當我學完Python時我學了些什麼

時間 2019-12-09

標籤 python 學了什麼欄目 Python 简体版

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本文是本人學完Python後的一遍回顧，加深理解而已，Python大神請過~html

學習Python的這幾天來，以爲Python仍是比較簡單，容易上手的，就基本語法而言，可是有些高級特性掌握起來仍是有些難度，須要時間去消化。Python給我最大的印象就是簡潔，這也正是我爲何不太喜歡Java的緣由之一。python

1、Python簡介

Python是一種用來編寫應用程序的高級程序設計語言,TIOBE程序語言排行榜2015年12月的排名以下：mysql

Python實現強勢逆襲，並且我相信，隨着時間的推移，國內Python語言將來前景也是一片向好。web

Python的特色是優雅簡單，易學易用（雖然我感受仍是有一些概念不容易理解），Python的哲學是儘可能用最少的，最簡單易懂的代碼實現須要的功能。Python適宜於開發網絡應用，腳本寫做，平常簡單小工具等等。Python的缺點是效率較低，可是在大量的場合效率卻不是那麼重要或者說Python不是其性能瓶頸，因此不要太在乎。其次是2.x-3.x的過渡使得許多3.x還缺乏不少2.x下的模塊，不過也在完善中。其次就是源代碼沒法加密，發佈Python程序其實就是發佈源代碼。正則表達式

2、基礎語法要點

1.若是一個字符串中有許多須要轉義的字符，而又不想寫那麼多'\',那麼能夠用 r'...' 表示 '...'內的內容不轉義。算法

2.Python可用'''...'''來表示多行內容，如：sql

>>> print('''line1
line2
line3''')
line1
line2
line3

3.Python的邏輯運算and, or, not 分別對應C語言中的&&, ||, !.shell

4.Python的整數與浮點數大小都沒有範圍。數據庫

5.Python中除法有兩種： '/'除出來必是浮點數， '//'除出來是整數，即地板除。編程

6.Python中一切皆引用。每一個對象都有一個引用計數器（內部跟蹤變量）進行跟蹤，引用計數值表示該對象有多少個引用，當初次產生賦給變量時，引用計數爲1，其後沒進行下列行爲中的任意一種都會增長引用計數：

賦值：  a = b
用做函數參數傳遞： func(a)
成爲容器對象的一個元素： lis = [1,2,a]

如下任意一種行爲都會減小引用計數：

del銷燬： del a
變量另賦給其餘對象：a = False
對象從容器中刪除:  lis.remove(a)
身在的容器被銷燬： del lis

7.深拷貝與淺拷貝的概念與對比，有點複雜，看這篇文章

8.list，tuple和dict，set

list：爲列表，是一個有序集合，相似於數組但又比數組功能強大，能夠隨時append,pop元素，下標從0開始，且下標爲加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下標範圍[-len,len-1].

tuple：爲元組，相似於list，但list爲可變類型，而tuple不可變，即沒有append,pop等函數。一個建議是爲了安全起見，能用tuple代替list儘可能用tuple。若是tuple只有一個元素，要寫成如(1,)以免歧義。

dict：字典類型，存放key-value鍵值對，能夠根據key迅速地找出value，固然，key必須是不可變類型，以下是錯誤的：

>>> dic = {[1,2]:'value'}
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#10>", line 1, in <module>
    dic = {[1,2]:'value'}
TypeError: unhashable type: 'list'

list與dict的優劣對比：

dict:
   1.插入，查找速度快，跟key的數目無關
   2.需佔用大量內存，內存浪費嚴重

list:
   1.插入，查找速度慢，O(n)的複雜度，隨元素個數增長而增長
   2.佔用內存小

dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關係的

set：set與dict相似，至關於只有key沒有value的dict，每一個key不一樣，set間有 &， | 等操做對應集合的交，並操做。

3、函數

1.函數是對象，函數名便是指向對應函數對象的引用，因此能夠將函數名賦給一個變量，至關於給函數起一個‘別名’。

>>> mmm = max
>>> mmm(1,2,3)
3

2.Python函數能夠返回」多個值「，之因此打引號，是由於實際上返回的多個值拼成了一個元組，返回這個元組。

3.定義默認參數須要牢記：默認參數必須指向不變對象。不然第一次調用和第二次調用結果會不同，由於可變的默認參數調用後改變了。

4.可變參數：傳入的參數個數是可變的，能夠是0個或多個。可變參數會將你傳入的參數自動組裝爲一個tuple。在你傳入的list或tuple名字前加一個 * 即說明傳入的是可變參數。習慣寫法爲*args。

5.關鍵字參數：傳入0個或多個含參數名的參數，這些參數被自動組裝成一個dict。習慣寫法**kw，如**a表示把a中全部的鍵值對以關鍵字參數的形式傳入kw，得到一個dict，這個dict是a的一份拷貝，對kw改動不會傳遞到a

6.命名關鍵字在函數定義中跟在一個*分割符後，如

def func(a,b,*,c,d):
    pass

c,d爲命名關鍵字參數，能夠限制調用者能夠傳入的參數名，同時能夠提供默認值。

7.參數定義順序：必選參數，默認參數，可變參數/命名關鍵字參數，關鍵字參數。

8.切片操做格式爲lis[首下標：尾下標：間隔]，若是都不填，即lis[::]則表明整個容器lis

9.用圓括號()括起來一個列表生成式建立一個生成器generator，generator保存生成算法，咱們能夠用next(g)取得生成器g的下一個返回值。生成器的好處就是咱們不須要提早生成全部列表元素，而是須要時再生成，這在某些狀況下能夠節省許多內存。算法也能夠不是列表生成式而是自定義函數，只需在函數定義中包含yield關鍵字。

10.map()和reduce()：兩者都是高階函數。map()接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable序列，map將傳入的函數依次做用在序列每個元素上，並把結果做爲新的Iterator返回。reduce()相似累積計算版的map()，把一個函數做用在一個序列上，每次接收兩個參數，將結果繼續與序列的下一個元素作累積計算。

利用map和reduce編寫一個str2float函數，如把字符串'123.456'轉換成浮點數123.456：

from functools import reduce

def str2float(s):
    def f1(x,y):
        return x*10 + y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    def f2(x,y):
        return x*0.1 + y
    a,b = s.split('.')
    print('a=',a)
    print('b=',b)
    return reduce(f1, map(char2num,a)) + 0.1*reduce(f2, map(char2num,b[::-1]))

print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))

11.fliter()函數過濾序列，相似於map()做用於每一元素，根據返回值是True或者False決定捨棄仍是保留該元素。函數返回一個Iterator。

12.sorted()函數可實現排序，相似於C++庫中的sort()函數，可是比其更加簡潔，語法爲sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函數可實現自定義的排序規則，reverse表示升序仍是降序。

13.一個函數能夠返回一個函數，可是返回時該函數並未執行，因此返回函數中不要引用任何可能發生變化的變量，不然會出現邏輯錯誤。

14.裝飾器(decorator): 當須要加強函數的功能卻不但願修改函數自己，那麼能夠採用裝飾器這種運行時動態增長功能的方式，增長的功能卸載裝飾器函數中。如在執行先後打印'begin call'和'end call'，能夠這樣作：

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)     #爲了校訂函數簽名，最好寫上
    def wrapper(*args,**kw):
        print('begin call')
        f = func(*args,**kw)
        print('end call')
        return f
    return wrapper

@log
def hah():
    print('hahahaha')

hah()

begin call
hahahaha
end call

15.偏函數： functools.partial()，做用是將一個函數的某些參數固定住，做爲新函數的參數，即固定住該參數，返回一個新函數，使調用更簡單。

4、面向對象編程

1.Python實例變量能夠自由地綁定任何屬性

2.爲了避免讓內部屬性不被外部訪問，在屬性的名稱前加上兩個下劃線__，這樣就變成了一個私有變量(private)，注意，不能直接訪問不表明必定不能訪問，事實上，加雙下劃線後Python就會將其更名爲‘_class名__name’，因此仍是能夠這樣來訪問這個‘私有’變量。

3.對於靜態語言，若是要求傳入一個class類型的對象，那麼傳入的對象必須是class類型或者其子類，不然將沒法調用class中的方法，而Python這樣的動態語言有‘鴨子類型’一說，即不必定要傳入class類型或其子類，而只要保證傳入的對象中有要使用的方法便可。

4.若是想要限制實例能夠綁定的屬性，那麼在定義class時定義一個__slots__變量便可，例如：

class Student(object):
    __slots__ = (‘name’,’age’)

注意，__slots__限制的屬性對當前類實例起徹底限制做用，且與子類共同定義其__slots__，也就是說子類能夠定義本身的__slots__，子類實例容許定義的屬性就是自身的__slots__加上父類的__slots__，即並集。

5.@ property裝飾器可使一個getter方法變成屬性，若是方法名爲me，那麼@me.setter裝飾器則可以使一個setter方法變成屬性。這樣可使代碼更簡短，同時可對參數進行必要的檢查。

6.經過多重繼承，可以使子類擁有多個父類的全部功能。

7.在類中__call__方法可以使實例對象像函數那樣直接調用，做用便是該方法定義的過程。

8.ORM(Object Relational Mapping 對象關係映射)，就是把關係數據庫的一行映射爲一個對象，也就是一個類對應一個表。ORM的實現須要經過metaclass元類修改類的定義。元類能夠改變類建立時的行爲。

5、調試

1.Python調試方法：

(1)直接打印

(2)斷言

(3)pdb

(4)IDE

6、IO編程

1.序列化：把變量從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之爲序列化。Python用pickle模塊實現序列化。序列化以後，就能夠把序列化後的內容存儲到磁盤上或者經過網絡進行傳輸。pickle.dumps()將對象序列化成一個bytes,而pickle.loads()能夠根據bytes反序列化出對象。

2.pickle雖好，可是它專爲Python而生，因此要在不一樣語言間傳遞對象，最好仍是xml或者json，而json表示格式是一個字符串，更易讀取，且比xml快，因此更加適宜於對象序列化。Python內置了json模塊，相應方法仍然是dumps()和loads()。

3.可是在默認狀況下，有些對象是沒法序列化的，因此咱們有時還須要定製轉換方法，告訴json該如何將某類對象轉換成可序列爲json格式的{}對象。以下便是一個轉換方法：

def mantodict(std):
    return {
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'id': std.id
    }

7、進程與線程

1.Python用mutiprocessing模塊來實現多進程。

2.若是要大量建立子進程，可使用進程池：

from multiprocessing import Pool

示例以下：

.... 
    p = Pool(4)
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()
    print('All subprocesses done.')

要使用進程池需新建Pool對象，對Pool對象調用join()使等待池中全部子進程運行完畢，調用join()方法以前必須調用close()，且此後沒法再新加子進程。

3.使用subprocess模塊能夠方便的啓動並管理一個子進程，控制其輸入輸出。

4.進程間通訊使用Queue,Pipes實現。

5.threading模塊管理線程。threading.lock()建立線程鎖，防止同時訪問互斥資源形成的錯誤，示例以下：

lock = threading.Lock()
...
lock.acquire()
...
change(mutex)
...
lock.release()

6.ThreadLocal能夠解決參數在一個線程中各個函數之間互相傳遞的問題。

7.managers模塊實現分佈式進程。

8、正則表達式與經常使用內建模塊

1.re模塊進行正則表達式編譯和匹配，若是該表達式須要匹配不少次，那麼最好進行編譯從而大大節省時間。

正則表達式匹配郵箱例子：

import re

hah = re.compile('[0-9a-zA-Z]+[\.[0-9a-zA-Z]+]*\@[0-9a-zA-Z]+\.[a-z]{2,3}')
print(hah.match('someone@gmail.com').group())
print(hah.match('bill.gates@microsoft.com').group())
i = 1
while i < 10:
    r = input('請輸入郵箱：')
    print(hah.match(r).group())
    i = i+1

2.datetime模塊進行日期和時間的處理，每個時間對應一個timestamp，咱們把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00時區的時刻稱爲epoch time，記爲0（1970年之前的時間timestamp爲負數），當前時間就是相對於epoch time的秒數，稱爲timestamp。字符串和datetime也能夠相互轉換，採用strptime()方法，字符串轉換爲datetime時須要設定一個識別格式，其中

%Y-%m-%d %H:%M:%S

分別表示年-月-日時-分-秒。

從datetime得出月份，星期等字符串用strftime()方法，其中：

%a, %b %d %H:%M

分別表示星期, 月份日期時:分。

示例：

from datetime import datetime

r = '2015-11-23 12:01'
dt = datetime.strptime(r, '%Y-%m-%d %H:%M')
print(dt)

week = dt.strftime('%a %b %d, %H:%M')
print(week)
2015-11-23 12:01:00
Mon Nov 23, 12:01

3.collections是Python內建的一個集合模塊，提供了許多有用的集合類。

4.Base64是一種任意二進制到文本字符串的編碼方法，經常使用於在URL、Cookie、網頁中傳輸少許二進制數據。

5.struct模塊用來解決bytes和其餘二進制數據類型的轉換。

6.Python的hashlib提供了常見的哈希算法，如MD5，SHA1等等。hashlib實現簡單登陸：

import hashlib

db = {
    'michael': 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e',
    'bob': '878ef96e86145580c38c87f0410ad153',
    'alice': '99b1c2188db85afee403b1536010c2c9'
}

def get_md5(ostr):
    md5 = hashlib.md5()
    md5.update(ostr.encode())
    return md5.hexdigest()

def login(user, password):
    r = get_md5(password)
    for name in db:
        if db[name] == r:
            return True
    return False

print(login('bob','abc999'))
True

7.Python的內建模塊itertools提供了很是有用的用於操做迭代對象的函數。

8.urllib提供了一系列用於操做URL的功能。如GET,POST...

9.PIL(Python Imaging Library Python圖像庫)是一個強大的圖像處理標準庫，功能強大卻又簡單易用。如今的名字叫作Pillow。能夠以下安裝Pillow:

pip3 install pillow

從下面生成數字驗證碼的程序能夠窺其一斑：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 隨機字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(48, 57))

# 隨機顏色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 隨機顏色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 建立Font對象:
font = ImageFont.truetype('ariblk.ttf', 40)
# 建立Draw對象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每一個像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 輸出文字:
for t in range(4):
    draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

View Code

效果：

9、網絡編程和電子郵件

1.網絡編程主要是TCP和UDP的編程，示例見【Python網絡編程】利用Python進行TCP、UDP套接字編程

2.SMTP是發送郵件的協議，Python內置對SMTP的支持，能夠發送純文本郵件、HTML郵件以及帶附件的郵件。Python對SMTP支持有smtplib和email兩個模塊，email負責構造郵件，smtplib負責發送郵件。Python內置一個poplib模塊，實現了POP3協議，能夠直接用來收郵件。因爲如今絕大多數大型郵件服務商都採起了反垃圾郵件措施，因此這部分的簡單實驗並無成功，還需進一步研究，等遇到具體狀況再說。

3.Python內嵌了sqlite數據庫，還能夠自行安裝鏈接mysql，MySQL是當前最流行的開源數據庫，在行業內有着普遍的應用。