这是我在 jupyter notebook 上做的笔记，大家可以在 jupyter notebook 上敲出来

创建只有一个值的 tuple

t = (1,)
t

不可变对象调用方法

对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

a = 'abc'
b = a.replace('a', 'A')
a, b

使用python的下标循环

for i, name in enumerate(['yang', 'cao', 'huang', 'yin']):print(i, name)

全排列

列表生成式两层循环

# 第一个for循环可以看成是外层循环
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

python中的三目运算符

x = 1
x if x % 2 == 0 else -x # 是一个表达式

[x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]

生成器

# 定义方式1：类似列表生成式
g = (x * x for x in range(0, 10))
for n in g:print(n)

# 定义方式2：将函数中的print转换成yield
def fib(max):# 这不是一个普通函数，而是一个generator# 而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。n, a, b = 0, 0, 1while n < max:yield ba, b = b, a + bn = n + 1return 'done'
f = fib(6) # generator函数的“调用”实际返回一个generator对象
f

next(f)

next(f)

next(f)

用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

g = fib(6)
while True:try:x = next(g)print('g:', x)except StopIteration as e:print('Generate return value', e.value)break

可迭代对象和迭代器

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。需要实现__iter__方法。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。需要实现__iter__方法和__next__方法。

迭代器是可迭代对象的一个子集。

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator) # 把Iterator变成Iterable

迭代器与生成器的区别

生成器是迭代器的一个子集，是一种特殊的迭代器。

生成器分为包含yield的函数和生成器表达式，但是我们还可以自己定义一个类来实现迭代器：

class Iterat(object):def __init__(self, array):self.x = arrayself.index = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.index < len(self.x):value = self.x[self.index]self.index += 1else:raise StopIterationreturn valueit = Iterat([1, 2, 3, 4, 5])
print(type(it))
for i in it:print(i)

函数名是一个变量

函数是一个对象，函数名是指向函数的一个变量。

def now():print('2015-3-25')f = now # now是指向此函数对象的一个变量，将now赋值给f，意思就是将f也指向这个函数对象
f()

高阶函数

一个函数可以接受另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数。

def add(x, y, f):return f(x) + f(y)print(add(-5, 6, abs))

闭包

什么是闭包：外部函数返回的不是一个具体的值，而是一个函数。
外部函数的参数和变量都保存在返回的函数中。

为什么要有闭包：闭包存在的意义就是它夹杂了外部变量（私货），同一个函数夹杂了不同的私货，就实现了不同的功能。

对于下面这个例子，在count函数中，返回的函数f并没有在count运行过程中立即执行，而是在调用了f1,f2,f3后才执行，而这时i已经变成了3

def count():fs = []for i in range(1, 4):def f():return i * ifs.append(f)return fsf1, f2, f3 = count()
f1(), f2(), f3()

如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变：

def count():def f(j):def g():return j * jreturn gfs = []for i in range(1, 4):fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()return fsf1, f2, f3 = count()
f1(), f2(), f3()

nonlocal与global

def func():a = 1def g():a = a + 1 # python解析器认为要在内部函数中创建一个新的局部变量，这时外部函数的a实际已不可见，# 而解析器右边对a加1就是用本地的局部变量a加1，而这时左边的a即本地的变量a还没有创建(等右边赋值呢)，# 因此就这就产生了一个是鸡生蛋还是蛋生鸡的问题g()return a
func()

def func():a = 1def g():nonlocal aa = a + 1 # 解决办法即使用nonlocal声明ag()return a
func()

nonlocal：当需要在嵌套函数中给外部函数定义的变量赋值的时候使用。

global：当需要在函数中给外部变量定义时使用。

偏函数

其实就是创建一个新函数，这个新函数可以往原函数里填一些默认参数，从而调用时简单

import functools
def multiply(a, b):return a * bmul_2 = functools.partial(multiply, b=2) # 填入默认参数b = 2
mul_2(1)

import functools
from functools import reduce
def multiply(*args):return reduce(lambda x, y: x * y, args)mul_6 = functools.partial(multiply, 2, 3) # 填入默认可变参数2, 3
mul_6(1)

对象可绑定任何数据

和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：

class Student(object):def __init__(self, name, score):self.name = nameself.score = scoredef print_score(self):print('%s: %s' % (self.name, self.score))

bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.age = 8
bart.age

lisa.age

类的访问控制

__xxx: 私有变量，不能被外部访问

_xxx: 这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。

_xxx_: 特殊变量，可以被直接访问

多态

Python的多态跟静态语言不一样。

多态一般应用在函数中，函数的形参是某种类，内部使用了这个类的方法。对于Python来说，只要满足该类有此函数调用的所有方法即可，不要求指定的类型。例子如下：

class Animal(object):def run(self):print('Animal is running...')class Dog(Animal):def run(self):print('Dog is running...')class Timer(object):def run(self):print('Start...')def run_twice(animal):animal.run()animal.run()

run_twice(Animal())

run_twice(Dog())

run_twice(Timer())

MixIn

设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现。比如让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。

主要的目的是：更好地看出继承关系，增加代码可读性。继承的第一个类往往是主线，有明显的层次关系，而继承的后面的类往往是功能类，也就是额外的功能。

例如：男人类，单一继承链上他属于人类，如果还要为这个男人类添加其它功能，比如抽烟类，那就用MixIn的写法加进来，但是无需你考虑抽烟类和人类有什么关系。

class Animal(object):pass# 主要的类层次按照哺乳类和鸟类设计
class Mammal(Animal):passclass Bird(Animal):pass# 为类添加额外的功能
class RunnableMixIn(object):def run(self):print('Running...')class FlyableMixIn(object):def fly(self):print('Flying...')# 各种动物
class Dog(Mammal, RunnableMixIn): # 多重继承，获取多个父类的所有功能passclass Bat(Mammal, FlyableMixIn):passclass Parrot(Bird, FlyableMixIn):passclass Ostrich(Bird, RunnableMixIn):pass

d = Dog()
d.run()

关于对象的属性方法优先级问题

对于一个实例来说，有可能存在一种情况，就是属性和方法重名的问题，此时实例是优先调用哪个呢，实验代码如下：

class Student(object):def __init__(self, name):self.name = namedef name(string):print(string)s = Student()
s.name

s.name('I\'m a String!')

可见，如果属性和方法重名，对象会优先调用属性。

定制类

_str_: 打印类时，给出自定义的信息

_iter_: 变成可迭代对象时定义，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的_next_()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

class Fib(object):def __init__(self):self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，bdef __iter__(self):return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己def __next__(self):self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值if self.a > 100000: # 退出循环的条件raise StopIteration()return self.a # 返回下一个值

_getitem_: 把对象当列表用，可以按照下标取元素

class Fib(object):def __getitem__(self, n):if isinstance(n, int): # n是索引a, b = 1, 1for x in range(n):a, b = b, a + breturn aif isinstance(n, slice): # n是切片start = n.startstop = n.stopif start is None:start = 0a, b = 1, 1L = []for x in range(stop):if x >= start:L.append(a)a, b = b, a + breturn L

_getattr_: 调用不存在的方法或属性时，激活这个方法

_call_: 在实例本身上调用时，激活此方法

class Student(object):def __init__(self, name):self.name = namedef __call__(self):print('My name is %s.' % self.name)s = Student('Michael')
s() # self参数不要传入

把方法变成属性调用

@property

在方法上加这个装饰器，当取与这个方法对应的属性时调用

@xxx.setter

xxx是方法的名字，当给这个方法对应的属性赋值时调用

class Student(object):@propertydef score(self):return self._score@score.setterdef score(self, value):if not isinstance(value, int):raise ValueError('score must be an integer!')if value < 0 or value > 100:raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')self._score = value

s = Student()
s.score = 1000

s.score = 90
s.score

try…except可跨越多层调用

比如函数main()调用bar()，bar()调用foo()，结果foo()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理：

def foo(s):return 10 / int(s)def bar(s):return foo(s) * 2def main():try:bar('0')except Exception as e:print('Error:', e)finally:print('finally...')main()

print(r'ABC\\-001') # 加r，此时Python不考虑转义字符，即都视为普通字符
print('ABC\\-001')

正则表达式

(?:···)

如果想用括号把整个式子看成一个整体，又不想表示一个group，就可以在左括号后面加上"?:"

r + 字符串

一般都会在模式串左边加上r，此时Python不考虑转义字符，这里的转义字符指的是print时候的转义字符，如’\t’等。但是对于正则匹配而言，反斜杠加其他字母可以表示特殊形式，比如\d表示数字，这时的反斜杠便与之前不同了。对于要匹配的字符串（第二个参数），我们一般不会加r，因为它不需要正则表达式的特殊规则，只是一个普通字符串罢了，当然也可以加r，此时反斜杠(\)看成普通字符。

要注意反斜杠可以转义所有元字符，如下：

. ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( )

m = re.match(r'\\\\', '\\\\') # 第一项：按照正则表达式的规则，反斜杠转义了反斜杠，最后有两个反斜杠；# 第二项：按照普通字符串的规则，也是反斜杠转义了反斜杠，最后有两个反斜杠
m

m = re.match(r'(\\\\)+', r'\\\\') # 第一项：按照正则表达式的规则，反斜杠转义了反斜杠，括号内有两个反斜杠；# 第二项：四个反斜杠
m

匹配规则

如果加^$，表示这行必须和模式串完全对应才行，也就是整个要匹配的字符串要和模式串对应。
如果不加，要匹配字符串的前缀，符合模式串就算匹配成功。

print(re.match(r'^abc$', 'abcd'))
print(re.match(r'abc', 'abcd'))
print(re.match(r'bcd', 'abcda'))

文件读写模式

‘r’：只读；

‘w’：只写；

‘w+’：读写（截断：原来的没有了）；

‘r+’：读写（不截断）

合并拆分路径

合并路径

os.path.join('E:\\Learn\\Code\\python', 'test.txt')

把一个路径拆分为两部分，后一部分总是最后级别的目录或文件名

os.path.split('E:\\Learn\\Code\\python\\test.txt')

直接得到文件扩展名

os.path.splitext('E:\\Learn\\Code\\python\\test.txt')

复制、重命名、删除文件

复制

import shutilshutil.copyfile('test.txt', 'test1.txt')

重命名

os.rename('test1.txt', 'test.py')

删除

os.remove('test.py')

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