《Python基础教程(第三版)》阅读笔记

目录

  • 1 快速上手:基础知识
  • 2 列表和元组
  • 3 字符串
  • 4 字典
  • 5 条件、循环及其他
  • 6 抽象
  • 7 再谈抽象
  • 8 异常
  • 9 魔法方法、特性和迭代器
  • 10 开箱即用
  • 11 文件
  • 13 数据库支持
  • 14 网络编程
  • 15 Python和Web
  • 16 测试基础
  • 17 扩展Python
  • 18 程序打包
  • 19 趣味编程


本文参考自《Beginning Python: from novice to professional》,中文版为《Python基础教程(第三版)》。


1 快速上手:基础知识

  • from __future__import xxx :从python2.1开始,当一个新的语言特性首次出现在发行版中时,如果该新特性与旧版本的python不兼容,则该新特性默认会被禁用。要想启用这个新特性,必须使用该语句进行导入。

  • /:除法 ;//:整除,向下圆整;%:求余;**:乘方

  • round 圆整到最接近的整数,并在两个整数一样近时圆整到偶数。

  • nan 具有特殊含义,指的是“非数值”(not a number)。

  • #!/usr/bin/env python:无需显式地使用Python解释器

    $ hello.py

  • str() 的输出追求可读性,输出格式要便于理解,适合用于输出内容到用户终端。

    repr() 的输出追求明确性,除了对象内容,还需要展示出对象的数据类型信息,适合开发和调试阶段使用。

    >>> print(repr("Hello,\nworld!"))
    'Hello,\nworld!'
    >>> print(str("Hello,\nworld!"))
    Hello,
    world
    
  • 要表示很长的字符串(跨越多行的字符串),可使用三引号(而不是普通引号)。

  • 原始字符串用前缀 r 表示,不能以单个反斜杠结尾。

    >>> print(r'Let\'s go!')
    Let\'s go!
    >>> print(r'C:\Program Files\foo\bar' '\\')
    C:\Program Files\foo\bar\
    

2 列表和元组

  • 元组语法很简单,只要将一些值用逗号分隔,就能自动创建一个元组。
  • 只包含一个值的元组,在它后面加上逗号。

3 字符串

  • 字符串是不可变的

4 字典

  • 在字典中,键的排列顺序是不固定的,因此打印字典时,每次的顺序都可能不同。

5 条件、循环及其他

  • print

    # 自定义分隔符,默认的是空格
    >>> print("I", "wish", "to", "register", "a", "complaint", sep="_")
    I_wish_to_register_a_complaint
    
    # 自定义结束字符串,以替换默认的换行符。例如,如果将结束字符串指定为空字符串,以后就可继续打印到当前行。
    print('Hello,', end='')
    print('world!')
    
  • 赋值魔法

    • 序列解包/赋值魔法:

      # 星号运算符( * )来收集多余的值,这样无需确保值和变量的个数相同
      >>> name = "Albus Percival Wulfric Brian Dumbledore"
      >>> first, *middle, last = name.split()
      >>> middle
      ['Percival', 'Wulfric', 'Brian']
      
      # 带星号的变量最终包含的总是一个列表。
      
    • 链式赋值:将多个变量关联到同一个值。x = y = somefunction()

    • 增强赋值: x += 1

  • 布尔值:False None 0 "" () [] {} 为假,其他为真; True 和 False 不过是0和1的别名

  • 支持链式比较:可同时使用多个比较运算符,如 0 < age < 100

  • == 用来检查两个对象是否相等,而 is 用来检查两个对象是否相同(是同一个对象)。

  • 添加 assert 语句充当检查点

    >>> age = -1
    >>> assert 0 < age < 100, 'The age must be realistic'
    
  • 并行迭代:zip

    for name, age in zip(names, ages):
    	print(name, 'is', age, 'years old')
    
  • 迭代时获取索引:enumerate

  • 判断循环是否是提前结束:

    from math import sqrt
    for n in range(99, 81, -1):
    	root = sqrt(n)
    	if root == int(root):
    		print(n)
    		break
    else:
    	print("Didn't find it!")
    

    无论是在 for 循环还是 while 循环中,都可使用 continue 、 break 和 else 子句。

  • 列表推导:使用多个 for 部分时,也可添加 if 子句。

    >>> girls = ['alice', 'bernice', 'clarice']
    >>> boys = ['chris', 'arnold', 'bob']
    >>> [b+'+'+g for b in boys for g in girls if b[0] == g[0]]
    ['chris+clarice', 'arnold+alice', 'bob+bernice']
    
  • 字典推导:for 前面有两个用冒号分隔的表达式。这两个表达式分别为键及其对应的值。

    >>> squares = {i:"{} squared is {}".format(i, i**2) for i in range(10)}
    >>> squares[8]
    '8 squared is 64'
    
  • exec 执行一系列Python语句,而 eval 计算用字符串表示
    的Python表达式的值,并返回结果( exec 什么都不返回,因为它本身是条语句)。

  • 添加第二个参数——字典,用作代码字符串的命名空间,避免污染原来的命名空间。

    >>> from math import sqrt
    >>> scope = {}
    >>> exec('sqrt = 1', scope)
    >>> sqrt(4)
    2.0
    >>> scope['sqrt']
    1
    

6 抽象

  • 放在函数开头的字符串称为文档字符串(docstring),将作为函数的一部分存储起来。square.__doc__ help(square)

  • 前面使用的参数都是位置参数,使用名称指定的参数称为关键字参数,主要优点是有助于澄清各个参数的作用。hello_3(name='Gumby')

  • 收集参数:

    def print_params_2(title, *params):
    	print(title)
    	print(params)
    
    def in_the_middle(x, *y, z):
    	print(x, y, z)
        
    >>> in_the_middle(1, 2, 3, 4, 5, z=7)   
    

    星号意味着收集余下的位置参数。带星号的参数也可放在其他位置(而不是最后),此时使用名称来指定后续参数。

    收集关键字参数,可使用两个星号。这样得到的是一个字典而不是元组。

    >>> def print_params_3(**params):
    ... print(params)
    ...
    >>> print_params_3(x=1, y=2, z=3)
    {'z': 3, 'x': 1, 'y': 2}
    
  • 分配参数

    def add(x, y):
    	return x + y
    	
    params = (1, 2)
    >>> add(*params)
    

    通过使用运算符 ** ,可将字典中的值分配给关键字参数。

  • 可使用函数 globals 来访问全局变量。这个函数类似于 vars ,返回一个包含全局变量的字典。( locals 返回一个包含局部变量的字典。)

  • 重新关联全局变量,global x

  • 递归:基线条件(针对最小的问题):满足这种条件时函数将直接返回一个值。递归条件:包含一个或多个调用,这些调用旨在解决问题的一部分。

  • 函数式编程

    >>> list(map(str, range(10))) # 与[str(i) for i in range(10)]等价
    ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
    
     lambda x, y: x+y # 匿名函数
    

7 再谈抽象

  • 多态(polymorphism) 方法 鸭子类型
  • 多态让你无需知道对象所属的类(对象的类型)就能调用其方法,而封装让你无需知道对象的构造就能使用它。
  • 封装 属性
  • 多重继承,是一个功能强大的工具。然而,除非万不得已,否则应避免使用多重继承
  • 抽象类是不能(至少是不应该)实例化的类,其职责是定义子类应实现的一组抽象方法。

8 异常

  • 在没有出现异常时执行一个代码块,不管 try 子句中发生什么异常,都将执行 finally 子句。

    try:
    	1 / 0
    except NameError:
    	print("Unknown variable")
    else:
    	print("That went well!")
    finally:
    	print("Cleaning up.")
    
  • 闭眼就跳,直接去做,有问题再处理,而不是预先做大量的检查。

9 魔法方法、特性和迭代器

  • 构造函数(constructor)

  • super(SongBird, self)super().__init__()

  • 基本的序列和映射协议

    __len__(self) :

    __getitem__(self, key) :

    __setitem__(self, key, value):

    __delitem__(self, key) :

  • size = property(get_size, set_size)

    调用函数 property 并将存取方法作为参数(获取方法在前,
    设置方法在后)创建了一个特性,然后将名称 size 关联到这个特性。

  • 迭代器

    class TestIterator:
    	value = 0
    	def __next__(self):
    		self.value += 1
    		if self.value > 10: raise StopIteration
    		return self.value
    	def __iter__(self):
    		return self
    

    当你调用方法 __next__ 时,迭代器应返回其下一个值。如果迭代器没有可供返回的值,应引发 StopIteration 异常。

    next(it) 与it.__next__() 等效。

  • 生成器:包含 yield 语句的函数都被称为生成器

    每次使用 yield 生成一个值后,函数都将冻结,即在此停
    止执行,等待被重新唤醒。被重新唤醒后,函数将从停止的地方开始继续执行。

  • 生成器推导:不立即执行循环,而是返回一个生成器,让你能够逐步执行计算。

    >>> g = ((i + 2) ** 2 for i in range(2, 27))
    >>> next(g)
    16
    
    sum(i ** 2 for i in range(10))
    
  • 递归式生成器

  • 生成器由两个单独的部分组成:生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是由 def 语句定义的,其中包含 yield 。生成器的迭代器是这个函数返回的结果。用不太准确的话
    说,这两个实体通常被视为一个,通称为生成器。

10 开箱即用

  • 导入模块多次和导入一次的效果相同

    >>> import sys
    >>> sys.path.append('C:/python')
    
  • if __name__ == '__main__': test()

  • 模块存储在扩展名为.py的文件中,而包则是一个目录。

  • 探索模块

    • [n for n in dir(copy) if not n.startswith('_')] 列出所有的函数、类、变量等
    • __all__ = ["Error", "copy", "deepcopy"] 旨在定义模块的公有接口,如果不设置 __all__ ,则会在以 import * 方式导入时,导入所有不以下划线打头的全局名称。
  • 常用模块

    • 在较新的版本中,集合是由内置类 set 实现
    • 堆(heap),它是一种优先队列。优先队列让你能够以任意顺序添加对象,并随时(可能是在两次添加对象之间)找出(并删除)最小的元素。
    • 正则表达式
      • 正则表达式是可匹配文本片段的模式:在文本中查找模式,将特定的模式替换为计算得到的值,以及将文本分割成片段。
      • 句点与除换行符外的任何字符都匹配,因此被称为通配符(wildcard)。
      • 例如 ‘[a-zA-Z0-9]’ 与大写字母、小写字母和数字都匹配。请注意,字符集只能匹配一个字符。
      • 例如'[^abc]'与除a、b和c外的其他任何字符都匹配。

11 文件

with open("somefile.txt") as somefile:
	do_something(somefile)

13 数据库支持

  • Python DB API
  • 模块 sqlite3

14 网络编程

  • 模块 socket

15 Python和Web

  • flask

16 测试基础

  • 测试一点点,再编写一点点代码

17 扩展Python

  • 鱼和熊掌兼得
    • 使用Python开发原型
    • 对程序进行性能分析以找出瓶颈
    • 使用C(或者C++、C#、Java、Fortran等)扩展重写瓶颈部分。

18 程序打包

  • pyinstaller

19 趣味编程

  • 原型设计:尝试性实现
  • 配置:
    • 提取代码中的符号常量
    • configparser
  • 日志:模块 logging

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