python知识点总结

此知识要点，是根据学习廖雪峰phthon3.0教程总结的，所以结构基本和这个教程的结构相同。

背景知识

1. python是什么？（1）python是一门编程语言，意味着可以用python编写程序，完成一定的功能；（2）python是一种脚本语言，这就是说，python程序需要在一个解释器中运行，这个解释器把程序翻译成计算机可执行的二进制代码，python的官方解释器叫做CPython.
2. 安装python.所谓安装python，实际上主要是安装一个python解释器（CPython，以便使用该解释器执行python程序）和内置类库；除此之外，同时还会安装一个集成开发环境，这个集成开发环境叫做IDLE。
3. python的代码库。python的代码库可以分为两类，一类是python内置的代码库，提供了包括网络/文件/GUI/数据库/文本处理等大量的功能，内置代码库在安装python的时候会同时安装；另一类是第三方代码库，在python上有大量的第三方代码库可供使用；
4. 启动python.所谓启动python，实际上是启动python解释器（CPython），通过在命令行中输入python启动解释器。python解释器有两种模式，一种是交互式模式，在这种模式下，输入的代码在回车后会立即执行，并显示代码执行结果，在命令行中通过输入python进入交互式模式，输入exit()退出交互式模式；另一种是命令行模式，即在命令行中输入python [文件名.py]，直接执行python程序。这里有一个问题，就是python可以用来编写web应用程序，web应用程序的基本功能是处理http请求，python程序是如何运行起来（或者说在上面的哪种模式下）处理http请求的呢？这是由web服务器和框架来启动python程序处理http请求的。所有用脚本语言编写的网站后台都是这种由框架启动的模式；
5. python语言的输入和输出。python用variable = input()函数将用户输入保存在变量variable中，用print('hello', variable)函数产生输出；
6. python程序需要保存为utf-8编码，在notepad++的Encoding菜单中选择Encode in UTF-8-BOM；

数据类型/变量/语句/运算符

1. 强制缩进。（缩进的最佳实践是使用4个空格，而不使用Tab）这个理解起来比较容易，但是却说不上来；以#表示注释；Python区分大小写；当语句以：结束时，其后缩进的代码被视为代码块；
2. python中的objects及其idnetity/type/value。objects是python对data的抽象（不懂），在python程序中，所有的data都是由objects表示的(好像懂了一点)。每个objects都有一个identity，一个type和一个value。object的type决定了该object可以支持的操作operations以及该object's value的取值范围(对比C#来讲，我理解object就相当于是一个变量，这个变量由所属的类型（就是class）以及value)，变量也有一个identity，可以理解就是该变量在内存中的地址。python中有内置的(build-in)的type（python的build-in是语言本身提供的还是library提供的？），下面说的python的数据类型，就是这些内置的type。
3. python根据object的value是否可以改变，将变量分为mutable和inmutable两类。怎么理解“object的value是否可以改变”？当我们在python中给一个object赋值时，实际上python做了两件事：（1）python首先会分配一块内存（第一块内存），用来存储这个object的value；（2）然后会再分配一块内存（第二块内存），这块内存的内容是第一块内存的地址，这块内存代表这个object本身的名字（应该就是这个objects的identity）。这样在“改变”object时，就有两种情况发生：（1）第一块内存存储的内容发生变化；（2）第二块内存的内容发生变化（也就是存储的地址变了，指向另一块内存了）。如果是发生第一种情况，那么这个object的value就是可以改变的，其type就是mutable（可变的），如果发生第二种情况，那么这个object的value就是不能改变的，其type就是inmutable（不可改变的）。
4. python的简单数据类型：object的type决定了这个object可以支持的操作以及这个object的可能的取值。python中的数据类型都是class（这个怎么理解？）。
   1. 整型：class int；0x前缀表示十六进制，其他没有什么特别的；
   2. 浮点型：class float；也可以用科学技术法表示，其他没有什么特别的；
   3. 字符型（字符串）：class str；（1）单引号或双引号扩起来的任意文本；（2）转义字符\，r''表示其中的字符均不转义；（3）'''...'''（3个引号）用来表示多行内容；以上3点是定义字符串字面量的方式；（4）也可以使用构造函数str()来创建字符串；（5）字符串方法：
   4. 字节序列：class bytes；python中数据类型是字节序列，不是单个字节。bytes可以通过字面量b'A'（这实际上是A字符ASCII的二进制表示形式，所以b'中'这样是不能定义bytes的，因为'中'字符不能用ASCII表示）、函数bytes()、str.encode('ascii/utf-8等')（同样，如果使用ascii编码，这里的str不能是ascii不能表示的字符，汉字的utf-8编码一般是3个字符，所以'中'.encode('utf-8)得到的是一个长度为3的字节序列）来定义。
   5. 布尔型：class bool；用True、False表示布尔值（注意大小写）；运算符：and( a and b)； or（a or b）； not（not a）；None/空字符串/0/空的字典或List等都会被认为是False；
   6. 一个特殊的空值None，空值在什么场合下有什么用（类似C#的null）
5. 运算符：
   1. +、-、*、**、/（除法运算符，结果为浮点数，即使能整除也是）、//（地板除，结果为小于除法计算结果的最小整数）、%（取余运算符：得到两个整数相除的余数）
6. 变量。有两点注意即可：
   1. （1）python是一种动态语言，这就是说python中的变量没有固定的数据类型，可以给同一个变量赋任意数据类型的值；
   2. python中的特殊变量：
   1. __name__:当在命令行中运行python模块文件时，变量__name__被赋值为字符串'__main__'，而在其他地方导入python模块文件时，__name__不会被赋值，所以我们常用 if __name__ == '__main__'来运行只想在命令行中执行时才运行的代码（如测试代码等）；
   2. __author__:
   3. __doc__:
   变量的作用域：Python没有提供类似private、public的机制，以下只是习惯用法：
   1. 用_或者__作为前缀修饰变量、函数来表示private的含义；
   3. palceholder
7. 常量。事实上，python中没有常量，也就是说python没有任何机制保证一个变量的值不被修改，但约定俗成的，用全部大写的变量名表示常量。
8. python字符串和字符编码：
   1. 对于字符编码规则，我是这样理解的：字符编码规则是定义某种bit序列表示某个字符的规则，也就是使用一个特定的编码规则，可以将一个bit序列解释为一个特定的字符（即解码decode），同样一个特定的字符也会转变为一个特定的bit序列（即编码encode），如果一个bit序列是根据A规则形成的（即编码），然后用另一种规则B解码，那么其结果就是乱码。假如一个存储在磁盘上的文件，在磁盘上就是一个bit序列，这个bit序列表示的是什么含义，要结合该文件使用的字符编码来确定。一个工具软件要想知道这个bit序列的含义，需要1.知道这个文件所使用的字符编码规则；2.根据字符编码规则对这个bit序列进行解释，得到最终的含义。那么工具软件是怎样知道一个文件所使用的字符编码规则呢？好像是操作系统有一个默认的字符编码规则。另外一种可能是：这个bit序列其实是可以自解释的，也就是只能用某种字符编码规则对这个bit进行解释，才能得到有意义的内容（这个好像不太可能）；
   2. python解释器默认好像是用UTF-8对源文件(即存储在磁盘上的bit序列）进行解释的，在遇到源文件中无法用UTF-8解释的内容时（比如在保存文件时用gb2312编码规则，那么源文件中的中文内容就不能用UTF-8解释），就会报错。但是可以在文件开头通过使用# coding=<encoding name>(如 # coding=gb2312)声明源文件使用的字符编码，这样也不会出错。但最好的方法还是把源文件以UTF-8保存，这样python解释器也按照UTF-8解释，这样简单不出错。
   3. 【Python中的字符串在内存中都是以Unicode（每个字符用两个字节表示）表示的，这样在将字符串内容通过网络传输或保存到磁盘中的时候，需要将Unicode的内容按照某种规则（如UTF-8）编码，得到一个字节序列，这个字节序列可用于传输或保存，这个通过encode('utf-8')转换。同理，python程序接受的字节序列，通过decode('uft-8')可以转化为python中的字符串。】这个其实我没有弄明白。
   4. 输出格式化的字符串。字符串的格式化是通过%运算符实现的，基本格式是：'hello, 占位符' % (逗号分隔的实际内容)。这里“占位符”的格式比较重要，要记住，很多程序（像log4net等）都使用这个格式。%d：整数；%f：浮点数；%s：字符串；%x：十六机制整数。还可以在%后面用数字表示输出内容所占的长度（内容本身长度不足时用空格（默认）或0（需指定）补足），用%.数字f定义浮点数中小数点后的位数。
9. list、tuple、range（它们都是python中的sequence type）：
   1. list(和tuple）是什么？是python内置的type，它们都是sequence type，实际上str、bytes、bytearray都是sequence type。sequence type有一些通用的操作，如：x in s/ x not in s（判断x是否在或不在s中），s + t/s * n/n * s（将s和t连接起来，把s重复n次加入到s中），切片操作s[i:j:k]，len(s)/min(s)/max(s)，s.index(x[, i[, j]])/s.count(x)（求x在s中的index，出现的次数）等。
   2. list和tuple都表示元素的一种有序集合。区别在于tuple(叫做元组）一旦初始化后，其元素是不可修改的，“不可修改”的含义是：tuple类型的变量所指向的内存地址的内容是不可改变的，但是这个变量可以指向不同的内存地址（参看上面3的说明），也就是说list是mutable, tuple是inmutable。
   3. 初始化list的语法是中括号[]，如list1 = [ 1, '2', [ 3, '4' ] ]，初始化tuple的语法是小括号()，如tuple1 = ( 1, '2', [ 3, '4' ] )，但使用索引值访问其中元素的方法都是中括号[]，如list[0], tuple[0]；向list中添加元素：list.append();list.insert(i,x)；从list中移除元素：list.pop([i]);list.remove(x):移除list中所有等于x的元素；del list[i:j:k]；list.clear()；llist[i]=x；list.reverse()。这些操作只对mutable的sequence有效。
   4. 对list进行排序，其方法是：list.sort(key, reverse)，或sorted(list, key, reverse)，前者是就地排序，也就是改变list的内容，后者是不改变list内容，而是返回一个排序后的新list。其中的参数key是一个function，该function的参数是list的元素，返回值是排序的规则。key可以使用lambda表达式，语法举例如下：list.sort(key = lambda x: x.lower(), reverse = True)等。
   5. python一个特殊的地方是，可以用负数作为索引值访问其中的元素，-1表示最后一个元素，依次类推；
   6. 定义只有一个元素的tuple，其语法是tuple = ( 1, )，而非tuple = (1)，这是因为小括号()同时是运算符，后一种方式会使得变量tuple等于(1)的运算结果1，而非元组(1);
   7. range表示一个数字序列：其语法有两种:range(stop);range(start, stop[, step])，给range方法的参数必须是整数，如果省略start，则默认从0开始，如果省略step，则默认步进为1。
10. 条件判断的语法：

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

    需要注意的几点：（1）else if的语法是elif；（2）每个条件判断后面必须有个冒号:；（3）缩进的部分就是一个代码块；（4）上面的<条件判断>两边可以有括号，也可以没有括号；

12. 循环的语法：
    1. for ... in ...循环：对于循环n次，则使用range()，如：for i in range(n);
    2. while循环：while expression: statement block else: statement block；
    3. break;continue;
13. try语句：形式1：try: statement block finally: statement block；形式2：try: statement block (except [expression [ as identifier]]: statement block) else: statement block finally: statement block。except子句用来指定一个或多个异常处理句柄，当try中发生异常时，如果某个exception子句中expression的结果（是个object）和发生的异常兼容（compatible，如果前面表达式结果的object是所发生异常的class或者base class，或者是个tuple，其中包含了与所发生异常兼容的对象）时，则执行该exception子句中的代码。
14. dict：几点：（1）dict中的元素是一个key-value对，而不只是一个值，其中的key必须是不可变对象，字符串可以作为key，整数也是可以作为key的；（2）dict的查找和插入速度比list快，这是因为value的内存位置是通过key值来计算的（这也是要求key必须是不可变对象的原因，否则计算出的位置不同，就不能找到value的正确位置）；（3）dict的语法是使用花括号{key1:value1, key2:value2}，元素用,分隔，key和value之间为：分割，以key为所以存取value，即dict[key]的语法。存入元素d[key] = value，如果该变量中不含此key，则直接加入，否则会覆盖原有值；读取dict中的元素时，如果key不存在，则会报错，所以还可以使用dict.get(key[, default] )的方法获取元素的值，此时如果key不存在，则返回None或指定的默认值；（4）删除dict中的元素使用dict.pop(key)方法。
15. set：几点：（1）set是一个不包含重复值的集合；（2）因为要判断其中的值是否相同，所以其中的值必须是不可变对象，除此之外，set和list更像；（3）创建set变量的语法特别在i.有一个set关键字；ii.需要将一个list作为输入集合，如下：s = set([1, 2, 3])；（4）set的add(element)和remove(element)方法；

函数

1. 函数的定义：def 函数名( 逗号分隔的参数列表 ): 函数体
   1. 函数名：
   2. 参数列表：参数无数据类型，用逗号分隔。
   3. 返回值：在函数定义中，并不能定义返回值。但在函数体内部用return语句结束函数执行，return 语句可带有（多个）返回值，如果没有明确指定返回值，则函数的返回值为None，有多个返回值的，实际上是返回一个tuple。
2. 调用函数：
   1. 在命令行模式下调用函数：
   2. 在交互式模式下调用函数：
3. 再谈函数参数：
   1. 位置参数：就是常见的参数形式，没有特别的；
   2. 默认参数：(1)就是参数有一个默认值，在调用函数时，如果没有为有默认值的参数指定值，则该参数使用此默认值，如：函数power( x, n = 2 )，n即为有默认值的参数；(2)如果有多个有默认值的参数，那么调用此函数的时候，要么全部省略实际参数，要么依顺序提供实际参数，如果需要省略位于较前位置的实际参数值，那么为较后位置的参数提供实际参数时，要使用命名参数的形式，即 参数名 = 值 的形式；（3）默认参数的“坑”：
   3. 可变参数：是说函数参数的个数是不固定、可变的。定义可变参数的语法是在参数名前添加一个*，如：def calc( *numbers )；实际上可变参数和类型为tuple的参数，效果是一样的，只是可变参数使得代码更简洁一些（可以认为是个语法糖），在调用函数的时候可以提供任意个参数；
   4. 关键字参数：也是函数参数的个数不规定、可变的，只是在调用函数时使用“参数名 = 值”的方式提供多个参数，这些“参数名 = 值”在函数内部将作为形式参数的元素加入到形式参数中（这个形式参数将转变为dict），定义关键字参数的语法是在形式参数名前添加两个*，如：def calc( **numbers )。
   5. 命名关键字参数：
   6. 在python中，调用函数的时候，不能传入未经定义的实参（这一点和javascript不一样，后者可以传入任意多的实参，如果在函数定义中无对应的形参，则多余参数将被忽略）；
   7. python的函数参数整这么复杂，必要性是什么？

高级特性

1. 切片（slice）：切片是指获取list或tuple的一部分（或一个子集），不能对dict或set进行切片操作（因为其中的元素不是按顺序存储的）。切片的语法是：list[n1:n2:n3]，其中n1为切片的起始索引，如果省略则为从0开始；n2为结束索引，若省略则为最后一个；n3则表示在起始索引和结束索引的范围内每n3个取一个元素，若省略，则每个元素都取。这个切片就像字符串的substring方法一样。
2. 可迭代对象及迭代：迭代就是使用for循环依次访问可迭代对象中的每个元素。
   1. 什么是可迭代对象呢？
   2. 如何迭代list/dict/tuple/set/字符串：
   3. python的for循环非常特别，在for循环中可以引用多个变量，形如：for i, j, k in ...，这是要求in后的可迭代对象中也要有分别对应i,j,k多个变量的内容。
3. 列表生成式list Comprehensions：专门用来生成一个（复杂的）list的机制。语法为：[ 对for中变量进行计算的表达式 for 变量列表 in 可迭代对象 if 对for中变量筛选的表达式]，如：[ k + ' = ' + v for k, v in dict.items() if v % 2 == 0]，这个语法真是足够灵活。
4. 生成器generator：生成器可以认为是表示生成一个list的算法（而不像列表生成式那样直接生成了一个列表），list中的元素在需要时（比如访问这个元素时）才会生成（不需要时不生成，减少了内存占用，可表示无限集）。
   
   1. 创建生成器：方法一：把列表生成式语法中的[]替换为()，即创建了一个生成器；方法二：使用函数来创建生成器，但是用来创建生成器的函数，除了其中要有yield语句外，还是与一般的函数不同。不同之处在于在这个函数中，yield还需要放在一个循环语句中，这样，这个生成器才能生成多个列表元素。
   2. 访问生成器generator中的元素：因为generator也是可迭代对象，所以可以使用for来访问generator中的元素： for n in g: print(n)

函数式编程

所谓函数式编程，就是语言中的“函数”也是数据，可以被赋值给变量、作为另一个函数的参数等，总之是在使用数据的场合都可以使用“函数”。

1. 高阶函数：就是可以将其他函数作为参数的函数。python内置的几个高阶函数有（这些高阶函数和C#中在集合上定义的扩展方法非常类似，它们的参数都是一个函数和一个可迭代对象，然后将函数作用于可迭代对象中的每个元素，产生结果）：
   1. map(f, list)：传入map的函数仅有一个参数，将此函数单独作用在可迭代对象的每个元素上（也就是依次用可迭代对象中的每个元素作为此函数的参数调用，需要注意的是，在函数中没有有关此元素在list中的位置信息，所以如果遇到需在函数中使用元素的位置信息的时候，不要使用高阶函数），其返回值是一个迭代器（可以转变为list而不直接返回list）；
   2. reduce(f, list)：传入reduce的函数有两个参数，达到的效果是：reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f( f( f( x1, x2 ), x3 ), x4 )，reduce的返回结果，是函数的计算结果，而不再是一个迭代器或list；
   3. filter()：传入filter的函数仅有一个参数，此函数依次作用于可迭代对象的每个元素时返回一个bool结果。整个filter的运算结果是一个迭代器，但排除了上面运算结果为false的元素；
   4. sorted()：
2. 函数作为返回值和闭包：大概了解是怎么回事，但是还是有些说不清楚，也很难应用起来。
3. 匿名函数（在python中就是lambda表达式）：语法是：lambda 逗号分隔的参数列表:表达式。匿名函数的返回值就是lambda表达式的值。python中，这里的“表达式”只是一个简单的表达式，不支持复杂的语句块；
4. 装饰器：类似于OOP中的装饰器模式，Python直接从语言层面上支持此模式。python中的装饰器可以为一个函数临时增加一些功能。Python是通过下面的步骤实现此模式的：
   
   1. 定义一个参数为函数、返回值也是函数的函数，即装饰器函数，在返回的函数中调用传入的参数函数及添加其他功能，也就是返回的函数成为了参数函数的一个包装器；
   2. 在定义需要临时增加一些功能的函数时，在函数前使用“@装饰器函数名”语法修饰该函数，则在调用此函数时，会转为调用在装饰器函数中定义的包装函数，从而达到临时增加功能的目的；
   3. 实际上包装器函数和原函数的一些属性还是不同的，如__name__属性等，但python通过functools模块中的wraps函数可以将原函数的属性复制给包装器函数，所以在装饰器函数中要求这么一句@functools.wrap(原函数名)；
   4. 总结起来，装饰器函数有这么几个特征（1）其参数为一个函数；（2）返回值也是一个函数；（3）在返回值函数中调用参数函数并添加其他功能，达到为参数函数临时增加功能的目的；（4）通过“@装饰器函数名”的方式修饰其他函数，从而为该函数增加装饰器中增加的临时功能；（5）装饰器函数中要有这样一个语句：@functools.wrap(原函数名)，用于将原函数属性复制给包装器函数；这也太笨拙了吧？
5. 偏函数：就是通过为一个函数中的某些参数指定默认值，从而形成一个新函数，这个新函数成为原函数的偏函数。python是通过functools模块中的partial方法做到这一点的，这个作用不太大，等到用到的时候在详细查看其语法吧。

模块

模块是Python中组织源代码的一种机制，一个.py文件就是一个模块，模块名是该.py文件所在的文件夹名与文件的组合，用.分隔，即“文件夹名.文件名”；

用文件夹来组织模块的方式，称为“包(Package)”。可以作为包的文件夹中必须包含一个__init__.py文件（这个__init__.py文件本身可以为空，也可以包含代码，它本身也是一个模块，但它的模块名不是__init__，而是它所在文件夹的名称），否则该文件夹只是一个普通的文件夹而非“包”（“包”类似C#中命名空间的机制）。

使用内置模块

只要安装了Python，内置模块就可以使用。使用模块的第一步是导入模块，语法为import 模块名，如：

import sys

导入模块后，将相当于定义了一个与模块同名的变量sys，使用该变量来引用该模块，如sys.argv，就是引用模块sys中定义的变量argv。

使用第三方模块

使用第三方模块之前，需要首先进行安装。在Python中，是通过包管理工具pip完成第三方模块管理的。

pip命令：

pip search param
pip install param
pip uninstall param
pip list
等

面向对象编程

面向对象编程的内容：类、对象、类和对象的成员、封装、继承、多态；类及其成员的可访问性public/private/protected；构造函数

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

创建类的实例：
student = Student()

1. 定义类的语法：class 类名( 基类 ):，object是所有类的基类，如果上面的定义中省略了基类，则默认从object继承，如：class Student( object ):；
2. 构造函数及创建对象：如果定义类时，未显式定义类的构造函数，则类默认拥有一个无参数的构造函数，如果显示定义了构造函数，则此默认构造函数就不再存在。类的构造函数名必须是__init__。创建对象时，传入的参数必须与类的构造函数的参数匹配(self参数除外）；
3. 类和对象的属性：
   1. 类属性：（1）；（2）可以为类动态添加属性，如：Student.score = 90，这样的属性相当于C#的静态成员，为类动态添加的属性会立即体现在类的对象中；（3）以__开头的属性是private，不能直接访问(这不是约定，而是python的限制)，如果需要访问，则需要定义对应的get/set方法；（4）类似__xxx__的属性都是类的特殊变量，但不是private的；
   2. 对象属性：可以为对象动态添加属性，如student1.score = 80；如果对象的属性与类的属性重名，则对象的属性覆盖类的属性；这个可能和javascript的属性访问机制一样，即从底层开始，找到后即不在继续向上层查找；
   3. 类的方法：(1)与普通函数的区别在于，类的方法，其第一个参数永远是self(语法是：def methodname(self))，但在调用时不必传入该参数；(2)也可以为类动态添加方法，先定义一个第一个参数是self的方法，动态添加方法的语法是：类名.方法名 = MethodType( 方法名, 类名 )
4. 继承和多态：继承和多态总体上来讲和C#一样，区别在于：python中在子类中定义的与父类同名的方法，自动全部是多态的（以__开头的方法除外，C#有覆盖和复写的区别，python没有？），python中有无类似abstract机制？python中有没有protected/protected internal的机制？
5. 获取对象信息，使用以下函数：
   1. type()：用来判断对象的类型。python的设计不严谨，这个type()函数就是个很好的例子。type()函数返回值的类型是什么呢？是类。那是什么类呢？他可以和int/str/bool/bytes(对于基本数据类型）、类名（对于一般类）、types模块中定义的常量（如：FunctionType等）比较。是不是太灵活了？
   2. isinstance()：判断某个变量是否为某种或某几种类型，返回值为True或者False；
   3. dir()：获取一个对象所有的属性和方法，返回值是一个包含对象所有属性和方法名的list；
   4. hasattr()/getattr()/setattr()：用于判断一个属性/方法名（字符串表示）是否为一个对象的属性/方法。
6. 再谈动态添加属性、方法和类的__slots__属性：
7. @property：

多进程和多线程

“多进程/多线程”和“异步”、“并行”的概念有什么区别？

 

 

1.重要的是要知道，哪些功能在哪些模块中；

2.Python的文档很难看懂，也许是还没有找到看python文档的正确方法；