Python 简明语法总结

!!! 只针对有经验开发人员

简单输入输出

输出

print 10 , '十'

输入

name = raw_input()

python基础

数据类型和变量

常规类型:整形、浮点型、字符串(以' 或者 " 括起来)、布尔值(True, False 奇怪为什么用大写)。

转义使用

多行请用'''...'''表示

布尔运算符:and or not

空值:None

python并无实质常量,只有约定常量,全大写表示(个人觉得使用objective-c的k开头表示法也不错。比如kServerAddress)

字符串和编码

在日常编写中似乎用不太到字符编码互转的功能

字符串格式化: 'hello , %@' % 'world!'

使用%s占位符, 使用 % 表示需要格式化字符串,后跟tuple变量

使用list和tuple

list其实就是数组,定义:['1', 'hello']

使用len(list)计算数组元素个数

使用(1, 2, 3)定义tuple,其实就是不可变的数组。

条件判断和循环

if condition : block elif condition: block else : block 代码段落需要严格缩进,不需要大括号。

for item in list: block

range(number)可以生成从0 到 number-1的list

while condition : block

可以使用int('string')或者float('string')获取对应值

使用dict和set

字典类型:dict = {'key' : value}

使用dict[key]直接取值会报错,方法是使用 dict.get(key),如果没有值会返回None

使用pop(key)删除一个item

set可以看成是在帮你管理一个不可重复元素的列表,并提供一些高级功能,比如联合(\)、交(&)、差(-)和对称差集(^)

函数

定义函数

空函数:pass

类型检查,python是类型不安全的,所以我们可以通过isinstance(var, (type1, type2))来检查类型

返回多个值,使用tuple。不过可以省略括号,类似x, y = 3, 4

默认值:def method(arg1 = 'arg1'),注意默认参数只能放到最后

可变参数:def method(*var_arg):,其中var_arg是一个tuple,可以使用for in来遍历

关键字参数:def method(**key):,关键字参数不限制传入的参数个数和类型,会在函数内部组合成一个dict

参数组合:当定义为def func(a, b, c=0, *args, **kw):可以这样调用:func(*args, **kw)其中,args为tuple, kw为字典

递归函数,注意递归函数的溢出崩溃问题。python并没有为尾递归做优化,所以还是会崩溃的。

高级特性

切片

array[0:3]:表示从第0个元素开始,取3个

array[-3:-1]:表示取倒数第三,第二个元素,-1表示最后一个。

array[::5]:表示每5个取一个元素

字符串也可以切片

迭代

迭代即使用:for item in array,array既可以是数组,也可以是字典或者字符串

判断是否可以迭代,isinstance(object, Iterable),判断对象是否实现了Iterable接口

迭代dict:for key in dict遍历key。for value in dict.itervalues()遍历value。for k, v in dict.iteritems()遍历key和value

列表生成器

列表生成使用range(start, end)函数

混合生成使用简写for in 迭代。[x * x for x in range(1, 10) if x % 2 == 0]

也可以使用两层循环,[x * y for x in range(1, 10) for y in range(20, 30)]

生成器

如果你需要一组序列,但是太大,占用内存过多。那么可以使用生成器,它是实时计算的列表。

将列表生成表达式的[]变为()即可。

可以将一个函数变成一个生成器,只需要添加yield item语句即可,生成器会在遇到yield的时候返回对应结果,下次next从上次yield之后开始执行。

函数式编程

高阶函数

函数可以赋值给变量,可以当成参数传递给函数

map:对每个列表中得元素作用一个函数,并返回。

reduce:将结果和下个元素传给函数,最终返回一个结果。

filter:过滤器,使用方法跟map差不多,是返回结果为true的元素

sorted:排序,跟map差不多

返回函数

可以在函数中定义函数,并返回。就像一个变量一样。

闭包:返回的函数可以使用定义函数内部的变量

匿名函数

匿名函数即lamdba表达式:lamdba 参数 : 表达式

装饰器

概念:即在函数执行前后加一些逻辑不想管的代码,比如log

实现

def log(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper(*args, **kw):

print 'call %s():' % func.__name__

return func(*args, **kw)

return wrapper

@log

def now():

print '2013-12-25'

偏函数

简单的讲就是创建具有特定模式的函数别名,这个特定模式大概指的是设定好某些参数(默认参数),来达到简写的目的。

int2 = functools.partial(int, base=2)这样就创建了一个专门转化二进制的函数了。因为我们设定了默认参数 base = 2

当参数太多需要简化的时候就是用偏函数

模块

模块

一个py文件就是一个模块,目录就是包名

使用模块

这是一个标准的模块模板

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

' a test module '

__author__ = 'Michael Liao'

import sys

def test():

args = sys.argv

if len(args)==1:

print 'Hello, world!'

elif len(args)==2:

print 'Hello, %s!' % args[1]

else:

print 'Too many arguments!'

if __name__=='__main__':

test()

模块内部的私有变量和函数一律使用_开头,且不要在外部进行引用。

安装第三方模块

pip install 模块名称

使用__future__

future可以把下个版本的新功能添加到当前版本

面向对象编程

类和实例

定义类

class ClassName(SuperClass):

pass

构造方法def __init__(self,args)`

访问限制

使用__双下划线开头可以让变量成为私有,外部无法访问。也可以通过添加getter、setter来控制访问操作。

继承和多态

继承就在定义的时候写上父类的名称,多态就覆盖父类的方法。

获取对象信息

使用type()判断类型信息

使用isinstance()判断继承关系

使用dir()获取对象的所有方法和属性

面向对象高级编程

使用slots

动态添加属性:instance.pro = 10

动态添加方法:instance.newmethod = MethodType(method_name, instance, class_name)

为了防止胡乱添加属性可以使用__slots__ = (被允许的属性)

使用@property

如下,定义了一个score的属性

@property

def score(self):

return self._score

@score.setter

def 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

多重继承

最好不要用多重继承,用mixin

mixin其中概念,用类来提供一组相似功能。类似实现过的接口。

定制类

使用类似slots 来定制一个类的行为。

str 打印类时的信息

repr直接写打印出来的信息

iter 用于 for ... in迭代,__iter__返回下一个迭代对象,next()用于拿到循环的下一个值

getitem 提供下标访问

getattr 当找不到这个属性的时候会调用这个方法

call 当使用instance()这样来把对象实例当成方法调用的时候,其实调用的就是__call__。

可以使用callable(thing)来判断一个东西是否可以被当成方法调用

使用元类

types():使用它来动态构建类,方法是types('ClassName', (SuperClass, ), dict(methodName = method))

错误、调试和测试

错误

try...except...finally...

错误基类是BaseException

常见的错误类型

记录错误,使用python模块logginglogging.exception(exception instance)可以将错误调用对战输出出来

也可以自定义错误类型,方法是继承自某个Exception,然后使用raise语句

直接写raise可以把当前exception抛出,让上层调用处理。

调试

断言:assert is true? , 'error message'

logging可以方便的输出日志,包括错误。

logging.info('info')。method可以是debug,info,warning,error中的一个。

可以指定当前输出的method,方法是指定当前输出级别logging.basicConfig(level=logging.INFO)

pdb:python -m pdb err.py 开始调试 l 查看代码 n单步执行 p查看变量 q结束测试 c继续执行

程序内部设置断点:import pdb,在可能出错的地方放置pdb.set_trace()

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