Python基础学习笔记

---------2018.1.24------------

round是向上取整,引用方式为round(number[,ndigits])

而floor是向下取整,floor函数通过import math导入,引用方式为math.floor(number)

str函数,它会把值转换成合理形式的字符串，函数原型为str(object)//字符串要用双引 号引起来,数字不需要

repr函数,它会创建一个字符串.以合法的Python表达式的形式来表示值,函数原型为repr (object)

如果你希望打印一个包含数字的句子,加上``(反引号)可以很方便的输出

input()与raw_input()区别

input()会假设用户输入的是合法的python表达式，例如字符串一定要用引号引起来

而raw_input()会把所有的输入当作原始数据将其放入字符串中

如果你需要写一个非常长的字符串,需要跨越多行,可以使用三个引号(单引号和双引号均 可)代替.

如果一行中最后一个字符是反斜杠,那么换行符本身就"转义"了,也就是被忽略了.

原始字符串r'x'或者r"x",几乎可以输出任何字符,唯一不行的就是原始字符串最后的一个 字符不能是反斜杠,要输出反斜杠,只有对原反斜杠进行转义，形式为'\'

pow(x,y[,z]) 返回x的y次幂(所得结果对z取模)

---------2018.2.6------------

利用切片操作，实现一个trim()函数，去除字符串首尾的空格，注意不要调用str的strip()方法

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 def trim(s):
 3     if s[:1] != ' ' and s[-1:] != ' ':
 4         return s
 5     elif s[:1] == ' ':
 6         return trim(s[1:])
 7     else:
 8         return trim(s[:-1])
 9 # 测试:
10 if trim('hello  ') != 'hello':
11     print('测试失败!')
12 elif trim('  hello') != 'hello':
13     print('测试失败!')
14 elif trim('  hello  ') != 'hello':
15     print('测试失败!')
16 elif trim('  hello  world  ') != 'hello  world':
17     print('测试失败!')
18 elif trim('') != '':
19     print('测试失败!')
20 elif trim('    ') != '':
21     print('测试失败!')
22 else:
23     print('测试成功!')

汉诺塔的移动可以用递归函数非常简单地实现。

请编写move(n, a, b, c)函数，它接收参数n，表示3个柱子A、B、C中第1个柱子A的盘子数量，然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法，例如：

1 def move(n,a,b,c):
2     if(n==1):
3         print(a,'-->',c)
4     else:
5         move(n-1, a, c, b)
6         move(1, a, b, c)
7         move(n-1, b, a, c)
8 move(3, 'A' , 'B', 'C')

 请使用迭代查找一个list中最小和最大值，并返回一个tuple：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 def findMinAndMax(L):
 3     length=len(L)
 4     if(length==0):
 5         return (None,None)
 6     elif(length==1):
 7         return (L[0],L[0])
 8     else:
 9         minn=L[0]
10         maxn=L[0]
11         for x in L:
12             if(x>=maxn):
13                 maxn=x
14             if(x<=minn):
15                 minn=x
16     return (minn,maxn)
17 # 测试
18 if findMinAndMax([]) != (None, None):
19     print('测试失败!')
20 elif findMinAndMax([7]) != (7, 7):
21     print('测试失败!')
22 elif findMinAndMax([7, 1]) != (1, 7):
23     print('测试失败!')
24 elif findMinAndMax([7, 1, 3, 9, 5]) != (1, 9):
25     print('测试失败!')
26 else:
27     print('测试成功!')

杨辉三角定义如下：

          1
         / 
        1   1
       /  / 
      1   2   1
     /  /  / 
    1   3   3   1
   /  /  /  / 
  1   4   6   4   1
 /  /  /  /  / 
1   5   10  10  5   1

把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 def triangles():
 3     a = [1] 
 4     while True: 
 5         yield a 
 6         a = [sum(i) for i in zip([0] + a, a + [0])]
 7 
 8 # 期待输出:
 9 # [1]
10 # [1, 1]
11 # [1, 2, 1]
12 # [1, 3, 3, 1]
13 # [1, 4, 6, 4, 1]
14 # [1, 5, 10, 10, 5, 1]
15 # [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
16 # [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
17 # [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
18 # [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
19 n = 0
20 results = []
21 for t in triangles():
22     print(t)
23     results.append(t)
24     n = n + 1
25     if n == 10:
26         break
27 if results == [
28     [1],
29     [1, 1],
30     [1, 2, 1],
31     [1, 3, 3, 1],
32     [1, 4, 6, 4, 1],
33     [1, 5, 10, 10, 5, 1],
34     [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1],
35     [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1],
36     [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1],
37     [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
38 ]:
39     print('测试通过!')
40 else:
41     print('测试失败!')

1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
3 L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)==True]
4 # 测试:
5 print(L2)
6 if L2 == ['hello', 'world', 'apple']:
7     print('测试通过!')
8 else:
9     print('测试失败!')

 split翻译为分裂。  split()就是将一个字符串分裂成多个字符串组成的列表。

split()当不带参数时以空格进行分割，当代参数时，以该参数进行分割。

//---当不带参数时

example：

st0= '   song    huan     gong    '

print(st0.split())

结果为：

['song', 'huan', 'gong']

结论：当不带参数时，默认是以空格作为参数，不管空格在哪，或者有几个 全部被镐掉了！

//---当带参数时 这种情况就不能按照上面的方式去理解了

example：

st0= 'iisongiiihuaniiiigongi'

print(st0.split('i'))

结果为：

['', '', 'song', '', '', 'huan', '', '', '', 'gong', '']

分析：  

　　这个结果可能就有点出乎意料了并不是想象中的['song', 'huan', 'gong'] 而是多了很多空字符串元素'',这个怎么理解呢？    我的理解方式是，当带参数时，我们得把字符串想象成一块五花肉，我们要做 一件奇葩的事情，就是将肥肉丢到垃圾桶，把瘦肉留下。  比如'iisongiiihuaniiiigongi'这串五花肉，'i'就是要丢掉的肥肉，每次还只能切 'i'这么多。  切的时候是从左到右，一刀下去肥肉'i'丢掉，刀刃左边的部分拿走作为list的一个元素， 刀刃右边的就是剩下的，那么继续切剩下的部分，直到切完。

 'iisongiiihuaniiiigongi'这块肉比较特殊：  

　　其一、他的开始和结尾都有i，而且i还不止一个！这样按照上述的方法就会切出 空气，就是列表中我们看到的'', 空字符串元素。    如'iisongiiihuaniiiigongi'，当第一刀下去的时候，第一个i被丢到了垃圾桶， 而刀刃的左边什么都没有，所以列表的第一个元素就是'',空字符串元素。  一刀下去之后，就剩下'isongiiihuaniiiigongi'。  所以第二刀下去之后，又得到一个空字符串元素，目前“肉”就剩下'songiiihuaniiiigongi'。  第三刀又切掉一个i，那么刀刃左边的就是song，所以第三个元素就是'song'。    直到切到最后，整坨肉就只剩下一个i了，使用最后一刀下去i被切掉了，刀刃的左边此时也 什么都没有了，所以最后一个元素任然是空字符串。  

一个超级好的例子：

1 >>> str="hello boy<[www.doiido.com]>byebye"
2 >>> str.split("[")[1].split("]")[0]
3 'www.doiido.com'
4 >>> str.split("[")[1].split("]")[0].split(".")
5 ['www', 'doiido', 'com']

利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 from functools import reduce
 3 DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
 4 def char2num(s):
 5     return DIGITS[s]
 6 def str2float(s):
 7     s=s.split('.')
 8     if len(s[0])==0:
 9         s[0]='0'
10     return reduce(lambda x,y:x*10+y,map(char2num,s[0]))+reduce(lambda x,y:x*10+y,map(char2num,s[1]))*pow(0.1,len(s[1]))
11 print('str2float('123.456') =', str2float('123.456'))
12 if abs(str2float('123.456') - 123.456) < 0.00001:
13     print('测试成功!')
14 else:
15     print('测试失败!')

Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积：

1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 from functools import reduce
3 def prod(L):
4     return reduce(lambda x,y:x*y,L)
5 print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
6 if prod([3, 5, 7, 9]) == 945:
7     print('测试成功!')
8 else:
9     print('测试失败!')

利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：

1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 def normalize(name):
3     name=name[0].upper()+name[1:].lower()
4     return name
5 # 测试:
6 L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
7 L2 = list(map(normalize, L1))
8 print(L2)

 回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如12321，909。请利用filter()筛选出回数：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 def is_palindrome(n):
 3     nn = str(n) #转成字符串
 4     return nn == nn[::-1] #反转字符串并对比原字符串返回true/false
 5 # 测试:
 6 output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
 7 print('1~1000:', list(output))
 8 if list(filter(is_palindrome, range(1, 200))) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]:
 9     print('测试成功!')
10 else:
11     print('测试失败!')

 ---------2018.2.7------------

请把下面的Student对象的gender字段对外隐藏起来，用get_gender()和set_gender()代替，并检查参数有效性：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 class Student(object):
 3     def __init__(self, name, gender):
 4         self.name = name
 5         self.gender = gender
 6     def get_gender(self):
 7         return self.gender
 8     def set_gender(self,gender):
 9         if gender=='male' or gender=='female':
10             self.gender=gender
11         else:
12             raise ValueError('gender error')
13 # 测试:
14 bart = Student('Bart', 'male')
15 if bart.get_gender() != 'male':
16     print('测试失败!')
17 else:
18     bart.set_gender('female')
19     if bart.get_gender() != 'female':
20         print('测试失败!')
21     else:
22         print('测试成功!')

 2018/3/5

ubuntu16.04自带python的环境，不用进行python环境安装， 在安装好环境的虚拟机中，提供了py2,py3,django_py2,tornado_py2,spider_py2,django_py3的虚拟环境

mysql安装 sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install libmysqlclient-dev 注意安装server端的时候会提示输入密码，记住这个密码。然后通过命令登入数据库

redis安装 sudo apt-get install redis-server 通过redis-cli登入 mongoDB安装 详情请参考 http://blog.csdn.net/zgf19930504/article/details/52045600 postgresql安装 sudo apt-get install postgresql sudo apt-get install libpq-dev elasticsearch安装(django项目使用) sudo apt-get install elasticsearch 其它依赖包 sudo apt-get install python-dev

3.django环境安装 我们将虚拟环境所需的包全部放在install.txt,以下是django_py3项目所需环境： django==1.7.4 jsonfield Pillow==2.8.2 celery amqp==1.4.9 anyjson==0.3.3 billiard==3.3.0.23 celery==3.1.23 decorator==4.0.10 Django==1.7.8 django-haystack==2.5.0 django-redis-sessions==0.5.6 ipdb==0.8.1 ipython-genutils==0.1.0 jsonfield==1.0.3 kombu==3.0.35 psycopg2==2.6.2 pytz==2016.6.1 redis==2.10.5 setuptools==25.1.0 wheel==0.29.0 执行pip3 install -r instal.txt命令即可

4.tornado环境安装 在tornado_py2虚拟环境中安装： ipython==4.2.0 ipython-genutils==0.1.0 pingpp==2.0.11 pycrypto==2.6.1 qiniu==7.0.7 redis==2.10.5 requests==2.10.0 tornado==4.3 MySQL-python==1.2.5 SQLAlchemy==1.0.14

5.spider环境安装 在spider_py2虚拟环境中安装： attrs==16.0.0 backports-abc==0.4 backports.ssl-match-hostname==3.5.0.1 BeautifulSoup==3.2.1 beautifulsoup4==4.4.1 boto==2.38.0 certifi==2016.2.28 cffi==1.7.0 chardet==2.3.0 CherryPy==3.5.0 click==6.6 cryptography==1.4 cssselect==0.9.2 cssutils==1.0 Cython==0.24 decorator==4.0.6 Django==1.8.7 dnspython==1.12.0 easydict==1.6 enum34==1.1.6 feedparser==5.1.3 greenlet==0.4.10 html5lib==0.999 idna==2.1 ipaddress==1.0.16 ipython==2.4.1 jieba==0.38 jsonpath==0.54 lxml==3.5.0 Markdown==2.6.6 mechanize==0.2.5 motor==0.2 motorengine==0.9.0 mysqlclient==1.3.7 ndg-httpsclient==0.4.0 netifaces==0.10.4 nltk==3.2.1 parsel==1.0.2 pbr==1.9.1 pexpect==4.0.1 Pillow==3.3.0 pip==8.1.2 pkg-resources==0.0.0 poster==0.8.1 ptyprocess==0.5 pyasn1==0.1.9 pyasn1-modules==0.0.8 pybloomfilter==1.0 pybloomfiltermmap==0.3.12 pycparser==2.14 pycrypto==2.6.1 PyDispatcher==2.0.5 Pygments==2.1 pymongo==2.7 pyOpenSSL==16.0.0 python-dateutil==2.4.2 pytz==2014.10 PyYAML==3.11 queuelib==1.4.2 redis==2.10.5 repoze.lru==0.6 requests==2.10.0 Routes==2.2 rq==0.6.0 Scrapy==1.1.0 scrapy-redis==0.6.3 scrapyd==1.1.0 scrapyd-client==1.0.1 selenium==2.53.6 service-identity==16.0.0 setuptools==25.1.0 simplegeneric==0.8.1 singledispatch==3.4.0.3 six==1.10.0 sqlparse==0.1.18 stevedore==1.13.0 tornado==4.3 Twisted==16.2.0 urllib3==1.13.1 w3lib==1.14.2 WebOb==1.5.1 wheel==0.29.0 zope.interface==4.2.0

编译C语言代码(基于Vim编辑器)

vi 1.c i插入代码 上下左右还是可以使用HJKL或者up down left right(建议使用HJKL) 写完保存退出ESC+:x gcc 1.c编译 会生成a.out文件 运行a.out文件命令：./a.out

python3支持中文编码，python2不支持中文编码 要解决python2不支持中文编码的操作为： # -*- coding=utf-8 -*-

特别注意: python2中input的意思是把交互式输入的东西当成代码去执行，而python3中默认当作字符串去输入 而如果要让python2中输入的东西当作字符串，我们需要用到raw_input()

比如a=input("请输入你的名字:") 请输入你的名字:laowang python2中会报错，python3则不会 请输入你的名字:1+2 print(a) python2中打印结果为3 python3中打印结果为'1+2' 而python2中要实现打印字符串，用raw_input函数 a=raw_input("请输入你的名字:") 请输入你的名字:1+2 print(a) '1+2'

由于在python3中默认input类型为字符串类型，如果我们需要获取int类型，我们需要设置一个变量去存储字符串类型 例如age_num=int(age)

变量名不能使用关键字

import keyword keyword.kwlist 显示当前版本的所有关键字

print("%d%s%f"%(a,b,c))

不等于在python2和python3中通用写法是!= 但是在python2中还有一种写法是<>,这个意思也是表示不等于

vi编辑代码的时候，如果之前有定义的变量，敲完该变量的一部分，再敲上Ctrl+n自动补全

if not (条件):  print(xxx) 意思是不在条件范围内 if not (x>0 and x<50):  print("hello")

逻辑运算符: and 且 or  或 not 非

if 条件1:    print(a) elif 条件2:    print(aa) ...... else:    print(aaa)

while 条件:       a=b+c       print(c) 打印不换行：print("xxx(打印信息)",end="") 打印换行：print("")

复合赋值运算符： += -= *= /= %= **= //= 而不能使用j++之类的，这是错误的语法，只能写成j+=1

在进行复合赋值运算时，=后面的数字不管进行什么运算，切记加上小括号

举个例子： a=2 a*=3+2 答案是10，计算方式是a=a*(3+2)=2*5=10，而并不是a=2*3+2=8

import random random.randint(0,2) 意思是导入一个random的库，random.randint(0,2)意思是随机生成0-2中的整数

切片： name[2:6] 取的是从第二个位置开始(下标从0开始)，到小于第六个位置为止(第五个位置)

name[2:] 取的是从第二个位置开始(下标从0开始)，取到最后一个

name[2:-1:2] 取的是从第二个位置开始(下标从0开始)，取到最后一个的前面一个，步长为2，就是每两个位置取一个

切片：[起始位置:终止位置:步长](针对字符串而言)

起始位置取大于等于号，终止位置取小于号

步长可以为负数

步长为负数时是倒着取值，反向，相当于取逆序数

find函数，意思是找到我们需要的字符串的首字符的下标，找不到输出-1

str="hello world" str.find("world") >>6 str.find("Hello") >>-1

index函数 和find查找函数一样 找到了返回 只不过find没找到返回-1 index没有找到直接返回异常

rindex 返回子字符串 str 在字符串中最后出现的位置 如果没有匹配的字符串会报异常

rfind 返回字符串最后一次出现的位置，如果没有匹配项则返回-1

count 用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。

replace 把字符串中的 old（旧字符串） 替换成 new(新字符串)，如果指定第三个参数max，则替换不超过 max 次。

split 通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数num 有指定值，则仅分隔 num 个子字符串 str.split(str="", num=string.count(str)). str -- 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(n)、制表符(t)等 num -- 分割次数

str = "Line1-abcdef nLine2-abc nLine4-abcd"; print str.split( ); >>['Line1-abcdef', 'Line2-abc', 'Line4-abcd']

capitalize 将字符串的第一个字母变成大写,其他字母变小写。对于 8 位字节编码需要根据本地环境。

s = ' a, B'    # a 前面有空格 s.capitalize() >>' a, b'

title 所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写 str.title()

startswith 用于检查字符串是否是以指定子字符串开头，如果是则返回 True，否则返回 False。如果参数 beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查。

endswith 用于判断字符串是否以指定后缀结尾，如果以指定后缀结尾返回True，否则返回False。可选参数"start"与"end"为检索字符串的开始与结束位置。

lower 转换字符串中所有大写字符为小写 str.lower()

upper 将字符串中的小写字母转为大写字母 str.upper()

rjust 返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串。如果指定的长度小于字符串的长度则返回原字符串。

ljust 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串。如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串。

center 返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串。默认填充字符为空格。

lstrip 用于截掉字符串左边的空格或指定字符

rstrip 删除 string 字符串末尾的指定字符（默认为空格）

strip 用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格）

partition 用来根据指定的分隔符将字符串进行分割。

rpartition 从后往前查找，返回包含字符串中分隔符之前、分隔符、分隔符之后的子字符串的tuple；如果没找到分隔符，返回字符串和两个空字符串

splitlines 字符串以换行符为分隔符拆分，去掉换行符；如果keepends为True，保留换行符

isalpha 检测字符串是否只由字母组成

isdigit 检测字符串是否只由数字组成

join 用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串

str = "-"; seq = ("a", "b", "c"); # 字符串序列 print str.join( seq ); >>a-b-c

append 用于在列表末尾添加新的对象 如果添加的对象是列表 则会整体添加 list.append(obj)

ps: a=[1,2] b=[3,4] a.extend(b) >>[1,2,3,4] a.append(b) >>[1,2,[3,4]]

insert 用于将指定对象插入列表的指定位置

list.insert(index, obj)

extend 用于在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）

list.extend(seq)

pop 用于移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值  删除最后一个 list.pop(obj=list[-1])

remove 用于移除列表中某个值的第一个匹配项   根据内容来删除

list.remove(obj)

del xxx[下标]  根据下标来删除

in 操作符用于判断键是否存在于列表/字典中，如果键在列表/字典里返回true，否则返回false

not in 如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。

字典通过键来查找

info={键1:值1,键2:值2,......}

添加

xxx[新的key] = value

删除

del xxx[key]

修改

xxx[已存在的key] = new_value

查询

xxxx.get(key)

for...else结构：

如果for循环里面有break，不触发else 如果for循环里面没有break 一定会触发else

append 注意点： a=[1,2] b=[3,4]

a=a.append(b) 进行这一步操作后，a的值为None了

原因是进行a.append(b)操作后，b的值已经添加到a里面去了 结果已经发生变化了 但是我们单独敲a.append(b)这句话时， 并没有任何输出 这就说明a.append(b)这步操作的值为空 a.append(b)整体结果为没有 没有输出就没有结果 反而你把这个传入a a的值只能保存为空 即为None

在python2中

keys 以列表返回一个字典所有的键

ps：dict.keys()

values 以列表返回字典中的所有值

ps：dict.values()

items 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组

ps:dict.items()

而python3中

会返回一个生成器 一个对象 内容是列表的形式

example：

在python2中： info={"name":"laowang","age":18} info.keys() >>['name','age']

而在python3中 info={"name":"laowang","age":18} info.keys() >>dict_keys(['name','age'])

拆包

举个例子就知道了： 下面是元组拆包 a=(11,22) c,d=a c >>11 d >>22

在items中取值时，两种取值方式 一种是用数组下标 一种是元组拆包

举个例子： info={"name":"laowang","age":18} for temp in info.items():     print("key=%s,value=%s"%(temp[0],temp[1]))

info={"name":"laowang","age":18} for A,B in info.items():     print("key=%s,value=%s"%(A,B))

以上两种方式得出的结果相同

元组：(小括号)

字典：很多信息描述一个物体(大括号) 列表：存储不同物体的相同信息(中括号)

元组类型的数据不能修改里面的值，相当于一个只读文件 而列表可以修改值

函数： def 函数名:        ...

一个函数想要返回多个数值，可以将其打包成元组或者列表

return a,b,c 相当于封装成元组返回

写代码规范： 写函数时，先写结构，再去考虑里面内容

代码能够重复使用

全局变量与局部变量注意点：

1.如果全局变量中定义了某个量 如果还想在函数中对这个变量进行修改的话 在函数中使用global对全局变量进行一个声明 那么这个函数中的变量就不是定义一个局部变量 而是对全局变量进行修改

2.全局变量定义得放在函数调用之前

#注释会被忽略 文档字符串（doctoring）"""XXX"""可以被调用（不影响程序的执行）

def main 完成对整个程序的控制 main函数需要定义

main()调用主函数

python代码一般格式： # -*-coding=utf-8-*- import xxx def xxx(aa):       ... xxx(aa)

列表 字典的注意事项：

如果列表 字典当作全局变量 可以不需要在函数中定义global，加了也没事 但是单纯的变量在函数中一定需要加上global

缺省参数：在函数中传入默认值 在调用函数时可以不传入那个变量值 那个参数称为缺省参数

example： def test(a,b=22):     result = a+b     print("result=%d"%result) test(11) test(22,33) test(44)

>>33 >>55 >>66

而像test(11,b=22) b=22为命名参数

不定长参数

如果我们需要调用一个传入任意个参数的函数 怎么办呢 我们这时候采用传入*args 函数的形参 告诉python解释器 传入的实参个数如果大于形参真正的个数 剩下的统统扔给args 比如我们有10个苹果要分给三个人 有个人是你的亲属 需要你照顾他 每个人发完一个后 剩余的都给需要照顾的人

输出的结果为元组

example： def sum(a,b,*args):     print(a)     print(b)     print(args)

sum(1,2,3,4,5,6,7,8) >>1 >>2 >>(3,4,5,6,7,8)

对于上面这个例子 如果传入的实参只有2个 也不会错 args的值为空 输出的时候会输出一个()(空的元组)

**kwargs 以字典的形式保存 输出结果为字典形式

多余参数不带变量名的 统统给args 多余参数带变量名的 统统给kwargs

def sum(a,b,*args,**kwargs):     print(a)     print(b)     print(args)     print(kwargs)

sum(1,2,3,4,5,6,task=88,done=78)

1 2 (3, 4, 5, 6) {'task': 88, 'done': 78}

拆包：

就是在实参上加上*/** 把一个列表/字典拆成一个一个值 元组/列表拆成一个一个元素 字典拆成 key value 这个过程就是拆包

用法：如下例子

def sum(a,b,*args,**kwargs):     print(a)     print(b)     print(args)     print(kwargs)

A=(44,55,66)/[44,55,66]

B={"name":"laowang","age":18}

sum(11,22,*A,**B) 在实参上写了*/** 意思是拆包

>> 11 22 (44, 55, 66) {'name': 'laowang', 'age': 18}

id 用于获取对象的内存地址 id([object])

a=1 意思并不是说定义了一个变量 而是贴了个标签，这个标签是内存地址

b=a 这个意思也是把a的内存地址给b 所以id查看会发现a,b的内存地址相同

而C语言不是 C语言是定义变量 只是值相等 地址不同

只要a的值改变了 b的值也会改变

python有自动回收垃圾机制

数字是不可变类型 字符串也是不可变类型 元组也是个不可变类型

举个例子 a="hello" a[0] >>'h' a[0]='H' 报错。。。

说明字符串不允许修改

列表和字典属于可变类型 在定义时不允许当key用

infors.sort(key=lambda x:x['name'])

匿名函数 lambda

eval 用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值

eval(expression[, globals[, locals]])

交换两个数

a=a+b b=a-b a=a-b

任何语言都适用

a,b=b,a python独特写法 两数交换

列表加上列表 等于 列表的合并

误区：

python里面不是值赋值，而是引用赋值

例子：

num+=num与num=num+num的区别

由于python里面时引用赋值 假设num=100传入一个求解两个数的和的函数

num+=num 传入的实参num指向100这个值

所以做修改时直接修改的是num本身的值

修改的是全局变量

而num = num + num 传入参数时 num定义的是临时变量

此时num指向的是100+100=200

文件的读入

f = oepn("test.py","r") 意味着通过open打开文件 用f进行操作文件的读写

r 文件必须存在 w 文件如果不存在 就创建新文件 a 打开一个文件 从文件的末尾写

rb wb ab 有b结尾说明是二进制文件

文本文件与二进制文件区别

r+ w+ a+ +表示你可以读写文件

rb+ wb+ ab+

open默认以读入的方式打开 所以可以不写"r"

seek 用于移动文件读取指针到指定位置

fileObject.seek(offset[, whence])

f.seek(2,0) 0表示文件的开头 2表示跳过开头两个位置开始读

如果我已经读完了一个文件 想要重新读取该文件

我们应该用f.seek(0,0)拉回来 让该文件还能调用f.read()重新读取

f.tell() 返回文件的当前位置，即文件指针当前位置

fileObject.tell(offset[, whence])

open 支持相对路径和绝对路径

面向过程 考虑要面面俱到 强调的是过程 而面向对象则不需要 找个有这样能力的人去做 强调的是对象

形象的解释 对象 看的见摸得着 实实在在的东西

类是模型 一个概念

类由三部分组成

类的名称：类名

类的属性：一组数据

类的方法：允许对进行操作的方法(行为)

比如：

类名：Tank 属性：重量 速度 材料 方法：开炮 移动 转弯

在类中定义方法的时候参数位置要写上self

执行 Cat() 在内存中申请了空间 返回对象的引用

而执行 tom = Cat() tom是创建的对象的引用

指向那个对象

添加属性

tom.name="xxx"  给tom添加属性name

tom.age=xx 给tom添加属性age

例子：

类Cat

tom=Cat()

tom.调用方法

tom.添加属性

class Cat:     #属性

    #方法     def eat(self):         print("猫在吃鱼....")

    def drink(self):         print("猫正在喝kele.....")

    def introduce(self):         #print("%s的年龄是:%d"%(tom.name, tom.age))         print("%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age))

#创建一个对象 tom = Cat()

#调用tom指向的对象中的 方法 tom.eat() tom.drink()

#给tom指向的对象添加2个属性 tom.name = "汤姆" tom.age = 40

#获取属性的第1种方式 #print("%s的年龄是:%d"%(tom.name, tom.age))

tom.introduce()#相当于 tom.introduce(tom)

lanmao = Cat() lanmao.name = "蓝猫" lanmao.age = 10 lanmao.introduce()

self的作用： 你通过哪个对象去调用方法 self就指向哪个对象

tom.introduce() 相当于tom.introduce(tom)

而如果class中函数的形参不写入self 直接调用tom.introduce()

结果会显示多传入了一个参数 这个就是原因所在

还有 不一定要传入形参的时候传self a b c等任何数都行 只是我们约定俗成 用self

魔法方法1:__init__

方法：初始化对象 def __init__(self):             pass      初始化对象

创建对象的过程: 1.创建一个对象 2.python会自动的调用__init__方法 3.返回创建的对象的引用给tom

__init__也称为魔法方法

class Cat:     """定义了一个Cat类"""

    #初始化对象     def __init__(self, new_name, new_age):         self.name = new_name         self.age = new_age

    #方法     def eat(self):         print("猫在吃鱼....")

    def drink(self):         print("猫正在喝kele.....")

    def introduce(self):         print("%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age))

#创建一个对象 tom = Cat("汤姆", 40) tom.eat() tom.drink() #tom.name = "汤姆" #tom.age = 40 tom.introduce()

lanmao = Cat("蓝猫", 10) #lanmao.name = "蓝猫" #lanmao.age = 10 lanmao.introduce()

1.创建对象 name = "汤姆" age = 40

2.调用__init__方法 3.返回这个对象的引用

1.创建对象 name = "蓝猫" age = 10 2.调用__init__方法 3.返回这个对象的引用

魔法方法2:__str__

用来获取对象描述信息

def __self__(self):      return xxx

print(tom)

打印出xxx(调用tom的信息)

class Cat:     """定义了一个Cat类"""

    #初始化对象     def __init__(self, new_name, new_age):         self.name = new_name         self.age = new_age

    def __str__(self):         return "%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age)

    #方法     def eat(self):         print("猫在吃鱼....")

    def drink(self):         print("猫正在喝kele.....")

    def introduce(self):         print("%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age))

#创建一个对象 tom = Cat("汤姆", 40)

lanmao = Cat("蓝猫", 10)

print(tom) print(lanmao)

打印结果为： 汤姆的年龄是40 蓝猫的年龄是10

通过全局变量 通过属性 来进行数据的共享

把函数的功能封装起来

def __test(self):         pass

这种方式是方法私有化

del不是真正删除了 而是删除了引用

def __del__(self):        pass

python解释器调用

class Dog:     def __del__(self):         print("-----英雄over------")

dog1 = Dog() dog2 = dog1

del dog1#不会调用 __del__方法,因为这个对象 还有其他的变量指向它,即 引用计算不是0 del dog2#此时会调用__del__方法,因为没有变量指向它了 print("====================")

#如果在程序结束时,有些对象还存在,那么python解释器会自动调用它们的__del__方法来完成清理工作

测量一个对象引用的计数方式：

使用sys模块中的getrefcount函数

import sys class T:       pass

t = T()

sys.getrefcount(t) >>2

tt = t sys.getrefcount(tt) >>3

del tt sys.getrefcount(t) >>2

父类/基类

继承

子类/派生类

我们定义了一个Animal类 父类/基类

下面有个Dog Cat的子类

Dog下面定义了一个wangcai的方法 tom的方法

wangcai只能使用Dog Animal类中的方法 tom只能使用Cat Animal类中的方法

不允许出现tom使用Dog中的方法 或者是wangcai使用Cat中的方法

重写 在子类中重写父类的方法

调用的时候只会调用子类的方法

super().bark()

super调用被重写的父类的方法

私有方法 私有的属性并不会被继承

如果调用的是继承的父类中的共有方法 可以在这个公有方法中访问父类中的私有属性和私有方法

但是如果在子类中实现了一个公有方法 那么这个方法是不能够调用继承的父类中的私有方法

class Base(object):        pass

class Base(object):     def test(self):         print("----Base")

class A(Base):     def test(self):         print("-----A")

class B(Base):     def test(self):         print("-----B")

class C(A,B):     pass     #def test(self):     #    print("-----C")

c = C() c.test()

print(C.__mro__)

类名.__mro__ 决定调用一个方法的时候 搜索的顺序 如果在某个类中找到了方法 那么就停止搜索

定义的时候对象不确定 调用的时候确定对象 这个方法叫多态

python既支持面向过程 也支持面向对象

python面向对象的三个基本要素是 封装 继承 多态

一个特殊的属性 能够知道这个对象的class

类在程序里面也是一个对象 称为类对象

由类创建出的对象为实例对象

实例对象的属性为实例属性 实例属性和对象有关系

类对象中的属性为类属性 类属性和类有关系

类属性是共享的

实例属性：和具体的某个实例对象有关系 并且 一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的

类属性：类属性所属于类对象 并且多个实例对象之间共享同一个 类属性

class Tool(object):

    #类属性     num = 0

    #方法     def __init__(self, new_name):         #实例属性         self.name = new_name         #对类属性+=1         Tool.num += 1

tool1 = Tool("铁锹") tool2 = Tool("工兵铲") tool3 = Tool("水桶")

print(Tool.num)

实例方法 类方法 静态方法

class Game(object):

    #类属性     num = 0

    #实例方法     def __init__(self):         #实例属性         self.name = "laowang"

    #类方法     @classmethod     def add_num(cls):         cls.num = 100

    #静态方法     @staticmethod     def print_menu():         print("----------------------")         print("    穿越火线V11.1")         print(" 1. 开始游戏")         print(" 2. 结束游戏")         print("----------------------")

game = Game() #Game.add_num()#可以通过类的名字调用类方法 game.add_num()#还可以通过这个类创建出来的对象 去调用这个类方法 print(Game.num)

#Game.print_menu()#通过类 去调用静态方法 game.print_menu()#通过实例对象 去调用静态方法

@classmethod 装饰器 固定写法

通过一个类进行分离解耦

在父类中不去实现 在子类中实现

这就是工厂方法模式

def __new__(cls):     pass

当你继承一些不可变的class时(比如int, str, tuple)， 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径

class Dog(object):     def __init__(self):         print("----init方法-----")

    def __del__(self):         print("----del方法-----")

    def __str__(self):         print("----str方法-----")         return "对象的描述信息"

    def __new__(cls):#cls此时是Dog指向的那个类对象

        #print(id(cls))

        print("----new方法-----")         return object.__new__(cls)

#print(id(Dog))

xtq = Dog()

1.创建一个对象 2.调用__init__方法 3.返回对象的引用

而__new__方法就是重写父类的new方法

1.调用__new__方法来创建对象，然后找了个变量来接受__new__返回值，这个返回值表示 创建出来的对象的引用

2.__init__(刚刚创建出来的对象的引用) 初始化

3.返回对象的引用

而构造方法是既创建对象 又初始化 和__init__方法不等价

__new__只负责创建对象 __init__只负责初始化

class Dog(object):

    __instance = None

    def __new__(cls):         if cls.__instance == None:             cls.__instance = object.__new__(cls)             return cls.__instance         else:             #return 上一次创建的对象的引用             return cls.__instance

a = Dog() print(id(a)) b = Dog() print(id(b))

class Dog(object):

    __instance = None     __init_flag = False

    def __new__(cls, name):         if cls.__instance == None:             cls.__instance = object.__new__(cls)             return cls.__instance         else:             #return 上一次创建的对象的引用             return cls.__instance

    def __init__(self, name):         if Dog.__init_flag == False:             self.name = name             Dog.__init_flag = True

a = Dog("旺财") print(id(a)) print(a.name)

b = Dog("哮天犬") print(id(b)) print(b.name)

异常处理：

try:

except 出现异常的名字:

try:  print(num) except NameError:  print(111)

Exception

如果用了Exception，那么意味着只要上面的except没有捕获到异常 这个except一定会捕获到

Exception 不管产生什么异常 都会捕获到 就不需要去写许多异常了 异常方面很多

as 预处理方案 会给出产生该异常的原因

#coding=utf-8

try:     num = input("xxx:")     int(num)     #11/0     #open("xxx.txt")     #print(num)     print("-----1----")

except (NameError,FileNotFoundError):     print("如果捕获到异常后做的 处理....") except Exception as ret:     print("如果用了Exception,那么意味着只要上面的except没有捕获到异常,这个except一定会捕获到")     print(ret) else:     print("没有异常才会执行的功能") finally:     print("------finally-----")

print("-----2----")

Ctrl + C也是一个异常

自定义异常类

raise引发一个自定义的异常

log日志 会记录发生的异常

*.py文件就是模块

.pyc 字节码的后缀 翻译后的python代码

from 模块名 import 功能名1，功能名2，.....从模块中导入功能1，功能2，等等

from 模块名 import *  从模块中导入所有功能

这种方式缺陷:如果导入的模块的功能名相同 后面导入的会覆盖前面导入的

import msg msg.text1()

通过模块名.功能名调用

import time as tt 导入time模块 给它取个名字 叫tt tt.sleep(3)

不取和模块名相同的名字

import xxx

class ClassName(object):       def __init__(self,arg):               pass

def xxx():      pass

def main():     pass

if __name == '__main__':        main()

__all__ = ["功能名1","功能名2",...../或者类名也行]

定义的作用:放上将来你想要用的功能/类名，如果没放进去 调用import仍不能用

把模块有关联的放在一个文件夹中

在python2中调用文件夹名会直接失败 在python3中调用会成功，但是调用不能成功

解决办法是:

在该文件夹下加入空文件__init__.py python2会把该文件夹整体当成一个包

然后编辑__init__.py 

加入__all__ = ["功能名1","功能名2",...../或者类名也行]

再通过from 模块名 import * 通用写法是:from . import 模块名

这样就可以调用包中那些模块功能了

#如果导入这个模块的方式是 from 模块名 import * ,那么仅仅会导入__all__的列表中包含的名字

setup.py

from distutils.core import setup

setup(name="dongGe", version="1.0", description="dongGe's module", author="dongGe", py_modules=['TestMsg.sendmsg', 'TestMsg.recvmsg'])

模块的发布过程： 1.创建文件setup.py 传入模块.功能 2.python3 setup.py build 3.python3 setup.py dist 4.生成压缩包，然后可以发布到github.com上

系统安装包 sudo python3 setup.py install

python2中range(10)返回值是一个列表[0,...,9] 而在python3中返回值是range(0,10)

range(0,10)在python2中返回是一个列表[0,...,9] 而在python3中返回值是range(0,10)

range有风险 如果将来你需要一个很大的值 因为需要占用很大的空间 所以不给你

如果python3中想要返回值是一个列表

使用a = [i for i in range(1,18)] 这样可以返回一个列表

在python2中这种写法也适合

(参数1，参数2，参数3，.....) for 参数1 in range(第1个数) for 参数2 in range(第2个数) 。。。。。。。

set 字典

list 列表

while True: 1.检测事件，如果有时间就控制相应的图片移动 2.把所有的图片重新画一遍

1/60s --> 动画效果

列表循环删除的时候不能删除循环的那个列表 我们可以申请一个新的列表去存