b站黑马程序员python基础学习
python的安装
第一个python程序
打开CMD（命令提示符）程序，输入Python并回车
然后，在里面输入代码回车即可立即执行
Python 解释器
我们可以将代码，写入一个以”.py”结尾的文件中，使用python命令去运行它。
Python 开发环境
Python程序一般常见的3种开发环境：
•Python解释器环境内，执行单行代码
•使用Python解释器程序，执行Python代码文件
•使用第三方IDE（集成开发工具），如PyCharm软件，开发Python程序
指定工程路径以及选择Python解释器
创建一个Python代码文件 ，名称test.py
常用快捷键
Python基础语法
字面量
常见的字面量类型
3类：整数、浮点数、字符串
基于print语句完成各类字面量的输出
print(字面量)，如：
Python的注释
单行注释的方法
通过 # 号定义，在#号右侧的所有内容均作为注释
建议在#号和注释内容之间，间隔一个空格
单行注释一般用于对一行或一小部分代码进行解释
多行注释的方法
通过一对三个引号来定义("""注释内容""")，引号内部均是注释，可以换行
Python的变量
变量的语法: 变量名称 = 变量的值
变量的目的是存储运行过程的数据
存储的目的是为了：重复使用
变量的特征: 变量的值可以改变
数据类型
|
string |
字符串类型 |
用引号引起来的数据都是字符串 |
|
int |
整型（有符号） |
数字类型，存放整数 如 -1,10, 0 等 |
|
float |
浮点型（有符号） |
数字类型，存放小数 如 -3.14, 6.66 |
验证数据的类型的方法: 通过type()语句验证
语法：
type(被查看类型的数据)
1. 在print语句中，直接输出类型信息：
2. 用变量存储type()的结果（返回值）
3.使用type()语句,来查看变量中存储的数据类型信息
数据类型转换
数据类型常见的转换语句
标识符
标识符的定义:
是用户在编程的时候所使用的一系列名字，用于给变量、类、方法等命名
标识符的命名规则
常用关键字
变量的命名规范
•见名知意
•下划线命名法
•英文字母全小写
常用的运算符
算数(数学)运算符
+(加)
-(减)
*(乘)
/(除)
//(取整数)
%(取余)
**(指数)
赋值运算符
复合赋值运算符
字符串的扩展
字符串的扩展
字符串在Python中有多种定义形式
1.单引号定义法
2.双引号定义法
3.三引号定义法
字符串的拼接
使用“+”号连接字符串变量或字符串字面量即可
字符串格式化
"%占位符" % 变量
2. 常用占位符
其中的，%s
最长用的3类数据类型占位
%s 把内容转换成字符串,放入占位位置
%d 把内容转换成整数,放入占位位置
%f 把内容转换成浮点型,放入占位位置
格式化的精度控制
使用辅助符号"m.n"来控制数据的宽度和精度
•m，控制宽度，要求是数字（很少使用）,设置的宽度小于数字自身，不生效
•.n，控制小数点精度，要求是数字，会进行小数的四舍五入
示例：
•%5d：表示将整数的宽度控制在5位，如数字11，被设置为5d，就会变成：[空格][空格][空格]11，用三个空格补足宽度。
•%5.2f：表示将宽度控制为5，将小数点精度设置为2
小数点和小数部分也算入宽度计算。如，对11.345设置了%7.2f 后，结果是：[空格][空格]11.35。2个空格补足宽度，小数部分限制2位精度后，四舍五入为 .35
•%.2f：表示不限制宽度，只设置小数点精度为2，如11.345设置%.2f后，结果是11.35
字符串格式化 - 快速写法
快速格式化语法: f"内容{变量}" 的格式来快速格式化
字符串格式化 - 表达式的格式化
input函数的使用
1. input()语句的功能是，获取键盘输入的数据
2. 可以使用：input(提示信息)，用以在使用者输入内容之前显示提示信息。
3. 要注意，无论键盘输入什么类型的数据，获取到的数据永远都是字符串类型
Python判断语句
布尔类型和比较运算符
定义变量存储布尔类型数据
变量名称 = 布尔类型字面量
比较运算符的使用
if语句的基本格式
if语句的基本格式
If 要判断的条件:
条件成立时,要做的事情
if语句的注意事项：
if else 语句
if else语句的注意事项：
if elif else语句
if elif else语句的作用
可以完成多个条件的判断
使用if elif else的注意点有：
判断语句的嵌套
嵌套语句的语法:
简单嵌套:
应用实例: 公司要发礼物，条件是：
1. 必须是大于等于18岁小于30岁的成年人
2. 同时入职时间需满足大于两年，或者级别大于3才可领取
如图：
python循环语句
while循环的语法格式
While 条件:
条件满足时,做的事情1
条件满足时,做的事情2
…….
while循环的基础案例
设置一个范围1-100的随机整数变量，通过while循环，配合input语句，判断输入的数字是否等于随机数
1.无限次机会，直到猜中为止
2.每一次猜不中，会提示大了或小了
3.猜完数字后，提示猜了几次
while循环的嵌套应用
•同判断语句的嵌套一样，循环语句的嵌套，要注意空格缩进。
•基于空格缩进来决定层次关系
注意条件的设置，避免出现无限循环（除非真的需要无限循环 )
for循环的基础语法
for和while的区别:
除了while循环语句外，Python同样提供了for循环语句。
两者能完成的功能基本差不多，但仍有一些区别：
for循环的语法:
for 临时变量 in 待处理数据集:
循环满足条件时执行的代码
同while循环不同，for循环是无法定义循环条件的。
只能从被处理的数据集中，依次取出内容进行处理。
range语句
range语法:
for 临时变量 in 待处理数据集(可迭代对象):
循环满足条件时执行的代码
range语句，获得一个简单的数字序列
获取一个从0开始，到num结束的数字序列（不含num本身）
如range(5)取得的数据是：[0, 1, 2, 3, 4]
掌握for循环的嵌套使用
使用continue和break关键字控制循环
continue关键字用于：中断本次循环，直接进入下一次循环
continue可以用于： for循环和while循环，效果一致
break关键字用于：直接结束所在循环
break可以用于： for循环和while循环，效果一致
函数的基础定义语法
函数的基础定义语法
def 函数名(传入参数):
函数体
return 返回值
函数的参数
作用: 在函数运行的时候，接受外部传入的数据
练习案例：升级版自动查核酸
定义一个函数，名称任意，并接受一个参数传入（数字类型，表示体温）
在函数内进行体温判断（正常范围：小于等于37.5度），并输出如下内容
函数返回值
语法:
def 函数(参数…):
函数体
return 返回值
变量=函数(参数)
通过return关键字,就能像调用者返回数据
None
None表示：空的、无实际意义的意思
函数返回的None，就表示，这个函数没有返回什么有意义的内容
函数的说明文档
函数的嵌套调用
函数A中执行到调用函数B的语句，会将函数B全部执行完成后，继续执行函数A的剩余内容
变量的作用域(局部变量,全局变量)
1.局部变量的定义
作用范围在函数内部，在函数外部无法使用
2. 全局变量的定义
在函数外面定义,这样的话在函数内部和外部均可使用
数据容器
目的: 批量存储或批量使用多份数据
类型: list(列表)、tuple(元组)、str(字符串)、set(集合)、dict(字典)
list(列表)
基本语法
#字面量
[元素1,元素2,元素3,….]
#定义变量
变量名称=[元素1,元素2,元素3]
#定义空列表
变量名称=[]
变量名称=List()
列表内的每一个数据，称之为元素
以 [] 作为标识
列表内每一个元素之间用, 逗号隔开
list的下标索引
从后向前，下标索引为：-1、-2、-3，依次递减。
列表的常用操作（方法）
语法：列表.index(元素)
index就是列表对象（变量）内置的方法（函数)
语法：列表[下标] = 值
可以使用如上语法，直接对指定下标（正向、反向下标均可）的值进行：重新赋值（修改）
语法：列表.insert(下标, 元素)，在指定的下标位置，插入指定的元素
语法：列表.append(元素)，将指定元素，追加到列表的尾部
语法：列表.extend(其它数据容器)，将其它数据容器的内容取出，依次追加到列表尾部
•删除元素：
语法1： del 列表[下标]
语法2：列表.pop(下标)
列表的修改功能（方法）
列表的查询功能（方法）
语法：len(列表)
list(列表)的遍历
遍历
将容器内的元素依次取出，并处理，称之为遍历操作
while循环和for循环，都是循环语句，但细节不同：
元组的定义格式
定义格式:
•(元素, 元素, 元素, ......)
列表有如下特点：
字符串的常见操作
同元组一样，字符串是一个：无法修改的数据容器。
所以：
均无法完成。如果必须要做，只能得到一个新的字符串，旧的字符串是无法修改
语法：字符串.index(字符串)
•字符串的替换
语法：字符串.replace(字符串1，字符串2）
功能：将字符串内的全部：字符串1，替换为字符串2
注意：不是修改字符串本身，而是得到了一个新字符串哦
语法：字符串.split(分隔符字符串）
功能：按照指定的分隔符字符串，将字符串划分为多个字符串，并存入列表对象中
•统计字符串中某字符串的出现次数
语法：字符串.count(字符串)
•字符串的规整操作（去前后空格）
语法：字符串.strip()
•字符串的规整操作（去前后指定字符串）
语法：字符串.strip(字符串)
操作 说明
字符串[下标] 根据下标索引取出特点位置字符
字符串.index(字符串) 查找给定自动的第一个匹配项的下标
字符串.replace(字符串1,字符串2) 字符串内的全部字符串1,替换为字符串2.不会修改原字符串
字符串.split(字符串) 对字符串进行分割
字符串.strip() 移除首位的空格和换行符或指定字符串
字符串.count(字符串) 统计字符串内字符串的出现次数
len(字符串) 统计字符串的字符个数
字符串有如下特点：
基本和列表、元组相同
不同与列表和元组的在于：字符串容器可以容纳的类型是单一的，只能是字符串类型。
不同于列表，相同于元组的在于：字符串不可修改
数据容器的切片
语法：序列[起始下标:结束下标:步长]
表示从序列中，从指定位置开始，依次取出元素，到指定位置结束，得到一个新序列：
集合
操作 说明
集合.add(元素) 集合内添加一个元素
集合.remove(元素) 移除集合内指定的元素
集合.pop() 从集合中随机取出一个元素
集合.clear() 将集合清空
集合1.different(集合2) 得到一个新集合,内含2个集合的差集 原有的2个集合内容不变
集合1.different_update(集合2) 在集合1中,删除集合2中存在的元素. 集合1被修改,集合2不变
集合1.union(集合2) 得到1个新集合,内含2个集合的全部元素,原有的2个集合的内容不变
len(集合2) 得到一个整数,记录了集合的元素数量
语法：集合.add(元素)。将指定元素，添加到集合内
结果：集合本身被修改，添加了新元素
语法：集合.remove(元素)，将指定元素，从集合内移除
结果：集合本身被修改，移除了元素
语法：集合.pop()，功能，从集合中随机取出一个元素
结果：会得到一个元素的结果。同时集合本身被修改，元素被移除
•清空集合
语法：集合.clear()，功能，清空集合
结果：集合本身被清空
语法：集合1.difference_update(集合2)
功能：对比集合1和集合2，在集合1内，删除和集合2相同的元素。
结果：集合1被修改，集合2不变
•取出2个集合的差集
语法：集合1.difference(集合2)，功能：取出集合1和集合2的差集（集合1有而集合2没有的）
结果：得到一个新集合，集合1和集合2不变
语法：集合1.union(集合2)
功能：将集合1和集合2组合成新集合
结果：得到新集合，集合1和集合2不变
•查看集合的元素数量
语法：len(集合)
功能：统计集合内有多少元素
结果：得到一个整数结果
掌握字典的定义格式
字典同集合一样，不可以使用下标索引
但是字典可以通过Key值来取得对应的Value
从字典中基于key获取value
字典的嵌套
嵌套字典中获取数据
字典的常用操作说明
操作 说明
字典[key] 获取指定key对应的value值
字典[key]=value 添加或者更新新的键值对
字典.pop(key) 取出key对应的value并在字典内删除此key的键值对
字典.clear() 清空字典
字典.keys() 获取字典的全部key, 可用于for循环遍历字典
len(字典) 计算字典内的元素数量
字典的增加
字典的更新
字典的删除
语法：字典.clear()，结果：字典被修改，元素被清空
语法：字典.keys()，结果：得到字典中的全部Key
语法：for key in 字典.keys()
语法：len(字典)
结果：得到一个整数，表示字典内元素（键值对）的数量
经过上述对字典的学习，可以总结出字典有如下特点：
数据容器对比总结
数据容器可以从以下视角进行简单的分类：
容器特点对比
数据容器的通用操作
Len(容器) 统计容器的元素个数
max(容器)
统计容器的最大元素
min(容器)
统计容器的最小元素
list(容器)
将给定容器转换为列表
tuple(容器)
将给定容器转换为元组
str(容器)
将给定容器转换为字符串
set(容器)
将给定容器转换为集合
通用排序功能
sorted(容器, [reverse=True])
将给定容器进行排序
注意，排序后都会得到列表（list）对象
函数的进阶
函数的多个返回值
按照返回值的顺序，写对应顺序的多个变量接收即可
变量之间用逗号隔开
支持不同类型的数据return
函数的多种参数适用形式
位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数
关键字参数：函数调用时通过“键=值”形式传递参数.
作用: 可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求.
缺省参数：缺省参数也叫默认参数，用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可不传该默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用）.
作用: 当调用函数时没有传递参数, 就会使用默认是用缺省参数对应的值.
不定长参数：不定长参数也叫可变参数. 用于不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)的场景.
作用: 当调用函数时不确定参数个数时, 可以使用不定长参数
位置不定长传递以*号标记一个形式参数，以元组的形式接受参数，形式参数一般命名为args
· 关键字不定长传递以**号标记一个形式参数，以字典的形式接受参数，形式参数一般命名为kwargs
函数作为参数传递
函数compute，作为参数，传入了test_func函数中使用。
所以，这是一种，计算逻辑的传递，而非数据的传递。
就像上述代码那样，不仅仅是相加，相见、相除、等任何逻辑都可以自行定义并作为函数传入。
lambda匿名函数的语法
函数的定义中
有名称的函数，可以基于名称重复使用。
无名称的匿名函数，只可临时使用一次。
匿名函数定义语法: lambda 传入参数: 函数体(一行代码)
Python文件操作
编码的概念:
什么是编码？
编码就是一种规则集合，记录了内容和二进制间进行相互转换的逻辑。
编码有许多中，我们最常用的是UTF-8编码
为什么需要使用编码？
计算机只认识0和1，所以需要将内容翻译成0和1才能保存在计算机中。
同时也需要编码， 将计算机保存的0和1，反向翻译回可以识别的内容
open()打开函数
在Python，使用open函数，可以打开一个已经存在的文件，或者创建一个新文件，语法如下
open(name,mode,encoding)
name：是要打开的目标文件名的字符串(可以包含文件所在的具体路径)。
mode：设置打开文件的模式(访问模式)：只读、写入、追加等。
encoding:编码格式（推荐使用UTF-8）
read()方法：
readlines()方法：
readlines可以按照行的方式把整个文件中的内容进行一次性读取，并且返回的是一个列表，其中每一行的数据为一个元素。
readline()方法：一次读取一行内容
close() 关闭文件对象
with open 语法
写操作快速入门
写操作快速入门
# 1. 打开文件
f = open('python.txt', 'w')
# 2.文件写入
f.write('hello world')
# 3. 内容刷新
f.flush()
注意：
文件的追加
异常
当检测到一个错误时，Python解释器就无法继续执行了，反而出现了一些错误的提示，这就是所谓的“异常”, 也就是我们常说的BUG
异常的捕获方法
基本语法：
try:
可能发生错误的代码
except:
如果出现异常执行的代码
捕获多个异常
try:
print(1/0)
except (NameError, ZeroDivisionError):
print('ZeroDivision错误...')
捕获异常并输出描述信息
try:
print(num)
except (NameError, ZeroDivisionError) as e:
print(e)
捕获所有异常
try:
print(name)
except Exception as e:
print(e)
异常else
else表示的是如果没有异常要执行的代码
try:
print(1)
except Exception as e:
print(e)
else:
print('我是else，是没有异常的时候执行的代码')
异常的finally
finally表示的是无论是否异常都要执行的代码，例如关闭文件。
try:
f = open('test.txt', 'r')
except Exception as e:
f = open('test.txt', 'w')
else:
print('没有异常，真开心')
finally:
f.close()
异常的传递
利用异常具有传递性的特点, 当我们想要保证程序不会因为异常崩溃的时候,
就可以在main函数中设置异常捕获, 由于无论在整个程序哪里发生异常, 最终都
会传递到main函数中, 这样就可以确保所有的异常都会被捕获
Python模块
Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾. 模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码.
模块的作用: python中有很多各种不同的模块, 每一个模块都可以帮助我
们快速的实现一些功能, 比如实现和时间相关的功能就可以使用time模块
我们可以认为一个模块就是一个工具包, 每一个工具包中都有各种不同的
工具供我们使用进而实现各种不同的功能.
模块就是一个Python文件，里面有类、函数、变量等，我们可以
拿过来用
模块在使用前需要先导入 导入的语法如下:
[from 模块名] import [模块 | 类 | 变量 | 函数 | *] [as 别名]
案例：导入time模块
让程序睡眠了5秒钟
from 模块名 import 功能名
from 模块名 import 功能名
功能名()
案例：导入time模块中所有的方法
自定义模块并使用
自定义一个test函数，在另外一个直接调用
当导入多个模块的时候，且模块内有同名功能. 当调用这个同名功能的时候，调用到的是后面导入的模块的功能
if __main__ == “__main__”表示，只有当程序是直接执行的才会进入if内部，如果是被导入的，则if无法进入
•__all__变量可以控制import *的时候哪些功能可以被导入
Python包
Python的包定义：包就是一个文件夹，里面可以存放许多Python的模块（代码文件），通过包，在逻辑上将一批模块归为一类，方便使用。
__init__.py文件的作用？
创建包会默认自动创建的文件，通过这个文件来表示一个文件夹是Python的包，而非普通的文件夹
步骤如下:
① 新建包`my_package`
② 新建包内模块：`my_module1` 和 `my_module2`
③ 模块内代码如下
导入包
import 包名.模块名
包名.模块名.目标
导入包方式二：
注意：必须在`__init__.py`文件中添加`__all__ = []`，控制允许导入的模块列表
第三方包
第三方包的安装非常简单，我们只需要使用Python内置的pip程序即可。
打开：命令提示符程序，在里面输入：
pip install 包名称
即可通过网络快速安装第三方包
Python基础综合案例
数据可视化 - 折线图可视化
json数据格式
主要功能：json就是一种在各个编程语言中流通的数据格式，负责不同编程语言中的数据传递和交互. 类似于：
为了让不同的语言都能够相互通用的互相传递数据，JSON就是一种非常良好的中转数据格式
json格式的数据要求很严格, 下面我们看一下他的要求
# json数据的格式可以是：字典
{"name":"admin","age":18}
# 也可以是： 列表
[{"name":"admin","age":18},{"name":"root","age":16},{"name":"张三","age":20}]
准备列表，列表内每一个元素都是字典，将其转换为JSON
准备字典，将字典转换为JSON
将JSON字符串转换为Python数据类型[{k: v, k: v}, {k: v, k: v}]
通过 json.dumps(data) 方法把python数据转化为了 json数据
data = json.dumps(data)
如果有中文可以带上：ensure_ascii=False参数来确保中文正常转换
通过 json.loads(data) 方法把josn数据转化为了 python列表或字典
data = json.loads(data)
pyecharts模块介绍
Echarts 是个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可. 而 Python 是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理. 当数据分析遇上数据可视化时pyecharts 诞生了.
pyechart网站： pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.
pyecharts-画廊：Document
pyecharts入门
l基础折线图
全局配置选项
set_global_opts方法
全局配置选项的功能
通过json模块对数据进行处理数据处理
原始数据格式
导入模块:
对数据进行整理, 让数据符合json格式:
l导入模块:
折线图相关配置项 置项配置项
| 配置项 | 作用 | 代码实例 |
| init opts | 对折线图初始化设置宽 | init_opts=opts.InitOpts(width="1600px",height="800px") |
| .add_xaxis | 添加x轴数据 | .add_xaxis(列表) |
| .add_yaxis | 添加y轴数据 |
创建折线图
L = line(init_opts=opts.Initopts(width="1600px", height="800px"))
这里的Line()是构建类对象
添加数据
.add_yaxis相关配置选项:
| 配置项 | 作用 | 代码实例 |
| series_name | 设置图例名称 | series_name="美国确诊人数" |
| y_axis | 设置y轴数据 | y_axis=["列表] |
| label_opts | 标签点的大小 | symbol_size=10 |
| label_opts | 标签设置项：不显示标签 | label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) |
| linestyle_opts | 线条宽度和样式 | linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2) |
.add_yaxis相关配置选项:
.set_global_opts全局配置选项:
| 配置项 | 作用 | 代码实例 |
| title_opts | 设置图表题和位置 | title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"，pos_left="center") |
| yaxis_opts | y轴配置项 | yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="累计确诊人数") |
| xaxis_opts | x轴配置项 | xaxis_opts=opts.AxusOpts(name="时间") |
| legend_opts | 图例配置项 | legend.opts=opts.LgendOpts(pos_left=70％") |
.set_global_opts(
# 设置图标题和位置
title_opts=opts.TitleOpts(title="2020年 印
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