之前学了一些,现在全忘了。有时间所以又重新看了一下,并做以下记录

有一门面向对象语言的基础,30分钟足够看一遍Python的基础了

基础语法


# 缩进取代大括号

# 用换行取代分号,也可以使用分号,无所谓

# 输出
print();

# 输入
input();

# 注释
#单行注释
"""
多行注释1
"""
'''
多行注释2
'''

# 申明变量
直接写字母就行与数字、下划线组合即可,不是保留字即可。

# if

if true:
    print("true")
else:
    print("false")
    
# while
i = 0;
while i <= 1:
    #do something
    print("cicle")
    i+=1
    
# for 
languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"] 
for x in languages:
    print (x)

# range
range(5)函数返回数字0~4的数组
range(5,9) 函数返回数字5~8的数组
range(0,10,3) 函数返回从数字0开始,递增3,直到最后一个数字小于10的数字数组
range(-10,-100,-30) 函数返回从-10开始,递增-30,直到最后一个数组大于-100的数字数组

# for + range 带索引遍历数组
a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ']
for i in range(len(a))
    print(i,a[i])

# while 带索引遍历数组
i = 0;
length = len(a);
while i < a:
    print(i,a[i])
    i+=1
    
# for + enumerate 带索引遍历数组
for i,value in enumerate(a):
    print(i,value)

# 列表list
    # python list 和java list性质很类似,而不是数组,它的大小可变,但是Python列表的元素可以使把不同的数据类型,非常灵活
    
    # 创建新的list
    list1 = []
    list2 = ['bob',1,true] 
    # 增加元素
    list1.append(233)
    list1.insert(0,666) #插入到0位置,原来元素依次后移
    # 删除元素
    list2.pop() #删除末尾的元素
    list2.pop(0)
    # 修改元素 = 直接赋值
    # 访问指定位置元素
    list1[2]
    list1[-1] #表示最后一个元素
    # 切片(返回一个子列表)
    list2[0:2] #表示从索引0到1的元素
    list2[-2:-1] #表示倒数第二个元素
    list2[:3] #表示从0到2
    list2[1:] #表示从1到结尾

    
    
# 元组tuple
    # 与list列表区别是,tuple一旦初始化就不能修改。
    # list使用[]方括号,tuple使用()圆括号
    # 定义时候,只有一个元素,需要加一个,,避免歧义
    t = (1,)
    
    
# 字典dict
    # dict 和 java的map很类似。键值对,Python的dict很类似json的语法
    # 定义
    d = {'age':62, 'sex':'male'}
    # 访问值
    d['age']
    # 判断key是否存在
    d.get('name') #默认不存在返回none
    d.get('name',-1) #指定不存在时候返回-1
    'name' in d #不存在时候返回false
    # 删除key
    d.pop('sex')

# 集合set
    # 和java的set性质很类似,也是没有重复元素的集合。
    # 定义
    s = set([1,1,2,2,2,3,3,'sex'])
    # 添加元素
    s.add(4)
    s.add(4) # 重复元素添加操作不会生效
    # 删除元素
    s.remove('sex') #参数是set元素的值,而不是索引

# 函数
    # 定义函数
    def my_function(x):
        print(x);
    # 调用函数 

高级特性

列表生成式和生成器

列表生成器

一种快速生成一个指定条件的列表的语法。

第一个例子:生成数字0~10的列表,可以使用range(0,11)函数,这个并不是列表生成器,只是引出这个概念。

第二个例子:生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10] 这样乘积结果形成的列表,普通写法是一层循环:

l = []
for x in range(1,11):
    l.append(x*x)
    
# 或者下面的循环

i = 1
while i < 11:
    l.append(i*i)
    i+=1

现在使用列表生成式只需要一句代码:

[x*x for x in range(1,11)]

仔细看下上面代码,可以发现,就是把l.append(x*x)替换成x*x,并写在了for循环前面,而且整体用列表的符号[]包裹起来。

还可以更近一步,在for循环后面,写if语句,进一步筛选需要生成的元素:

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
# [4, 16, 36, 64, 100]

可以说,列表生成式就是一种语法的简化,没什么新的功能。

生成器

列表生成式是真实返回一个生成好的列表。

但是如果我们需要生成的列表特别大,被逼入100万的成员,但我们只需要打印前几个元素,后面那个多成员所占用的空间就浪费了:

L = [x * x for x in range(1000000)]

print(L[0])
print(L[1])

上面写法就是非常浪费,要遭到我们谴责的。可以用下面写法:

g = (x * x for x in range(1000000))

next(g)
next(g)

这种写法的返回的并不是一个列表,而是一个生成器g生成器就好比一个记住规则的工具,一开始并不会生成任何元素,通过调用next()一个个的生成数组元素。

加入我想生成10个元素,我可以迭代生成器

g = (x * x for x in range(10))
for x in g:
    print(x)

上面语法可以创建一个生成器,还可以通过yield关键字使一个函数成为生成器

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)
    
g = odd()
next(g) # step 1
next(g) # step 2
next(g) # step 3
next(g) # StopIteration

同样可以使用for循环迭代这个生成器:

for x in odd():
    print(x) # 依次返回1 3 5

一个函数成为生成器,使用next调用函数,遇到yield语句会返回yield申明的值(常量/变量)。再次调用next从上次返回的位置继续,直到遇到下一个yield语句。

迭代器

首先需要区分两个概念:迭代器(Iterator)可迭代对象(Iterable)

  • 可迭代对象:可以使用for遍历,但是不能被next()调用,不断的返回下一个值。
  • 迭代器:可以通过调用next(Iterator),不断返回迭代器内部的值
  • 通过isinstance([变量] , Iterator)isinstance([变量] , Iterable) 判断变量是否是迭代器或是可迭代对象
  • list、dict、str本身不是迭代器,可以通过iter(Iterable)返回迭代器对象
  • 生成器本身就是迭代器对象。
l = [1, 2, 3, 4, 5]
lIter = iter(l)

next(lIter) # 返回1

函数式编程

装饰器

设计模式里有一个设计模式就是装饰器模式,其实很容易理解,就是对函数进行扩展功能。但是又不想通过继承的方式。

用装饰器函数把原函数包裹起来,先执行装饰器的功能,再调用原函数。

所以装饰器的参数首先需要原函数func_name,而且装饰器内部还需要定义一个函数wrapper,参数是*args, **kw,表示任意参数,用来接收调用原函数的参数。

举个例子,定义一个log的装饰器,可以装饰在任何函数上(方式是在需要装饰的函数顶部写@装饰器名称),执行原函数,会输出该函数的调用信息:

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print("调用函数%s()"% func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log    
def now(str):
    print("一个测试函数 + %s" % str)

当我们执行now("哈哈"),实际上执行的是log(now("哈哈")),然后log函数内部调用wrapper("哈哈"),先打印测试时间,再执行了now("哈哈")


装饰器也可以传值,但是装饰器内部再多一个函数,用来接收需要装饰的函数名:

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print("调用函数%s()时间为,测试文字 %s" % (func.__name__ ,text))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator


@log("自定义文字")
def now(str2):
    print("一个测试函数 + %s" % str2)

这样调用now("哈哈"),实际上调用了log("自定义文字")now("哈哈"),然后执行decorator(now("哈哈")),下面的调用过程和之前一样了。


被装饰器修饰的函数,会有一个问题:打印他的函数名称会有问题:

比如now.__name__,会输出wrapper,我们可以在wrapper的函数,上面写一句:

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print("调用函数%s()"% func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

这句注解自动会帮我们wrapper.__name__ = func.__name__赋值。

面向对象编程

我们用java的类概念来引入Python的面向对象的所有概念:

class Student(object):

    def __init__(self, name, score, sex):
        self.name = name
        self.score = score 
        self.__sex = sex;
    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))
        
st = Student("hewro",120,"male")

print(st.name)
st.print_sore()

从上面代码,我们可以看出:

  • 成员变量是在__init__中定义,而不是直接申明变量
  • 构造函数名称是__init__,Python不支持函数重载,自然只能有一个构造函数了。而且第一个参数一定是self,生成实例的时候,不需要手动调用该参数。
  • 在类的内部使用本身的变量,需要在函数第一个参数添加self,很麻烦
  • 继承父类的写法不是extend,而是(父类)
  • python 的私有变量定义也没有关键字,只是定义变量名称前面加两个下划线__,如__sex,就无法直接打印std.__sex
关于多态

我们知道多态是继承带来的一个很好特性。java、Python都有。但是Python本身变量不需要申明类型,所以多态实现,并不一定需要是定义父类的子类,而只要是该对象也拥有指定的方法即可(即鸭子类型)。

比如我们有一个Animal的父类,还有继承Animal的Dog和Cat 子类

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

        
class Dog(Animal):
    def run(self):
        print('Dog is running...')
       
class Cat(Animal):
    def run(self):
        print('Cat is running...')
        
class Tortoise(Animal):
    def run(self):
        print('Tortoise is running slowly...')
  
# 这个函数的参数实际上是没有申明类型的   
def run_twice(animal):
    animal.run()
    animal.run() 

所以执行run_twince()参数可以是dog实例,也可以是Tortoise的实例,虽然Tortoise并不继承于Animal

最后修改:2019 年 03 月 28 日
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