【二】python学习总结
一i、python概念
python是一种解释型语言,速度比java慢
二、运算符和格式输出、导入
1、Python3 运算符 | 菜鸟教程 (runoob.com)
2、格式输出
% 和.format()
name="zahngsan"
li=['A','B',2.123]
print('print1:%s'%name)
print("print2:{}".format(li))
print(r'print3:{:a>4}'.format(li[0],li[2]))
print(f'print4:{name}')
print(r'print3:{:.2f}{}'.format(li[2],li[0]))
print('print6:{name},{age}'.format(age=19,name='sbw')) 结果:
print1:zahngsan
print2:['A', 'B', 2.123]
print3:aaaA
print4:zahngsan
print3:2.12A
print6:sbw,19
3、导入的方式
三、数据类型及其结构
四种数据结构:List、Tuple、Dict、Set
六种数据类型:string、number、list、tuple、dict、set
不可变数据类型(修改值变量会变更为引用新值的id存放地址):string、number、tuple
可变数据类型(对象与子对象修改互不影响):list、dict、set
注:可变数据类型的赋值只是复制引用给新变量,子对象的id未改变,是浅拷贝
浅拷贝和深拷贝
可以用id(a)查看变量a的id地址
以下a=[1, 2],b为list类型
浅拷贝:如copy,b=a,只会给新list对象分配id地址,但里面的子对象还是引用a的子变量id
例:b=a.copy(),id(a)与id(b)不同,但id(a[0][0])与id(b[0][0])的值一致,因为引用的是同一个地址
深拷贝:deepcopy,赋予新的list对象id,并复制list里子对象的值,有一定的缺陷,引用自身会导致无限循环
例:b=a.deepcopy(),id(a)与id(b)不同,但id(a[0][0])与id(b[0][0])不同,因为引用不是同一个地址
不可变数据类型:赋值的本质就是复制id引用
注:number和string没有copy函数
a=3
b=a
print(id(a),' '*4,id(b)," "*4,b is a)
a=a+1
print(a," "*4,b)
print(id(a),' '*4,id(b)," "*4,b is a) 结果:
2010418538864 2010418538864 True
4 3
2010418538896 2010418538864 False
结论:a改变前,a,b引用同一个id,是相同变量
a改变后,a的引用会更新,而b依旧引用原来的id
可变数据类型:
#对一维列表而言,copy和deepcopy没有区别
a=[1,2,3]
b=a
c=a.copy()
d=deepcopy(a)
print(a," ",b,' ',c,' ',d)
print(id(a),' ',id(b),' ',id(c),' ',id(d))
print(id(a[1]),' ',id(b[1]),' ',id(c[1]),' ',id(d[1]))
print('--'*10)
a[1]=4
print(a," ",b,' ',c,' ',d)
print(id(a),' ',id(b),' ',id(c),' ',id(d))
print(id(a[1]),' ',id(b[1]),' ',id(c[1]),' ',id(d[1])) 结果:
[1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3]
2192060687424 2192060687424 2192060676608 2192062287552
2192054970704 2192054970704 2192054970704 2192054970704
--------------------
[1, 4, 3] [1, 4, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3]
2192060687424 2192060687424 2192060676608 2192062287552
2192054970768 2192054970768 2192054970704 2192054970704
结论:a改变前,
单纯的赋值是直接复制引用,a,b对象id一致,子对象id一致,
而copy的c对象被分配新的id,子对象继续引用a的子对象的id
而deepcopy的d对象被分配新的id,子对象继续引用a的子对象的id
a改变后:
a,b子对象id一致,
c对象的子对象继续引用原来a的子对象的id
d对象的子对象继续引用原来a的子对象的id
#比较copy和deepcopy的区别
#copy只能复制一维列表值,而deepcopy可以复制多维列表值
假定
from copy import copy,deepcopy a=[1,2,[3,4]]
b=a.copy()
c=deepcopy(a)
print(a," ",b,' ',c)
print(id(a),' ',id(b),' ',id(c))
print(id(a[2][0]),' ',id(b[2][0]),' ',id(c[2][0]))
print("-"*30)
a[2][0]=5
print(a," ",b,' ',c)
print(id(a),' ',id(b),' ',id(c))
print(id(a[2][0]),' ',id(b[2][0]),' ',id(c[2][0])) 结果:
[1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]]
2745325025536 2745325025664 2745325588096
2745319450992 2745319450992 2745319450992
------------------------------
[1, 2, [5, 4]] [1, 2, [5, 4]] [1, 2, [3, 4]]
2745325025536 2745325025664 2745325588096
2745319451056 2745319451056 2745319450992
结论:a改变前,
而copy的b对象被分配新的id,子对象继续引用a的子对象的id
而deepcopy的c对象被分配新的id,子对象继续引用a的子对象的id
a改变后:
b对象的二维子对象继续引用a改变后的子对象的id
c对象的二维子对象继续引用原来a的子对象的id
结论:
假定a=[1,2,[3,4]]
- 通过b=a赋值的方式,b会随着a任何改变而变
- 通过copy方式得到的b,b的一维列表id值不会随a一维列表的改变而变,但二维列表会随a变化而变
- 通过deepcopy方式得到的b,b不随a任意变化而变
问题:append和extend是否为浅拷贝?
答:append添加感觉相当于赋值,直接复制了引用,会随原值变而变
extend添加感觉相当于copy,添加的序列对象的子对象被重新分配了id,第二层数据才会随原值变而变
但都是浅拷贝
1、Number
number包括:int、float、complex(复数)、boolean(1/0)
number的常用函数
cell() #上入函数cell(2.1)==3
floor() #下舍函数floor(2.9)==2
max()
min()
round(x,[n]) #保留n位小数
abs() #绝对值
mod(x) #返回(小数部分,整数部分)
一些随机函数
choice(seq) 从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。
randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数默认值为 1
random() 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。
seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。
shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序
uniform(x, y) 随机生成下一个实数,它在[x,y]范围内。
2、String
常用函数
str.upper()
str.lower()
str.capitalize() 首字母大写
str.count('ab',1,10) ‘ab’在str字符串中出现的次数,后边则是范围
str.encode(encoding='UTF-8',errors='strict') #以 encoding 指定的编码格式编码字符串,如果出错默认报一个ValueError 的异常,除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace'
str.find('ab', beg=0, end=len(string)) 检测 str 是否包含在字符串中,如果指定范围 beg 和 end ,则检查是否包含在指定范围内,如果包含返回开始的索引值,否则返回-1
str.index('ab', beg=0, end=len(string)) 跟find()方法一样,只不过如果str不在字符串中会报一个异常。
str.isalnum() #字符串至少有一个字符且 字符都是字母或数字返回true
str.isalpha() #字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母或中文字则返回 True
str.isnumeric() 字符串中只包含数字字符,则返回 True
str.strip() lstrip() rstrip() 截掉字符串左边的空格或指定字符,默认截掉空格
str.replace(old, new [, max])
max(str) min(str) 返回字符串 str 中最大/小的字母
str.split(' ',[num]) 默认以空格分离字符串,次数为num
str.join() 以指定字符串str作为分隔符,将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串
3、元组Tuple
常用函数:len、max、min
4、列表List
常用函数
list():以list(dict.items())将字典转为长度为2的元组列表
append(obj)
extend(seq)
count(obj)
index(obj)
sort()
reverse()
insert(index,obj)
pop([index=-1])
remove(obj)
clear()
copy()
5、字典Dict
list 不使用 hash 值进行索引,故其对所存储元素没有可哈希的要求;set / dict 使用 hash 值进行索引,也即其要求欲存储的元素有可哈希的要求。Python不支持dict的key为list或dict类型,因为list和dict类型是unhashable(不可哈希)的
常用函数
clear()
copy()
fromkeys(seq[,value])
get(key,default=none)
items() keys() values()
setdefault(key,default=none)
update(dict2)
pop(key[,default])
popitem()
6、集合Set
set1=set(seq) 创建集合 add() 为集合添加元素
clear() 移除集合中的所有元素
copy() 拷贝一个集合
difference() 返回多个集合的差集a-b
difference_update() 移除集合中的元素,该元素在指定的集合也存在。
discard() 删除集合中指定的元素
intersection() 返回集合的交集a&b
intersection_update() 返回None,移除a中不同b中元素,集合a中只剩下a&b的元素
isdisjoint() 判断两个集合是否包含相同的元素,如果没有返回 True,否则返回 False。
issubset() 判断指定集合是否为该方法参数集合的子集。
issuperset() 判断该方法的参数集合是否为指定集合的子集
pop() 随机移除元素
remove() 移除指定元素
symmetric_difference() 返回两个集合中不重复的元素集合a^b。
symmetric_difference_update() 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素,并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。
union() 返回两个集合的并集a|b
update() 给集合添加元素
7、切片
序列seq指:string、list、tuple这些可通过下标index取值的数据类型
切片是序列seq高级索引取值的方式
seq[start:stop:step] :start开始位置、stop结束位置、step步长,三者可为负数
四、流程控制语句
for name in names:
语句1 if a in (1,2);
yuuju1
elif a in list:
yuju2
else:
yuju3 while true:
yuju1 yeild try:
yuju1
exception as e
yuju2
else:
yuju3
finally:
yuju4
#python3.10新增
match a:
case 1:
yuju1
case _:
yuju2
五、函数
1、函数的必须参数、默认参数,关键字参数、不定长参数
def study(name,number=None,*args,**kwargs,city)
type(args) #type为list
type(kwargs) #type为dict
print(*args, **kwargs)
#打印:’1‘ ’2‘ ’a‘=1 ’b‘=2 list1=['1','2']
dic1={'a':1, 'b': 2}
study('zhangsan',12,*list1,**dict1,city='shenzhen')
#study中name、city为必须参数
#study中的number为默认参数
#study中city为关键字参数,实例化必须是study(...,city='cs')
#study中*args、*kwargs为不定长参数,分别以列表、字典的方式传值
2、递归函数
#分解因子
def jisuan(n,m=1):
while m<=n:
if n%m==0:
print(m)
return jisuan(n,m+1) jisuan(14)
六、迭代器和生成器
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象
from collections import Iterable,Iterator
print(isinstance('1234',Iterable))
- 迭代对象Iterable:
1、string,list,tuple,dict,set
2、生成器,包括生成器,和yield的函数
- 迭代器Iterator:
1、能够使用next()调用返回下一个值,如(for i in range(10))整体是一个迭代器
2、’abc‘不是不是迭代器,但iter('abc')是迭代器,可以通过iter()函数把迭代对象变成迭代器
3、Iterator表示的是数据流,可以使用next()调用不断返回下一个值,直到没有数据时抛出StopIteration
错误
4、迭代器是惰性的,只有在需要调用next()返回数据时才计算,就是按需计算
5、可以吧迭代器看作是有序的序列,但不能提前知道它的具体长度
- 生成器Generator:
1、生成器使用的场景:列表数据太多,占据太大的存储空间,可以使用生成器边用边计算
2、生成器也是迭代器的一种,但只迭代一次便计算完毕,
3、生成器是在调用的时候在内存中生成,而不是在事先存储在内存中
#列表生成器
a=[1,2,3]
b=[i+1 for i in a]
print(type(b),"\n",b) #字典生成器
c={1:'a',2:'b'}
d={key:value*2 for key,value in c.items()}
print(type(d),"\n",d) 结果:
<class 'list'>
[2, 3, 4]
<class 'dict'>
{1: 'aa', 2: 'bb'}
带yield的函数作为生成器
#yield的函数作为生成器
def feibo(max):
a, b, total = 0, 1, 0
while total < max:
yield b
a, b, total = b, a + b, total + 1 if __name__ == '__main__':
f = feibo(8)
while True:
try:
print(next(f), end=" ")
except StopIteration:
break
类和函数作为迭代器
七、简单的输入输出、os、和文件处理
1、读键盘输入
python的键盘输入数据类型都为字符串
简单的输入
str=input("please input:")
2、读命令行输入
python对命令行的三种解析方式
1)sys.argv
sys.argv是一个列表,以空格分隔命令行输入
sys.argv[0]代表py文件路径,sys.argv[1:]才是所有参数
#py文件
import sys print(f"{type(sys.argv)}",sys.argv)
print("py文件路径:",sys.argv[0])
print("第一个参数:",sys.argv[1])
print("第一个参数:",sys.argv[2]) #命令行输入
D:\code\request+pytest\testcase\taobao>python python_study.py abc 123
<class 'list'> ['python_study.py', 'abc', '123']
py文件路径: python_study.py
第一个参数: abc
第一个参数: 123
2)argparse
暂定
3)getopt
暂定
2、os模块常用方法
os.getcwd() #获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname") #改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
os.curdir #返回当前目录: ('.')
os.pardir #获取当前目录的父目录字符串名:('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') #可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1') #若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推
os.mkdir('dirname') #生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') #删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') #列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印
os.remove() #删除一个文件
os.rename("oldname","newname") #重命名文件/目录
os.stat('path/filename') #获取文件/目录信息
os.sep #输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep #输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep #输出用于分割文件路径的字符串
os.name #输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") #运行shell命令,直接显示
os.environ #获取系统环境变量
os.path.abspath(path) #返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) #将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path) #返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) #返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path) #如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
os.path.isabs(path) #如果path是绝对路径,返回True
os.path.isfile(path) #如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
os.path.isdir(path) #如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) #将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path) #返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path) #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
3、文件读取
#文件读取方式r,rb,r+,w,wb,w+,a,ab,a+,rb+,wb+,ab+
open(filename, mode)
f.read()
f.readline()
f.readlines()
f.tell()
f.write()
#rom_what 的值, 是 0 表示从开头往后移, 是 1 表示当前位置往后移, 2 表示文件的结尾往前移,
f.seek(offset, from_what)
f.close()
八、类与对象、内置函数
类与对象的概念:
- 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
- 方法:类中定义的函数。
- 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
- 数据成员:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
- 方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。
- 局部变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。
- 实例变量:在类的声明中,属性是用变量来表示的,这种变量就称为实例变量,实例变量就是一个用 self 修饰的变量。
- 继承:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟"是一个(is-a)"关系(例图,Dog是一个Animal)。
- 实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。
- 对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。
1、类的多态、继承、重载
继承:
class test01:
def ppp(self):
print("test01") class test00(test01):
def __init__(self):
pass def ppp(self):
super().ppp()
print("test02") test00().ppp() 结果:
test01
test02
多态:
class test01:
@classmethod
def ppp(cls):
print(cls.__name__) class test02:
@classmethod
def ppp(cls):
print(cls.__name__) class test00:
def __init__(self,obj):
print(obj.__name__) test00(test01)
test00(test02) 结果:
test01
test02
重载:
重载:指一个类中,方法名字相同,而参数不同。python中用*args和**kwargs可以接受任意参数,因此没有重载
重写:子类重写父类的方法,做出修改,也叫做方法覆盖
2、先总结类方法、实例方法、静态方法、类变量、实例变量
3、类的内置函数总结
1) 内置方法和属性 :暂定,还有很多内置方法没弄明白
class Test00:
"""__doc__获取本文档""" def __init__(self,seq):
print("实例化时构造方法初始对象")
self.lei = 'mystudy' # 对象调用dict打印出来
self.seq=seq def __call__(self):
print("由对象加()时触发执行") def __str__(self):
print("打印对象时执行") def __del__(self):
print("销毁对象时执行") def __iter__(self):
print("可迭代对象拥有此方法,迭代中")
return iter(self.seq) tt=Test00([1,2,3])
tt() #呼叫__call__方法
print(tt.__doc__) #可类名或者实例对象调用
print("迭代中:",next(iter(tt)))
print("获取name:",Test00.__name__) #只类名调用
print("获取类所在的模块名字:",tt.__module__) #可类名或者实例对象调用,本模块调用显示__main__,# 导入其他模块调用才会是模块真名字
print("获取对象的类是什么:",tt.__class__) #可类名或者实例对象调用
print("类名调用dict打印类所有属性和方法:",Test00.__dict__)
print("对象调用dict打印对象所有元素:",tt.__dict__) 结果:
实例化时构造方法初始对象
由对象加()时触发执行
__doc__获取本文档
可迭代对象拥有此方法,迭代中
迭代中: 1
获取name: Test00
获取类所在的模块名字: __main__
获取对象的类是什么: <class '__main__.Test00'>
类名调用dict打印类所有属性和方法: {'__module__': '__main__', '__doc__': '__doc__获取本文档', '__init__': <function T..........'__weakref__' of 'Test00' objects>}
对象调用dict打印对象所有元素: {'lei': 'mystudy', 'seq': [1, 2, 3]}
2)__getitem__、__setitem__、 delitem__这是对索引的操作
class Test00:
def __getitem__(self, item):
print("get")
def __setitem__(self, key, value):
print("set")
def __delitem__(self, key):
print("del") tt=Test00()
tt['name']=123
tt['name']
del tt['name'] 结果
set
get
del
3)对象访问属性的内置方法
class Test00:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __getattribute__(self, item):
print("校验属性:",item,"=",end=' ')
return object.__getattribute__(self,item)
t3=Test00("zhangsan")
print(t3.name) 结果
校验属性: name = zhangsan
4、反射
python中的反射功能是由以下四个内置函数提供:hasattr、getattr、setattr、delattr,改四个函数分别用于对对象内部执行:检查是否含有某成员、获取成员、设置成员、删除成员。
反射的本质及其特点:
- 在命名空间中查找和字符串同名的变量(类、函数、方法或者属性),然后获取引用进行访问
- 本质上是字符串事件驱动
举例:和a=2,使用字符串a去命名空间查找到变量名a,获取a的引用,从而去访问值2
发射用法:
文件一
#betest.py文件
#反射用法
def ccc(self):
print("ccc方法") class BeTest:
def aaa(self):
print("aaa方法") def bbb(self):
print("bbb方法")
文件二
#hasattr(),setattr,getattr,delattr
#反射用法
obj=__import__("Practices.betest",fromlist=True)
print(hasattr(obj,"ccc")," "*5,hasattr(obj,"BeTest")) #查看模块是否存在函数及类
if hasattr(obj,"BeTest"):
bt=obj.BeTest()
getattr(bt,"aaa")() #执行对象bt的aaa()方法
if not hasattr(bt,"ccc"):
setattr(bt,"ddd",obj.ccc) #设置新方法按照betest模块的ccc方法逻辑执行,也可设置和添加属性
print("ddd方法是否存在:",hasattr(bt,"ddd"))
getattr(bt,"ddd")(bt) #因为设置的ccc之前函数,所以最后括号需要加一个self:对象本身bt
delattr(bt,"ddd") #删除方法,也可删除属性
print("ddd方法是否存在:",hasattr(bt,"ddd")) 结果:
True True
aaa方法
ddd方法是否存在: True
ccc方法
ddd方法是否存在: False
反射实际应用场景:
class User:
__op_dict={"1":"login",'2':"register",'3':"logout"}
def login(self):
print("登录") def register(self):
print("注册") def logout(self):
print("退出") def opt(self): #通过一个入口去访问其他方法
getattr(self,self.__op_dict[input("输入操作码:")])() User().opt()
其他应用字符串驱动的函数,eval,exec
5、单例
所谓单例,是指一个类的实例从始至终只能被创建一次。再创建只能获取第一次创建的对象的id引用
创建方式:
1)__new__方式,绑定类变量
# 方法一:用__new__实现,将类实例绑定到类变量_instance上面
# 如果cls._instance为None说明该类还没有实例化过,实例化该类,并返回
# 如果cls._instance不为None,直接返回cls._instance
class Test00:
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Test00,'_instance'):
cls._instance=super().__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance
t1=Test00()
t2=Test00()
print(id(t1),id(t2))
2)绑定类变量字典实现,让所有的对象的方法和属性集合都指向同一个字典,没有实现单例
class Test00:
_instance={}
def __new__(cls, *args, **kwargs):
obj=super().__new__(cls, *args, **kwargs)
obj.__dict__=cls._instance
return obj t1=Test00()
t2=Test00()
print(id(t1),id(t2))
3)装饰器实现
def singleton(cls, *args, **kwargs):
instances = {}
def _singleton():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return _singleton @singleton
class MyClass4(object):
a = 1
def __init__(self, x=0):
self.x = x
4)基于元类实现
#暂时不懂元类实现原理
class Singleton(type):
def __init__(self,name,bases,class_dict):
super(Singleton,self).__init__(name,bases,class_dict)
self._instance=None
def __call__(self,*args,**kwargs):
if self._instance is None:
self._instance=super(Singleton,self).__call__(*args,**kwargs)
return self._instance
5)模块导入实现
#python_calss.py文件
class Test00:
def ppp(self):
pass
tt=Test00()
#test.py文件
from python_calss import tt
print(id(tt))
6)用类名创建实例对象
class Test00:
def ppp(self):
print("打印")
Test00=Test00()
Test00.ppp() #再用tt=Test00()创建会报错,因此Test00类只有一个实例对象
九、时间访问和异常处理
1、time模块
三种时间格式: time.time():时间戳,总秒数,
time.localtime():时间元组
time.asctime():英文时间字符串
time.mktime(time.localtime()):将时间元组转化为时间戳 time.localtime(time.time()):将时间戳转化为时间元组 time.strftime('%H:%M:%S',time.localtime()):将时间元组转化为字符串 time.strptime('23:11:14','%H:%M:%S'):将字符串转化为时间元组 可以单独以time.localtime().tm_year获取时间元组中某个值
2、datetime模块:封装了time模块
dt=datetime.datetime.today() #获得当前时间datetime
dt=datetime.datetime.now() #获得当前时间datetime
datetime.datetime.now().timestamp() #将datetime转化为字符串
datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()) #把时间戳转换成datetime
dt.strftime("%Y-%m-%d") #按datetime转换成字符串
datetime.datetime.strptime('18:19:59.98', '%H:%M:%S.%f') #把字符串转换成datetime
dt.year #年
dt.month #月
dt.day #日
dt.date() #日期
dt.time() #时间
dt.weekday() #星期
dt.isoweekday() #星期
3、calendar模块
获取年历calendar.calendar(2019)
获取某年某月的日历calendar.month(2019,12)
是否闰年calendar.isleap(2019)
返回给定日期的日期码calendar.weekday(2019,12,15)
4、异常处理
#异常处理结构
def jisuan():
try:
1/0
except ZeroDivisionError as e:
print("有异常就执行")
else:
print("没有异常就执行")
finally:
print("不论有没有异常都执行") 结果:
有异常就执行
不论有没有异常都执行
九、python的一些工作机制
1、命名空间、作用域
命名空间(NameSpace)是名称到对象的映射,大部分命名空间是通过字典来实现的,本质上是一个字典,key就是变量名,value就是变量值
- 内置名称(built-in names), Python 语言内置的名称,比如函数名 abs、char 和异常名称 BaseException、Exception 等等。
- 全局名称(global names),模块中定义的名称,记录了模块的变量,包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量,gloables()查看。
- 局部名称(local names),函数中定义的名称,记录了函数的变量,包括函数的参数和局部定义的变量。(类中定义的也是),locals()查看
访问变量名时,查找顺序:局部》全局》内置
生命周期:
内置命名空间:从解释器启动后便创建,一直保留,不删除
全局命名空间:模块定义时被创建,保留到解释器退出
局部命名空间:函数调用时创建,返回结果或抛出异常后删除
2、python内存池的管理机制
从三个方面来说:1. 引用计数;2. 垃圾回收; 3.内存池机制;
1. 引用计数
Python是动态语言,即在使用前不需要声明,对内存地址的分配是在程序运行时自动判断变量类型并赋值。
对每一个对象,都维护着一个指向改对象的引用的计数,obj_refcnt
当变量引用一个对象,则obj_refcnt+1,如果引用它的变量被删除,则obj_refcnt-1,系统会自动维护这个计数器,当其变成0时,被回收。
2. 内存池机制
Python内存机制分为6层,内存池用于管理对小块内存的申请和释放。
- -1,-2层:主要由操作系统进行操作
- 0层:是C中的malloc,free等内存分配和释放函数进行操作
- 1,2层:内存池,由Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现,当对象<256字节的时候,由该层直接分配内存。虽然,对应的也会使用malloc直接分配256字节的内存快——解决C中malloc分配的内存碎片问题。
- 3层:最上层,我们对Python对象的操作
内存池与C不同的是,:
- 如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc。
- 这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存。
- 经由内存池登记的内存,最后被回收到内存池,而不会调用C的free释放掉,以便下次使用。
- 对于Python对象,如数值、字符串、元组,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。例如:如果分配又释放了一个大的整数,那么这块内存不能再被分配给浮点数。
3. Python的垃圾回收机制。
PythonGC主要是通过引用计数来跟踪和回收垃圾,并使用“标记-清理”技术来解决容器对象可能产生的循环引用问题,使用“分代回收”提高回收的效率。
1. 引用计数:在Python中存储每个对象的引用计数obj_refcnt。当这个对象有新的引用,则计数+1,当引用它的对象被删除,则计数-1,当技术为0时,则删除该对象。
- 优点:简单、实时性
- 缺点:效率低,维护引用计数消耗资源、无法解决循环引用的问题。
2. 标记-清理:基本思路是按需分配。等到没有空闲时,从寄存器和程序栈中的引用出发,遍历以对象为节点,引用为边所构成的图,把所有可以访问到对象都打上标记,然后清扫一遍内存空间,把没有标记的对象释放。
3. 分代收集:
总体的思想:Python将系统中所有的内存块根据对象存活时间划分为不同的代(默认是三代),垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小。
举例:
我们分为新生代、老年代、永久代。
在对对象进行分配时,首先分配到新生代。大部分的GC也是在新生代发生。
如果新生代的某内存M进过了N次GC以后还存在,则进入老年代,老年代的GC频率远低于新生代。
对于永久代,GC频率特别低。
3、
十、装饰器
装饰器带闭包的特点,理解闭包能够更好地理解装饰器
装饰器的特点:
- 接受函数为参数,并返回一个内部函数
- 以标记的形式对动态运行的函数进行修饰,但不改变被修饰的函数功能
def decorator(func):
def warpper(*args, **kwargs):
print("装饰器前置内容")
func(*args,**kwargs) #*args和**kwargs最好带上,否则被标记函数有参数时会报错
print("装饰器后置内容")
return warpper @decorator
def test():
print("被装饰的函数功能") test()
print(test.__name__) #虽然没有改变函数功能,函数输出的函数__name__变为warpper,
可能会造成某些依赖函数名字的功能出错
输出:
装饰器前置内容
被装饰的函数功能
装饰器后置内容
warpper
衍生问题:避免函数name的输出不受装饰器影响
import functools #导入 def decorator(func):
@functools.wraps(func) #标记
def warpper(*args, **kwargs):
print("装饰器前置内容")
func()
print("装饰器后置内容")
return warpper @decorator
def test():
print("被装饰的函数功能") test()
print(test.__name__) #输出变为test
装饰器使用三层结构可以使得装饰器输入参数
import functools
# 装饰器带有参数:Bug级别:level
def print_debug_level(level):
def print_debug(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Start login with level:' + str(level))
func(*args, **kwargs)
print('End %s()' % func.__name__)
return wrapper
return print_debug @print_debug_level(level=5)
def login(user): # 函数带有参数
print('Login in '+ user) login('sbw')
类装饰器:
class Demo:
def __init__(self,func):
self.func=func def __call__(self, *args, **kwargs):
self.func()
print("print") @Demo
def login():
print('Login in ') login()
类中有函数装饰器一:
class Demo:
def __init__(self):
pass @staticmethod
def count(func):
def warpper(*args,**kwargs):
print("print")
func(*args,**kwargs)
return warpper @Demo.count
def login(user):
print(f'Login in {user}') login('user')
类中有函数装饰器二:
class Demo:
total=0 #统计装饰器被调用额次数,可以修改类变量和实例变量
def __init__(self):
pass @classmethod
def count(cls,func):
def warpper(*args,**kwargs):
cls.total+=1
print("print")
func(*args,**kwargs)
return warpper @Demo.count
def login(user):
print(f'Login in {user}') login('user')
print(Demo.total)
应用:验证功能
import time
import functools
dict_cache={} # 存放所有验证过的用户和验证的结果 def cache(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(user):
now = time.time()
res=None
if user in dict_cache: # 判断这个用户是否曾经验证过
# print('曾经验证过')
time.sleep(1)
cache_time = dict_cache[user]
if now - cache_time > 10: # 如果上一次验证的时间在30s之前,则重新进行验证
print(u'Success:成功登录')
res = func(user)
dict_cache[user] = (res, now)
else: # 还在缓存时间内
print(f'Fail:请{10-round(now-cache_time,2)}s后登录') else:
print('Success:首次验证')
res = func(user)
dict_cache[user] = (res, now) return res
return wrapper def login(user):
print('in login:'+user,end=' ')
time.sleep(0.5)
validation(user) @cache
def validation(user):
time.sleep(1) login('sbw')
login('lf')
login('lf')
login('sbw')
login('sbw')
使用类装饰器和__get__()函数把方法变成属性,达到和@property一样效果
其他@property:把方法变成属性
十一、闭包
闭包的使用目的:使一些变量能够持久保存,不会因为外部函数结束而被释放掉。
创建一个闭包的三个条件:
- 必须有内嵌函数
- 内嵌函数必须要引用外部函数中的变量
- 外部函数返回值必须是内嵌函数
闭包的特点和作用:
- 内部函数不会因为外部函数的结束而被释放掉,而是直到保存在内存中,直到内部函数结束被调用
- 和单例中_instance类似,使得函数部分私有变量保持持久性
十二、多线程
线程、进程、协程
https://zhuanlan.zhihu.com/p/477826233
threading.Thread
threading.Lock
threading.RLock
threading.Event
threading.Condition
例子1:餐厅中,把多个厨师生产食物过程看作多线程,把不同顾客需要不同数量的食物视作多线程,厨师只生产一定量{10}的食物作为储备,多了就不生产,少了就生产
import timeimport threading,queue
import random lock=threading.Lock()
event=threading.Event()
fools=queue.Queue(10)
def producer(i):
global fools
while True:
if fools.full():
print("食物很多,厨师们开始休息了")
else:
time.sleep(1)
fools.put(i)
print(f"厨师{i}生产出一个,目前{fools.qsize()}")
def consumer(i,n):
global fools
if fools.qsize()<n:
print(f"食物({fools.qsize()})快没了,顾客{i}在催要{n}个")
else:
time.sleep(1)
for m in range(n):
fools.get(i)
fools.task_done()
print(f"顾客{i}吃了{n}个,目前{fools.qsize()}")
for i in range(3):#铁打的厨师,三个厨师线程一直在工作
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,),name="厨师%s"%i,daemon=True)
t.start()
p=0 #顾客次数
while True:#流水的顾客,顾客一次性线程,没有足够的食物直接跑了
time.sleep(random.randint(0,1))
p+=1
t = threading.Thread(target=consumer, args=(p,random.randint(1,3)))#每个顾客次数可能需要的食物数量不同random
t.start()
十三、正则表达式
匹配方式:
- group() 返回被 RE 匹配的字符串。
- start() 返回匹配开始的位置
- end() 返回匹配结束的位置
- span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
#参数pattern:为匹配样式
#参数string:被匹配的字符串
#参数flag:re标志re.I大小写不区分,re.M多行查找,re.S匹配换行在内的所有字符
#参数repl:替换的字符串,也可以是函数,默认入参匹配的字符串
#参数count:匹配次数 re.match(pattern, string, flags=0) #从字符串开始匹配,查找第一个匹配的字符串
re.search(pattern, string, flags=0) #从字符串全部内容匹配,查找第一个匹配的字符串
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) #替换匹配内容
re.compile(pattern[, flags]) #输出匹配格式
re.findall(pattern, string, flags=0) #输出list字符串内所有匹配的字段
re.finditer(pattern, string, flags=0) #输出迭代器,所有匹配的字段
group(num=0) #输出单个匹配的字段
groups() #元组形式,但不是元组,输出所有匹配的字段 str='12ddf323AdVBcccc1789'
print(re.findall('\d+',str))
print(re.match('(\d+)',str).groups())
print(re.search('(\d{3,}).*([A-Z]{2})',str).group(2))
pattern=re.compile('(?i:[a-z]){3}')
print(pattern.findall(str))
for i in pattern.finditer(str):
print(i.group())
def ppp(matchobj):
return matchobj.group('val').upper()
print(re.sub('(?P<val>[a-z])', ppp, str))
结果:
['12', '323', '1789']
('12',)
VB
['ddf', 'AdV', 'Bcc']
ddf
AdV
Bcc
12DDF323ADVBCCCC1789
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
pattern.findall(string[, pos[, endpos]])
re.sub例子:
def handle(match):
return str(int(match.group())**2)
str1="a@b5@4"
print(re.sub("(\d+)",handle,str1)) ---------
a@b25@16
具体匹配规则:Python3 正则表达式 | 菜鸟教程 (runoob.com)
正则匹配在线练习:https://regex101.com/
十一、python的内置函数
1、enumerate(seq[,start=0])函数
将一个序列seq分化成 元组(索引,索引代表的元素值)的模式返回
a=[1,2,[3,4]]
for n in enumerate(a):
print(n,type(n)) 结果
(0, 1) <class 'tuple'>
(1, 2) <class 'tuple'>
(2, [3, 4]) <class 'tuple'>
2、lambda函数:冒号左边为函数参数,返回的右边表达式的值,没有返回值时默认返回none
def sum1(x,y):
return x+y sum2=lambda x,y:x+y x=(1,2)
print(sum1(*x),sum2(*x)) -----------
3 3
3、map:对迭代对象中的每个元素做操作
def add(x):
return x*3
def squral(x):
return x**x num1=[1,2,3]
num2=[4,5,6]
print("基础应用:",list(map(lambda x:x*2,num1)))
print("多个迭代对象:",list(map(lambda x,y:x+y,num1,num2)))
print("以函数名元组作为迭代对象:",list(map(lambda x,y:x(y),(add,squral),num1))) 结果-------------- 基础应用: [2, 4, 6]
多个迭代对象: [5, 7, 9]
以函数名元组作为迭代对象: [3, 4]
4、reduce:对每个元素进行累积操作
- function -- 函数,有两个参数下,举例:lambda x,y:x+y
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选,初始参数,使用初始参数时,将值先传给函数第一个参数作为初始值
from functools import reduce 先获取迭代对象中前两个元素进行操作,得到的结果再与第三个元素进行同样的操作,累积操作,下面是求1到100的和
print(reduce(lambda x,y:x+y,[i for i in range(1,101)]))
5050 第三个参数的用法
score=[{"name":"lisi","math":76,"gender":"male"},
{"name":"zhangsan","math":45,"gender":"female"},
{"name":"wangwu","math":64,"gender":"female"},
{"name":"zhaoliu","math":83,"gender":"male"}] print(reduce(lambda x,y:x+y["math"],score,0))
268
5、filter
score=[{"name":"lisi","math":76,"gender":"male"},
{"name":"zhangsan","math":45,"gender":"female"},
{"name":"wangwu","math":64,"gender":"female"},
{"name":"zhaoliu","math":83,"gender":"male"}] 过滤为男性的学生
print(list(filter(lambda x:x["gender"]=="male" ,score))) 结果--------------
[{'name': 'lisi', 'math': 76, 'gender': 'male'},
{'name': 'zhaoliu', 'math': 83, 'gender': 'male'}]
6、sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)和列表中list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)的用法
sorted()参数:
iterable:必须是可迭代对象,如list,dict.items()等
key:指定一个函数作为排序的依据,输入迭代中的对象作为参数
reverse:为true是降序排序,默认false升序排序
对字典排序
score={"yingzhneg":23,"zhaogao":53,"litang":43,"yangzong":14}
xxx=sorted(score.items(),key=lambda x:x[1])
print(xxx)
print(dict(xxx)) ----------------------------
[('yangzong', 14), ('yingzhneg', 23), ('litang', 43), ('zhaogao', 53)]
{'yangzong': 14, 'yingzhneg': 23, 'litang': 43, 'zhaogao': 53}
7、eval(expr):动态执行expr字符串代码
def cal(a,b,m):
return eval("{}{}{}".format(a,m,b)) print(cal(1,1,'-'))
print(cal(1,1,'/')) 结果
0
1.0
8、globals():获取所有全局变量字段,也可以用来动态创建函数和类
def aaa():
print(aaa.__name__)
class BBB():b=3 globals()['ccc']=aaa
globals()['DDD']=BBB
ccc()
print(DDD.b) 结果:
aaa
3
9、ord(s):返回单个字符s的ASCLL数值
10、zip()
11、divmod(a,b):返回a/b的(除数,余数)
十三、元类
例如:有一个Student类,默认继承object
1、在程序运行时, 内存中会创建一个对象Student,而这个对象(类)也能继续创建对象(类)
2、由于类也是对象,可以将其看作是一个变量,可以赋值给其他变量,可以增删属性,也可以作为参数传递,更可以在函数中动态创建一个类(就是在函数中用class关键字定义一个类)
3、元类就是创建类的类,通常用来拦截和修改类的创建过程,如通过元类实现的单例模式
4、用type查看类型,实例对象的类型是基类,基类的类型是元类,元类的类型type
5、object是由type创建的,type也是type创建的
type动态创建类,这里的type实质上就是一个元类,举例
@staticmethod
def aaa():
print("函数aaa") class BBB:
def ccc(self):
print("方法bbb") EEE=type("DDD",(BBB,),{'func':aaa,'value':3}) #类DDD继承BBB然后赋值给EEE,有方法func,属性value
print(type(EEE))
EEE().ccc()
EEE().func() #这里函数aaa没有参数获取self就会报错,除非是静态函数
print(EEE().value)
结果
<class 'type'>
方法bbb
函数aaa
3
自定义元类,举例
def zzz(name, bases, attrs):
attrs['Author']='Megvii'
return type(name, bases, attrs) class AAA(type):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(AAA,'n'):
AAA.n=0
AAA.n+=1
print(cls.__name__, "实例化了{:0>3}个".format(AAA.n))
return super().__new__(cls, *args, **kwargs) class BBB(metaclass=AAA):
pass class DDD(metaclass=AAA):
pass
print(BBB.n) 结果
AAA 实例化了001个
AAA 实例化了002个
2
14、python自带的sys、os库
十五、排序算法
参考:[算法总结] 十大排序算法 - 知乎 (zhihu.com)
import random, string, operator,math #1、冒泡排序:每次遍历不断交换元素
def Bubbling_Sort():
tup = random.sample(string.digits, 7)
print(str(tup))
for i in range(1, len(tup)):
for j in range(0, len(tup) - i):
if tup[j] > tup[j + 1]:
tup[j], tup[j + 1] = tup[j + 1], tup[j]
print(str(tup)) #2、选择排序:选择遍历中最小/最大元素与起始元素交换
def Select_Sort():
tup = random.sample(string.digits, 5)
print(str(tup))
for i in range(len(tup) - 1):
min_num = i
for j in range(i + 1, len(tup)):
if tup[j] < tup[min_num]:
min_num = j
if i != min_num:
tup[i], tup[min_num] = tup[min_num], tup[i]
print(str(tup)) #3、插入排序:将起始元素之前的序列视作有序序列,然后遍历起始元素之后序列中的元素与它之前的元素作比较,插入到有序序列中适合的位置
def Insert_Sort():
tup = random.sample(string.digits, 5)
for i in range(len(tup)):
pre_index = i - 1
current = tup[i]
while pre_index >= 0 and tup[pre_index] > current:
tup[pre_index + 1] = tup[pre_index]
pre_index -= 1
tup[pre_index + 1] = current
print(str(tup)) #4、希尔排序
def Shell_Sort():
tup = random.sample(string.digits, 10)
print(str(tup), type(tup))
gap = len(tup) // 3
print('gap=', gap)
while gap > 0:
for i in range(gap, len(tup)):
temp = tup[i]
j = i - gap
while j >= 0 and tup[j] > temp:
tup[j + gap] = tup[j]
j -= gap
tup[j + gap] = temp
gap = math.floor(gap / 3)
print(str(tup)) #5、归并排序:先不断分割列表,直到每个列表中元素只剩一个;然后依次比较合并列表;
def Merge_Sort():
tup = random.sample(string.digits, 5) def merge_divide(arr): #分割动作,将不断分割视作一个动作
if len(arr) < 2: #分割动作终止标志,直到列表元素只有一个输出列表
return arr
middle = math.floor(len(arr) / 2) # 下舍中数
left, right = arr[:middle], arr[middle:]
return merge(merge_divide(left), merge_divide(right)) #递归调用自身 def merge(left, right): #合并动作,比较left和right两个列表的元素,返回一个有序列表
res = []
while left and right:
if left[0] <= right[0]:
res.append(left.pop(0))
else:
res.append(right.pop(0))
if left or right:
res.extend(left)
res.extend(right)
return res print(merge_divide(tup)) #6、快速排序:以分区第一个数为基准数,比它大的放后边,比它小的放前边
排序前:['4', '9', '5', '7', '2', '3', '1']
-------------------------------------------
第一轮:['1', '3', '2', '4', '7', '5', '9']
第二轮:['1', '3', '2', '4', '7', '5', '9']
第三轮:['1', '2', '3', '4', '7', '5', '9']
第四轮:['1', '2', '3', '4', '5', '7', '9']
第五轮:['1', '2', '3', '4', '5', '7', '9']
temp=4 #分区第一轮排序详解,以列表第一个数为基准temp=4,
right找出比它小的数,left找出比它大的数,然后交换位置,right<=left时,将left位置赋予基准值
1957231 #while第一个循环:right找到了1,然后list[left]=1,此时就是left[0]=1
1957239 # left找到了1,然后list[right]=9,此时就是left[1]=9
1357239 #while第二个循环:right找到了3,然后list[left]=3,此时就是left[1]=3
1357259 # left找到了5,然后list[right]=5,此时就是left[6]=5
1327259 #while第三个循环:right找到了2,然后list[left]=2,此时就是left[4]=2
1327759 # left找到了7,然后list[right]=7,此时就是left[5]=5
1324759 #while循环外:list[left]=temp,也就是left[3]=4
def Quick_Sort():
tup = random.sample(string.digits, 7) def part(arr, left, right):
temp = arr[left]
while right > left:
while arr[right] >= temp and right > left:
right -= 1
arr[left] = arr[right]
while arr[left] < temp and right > left:
left += 1
arr[right] = arr[left]
arr[left] = temp
return left def quick(arr, left=None, right=None):
left = 0 if not isinstance(left, int) else left
right = len(arr) - 1 if not isinstance(right, int) else right
if right > left:
mid_index = part(arr, left, right)
quick(arr, left, mid_index - 1)
quick(arr, mid_index + 1, right)
return arr print(str(quick(tup)))
泛型函数
安装PyQt5
pip install PyQt5 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install PyQt5-tools -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
python -m pip install --upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
安装anaconda
https://blog.csdn.net/fan18317517352/article/details/123035625
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