python入门总复习

总复习

1.计算机核心组件:

    - CPU         
    - 内存 
    - 硬盘
    - 输入设备: 键盘、鼠标 
    - 输出设备: 显示器、音响..

2.python解释器

将人类编写好的代码转成机器能看得懂的字符。
解释器的作用:帮你执行python代码。

3.pycharm编辑器:

- 编辑器的作用:可以更好的编写python代码，编辑器内部有很多强大的功能。能够快速编写代码。

4.编程语言分类:

机器语言(机器能直接看懂):

比如: 01010101
汇编语言(让人能看懂一点点):

比如: a —> 01101001
高级语言(让人类能直接看懂):

比如: print(‘hello’)

高级语言是更接近于人类的语言。
解释型:
一遍解释(翻译)一遍执行, 类似于同声传译。
优点:
开发效率高，可跨平台，一份代码可以多个平台使用。
缺点:
执行效率相比于编译型低。
编译型:
先一次性编译然后再执行，类似于 “有道翻译”。
优点:
执行效率高，稳定性高
缺点:
开发效率相比于解释型语言要低。
不可跨平台。
解释型语言的种类:
python: 10级别
java: 8
php: 3
编译型语言的种类:
C

5.变量

变量指的是可变化的量。

- 变量名: 可以与变量值绑定关系，通过变量名可以访问变量值。     
- 赋值符号（=）: 是用来将变量名与变量值绑定关系。       
- 变量值: 变量值 指的是 “数据”， 存放在内存中。

6.垃圾回收机制

注意: GC就是用来做垃圾回收机制的东西。

变量名 = 变量值 # 添加一个引用计数

当变量值的引用计数为0时，垃圾回收机制会“不定时”释放资源。

7.查看变量三大特征

- id
- type
- value

8.变量名的命名规范

驼峰命名法: 在写类名的时候使用

首字母大写命名–>比如: JasonSb
下划线命名法: 推荐使用 -->比如: jason_sb

9.python中八大数据类型

int:

number = 100 # number = int(100)

不可变类型
float
salary = 1.0

salary = float(1.0)

不可变类型
str
str1 = ‘tank’ # str1 = str(‘tank’)
不可变类型
按照索引取值
str1[1] # 取第二个值
str1[1:10:2] # 顾头不顾尾
内置方法 :
str1.split() # 切分
str1.strip() # 去左右两边的空格
str1.strip(‘i’) # 去左右两边的i # tank10
str1.join([‘tank’, ‘10’]) # 字符串的拼接,必须是字符串类型
str.startswith() 判断字符串开头，若正则返回True，否则返回False
str.endswith() 判断字符串结尾，若正则返回True，否则返回False
str.isdigit()判断字符串是否是数字，若正则返回True，否则返回False
str.replace(‘旧的’, ‘新的’)新旧替换
str.count(‘字符’)获取某个字符的数量
str.find(‘字符’)查找字符的位置索引可能是面试题 # 找不到返回-1
str.index(‘字符’) # 找不到报错
list
list([v1, v2…]) 在[]内，可以存放多个值，每个值以逗号隔开。
可变类型
常用内置方法:
list.append() # 追加
list.insert() # 插入值到指定的索引中
list.pop() # 取出某个值，默认取出最后一个
list.remove() # 真正的删除元素
list.extend() # 列表合并
list.sort(reverse=True) # 默认升序， reverse=True降序
list.copy() # 浅拷贝
tuple
tuple((v1, v2…))
不可变类型
dict
特点: key是唯一的。
dict({key:value, …})
可变类型
dict[key] # 没有key会报错
dict.get(key, ‘自定义默认值’) # 没有key会报错，默认返回None
dict.items() # 返回一个可迭代对象
dict.keys()
dict.values()
dict.fromkeys(‘k1’, []) # 生成字典 —》 {‘k1’: []}
set
特点: 内置去重功能。
set({v1, v2…})
默认可变类型
内置方法 :
set.add()
set.remove()
bool:
True or False
不可变类型—>值变了，id也变称之为不可变类型。
什么是可变？—>值变了，id不变称之为可变类型。

10.字符编码

解决乱码问题

结论: 以什么编码，就以什么解码。

utf-8:存中文是3个字节;存英文是1个字节

gbk: 存中文是2个字节; 存英文是2个字节

11.文件处理

f = open(‘文件名的路径’, ‘打开的模式’, encoding=‘字符编码’)

f.close() # 文件的上下文管理: with ， flask框架的上下文管理（后期学习）

with open(‘文件名的路径’, ‘打开的模式’, encoding=‘字符编码’) as f: # 内部帮你执行f.close()

打开模式:

文本模式:rt,wt,a

二进制模式:rb,wb,ab

光标移动:

f.seek(‘光标移动的位置’, 0) # 开头

f.seek(‘光标移动的位置’, 1) # 当前

f.seek(‘光标移动的位置’, 2) # 末尾
打开文件取值的优化方式:

f.read():直接将文件中所有数据一次性取出。

缺点:内存容易溢出。
for循环f句柄操作:

通过for循环，将每一行取出，保证不会内存溢出

for line in f:

print(line)

f.readline(): （了解）

读取一行，光标移动到第二行。

12.函数基础

函数是一些列功能的结合体，是一个可以重复使用的工具。

函数定义:
def 函数名(参数1, 参数2…):
‘’‘注释: 说明函数的作用’’’
逻辑代码
return 返回值
函数调用
函数() # 若有参数则要传参
定义有参、无参、空函数
def func1(参数): 逻辑代码pass
def func2(): 逻辑代码pass
def func3(): pass
函数的参数:
定义阶段: （参数用来接收调用者传入的)
位置形参参数
默认参数
可变长参数
调用阶段: （根据函数的定义者传的）
位置实参参数
关键字参数
注意:
参数从左到右的顺序
位置 —》关键字参数 —》可变长参数
函数的返回值:
返回值可以是一个或者多个
return 值1 —> 值1
return 值1, 值2 —> (值1, 值2)

13.名称空间与作用域

名称空间:

在内存中产生，是一个存放名字的地方。
内置名称空空间: python解释器
全局名称空空间: 文件中所有(顶着最左边写的)
注意: 无论嵌套if, while, for 多少层都是一个。
局部名称空空间: 在函数内部定义的。
查找顺序:当前局部 —》外层局部 —》全局 —》内置
加载顺序:内置 —》全局 —》外层局部 —》当前局部
作用域:

全局作用域:
内置
全局
局部作用域
外层局部
内层局部
global: 在局部可以声明全局名字。
相当于将全局变量引用到局部中使用或修改。
nonlocal: 在内层局部声明外层局部的名字。

14.函数对象、函数嵌套与闭包

函数对象: 函数的名字 —》函数的内存地址

函数嵌套:
def outer():
def inner():
pass
闭包:
为了装饰器作准备，它不是一个独立的技术。闭包是函数嵌套、函数对象、名称空间与作用域的结合体。
内层函数封闭:外部不能调用内部的函数.
外层函数开放:外部能调用外层函数
闭包:
内层函数想要引用外层函数的名字.
外部想要调用内部的函数，要在外层函数将内层函数的名字返回。
def outer(x): # 10 # x = 10
def inner():
print(x) # 10
return inner
inner = outer(10)
inner() # 实现了外部调用内层函数

15.装饰器

装饰的工具。

作用:

1：在不修改被装饰对象的源代码
2：在不修改被装饰对象的调用方式
- 基于1和 2，为被装饰对象添加新功能.
无参装饰器:

def wrapper(func):
	def inner(*args, **kwargs): 
        # 调用被装饰对象前添加新功能 
		res = func(*args, **kwargs)  # index()
        # 调用被装饰对象后添加新功能
		return res
	return inner

# 被装饰对象:
def index(参数1):
    print('from index..')
    index = wrapper(index)
    index(实参1)  # inner(实参1)

有参装饰器

 # 有参装饰器:  ---> 本质上就是无参装饰器
def login_auth(name):            # 无参装饰
    def wrapper(func):
        def inner(*args, **kwargs):
            # 对name做一个权限认证
            if name == 'tank':
                # 调用被装饰对象前添加新功能
                res = func(*args, **kwargs)  # index()
                # 调用被装饰对象后添加新功能
                return res
            else:
                print('你不是tank，get out!')
          return inner
       return wrapper
 
@  login_auth('tank')  # wrapper
@wrapper
def index():
    pass

叠加装饰器:

装饰顺序:
从下往上

执行顺序:
从上往下

16.迭代器

迭代的工具。

可迭代对象:

凡是内置有__iter__()，都是可迭代对象。
迭代器对象:

凡是内置有__iter__()与__next__()，都是迭代器对象。

优点:

可以不依赖索引取值

节省内存

缺点:

取值麻烦

无法获取长度

for line in 可迭代对象: ----》 in: 将“可迭代对象”转成“迭代器对象”
内置有捕获异常机制:

while True:
	try:
        迭代器.__next__()
        except StopIteration:
            break

17.生成器

生成器是一个自定义的迭代器，生成器本质上就是一个迭代器。

如何生成:

- yield
def func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    g = func()
    g.__next__()
    next(g)
    # ---> 生成了生成器对象，然后每执行一次__next__，
    # 会取出一个值，到下一个yield会暂停。

18.三元表达式

res = 条件成立的值 if 条件 else 条件不成立的值

19.列表生成式

[line for line in 可迭代对象] # —》 list —》[line1, line2…]

[[1, 2, 3, line] for line in 可迭代对象] # [line1, line2…]

优点: - 可以依赖索引取值，取值方便 - 可以获取长度

缺点: - 占用内存空间

20.生成器表达式(生成式)

(line for line in 可迭代对象) # —> 生成器

优点: - 不占用内存空间

缺点: - 不可以依赖索引取值，取值不方便 - 不可以获取长度

21.匿名函数与内置函数

lambda 参数: 返回值
注意: 匿名函数必须配合内置函数使用，否则毫无意义
内置函数:
max(key=匿名函数) # 最大值
min(key=匿名函数) # 最小值
sorted(key=匿名函数) # 排序，默认升序，reverse=True降序
map(匿名函数) # 映射
reduce(匿名函数, ) # 合并
导入 :from functools import reduce
reduce()
filter(匿名函数,) # 过滤

22.递归:

递推:

先递推，重复往下执行函数本身，每一次执行都会更接近于终止条件。
回溯:
当递推遇到一个终止条件，开始回溯，一层一层往上推导。

23.面向过程编程

是一门编程思想:

核心是 “过程” 二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么

基于该编程思想编写程序，就好比一条工厂流水线，一种机械式的思维方式。

24.模块

模块本质上就是一个.py后缀的文件。

模块是一系列功能（变量，函数）的结合体。

更好管理python代码

三种来源:
内置
第三方
自定义的
四种表现形式: # 关注的:
1. 包下带有__init__.py的文件夹中的一组py文件。
2. python解释器自带的。
3. 模块的导入方式:
  import 模块名字
  from 模块 import 函数/变量名
4. 导入模块时发生的事情:
  1.先执行当前执行文件，生成一个当前文件的名称空间。
  2.会执行被导入的模块，会生成一个被导入模块的名称空间。
  3.将被导入模块的名称空间加载到内存中。
首次导入模块发生的事情:
import demo
import demo
import demo
在执行文件中导入多次相同的模块，会只加载首次导入的模块的名称空间。

25.包

注意: 包也可以称之为模块。

包是内部带有__init__.py的文件夹。

包是一系列模块的结合体，用来管理模块。

导入包时发生的事情：
1.会先执行包下面的__init__.py，产生一个名称空间。
2.会将包中的所有模块都加载__init__.py的名称空间中。
3.当在执行文件中使用包中的模块，指向的是__init__.py的名称空间。
由__init__.py来帮我们管理模块。
导入包的方式:
import 包.模块名
from 包 import 模块名
from 包.模块 import 模块中名字（变量名/函数名）

26.常用内置模块

time (******) --> time.time() , time.sleep()
datetime (******)
–> 格式化时间 —> Format String
时间的计算:
日期时间 = 日期时间 + or - 时间对象（时间间隔对象）
时间对象 = 日期时间 + or - 日期时间
random:
random.random() —> 随机获取 0——1 的浮点数
random.uniform(1, 10) —> 随机获取 1——0 的浮点数
random.randint(1, 10) —> 随机获取 1——0的整数
random.choice(根据索引取值的可迭代对象) —> 随机获取可迭代对象某一个值
random.shuffle(根据索引取值的可迭代对象) —> 随机打乱
os

# 获取当前执行文件中的目录(文件夹)
os.path.dirname(__file__)
# 路径拼接
os.path.join('文件的路径', '文件名')
# 判断文件或文件夹是否存在
os.path.exists('文件绝对路径')
# 判断文件夹是否存在
os.path.isdir('文件夹绝对路径')
# 判断文件是否存在
os.path.isfile('文件绝对路径')
# 创建文件夹
os.mkdir()
# 删除文件夹
os.rmdir()  # 注意: 只能删除空的文件夹
# 打印文件夹中所有的文件名
os.listdir('文件夹的路径')

sys.path  # 环境变量中的路径
sys.path.append('项目目录')
sys.argv  # 获取cmd中的命令行   [py文件路径, 'tank', '123']
# 可以做执行用户的校验，限制某个用户可以执行当前py文件
python3 py文件路径 tank 123

hashlib

 加密:
    MD5:
    md5_obj = hashlib.md5()
    # 密码加密
    md5_obj.update(密码.encode('utf-8'))
    # 加盐
    md5_obj.update(盐.encode('utf-8'))
    md5_obj.hexdigest()

序列化与反序列化

序列化:
将其他数据类型 —》 json数据格式 —》字符串 —》写入文件中
反序列化:
读取文件 ----》字符串 —》 json数据格式 ---- 》其他数据类型

json

优点:
可以跨平台
缺点:
不支持python的set

注意: 传入的元组变成列表

json.dumps()
res = 将其他数据类型 ---》 json格式的字符串
f.write(res)
json.loads()
json_res = f.read()
python_data = json.loads(json_res)
json.dump()                内部执行了f.write()
json.load()                内部执行了f.read()

pickle

优点:
支持python的任意数据类型
可以存入二进制的数据
存取速度快
缺点: （致命的）
不能跨平台使用
只能python自己使用

collections
具名元组:

from collections import namedtuple
  namedtuple('对象的名字', 'x y')
  obj = namedtuple('坐标', ['x', 'y'])
  target_obj = obj(10, 20)
  target_obj.x  # 10
  target_obj.y  # 20
  - 有序字典:
  from collections import OrderedDict
  order_dict = OrderedDict({key: value})

正则表达式
正则表达式是一个独立的技术, 由一堆特殊的字符组成。
字符组
元字符
组合使用
re模块
在python中要想使用正则表达式，必须通过re模块来编写。

subprocess

可以通过python代码往操作系统终端输入命令，并返回结果。

可以远程操控电脑

logging

注意1: log文件的目录
注意2: log文件名
注意3: log配置字典
注意4:

 logging配置字典:
  LOGGING_DICT = {}
  import logging.config
  logging.config.dictConfig(LOGGING_DICT)
  logger = logging.getLogger('普通用户')
  logger.info('日志打印消息...')

27.第三方模块:

requests

- requests.get(url) ---> response
- response.text  # 获取文本数据
- response.content  # 获取二进制数据
- openpyxl:            # 创建文件
    from openpyxl import Workbook
    wb_obj = Workbook()
    wb1 = wb_obj.create_sheet('工作表名字1', 0)
    wb2 = wb_obj.create_sheet('工作表名字2', 1)
    wb1['C30'] = 200
    wb_obj.save('文件名字.xlsx')            # 读取文件
    from openpyxl import load_workbook
    wb_obj = load_workbook('文件名字.xlsx的路径')
    wb1 = wb_obj['工作表名字1']
    print(wb1['C30'].value)  # 200

28.防止模块被导入时自动执行测试代码

if name == ‘main’:

执行测试代码

29.软件开发目录规范

conf:
- settings.py

core：
- src.py  # src ---> source

db：
- data.json
- data.pickle

interface：
- user_interface.py
...

lib：
- common.py

log：
- user_log.log
...

bin/ start.py：
- start.py

readme.txt项目说明书

30.enumerate

可迭代对象： list， tuple， dict # [1, 2, 3]

enumerate(可迭代对象) —》 g((0, 1), (1, 2), (2, 3))

posted @ 2019-11-22 16:08 Mr-Allen 阅读(192) 评论(0) 编辑收藏举报

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Allen

门前有两棵树，一棵是槐树，另一棵也是槐树；脚边有两个酒瓶，一个是啤酒瓶，另一个也是啤酒瓶；眼里有两个姑娘......

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总复习

1.计算机核心组件:

2.python解释器

3.pycharm编辑器:

4.编程语言分类:

5.变量

6.垃圾回收机制

7.查看变量三大特征

8.变量名的命名规范

9.python中八大数据类型

10.字符编码

11.文件处理

12.函数基础

13.名称空间与作用域

14.函数对象、函数嵌套与闭包

15.装饰器

16.迭代器

17.生成器

18.三元表达式

19.列表生成式

20.生成器表达式(生成式)

21.匿名函数与内置函数

22.递归:

23.面向过程编程

24.模块

25.包

26.常用内置模块

27.第三方模块:

28.防止模块被导入时自动执行测试代码

29.软件开发目录规范

30.enumerate

公告

Allen

门前有两棵树，一棵是槐树，另一棵也是槐树； 脚边有两个酒瓶，一个是啤酒瓶，另一个也是啤酒瓶； 眼里有两个姑娘......

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2.python解释器

3.pycharm编辑器:

4.编程语言分类:

5.变量

6.垃圾回收机制

7.查看变量三大特征

8.变量名的命名规范

9.python中八大数据类型

10.字符编码

11.文件处理

12.函数基础

13.名称空间与作用域

14.函数对象、函数嵌套与闭包

15.装饰器

16.迭代器

17.生成器

18.三元表达式

19.列表生成式

20.生成器表达式(生成式)

21.匿名函数与内置函数

22.递归:

23.面向过程编程

24.模块

25.包

26.常用内置模块

27.第三方模块:

28.防止模块被导入时自动执行测试代码

29.软件开发目录规范

30.enumerate

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门前有两棵树，一棵是槐树，另一棵也是槐树；脚边有两个酒瓶，一个是啤酒瓶，另一个也是啤酒瓶；眼里有两个姑娘......