python 入门总结(一)

自然语言用双引号,机器语言用单引号例如dict的key

单行注释 #

多行注释 ''' '''

输入print

%s 字符串的占位符

%d 数字的占位符

如语句中有占位符那么所有的%都是占位符,可以用%%转义

n**m n的m次幂

逻辑运算符

and 并且
or 或者
not 非的意思
运算顺序
- and or not 同时存在先算括号然后算not 然后算and 最后算or
- x or y 如果x0,那么就是y,否则就是x,记住and跟or相反,如果x0,那么就是x,否则就是y

bit_length() 二进制的长度

bool() 强制转化为boolean类型

空的东西都是Flase,非空的东西都是true

切片可以对字符串进行截取

语法 s[起始位置:结束位置] 包左不包右
语法s[其实位置:结束位置:步长] 步长是没几个取一个,就是取后一个

字符串是不可变的对象,所以任何操作对原字符串本身是不会发生改变的

字符串操作

capitalize 首字母大写

lower 全部转换成小写

upper 全部装换成大写

swapcase 大小写互相交互位置

title() 单词的首字母大写

strip 去掉空格

lstrip 去掉左边空格

rstrip 去掉右边空格

split 切割

format 指定位置的索引 {}

startswith 判断字符串是不是某某开头

endswith 判断字符串是不是某某结尾

count(a) 查找"a"出现的次数

find("aa") 查找"aa"出现的位置,如果没有返回-1

isalnum 判断是否有字母和数字组成

isalpha 判断是否由字母组成

isdigit 判断是否有数字组成

isnumeric 判断数字(中文)

len() 内置函数.直接使用.不用点操作.判断字符串的长度

for 变量 in 可迭代对象 循环遍历

元组不可变,只读 ("a",) tuple 元组中的元素之时不允许删除但是我们可以删除整个元祖

元祖的不可变的意思是子元素是不可变,而子元素内部的子元素是可以变,这取决于子元素是否是可变对象

range(开始,结束,步长) 数字

insert 索引添加

lst.insert(1,"刘德华")

extend 迭代添加(用新列表扩展原来的列表)

lst.extend(["马化腾","小泽"])

字典 `dict`

字典的key必须是可哈希的,不可变,value没有限制

不是按照我们保存的顺序保存的,无序的

增

setdefault() 如果字典中已经包含了这个key,不在继续保存
如果key重复了,会替换原来的value
dict.update(dict2)
- 把字典参数dict2的key/value对更新到字典dict里,如果键值有重复,更新替换

删除

pop() 删除一个元素返回value
popitem() 随机删除
clear() 清空

查询

div[key] 如果key不存在就会报错
get("aa","bb") 可以通过key来获取value的值,如果key不存在,返回None,可以给出一个默认值,当key不存在的时候返回默认值

keys 返回所有的key,虽然不是列表,但是可以迭代循环

values 返回所有的value

items 拿到所有的键值对

enumerate 枚举

`is`

比较内存地址是否相等

小数据池:字符串数字

字符串

不能有特殊字符
s * 20还是同一个地址,s * 21以后就是两个地址

数字的范围: -5-- 256

编码

各个编码之间的二进制,是不能相互识别的,会产生乱码

文件的存储,传输,不能是unicode(只能是utf-8 utf-16 gbk )

str 在内存中是用unicode编码

bytes 类型

s=b'alex'

encode 编码,如何将str-> bytes

decode 解码

fromkeys

dic.fromkeys(keys,value) 返回的是一个字典 ,将keys的所有元素分别打印,对应的是value

join() 把列表变成字符串

列表不能再循环的时候删除,因为索引会跟着改变

# # 冒泡排序

# # lst=[86,3,5,7,23,53,13]

# # for i in range(len(lst)): # 记录内部排序的次数

# #     i=0

# #     while i<len(lst)-1:

# #         if lst[i]>lst[i+1]:

# #             lst[i],lst[i+1]=lst[i+1],lst[i]

# #         i=i+1

文件操作

r,rb只读(字节b)

w,wb 只写

a,ab 追加

r+ 读写

在r+模式下,如果读写了内容,不论读取内容多少,光标显示的是多少,在写入或者操作文件的时候都是在结尾进行的操作

read

w+ 写读

a+ 写读(追加写读)

seek(n) 光标移动的位置

seek(0) 开头
seek(0,) 第二个参数 0:在开头,1:在当前,2:末尾

write 在没有任何操作之前进行写,在开头写,如果读取过后就在末尾写

tell()

移动到当前位置

文件修改

创建新文件,把修改后的内容写入新文件,删除老文件,重命名新文件
rename 改名字
import os

flush() 刷新缓冲区

def 函数名

三元运算符

a if a>b else b

*food 可以传入任意的位置参数,动态参数必须在位置参数后面,收到的内容是元组tuple

** 来接收动态关键字参数

关键字参数必须在位置参数后面,否则参数会混乱

顺序:

位置参数>*args>默认值参数>**kwargs

globals 全局作用域

不再使用局部作用域中的内容而改成全局作用域中的变量

nonlocal表示在局部作用中,调用父级使用空间中的变量(父级使用内部变量)

locals() 局部作用域

sum() 求和

def extendList(val,list=[]):

    list.append(val)

    return list

list1=extendList(10)

print("list1=%s"% list1)

# list=[10]

list2=extendList(123,[])

print("list=%s" % list2)

# list=[123]

list3=extendList("a")

print("list3=%s"% list3)

# list=[10,"a"]

key没有改变所有指向同一个对象

闭包

闭包就是内层函数,对外层函数(非全部)的变量的引用

_closure_ 检测函数是否是闭包,使用函数名._closure_ 返回cell就是闭包,返回None就不是闭包

__iter__() 获取迭代器

__next__() 迭代对象

yield 返回结果可以让函数分段执行

send(值) 让生成器向下执行一次,给上一个yield传一个值(第一个和最后一个是不用传的)

列表推导式

[最终的结果(变量) for 变量 in 可迭代对象 if 筛选的条件]
lst=[ i for i in range(1,15)]

生成器表达式

g=(i for i in range(10))

print(list(g))

不同点,一个是[] 一个是(),一个是一次性给你好内存,一个是一个一个给你

得到的值不一样,列表推导式得到的值一个生成器

生成器要值的时候才去取

字典推导式

dic={lst[i]:lst2[i] for i in range(len(lst))}

集合推导式

lst=["那化腾","马化腾","王建中","张建忠","张雪峰","张雪峰","张雪峰"]

s={i for i in lst}

print(s)

去重

没有元组推到式,不过可以认为是生成器表达式

字典是key:value 集合是key

内置函数

iter() 迭代

next() 输出下一个

print("aa","bb","cc") sep:分隔符 end最后

hash算法 目的是唯一,列表是不可哈希的,元组可以

callable() 是否是可以调用的

字符串的执行

eval 执行简单的运算
exec 执行字符串函数

divmod 求商和余数

round 五舍六入

pow(a,b) a的b次幂

sum() 求和

max() 最大值

min() 最小值

reversed 倒序 list()

slice()

s=slice(1,3,1)

print(lst[s])

repr 原样输出,过滤掉转义字符\n\t\r不管百分号

ord 返回编码表中的码位

chr 已知码位计算字符

format

enumerate() 把索引和元素一起获取,索引默认从0开始

lst=["A","B","c","d"]

for index,el in enumerate(lst,100):

    print(index)

    print(el)

all() 全部是True返回True(可迭代对象)

any() 有一个是True则是True(可迭代对象)

lembda() 匿名函数

a=lambda x:x*x    语法:lambda 参数:返回值

__name__ 查看函数名

sorted 要给一个对象接受,reverseed 参数为True False 升序降序

lst=[

    {"id":1,"name":"alex","age":18},

    {"id":2,"name":"taibai","age":19},

    {"id":3,"name":"wusir","age":13},

    {"id":4,"name":"ritian","age":11},

    {"id":5,"name":"nvshen","age":12},

]

def func(dic):

    return dic["age"]

l1=sorted(lst,key=func)

print(l1)

filter 第一个参数是函数,第二个参数是可迭代的对象

lst=[1,3,4,5,6,7,8]

li=filter(lambda i:i%2==1,lst)

print(list(li))

list(filter(lambda dic:dic["age"]>40,lst))

map

lst=[1,2,3,4,5,6,7]

def func(i):

    return i*i

li=map(func,lst)

print(list(li))

lst1=[1,3,5,6,7,8]

lst2=[2,43,4,5,6,8]

print(list(map(lambda x,y:x+y, lst1,lst2)))

#如果传入的多个参数,后面的列表要一一对应

递归

面向对象

Person.__dict__ 查询类中的所有内容(不能进行增删改操作)

函数.属性 对类中的单个的变量进行增删改查

类名+()产生一个实例(对象,对象空间)
自动执行类中的__init__ ,将对象空间传给__init__ 的self 参数
给对象封装相应的属性

Person.money="货币" # 增

Person.animal="中等动物" # 改

del Person.mind #删除

print(Person.__dict__)

class Count:

    count = 0

    def __init__(self):

        Count.count = self.count + 1

   查看类被调用几次

通过类名可以更改我的类中的静态变量值

Count.count=6

Count.__dict__

但是通过对象,不能改变只能引用类中的静态变量

类的两个属性

静态属性就是直接在类中定义的变量

动态属性就是定义在类中的方法

组合(不太懂)

from math import pi

# 求圆和圆环的面积和周长

class Circle:

    def __init__(self,r):

        self.r=r

    def aera(self):

        return self.r**2*pi

    def perimeter(self):

        return self.r*2*pi

class Ring:

    def __init__(self,r1,r2):

        self.r1=Circle(r1)

        self.r2=Circle(r2)

    def area(self):

        return self.r1.aera()-self.r2.aera()

    def perimeter(self):

        return self.r1.perimeter()+self.r2.perimeter()

继承

只执行父类的方法:子类中不要定义与父类同名的方法

自执行子类的方法:在子类创建这个方法

既要执行子类的方法,又要执行父类的方法:

super().__init__(name,sex,age)

继承:单继承,多继承

类:经典类,新式类

新式类:凡是继承object都是新式类

python3x 所有的类都是新式类,因为python3x中的类默认继承object

经典类:不继承object都是经典类

python2x 所有的类默认都不继承object,所有类默认都是经典类,你可以让其继承新式类

单继承:新式类,经典类的查询顺序一样

多继承:

新式类:遵循广度优先类名.mro()
经典类:遵循深度优先
多继承的新式类广度优先:一条路走到倒数第二级,判断,如果其他路能走到终点,则返回走别一条路,如果不能,则走到终点
多继承的经典类:一条路走到黑
深度优先,广度优先:只能是继承两个类的情况

继承的优点:

节约代码
规范代码

统一化接口设计

# class Alipay:

#     def __init__(self, money):

#         self.money = money

#

#     def pay(self):

#         print("使用京东支付了%s" % self.money)

#

#

# class Jdpay:

#     def __init__(self, money):

#         self.money = money

#

#     def pay(self):

#         print("使用京东支付了%s" % self.money)

def pay(obj):

    obj.pay()

a1 = Alipay(200)

j1 = Jdpay(100)

pay(a1)

抽象类接口类

from abc import ABCMEta, abstractmethod

class Payment(metaclass=ABCMEta):# 抽象类(接口类)

    @abstractmethod# 强制指定一个规范,凡事继承我的类中必须有pay方法,如果,如果没有就会报错

    def pay(self):

        pass

封装

广义的封装: 把方法和属性都封装在一个类里,定义一个规范来描述一类事物

狭义的封装: 私有化,只有在类的内部访问

__age 对于私有静态字段来说,只能在本类中,类的外部

python处处都是多态

一种类型的多种形态,多个子类去继承父类,那么每一个子类都是这个父类的一种形态

property 装饰器函数,内置函数,帮助你将类中的方法伪装成属性,特性

调用方法的时候不需要主动加括号
让程序的逻辑性更合理
@方法名.setter 装饰器,修改被property装饰的属性的时候会调用被这个
@方法名.deleter 装饰器,修改被property装饰的属性的时候会调用被这个装饰器装饰的方法,除了self之外还有一个参数,被修改的值

静态方法

class A:

    @staticmethod

    def func():

        print(666)

A.func()

类方法

# class A:

#     name="alex"

#     count=1

#     @classmethod

#     def func(cls): # 此方法无需对象参与

#         print(cls)

#         print(cls.age)

#     def func2(self):

#         print(self)

# class B(A):

#     age=22

#     def f1(self):

#         pass

# # B.func()

# b1=B()

# b1.func2()

属性:将方法伪装成一个属性,代码上没有什么提升,只是更合理

@property

@属性名.setter

@属性.deleter

类方法

@classmethod

只能有类名调用(对象调用,传给cls参数也是该对象的所属类)

使用场景

1.无序对象参与

2.对类中的静态变量进行修改

3.在父类中类方法得到子类的类空间

静态方法

@staticmethod

代码性,清晰

复用性

isinstance() 判断对象所属类型,包括继承关系

issubclass() 判断类与类之间的继承关系(前面父类,后面子类)

class A:pass

class B(A):pass

print(issubclass(B,A))# True

print(issubclass(A,B))#False

反射

反射: 用字符串数据类型的变量名来访问这个变量的值

class Student:

    ROLE = 'STUDENT'

# eval 这个东西 明确的写在你的代码里

print(Student.ROLE)

# 'ROLE'

# eval()

print(getattr(Student,"ROLE"))

反射的方法:getatter hasattr setattr delattr

class Student:

    ROLE = 'STUDENT'

    @classmethod

    def check_course(cls):

        print('查看课程了')

    @staticmethod

    def login():

        print("登录")

# 反射查看属性

print(Student.ROLE)

print(getattr(Student, "ROLE"))

print(Student.__dict__)

# 反射调用方法

# getattr(Student,'check_course')() #类方法

# getattr(Student,'login')() # 静态方法

num = input(">>>")

if hasattr(Student, num):

    getattr(Student, num)()

setattr(a,'name','alex_SB') 对象,属性,替换的属性

单例(指向同一块内存空间)

如果一个类,从头到尾只有一个实例,说明从头到尾只开辟一块属于对象的空间,那么这个类就是一个单例类

__call__ 相当于对象()

Lisp语言???

a.func 就是在a对象中存储了类对象的指针(想当于记录了func地址的变量)

抽象类和接口类

classmethod 类方法的装饰器, 内置函数

staticmethod 静态方法的装饰器内置函数

如果一个类里面的方法,既不需要用到self中的资源,也不用cls中的资源,想当于一个普通的函数

但是你由于某种原因,还要拿这个方法放在类中,这个时候,就将这个方法变成一个静态方法

某种原因:

你完全想用面向对象编程,所有的函数都必须写在类中

某个功能确确实实施这个类的方法,但是确确实实没有用过和这个类有关系的资源

列表中不要用pop(参数) insert() 特别消耗性能,但是可以用pop() append()

import sys

mymodule=sys.modules["__mian__"]

getattr(mymodule,"变量名")

__名字__ 不是被直接调用

间接调用: 内置函数/面向对象中特殊语法/python提供的语法糖

__str__ :str(obj) 要求必须实现__str__ 要求这个方法的返回值必须是字符串str类型

__call__ : 对象() 用类写装饰器

__len__ : 要求obj必须实现了__len__,要求这个方法的返回值必须是数字int类型

__new__: 在实例化的过程中,最先执行的方法,在执行init之前,用来创造一个对象,构造方法

__init__ : 在实例化的过程中,在new执行之后,自动触发的一个初始化

__repr__ 是__str__ 的备胎,如果有__str__ 没有的话要向上找,只要父类不是object,就执行父类的__str__ ,但是如果出了object之外的父类都没有__str__方法,就执行子类的__repr__ 方法,如果子类也没有,还要向上继续找父类中的__repr__ 方法,一直到找不到,再执行object类中的__str__ 方法

hash

hash方法

底层数据结构基于hash值寻址的优化操作

hash是一个算法,能够把某一个要存在内存里的值通过一系列计算,保证不同值的hash结果是不一样的

对同一个值在多次执行python代码的时候hash值不一样

但是对同一个值,在同一次执行python代码的时候hash值永远不变

class Employee:

    def __init__(self, name, age, sex, partment):

        self.name = name

        self.age = age

        self.sex = sex

        self.partment = partment

    def __hash__(self):

        return hash('%s%s' % (self.name, self.sex))

    def __eq__(self, other):

        if self.name == other.name and self.sex == other.sex:

            return True

employ_lst = []

for i in range(200):

    employ_lst.append(Employee('alex', i, 'male', 'python'))

for i in range(200):

    employ_lst.append(Employee('wusir', i, 'male', 'python'))

for i in range(200):

    employ_lst.append(Employee('taibai', i, 'male', 'python'))

employ_set = set(employ_lst)

for person in employ_set:

    print(person.__dict__)

# set集合的去重机制: 先调用hash再调用eq,eq不是每次都触发,只有hash相等才触发

eq

==
set的去重

模块

模块的分类

内置模块

安装python解释器的时候跟着装上那些方法
自定义模块
第三方模块/扩展模块

什么是模块

有的功能开发者自己无法完成,这样的话需要借助已经实现的函数\类来完成这些功能
你实现不了的功能都由别人替你实现

模块的名字

要遵循变量的命名规范
全部小写

模块的重命名

```
import my_module as m
```

导入多个模块

import os,my_module

但是PEP8的规范都应该分开写

import os

import my_modules

所有的模块导入都应该尽量放在这个文件的开头

导入顺序

#先导入内置模块

#在导入第三方模块

# 最后倒入自定义模块

__del__ 方法

在清除一个对象在内存中使用的时候,会触发这个对象所在的类中的析构方法

item 系列

对象[] 就需要实现item系列
getitem
setitem
delitem

from my_module import login

在my_module文件中调用login变量
不导入并不意味着不存,而是没有建立文件到模块中其他名字的引用
当模块中导入的方法或者变量和本文件重名的时候,那么这个名字只代表最后一次对它复制的哪个方法或者变量
在本文件中对全部变量的修改完全不会影响到模块中的变量引用
import 不会重复导入

from 模块 import *

导入模块中的所有变量和方法
__all__=[] 控制* 导入的内容

在编写py文件的时候

所有不在函数和类中封装的内容都应该写在
if__name__ =__main__ 的下面(快捷键是main) 所有不需要调用就能执行的内容

在使用反射自己模块中的内容的时候

import sys

getattr(sys.modules[__name__],变量名)

模块的循环引用

在模块的导入中不要产生循环引用问题,如果发生循环导入了,就会发生明明写了但是找不到

包

直接导入模块

from 包.包 import 模块

相对导入包

在__init__导入包的时候, from . imort 包名 点就是当前位置
使用相对导入只能被当作模块执行,不能被当做脚本执行

正则

<<正则指引>> 书

<<精通正则表达式>>

关于正则的学习都是试出来的,正则千千万,要想成为大神就嘚多练网址

\s 包括回车\n 空格和制表符\t tab

\b 单词边界

a|b a或者b 如果a,b有重叠要把长的那个放前面,短的那个放后面(abc|ab)

. 除了换行符的所有字符

? 表示0或者1

贪婪匹配内部用的是回溯算法(默认是贪婪模式)

在量词的后面跟了一个? 取消贪婪匹配,就是非贪婪(惰性)匹配

.*?x 匹配任意字符知道找到一个x

.*x 匹配最后一个x

转义符 print(r'\n') 注意是在python 中

\( 匹配小括号

[-] 只有写在字符组的首位的时候才是减号

re模块

ret = re.findall('\d+', 'wjakfjkawf12344ajfajf12若2')

print(ret)

# 参数 返回值类型 :列表 返回值个数:1  返回值内容:所有匹配的内容

# 有值就是一个有值的列表,无值就是一个无值的列表

ret2 = re.search('\d+', 'fjakfwj12334afjkafj3423')

print(type(ret2))

# 返回值类型:正则匹配结果的对象; 返回值个数:如果匹配上了就返回对象

# 没有值就返回None

print(ret2.group())

# 返回的对象的第一个结果

#match

ret4=re.match('\d+','129393ashfk1238382')

print(ret4)

ret5=re.match('^\d+','%^129393ashfk1238382')

print(ret5)

sub 想当于replace替换

ret6=re.sub('\d+','H',"fajwekfafwfffjwf32442323",1)

subn 替换的次数

ret7=re.subn('\d+','H','rejkqjrek2134jkjf3r34f')

split 切割

ret8=re.split('\d+','alex34ergjg33taibai23faf')

compile

把正则表达式放里面,节省时间:只有在多次使用某一个相同的正则表达式的时候,这个compile

才会帮助我们提高程序的效率

finditer 空间效率

相当于拿到的是一个迭代器

ret=re.finditer('\d','fjafjak32332fjakfj233fjafk2344fakfj2323')

for r in ret:

    print(r.group())

findall 会优先显示分组中的内容,要想取消分组优先(?:正则表达式)

split 遇到分组会保留分组内被切割的内容在分组中

分组遇到search

如果search中有分组的话,通过group(n)拿到分组的内容

ret2=re.search('\d+(.\d+)(.\d+)(.\d+)?','1.2.3.4-2*(60+(-30+3))')

print(ret2.group())

print(ret2.group(1))

print(ret2.group(2))

print(ret2.group(3))

分组命名

(?P<name>正则表达式) 表示给分组起名字
(?P=name) 表示使用这个分组,这里匹配到的内容应该和分组的内容全部一样

ret=re.search("<(?P<name>\w+)>\w+</(?P=name)>","<h1>helllo</h1>")

print(ret.group('name'))