python 学习笔记（只记重点）

部分摘自 https://www.learnpython.org/en/String_Formatting
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1018877595088352

数据类型

Python3 中有六个标准的数据类型：

Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Set（集合）
Dictionary（字典）
Python3 的六个标准数据类型中：

不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。

可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

输入输出

print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：

print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog')
The quick brown fox jumps over the lazy dog
name = input()//输入

输出

print("String: %s" % mystring) //用%s指代参数
print("x_list contains %d objects" % len(x_list))//用%d指代参数
# This prints out "John is 23 years old."
name = "John"
age = 23
print("%s is %d years old." % (name, age))

%s - String (or any object with a string representation, like numbers)
%d - Integers
%f - Floating point numbers
%.f - Floating point numbers with a fixed amount of digits to the right of the dot.
%x/%X - Integers in hex representation (lowercase/uppercase)

  # Add parentheses to make the long line work:
  text = (
    "%d little pigs come out, or I'll %s, and I'll %s, and I'll blow your %s down."
    % (3, 'huff', 'puff', 'house'))

打开文件

#!/usr/bin/python3

str = input("请输入：");
print ("你输入的内容是: ", str)

# 打开一个文件
f = open("/tmp/foo.txt", "w")

str = f.read() //读取
print(str)
str = f.readline() //读取一行
print(str)
num = f.write( "Python 是一个非常好的语言。\n是的，的确非常好!!\n" )
print(num)
# 关闭打开的文件
f.close()

布尔值

布尔值可以用and、or和not运算。

float

number = (float)(7) //强制转换
isinstance(myfloat, float) //判断是否float
len(number) //测长度

String

lotsofhellos = "hello" * 10
print(lotsofhellos)

astring = "Hello world!"
print(astring.index("o")) //获取index
print(len(astring)) //获取长度

astring = "Hello world!"
print(astring.count("l")) // 计算l位置

astring = "Hello world!"
print(astring[::-1]) //reverse

String方法

str(2)  # type转化
s = 'asdadsad'
s[1:4]

in operator

name = "John"
if name in ["John", "Rick"]:
    print("Your name is either John or Rick.")

if

# 用冒号
x = 2
if x == 2:
    print("x equals two!")
else:
    print("x does not equal to two.")

Boolean

python 中 1或者其他数 就是 true
0是 false

loop

primes = [2, 3, 5, 7]
for prime in primes:
    print(prime)
for x in range(5):
    print(x)

# Prints out 3,4,5
for x in range(3, 6):
    print(x)
# Prints out 0,1,2,3,4

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1  # This is the same as count = count + 1

dictionary

phonebook = {}
phonebook["John"] = 938477566
phonebook["Jack"] = 938377264
phonebook["Jill"] = 947662781
print(phonebook)
phonebook = {
   "John" : 938477566,
   "Jack" : 938377264,
   "Jill" : 947662781
} //用字面量直接表示
phonebook = {"John" : 938477566,"Jack" : 938377264,"Jill" : 947662781}
for name, number in phonebook.items():
    print("Phone number of %s is %d" % (name, number))//迭代循环
 
del phonebook["John"] //删除dictionary
phonebook.pop("John")

List

mylist = []
mylist.append(1)
mylist[0]
mylist.pop()
mylist.remove()

List Comprehensions (optional)

  nums = [1, 2, 3, 4]

  squares = [ n * n for n in nums ]   ## [1, 4, 9, 16]

Set

//不可重复的集合
>>>basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)                      # 这里演示的是去重功能
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket                 # 快速判断元素是否在集合内
True
>>> 'crabgrass' in basket
False

main

# game.py
# import the draw module
import draw

def play_game():
    ...

def main():
    result = play_game()
    draw.draw_game(result)

# this means that if this script is executed, then 
# main() will be executed
if __name__ == '__main__':
    main()

init

目录只有包含一个叫做 init.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 :file:init.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为（将在后面介绍的） __all__变量赋值。

all

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 init.py 存在一个叫做 all 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。

作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 all 也更新了啊。你说我就不这么做，我就不使用导入*这种用法，好吧，没问题，谁让你是老板呢。这里有一个例子，在:file:sounds/effects/init.py中包含如下代码:

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

sound/                          顶层包
      __init__.py               初始化 sound 包
      formats/                  文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  声音效果子包
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  filters 子包
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

Object-Oriented 面向对象

//这是构造函数，可以初始化参数
class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)   # 输出结果：3.0 -4.5

类的范例

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):   # 注意是两个横杠
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
# 实例化类
p = people('runoob',10,30)
p.speak()

继承

#单继承示例
#需要注意圆括号中基类的顺序，若是基类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时，从左到右查找基类中是否包含方法。
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
s = student('ken',10,60,3)
s.speak()

多继承

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

#另一个类，多重继承之前的准备
class speaker():
    topic = ''
    name = ''
    def __init__(self,n,t):
        self.name = n
        self.topic = t
    def speak(self):
        print("我叫 %s，我是一个演说家，我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic))
 
#多重继承
class sample(speaker,student):
    a =''
    def __init__(self,n,a,w,g,t):
        student.__init__(self,n,a,w,g)
        speaker.__init__(self,n,t)
 
test = sample("Tim",25,80,4,"Python")
test.speak()   #方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法

方法重写

如果你的父类方法的功能不能满足你的需求，你可以在子类重写你父类的方法，实例如下：

#!/usr/bin/python3
 
class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print ('调用父类方法')
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print ('调用子类方法')
 
c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法
super(Child,c).myMethod() #用子类对象调用父类已被覆盖的方法

私有属性和私有方法

__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，只能在类的内部调用 ，不能在类的外部调用。self.__private_methods。

迭代

>>>list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

yield

def count(n):
	while n > 0:
		# 迭代器返回n
		yield n
		# 下一次迭代器开始的地方
		n -= 1

for i in count(5):
	print(i)
	//每次yield保存n，直到最后超过条件后一起打出来，0，1，2，3，4，5

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

Lamba

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

#!/usr/bin/python3
 
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))

try 纠错

Here’s a trivial example: Suppose you’re iterating over a list. You need to iterate over 20 numbers, but the list is made from user input, and might not have 20 numbers in it. After you reach the end of the list, you just want the rest of the numbers to be interpreted as a 0. Here’s how you could do that:

def do_stuff_with_number(n):
        print(n)

the_list = (1, 2, 3, 4, 5)

for i in range(20):
    try:
        do_stuff_with_number(the_list[i])
    except IndexError: # Raised when accessing a non-existing index of a list
        do_stuff_with_number(0) #这里是IndexError 还有ValueError , TypeError等

使用 else 子句比把所有的语句都放在 try 子句里面要好，这样可以避免一些意想不到的、而except又没有捕获的异常。

for arg in sys.argv[1:]:
    try:
        f = open(arg, 'r')
    except IOError:
        print('cannot open', arg)
    else:
        print(arg, 'has', len(f.readlines()), 'lines')
        f.close()

With

关键词 with 语句就可以保证诸如文件之类的对象在使用完之后一定会正确的执行他的清理方法:

with open("myfile.txt") as f:
    for line in f:
        print(line, end="")

以上这段代码执行完毕后，就算在处理过程中出问题了，文件 f 总是会关闭。

Python常用包

os, sys, glob, math, datetime , zlib, doctest, unitest

装饰器

为了改变函数的方法，
装饰器就像我们这里说的长裤，在不影响内裤作用的前提下，给我们的身子提供了保暖的功效。

@a_new_decorator
def a_function_requiring_decoration():
    """Hey you! Decorate me!"""
    print("I am the function which needs some decoration to "
          "remove my foul smell")
 
a_function_requiring_decoration()
#outputs: I am doing some boring work before executing a_func()
#         I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
#         I am doing some boring work after executing a_func()
 
#the @a_new_decorator is just a short way of saying:
a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)

变量作用域

和javascript差不多，从内往外找
L （Local） 局部作用域
E （Enclosing） 闭包函数外的函数中
G （Global） 全局作用域
B （Built-in） 内置作用域（内置函数所在模块的范围）
以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内置中找
python没有块级作用域

Stack

列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

name

__name__属性

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

if __name__ == '__main__':
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块')

说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是’main’时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。
说明：name 与 main 底下是双下划线， _ _ 是这样去掉中间的那个空格。

help 和 dir

Inside the Python interpreter, the help() function pulls up documentation strings for various modules, functions, and methods. These doc strings are similar to Java’s javadoc. The dir() function tells you what the attributes of an object are.
help展示function之类的documentation
dir显示object的属性

numpy

# Create 2 new lists height and weight
height = [1.87,  1.87, 1.82, 1.91, 1.90, 1.85]
weight = [81.65, 97.52, 95.25, 92.98, 86.18, 88.45]

# Import the numpy package as np
import numpy as np

# Create 2 numpy arrays from height and weight
np_height = np.array(height)
np_weight = np.array(weight)

padas

padas是一种特殊形式数据表达方式dataframe

Pandas is a high-level data manipulation tool developed by Wes McKinney. It is built on the Numpy package and its key data structure is called the DataFrame. DataFrames allow you to store and manipulate tabular data in rows of observations and columns of variables.

dict = {"country": ["Brazil", "Russia", "India", "China", "South Africa"],
       "capital": ["Brasilia", "Moscow", "New Dehli", "Beijing", "Pretoria"],
       "area": [8.516, 17.10, 3.286, 9.597, 1.221],
       "population": [200.4, 143.5, 1252, 1357, 52.98] }

import pandas as pd
brics = pd.DataFrame(dict)
print(brics)

//可以读进csv文件
# Import pandas and cars.csv
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

urllib库

关于http url的一个库

初识self

class MyClass:
    variable = "blah"

    def function(self):
        print("This is a message inside the class.")