總複習知識點day18

總複習:
1.計算機核心組件:
- CPU
- 內存
- 硬盤
- 輸入設備: 鍵盤、鼠標
- 輸出設備: 顯示器、音響..

2.python解釋器:
- 將人類編寫好的代碼轉成機器能看得懂的字符。
- 解釋器的做用:
幫你執行python代碼。

3.pycharm編輯器:
- 編輯器的做用:
能夠更好的編寫python代碼，編輯器內部有不少強大的功能。
可以快速編寫代碼。

4.編程語言分類:
- 機器語言(機器能直接看懂):
好比: 01010101

- 彙編語言(讓人能看懂一點點):
好比: a ---> 01101001

- 高級語言(讓人類能直接看懂):
好比: print('hello')
高級語言是更接近於人類的語言。

- 解釋型:
一遍解釋(翻譯)一遍執行, 相似於同聲傳譯。

優勢:
開發效率高
可跨平臺，一份代碼能夠多個平臺使用。

缺點:
執行效率相比於編譯型低。

- 編譯型:
先一次性編譯而後再執行，相似於 "有道翻譯"。

優勢:
執行效率高。
穩定義

缺點:
開發效率相比於解釋型語言要低。
不可跨平臺。

- 解釋型語言的種類:
python: 10級別

c#     :
java: 8
php: 3

- 編譯型語言的種類:
C

c++

go

5.變量:
變量指的是可變化的量。
- 變量名: 能夠與變量值綁定關係，經過變量名能夠訪問變量值。
- 至關於身份證ID號

- 賦值符號（=）: 是用來將變量名與變量值綁定關係。

- 變量值: 變量值 指的是 「數據」， 存放在內存中。

6.垃圾回收機制: 注意: GC就是用來作垃圾回收機制的東西。
- 變量名 = 變量值 # 添加一個引用計數

當變量值的引用計數爲0時，垃圾回收機制會「不定時」釋放資源。

7.查看變量三大特徵
- id
- type
- value

8.變量名的命名規範
- 駝峯命名法: 在寫類名的時候使用
首字母大寫命名
好比: JasonSb

- 下劃線命名法: 推薦使用
好比: jason_sb

9.python中八大數據類型
- int:
number = 100 # number = int(100)
- 不可變類型

- float
salary = 1.0 # salary = float(1.0)
- 不可變類型

- str
str1 = 'tank' # str1 = str('tank')
- 不可變類型
# 按照索引取值
str1[1] # 取第二個值
str1[1:10:2] # 顧頭不顧尾

# 內置方法
str1.split() # 切分
str1.strip() # 去左右兩邊的空格
str1.strip('i') # 去左右兩邊的i
# tank10
str1.join(['tank', '10']) # 字符串的拼接,必須是字符串類型
# 判斷字符串開頭，若正則返回True，不然返回False
str.startswith()
# 判斷字符串結尾，若正則返回True，不然返回False
str.endswith()
# 判斷字符串是不是數字，若正則返回True，不然返回False
str.isdigit()
# 新舊替換
str.replace('舊的', '新的')
# 獲取某個字符的數量
str.count('字符')

# 查找字符的位置 索引 多是面試題
str.find('字符') # 找不到返回-1
str.index('字符') # 找不到報錯

- list
在[]內，能夠存放多個值，每一個值以逗號隔開。
list([v1, v2..])
- 可變類型

- 經常使用內置方法:
list.append() # 追加
list.insert() # 插入值到指定的索引中
list.pop() # 取出某個值，默認取出最後一個
list.remove() # 真正的刪除元素
list.extend() # 列表合併
list.sort(reverse=True) # 默認升序 ， reverse=True降序
list.copy() # 淺拷貝

- tuple
tuple((v1, v2...))
- 不可變類型

- dict
特色: key是惟一的。
dict({key:value, ...})
- 可變類型
dict[key] # 沒有key會報錯
dict.get(key, '自定義默認值') # 沒有key會報錯，默認返回None
dict.items() # 返回一個可迭代對象
dict.keys()
dict.values()
dict.fromkeys('k1', []) # 生成字典 ---》 {'k1': []}

- set
特色: 內置去重功能。
set({v1, v2...})
- 默承認變類型

# 內置方法
set.add()
set.remove()

- bool:
True or False
- 不可變類型

什麼是可變？
值變了，id不變稱之爲可變類型。

什麼是不可變？
值變了，id也變 稱之爲不可變類型。

10.字符編碼
結論: 以什麼編碼，就以什麼解碼。

utf-8:
- 存中文是3個字節。
- 存英文是1個字節

gbk:
- 存中文是2個字節。
- 存英文是2個字節

11.文件處理:
f = open('文件名的路徑', '打開的模式', encoding='字符編碼')
f.close()

# 文件的上下文管理: with ， flask框架的上下文管理（後期學習）
with open('文件名的路徑', '打開的模式', encoding='字符編碼') as f:
# 內部幫你執行f.close()

- 打開模式:
- 文本模式:
- rt
- wt
- a

- 二進制模式:
- rb
- wb
- ab

- 光標移動:
f.seek('光標移動的位置', 0) # 開頭
f.seek('光標移動的位置', 1) # 當前
f.seek('光標移動的位置', 2) # 末尾

- 打開文件取值的優化方式:
- f.read():
直接將文件中全部數據一次性取出。
缺點:
內存容易溢出。

- for循環f句柄操做:
# 經過for循環，將每一行取出，保證不會內存溢出
for line in f:
print(line)

- f.readline(): （瞭解）
讀取一行，光標移動到第二行。

12.函數基礎
函數是一些列功能的結合體，是一個能夠重複使用的工具。

- 函數定義:
def 函數名(參數1, 參數2...):
'''註釋: 說明函數的做用'''

# 邏輯代碼

return 返回值

- 函數調用
函數() # 如有參數則要傳參

- 定義有參、無參、空函數
def func1(參數):
邏輯代碼
pass

def func2():
# 邏輯代碼
pass

def func3():
pass

- 函數的參數:
- 定義階段: （參數用來接收調用者傳入的）
- 位置形參參數
- 默認參數
- 可變長參數

- 調用階段: （根據函數的定義者傳的）
- 位置實參參數
- 關鍵字參數

- 注意:
# 參數從左到右的順序
位置 ---》 關鍵字參數 ---》 可變長參數

- 函數的返回值:
- 返回值能夠是一個或者多個
return 值1 ---> 值1

return 值1, 值2 ---> (值1, 值2)

 

13.名稱空間與做用域:
- 名稱空間:
在內存中產生，是一個存放名字的地方。

- 內置名稱空空間: python解釋器

- 全局名稱空空間: 文件中全部(頂着最左邊寫的)
注意: 不管嵌套if, while, for 多少層都是一個。

- 局部名稱空空間: 在函數內部定義的。

- 查找順序:
當前局部 ---》 外層局部 ---》 全局 ---》 內置

- 加載順序:
內置 ---》 全局 ---》 外層局部 ---》 當前局部

- 做用域:
- 全局做用域:
- 內置
- 全局

- 局部做用域
- 外層局部
- 內層局部

- global: 在局部能夠聲明全局名字。
至關於將全局變量引用到局部中使用或修改。

- nonlocal: 在內層局部聲明外層局部的名字。

14.函數對象、函數嵌套與閉包
- 函數對象: 函數的名字 ---》 函數的內存地址
- 函數嵌套：
def outer():
def inner():
pass

- 閉包:
爲了裝飾器做準備，它不是一個獨立的技術。
閉包是函數嵌套、函數對象、名稱空間與做用域的結合體。

- 內層函數封閉:
外部不能調用內部的函數。

- 外層函數開放:
外部能調用外層函數

- 閉包:
- 內層函數想要引用外層函數的名字
- 外部想要調用內部的函數，要在外層函數將內層函數的名字返回。

def outer(x): # 10
# x = 10
def inner():
print(x) # 10
return inner

inner = outer(10)
inner() # 實現了外部調用內層函數

15.裝飾器:
裝飾的工具。
做用:
- 1：在不修改被裝飾對象的源代碼
- 2：在不修改被裝飾對象的調用方式
- 基於1和2，爲被裝飾對象添加新功能。

# 無參裝飾器:
def wrapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
# 調用被裝飾對象前添加新功能
res = func(*args, **kwargs) # index()
# 調用被裝飾對象後添加新功能
return res
return inner

# 被裝飾對象:
def index(參數1):
print('from index..')

index = wrapper(index)
index(實參1) # inner(實參1)

# 有參裝飾器: ---> 本質上就是無參裝飾器
def login_auth(name):
# 無參裝飾
def wrapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
# 對name作一個權限認證
if name == 'tank':
# 調用被裝飾對象前添加新功能
res = func(*args, **kwargs) # index()
# 調用被裝飾對象後添加新功能
return res
else:
print('你不是tank，get out!')
return inner
return wrapper

@ login_auth('tank') # wrapper
@wrapper
def index():
pass

- 疊加裝飾器:
- 裝飾順序:
從下往上

- 執行順序:
從上往下

16.迭代器:
迭代的工具。
- 可迭代對象:
凡是內置有__iter__()，都是可迭代對象。

- 迭代器對象:
凡是內置有__iter__()與__next__()，都是迭代器對象。

優勢:
- 能夠不依賴索引取值
- 節省內存

缺點:
- 取值麻煩
- 沒法獲取長度

- for line in 可迭代對象: ----》 in: 將「可迭代對象」轉成「迭代器對象」
- 內置有捕獲異常機制:
while True:
try:
迭代器.__next__()
except StopIteration:
break

 

17.生成器:
生成器是一個自定義的迭代器， 生成器本質上就是一個迭代器。

- 如何生成:
- yield
def func():
yield 1
yield 2
yield 3

g = func()
g.__next__()
next(g)
# ---> 生成了生成器對象，而後每執行一次__next__，
# 會取出一個值，到下一個yield會暫停。

18.三元表達式:
res = 條件成立的值 if 條件 else 條件不成立的值

19.列表生成式:
[line for line in 可迭代對象] # ---》 list ---》[line1, line2...]
[[1, 2, 3, line] for line in 可迭代對象] # [line1, line2...]
優勢:
- 能夠依賴索引取值，取值方便
- 能夠獲取長度

缺點:
- 佔用內存空間

20.生成器表達式(生成式):
(line for line in 可迭代對象) # ---> 生成器
優勢:
- 不佔用內存空間

缺點:
- 不能夠依賴索引取值，取值不方便
- 不能夠獲取長度

21.匿名函數與內置函數
- lambda 參數: 返回值

注意: 匿名函數必須配合內置函數使用，不然毫無心義

- 內置函數:
max(key=匿名函數) # 最大值
min(key=匿名函數) # 最小值
sorted(key=匿名函數) # 排序，默認升序，reverse=True降序
map(匿名函數) # 映射
reduce(匿名函數, ) # 合併
from functools import reduce
reduce()
filter(匿名函數,) # 過濾

22.遞歸:
- 遞推:
先遞推，重複往下執行函數自己，每一次執行都會更接近於終止條件。

- 回溯:
當遞推遇到一個終止條件，開始回溯，一層一層往上推導。

23.面向過程編程:
是一門編程思想:
核心是 「過程」 二字，過程指的是解決問題的步驟，即先幹什麼再幹什麼
基於該編程思想編寫程序，就比如一條工廠流水線，一種機械式的思惟方式。

24.模塊:
模塊本質上就是一個.py後綴的文件。
模塊是一系列功能（變量，函數）的結合體。
- 更好管理python代碼

- 三種來源:
- 內置
- 第三方
- 自定義的

- 四種表現形式:

# 關注的:
- 包下帶有__init__.py的文件夾中的一組py文件。
- python解釋器自帶的。

- 模塊的導入方式:
- import 模塊名字
- from 模塊 import 函數/變量名

- 導入模塊時發生的事情:
1.先執行當前執行文件，生成一個當前文件的名稱空間。
2.會執行被導入的模塊，會生成一個被導入模塊的名稱空間。
3.將被導入模塊的名稱空間加載到內存中。

- 首次導入模塊發生的事情:
import demo
import demo
import demo
在執行文件中導入屢次相同的模塊，
會只加載首次導入的模塊的名稱空間。

25.包:
注意: 包也能夠稱之爲模塊。

包是內部帶有__init__.py的文件夾。
包是一系列模塊的結合體，用來管理模塊。

- 導入包時發生的事情：
1.會先執行包下面的__init__.py，產生一個名稱空間。
2.會將包中的全部模塊都加載__init__.py的名稱空間中。
3.當在執行文件中使用包中的模塊，指向的是__init__.py的名稱空間。

- 由__init__.py來幫咱們管理模塊。

- 導入包的方式:
import 包.模塊名
from 包 import 模塊名
from 包.模塊 import 模塊中名字 （變量名/函數名）

26.經常使用內置模塊:
- time (******) --> time.time() , time.sleep()
- datetime (******)
- --> 格式化時間 ---> Format String
- 時間的計算:
日期時間 = 日期時間 + or - 時間對象（時間間隔對象）
時間對象 = 日期時間 + or - 日期時間

- random:
random.random() ---> 隨機獲取 0——1 的浮點數
random.uniform(1, 10) ---> 隨機獲取 1——0 的浮點數
random.randint(1, 10) ---> 隨機獲取 1——0的整數
random.choice(根據索引取值的可迭代對象) ---> 隨機獲取可迭代對象某一個值
random.shuffle(根據索引取值的可迭代對象) ---> 隨機打亂

- os
# 獲取當前執行文件中的目錄(文件夾)
os.path.dirname(__file__)

# 路徑拼接
os.path.join('文件的路徑', '文件名')

# 判斷文件或文件夾是否存在
os.path.exists('文件絕對路徑')

# 判斷文件夾是否存在
os.path.isdir('文件夾絕對路徑')

# 判斷文件是否存在
os.path.isfile('文件絕對路徑')

# 建立文件夾
os.mkdir()

# 刪除文件夾
os.rmdir() # 注意: 只能刪除空的文件夾

# 打印文件夾中全部的文件名
os.listdir('文件夾的路徑')

- sys
sys.path # 環境變量中的路徑
sys.path.append(
'項目目錄'
)
sys.argv # 獲取cmd中的命令行 [py文件路徑, 'tank', '123']

# 能夠作執行用戶的校驗，限制某個用戶能夠執行當前py文件

python3 py文件路徑 tank 123

- hashlib
加密:
MD5:
md5_obj = hashlib.md5()
# 密碼加密
md5_obj.update(密碼.encode('utf-8'))
# 加鹽
md5_obj.update(鹽.encode('utf-8'))
md5_obj.hexdigest()

- 序列化與反序列化:
序列化: 將其餘數據類型 ---》 json數據格式 ---》 字符串 ---》 寫入文件中
反序列化: 讀取文件 ----》 字符串 ---》 json數據格式 ---- 》 其餘數據類型

- json
優勢:
- 能夠跨平臺
缺點:
- 不支持python的set

注意: 傳入的元組變成列表

json.dumps()
- res = 將其餘數據類型 ---》 json格式的字符串
- f.write(res)

json.loads()
- json_res = f.read()
- python_data = json.loads(json_res)

json.dump()
內部執行了f.write()

json.load()
內部執行了f.read()

- pickle
優勢:
- 支持python的任意數據類型
- 能夠存入二進制的數據
- 存取速度快

缺點: （致命的）
- 不能跨平臺使用
- 只能python本身使用

- collections
- 具名元組:
from collections import namedtuple
namedtuple('對象的名字', 'x y')
obj = namedtuple('座標', ['x', 'y'])
target_obj = obj(10, 20)
target_obj.x # 10
target_obj.y # 20

- 有序字典:
from collections import OrderedDict
order_dict = OrderedDict({key: value})

- re:
- 正則表達式
正則表達式是一個獨立的技術, 由一堆特殊的字符組成。

- 字符組
- 元字符
- 組合使用

- re模塊
在python中要想使用正則表達式，必須經過re模塊來編寫。

- subprocess
能夠經過python代碼往操做系統終端輸入命令，並返回結果。
- 能夠遠程操控電腦

- logging:
注意1: log文件的目錄
注意2: log文件名
注意3: log配置字典

注意4:
logging配置字典:
LOGGING_DICT = {}
import logging.config
logging.config.dictConfig(LOGGING_DICT)
logger = logging.getLogger('普通用戶')
logger.info('日誌打印消息...')

27.第三方模塊:
- requests
- requests.get(url) ---> response
- response.text # 獲取文本數據
- response.content # 獲取二進制數據

- openpyxl:
# 建立文件
from openpyxl import Workbook
wb_obj = Workbook()
wb1 = wb_obj.create_sheet('工做表名字1', 0)
wb2 = wb_obj.create_sheet('工做表名字2', 1)
wb1['C30'] = 200
wb_obj.save('文件名字.xlsx')

# 讀取文件
from openpyxl import load_workbook
wb_obj = load_workbook('文件名字.xlsx的路徑')
wb1 = wb_obj['工做表名字1']
print(wb1['C30'].value) # 200

28.防止模塊被導入時自動執行測試代碼
if __name__ == '__main__':
執行測試代碼

29.軟件開發目錄規範:
- 項目目錄:
- conf：
- settings.py

- core：
- src.py # src ---> source

- db：
- data.json
- data.pickle

- interface：
- user_interface.py
...

- lib：
- common.py

- log：
- user_log.log
...

- bin/ start.py：
- start.py

- readme.txt
項目說明書

30.enumerate 可迭代對象： list， tuple， dict # [1, 2, 3] enumerate(可迭代對象) ---》 g((0, 1), (1, 2), (2, 3))