• python 基础


    学习python3的时候,记录一下。
     
     
    1、range(num)函数,返回0到num-1的列表
    >>> list = range(100)
    >>> print(list)
    range(0, 100)
    >>> print(type(list))
    <class 'range'>
    >>>
    >>> for i in range(100):
    ...     sum = sum + i + 1
    ...
    >>> print(sum)
    5050

     
    2、参数传递
    在python中,有以下几种参数传递方式:
    • 位置传递
    • 关键字传递
    • 参数默认值
    • 包裹传递(packing) vs 解包裹(unpacking)
     
    混合传递时原则:
    先位置,后关键字,包裹位置,包裹关键字
     
     
    位置传递:
    >>> def f(a,b,c):
    ...     return a+b+c
    ...
    >>> print(f(1,2,3));
    6
     
    关键字传递:
    >>> def f(a,b,c):
    ...     return a+b+c
    ...
    >>> print(f(a=1,b=2,c=3));
    6
     
     
    默认参数值:
    >>> def f1(a,b,c=10):
    ...     return a+b+c;
    ...
    >>> print(f1(1,2))
    13
    >>> print(f1(5,2))
    17
    >>> print(f1(2,4,5))
    11
    >>> print(f1(b=6))
    17
     
    包裹传递:
    一个星号表示传入元组、两个星号表示传入字典
    >>> def func(*name):
    ...     print(type(name))
    ...     print(name)
    ...
    >>> func(1,2)
    <class 'tuple'>
    (1, 2)
    >>> func(1,2,4,5,6)
    <class 'tuple'>
    (1, 2, 4, 5, 6)
     
    >>> def func1(**name):
    ...     print(type(name))
    ...     print(name)
    ...
    >>> func1(a=1,b=2,c=3)
    <class 'dict'>
    {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    >>> func1(1,2,3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: func1() takes 0 positional arguments but 3 were given
     
    解包裹传递:
    >>> def func3(a,b,c):
    ...     print(a,b,c)
    ...
    >>> a = (1,3,5)
    >>> func3(*a)
    1 3 5
    >>> def func3(a,b,c):
    ...     print(a,b,c)
    ...
    >>> b = {"a":"10","b":"20","c":"30"}
    >>> func3(**b)
    10 20 30
     
    3、函数对象(lambda函数)
    lambda函数语法: 
    lambda a, b : a + b
    lambda 参数 : 方法体
    >>> func = lambda a, b : a + b
    >>> def sum(f,a,b):
    ...     print("--- the sum function ---")
    ...     print(f(a,b))
    ...
    >>>
    >>> sum(func,10,20)
    --- the sum function ---
    30
    >>>
     
     
     
    4、内置函数:
    type()    查看变量类型
    dir()       查看变量有哪些方法
    >>> b = {"a":"1234"}
    >>>
    >>> dir(b)
    ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__'
    , '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__',
     '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '
    __lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__seta
    ttr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'co
    py', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update
    ', 'values']
     
    help()
    len()     长度
    open()    文件输入和输出
     
    循环相关
    range()    
    enumerate()
    zip()
     
    iter()  循环对象
    >>> list = [1,2,3,4];
    >>> i = iter(list)
    >>> i.__next__()
    1
    >>> i.__next__()
    2
    >>> i.__next__()
    3
    >>> i.__next__()
    4
    >>> i.__next__()
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    StopIteration
    >>>
     
    map() 函数是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。
    如:处理数值,例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:
    >>> num_list = [1,2,3,4,5,6,7,8]
    >>> func = lambda x : x*x
    >>> num_map = map(func,num_list)
    >>> print(list(num_map))
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
     
     
    如:处理字符串,假设用户输入的英文名字不规范,没有按照首字母大写,后续字母小写的规则,请利用map()函数,把一个list(包含若干不规范的英文名字)变成一个包含规范英文名字的list:
    输入:['adam', 'LISA', 'barT']
    输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']
    >>> str_list = ['adam', 'LISA', 'barT'];
    >>> func = lambda x : x[0:1].upper() + x[1:].lower();
    >>> str_map = map(func,str_list);
    >>> print(list(str_map));
    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
     
     
    filter() 函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。
    例如:删除 None 或者空字符串:
    >>> str_list = ['test', None, '', 'str', '  ', 'END']
    >>> def is_not_empty(s):
    ...     return s and len(s.strip());  # and前的s用来排除None
    ...
    >>> rs = filter(is_not_empty,str_list)
    >>> print(list(rs))
    ['test', 'str', 'END']
     
    reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。
    并且reduce()函数还可以传入第三个参数,用来做函数f的初始参数。
    在Python 3里,reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在fucntools模块里 用的话要 先引
    入:
    >>> from functools import reduce 
     
    如reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100),则先将计算f(100,1)。
    可以用来做求和,虽然python自带了sum函数。
    例如:求积:[2, 4, 5, 7, 12]
    >>> from functools import reduce
    >>> num_list = [2, 4, 5, 7, 12]
    >>> func = lambda x,y : x*y
    >>> rs = reduce(func,num_list)
    >>> print(rs)
    3360
     
    在100的基础上求积[2, 4, 5, 7, 12]
    >>> from functools import reduce
    >>> num_list = [2, 4, 5, 7, 12]
    >>> func = lambda x,y : x*y
    >>> rs = reduce(func,num_list,100)
    >>> print(rs)
    336000
     
     
    数学运算函数:
    • abs(-2) #取绝对值
    • round(2.3) #取整
    • pow(3,2) #乘方
    • cmp(3.1, 3.2) #比较大小
    • divmod(9,7) #返回除法结果和余数
    • max([2,4,6,8]) #求最大值
    • min([1,2, -1, -2]) #求最小值
    • sum([-1,1,5,7]) #求和


    类型转化函数:
    • int(“10”) #字符转为整数
    • float(4) #转为浮点数
    • long(“17”) #转为长整数
    • str(3.5) #转为字符串
    • complex(2, 5) #返回复数 2 + 5i
    • ord(“A”) #A对应的ascii码
    • chr(65) #ascii码对应的字符
    • unichr(65) #数值65对应的unicode字符
    • bool(0) #转换为相应的真假值,0相当于False
    btw: “空”值相当于False: [], (), {}, 0, None, 0.0, ''


    序列操作函数:
    • all([True, 2, “wow!"]) #是否所有元素相当于True
    • any([0, “”, False, [], None]) #是否有元素相当于True
    • sorted([1,7,4]) #序列升序排序
    • reversed([1,5,3]) #降序排序
    • list((1,2,3)) #转换为表list
    • tuple([4,5,4]) #转换为tuple
    • dict(a=3,b=“hi”,c=[1,2,3]) #构建字典


     
    其它函数:
     id() #查看对象的内存位置
     type() #查看对象类型
     len() #查看对象长度
    • input(‘ input something ’) #等待用户输入
    • globals() #返回全局变量名,函数名
    • locals() #返回局部命名空间


     
     
     
    5、面向对象
      • 私有属性,所有方法。在方法名,属性名前加“__”。例如: __private_name
    __private_name = 1;
    def __private_func(self,name):
        print(name);
      • 类名称首字母大写:
    class ClassName():
     
    6、模块
    • 安装pip:
    # 先安装setuptools
    https://pypi.python.org/pypi/setuptools
    # 后安装pip
    https://pypi.python.org/pypi/pip

    • 编译安装
    # 编译(如果下载的是源码)
    python setup.py build
    # 安装(所有python的模块都适用)
    python setup.py install
    
    # 安装模块(安装玩pip后)
    pip install xxx
    • 引入模块:
    import module_name;
    import module_name as mn;
    from module_package import module_name;
    from module_package import *;
    • 模块引入路径:
    模块搜索路径:
    1、程序所在的位置
    2、标准库的安装路径
    3、操作系统环境变量PYTHONPATH指向的位置
    
    但是如果我们的模块不在上述位置时,需要在环境变量中加入如下路径:
    export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:{module_path}
    7、python标准库:
    • 正则表达式 (re包)
    • 时间与日期 (time, datetime包)
    • 路径与文件 (os.path包, glob包)
    • 文件管理 (部分os包,shutil包)
    • 存储对象 (pickle包,cPickle包)
    • 子进程 (subprocess包)
    • 信号 (signal包)
    • 线程同步 (threading包)
    • 进程信息 (部分os包)
    • 多进程初步 (multiprocessing包)
    • 数学 (math包)
    • 随机数(random包)
    • 循环器 (itertools)
    • 数据库 (sqlite3)
    • …
    • [官方文档]
    • Python 2:
    • https://docs.python.org/2/library
    • Python 3:
    • https://docs.python.org/3/library/index.html

    文章源自微信公众号【刍荛采葑菲】,转载请注明。

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