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1 # _*_ coding: utf-8 _*_   2    3 """类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算----类型和运算"""   4    5 # -- 寻求帮助:   6 dir(obj)  # 简单的列出对象obj所包含的方法名称，返回一个字符串列表   7 help(obj.func)  # 查询obj.func的具体介绍和用法   8    9 # -- 测试类型的三种方法，推荐第三种  10 if type(L) == type([]):  11     print("L is list")  12 if type(L) == list:  13     print("L is list")  14 if isinstance(L, list):  15     print("L is list")  16   17 # -- Python数据类型：哈希类型、不可哈希类型  18 # 哈希类型，即在原地不能改变的变量类型，不可变类型。可利用hash函数查看其hash值，也可以作为字典的key  19 "数字类型：int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex"  20 "字符串类型：str, bytes"  21 "元组：tuple"  22 "冻结集合：frozenset"  23 "布尔类型：True, False"  24 "None"  25 # 不可hash类型：原地可变类型：list、dict和set。它们不可以作为字典的key。  26   27 # -- 数字常量  28 1234, -1234, 0, 999999999  # 整数  29 1.23, 1., 3.14e-10, 4E210, 4.0e+210  # 浮点数  30 0o177, 0x9ff, 0X9FF, 0b101010  # 八进制、十六进制、二进制数字  31 3 + 4j, 3.0 + 4.0j, 3J  # 复数常量，也可以用complex(real, image)来创建  32 hex(I), oct(I), bin(I)  # 将十进制数转化为十六进制、八进制、二进制表示的“字符串”  33 int(string, base)  # 将字符串转化为整数，base为进制数  34 # 2.x中，有两种整数类型：一般整数（32位）和长整数（无穷精度）。可以用l或L结尾，迫使一般整数成为长整数  35 float('inf'), float('-inf'), float('nan')  # 无穷大, 无穷小, 非数  36   37 # -- 数字的表达式操作符  38 yield x  # 生成器函数发送协议  39 lambda args: expression  # 生成匿名函数  40 x if y else z  # 三元选择表达式  41 x and y, x or y, not x  # 逻辑与、逻辑或、逻辑非  42 x in y, x not in y  # 成员对象测试  43 x is y, x is not y  # 对象实体测试  44 x < y, x <= y, x > y, x >= y, x == y, x != y  # 大小比较，集合子集或超集值相等性操作符  45 1 < a < 3  # Python中允许连续比较  46 x | y, x & y, x ^ y  # 位或、位与、位异或  47 x << y, x >> y  # 位操作：x左移、右移y位  48 +, -, *, /, //, %, **  # 真除法、floor除法：返回不大于真除法结果的整数值、取余、幂运算  49 -x, +x, ~x  # 一元减法、识别、按位求补（取反）  50 x[i], x[i:j:k]  # 索引、分片、调用  51 int(3.14), float(3)  # 强制类型转换  52   53 # -- 整数可以利用bit_length函数测试所占的位数  54 a = 1;  55 a.bit_length()  # 1  56 a = 1024;  57 a.bit_length()  # 11  58   59 # -- repr和str显示格式的区别  60 """  61 repr格式：默认的交互模式回显，产生的结果看起来它们就像是代码。  62 str格式：打印语句，转化成一种对用户更加友好的格式。  63 """  64   65 # -- 数字相关的模块  66 # math模块  67 # Decimal模块：小数模块  68 import decimal  69 from decimal import Decimal  70   71 Decimal("0.01") + Decimal("0.02")  # 返回Decimal("0.03")  72 decimal.getcontext().prec = 4  # 设置全局精度为4 即小数点后边4位  73 # Fraction模块：分数模块  74 from fractions import Fraction  75   76 x = Fraction(4, 6)  # 分数类型 4/6  77 x = Fraction("0.25")  # 分数类型 1/4 接收字符串类型的参数  78   79 # -- 集合set  80 """  81 set是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。  82 set支持union(联合), intersection(交), difference(差)和symmetric difference(对称差集)等数学运算。  83 set支持x in set, len(set), for x in set。  84 set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作  85 """  86 s = set([3, 5, 9, 10])  # 创建一个数值集合，返回{3, 5, 9, 10}  87 t = set("Hello")  # 创建一个唯一字符的集合返回{}  88 a = t | s;  89 t.union(s)  # t 和 s的并集  90 b = t & s;  91 t.intersection(s)  # t 和 s的交集  92 c = t – s;  93 t.difference(s)  # 求差集（项在t中, 但不在s中）  94 d = t ^ s;  95 t.symmetric_difference(s)  # 对称差集（项在t或s中, 但不会同时出现在二者中）  96 t.add('x');  97 t.remove('H')  # 增加/删除一个item  98 s.update([10, 37, 42])  # 利用[......]更新s集合  99 x in s, x not in s  # 集合中是否存在某个值 100 s.issubset(t); 101 s <= t  # 测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中 102 s.issuperset(t); 103 s >= t  # 测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中 104 s.copy(); 105 s.discard(x);  # 删除s中x 106 s.clear()  # 清空s 107 {x ** 2 for x in [1, 2, 3, 4]}  # 集合解析，结果：{16, 1, 4, 9} 108 {x for x in 'spam'}  # 集合解析，结果：{'a', 'p', 's', 'm'} 109  110 # -- 集合frozenset，不可变对象 111 """ 112 set是可变对象，即不存在hash值，不能作为字典的键值。同样的还有list等(tuple是可以作为字典key的) 113 frozenset是不可变对象，即存在hash值，可作为字典的键值 114 frozenset对象没有add、remove等方法，但有union/intersection/difference等方法 115 """ 116 a = set([1, 2, 3]) 117 b = set() 118 b.add(a)  # error: set是不可哈希类型 119 b.add(frozenset(a))  # ok，将set变为frozenset，可哈希 120  121 # -- 布尔类型bool 122 type(True)  # 返回
     
       123 isinstance(False, int)  # bool类型属于整型，所以返回True 124 True == 1; 125 True is 1  # 输出(True, False) 126  127 # -- 动态类型简介 128 """ 129 变量名通过引用，指向对象。 130 Python中的“类型”属于对象，而不是变量，每个对象都包含有头部信息，比如"类型标示符" "引用计数器"等 131 """ 132 # 共享引用及在原处修改：对于可变对象，要注意尽量不要共享引用！ 133 # 共享引用和相等测试： 134 L = [1], M = [1], L is M  # 返回False 135 L = M = [1, 2, 3], L is M  # 返回True，共享引用 136 # 增强赋值和共享引用：普通+号会生成新的对象，而增强赋值+=会在原处修改 137 L = M = [1, 2] 138 L = L + [3, 4]  # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2] 139 L += [3, 4]  # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2, 3, 4] 140  141 # -- 常见字符串常量和表达式 142 S = ''  # 空字符串 143 S = "spam’s"  # 双引号和单引号相同 144 S = "s\np\ta\x00m"  # 转义字符 145 S = """spam"""  # 三重引号字符串，一般用于函数说明 146 S = r'\temp'  # Raw字符串，不会进行转义，抑制转义 147 S = b'Spam'  # Python3中的字节字符串 148 S = u'spam'  # Python2.6中的Unicode字符串 149 s1 + s2, s1 * 3, s[i], s[i:j], len(s)  # 字符串操作 150 'a %s parrot' % 'kind'  # 字符串格式化表达式 151 'a {1} {0} parrot'.format('kind', 'red')  # 字符串格式化方法 152 for x in s: print(x)  # 字符串迭代，成员关系 153 [x * 2 for x in s]  # 字符串列表解析 154 ','.join(['a', 'b', 'c'])  # 字符串输出，结果：a,b,c 155  156 # -- 内置str处理函数： 157 str1 = "stringobject" 158 str1.upper(); 159 str1.lower(); 160 str1.swapcase(); 161 str1.capitalize(); 162 str1.title()  # 全部大写，全部小写、大小写转换，首字母大写，每个单词的首字母都大写 163 str1.ljust(width)  # 获取固定长度，左对齐，右边不够用空格补齐 164 str1.rjust(width)  # 获取固定长度，右对齐，左边不够用空格补齐 165 str1.center(width)  # 获取固定长度，中间对齐，两边不够用空格补齐 166 str1.zfill(width)  # 获取固定长度，右对齐，左边不足用0补齐 167 str1.find('t', start, end)  # 查找字符串，可以指定起始及结束位置搜索 168 str1.rfind('t')  # 从右边开始查找字符串 169 str1.count('t')  # 查找字符串出现的次数 170 # 上面所有方法都可用index代替，不同的是使用index查找不到会抛异常，而find返回-1 171 str1.replace('old', 'new')  # 替换函数，替换old为new，参数中可以指定maxReplaceTimes，即替换指定次数的old为new 172 str1.strip();  # 默认删除空白符 173 str1.strip('d');  # 删除str1字符串中开头、结尾处，位于 d 删除序列的字符 174 str1.lstrip(); 175 str1.lstrip('d');  # 删除str1字符串中开头处，位于 d 删除序列的字符 176 str1.rstrip(); 177 str1.rstrip('d')  # 删除str1字符串中结尾处，位于 d 删除序列的字符 178 str1.startswith('start')  # 是否以start开头 179 str1.endswith('end')  # 是否以end结尾 180 str1.isalnum(); 181 str1.isalpha(); 182 str1.isdigit(); 183 str1.islower(); 184 str1.isupper()  # 判断字符串是否全为字符、数字、小写、大写 185  186 # -- 三重引号编写多行字符串块，并且在代码折行处嵌入换行字符\n 187 mantra = """hello world 188             hello python 189             hello my friend""" 190 # mantra为"""hello world \n hello python \n hello my friend""" 191  192 # -- 索引和分片： 193 S[0], S[len(S)–1], S[-1]  # 索引 194 S[1:3], S[1:], S[:-1], S[1:10:2]  # 分片，第三个参数指定步长，如`S[1:10:2]`是从1位到10位没隔2位获取一个字符。 195  196 # -- 字符串转换工具： 197 int('42'), str(42)  # 返回(42, '42') 198 float('4.13'), str(4.13)  # 返回(4.13, '4.13') 199 ord('s'), chr(115)  # 返回(115, 's') 200 int('1001', 2)  # 将字符串作为二进制数字，转化为数字，返回9 201 bin(13), oct(13), hex(13)  # 将整数转化为二进制/八进制/十六进制字符串，返回('0b1101', '015', '0xd') 202  203 # -- 另类字符串连接 204 name = "wang" "hong"  # 单行，name = "wanghong" 205 name = "wang" \ 206        "hong"  # 多行，name = "wanghong" 207  208 # -- Python中的字符串格式化实现1--字符串格式化表达式 209 """ 210 基于C语言的'print'模型，并且在大多数的现有的语言中使用。 211 通用结构：%[(name)][flag][width].[precision]typecode 212 """ 213 "this is %d %s bird" % (1, 'dead')  # 一般的格式化表达式 214 "%s---%s---%s" % (42, 3.14, [1, 2, 3])  # 字符串输出：'42---3.14---[1, 2, 3]' 215 "%d...%6d...%-6d...%06d" % (1234, 1234, 1234, 1234)  # 对齐方式及填充："1234...  1234...1234  ...001234" 216 x = 1.23456789 217 "%e | %f | %g" % (x, x, x)  # 对齐方式："1.234568e+00 | 1.234568 | 1.23457" 218 "%6.2f*%-6.2f*%06.2f*%+6.2f" % (x, x, x, x)  # 对齐方式：'  1.23*1.23  *001.23* +1.23' 219 "%(name1)d---%(name2)s" % {
   "name1": 23, "name2": "value2"}  # 基于字典的格式化表达式 220 "%(name)s is %(age)d" % vars()  # vars()函数调用返回一个字典，包含了所有本函数调用时存在的变量 221  222 # -- Python中的字符串格式化实现2--字符串格式化调用方法 223 # 普通调用 224 "{0}, {1} and {2}".format('spam', 'ham', 'eggs')  # 基于位置的调用 225 "{motto} and {pork}".format(motto='spam', pork='ham')  # 基于Key的调用 226 "{motto} and {0}".format('ham', motto='spam')  # 混合调用 227 # 添加键 属性 偏移量 (import sys) 228 "my {1[spam]} runs {0.platform}".format(sys, {
   'spam': 'laptop'})  # 基于位置的键和属性 229 "{config[spam]} {sys.platform}".format(sys=sys, config={
   'spam': 'laptop'})  # 基于Key的键和属性 230 "first = {0[0]}, second = {0[1]}".format(['A', 'B', 'C'])  # 基于位置的偏移量 231 # 具体格式化 232 "{0:e}, {1:.3e}, {2:g}".format(3.14159, 3.14159, 3.14159)  # 输出'3.141590e+00, 3.142e+00, 3.14159' 233 "{fieldname:format_spec}".format(......) 234 # 说明: 235 """ 236     fieldname是指定参数的一个数字或关键字, 后边可跟可选的".name"或"[index]"成分引用 237     format_spec ::=  [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type] 238     fill        ::=  
      
                     #填充字符 239     align       ::=  "<" | ">" | "=" | "^"        #对齐方式 240     sign        ::=  "+" | "-" | " "              #符号说明 241     width       ::=  integer                      #字符串宽度 242     precision   ::=  integer                      #浮点数精度 243     type        ::=  "b" | "c" | "d" | "e" | "E" | "f" | "F" | "g" | "G" | "n" | "o" | "s" | "x" | "X" | "%" 244 """ 245 # 例子: 246 '={0:10} = {1:10}'.format('spam', 123.456)  # 输出'=spam       =    123.456' 247 '={0:>10}='.format('test')  # 输出'=      test=' 248 '={0:<10}='.format('test')  # 输出'=test      =' 249 '={0:^10}='.format('test')  # 输出'=   test   =' 250 '{0:X}, {1:o}, {2:b}'.format(255, 255, 255)  # 输出'FF, 377, 11111111' 251 'My name is {0:{1}}.'.format('Fred', 8)  # 输出'My name is Fred    .'  动态指定参数 252  253 # -- 常用列表常量和操作 254 L = [[1, 2], 'string', {}]  # 嵌套列表 255 L = list('spam')  # 列表初始化 256 L = list(range(0, 4))  # 列表初始化 257 list(map(ord, 'spam'))  # 列表解析 258 len(L)  # 求列表长度 259 L.count(value)  # 求列表中某个值的个数 260 L.append(obj)  # 向列表的尾部添加数据，比如append(2)，添加元素2 261 L.insert(index, obj)  # 向列表的指定index位置添加数据，index及其之后的数据后移 262 L.extend(interable)  # 通过添加iterable中的元素来扩展列表，比如extend([2])，添加元素2，注意和append的区别 263 L.index(value, [start, [stop]])  # 返回列表中值value的第一个索引 264 L.pop([index])  # 删除并返回index处的元素，默认为删除并返回最后一个元素 265 L.remove(value)  # 删除列表中的value值，只删除第一次出现的value的值 266 L.reverse()  # 反转列表 267 L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)  # 排序列表 268 a = [1, 2, 3], b = a[10:]  # 注意，这里不会引发IndexError异常，只会返回一个空的列表[] 269 a = [], a += [1]  # 这里实在原有列表的基础上进行操作，即列表的id没有改变 270 a = [], a = a + [1]  # 这里最后的a要构建一个新的列表，即a的id发生了变化 271  272 # -- 用切片来删除序列的某一段 273 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 274 a[1:4] = []  # a = [1, 5, 6, 7] 275 a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 276 del a[::2]  # 去除偶数项(偶数索引的)，a = [1, 3, 5, 7] 277  278 # -- 常用字典常量和操作 279 D = {} 280 D = {
   'spam': 2, 'tol': {
   'ham': 1}}  # 嵌套字典 281 D = dict.fromkeys(['s', 'd'], 8)  # {'s': 8, 'd': 8} 282 D = dict(name='tom', age=12)  # {'age': 12, 'name': 'tom'} 283 D = dict([('name', 'tom'), ('age', 12)])  # {'age': 12, 'name': 'tom'} 284 D = dict(zip(['name', 'age'], ['tom', 12]))  # {'age': 12, 'name': 'tom'} 285 D.keys(); 286 D.values(); 287 D.items()  # 字典键、值以及键值对 288 D.get(key, default)  # get函数 289 D.update(D_other)  # 合并字典，如果存在相同的键值，D_other的数据会覆盖掉D的数据 290 D.pop(key, [D])  # 删除字典中键值为key的项，返回键值为key的值，如果不存在，返回默认值D，否则异常 291 D.popitem()  # pop字典中随机的一项（一个键值对） 292 D.setdefault(k[, d])  # 设置D中某一项的默认值。如果k存在，则返回D[k]，否则设置D[k]=d，同时返回D[k]。 293 del D  # 删除字典 294 del D['key']  # 删除字典的某一项 295 if key in D:   if 296 key not in D:  # 测试字典键是否存在 297 # 字典注意事项：（1）对新索引赋值会添加一项（2）字典键不一定非得是字符串，也可以为任何的不可变对象 298 # 不可变对象：调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容，这些方法会创建新的对象并返回。 299 # 字符串、整数、tuple都是不可变对象，dict、set、list都是可变对象 300 D[(1, 2, 3)] = 2  # tuple作为字典的key 301  302 # -- 字典解析 303 D = {k: 8 for k in ['s', 'd']}  # {'s': 8, 'd': 8} 304 D = {k: v for (k, v) in zip(['name', 'age'], ['tom', 12])}  # {'age': 12, 'name': tom} 305  306  307 # -- 字典的特殊方法__missing__：当查找找不到key时，会执行该方法 308 class Dict(dict): 309     def __missing__(self, key): 310         self[key] = [] 311         return self[key] 312  313  314 dct = dict() 315 dct["foo"].append(1)  # 这有点类似于collections.defalutdict 316 dct["foo"]  # [1] 317  318 # -- 元组和列表的唯一区别在于元组是不可变对象，列表是可变对象 319 a = [1, 2, 3]  # a[1] = 0, OK 320 a = (1, 2, 3)  # a[1] = 0, Error 321 a = ([1, 2])  # a[0][1] = 0, OK 322 a = [(1, 2)]  # a[0][1] = 0, Error 323  324 # -- 元组的特殊语法: 逗号和圆括号 325 D = (12)  # 此时D为一个整数 即D = 12 326 D = (12,)  # 此时D为一个元组 即D = (12, ) 327  328 # -- 文件基本操作 329 output = open(r'C:\spam', 'w')  # 打开输出文件，用于写 330 input = open('data', 'r')  # 打开输入文件，用于读。打开的方式可以为'w', 'r', 'a', 'wb', 'rb', 'ab'等 331 fp.read([size])  # size为读取的长度，以byte为单位 332 fp.readline([size])  # 读一行，如果定义了size，有可能返回的只是一行的一部分 333 fp.readlines([size])  # 把文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长。 334 fp.readable()  # 是否可读 335 fp.write(str)  # 把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符 336 fp.writelines(seq)  # 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入) 337 fp.writeable()  # 是否可写 338 fp.close()  # 关闭文件。 339 fp.flush()  # 把缓冲区的内容写入硬盘 340 fp.fileno()  # 返回一个长整型的”文件标签“ 341 fp.isatty()  # 文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的） 342 fp.tell()  # 返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点 343 fp.next()  # 返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。 344 fp.seek(offset[, whence])  # 将文件打开操作标记移到offset的位置。whence为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。 345 fp.seekable()  # 是否可以seek 346 fp.truncate([size])  # 把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。 347 for line in open('data'): 348     print(line)  # 使用for语句，比较适用于打开比较大的文件 349 open('f.txt', encoding='latin-1')  # Python3.x Unicode文本文件 350 open('f.bin', 'rb')  # Python3.x 二进制bytes文件 351 # 文件对象还有相应的属性：buffer closed encoding errors line_buffering name newlines等 352  353 # -- 其他 354 # Python中的真假值含义：1. 数字如果非零，则为真，0为假。 2. 其他对象如果非空，则为真 355 # 通常意义下的类型分类：1. 数字、序列、映射。 2. 可变类型和不可变类型 356  357  358 """语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句""" 359  360 # -- 赋值语句的形式 361 spam = 'spam'  # 基本形式 362 spam, ham = 'spam', 'ham'  # 元组赋值形式 363 [spam, ham] = ['s', 'h']  # 列表赋值形式 364 a, b, c, d = 'abcd'  # 序列赋值形式 365 a, *b, c = 'spam'  # 序列解包形式（Python3.x中才有） 366 spam = ham = 'no'  # 多目标赋值运算，涉及到共享引用 367 spam += 42  # 增强赋值，涉及到共享引用 368  369 # -- 序列赋值 序列解包 370 [a, b, c] = (1, 2, 3)  # a = 1, b = 2, c = 3 371 a, b, c, d = "spam"  # a = 's', b = 'p', c = 'a', d = 'm' 372 a, b, c = range(3)  # a = 0, b = 1, c = 2 373 a, *b = [1, 2, 3, 4]  # a = 1, b = [2, 3, 4] 374 *a, b = [1, 2, 3, 4]  # a = [1, 2, 3], b = 4 375 a, *b, c = [1, 2, 3, 4]  # a = 1, b = [2, 3], c = 4 376 # 带有*时 会优先匹配*之外的变量 如 377 a, *b, c = [1, 2]  # a = 1, c = 2, b = [] 378  379 # -- print函数原型 380 print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) 381 # 流的重定向 382 print('hello world')  # 等于sys.stdout.write('hello world') 383 temp = sys.stdout  # 原有流的保存 384 sys.stdout = open('log.log', 'a')  # 流的重定向 385 print('hello world')  # 写入到文件log.log 386 sys.stdout.close() 387 sys.stdout = temp  # 原有流的复原 388  389 # -- Python中and或or总是返回对象(左边的对象或右边的对象) 且具有短路求值的特性 390 1 or 2 or 3  # 返回 1 391 1 and 2 and 3  # 返回 3 392  393 # -- if/else三元表达符（if语句在行内） 394 A = 1 if X else 2 395 A = 1 if X else (2 if Y else 3) 396 # 也可以使用and-or语句（一条语句实现多个if-else） 397 a = 6 398 result = (a > 20 and "big than 20" or a > 10 and "big than 10" or a > 5 and "big than 5")  # 返回"big than 20" 399  400 # -- Python的while语句或者for语句可以带else语句 当然也可以带continue/break/pass语句 401 while a > 1: 402     anything 403 else: 404     anything 405 # else语句会在循环结束后执行，除非在循环中执行了break，同样的还有for语句 406 for i in range(5): 407     anything 408 else: 409     anything 410  411 # -- for循环的元组赋值 412 for (a, b) in [(1, 2), (3, 4)]:  # 最简单的赋值 413     for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ((4, 5), 6)]:  # 自动解包赋值 414         for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ("XY", 6)]:  # 自动解包 a = X, b = Y, c = 6 415             for (a, *b) in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]:  # 自动解包赋值 416  417 # -- 列表解析语法 418 M = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 419 res = [sum(row) for row in M]  # G = [6, 15, 24] 一般的列表解析 生成一个列表 420 res = [c * 2 for c in 'spam']  # ['ss', 'pp', 'aa', 'mm'] 421 res = [a * b for a in [1, 2] for b in [4, 5]]  # 多解析过程 返回[4, 5, 8, 10] 422 res = [a for a in [1, 2, 3] if a < 2]  # 带判断条件的解析过程 423 res = [a if a > 0 else 0 for a in [-1, 0, 1]]  # 带判断条件的高级解析过程 424 # 两个列表同时解析：使用zip函数 425 for teama, teamb in zip(["Packers", "49ers"], ["Ravens", "Patriots"]): 426     print(teama + " vs. " + teamb) 427 # 带索引的列表解析：使用enumerate函数 428 for index, team in enumerate(["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]): 429     print(index, team)  # 输出0, Packers \n 1, 49ers \n ...... 430  431 # -- 生成器表达式 432 G = (sum(row) for row in M)  # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object 433 next(G), next(G), next(G)  # 输出(6, 15, 24) 434 G = {sum(row) for row in M}  # G = {6, 15, 24} 解析语法还可以生成集合和字典 435 G = {i: sum(M[i]) for i in range(3)}  # G = {0: 6, 1: 15, 2: 24} 436  437 # -- 文档字符串:出现在Module的开端以及其中函数或类的开端 使用三重引号字符串 438 """ 439 module document 440 """ 441  442  443 def func(): 444     """ 445     function document 446     """ 447     print() 448  449  450 class Employee(object): 451     """ 452     class document 453     """ 454     print() 455  456  457 print(func.__doc__)  # 输出函数文档字符串 458 print(Employee.__doc__)  # 输出类的文档字符串 459  460 # -- 命名惯例: 461 """ 462 以单一下划线开头的变量名(_X)不会被from module import*等语句导入 463 前后有两个下划线的变量名(__X__)是系统定义的变量名，对解释器有特殊意义 464 以两个下划线开头但不以下划线结尾的变量名(__X)是类的本地(私有)变量 465 """ 466  467 # -- 列表解析 in成员关系测试 map sorted zip enumerate内置函数等都使用了迭代协议 468 'first line' in open('test.txt')  # in测试 返回True或False 469 list(map(str.upper, open('t')))  # map内置函数 470 sorted(iter([2, 5, 8, 3, 1]))  # sorted内置函数 471 list(zip([1, 2], [3, 4]))  # zip内置函数 [(1, 3), (2, 4)] 472  473 # -- del语句: 手动删除某个变量 474 del X 475  476 # -- 获取列表的子表的方法: 477 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 478 x[:3]  # 前3个[1,2,3] 479 x[1:5]  # 中间4个[2,3,4,5] 480 x[-3:]  # 最后3个[4,5,6] 481 x[::2]  # 奇数项[1,3,5] 482 x[1::2]  # 偶数项[2,4,6] 483  484 # -- 手动迭代：iter和next 485 L = [1, 2] 486 I = iter(L)  # I为L的迭代器 487 I.next()  # 返回1 488 I.next()  # 返回2 489 I.next()  # Error:StopIteration 490  491 # -- Python中的可迭代对象 492 """ 493 1.range迭代器 494 2.map、zip和filter迭代器 495 3.字典视图迭代器：D.keys()), D.items()等 496 4.文件类型 497 """ 498  499 """函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则""" 500  501 # -- 函数相关的语句和表达式 502 myfunc('spam')  # 函数调用 503  504  505 def myfunc():  # 函数定义 506     return None  # 函数返回值 507  508  509 global a  # 全局变量 510 nonlocal x  # 在函数或其他作用域中使用外层（非全局）变量 511 yield x  # 生成器函数返回 512 lambda  # 匿名函数 513  514         # -- Python函数变量名解析:LEGB原则，即: 515         """ 516         local(functin) --> encloseing function locals --> global(module) --> build-in(python) 517         说明:以下边的函数maker为例 则相对于action而言 X为Local N为Encloseing 518         """ 519  520         # -- 嵌套函数举例:工厂函数 521         def maker(N): 522  523  524 def action(X): 525     return X ** N 526  527  528 return action 529 f = maker(2)  # pass 2 to N 530 f(3)  # 9, pass 3 to X 531  532  533 # -- 嵌套函数举例:lambda实例 534 def maker(N): 535     action = (lambda X: X ** N) 536     return action 537  538  539 f = maker(2)  # pass 2 to N 540 f(3)  # 9, pass 3 to X 541  542 # -- nonlocal和global语句的区别 543 # nonlocal应用于一个嵌套的函数的作用域中的一个名称 例如: 544 start = 100 545  546  547 def tester(start): 548     def nested(label): 549         nonlocal start  # 指定start为tester函数内的local变量 而不是global变量start 550         print(label, start) 551         start += 3 552  553     return nested 554  555  556 # global为全局的变量 即def之外的变量 557 def tester(start): 558     def nested(label): 559         global start  # 指定start为global变量start 560         print(label, start) 561         start += 3 562  563     return nested 564  565  566 # -- 函数参数，不可变参数通过“值”传递，可变参数通过“引用”传递 567 def f(a, b, c): print(a, b, c) 568  569  570 f(1, 2, 3)  # 参数位置匹配 571 f(1, c=3, b=2)  # 参数关键字匹配 572  573  574 def f(a, b=1, c=2): print(a, b, c) 575  576  577 f(1)  # 默认参数匹配 578 f(1, 2)  # 默认参数匹配 579 f(a=1, c=3)  # 关键字参数和默认参数的混合 580  581  582 # Keyword-Only参数:出现在*args之后 必须用关键字进行匹配 583 def keyOnly(a, *b, c): print('')  # c就为keyword-only匹配 必须使用关键字c = value匹配 584  585  586 def keyOnly(a, *, b, c): ......  # b c为keyword-only匹配 必须使用关键字匹配 587  588  589 def keyOnly(a, *, b=1): ......  # b有默认值 或者省略 或者使用关键字参数b = value 590  591  592 # -- 可变参数匹配: * 和 ** 593 def f(*args): print(args)  # 在元组中收集不匹配的位置参数 594  595  596 f(1, 2, 3)  # 输出(1, 2, 3) 597  598  599 def f(**args): print(args)  # 在字典中收集不匹配的关键字参数 600  601  602 f(a=1, b=2)  # 输出{'a':1, 'b':2} 603  604  605 def f(a, *b, **c): print(a, b, c)  # 两者混合使用 606  607  608 f(1, 2, 3, x=4, y=5)  # 输出1, (2, 3), {'x':4, 'y':5} 609  610 # -- 函数调用时的参数解包: * 和 ** 分别解包元组和字典 611 func(1, *(2, 3)) <= = > func(1, 2, 3) 612 func(1, **{
   'c': 3, 'b': 2}) <= = > func(1, b=2, c=3) 613 func(1, *(2, 3), **{
   'c': 3, 'b': 2}) <= = > func(1, 2, 3, b=2, c=3) 614  615  616 # -- 函数属性:(自己定义的)函数可以添加属性 617 def func(): ..... 618  619  620 func.count = 1  # 自定义函数添加属性 621 print.count = 1  # Error 内置函数不可以添加属性 622  623  624 # -- 函数注解: 编写在def头部行 主要用于说明参数范围、参数类型、返回值类型等 625 def func(a: 'spam', b: (1, 10), c: float) -> int: 626     print(a, b, c) 627  628  629 func.__annotations__  # {'c':
       
        , 'b':(1, 10), 'a':'spam', 'return':
        
         } 630  631  632 # 编写注解的同时 还是可以使用函数默认值 并且注解的位置位于=号的前边 633 def func(a: 'spam' = 'a', b: (1, 10) = 2, c: float = 3) -> int: 634     print(a, b, c) 635  636  637 # -- 匿名函数:lambda 638 f = lambda x, y, z: x + y + z  # 普通匿名函数，使用方法f(1, 2, 3) 639 f = lambda x=1, y=1: x + y  # 带默认参数的lambda函数 640  641  642 def action(x):  # 嵌套lambda函数 643     return (lambda y: x + y) 644  645  646 f = lambda: a if xxx() else b  # 无参数的lambda函数，使用方法f() 647  648 # -- lambda函数与map filter reduce函数的结合 649 list(map((lambda x: x + 1), [1, 2, 3]))  # [2, 3, 4] 650 list(filter((lambda x: x > 0), range(-4, 5)))  # [1, 2, 3, 4] 651 functools.reduce((lambda x, y: x + y), [1, 2, 3])  # 6 652 functools.reduce((lambda x, y: x * y), [2, 3, 4])  # 24 653  654  655 # -- 生成器函数:yield VS return 656 def gensquare(N): 657     for i in range(N): 658         yield i ** 2  # 状态挂起 可以恢复到此时的状态 659  660  661 for i in gensquare(5):  # 使用方法 662     print(i, end=' ')  # [0, 1, 4, 9, 16] 663 x = gensquare(2)  # x是一个生成对象 664 next(x)  # 等同于x.__next__() 返回0 665 next(x)  # 等同于x.__next__() 返回1 666 next(x)  # 等同于x.__next__() 抛出异常StopIteration 667  668 # -- 生成器表达式:小括号进行列表解析 669 G = (x ** 2 for x in range(3))  # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object 670 next(G), next(G), next(G)  # 和上述中的生成器函数的返回值一致 671 # （1）生成器(生成器函数/生成器表达式)是单个迭代对象 672 G = (x ** 2 for x in range(4)) 673 I1 = iter(G)  # 这里实际上iter(G) = G 674 next(I1)  # 输出0 675 next(G)  # 输出1 676 next(I1)  # 输出4 677 # （2）生成器不保留迭代后的结果 678 gen = (i for i in range(4)) 679 2 in gen  # 返回True 680 3 in gen  # 返回True 681 1 in gen  # 返回False，其实检测2的时候，1已经就不在生成器中了，即1已经被迭代过了，同理2、3也不在了 682  683 # -- 本地变量是静态检测的 684 X = 22  # 全局变量X的声明和定义 685  686  687 def test(): 688     print(X)  # 如果没有下一语句 则该句合法 打印全局变量X 689     X = 88  # 这一语句使得上一语句非法 因为它使得X变成了本地变量 上一句变成了打印一个未定义的本地变量(局部变量) 690     if False:  # 即使这样的语句 也会把print语句视为非法语句 因为: 691         X = 88  # Python会无视if语句而仍然声明了局部变量X 692  693  694 def test():  # 改进 695     global X  # 声明变量X为全局变量 696     print(X)  # 打印全局变量X 697     X = 88  # 改变全局变量X 698  699  700 # -- 函数的默认值是在函数定义的时候实例化的 而不是在调用的时候 例子: 701 def foo(numbers=[]):  # 这里的[]是可变的 702     numbers.append(9) 703     print(numbers) 704  705  706 foo()  # first time, like before, [9] 707 foo()  # second time, not like before, [9, 9] 708 foo()  # third time, not like before too, [9, 9, 9] 709  710  711 # 改进: 712 def foo(numbers=None): 713     if numbers is None: numbers = [] 714     numbers.append(9) 715     print(numbers) 716  717  718 # 另外一个例子 参数的默认值为不可变的: 719 def foo(count=0):  # 这里的0是数字, 是不可变的 720     count += 1 721     print(count) 722  723  724 foo()  # 输出1 725 foo()  # 还是输出1 726 foo(3)  # 输出4 727 foo()  # 还是输出1 728  729 """函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子""" 730  731 """数学运算类""" 732 abs(x)  # 求绝对值，参数可以是整型，也可以是复数，若参数是复数，则返回复数的模 733 complex([real[, imag]])  # 创建一个复数 734 divmod(a, b)  # 分别取商和余数，注意：整型、浮点型都可以 735 float([x])  # 将一个字符串或数转换为浮点数。如果无参数将返回0.0 736 int([x[, base]])  # 将一个字符串或浮点数转换为int类型，base表示进制 737 long([x[, base]])  # 将一个字符串或浮点数转换为long类型 738 pow(x, y)  # 返回x的y次幂 739 range([start], stop[, step])  # 产生一个序列，默认从0开始 740 round(x[, n])  # 四舍五入 741 sum(iterable[, start])  # 对集合求和 742 oct(x)  # 将一个数字转化为8进制字符串 743 hex(x)  # 将一个数字转换为16进制字符串 744 chr(i)  # 返回给定int类型对应的ASCII字符 745 unichr(i)  # 返回给定int类型的unicode 746 ord(c)  # 返回ASCII字符对应的整数 747 bin(x)  # 将整数x转换为二进制字符串 748 bool([x])  # 将x转换为Boolean类型 749  750 """集合类操作""" 751 basestring()  # str和unicode的超类，不能直接调用，可以用作isinstance判断 752 format(value[, format_spec])  # 格式化输出字符串，格式化的参数顺序从0开始，如“I am {0},I like {1}” 753 enumerate(sequence[, start=0])  # 返回一个可枚举的对象，注意它有第二个参数 754 iter(obj[, sentinel])  # 生成一个对象的迭代器，第二个参数表示分隔符 755 max(iterable[, args...][key])  # 返回集合中的最大值 756 min(iterable[, args...][key])  # 返回集合中的最小值 757 dict([arg])  # 创建数据字典 758 list([iterable])  # 将一个集合类转换为另外一个集合类 759 set()  # set对象实例化 760 frozenset([iterable])  # 产生一个不可变的set 761 tuple([iterable])  # 生成一个tuple类型 762 str([object])  # 转换为string类型 763 sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])  # 集合排序 764 L = [('b', 2), ('a', 1), ('c', 3), ('d', 4)] 765 sorted(L, key=lambda x: x[1]), reverse = True)  # 使用Key参数和reverse参数 766 sorted(L, key=lambda x: (x[0], x[1]))  # 使用key参数进行多条件排序，即如果x[0]相同，则比较x[1] 767  768 """逻辑判断""" 769 all(iterable)  # 集合中的元素都为真的时候为真，特别的，若为空串返回为True 770 any(iterable)  # 集合中的元素有一个为真的时候为真，特别的，若为空串返回为False 771 cmp(x, y)  # 如果x < y ,返回负数；x == y, 返回0；x > y,返回正数 772  773 """IO操作""" 774 file(filename[, mode[, bufsize]])  # file类型的构造函数。 775 input([prompt])  # 获取用户输入，推荐使用raw_input，因为该函数将不会捕获用户的错误输入，意思是自行判断类型 776 # 在 Built-in Functions 里有一句话是这样写的：Consider using the raw_input() function for general input from users. 777 raw_input([prompt])  # 设置输入，输入都是作为字符串处理 778 open(name[, mode[, buffering]])  # 打开文件，与file有什么不同？推荐使用open 779  780 """其他""" 781 callable(object)  # 检查对象object是否可调用 782 classmethod(func)  # 用来说明这个func是个类方法 783 staticmethod(func)  # 用来说明这个func为静态方法 784 dir([object])  # 不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。 785 help(obj)  # 返回obj的帮助信息 786 eval(expression)  # 计算表达式expression的值，并返回 787 exec(str)  # 将str作为Python语句执行 788 execfile(filename)  # 用法类似exec()，不同的是execfile的参数filename为文件名，而exec的参数为字符串。 789 filter(function, iterable)  # 构造一个序列，等价于[item for item in iterable if function(item)]，function返回值为True或False的函数 790 list(filter(bool, range(-3, 4)))  # 返回[-3, -2, -1, 1, 2, 3], 没有0 791 hasattr(object, name)  # 判断对象object是否包含名为name的特性 792 getattr(object, name[, defalut])  # 获取一个类的属性 793 setattr(object, name, value)  # 设置属性值 794 delattr(object, name)  # 删除object对象名为name的属性 795 globals()  # 返回一个描述当前全局符号表的字典 796 hash(object)  # 如果对象object为哈希表类型，返回对象object的哈希值 797 id(object)  # 返回对象的唯一标识，一串数字 798 isinstance(object, classinfo)  # 判断object是否是class的实例 799 isinstance(1, int)  # 判断是不是int类型 800 isinstance(1, (int, float))  # isinstance的第二个参数接受一个元组类型 801 issubclass( 802  803  804 class , classinfo)  # 判断class是否为classinfo的子类 805 locals()  # 返回当前的变量列表 806 map(function, iterable, ...)  # 遍历每个元素，执行function操作 807 list(map(abs, range(-3, 4)))  # 返回[3, 2, 1, 0, 1, 2, 3] 808 next(iterator[, default])  # 类似于iterator.next() 809 property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])  # 属性访问的包装类，设置后可以通过c.x=value等来访问setter和getter 810 reduce(function, iterable[, initializer])  # 合并操作，从第一个开始是前两个参数，然后是前两个的结果与第三个合并进行处理，以此类推 811  812  813 def add(x, y): return x + y 814  815  816 reduce(add, range(1, 11))  # 返回55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55) 817 reduce(add, range(1, 11), 20)  # 返回75 818 reload(module)  # 重新加载模块 819 repr(object)  # 将一个对象变幻为可打印的格式 820 slice(start, stop[, step])  # 产生分片对象 821 type(object)  # 返回该object的类型 822 vars([object])  # 返回对象的变量名、变量值的字典 823 a = Class();  # Class为一个空类 824 a.name = 'qi', a.age = 9 825 vars(a)  # {'name':'qi', 'age':9} 826 zip([iterable, ...])  # 返回对应数组 827 list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6]))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 828 a = [1, 2, 3], b = ["a", "b", "c"] 829 z = zip(a, b)  # 压缩：[(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")] 830 zip(*z)  # 解压缩：[(1, 2, 3), ("a", "b", "c")] 831 unicode(string, encoding, errors)  # 将字符串string转化为unicode形式，string为encoded string。 832  833 """模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle""" 834  835 # -- Python模块搜索路径: 836 """ 837 (1)程序的主目录    (2)PYTHONPATH目录 (3)标准链接库目录 (4)任何.pth文件的内容 838 """ 839  840 # -- 查看全部的模块搜索路径 841 import sys 842  843 sys.path 844 sys.argv  # 获得脚本的参数 845 sys.builtin_module_names  # 查找内建模块 846 sys.platform  # 返回当前平台 出现如： "win32" "linux" "darwin"等 847 sys.modules  # 查找已导入的模块 848 sys.modules.keys() 849 sys.stdout  # stdout 和 stderr 都是类文件对象，但是它们都是只写的。它们都没有 read 方法，只有 write 方法 850 sys.stdout.write("hello") 851 sys.stderr 852 sys.stdin 853  854 # -- 模块的使用代码 855 import module1, module2  # 导入module1 使用module1.printer() 856 from module1 import printer  # 导入module1中的printer变量 使用printer() 857 from module1 import *  # 导入module1中的全部变量 使用不必添加module1前缀 858  859 # -- 重载模块reload: 这是一个内置函数 而不是一条语句 860 from imp import reload 861  862 reload(module) 863  864 # -- 模块的包导入:使用点号(.)而不是路径(dir1\dir2)进行导入 865 import dir1.dir2.mod  # d导入包(目录)dir1中的包dir2中的mod模块 此时dir1必须在Python可搜索路径中 866 from dir1.dir2.mod import *  # from语法的包导入 867  868 # -- __init__.py包文件:每个导入的包中都应该包含这么一个文件 869 """ 870 该文件可以为空 871 首次进行包导入时 该文件会自动执行 872 高级功能:在该文件中使用__all__列表来定义包(目录)以from*的形式导入时 需要导入什么 873 """ 874  875 # -- 包相对导入:使用点号(.) 只能使用from语句 876 from . import spam  # 导入当前目录下的spam模块（Python2: 当前目录下的模块, 直接导入即可） 877 from .spam import name  # 导入当前目录下的spam模块的name属性（Python2: 当前目录下的模块, 直接导入即可，不用加.） 878 from .. import spam  # 导入当前目录的父目录下的spam模块 879  880 # -- 包相对导入与普通导入的区别 881 from string import *  # 这里导入的string模块为sys.path路径上的 而不是本目录下的string模块(如果存在也不是) 882 from .string import *  # 这里导入的string模块为本目录下的(不存在则导入失败) 而不是sys.path路径上的 883  884 # -- 模块数据隐藏:最小化from*的破坏 885 _X  # 变量名前加下划线可以防止from*导入时该变量名被复制出去 886 __all__ = ['x', 'x1', 'x2']  # 使用__all__列表指定from*时复制出去的变量名(变量名在列表中为字符串形式) 887  888 # -- 可以使用__name__进行模块的单元测试:当模块为顶层执行文件时值为'__main__' 当模块被导入时为模块名 889 if __name__ == '__main__': 890     doSomething 891 # 模块属性中还有其他属性，例如： 892 __doc__  # 模块的说明文档 893 __file__  # 模块文件的文件名，包括全路径 894 __name__  # 主文件或者被导入文件 895 __package__  # 模块所在的包 896  897 # -- import语句from语句的as扩展 898 import modulename as name 899 from modulename import attrname as name 900  901 # -- 得到模块属性的几种方法 假设为了得到name属性的值 902 M.name 903 M.__dict__['name'] 904 sys.modules['M'].name 905 getattr(M, 'name') 906  907 """类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象""" 908  909  910 # -- 最普通的类 911 class C1(C2, C3): 912     spam = 42  # 数据属性 913  914     def __init__(self, name):  # 函数属性:构造函数 915         self.name = name 916  917     def __del__(self):  # 函数属性:析构函数 918         print("goodbey ", self.name) 919  920  921 I1 = C1('bob') 922  923  924 # -- Python的类没有基于参数的函数重载 925 class FirstClass(object): 926     def test(self, string): 927         print(string) 928  929     def test(self):  # 此时类中只有一个test函数 即后者test(self) 它覆盖掉前者带参数的test函数 930         print("hello world") 931  932  933 # -- 子类扩展超类: 尽量调用超类的方法 934 class Manager(Person): 935     def giveRaise(self, percent, bonus=.10): 936         self.pay = int(self.pay * (1 + percent + bonus))  # 不好的方式 复制粘贴超类代码 937         Person.giveRaise(self, percent + bonus)  # 好的方式 尽量调用超类方法 938  939  940 # -- 类内省工具 941 bob = Person('bob') 942 bob.__class__  # 
         
           943 bob.__class__.__name__  # 'Person' 944 bob.__dict__  # {'pay':0, 'name':'bob', 'job':'Manager'} 945  946 # -- 返回1中 数据属性spam是属于类 而不是对象 947 I1 = C1('bob'); 948 I2 = C2('tom')  # 此时I1和I2的spam都为42 但是都是返回的C1的spam属性 949 C1.spam = 24  # 此时I1和I2的spam都为24 950 I1.spam = 3  # 此时I1新增自有属性spam 值为3 I2和C1的spam还都为24 951  952 # -- 类方法调用的两种方式 953 instance.method(arg...) 954  955  956 class .method(instance, arg...) 957  958 # -- 抽象超类的实现方法 959 # (1)某个函数中调用未定义的函数 子类中定义该函数 960  961  962 def delegate(self): 963     self.action()  # 本类中不定义action函数 所以使用delegate函数时就会出错 964  965  966 # (2)定义action函数 但是返回异常 967 def action(self): 968     raise NotImplementedError("action must be defined") 969  970  971 # (3)上述的两种方法还都可以定义实例对象 实际上可以利用@装饰器语法生成不能定义的抽象超类 972 from abc import ABCMeta, abstractmethod 973  974  975 class Super(metaclass=ABCMeta): 976     @abstractmethod 977     def action(self): pass 978  979  980 x = Super()  # 返回 TypeError: Can't instantiate abstract class Super with abstract methods action 981  982  983 # -- # OOP和继承: "is-a"的关系 984 class A(B): 985     pass 986  987  988 a = A() 989 isinstance(a, B)  # 返回True, A是B的子类 a也是B的一种 990 # OOP和组合: "has-a"的关系 991 pass 992  993  994 # OOP和委托: "包装"对象 在Python中委托通常是以"__getattr__"钩子方法实现的, 这个方法会拦截对不存在属性的读取 995 # 包装类(或者称为代理类)可以使用__getattr__把任意读取转发给被包装的对象 996 class wrapper(object): 997     def __init__(self, object): 998         self.wrapped = object 999 1000     def __getattr(self, attrname):1001         print('Trace: ', attrname)1002         return getattr(self.wrapped, attrname)1003 1004 1005 # 注:这里使用getattr(X, N)内置函数以变量名字符串N从包装对象X中取出属性 类似于X.__dict__[N]1006 x = wrapper([1, 2, 3])1007 x.append(4)  # 返回 "Trace: append" [1, 2, 3, 4]1008 x = wrapper({
   'a': 1, 'b': 2})1009 list(x.keys())  # 返回 "Trace: keys" ['a', 'b']1010 1011 1012 # -- 类的伪私有属性:使用__attr1013 class C1(object):1014     def __init__(self, name):1015         self.__name = name  # 此时类的__name属性为伪私有属性 原理 它会自动变成self._C1__name = name1016 1017     def __str__(self):1018         return 'self.name = %s' % self.__name1019 1020 1021 I = C1('tom')1022 print(I)  # 返回 self.name = tom1023 I.__name = 'jeey'  # 这里无法访问 __name为伪私有属性1024 I._C1__name = 'jeey'  # 这里可以修改成功 self.name = jeey1025 1026 1027 # -- 类方法是对象:无绑定类方法对象 / 绑定实例方法对象1028 class Spam(object):1029     def doit(self, message):1030         print(message)1031 1032     def selfless(message)1033         print(message)1034 1035 1036 obj = Spam()1037 x = obj.doit  # 类的绑定方法对象 实例 + 函数1038 x('hello world')1039 x = Spam.doit  # 类的无绑定方法对象 类名 + 函数1040 x(obj, 'hello world')1041 x = Spam.selfless  # 类的无绑定方法函数 在3.0之前无效1042 x('hello world')1043 1044 # -- 获取对象信息: 属性和方法1045 a = MyObject()1046 dir(a)  # 使用dir函数1047 hasattr(a, 'x')  # 测试是否有x属性或方法 即a.x是否已经存在1048 setattr(a, 'y', 19)  # 设置属性或方法 等同于a.y = 191049 getattr(a, 'z', 0)  # 获取属性或方法 如果属性不存在 则返回默认值01050 # 这里有个小技巧，setattr可以设置一个不能访问到的属性，即只能用getattr获取1051 setattr(a, "can't touch", 100)  # 这里的属性名带有空格，不能直接访问1052 getattr(a, "can't touch", 0)  # 但是可以用getattr获取1053 1054 1055 # -- 为类动态绑定属性或方法: MethodType方法1056 # 一般创建了一个class的实例后, 可以给该实例绑定任何属性和方法, 这就是动态语言的灵活性1057 class Student(object):1058     pass1059 1060 1061 s = Student()1062 s.name = 'Michael'  # 动态给实例绑定一个属性1063 1064 1065 def set_age(self, age):  # 定义一个函数作为实例方法1066     self.age = age1067 1068 1069 from types import MethodType1070 1071 s.set_age = MethodType(set_age, s)  # 给实例绑定一个方法 类的其他实例不受此影响1072 s.set_age(25)  # 调用实例方法1073 Student.set_age = MethodType(set_age, Student)  # 为类绑定一个方法 类的所有实例都拥有该方法1074 1075 """类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题"""1076 1077 1078 # -- 多重继承: "混合类", 搜索方式"从下到上 从左到右 广度优先"1079 class A(B, C):1080     pass1081 1082 1083 # -- 类的继承和子类的初始化1084 # 1.子类定义了__init__方法时，若未显示调用基类__init__方法，python不会帮你调用。1085 # 2.子类未定义__init__方法时，python会自动帮你调用首个基类的__init__方法，注意是首个。1086 # 3.子类显示调用基类的初始化函数：1087 class FooParent(object):1088     def __init__(self, a):1089         self.parent = 'I\'m the Parent.'1090         print('Parent:a=' + str(a))1091 1092     def bar(self, message):1093         print(message + ' from Parent')1094 1095 1096 class FooChild(FooParent):1097     def __init__(self, a):1098         FooParent.__init__(self, a)1099         print('Child:a=' + str(a))1100 1101     def bar(self, message):1102         FooParent.bar(self, message)1103         print(message + ' from Child')1104 1105 1106 fooChild = FooChild(10)1107 fooChild.bar('HelloWorld')1108 1109 1110 # -- #实例方法 / 静态方法 / 类方法1111 class Methods(object):1112     def imeth(self, x): print(self, x)  # 实例方法：传入的是实例和数据，操作的是实例的属性1113 1114     def smeth(x): print(x)  # 静态方法：只传入数据 不传入实例，操作的是类的属性而不是实例的属性1115 1116     def cmeth(cls, x): print(cls, x)  # 类方法：传入的是类对象和数据1117 1118     smeth = staticmethod(smeth)  # 调用内置函数，也可以使用@staticmethod1119     cmeth = classmethod(cmeth)  # 调用内置函数，也可以使用@classmethod1120 1121 1122 obj = Methods()1123 obj.imeth(1)  # 实例方法调用 <__main__.Methods object...> 11124 Methods.imeth(obj, 2)  # <__main__.Methods object...> 21125 Methods.smeth(3)  # 静态方法调用 31126 obj.smeth(4)  # 这里可以使用实例进行调用1127 Methods.cmeth(5)  # 类方法调用 
          
            51128 obj.cmeth(6) # 
           
             61129 1130 1131 # -- 函数装饰器:是它后边的函数的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成1132 @staticmethod1133 def smeth(x): print(x)1134 1135 1136 # 等同于:1137 def smeth(x): print(x)1138 1139 1140 smeth = staticmethod(smeth)1141 1142 1143 # 同理1144 @classmethod1145 def cmeth(cls, x): print(x)1146 1147 1148 # 等同于1149 def cmeth(cls, x): print(x)1150 1151 1152 cmeth = classmethod(cmeth)1153 1154 1155 # -- 类修饰器:是它后边的类的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成1156 def decorator(aClass): .....1157 1158 1159 @decorator1160 class C(object): ....1161 1162 1163 # 等同于:1164 class C(object): ....1165 1166 1167 C = decorator(C)1168 1169 1170 # -- 限制class属性: __slots__属性1171 class Student(object):1172 __slots__ = ('name', 'age') # 限制Student及其实例只能拥有name和age属性1173 1174 1175 # __slots__属性只对当前类起作用, 对其子类不起作用1176 # __slots__属性能够节省内存1177 # __slots__属性可以为列表list，或者元组tuple1178 1179 # -- 类属性高级话题: @property1180 # 假设定义了一个类:C，该类必须继承自object类，有一私有变量_x1181 class C(object):1182 def __init__(self):1183 self.__x = None1184 1185 # 第一种使用属性的方法1186 def getx(self):1187 return self.__x1188 1189 def setx(self, value):1190 self.__x = value1191 1192 def delx(self):1193 del self.__x1194 1195 x = property(getx, setx, delx, '')1196 1197 1198 # property函数原型为property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)1199 # 使用1200 c = C()1201 c.x = 100 # 自动调用setx方法1202 y = c.x # 自动调用getx方法1203 del c.x # 自动调用delx方法1204 1205 1206 # 第二种方法使用属性的方法1207 @property1208 def x(self):1209 return self.__x1210 1211 1212 @x.setter1213 def x(self, value):1214 self.__x = value1215 1216 1217 @x.deleter1218 def x(self):1219 del self.__x1220 1221 1222 # 使用1223 c = C()1224 c.x = 100 # 自动调用setter方法1225 y = c.x # 自动调用x方法1226 del c.x # 自动调用deleter方法1227 1228 1229 # -- 定制类: 重写类的方法1230 # (1)__str__方法、__repr__方法: 定制类的输出字符串1231 # (2)__iter__方法、next方法: 定制类的可迭代性1232 class Fib(object):1233 def __init__(self):1234 self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b1235 1236 def __iter__(self):1237 return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己1238 1239 def next(self):1240 self.a, self.b = self.b, self.a + self.b1241 if self.a > 100000: # 退出循环的条件1242 raise StopIteration()1243 return self.a # 返回下一个值1244 1245 1246 for n in Fib():1247 print(n) # 使用1248 1249 1250 # (3)__getitem__方法、__setitem__方法: 定制类的下标操作[] 或者切片操作slice1251 class Indexer(object):1252 def __init__(self):1253 self.data = {}1254 1255 def __getitem__(self, n): # 定义getitem方法1256 print('getitem:', n)1257 return self.data[n]1258 1259 def __setitem__(self, key, value): # 定义setitem方法1260 print('setitem:key = {0}, value = {1}'.format(key, value))1261 self.data[key] = value1262 1263 1264 test = Indexer()1265 test[0] = 1;1266 test[3] = '3' # 调用setitem方法1267 print(test[0]) # 调用getitem方法1268 1269 1270 # (4)__getattr__方法: 定制类的属性操作1271 class Student(object):1272 def __getattr__(self, attr): # 定义当获取类的属性时的返回值1273 if attr == 'age':1274 return 25 # 当获取age属性时返回251275 1276 raise AttributeError('object has no attribute: %s' % attr)1277 # 注意: 只有当属性不存在时 才会调用该方法 且该方法默认返回None 需要在函数最后引发异常1278 1279 1280 s = Student()1281 s.age # s中age属性不存在 故调用__getattr__方法 返回251282 1283 1284 # (5)__call__方法: 定制类的'可调用'性1285 class Student(object):1286 def __call__(self): # 也可以带参数1287 print('Calling......')1288 1289 1290 s = Student()1291 s() # s变成了可调用的 也可以带参数1292 callable(s) # 测试s的可调用性 返回True1293 1294 1295 # (6)__len__方法：求类的长度1296 def __len__(self):1297 return len(self.data)1298 1299 # -- 动态创建类type()1300 # 一般创建类 需要在代码中提前定义1301 class Hello(object):1302 def hello(self, name='world'):1303 print('Hello, %s.' % name)1304 1305 h = Hello()1306 h.hello() # Hello, world1307 type(Hello) # Hello是一个type类型 返回
            
             1308 type(h) # h是一个Hello类型 返回
             
              1309 1310 # 动态类型语言中 类可以动态创建 type函数可用于创建新类型1311 def fn(self, name='world'): # 先定义函数1312 print('Hello, %s.' % name)1313 1314 Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello类 type原型: type(name, bases, dict)1315 h = Hello() # 此时的h和上边的h一致1316 1317 1318 """异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关"""1319 1320 # -- #捕获异常:1321 try:1322 except: # 捕获所有的异常 等同于except Exception:1323 except name: # 捕获指定的异常1324 except name, value: # 捕获指定的异常和额外的数据(实例)1325 except (name1, name2):1326 except (name1, name2), value:1327 except name4 as X:1328 else: # 如果没有发生异常1329 finally: # 总会执行的部分1330 # 引发异常: raise子句(raise IndexError)1331 raise < instance > # raise instance of a class, raise IndexError()1332 raise <1333 1334 class > # make and raise instance of a class, raise IndexError1335 raise # reraise the most recent exception1336 1337 # -- Python3.x中的异常链: raise exception from otherException1338 except Exception as X:1339 raise IndexError('Bad') from X1340 1341 # -- assert子句: assert 
              
               , 
               1342 assert x < 0, 'x must be negative'1343 1344 # -- with/as环境管理器:作为常见的try/finally用法模式的替代方案1345 with expression[as variable], expression[as variable]:1346 # 例子:1347 with open('test.txt') as myfile:1348 for line in myfile: print(line)1349 # 等同于:1350 myfile = open('test.txt')1351 try:1352 for line in myfile: print(line)1353 finally:1354 myfile.close()1355 1356 # -- 用户自定义异常: class Bad(Exception):.....1357 """1358 Exception超类 / except基类即可捕获到其所有子类1359 Exception超类有默认的打印消息和状态 当然也可以定制打印显示:1360 """1361 1362 1363 class MyBad(Exception):1364 def __str__(self):1365 return '定制的打印消息'1366 1367 1368 try:1369 MyBad()1370 except MyBad as x:1371 print(x)1372 1373 1374 # -- 用户定制异常数据1375 class FormatError(Exception):1376 def __init__(self, line, file):1377 self.line = line1378 self.file = file1379 1380 1381 try:1382 raise FormatError(42, 'test.py')1383 except FormatError as X:1384 print('Error at ', X.file, X.line)1385 1386 1387 # 用户定制异常行为(方法):以记录日志为例1388 class FormatError(Exception):1389 logfile = 'formaterror.txt'1390 1391 def __init__(self, line, file):1392 self.line = line1393 self.file = file1394 1395 def logger(self):1396 open(self.logfile, 'a').write('Error at ', self.file, self.line)1397 1398 1399 try:1400 raise FormatError(42, 'test.py')1401 except FormatError as X:1402 X.logger()1403 1404 # -- 关于sys.exc_info:允许一个异常处理器获取对最近引发的异常的访问1405 try:1406 ......1407 except:1408 # 此时sys.exc_info()返回一个元组(type, value, traceback)1409 # type:正在处理的异常的异常类型1410 # value:引发的异常的实例1411 # traceback:堆栈信息1412 1413 # -- 异常层次1414 BaseException1415 +-- SystemExit1416 +-- KeyboardInterrupt1417 +-- GeneratorExit1418 +-- Exception1419 +-- StopIteration1420 +-- ArithmeticError1421 +-- AssertionError1422 +-- AttributeError1423 +-- BufferError1424 +-- EOFError1425 +-- ImportError1426 +-- LookupError1427 +-- MemoryError1428 +-- NameError1429 +-- OSError1430 +-- ReferenceError1431 +-- RuntimeError1432 +-- SyntaxError1433 +-- SystemError1434 +-- TypeError1435 +-- ValueError1436 +-- Warning1437 1438 """Unicode和字节字符串---Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串"""1439 1440 # -- Python的字符串类型1441 """Python2.x"""1442 # 1.str表示8位文本和二进制数据1443 # 2.unicode表示宽字符Unicode文本1444 """Python3.x"""1445 # 1.str表示Unicode文本（8位或者更宽）1446 # 2.bytes表示不可变的二进制数据1447 # 3.bytearray是一种可变的bytes类型1448 1449 # -- 字符编码方法1450 """ASCII""" # 一个字节，只包含英文字符，0到127，共128个字符，利用函数可以进行字符和数字的相互转换1451 ord('a') # 字符a的ASCII码为97，所以这里返回971452 chr(97) # 和上边的过程相反，返回字符'a'1453 """Latin-1""" # 一个字节，包含特殊字符，0到255，共256个字符，相当于对ASCII码的扩展1454 chr(196) # 返回一个特殊字符：Ä1455 """Unicode""" # 宽字符，一个字符包含多个字节，一般用于亚洲的字符集，比如中文有好几万字1456 """UTF-8""" # 可变字节数，小于128的字符表示为单个字节，128到0X7FF之间的代码转换为两个字节，0X7FF以上的代码转换为3或4个字节1457 # 注意：可以看出来，ASCII码是Latin-1和UTF-8的一个子集1458 # 注意：utf-8是unicode的一种实现方式，unicode、gbk、gb2312是编码字符集1459 1460 # -- 查看Python中的字符串编码名称，查看系统的编码1461 import encodings1462 1463 help(encoding)1464 import sys1465 1466 sys.platform # 'win64'1467 sys.getdefaultencoding() # 'utf-8'1468 sys.getdefaultencoding() # 返回当前系统平台的编码类型1469 sys.getsizeof(object) # 返回object占有的bytes的大小1470 1471 # -- 源文件字符集编码声明: 添加注释来指定想要的编码形式 从而改变默认值 注释必须出现在脚本的第一行或者第二行1472 """说明：其实这里只会检查#和coding:utf-8，其余的字符都是为了美观加上的"""1473 # _*_ coding: utf-8 _*_1474 # coding = utf-81475 1476 # -- #编码: 字符串 --> 原始字节 #解码: 原始字节 --> 字符串1477 1478 # -- Python3.x中的字符串应用1479 s = '...' # 构建一个str对象，不可变对象1480 b = b'...' # 构建一个bytes对象，不可变对象1481 s[0], b[0] # 返回('.', 113)1482 s[1:], b[1:] # 返回('..', b'..')1483 B = B"""1484 xxxx1485 yyyy1486 """1487 # B = b'\nxxxx\nyyyy\n'1488 # 编码，将str字符串转化为其raw bytes形式：1489 str.encode(encoding='utf-8', errors='strict')1490 bytes(str, encoding)1491 # 编码例子：1492 S = 'egg'1493 S.encode() # b'egg'1494 bytes(S, encoding='ascii') # b'egg'1495 # 解码，将raw bytes字符串转化为str形式：1496 bytes.decode(encoding='utf-8', errors='strict')1497 str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]])1498 # 解码例子：1499 B = b'spam'1500 B.decode() # 'spam'1501 str(B) # "b'spam'"，不带编码的str调用，结果为打印该bytes对象1502 str(B, encoding='ascii') # 'spam'，带编码的str调用，结果为转化该bytes对象1503 1504 # -- Python2.x的编码问题1505 u = u'汉'1506 print1507 repr(u) # u'\xba\xba'1508 s = u.encode('UTF-8')1509 print1510 repr(s) # '\xc2\xba\xc2\xba'1511 u2 = s.decode('UTF-8')1512 print1513 repr(u2) # u'\xba\xba'1514 # 对unicode进行解码是错误的1515 s2 = u.decode(1516 'UTF-8') # UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)1517 # 同样，对str进行编码也是错误的1518 u2 = s.encode(1519 'UTF-8') # UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc2 in position 0: ordinal not in range(128)1520 1521 # -- bytes对象1522 B = b'abc'1523 B = bytes('abc', 'ascii')1524 B = bytes([97, 98, 99])1525 B = 'abc'.encode()1526 # bytes对象的方法调用基本和str类型一致 但:B[0]返回的是ASCII码值97, 而不是b'a'1527 1528 # -- #文本文件: 根据Unicode编码来解释文件内容，要么是平台的默认编码，要么是指定的编码类型1529 # 二进制文件：表示字节值的整数的一个序列 open('bin.txt', 'rb')1530 1531 # -- Unicode文件1532 s = 'A\xc4B\xe8C' # s = 'A?BèC' len(s) = 51533 # 手动编码1534 l = s.encode('latin-1') # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 51535 u = s.encode('utf-8') # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 71536 # 文件输出编码1537 open('latindata', 'w', encoding='latin-1').write(s)1538 l = open('latindata', 'rb').read() # l = b'A\xc4B\xe8C' len(l) = 51539 open('uft8data', 'w', encoding='utf-8').write(s)1540 u = open('uft8data', 'rb').read() # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C' len(u) = 71541 # 文件输入编码1542 s = open('latindata', 'r', encoding='latin-1').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 51543 s = open('latindata', 'rb').read().decode('latin-1') # s = 'A?BèC' len(s) = 51544 s = open('utf8data', 'r', encoding='utf-8').read() # s = 'A?BèC' len(s) = 51545 s = open('utf8data', 'rb').read().decode('utf-8') # s = 'A?BèC' len(s) = 51546 1547 """其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他"""1548 1549 1550 # -- Python实现任意深度的赋值 例如a[0] = 'value1'; a[1][2] = 'value2'; a[3][4][5] = 'value3'1551 class MyDict(dict):1552 def __setitem__(self, key, value): # 该函数不做任何改动 这里只是为了输出1553 print('setitem:', key, value, self)1554 super().__setitem__(key, value)1555 1556 def __getitem__(self, item): # 主要技巧在该函数1557 print('getitem:', item, self) # 输出信息1558 # 基本思路: a[1][2]赋值时 需要先取出a[1] 然后给a[1]的[2]赋值1559 if item not in self: # 如果a[1]不存在 则需要新建一个dict 并使得a[1] = dict1560 temp = MyDict() # 新建的dict: temp1561 super().__setitem__(item, temp) # 赋值a[1] = temp1562 return temp # 返回temp 使得temp[2] = value有效1563 return super().__getitem__(item) # 如果a[1]存在 则直接返回a[1]1564 1565 # 例子:1566 test = MyDict()1567 test[0] = 'test'1568 print(test[0])1569 test[1][2] = 'test1'1570 print(test[1][2])1571 test[1][3] = 'test2'1572 print(test[1][3])1573 1574 1575 # -- Python中的多维数组1576 lists = [0] * 3 # 扩展list，结果为[0, 0, 0]1577 lists = [[]] * 3 # 多维数组，结果为[[], [], []]，但有问题，往下看1578 lists[0].append(3) # 期望看到的结果[[3], [], []]，实际结果[[3], [3], [3]]，原因：list*n操作，是浅拷贝，如何避免？往下看1579 lists = [[] for i in range(3)] # 多维数组，结果为[[], [], []]1580 lists[0].append(3) # 结果为[[3], [], []]1581 lists[1].append(6) # 结果为[[3], [6], []]1582 lists[2].append(9) # 结果为[[3], [6], [9]]1583 lists = [[[] for j in range(4)] for i in range(3)] # 3行4列，且每一个元素为[]