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一篇文章让你彻底掌握 Python,建议收藏!

时间:2024-09-02 17:50:56浏览次数:7  
标签:__ 一篇 Python self 收藏 运算符 print def

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目录

解释器

注释

数据类型

操作符

算术运算符

比较运算符

赋值运算符

位运算符

逻辑运算符

成员运算符

身份运算符

运算符优先级

控制语句

条件语句

循环语句

while

for

range()

break 和 continue

pass

函数

函数变量作用域

关键字参数

可变参数列表

返回值

异常

异常处理

抛出异常

自定义异常

面向对象

面向对象技术简介

类定义

类对象

类的方法

继承

多继承

方法重写

类属性与方法

类的私有属性

类的方法

类的私有方法

类的专有方法

算符重载

标准库概览

操作系统接口

文件通配符

命令行参数

错误输出重定向和程序终止

字符串正则匹配

数学


██████╗ ██╗   ██╗████████╗██╗  ██╗ ██████╗ ███╗   ██╗
██╔══██╗╚██╗ ██╔╝╚══██╔══╝██║  ██║██╔═══██╗████╗  ██║
██████╔╝ ╚████╔╝    ██║   ███████║██║   ██║██╔██╗ ██║
██╔═══╝   ╚██╔╝     ██║   ██╔══██║██║   ██║██║╚██╗██║
██║        ██║      ██║   ██║  ██║╚██████╔╝██║ ╚████║
╚═╝        ╚═╝      ╚═╝   ╚═╝  ╚═╝ ╚═════╝ ╚═╝  ╚═══╝

解释器

Linux/Unix 的系统上,Python 解释器通常被安装在  /usr/local/bin/python3.4  这样的有效路径(目录)里。

我们可以将路径  /usr/local/bin  添加到您的 Linux/Unix 操作系统的环境变量中,这样您就可以通过 shell 终端输入下面的命令来启动 Python。

在 Linux/Unix 系统中,你可以在脚本顶部添加以下命令让 Python 脚本可以像 SHELL 脚本一样可直接执行:

#! /usr/bin/env python3.4

注释

Python 中的注释有三种形式:

  • 以  #  开头

  • 以  '''  开始,以  '''  结尾

  • 以  """  开始,以  """  结尾

# 单行注释

'''
这是多行注释,用三个单引号
这是多行注释,用三个单引号
这是多行注释,用三个单引号
'''

"""
这是多行注释,用三个双引号
这是多行注释,用三个双引号
这是多行注释,用三个双引号
"""

数据类型

Python3 中有六个标准的数据类型:

  • Numbers(数字)

  • String(字符串)

  • List(列表)

  • Tuple(元组)

  • Sets(集合)

  • Dictionaries(字典)

操作符

Python 语言支持以下类型的运算符:

  • 算术运算符

  • 比较(关系)运算符

  • 赋值运算符

  • 逻辑运算符

  • 位运算符

  • 成员运算符

  • 身份运算符

  • 运算符优先级

算术运算符

运算符描述实例
+加 - 两个对象相加a + b 输出结果 31
-减 - 得到负数或是一个数减去另一个数a - b 输出结果 -11
*乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a * b 输出结果 210
/除 - x 除以 yb / a 输出结果 2.1
%取模 - 返回除法的余数b % a 输出结果 1
**幂 - 返回 x 的 y 次幂a**b 为 10 的 21 次方
//取整除 - 返回商的整数部分9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0

比较运算符

运算符描述实例
==等于 - 比较对象是否相等(a == b) 返回 False。
!=不等于 - 比较两个对象是否不相等(a != b) 返回 True.
>大于 - 返回 x 是否大于 y(a > b) 返回 False。
<小于 - 返回 x 是否小于 y。所有比较运算符返回 1 表示真,返回 0 表示假。这分别与特殊的变量 True 和 False 等价。注意,这些变量名的大写。(a < b) 返回 True。
>=大于等于 - 返回 x 是否大于等于 y。(a >= b) 返回 False。
<=小于等于 - 返回 x 是否小于等于 y。(a <= b) 返回 True。

赋值运算符

运算符描述实例
=简单的赋值运算符c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=加法赋值运算符c += a 等效于 c = c + a
-=减法赋值运算符c -= a 等效于 c = c - a
*=乘法赋值运算符c _= a 等效于 c = c _ a
/=除法赋值运算符c /= a 等效于 c = c / a
%=取模赋值运算符c %= a 等效于 c = c % a
**=幂赋值运算符c **= a 等效于 c = c ** a
//=取整除赋值运算符c //= a 等效于 c = c // a

位运算符

运算符描述实例
&按位与运算符:参与运算的两个值,如果两个相应位都为 1,则该位的结果为 1,否则为 0(a & b) 输出结果 12 ,二进制解释:0000 1100
|按位或运算符:只要对应的二个二进位有一个为 1 时,结果位就为 1。(a | b) 输出结果 61 ,二进制解释:0011 1101
^按位异或运算符:当两对应的二进位相异时,结果为 1(a ^ b) 输出结果 49 ,二进制解释:0011 0001
~按位取反运算符:对数据的每个二进制位取反,即把 1 变为 0,把 0 变为 1(~a ) 输出结果 -61 ,二进制解释:1100 0011, 在一个有符号二进制数的补码形式。
<<左移动运算符:运算数的各二进位全部左移若干位,由”<<”右边的数指定移动的位数,高位丢弃,低位补 0。a << 2 输出结果 240 ,二进制解释:1111 0000
>>右移动运算符:把”>>”左边的运算数的各二进位全部右移若干位,”>>”右边的数指定移动的位数a >> 2 输出结果 15 ,二进制解释:0000 1111

逻辑运算符

运算符逻辑表达式描述实例
andx and y布尔”与” - 如果 x 为 False,x and y 返回 False,否则它返回 y 的计算值。(a and b) 返回 20。
orx or y布尔”或” - 如果 x 是 True,它返回 x 的值,否则它返回 y 的计算值。(a or b) 返回 10。
notnot x布尔”非” - 如果 x 为 True,返回 False 。如果 x 为 False,它返回 True。not(a and b) 返回 False

成员运算符

运算符描述实例
in如果在指定的序列中找到值返回 True,否则返回 False。x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。
not in如果在指定的序列中没有找到值返回 True,否则返回 False。x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。

身份运算符

运算符描述实例
isis 是判断两个标识符是不是引用自一个对象x is y, 如果 id(x) 等于 id(y) , is  返回结果 1
is notis not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象x is not y, 如果 id(x) 不等于 id(y). is not  返回结果 1

运算符优先级

运算符描述
**指数 (最高优先级)
~ + -按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 +@ 和 -@)
* / % //乘,除,取模和取整除
+ -加法减法
>> <<右移,左移运算符
&位 ‘AND’
^ |位运算符
<= < > >=比较运算符
<> == !=等于运算符
= %= /= //= -= += *= **=赋值运算符
is is not身份运算符
in not in成员运算符
not or and逻辑运算符

控制语句

条件语句

if condition_1:
    statement_block_1
elif condition_2:
    statement_block_2
else:
    statement_block_3

循环语句

while
while 判断条件:
    statements
for
for <variable> in <sequence>:
  <statements>
range()
for i in range(0, 10, 3) :
    print(i)
break 和 continue
  • break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。

  • continue 语句被用来告诉 Python 跳过当前循环块中的剩余语句,然后继续进行下一轮循环。

pass

pass 语句什么都不做,它只在语法上需要一条语句但程序不需要任何操作时使用。例如:

while True:
    pass  # 等待键盘中断 (Ctrl+C)

函数

Python 定义函数使用 def 关键字,一般格式如下:

def  函数名(参数列表):
    函数体

函数变量作用域

#!/usr/bin/env python3
a = 4  # 全局变量

def print_func1():
    a = 17 # 局部变量
    print("in print_func a = ", a)
def print_func2():
    print("in print_func a = ", a)
print_func1()
print_func2()
print("a = ", a)

以上实例运行结果如下:

in print_func a =  17
in print_func a =  4
a =  4

关键字参数

函数也可以使用 kwarg=value 的关键字参数形式被调用。例如,以下函数:

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
    print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
    print("if you put", voltage, "volts through it.")
    print("-- Lovely plumage, the", type)
    print("-- It's", state, "!")

可以以下几种方式被调用:

parrot(1000)                                          # 1 positional argument
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

以下为错误调用方法:

parrot()                     # required argument missing
parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

可变参数列表

最后,一个最不常用的选择是可以让函数调用可变个数的参数。这些参数被包装进一个元组(查看元组和序列)。在这些可变个数的参数之前,可以有零到多个普通的参数:

def arithmetic_mean(*args):
    sum = 0
    for x in args:
        sum += x
    return sum

返回值

Python 的函数的返回值使用 return 语句,可以将函数作为一个值赋值给指定变量:

def return_sum(x,y):
    c = x + y
    return c

异常

异常处理

try 语句按照如下方式工作;

  • 首先,执行 try 子句(在关键字 try 和关键字 except 之间的语句)

  • 如果没有异常发生,忽略 except 子句,try 子句执行后结束。

  • 如果在执行 try 子句的过程中发生了异常,那么 try 子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和 except 之后的名称相符,那么对应的 except 子句将被执行。最后执行 try 语句之后的代码。

  • 如果一个异常没有与任何的 except 匹配,那么这个异常将会传递给上层的 try 中。

  • 不管 try 子句里面有没有发生异常,finally 子句都会执行。

import sys

try:
    f = open('myfile.txt')
    s = f.readline()
    i = int(s.strip())
except OSError as err:
    print("OS error: {0}".format(err))
except ValueError:
    print("Could not convert data to an integer.")
except:
    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
    raise
finally:
    # 清理行为

抛出异常

Python 使用 raise 语句抛出一个指定的异常。例如:

>>> raise NameError('HiThere')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: HiThere

自定义异常

可以通过创建一个新的 exception 类来拥有自己的异常。异常应该继承自 Exception 类,或者直接继承,或者间接继承。

当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时,一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类,然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类:

class Error(Exception):
    """Base class for exceptions in this module."""
    pass

class InputError(Error):
    """Exception raised for errors in the input.

    Attributes:
        expression -- input expression in which the error occurred
        message -- explanation of the error
    """

    def __init__(self, expression, message):
        self.expression = expression
        self.message = message

class TransitionError(Error):
    """Raised when an operation attempts a state transition that's not
    allowed.

    Attributes:
        previous -- state at beginning of transition
        next -- attempted new state
        message -- explanation of why the specific transition is not allowed
    """

    def __init__(self, previous, next, message):
        self.previous = previous
        self.next = next
        self.message = message

大多数的异常的名字都以 ”Error” 结尾,就跟标准的异常命名一样。

面向对象

面向对象技术简介

  • 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。

  • 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。

  • 实例变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。

  • 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。

  • 方法:类中定义的函数。

  • 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。

类定义

语法格式如下:

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

类实例化后,可以使用其属性,实际上,创建一个类之后,可以通过类名访问其属性。

类对象

类对象支持两种操作:属性引用和实例化。

属性引用使用和 Python 中所有的属性引用一样的标准语法:obj.name。

类对象创建后,类命名空间中所有的命名都是有效属性名。所以如果类定义是这样:

#!/usr/bin/python3

class MyClass:
    """一个简单的类实例"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'

# 实例化类
x = MyClass()

# 访问类的属性和方法
print("MyClass 类的属性 i 为:", x.i)
print("MyClass 类的方法 f 输出为:", x.f())

实例化类:

# 实例化类
x = MyClass()
# 访问类的属性和方法

以上创建了一个新的类实例并将该对象赋给局部变量 x,x 为空的对象。

执行以上程序输出结果为:

MyClass 类的属性 i 为: 12345
MyClass 类的方法 f 输出为:hello world

很多类都倾向于将对象创建为有初始状态的。因此类可能会定义一个名为  init() 的特殊方法(构造方法),像下面这样:

def __init__(self):
    self.data = []

类定义了  init() 方法的话,类的实例化操作会自动调用  init() 方法。所以在下例中,可以这样创建一个新的实例:

x = MyClass()

当然, init() 方法可以有参数,参数通过  init() 传递到类的实例化操作上。例如:

>>> class Complex:
...     def __init__(self, realpart, imagpart):
...         self.r = realpart
...         self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)

类的方法

在类地内部,使用 def 关键字可以为类定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数 self,且为第一个参数:

#!/usr/bin/python3

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))

# 实例化类
p = people('W3Cschool',10,30)
p.speak()

执行以上程序输出结果为:

W3Cschool 说: 我 10 岁。

继承

Python 同样支持类的继承,如果一种语言不支持继承就,类就没有什么意义。派生类的定义如下所示:

class DerivedClassName(BaseClassName1):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

需要注意圆括号中基类的顺序,若是基类中有相同的方法名,而在子类使用时未指定,python 从左至右搜索 即方法在子类中未找到时,从左到右查找基类中是否包含方法。

BaseClassName(示例中的基类名)必须与派生类定义在一个作用域内。除了类,还可以用表达式,基类定义在另一个模块中时这一点非常有用:

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

实例

#!/usr/bin/python3

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))

#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))



s = student('ken',10,60,3)
s.speak()

执行以上程序输出结果为:

ken 说: 我 10 岁了,我在读 3 年级

多继承

Python 同样有限的支持多继承形式。多继承的类定义形如下例:

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

需要注意圆括号中父类的顺序,若是父类中有相同的方法名,而在子类使用时未指定,python 从左至右搜索 即方法在子类中未找到时,从左到右查找父类中是否包含方法。

#!/usr/bin/python3

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))

#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))

#另一个类,多重继承之前的准备
class speaker():
    topic = ''
    name = ''
    def __init__(self,n,t):
        self.name = n
        self.topic = t
    def speak(self):
        print("我叫 %s,我是一个演说家,我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic))

#多重继承
class sample(speaker,student):
    a =''
    def __init__(self,n,a,w,g,t):
        student.__init__(self,n,a,w,g)
        speaker.__init__(self,n,t)

test = sample("Tim",25,80,4,"Python")
test.speak()   #方法名同,默认调用的是在括号中排前地父类的方法

执行以上程序输出结果为:

我叫 Tim,我是一个演说家,我演讲的主题是 Python

方法重写

如果你的父类方法的功能不能满足你的需求,你可以在子类重写你父类的方法,实例如下:

#!/usr/bin/python3

class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print ('调用父类方法')

class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print ('调用子类方法')

c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法

执行以上程序输出结果为:

调用子类方法

类属性与方法

类的私有属性

__private_attrs:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时self.__private_attrs。

类的方法

在类地内部,使用 def 关键字可以为类定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数 self,且为第一个参数

类的私有方法

__private_method:两个下划线开头,声明该方法为私有方法,不能在类地外部调用。在类的内部调用  slef.__private_methods。

实例如下:

#!/usr/bin/python3

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量

    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print (self.__secretCount)

counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print (counter.publicCount)
print (counter.__secretCount)  # 报错,实例不能访问私有变量

执行以上程序输出结果为:

1
2
2
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 16, in <module>
    print (counter.__secretCount)  # 报错,实例不能访问私有变量
AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'
类的专有方法
  • init:构造函数,在生成对象时调用

  • del:析构函数,释放对象时使用

  • repr:打印,转换

  • setitem:按照索引赋值

  • getitem:按照索引获取值

  • len:获得长度

  • cmp:比较运算

  • call:函数调用

  • add:加运算

  • sub:减运算

  • mul:乘运算

  • div:除运算

  • mod:求余运算

  • pow:乘方

算符重载

Python 同样支持运算符重载,我么可以对类的专有方法进行重载,实例如下:

#!/usr/bin/python3

class Vector:
   def __init__(self, a, b):
      self.a = a
      self.b = b

   def __str__(self):
      return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)

   def __add__(self,other):
      return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)

v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print (v1 + v2)

以上代码执行结果如下所示:

Vector(7,8)

标准库概览

操作系统接口

os 模块提供了不少与操作系统相关联的函数。

>>> import os
>>> os.getcwd()      # 返回当前的工作目录
'C:\\Python34'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # 修改当前的工作目录
>>> os.system('mkdir today')   # 执行系统命令 mkdir
0

文件通配符

glob 模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表:

>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']

命令行参数

通用工具脚本经常调用命令行参数。这些命令行参数以链表形式存储于 sys 模块的 argv 变量。例如在命令行中执行  python demo.py one two three  后可以得到以下输出结果:

>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'one', 'two', 'three']

错误输出重定向和程序终止

sys 还有 stdin,stdout 和 stderr 属性,即使在 stdout 被重定向时,后者也可以用于显示警告和错误信息。

>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one

字符串正则匹配

re 模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理,正则表达式提供了简洁、优化的解决方案:

>>> import re
>>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
['foot', 'fell', 'fastest']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')
'cat in the hat'

数学

math 模块为浮点运算提供了对底层 C 函数库的访问:

>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0

 好了,今天的文章就到这里了,下期再见!

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