python语法杂记
python基础：
1)常用的数据结构(集合)
数据双向链表queue:队列和栈
排序字典:orderrdDict
计数器:counter
2)模块
什么是模块？
什么是包及如何使用第三方包？
模块使用总结？
3)函数
自定义函数一般格式；
函数参数中的不可变数据类型和可变数据类型；
变量作用域；
4)条件判断
一般格式；
边界条件(值比较和逻辑判断)
多个条件判断
5)循环(批量处理数据)
6)数据类型
容器，布尔，None，数字，字符串。
容器:列表，元组，集合，字典
管理容器的方法:如何定义容器？容器的四个操作:增删改查
【数据类型】
-
加号 + 是字符串的连接符， 星号 * 表示复制当前字符串，紧跟的数字为复制的次数；
-
Python 使用反斜杠()转义特殊字符，如果你不想让反斜杠发生转义，可以在字符串前面添加一个 r，表示原始字符串；
-
Python中的字符串、元组不能改变；
-
数字型包括int float bool complex(复数)
-
内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型
-
当你指定一个值时，Number 对象就会被创建，可以通过使用del语句删除单个或多个对象
-
数字运算
2/4 ##除法，得到一个浮点数
2//4 ##除法，得到一个整数
2 ** 5 ##乘方 -
列表[]
list = [‘1234’, 234, 2.3, ‘adc’, [123,‘abc’]]
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现；
列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）
和字符串一样，列表同样可以被索引和截取，列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表
索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置
print (list * 2) ##输出两次列表
print (list + list) ##连接列表
del list[2] ##删除列表第三个元素
list.append(‘dfg’) ##增加列表元素 -
元组()
元组写在小括号()内,元素之间用逗号隔开
元组(tuple)与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改
元组与字符串类似，可以被索引且下标索引从0开始，-1 为从末尾开始的位置也可以进行截取
可以把字符串看作一种特殊的元组 -
集合set()或者{}
创建格式: parame = {value01, value02, …} 或者 set(value)
集合(set)是由一个或数个形态各异的大小整体组成的，构成集合的事物或对象称作元素或是成员
基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素
可以使用大括号{ }或者set()函数创建集合
备注:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典
stu.add(‘yus’) ##增加元素(一次一个)
stu.update(‘11’, ‘23’) ##增加元素(一次可多个)
stu.discard(‘eee’) ##删除元素，若集合中不存在，则发生错误
stu.pop() ##在交互模式中，pop是删除集合的第一个元素(排序后的集合的第一个元素)
‘Tony’ in stu ##判断元素 Tony 是否在集合stu中，存在则返回true，不存在则返回false
len(stu) ##计算元素个数、 字典 | 列表 | 元素 都适用
注：修改元素为先删除、后添加
e.g.
#!/usr/bin/python3
stu = {‘Tom’, ‘Tony’, ‘Mary’, ‘Jack’, ‘Tony’}
print (stu) ##输出集合，重复的元素被自动去掉
#成员测试
if ‘Tony’ in stu
print (‘Tony at the stu Set’)
else :
print (‘Tony not at the stu Set’)
#set 可以进行集合运算
a = set(‘abcd’)
b = set(‘ace’)
print(a - b) ##a和b的差集 | 并集 & 交集 ^不同时存在的元素(与&互斥)
11. 字典Dictionary 标识用{}
1)在同一个字典中，键(key)必须是唯一的,且可不是同一类型，与索引类似;
e.g. key = ‘one’ | key = 2
2)键(key)必须使用不可变类型;
3)字典是一种映射类型，字典用 { } 标识，它是一个无序的 键(key) : 值(value) 的集合;
4)列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合;
两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取;
5)字典查询用print(),删除元素用del,修改元素直接覆盖,增加用dict[‘age’] = ‘1234’
dict.keys() ##输出所有键
dict.values() ##输出所有值
dict.clear() ##清空字典
del dict ##删除字典
-
python魔法方法：
1.doc： 描述类信息
2.str： 对象的描述信息
3.module： 表示当前操作的对象在那个模块
4.class： 表示当前操作对象的类是什么 -
python的%：格式化输出
%[(name)][flags][width].[precision]typecode
(name)为命名
flags: + 右对齐 - 左对齐 ''正数填充一个空格，从而与负数对齐 0 使用0填充
width: 宽度
precision: 小数点后精度
typecode: 数据类型 -
python函数
- 未知的参数数量可通过将 * 放在参数之前来获得未知数量的参数
def func(*names):
i = 0
while len(names) > i:
print(names[i], end=', ') #The following is python3’s syntax
#print names[i], #The following is python2’s syntax
i += 1
func(‘Steve’, ‘Bill’)
func(‘Steve’, ‘Bill’, ‘John’, ‘Amir’)
- 前缀为**的参数,这种类型的参数将初始化为新的有序映射，接收任何多余的关键字参数，默认为相同类型的新空映射
def func(**person):
print('Hello ', person[‘firstname’], person[‘lastname’])
func(firstname=‘Steve’, lastname=‘Jobs’)
func(lastname=‘Jobs’, firstname=‘Steve’)
func(firstname=‘Bill’, lastname=‘Gates’, age=55)
func(firstname=‘Bill’) # raises KeyError 参数只能多于，不能少于
- python有带默认值的参数
def func(name = ‘Guest’):
print (‘Hello’, name)
func()
func(‘Steve’)
- Lambda函数和匿名函数
lambda函数只能有一个表达式。显然，它不能替代函数体可能有条件、循环等的函数
square = lambda x : x * x #参数：返回值
square = lambda : x * x # ：返回值
可声明一个 lambda 函数，并以匿名函数的形式调用它，而无需将其赋给变量
(lambda x : x * x)(5) 结果为25
在 Python 中，函数是第一类公民，这意味着就像文字一样，函数也可以作为参数传递。
当我们想要将函数作为参数之一提供给另一个函数时，lambda 函数非常有用。
我们可以将 lambda 函数作为匿名函数传递给另一个函数。
def dosomething(fn):
print(‘Calling function argument:’)
fn()
dosomething(lambda : print(‘Hello World’)) #The following is python3’s syntax
myfn = lambda : print(‘Hello World’)
dosomething(myfn) #The following is python3’s syntax
输出：
Calling function argument:
Hello World
Calling function argument:
Hello World
16. python 中的__main__和__name__
- python 包含名为__name__的特殊变量，该变量包含作为字符串执行的代码的范围。
__main__是顶层代码执行的顶层作用域的名称。
解释器 Shell 中执行的代码(所有的功能和模块)的范围将是__main__!!! - __name__的值允许 Python 解释器确定模块是否是可执行脚本。
如果其值为main，将执行函数定义之外的语句。
如果没有，模块的内容将被填充到顶层模块(或解释器名称空间)中，而不包含可执行部分 - 从命令提示符/终端执行的 Python 脚本文件将在顶层作用域__main__作用域下执行。
但是，导入模块将在模块自己的范围内执行。因此，顶层范围将是__main__，第二个范围将是模块的范围。
因此，使用特殊变量__name__和顶级范围__main__增加了可重用性。
Python 脚本文件可以作为独立脚本从命令提示符/终端执行，也可以作为模块导入!!!
if __name__ == '__name__'
sys.argv[0] = re.sub(r’(-script.pyw?|.exe)?$', ’ ', sys.argv[0])
sys.exit(ttt())
----------------------------------------------------------------------------
re是regular expression的所写，表示正则表达式
sub是substitute的所写，表示替换
其中三个必选参数：pattern, repl, string
两个可选参数：count, flags
pattern，表示正则中的模式字符串
repl，就是replacement，被替换的字符串
string，即表示要被处理，要被替换的那个string字符串
count，对匹配到的内容，只处理其中一部分
e.g. count为2，则便是只处理前两个数字
flags
-----------------------------------------------------------------------------
在Python中，if __name__ == '__main__': 是一个常见的条件语句，
用于判断当前模块是否被直接执行。
当一个Python模块被直接执行时，其__name__属性的值会被设置为'__main__'，
而当模块被导入时，__name__的值则是模块的名称。
因此，通过使用if __name__ == '__main__': 条件语句，
可以将一些代码块限制在仅在模块被直接执行时运行，而不是在模块被导入时执行。
这种用法通常用于将模块作为脚本执行时的一些初始化操作，或者用于进行一些测试和调试操作。
这样可以确保模块在被导入时不会执行这些操作，而只有在直接执行时才会执行。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
在Python中，r前缀表示一个原始字符串（raw string）。
原始字符串会保留字符串中的所有字符，包括转义字符，不进行任何转义操作。
在正则表达式中，r前缀通常用于标识一个原始字符串，以便保留正则表达式中的特殊字符，
而不进行转义。这样可以使正则表达式更加清晰和易读。
e.g. 在正则表达式中，"."表示匹配任意字符，而"\."表示匹配一个点字符。
但是，如果使用原始字符串r'\.'，则不需要进行转义，直接表示匹配一个点字符。
在这个例子中，r'(-script\.pyw?|\.exe)?$'中的r前缀表示这是一个原始字符串，
保留了正则表达式中的特殊字符".“和”"的原始含义，而不进行转义。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
这三个参数是re.sub()函数的参数，具体含义如下：
r'(-script\.pyw?|\.exe)?$'：这是一个正则表达式模式，用于匹配需要替换的字符串。
在这个例子中，它匹配以"-script.py"或"-script.pyw"或".exe"结尾的字符串。这
个模式中的各个部分的含义如下：
- (-script.pyw?|.exe)：匹配"-script.py"或"-script.pyw"或".exe"。
- ?：表示前面的字符可选，即匹配"pyw"或"py"。
- $：表示匹配字符串的结尾。
''：这是一个空字符串，用于替换匹配到的字符串。- sys.argv[0]：这是需要进行替换操作的字符串，也就是sys.argv[0]。它表示当前脚本的文件名
综合起来，这行代码的作用是将sys.argv[0]中以"-script.py"或"-script.pyw"或".exe"结尾的部分
替换为空字符串。也就是将脚本文件名中可能包含的后缀名或命令行参数去除，
得到一个更简洁的文件名。
17. python 生成器函数
- 生成器是一种特殊类型的函数，它不返回单个值，而是返回一个包含一系列值的迭代器对象
在生成器函数中，使用yield语句，而不是返回语句
def mygenerator():
print(‘First item’)
yield 10 - 生成器函数不能包含return关键字。如果包含它，那么它将终止函数。
yield和return的区别在于yield返回值并暂停执行，同时保持内部状态，而return语句返回值并终止函数的执行 - 生成器相对于迭代器的优点之一是元素是动态生成的。由于下一项只在第一个项被消耗后生成，因此它比迭代器更节省内存。
- 生成器函数也可以使用 for循环
def get_sequence_upto(x):
for i in range(x):
yield i
当遇到yield关键字时，其执行被暂停。这将迭代器流的第一个值发送到调用环境。但是，局部变量及其状态保存在内部 - Python 还提供了一个生成器表达式，这是定义简单生成器函数的一种更短的方式。生成器表达式是匿名生成器函数
(x*x for x in range(5))是一个生成器表达式。表达式的第一部分是yield值，第二部分是带有集合的 for循环
18. python 列表推导
- Python 中的列表推导是一种简单而紧凑的语法，用于从字符串或其他列表创建列表
[expression for element in iterable if condition]
列表推导语法包含三个部分:一个表达式,一个或多个for循环,以及可选的一个或多个 if 条件
列表推导必须在方括号[]内
第一个表达式的结果将存储在新列表中
for循环用于迭代可选地包含 if 条件的可迭代对象
找到从 0 到 20 的偶数:
even_nums = [] #普通写法
for x in range(21):
if x%2 == 0:
even_nums.append(x)
print(even_nums)
even_nums = [x for x in range(21) if x%2 == 0] #列表推导式
print(even_nums)
2) 适用于数字列表、也适用于字符串列表、也适用于嵌套循环的列表推导
names = [‘Steve’, ‘Bill’, ‘Ram’, ‘Mohan’, ‘Abdul’]
names2 = [s for s in names if ‘a’ in s]
print(names2) #字符串列表
nums1 = [1, 2, 3]
nums2 = [4, 5, 6]
nums=[(x,y) for x in nums1 for y in nums2]
print(nums) #嵌套循环的列表推导
现象:(1,4),(1,5),(1,6),(2,4),(2,5),(2,6),(3,4),(3,5),(3,6)
nums = [x for x in range(21) if x%20 if x%50]
print(nums)
3) 列表推导的应用之一是将包含多个列表的列表展平为单个列表
matrix=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flatList=[num for row in matrix for num in row]
print(flatList)
现象:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
19. python中的异常处理
- 单个try块可以有多个except块, 单个else块、单个finally块
try:
…
except:
…
except:
…
else:
…
finally:
…
两种执行情况: 正常(try->else->finally), 异常(try->except->finally) - 引发异常关键字raise
raise关键字:用于异常处理的上下文中, 它导致显式生成异常, 隐式引发内置错误
try:
…
if (…)
raise A #显示引发A类型异常
except A:
…
except B:
…
else:
…
finally:
…
20. python 文件输入/输出—读写文件
- IO模块提供了三种IO操作的方法:原始二进制文件、缓冲二进制文件、文本文件
- read(chars):从当前位置开始读取指定数量的字符
read():读取一个文件的全部内容, 直到 EOF 为字符串
EOF（End of File）字符是一个特殊的字符，用于表示文件的结束
readline():读取从当前读取位置开始直到换行符的字符
readlines():读取所有行,知道文件结束,并返回一个list对象
white():将字符串写入流,并返回写入的字符数
whitelines(LINE):想流中写入一个行列表, 每行的末尾必须有一个分隔符
21. python的正则表达式
正则表达式是定义搜索模式的字符序列,主要用于在搜索引擎和文本处理器中执行查找和替换操作
Python 通过作为标准库的一部分捆绑的re模块提供正则表达式功能
- 原始字符串:字符串前 + r
正常字符串和原始字符串的区别:
在于 print() 函数中的正常字符串翻译转义字符(如\n、\t等)的值,原始字符串中的值则不是 - 元字符：
* . ^ $ + ? [] \ | () {} **
备注：大小写敏感
[a-c]:匹配a,b,c
\d: 匹配任意十进制数字,等价[0-9]
\D: 匹配任意非数字字符
\s: 匹配任意空白字符
\S: 匹配任意非空白字符
\w: 匹配任何字母数字字符
\W: 匹配任何非字母数字字符
*: 匹配前面的字符 0 次或多次
.: 匹配除换行符(\n)以外的任何单个字符
^: 匹配字符串的开头
$: 匹配字符串的结尾
+: 匹配前面的字符 1 次或多次
?: 匹配前面的字符 0 次或 1 次
[]: 匹配括号中的任意一个字符
\: 转义字符,用于匹配特殊字符
|: 或, 匹配符号左右两边的任意一个表达式
(): 分组, 将括号中的表达式作为一个整体进行匹配
{}: 花括号,用于匹配重复次数
例如,
{n}匹配前面的字符 n 次
{n,}匹配前面的字符至少 n 次
{n,m}匹配前面的字符至少 n 次，至多 m 次
**: 匹配前一个表达式 0 次或多次，等价于 *
\b: 词与非词的界限 - re.match(pattern, str):试图找出指定的模式是否出现在给定字符串的开头
例1：
from re import match
mystr = “Welcome to TutorialsTeacher”
obj1 = match(“We”, mystr)
print(obj1)
obj2 = match(“teacher”, mystr)
print(obj2)
输出：
None
备注：span=(0, 2) 表示匹配的结果在原字符串中的起始位置(包含)和结束位置(不包含)
例2：
import re
pattern = “We”
string = “We are the champions”
match = re.search(pattern, string)
if match:
print(match.span()) # 输出 (0, 2)
4) re.search(pattern, str):给定字符串的任意位置搜索指定的模式，并在第一次出现时停止搜索
5) re.findall(pattern, str):给定字符串的任意位置搜索指定的模式，直至搜索完字符串后才停止搜索
6) re.finditer(pattern, str):返回目标字符串中所有匹配项的迭代器对象
7) re.split(pattern, str):等价str对象的 split() 方法
每次发现空白时, 它都会拆分给定的字符串, 并去除列表中的pattern
8) re.compile():取别名, 可以在不同的正则表达式函数中重复使用
from re import *
pattern = compile(r’[aeiou]‘)
string = “Flat is better than nested. Sparse is better than dense.”
words = split(r’ ', string)
for word in words:
print(word, pattern.match(word))
22. python 多线程
- 螺纹类型：内核级线程、用户级线程
在螺纹类型中,内核线程和用户线程是两种不同的线程类型,它们的区别主要体现在 线程的管理和调度方式 上。
内核线程(Kernel Thread)：
- 由操作系统内核直接管理和调度
- 内核线程的创建、销毁和切换都由操作系统内核完成
- 内核线程的创建和销毁需要系统调用，开销较大
- 内核线程可以并行执行，适合多核处理器
- 内核线程的切换需要切换上下文（Context Switching），开销较大
用户线程(User Thread):
- 由用户程序库(例如线程库)管理和调度
- 用户线程的创建、销毁和切换由用户程序库完成, 不需要系统调用
- 用户线程的创建和销毁开销较小
- 用户线程不能并行执行,只能在单个内核线程中轮流执行
- 用户线程的切换不需要切换上下文,开销较小
总的来说,内核线程由操作系统内核管理和调度,具有更高的开销和更好的并行性能,但线程的创建和切换开销较大;
而用户线程由用户程序库管理和调度,开销较小,但并不能真正并行执行,只能在单个内核线程中轮流执行
在实际应用中，通常会将用户线程映射到内核线程上运行，以充分利用多核处理器的并行性能。这种方式称为"一对一"模型
还有其他线程模型，如"多对一"模型和"多对多"模型，它们的线程管理和调度方式有所不同
2) python多线程的好处:
一个进程中的多个线程共享相同的数据空间，因此可以比单独的进程更容易地共享信息或相互通信。
线程不需要太多内存开销；就内存需求而言，它们比进程便宜。
多线程程序可以在具有多个 CPU 的计算机系统上运行得更快，因为这些线程可以同时执行
23. python中的锁对象—线程同步
- 原语锁
import threading
lock = threading.Lock() #初始化原语锁
lock.acquire()
lock.release()
获取锁: acquire(blocking=True, timeout=-1)
当它在没有参数的情况下被调用时，它会一直阻塞，直到锁被解锁
该方法可以采用 2 个可选参数，它们是:
阻塞标志
如果该锁已经被某个其他线程获得，则该标志如果作为False发送，将不会阻塞该线程，
并将作为结果返回False。
如果您将该阻塞标志的值提供为True，那么如果其他线程持有锁，调用线程将被阻塞，一旦锁被释放，
那么您的线程将获得锁并返回True。
timeout 参数用于提供一个正浮点值，该值指定如果其他线程正在持有锁，调用线程将被阻塞的秒数。
默认值为 -1 表示如果线程不能立即获得锁，它将被无限期阻塞
释放锁: release()
如果锁被锁定，这个方法会将其重置为解锁状态，然后返回。此外，该方法可以从任何线程调用
2) 可重入锁
同一个线程可以多次获取可重入锁
两个方法: acquire() 和 release()方法
lock = threading.RLock() #初始化可重入锁
lock.acquire()
try:
first = get_first_line()
second = get_second_line()
finally:
lock.release()
return first, second
24. python 使用事件对象的线程同步
- 事件类对象提供一种简单的机制, 用于线程之间的通信, 其中一个线程发出事件信号, 而其他线程等待他
初始化事件对象：内部标志默认为假
import threading
are_you_coming = threading.Event()
isSet():当且仅当内部标志为真时，此方法返回真
set():当对任何事件对象调用此方法时，内部标志被设置为 true, 唤醒线程
clear():将内部标志重置为 false, 随后对调用clear()的事件调用wait()的线程将阻塞，直到内部标志再次不为真
wait():
让任何线程都等待一个事件时：
在内部标志设置为 false 的事件上调用这个方法，这样做将阻塞线程，直到事件的内部标志为 true
25. python的计时器对象
定时器对象是使用Thread类的子类Timer类创建的
使用这个类，我们可以为任何应该在一定时间后运行的操作设置一个延迟(计时器)，并且可以在该延迟期间轻松取消
计时器通过调用其start()方法启动，就像普通线程一样;
定时器线程可以通过调用其cancel()方法来停止(在其动作开始之前)
threading.Timer(interval, function, args=[], kwargs={})
创建一个计时器对象，在经过interval秒后，该对象将运行带有参数args和关键字参数kwargs的功能
start():启动计时器对象的执行,当我们调用这个方法时，定时器对象启动它的定时器
cannel():停止计时器并取消计时器对象操作的执行。
这只有在计时器尚未执行其动作的情况下才会起作用,如果计时器已经执行了其动作，则 cancel() 方法将不起作用
25. python 面向对象
- 构造器
在 Python 中，每当类的新对象被实例化时，都会自动调用构造器方法
构造器必须有一个特殊的名称__init__()和一个特殊的参数self - 类方法
一个类的受保护成员可以从该类内部访问, 并且也可用于其子类,
不允许其他环境访问它,这使得父类的特定资源能够被子类继承。
Python 让实例变量受保护的惯例是给它添加前缀 _(单下划线),
这有效地防止了它被访问,除非它来自子类。 - Python 没有任何机制可以有效地限制对任何实例变量或方法的访问
Python 规定了一个惯例,在变量/方法的名称前加一个或两个下划线,
以模仿受保护和私有访问说明符的行为!!!
_变量名:表示受保护的变量
__变量名:表示私有的变量
负责任的程序员不会从类外访问和修改以_为前缀和以__为前缀的实例变量!!!
Python 执行私有变量的名称管理, 如下:
每个带_下划线的成员都和不带_下划线的变量访问方法一样, 即std.name | std._name
每个带双下划线的成员都将被更改为_object._class__variable!!!
变量前面的双下划线__使其成为私有的。 强烈建议不要在类外触碰。任何尝试都会导致属性错误!!!
26. python中的装饰器
在编程中,装饰器是一种设计模式, 它可以动态地向对象添加额外的职责
- python中的装饰器是一个接收另一个函数作为参数的函数,
参数函数的行为是有装饰器扩展的,并没有实际修改它,即
可以使用@decorator语法在函数上应用decorator函数 - python中的装饰器可以使用@decorator_function_name语法在任意适当的函数上定义,以拓展底层函数的功能
def mydecorator(fn):
def inner_function():
func()
print (‘How are you?’)
return inner_function
@mydecorator
def greet():
print (‘Hello!’, end=‘’)
greet()
Hello! How are you?
典型的装饰器函数如下:
def mydecoratorfunction(some_function): # decorator function
def inner_function():
# write code to extend the behavior of some_function()
some_function() # call some_function
# write code to extend the behavior of some_function()
return inner_function # return a wrapper function
----------------------------
3) 内置装饰器
python库包含很多内置装饰器, 作为定义属性、类方法、静态方法等的快捷方式
装饰者 描述
@property 将方法声明为属性的setter或getter方法
@classmethod 将方法声明为类的方法, 可以使用类名调用该方法
@staticmethod 将方法声明为静态方法(使用类名而不是实例来调用静态方法)
- 类的方法可以分为三种类型：
实例方法(Instance Method):
这些方法是最常见的方法类型，它们需要通过类的实例来调用。
实例方法的第一个参数通常被命名为 self，它指代的是实例本身。
实例方法可以访问和修改实例的属性。
类方法(Class Method):
这些方法使用 @classmethod 装饰器进行修饰，可以通过类名或实例来调用。
类方法的第一个参数通常被命名为 cls，它指代的是类本身。
类方法可以访问和修改类的属性。
静态方法(Static Method):
这些方法使用 @staticmethod 装饰器进行修饰，可以通过类名或实例来调用。
静态方法没有特殊的参数，它们与类和实例无关，通常用于执行与类和实例无关的功能。
因此，通过类名调用普通方法时，实际上是在类的命名空间中直接调用该方法，而不需要创建实例。这样的调用方式通常用于执行与类和实例无关的功能，例如工具函数或类级别的操作。
总结起来，通过类名调用普通方法和类方法的区别在于：
通过类名调用普通方法时，不会创建实例，可以执行与类和实例无关的功能。
通过类名调用类方法时，不会创建实例，但可以执行与类相关的操作，并可以访问和修改类的属性。
通过实例调用普通方法和类方法时，会创建实例，并可以访问和修改实例的属性。
class Itclaas:
def name_func():
print (‘hello’)
Itclaas.name_func()
那为什么这个可以, 普通方法只能通过实例调用吧！
这个例子可以成功调用name_func()是因为name_func()没有定义任何参数，因此不需要传入实例作为参数。
在这种情况下，即使通过类名来调用普通方法，也不会导致参数不匹配的错误。
然而，需要注意的是，虽然这个例子可以成功运行，但这并不是一种常见的用法。
通常情况下，普通方法的第一个参数应该是实例本身，以便在方法内部可以访问和操作实例的属性。
因此，建议在实际开发中，按照约定的方式使用普通方法和类方法，以提高代码的可读性和可维护性。
===================================================
模块加载步骤：
先在 /usr/bin/文件下各种驱动,如fanutil、psuutil等
然后寻找/usr/lib/python2.7/dist-packages/对应的文件目录，进去查看是否拥有
init.py，若有，则调用该目录下的main.py作为参数传入到/usr/bin文件中
#！/usr/bin/env python
"""
main.py
Command-line utility for interacting with fan in SONIC
"""
'''
译文：在SONIC中与风扇交互的命令行实用程序
'''
=================================================
@staticmethod 是一个装饰器，用于定义静态方法。静态方法是属于类而不是实例的方法，因此它们可以直接通过类名调用，而不需要创建类的实例
静态方法与普通方法和类方法相比具有以下特点：
静态方法不需要访问实例的属性或方法，因此不需要传递 self 或 cls 参数。
静态方法不能访问类的实例属性，也不能访问类的其他方法，只能访问类的静态属性和其他静态方法。
静态方法可以通过类名直接调用，也可以通过实例调用
@classmethod 是一个装饰器，用于定义类方法。类方法是属于类而不是实例的方法，因此它们可以直接通过类名调用，而不需要创建类的实例
类方法与普通方法和静态方法相比具有以下特点：
类方法可以访问类的属性和方法，但不能访问实例的属性和方法。
类方法的第一个参数是类本身，通常被命名为 cls。通过该参数，可以在类方法中访问类的属性和调用类的方法。
类方法可以通过类名直接调用，也可以通过实例调用
在Python中，类方法、静态方法和普通方法是三种不同类型的方法，它们之间有以下区别：
-
类方法（@classmethod）：
- 类方法是属于类的方法，而不是实例的方法。
- 类方法的第一个参数是类本身，通常被命名为
cls。 - 类方法可以访问类的属性和调用类的方法。
- 类方法可以通过类名直接调用，也可以通过实例调用。
- 类方法通常用于对类属性进行操作或提供类级别的功能。
-
静态方法（@staticmethod）：
- 静态方法是属于类的方法，而不是实例的方法。
- 静态方法不需要访问实例的属性或方法，因此不需要传递
self或cls参数。 - 静态方法不能访问类的实例属性，也不能访问类的其他方法，只能访问类的静态属性和其他静态方法。
- 静态方法可以通过类名直接调用，也可以通过实例调用。
- 静态方法通常用于提供与类相关的功能，但不需要访问实例属性或方法。
-
普通方法：
- 普通方法是属于实例的方法，只能通过实例调用。
- 普通方法的第一个参数是实例本身，通常被命名为
self。 - 普通方法可以访问实例的属性和调用实例的方法。
- 普通方法通常用于操作和访问实例的属性，以及提供实例级别的功能。
总结：
- 类方法适用于对类属性进行操作或提供类级别的功能。
- 静态方法适用于提供与类相关的功能，但不需要访问实例属性或方法。
- 普通方法适用于操作和访问实例的属性，以及提供实例级别的功能。
=================================================
【python相关函数】
str.strip() //去除字符串两边的空格
str.startswitch(“xxx”) //判断字符串是否以指定字符或子字符串开头
str.startswitch(“xxx”, start, end) //start:索引头 end:索引尾
str[0:6].startswitch(“xxx”) //只索引 0~6
split(“xxx”) //通过指定分隔符对字符串分割，返回分割后的字符串list
split(“xxx”,count) //"xxx"是用于分割字符串的分隔符，count是可选的参数，用于指定最大拆分次数
os.path.split() //按照路径将文件名和路径分隔开
raise //主动触发异常，以便在代码中进行错误处理或异常处理
[int(i) for i in list] //列表推导式(表达式和迭代器)
表达式：int(i) 将迭代器的每个元素i都转换为整数类型
迭代器：for i int list 对列表list中的每个元素进行迭代，并将当前元素赋值给变量i
status = ‘,’.json(func()) //其中函数func()返回一个可迭代对象(如列表、元组)
json() //将可迭代对象中的元素连接成一个字符串，语法是
separator.join(iterable)，其中separator 是指定的分隔符，iterable 是要连接的可迭代对象
例如，假设 func() 返回的是一个列表 [‘a’, ‘b’, ‘c’]；
那么 ‘,’.join(func()) 的结果将是字符串 ‘a,b,c’，并将其赋值给变量 status
int(v, 16) //将一个十六进制字符串转换为整数(转换的值, 基数|进制)
struct.pack(‘格式字符串’, ‘转换的数据’) //将数据按照指定的格式转换为二进制字符串 [8s:长度为8的字符串 | B:无符号字节类型(8位) | >H：大端字节序的无符号短整数格式指令(16位)]
value.encode() //将字符串编码为字节序列
在Python中，字符串是以Unicode字符表示的，而字节序列是以二进制数据表示的。encode()方法可以将字符串转换为指定编码的字节序列
self.data.append() //Python列表(一种可变的有序数据类型，可以存储多个元素)方法，用于向列表末尾添加元素
os.path.join(path1, path2) //根据当前操作系统的规则，os.path.join()函数会自动选择适当的路径分隔符，然后返回一个有效的路径
pattern.match(value) //检查给定的字符串value是否与模式匹配
return -1, 0, 0 //可以输出错误信息并返回相应的错误码和值,即python中可以返回多个值
re //Python标准库中的一个模块，用于处理正则表达式
compile() //re模块中的一个函数，用于将正则表达式模式编译为一个可重复使用的正则表达式对象
readlines() //文件对象的一个方法，用于读取文件的所有行，并将其以列表的形式返回
list() //将可迭代对象（如字符串、元组、字典等）转换为列表
with open(‘example.txt’, ‘r’) as file:
# 在这里进行文件操作
# 文件会在代码块结束后自动关闭
add_option() //是argparse模块中的一个方法，用于向解析器添加命令行选项
optparse.OptionParser() //解析命令行选项和参数
list() //将一个可迭代对象（如字符串、元组或其他可迭代的对象）转换为一个列表
range() //生成一个整数序列,e.g. range(5)会生成0，1，2，3，4
range(start, end) //生成一个整数序列,e.g. range(0,2)会生成0，1
lower() //将字符串中的所有字符转换为小写字母，并返回一个新的字符串
upper() //将字符串中的所有字符转换为大写字母，并返回一个新的字符串
getattr(要获取属性值的对象, 要获取的属性名称)
//用于获取对象的属性值。它接受两个参数：对象和属性名称，并返回该属性的值
dir(signal) //返回一个包含指定对象(signal)所有属性和方法名称的列表。在这里，它返回了 signal 对象的所有属性和方法的名称列表
startswith(‘xxx’) //字符串方法，用于检查字符串是否以指定的前缀开头。在这里，它用于检查是否以 ‘xxx’ 开头
e.g.
for i in dir(signal) if i.startswith(‘TAR’) and ‘’ not in n
遍历 signal 对象的所有属性和方法名称，筛选出以 ‘TAR’ 开头且不包含 '’ 的属性名称
isinstance() //用于检查一个对象是否属于指定的类或类型
enumerate() //将一个可迭代对象组合为一个索引序列和一个元素序列，常用于在循环中获取元素的索引和值
e.g.: enumerate(iterable, start=0)
iterable是一个可迭代对象，可以是列表、元组、字符串等。start是可选参数，表示索引的起始值，默认为0
在python中，冒号（:）用于切片操作。在给定的列表、字符串或其他可迭代对象中，可以使用切片操作来选择一部分元素
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[2:]) # 输出：[3, 4, 5]
ord() //返回了相应字符的ASCII码值
time() //返回当前时间的时间戳，即从1970年1月1日午夜（格林威治标准时间）到当前时间的秒数
input() //用于从用户获取输入
one_dict = {}
one_dict.update({two_dict:{}})
这两行代码是一个字典的更新操作，用于向字典中添加一个新的键值对。
具体来说，update()方法是字典对象的一个内置方法，用于将一个字典的键值对添加到另一个字典中。
它接受一个字典作为参数，将该字典中的键值对添加到调用该方法的字典中。
在这个例子中，update({two_dict:{}})的意思是将一个空字典作为值，以键名two_dict作为键，添加到当前字典中。如果当前字典中已经存在dev键，则会更新其对应的值为一个空字典
python的线程
threading.Event() //用于创建一个Event对象。Event是threading模块中的一个类，用于线程之间的同步，例如等待和触发事件
e.g.
import threading
#创建Event对象
event = threading.Event()
#线程函数
def thread_func():
print(“Thread is waiting for event to be set”)
event.wait()
print(“Event is set. Thread is continuing”)
#创建线程
thread = threading.Thread(target=thread_func)
#启动线程
thread.start()
#触发事件
event.set()
#等待线程结束
thread.join()
※※※self是一个特殊的参数，用于表示对象本身。当我们在类的方法中使用self时，它指的是调用该方法的实例对象
// //是Python中的整数除法运算符，它会将除法的结果向下取整为最接近的整数，
e.g.
5 // 2 == 2
-5 // 2 == -3
sed ‘s/onie_machine=//’
是一个用于在命令行中使用sed（流编辑器）的命令。
作用是将输入中的每一行中的 onie_machine= 替换为空字符串。
在这个命令中，s/ 表示替换操作的开始，onie_machine= 是要被替换的模式，// 表示替换为空字符串。
这个命令可以用于在文本文件或者输出流中删除特定的字符串
r"^\s*([0-9a-fA-F]{2,2}:){5,5}[0-9a-fA-F]{2,2}"
r是一个前缀，表示后面的字符串是一个原始字符串;
在原始字符串中，反斜杠字符\不会被解释为转义字符，而是作为普通字符处理。
在正则表达式中，使用原始字符串可以避免对特殊字符进行额外的转义。
"^\s*"是一个正则表达式模式，用于匹配以零个或多个空白字符开头的字符串。
其中，^表示匹配字符串的开头，\s表示匹配任意空白字符（包括空格、制表符、换行符等），*表示匹配前面的元素零次或多次。
[0-9a-fA-F]{2,2}:是一个正则表达式模式，用于匹配两位十六进制数后跟一个冒号的字符串。
其中，[0-9a-fA-F]表示匹配一个十六进制字符（0-9或a-f或A-F），{2,2}表示匹配前面的元素恰好两次，即两位十六进制数。
综合起来，re.compile(r"^\s*([0-9a-fA-F]{2,2}:){5,5}[0-9a-fA-F]{2,2}")编译了一个正则表达式模式，
用于匹配符合MAC地址格式的字符串。
这个模式首先匹配以零个或多个空白字符开头的字符串，然后匹配五组由冒号分隔的两位十六进制数，最后匹配一个两位十六进制数。
在正则表达式中，的位置非常重要，它只能匹配字符串的开头位置。如果将放在其他位置，它就会失去特殊的含义，变成普通字符的匹配
ERR_UNKNOWN = 1
exit_code = ERR_UNKNOWN
控制守护进程被设计为永远不会退出，它必须在退出时总是返回非零退出代码，以便监督系统将自动重启它。
def try_get(callback, default=‘N/A’):
try:
ret = callback()
if ret is None:
ret = default
except NotImplementedError:
ret = default
return ret
自定义装饰器的步骤如下：
1.创建一个函数，作为装饰器的主体。
2.在装饰器函数内部定义一个嵌套函数，用于接收原函数作为参数，并在其周围添加额外的功能或逻辑。
3.在装饰器函数的末尾返回嵌套函数。
4.将装饰器应用到需要装饰的函数上，使用@符号将装饰器函数放在原函数的前面。
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(“Before function call”)
result = func(*args, **kwargs)
print(“After function call”)
return result
return wrapper
@my_decorator
def my_function():
print(“Inside function”)
my_function()
from abc import ABCMeta, abstractmethod
abc是Python的内置模块，用于实现抽象基类（Abstract Base Classes）的功能
在Python中，抽象基类是一种特殊的类，不能直接实例化，而是用作其他类的基类
抽象基类定义了一组规范（接口），子类必须实现这些规范才能被认为是有效的
abc模块提供了ABCMeta元类和abstractmethod装饰器，用于定义抽象基类和抽象方法
ABCMeta是一个元类，用于创建抽象基类
abstractmethod是一个装饰器，用于标记抽象方法
async：async 是一个关键字，用于定义一个协程函数。
协程函数是一种特殊的函数，可以在其中使用 await 关键字来暂停执行，并等待其他协程或异步操作完成。
Python 3.5 及更高版本引入了 async 和 await 关键字，用于定义和使用协程。
finally：finally 是一个关键字，用于定义一个 try 语句块的最后一个代码块。
不论是否发生异常，finally 代码块中的代码都会被执行。
finally 用于执行一些清理操作，例如关闭文件或释放资源。
nonlocal：nonlocal 是一个关键字，用于在嵌套函数中引用外部函数的局部变量。
在嵌套函数中，如果要修改外部函数的局部变量，可以使用 nonlocal 关键字。
nonlocal 常用于闭包函数中。
yield：yield 是一个关键字，用于定义一个生成器函数。
生成器函数是一种特殊的函数，可以使用 yield 关键字来暂停执行，并返回一个值给调用者。
每次调用生成器函数时，都会从上次暂停的位置继续执行。
通过迭代生成器函数，可以逐个获取生成器函数返回的值，而不是一次性返回所有值
静态方法是属于类的方法，而不属于类的实例。它们不会接收隐式的第一个参数（通常是self），
因此在静态方法中不能访问实例变量或调用实例方法，可以用类名直接调用静态方法MyClass.my_static_method()
dmidecode -t 11是一个命令，用于显示系统中的内存模块信息
-t 11是dmidecode命令的一个选项，表示只显示类型为11的DMI信息，即内存模块信息
python自带的内置装饰器
@abstractmethod：标记抽象方法
@staticmethod：定义静态方法
【python脚本解释器】
根据您提供的输出，脚本文件/usr/local/bin/111具有可执行权限，并且文件所有者是root用户。
在这种情况下，如果您尝试执行脚本/usr/local/bin/111，但是遇到了from: command not found和import: command not found的错误提示，这可能是因为脚本文件的Shebang（解释器指令）不正确。
请确保脚本文件/usr/local/bin/111的第一行包含正确的Shebang，例如：
#!/usr/bin/env python
或
#!/usr/bin/python3
这将指定使用Python解释器来执行脚本文件。
如果问题仍然存在，请提供脚本文件的完整代码，以便我可以更好地帮助您解决问题。
【shell脚本解释器】
Shell脚本也可以使用Shebang行来指定脚本的解释器。Shebang行是以#!开头的一行注释，用于告诉操作系统应该使用哪个Shell解释器来执行脚本。
例如，如果您希望使用Bash解释器来执行Shell脚本，可以在脚本的第一行添加以下Shebang行：
#!/bin/bash
这告诉操作系统使用/bin/bash路径下的Bash解释器来执行脚本。
其他常见的Shell解释器包括/bin/sh（默认Shell解释器）和/bin/zsh（Zsh解释器）。您可以根据需要选择适当的解释器。
Shebang行必须位于脚本的第一行，并且以#!开头，后面紧跟着解释器的路径。Shebang行的作用是在执行脚本时自动调用正确的解释器，而无需手动指定解释器。
请注意，Shebang行只对可执行脚本文件有效。对于以.sh为扩展名的Shell脚本文件，您还需要为文件添加可执行权限（例如使用chmod +x script.sh命令）才能直接执行脚本。
【模块…】
<<…argparse模块…>>
argparse模块是命令行选项、参数和子命令解析器, 可以让人轻松编写用户友好的命令行接口
适用于代码需要频繁地修改参数的情况
parser = argparse.ArgumentParser(description=‘命令行描述’)
在顶层的解析器下，先定义一个subparsers，它是一个子命令解析的对象，用来产生子命令解析器
（注意，每个解析器，只能有一个subparsers)
subparsers = parser.add_subparsers()
在subparsers下，分别定义所需要的子解析器(一个subparsers下可以有多个parser)，
子解析器间是互斥的关系，一个时刻只能匹配一个
port_status_parser = subparsers.add_parser(‘port_status’, help=‘test poee port_status firstport endport firstvoltage endvoltage firstelec endelec’)
添加参数
port_status_parser.add_argument(‘firstport’, type=int)
set_defaults() 方法可用于指定命令行参数的默认值
port_status_parser.set_defaults(func=port_status)
属性给与args实例:
把parser中设置的所有"add_argument"给返回到args子类实例当中，
那么parser中增加的属性内容都会在args实例中，使用即可
args = parser.parse_args()
parser.parse_args()
subprocess.run函数是用于执行外部命令并等待命令结束的函数
它会返回一个CompletedProcess类型的对象，表示执行完毕的进程。
这个对象包含了执行结果的相关信息，比如返回码、标准输出和标准错误输出等。
CompletedProcess类型对象包含以下属性：
- args：执行的命令，以列表形式存储
- returncode：命令的返回码，通常用于判断命令是否执行成功
- stdout：标准输出的内容，以字节串形式存储
- stderr：标准错误输出的内容，以字节串形式存储
subprocess.run函数与subprocess.Popen函数的区别:
1)
subprocess.run是一个高级接口，它会等待命令执行完毕并返回结果
subprocess.Popen是一个低级接口，它创建了一个新的进程并返回一个Popen对象，需要通过Popen对象的方法来获取命令的输出和状态。
output, _ = ret.communicate()
这行代码的意思是使用communicate()方法获取ret对象（即subprocess.run返回的CompletedProcess对象）的标准输出，
并将结果赋值给output变量。在这个例子中，使用下划线`_表示忽略标准错误输出
communicate()方法是用于和子进程进行交互的方法。当调用communicate()方法时，它会向子进程的标准输入发送数据（如果有的话），然后等待子进程执行完毕并获取标准输出和标准错误输出。
最后返回一个元组，包含标准输出和标准错误输出的字节串。