1.迭代器:可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable,使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range()), Iterable)
True
>>> isinstance(, Iterable)
False

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator,使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

注意与Iterable 和 Iterator, listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator,转化使用iter()函数:

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

2.返回函数和闭包:

def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum

当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>

内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量,当lazy_sum返回函数sum时,相关参数和变量都保存在返回的函数中,这种称为“闭包(Closure)”

3.匿名函数:与Java概念相似

lambda x: x * x

关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。

4.装饰器:在代码运行期间为已定义好的函数动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator):

>>> def now():
... print('2015-3-25')

为其增加打印日志的功能:

def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper @log
def now():
print('2015-3-25')

借助Python的@语法,把log置于函数的定义处,把@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:now = log(now)

log()是一个decorator,返回一个函数,原来的now()函数仍存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。

wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw),因此,wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。

5.偏函数:Python的functools模块提供functools.partial()方法创建一个偏函数:

def int2(x, base=2):
return int(x, base)
>>> int2('')
64
>>> int2('')
85

使用functools.partial()方法自己定义int2:

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('')
64
>>> int2('')
85

6.模块:与Java中的包相同,一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块

内建的sys模块为例,编写一个hello的模块:

#!/usr/bin/env python3  --让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行
# -*- coding: utf-8 -*- --表示.py文件本身使用标准UTF-8编码 ' a test module ' #--表示模块的文档注释,任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释; __author__ = 'Michael Liao' #--作者名 import sys #--导入该模块,就可以访问sys模块的所有功能 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()

最后两行:当我们在命令行运行hello模块文件时,Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__,而如果在其他地方导入该hello模块时,if判断将失败,因此,这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码,最常见的就是运行测试。

安装第三方模块:通过包管理工具pip完成的:

第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册,安装命令:

pip install Pillow

Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,可以尝试直接import numpy等已安装的第三方模块

7.作用域:

__xxx__:这样的变量是特殊变量,可以被直接引用,但是有特殊用途

abc:是公开的(public),可以被直接引用

_xxx__xxx:是非公开的(private),不应该被直接引用(Python没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量,从编程习惯上不应该引用private函数或变量)

8.类:

class Student(object):
pass

(object)表示该类是从哪个类继承下来的

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score

创建实例的时候__init__()方法可以强制绑定属性,__init__()方法的第一个参数永远是self(指向创建的实例本身)但是创建实例的时候self不需要传

方法:第一个参数要是self

由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性。

9.访问限制:让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__变成了一个私有变量(private),与Java相似可在class中设置get和set方法

10.继承和多态

继承:

class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
class Dog(Animal):
pass class Cat(Animal):
pass

多态:子类方法覆盖父类方法

静态语言 vs 动态语言:

静态语言(例如Java)来说,如果需要传入Animal类型,则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类,否则,将无法调用run()方法

Python这样的动态语言来说,则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了:

class Timer(object):
def run(self):
print('Start...')

这就是动态语言的“鸭子类型”:看起来像鸭子就把它当做鸭子吧!

11.获取对象信息:

判断对象类型:type()函数

判断class的类型:isinstance()函数,两个参数比较是否相同

获得一个对象的所有属性和方法:dir()函数

类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的:__len__方法返回长度:

>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3

12.实例属性和类属性:

给实例绑定属性的方法:通过self变量

class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name s = Student('Bob')
s.score = 90

给类(class)绑定属性的方法:与Java一样增加类属性

class Student(object):
name = 'Student'

13.使用__slots__ :

动态语言可以给实例绑定任何属性和方法:

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

但是,给一个实例绑定的方法,对另一个实例是不起作用的,__slots__限制实例的属性,在定义class的时候,定义一个特殊的__slots__变量来限制该class实例能添加的属性:

class Student(object):
__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

注意:__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用,对继承的子类是不起作用的

14.@property:既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量,@property装饰器就是负责把方法变成属性调用的:

class Student(object):

    @property
def get_score(self):
return self._score
@score.setter
def set_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

把一个getter方法变成属性,只需要加上@property就可以了,@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter把一个setter方法变成属性赋值

还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性:

class Student(object):

    @property
def birth(self):
return self._birth @birth.setter --birth是可读写属性
def birth(self, value):
self._birth = value @property --age就是一个只读属性
def age(self):
return 2015 - self._birth

15.多重继承:与Java不同Python允许多继承

16.定制类:类似__slots__这种形如__xxx__有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类

详细文档

__str__:打印好看

__iter__:用于for ... in循环

__getitem__:像list那样按照下标取出元素

__getattr__:动态返回一个属性

__call__:任何类,只需要定义一个__call__()方法,就可以直接对实例进行调用

17.枚举类:枚举是列出某些有穷序列集的所有成员,Enum类来实现这个功能:

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

这样我们就获得了Month类型的枚举类

更精确地控制枚举类型可以从Enum派生出自定义类:

from enum import Enum, unique

@unique --@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。
class Weekday(Enum):
Sun = 0 # Sun的value被设定为0
Mon = 1
Tue = 2
Wed = 3
Thu = 4
Fri = 5
Sat = 6

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