Python知识梳理
2018-09-03 17:47
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这是个人学习笔记,非教程,内容会有些混乱
极简教程
数据类型
我们可以使用type()函数类获取对象的类型,Python3中内置数据类型包括:
None,int,float,complex,str,list,dict,tuple,set,frozenset,range等,Python2中还有
long类型,Python中并没有内置数组类型。
dict,list,set这些是可变类型(用户自定义类型也可变),可以改变类型对象的值;数值和字符串类型则是不可变的。
str
与js一样,python中字符串即可用单引号也可用双引号表示
numbers
Python3中数值类型有:
int和
float两种
list
字面量表示:[1,1.0,False,'list']
列表推导式,创建列表的一种简易方法:
tuple
字面量表示:(1,1.0,False,'tuple')
range
dict
set/frozenset
集合是不包含重复元素的数据集,frozenset是不可变的,set是可变的,可以使用字面量构建一个集合
{1,2,2,4,5}会输出
{1,2,4,5}
类型转换
Python中类型转换只需调用相关函数即可函数
# 函数定义模板 def func_name([self,][args]): pass def say_hello(): print('hello python!') # python3.5之后,定义函数时可以添加类型说明 # 这里只是提供一个说明文档而非强制类型约束 def type_instruction(num:int)->int: return num
定义多返回值函数
# 多返回值函数,返回一个tuple对象 def multi_returns(): return 0,1
内置函数
Python中有许多内置函数:dir
我们可以使用
dir()函数来查看对象都含有哪些成员:
map
filter
reduce不是内置函数,但也很有用
lambda
Python中使用lambda关键字即可创建lambda表达式:
*args 与 **kvargs
*args和
**kvargs都用于函数中接收多个参数,这里
args和
kvargs只是约定俗成的写法,可以换成其它的名称,但
*和
**则是必须的。
*args和
**kvargs的区别是,
*args用于接受普通参数,
**kvargs用于接受键值对参数。
三元运算符
面向对象
Python中一切皆对象(这句话理解起来并不是那么容易),包括函数(C#,JAVA中函数不能独立存在)。这里贴一篇以前写的文章:Python中的类、对象、继承Python按引用传递对象,对于不可变对象在修改时会产生新的对象;而对于可变对象,所有的修改都会反映在原有对象上。
魔术方法是Python对象模型的重要部分。
可以动态的给对象/类型添加属性,若给类型添加属性,则该属性在已产生的实例上也是可见的:
异常与错误
Python中异常与错误类间关系如下:自定义异常只需继承
Exception或各种
Error类即可
异常处理
try: raise IOError('使用raise语句抛出异常') except IOError as err: print(err) else: print('未发生异常则执行') finally: pass
捕获多个异常类型:
try: raise IOError() except (IOError,TypeError): pass
with语句
with...as...语句等价于
try...finally...,与C#中的
using语句类似
命名规范
module_name, package_name, ClassName, method_name, ExceptionName, function_name, GLOBAL_VAR_NAME, instance_var_name, function_parameter_name, local_var_name.
应该避免的名称
单字符名称, 除了计数器和迭代器.包/模块名中的连字符(-)
双下划线开头并结尾的名称(Python保留, 例如init)
命名约定
所谓”内部(Internal)”表示仅模块内可用, 或者, 在类内是保护或私有的.用单下划线(_)开头表示模块变量或函数是protected的(使用import * from时不会包含).
用双下划线(__)开头的实例变量或方法表示类内私有.
将相关的类和顶级函数放在同一个模块里. 不像Java, 没必要限制一个类一个模块.
对类名使用大写字母开头的单词(如CapWords, 即Pascal风格), 但是模块名应该用小写加下划线的方式(如lower_with_under.py). 尽管已经有很多现存的模块使用类似于CapWords.py这样的命名, 但现在已经不鼓励这样做, 因为如果模块名碰巧和类名一致, 这会让人困扰.
Python之父Guido推荐的规范
Type | Public | Internal |
---|---|---|
Modules | lower_with_under | _lower_with_under |
Packages | lower_with_under | |
Classes | CapWords | _CapWords |
Exceptions | CapWords | |
Functions | lower_with_under() | _lower_with_under() |
Global/Class Constants | CAPS_WITH_UNDER | _CAPS_WITH_UNDER |
Global/Class Variables | lower_with_under | _lower_with_under |
Instance Variables | lower_with_under | _lower_with_under (protected) or __lower_with_under (private) |
Method Names | lower_with_under() | _lower_with_under() (protected) or __lower_with_under() (private) |
Function/Method Parameters | lower_with_under | |
Local Variables | lower_with_under |
包与模块
模块包含Python语句或定义的文件就是一个模块,文件名就是模块名。在一个模块中,模块名是全局变量
__name__的值。
包
包含
__init__.py文件的文件夹即可视为一个包,包用于管理模块,可以防止模块命名冲突。如:
A.C和
B.C,分别表示A包中的C模块和B包中的C模块。
导入模块:
import a、
import a as alias、
from a import *、
from a import b,c
Python解释器会先从内置模块中寻找导入的模块,然后从
sys.path中指定的模块搜索路径寻找模块
测试
编写一个文件操作类,文件名为file_operator.py:
# coding=utf-8 import codecs class FileOperator: def save_file(self, file_path, content, encoding="utf-8"): with codecs.open(file_path, "w", encoding) as f: f.write(content)
编写测试用例,文件名为
test_file_operator.py:
# coding=utf-8 import unittest class TestFileOperator(unittest.TestCase): def test_save_file(self): content = "file content \r\n 文本内容" opt = file.FileOperator() opt.save_file("1.txt", content) if __name__ == "__main__": unittest.main()
工具推荐
iPythonVS Code
PyCharm
小结
以上是自己近期学习Python的一些总结,全文的主要关注点在Python语言本身。掌握以上内容后,便可以用Python写些脚本,辅以其他第三方包或框架就可以干更多更复杂的事了。如,爬虫、数据分析、后端开发以及现在比较热的人工智能(其实,我是不建议追热点的)。用了一段时间的Python后,会觉着Python挺有意思的。
最后附上一张,个人总结的语言学习套路:
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人生苦短,为什么我要用Python?Python风格规范
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[Python]内存管理
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