Will Dx

人世一身霜雪, 归来仍是少年.

Python 简明语法总结

Posted April 07, 2017

1.简单输入输出

Bash
输出:print 10 
    输入:name = raw_input()

2.数据类型和变量

Bash
2.1常规类型:整形、浮点型、字符串(' 或者 " 括起来)、布尔值(True, False 奇怪为什么用大写)。
    
    2.2转义使用\
    
    2.3多行请用'''...'''表示
    
    2.4布尔运算符:and or not
    
    2.5空值:None`(PS:python并无实质常量,只有约定常量,全大写表示)`
    
    2.6字符串和编码:编码问题很蛋疼
    
    2.7字符串格式化: 'hello , %@' % 'world!' 使用%s占位符, 使用 % 表示需要格式化字符串,后跟tuple变量
    
    2.8使用list和tuple:list是一种序列,定义:['1', 'hello'],使用len(list)计算数组元素个数;使用(1, 2, 3)定义tuple,其实就是不可变的序列。

3.条件判断和循环

Bash
1.if condition : block elif condition: block else : block 代码段落需要严格缩进,不需要大括号。
    
    2.for item in list: block
    
    3.range(number)可以生成从0 到 number-1的list
    
    4.while condition : block
    
    5.可以使用int('string')或者float('string')获取对应值

4.使用dict和set

Bash
1.字典类型:dict = {'key' : value}
    
    2.dict[key] 等同于 dict.get(key),如果没有值会返回None;使用pop(key)删除一个item
    
    3.set可以看成是在帮你管理一个不可重复元素的列表,并提供一些高级功能,比如联合(\)、交(&)、差(-)和对称差集(^)

5.定义函数

Bash
1.空函数:pass
    
    2.类型检查,python是类型不安全的,可以通过isinstance(var, (type1, type2))检查类型
    
    3.返回多个值,使用tuple。不过可以省略括号,类似x, y = 3, 4
    
    4.默认值:def method(arg1 = 'arg1'),注意默认参数只能放到最后
    
    5.可变参数:def method(*var_arg):,其中var_arg是一个tuple,可以使用for in来遍历
    
    6.关键字参数:def method(**key):,关键字参数不限制传入的参数个数和类型,会在函数内部组合成一个dict
    
    7.参数组合:当定义为def func(a, b, c=0, *args, **kw):   可以这样调用:func(*args, **kw)其中,args为tuple, kw为字典
    
    8.递归函数,注意递归函数的溢出崩溃问题。python并没有为尾递归做优化,所以还是会崩溃的。可以使用try: except语法来获取异常并进行处理;

6.切片

Bash
array[0:3]:表示从第0个元素开始,取3个
    array[-3:-1]:表示取倒数第三,第二个元素,-1表示最后一个。
    array[::5]:表示每5个取一个元素
    字符串也可以切片

7.迭代,列表生成器,生成器

Bash
迭代即使用:for item in array,array既可以是数组,也可以是字典或者字符串
    
    判断是否可以迭代,isinstance(object, Iterable),判断对象是否实现了Iterable接口
    
    迭代dict:for key in dict遍历key。for value in dict.itervalues()遍历value。for k, v in dict.iteritems()遍历key和value
    
    列表生成:使用range(start, end)函数
    列表推导式:[x * x for x in range(1, 10) if x % 2 == 0];也可以使用两层循环,[x * y for x in range(1, 10) for y in range(20, 30)]
    
    生成器:如果你需要一组序列,但是太大,占用内存过多。那么可以使用生成器,它是实时计算的列表。将列表生成表达式的[]变为()即可。
    
    可以将一个函数变成一个生成器,只需要添加yield item语句即可,生成器会在遇到yield的时候返回对应结果,下次next从上次yield之后开始执行。

8.函数式编程

Bash
1.函数可以赋值给变量,可以当成参数传递给函数
        map:对每个列表中得元素作用一个函数,并返回。
        reduce:将结果和下个元素传给函数,最终返回一个结果。
        filter:过滤器,使用方法跟map差不多,是返回结果为true的元素
        sorted:排序,跟map差不多
        
    2.返回函数:可以在函数中定义函数,并返回。就像一个变量一样。
        闭包:返回的函数可以使用定义函数内部的变量
        匿名函数:匿名函数即lamdba表达式:lamdba 参数 : 表达式
        装饰器:即在函数执行前后加一些逻辑不想管的代码,比如log
        
        def log(func):
            @functools.wraps(func)
            def wrapper(*args, **kw):
                print 'call %s():' % func.__name__
                return func(*args, **kw)
            return wrapper
        @log
        def now():
            print '2013-12-25'
    偏函数:简单的讲就是创建具有特定模式的函数别名,这个特定模式大概指的是设定好某些参数(默认参数),来达到简写的目的。
    int2 = functools.partial(int, base=2)这样就创建了一个专门转化二进制的函数了。因为我们设定了默认参数 base = 2 当参数太多需要简化的时候就是用偏函数
    
    一个py文件就是一个模块,一个有__init__.py(该文件可为空)文件的目录就是包名;

    底层目录默认不能访问上层目录的函数,模块或者包,如果是实在需要使用则需要修改path: sys.path.insert(0, '../')添加上层目录到python path 中;

9.使用模块

Bash
这是一个标准的模块模板:
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    ' a test module '
    
    __author__ = 'Michael Liao'
    
    import sys
    
    def test():
        args = sys.argv
        if len(args)==1:
            print 'Hello, world!'
        elif len(args)==2:
            print 'Hello, %s!' % args[1]
        else:
            print 'Too many arguments!'
    
    if __name__=='__main__':
        test()
    模块内部的私有变量和函数一律使用_开头,且不要在外部进行引用。

10.安装第三方模块

Bash
安装第三方模块:pip install 模块名称
    使用__future__:future可以把下个版本的新功能添加到当前版本

11.面向对象编程

类和实例

Bash
定义类  
    class ClassName(SuperClass):
      pass
      
    构造方法def __init__(self,args)`:
        使用__双下划线开头可以让变量成为私有,外部无法访问。也可以通过添加getter、setter来控制访问操作。
        
    继承和多态:继承就在定义的时候写上父类的名称,多态就覆盖父类的方法。
    
    获取对象信息:
    (1)使用type()判断类型信息;
    (2)使用isinstance()判断继承关系使用
    (3)dir()获取对象的所有方法和属性

12.面向对象高级编程

Bash
1.动态添加属性:instance.pro = 10
    
    2.限定能被修改的属性:默认类的属性能随意修改的,使用slots限定只能修改指定的属性值
        class Student(object):
             __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
    
    3.动态添加方法:instance.newmethod = MethodType(method_name, instance, class_name)
    
    
    4.使用@property把一个方法变成属性调用的
    
    如下,可以看成是定义了一个score的属性
    (PS:只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性)
    #getter方法
    @property   
      def score(self):
          return self._score
    #setter方法
      @score.setter
      def score(self, value):
          if not isinstance(value, int):
              raise ValueError('score must be an integer!')
          if value < 0 or value > 100:
              raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
          self._score = value
          
    5.最好不要用多重继承,用mixin:mixin其中概念,用类来提供一组相似功能。类似实现过的接口。
    
    6.定制类
        str 打印类时的信息
        repr直接写打印出来的信息
        iter 用于 for ... in迭代,__iter__返回下一个迭代对象,next()用于拿到循环的下一个值
        getitem 提供下标访问
        getattr 当找不到这个属性的时候会调用这个方法
        call 当使用instance()这样来把对象实例当成方法调用的时候,其实调用的就是__call__。可以使用callable(thing)来判断一个东西是否可以被当成方法调用
    
    7.使用元类:定义操作class的方法
        例子:给class添加一个原本不存在的add方法
        # metaclass是创建类,所以必须从`type`类型派生:
        class ListMetaclass(type):
            def __new__(cls, name, bases, attrs):
                attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
                return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

        class MyList(list):
            __metaclass__ = ListMetaclass #指示使用ListMetaclass来定制类
        
        __new__()方法接收到的参数依次是:当前准备创建的类的对象;类的名字;类继承的父类集合;类的方法集合。
    
    8.types():使用它来动态构建类,方法是types('ClassName', (SuperClass, ), dict(methodName = method))
    
    9.错误、调试和测试
    
    try...except...else...finally...
    
    错误基类是BaseException:
    记录错误:logginglogging.exception(exception instance)可以将错误输出;也可以自定义错误类型,方法是继承自某个Exception,然后使用raise语句;直接写raise可以把当前exception抛出,让上层调用处理。

13.调试

Bash
(1)print 
    (2)断言:assert is true? , 'error message'
    (3)logging可以方便的输出日志,包括错误。
    logging.info('info')。method可以是debug,info,warning,error中的一个。
    可以指定当前输出的method,方法是指定当前输出级别logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    (4)pdb:python -m pdb err.py 开始调试 l 查看代码 n单步执行 p查看变量 q结束测试 c继续执行
    程序内部设置断点:import pdb,在可能出错的地方放置pdb.set_trace()
    (5)还是使用IDE吧pycharm,下载http://www.jetbrains.com/pycharm/