Python基础

Python语句中有一些基本规则和特殊字符
  • #为注释符号。
  • \为继续符号，可以将一行过长的语句用\分解成多行。
  • ;分号用来在同一行分隔多条语句。
变量赋值

python语言中，等号（=）是主要的赋值运算符。
注意与C++不同的是，python中不支持++和–这样的自加/自减运算方式。

x=1
#链式赋值也是允许的
y=x=x+1	
#增量赋值
x=x+1
x+=1
#多元赋值
x,y,z=1,2,'a string'

在交换两个变量的值时，C++通常需要使用一个中间变量来过渡。在python中，可以直接使用多元赋值的方式进行交换。

x,y=1,2
x,y=y,x
标识符

python3中一共有33个关键字标识符，大部分关键字的含义与其他编程语言中相同，对于每个关键字的详细解释可以参考连接。

关键字是不能用作

python最后加分号 python中的分号_赋值


除了关键字以外，python还有可以在任何一级代码中使用的内建标识符。

python用下划线作为变量的前缀和后缀指定特殊变量：

  • _xxx：不用 from module import *导入
  • xxx：系统定义的名字
  • __xxx：类中的私有变量名
    一般来说，下划线对于解释器有特殊的意义，所以在命名普通变量时，需要避免使用下划线，对于类中的私有变量，则可以使用__xxx。
python代码编写风格

对于python代码，除了注释、文档、缩进，使用如下的布局可以建立一种统一易读的结构（https://mangoroom.cn/amp/typical-python-file-structure.html）：

  1. 起始行（Unix）
  2. 模块文档：简要介绍功能以及全局变量的含义
  3. 模块导入：导入当前模块代码所需要的其他模块
  4. 变量定义：这里定义的变量为全局变量，所有函数都可以直接使用
  5. 类定义语句：定义类
  6. 函数定义语句：def
  7. 主程序：if name == ‘main’ :
  • __name__指示模块应该如何被加载：当在模块中import另一模块时，此时并不需要执行另一模块的主程序，通过__name__就可以判断出此时模块是被导入还是被直接执行。
    对于测试，python标准库中提供了unittest测试框架进行单元测试。
内存管理

与C/C++等不同的是，python在声明变量时，不需要显式的声明名称和类型，变量在第一次被赋值时将会自动声明。（简单来说就是直接赋值即可）
在当我们为变量分配内存时，是从系统资源中申请，在当变量时候结束后需要归还相应的资源。在C++中，可以通过new/delete等方式进行资源的申请与回收。在python中，解释器承担了这些内存管理的任务，所以在python中，无需考虑这些底层问题。

要保持追踪追踪内存中的对象，python使用了引用计数这一技术（与C++中的shared_ptr相仿）。当对象被创建时，引用计数为1，当引用计数为0时，回收对象。
引用计数会通过将同一对象赋值给其他变量，或作为参数传递给函数时增加。
x=3.14
y=x
第一句创建了float对象并将其引用赋值给x，那么此时x是第一个引用。
第二句y并没有创建新的对象，而是创建了一个指向同一对象的别名y，引用计数+1。
通过运行下面的代码，可以验证，两次print出的id是相同的，即y并没有申请新的内存，而是直接对于x所引用的对象创建了别名

x=3.14
    y=x
    print(id(x))
    print(id(y))

当对象被销毁时，引用计数减少，例如当引用离开作用域时（函数结束），所有局部变量销毁，对象的引用计数也跟随者减少。
当变量被赋值给另外一个对象时，原对象的引用计数也会减一。

foo='xyz'
bar=foo
foo=123

其他造成引用计数减少的方式包括：

  • 使用del语句删除一个变量
  • del obj[, obj]会删除对象的一个引用
  • 对象被从一个窗口对象中删除
  • myList.remove(x)

对象的引用计数为0后，会被执行垃圾回收（GC）。垃圾收集器负责释放内存，是一块独立的代码，用于寻找引用计数为0的对象，它也负责寻找那些虽然引用计数大于0的但也需要销毁的对象。
循环引用（类似于C++中）：当你至少有两个对象互相引用时，这两个对象的引用计数将永远不会为0。Python的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。当一个对象的引用计数变为0，解释器会暂停，释放掉这个对象和仅有这个对象可访问（可到达）的对象。垃圾收集器同样也会留心被分配的总量很大的对象。

第一个python程序：创建文档/读取文档
# 提示用户输入一个不存在的文件名，然后有用户输入改文件的每一行，最后将所有文本写入文本文件

import os

# 为os.linesep创建别名，因为os.linesep解释器将会做两次查找，浪费资源。os.linesep的含义是给出当前编译平台的终止符
ls=os.linesep

# 输入文件名称
while True:
    fname=input('input a filename: ')
    if os.path.exists(fname):
        print("The "+fname+" is already existed")
    else:
        break

# 输入文本内容
all=[]
print('enter lines, quit with .')

while True:
    entry=input('>')
    if entry=='.':
        break
    else:
        all.append(entry)

fobj=open(fname,'w')
# 列表解析，将列表all中的每一项元素，与ls（结束符）重新组合为新的字符串，将此字符串作为参数写入fobj
fobj.writelines('%s%s'%(x,ls)for x in all)
fobj.close()
print('DONE')
一些将来可能会用到的模块
  • Debugger: pdbv
  • Logger: logging
  • Profilers: profile, hotshot, cprofile

Python对象

在前面的学习中，反复提到对象一词，对象作为python的核心，本节将重点讨论。

对象

所有的python对象都拥有三个特性：

  1. 身份：每个对象都有一个唯一身份标识，任何对象的身份都可以使用内建函数id()来得到。这个值可以被认为是该对象的内存地址。
  2. 类型：类型决定了该对象可以保存什么类型的值，进行什么样的啊哦做，遵循什么规则，可以通过type()来查看对象的类型。
  3. 值：数据项

标准类型

在第一章中有提到过，标准类型包括：整形、布尔型、长整型、浮点型、复数型、字符串、列表、元组、字典

内建类型

做python开发时可能会用到的一些类型。

  • 类型：类型对象不能只是一个简单字符串，这些信息不能也不应该与数据保存在一起。
  • type(42) 将会得到结果 <class ‘int’>
  • type(type(42) )将会得到结果<class ‘type’>
  • None：与None类型最接近的就是C语言中的void，None类型的值与其他语言中的NULL相似。None的布尔值总是False（任何空对象或值为0的的任何数字都是False）。
  • 文件
  • 集合/固定集合
  • 函数/方法
  • 模块
  • 类

内部类型

  • 代码：代码对象是编译过的python源代码片段，是可执行对象。通过调用内建函数compile()可以得到代码对象，代码对象可以被exec命令或eval（)函数来执行，后续章节会详细讨论。
  • 帧：帧对象表示python的执行栈帧。帧对象包含python解释器在运行时所需要知道的所有信息。它的属性包括指向上一帧的链接、正在被执行的代码、本地及全局名字空间字典以及当前指令等。每次函数调用产生一个新的帧，每一个帧对象都会相应的创建一个C栈帧。用到帧对象的一个地方就是跟踪记录对象。
  • 跟踪记录：当代码发生异常，解释器会退出脚本运行，显示诊断信息。当异常发生时，栈跟踪信息对象会被创建，如果一个异常有自己的处理程序，处理程序就会访问这个跟踪记录对象。
  • 切片对象：当使用切片语法时产生，包括步进切片、多维切片、省略切片等。
  • 省略对象
  • XRange对象：调用xrange()函数时生成，xrange()类似range()，用于节省内存。

标准类型运算符

  • 值比较：python中所有内建类型均支持比较运算，比较运算返回True/False。比较运算的运算规则根据类型而定，例如数字之间按照大小和符号，字符串之间按照字符序列比较。不同类型之间无法比较，例如1<‘str’，但浮点数和整数之间可以。
  • python中多个比较运算可以在同一行进行：3<4<7
  • 身份比较：通过is和not，例如当i=1, j=1时，两者实际指向同一对象，那么此时i is j =true
  • 值得注意的是，在第二版书中提到python仅缓存简单整数。经过我自己试验发现，在python shell中结果与书上相同。但在pycharm中的python脚本中，却得到不同结果，运行脚本时浮点数也得到了缓存。
  • 布尔类型比较：and、or、not，与其他语言中类似。

标准类型内建函数

  • type()：接收一个对象作为参数，并返回对象的类型。
  • cmp()：接收两个对象作为参数，如果obj1>obj2则返回正整数，也可以用于自定义的类型（后续章节讨论）。
  • str()、repr()、’ ‘运算符：三种将对象转化为字符串的方法，其中repr()和’ '运算符完全相同，而str()可读性更高。
  • isinstance()：python不支持函数重载，因此必须保证调用的就是需要的函数或对象。type()函数可以帮助确定这一点，其次python中提供isinstance()函数，这个函数接收一个或多个对象和类型的元组作为参数，可以在一次函数调用中判断多个对象是否符合一个或多个类型。

标准类型的分类

  • 存储模型：列表、元组、字典。字符串在python中并不是一个容器，因为python中并没有char类型。
  • 更新模型：
  • 可变：列表、字典
  • 不可变：数字、字符串、元组。这里的不可变是指在更新数据之后，对象是否发生改变。例如i=1; i=5在第二次对i进行赋值的过程，i所引用的对象发生了改变。
  • 访问模型：根据访问存储的数据的方式对数据类型进行分类
  • 直接存取：数字
  • 顺序：字符串、列表、元组（可以通过下标顺序访问）
  • 映射：字典

Python中不支持的类型

char、byte、指针，学习python时可以暂时忘记这几个概念。
关于int、short、long，python中将整数与长整数融合，所以在使用时并不需要考虑范围。
python中的float类型实际相当于C中的double类型，因为python认为同时支持两种浮点类型的开销过大，开销与好处不符。

下一章节将讨论python中的数值对象及其使用。