笔记之《Python学习手册》第4版

Learning Python

（4th Edition）

 

Python学习手册

第4版

 

Mark Lutz著

李军 刘红伟等译

 

O’REILLY Media, Inc

机械工业出版社

其实，我原先是不准备做这个笔记的，感觉编程这是技术性问题，多练即可，无奈大脑记性不佳，且技术之间的关系又没有搞清楚，故特作此笔记，以图理清脉络，加强记忆。

这篇笔记不会像以前那样详细，只是作为个人一种梳理、助记工具而已。

话说该作者挺为初学者着想的，全面详细，美中不足的是话有些重复。

一个多星期读完这本书，我好佩服自己啊！！！

 

类型和运算

1. 程序由模块构成。
2. 模块包含语句。
3. 语句包含表达式。
4. 表达式建立并处理对象。

核心数据类型

数字

字符串

列表

字典

字典视图

元组

文件

集合

动态类型

变量在赋值是创建，可以引用任何类型的对象，并且必须在引用之前赋值

变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间。

对象是分配的一块内存，有足够的空间去表示它们代表的值。

引用是自动形成的从变量到对象的指针。

类型属于对象，其头部有一个类型标识符和一个引用计数器。

引用计数器为零时，该对象的内存空间会被回收。

作为一种优化，Python会缓存不变的对象（通常是小的整数和小的字符串）并对其复用。

共享引用——多个变量名引用了同一个对象。当对象是不变对象时，修改其中一个变量不会影响到另外一个，但对象是可变对象时，原处修改则会影响到。

内置类型陷阱

赋值产生引用，而不是拷贝

重复能够增加层次深度

留意循环数据结构

不可变类型不可以在原处改变

语句和语法

赋值、表达式和打印

赋值

赋值语句执行时，python会建立相应的临时数据类型储存右侧变量原始的值

Python 3.0中的扩展序列解包，*号会使变量匹配剩下的内容

If测试和语法规则

布尔运算时，有短路规则，返回的是短路时所测试的对象。

While和for循环

循环else语句用于非break语句跳出，注意其缩进。

内置的range函数返回一系列连续增加的整数，可作为for中的索引。

zip函数返回并行元素的元祖列表，可用于for中遍历数个序列。

enumerate函数产生偏移值及偏移值处的值

迭代器和解析，第一部分

一般情况下，“可迭代的”指支持iter的一个对象，“迭代器”值iter所返回的一个支持next(I)的对象。

for循环开始时，会通过它传给iter内置函数，以便从中取得迭代器。

列表解析从语法上讲，源于集合理论表示法中的一个结构【难道是我在高中学的那个】。通常其迭代是以C语言的速度执行。

文档

#注释

dir函数

文档字符串：__doc__

写成字符串，放在模块文件、函数以及类语句的顶端的注释

PyDoc：help函数

提取文档字符串并且自动提取其结构化的信息，并将其格式化成各种类型的排列友好的报表。

PyDoc：HTML报表

函数

函数基础

def语句是实时执行的

作用域

作用域法则

内嵌的模块是全局作用域。

全局作用域的作用范围仅限于单个文件

每次对函数的调用都创建一个新的本地作用域

赋值的变量名除非声明为全局或非本地，否则均为本地

所有其他的变量名都快归纳为本地、全局或内置的。

变量名解析：LEGB原则

当在函数中使用为认证的变量名时，会搜索4个作用域，本地（L），上层函数的本地（E），全局（G），内置（B，__builtin__标准库模块），在第一个找到处停下。

当在函数中给一个变量名赋值时，Python总是创建或改变本地的变量名，除非已经声明为全局变量

在函数外给变量名赋值时，本地与全局是相同的。

global语句

全局变量如果在函数内被赋值的话，必须经过global声明

全局变量名在函数内部不经过声明也可被引用

作用域和嵌套函数

嵌套函数能够记住嵌套作用域的变量值，即使上层函数已经返回了。

nonlocal语句

将变量映射到上层函数作用域中的对应变量。

参数

在函数调用中，参数必去以此顺序出现：任何位置参数（value），后面跟着任何关键字参数（name=value）和*sequence形式的组合，后面跟着**dict形式。

在函数头部，参数必须以此顺序出现：任何一般参数（name），紧跟着任何默认参数（name=value），如果有的话，后面是*name的形式，后面跟着name或name=value keyword-only参数，后面跟着**name形式。

参数匹配步骤

1. 通过位置分配非关键字参数
2. 通过匹配变量名分配关键字参数
3. 其他额外的非关键字参数分配到*name元祖中
4. 其他额外的关键字参数分配到**name字典中。
5. 用默认值分配给在头部未得到分配的参数。

函数的高级话题

尽量用循环，而不是递归，因为for循环会自动迭代。

函数注解，编写在def头部行。参数：注解，参数列表->注解。

匿名函数：lambda

是一个表达式，不是一个语句。

主体是一个单个的表达式，不是代码块。

迭代和解析，第二部分

列表解析通用结构 [expression for target1 in iterable1 [if condtion1] for target2 in iterable2 [if condition2]…]

重访迭代器：生成器

生成器函数：编写为常规的def语句，但使用yield语句一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续他们的状态。yield语句编译为生成器，调用时，返回一个支持自动创建__init__方法的迭代器

生成器表达式类似于列表解析，返回按需产生结果的一个对象。括在圆括号中而不是方括号中。

模块

模块：宏伟蓝图

import如何工作

第一次导入指定文件时，会执行三个步骤。1、找到模块文件。2、编译成位码（需要时）。3、执行模块的代码来创建所定义的对象。

模块搜索路径

sys.path包括四个部分：

1. 程序的主目录
2. PYTHONPATH目录
3. 标准链接库目录
4. 任何.pth文件的目录

模块代码编写基础

import和from是赋值语句

import将整个模块对象赋给一个变量名

from将一个或多个变量名赋给另一模块中同名的对象

导入和作用域

函数绝对无法看见其他函数内的变量名，除非它在处于这个函数内

模块程序代码绝对无法看见其他模块内的变量名，除非明确地进行了导入

重载模块

reload函数强制已加载的模块代码重新载入并重新执行。新的代码的赋值语句会在适当的地方修改现有的模块对象。

模块包

Python代码的目录称为包

包和搜索路径设置

包所在的容器目录应在模块搜索路径中

__init__.py包文件

包导入路径中的每个目录内都必须有__init__.py文件

包首次导入时，会自动执行该文件

可为目录所创建的模块对象提供命名空间，包含所赋值的所有变量名

使用__all__列表，定义目录以from*语句形式导入时，需要导出什么。

包相对导入

Python 3.0中的变化

修改了模块导入搜索路径语义，以默认地跳过包自己的目录。到如只是检查搜索路径的其他组件。这叫做“绝对”导入。

扩展了from语句的语法，以允许显式地要求导入值搜索包的目录。这叫做“相对”导入。

高级模块话题

最小化from*的破坏：_X和__all__

_X会阻止from*导入此变量名

__all__列表列出了from*语句要导出的变量

Import语句和from语句的as扩展

若要重载from语句导入的变量，需先重载该模块（若该模块没有导入的话，需先导入，再重载），再重新执行from语句。

类和OOP

类代码编写基础

类产生多个实例对象

类对象提供默认行为

Class语句创建类对象并将其赋值给变量名

Class语句的赋值语句会创建类的属性

类属性提供对象的状态和行为

实例对象是具体的元素

像函数那样调用类对象会创建新的实例对象

每个实例对象继承类的属性并获得了自己的命名空间

在方法内对self属性做赋值运算会产生每个实例自己的属性

类通过继承进行定制

超类列在了类开头的括号中

类从其超类中继承属性

实例会继承所有可读取类的属性

每个object.attribute都会开启新的独立搜索

逻辑的修改是通过创建子类，而不是修改超类

类可以截获Python运算符

以双下划线命名的方法（__X__）是特殊钩子

当实例出现在内置运算时，这类方法会自动调用

类可覆盖多数内置类型运算

运算符覆盖方法没有默认值，而且也不需要

运算符可让Python的对象模型相集成

更多实例

步骤1：创建实例

编写构造函数

以两种方式使用代码：作为模块文件或作为脚本使用__name__运行测试代码

步骤2：添加行为方法

编写方法

封装，把操作逻辑包装到界面之和

步骤3；运算符重载

提供打印显示

步骤4：通过子类定制行为

编写子类

扩展方法，调用超类的方法

继承、定制和扩展

步骤5：定制构造函数

步骤6：使用内省工具

instance.__class__

object.__dict__

步骤7：把对象存储到数据库中

Pickle和Shelve

pickle：任意Python对象和字节串之间的序列化

dbm：实现一个可通过键访问的文件系统，以存储字符串

shelve：使用另外两个模块按照键把Python对象存储到一个文件中

类代码编写细节

运算符重载

构造函数和表达式：__init__和__sub__

索引和分片：__getitem__和__setitem__

拦截分片slice()

索引迭代：__getitem__

迭代器对象：__iter__和__next__

所有迭代环境会先尝试__iter__方法，再尝试__getitem__方法。

当迭代器返回自身时，只支持一个活跃的迭代器。反之，则可支持独立位置的多个活跃迭代器。

成员关系：__contains__、__iter__和__getitem__

优先级如上所示

属性引用：__getattr__和__setattr__

__getattr__拦截未定义的属性

__repr__和__str__会返回字符串表达形式

打印操作首先尝试__str__和str内置函数

右侧加法和原处加法：__radd__和__iadd__

只有+右侧对象是类实例，左侧不是时，才调用__radd__，其他所有情况下，由左侧对象调用__add__方法。

Call表达式：__call__

当调用实例时，使用该方法。

比较：__It__、__gt__和其他方法

布尔测试：__bool__和__len__

对象析构函数：__del__

类的设计

Python的OOP可概括三个概念:继承、多态和封装

应该吧程序代码写成预期的对象接口，而不是特定的数据类型。

OOP和继承：“是一个”关系

OOP和组合：“有一个”关系

OOP和委托：“包装”对象

类的伪私有属性

Class语句中开头有两个下划线，但结尾没有两个下划线的变量名自动扩张，_classname__x

方法是对象：绑定或无绑定

无绑定类方法对象：无self。通过对类进行点号运算从而获取类的函数属性。Python 3.0删除了该概念。

绑定实例方法对象：self+函数对。通过对实例进行全运算从而获取类的函数属性

多重继承：“混合”类

超类多于一个时，即为多重继承

传统类中，属性搜索深度优先

新式类（以及Python 3.0的所有类），属性搜索沿着树层次，广度优先

用__dict__列出实例属性

用dir列出继承的属性

类的高级主题

扩展内置类型

通过嵌入扩展类型

通过子类扩展类型

新式类

（Python 3.0）所有类的继承自object，所有对象都是object的实例

新式类变化

类和类型合并

继承搜索顺序

针对内置函数的属性获取

新的高级工具

__slots__：只有其列表中的变量名可赋值为实例属性

异常和工具

异常基础

异常编码细节

try/except/else语句

try下的代码代表主要动作，except定义异常的处理器，else子句提供无异常时的处理器

空的except子句捕捉一切异常，捕捉Exception的异常类似于此，但会忽略和系统退出有关的异常。

一旦捕捉了错误，控制权会在捕捉的地方继续下去，即try语句之下，没有直接的方式可以回到异常发生的地方。

try/finally语句

当控制权离开try代码块时，Python先执行finally代码块，然后才跳出。finally不会终止异常。

统一try/except/finally语句

raise语句

raise

raise   #Make and raise instance of class

raise 重新引发最近引发的异常，以传播已经捕获的异常。

Python 3.0异常链：raise from

assert语句（断言）

with/as环境管理器

with expression [as variable]: with-block

expression返回一个支持环境管理器协议（有__enter__和__exit__方法）的对象。其__enter__方法的返回值会赋值给variable

若有异常被引发，__exit__（type，value，traceback）方法被调用，若其返回值为假，异常会重新引发，以传播到with语句外。

没有异常时，__exit__(None,None,None)会被调用。

异常对象

基于类的异常的特点：提供类型分类；附件状态信息；支持继承。

异常的设计

嵌套异常处理器

关于sys.exc_info

有处理器处理时，返回（type、value和traceback）元组