关于Python中的基础问题与重点语法分析

一、pycharm的使用问题

二、首行缩进

三、深浅copy

四、字符编码

五、闭包函数和装饰器

身为一个python小白，在不懈的学习了快两个月python后，已经基本学完了python的基础语法，在学习中也遇到了很多坑，现在我希望把我遇到的坑分享一下，也是关于一些基础问题，希望对刚开始学习的小伙伴可以有所帮助。同时里面也有几个python里的高级语法和难理解的概念，这里面本身也包含我自己不理解的一些点，我抱着尝试的心去讲一下，要是对里面的一些代码或者专业词汇描述有错或者讲错的话，还请专业人士指正。

一、pycharm的使用问题

相信很多人在学习的时候都下载了pycharm，身为python的一个集成开发环境，pycham我觉得编程环境是最好的。除此之外我也试过vs vscode等，但我觉得都没有pycharm好用。

1、在pycharm上我建议下载tabnine的代码补全和汉化（汉化根据个人需要，要是英语特别好或者后期其实不用汉化，甚至用起来会很别扭）

2、pycharm不同于IDLE,IDLE上使用print或者直接敲回车都可以实现输出，但是pycharm上必须是要加一个print的，例如这样一个查找索引值的代码和布尔类型，在IDLE中直接敲回车就可以实现，但是pycharm中的print必不可少

a=["1","2"]
print("1" in a)
print(a.index("1"))

3、pycharm最人性话的设计可能是每日小技巧了，他会每天根据你敲的代码来给你一点小技巧使你更方便，但是这在汉化之后也也是英文显示，但是还是建议直接耐心翻译去看一下。

二、首行缩进

这是我碰到的最难受的一个点了，有的时候你首行缩进错了pycharm并不会报错，但是会让你得到不是你想要的东西，有的时候也会大片的报错。

而我总结了一下，主要就是逻辑问题，写程序时候的逻辑不能错，这件事干完该干什么，是并列还是包含，只要把本质弄清楚，就不会错

1、if else elif 这是最基础的但也是在逻辑上最容易出错的，我就从我直接做的一些作业来说，例如我在之前学完循环语句和条件语句做的一个小作业，要让打印一个购物车的程序，循环打印商品列表

product=[["iphone",111],["xiaomi",222],["huawei",333]]
shopping_cart=[]
while True:print("-----商品列表--------")for index,i in enumerate(product):print("%s.%s   %s"%(index,i[0],i[1] ))choice = input("输入你想买的东西的编号:")if choice.isdigit():choice=int(choice)shopping_cart.append(product[choice])print("Add product %s into shopping cart."%(product[choice]))elif choice=="q":print("-----你已经购买以下商品-----")for index,p in enumerate(shopping_cart):print("%s. %s   %s" % (index,i[0],i[1]))

尤其是中间，在中间开始循环之后，利用for循环和enumerat函数将商品产生出索引值以后，if语句跟for循环是并列的，而不能将if和elif缩进进去，这样才能使if语句有效，且在elif语句输入q退出时，另一for也必须在elif语句里面这样才能退出并打印已经加入的商品列表

2、函数类与面向对象的缩进，这两者中的语法显然比缩进重要，但是在这里也提一下，以这样的一段嵌套为例

 age=19def k1():age = 73print(age)def k2():print(age)k2()k1()

调用参数位置的不同也能影响输出的结果，类与面向对象与函数相似，在调用与实例化的时候也需要注意。

注：主要在函数以及面向对象中，会出现嵌套函数以及多态问题，进而对逻辑有了更大的要求。

三、深浅copy

这算是python里面比较难理解的一个点，容易在考试里面出到，我们先从这样一段代码然后逐步加深理解

>>>a=1
>>>b=a
>>>a=2
>>>b
1
>>>id(a)
>>>id(b)

在这段代码里，你要是输出b的值你会发现会输出1，因为在b=a以后，b指向了1，而并不是指向a，所以b并不会跟随a改变，可以用最后两行代码来验证一下他们的内存地址（下面的代码相当于我在IDLE里面写的）

现在我们在列表里来看一下这段代码

>>>n1=["hu","wang","iphone",1,2]
>>>n2=n1
>>>n2
["hu","wang","iphone",1,2]
>>>n1[2]="huawei"
>>>n1=["hu","wang","weawei",1,2]
>>>n2

大家想一想，我此时输出n2会发生什么，按照上面的理解，n2是不会跟着n1改变的，但是他输出的结果和改变后的n1是一样的，这是为什么，就像我把一个东西放到杯子里面，每一个东西就是一个内存地址，现在n2直接指向了n1的内存地址，相当于n2，n1完全相同，对这两个列表进行增删查改，这两个列表也仍然相同

但是如何将这两个列表独立呢,这是用copy可以实现

>>>n1=["hu","wang","iphone",1,2]
>>>n2=n1.copy()
>>>n1,n2
>>>(['hu', 'wang', 'iphone', 1, 2], ['hu', 'wang', 'iphone', 1, 2])

用两种方法可以检验一下是否独立，检验内存地址和改值

>>>n1=["hu","wang","iphone",1,2]
>>>n2=n1.copy()
>>>n1,n2
>>>(['hu', 'wang', 'iphone', 1, 2], ['hu', 'wang', 'iphone', 1, 2])>>>id(n1)
2998395112000
>>>id(n2)
2998395300480>>>n1[1]=2
>>>n1
['hu', 2, 'iphone', 1, 2]
>>>n2
['hu', 'wang', 'iphone', 1, 2]

此时会发现，内存地址并不一样并且修改n1后n2也不变，但是这样做又会有一个新问题，比如这样

>>>n1[1]=2
>>>n1
['hu', 2, 'iphone', 1, 2]
>>>n2
['hu', 'wang', 'iphone', 1, 2]
>>>n1.append(["3",3])
>>>n1
['hu', 2, 'iphone', 1, 2,["3",3]]
>>>n1[-1][0]="huhu"
>>>n1
['hu', 2, 'iphone', 1, 2,["huhu",3]]
>>>n2
['hu','wang', 'iphone', 1, 2,["huhu",3]]

大家发现了什么，我在n1这个列表里加了一个列表，不是说已经独立了吗，我在修改了n1这个列表里面的列表，n2也跟着改了。这是为什么，我们所说的独立，是这个列表里面的元素独立了，即是列表里面的列表独立，为什么子列表里面的元素会变，因为子列表的元素都指向一个内存地址即这个子列表。

综上所述

以上都是浅层次的独立了列表，所有叫浅copy，但是如何深copy呢，这是需要导入一个库,当我们导入了copy库以后，便可以完全实现深copy了。

import copy
>>>n1=['hu', 2, 'iphone', 1, 2,["3",3]]
>>>n2=n1.copy()
>>>n2
['hu', 2, 'iphone', 1, 2,["3",3]]
>>>n1[-1][0]="huhu"
>>>n1
['hu', 2, 'iphone', 1, 2,["huhu",3]]
>>>n2
['hu','wang', 'iphone', 1, 2,["3",3]]

四、字符编码

python中的字符编码真的好复杂好复杂，甚至python2和python3也有不同，这里面也涉及到有的时候为什么你输出的结果变成了乱码，我其实也不知道我现在到底理解了没有，但是先讲一下，看看我到底能不能把这个最基本的讲清楚

1、什么是字符编码

学计算机的朋友们应该都知道，计算机只能通过0和1来识别我们的语言，所以字符编码就是将我们的语言全部转为二进制来让计算机去理解

2、一些常见的字符编码

①ASCII

这是美国人发明的包含了最基本的128个字符的编码表，通过这些使计算机可以了解我们的语言，但是这里面是英文字符啊，中国人要是想用怎么办，于是Unicode诞生了

②unicode

Unicode又被称为统一码、万国码；它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。

③GB2312与GBK

中国国家标准总局1980年发布《信息交换用汉字编码字符集》提出了GB2312编码，用于解决汉字处理的问题。1995年又颁布了《汉字编码扩展规范》（GBK）。这样就解决了我们国家的编码问题。

④UTF ：UTF-8,UTF-16 UTF-32

既然unicode这么好用，为什么不全世界一直用unicode呢，unicode存在这样的一个问题，使用unicode来表示一个字符，至少占两个字节，而ASCII码只需要一个，这样会导致浪费内存空间，所以UTF出现了，UTF就是为unicode编码设计的一种在存储和传输时节省空间的编码方案，可以理解为对unicode的一种压缩,最常用的为UTF-8

UTF-8使用1、2、3、4个字节表示所有字符，无法满足则增加一个字节

3、python2与python3的字符编码

python3字符串默认unicode 而文件默认编码是UTF-8，python2中，文件编码和字符串编码中都为ASCII,若文件头声明gbk，则字符串编码为gbk

4、编码在windows上的显示

这里涉及到你写的程序在终端上的运行，我也还没有学习只是简单了听了一点，例如windows智能显示unicode和gbk，否则会变成乱码。

5、字符编码的转换

你可以通过以下代码来进行字符编码的转换

>>>s="hu"
>>>s2=1.decode("utf-8")

总结：我对于字符编码的理解也只是这些基础知识，这里面有的东西还涉及到终端里的输出与unicode编码的详解我都不拿出来说了，希望后续可以有大佬来进行详解。

五、闭包函数和装饰器

关于闭包函数和装饰器，这是我讲的唯一一个高级语法，我看了视频里面说这也是在面试里比较容易出到的问题，首先何为装饰器，以我的理解，就是升级你的函数功能，但是，升级函数的方法又很多种，你可以定义多个函数，可以多次调用函数，但是、、、、

第一，有的时候你的代码实现了功能但是却会违反一些原则，例如“开放-封闭”原则：

开放：已实现的功能代码块不能被修改

封闭：对现有的功能进行拓展开发

第二，软件开发需要的是多个团队的运营和调试，包含成千上万的代码，你这边实现了自己的模块，下一组的人呢，或许之后的代码就需要重复修改几千次甚至几万次或者直接报错。现在我以这样的一个功能来一步步进行讲解

比如这样，你的老板要让你将查找数字和记录时间整合到一起，可能你会写出这样一段代码（这里引用了b站up主‘嘉然今晚吃枪子’的讲解视频，想学习的同学也可以去看一下）

import time
def kprint_odds():start_time=time.perf_counter()for i in range(100):if i in range(100):print(i)end_time=time.perf_counter()print("it takes {} s to find all the odds".format(end_time-start_time)
if __name__="__main__"print_odds()

这一个函数你会发现你成功的实现了功能，但是你会发现一个函数两个辅助功能，有的代码里面或许不止两个辅助功能，万一出错修改非常麻烦甚至影响了主要功能，代码函数一多，这样写函数几乎就是一个灾难，于是我们可以这样修改

import time
def count_time(func):start_time=time.perf_counter()func()end_time=time.perf_counter()print("it takes {} s to find all the odds".format(end_time-start_time)
def print_odds():for i in range(100):if i%2 == 1:print(i)
id __name__="__main__":count_time(print_odds)

这样定义两个函数便可以减少错误，但是这样的写法仍有一个缺点，最后是通过在辅助函数里传入主要函数进行运行，语法上可行，在可读性上不好，给读者显示的应该是直接显示主要函数，辅助函数应该被隐藏起来，于是我们就引入闭包函数。

闭包函数：一个函数的参数和返回值都是函数

注：闭包本质上是一个函数

闭包函数的传入参数和返回值也都是函数

闭包函数的返回值函数是对传入函数增强后的结果

import time
def print_odds():for i in range(100):if i%2 ==1: print(i)
def count_time_wrapper(func):
#闭包，用于增强函数func，给函数func增加统计时间的功能def improved_func():   start_time = time.perf_counter()func()end_time = time.perf_counter()print("it takes {} s to find all the odds".format(end_time - start_time))return improved_funcif __name__ == "__main__":#调用count_time_wrapper增强函数  print_odds = count_time_wrapper(print_odds)print_odds()print(print_odds())

这是我们手动写了一段增强函数的代码来增强函数功能

print_odds = count_time_wrapper(print_odds)

然而我们需要一种机制，让python解释器自动增强，这时候python装饰器就来了

import time
def count_time_wrapper(func):def improved_func():start_time = time.perf_counter()func()end_time = time.perf_counter()print("it takes {} s to find all the odds".format(end_time - start_time))return improved_func@count_time_wrapper
def print_odds():for i in range(100):if i % 2 == 1:print(i)if __name__ == "__main__":print_odds()

所有python装饰器本质上就是函数闭包，并且装饰器在第一次调用被装饰函数时进行增强。

上面的装饰器你会发现，里面并没有返回值和没有输入参数的，如果我的函数又返回值和输入参数，还能加强吗？

这里需要注意

对于有返回值的函数，调用闭包增强后，不能成功返回，但是增强了函数的辅助功能

import time
def count_time_wrapper(func):def improved_func():start_time = time.perf_counter()func()end_time = time.perf_counter()print("it takes {} s to find all the odds".format(end_time - start_time))return improved_func@count_time_wrapper
count=0
def count_odds():   #统计计数的个数for i in range(100):if i % 2 == 1:count+=1return count   #这里增加了函数的返回值if __name__ == "__main__":print_odds()

对于含有参数的函数，调用闭包增强后，不能成功接收参数

import time
def count_time_wrapper(func):def improved_func():start_time = time.perf_counter()func()end_time = time.perf_counter()print("it takes {} s to find all the odds".format(end_time - start_time))return improved_func@count_time_wrapper
count=0
def count_odds(lim=1000):   #统计计数的个数  这里还增加了参数for i in range(100):if i % 2 == 1:count+=1return count   #这里增加了函数的返回值if __name__ == "__main__":print_odds(lim=1000)

但是我们如何让这个闭包接收返回值和参数呢，参考如下代码

import time
def print_odds(lim=10000):cnt=0for i in range(100):if i%2 ==1:cnt+=1return cntdef count_time_wrapper(func):def improved_func(*args, **kwargs):   #增强函数应该吧接收到的所有参数传给原函数start_time = time.perf_counter()res=func(*args, **kwargs)         #传入参数并记录返回值end_time = time.perf_counter()print("it takes {} s to find all the odds".format(end_time - start_time))return res                        #返回未增强函数的返回值return improved_funcif __name__ == "__main__":print_odds = count_time_wrapper(print_odds)print_odds(lim=10000)

这样我们便实现了完美的闭包，后面还有多个装饰器的问题，但我就到此为止吧。

总结

在学习完python的基础语法之后，就可以学习网络编程和爬虫了，这又是一个漫长的道路，在编程这条路上，我需要学习的东西还很多很多，并且需要不停学习，充实自己，现在python作为世界第一编程语言，的确有一些地方相对于c和java来说使用非常方便，这是也是我第一次第一次写博客，希望大家可以支持，同时身为智能科学与技术的大一新生，我也希望在编程这条路上我可以一直走下去，不断努力学习