python基本语法的有关知识

从五个方面理解python语法：
一、数据类型和数据结构：
1）数据类型：字符串、数字
2）数据结构：列表、字典、元组、集合
二、逻辑控制：
1）判断
2）循环
三、函数
四、类
五、文件操作

展开：
三、函数
1.函数：看成一个黑箱子，输入一个东西，输出一个东西。

2.内置函数：是安装python解释器时，自带的一些库函数。编写代码时，可以随意调用这些内置函数。这里的黑箱子不用我们去实现，已经被实现好了，封装在库函数中。

3.自定义的函数：就是自己写代码定义一个函数，功能也是看成输入一个东西，输出一个东西。只不过这里的黑箱子需要自己编写代码来实现。主要掌握函数如何定义，函数怎么实现，函数如何调用。

四、类
1.类：类是具有一系列相同特征的事物，比如人是一类，猫是一类，杯子又各是一类。

2.类的属性：也叫类的变量，就是在类里面定义的变量，和普通变量没什么区别。

3.类的实例化：现在有个变量叫小明，我们把它赋值为人这个类，那么他就是人了，他具有人的所有特征。小明也就是实例，这个过程叫类的实例化。所以，类的实例化，就是变量赋值的过程，只不过等式右边这个值，是一个类，而不是普通的字符串，数字，或是列表。
（当然，可以不进行类的实例化，直接相当于将该类名默认作为一个实例，也能够进行类的全部功能调用。但是这时，修改类中的变量相当于类的定义被改变了；而类的实例化后，再进行类的属性修改，只是该实例下的类属性被改变了）

4.类属性引用：就是实例使用类中的属性，具体引用方法就是在实例后加个点，再跟上属性。就如“小明.吃饭”，实例（小明）使用了类中的属性（吃饭）。上面提到的类实例化后的属性修改，就是在这种情况下的修改。

5.实例属性：为某个“类的实例”创建了一个独有的属性，而这个属性是其他实例所没有的，因为原始类没有定义它。这是在类的实例化后再新增的属性定义，比如“小明.世界飞人”，显然不可能人人都是世界飞人，那么这个属性就是小明这个实例独有的。
具有怎么定义实例属性呢，只要在实例后加个.，再加上新增属性名，并为这个实例属性赋个值就行了。后面便可以使用这个实例属性。
要注意“实例属性”和“类的属性“”的区别，实例直接引用类的属性，不需要再定义，而实例使用实例属性需要先定义，再使用。再者，类的属性是所有实例共享的，而实例属性是谁定义，谁才能使用。

注意：引用属性时，先引用实例属性，如果没有，再去找类的属性（在类中，方法外定义的属性为类属性，存储在类空间中，独一份，可共享，在实例方法中以self方式定义的属性为实例属性，存储在实例空间中，每个实例拥有自己的实例属性，不共享。实例属性只能通过实例来调用，类属性可以通过类调用，也可以通过实例来调用,那么我们要知道，在使用属性时，查找的顺序是就近原则，先从对象存储空间查找，找到则停止继续查找，没有就进去类空间查找，找到则停止查找，没找到则报异常。如果存在实例属性与类属性同名时，通过实例调用该属性名，则调用的是实例属性。）

6.实例方法：函数不在类中定义，叫函数；函数在类中定义，就叫方法。反正方法就是函数，属性就是变量，只不过在类中的叫法变了而已。
类中定义的函数（方法），变量（类的属性）都是为了真正的实例而用的，类中定义函数时，会在括号中加入参数self，表示实例本身，这样写的目的是，在类的实例化时，实例会被编译器默默传入方法后面的括号，那么该实例就能使用这个方法了，显然，实例使用方法不能像使用类的属性那样，直接使用，需要在类的实例化时，在方法后面的括号传入实例名字。
方法后面的括号第一个参数self(实例名字)不用传入，但像普通函数一样，会有形参，所以在实例使用方法时，需要在括号中放入对应的实参，第一个实例名字就不用再传入了，这是编译器自动传入的，不需要我们手动传入。
为什么要有self？

参考网址：点击这里

7.特别的实例方法：init()，这个本质也是函数。一般类中定义的方法，我们要想使用方法，必须要这样做“实例.方法（传入实参）”，但是__init__()这个方法，我们在实例使用此方法时，不要再像一般实例方法引用那样做，可以直接使用__init__()中的功能，init()第一个参数也是self,这一点遵循一般方法的定义，后面的参数，传入时，直接在类的实例化时，在类后面的括号中
传入。一般方法中的参数，是在实例使用此方法时，在方法后面的括号传入。
init()里面可以新增类的属性，这里面的属性其实是实例属性了，是由在类的实例化后才能生效，不同的实例，传入的参数
不同，那么对应__init__里面的功能显然不同。
注意其比较于实例属性，实例属性是类的实例化后再增加的，而__init__()在实例化时产生的。

8.类的继承：重新定义一个类2，在类2名后的括号中，放入一个已经定义好的类1，说明类2继承了类1的所有属性和方法，当然可以对想要不相同的地方进行修改，从而继承想要的特性，类1叫父类，类2叫子类。
类的继承从本质上说，是利用一个定义好的类，去定义一个新的类。后续便可再进行类的实例化。

9.内置类属性：不需要经过类的实例化，就能用的属性，比如__name__
参考地址：点击这里

附加：python代码执行的全过程？主要弄清python解释器如python3.7，python编辑器如pycharm，C语言的编译器visual c++，它们之间的关系？以及python终端执行代码和在编辑器pycharm中执行代码的区别？python程序的入口是什么？编译型语言的程序入口地址是什么？硬件描述语言的程序有入口地址吗？
1.面向过程和面向对象语言的区别？
面向过程，程序的一步步过程，逐步实现，性能高，不易维护
面向对象，将程序分为几大块，分模块实现再组合，性能低，易维护
参考网址：点击这里
2.编译型语言和解释型语言的区别？
参考网址：点击这里
1）编译型语言：
工作过程：
源代码 (source code) → 预处理器 (preprocessor) → 编译器 (compiler) → 目标代码 (object code) → 链接器 (Linker) → 可执行程序 (executables)

在这个工作流程中，编译器调用预处理器进行相关处理，将源代码进行优化转换（包括清除注释、宏定义、包含文件和条件编译），然后，通过将经过预处理的源代码编译成目标代码（二进制机器语言），再通过调用链接器外加库文件（例如操作系统提供的API），从而形成可执行程序，让机器能够执行。

特点：不适合跨平台执行（跨平台的概念可以理解为不同CPU架构（例如X86、ARM等）的机器，还有同种CPU但不同的操作系统（例如Unix、Windows等）的机器）
执行效率高

2）解释型语言：
工作过程：
在程序执行时，解释器读取一句源代码之后，先进行词法分析和语法分析，再将源代码转换为解释器能够执行的中间代码（字节码），最后，由解释器将中间代码解释为可执行的机器指令。

改进的方法：可以先将源代码完整的进行转换，编译成更有效率的字节码，保存成后缀为“.pyc”的字节码文件，然后，通过对比源码是否发生变化，有，生成新的字节码文件；翻译器再通过这个文件一句一句的翻译为机器语言去执行

为了对源码重复量大的代码块，提高执行效率，引入JIT即时编译器，解释器和编译器共同作用。

特点：解释型语言在不同的平台有不同的解释器，从而使得源代码可以跨平台，不做修改或做极小的源码修改。

3）区别：
编译型语言写的程序在被执行之前，需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，比如exe文件，以后要运行的话就不用重新翻译了，直接使用编译的结果就行了（exe文件），因为翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率高。
解释则不同，解释性语言的程序不需要编译，省了道工序，解释性语言在运行程序的时候才翻译，比如解释性basic语言，专门有一个解释器能够直接执行basic程序，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释性语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
参考网址：点击这里

3.解释器、编辑器、编译器的区别？
解释器将解释型语言翻译成机器指令，编译器是将编译型语言翻译成机器指令。而编辑器只是提供单纯的代码编辑功能，美化功能等。
python3.7是解释器，pycharm是python编辑器，visual studio code是万能语言代码编辑器，visual c++是c++编译器
参考网址：点击这里

4.python程序执行的起点？C语言程序执行的起点？Verilog语言执行的起点？
参考地址：[点击这里]点击这里(https://www.cnblogs.com/cnXuYang/p/8336370.html)

答：
1）我们运行test.py时，python解释器，首先会运行test.py代码中，最先出现的“非函数定义”和“非类定义”的没有缩进的代码，如打印一条语句print(“python”)。当在这些非缩进代码中遇到了a函数调用，则此时python解释器会执行原先定义的a函数。
（Python使用缩进对齐组织代码的执行，所有没有缩进的代码（非函数定义和类定义），都会在载入时自动执行，这些代码，可以认为是Python的main函数。）
2) test.py可能被直接执行，也可能作为模块导入到其他.py文件中，此时为了区分test.py文件是主动执行还是被调用，Python引入了变量__name__。当文件是被调用时，__name__的值为模块名，当文件主动执行时，__name__为’main’。所以一般既可能作为主动执行，也可能作为被调用的文件，会在代码中添加“if name == ‘main’:”，当文件主动执行时，if语句成立，该条语句下的代码会被执行，否则当文件是被调用时，该条语句下代码不会被执行。
3）文件属性__name__的含义：内置类属性，功能是获取类名，当前test.py文件被直接执行时，name__获取的类名就是__main，否则__name__的值就是test
4）C、C++中main()是程序的入口
5）Verilog语言执行的起点是每个always模块或者process模块，同时执行，生成电路。

1.python的简单数据类型有哪些？
字符串，数字（整数，浮点数）

2.变量是什么？
1)变量是用来存放各种数据类型的容器，容器本身大小不同，物理存储结构也不同。
定义一个变量，本质是向内存申请一段存储空间。可以是存放一个数据的独立存储空间（第一种存储结构），如存放一个整型数据，一个浮点型数据，一个字符型数据，一个布尔型数据，以及一个字符串型数据。对于不同的数据类型，申请的存储空间大小不同。
变量也可以申请一段连续的存储空间，即数组。（第二种存储结构）数组里的数据类型也是多样的，可以是整型，浮点型，字符型等，如果数组里的数据类型不同，那么数组的所占内存大小也不同。
以上是c++变量的理解。
对于python的变量同样，变量可以申请不同的存储结构来存储数据，最简单得是一个独立存储空间，也可以是列表型存储空间，可以是字典型存储空间，可以是集合，可以是元祖。在这种数据存储结构的基础上，再关心里面到底存储什么样的数据类型，数字还是字符。因此，定义变量时，要关注两件事，一个是其数据结构（存储结构），一个是数据类型。

2)python定义变量不需要先前指定类型，但在使用之前必须进行定义，即变量在使用前附一个值就行了，即便是个空列表，如message = []
不需要像C语言那样，变量a需要先指定数据类型，如int a，python语言是解释器执行代码时自己去辨别数据类型；这个特点让编程变得简单，但代码执行效率变低。

3.数据结构和数据类型的区别？
数据结构，强调数据之间的关系，代表一种数据的存储结构，如树，队列，列表，字典等。
数据类型，强调合法的操作，如对字符串，数字可以进行什么样的操作。

小总结：
1.test.py文件作为模块被导入到其他文件时，它的变量，函数，类都可以被调用。

2.如果test.py代码中不加入语句“if name == ‘main’ ”，那么当test.py文件作为模块被导入时，其文件内的代码会被全部执行，由于test.py代码本身可能会有输出，那么这些不必要的输出就会产生在当前文件中，因此需要在test.py中加入语句“if name == ‘main’ ”，从而只使用test.py中的功能定义，不需要输出，确定谁才是真正的程序入口。

3.命令行解析模块：argparse模块
参考网址：点击这里
点击这里
功能：在终端输入命令参数，就可以向程序中传入该参数并让程序运行。该参数不一定是真正意义上的参数，也可以是参数文件的路径，从而让程序根据该路径，来获取文件内的参数。
使用：
1）在当前运行文件中导入argparse模块（这是python内置模块）

2）创建一个解析对象：parser = argparse.ArgumentParser(description=‘Process some integers.’)
功能：包含将命令行解析成 Python 数据类型所需的全部信息

3）向解析对象中添加需要关注的命令行参数，以便识别：
parser.add_argument(’–datacfg’, type=str, default=‘cfg/ape.data’)
两种命令行参数识别的方式：位置参数
可选参数（常用），如’–datacfg’
type是要传入的参数的数据类型 help是该参数的提示信息，default是当终端输入命令缺少时，自动解析的默认值

4）解析解析器中的命令行参数，以便使用：args= parser.parse_args()
将参数字符串转换为对象，并将其设为命名空间的属性。返回带有成员的命名空间。从而可以这样使用datacfg = args.datacfg

5.import、from…import…、import…as…、from…import*四个语句的区别：
参考：点击
1）相同作用：导入模块，使得当前python文件可以使他定义在其他模块里的功能
2）区别：
# import导入模块后，引用模块里的功能时，需要加模块名调用模块里的功能。如import math后，math.ceil()才是正确用法。
# from…import…导入模块后，引用模块里的功能时，不需要加模块名即可调用模块里的功能。如from cfg import parse_cfg后，直接使用parse_cfg()即可，不需要使用cfg.parse_cfg()来调用模块功能
# from…import * 的意思是导入了这个模块的所有功能，我们也可以只导入指定的部分到当前命名空间中，从而减少内存开销。
# import…as… 的意思是导入一个模块的同时，为该模块取一个简化的别名，从而简化代码。如import numpy as np后，np.reshape()代替了numpy.reshape()

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