python学习杂记1

Task1

1.enumerate()函数
enumerate(sequence, [start=0])
sequence：一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。
start：下标起始位置。
返回 enumerate(枚举) 对象

for i, language in enumerate(languages, 2):
    print(i, 'I love', language)
print('Done!')
# 2 I love Python
# 3 I love R
# 4 I love Matlab
# 5 I love C++
# Done!

2.pass 语句

pass 语句的意思是“不做任何事”，如果你在需要有语句的地方不写任何语句，那么解释器会提示出错，而 pass 语句就是用来解决这些问题的。

Task2

1.列表list()

x = [0] * 5
print(x, type(x))
# [0, 0, 0, 0, 0] 

x = [a] * 4操作中，只是创建4个指向list的引用，所以一旦a改变，x中4个a也会随之改变。

1.1 list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象，只接受一个参数，参数可以是任何数据类型，被追加的元素在 list 中保持着原结构类型。
1.2list.extend(seq) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）。
1.3list.insert(index, obj) 在编号 index 位置插入 obj。
1.4list.remove(obj) 移除列表中某个值的第一个匹配项。
1.5list.pop([index=-1]) 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值。
1.6如果知道要删除的元素在列表中的位置，可使用del语句。

x = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday']
del x[0:2]
print(x)  # ['Wednesday', 'Thursday', 'Friday']

1.7切片start : stop : step
week[1:4:2]

1.8浅拷贝与深拷贝

list1 = [123, 456, 789, 213]
list2 = list1#深拷贝
list3 = list1[:]

1.9列表的常用操作符

• 等号操作符：==
• 连接操作符 +
• 重复操作符 *
• 成员关系操作符 in、not in
• 「等号 ==」，只有成员、成员位置都相同时才返回True。
• 列表拼接有两种方式，用「加号 +」和「乘号 *」，前者首尾拼接，后者复制拼接。

list1 = [123, 456]
list2 = [456, 123]
list3 = [123, 456]

print(list1 == list2)  # False
print(list1 == list3)  # True

list4 = list1 + list2  # extend()
print(list4)  # [123, 456, 456, 123]

list5 = list3 * 3
print(list5)  # [123, 456, 123, 456, 123, 456]

list3 *= 3
print(list3)  # [123, 456, 123, 456, 123, 456]

print(123 in list3)  # True
print(456 not in list3)  # False

前面三种方法（append, extend, insert）可对列表增加元素，它们没有返回值，是直接修改了原数据对象。 而将两个list相加，需要创建新的 list 对象，从而需要消耗额外的内存，特别是当 list 较大时，尽量不要使用 “+” 来添加list。

1.10list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数

1.11list.index(x[, start[, end]]) 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置

list1 = [123, 456] * 5
print(list1.index(123))  # 0
print(list1.index(123, 1))  # 2
print(list1.index(123, 3, 7))  # 4

1.12list.reverse() 反向列表中元素

x = [123, 456, 789]
x.reverse()
print(x)  # [789, 456, 123]

1.13list.sort(key=None, reverse=False) 对原列表进行排序。

• key – 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
• reverse – 排序规则，reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认）。
• 该方法没有返回值，但是会对列表的对象进行排序。

x = [123, 456, 789, 213]
x.sort()
print(x)
# [123, 213, 456, 789]

x.sort(reverse=True)
print(x)
# [789, 456, 213, 123]


# 获取列表的第二个元素
def takeSecond(elem):
    return elem[1]


x = [(2, 2), (3, 4), (4, 1), (1, 3)]
x.sort(key=takeSecond)
print(x)
# [(4, 1), (2, 2), (1, 3), (3, 4)]

x.sort(key=lambda a: a[0])
print(x)
# [(1, 3), (2, 2), (3, 4), (4, 1)]

2.元组

• Python 的元组与列表类似，不同之处在于tuple被创建后就不能对其进行修改，类似字符串。
• 元组使用小括号，列表使用方括号。
• 元组与列表类似，也用整数来对它进行索引 (indexing) 和切片 (slicing)。
• 元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号，否则括号会被当作运算符使用。

x = (1)
print(type(x))  # 
x = 2, 3, 4, 5
print(type(x))  # 
x = []
print(type(x))  # 
x = ()
print(type(x))  # 
x = (1,)
print(type(x))  # 

2.1更新和删除一个元组

week = ('Monday', 'Tuesday', 'Thursday', 'Friday')
week = week[:2] + ('Wednesday',)+ week[2:]
print(week)  # ('Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday')

2.2元组大小和内容都不可更改，因此只有 count 和 index 两种方法。

t = (1, 10.31, 'python')
print(t.count('python'))  # 1
print(t.index(10.31))  # 1

2.3解压元组
按照元组里的元组结构来定义变量,有几个元素左边括号定义几个变量

t = (1, 10.31, 'python')
(a, b, c) = t
print(a, b, c)
# 1 10.31 python
t = (1, 10.31, ('OK', 'python'))
(a, b, (c, d)) = t
print(a, b, c, d)
# 1 10.31 OK python

如果你只想要元组其中几个元素，用通配符「*」，英文叫 wildcard，在计算机语言中代表一个或多个元素。下例就是把多个元素丢给了 rest 变量。

t = 1, 2, 3, 4, 5
a, b, *rest, c = t
print(a, b, c)  # 1 2 5
print(rest)  # [3, 4]

如果你根本不在乎 rest 变量，那么就用通配符「*」加上下划线「_」。

t = 1, 2, 3, 4, 5
a, b, *_ = t
print(a, b)  # 1 2

3.字符串
Python 中字符串被定义为引号之间的字符集合, Python 支持使用成对的 单引号 或 双引号。

• Python 的常用转义字符

转义字符	描述
\\	反斜杠符号
\'	单引号
\"	双引号
\n	换行
\t	横向制表符(TAB)
\r	回车

print('let\'s go')  # let's go
print("let's go")  # let's go
print('C:\\now')  # C:\now
print("C:\\Program Files\\Intel\\Wifi\\Help")
# C:\Program Files\Intel\Wifi\Help

原始字符串只需要在字符串前边加一个英文字母 r 即可

print(r'C:\Program Files\Intel\Wifi\Help')  
# C:\Program Files\Intel\Wifi\Help

三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。

para_str = """这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( \t )。
也可以使用换行符 [ \n ]。
"""
print(para_str)
# 这是一个多行字符串的实例
# 多行字符串可以使用制表符
# TAB (    )。
# 也可以使用换行符 [
#  ]。

para_str = '''这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( \t )。
也可以使用换行符 [ \n ]。
'''
print(para_str)
# 这是一个多行字符串的实例
# 多行字符串可以使用制表符
# TAB ( 	 )。
# 也可以使用换行符 [ 
#  ]。

3.1字符串的切片与拼接

• 类似于元组具有不可修改性
• 从 0 开始 (和 Java 一样)
• 切片通常写成 start:end 这种形式，包括「start 索引」对应的元素，不包括「end索引」对应的元素。
• 索引值可正可负，正索引从 0 开始，从左往右；负索引从 -1 开始，从右往左。使用负数索引时，会从最后一个元素开始计数。最后一个元素的位置编号是 -1。

3.2str2.capitalize() 将字符串的第一个字符转换为大写。
str2.lower() 转换字符串中所有大写字符为小写。
str2.upper() 转换字符串中的小写字母为大写。
str2.swapcase() 将字符串中大写转换为小写，小写转换为大写。
str2.count(str, beg= 0,end=len(string)) 返回str在 string 里面出现的次数，如果beg或者end指定则返回指定范围内str出现的次数。
endswith(suffix, beg=0, end=len(string)) 检查字符串是否以指定子字符串 suffix 结束，如果是，返回 True，否则返回 False。如果 beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查。
startswith(substr, beg=0,end=len(string)) 检查字符串是否以指定子字符串 substr 开头，如果是，返回 True，否则返回 False。如果 beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查。

• find(str, beg=0, end=len(string)) 检测 str 是否包含在字符串中，如果指定范围 beg 和 end，则检查是否包含在指定范围内，如果包含，返回开始的索引值，否则返回 -1。
  rfind(str, beg=0,end=len(string)) 类似于 find() 函数，不过是从右边开始查找。

• isnumeric() 如果字符串中只包含数字字符，则返回 True，否则返回 False。

• ljust(width[, fillchar])返回一个原字符串左对齐，并使用fillchar（默认空格）填充至长度width的新字符串。

• rjust(width[, fillchar])返回一个原字符串右对齐，并使用fillchar（默认空格）填充至长度width的新字符串。

• lstrip([chars]) 截掉字符串左边的空格或指定字符。

• rstrip([chars]) 删除字符串末尾的空格或指定字符。

• strip([chars]) 在字符串上执行lstrip()和rstrip()。

str5 = ' I Love LsgoGroup '
print(str5.lstrip())  # 'I Love LsgoGroup '
print(str5.lstrip().strip('I'))  # ' Love LsgoGroup '
print(str5.rstrip())  # ' I Love LsgoGroup'
print(str5.strip())  # 'I Love LsgoGroup'
print(str5.strip().strip('p'))  # 'I Love LsgoGrou'

• partition(sub) 找到子字符串sub，把字符串分为一个三元组(pre_sub,sub,fol_sub)，如果字符串中不包含sub则返回('原字符串','','')。

• rpartition(sub)类似于partition()方法，不过是从右边开始查找。

• replace(old, new [, max]) 把 将字符串中的old替换成new，如果max指定，则替换不超过max次。

• split(str="", num) 不带参数默认是以空格为分隔符切片字符串，如果num参数有设置，则仅分隔num个子字符串，返回切片后的子字符串拼接的列表。

str5 = ' I Love LsgoGroup '
print(str5.strip().split())  # ['I', 'Love', 'LsgoGroup']
print(str5.strip().split('o'))  # ['I L', 've Lsg', 'Gr', 'up']

u = "www.baidu.com.cn"
# 使用默认分隔符
print(u.split())  # ['www.baidu.com.cn']

# 以"."为分隔符
print((u.split('.')))  # ['www', 'baidu', 'com', 'cn']

# 分割0次
print((u.split(".", 0)))  # ['www.baidu.com.cn']

# 分割一次
print((u.split(".", 1)))  # ['www', 'baidu.com.cn']

# 分割两次
print(u.split(".", 2))  # ['www', 'baidu', 'com.cn']

# 分割两次，并取序列为1的项
print((u.split(".", 2)[1]))  # baidu

# 分割两次，并把分割后的三个部分保存到三个变量
u1, u2, u3 = u.split(".", 2)
print(u1)  # www
print(u2)  # baidu
print(u3)  # com.cn

string = "hello boy<[www.baidu.com]>byebye"
print(string.split('[')[1].split(']')[0])  # www.baidu.com
print(string.split('[')[1].split(']')[0].split('.'))  # ['www', 'baidu', 'com']

• splitlines([keepends]) 按照行(’\r’, ‘\r\n’, \n’)分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果参数keepends为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符。

• maketrans(intab, outtab) 创建字符映射的转换表，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。

• translate(table, deletechars="") 根据参数table给出的表，转换字符串的字符，要过滤掉的字符放到deletechars参数中。

str7 = 'this is string example....wow!!!'
intab = 'aeiou'
outtab = '12345'
trantab = str7.maketrans(intab, outtab)
print(trantab)  # {97: 49, 111: 52, 117: 53, 101: 50, 105: 51}
print(str7.translate(trantab))  # th3s 3s str3ng 2x1mpl2....w4w!!!

3.3字符串格式化

• format 格式化函数

str8 = "{0} Love {1}".format('I', 'Lsgogroup')  # 位置参数
print(str8)  # I Love Lsgogroup

str8 = "{a} Love {b}".format(a='I', b='Lsgogroup')  # 关键字参数
print(str8)  # I Love Lsgogroup

str8 = "{0} Love {b}".format('I', b='Lsgogroup')  # 位置参数要在关键字参数之前
print(str8)  # I Love Lsgogroup

str8 = '{0:.2f}{1}'.format(27.658, 'GB')  # 保留小数点后两位
print(str8)  # 27.66GB

• Python 字符串格式化符号

符 号	描述
%c	格式化字符及其ASCII码
%s	格式化字符串，用str()方法处理对象
%r	格式化字符串，用rper()方法处理对象
%d	格式化整数
%o	格式化无符号八进制数
%x	格式化无符号十六进制数
%X	格式化无符号十六进制数（大写）
%f	格式化浮点数字，可指定小数点后的精度
%e	用科学计数法格式化浮点数
%E	作用同%e，用科学计数法格式化浮点数
%g	根据值的大小决定使用%f或%e
%G	作用同%g，根据值的大小决定使用%f或%E

print('%c' % 97)  # a
print('%c %c %c' % (97, 98, 99))  # a b c
print('%d + %d = %d' % (4, 5, 9))  # 4 + 5 = 9
print("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10))  # 我叫 小明 今年 10 岁!
print('%o' % 10)  # 12
print('%x' % 10)  # a
print('%X' % 10)  # A
print('%f' % 27.658)  # 27.658000
print('%e' % 27.658)  # 2.765800e+01
print('%E' % 27.658)  # 2.765800E+01
print('%g' % 27.658)  # 27.658
text = "I am %d years old." % 22
print("I said: %s." % text)  # I said: I am 22 years old..
print("I said: %r." % text)  # I said: 'I am 22 years old.'

• 格式化操作符辅助指令

符号	功能
m.n	m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数（如果可用的话）
-	用作左对齐
+	在正数前面显示加号( + )
#	在八进制数前面显示零(‘0’)，在十六进制前面显示’0x’或者’0X’(取决于用的是’x’还是’X’)
0	显示的数字前面填充’0’而不是默认的空格

print('%5.1f' % 27.658)  # ' 27.7'
print('%.2e' % 27.658)  # 2.77e+01
print('%10d' % 10)  # '        10'
print('%-10d' % 10)  # '10        '
print('%+d' % 10)  # +10
print('%#o' % 10)  # 0o12
print('%#x' % 108)  # 0x6c
print('%010d' % 5)  # 0000000005

4.字典

• dict() 创建一个空的字典。
• dict(mapping) new dictionary initialized from a mapping object’s (key, value) pairs

dic1 = dict([('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)])
print(dic1)  # {'cherry': 4098, 'apple': 4139, 'peach': 4127}

dic2 = dict((('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)))
print(dic2)  # {'peach': 4127, 'cherry': 4098, 'apple': 4139}

• dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)
  这种情况下，键只能为字符串类型，并且创建的时候字符串不能加引号，加上就会直接报语法错误。

seq = ('name', 'age', 'sex')
dic1 = dict.fromkeys(seq)
print(dic1)
# {'name': None, 'age': None, 'sex': None}

dic2 = dict.fromkeys(seq, 10)
print(dic2)
# {'name': 10, 'age': 10, 'sex': 10}

dic3 = dict.fromkeys(seq, ('小马', '8', '男'))
print(dic3)
# {'name': ('小马', '8', '男'), 'age': ('小马', '8', '男'), 'sex': ('小马', '8', '男')}

• dict.keys()返回一个可迭代对象，可以使用 list() 来转换为列表，列表为字典中的所有键。
• dict.values()返回一个迭代器，可以使用 list() 来转换为列表，列表为字典中的所有值。
• dict.items()以列表返回可遍历的 (键, 值) 元组数组。

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
print(dic.items())
# dict_items([('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7)])

print(tuple(dic.items()))
# (('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7))

print(list(dic.items()))
# [('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7)]

• dict.get(key, default=None) 返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值
• key in dict in 操作符用于判断键是否存在于字典中，如果键在字典 dict 里返回true，否则返回false。而not in操作符刚好相反，如果键在字典 dict 里返回false，否则返回true。
• dict.pop(key[,default])删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key 值必须给出。若key不存在，则返回 default 值。
• del dict[key] 删除字典给定键 key 所对应的值。
• dict.popitem()随机返回并删除字典中的一对键和值，如果字典已经为空，却调用了此方法，就报出KeyError异常。
• dict.clear()用于删除字典内所有元素。
• dict.copy()返回一个字典的浅复制。
  直接赋值和 copy 的区别：

dic1 = {'user': 'lsgogroup', 'num': [1, 2, 3]}

# 引用对象
dic2 = dic1  
# 浅拷贝父对象（一级目录），子对象（二级目录）不拷贝，还是引用
dic3 = dic1.copy()  

print(id(dic1))  # 148635574728
print(id(dic2))  # 148635574728
print(id(dic3))  # 148635574344

# 修改 data 数据
dic1['user'] = 'root'
dic1['num'].remove(1)

# 输出结果
print(dic1)  # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic2)  # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic3)  # {'user': 'runoob', 'num': [2, 3]}

• dict.update(dict2)把字典参数 dict2 的 key:value对 更新到字典 dict 里。

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
dic2 = {'Sex': 'female', 'Age': 8}
dic.update(dic2)
print(dic)  
# {'Sex': 'female', 'Age': 8, 'Name': 'Lsgogroup'}

5.集合
set与dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

basket = set()
basket.add('apple')
basket.add('banana')
print(basket)  # {'banana', 'apple'}

• 直接把一堆元素用花括号括起来{元素1, 元素2, ..., 元素n}。
• 重复元素在set中会被自动被过滤。
• 使用set(value)工厂函数，把列表或元组转换成集合。

a = set('abracadabra')
print(a)  
# {'r', 'b', 'd', 'c', 'a'}

b = set(("Google", "Lsgogroup", "Taobao", "Taobao"))
print(b)  
# {'Taobao', 'Lsgogroup', 'Google'}

c = set(["Google", "Lsgogroup", "Taobao", "Google"])
print(c)  
# {'Taobao', 'Lsgogroup', 'Google'}

• 可以使用len()內建函数得到集合的大小。可以使用for把集合中的数据一个个读取出来。

s = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
print(len(s))  # 3
s = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
for item in s:
    print(item)
    
# Baidu
# Google
# Taobao

• 可以通过in或not in判断一个元素是否在集合中已经存在
• set.add(elmnt)用于给集合添加元素，如果添加的元素在集合中已存在，则不执行任何操作。
• set.update(set)用于修改当前集合，可以添加新的元素或集合到当前集合中，如果添加的元素在集合中已存在，则该元素只会出现一次，重复的会忽略。
• set.remove(item) 用于移除集合中的指定元素。如果元素不存在，则会发生错误。
• set.discard(value) 用于移除指定的集合元素。remove() 方法在移除一个不存在的元素时会发生错误，而 discard() 方法不会。
• set.pop() 用于随机移除一个元素。

由于 set 是无序和无重复元素的集合，所以两个或多个 set 可以做数学意义上的集合操作。

• set.intersection(set1, set2) 返回两个集合的交集。
• set1 & set2 返回两个集合的交集。
• set.intersection_update(set1, set2) 交集，在原始的集合上移除不重叠的元素。
• set.union(set1, set2) 返回两个集合的并集。
• set1 | set2 返回两个集合的并集。
• set.difference(set) 返回集合的差集。
• set1 - set2 返回集合的差集。
• set.difference_update(set) 集合的差集，直接在原来的集合中移除元素，没有返回值。-
• set.symmetric_difference(set)返回集合的异或。
• set1 ^ set2 返回集合的异或。
• set.symmetric_difference_update(set)移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素，并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。
• set.issubset(set)判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。
• set1 <= set2 判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。
• set.issuperset(set)用于判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。
• set1 >= set2 判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。
• set.isdisjoint(set) 用于判断两个集合是不是不相交，如果是返回 True，否则返回 False。

6.5. 不可变集合

Python 提供了不能改变元素的集合的实现版本，即不能增加或删除元素，类型名叫frozenset。需要注意的是frozenset仍然可以进行集合操作，只是不能用带有update的方法。

• frozenset([iterable]) 返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。

序列通用操作：

• reversed(seq) 函数返回一个反转的迭代器。

• len(s) 返回对象（字符、列表、元组等）长度或元素个数

• max(sub)返回序列或者参数集合中的最大值

• min(sub)返回序列或参数集合中的最小值

• sum(iterable[, start=0]) 返回序列iterable与可选参数start的总和。

• sorted(iterable, key=None, reverse=False) 对所有可迭代的对象进行排序操作。
  - iterable – 可迭代对象。
  - key – 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
  - reverse – 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
  - 返回重新排序的列表。

• enumerate(sequence, [start=0])
  用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

• zip(iter1 [,iter2 [...]])

  • 用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。
  • 我们可以使用 list() 转换来输出列表。
  • 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。

task3

1.可变参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

• *args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组。
• 加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。

def printinfo(arg1, *args):
    print(arg1)
    for var in args:
        print(var)


printinfo(10)  # 10
printinfo(70, 60, 50)
# 70
# 60
# 50

2.关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, **kw):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

• **kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。

def printinfo(arg1, *args, **kwargs):
    print(arg1)
    print(args)
    print(kwargs)


printinfo(70, 60, 50)
# 70
# (60, 50)
# {}
printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2)
# 70
# (60, 50)
# {'a': 1, 'b': 2}

3.命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, *, nkw, **kw):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

• *, nkw - 命名关键字参数，用户想要输入的关键字参数，定义方式是在nkw 前面加个分隔符 *。
• 如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」
• 使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名。

def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs):
    print(arg1)
    print(nkw)
    print(kwargs)


printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2)
# 70
# 10
# {'a': 1, 'b': 2}

printinfo(70, 10, a=1, b=2)
# TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given

4.参数组合
在 Python 中定义函数，可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数，这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用，但是注意，参数定义的顺序必须是：

• 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
• 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

• *args 是可变参数，args 接收的是一个 tuple
• **kw 是关键字参数，kw 接收的是一个 dict

命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符 *，否则定义的是位置参数。

警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂。

• 当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

5.闭包

• 是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。

• 如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。

• 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为 闭包作用域。

• 闭包的返回值通常是函数。

def make_counter(init):
    counter = [init]

    def inc(): counter[0] += 1

    def dec(): counter[0] -= 1

    def get(): return counter[0]

    def reset(): counter[0] = init

    return inc, dec, get, reset


inc, dec, get, reset = make_counter(0)
inc()
inc()
inc()
print(get())  # 3
dec()
print(get())  # 2
reset()
print(get())  # 0

• 如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字。

def outer():
    num = 10

    def inner():
        nonlocal num  # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)

    inner()
    print(num)


outer()

# 100
# 100

6.递归
设置递归的层数，Python默认递归层数为 100

import sys

sys.setrecursionlimit(1000)

Lambda 表达式

匿名函数的定义

在 Python 里有两类函数：

• 第一类：用 def 关键词定义的正规函数
• 第二类：用 lambda 关键词定义的匿名函数

Python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数，而非def关键词，它没有函数名，其语法结构如下：

lambda argument_list: expression

• lambda - 定义匿名函数的关键词。
• argument_list - 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。
• :- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。
• expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。

注意：

• expression 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。
• 匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

def sqr(x):
    return x ** 2


print(sqr)
# 

y = [sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

lbd_sqr = lambda x: x ** 2
print(lbd_sqr)
#  at 0x000000BABB6AC1E0>

y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print(sumary(10, 20))  # 30

func = lambda *args: sum(args)
print(func(1, 2, 3, 4, 5))  # 15

• filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用list() 来转换。

odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]

• map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。

m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))  
# [1, 4, 9, 16, 25]

m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
print(list(m2))  
# [3, 7, 11, 15, 19]

类与对象

对象 = 属性 + 方法
对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。

class Turtle:  # Python中的类名约定以大写字母开头
    """关于类的一个简单例子"""
    # 属性
    color = 'green'
    weight = 10
    legs = 4
    shell = True
    mouth = '大嘴'

    # 方法
    def climb(self):
        print('我正在很努力的向前爬...')

    def run(self):
        print('我正在飞快的向前跑...')

    def bite(self):
        print('咬死你咬死你!!')

    def eat(self):
        print('有得吃，真满足...')

    def sleep(self):
        print('困了，睡了，晚安，zzz')


tt = Turtle()
print(tt)
# <__main__.Turtle object at 0x0000007C32D67F98>

print(type(tt))
# 

print(tt.__class__)
# 

print(tt.__class__.__name__)
# Turtle

tt.climb()
# 我正在很努力的向前爬...

tt.run()
# 我正在飞快的向前跑...

tt.bite()
# 咬死你咬死你!!

# Python类也是对象。它们是type的实例
print(type(Turtle))
# 

• 继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制

class MyList(list):
    pass


lst = MyList([1, 5, 2, 7, 8])
lst.append(9)
lst.sort()
print(lst)

# [1, 2, 5, 7, 8, 9]

• 多态：不同对象对同一方法响应不同的行动

class Animal:
    def run(self):
        raise AttributeError('子类必须实现这个方法')


class People(Animal):
    def run(self):
        print('人正在走')


class Pig(Animal):
    def run(self):
        print('pig is walking')


class Dog(Animal):
    def run(self):
        print('dog is running')


def func(animal):
    animal.run()


func(Pig())
# pig is walking

• Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。
• 类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身），按照惯例它的名称是self。在调用方法时，我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。

class Ball:
    def setName(self, name):
        self.name = name

    def kick(self):
        print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)


a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的，谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的，谁踢我...

• 类有一个名为__init__(self[, param1, param2…])的魔法方法，该方法在类实例化时会自动调用。

class Ball:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def kick(self):
        print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)


a = Ball("球A")
b = Ball("球B")
c = Ball("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的，谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的，谁踢我...

公有和私有

在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上“__”两个下划线，那么这个函数或变量就会为私有的了。

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0  # 公开变量

    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print(self.__secretCount)


counter = JustCounter()
counter.count()  # 1
counter.count()  # 2
print(counter.publicCount)  # 2

# Python的私有为伪私有
print(counter._JustCounter__secretCount)  # 2 
print(counter.__secretCount)  
# AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'

class Site:
    def __init__(self, name, url):
        self.name = name  # public
        self.__url = url  # private

    def who(self):
        print('name  : ', self.name)
        print('url : ', self.__url)

    def __foo(self):  # 私有方法
        print('这是私有方法')

    def foo(self):  # 公共方法
        print('这是公共方法')
        self.__foo()


x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
x.who()
# name  :  老马的程序人生
# url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP

x.foo()
# 这是公共方法
# 这是私有方法

x.__foo()
# AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'

继承

如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。

# 类定义
class people:
    # 定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    # 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0

    # 定义构造方法
    def __init__(self, n, a, w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w

    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))


# 单继承示例
class student(people):
    grade = ''

    def __init__(self, n, a, w, g):
        # 调用父类的构函
        people.__init__(self, n, a, w)
        self.grade = g

    # 覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))


s = student('小马的程序人生', 10, 60, 3)
s.speak()
# 小马的程序人生 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级

import random

class Fish:
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, 10)
        self.y = random.randint(0, 10)

    def move(self):
        self.x -= 1
        print("我的位置", self.x, self.y)


class GoldFish(Fish):  # 金鱼
    pass


class Carp(Fish):  # 鲤鱼
    pass


class Salmon(Fish):  # 三文鱼
    pass


class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True


g = GoldFish()
g.move()  # 我的位置 9 4
s = Shark()
s.eat() # 吃货的梦想就是天天有得吃！
s.move()  
# AttributeError: 'Shark' object has no attribute 'x'

解决该问题可用以下两种方式：

• 调用未绑定的父类方法Fish.__init__(self)

class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        Fish.__init__(self)
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True

• 使用super函数super().__init__()

class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True

Python 虽然支持多继承的形式，但我们一般不使用多继承，因为容易引起混乱。

• 实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。
• 类属性：类里面方法外面定义的变量称为类属性。类属性所属于类对象并且多个实例对象之间共享同一个类属性，说白了就是类属性所有的通过该类实例化的对象都能共享。

class A():
    a = 0  #类属性
    def __init__(self, xx):
        A.a = xx  #使用类属性可以通过 （类名.类属性）调用。

• 实例属性：实例属性和具体的某个实例对象有关系，并且一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的，说白了实例属性只能在自己的对象里面使用，其他的对象不能直接使用，因为self是谁调用，它的值就属于该对象。

# 创建类对象
class Test(object):
    class_attr = 100  # 类属性

    def __init__(self):
        self.sl_attr = 100  # 实例属性

    def func(self):
        print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr)  # 调用类属性
        print('self.类属性的值', self.class_attr)  # 相当于把类属性 变成实例属性
        print('self.实例属性的值', self.sl_attr)  # 调用实例属性


a = Test()
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

b = Test()
b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

Test.class_attr = 300
a.func()

# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 300
# self.实例属性的值 100

# 创建类对象
class Test(object):
    class_attr = 100  # 类属性

    def __init__(self):
        self.sl_attr = 100  # 实例属性

    def func(self):
        print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr)  # 调用类属性
        print('self.类属性的值', self.class_attr)  # 相当于把类属性 变成实例属性
        print('self.实例属性的值', self.sl_attr)  # 调用实例属性


a = Test()
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

b = Test()
b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

Test.class_attr = 300
a.func()

# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 300
# self.实例属性的值 100

Python 严格要求方法需要有实例才能被调用，这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。

Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__的字典中，我们可以直接访问__dict__，或利用 Python 的内置函数vars()获取.__ dict__。

• issubclass(class, classinfo) 方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。
• 一个类被认为是其自身的子类。
• classinfo可以是类对象的元组，只要class是其中任何一个候选类的子类，则返回True。
• isinstance(object, classinfo) 方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()。
• type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
• isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
• 如果第一个参数不是对象，则永远返回False。
• 如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组，会抛出一个TypeError异常。

a = 2
print(isinstance(a, int))  # True
print(isinstance(a, str))  # False
print(isinstance(a, (str, int, list)))  # True


class A:
    pass


class B(A):
    pass


print(isinstance(A(), A))  # True
print(type(A()) == A)  # True
print(isinstance(B(), A))  # True
print(type(B()) == A)  # False

• hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。
• getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。

class A(object):
    def set(self, a, b):
        x = a
        a = b
        b = x
        print(a, b)


a = A()
c = getattr(a, 'set')
c(a='1', b='2')  # 2 1

• setattr(object, name, value)对应函数 getattr()，用于设置属性值，该属性不一定是存在的。

class A(object):
    bar = 1


a = A()
print(getattr(a, 'bar'))  # 1
setattr(a, 'bar', 5)
print(a.bar)  # 5
setattr(a, "age", 28)
print(a.age)  # 28

• delattr(object, name)用于删除属性。

class Coordinate:
    x = 10
    y = -5
    z = 0


point1 = Coordinate()

print('x = ', point1.x)  # x =  10
print('y = ', point1.y)  # y =  -5
print('z = ', point1.z)  # z =  0

delattr(Coordinate, 'z')

print('--删除 z 属性后--')  # --删除 z 属性后--
print('x = ', point1.x)  # x =  10
print('y = ', point1.y)  # y =  -5

# 触发错误
print('z = ', point1.z)
# AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'

• __new__(cls[, ...]) 在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法，在调用__init__初始化前，先调用__new__。
  • __new__至少要有一个参数cls，代表要实例化的类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供，后面的参数直接传递给__init__。
  • __new__对当前类进行了实例化，并将实例返回，传给__init__的self。但是，执行了__new__，并不一定会进入__init__，只有__new__返回了，当前类cls的实例，当前类的__init__才会进入。

查看类

print(vars(CC))
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}

print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}

class A(object):
    def __init__(self, value):
        print("into A __init__")
        self.value = value

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into A __new__")
        print(cls)
        return object.__new__(cls)


class B(A):
    def __init__(self, value):
        print("into B __init__")
        self.value = value

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into B __new__")
        print(cls)
        return super().__new__(cls, *args, **kwargs)


b = B(10)

# 结果：
# into B __new__
# 
# into A __new__
# 
# into B __init__

class A(object):
    def __init__(self, value):
        print("into A __init__")
        self.value = value

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into A __new__")
        print(cls)
        return object.__new__(cls)


class B(A):
    def __init__(self, value):
        print("into B __init__")
        self.value = value

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into B __new__")
        print(cls)
        return super().__new__(A, *args, **kwargs)  # 改动了cls变为A


b = B(10)


# 结果：
# into B __new__
# 
# into A __new__
# 

• __new__方法主要是当你继承一些不可变的 class 时（比如int, str, tuple）， 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。

• __del__(self) 析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。

• __add__(self, other)定义加法的行为：+

• __sub__(self, other)定义减法的行为：-

class MyClass:

    def __init__(self, height, weight):
        self.height = height
        self.weight = weight

    # 两个对象的长相加，宽不变.返回一个新的类
    def __add__(self, others):
        return MyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)

    # 两个对象的宽相减，长不变.返回一个新的类
    def __sub__(self, others):
        return MyClass(self.height - others.height, self.weight - others.weight)

    # 说一下自己的参数
    def intro(self):
        print("高为", self.height, " 重为", self.weight)


def main():
    a = MyClass(height=10, weight=5)
    a.intro()

    b = MyClass(height=20, weight=10)
    b.intro()

    c = b - a
    c.intro()

    d = a + b
    d.intro()


if __name__ == '__main__':
    main()

# 高为 10  重为 5
# 高为 20  重为 10
# 高为 10  重为 5
# 高为 30  重为 15

迭代器

• 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
• iter(object) 函数用来生成迭代器。
• next(iterator[, default]) 返回迭代器的下一个项目。
• iterator – 可迭代对象
• default – 可选，用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。

links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}

it = iter(links)
while True:
    try:
        each = next(it)
    except StopIteration:
        break
    print(each)

# B
# A
# T

it = iter(links)
print(next(it))  # B
print(next(it))  # A
print(next(it))  # T
print(next(it))  # StopIteration

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__() 与 __next__() 。

• __iter__(self)定义当迭代容器中的元素的行为，返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
• __next__() 返回下一个迭代器对象。
• StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 `__iter__()` 与 `__next__()` 。

- `__iter__(self)`定义当迭代容器中的元素的行为，返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 `__next__()` 方法并通过 `StopIteration` 异常标识迭代的完成。
- `__next__()` 返回下一个迭代器对象。
- `StopIteration` 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 `__next__()` 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 `StopIteration` 异常来结束迭代。

生成器

• 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
• 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
• 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
• 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象

def myGen():
    print('生成器执行！')
    yield 1
    yield 2
    
myG = myGen()
for each in myG:
    print(each)

'''
生成器执行！
1
2
'''

myG = myGen()
print(next(myG))  
# 生成器执行！
# 1

print(next(myG))  # 2
print(next(myG))  # StopIteration