异步，永不止步

Python基础学习笔记FromImooc.com

1、list
L = ['a','a','a','a','a','a3']
L[0] = a
L[-1] = a3
 
添加新元素
L.append('paul')
L.insert(-1,'Paul')
删除元素
L.pop(2)
list 里面元素不要求必须是同一种数据类型
L.remove('Paul')
 
 
 
2、tuple  （元组），tuple 一旦创建即不能修改；
t = ('a',2,'awefawe',4)
t[0] = a
print t
 
 
t = (1)
因为()既可以表示tuple，又可以作为括号表示运算时的优先级，结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1，导致我们得到的不是tuple，而是整数 1。
改为 t = (1,)
t = ('Aldm',)
 
3、可变的 tuple (加入list)
t = ('a','b',['A','B'])
 
4、if 语句 代码缩进
注意: Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块，上面的3，4行 print 语句就构成一个代码块（但不包括第5行的print）。如果 if 语句判断为 True，就会执行这个代码块。

缩进请严格按照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。

注意: if 语句后接表达式，然后用:表示代码块开始。【！！！！！！！！！！！】

如果你在Python交互环境下敲代码，还要特别留意缩进，并且退出缩进需要多敲一行回车
 
5、if-else
if-elif-else
 
#-*- coding:utf-8 -*-
score = 78
if score >= 90
    print('excellent')
elif score >= 80
    print('good')
elif score >= 60
    print('pass')
else
    print('failed')
 
6、for 循环
L = ['Adam','Lisa','Bart']  #L = ('Adam','Lisa','Bart')
for name in L :
    print name
 
 
7、while 循环
N = 10
x = 0
while x < N:
    print x
    x  += 1
 
8、break 退出循环
sum = 0 
x = 1
while true:
    sum += x
    x += 1
    if x > 100:
        break
print sum
 
9、continue 继续循环
for x in L:    # 统计合格分数的平均分
    if x < 60:
        continue
    sum += x
    n +=1
 
10、嵌套循环
#-*- coding:utf-8 -*-
for x in [1,2,3,4,5,6,7,8,9]: # 十位数字
    for y in [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]: # 个位数字
        if x < y:
            print(x*10+y) #十位数字乘以10加上个位
 
11、dict 字典
key:value 对
#-*- coding:utf-8 -*-
d = {
    # 定义一个 dict 
    'Adam':95,
    'Lisa':85,
    'Bart':59,
    'Paul':75
}
print(len(d))
# 输出dict 集合的大小
 
访问 dict： d[key]  = d['Adam'] >>> 95;
       print(d.get('Adam'))
 
dict / list 的特点：
(1) 查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降
dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。
(2)dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！
print d 的结果不一定是创建的顺序，每台机器运行的结果也可能不一样；
(3)dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。
 
更新 dict  添加元素到 dict 中
d = {
    95: 'Adam',
    85: 'Lisa',
    59: 'Bart'
}
d[72] = 'Paul'
 
遍历 dict 
#-*- coding:utf-8 -*-
d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}
for key in d:
    #print(key+':')+str(d.get(key))
    print key,':',d[key]
 
12、set 持有一系列元素，与list很想，但是 set 元素没有重复，而且是无序的，这点与 dict 的 key 很像；
创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 List , list 的元素将作为 set 的元素
s = set(['A','B','C'])
 
判断元素是否存在于 set 中
#-*- coding:utf-8 -*-
s = set(['adam','bart','Paul'])
print 'adam' in s
print 'bart' in s
 
删除元素 s.remove(element)
添加元素 s.add(element)
 
#-*- coding:utf-8 -*-
s = set(['Adam', 'Lisa', 'Paul'])
L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for element in L:
    if element in s: 
        s.remove(element)
    else:
        s.add(element)   
print s
 
 
13、递归函数
 
汉诺塔问题
def move(n, a, b, c):
    if n == 1:
        print a,' --> ',c
        return
    #print a,' --> ',b
    move(n-1,a,c,b)
    move(1,a,b,c)
    move(n-1,b,a,c)

move(4,'A', 'B', 'C')
#move(19,'A', 'B', 'C')
 
 
Note:汉诺塔问题 http://blog.csdn.net/hitwhylz/article/details/45271585 
1、只有一个  A --> C
2、最底层上面的移到 B，最底的移到 C
    B -- C
 
 
14、定义默认参数/可变参数
def func_name(par = 'default_par'):
    func_body
 
 
# 定义可变参数
def func_name(*args):
    func_body
 
func_name()
func_name(2,1,2)
 
 
15、对 list / tuple进行切片 slice
L = [ ... ]
L[0:3]
L[:3]
L[:] 从头到尾
设置第三个参数
L[::2]  # 表示每 2 个取一个
 
L[-3:-1]
 

利用倒序切片对 1 - 100 的数列取出：

* 最后10个数；

* 最后10个5的倍数。

L = range(1, 101)
print L[-10:]
print L[-46::5]
 
【Note:字符串 u'xxx' Unicode字符串】
 
字符串切片类似
def firstCharUpper(s):
    return s[:1].upper()+s[1:]

print firstCharUpper('hello')
print firstCharUpper('sunday')
print firstCharUpper('september')
 
16、在Python 中，如果给定一个 list 或 tuple，我们可以通过 for 循环来遍历这个 List 或 tuple，这种遍历称为 迭代（Iteration）
 
for name in L:
    print name
 
17、索引迭代
enumerate() 函数
迭代的一个元素实际上是一个 tuple
L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in enumerate(L):
    print index, '-', name
  
 
# 两段代码相等
  
for t in enumerate(L):
    index = t[0]
    name = t[1]
    print index, '-', name
 
 
L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for t in enumerate(zip(range(1,5),L)):
    print t[1][0],'-',t[1][1]
 
 
18、dict 对象的 values() 方法，把 dict 转换成一个包含所有 value 的list 
itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一样；
 
20、items() 迭代 dict 的 key 和 value
 
items() 方法把 dict 对象转换成了包含 tuple 的list ，我们队这个 list 进行迭代，可以同时获得 key 和 value
相似函数： iteritems(),iteritems() 不把 dict 转换成 list ，而是在迭代过程中不断给出 tuple ， 所以，iteritems() 不占额外的内存
 
21、生成列表
 
等效
 
print [index*(index + 1) for index in range(1,100,2)]
# 生成列表 [1x2, 3x4, 5x6, 7x8, ..., 99x100]
 
22、条件过滤
例子:list 中字符串转换为大写形式
isinstance(x,str)
 
 
23、嵌套循环
 
进阶
1、 函数式编程的特点
· 把计算机视为函数而非指令
· 纯函数式编程：不需要变量，没有副作用，测试简单
· 支持高阶函数，代码简洁
 
 
2、高阶函数
能够接收函数做参数的函数
# 定义函数接收 xy,f 三个函数
# 变量命名不能用数字命名
 
def add(a,c,f):
return f(a)+f(c)
print(add(-1,-24,abs))
 
3、map() 函数是Python 中内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list 并通过把函数 f 一次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回
 
4、reduce() 函数接收的参数为 一个函数 f ，一个 List，但行为和 map() 不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce() 对 list 的每个元素反复调用函数 f ，并返回最终结果值
两个参数时相当于 sum() 函数
三个参数时，作为计算的初始值， 100 + sum() # 100 为第三个参数，也就是初始值
 
5、filter() 函数接收的参数为 一个函数 f ，一个 List，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True 或 False， filter() 根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新 list 
 
 
6、自定义排序函数
sorted() 函数可对 list 进行排序，可接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义：
x 应该在 y 前面，返回 -1
x 应该在 y 后面，返回 1
x 和 y 相等，返回 0
默认以 ASII码排序
Note:函数参数，第二个参数为函数名
return cmp(s1.lower(),s2.lower())
 
cmp = lambda x,y : cmp(x.upper(), y.upper())
 
 
7、返回函数
def f():
    print 'call f() ...'
# 定义函数 g:
    def g():
        print 'call g() ...'
# 返回函数 g 
    return g  # 注意：只是返回函数名，无调用
 
8、引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变；
 
9、匿名函数
Python 中对匿名函数提供了有限支持；关键字 lambda 表示匿名函数，冒号签名的 x 表示函数参数
map(lambda x: x**2, [1,2,3,4,5,6,7,8,9])
 
map(lambda x: x**2, range(1,10))
匿名函数 labmbda x : x * x 实际上就是
def f(x):
    return x * x
 
 
Note: 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写 return ，返回值就是该表达式的结果；
 
strip(rm) 函数注释
 
10、Python 装饰器 @decrator
 
 
http://www.open-open.com/lib/view/open1374584644558.html 
带参数的装饰器
 
 
11、偏函数
int('123456',base = 8)    # base 参数默认为 10
 
def int2(x, base = 2)
    return int(x, base)
 
Note: functools.partial 可以把一个参数多的函数编程一个参数少的函数，少的参数需要在创建时指定默认值
import functools
int2 = functools.partial(int, base = 2)
int2('1000000')
 
12、导入模块
from math import pow, sin, log
# 单独导入三个函数
 
使用别名避免函数名冲突
from math import pow, sin, log
from logging import log as logger # logger 就是 log 的别名
 
13、动态导入模块
try :
    from cStringIO import StringIO
except ImportError:
    from StringIO import StringIO
 
# 先尝试从 cStringIO 导入，如果失败了（比如 cStringIO 没有被安装），再尝试从 StringIO 导入。
try 的作用是捕获错误，并在捕获到制定错误时执行 except 语句
 
14、future
 
第四章 面向对象编程
1、 面向对象编程的基本思想
类和实例
 
 
2、类的属性限制
如果一个属性由双下划线开头，该属性就无法被外部访问。
class Person(object):
    def __init__(self, name)
        self.name = name
        self.title = 'Mr'
        self.__job = 'Student'
 
print p.__job   # 提示 has no attribute
 
3、类属性
 
 
4、定义实例方法 self @classmethod
 
5、继承 super
 
6、判断类型
isinstance() 判断一个变量的类型，包括Python 内置的数据类型 str、list 、dict 等，也可以用在自定义的类。
 
7、多态

类具有继承关系，并且子类类型可以向上转型看做父类类型，如果我们从 Person 派生出 Student和Teacher ，并都写了一个 whoAmI() 方法：

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
    def whoAmI(self):
        return 'I am a Person, my name is %s' % self.name

class Student(Person):
    def __init__(self, name, gender, score):
        super(Student, self).__init__(name, gender)
        self.score = score
    def whoAmI(self):
        return 'I am a Student, my name is %s' % self.name

class Teacher(Person):
    def __init__(self, name, gender, course):
        super(Teacher, self).__init__(name, gender)
        self.course = course
    def whoAmI(self):
        return 'I am a Teacher, my name is %s' % self.name

在一个函数中，如果我们接收一个变量 x，则无论该 x 是 Person、Student还是 Teacher，都可以正确打印出结果：

def who_am_i(x):
    print x.whoAmI()

p = Person('Tim', 'Male')
s = Student('Bob', 'Male', 88)
t = Teacher('Alice', 'Female', 'English')

who_am_i(p)
who_am_i(s)
who_am_i(t)

运行结果：

I am a Person, my name is Tim
I am a Student, my name is Bob
I am a Teacher, my name is Alice
 
这种行为称为多态。也就是说，方法调用将作用在 x 的实际类型上。 s 是 Student 类型，它实际上拥有自己的 whoAmI() 方法以及从 Person 继承的 whoAmI() 方法，但调用 s.whoAmI() 总是先查找它自身的定义，如果没有定义，则顺着继承链向上查找，直到在某个父类中找到为止；
 

由于Python是动态语言，所以，传递给函数 who_am_i(x)的参数 x 不一定是 Person 或 Person 的子类型。任何数据类型的实例都可以，只要它有一个whoAmI()的方法即可：

class Book(object):
    def whoAmI(self):
        return 'I am a book'

这是动态语言和静态语言（例如Java）最大的差别之一。动态语言调用实例方法，不检查类型，只要方法存在，参数正确，就可以调用。

 
8、多重继承

除了从一个父类继承外，Python允许从多个父类继承，称为多重继承。

多重继承的继承链就不是一棵树了，它像这样：

class A(object):
    def __init__(self, a):
        print 'init A...'
        self.a = a

class B(A):
    def __init__(self, a):
        super(B, self).__init__(a)
        print 'init B...'

class C(A):
    def __init__(self, a):
        super(C, self).__init__(a)
        print 'init C...'

class D(B, C):
    def __init__(self, a):
        super(D, self).__init__(a)
        print 'init D...'

看下图:

像这样，D 同时继承自 B 和 C，也就是 D 拥有了 A、B、C 的全部功能。多重继承通过 super()调用__init__()方法时，A虽然被继承了两次，但__init__()只调用一次：

 
9、获取对象信息
isinstance() : 判断对象数据类型
type() ： 获取变量的类型，返回一个 type 对象
dir() : 获取变量的所有属性
dir()返回的属性是字符串列表，如果已知一个属性名称，要获取或者设置对象的属性，就需要用 getattr() 和 setattr( )函数了：

函数了：

>>> getattr(s, 'name')  # 获取name属性
'Bob'

>>> setattr(s, 'name', 'Adam')  # 设置新的name属性

>>> s.name
'Adam'

>>> getattr(s, 'age')  # 获取age属性，但是属性不存在，报错：
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'

>>> getattr(s, 'age', 20)  # 获取age属性，如果属性不存在，就返回默认值20：
20
 
 
10、__str__ 和 __repr__    类的特殊方法

如果要把一个类的实例变成 str，就需要实现特殊方法__str__()：

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
    def __str__(self):
        return '(Person: %s, %s)' % (self.name, self.gender)

现在，在交互式命令行下用 print 试试：

>>> p = Person('Bob', 'male')
>>> print p
(Person: Bob, male)

但是，如果直接敲变量 p：

>>> p
<main.Person object at 0x10c941890>

似乎__str__() 不会被调用。

因为 Python 定义了__str__()和__repr__()两种方法，__str__()用于显示给用户，而__repr__()用于显示给开发人员。

有一个偷懒的定义__repr__的方法：

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
    def __str__(self):
        return '(Person: %s, %s)' % (self.name, self.gender)
    __repr__ = __str__
 
11、__cmp__
 
class Person(object):
   def __init__(self, name, gender, score):
        self.name = name
        self.gender = gender
        self.score = score
 
    def __str__(self, s):
        return '(Person:%s,%s,%i)'%(self.name, self.gender, self.score)
 
    __repr__ = __str
 
    def __cmp__(self, s):
        return -cmp(self.score, s.score) or cmp(self.name.upper(), s.score.upper())
 
L = L = [Student('Tim', 99), Student('Bob', 88), Student('Alice', 99)]
 
print(sorted(L))
 
12、 __len__()
 
13、数学运算
求最大公约数
def gcd(a,b):
    if b == 0:
        return a
    return gcd(b, a%b)
 
14、类型转换

如果要把 Rational 转为 int，应该使用：

r = Rational(12, 5)
n = int(r)

要让int()函数正常工作，只需要实现特殊方法__int__():

class Rational(object):
    def __init__(self, p, q):
        self.p = p
        self.q = q
    def __int__(self):
        return self.p // self.q

结果如下：

>>> print int(Rational(7, 2))
3
>>> print int(Rational(1, 3))
0

同理，要让float()函数正常工作，只需要实现特殊方法__float__()。

 
15、@property

因为Python支持高阶函数，在函数式编程中我们介绍了装饰器函数，可以用装饰器函数把 get/set 方法“装饰”成属性调用：

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.__score = score
    @property
    def score(self):
        return self.__score
    @score.setter
    def score(self, score):
        if score < 0 or score > 100:
            raise ValueError('invalid score')
        self.__score = score

注意: 第一个score(self)是get方法，用@property装饰，第二个score(self, score)是set方法，用@score.setter装饰，@score.setter是前一个@property装饰后的副产品。

现在，就可以像使用属性一样设置score了：

>>> s = Student('Bob', 59)
>>> s.score = 60
>>> print s.score
60
>>> s.score = 1000
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: invalid score

说明对 score 赋值实际调用的是 set方法。

 
16、__slots__()

__slots__

由于Python是动态语言，任何实例在运行期都可以动态地添加属性。

如果要限制添加的属性，例如，Student类只允许添加 name、gender和score 这3个属性，就可以利用Python的一个特殊的__slots__来实现。

顾名思义，__slots__是指一个类允许的属性列表：

class Student(object):
    __slots__ = ('name', 'gender', 'score')
    def __init__(self, name, gender, score):
        self.name = name
        self.gender = gender
        self.score = score

现在，对实例进行操作：

>>> s = Student('Bob', 'male', 59)
>>> s.name = 'Tim' # OK
>>> s.score = 99 # OK
>>> s.grade = 'A'
Traceback (most recent call last):
  ...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'grade'

__slots__的目的是限制当前类所能拥有的属性，如果不需要添加任意动态的属性，使用__slots__也能节省内存。

17、__call__

一个类实例也可以变成一个可调用对象，只需要实现一个特殊方法__call__()。

我们把 Person 类变成一个可调用对象：

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender

    def __call__(self, friend):
        print 'My name is %s...' % self.name
        print 'My friend is %s...' % friend

现在可以对 Person 实例直接调用：

>>> p = Person('Bob', 'male')
>>> p('Tim')
My name is Bob...
My friend is Tim...

单看 p('Tim') 你无法确定 p 是一个函数还是一个类实例，所以，在Python中，函数也是对象，对象和函数的区别并不显著。

 
 
 

posted on 2015-06-07 14:15  gaopq  阅读(393)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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