- Python 中的 标识符 是 区分大小写的
- 驼峰命名法
当 变量名 是由二个或多个单词组成时,还可以利用驼峰命名法来命名
小驼峰式命名法:第一个单词以小写字母开始,后续单词的首字母大写,例如:firstName、lastName - 在默认情况下,print 函数输出内容之后,会自动在内容末尾增加换行,如果不希望末尾增加换行,可以在 print 函数输出内容的后面增加 , end=""
- 模块是 Python 程序架构的一个核心概念
模块 就好比是 工具包,要想使用这个工具包中的工具,就需要 导入 import 这个模块
每一个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个 模块
在模块中定义的 全局变量 、 函数 都是模块能够提供给外界直接使用的工具 - Pyc 文件:C 是 compiled 编译过 的意思
pyc 文件是由 Python 解释器将 模块的源码 转换为 字节码
Python 这样保存 字节码 是作为一种启动 速度的优化
当 Python 重编译时,它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳
如果你又修改了源代码,下次程序运行时,字节码将自动重新创建
01. 列表
1.1 列表的定义
-
List
(列表) 是Python
中使用 最频繁 的数据类型,在其他语言中通常叫做 数组 - 专门用于存储 一串 信息
- 列表用
[]
定义,数据 之间使用,
分隔 - 列表的 索引 从
0
开始
- 索引 就是数据在 列表 中的位置编号,索引 又可以被称为 下标
注意:从列表中取值时,如果 超出索引范围,程序会报错
name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"]
1.2 列表常用操作
列表可以使用的方法如下:
In [1]: name_list.
name_list.append name_list.count name_list.insert name_list.reverse
name_list.clear name_list.extend name_list.pop name_list.sort
name_list.copy name_list.index name_list.remove
序号 | 分类 | 关键字 / 函数 / 方法 | 说明 |
1 | 增加 | 列表.insert(索引, 数据) | 在指定位置插入数据 |
列表.append(数据) | 在末尾追加数据 | ||
列表.extend(列表2) | 将列表2 的数据追加到列表 | ||
2 | 修改 | 列表[索引] = 数据 | 修改指定索引的数据 |
3 | 删除 | del 列表[索引] | 删除指定索引的数据 |
列表.remove(数据) | 删除第一个出现的指定数据 | ||
列表.pop() | 删除末尾数据 | ||
列表.pop(索引) | 删除指定索引数据 | ||
列表.clear | 清空列表 | ||
4 | 统计 | len(列表) | 列表长度 |
列表.count(数据) | 数据在列表中出现的次数 | ||
5 | 排序 | 列表.sort() | 升序排序 |
列表.sort(reverse=True) | 降序排序 | ||
列表.reverse() | 逆序、反转 |
del 关键字(科普)
- 使用
del
关键字(delete
) 同样可以删除列表中元素 -
del
关键字本质上是用来 将一个变量从内存中删除的 - 如果使用
del
关键字将变量从内存中删除,后续的代码就不能再使用这个变量了
del name_list[1]
在日常开发中,要从列表删除数据,建议 使用列表提供的方法
1.3 循环遍历
- 遍历 就是 从头到尾依次 从 列表 中获取数据
- 在 循环体内部 针对 每一个元素,执行相同的操作
- 在
Python
中为了提高列表的遍历效率,专门提供的 迭代 iteration 遍历 - 使用
for
就能够实现迭代遍历
# for 循环内部使用的变量 in 列表
for name in name_list:
循环内部针对列表元素进行操作
print(name)
1.4 应用场景
- 尽管
Python
的 列表 中可以 存储不同类型的数据 - 但是在开发中,更多的应用场景是
- 列表 存储相同类型的数据
- 通过 迭代遍历,在循环体内部,针对列表中的每一项元素,执行相同的操作
02. 元组
2.1 元组的定义
Tuple
(元组)与列表类似,不同之处在于元组的 元素不能修改
- 元组 表示多个元素组成的序列
- 元组 在
Python
开发中,有特定的应用场景
- 用于存储 一串 信息,数据 之间使用
,
分隔 - 元组用
()
定义 - 元组的 索引 从
0
开始
- 索引 就是数据在 元组 中的位置编号
info_tuple = ("zhangsan", 18, 1.75)
创建空元组
info_tuple = ()
元组中 只包含一个元素 时,需要 在元素后面添加逗号
2.2 元组常用操作
info.count info.index
2.3 循环遍历
- 取值 就是从 元组 中获取存储在指定位置的数据
- 遍历 就是 从头到尾 依次 从 元组 中获取数据
# for 循环内部使用的变量 in 元组
for item in info:
循环内部针对元组元素进行操作
print(item)
- 在
Python
中,可以使用for
循环遍历所有非数字型类型的变量:列表、元组、字典 以及 字符串- 提示:在实际开发中,除非 能够确认元组中的数据类型,否则针对元组的循环遍历需求并不是很多
2.4 应用场景
- 尽管可以使用
for in
遍历 元组 - 但是在开发中,更多的应用场景是:
- 函数的 参数 和 返回值,一个函数可以接收 任意多个参数,或者 一次返回多个数据
- 格式字符串,格式化字符串后面的
()
本质上就是一个元组 - 让列表不可以被修改,以保护数据安全
info = ("zhangsan", 18)
print("%s 的年龄是 %d" % info)
元组和列表之间的转换
- 使用
list
函数可以把元组转换成列表
list(元组)
- 使用
tuple
函数可以把列表转换成元组
tuple(列表)
03. 字典
3.1 字典的定义
-
dictionary
(字典) 是 除列表以外Python
之中 最灵活 的数据类型 - 字典同样可以用来 存储多个数据
- 通常用于存储 描述一个
物体
的相关信息
- 和列表的区别
- 列表 是 有序 的对象集合
- 字典 是 无序 的对象集合
- 字典用
{}
定义 - 字典使用 键值对 存储数据,键值对之间使用
,
分隔
- 键
key
是索引 - 值
value
是数据 - 键 和 值 之间使用
:
分隔 - 键必须是唯一的
- 值 可以取任何数据类型,但 键 只能使用 字符串、数字或 元组
xiaoming = {"name": "小明",
"age": 18,
"gender": True,
"height": 1.75}
3.2 字典常用操作
字典 能够使用的函数如下:
In [1]: xiaoming.
xiaoming.clear xiaoming.items xiaoming.setdefault
xiaoming.copy xiaoming.keys xiaoming.update
xiaoming.fromkeys xiaoming.pop xiaoming.values
xiaoming.get xiaoming.popitem
3.3 循环遍历
- 遍历 就是 依次 从 字典 中获取所有键值对
# for 循环内部使用的 `key 的变量` in 字典
for k in xiaoming:
print("%s: %s" % (k, xiaoming[k]))
提示:在实际开发中,由于字典中每一个键值对保存数据的类型是不同的,所以针对字典的循环遍历需求并不是很多
3.4 应用场景
- 尽管可以使用
for in
遍历 字典 - 但是在开发中,更多的应用场景是:
- 使用 多个键值对,存储 描述一个
物体
的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息 - 将 多个字典 放在 一个列表 中,再进行遍历,在循环体内部针对每一个字典进行 相同的处理
card_list = [{"name": "张三",
"qq": "12345",
"phone": "110"},
{"name": "李四",
"qq": "54321",
"phone": "10086"}
]
04. 字符串
4.1 字符串的定义
- 字符串 就是 一串字符,是编程语言中表示文本的数据类型
- 在 Python 中可以使用 一对双引号
"
或者 一对单引号'
定义一个字符串
- 虽然可以使用
\"
或者\'
做字符串的转义,但是在实际开发中:
- 如果字符串内部需要使用
"
,可以使用'
定义字符串 - 如果字符串内部需要使用
'
,可以使用"
定义字符串
- 可以使用 索引 获取一个字符串中 指定位置的字符,索引计数从 0 开始
- 也可以使用
for
循环遍历 字符串中每一个字符
大多数编程语言都是用
"
来定义字符串
string = "Hello Python"
for c in string:
print(c)
4.2 字符串的常用操作
字符串 能够使用的 方法 如下:
In [1]: hello_str.
hello_str.capitalize hello_str.isidentifier hello_str.rindex
hello_str.casefold hello_str.islower hello_str.rjust
hello_str.center hello_str.isnumeric hello_str.rpartition
hello_str.count hello_str.isprintable hello_str.rsplit
hello_str.encode hello_str.isspace hello_str.rstrip
hello_str.endswith hello_str.istitle hello_str.split
hello_str.expandtabs hello_str.isupper hello_str.splitlines
hello_str.find hello_str.join hello_str.startswith
hello_str.format hello_str.ljust hello_str.strip
hello_str.format_map hello_str.lower hello_str.swapcase
hello_str.index hello_str.lstrip hello_str.title
hello_str.isalnum hello_str.maketrans hello_str.translate
hello_str.isalpha hello_str.partition hello_str.upper
hello_str.isdecimal hello_str.replace hello_str.zfill
hello_str.isdigit hello_str.rfind
提示:正是因为 python 内置提供的方法足够多,才使得在开发时,能够针对字符串进行更加灵活的操作!应对更多的开发需求!
1) 判断类型 - 9
方法 | 说明 |
string.isspace() | 如果 string 中只包含空格,则返回 True |
string.isalnum() | 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返回 True |
string.isalpha() | 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True |
string.isdecimal() | 如果 string 只包含数字则返回 True, |
string.isdigit() | 如果 string 只包含数字则返回 True, |
string.isnumeric() | 如果 string 只包含数字则返回 True, |
string.istitle() | 如果 string 是标题化的(每个单词的首字母大写)则返回 True |
string.islower() | 如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写,则返回 True |
string.isupper() | 如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写,则返回 True |
2) 查找和替换 - 7
方法 | 说明 |
string.startswith(str) | 检查字符串是否是以 str 开头,是则返回 True |
string.endswith(str) | 检查字符串是否是以 str 结束,是则返回 True |
string.find(str, start=0, end=len(string)) | 检测 str 是否包含在 string 中,如果 start 和 end 指定范围,则检查是否包含在指定范围内,如果是返回开始的索引值,否则返回 |
string.rfind(str, start=0, end=len(string)) | 类似于 find(),不过是从右边开始查找 |
string.index(str, start=0, end=len(string)) | 跟 find() 方法类似,不过如果 str 不在 string 会报错 |
string.rindex(str, start=0, end=len(string)) | 类似于 index(),不过是从右边开始 |
string.replace(old_str, new_str, num=string.count(old)) | 把 string 中的 old_str 替换成 new_str,如果 num 指定,则替换不超过 num 次 |
3) 大小写转换 - 5
方法 | 说明 |
string.capitalize() | 把字符串的第一个字符大写 |
string.title() | 把字符串的每个单词首字母大写 |
string.lower() | 转换 string 中所有大写字符为小写 |
string.upper() | 转换 string 中的小写字母为大写 |
string.swapcase() | 翻转 string 中的大小写 |
4) 文本对齐 - 3
方法 | 说明 |
string.ljust(width) | 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 |
string.rjust(width) | 返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 |
string.center(width) | 返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 |
5) 去除空白字符 - 3
方法 | 说明 |
string.lstrip() | 截掉 string 左边(开始)的空白字符 |
string.rstrip() | 截掉 string 右边(末尾)的空白字符 |
string.strip() | 截掉 string 左右两边的空白字符 |
6) 拆分和连接 - 5
方法 | 说明 |
string.partition(str) | 把字符串 string 分成一个 3 元素的元组 (str前面, str, str后面) |
string.rpartition(str) | 类似于 partition() 方法,不过是从右边开始查找 |
string.split(str="", num) | 以 str 为分隔符拆分 string,如果 num 有指定值,则仅分隔 num + 1 个子字符串,str 默认包含 ‘\r’, ‘\t’, ‘\n’ 和空格 |
string.splitlines() | 按照行(’\r’, ‘\n’, ‘\r\n’)分隔,返回一个包含各行作为元素的列表 |
string.join(seq) | 以 string 作为分隔符,将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串 |
4.3 字符串的切片
- 切片 方法适用于 字符串、列表、元组
- 切片 使用 索引值 来限定范围,从一个大的 字符串 中 切出 小的 字符串
- 列表 和 元组 都是 有序 的集合,都能够 通过索引值 获取到对应的数据
- 字典 是一个 无序 的集合,是使用 键值对 保存数据
字符串[开始索引:结束索引:步长]
注意:
- 指定的区间属于 左闭右开 型
[开始索引, 结束索引)
=>开始索引 >= 范围 < 结束索引
- 从
起始
位开始,到结束
位的前一位 结束(不包含结束位本身)
- 从头开始,开始索引 数字可以省略,冒号不能省略
- 到末尾结束,结束索引 数字可以省略,冒号不能省略
- 步长默认为
1
,如果连续切片,数字和冒号都可以省略
索引的顺序和倒序
- 在 Python 中不仅支持 顺序索引,同时还支持 倒序索引
- 所谓倒序索引就是 从右向左 计算索引
- 最右边的索引值是 -1,依次递减
演练需求
- 截取从 2 ~ 5 位置 的字符串
- 截取从 2 ~
末尾
的字符串 - 截取从
开始
~ 5 位置 的字符串 - 截取完整的字符串
- 从开始位置,每隔一个字符截取字符串
- 从索引 1 开始,每隔一个取一个
- 截取从 2 ~
末尾 - 1
的字符串 - 截取字符串末尾两个字符
- 字符串的逆序(面试题)
答案
num_str = "0123456789"
# 1. 截取从 2 ~ 5 位置 的字符串
print(num_str[2:6])
# 2. 截取从 2 ~ `末尾` 的字符串
print(num_str[2:])
# 3. 截取从 `开始` ~ 5 位置 的字符串
print(num_str[:6])
# 4. 截取完整的字符串
print(num_str[:])
# 5. 从开始位置,每隔一个字符截取字符串
print(num_str[::2])
# 6. 从索引 1 开始,每隔一个取一个
print(num_str[1::2])
# 倒序切片
# -1 表示倒数第一个字符
print(num_str[-1])
# 7. 截取从 2 ~ `末尾 - 1` 的字符串
print(num_str[2:-1])
# 8. 截取字符串末尾两个字符
print(num_str[-2:])
# 9. 字符串的逆序(面试题)
print(num_str[::-1])
05. 公共方法
5.1 Python 内置函数
Python 包含了以下内置函数:
函数 | 描述 | 备注 |
len(item) | 计算容器中元素个数 | |
del(item) | 删除变量 | del 有两种方式 |
max(item) | 返回容器中元素最大值 | 如果是字典,只针对 key 比较 |
min(item) | 返回容器中元素最小值 | 如果是字典,只针对 key 比较 |
cmp(item1, item2) | 比较两个值,-1 小于/0 相等/1 大于 | Python 3.x 取消了 cmp 函数 |
注意
- 字符串 比较符合以下规则: “0” < “A” < “a”
5.2 切片
描述 | Python 表达式 | 结果 | 支持的数据类型 |
切片 | “0123456789”[::-2] | “97531” | 字符串、列表、元组 |
- 切片 使用 索引值 来限定范围,从一个大的 字符串 中 切出 小的 字符串
- 列表 和 元组 都是 有序 的集合,都能够 通过索引值 获取到对应的数据
- 字典 是一个 无序 的集合,是使用 键值对 保存数据
5.3 运算符
运算符 | Python 表达式 | 结果 | 描述 | 支持的数据类型 |
+ | [1, 2] + [3, 4] | [1, 2, 3, 4] | 合并 | 字符串、列表、元组 |
* | [“Hi!”] * 4 | [‘Hi!’, ‘Hi!’, ‘Hi!’, ‘Hi!’] | 重复 | 字符串、列表、元组 |
in | 3 in (1, 2, 3) | True | 元素是否存在 | 字符串、列表、元组、字典 |
not in | 4 not in (1, 2, 3) | True | 元素是否不存在 | 字符串、列表、元组、字典 |
> >= == < <= | (1, 2, 3) < (2, 2, 3) | True | 元素比较 | 字符串、列表、元组 |
注意
-
in
在对 字典 操作时,判断的是 字典的键 -
in
和not in
被称为 成员运算符
成员运算符
成员运算符用于 测试 序列中是否包含指定的 成员
运算符 | 描述 | 实例 |
in | 如果在指定的序列中找到值返回 True,否则返回 False |
|
not in | 如果在指定的序列中没有找到值返回 True,否则返回 False |
|
注意:在对 字典 操作时,判断的是 字典的键
5.4 完整的 for 循环语法
- 在
Python
中完整的for 循环
的语法如下:
for 变量 in 集合:
循环体代码
else:
没有通过 break 退出循环,**循环结束后,会执行的代码**所以加了break说明上面的没有全部便利,下面的就不会被执行
应用场景
- 在 迭代遍历 嵌套的数据类型时,例如 一个列表包含了多个字典
- 需求:要判断 某一个字典中 是否存在 指定的 值
- 如果 存在,提示并且退出循环
- 如果 不存在,在 循环整体结束 后,希望 得到一个统一的提示
students = [
{"name": "阿土",
"age": 20,
"gender": True,
"height": 1.7,
"weight": 75.0},
{"name": "小美",
"age": 19,
"gender": False,
"height": 1.6,
"weight": 45.0},
]
find_name = "阿土"
for stu_dict in students:
print(stu_dict)
# 判断当前遍历的字典中姓名是否为find_name
if stu_dict["name"] == find_name:
print("找到了")
# 如果已经找到,直接退出循环,就不需要再对后续的数据进行比较
break
else:
print("没有找到")
print("循环结束")
- python中使用 Shebang(可以直接在linux服务器中直接用./执行python文件)
-1. 使用which
查询python3
解释器所在路径
$ which python3
- 修改要运行的 主 python 文件,在第一行增加以下内容
#! /usr/bin/python3
变量进阶
01. 变量的引用
- 变量 和 数据 都是保存在 内存 中的
- 在
Python
中 函数 的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递的
1.1 引用的概念
在 Python
中
- 变量 和 数据 是分开存储的
- 数据 保存在内存中的一个位置
- 变量 中保存着数据在内存中的地址
- 变量 中 记录数据的地址,就叫做 引用
- 使用
id()
函数可以查看变量中保存数据所在的 内存地址
注意:如果变量已经被定义,当给一个变量赋值的时候,本质上是 修改了数据的引用
- 变量 不再 对之前的数据引用
- 变量 改为 对新赋值的数据引用
1.2 变量引用
的示例
在 Python
中,变量的名字类似于 便签纸 贴在 数据 上
1.3 函数的参数和返回值的传递
在 Python
中,函数的 实参/返回值 都是是靠 引用 来传递来的,也就是说调用函数时,调用的参数/返回的数据都用的是数据的引用而不是数据本身
02. 可变和不可变类型
- 不可变类型,内存中的数据不允许被修改:
- 数字类型
int
,bool
,float
,complex
,long(2.x)
- 字符串
str
- 元组
tuple
- 可变类型,内存中的数据可以被修改:
- 列表
list
- 字典
dict
注意:字典的 key
只能使用不可变类型的数据
注意
- 可变类型的数据变化,是通过 方法 来实现的
- 如果给一个可变类型的变量,赋值了一个新的数据,引用会修改
- 变量 不再 对之前的数据引用
- 变量 改为 对新赋值的数据引用
哈希 (hash)
Python
中内置有一个名字叫做hash(o)
的函数
- 接收一个 不可变类型 的数据作为 参数
- 返回 结果是一个 整数
哈希
是一种 算法,其作用就是提取数据的 特征码(指纹)
- 相同的内容 得到 相同的结果
- 不同的内容 得到 不同的结果
- 在
Python
中,设置字典的 键值对 时,会首先对key
进行hash
已决定如何在内存中保存字典的数据,以方便 后续 对字典的操作:增、删、改、查
- 键值对的
key
必须是不可变类型数据 - 键值对的
value
可以是任意类型的数据
03. 局部变量和全局变量
- 局部变量 是在 函数内部 定义的变量,只能在函数内部使用
- 全局变量 是在 函数外部定义 的变量(没有定义在某一个函数内),所有函数 内部 都可以使用这个变量
提示:在其他的开发语言中,大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大,导致程序不好维护!
3.1 局部变量
- 局部变量 是在 函数内部 定义的变量,只能在函数内部使用
- 函数执行结束后,函数内部的局部变量,会被系统回收
- 不同的函数,可以定义相同的名字的局部变量,但是 彼此之间 不会产生影响
局部变量的生命周期
- 所谓 生命周期 就是变量从 被创建 到 被系统回收 的过程
- 局部变量 在 函数执行时 才会被创建
- 函数执行结束后 局部变量 被系统回收
- 局部变量在生命周期 内,可以用来存储 函数内部临时使用到的数据
3.2 全局变量
- 全局变量 是在 函数外部定义 的变量,所有函数内部都可以使用这个变量
注意:函数执行时,需要处理变量时 会:
- 首先 查找 函数内部 是否存在 指定名称 的局部变量,如果有,直接使用
- 如果没有,查找 函数外部 是否存在 指定名称 的全局变量,如果有,直接使用
- 如果还没有,程序报错!
1) 函数不能直接修改 全局变量的引用
- 全局变量 是在 函数外部定义 的变量(没有定义在某一个函数内),所有函数 内部 都可以使用这个变量
提示:在其他的开发语言中,大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大,导致程序不好维护!
- 在函数内部,可以 通过全局变量的引用获取对应的数据
- 但是,不允许直接修改全局变量的引用 —— 使用赋值语句修改全局变量的值
注意:只是在函数内部定义了一个局部变量而已,只是变量名相同 —— 在函数内部不能直接修改全局变量的值
2) 在函数内部修改全局变量的值
- 如果在函数中需要修改全局变量,需要使用
global
进行声明,这个就可以在函数内部修改全局变量的名字
3) 全局变量定义的位置
- 为了保证所有的函数都能够正确使用到全局变量,应该 将全局变量定义在其他函数的上方
a = 10
def demo():
print("%d" % a)
print("%d" % b)
print("%d" % c)
b = 20
demo()
c = 30
注意
- 由于全局变量 c,是在调用函数之后,才定义的,在执行函数时,变量还没有定义,所以程序会报错!
4) 全局变量命名的建议
如果局部变量和全局变量的名字相同,在局部变量下面会有一个虚线
- 为了避免局部变量和全局变量出现混淆,在定义全局变量时,有些公司会有一些开发要求,例如:
- 全局变量名前应该增加
g_
或者gl_
的前缀
提示:具体的要求格式,各公司要求可能会有些差异
函数进阶
01. 函数参数和返回值的作用
函数根据 有没有参数 以及 有没有返回值,可以 相互组合,一共有 4 种 组合形式
- 无参数,无返回值
- 无参数,有返回值
- 有参数,无返回值
- 有参数,有返回值
定义函数时,是否接收参数,或者是否返回结果,是根据 实际的功能需求 来决定的!
- 如果函数 内部处理的数据不确定,就可以将外界的数据以参数传递到函数内部
- 如果希望一个函数 执行完成后,向外界汇报执行结果,就可以增加函数的返回值
02. 函数的返回值 进阶
- 在程序开发中,有时候,会希望 一个函数执行结束后,告诉调用者一个结果,以便调用者针对具体的结果做后续的处理
- 返回值 是函数 完成工作后,最后 给调用者的 一个结果
- 在函数中使用
return
关键字可以返回结果 - 调用函数一方,可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果
问题:一个函数执行后能否返回多个结果?
提示:如果一个函数返回的是元组,括号可以省略
技巧
- 在
Python
中,可以 将一个元组 使用 赋值语句 同时赋值给 多个变量 - 注意:变量的数量需要和元组中的元素数量保持一致
下面的就不需要记住索引,但是变量的个数要个函数返回的元素的个数保持一致
result = temp, wetness = measure()
面试题 —— 交换两个数字
题目要求
- 有两个整数变量
a = 6
,b = 100
- 不使用其他变量,交换两个变量的值
解法 1 —— 使用其他变量
# 解法 1 - 使用临时变量
c = b
b = a
a = c
解法 2 —— 不使用临时变量
# 解法 2 - 不使用临时变量
a = a + b
b = a - b
a = a - b
解法 3 —— Python 专有,利用元组
a, b = b, a
03. 函数的参数 进阶
3.1. 不可变和可变的参数
问题 1:在函数内部,针对参数使用 赋值语句,会不会影响调用函数时传递的 实参变量? —— 不会!
- 无论传递的参数是 可变 还是 不可变
- 只要 针对参数 使用 赋值语句,会在 函数内部 修改 局部变量的引用,不会影响到 外部变量的引用
问题 2:如果传递的参数是 可变类型,在函数内部,使用 方法 修改了数据的内容,同样会影响到外部的数据
面试题 —— +=
- 在
python
中,列表变量调用+=
本质上是在执行列表变量的extend
方法,不会修改变量的引用,就会改变全局变量
3.2 缺省参数
- 定义函数时,可以给 某个参数 指定一个默认值,具有默认值的参数就叫做 缺省参数
- 调用函数时,如果没有传入 缺省参数 的值,则在函数内部使用定义函数时指定的 参数默认值
- 函数的缺省参数,将常见的值设置为参数的缺省值,从而 简化函数的调用
- 例如:对列表排序的方法
指定函数的缺省参数
- 在参数后使用赋值语句,可以指定参数的缺省值
def print_info(name, gender=True):
gender_text = "男生"
if not gender:
gender_text = "女生"
print("%s 是 %s" % (name, gender_text))
提示
- 缺省参数,需要使用 最常见的值 作为默认值!
- 如果一个参数的值 不能确定,则不应该设置默认值,具体的数值在调用函数时,由外界传递!
缺省参数的注意事项
1) 缺省参数的定义位置
- 必须保证 带有默认值的缺省参数 在参数列表末尾
- 所以,以下定义是错误的!
def print_info(name, gender=True, title):
2) 调用带有多个缺省参数的函数
- 在 调用函数时,如果有 多个缺省参数,需要指定参数名,这样解释器才能够知道参数的对应关系!
def print_info(name, title="", gender=True)
3.3 多值参数(知道)
定义支持多值参数的函数
- 有时可能需要 一个函数 能够处理的参数 个数 是不确定的,这个时候,就可以使用 多值参数
python
中有 两种 多值参数:
- 参数名前增加 一个
*
可以接收 元组 - 参数名前增加 两个
*
可以接收 字典
- 一般在给多值参数命名时,习惯使用以下两个名字
-
*args
—— 存放 元组 参数,前面有一个*
-
**kwargs
—— 存放 字典 参数,前面有两个*
args
是arguments
的缩写,有变量的含义kw
是keyword
的缩写,kwargs
可以记忆 键值对参数
def demo(num, *args, **kwargs):
print(num)
print(args)
print(kwargs)
demo(1, 2, 3, 4, 5, name="小明", age=18, gender=True)
提示:多值参数 的应用会经常出现在网络上一些大牛开发的框架中,知道多值参数,有利于我们能够读懂大牛的代码
元组和字典的拆包(知道)
- 在调用带有多值参数的函数时,如果希望:
- 将一个 元组变量,直接传递给
args
- 将一个 字典变量,直接传递给
kwargs
- 就可以使用 拆包,简化参数的传递,拆包 的方式是:
- 在 元组变量前,增加 一个
*
- 在 字典变量前,增加 两个
*
def demo(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
# **需要将一个元组变量/字典变量传递给函数对应的参数**
gl_nums = (1, 2, 3)
gl_xiaoming = {"name": "小明", "age": 18}
# 会把 num_tuple 和 xiaoming 作为元组传递个 args
# demo(gl_nums, gl_xiaoming)
demo(*gl_nums, **gl_xiaoming)
04. 函数的递归
函数调用自身的 编程技巧 称为递归
4.1 递归函数的特点
特点
- 一个函数内部调用自己
- 函数内部可以调用其他函数,当然在函数内部也可以调用自己
代码特点
- 函数内部的 代码 是相同的,只是针对 参数 不同,处理的结果不同
- 当 参数满足一个条件 时,函数不再执行
- 这个非常重要,通常被称为递归的出口,否则 会出现死循环!
示例代码
def sum_numbers(num):
print(num)
# 递归的出口很重要,否则会出现死循环
if num == 1:
return
sum_numbers(num - 1)
sum_numbers(3)
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ufqMa578-1591928644331)(media/14993074876434/002_%E9%80%92%E5%BD%92%E8%B0%83%E7%94%A8%E7%A4%BA%E6%84%8F%E5%9B%BEI.png)]
4.2 递归案例 —— 计算数字累加
需求
- 定义一个函数
sum_numbers
- 能够接收一个
num
的整数参数 - 计算 1 + 2 + … num 的结果
def sum_numbers(num):
if num == 1:
return 1
# 假设 sum_numbers 能够完成 num - 1 的累加
temp = sum_numbers(num - 1)
# 函数内部的核心算法就是 两个数字的相加
return num + temp
print(sum_numbers(2))
提示:递归是一个 编程技巧,初次接触递归会感觉有些吃力!在处理 不确定的循环条件时,格外的有用,例如:遍历整个文件目录的结构
面向对象(OOP)基本概念
面向对象编程 —— Object Oriented Programming
简写 OOP
目标
- 了解 面向对象 基本概念
01. 面向对象基本概念
- 我们之前学习的编程方式就是 面向过程 的
- 面相过程 和 面相对象,是两种不同的 编程方式
- 对比 面向过程 的特点,可以更好地了解什么是 面向对象
1.1 过程和函数(科普)
- 过程 是早期的一个编程概念
- 过程 类似于函数,只能执行,但是没有返回值
- 函数 不仅能执行,还可以返回结果
1.2 面相过程 和 面相对象 基本概念
1) 面相过程 —— 怎么做?
- 把完成某一个需求的
所有步骤
从头到尾
逐步实现 - 根据开发需求,将某些 功能独立 的代码 封装 成一个又一个 函数
- 最后完成的代码,就是顺序地调用 不同的函数
特点
- 注重 步骤与过程,不注重职责分工
- 如果需求复杂,代码会变得很复杂
- 开发复杂项目,没有固定的套路,开发难度很大!
2) 面向对象 —— 谁来做?
相比较函数,面向对象 是 更大 的 封装,根据 职责 在 一个对象中 封装 多个方法
- 在完成某一个需求前,首先确定 职责 —— 要做的事情(方法)
- 根据 职责 确定不同的 对象,在 对象 内部封装不同的 方法(多个)
- 最后完成的代码,就是顺序地让 不同的对象 调用 不同的方法
特点
- 注重 对象和职责,不同的对象承担不同的职责
- 更加适合应对复杂的需求变化,是专门应对复杂项目开发,提供的固定套路
- 需要在面向过程基础上,再学习一些面向对象的语法
类和对象
01. 类和对象的概念
类 和 对象 是 面向对象编程的 两个 核心概念
1.1 类
- 类 是对一群具有 相同 特征 或者 行为 的事物的一个统称,是抽象的,不能直接使用
- 特征 被称为 属性
- 行为 被称为 方法
- 类 就相当于制造飞机时的图纸,是一个 模板,是 负责创建对象的
1.2 对象
- 对象 是 由类创建出来的一个具体存在,可以直接使用
- 由 哪一个类 创建出来的 对象,就拥有在 哪一个类 中定义的:
- 属性
- 方法
- 对象 就相当于用 图纸 制造 的飞机
在程序开发中,应该 先有类,再有对象
02. 类和对象的关系
- 类是模板,对象 是根据 类 这个模板创建出来的,应该 先有类,再有对象
- 类 只有一个,而 对象 可以有很多个
- 不同的对象 之间 属性 可能会各不相同
- 类 中定义了什么 属性和方法,对象 中就有什么属性和方法,不可能多,也不可能少
03. 类的设计
在使用面相对象开发前,应该首先分析需求,确定一下,程序中需要包含哪些类!
在程序开发中,要设计一个类,通常需要满足一下三个要素:
- 类名 这类事物的名字,满足大驼峰命名法
- 属性 这类事物具有什么样的特征
- 方法 这类事物具有什么样的行为
大驼峰命名法
CapWords
- 每一个单词的首字母大写
- 单词与单词之间没有下划线
3.1 类名的确定
名词提炼法 分析 整个业务流程,出现的 名词,通常就是找到的类
3.2 属性和方法的确定
- 对 对象的特征描述,通常可以定义成 属性
- 对象具有的行为(动词),通常可以定义成 方法
提示:需求中没有涉及的属性或者方法在设计类时,不需要考虑
练习 1
需求
- 小明 今年 18 岁,身高 1.75,每天早上 跑 完步,会去 吃 东西
- 小美 今年 17 岁,身高 1.65,小美不跑步,小美喜欢 吃 东西
设计“人” 类 小明和小美是对象
面相对象基础语法
目标
-
dir
内置函数 - 定义简单的类(只包含方法)
- 方法中的
self
参数 - 初始化方法
- 内置方法和属性
01. dir
内置函数(知道)
- 在
Python
中 对象几乎是无所不在的,我们之前学习的 变量、数据、函数 都是对象
在 Python
中可以使用以下两个方法验证:
- 在 标识符 / 数据 后输入一个
.
,然后按下TAB
键,iPython
会提示该对象能够调用的 方法列表 - 使用内置函数
dir
传入 标识符 / 数据,可以查看对象内的 所有属性及方法
提示 __方法名__
格式的方法是 Python
提供的 内置方法 / 属性,稍后会给大家介绍一些常用的 内置方法 / 属性
序号 | 方法名 | 类型 | 作用 |
01 |
| 方法 | 创建对象时,会被 自动 调用 |
02 |
| 方法 | 对象被初始化时,会被 自动 调用 |
03 |
| 方法 | 对象被从内存中销毁前,会被 自动 调用 |
04 |
| 方法 | 返回对象的描述信息, |
提示 利用好 dir()
函数,在学习时很多内容就不需要死记硬背了
02. 定义简单的类(只包含方法)
面向对象 是 更大 的 封装,在 一个类中 封装 多个方法,这样 通过这个类创建出来的对象,就可以直接调用这些方法了!
2.1 定义只包含方法的类
- 在
Python
中要定义一个只包含方法的类,语法格式如下:
class 类名:
def 方法1(self, 参数列表):
pass
def 方法2(self, 参数列表):
pass
- 方法 的定义格式和之前学习过的函数 几乎一样
- 区别在于第一个参数必须是
self
,大家暂时先记住,稍后介绍self
注意:类名 的 命名规则 要符合 大驼峰命名法
2.2 创建对象
- 当一个类定义完成之后,要使用这个类来创建对象,语法格式如下:
对象变量 = 类名()
2.3 第一个面向对象程序
需求
- 小猫 爱 吃 鱼,小猫 要 喝 水
分析
- 定义一个猫类
Cat
- 定义两个方法
eat
和drink
- 按照需求 —— 不需要定义属性
class Cat:
"""这是一个猫类"""
def eat(self):
print("小猫爱吃鱼")
def drink(self):
print("小猫在喝水")
tom = Cat()
tom.drink()
tom.eat()
引用概念的强调
在面向对象开发中,引用的概念是同样适用的!
- 在
Python
中使用类 创建对象之后,tom
变量中 仍然记录的是 对象在内存中的地址 - 也就是
tom
变量 引用 了 新建的猫对象 - 使用
print
输出 对象变量,默认情况下,是能够输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象,以及 在内存中的地址(十六进制表示)
提示:在计算机中,通常使用 十六进制 表示 内存地址
- 十进制 和 十六进制 都是用来表达数字的,只是表示的方式不一样
- 十进制 和 十六进制 的数字之间可以来回转换
-
%d
可以以 10 进制 输出数字 -
%x
可以以 16 进制 输出数字
案例进阶 —— 使用 Cat 类再创建一个对象
lazy_cat = Cat()
lazy_cat.eat()
lazy_cat.drink()
提问:
tom
和lazy_cat
是同一个对象吗? 不是!
03. 方法中的 self
参数
3.1 案例改造 —— 给对象增加属性
- 在
Python
中,要 给对象设置属性,非常的容易,但是不推荐使用
- 因为:对象属性的封装应该封装在类的内部
- 只需要在 类的外部的代码 中直接通过
.
设置一个属性即可
注意:这种方式虽然简单,但是不推荐使用!
= "Tom"
...
lazy_cat.name = "大懒猫"
3.2 使用 self
在方法内部输出每一只猫的名字
由 哪一个对象 调用的方法,方法内的
self
就是 哪一个对象的引用
- 在类封装的方法内部,
self
就表示 当前调用方法的对象自己 - 调用方法时,程序员不需要传递
self
参数 - 在方法内部
- 可以通过
self.
访问对象的属性 - 也可以通过
self.
调用其他的对象方法
- 在 类的外部,通过
变量名.
访问对象的 属性和方法 - 在 类封装的方法中,通过
self.
访问对象的 属性和方法
04. 初始化方法
4.1 之前代码存在的问题 —— 在类的外部给对象增加属性
- 将案例代码进行调整,先调用方法 再设置属性,观察一下执行效果
tom = Cat()
tom.drink()
tom.eat()
= "Tom"
print(tom)
- 程序执行报错如下:
AttributeError: 'Cat' object has no attribute 'name'
属性错误:'Cat' 对象没有 'name' 属性
提示
- 在日常开发中,不推荐在 类的外部 给对象增加属性
- 如果在运行时,没有找到属性,程序会报错
- 对象应该包含有哪些属性,应该 封装在类的内部
4.2 初始化方法
- 当使用
类名()
创建对象时,会 自动 执行以下操作:
- 为对象在内存中 分配空间 —— 创建对象
- 为对象的属性 设置初始值 —— 初始化方法(
init
)
- 这个 初始化方法 就是
__init__
方法,__init__
是对象的内置方法
__init__
方法是 专门 用来定义一个类 具有哪些属性的方法!
在 Cat
中增加 __init__
方法,验证该方法在创建对象时会被自动调用
class Cat:
"""这是一个猫类"""
def __init__(self):
print("初始化方法")
4.3 在初始化方法内部定义属性
- 在
__init__
方法内部使用self.属性名 = 属性的初始值
就可以 定义属性 - 定义属性之后,再使用
Cat
类创建的对象,都会拥有该属性
class Cat:
def __init__(self):
print("这是一个初始化方法")
# 定义用 Cat 类创建的猫对象都有一个 name 的属性
= "Tom"
def eat(self):
print("%s 爱吃鱼" % )
# 使用类名()创建对象的时候,会自动调用初始化方法 __init__
tom = Cat()
tom.eat()
4.4 改造初始化方法 —— 初始化的同时设置初始值
- 在开发中,如果希望在 创建对象的同时,就设置对象的属性,可以对
__init__
方法进行 改造
- 把希望设置的属性值,定义成
__init__
方法的参数 - 在方法内部使用
self.属性 = 形参
接收外部传递的参数 - 在创建对象时,使用
类名(属性1, 属性2...)
调用
class Cat:
def __init__(self, name):
print("初始化方法 %s" % name)
= name
...
tom = Cat("Tom")
...
lazy_cat = Cat("大懒猫")
...
05. 内置方法和属性
序号 | 方法名 | 类型 | 作用 |
01 |
| 方法 | 对象被从内存中销毁前,会被 自动 调用 |
02 |
| 方法 | 返回对象的描述信息, |
5.1 __del__
方法(知道)
- 在
Python
中
- 当使用
类名()
创建对象时,为对象 分配完空间后,自动 调用__init__
方法 - 当一个 对象被从内存中销毁 前,会 自动 调用
__del__
方法
- 应用场景
-
__init__
改造初始化方法,可以让创建对象更加灵活 -
__del__
如果希望在对象被销毁前,再做一些事情,可以考虑一下__del__
方法
- 生命周期
- 一个对象从调用
类名()
创建,生命周期开始 - 一个对象的
__del__
方法一旦被调用,生命周期结束 - 在对象的生命周期内,可以访问对象属性,或者让对象调用方法
class Cat:
def __init__(self, new_name):
= new_name
print("%s 来了" % )
def __del__(self):
print("%s 去了" % )
# tom 是一个全局变量
tom = Cat("Tom")
print()
# del 关键字可以删除一个对象
del tom
print("-" * 50)
5.2 __str__
方法
- 在
Python
中,使用print
输出 对象变量,默认情况下,会输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象,以及 在内存中的地址(十六进制表示) - 如果在开发中,希望使用
print
输出 对象变量 时,能够打印 自定义的内容,就可以利用__str__
这个内置方法了
希望在控制台打印出我们希望看到的内容的时候可以用
注意:
__str__
方法必须返回一个字符串
class Cat:
def __init__(self, new_name):
= new_name
print("%s 来了" % )
def __del__(self):
print("%s 去了" % )
def __str__(self):
return "我是小猫:%s" %
tom = Cat("Tom")
print(tom)
02. 身份运算符
身份运算符用于 比较 两个对象的 内存地址 是否一致 —— 是否是对同一个对象的引用
- 在
Python
中针对None
比较时,建议使用is
判断
运算符 | 描述 | 实例 |
is | is 是判断两个标识符是不是引用同一个对象 | x is y,类似 id(x) == id(y) |
is not | is not 是判断两个标识符是不是引用不同对象 | x is not y,类似 id(a) != id(b) |
is 与 == 区别:
is
用于判断 两个变量 引用对象是否为同一个==
用于判断 引用变量的值 是否相等
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3]
>>> b is a
False
>>> b == a
True
私有属性和私有方法
01. 应用场景及定义方式
应用场景
- 在实际开发中,对象 的 某些属性或方法 可能只希望 在对象的内部被使用,而 不希望在外部被访问到
- 私有属性 就是 对象 不希望公开的 属性
- 私有方法 就是 对象 不希望公开的 方法
定义方式
- 在 定义属性或方法时,在 属性名或者方法名前 增加 两个下划线,定义的就是 私有 属性或方法
class Women:
def __init__(self, name):
= name
# 不要问女生的年龄
self.__age = 18
def __secret(self):
print("我的年龄是 %d" % self.__age)
xiaofang = Women("小芳")
# 私有属性,外部不能直接访问
# print(xiaofang.__age)
# 私有方法,外部不能直接调用
# xiaofang.__secret()
02. 伪私有属性和私有方法
提示:在日常开发中,不要使用这种方式,访问对象的 私有属性 或 私有方法
Python
中,并没有 真正意义 的 私有
- 在给 属性、方法 命名时,实际是对 名称 做了一些特殊处理,使得外界无法访问到
- 处理方式:在 名称 前面加上
_类名
=>_类名__名称
# 私有属性,外部不能直接访问到
print(xiaofang._Women__age)
# 私有方法,外部不能直接调用
xiaofang._Women__secret()
单例
目标
- 单例设计模式
-
__new__
方法 - Python 中的单例
01. 单例设计模式
- 设计模式
- 设计模式 是 前人工作的总结和提炼,通常,被人们广泛流传的设计模式都是针对 某一特定问题 的成熟的解决方案
- 使用 设计模式 是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性
- 单例设计模式
- 目的 —— 让 类 创建的对象,在系统中 只有 唯一的一个实例
- 每一次执行
类名()
返回的对象,内存地址是相同的
单例设计模式的应用场景
- 音乐播放 对象
- 回收站 对象
- 打印机 对象
- ……
02. __new__
方法
- 使用 类名() 创建对象时,
Python
的解释器 首先 会 调用__new__
方法为对象 分配空间 __new__
是一个 由object
基类提供的 内置的静态方法,主要作用有两个:
- 在内存中为对象 分配空间
- 返回 对象的引用
-
Python
的解释器获得对象的 引用 后,将引用作为 第一个参数,传递给__init__
方法
重写
__new__
方法 的代码非常固定!
- 重写
__new__
方法 一定要return super().__new__(cls)
- 否则 Python 的解释器 得不到 分配了空间的 对象引用,就不会调用对象的初始化方法
- 注意:
__new__
是一个静态方法,在调用时需要 主动传递cls
参数
示例代码
class MusicPlayer(object):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# 如果不返回任何结果,
return super().__new__(cls)
def __init__(self):
print("初始化音乐播放对象")
player = MusicPlayer()
print(player)
03. Python 中的单例
- 单例 —— 让 类 创建的对象,在系统中 只有唯一的一个实例
- 定义一个 类属性,初始值是
None
,用于记录 单例对象的引用 - 重写
__new__
方法 - 如果 类属性
is None
,调用父类方法分配空间,并在类属性中记录结果 - 返回 类属性 中记录的 对象引用
class MusicPlayer(object):
# 定义类属性记录单例对象引用
instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# 1. 判断类属性是否已经被赋值
if cls.instance is None:
cls.instance = super().__new__(cls)
# 2. 返回类属性的单例引用
return cls.instance
只执行一次初始化工作
- 在每次使用
类名()
创建对象时,Python
的解释器都会自动调用两个方法:
-
__new__
分配空间 -
__init__
对象初始化
- 在上一小节对
__new__
方法改造之后,每次都会得到 第一次被创建对象的引用 - 但是:初始化方法还会被再次调用
需求
- 让 初始化动作 只被 执行一次
解决办法
- 定义一个类属性
init_flag
标记是否 执行过初始化动作,初始值为False
- 在
__init__
方法中,判断init_flag
,如果为False
就执行初始化动作 - 然后将
init_flag
设置为True
- 这样,再次 自动 调用
__init__
方法时,初始化动作就不会被再次执行 了
class MusicPlayer(object):
# 记录第一个被创建对象的引用
instance = None
# 记录是否执行过初始化动作
init_flag = False
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# 1. 判断类属性是否是空对象
if cls.instance is None:
# 2. 调用父类的方法,为第一个对象分配空间
cls.instance = super().__new__(cls)
# 3. 返回类属性保存的对象引用
return cls.instance
def __init__(self):
if not MusicPlayer.init_flag:
print("初始化音乐播放器")
MusicPlayer.init_flag = True
# 创建多个对象
player1 = MusicPlayer()
print(player1)
player2 = MusicPlayer()
print(player2)
多态
目标
- 多态
面向对象三大特性
- 封装 根据 职责 将 属性 和 方法封装 到一个抽象的 类 中
- 定义类的准则
- 继承实现代码的重用,相同的代码不需要重复的编写
- 设计类的技巧
- 子类针对自己特有的需求,编写特定的代码
- 多态 不同的 子类对象 调用相同的 父类方法,产生不同的执行结果
- 多态 可以 增加代码的灵活度
- 以 继承 和 重写父类方法 为前提
- 是调用方法的技巧,不会影响到类的内部设计
多态案例演练
需求
- 在
Dog
类中封装方法game
- 普通狗只是简单的玩耍
- 定义
XiaoTianDog
继承自Dog
,并且重写game
方法
- 哮天犬需要在天上玩耍
- 定义
Person
类,并且封装一个 和狗玩 的方法
- 在方法内部,直接让 狗对象 调用
game
方法
案例小结
Person
类中只需要让 狗对象 调用game
方法,而不关心具体是 什么狗
-
game
方法是在Dog
父类中定义的
- 在程序执行时,传入不同的 狗对象 实参,就会产生不同的执行效果
多态 更容易编写出出通用的代码,做出通用的编程,以适应需求的不断变化!
class Dog(object):
def __init__(self, name):
= name
def game(self):
print("%s 蹦蹦跳跳的玩耍..." % )
class XiaoTianDog(Dog):
def game(self):
print("%s 飞到天上去玩耍..." % )
class Person(object):
def __init__(self, name):
= name
def game_with_dog(self, dog):
print("%s 和 %s 快乐的玩耍..." % (, ))
# 让狗玩耍
dog.game()
# 1. 创建一个狗对象
# wangcai = Dog("旺财")
wangcai = XiaoTianDog("飞天旺财")
# 2. 创建一个小明对象
xiaoming = Person("小明")
# 3. 让小明调用和狗玩的方法
xiaoming.game_with_dog(wangcai)
继承
目标
- 单继承
- 多继承
面向对象三大特性
- 封装 根据 职责 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中
- 继承 实现代码的重用,相同的代码不需要重复的编写
- 多态 不同的对象调用相同的方法,产生不同的执行结果,增加代码的灵活度
01. 单继承
1.1 继承的概念、语法和特点
继承的概念:子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性
1) 继承的语法
class 类名(父类名):
pass
- 子类 继承自 父类,可以直接 享受 父类中已经封装好的方法,不需要再次开发
- 子类 中应该根据 职责,封装 子类特有的 属性和方法
2) 专业术语
-
Dog
类是Animal
类的子类,Animal
类是Dog
类的父类,Dog
类从Animal
类继承 -
Dog
类是Animal
类的派生类,Animal
类是Dog
类的基类,Dog
类从Animal
类派生
3) 继承的传递性
-
C
类从B
类继承,B
类又从A
类继承 - 那么
C
类就具有B
类和A
类的所有属性和方法
子类 拥有 父类 以及 父类的父类 中封装的所有 属性 和 方法
1.2 方法的重写
- 子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性
- 子类 继承自 父类,可以直接 享受 父类中已经封装好的方法,不需要再次开发
应用场景
- 当 父类 的方法实现不能满足子类需求时,可以对方法进行 重写(override)
重写 父类方法有两种情况:
- 覆盖 父类的方法
- 对父类方法进行 扩展
1) 覆盖父类的方法
- 如果在开发中,父类的方法实现 和 子类的方法实现,完全不同
- 就可以使用 覆盖 的方式,在子类中 重新编写 父类的方法实现
具体的实现方式,就相当于在 子类中 定义了一个 和父类同名的方法并且实现
重写之后,在运行时,只会调用 子类中重写的方法,而不再会调用 父类封装的方法
2) 对父类方法进行 扩展
- 如果在开发中,子类的方法实现 中 包含父类的方法实现
- 父类原本封装的方法实现 是 子类方法的一部分
- 就可以使用 扩展 的方式
- 在子类中 重写 父类的方法
- 在需要的位置使用
super().父类方法
来调用父类方法的执行 - 代码其他的位置针对子类的需求,编写 子类特有的代码实现
关于 super
- 在
Python
中super
是一个 特殊的类 -
super()
就是使用super
类创建出来的对象 - 最常 使用的场景就是在 重写父类方法时,调用 在父类中封装的方法实现
1.3 父类的 私有属性 和 私有方法
- 子类对象 不能 在自己的方法内部,直接 访问 父类的 私有属性 或 私有方法
- 子类对象 可以通过 父类 的 公有方法 间接 访问到 私有属性 或 私有方法
- 私有属性、方法 是对象的隐私,不对外公开,外界 以及 子类 都不能直接访问
- 私有属性、方法 通常用于做一些内部的事情
02. 多继承
概念
- 子类 可以拥有 多个父类,并且具有 所有父类 的 属性 和 方法
- 例如:孩子 会继承自己 父亲 和 母亲 的 特性
语法
class 子类名(父类名1, 父类名2...)
pass
2.1 多继承的使用注意事项
问题的提出
- 如果 不同的父类 中存在 同名的方法,子类对象 在调用方法时,会调用 哪一个父类中的方法呢?
提示:开发时,应该尽量避免这种容易产生混淆的情况! —— 如果 父类之间 存在 同名的属性或者方法,应该 尽量避免 使用多继承
Python 中的 MRO —— 方法搜索顺序
-
Python
中针对 类 提供了一个 内置属性__mro__
可以查看 方法 搜索顺序 - MRO 是
method resolution order
,主要用于 在多继承时判断 方法、属性 的调用 路径
print(C.__mro__)
输出结果
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>)
- 在搜索方法时,是按照
__mro__
的输出结果 从左至右 的顺序查找的 - 如果在当前类中 找到方法,就直接执行,不再搜索
- 如果 没有找到,就查找下一个类 中是否有对应的方法,如果找到,就直接执行,不再搜索
- 如果找到最后一个类,还没有找到方法,程序报错
2.2 新式类与旧式(经典)类
object
是Python
为所有对象提供的 基类,提供有一些内置的属性和方法,可以使用dir
函数查看
- 新式类:以
object
为基类的类,推荐使用 - 经典类:不以
object
为基类的类,不推荐使用 - 在
Python 3.x
中定义类时,如果没有指定父类,会 默认使用object
作为该类的 基类 ——Python 3.x
中定义的类都是 新式类 - 在
Python 2.x
中定义类时,如果没有指定父类,则不会以object
作为 基类
新式类 和 经典类 在多继承时 —— 会影响到方法的搜索顺序
为了保证编写的代码能够同时在 Python 2.x
和 Python 3.x
运行!
今后在定义类时,如果没有父类,建议统一继承自 object
class 类名(object):
pass
类属性和类方法
目标
- 类的结构
- 类属性和实例属性
- 类方法和静态方法
01. 类的结构
1.1 术语 —— 实例
- 使用面相对象开发,第 1 步 是设计 类
- 使用 类名() 创建对象,创建对象 的动作有两步:
- 在内存中为对象 分配空间
- 调用初始化方法
__init__
为 对象初始化
- 对象创建后,内存 中就有了一个对象的 实实在在 的存在 —— 实例
因此,通常也会把:
- 创建出来的 对象 叫做 类 的 实例
- 创建对象的 动作 叫做 实例化
- 对象的属性 叫做 实例属性
- 对象调用的方法 叫做 实例方法
在程序执行时:
- 对象各自拥有自己的 实例属性
- 调用对象方法,可以通过
self.
- 访问自己的属性
- 调用自己的方法
结论
- 每一个对象 都有自己 独立的内存空间,保存各自不同的属性
- 多个对象的方法,在内存中只有一份,在调用方法时,需要把对象的引用 传递到方法内部
1.2 类是一个特殊的对象
Python
中 一切皆对象:
class AAA:
定义的类属于 类对象obj1 = AAA()
属于 实例对象
- 在程序运行时,类 同样 会被加载到内存
- 在
Python
中,类 是一个特殊的对象 —— 类对象 - 在程序运行时,类对象 在内存中 只有一份,使用 一个类 可以创建出 很多个对象实例
- 除了封装 实例 的 属性 和 方法外,类对象 还可以拥有自己的 属性 和 方法
- 类属性
- 类方法
- 通过 类名. 的方式可以 访问类的属性 或者 调用类的方法
02. 类属性和实例属性
2.1 概念和使用
- 类属性 就是给 类对象 中定义的 属性
- 通常用来记录 与这个类相关 的特征
- 类属性 不会用于记录 具体对象的特征
示例需求
- 定义一个 工具类
- 每件工具都有自己的
name
- 需求 —— 知道使用这个类,创建了多少个工具对象?
class Tool(object):
# 使用赋值语句,定义类属性,记录创建工具对象的总数
count = 0
def __init__(self, name):
= name
# 针对类属性做一个计数+1
Tool.count += 1
# 创建工具对象
tool1 = Tool("斧头")
tool2 = Tool("榔头")
tool3 = Tool("铁锹")
# 知道使用 Tool 类到底创建了多少个对象?
print("现在创建了 %d 个工具" % Tool.count)
2.2 属性的获取机制(科普)
- 在
Python
中 属性的获取 存在一个 向上查找机制 - 因此,要访问类属性有两种方式:
- 类名.类属性
- 对象.类属性 (不推荐)
注意
- 如果使用
对象.类属性 = 值
赋值语句,只会 给对象添加一个属性,而不会影响到 类属性的值
03. 类方法和静态方法
3.1 类方法
- 类属性 就是针对 类对象 定义的属性
- 使用 赋值语句 在
class
关键字下方可以定义 类属性 - 类属性 用于记录 与这个类相关 的特征
- 类方法 就是针对 类对象 定义的方法
- 在 类方法 内部可以直接访问 类属性 或者调用其他的 类方法
语法如下
@classmethod
def 类方法名(cls):
pass
- 类方法需要用 修饰器
@classmethod
来标识,告诉解释器这是一个类方法 - 类方法的 第一个参数 应该是
cls
- 由 哪一个类 调用的方法,方法内的
cls
就是 哪一个类的引用 - 这个参数和 实例方法 的第一个参数是
self
类似 - 提示 使用其他名称也可以,不过习惯使用
cls
- 通过 类名. 调用 类方法,调用方法时,不需要传递
cls
参数 - 在方法内部
- 可以通过
cls.
访问类的属性 - 也可以通过
cls.
调用其他的类方法
示例需求
- 定义一个 工具类
- 每件工具都有自己的
name
- 需求 —— 在 类 封装一个
show_tool_count
的类方法,输出使用当前这个类,创建的对象个数
@classmethod
def show_tool_count(cls):
"""显示工具对象的总数"""
print("工具对象的总数 %d" % cls.count)
在类方法内部,可以直接使用
cls
访问 类属性 或者 调用类方法
3.2 静态方法
- 在开发时,如果需要在 类 中封装一个方法,这个方法:
- 既 不需要 访问 实例属性 或者调用 实例方法
- 也 不需要 访问 类属性 或者调用 类方法
- 这个时候,可以把这个方法封装成一个 静态方法
语法如下
@staticmethod
def 静态方法名():
pass
- 静态方法 需要用 修饰器
@staticmethod
来标识,告诉解释器这是一个静态方法 - 通过 类名. 调用 静态方法
class Dog(object):
# 狗对象计数
dog_count = 0
@staticmethod
def run():
# 不需要访问实例属性也不需要访问类属性的方法
print("狗在跑...")
def __init__(self, name):
= name
3.3 方法综合案例
需求
- 设计一个
Game
类 - 属性:
- 定义一个 类属性
top_score
记录游戏的 历史最高分 - 定义一个 实例属性
player_name
记录 当前游戏的玩家姓名
- 方法:
- 静态方法
show_help
显示游戏帮助信息 - 类方法
show_top_score
显示历史最高分 - 实例方法
start_game
开始当前玩家的游戏
- 主程序步骤
- 查看帮助信息
- 查看历史最高分
- 创建游戏对象,开始游戏
案例小结
- 实例方法 —— 方法内部需要访问 实例属性
- 实例方法 内部可以使用 类名. 访问类属性
- 类方法 —— 方法内部 只 需要访问 类属性
- 静态方法 —— 方法内部,不需要访问 实例属性 和 类属性
提问
如果方法内部 即需要访问 实例属性,又需要访问 类属性,应该定义成什么方法?
答案
- 应该定义 实例方法
- 因为,类只有一个,在 实例方法 内部可以使用 类名. 访问类属性
class Game(object):
# 游戏最高分,类属性
top_score = 0
@staticmethod
def show_help():
print("帮助信息:让僵尸走进房间")
@classmethod
def show_top_score(cls):
print("游戏最高分是 %d" % cls.top_score)
def __init__(self, player_name):
self.player_name = player_name
def start_game(self):
print("[%s] 开始游戏..." % self.player_name)
# 使用类名.修改历史最高分
Game.top_score = 999
# 1. 查看游戏帮助
Game.show_help()
# 2. 查看游戏最高分
Game.show_top_score()
# 3. 创建游戏对象,开始游戏
game = Game("小明")
game.start_game()
# 4. 游戏结束,查看游戏最高分
Game.show_top_score()
异常
目标
- 异常的概念
- 捕获异常
- 异常的传递
- 抛出异常
01. 异常的概念
- 程序在运行时,如果
Python 解释器
遇到 到一个错误,会停止程序的执行,并且提示一些错误信息,这就是 异常 - 程序停止执行并且提示错误信息 这个动作,我们通常称之为:抛出(raise)异常
程序开发时,很难将 所有的特殊情况 都处理的面面俱到,通过 异常捕获 可以针对突发事件做集中的处理,从而保证程序的 稳定性和健壮性
02. 捕获异常
2.1 简单的捕获异常语法
- 在程序开发中,如果 对某些代码的执行不能确定是否正确,可以增加
try(尝试)
来 捕获异常 - 捕获异常最简单的语法格式:
try:
尝试执行的代码
except:
出现错误的处理
-
try
尝试,下方编写要尝试代码,不确定是否能够正常执行的代码 -
except
如果不是,下方编写尝试失败的代码
简单异常捕获演练 —— 要求用户输入整数
try:
# 提示用户输入一个数字
num = int(input("请输入数字:"))
except:
print("请输入正确的数字")
2.2 错误类型捕获
- 在程序执行时,可能会遇到 不同类型的异常,并且需要 针对不同类型的异常,做出不同的响应,这个时候,就需要捕获错误类型了
- 语法如下:
try:
# 尝试执行的代码
pass
except 错误类型1:
# 针对错误类型1,对应的代码处理
pass
except (错误类型2, 错误类型3):
# 针对错误类型2 和 3,对应的代码处理
pass
except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)
- 当
Python
解释器 抛出异常 时,最后一行错误信息的第一个单词,就是错误类型
异常类型捕获演练 —— 要求用户输入整数
需求
- 提示用户输入一个整数
- 使用
8
除以用户输入的整数并且输出
try:
num = int(input("请输入整数:"))
result = 8 / num
print(result)
except ValueError:
print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
print("除 0 错误")
捕获未知错误
- 在开发时,要预判到所有可能出现的错误,还是有一定难度的
- 如果希望程序 无论出现任何错误,都不会因为
Python
解释器 抛出异常而被终止,可以再增加一个except
语法如下:
except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)
2.3 异常捕获完整语法
- 在实际开发中,为了能够处理复杂的异常情况,完整的异常语法如下:
提示:
- 有关完整语法的应用场景,在后续学习中,结合实际的案例会更好理解
- 现在先对这个语法结构有个印象即可
try:
# 尝试执行的代码
pass
except 错误类型1:
# 针对错误类型1,对应的代码处理
pass
except 错误类型2:
# 针对错误类型2,对应的代码处理
pass
except (错误类型3, 错误类型4):
# 针对错误类型3 和 4,对应的代码处理
pass
except Exception as result:
# 打印错误信息
print(result)
else:
# 没有异常才会执行的代码
pass
finally:
# 无论是否有异常,都会执行的代码
print("无论是否有异常,都会执行的代码")
else
只有在没有异常时才会执行的代码finally
无论是否有异常,都会执行的代码- 之前一个演练的 完整捕获异常 的代码如下:
try:
num = int(input("请输入整数:"))
result = 8 / num
print(result)
except ValueError:
print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
print("除 0 错误")
except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)
else:
print("正常执行")
finally:
print("执行完成,但是不保证正确")
03. 异常的传递
- 异常的传递 —— 当 函数/方法 执行 出现异常,会 将异常传递 给 函数/方法 的 调用一方
- 如果 传递到主程序,仍然 没有异常处理,程序才会被终止
提示
- 在开发中,可以在主函数中增加 异常捕获
- 而在主函数中调用的其他函数,只要出现异常,都会传递到主函数的 异常捕获 中
- 这样就不需要在代码中,增加大量的 异常捕获,能够保证代码的整洁
需求
- 定义函数
demo1()
提示用户输入一个整数并且返回 - 定义函数
demo2()
调用demo1()
- 在主程序中调用
demo2()
def demo1():
return int(input("请输入一个整数:"))
def demo2():
return demo1()
try:
print(demo2())
except ValueError:
print("请输入正确的整数")
except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)
04. 抛出 raise
异常
4.1 应用场景
- 在开发中,除了 代码执行出错
Python
解释器会 抛出 异常之外 - 还可以根据 应用程序 特有的业务需求 主动抛出异常
示例
- 提示用户 输入密码,如果 长度少于 8,抛出 异常
注意
- 当前函数 只负责 提示用户输入密码,如果 密码长度不正确,需要其他的函数进行额外处理
- 因此可以 抛出异常,由其他需要处理的函数 捕获异常
4.2 抛出异常
-
Python
中提供了一个Exception
异常类 - 在开发时,如果满足 特定业务需求时,希望 抛出异常,可以:
- 创建 一个
Exception
的 对象 - 使用
raise
关键字 抛出 异常对象
需求
- 定义
input_password
函数,提示用户输入密码 - 如果用户输入长度 < 8,抛出异常
- 如果用户输入长度 >=8,返回输入的密码
def input_password():
# 1. 提示用户输入密码
pwd = input("请输入密码:")
# 2. 判断密码长度,如果长度 >= 8,返回用户输入的密码
if len(pwd) >= 8:
return pwd
# 3. 密码长度不够,需要抛出异常
# 1> 创建异常对象 - 使用异常的错误信息字符串作为参数
ex = Exception("密码长度不够")
# 2> 抛出异常对象
raise ex
try:
user_pwd = input_password()
print(user_pwd)
except Exception as result:
print("发现错误:%s" % result)
模块和包
目标
01. 模块
1.1 模块的概念
模块是 Python 程序架构的一个核心概念
- 每一个以扩展名
py
结尾的Python
源代码文件都是一个 模块 - 模块名 同样也是一个 标识符,需要符合标识符的命名规则
- 在模块中定义的 全局变量 、函数、类 都是提供给外界直接使用的 工具
- 模块 就好比是 工具包,要想使用这个工具包中的工具,就需要先 导入 这个模块
1.2 模块的两种导入方式
1)import 导入
import 模块名1, 模块名2
提示:在导入模块时,每个导入应该独占一行
import 模块名1
import 模块名2
- 导入之后
- 通过
模块名.
使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类
使用 as
指定模块的别名
如果模块的名字太长,可以使用
as
指定模块的名称,以方便在代码中的使用
import 模块名1 as 模块别名
注意:模块别名 应该符合 大驼峰命名法
2)from…import 导入
- 如果希望 从某一个模块 中,导入 部分 工具,就可以使用
from ... import
的方式 -
import 模块名
是 一次性 把模块中 所有工具全部导入,并且通过 模块名/别名 访问
# 从 模块 导入 某一个工具
from 模块名1 import 工具名
- 导入之后
- 不需要 通过
模块名.
- 可以直接使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类
注意
如果 两个模块,存在 同名的函数,那么 后导入模块的函数,会 覆盖掉先导入的函数
- 开发时
import
代码应该统一写在 代码的顶部,更容易及时发现冲突 - 一旦发现冲突,可以使用
as
关键字 给其中一个工具起一个别名
from…import *(知道)
# 从 模块 导入 所有工具
from 模块名1 import *
注意
这种方式不推荐使用,因为函数重名并没有任何的提示,出现问题不好排查
1.3 模块的搜索顺序[扩展]
Python
的解释器在 导入模块 时,会:
- 搜索 当前目录 指定模块名的文件,如果有就直接导入
- 如果没有,再搜索 系统目录
在开发时,给文件起名,不要和 系统的模块文件 重名
Python
中每一个模块都有一个内置属性 __file__
可以 查看模块 的 完整路径
示例
import random
# 生成一个 0~10 的数字
rand = random.randint(0, 10)
print(rand)
注意:如果当前目录下,存在一个
random.py
的文件,程序就无法正常执行了!
- 这个时候,
Python
的解释器会 加载当前目录 下的random.py
而不会加载 系统的random
模块
1.4 原则 —— 每一个文件都应该是可以被导入的
- 一个 独立的
Python
文件 就是一个 模块 - 在导入文件时,文件中 所有没有任何缩进的代码 都会被执行一遍! 非常重要!!!!!
实际开发场景
- 在实际开发中,每一个模块都是独立开发的,大多都有专人负责
- 开发人员 通常会在 模块下方增加一些测试代码
- 仅在模块内使用,而被导入到其他文件中不需要执行
__name__
属性
__name__
属性可以做到,测试模块的代码 只在测试情况下被运行,而在 被导入时不会被执行!
-
__name__
是Python
的一个内置属性,记录着一个 字符串 - 如果 是被其他文件导入的,
__name__
就是 模块名 - 如果 是当前执行的程序
__name__
是__main__
在很多 Python
文件中都会看到以下格式的代码:
# 导入模块
# 定义全局变量
# 定义类
# 定义函数
# 在代码的最下方
def main():
# ...
pass
# 根据 __name__ 判断是否执行下方代码
if __name__ == "__main__":
main()
02. 包(Package)
概念
- 包 是一个 包含多个模块 的 特殊目录
- 目录下有一个 特殊的文件
__init__.py
- 包名的 命名方式 和变量名一致,小写字母 +
_
好处
- 使用
import 包名
可以一次性导入 包 中 所有的模块
案例演练
- 新建一个
hm_message
的 包 - 在目录下,新建两个文件
send_message
和receive_message
- 在
send_message
文件中定义一个send
函数 - 在
receive_message
文件中定义一个receive
函数 - 在外部直接导入
hm_message
的包
__init__.py
- 要在外界使用 包 中的模块,需要在
__init__.py
中指定 对外界提供的模块列表 重要!!!!
# 从 当前目录 导入 模块列表
from . import send_message
from . import receive_message
03. 发布模块
- 如果希望自己开发的模块,分享 给其他人,可以按照以下步骤操作
3.1 制作发布压缩包步骤
1) 创建 setup.py
-
setup.py
的文件
from distutils.core import setup
setup(name="hm_message", # 包名
version="1.0", # 版本
description="itheima's 发送和接收消息模块", # 描述信息
long_description="完整的发送和接收消息模块", # 完整描述信息
author="itheima", # 作者
author_email="itheima@itheima.com", # 作者邮箱
url="www.itheima.com", # 主页
py_modules=["hm_message.send_message",
"hm_message.receive_message"])
有关字典参数的详细信息,可以参阅官方网站:
https://docs.python.org/2/distutils/apiref.html
2) 构建模块
$ python3 setup.py build
3) 生成发布压缩包
$ python3 setup.py sdist
注意:要制作哪个版本的模块,就使用哪个版本的解释器执行!
3.2 安装模块
$ tar -zxvf hm_message-1.0.tar.gz
$ sudo python3 setup.py install
卸载模块
直接从安装目录下,把安装模块的 目录 删除就可以
$ cd /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/
$ sudo rm -r hm_message*
3.3 pip
安装第三方模块
- 第三方模块 通常是指由 知名的第三方团队开发的 并且被 程序员广泛使用 的
Python
包 / 模块
- 例如
pygame
就是一套非常成熟的 游戏开发模块
-
pip
是一个现代的,通用的Python
包管理工具 - 提供了对
Python
包的查找、下载、安装、卸载等功能
安装和卸载命令如下:
# 将模块安装到 Python 2.x 环境
$ sudo pip install pygame
$ sudo pip uninstall pygame
# 将模块安装到 Python 3.x 环境
$ sudo pip3 install pygame
$ sudo pip3 uninstall pygame
在 Mac
下安装 iPython
$ sudo pip install ipython
在 Linux
下安装 iPython
$ sudo apt install ipython
$ sudo apt install ipython3
文件
目标
- 文件的概念
- 文件的基本操作
- 文件/文件夹的常用操作
- 文本文件的编码方式
01. 文件的概念
1.1 文件的概念和作用
- 计算机的 文件,就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据
- 长期存储设备包括:硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘…
文件的作用
将数据长期保存下来,在需要的时候使用
1.2 文件的存储方式
- 在计算机中,文件是以 二进制 的方式保存在磁盘上的
文本文件和二进制文件
- 文本文件
- 可以使用 文本编辑软件 查看
- 本质上还是二进制文件
- 例如:python 的源程序
- 二进制文件
- 保存的内容 不是给人直接阅读的,而是 提供给其他软件使用的
- 例如:图片文件、音频文件、视频文件等等
- 二进制文件不能使用 文本编辑软件 查看
02. 文件的基本操作
2.1 操作文件的套路
在 计算机 中要操作文件的套路非常固定,一共包含三个步骤:
- 打开文件
- 读、写文件
- 读 将文件内容读入内存
- 写 将内存内容写入文件
- 关闭文件
2.2 操作文件的函数/方法
- 在
Python
中要操作文件需要记住 1 个函数和 3 个方法
序号 | 函数/方法 | 说明 |
01 | open | 打开文件,并且返回文件操作对象 |
02 | read | 将文件内容读取到内存 |
03 | write | 将指定内容写入文件 |
04 | close | 关闭文件 |
-
open
函数负责打开文件,并且返回文件对象 -
read
/write
/close
三个方法都需要通过 文件对象 来调用
2.3 read 方法 —— 读取文件
open
函数的第一个参数是要打开的文件名(文件名区分大小写)
- 如果文件 存在,返回 文件操作对象
- 如果文件 不存在,会 抛出异常
-
read
方法可以一次性 读入 并 返回 文件的 所有内容 close
方法负责 关闭文件
- 如果 忘记关闭文件,会造成系统资源消耗,而且会影响到后续对文件的访问
- 注意:
read
方法执行后,会把 文件指针 移动到 文件的末尾
# 1. 打开 - 文件名需要注意大小写
file = open("README")
# 2. 读取
text = file.read()
print(text)
# 3. 关闭
file.close()
提示
- 在开发中,通常会先编写 打开 和 关闭 的代码,再编写中间针对文件的 读/写 操作!
文件指针(知道)
- 文件指针 标记 从哪个位置开始读取数据
- 第一次打开 文件时,通常 文件指针会指向文件的开始位置
- 当执行了
read
方法后,文件指针 会移动到 读取内容的末尾
- 默认情况下会移动到 文件末尾
思考
- 如果执行了一次
read
方法,读取了所有内容,那么再次调用read
方法,还能够获得到内容吗?
答案
- 不能
- 第一次读取之后,文件指针移动到了文件末尾,再次调用不会读取到任何的内容
2.4 打开文件的方式
-
open
函数默认以 只读方式 打开文件,并且返回文件对象
语法如下:
f = open("文件名", "访问方式")
访问方式 | 说明 |
r | 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头,这是默认模式。如果文件不存在,抛出异常 |
w | 以只写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在,创建新文件 |
a | 以追加方式打开文件。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在,创建新文件进行写入 |
r+ | 以读写方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。如果文件不存在,抛出异常 |
w+ | 以读写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在,创建新文件 |
a+ | 以读写方式打开文件。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在,创建新文件进行写入 |
提示
- 频繁的移动文件指针,会影响文件的读写效率,开发中更多的时候会以 只读、只写 的方式来操作文件
写入文件示例
# 打开文件
f = open("README", "w")
f.write("hello python!\n")
f.write("今天天气真好")
# 关闭文件
f.close()
2.5 按行读取文件内容
-
read
方法默认会把文件的 所有内容 一次性读取到内存 - 如果文件太大,对内存的占用会非常严重
readline
方法
-
readline
方法可以一次读取一行内容 - 方法执行后,会把 文件指针 移动到下一行,准备再次读取
读取大文件的正确姿势
# 打开文件
file = open("README")
while True:
# 读取一行内容
text = file.readline()
# 判断是否读到内容
if not text:
break
# 每读取一行的末尾已经有了一个 `\n`
print(text, end="")
# 关闭文件
file.close()
2.6 文件读写案例 —— 复制文件
目标
用代码的方式,来实现文件复制过程
小文件复制
- 打开一个已有文件,读取完整内容,并写入到另外一个文件
# 1. 打开文件
file_read = open("README")
file_write = open("README[复件]", "w")
# 2. 读取并写入文件
text = file_read.read()
file_write.write(text)
# 3. 关闭文件
file_read.close()
file_write.close()
大文件复制
- 打开一个已有文件,逐行读取内容,并顺序写入到另外一个文件
# 1. 打开文件
file_read = open("README")
file_write = open("README[复件]", "w")
# 2. 读取并写入文件
while True:
# 每次读取一行
text = file_read.readline()
# 判断是否读取到内容
if not text:
break
file_write.write(text)
# 3. 关闭文件
file_read.close()
file_write.close()
03. 文件/目录的常用管理操作
- 在 终端 / 文件浏览器、 中可以执行常规的 文件 / 目录 管理操作,例如:
- 创建、重命名、删除、改变路径、查看目录内容、……
- 在
Python
中,如果希望通过程序实现上述功能,需要导入os
模块
文件操作
序号 | 方法名 | 说明 | 示例 |
01 | rename | 重命名文件 |
|
02 | remove | 删除文件 |
|
目录操作
序号 | 方法名 | 说明 | 示例 |
01 | listdir | 目录列表 |
|
02 | mkdir | 创建目录 |
|
03 | rmdir | 删除目录 |
|
04 | getcwd | 获取当前目录 |
|
05 | chdir | 修改工作目录 |
|
06 | path.isdir | 判断是否是文件 |
|
提示:文件或者目录操作都支持 相对路径 和 绝对路径
04. 文本文件的编码格式(科普)
- 文本文件存储的内容是基于 字符编码 的文件,常见的编码有
ASCII
编码,UNICODE
编码等
Python 2.x 默认使用
ASCII
编码格式
Python 3.x 默认使用UTF-8
编码格式
4.1 ASCII 编码和 UNICODE 编码
ASCII
编码
- 计算机中只有
256
个ASCII
字符 - 一个
ASCII
在内存中占用 1 个字节 的空间
-
8
个0/1
的排列组合方式一共有256
种,也就是2 ** 8
UTF-8
编码格式
- 计算机中使用 1~6 个字节 来表示一个
UTF-8
字符,涵盖了 地球上几乎所有地区的文字 - 大多数汉字会使用 3 个字节 表示
-
UTF-8
是UNICODE
编码的一种编码格式
4.2 Ptyhon 2.x 中如何使用中文
Python 2.x 默认使用
ASCII
编码格式
Python 3.x 默认使用UTF-8
编码格式
- 在 Python 2.x 文件的 第一行 增加以下代码,解释器会以
utf-8
编码来处理 python 文件
# *-* coding:utf8 *-*
这方式是官方推荐使用的!
- 也可以使用
# coding=utf8
unicode 字符串
- 在
Python 2.x
中,即使指定了文件使用UTF-8
的编码格式,但是在遍历字符串时,仍然会 以字节为单位遍历 字符串 - 要能够 正确的遍历字符串,在定义字符串时,需要 在字符串的引号前,增加一个小写字母
u
,告诉解释器这是一个unicode
字符串(使用UTF-8
编码格式的字符串)(UTF-8 就是在互联网上使用最广的一种 Unicode 的实现方式)
# *-* coding:utf8 *-*
# 在字符串前,增加一个 `u` 表示这个字符串是一个 utf8 字符串
hello_str = u"你好世界"
print(hello_str)
for c in hello_str:
print(c)
eval
函数
eval()
函数十分强大 —— 将字符串 当成 有效的表达式 来求值 并 返回计算结果
# 基本的数学计算
In [1]: eval("1 + 1")
Out[1]: 2
# 字符串重复
In [2]: eval("'*' * 10")
Out[2]: '**********'
# 将字符串转换成列表
In [3]: type(eval("[1, 2, 3, 4, 5]"))
Out[3]: list
# 将字符串转换成字典
In [4]: type(eval("{'name': 'xiaoming', 'age': 18}"))
Out[4]: dict
案例 - 计算器
需求
- 提示用户输入一个 加减乘除混合运算
- 返回计算结果
input_str = input("请输入一个算术题:")
print(eval(input_str))
不要滥用 eval
在开发时千万不要使用
eval
直接转换input
的结果!!!! 用户可以自己调用os里面的命令!!!
__import__('os').system('ls')
- 等价代码
import os
os.system("终端命令")
- 执行成功,返回 0
- 执行失败,返回错误信息