或循环语句中占位的
# i = 0
# while i < 5 :
# if i == 3 :
# break
# print(i)
# i += 1
# else :
# print('循环结束')
# i = 0
# while i < 5 :
# i += 1
# if i == 2 :
# continue
# print(i)
# else :
# print('循环结束')
i = 0
if i < 5 :
pass
3.6 质数练习的优化
# 模块，通过模块可以对 Python 进行扩展
# 引入一个 time 模块，来统计程序执行的时间
from time import *
# time() 函数可以用来获取当前的时间，返回的单位是秒
# 优化前：
# 10000个数 12.298秒
# 100000个数 没有结果
# 第一次优化
# 10000个数 1.577秒
# 100000个数 170.645秒
# 第二次优化
# 10000个数 0.068秒
# 100000个数 1.646秒
# 和数36的因数
# 2 18
# 3 12
# 4 9
# 6 6
#
# 求 100 以内所有的质数。
# 获取程序开始的时间
begin = time()
i = 2
while i <= 100000 :
flag = True
j = 2
while j <= i ** 0.5 : # 第二次优化，因为因数都是成对出现的，此时需要带上等号
if i % j == 0 :
flag = False
# 一旦进入判断，则证明 i 一定不是质数，此时内层循环没有继续执行的必要(即只要有一个(除了1和它自身外)数能被i整除，那么 i 一定不是质数)
# 使用 break 来退出内层的循环
break # 第一次优化
j += 1
if flag :
# print(i)
pass
i += 1
# 获取程序结束的时间
end = time()
# 计算程序执行的时间
print("程序执行花费了："end - begin , "秒")
3.7 小游戏 《唐僧大战白骨精》
1、身份选择
① 显示提示信息
欢迎光临 xxx 游戏！
请选择你的身份：
1.xxx
2.xxx
请选择：x
② 根据用户选择来分配身份（显示不同的提示消息）
1.---
2.---
3.---
2、游戏进行
① 显示玩家的基本信息（攻击力 生命值）
② 显示玩家可以进行的操作：
1、练级
- 提升玩家的攻击力和生命值
2、打 BOSS
- 玩家对 BOSS 进行攻击，玩家要攻击 BOSS，BOSS 对玩家进行反击
- 计算 BOSS 是否被玩家消灭，玩家是否被 BOSS 消灭
- 游戏结束
3、逃跑
- 退出游戏，显示提示信息，游戏结束！
版本1.0 代码：
# 显示欢迎信息
print('-'*20, '欢迎光临《唐僧大战白骨精》', '-'*20)
# 显示身份选择的信息
print('请选择你的身份：')
print('\t1.唐僧')
print('\t2.白骨精')
# 游戏的身份选择
player_choose = input('请选择[1-2]：') # input 函数返回的字符串
# 打印一条分割线
print('-'*66)
# 根据用户的选择来显示不同的提示信息
if player_choose == '1':
# 选择 1
print('你已经选择了1，你将以->唐僧<-的身份来进行游戏！')
elif player_choose == '2':
# 选择 2
print('你竟然选择了白骨精，太不要脸了，你将以->唐僧<-的身份来进行游戏！')
else :
# 选择 3
print('你的输入有误，系统将自动分配身份，你将以->唐僧<-的身份来进行游戏！')
# 进入游戏
# 创建变量，来保存玩家的生命值和攻击力
player_life = 2 # 生命值
player_attack = 2 # 攻击力
# 创建变量，保存 boss 的生命值和攻击力
boss_life = 10
boss_attack = 10
# 打印一条分割线
print('-'*66)
# 显示玩家的信息（攻击力、生命值）
print(f'唐僧，你的生命值是 {player_life}，你的攻击力是 {player_attack}')
# 由于游戏选项是需要反复显示的，所以必须将其编写到一个循环中
while True :
# 打印一条分割线
print('-'*66)
# 显示游戏选项，游戏正式开始
print('请选择你要进行的操作：')
print('\t1.练级')
print('\t2.打BOSS')
print('\t3.逃跑')
game_choose = input('请选择要做的操作[1-3]：')
# 处理用户的选择
if game_choose == '1' :
# 增加玩家的生命值和攻击力
player_life += 2
player_attack += 2
# 显示玩家的最新信息
# 打印一条分割线
print('-'*66)
# 显示玩家的信息（攻击力、生命值）
print(f'恭喜你升级了！你现在的生命值是 {player_life}，你的攻击力是 {player_attack}')
elif game_choose == '2' :
# 玩家攻击 boss
# 减去 boss 的生命值，减去的生命值应该等于玩家的攻击力
boss_life -= player_attack
# 打印一条分割线
print('-'*66)
print('->唐僧<- 攻击了 ->白骨精<-')
# 检查 boss 是否死亡
if boss_life <= 0 :
# boss 死亡，player 胜利，游戏结束
print(f'->白骨精<-受到了 {player_attack} 点伤害，重伤不治死了，->唐僧<-赢得了胜利！')
# 游戏结束
break
# boss 要反击玩家
# 减去玩家的生命值，减去的玩家生命值应该等于 boss 的攻击力
player_life -= boss_attack
print(' ->白骨精<- 攻击了 ->唐僧<-')
# 检查玩家是否死亡
if player_life <= 0 :
# 玩家死亡
print(f'你受到了 {boss_attack} 点伤害，重伤不治死了！GAME OVER')
# 游戏结束
break
elif game_choose == '3' :
# 打印一条分割线
print('-'*66)
# 逃跑，退出游戏
print('->唐僧<-一扭头，撒腿就跑！GAME OVER')
break
else :
# 打印一条分割线
print('-'*66)
print('你的输入有误，请重新输入！')
第四章 序列
4.1 列表（list）的简介
- 列表是 Python 中的一个对象
对象（object）就是内存中专门用来存储数据的一块区域
- 之前我们学习的对象，像数值，它只能保存一个单一的数据
- 列表中可以保存多个有序的数据（元素可重复，顺序指的是 添加的顺序）
- 列表是用来存储对象的对象
- 列表的使用：
1.列表的创建
2.操作列表中的数据
列表--示例代码：
# 创建列表，通过[]来创建列表
my_list = [] # 创建了一个空列表
# print(my_list, type(my_list)) # [] <class 'list'>
# 列表存储的数据，我们称为元素
# 一个列表中可以存储多个元素，也可以在创建列表时，来指定列表中的元素
my_list = [10] # 创建一个只包含一个元素的列表
# 当向列表中添加多个元素时，多个元素之间使用,隔开
my_list = [10, 20, 90, 40, 50] # 创建了一个包含有5个元素的列表
# 列表中可以保存任意的对象
my_list = [10, 'hello', True, None, [1, 2, 3], print]
print(my_list) # [10, 'hello', True, None, [1, 2, 3], <built-in function print>]
# 列表中的对象都会按照插入的顺序存储到列表中：
# 即第一个插入的对象保存到第一个位置，第二个保存到第二个位置
# 我们可以通过索引（index）来获取列表中的元素：
# 索引是元素在列表中的位置，列表中的每一个元素都有一个索引
# 索引是从 0 开始的整数，列表第一个位置索引为 0，第二个位置索引为 1，第三个位置索引为 2，以此类推
my_list = [10, 20, 90, 40, 50]
# 通过索引获取列表中的元素
# 语法：my_list[索引] my_list[0]
# print(my_list[4])
# 如果使用的索引超过了最大的范围，会抛出异常，如下：
# print(my_list[5]) # IndexError: list index out of range
# 获取列表的长度，列表中元素的个数
# len()函数，通过该函数可以获取列表的长度
# 获取到的长度的值，是列表的最大索引 + 1
print(len(my_list)) # 5
4.2 列表的切片
# 切片
# 切片指从现有列表中，获取一个子列表
# 创建一个列表，一般创建列表时，变量的名字会使用复数
stus = ['孙悟空', '猪八戒', '沙和尚', '唐僧', '蜘蛛精', '白骨精']
# 列表的索引可以是负数
# 如果索引是负数，则从后向前获取元素，-1 表示倒数第一个，-2 表示倒数第二个，以此类推
# print(stus[-2])
# 通过切片来获取指定的元素
# 语法：列表[起始:结束]
# 通过切片获取元素时，会包括起始位置的元素，不会包括结束位置的元素
# 做切片操作时，总会返回一个新的列表，不会影响原来的列表
# 起始和结束位置的索引都可以省略不写
# 如果省略结束位置，则会一直截取到最后
# 如果省略起始位置，则会从第一个元素开始截取
# 如果起始位置和结束位置全部省略，则相当于创建了一个列表的副本
# print(stus[1:2]) # 包头不包尾
# print(stus[1:])
# print(stus[:3])
# print(stus[:])
# print(stus)
# 语法：列表[起始:结束:步长]
# 步长表示，每次获取元素的间隔，默认值是1
# print(stus[0:5:3])
# 步长不能是 0，但是可以是负数
# print(stus[::0]) # ValueError: slice step cannot be zero
# 如果是负数，则会从列表的后部向前边取元素
print(stus[::-1])
正数和负数索引：
4.3 通用操作
# + 和 *
# + 可以将两个列表拼接为一个列表
my_list = [1, 2, 3] + [4, 5, 6] # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# * 可以将列表重复指定的次数
my_list = [1, 2, 3] * 3 # [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
# print(my_list)
# 创建一个列表
stus = ['孙悟空', '猪八戒', '沙和尚', '唐僧', '蜘蛛精', '白骨精', '沙和尚', '沙和尚']
# in 和 not in
# in 用来检查指定元素是否存在于列表中
# 如果存在，返回 True，否则返回 False
# not in 用来检查指定元素是否不在列表中
# 如果不在，返回 True，否则返回 False
# print('牛魔王' not in stus)
# print('牛魔王' in stus)
# len() 获取列表中的元素的个数
# min() 获取列表中的最小值
# max() 获取列表中的最大值
arr = [10, 1, 2, 5, 100, 77]
# print(min(arr), max(arr))
# 两个方法（method），方法和函数基本上是一样，只不过方法必须通过 对象.方法() 的形式调用
# xxx.print() 方法实际上就是和对象关系紧密的函数
# s.index() 获取指定元素在列表中的第一次出现时索引
# print(stus.index('沙和尚'))
# index() 的第二个参数，表示查找的起始位置，第三个参数，表示查找的结束位置（包头不包尾）
# print(stus.index('沙和尚', 3, 7))
# 如果要获取列表中没有的元素，会抛出异常
# print(stus.index('牛魔王')) # ValueError: '牛魔王' is not in list
# s.count() 统计指定元素在列表中出现的次数
print(stus.count('牛魔王'))
4.4 序列（sequence）
- 序列是 Python 中最基本的一种数据结构
数据结构指计算机中数据存储的方式
- 序列用于保存一组有序的数据，所有的数据在序列当中都有一个唯一的位置（索引）
并且序列中的数据会按照添加的顺序来分配索引
- 序列的分类：
可变序列（序列中的元素可以改变）：
> 列表（list）
不可变序列（序列中的元素不能改变）：
> 字符串（str）
> 元组（tuple）
上面所讲的所有操作都是序列的通用操作。
4.5 修改列表的元素
# 创建一个列表
stus = ['孙悟空', '猪八戒', '沙和尚', '唐僧', '蜘蛛精', '白骨精']
# print("修改前：", stus)
# 修改列表中的元素
# 直接通过索引来修改元素
stus[0] = 'sunwukong'
stus[2] = '哈哈'
# 通过 del 来删除元素
del stus[2] # 删除索引为2的元素
# print('修改后：', stus)
stus = ['孙悟空', '猪八戒', '沙和尚', '唐僧', '蜘蛛精', '白骨精']
# print("修改前：", stus)
# 通过切片来修改列表
# 在给切片进行赋值时，只能使用序列
# stus[0:2] = ['牛魔王', '红孩儿'] # 使用新的元素替换旧元素
# stus[0:2] = ['牛魔王', '红孩儿', '二郎神'] # 可以传多个
# stus[0:0] = ['牛魔王'] # 向索引为0的位置插入新的元素
# 当设置了步长时，要替换的序列中元素的个数必须和切片中切出来的元素的个数一致
# stus[::2] = ['牛魔王', '红孩儿'] # 报错：切片中切出来的元素的个数是3个元素，而要替换的元素的个数是2个
# stus[::2] = ['牛魔王', '红孩儿', '二郎神'] # 正确
# 通过切片来删除元素
# del stus[0:2]
# del stus[::2]
# stus[1:3] = []
# print('修改后：', stus)
# 以上操作，只适用于可变序列
s = 'hello'
# s[1] = 'a' # 报错：不可变序列，无法通过索引来修改
# 可以通过 list() 函数将其他的序列转换为list
s = list(s)
print(s)
4.6 列表中的方法
# 列表的方法
stus = ['孙悟空', '猪八戒', '沙和尚']
# print('原列表：', stus)
# append()
# 向列表的最后添加一个元素
# stus.append('唐僧')
# insert()
# 向列表的指定位置插入一个元素
# 参数：
# 1.要插入的位置
# 2.要插入的元素
# stus.insert(2, '唐僧')
# extend()
# 使用新的序列来扩展当前序列
# 需要一个序列作为参数，它会将该序列中的元素添加到当前列表中
# stus.extend(['唐僧', '白骨精'])
# stus += ['唐僧', '白骨精']
# clear()
# 清空序列（可变序列）
# stus.clear()
stus = ['孙悟空', '猪八戒', '沙和尚', '唐僧']
# pop()
# 根据索引删除并返回被删除的元素
# result = stus.pop(2) # 删除序列索引为2的元素
# result = stus.pop() # 删除序列最后一个元素
# print('result =', result)
# remove()
# 删除指定值的元素，如果相同值的元素有多个，则只会删除第一个元素
# stus.remove('猪八戒')
# reverse()
# 用来反转列表
# stus.reverse()
# sort()
# 用来对列表中的元素进行排序，默认是升序排列（从小到大）
# 如果需要降序排列，则需要传递一个 reverse=True 作为参数
my_list = list('asnbdnbasdabd')
my_list = [10, 1, 20, 3, 4, 5, 0, -2]
print('排序前', my_list)
my_list.sort(reverse=True)
print('排序后', my_list)
4.7 遍历列表（list）
# 遍历列表：指的就是将列表中的所有元素取出来
# 创建列表
stus = ['孙悟空', '猪八戒', '沙和尚', '唐僧', '白骨精', '蜘蛛精']
# 遍历列表
# print(stus[0])
# print(stus[1])
# print(stus[2])
# print(stus[3])
# 通过 while 循环来遍历列表
# i = 0
# while i < len(stus) :
# print(stus[i])
# i += 1
# 通过 for 循环来遍历列表
# 语法：
# for 变量 in 序列 :
# 代码块
# for 循环的代码块会执行多次，即序列中有几个元素就会执行几次
# 每执行一次就会将序列中的一个元素的值赋值给变量
# 所以我们可以通过变量，来获取列表中的元素
for s in stus :
print(s)
4.8 EMS 项目练习
- 做命令行版本的员工管理系统
- 功能：
四个：
1.查询
- 显示当前系统当中的所有员工
2.添加
- 将员工添加到当前系统中
3.删除
- 将员工从系统当中删除
4.退出
- 退出系统
- 员工信息要保存到哪里？ 列表，在系统中应该有一个列表，专门用来保存所有员工信息的。
示例代码：
# 显示系统的欢迎信息
print('-'*20, '欢迎使用员工管理系统', '-'*20)
# 创建一个列表，用来保存员工信息，员工的信息以字符串的形式统一保存到列表
emps = ['孙悟空\t18\t男\t花果山', '猪八戒\t28\t男\t高老庄']
while True :
# 显示用户的选项
print(' 请选择要做的操作：')
print('\t1.查询员工')
print('\t2.添加员工')
print('\t3.删除员工')
print('\t4.退出系统')
user_choose = input('请选择要做的操作[1-4]：')
# 为了好看，打印分割线
print('-'*62)
# 根据用户的选择来做相关的操作
if user_choose == '1' :
# 查询员工
# 打印表头
print('\t序号\t姓名\t年龄\t性别\t地址')
# 创建一个变量，来表示员工的序号
n = 1
# 显示员工信息
for emp in emps :
print(f'\t{n}\t{emp}')
n += 1
elif user_choose == '2' :
# 添加员工
# 获取要添加员工的信息：姓名、年龄、性别、住址
emp_name = input('请输入员工姓名：')
emp_age = input('请输入员工年龄：')
emp_gender = input('请输入员工性别：')
emp_address = input('请输入员工住址：')
# 创建员工信息
emp = f'{emp_name}\t{emp_age}\t{emp_gender}\t{emp_address}'
# 显示提示信息
print('以下员工将会被添加到系统中')
print('-'*62)
print('\t姓名\t年龄\t性别\t地址')
print(f'\t{emp}')
print('-'*62)
# 确认信息
user_confirm = input('是否确认该操作[Y/N]：')
if user_confirm == 'y' or user_confirm == 'Y' or user_confirm == 'yes' :
# 拼接字符串，插入列表中
emps.append(emp)
print('插入员工成功！')
else :
print('插入员工已取消！')
elif user_choose == '3' :
# 删除员工，根据员工的序号来删除员工
del_num = int(input('请输入要删除的员工序号：'))
del_index = del_num - 1
# 判断
if 0 <= del_index <= len(emps) - 1 :
# 显示提示信息
print('以下员工将会被删除')
print('-'*62)
print('\t序号\t姓名\t年龄\t性别\t地址')
print(f'\t{del_num}\t{emps[del_index]}')
print('-'*62)
# 确认信息
user_confirm = input('该操作不可恢复，是否确认[Y/N]：')
if user_confirm == 'y' or user_confirm == 'Y' or user_confirm == 'yes' :
# 拼接字符串，插入列表中
emps.pop(del_index)
print('删除员工成功！')
else :
print('删除员工已取消！')
else :
print('您的输入有误，请重新操作！')
elif user_choose == '4' :
print('欢迎使用，再见！')
input('点击回车键退出系统！')
break
else :
print('您的输入有误，请重新输入！')
# 为了好看，打印分割线
print('-'*62)
4.9 range() 函数
# range() 是一个函数，可以用来生成一个自然数的序列
r = range(5) # 生成一个这样的序列：[0, 1, 2, 3, 4]
r = range(0, 10, 2) # [0, 2, 4, 6, 8]
r = range(10, 0, -1) # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
# 该函数需要三个参数
# 1.起始位置（可以省略，默认是 0）
# 2.结束位置
# 3.步长（可以省略，默认是 1）
# print(list(r))
# 通过 range() 可以创建一个执行指定次数的 for 循环
# for() 循环除了创建方式以外，其余的都和 while 一样，
# 包括 else、包括 break、continue 都可以在 for 循环中使用
# 并且 for 循环使用也更加简单
# 将之前使用 while 循环做的练习，再使用 for 循环完成一次！
for i in range(30) :
print(i)
# for s in 'hello' :
print(s)
4.10 元组（tuple）
# 元组 tuple
# 元组是一个不可变的序列
# 它的操作的方式基本上和列表是一致的
# 所以你在操作元组时，就把元组当成是一个不可变的列表就ok了
# 一般当我们希望数据不改变时，就使用元组，其余情况都使用列表
# 创建元组
# 使用()来创建元组
my_tuple = () # 创建了一个空元组
# print(my_tuple, type(my_tuple)) # () <class 'tuple'>
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) # 创建了一个5个元素的元组
# 元组是不可变对象，不能尝试为元组中的元素重新赋值
# my_tuple[3] = 10 # 报错：TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# print(my_tuple[3])
# 当元组不是空元组时，括号可以省略
# 如果元组不是空元组，它里边至少要有一个元素，且该元素后面要有一个逗号
my_tuple = 10, 20, 30, 40
my_tuple = 40, # 注意逗号的存在
# print(my_tuple, type(my_tuple))
# 元组的解包（解构）
# 解包指就是将元组当中每一个元素都赋值给一个变量
my_tuple = 10, 20, 30, 40
a, b, c, d = my_tuple
# print("a =", a)
# print("b =", b)
# print("c =", c)
# print("d =", d)
a = 100
b = 300
print(a, b)
# 交换 a 和 b 的值，这时我们就可以利用元组的解包
a, b = b, a # b, a 等价于 (b, a)
print(a, b)
my_tuple = 10, 20, 30, 40
# 在对一个元组进行解包时，变量的数量必须和元组中的元素的数量一致
# 也可以在变量前边添加一个*，这样变量将会获取元组中所有剩余的元素
a, b, *c = my_tuple
a, *b, c = my_tuple
*a, b, c = my_tuple
# 不能同时出现两个或以上的*变量
# *a, *b, c = my_tuple # 报错：SyntaxError: two starred expressions in assignment
print('a =', a)
print('b =', b)
print('c =', c)
练习：
a, b, *c = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
a, b, *c = 'hello world'
print('a =', a)
print('b =', b)
print('c =', c)
4.11 可变对象--可变的是对象的值
- 每个对象中都保存了三个数据：
id（标识）
type（类型）
value（值）
- 列表就是一个可变对象
a = [1, 2, 3]
- a[0] = 10 （改对象）
- 这个操作是在通过变量去修改对象的值
- 这种操作不会改变变量所指向的对象
- 当我们去修改对象时，如果有其他变量也指向了该对象，则修改也会在其他的变量中体现
- a = [4, 5, 6] （改变量）
- 这个操作是在给变量重新赋值
- 这种操作会改变变量所指向的对象
- 为一个变量重新赋值时，不会影响其他的变量
- 一般只有在为变量赋值时才是修改变量，其余的都是修改对象。
图解如下：
示例代码：
# 可变对象
# a = [1, 2, 3]
# print('修改前：', a, id(a))
# # 通过索引修改列表对象的值
# a[0] = 10
# print('修改后：', a, id(a))
# 为变量重新赋值
# a = [4,5,6]
# print('修改后：', a , id(a))
a = [1, 2, 3]
b = a
# b[0] = 10
b = [10, 2, 3]
# print("a", a, id(a))
# print("b", b, id(b))
# == != 比较的是对象的值是否相等
# is 和 is not 比较的是对象的 id 是否相等（比较两个对象是否是同一个对象）
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(a, b)
print(id(a), id(b)) # 2133622547080 2133622547144
print(a == b) # True，a和b的值相等，使用 == 会返回 True
print(a is b) # False，a和b不是同一个对象，内存地址不同，使用 is 会返回 False
图解如下：
改对象的值会影响所有指向该对象的变量
4.12 字典
字典简介：
- 字典属于一种新的数据结构，称为映射（mapping）
- 字典的作用和列表类似，都是用来存储对象的容器
- 列表存储数据的性能很好，但是查询数据的性能的很差
- 在字典中每一个元素都有一个唯一的名字，通过这个唯一的名字可以快速的查找到指定的元素
- 在查询元素时，字典的效率是非常快的
- 在字典中可以保存多个对象，每个对象都会有一个唯一的名字
这个唯一的名字，我们称其为键（key），通过 key 可以快速的查询 value
这个对象，我们称其为值（value）
所以字典，我们也称为叫做 键值对（key-value）结构
每个字典中都可以有多个键值对，而每一个键值对我们称其为一项（item）
字典--示例代码：
# 字典
# 使用 {} 来创建字典
d = {} # 创建了一个空字典
# print(d, type(d)) # {} <class 'dict'>
# 创建一个包含有数据的字典
# 语法：
# {key:value, key:value, key:value}
# 字典的值可以是任意对象
# 字典的键可以是任意的不可变对象（int、str、bool、tuple、...），但是一般我们都会使用 str
# 字典的键是不能重复的，如果出现重复的键，那么后边的键的值会替换前边的键的值
# d = {'name':'孙悟空', 'age':18, 'gender':'男', 'name':'sunwukong'}
d = {
'name':'孙悟空',
'age':18,
'gender':'男',
'name':'sunwukong'
}
# print(d, type(d))
# 需要根据键来获取值
# print(d['name'], d['age'], d['gender'])
# 如果使用了字典中不存在的键，会报错
# print(d['hello']) # KeyError: 'hello'
4.12.1 字典的使用
# 创建字典
# 使用 {}
# 语法：{k1:v1, k2:v2, k3:v3}
# 使用 dict() 函数来创建字典
# 每一个参数都是一个键值对，参数名就是键，参数值就是值（这种方式创建的字典，key 都是字符串）
d = dict(name='孙悟空', age=18, gender='男')
# 也可以将一个包含有双值子序列的序列转换为字典
# 双值序列，序列中只有两个值，比如：[1, 2] ('a', 3) 'ab'
# 子序列，如果序列中的元素也是序列，那么我们就称这个元素为子序列，比如：[(1, 2), (3, 5)]
d = dict([('name', '孙悟饭'), ('age', 18)])
# print(d, type(d))
# len() 获取字典中键值对的个数
# print(len(d))
# in 检查字典中是否包含指定的键
# not in 检查字典中是否不包含指定的键
# print('hello' in d)
# 获取字典中的值，根据键来获取值
# 语法：d[key]
# print(d['age'])
# n = 'name'
# print(d[n])
# 通过 [] 来获取值时，如果键不存在，会抛出异常 KeyError
# get(key[, default]) 该方法用来根据键来获取字典中的值
# 如果获取的键在字典中不存在，会返回 None
# 也可以指定一个默认值，来作为第二个参数，这样获取不到值时将会返回默认值
# print(d.get('name'))
# print(d.get('hello', '默认值'))
# 修改字典
# d[key] = value #如果 key 存在则覆盖，不存在则添加
d['name'] = 'sunwukong' # 修改字典的 key-value
d['address'] = '花果山' # 向字典中添加 key-value
# print(d)
# setdefault(key[, default]) # 可以用来向字典中添加 key-value
# 如果 key 已经存在于字典中，则返回 key 的值，不会对字典做任何操作
# 如果 key 不存在，则向字典中添加这个 key，并设置 value
result = d.setdefault('name', '猪八戒')
result = d.setdefault('hello', '猪八戒')
# print('result =', result)
# print(d)
# update([other])
# 将其他的字典中的 key-value 添加到当前字典中
# 如果有重复的 key，则后边的会替换到当前的
d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
d2 = {'d':4, 'e':5, 'f':6, 'a':7}
d1.update(d2)
# print(d1) # {'a': 7, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}
------------------------------------------------------------------
# 删除，可以使用 del 来删除字典中的 key-value
del d1['a']
del d1['b']
# popitem()
# 随机删除字典中的一个键值对，一般都会删除最后一个键值对
# 删除之后，它会将删除的 key-value 作为返回值返回
# 返回的是一个元组，元组中有两个元素，第一个元素是删除的 key，第二个是删除的 value
# 当使用 popitem() 删除一个空字典时，会抛出异常 KeyError: 'popitem(): dictionary is empty'
# d1.popitem()
# result = d1.popitem()
# pop(key[, default])
# 根据 key 删除字典中的 key-value
# 会将被删除的 value 返回！
# 如果删除不存在的 key，会抛出异常
# 如果指定了默认值，再删除不存在的 key 时，不会报错，而是直接返回默认值
result = d1.pop('d')
result = d1.pop('z', '这是默认值')
# del d1['z']
# z 不存在时，也会报错
# result = d1.popitem()
# result = d1.popitem()
# result = d1.popitem()
# result = d1.popitem()
# clear() 用来清空字典
d1.clear()
# print('result =', result)
# print(d1)
# copy()
# 该方法用于对字典进行浅复制
# 复制以后的对象，和原对象是独立的，修改一个不会影响另一个
# 注意：浅复制会简单复制对象内部的值，如果值也是一个可变对象，这个可变对象不会被复制
d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
d2 = d1.copy()
# d1['a'] = 100
d1 = {'a':{'name':'孙悟空', 'age':18}, 'b':2, 'c':3}
d2 = d1.copy()
d2['a']['name'] = '猪八戒'
print('d1 =', d1, id(d1))
print('d2 =', d2, id(d2))
4.12.2 字典的遍历
# 遍历字典
# keys()
该方法会返回字典的所有的 key
# 该方法会返回一个序列，序列中保存字典的所有的键
d = {'name':'孙悟空', 'age':18, 'gender':'男'}
# 通过遍历 keys() 来获取所有的键
# for k in d.keys() :
# print(k, d[k])
# values()
# 该方法会返回一个序列，序列中保存字典的所有的值
# for v in d.values():
# print(v)
# items()
# 该方法会返回字典中所有的项
# 它会返回一个序列，序列中包含有双值子序列
# 双值分别是：字典中的 key 和 value
# print(d.items()) # dict_items([('name', '孙悟空'), ('age', 18), ('gender', '男')])
for k, v in d.items() :
print(k, '=', v)
# 元组的解包（解构）
# 解包指就是将元组当中每一个元素都赋值给一个变量
4.13 集合
集合的介绍：
- 集合和列表非常相似
- 不同点：
1.集合中只能存储不可变对象
2.集合中存储的对象是无序（不是按照元素的插入顺序保存的）
3.集合中不能出现重复的元素
集合--示例代码：
# 集合
# 使用 {} 来创建集合
s = {10, 3, 5, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 1} # <class 'set'>
# s = {[1, 2, 3], [4, 6, 7]} # TypeError: unhashable type: 'list'
# 使用 set() 函数来创建集合
s = set() # 空集合
# 可以通过 set() 来将序列和字典转换为集合
s = set([1, 2, 3, 4, 5, 1, 1, 2, 3, 4, 5])
s = set('hello')
s = set({'a':1, 'b':2, 'c':3}) # 使用 set() 将字典转换为集合时，只会包含字典中的键
# 创建集合
s = {'a', 'b', 1, 2, 3, 1}
# 使用 in 和 not in 来检查集合中的元素
# print('c' in s)
# 使用 len() 来获取集合中元素的数量
# print(len(s))
# add() 向集合中添加元素
s.add(10)
s.add(30)
# update() 将一个集合中的元素添加到当前集合中
# update() 可以传递序列或字典作为参数，字典只会使用键
s2 = set('hello')
s.update(s2)
s.update((10, 20, 30, 40, 50)) # 参数是元组
s.update({10:'ab', 20:'bc', 100:'cd', 1000:'ef'}) # 参数是字典
# {1, 2, 3, 100, 40, 'o', 10, 1000, 'a', 'h', 'b', 'l', 20, 50, 'e', 30}
# pop() 随机删除并返回一个集合中的元素
# result = s.pop()
# remove() 删除集合中的指定元素
s.remove(100)
s.remove(1000)
# clear() 清空集合
s.clear()
# copy() 对集合进行浅复制
# print(result)
print(s, type(s))
4.14 集合的运算
# 在对集合做运算时，不会影响原来的集合，而是返回一个运算结果
# 创建两个集合
s1 = {1, 2, 3, 4, 5}
s2 = {3, 4, 5, 6, 7}
# & 交集运算
result = s1 & s2 # {3, 4, 5}
# | 并集运算
result = s1 | s2 # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
# - 差集
result = s1 - s2 # {1, 2}
# ^ 异或集：获取只在一个集合中出现的元素
result = s1 ^ s2 # {1, 2, 6, 7}
# <= 检查一个集合是否是另一个集合的子集
# 如果 a 集合中的元素全部都在 b 集合中出现，那么 a 集合就是 b 集合的子集，b 集合是 a 集合的超集
a = {1, 2, 3}
b = {1, 2, 3, 4, 5}
result = a <= b # True
result = {1, 2, 3} <= {1, 2, 3} # True
result = {1, 2, 3, 4, 5} <= {1, 2, 3} # False
# < 检查一个集合是否是另一个集合的真子集
# 如果超集 b 中含有子集 a 中所有元素，并且 b 中还有 a 中没有的元素，则 b 就是 a 的真超集，a 是 b 的真子集
result = {1, 2, 3} < {1, 2, 3} # False
result = {1, 2, 3} < {1, 2, 3, 4, 5} # True
# >= 检查一个集合是否是另一个的超集
# > 检查一个集合是否是另一个的真超集
print('result =', result)第五章 函数
5.1 函数的简介
- 函数也是一个对象
- 对象是内存中专门用来存储数据的一块区域
- 函数可以用来保存一些可执行的代码，并且可以在需要时，对这些语句进行多次的调用
- 创建函数（定义函数）：
def 函数名([形参1, 形参2, ..., 形参n]) :
代码块
- 函数名必须要符和标识符的规范
（可以包含字母、数字、下划线、但是不能以数字开头）
- 函数中保存的代码不会立即执行，需要调用函数代码才会执行
- 调用函数：
函数对象()
- 定义函数一般都是要实现某种功能的
函数的简介--示例代码：
# 比如有如下三行代码，这三行代码是一个完整的功能：
# print('hello')
# print('你好')
# print('再见')
# 定义一个函数
def fn() :
print('这是我的第一个函数！')
print('hello')
print('今天天气真不错！')
# 打印 fn
# print(fn) # <function fn at 0x03D2B618>
# print(type(fn)) # <class 'function'>
# fn 是函数对象 fn() 是调用函数
# print 是函数对象 print() 是调用函数
# fn()
# 定义一个函数，可以用来求任意两个数的和
# def sum() :
# a = 123
# b = 456
# print(a + b)
# sum()
# 定义函数时指定形参
def fn2(a, b) :
# print('a =', a)
# print('b =', b)
print(a, "+", b, "=", a + b)
# 调用函数时，来传递实参
fn2(10, 20)
fn2(123, 456)
5.2 函数的参数
- 在定义函数时，可以在函数名后的()中定义数量不等的形参。
多个形参之间使用,隔开
- 形参（形式参数），定义形参就相当于在函数内部声明了变量，但是并不赋值
- 实参（实际参数）
- 如果函数定义时，指定了形参，那么在调用函数时也必须传递实参，实参将会赋值给对应的形参，简单来说，有几个形参就得传几个实参。
练习1:
定义一个函数，可以用来求任意三个数的乘积。
练习2：
定义一个函数，可以根据不同的用户名显示不同的欢迎信息。
示例代码：
# 求任意三个数的乘积
def mul(a, b, c) :
print(a * b * c)
# 根据不同的用户名显示不同的欢迎信息
def welcome(username) :
print('欢迎', username, '光临')
# mul(1, 2, 3)
# welcome('孙悟空')
5.3 函数参数传递的方式
# 定义一个函数
# 定义形参时，可以为形参指定默认值
# 指定了默认值以后，如果用户传递了参数则形参默认值没有任何作用，如果用户没有传递参数，则形参默认值就会生效。
def fn(a = 5, b = 10, c = 20) :
print('a =', a)
print('b =', b)
print('c =', c)
# fn(1, 2, 3)
# fn(1, 2)
# fn()
# 实参的传递方式
# 位置参数
# 位置参数：就是将对应位置的实参赋值给对应位置的形参
# 第一个实参赋值给第一个形参，第二个实参赋值给第二个形参，......
# fn(1, 2, 3)
# 关键字参数
# 关键字参数：可以不按照形参定义的顺序去传递，而直接根据参数名去传递参数
# fn(b=1, c=2, a=3)
# print('hello', end='') # end 就是关键字参数
# 位置参数和关键字参数可以混合使用
# 混合使用位置参数和关键字参数时，必须将位置参数写到前面，且位置参数和关键字参数指定的位置不能相同。
# fn(1, c=30) # a = 1, b = 10, c = 30
# fn(1, a=30) # 报错
def fn2(a) :
print('a =', a)
# 函数在调用时，解析器不会检查实参的类型
# 实参可以传递任意类型的对象
b = 123
b = True
b = 'hello'
b = None
b = [1, 2, 3]
# fn2(b)
# fn2(fn) # 没问题，实参可以是函数对象
def fn3(a , b) :
print(a + b)
# fn3(123, "456") # 报错
def fn4(a) :
# 在函数中对形参进行重新赋值，不会影响其他的变量
# a = 20
# a 是一个列表，我们尝试修改列表中的元素
# 如果形参执行的是一个对象，当我们通过形参去修改对象的值时，会影响到所有指向该对象的变量。
a[0] = 30
print('a =', a, id(a))
c = 10
c = [1, 2, 3]
# fn4(c)
# fn4(c.copy()) # 列表副本，新的对象
# fn4(c[:]) # 列表副本，新的对象
# print('c =', c, id(c))
5.4 函数的不定长参数
# 不定长的参数
# 定义一个函数，可以求任意个数字的和
def sum(*nums) :
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
print(result)
# sum(123, 456, 789, 10, 20, 30, 40)
# 在定义函数时，可以在形参前边加上一个*，这样这个形参将会获取到所有的实参
# 它将会将所有的实参保存到一个元组中
# a, b, *c = (1, 2, 3, 4, 5, 6) # 元组的解包（解构）
# *a 会接受所有的位置实参，并且会将这些实参统一保存到一个元组中（参数的装包）
def fn(*a) :
print("a =", a, type(a)) # a = (1, 2, 3, 4, 5) <class 'tuple'>
fn(1, 2, 3, 4, 5)
# 带星号的形参只能有一个
# 带星号的参数，可以和其他参数配合使用
# 第一个参数给 a，第二个参数给 b，剩下的都保存到 c 的元组中
def fn2(a, b, *c) :
print('a =', a) # a = 1
print('b =', b) # b = 2
print('c =', c) # c = (3, 4, 5)
fn2(1, 2, 3, 4, 5)
# 可变参数不是必须写在最后，但是注意，带*的参数后的所有参数，必须以关键字参数的形式传递
# 第一个参数给 a，剩下的位置参数给 b 的元组，c 必须使用关键字参数
def fn2(a, *b, c) :
print('a =', a) # a = 1
print('b =', b) # b = (2, 3, 4)
print('c =', c) # c = 5
fn2(1, 2, 3, 4, c=5)
# 所有的位置参数都给a，b 和 c 必须使用关键字参数
def fn2(*a, b, c) :
print('a =',a) # a = (1, 2, 3)
print('b =',b) # b = 4
print('c =',c) # c = 5
fn2(1, 2, 3, b=4, c=5)
# 如果在形参的开头直接写一个*，则要求我们的所有的参数必须以关键字参数的形式传递
def fn2(*, a, b, c) :
print('a =', a) # a = 3
print('b =', b) # b = 4
print('c =', c) # c = 5
fn2(a=3, b=4, c=5)
# *形参只能接收位置参数，而不能接收关键字参数
def fn3(*a) :
print('a =', a) # a = (1, 2, 3, 4, 5)
fn3(1, 2, 3, 4, 5)
# **形参可以接收其他的关键字参数，它会将这些参数统一保存到一个字典中
# 字典的 key 就是参数的名字，字典的 value 就是参数的值
# **形参只能有一个，并且必须写在所有参数的最后
def fn3(b, c, **a) :
print('a =', a, type(a)) # a = {'d': 2, 'e': 10, 'f': 20} <class 'dict'>
print('b =', b) # b = 1
print('c =', c) # c = 3
fn3(b=1, d=2, c=3, e=10, f=20)
# 参数的解包（拆包）
def fn4(a, b, c) :
print('a =', a)
print('b =', b)
print('c =', c)
# 创建一个元组
t = (10, 20, 30)
# 创建一个列表
# t = [10, 20, 30]
# 传递实参时，也可以在序列类型的参数前添加星号，这样它会自动将序列中的元素依次作为参数传递
# 这里要求序列中元素的个数必须和形参的个数的一致
# fn4(t[0], t[1], t[2]) # 此种方式太麻烦了
fn4(*t) # 解包的方式
# 创建一个字典
d = {'a':100, 'b':200, 'c':300}
# 通过 ** 来对一个字典进行解包操作
fn4(**d)
5.5 函数的返回值
# 返回值，返回值就是函数执行以后返回的结果
# 可以通过 return 来指定函数的返回值
# 可以直接使用函数的返回值，也可以通过一个变量来接收函数的返回值
def sum(*nums) :
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
print(result)
# sum(123, 456, 789)
# return 后边跟什么值，函数就会返回什么值
# return 后边可以跟任意的对象，返回值甚至可以是一个函数
def fn() :
# return 'hello'
# return [1, 2, 3]
# return {'k':'v'}
def fn2() :
print('hello')
return fn2 # 返回值也可以是一个函数
r = fn() # 这个函数的执行结果就是它的返回值
# r()
# print(fn())
# print(r)
# 如果仅仅写一个 return 或者不写 return，则相当于 return None
def fn2() :
a = 10
return
# 在函数中，return 后的代码都不会执行，return 一旦执行，则函数自动结束
def fn3():
print('hello')
return
print('abc')
# r = fn3()
# print(r)
def fn4() :
for i in range(5) : # 生成一个这样的自然数序列：[0, 1, 2, 3, 4]
if i == 3 :
# break 用来退出当前循环
# continue 用来跳过当次循环
return # 用来结束函数
print(i)
print('循环执行完毕！')
# fn4()
def sum(*nums) :
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
return result
r = sum(123, 456, 789)
# print(r + 778)
def fn5():
return 10
# fn5 和 fn5() 的区别
print(fn5) # fn5 是函数对象，打印 fn5 实际是在打印函数对象：<function fn5 at 0x05771BB8>
print(fn5()) # fn5() 是在调用函数，打印 fn5() 实际上是在打印 fn5() 函数的返回值：10
5.6 函数的文档字符串--函数的说明
# help() 是 Python 中的内置函数
# 通过 help() 函数可以查询 python 中的函数的用法
# 语法：help(函数对象)
# help(print) # 获取 print() 函数的使用说明
# 文档字符串（doc str）
# 在自定义函数时，可以在函数内部编写文档字符串，文档字符串就是【函数的说明】，建议使用英文编写，哈哈！
# 当我们编写了文档字符串时，就可以通过 help() 函数来查看自定义函数的说明
# 文档字符串非常简单，其实直接在函数的第一行写一个字符串就是文档字符串，单引号和双引号均可，但是一般使用 三重引号，因为三重引号可以换行，并且会保留字符串中的格式。
def fn(a: int, b: bool, c: str='hello') -> int :
'''
这是一个文档字符串的示例
函数的作用：......
函数的参数：
a，作用，类型，默认值......
b，作用，类型，默认值......
c，作用，类型，默认值......
'''
return 10
help(fn)
5.7 变量的作用域与命名空间
# 作用域（scope）
# 作用域指的是变量生效的区域
b = 20 # 全局变量
def fn() :
a = 10 # a定义在了函数内部，所以它的作用域就是函数内部，函数外部无法访问
print('函数内部：', 'a =', a)
print('函数内部：', 'b =', b)
# fn()
print('函数外部：', 'a =', a)
print('函数外部：', 'b =', b)
# 在 Python 中一共有两种作用域：
# 全局作用域
# - 全局作用域在程序执行时创建，在程序执行结束时销毁
# - 所有函数以外的区域都是全局作用域
# - 在全局作用域中定义的变量，都属于全局变量，全局变量可以在程序的任意位置被访问
# 函数作用域
# - 函数作用域在函数调用时创建，在调用结束时销毁
# - 函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域
# - 在函数作用域中定义的变量，都是局部变量，它只能在函数内部被访问
#
# 变量的查找--就近原则
# - 当我们使用变量时，会优先在当前作用域中寻找该变量，如果有则使用，
# 如果没有，则继续去上一级作用域中寻找，如果有则使用，
# 如果依然没有，则继续去上一级作用域中寻找，以此类推
# 直到找到全局作用域，依然没有找到，则会抛出异常：NameError: name 'a' is not defined
def fn2() :
def fn3() :
print('fn3中:', 'a =', a)
fn3()
# fn2()
a = 20
def fn3() :
# a = 10 # 在函数中为变量赋值时，默认都是为局部变量赋值
# 如果希望在函数内部修改全局变量，则需要使用 global 关键字，来声明变量
global a # 声明在函数内部使用的 a 是全局变量，此时再去修改 a 时，就是在修改全局的 a
a = 10 # 修改全局变量
print('函数内部：', 'a =', a)
# fn3()
# print('函数外部：', 'a =', a)
-------------------------------------------------------------------------------------
# 命名空间（namespace）
# 命名空间指的是变量存储的位置，每一个变量都需要存储到指定的命名空间当中
# 每一个作用域都会有一个它对应的命名空间
# 全局的命名空间，用来保存全局变量
# 函数的命名空间，用来保存函数中的变量（局部变量）
# 命名空间实际上就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典
# locals() 用来获取当前作用域的命名空间
# 如果在全局作用域中调用 locals()，则获取的是全局命名空间
# 如果在函数作用域中调用 locals()，则获取的是函数的命名空间
# 返回的是一个字典
a = 10
scope = locals() # 获取当前命名空间
print(scope)
print(type(scope)) # <class 'dict'>
# print(a) # 10
# print(scope['a']) # 10
# 向 scope 中添加一个 key-value
scope['c'] = 1000 # 向字典中添加 key-value 就相当于在全局中创建了一个全局变量（一般不建议这么做）
print(c)
def fn4() :
a = 10
# scope = locals() # 在函数内部调用 locals()，则会获取到函数的命名空间
# scope['b'] = 20 # 通过函数的命名空间创建一个局部变量，但是也是不建议这么做，这样做的不清晰，阅读起来费劲
# print(scope) # {'a' : 10, 'b' : 20}
global_scope = globals() # globals() 函数可以用来在任意位置获取全局命名空间
print(global_scope['a']) # 获取全局变量的值
global_scope['a'] = 30 # 修改全局变量的值
fn4()
5.8 函数的递归
# 尝试求10的阶乘（10!）
# 1! = 1
# 2! = 1*2 = 2
# 3! = 1*2*3 = 6
# 4! = 1*2*3*4 = 24
# print(1*2*3*4*5*6*7*8*9*10)
# 创建一个变量保存结果
# n = 10
# for i in range(1, 10) : # 生成一个这样的自然数序列：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# n *= i # n = n * i # 第一次：10 = 10 * 1，第二次：20 = 10 * 2，第三次：60 = 20 * 3，......
# print(n)
# 创建一个函数，可以用来求任意数的阶乘
def factorial(n) :
'''
该函数用来求任意数的阶乘
参数：
n 要求阶乘的数字
'''
# 创建一个变量，来保存结果
result = n
for i in range(1, n) :
result *= i
return result
# 求10的阶乘
# print(factorial(10))
-------------------------------------------------------------------------------------
# 递归式的函数
# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？
# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？
# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？
# ....
# 递归简单理解就是自己去引用自己！
# 递归式函数：在函数中自己调用自己！
# 无穷递归：如果这个函数被调用，程序的内存会溢出，效果类似于死循环
# def fn() :
# fn()
# fn()
# 递归是解决问题的一种方式，它和循环很像
# 它的整体思想是：将一个大问题分解为一个个的小问题，直到问题无法分解时，再去解决问题
# 递归式函数的两个必要条件：
# 1.基线条件
# - 问题可以被分解为的最小问题，当满足基线条件时，递归就不在执行了
# 2.递归条件
# - 将问题继续分解的条件
# 递归和循环类似，基本是可以互相代替的
# 循环编写起来比较容易，阅读起来稍难
# 递归编写起来难，但是方便阅读
# 10! = 10 * 9!
# 9! = 9 * 8!
# 8! = 8 * 7!
# ......
# 1! = 1
def factorial(n) :
'''
该函数用来求任意数的阶乘
参数：
n 要求阶乘的数字
'''
# 基线条件：判断n是否为1，如果为1，则此时不能再继续递归
if n == 1 :
# 1的阶乘就是1，直接返回1
return 1
# 递归条件：
return n * factorial(n-1) # n * (n - 1)!
print(factorial(10))
# 递归练习1：
# 创建一个函数 power 来为任意数字做幂运算 n ** i
# 10 ** 5 = 10 * 10 ** 4
# 10 ** 4 = 10 * 10 ** 3
# ...
# 10 ** 1 = 10
def power(n, i) :
'''
power() 用来为任意的数字做幂运算
参数：
n 要做幂运算的数字
i 做幂运算的次数
'''
# 基线条件
if i == 1 :
# 求1次幂
return n
# 递归条件
return n * power(n, i-1) # n * (n ** (i-1))
# print(power(8, 6))
# 递归练习2：
# 创建一个函数，用来检查一个任意的字符串是否是回文字符串，如果是返回 True，否则返回 False
# 回文字符串，字符串从前往后念和从后往前念是一样的
# abcba
# abcdefgfedcba
# 先检查第一个字符和最后一个字符是否一致：
# 如果不一致，则不是回文字符串
# 如果一致，则看剩余的部分是否是回文字符串
# 检查 abcdefgfedcba 是不是回文
# 检查 bcdefgfedcb 是不是回文
# 检查 cdefgfedc 是不是回文
# 检查 defgfed 是不是回文
# 检查 efgfe 是不是回文
# 检查 fgf 是不是回文
# 检查 g 是不是回文
def hui_wen(s) :
'''
该函数用来检查指定的字符串是否回文字符串，如果是返回True，否则返回False
参数：
s：就是要检查的字符串
'''
# 基线条件
if len(s) < 2 :
# 字符串的长度小于2，则字符串一定是回文
return True
elif s[0] != s[-1] :
# 第一个字符和最后一个字符不相等，则不是回文字符串
return False
# 递归条件
return hui_wen(s[1: -1]) # [1: -1] 包头不包尾
# def hui_wen(s) :
# '''
# 该函数用来检查指定的字符串是否回文字符串，如果是返回 True，否则返回 False
# 参数：
# s：就是要检查的字符串
# '''
# # 基线条件
# if len(s) < 2 :
# # 字符串的长度小于2，则字符串一定是回文
# return True
# # 递归条件
# return s[0] == s[-1] and hui_wen(s[1: -1])
print(hui_wen('abcdefgfedcba'))
回文字符串图解如下：
5.9 高阶函数
函数式编程：Python 支持函数式编程，但是 Python 不是函数式编程语言，Scala 是函数式编程。
- 在 Python 中，函数是一等对象
- 一等对象一般都会具有如下特点：
① 对象是在运行时创建的
② 能赋值给变量或作为数据结构中的元素
③ 能作为参数传递
④ 能作为返回值返回
- 高阶函数
- 高阶函数至少要符合以下两个特点中的一个
① 接收一个或多个函数作为参数
② 将函数作为返回值返回
- 装饰器
高阶函数--示例代码：
# 高阶函数
# 接收一个或多个函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数是高阶函数。
# 当我们使用一个函数作为参数时，实际上是将指定的代码传递进了目标函数。
# 创建一个列表
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 定义一个函数：可以将指定列表中的所有的偶数，保存到一个新的列表中返回
# 定义一个函数：这个函用来检查一个任意的数字是否是偶数
def fn2(i) :
if i % 2 == 0 :
return True
return False
# 定义一个函数：这个函数用来检查指定的数字是否大于5
def fn3(i) :
if i > 5 :
return True
return False
# 定义一个函数：这个函数用来检查指定的数字是否是3个倍数
def fn4(i) :
return i % 3 == 0
def fn(func, lst) :
'''
fn() 函数可以将指定列表中的所有偶数获取出来，并保存到一个新列表中返回
参数：
lst：要进行筛选的列表
'''
# 创建一个新列表
new_list = []
# 对列表进行筛选
for n in lst :
# 功能
if func(n) :
new_list.append(n)
# 返回新列表
return new_list
# print(fn(fn2, l))
# print(fn(fn3, l))
# print(fn(fn4, l))
-------------------------------------------------------------------------------------
# filter()
# filter() 可以从序列中过滤出符合条件的元素，保存到一个新的序列中
# 参数：
# 1.函数，根据该函数来过滤序列（可迭代的结构）
# 2.需要过滤的序列（可迭代的结构）
# 返回值：
# 过滤后的新序列（可迭代的结构）
# print(filter(fn4, l)) # <filter object at 0x0000017CAC9E0390>
# print(list(filter(fn4, l))) # [3, 6, 9]
# fn4 是作为参数传递进 filter() 函数中
# 而 fn4 实际上只有一个作用，就是作为 filter() 的参数
# filter() 调用完毕以后，fn4 就已经没用
-------------------------------------------------------------------------------------
# 匿名函数 = lambda 函数表达式 （语法糖：简写）
# lambda 函数表达式专门用来创建一些简单的函数，它是函数创建的又一种方式
# 语法：lambda 参数列表 : 返回值
# 匿名函数一般都是作为参数使用，其它地方一般不会使用，功能复杂时，就不要再使用匿名函数了！
def fn5(a, b) :
return a + b
lambda a, b : a + b
# (lambda a, b : a + b)(10, 30) # 调用匿名函数，但一般不会这么做
# 也可以将匿名函数赋值给一个变量，但一般不会这么做，相当于给函数起名字了
fn6 = lambda a, b : a + b
# print(fn6(10, 30))
r = filter(lambda i : i > 5, l)
# print(list(r))
-------------------------------------------------------------------------------------
# map()
# map() 函数可以对可迭代的对象中的所有元素做指定的操作，然后将其添加到一个新的对象中返回
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
r = map(lambda i : i ** 2, l)
# print(list(r)) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
-------------------------------------------------------------------------------------
# sort()
# 该方法用来对列表中的元素进行排序
# sort() 方法默认是直接比较列表中的元素的大小
# 在 sort() 中可以接收一个关键字参数 key
# key 需要一个函数作为参数，当设置了函数作为参数，每次都会以列表中的一个元素作为参数来调用函数，并且使用函数的返回值来比较元素的大小
l = ['bb', 'aaaa', 'c', 'ddddddddd', 'fff']
# l.sort(key=len) # 高阶函数示例：len 是函数对象，作为了 sort() 函数的参数，是一个高阶函数的例子
# print(l) # ['c', 'bb', 'fff', 'aaaa', 'ddddddddd']
l = [2, 5, '1', 3, '6', '4']
l.sort(key=int) # 高阶函数示例
# print(l)
# 把列表中的元素转换为 int 类型的数值，然后进行比较
-------------------------------------------------------------------------------------
# sorted()
# 这个函数和 sort() 的用法基本一致，但是 sorted() 可以对任意的序列进行排序
# 并且使用 sorted() 排序不会影响原来的对象，而是返回一个新对象
l = [2, 5, '1', 3, '6', '4']
# l = "123765816742634781"
print('排序前:', l)
print(sorted(l, key=int)) # 高阶函数示例
print('排序后:', l)
5.10 函数的闭包
# 闭包
# 将函数作为返回值返回，也是一种高阶函数
# 这种高阶函数我们也称为叫做【闭包】，通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量
# 我们可以将一些私有的数据藏到的闭包中
def fn() :
a = 10
# 在函数内部再定义一个函数
def inner() :
print('我是fn2', a)
# 将内部函数 inner 作为返回值返回
return inner
r = fn()
r()
# r 是一个函数，是调用 fn() 后返回的函数，该函数没有参数
# 这个函数是在 fn() 内部定义，并不是全局函数
# 所以这个函数总是能访问到 fn() 函数内的变量，比如：a，而外部不能访问 a。
注意：
在全局位置不能访问局部位置的变量。
如果希望在函数内部（局部位置）来修改全局变量，则需要使用 global 关键字，声明在函数内部使用的局部变量是全局变量。
-------------------------------------------------------------------------------------
# 求多个数的平均值
# nums = [50, 30, 20, 10, 77]
# sum() 用来求一个列表中所有元素的和
# print(sum(nums)/len(nums))
# 形成闭包的必要条件：
# ① 有函数嵌套
# ② 外部函数将内部函数作为返回值返回
# ③ 内部函数必须要使用到外部函数中的变量，这样闭包才有意义！
def make_averager() :
# 创建一个列表，用来保存数值
nums = []
# 创建一个函数，用来计算平均值
def averager(n) :
# 将n添加到列表中
nums.append(n)
# 求平均值
return sum(nums)/len(nums)
return averager
averager = make_averager() # averager 是一个函数，是调用 make_averager() 后返回的函数，该函数有一个参数，即该函数调用时需要传入参数
print(averager(10)) # 调用 averager 函数：averager(10)
print(averager(20))
print(averager(30))
print(averager(40))
5.11 装饰器--扩展函数的功能
# 创建几个函数
def add(a, b) :
'''
求任意两个数的和
'''
r = a + b
return r
def mul(a, b) :
'''
求任意两个数的积
'''
r = a * b
return r
# r = add(123, 456)
# print(r)
# 希望函数可以在计算前打印开始计算；计算结束后打印计算完毕
# 我们可以直接通过修改函数中的代码来完成这个需求，但是会产生以下一些问题
# ① 如果要修改的函数过多，修改起来会比较麻烦
# ② 并且不方便后期的维护
# ③ 并且这样做会违反开闭原则（OCP）
# 程序的设计：要求开放对程序的扩展，要关闭对程序的修改
# 我们希望在不修改原函数的情况下，来对函数进行扩展：
def fn() :
print('我是fn函数......')
# 只需要根据现有的函数，来创建一个新的函数
def fn2() :
print('函数开始执行~~~')
fn()
print('函数执行结束~~~')
fn2()
def new_add(a, b) :
print('计算开始~~~')
r = add(a, b)
print('计算结束~~~')
return r
r = new_add(111, 222)
print(r)
-------------------------------------------------------------------------------------
# 上边的方式，已经可以在不修改源代码的情况下对函数进行扩展了
# 但是，这种方式要求我们每扩展一个函数就要手动创建一个新的函数，实在是太麻烦了
# 为了解决这个问题，我们创建一个函数，让这个函数可以自动的帮助我们生产函数
def begin_end(old) :
'''
用来对其他函数进行扩展，使其他函数可以在执行前打印开始执行，执行后打印执行结束
参数：
old 要扩展的函数对象
'''
# 创建一个新函数
def new_function(*args, **kwargs) : # 所有的位置参数都给 args，所有的关键字参数都给 kwargs
print('开始执行~~~')
# 调用被扩展的函数
result = old(*args, **kwargs) # 把要扩展的函数作为函数的参数传递进来，参数变化就是函数变化
print('执行结束~~~')
# 返回函数的执行结果
return result
# 返回新函数
return new_function
f1 = begin_end(fn)
f2 = begin_end(add)
f3 = begin_end(mul)
# r = f1()
# r = f2(123, 456)
# r = f3(123, 456)
# print(r)
# 向 begin_end() 这种函数我们就称它为装饰器（器=函数）
# 通过装饰器，可以在不修改原来函数的情况下来对函数进行扩展
# 在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能
# 1.在定义函数时，可以通过@装饰器，来使用指定的装饰器，来装饰当前的函数
# 2.可以同时为一个函数指定多个装饰器，这样函数将会按照【从内向外】的顺序被装饰
def fn(old) :
'''
用来对其他函数进行扩展，使其他函数可以在执行前打印开始执行，执行后打印执行结束
参数：
old 要扩展的函数对象
'''
# 创建一个新函数
def new_function(*args, **kwargs) :
print('fn装饰~开始执行~~~')
# 调用被扩展的函数
result = old(*args, **kwargs)
print('fn装饰~执行结束~~~')
# 返回函数的执行结果
return result
# 返回新函数
return new_function
@fn
@begin_end
def say_hello() :
print('大家好~~~')
say_hello()
第六章 对象
6.1 面向对象
什么是对象？
- 对象是内存中专门用来存储数据的一块区域。
- 对象中可以存放各种数据（比如：数字、布尔值、代码）
- 对象由三部分组成：
1.对象的标识（id）
2.对象的类型（type）
3.对象的值（value）
面向对象（oop）
- Python 是一门面向对象的编程语言
- 所谓的面向对象的语言：简单理解就是语言中的所有操作都是通过对象来进行的
- 面向过程的编程语言（员工的思维--执行者）
- 面向过程指将我们的程序的逻辑分解为一个一个的步骤
通过对每个步骤的抽象，来完成程序
- 例子：
- 孩子上学
1.妈妈起床
2.妈妈上厕所
3.妈妈洗漱
4.妈妈做早饭
5.妈妈叫孩子起床
6.孩子上厕所
7.孩子洗漱
8.孩子吃饭
9.孩子背着书包上学校
- 面向过程的编程思想将一个功能分解为一个一个小的步骤（细节都在“平面”上，暴露了更多的程序细节）
我们通过完成一个一个的小的步骤来完成一个程序
- 这种编程方式，符合我们人类的思维，编写起来相对比较简单
- 但是这种方式编写代码的往往只适用于一个功能，
如果要在实现别的功能，即使功能相差极小，也往往要重新编写代码
所以它可复用性比较低，并且难于维护
- 面向对象的编程语言（领导的思维--决策者）
- 面向对象的编程语言，关注的是对象，而不关注过程
- 对于面向对象的语言来说：一切都是对象
- 例子：
1.孩子他妈起床叫孩子上学
- 面向对象的编程思想，将所有的功能统一保存到对应的对象中（细节都在对象中）
比如，妈妈功能保存到妈妈的对象中，孩子的功能保存到孩子对象中
要使用某个功能，直接找到对应的对象调用功能即可
- 这种方式编写的代码，比较容易阅读，并且比较易于维护，容易复用
- 但是这种方式编写，不太符合常规的思维，编写起来稍微麻烦一点
- 简单归纳一下，面向对象的思想就是：
0.写对象（准备阶段）
1.找对象
2.调对象
面向过程是一件事“该怎么做”；
面向对象是一件事“该让谁来做”，然后那个“谁”就是对象，他要怎么做是他自己的事，反正最后一群对象合力能把事做好就行了。
6.2 类的简介
类(class)
- 我们目前所学习的对象都是 Python 内置的对象
- 但是内置对象并不能满足所有的需求，所以我们在开发中经常需要自定义一些对象
- 类，简单理解它就相当于一个图纸。在程序中我们需要根据类来创建对象。
- 类就是对象的图纸！
- 我们也称对象是类的实例（instance）
- 如果多个对象是通过一个类创建的，我们称这些对象是一类对象
- 像 int() float() bool() str() list() dict() ...... 这些都是类，是 Python 的内置类，使用的是小写字母开头
- a = int(10) # 创建一个 int 类的实例 等价于 a = 10
- 我们自定义的类都需要使用大写字母开头，使用大驼峰命名法（帕斯卡命名法）来对类命名
- 类也是一个对象！
- 类就是一个用来创建对象的对象！
- 类是 type 类型的对象，定义类实际上就是定义了一个 type 类型的对象。
类的简介--示例代码：
a = int(10) # 创建一个 int 类的实例
b = str('hello') # 创建一个 str 类的实例
# print(a, type(a))
# print(b, type(b))
# 定义一个简单的类
# 使用 class 关键字来定义类，语法和函数很像！
# class 类名([父类]) :
# 代码块
# 定义一个自定义的类，括号可写可不写！！！
class MyClass() :
pass
print(MyClass) # <class '__main__.MyClass'>
# 使用 MyClass 创建一个对象
# 使用类来创建对象，就像调用一个函数一样
mc_1 = MyClass() # mc_1 就是通过 MyClass 创建的对象，mc_1 是 MyClass 的实例
mc_2 = MyClass()
mc_3 = MyClass()
mc_4 = MyClass()
# mc_1 mc_2 mc_3 mc_4 都是 MyClass 的实例，他们都是一类对象
# isinstance() 用来检查一个对象是否是一个类的实例
result = isinstance(mc_2, MyClass)
result = isinstance(mc_2, str)
# print(mc_1, type(mc_1)) # <__main__.MyClass object at 0x000001740ADB0278> <class '__main__.MyClass'>
# print('result =', result)
# print(id(MyClass), type(MyClass)) # 1597876961928 <class 'type'>
# 现在我们通过 MyClass 这个类创建的对象都是一个空对象
# 也就是对象中实际上什么都没有，就相当于是一个空的盒子
# 可以向对象中添加变量，对象中的变量称为属性
# 语法：对象.属性名 = 属性值
mc_1.name = '孙悟空'
mc_2.name = '猪八戒'
print(mc_2.name)
自定义的类的内存图解：
6.3 类的定义+类的属性和方法
类的定义
- 类和对象都是对现实生活中的事物或程序中的内容的抽象
- 实际上所有的事物都由两部分构成：
1.数据（属性）
2.行为（方法）
- 在类的代码块中，我们可以定义变量和函数（方法）：
变量会成为该类实例的公共属性，所有的该类实例都可以通过 对象.属性名 的形式访问
函数会成为该类实例的公共方法，所有的该类实例都可以通过 对象.方法名() 的形式调用方法
- 注意：
对象中的方法调用时，第一个参数由解析器自动传递，所以在定义方法时，至少要定义一个形参！！！
- 实例为什么能访问到类中的属性和方法？
类中定义的属性和方法都是公共的，任何该类实例都可以访问。
- 属性和方法查找的流程：
当我们调用一个对象的属性时，解析器会先在当前对象中寻找是否含有该属性：
如果有，则直接返回当前对象的属性值；
如果没有，则去当前对象的类对象中去寻找，如果有，则返回类对象的属性值；
如果类对象中依然没有，则报错！
调用一个对象的方法的流程同理！
- 类对象和实例对象中都可以保存属性（方法）：
- 如果这个属性（方法）是所有的实例共享的，则应该将其保存到类对象中（共性的东西）
- 如果这个属性（方法）是某个实例独有的，则应该保存到实例对象中（特性的东西）
- 一般情况下：属性保存到实例对象中，而方法需要保存到类对象中。
类的定义--示例代码：
# 尝试定义一个表示人的类
class Person :
# 在类的代码块中，我们可以定义变量和函数
# 在类中我们所定义的变量，将会成为所有的实例的公共属性
# 所有实例都可以访问这些变量
name = 'swk' # 公共属性，所有实例都可以访问
# 在类中也可以定义函数，类中的定义的函数，我们称为【方法】
# 这些方法可以通过该类的所有实例来访问
def say_hello(self) :
# 方法每次被调用时，解析器都会自动传递第一个实参
# 第一个参数：就是调用该方法的对象本身：
# 如果是 p1 调的，则第一个参数就是 p1 对象
# 如果是 p2 调的，则第一个参数就是 p2 对象
# 一般我们都会将这个参数命名为 self
# 对于 say_hello() 这个方法，假如让其显示如下格式的数据：
# 你好！我是 xxx
# 注意：在类中的方法中我们不能直接访问类中的属性，那么该如何办呢？
print('你好！我是 %s' %self.name)
# 创建 Person 的实例
p1 = Person()
p2 = Person()
# print(p2.name)
# 调用方法：对象.方法名()
# 方法调用和函数调用的区别：
# 1.如果是函数调用，则调用时传几个参数，就会有几个实参
# 2.如果是方法调用，则默认传递一个参数，所以方法中至少要定义一个形参
# 修改 p1 的 name 属性
p1.name = '猪八戒'
p2.name = '沙和尚'
p1.say_hello() # '你好！我是 猪八戒'
p2.say_hello() # '你好！我是 沙和尚'
# del p2.name # 删除 p2 的 name 属性
# print(p1.name)
# print(p2.name)
类的定义+类的属性和方法的图解：
6.4 类的特殊方法
class Person :
# 在类中可以定义一些特殊方法（或者魔术方法）
# 特殊方法都是以__开头，__结尾的方法
# 特殊方法不需要我们自己调用，不要尝试去调用特殊方法
# 特殊方法将会在特殊的时刻自动调用
# 学习特殊方法：
# 1.特殊方法什么时候调用
# 2.特殊方法有什么作用
# 创建对象的流程：即 p1 = Person() 的运行流程：
# 1.创建一个变量
# 2.在内存中创建一个新对象
# 3.__init__(self) 方法执行
# 4.将对象的 id 赋值给变量
# init 会在对象创建以后立刻执行
# init 可以用来向新创建的对象中初始化属性
# 调用类创建对象的实例时，类后边的所有参数都会依次传递到 init() 中
def __init__(self, name) :
# print(self)
# 通过 self 向新建的对象中初始化属性
self.name = name
def say_hello(self) :
print('大家好，我是 %s' %self.name)
# 目前来讲，对于 Person 类来说 name 是必须的，并且每一个对象中的 name 属性的值基本上都是不同
# 而我们现在是将 name 属性在定义完对象以后，手动添加到对象中，这种方式很容易出现错误
# 我们希望，在创建对象时，必须设置 name 属性，如果不设置则对象将无法创建
# 并且属性的创建应该是自动完成的，而不是在创建对象以后手动添加完成
# p1 = Person()
# 手动向对象添加 name 属性
# p1.name = '孙悟空'
# p2 = Person()
# 手动向对象添加 name 属性
# p2.name = '猪八戒'
# p3 = Person()
# 手动向对象添加 name 属性
# p3.name = '沙和尚'
# p3.say_hello()
p1 = Person('孙悟空')
p2 = Person('猪八戒')
p3 = Person('沙和尚')
p4 = Person('唐僧')
# p1.__init__() # 特殊方法不需要我们自己调用，不要尝试去调用特殊方法
# print(p1.name)
# print(p2.name)
# print(p3.name)
# print(p4.name)
p4.say_hello()
练习--示例代码：
创建对象的流程
p1 = Person() 的运行流程
1.创建一个变量
2.在内存中创建一个新对象
3.__init__(self) 方法执行
4.将对象的 id 赋值给变量
类的基本结构：
class 类名([父类]) :
公共的属性...
# 对象的初始化方法
def __init__(self, ...) :
...
# 其他的方法
def method_1(self, ...) :
...
def method_2(self, ...) :
...
...
练习：
尝试自定义一个表示狗的类（Dog）
属性：
name
age
gender
height
…
方法：
jiao()
yao()
run()
…
class Dog():
'''
表示狗的类
'''
def __init__(self, name, age, gender, height):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
self.height = height
def jiao(self):
'''
狗叫的方法
'''
print('汪汪汪~~~')
def yao(self):
'''
狗咬的方法
'''
print('咬你~~~')
def run(self):
'''
狗跑的方法
'''
print('%s 快乐的奔跑~~~' %self.name)
d = Dog('旺财', 10, 'mele', 30)
print(d.name, d.age, d.gender, d.height)
d.jiao()
d.yao()
d.run()
# 目前我们可以直接通过 对象.属性 的方式来修改属性的值，这种方式导致对象中的属性可以随意修改
# 非常的不安全，属性的值可以任意修改，不论对错
# 现在我们就需要一种方式来增强数据的安全性：
# 1.属性不能随意修改（我让你改你才能改，不让你改你就不能改）
# 2.属性不能修改为任意的值（年龄不能是负数）
d.name = '阿黄'
d.age = -10
6.5 封装
# 封装是面向对象的三大特性之一
# 封装指的是隐藏对象中一些不希望被外部所访问到的属性或方法
# 如何隐藏一个对象中的属性？
# - 将对象的属性名，修改为一个外部不知道的名字，例如 将 name 修改为 hidden_name
# 如何获取（修改）对象中的属性？
# - 需要提供一个 getter 和 setter 方法使外部可以访问到属性
# - getter 获取对象中的指定属性（get_属性名），没有参数且有返回值
# - setter 用来设置对象的指定属性（set_属性名），有一个参数且没有返回值
# 使用封装，确实增加了类的定义的复杂程度，但是它也确保了数据的安全性：
# 1.隐藏了属性名，使调用者无法随意的修改对象中的属性
# 2.增加了 getter 和 setter 方法，很好的控制了属性是否是只读的
# 如果希望属性是只读的，则可以直接去掉 setter 方法
# 如果希望属性不能被外部访问，则可以直接去掉 getter 方法
# 3.使用 setter 方法设置属性，可以增加数据的验证，确保数据的值是正确的
# 4.使用 getter 方法获取属性，使用 setter 方法设置属性
# 可以在读取属性和修改属性的同时做一些其他的处理
# 5.使用 getter 方法可以表示一些计算的属性
class Dog:
'''
表示狗的类
'''
def __init__(self, name, age):
self.hidden_name = name
self.hidden_age = age
def say_hello(self):
print('大家好，我是 %s' %self.hidden_name)
def get_name(self):
'''
get_name() 用来获取对象的 name 属性
'''
# print('用户读取了属性')
return self.hidden_name
def set_name(self, name):
# print('用户修改了属性')
self.hidden_name = name
def get_age(self):
return self.hidden_age
def set_age(self, age):
if age > 0 :
self.hidden_age = age
d = Dog('旺财', 8)
# d.say_hello()
print(d.get_name())
# 调用 setter 来修改 name 属性
d.set_name('小黑')
d.set_age(-10)
# d.say_hello()
print(d.get_age())
6.5.1 隐藏类中的属性
class Rectangle:
'''
表示矩形的类
'''
def __init__(self, width, height):
self.hidden_width = width
self.hidden_height = height
def get_width(self):
return self.hidden_width
def get_height(self):
return self.hidden_height
def set_width(self, width):
self.hidden_width = width
def set_height(self, height):
self.hidden_height = height
def get_area(self):
return self.hidden_width * self.hidden_height
# r = Rectangle(5, 2)
# r.set_width(10)
# r.set_height(20)
# print(r.get_area())
-------------------------------------------------------------------------------------
# 可以为对象的属性使用双下划线开头，__xxx
# 双下划线开头的属性，是对象的隐藏属性，隐藏属性只能在类的内部访问，无法通过对象访问
# 其实隐藏属性只不过是 Python 自动为属性改了一个名字
# 实际上是将名字修改为了，_类名__属性名 比如 __name -> _Person__name
# class Person:
# def __init__(self, name):
# self.__name = name
# def get_name(self):
# return self.__name
# def set_name(self, name):
# self.__name = name
# p = Person('孙悟空')
# print(p.__name) # __开头的属性是隐藏属性，无法通过对象访问
# p.__name = '猪八戒' # __开头的属性是隐藏属性，无法通过对象修改
# print(p._Person__name) # 可以访问
# p._Person__name = '猪八戒' # 可以修改
# print(p.get_name())
-------------------------------------------------------------------------------------
# 使用__开头的属性，实际上依然可以在外部访问，所以这种方式我们一般不用
# 推荐方式：
# 一般我们会将一些私有属性（不希望被外部访问的属性）以_开头
# 一般情况下，使用_开头的属性都是私有属性，没有特殊需要不要修改私有属性（尽管可以修改）
class Person:
def __init__(self, name):
self._name = name
def get_name(self):
return self._name
def set_name(self, name):
self._name = name
p = Person('孙悟空')
p._name = '猪八戒'
print(p._name)
6.5.2 property 装饰器
class Person:
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
# property 装饰器，用来将一个 get 方法，转换为对象的属性
# 添加为 property 装饰器以后，我们就可以像调用属性一样使用 get 方法
# 使用 property 装饰的方法的方法名必须和属性名是一样的
@property
def name(self):
print('get方法执行了~~~')
return self._name
# setter 方法的装饰器：@属性名.setter
@name.setter
def name(self, name):
print('setter方法调用了')
self._name = name
@property
def age(self):
return self._age
# setter 方法的装饰器：@属性名.setter
@age.setter
def age(self, age):
self._age = age
p = Person('猪八戒', 18)
p.name = '孙悟空'
p.age = 28
print(p.name, p.age)
6.6 继承
6.6.1 继承的简介
# 继承
# 定义一个类 Animal（动物）
# 这个类中需要两个方法：run() sleep()
class Animal:
def run(self):
print('动物会跑~~~')
def sleep(self):
print('动物睡觉~~~')
# def bark(self):
# print('动物嚎叫~~~')
# 定义一个类 Dog（狗）
# 这个类中需要三个方法：run() sleep() bark()
# class Dog:
# def run(self):
# print('狗会跑~~~')
# def sleep(self):
# print('狗睡觉~~~')
# def bark(self):
# print('汪汪汪~~~')
# 有一个类，能够实现我们需要的大部分功能，但是不能实现全部功能
# 如何能让这个类来实现全部的功能呢？
# ① 直接修改这个类，在这个类中添加我们需要的功能
# - 修改起来会比较麻烦，并且会违反 OCP 原则（开闭原则）
# ② 直接创建一个新的类
# - 创建一个新的类比较麻烦，并且需要大量的进行复制粘贴，会出现大量的重复性代码
# ③ 直接从 Animal 类中来继承它的属性和方法
# - 继承是面向对象三大特性之一
# - 通过继承我们可以使一个类获取到其他类中的属性和方法
# - 在定义类时，可以在类名后的括号中指定当前类的父类（超类、基类、super）
# 子类（衍生类）可以直接继承父类中的所有的属性和方法
#
# 通过继承可以直接让子类获取到父类的方法或属性，避免编写重复性的代码，并且也符合 OCP 原则
# 所以我们经常需要通过继承来对一个类进行扩展
class Dog(Animal):
# 子类特有的方法
def bark(self):
print('汪汪汪~~~')
# 重写父类的方法
def run(self):
print('狗跑~~~')
# 其余的方法继承父类的
class Hashiqi(Dog):
def fan_sha(self):
print('我是一只傻傻的哈士奇')
d = Dog()
h = Hashiqi()
# d.run()
# d.sleep()
# d.bark()
# r = isinstance(d, Dog)
# r = isinstance(d, Animal)
# print(r)
-------------------------------------------------------------------------------------
# 在创建类时，如果省略了父类，则默认父类为 object
# object 是所有类的父类，所有类都继承自 object
class Person(object):
pass
# issubclass() 检查一个类是否是另一个类的子类
# print(issubclass(Animal, Dog)) # True
# print(issubclass(Animal, object)) # True
# print(issubclass(Person, object)) # True
# isinstance() 用来检查一个对象是否是一个类的实例
# 如果这个类是这个对象的父类，也会返回 True
# 所有的对象都是 object 的实例
print(isinstance(print, object)) # True
6.6.2 方法的重写
# 定义一个类 Animal（动物）
# 这个类中需要两个方法：run() sleep()
class Animal:
def run(self):
print('动物会跑~~~')
def sleep(self):
print('动物睡觉~~~')
class Dog(Animal):
def bark(self):
print('汪汪汪~~~')
def run(self):
print('狗跑~~~~')
# 如果在子类中有和父类同名的方法，则通过子类实例去调用方法时：
# 会调用子类的方法而不是父类的方法，这个特点我们成为叫做方法的重写（覆写，覆盖，override）
# 创建 Dog 类的实例
# d = Dog()
# d.run()
# 当我们调用一个对象的方法时：（就近原则）
# 会优先去当前对象中寻找是否具有该方法，如果有则直接调用；
# 如果没有，则去当前对象的父类中寻找，如果父类中有则直接调用父类中的方法；
# 如果没有，则去父类的父类中寻找，以此类推，直到找到 object，如果依然没有找到，则报错。
class A(object):
def test(self):
print('AAA')
class B(A):
def test(self):
print('BBB')
class C(B):
def test(self):
print('CCC')
# 创建一个 c 的实例
c = C()
c.test()
6.6.3 super()
class Animal:
def __init__(self, name):
self._name = name
def run(self):
print('动物会跑~~~')
def sleep(self):
print('动物睡觉~~~')
@property
def name(self):
return self._name
@name.setter
def name(self ,name):
self._name = name
# 父类中的所有方法都会被子类继承，包括特殊方法，也可以重写特殊方法
class Dog(Animal):
def __init__(self, name, age):
# 希望可以直接调用父类的 __init__ 来初始化父类中定义的属性
# Animal.__init__(self, name) # 这种方式不是动态获取父类的，耦合性太强
# super() 可以用来获取当前类的父类，并且通过 super() 返回对象调用父类方法时，不需要传递 self
super().__init__(name)
self._age = age
def bark(self):
print('汪汪汪~~~')
def run(self):
print('狗跑~~~~')
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self,age):
self._age = name
d = Dog('旺财', 18)
print(d.name)
print(d.age)
6.6.4 多重继承
class A(object):
def test(self):
print('AAA')
class B(object):
def test(self):
print('B中的test()方法~~')
def test2(self):
print('BBB')
# 在 Python 中是支持多重继承的，也就是我们可以为一个类同时指定多个父类（Java 只支持单继承）
# 可以在类名的()后边添加多个类，来实现多重继承
# 多重继承，会使子类同时拥有多个父类，并且会获取到所有父类中的方法
# 在开发中没有特殊的情况，应该尽量避免使用多重继承，因为【多重继承会让我们的代码过于复杂】
# 如果多个父类中有同名的方法，则会现在第一个父类中寻找（包括第一个父类的父类），然后找第二个（包括第二个父类的父类），然后找第三个（包括第三个父类的父类），...，找过的父类不会再找，以此类推
# 会出现前边父类的方法会覆盖后边父类的方法
class C(A, B):
pass
# 类名.__bases__ 这个属性可以用来获取当前类的所有父类
# print(C.__bases__) # (<class '__main__.B'>,)
# print(B.__bases__) # (<class 'object'>,)
# print(C.__bases__) # (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>)
c = C()
c.test()
多重继承小图解：
6.7 多态
# 多态是面向对象的三大特征之一
# 多态从字面上理解是多种形态
# 狗（狼狗、藏獒、哈士奇、古牧 、...）
# 一个对象可以以不同的形态去呈现
# 定义两个类
class A:
def __init__(self, name):
self._name = name
@property
def name(self):
return self._name
@name.setter
def name(self, name):
self._name = name
class B:
def __init__(self, name):
self._name = name
def __len__(self):
return 10
@property
def name(self):
return self._name
@name.setter
def name(self, name):
self._name = name
class C:
pass
a = A('孙悟空')
b = B('猪八戒')
c = C()
# 定义一个函数
# 对于 say_hello() 这个函数来说，只要对象中含有 name 属性，它就可以作为参数传递
# 这个函数并不会考虑对象的类型，只要有 name 属性即可，即多态函数：可以适用多种对象的类型
def say_hello(obj):
print('你好 %s' %obj.name)
say_hello(a)
say_hello(b)
# say_hello(c) # 报错，因为 c 对象中没有 name 属性
-------------------------------------------------------------------------------------
# 在 say_hello_2 中我们做了一个类型检查，也就是只有 obj 是 A 类型的对象时，才可以正常使用，
# 其他类型的对象都无法使用该函数，这个函数就违反了多态
# 违反了多态的函数，只适用于一种类型的对象，无法处理其他类型对象，这样导致函数的适应性非常的差！
# 注意：向 isinstance() 这种函数，在开发中一般是不会使用的！！！
def say_hello_2(obj):
# 做类型检查
if isinstance(obj, A):
print('你好 %s' %obj.name)
say_hello_2(a)
# say_hello_2(b)
-------------------------------------------------------------------------------------
# 多态名言：鸭子类型
# 如果一个东西，走路像鸭子，叫声像鸭子，那么它就是鸭子
# len()
# 之所以一个对象能通过 len() 来获取长度，是因为对象中具有一个特殊方法 __len__
# 换句话说，只要对象中具有 __len__ 特殊方法，就可以通过 len() 来获取它的长度
l = [1, 2, 3]
s = 'hello'
# print(len(l))
# print(len(s))
print(len(b)) # 可以调用
print(len(c)) # 报错
-------------------------------------------------------------------------------------
# 面向对象的三大特征：
# 封装
# - 确保对象中的数据安全
# 继承
# - 保证了对象的可扩展性
# 多态
# - 保证了程序的灵活性
6.8 类中的属性和方法
# 定义一个类
class A(object):
# 类属性
# 实例属性
# 类方法
# 实例方法
# 静态方法
# 类属性：直接在类中定义的属性是类属性
# 类属性可以通过类对象或类的实例对象访问到，比如：A.count 或者 A().count
# 但是类属性只能通过类对象来修改，无法通过实例对象修改
count = 0
def __init__(self):
# 实例属性：通过实例对象添加的属性属于实例属性
# 实例属性只能通过实例对象来访问和修改，类对象无法访问修改
self.name = '孙悟空'
# 实例方法：在类中定义的，且以 self 为第一个参数的方法都是实例方法
# 实例方法在调用时，Python 会将调用的实例对象作为 self 传入
# 实例方法可以通过实例对象和类对象去调用
# 当通过实例对象调用时，会自动将当前调用对象作为 self 传入
# 当通过类对象调用时，不会自动传递 self，此时我们必须手动传递 self ，即手动传递实例对象！
def test(self):
print('这是test方法，它是一个实例方法~~~', self)
# 类方法：在类内部使用 @classmethod 来修饰的方法属于类方法
# 类方法的第一个参数是 cls，也会被自动传递，cls 就是当前的类对象
# 类方法和实例方法的区别：实例方法的第一个参数是 self，而类方法的第一个参数是 cls
# 类方法可以通过类对象去调用，也可以通过实例对象去调用，二中方式没有区别！
@classmethod
def test_2(cls):
print('这是test_2方法，它是一个类方法~~~ ', cls)
print(cls.count)
# 静态方法：在类中使用 @staticmethod 来修饰的方法属于静态方法
# 静态方法不需要指定任何的默认参数，静态方法可以通过类对象和实例对象去调用
# 静态方法：基本上是一个和当前类无关的方法，它只是一个保存到当前类中的函数，说白了就是保存了一个内存地址！！！
# 静态方法一般都是一些工具方法，和当前类无关
@staticmethod
def test_3():
print('test_3执行了~~~')
a = A()
# 实例属性：通过实例对象添加的属性属于实例属性
# a.count = 10
# A.count = 100
# print('A ,', A.count)
# print('a ,', a.count)
# print('A ,', A.name)
# print('a ,', a.name)
# a.test() # 等价于 A.test(a)
# A.test_2() # 等价于 a.test_2()
A.test_3()
a.test_3()
6.9 垃圾回收
# 就像我们生活中会产生垃圾一样，程序在运行过程当中也会产生垃圾
# 程序运行过程中产生的垃圾会影响到程序的运行的运行性能，所以这些垃圾必须被及时清理
# 没用的东西就是垃圾
# 在程序中没有被引用的对象就是垃圾，这种垃圾对象过多以后会影响到程序的运行的性能，注意：垃圾对象：没有被引用的对象，与该对象是否引用了其他对象无关！
# 所以我们必须进行及时的垃圾回收，所谓的垃圾回收就是讲垃圾对象从内存中删除。
# 在 Python 中有自动的垃圾回收机制，它会自动将这些没有被引用的对象删除，所以我们不用手动处理垃圾回收。
class A:
def __init__(self):
self.name = 'A类'
# __del__ 是一个特殊方法，它会在对象被垃圾回收前调用
def __del__(self):
print('A()对象被删除了~~~', self)
a = A()
b = a # 又使用一个变量 b，来引用 a 对应的对象
print(a.name)
# a = None # 将 a 设置为了 None，此时没有任何的变量对 A() 对象进行引用，它就是变成了垃圾
# b = None
# 或者
# del a
# del b
input('按回车键退出...')
6.10 特殊方法（魔术方法）
# 特殊方法，也称为魔术方法
# 特殊方法都是使用__开头和结尾的
# 特殊方法一般不需要我们手动调用，需要在一些特殊情况下自动执行
# 定义一个 Person 类
class Person(object):
"""人类"""
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
# __str__() 这个特殊方法会在尝试将当前对象转换为字符串的时候调用
# 它的作用可以用来指定对象转换为字符串的结果（print 函数）
def __str__(self):
return 'Person [name=%s, age=%d]' %(self.name, self.age)
# __repr__() 这个特殊方法会在对当前对象使用 repr() 函数时调用
# 它的作用是指定对象在 ‘交互模式’ 中直接输出的结果
def __repr__(self):
return 'Hello'
# object.__add__(self, other)
# object.__sub__(self, other)
# object.__mul__(self, other)
# object.__matmul__(self, other)
# object.__truediv__(self, other)
# object.__floordiv__(self, other)
# object.__mod__(self, other)
# object.__divmod__(self, other)
# object.__pow__(self, other[, modulo])
# object.__lshift__(self, other)
# object.__rshift__(self, other)
# object.__and__(self, other)
# object.__xor__(self, other)
# object.__or__(self, other)
# object.__lt__(self, other) 小于 <
# object.__le__(self, other) 小于等于 <=
# object.__eq__(self, other) 等于 ==
# object.__ne__(self, other) 不等于 !=
# object.__gt__(self, other) 大于 >
# object.__ge__(self, other) 大于等于 >=
# __len__() 获取对象的长度
# object.__bool__(self)
# 可以通过 bool 来指定对象转换为布尔值的情况
def __bool__(self):
return self.age > 17
# __gt__ 会在对象做大于比较的时候调用，该方法的返回值将会作为比较的结果
# 它需要两个参数，一个 self 表示当前对象，other 表示和当前对象比较的对象
# self > other
def __gt__(self, other):
return self.age > other.age
# 创建两个 Person 类的实例
p1 = Person('孙悟空', 18)
p2 = Person('猪八戒', 28)
# 打印 p1
# 当我们打印一个对象时，实际上打印的是对象的中特殊方法 __str__() 的返回值
# print(p1) # <__main__.Person object at 0x04E95090>
# print(p1) # Person [name=孙悟空, age=18]
# print(p2) # Person [name=猪八戒, age=28]
# print(str(p1)) # Person [name=孙悟空, age=18]
# print(str(p2)) # Person [name=猪八戒, age=28]
# print(p2) 等价于 print(str(p2))
# print(repr(p1))
# t = 1, 2, 3
# print(t) # (1, 2, 3)
# print(p1 > p2)
# print(p2 > p1)
# print(bool(p1))
# if p1 :
# print(p1.name, '已经成年了')
# else :
# print(p1.name, '还未成年了')
str__() 和 __repr() 魔术方法交互界面输出：
6.11 模块化
6.11.1 模块的创建
# 模块（module）
# 模块化：模块化指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块
# 通过将模块组合，来搭建出一个完整的程序
# 不采用模块化，统一将所有的代码编写到一个文件中
# 采用模块化，将程序分别编写到多个文件中
# 模块化的优点：
# ① 方便开发
# ② 方便维护
# ③ 模块可以复用
# 在 Python 中一个 py 文件就是一个模块，要想创建模块，实际上就是创建一个 python 文件
# 注意：模块名要符号标识符的规范！！！
# 在一个模块中引入外部模块：
# ① import 模块名（模块名，就是 python 文件的名字，注意不要 .py）
# ② import 模块名 as 模块别名
# - 可以引入同一个模块多次，但是模块的实例只会创建一个
# - import 可以在程序的任意位置调用，但是一般情况下，import 语句都会统一写在程序的开头
# - 在每一个模块内部都有一个 __name__ 属性，通过这个属性可以获取到模块的名字
# - __name__ 属性值为 __main__ 的模块是主模块，一个程序中只会有一个主模块
# 主模块就是我们直接通过 python 执行的模块
import test_module as test
print(test_module) # <module 'test_module' from 'C:\\Users\\bruce\\Desktop\\py_learn\\lesson_06_对象\\code\\test_module.py'>
print(test.__name__) # test_module
print(__name__) # __main__ 主模块就是我们直接通过 python 执行的模块
6.11.2 模块的使用
# 可以引入这整个模块中的内容
# import 模块名（模块名，就是 python 文件的名字，注意不要 .py）
# import 模块名 as 模块别名
# import m
# 访问模块中的变量：模块名.变量名
# print(m.a, m.b)
# 访问模块中的函数：模块名.函数名()
# m.test()
# m.test2()
# 访问模块中的类：模块名.类名()
# p = m.Person()
# print(p.name)
-------------------------------------------------------------------------------------
# 也可以只引入模块中的部分内容
# 语法：from 模块名 import 变量,变量....
# from m import Person
# from m import test
# from m import Person,test
# from m import * # 引入模块中所有内容，一般不会这样使用！！！原因1：导致模块过大，原因2：模块中的内容会覆盖主模块中的内容
def test2():
print('这是主模块中的test2')
# p1 = Person()
# print(p1)
# test()
# test2()
-------------------------------------------------------------------------------------
# 也可以为引入的变量使用别名
# 语法：from 模块名 import 变量 as 别名
# from m import test2 as new_test2
# test2()
# new_test2()
from m import *
# print(_c) # 不能访问到
# import xxx
# import xxx as yyy
# from xxx import yyy,zzz,fff
# from xxx import *
# from xxx import yyy as zz
模块示例代码 m.py ：
# 可以在模块中定义变量，在模块中定义的变量，在引入模块后，就可以直接使用了
a = 10
b = 20
# 添加了_的变量，只能在模块内部访问，在通过 import * 引入时，不会引入_开头的变量
_c = 30
# 可以在模块中定义函数，同样可以通过模块访问到
def test():
print('test')
def test2():
print('test2')
# 也可以在模块中定义类，同样可以通过模块访问到
class Person:
def __init__(self):
self.name = '孙悟空'
# 编写测试代码，这部分代码，只要在当前文件作为主模块的时候才需要执行，而当模块被其他模块引入时，则不需要执行，即此时我们就必须要检查当前模块是否是主模块
if __name__ == '__main__':
test()
test2()
p = Person()
print(p.name)
6.11.3 包
# 包 Package
# 包也是一个模块
# 当我们模块中代码过多时，或者一个模块需要被分解为多个模块时，这时就需要使用到包
# 普通的模块就是一个 py 文件，而包是一个文件夹
# 包中必须要有一个 __init__.py 这个文件，这个文件中可以包含有包中的主要内容
from hello import a,b
print(a.a)
print(b.b)
# __pycache__ 是模块的缓存文件
# py 代码在执行前，需要被解析器先转换为机器码，然后再执行
# 所以我们在使用模块（包）时，也需要将模块（包）的代码先转换为机器码然后再交由计算机执行
# 而为了提高程序运行的性能，python 会在编译过一次以后，将代码保存到一个缓存文件中
# 这样在下次加载这个模块（包）时，就可以不再重新编译而是直接加载缓存中编译好的代码即可
6.11.4 Python 标准库
# 开箱即用
# 为了实现开箱即用的思想，Python 中为我们提供了一个模块的标准库
# 在这个标准库中，有很多很强大的模块我们可以直接使用
# 并且标准库会随 Python 的安装一同安装
# 比如：sys 模块，pprint 模块
# 引入 sys 模块，它里面提供了一些变量和函数，使我们可以获取到 Python 解析器的信息，或者通过函数来操作 Python 解析器
import sys
# 引入 pprint 模块，它给我们提供了一个方法 pprint() 该方法可以用来对打印的数据做简单的格式化
import pprint
# sys.argv
# 获取执行代码时的命令行中所包含的参数
# 该属性返回的是一个列表，列表中保存了当前命令的所有参数
# print(sys.argv)
# sys.modules
# 获取当前程序中引入的所有模块
# modules 是一个字典，字典的 key 是模块名字，字典的 value 是模块对象
# pprint.pprint(sys.modules)
# sys.path
# 它是一个列表，列表中保存的是模块的搜索路径
['C:\\Users\\bruce\\Desktop\\py_learn\\lesson_06_对象\\code',
'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\python37.zip',
'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\DLLs',
'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\lib',
'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37',
'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\lib\\site-packages']
# pprint.pprint(sys.path)
# sys.platform
# 表示当前 Python 运行的平台
# print(sys.platform) # win32
System platform value
Linux 'linux'
Windows 'win32'
Windows/Cygwin 'cygwin'
Mac OS X 'darwin'
# sys.exit()
# 用来退出程序
# sys.exit('程序出现异常，结束！')
# print('hello')
# os 模块让我们可以对操作系统进行访问
import os
# os.environ
# 通过这个属性可以获取到当前系统的环境变量
# pprint.pprint(os.environ['path'])
('D:\\learn\\Java\\jdk\\jdk1.8.0_192\\bin;D:\\learn\\Java\\jdk\\jdk1.8.0_192\\jre\\bin;D:\\learn\\Scala\\scala-2.11.8\\bin;D:\\learn\\Maven\\apache-maven-3.3.9\\bin;D:\\work\\Hadoop\\hadoop-2.7.2\\bin;C:\\Windows\\system32;C:\\Windows;C:\\Windows\\System32\\Wbem;C:\\Windows\\System32\\WindowsPowerShell\\v1.0\\;C:\\Windows\\System32\\OpenSSH\\;D:\\work\\Git\\Git\\cmd;D:\\work\\MySQL\\MySQL '
'Server '
'5.5\\bin;D:\\work\\MongoDB\\Server\\3.2\\bin;D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\Scripts\\;D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\;C:\\Users\\bruce\\AppData\\Local\\Microsoft\\WindowsApps;')
# os.system()
# 可以用来执行当前操作系统的命令
# os.system('dir')
os.system('notepad')第七章 异常
7.1 异常的简介和异常的处理
异常
程序在运行过程当中，不可避免的会出现一些错误，比如：
使用了没有赋值过的变量
使用了不存在的索引
除0
...
这些错误在程序中，我们称其为异常。
程序运行过程中，一旦出现异常将会导致程序立即终止，异常以后的代码全部都不会执行！！！
-------------------------------------------------------------------------------------
处理异常
程序运行时出现异常，目的并不是让我们的程序直接终止！
Python 是希望在出现异常时，我们可以编写代码来对异常进行处理！
try 语句
try:
代码块（可能出现错误的语句）
except 异常类型 as 异常名:
代码块（出现错误以后的处理方式）
except 异常类型 as 异常名:
代码块（出现错误以后的处理方式）
except 异常类型 as 异常名:
代码块（出现错误以后的处理方式）
else:
代码块（没出错时要执行的语句）
finally:
代码块（该代码块总会执行）
try 是必须的，else 语句有没有都行
except 和 finally 至少有一个
可以将可能出错的代码放入到 try 语句，
如果代码没有错误，则会正常执行，
如果出现错误，则会执行 expect 子句中的代码，
这样我们就可以通过代码来处理异常，避免因为一个异常而导致整个程序的运行终止
异常--示例代码：
# print('hello')
# try:
# # try 中放置的是有可能出现错误的代码
# print(10/0)
# except:
# # except 中放置的是出错以后的处理方式
# print('哈哈哈，出错了~~~')
# else:
# print('程序正常执行没有错误')
# print('你好')
7.2 异常的传播
异常的传播
当在函数中出现异常时，如果在函数中对异常进行了处理，则异常不会再继续传播，
如果函数中没有对异常进行处理，则异常会继续向函数调用处传播，
如果函数调用处处理了异常，则不再传播，如果没有处理则继续向调用处传播，
直到传递到全局作用域（主模块），如果依然没有处理，则程序终止，并且显示异常信息。
当程序运行过程中出现异常以后，所有的异常信息会被保存一个专门的异常对象中：
而异常传播时，实际上就是将异常对象抛给了调用处
比如 ： ZeroDivisionError 类，该类的对象专门用来表示除0的异常
NameError 类，该类的对象专门用来处理变量错误的异常
......
在 Python 为我们提供了多个异常对象！
示例代码：
# print(10/0) # 异常出现在全局
def fn1():
print('hello fn1')
print(10/0) # 异常出现在函数，不调用该函数，则异常不会出现
def fn2():
print('hello fn2')
fn1()
def fn3():
print('hello fn3')
fn2()
fn3()
输出结果如下：
hello fn3
hello fn2
hello fn1
Traceback (most recent call last):
File "demo.py", line 15, in <module>
fn3()
File "demo.py", line 13, in fn3
fn2()
File "demo.py", line 9, in fn2
fn1()
File "demo.py", line 5, in fn1
print(10/0) # 异常出现在函数，不调用该函数，则异常不会出现
ZeroDivisionError: division by zero
7.3 异常对象
print('异常出现前~~~')
l = []
try:
# print(c)
# l[10]
# 1 + 'hello'
print(10/0)
except NameError:
# 如果 except 后不跟任何的内容，则此时它会捕获到所有的异常
# 如果在 except 后跟着一个异常的类型，那么此时它只会捕获该类型的异常
print('出现 NameError 异常')
except ZeroDivisionError:
print('出现 ZeroDivisionError 异常')
except IndexError:
print('出现 IndexError 异常')
except Exception as e :
# Exception 是所有异常类的父类，所以如果 except 后跟的是 Exception，它也会捕获到所有的异常
# 可以在异常类后边跟着一个 as xx ， 此时 xx 就是异常对象
print('未知异常', e, type(e))
finally :
print('无论是否出现异常，该子句都会执行')
print('异常出现后~~~')
7.4 自定义异常对象
抛出异常
- 可以使用 raise 语句来抛出异常，
raise语句后需要跟一个异常类 或 异常的实例。
# 也可以自定义异常类，只需要创建一个类继承 Exception 即可
class MyError(Exception):
pass
def add(a, b):
# 如果 a 和 b 中有负数，就向调用处抛出异常
if a < 0 or b < 0:
# raise 用于向外部抛出异常，后边可以跟一个异常类，或异常类的实例
# raise Exception # 抛出异常类
# raise Exception('两个参数中不能有负数！') # 抛出异常类的实例
# 抛出异常的目的：告诉调用者这里调用时出现问题，希望你自己处理一下
raise MyError('自定义的异常')
# 也可以通过 if else 来代替异常的处理
# return None
r = a + b
return r
print(add(-123, 456))
第八章 文件
- 通过 Python 程序来对计算机中的各种文件进行增删改查的操作
- I/O(Input/Output)
- 操作文件的步骤：
① 打开文件
② 对文件进行各种操作（读、写），然后保存
③ 关闭文件
8.1 文件--打开
# open(file, mode='r', buffering=-1, encoding_=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
# 使用 open 函数来打开一个文件
# 参数：
# file 表示要打开的文件的名字（即路径）
# 返回值：
# 返回一个对象，这个对象就代表了当前打开的文件
# 创建一个变量，来保存文件的名字
# 如果目标文件和当前文件在同一级目录下，则直接使用文件名即可
file_name = 'demo.txt'
# 在 windows 系统使用路径时，可以使用 / 来代替 \ ，或者可以使用 \\ 来代替 \
# 或者也可以使用原始字符串，但需要在字符串前面加一个 r
file_name = 'hello\\demo.txt'
file_name = r'hello\demo.txt'
# 表示路径，可以使用 .. 来返回一级目录
file_name = '../hello/demo.txt'
# 如果目标文件距离当前文件比较远，此时可以使用绝对路径
# 绝对路径应该从磁盘的根目录开始书写
file_name = r'C:\Users\bruce\Desktop\hello.txt'
# file_obj = open(file_name) # 打开 file_name 对应的文件
# print(file_obj)
8.2 文件--关闭
# 打开文件
file_name = 'demo.txt'
# 调用 open() 来打开文件
# file_obj = open(file_name)
# 当我们获取了文件对象以后，所有的对文件的操作都应该通过对象来进行
# read() 方法
# 用来读取文件中的内容，它会将内容全部保存为一个字符串返回
# content = file_obj.read()
# print(content)
# 调用 close() 方法来关闭文件
# file_obj.close()
# with ... as 语句
# with open(file_name) as file_obj :
# 在 with 语句中可以直接使用 file_obj 来做文件操作
# 此时这个文件只能在 with 中使用，一旦 with 结束则文件会自动 close()
print(file_obj.read())
file_name = 'hello'
try:
with open(file_name) as file_obj :
print(file_obj.read())
except FileNotFoundError :
print(f'{file_name} 文件不存在~~~')
8.3 文件--简单读取
file_name = 'demo2.txt'
try:
# 调用 open() 来打开一个文件，可以将文件分成两种类型：
# 一种是纯文本文件（使用 utf-8 等编码编写的文本文件）
# 一种是二进制文件（图片、mp3、ppt 等这些文件）
# open() 打开文件时，默认是以文本文件的形式打开的，但是 open() 默认的编码为 None，为 ASCII 编码
# 所以处理文本文件时，必须要指定文件的编码
with open(file_name, encoding='utf-8') as file_obj :
# 通过 read() 来读取文件中的内容
# 如果直接调用 read() 它会将文本文件的所有内容全部都读取出来
# 如果要读取的文件较大的话，会一次性将文件的内容加载到内存中，容易导致内存泄漏
# 所以对于较大的文件，不要直接调用 read()
# help(file_obj.read)
# read() 可以接收一个 size 作为参数，该参数用来指定要读取的字符的数量
# 默认值为 -1，它会读取文件中的所有字符
# 可以为 size 指定一个值，这样 read() 会读取指定数量的字符，（单位是字符）
# 每一次读取都是从上次读取到位置开始读取的
# 如果字符的数量小于 size，则会读取剩余所有的
# 如果已经读取到了文件的最后了，则会返回空串
# content = file_obj.read(-1)
content = file_obj.read(6)
content = file_obj.read(6)
content = file_obj.read(6)
content = file_obj.read(6)
# print(content)
# print(len(content))
except FileNotFoundError :
print(f'{file_name} 这个文件不存在！')
8.4 文件--读取大文件
# 读取大文件的方式
file_name = 'demo.txt'
try:
with open(file_name, encoding='utf-8') as file_obj :
# 定义一个变量，来保存文件的内容
file_content = ''
# 定义一个变量，来指定每次读取的大小
chunk = 100
# 创建一个循环来读取文件内容
while True :
# 读取 chunk 大小的内容
content = file_obj.read(chunk)
# 检查是否读取到了内容
if not content :
# 内容读取完毕，则退出循环
break
# 输出内容
# print(content, end='')
# 或者如下输出内容
file_content += content
except FileNotFoundError :
print(f'{file_name} 这个文件不存在！')
print(file_content)
8.5 文件--readline
import pprint
import os
file_name = 'demo.txt'
with open(file_name, encoding='utf-8') as file_obj :
# readline()
# 该方法可以用来读取一行内容
# print(file_obj.readline(), end='')
# print(file_obj.readline())
# print(file_obj.readline())
# readlines()
# 该方法用于一行一行的读取内容，它会一次性将读取到的内容封装到一个列表中返回
# r = file_obj.readlines()
# pprint.pprint(r[0])
# pprint.pprint(r[1])
# pprint.pprint(r[2])
for t in file_obj :
print(t)
8.6 文件--写入
file_name = 'demo5.txt'
# 使用 open() 打开文件时必须要指定打开文件所要做的操作（读、写、追加）：
# 如果不指定操作类型，则默认是读取文件，而读取文件时是不能向文件中写入的
# r 表示只读的
# w 表示是可写的，使用 w 来写入文件时，如果文件不存在会创建文件，如果文件存在则会截断文件，截断文件指删除原来文件中的所有内容
# a 表示追加内容，如果文件不存在会创建文件，如果文件存在则会向文件中追加内容
# x 用来新建文件，如果文件不存在则创建，如果文件存在则报错
# + 为操作符增加功能
# r+ 即可读又可写，文件不存在会报错
# w+
# a+
# with open(file_name, 'w', encoding='utf-8') as file_obj :
# with open(file_name, 'r+', encoding='utf-8') as file_obj :
with open(file_name, 'x', encoding='utf-8') as file_obj :
# write() 来向文件中写入内容
# 如果操作的是一个文本文件的话，则 write() 需要传递一个字符串作为参数
# 该方法会可以分多次向文件中写入内容
# 写入完成以后，该方法会返回写入的字符的个数
file_obj.write('aaa\n')
file_obj.write('bbb\n')
file_obj.write('ccc\n')
r = file_obj.write(str(123) + '123123\n')
r = file_obj.write('今天天气真不错')
print(r)
8.7 文件--二进制文件
file_name = 'c:/Users/bruce/Desktop/告白气球.flac'
# 读取模式：
# t 读取文本文件（默认值）
# b 读取二进制文件
with open(file_name, 'rb') as file_obj :
# 读取文本文件时，size 是以字符为单位的
# 读取二进制文件时，size 是以字节为单位的
# print(file_obj.read(100))
# 将读取到的内容写出来
# 定义一个新的文件
new_name = 'aa.flac'
with open(new_name, 'wb') as new_file_obj :
# 定义每次读取的大小
chunk = 1024 * 100
while True :
# 从已有的对象中读取数据
content = file_obj.read(chunk)
# 内容读取完毕，终止循环
if not content :
break
# 将读取到的数据写入到新对象中
new_file_obj.write(content)
8.8 文件--seek() 和 tell()
# 读取二进制文件
# with open('demo.txt','rb') as file_obj :
print(file_obj.read(100))
print(file_obj.read(30))
# tell() 方法用来查看当前读取的位置
print('当前读取到了 -->', file_obj.tell())
# seek() 可以修改当前读取的位置
file_obj.seek(55) # 修改当前读取的位置为第 55 个字节
file_obj.seek(80, 0) # 从头位置开始计算，读 80 个字节
file_obj.seek(70, 1) # 从当前位置开始计算，读 70 个字节
file_obj.seek(-10, 2) # 从最后位置开始计算，读 10 个字节
print(file_obj.read())
# seek() 需要两个参数
# 第一个参数：是要切换到的位置
# 第二个参数：计算位置方式
# 可选值：
# 0 从头位置开始计算，默认值
# 1 从当前位置开始计算
# 2 从最后位置开始计算
-------------------------------------------------------------------------------------
# 读取文本文件
# with open('demo2.txt','rt', encoding='utf-8') as file_obj :
print(file_obj.read(100))
print(file_obj.read(30))
# tell() 方法用来查看当前读取的位置
print('当前读取到了 -->', file_obj.tell())
# seek() 可以修改当前读取的位置
file_obj.seek(9) # 修改当前读取的位置为第 9 个字节，特别注意：在 UTF-8 编码中，1个中文 = 3个字节
print(file_obj.read())
8.9 文件--其他操作
import os
from pprint import pprint
# os.listdir() 获取指定目录的目录结构
# 需要一个路径作为参数，会获取到该路径下的目录结构，默认路径为 . 当前目录
# 该方法会返回一个列表，目录中的每一个文件（夹）的名字都是列表中的一个元素
r = os.listdir()
pprint(r)
# os.getcwd() 获取当前所在的目录
r = os.getcwd()
pprint(r)
# os.chdir() 切换当前所在的目录，作用相当于 cd
# os.chdir('c:/')
# 创建目录
# os.mkdir("aaa") 在当前目录下创建一个名字为 aaa 的目录
# 删除目录
# os.rmdir('abc')
# 创建文件
# open('aa.txt', 'w')
# 删除文件
# os.remove('aa.txt')
# os.rename('旧文件名字', '新文件名字') # 对一个文件进行重命名并移动（本质上都是移动）
# os.rename('aa.txt', 'bb.txt') # 对一个文件进行重命名并移动（只是移动到当前的目录）
os.rename('bb.txt', 'c:/users/bruce/Desktop/bb.txt') # 对一个文件进行重命名并移动（移动到指定的目录）
# 运算符的优先级
# 和数学中一样，在 Python 运算也有优先级，比如：先乘除后加减
# 运算符的优先级可以根据优先级的表格来查询
# 在表格中位置越靠下的运算符优先级越高，优先级越高的越优先计算
# 如果优先级一样则自左向右计算
# 关于优先级的表格，你知道有这么一个东西就够了，千万不要去记
# 在开发中如果遇到优先级不清楚的，则可以通过小括号来改变运算顺序
a = 1 + 2 * 3
# 三种情况：一样高、and 高、or 高
# 如果 or 的优先级高，或者两个运算符的优先级一样高
# 则需要先进行 或运算，则运算结果是 3
# 如果 and 的优先级高，则应该先计算 与运算
# 则运算结果是 1
a = 1 or 2 and 3
print(a) # 1
# 逻辑运算符（补充）
# 逻辑运算符可以连着使用
result = 1 < 2 < 3 # 相当于 1 < 2 and 2 < 3
result = 10 < 20 > 15 # 详当于 10 < 20 and 20 > 15
print(result)
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