看完这篇文章，你的Python基础就差很少了

时间 2020-03-26

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前言

本文是基于黑马程序员2018年的Python基础班的内容编写的，以2018年的资料为蓝本，2016年的资料为补充，还参考了一些网上的教程，旨在更好地总结Python基础知识，力求简明扼要，以供实战演练时可以快速查询遗忘的知识点。全文分为两大部分，分别是Python基础语法和面向对象。html

第一部分 Python基础语法

1. 认识Python

1.1 Python 简介

Python 的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。python

Python 的设计目标：git

一门简单直观的语言并与主要竞争者同样强大

开源，以便任何人均可觉得它作贡献

代码像纯英语那样容易理解

适用于短时间开发的平常任务

Python 的设计哲学：程序员

优雅、明确、简单

Python 开发者的哲学是：用一种方法，最好是只有一种方法来作一件事面试

Python 是彻底面向对象的语言，在 Python 中一切皆对象。算法

可扩展性：若是须要一段关键代码运行得更快或者但愿某些算法不公开，能够把这部分程序用 C 或 C++ 编写，而后在 Python 程序中使用它们。shell

1.2. 第一个Python程序

执行 Python 程序的三种方式：解释器、交互式运行、IDE运行编程

Python 是一个格式很是严格的程序设计语言。 python 2.x 默认不支持中文。ubuntu

ASCII 字符只包含 256 个字符，不支持中文

Python 2.x 的解释器名称是 python
Python 3.x 的解释器名称是 python3

为了照顾现有的程序，官方提供了一个过渡版本 —— Python 2.6。设计模式

提示：若是开发时，没法当即使用 Python 3.0（还有极少的第三方库不支持 3.0 的语法），建议

先使用 Python 3.0 版本进行开发

而后使用 Python 2.6、Python 2.7 来执行，而且作一些兼容性的处理

IPython 是一个 python 的 交互式 shell，比默认的 python shell 好用得多，它支持 bash shell 命令，适合于学习/验证 Python 语法或者局部代码。

集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment）—— 集成了开发软件须要的全部工具，通常包括如下工具：

图形用户界面
代码编辑器（支持 代码补全／自动缩进）
编译器／解释器
调试器（断点／单步执行）
……

1.3. PyCharm 的设置

PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyCharmxxxx.x 目录下的，xxxx.x 表示当前使用的 PyCharm 的版本号

1.3.1 恢复 PyCharm 的初始设置：

1. 关闭正在运行的 PyCharm
1. 在终端中执行如下终端命令，删除 PyCharm 的配置信息目录：

$ rm -r ~/.PyCharm2016.3
复制代码

1. 从新启动 PyCharm

1.3.2 PyCharm 安装和启动步骤：

1. 执行如下终端命令，解压缩下载后的安装包

$ tar -zxvf pycharm-professional-2017.1.3.tar.gz
复制代码

1. 将解压缩后的目录移动到 /opt 目录下，能够方便其余用户使用

/opt 目录用户存放给主机额外安装的软件

$ sudo mv pycharm-2017.1.3/ /opt/
复制代码

$ cd /opt/pycharm-2017.1.3/bin
复制代码

1. 启动 PyCharm

$ ./pycharm.sh
复制代码

1.3.3 设置启动图标

在专业版中，选择菜单 Tools / Create Desktop Entry... 能够设置任务栏启动图标
注意：设置图标时，须要勾选 Create the entry for all users 快捷方式文件 /usr/share/applications/jetbrains-pycharm.desktop

在 ubuntu 中，应用程序启动的快捷方式一般都保存在 /usr/share/applications 目录下

1.3.4 卸载以前版本的 PyCharm

要卸载 PyCharm 只须要作如下两步工做：

$ sudo rm -r /opt/pycharm-2016.3.1/
复制代码

1. 删除家目录下用于保存配置信息的隐藏目录

$ rm -r ~/.PyCharm2016.3/
复制代码

若是再也不使用 PyCharm 还须要将 /usr/share/applications/ 下的 jetbrains-pycharm.desktop 删掉

1.4. 多文件项目的演练

开发项目就是开发一个 专门解决一个复杂业务功能的软件
一般每 一个项目 就具备一个 独立专属的目录，用于保存 全部和项目相关的文件
在 PyCharm 中，要想让哪个 Python 程序可以执行，必须首先经过 鼠标右键的方式执行 一下
对于初学者而言，在一个项目中设置多个程序能够执行，是很是方便的，能够方便对不一样知识点的练习和测试
对于商业项目而言，一般在一个项目中，只有一个 能够直接执行的 Python 源程序

2. 注释

注释的做用使用用本身熟悉的语言，在程序中对某些代码进行标注说明，加强程序的可读性

2.1 单行注释（行注释）

以 # 开头，# 右边的全部东西都被当作说明文字，而不是真正要执行的程序，只起到辅助说明做用

print("hello python")  # 输出 `hello python`
复制代码

为了保证代码的可读性，# 后面建议先添加一个空格，而后再编写相应的说明文字；为了保证代码的可读性，注释和代码之间至少要有两个空格。

2.2 多行注释（块注释）

要在 Python 程序中使用多行注释，能够用一对连续的三个引号(单引号和双引号均可以)

""" 这是一个多行注释 在多行注释之间，能够写不少不少的内容…… """ 
print("hello python")
复制代码

提示：

注释不是越多越好，对于一目了然的代码，不须要添加注释
对于 复杂的操做，应该在操做开始前写上若干行注释
对于 不是一目了然的代码，应在其行尾添加注释（为了提升可读性，注释应该至少离开代码 2 个空格）
毫不要描述代码，假设阅读代码的人比你更懂 Python，他只是不知道你的代码要作什么

2.3 代码规范：

Python 官方提供有一系列 PEP（Python Enhancement Proposals）文档，其中第 8 篇文档专门针对 Python 的代码格式 给出了建议，也就是俗称的 PEP 8：
- 文档地址：www.python.org/dev/peps/pe…
- 谷歌有对应的中文文档：zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/g…

3. 运算符

3.1 算数运算符

是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算，而“+”和“*”还能够用来处理字符串。

运算符	描述	实例
+	加	10 + 20 = 30
-	减	10 - 20 = -10
*	乘	10 * 20 = 200
/	除	10 / 20 = 0.5
//	取整除	返回除法的整数部分（商） 9 // 2 输出结果 4
%	取余数	返回除法的余数 9 % 2 = 1
**	幂	又称次方、乘方，2 ** 3 = 8

3.2 比较（关系）运算符

运算符	描述
==	检查两个操做数的值是否相等，若是是，则条件成立，返回 True
!=	检查两个操做数的值是否不相等，若是是，则条件成立，返回 True
>	检查左操做数的值是否大于右操做数的值，若是是，则条件成立，返回 True
<	检查左操做数的值是否小于右操做数的值，若是是，则条件成立，返回 True
>=	检查左操做数的值是否大于或等于右操做数的值，若是是，则条件成立，返回 True
<=	检查左操做数的值是否小于或等于右操做数的值，若是是，则条件成立，返回 True

Python 2.x 中判断 不等于 还可使用 <> 运算符

!= 在 Python 2.x 中一样能够用来判断 不等于

3.3 赋值运算符

在 Python 中，使用 = 能够给变量赋值。在算术运算时，为了简化代码的编写，Python 还提供了一系列的与 算术运算符 对应的 赋值运算符，注意：赋值运算符中间不能使用空格。

运算符	描述	实例
=	简单的赋值运算符	c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=	加法赋值运算符	c += a 等效于 c = c + a
-=	减法赋值运算符	c -= a 等效于 c = c - a
*=	乘法赋值运算符	c = a 等效于 c = c a
/=	除法赋值运算符	c /= a 等效于 c = c / a
//=	取整除赋值运算符	c //= a 等效于 c = c // a
%=	取模 (余数)赋值运算符	c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符	c = a 等效于 c = c a

3.4 身份运算符

身份运算符比较两个对象的内存位置。经常使用的有两个身份运算符，以下所述：

运算符	描述	示例
is	判断两个标识符是否是引用同一个对象	x is y，相似 id(x) == id(y)
is not	判断两个标识符是否是引用不一样对象	x is not y，相似 id(a) != id(b)

辨析

is 用于判断两个变量引用的对象是否为同一个
== 用于判断引用变量的值是否相等

3.5 成员运算符

Python成员运算符测试给定值是否为序列中的成员。有两个成员运算符，以下所述：

运算符	描述
in	若是在指定的序列中找到一个变量的值，则返回true，不然返回false。
not in	若是在指定序列中找不到变量的值，则返回true，不然返回false。

3.6 逻辑运算符

运算符	逻辑表达式	描述
and	x and y	只有 x 和 y 的值都为 True，才会返回 True 不然只要 x 或者 y 有一个值为 False，就返回 False
or	x or y	只要 x 或者 y 有一个值为 True，就返回 True 只有 x 和 y 的值都为 False，才会返回 False
not	not x	若是 x 为 True，返回 False 若是 x 为 False，返回 True

3.7 运算符优先级

如下表格的算数优先级由高到最低顺序排列：

运算符	描述
**	幂 (最高优先级)
* / % //	乘、除、取余数、取整除
+ -	加法、减法
<= < > >=	比较运算符
== !=	等于运算符
= %= /= //= -= += = *=	赋值运算符
is is not	身份运算符
in not in	成员运算符
not or and	逻辑运算符

<补>程序执行原理

操做系统会首先让 CPU 把 Python 解释器 的程序复制到内存中
Python 解释器 根据语法规则，从上向下 让 CPU 翻译 Python 程序中的代码
CPU 负责执行翻译完成的代码

Python 的解释器有多大？

执行如下终端命令能够查看 Python 解释器的大小

# 1. 确认解释器所在位置
$ which python

# 2. 查看 python 文件大小(只是一个软连接)
$ ls -lh /usr/bin/python

# 3. 查看具体文件大小
$ ls -lh /usr/bin/python2.7
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4. 变量

4.1 变量定义

在 Python 中，每一个变量 在使用前都必须赋值，变量 赋值之后 该变量 才会被建立
能够用 其余变量的计算结果 来定义变量
变量名只有在 第一次出现 才是 定义变量

变量名 = 值
复制代码

使用交互式方式，若是要查看变量内容，直接输入变量名便可，不须要使用 print 函数使用解释器执行，若是要输出变量的内容，必需要要使用 print 函数

4.2 变量的类型

在 Python 中定义变量是 不须要指定类型（在其余不少高级语言中都须要），Python 能够根据 = 等号右侧的值，自动推导出变量中存储数据的类型
数据类型能够分为 数字型 和 非数字型
- 数字型
  - 整型 (int)：Python3中的全部整数都表示为长整数。所以，长整数没有单独的数字类型。
  - 浮点型（float）
  - 布尔型（bool）：真 True 非 0 数 —— 非零即真，假 False 0。
  - 复数型 (complex)：复数是由x + yj表示的有序对的实数浮点数组成，其中x和y是实数，j是虚数单位。
- 非数字型：有些运算符还支持这些数据类型，详见4.4.5.3 运算符。
  - 字符串（str）：加号(+)是字符串链接运算符，星号(*)是重复运算符。
  - 列表（list）
  - 元组（tuple）
  - 字典（dict）

提示：在 Python 2.x 中，整数根据保存数值的长度还分为：

int（整数）

long（长整数）

使用 type 函数能够查看一个变量的类型

In [1]: type(name)
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<补>不一样类型变量之间的计算

数字型变量 之间能够直接计算

在 Python 中，两个数字型变量是能够直接进行算数运算的
若是变量是 bool 型，在计算时
- True 对应的数字是 1
- False 对应的数字是 0

字符串变量 之间使用 + 拼接字符串
字符串变量 能够和整数使用 * 重复拼接相同的字符串
数字型变量 和 字符串 之间 不能进行其余计算

<补>从键盘获取输入信息：input

在 Python 中可使用 input 函数从键盘等待用户的输入
用户输入的 任何内容 Python 都认为是一个 字符串

字符串变量 = input("提示信息：")
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<补>类型转换函数

函数	说明
int(x)	将 x 转换为一个整数
float(x)	将 x 转换到一个浮点数
str(x)	将对象x转换为字符串表示形式
tuple(s)	将s转换为元组
list(s)	将s转换为列表

price = float(input("请输入价格:"))
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<补>格式化输出：print

若是但愿输出文字信息的同时，一块儿输出 数据，就须要使用到 格式化操做符
% 被称为 格式化操做符，专门用于处理字符串中的格式
- 包含 % 的字符串，被称为 格式化字符串
- % 和不一样的字符连用，不一样类型的数据 须要使用 不一样的格式化字符

格式化字符	含义
%s	字符串
%d	有符号十进制整数，`%06d` 表示输出的整数显示位数，不足的地方使用 `0` 补全
%f	浮点数，`%.2f` 表示小数点后只显示两位
%%	输出 `%`

语法格式以下：

print("格式化字符串" % 变量1)

print("格式化字符串" % (变量1, 变量2...))
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4.3 变量的命名

4.3.1 标识符和关键字

标示符就是程序员定义的 变量名、函数名

标示符能够由字母、下划线 和数字组成

不能以数字开头

不能与关键字重名

关键字 就是在 Python 内部已经使用的标识符

关键字 具备特殊的功能和含义

开发者 不容许定义和关键字相同的名字的标识符

经过如下命令能够查看 Python 中的关键字
In [1]: import keyword
In [2]: print(keyword.kwlist)
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4.3.2 变量的命名规则

命名规则 能够被视为一种惯例，并没有绝对与强制目的是为了 增长代码的识别和可读性 注意 Python 中的 标识符 是 区分大小写的

在定义变量时，为了保证代码格式，= 的左右应该各保留一个空格
在 Python 中，若是变量名须要由二个或多个单词组成时，能够按照如下方式命名：每一个单词都使用小写字母，单词与单词之间使用 _下划线 链接，例如：first_name、last_name、qq_number、qq_password。

固然，还有驼峰命名法： 小驼峰式命名法：第一个单词以小写字母开始，后续单词的首字母大写，例如：firstName、lastName。 大驼峰式命名法，每个单词的首字母都采用大写字母，例如：FirstName、LastName、CamelCase 。

4.4 高级变量类型

在 Python 中，全部 非数字型变量 都支持如下特色： 1. 都是一个序列 sequence，也能够理解为容器 2. 取值 [] 3. 遍历 for in 4. 计算长度len、最大/最小值max/min、比较、删除del 5. 连接 + 和重复 * 6. 切片

4.4.1 列表（list）

List（列表）是 Python 中使用 最频繁 的数据类型，在其余语言中一般叫作数组，专门用于存储 一串信息，列表用 [] 定义，数据之间使用 , 分隔，列表的索引从 0 开始。

索引就是数据在列表中的位置编号，索引又能够被称为下标注意：从列表中取值时，若是 超出索引范围，程序会报错

name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"]
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<补>del 关键字

使用 del 关键字(delete) 一样能够删除列表中元素
del 关键字本质上是用来 将一个变量从内存中删除的
若是使用 del 关键字将变量从内存中删除，后续的代码就不能再使用这个变量了

In [1]: l = [1,2,3,4]
In [2]: del l[1]
In [3]: l[1]
Out[3]: 3
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在平常开发中，要从列表删除数据，建议 使用列表提供的方法

<补>函数与方法

函数封装了独立功能，能够直接调用

函数名(参数)
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函数须要死记硬背

方法和函数相似，一样是封装了独立的功能
方法须要经过对象来调用，表示针对这个对象要作的操做

对象.方法名(参数)
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在变量后面输入 .，而后选择针对这个变量要执行的操做，记忆起来比函数要简单不少

<补>循环遍历

遍历就是 从头至尾 依次从列表中获取数据，在 循环体内部 针对 每个元素，执行相同的操做。
在 Python 中为了提升列表的遍历效率，使用 for 就可以实现迭代遍历。

# for 循环内部使用的变量 in 列表
for name in name_list:
    循环内部针对列表元素进行操做
    print(name)
复制代码

尽管 Python 的列表中能够 存储不一样类型的数据
可是在开发中，更多的应用场景是
1. 列表存储相同类型的数据
2. 经过 迭代遍历，在循环体内部，针对列表中的每一项元素，执行相同的操做

4.4.2 元组（tuple）

Tuple（元组）与列表相似，不一样之处在于元组的 元素不能修改
- 元组表示多个元素组成的序列
- 元组在 Python 开发中，有特定的应用场景
  - 用于存储 一串信息，数据之间使用 , 分隔
- 元组用 () 定义，元组的索引从 0 开始，索引就是数据在元组中的位置编号。

info_tuple = ("zhangsan", 18, 1.75)
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建立空元组：

info_tuple = ()
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元组中 只包含一个元素 时，须要 在元素后面添加逗号：

info_tuple = (50, )
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在 Python 中，可使用 for 循环遍历全部非数字型类型的变量：列表、元组、字典以及 字符串

提示：在实际开发中，除非 可以确认元组中的数据类型，不然针对元组的循环遍历需求并非不少

在开发中，更多的应用场景是：

函数的参数和返回值，一个函数能够接收 任意多个参数，或者 一次返回多个数据

格式字符串，格式化字符串后面的 () 本质上就是一个元组

让列表不能够被修改，以保护数据安全

<补>元组和列表之间的转换

使用 list 函数能够把元组转换成列表

list(元组) 
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使用 tuple 函数能够把列表转换成元组

tuple(列表)
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4.4.3 字典（dict）

dict（字典）是 除列表之外 Python 之中 最灵活 的数据类型。字典一样能够用来 存储多个数据，一般用于存储 描述一个物体的相关信息

和列表的区别：
- 列表是有序的对象集合
- 字典是无序的对象集合
字典用 {} 定义。
字典使用 键值对 存储数据，键值对之间使用逗号 , 分隔：
- 键 key 是索引
- 值 value 是数据
- 键和值之间使用冒号 : 分隔
- 键必须是惟一的
- 值能够取任何数据类型，但键只能使用 字符串、数字或元组

xiaoming = {"name": "小明",
            "age": 18,
            "gender": True,
            "height": 1.75}
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字典的遍历就是依次从字典中获取全部键值对：

# for 循环内部使用的 `key 的变量` in 字典
for k in xiaoming:

    print("%s: %s" % (k, xiaoming[k]))
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提示：在实际开发中，因为字典中每个键值对保存数据的类型是不一样的，因此针对字典的循环遍历需求并非不少

尽管可使用 for in 遍历字典
可是在开发中，更多的应用场景是：
- 使用 多个键值对，存储 描述一个 物体 的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息
- 将 多个字典 放在 一个列表 中，再进行遍历，在循环体内部针对每个字典进行 相同的处理

card_list = [{"name": "张三",
              "qq": "12345",
              "phone": "110"},
             {"name": "李四",
              "qq": "54321",
              "phone": "10086"}
             ]

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4.4.4 字符串（str）

字符串 就是 一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型
在 Python 中可使用 一对双引号 " 或者 一对单引号 ' 定义一个字符串
- 虽然可使用 \" 或者 \' 作字符串的转义，可是在实际开发中：
  - 若是字符串内部须要使用 "，可使用 ' 定义字符串
  - 若是字符串内部须要使用 '，可使用 " 定义字符串
可使用索引获取一个字符串中 指定位置的字符，索引计数从 0 开始
也可使用 for 循环遍历 字符串中每个字符

大多数编程语言都是用 " 来定义字符串

string = "Hello Python"

for c in string:
    print(c)

复制代码

提示：在 python 中对字符串操做，内置提供的方法足够多，使得在开发时，可以针对字符串进行更加灵活的操做！应对更多的开发需求！

1) 判断类型 - 9

方法	说明
string.isspace()	若是 string 中只包含空格，则返回 True
string.isalnum()	若是 string 至少有一个字符而且全部字符都是字母或数字则返回 True
string.isalpha()	若是 string 至少有一个字符而且全部字符都是字母则返回 True
string.isdecimal()	若是 string 只包含数字则返回 True，`全角数字`
string.isdigit()	若是 string 只包含数字则返回 True，`全角数字`、`⑴`、`\u00b2`
string.isnumeric()	若是 string 只包含数字则返回 True，`全角数字`，`汉字数字`
string.istitle()	若是 string 是标题化的(每一个单词的首字母大写)则返回 True
string.islower()	若是 string 中包含至少一个区分大小写的字符，而且全部这些(区分大小写的)字符都是小写，则返回 True
string.isupper()	若是 string 中包含至少一个区分大小写的字符，而且全部这些(区分大小写的)字符都是大写，则返回 True

2) 查找和替换 - 7

方法	说明
string.startswith(str)	检查字符串是不是以 str 开头，是则返回 True
string.endswith(str)	检查字符串是不是以 str 结束，是则返回 True
string.find(str, start=0, end=len(string))	检测 str 是否包含在 string 中，若是 start 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，若是是返回开始的索引值，不然返回 `-1`
string.rfind(str, start=0, end=len(string))	相似于 find()，不过是从右边开始查找
string.index(str, start=0, end=len(string))	跟 find() 方法相似，不过若是 str 不在 string 会报错
string.rindex(str, start=0, end=len(string))	相似于 index()，不过是从右边开始
string.replace(old_str, new_str, num=string.count(old))	把 string 中的 old_str 替换成 new_str，若是 num 指定，则替换不超过 num 次

3) 大小写转换 - 5

方法	说明
string.capitalize()	把字符串的第一个字符大写
string.title()	把字符串的每一个单词首字母大写
string.lower()	转换 string 中全部大写字符为小写
string.upper()	转换 string 中的小写字母为大写
string.swapcase()	翻转 string 中的大小写

4) 文本对齐 - 3

方法	说明
string.ljust(width)	返回一个原字符串左对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
string.rjust(width)	返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
string.center(width)	返回一个原字符串居中，并使用空格填充至长度 width 的新字符串

5) 去除空白字符 - 3

方法	说明
string.lstrip()	截掉 string 左边（开始）的空白字符
string.rstrip()	截掉 string 右边（末尾）的空白字符
string.strip()	截掉 string 左右两边的空白字符

6) 拆分和链接 - 5

方法	说明
string.partition(str)	把字符串 string 分红一个 3 元素的元组 (str前面, str, str后面)
string.rpartition(str)	相似于 partition() 方法，不过是从右边开始查找
string.split(str="", num)	以 str 为分隔符拆分 string，若是 num 有指定值，则仅分隔 num + 1 个子字符串，str 默认包含 '\r', '\t', '\n' 和空格
string.splitlines()	按照行('\r', '\n', '\r\n')分隔，返回一个包含各行做为元素的列表
string.join(seq)	以 string 做为分隔符，将 seq 中全部的元素（的字符串表示）合并为一个新的字符串

<补>字符串的切片

切片方法适用于 字符串、列表、元组
- 切片使用 索引值 来限定范围，从一个大的 字符串 中切出小的 字符串
- 列表和元组都是有序的集合，都可以 经过索引值 获取到对应的数据
- 字典是一个无序的集合，是使用 键值对 保存数据

字符串[开始索引:结束索引:步长]
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注意：

指定的区间属于 左闭右开 型 [开始索引, 结束索引) => 开始索引 <= 范围 < 结束索引
- 从 起始 位开始，到 结束位的前一位 结束（不包含结束位自己)
从头开始，开始索引 数字能够省略，冒号不能省略
到末尾结束，结束索引 数字能够省略，冒号不能省略
步长默认为 1，若是连续切片，数字和冒号均可以省略

<补>索引的顺序和倒序

在 Python 中不只支持 顺序索引，同时还支持 倒序索引
所谓倒序索引就是 从右向左 计算索引：最右边的索引值是 -1，依次递减。

num_str = "0123456789"

# 1. 截取从 2 ~ 5 位置 的字符串
print(num_str[2:6])

# 2. 截取从 2 ~ `末尾` 的字符串
print(num_str[2:])

# 3. 截取从 `开始` ~ 5 位置 的字符串
print(num_str[:6])

# 4. 截取完整的字符串
print(num_str[:])

# 5. 从开始位置，每隔一个字符截取字符串
print(num_str[::2])

# 6. 从索引 1 开始，每隔一个取一个
print(num_str[1::2])

# 倒序切片
# -1 表示倒数第一个字符
print(num_str[-1])

# 7. 截取从 2 ~ `末尾 - 1` 的字符串
print(num_str[2:-1])

# 8. 截取字符串末尾两个字符
print(num_str[-2:])

# 9. 字符串的逆序（面试题）
print(num_str[::-1])
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4.4.5 公共方法和变量的高级应用

4.4.5.1 内置函数

Python 包含了如下内置函数：

函数	描述	备注
len(item)	计算容器中元素个数
del(item)	删除变量	del 有两种方式
max(item)	返回容器中元素最大值	若是是字典，只针对 key 比较
min(item)	返回容器中元素最小值	若是是字典，只针对 key 比较
cmp(item1, item2)	比较两个值，-1 小于 / 0 相等 / 1 大于	Python 3.x 取消了 cmp 函数

注意：字符串 比较符合如下规则： "0" < "A" < "a"。

4.4.5.2 切片

描述	Python 表达式	结果	支持的数据类型
切片	"0123456789"[::-2]	"97531"	字符串、列表、元组

切片使用 索引值 来限定范围，从一个大的 字符串 中切出小的 字符串
列表和元组都是有序的集合，都可以 经过索引值 获取到对应的数据
字典是一个无序的集合，是使用 键值对 保存数据

4.4.5.3 运算符

运算符	Python 表达式	结果	描述	支持的数据类型
+	[1, 2] + [3, 4]	[1, 2, 3, 4]	合并	字符串、列表、元组
*	["Hi!"] * 4	['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!']	重复	字符串、列表、元组
in	3 in (1, 2, 3)	True	元素是否存在	字符串、列表、元组、字典
not in	4 not in (1, 2, 3)	True	元素是否不存在	字符串、列表、元组、字典
> >= == < <=	(1, 2, 3) < (2, 2, 3)	True	元素比较	字符串、列表、元组

注意

in 在对字典操做时，判断的是 字典的键
in 和 not in 被称为 成员运算符

4.4.5.4 内置函数完整的 for 循环语法

在 Python 中完整的 for 循环 的语法以下：

for 变量 in 集合:
    
    循环体代码
else:
    没有经过 break 退出循环，循环结束后，会执行的代码
复制代码

应用场景：

在 迭代遍历 嵌套的数据类型时，例如 一个列表包含了多个字典
需求：要判断某一个字典中是否存在指定的值
- 若是存在，提示而且退出循环
- 若是 不存在，在 循环总体结束 后，但愿 获得一个统一的提示

4.4.5.5 变量的引用

变量和数据都是保存在内存中的

在 Python 中 函数的参数传递 以及 返回值 都是靠引用传递的

在 Python 中：变量和数据是分开存储的，数据保存在内存中的一个位置，变量中保存着数据在内存中的地址，就叫作引用，使用 id() 函数能够查看变量中保存数据所在的 内存地址。

注意：若是变量已经被定义，当给一个变量赋值的时候，本质上是 修改了数据的引用

变量 再也不 对以前的数据引用

变量改成对新赋值的数据引用

在 Python 中，变量的名字相似于 便签纸 贴在数据上：

定义一个整数变量 a，而且赋值为 1

代码	图示
a = 1

将变量 a 赋值为 2

代码	图示
a = 2

定义一个整数变量 b，而且将变量 a 的值赋值给 b

代码	图示
b = a

在 Python 中，函数的实参/返回值 都是是靠引用来传递来的

def test(num):

    print("-" * 50)
    print("%d 在函数内的内存地址是 %x" % (num, id(num)))

    result = 100

    print("返回值 %d 在内存中的地址是 %x" % (result, id(result)))
    print("-" * 50)

    return  result

a = 10
print("调用函数前 内存地址是 %x" % id(a))

r = test(a)

print("调用函数后 实参内存地址是 %x" % id(a))
print("调用函数后 返回值内存地址是 %x" % id(r))

复制代码

4.4.5.6 可变和不可变类型

不可变类型，内存中的数据不容许被修改：
- 数字类型 int, bool, float, complex, long(2.x)
- 字符串 str
- 元组 tuple
可变类型，内存中的数据能够被修改：
- 列表 list
- 字典 dict

注意：字典的 key 只能使用不可变类型的数据

注意

可变类型的数据变化，是经过方法来实现的
若是给一个可变类型的变量，赋值了一个新的数据，引用会修改
- 变量 再也不 对以前的数据引用
- 变量改成对新赋值的数据引用

<补>哈希 `(hash)`

Python 中内置有一个名字叫作 hash(o) 的函数：接收一个 不可变类型 的数据做为参数，返回结果是一个整数。
哈希 是一种算法，其做用就是提取数据的 特征码（指纹），相同的内容 获得 相同的结果，不一样的内容 获得 不一样的结果。
在 Python 中，设置字典的 键值对 时，会首先对 key 进行 hash 已决定如何在内存中保存字典的数据，以方便后续对字典的操做：增、删、改、查：键值对的 key 必须是不可变类型数据，键值对的 value 能够是任意类型的数据。

4.4.5.7 局部变量和全局变量

局部变量 是在 函数内部 定义的变量，只能在函数内部使用；函数执行结束后，函数内部的局部变量，会被系统回收；不一样的函数，能够定义相同的名字的局部变量，可是 彼此之间 不会产生影响；局部变量通常临时保存 函数内部须要使用的数据。
全局变量 是在 函数外部定义 的变量（没有定义在某一个函数内），全部函数 内部 均可以使用这个变量。

提示：在其余的开发语言中，大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大，致使程序很差维护！

注意：函数执行时，须要处理变量时 会：

首先查找 函数内部 是否存在指定名称的局部变量，若是有，直接使用
若是没有，查找 函数外部 是否存在指定名称的全局变量，若是有，直接使用
若是尚未，程序报错！

注意：函数不能直接修改全局变量的引用，若是要修改，必需要用global声明该变量是全局变量。

num = 10


def demo1():

    print("demo1" + "-" * 50)

    # global 关键字，告诉 Python 解释器 num 是一个全局变量
    global num
    # 只是定义了一个局部变量，不会修改到全局变量，只是变量名相同而已
    num = 100
    print(num)


def demo2():

    print("demo2" + "-" * 50)
    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")
复制代码

注意：为了不局部变量和全局变量出现混淆，在定义全局变量时，有些公司会有一些开发要求，例如：全局变量名前应该增长 g_ 或者 gl_ 的前缀。

5. 判断（分支）

5.1 if 语句语法

一、if 判断语句基本语法：

if 要判断的条件:
    条件成立时，要作的事情
    ……
复制代码

注意：代码的缩进为一个 tab 键，或者 4 个空格 —— 建议使用空格

在 Python 开发中，Tab 和空格不要混用！

二、若是须要在 不知足条件的时候，作某些事情，该如何作呢？

if 要判断的条件:
    条件成立时，要作的事情
    ……
else:
    条件不成立时，要作的事情
    ……
复制代码

在程序开发中，一般在判断条件时，会须要同时判断多个条件，只有多个条件都知足，才可以执行后续代码，这个时候须要使用到逻辑运算符。
Python 中的逻辑运算符包括：与 and／或 or／非 not 三种

条件1 and 条件2 ：两个条件同时知足，返回 True
条件1 or 条件2：两个条件只要有一个知足，返回 True
not 条件：非，不是
复制代码

三、若是但愿 再增长一些条件，条件不一样，须要执行的代码也不一样 时，就可使用 elif ：

if 条件1:
    条件1知足执行的代码
    ……
elif 条件2:
    条件2知足时，执行的代码
    ……
elif 条件3:
    条件3知足时，执行的代码
    ……
else:
    以上条件都不知足时，执行的代码
    ……
复制代码

注意

elif 和 else 都必须和 if 联合使用，而不能单独使用
能够将 if、elif 和 else 以及各自缩进的代码，当作一个 完整的代码块

四、在开发中，使用 if 进行条件判断，若是但愿 在条件成立的执行语句中 再 增长条件判断，就可使用 if 的嵌套：

if 条件 1:
    条件 1 知足执行的代码
    ……
    
    if 条件 1 基础上的条件 2:
        条件 2 知足时，执行的代码
        ……    
        
    # 条件 2 不知足的处理
    else:
        条件 2 不知足时，执行的代码
        
# 条件 1 不知足的处理
else:
    条件1 不知足时，执行的代码
    ……
复制代码

5.2 if语句的应用

5.2.1 随机数的处理

在 Python 中，要使用随机数，首先须要导入 随机数 的模块 —— “工具包”

import random
复制代码

导入模块后，能够直接在 模块名称 后面敲一个 . 而后按 Tab 键，会提示该模块中包含的全部函数
random.randint(a, b) ，返回 [a, b] 之间的整数，包含 a 和 b
例如：

random.randint(12, 20)  # 生成的随机数n: 12 <= n <= 20 
random.randint(20, 20)  # 结果永远是 20 
random.randint(20, 10)  # 该语句是错误的，下限必须小于上限
复制代码

5.2.2 石头剪刀布

# 导入随机工具包
# 注意：在导入工具包的时候，应该将导入的语句，放在文件的顶部
# 由于，这样能够方便下方的代码，在任何须要的时候，使用工具包中的工具
import random

# 从控制台输入要出的拳 —— 石头（1）／剪刀（2）／布（3）
player = int(input("请输入您要出的拳 石头（1）／剪刀（2）／布（3）："))

# 电脑 随机 出拳 —— 先假定电脑只会出石头，完成总体代码功能
computer = random.randint(1, 3)

print("玩家选择的拳头是 %d - 电脑出的拳是 %d" % (player, computer))

# 比较胜负
# 1 石头 胜 剪刀
# 2 剪刀 胜 布
# 3 布 胜 石头
# if (()
# or ()
# or ()):
if ((player == 1 and computer == 2)
        or (player == 2 and computer == 3)
        or (player == 3 and computer == 1)):

    print("欧耶，电脑弱爆了！")
# 平局
elif player == computer:
    print("真是心有灵犀啊，再来一盘")
# 其余的状况就是电脑获胜
else:
    print("不服气，咱们决战到天明！")
复制代码

6. 循环

6.1 程序执行的三大流程

在程序开发中，一共有三种流程方式：

顺序 —— 从上向下，顺序执行代码
分支 —— 根据条件判断，决定执行代码的分支
循环 —— 让特定代码重复执行

6.2 while 循环基本使用

while 语句基本语法：

初始条件设置 —— 一般是重复执行的 计数器

while 条件(判断 计数器 是否达到 目标次数):
    条件知足时，作的事情1
    条件知足时，作的事情2
    条件知足时，作的事情3
    ...(省略)...
    
    处理条件(计数器 + 1)
复制代码

因为程序员的缘由，忘记在循环内部 修改循环的判断条件，致使循环持续执行，程序将陷入死循环而没法终止！

计数器 +1 ：能够经过赋值运算符简化代码的编写。常见的计数方法有两种，能够分别称为：

天然计数法（从 1 开始）—— 更符合人类的习惯
程序计数法（从 0 开始）—— 几乎全部的程序语言都选择从 0 开始计数

所以，你们在编写程序时，应该尽可能养成习惯：除非需求的特殊要求，不然循环的计数都从 0 开始

6.3 break 和 continue

break 和 continue 是专门在循环中使用的关键字

break ：某一条件知足时，退出循环，再也不执行后续的代码
continue ：某一条件知足时，不执行后续的代码直接进入下一次循环
break 和 continue 只针对 当前所在循环 有效

6.4 while 循环嵌套

while 嵌套就是：while 里面还有 while，每一次循环中还要作完一个循环。

while 条件 1:
    条件知足时，作的事情1
    条件知足时，作的事情2
    条件知足时，作的事情3
    ...(省略)...
    
    while 条件 2:
        条件知足时，作的事情1
        条件知足时，作的事情2
        条件知足时，作的事情3
        ...(省略)...
    
        处理条件 2
    
    处理条件 1
复制代码

示例：

""" 打印 9 行小星星： * ** *** **** ***** ****** ******* ******** ********* """

# 定义起始行
row = 1

# 最大打印 9 行
while row <= 9:
    # 定义起始列
    col = 1

    # 最大打印 row 列
    while col <= row:

        # end = ""，表示输出结束后，不换行
        # "\t" 能够在控制台输出一个制表符，协助在输出文本时对齐
        print("%d * %d = %d" % (col, row, row * col), end="\t")

        # 列数 + 1
        col += 1

    # 一行打印完成的换行
    print("")

    # 行数 + 1
    row += 1

复制代码

<补>字符串中的转义字符

\t 在控制台输出一个 制表符，协助在输出文本时 垂直方向 保持对齐
\n 在控制台输出一个 换行符

制表符 的功能是在不使用表格的状况下在 垂直方向 按列对齐文本

转义字符	描述
\\	反斜杠符号
\'	单引号
\"	双引号
\n	换行
\t	横向制表符
\r	回车

7. 函数

7.1 函数的基本使用

所谓函数，就是把 具备独立功能的代码块 组织为一个小模块，在须要的时候调用。在开发程序时，使用函数能够提升编写的效率以及代码的重用，函数的使用包含两个步骤： 1. 定义函数 —— 封装独立的功能 2. 调用函数 —— 享受封装的成果

定义函数：

def 函数名():

    函数封装的代码
    ……
复制代码

函数调用：经过 函数名() 便可完成对函数的调用。

PyCharm 的调试工具：

F8 Step Over 能够单步执行代码，会把函数调用看做是一行代码直接执行

F7 Step Into 能够单步执行代码，若是是函数，会进入函数内部

函数的文档注释在开发中，若是但愿给函数添加注释，应该在 定义函数 的下方，使用 连续的三对引号，在 连续的三对引号 之间编写对函数的说明文字，在 函数调用 位置，使用快捷键 CTRL + Q 能够查看函数的说明信息。

注意：由于 函数体相对比较独立，函数定义的上方，应该和其余代码（包括注释）保留 两个空行

7.2 函数的参数

7.2.1 形参和实参

在函数名的后面的小括号内部填写参数，多个参数之间使用逗号 , 分隔。
函数的参数，增长函数的 通用性，针对相同的数据处理逻辑，可以适应更多的数据**：
- 形参：定义函数时，小括号中的参数，是用来接收参数用的，在函数内部 做为变量使用。
- 实参：调用函数时，小括号中的参数，是用来把数据传递到 函数内部 用的。

def sum_2_num(num1, num2):

    result = num1 + num2
    
    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))

sum_2_num(50, 20)

复制代码

7.2.2 可变和不可变参数

问题 1：在函数内部，针对参数使用 赋值语句，会不会影响调用函数时传递的 实参变量？ —— 不会！

不管传递的参数是可变仍是 不可变
- 只要 针对参数 使用 赋值语句，会在 函数内部 修改 局部变量的引用，不会影响到外部变量的引用

问题 2：若是传递的参数是 可变类型，在函数内部，使用方法修改了数据的内容，一样会影响到外部的数据，例如列表变量调用 += 本质上是在执行列表变量的 extend 方法。

7.2.2 缺省参数

定义函数时，能够给 某个参数 指定一个默认值，具备默认值的参数就叫作 缺省参数，* 调用函数时，若是没有传入 缺省参数 的值，则在函数内部使用定义函数时指定的 参数默认值，将常见的值设置为参数的缺省值，从而 简化函数的调用。例如：对列表排序的方法：

gl_num_list = [6, 3, 9]

# 默认就是升序排序，由于这种应用需求更多
gl_num_list.sort()
print(gl_num_list)

# 只有当须要降序排序时，才须要传递 `reverse` 参数
gl_num_list.sort(reverse=True)
print(gl_num_list)
复制代码

在参数后使用赋值语句，能够指定参数的缺省值

def print_info(name, gender=True):

    gender_text = "男生"
    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s 是 %s" % (name, gender_text))
复制代码

提示

缺省参数，须要使用 最多见的值 做为默认值！
若是一个参数的值 不能肯定，则不该该设置默认值，具体的数值在调用函数时，由外界传递！

注意

必须保证 带有默认值的缺省参数 在参数列表末尾
在 调用函数时，若是有 多个参数，须要指定参数名，这样解释器才可以知道参数的对应关系！

7.2.3 多值参数

有时可能须要 一个函数 可以处理的参数个数是不肯定的，这个时候，就可使用 多值参数。

python 中有两种多值参数：
- 参数名前增长一个 * 能够接收元组
- 参数名前增长两个 ** 能够接收字典
通常在给多值参数命名时，习惯使用如下两个名字
- *args —— 存放元组参数，前面有一个 *
- **kwargs —— 存放字典参数，前面有两个 **

def demo(num, *args, **kwargs):

    print(num)
    print(args)
    print(kwargs)


demo(1, 2, 3, 4, 5, name="小明", age=18, gender=True)
print("-"*20)
demo(1,(2,3,4,5),{"name":"小明", "age":18, "gender":True})
print("-"*20)
demo(1,(2,3,4,5), name="小明", age=18, gender=True)

复制代码

<补> 元组和字典的拆包

在调用带有多值参数的函数时，若是但愿：
- 将一个 元组变量，直接传递给 args
- 将一个 字典变量，直接传递给 kwargs
就可使用拆包，简化参数的传递，拆包的方式是：
- 在 元组变量前，增长一个 *
- 在 字典变量前，增长两个 *

def demo(*args, **kwargs):

    print(args)
    print(kwargs)

# 须要将一个元组变量/字典变量传递给函数对应的参数
gl_nums = (1, 2, 3)
gl_xiaoming = {"name": "小明", "age": 18}

# 会把 num_tuple 和 xiaoming 做为元组传递个 args
# demo(gl_nums, gl_xiaoming)
demo(*gl_nums, **gl_xiaoming)

复制代码

7.3 函数的返回值

在函数中使用 return 关键字能够返回结果，调用函数一方，能够 使用变量 来接收函数的返回结果。

注意：return 表示返回，后续的代码都不会被执行

def sum_2_num(num1, num2):
    """对两个数字的求和"""

    return num1 + num2

# 调用函数，并使用 result 变量接收计算结果
result = sum_2_num(10, 20)

print("计算结果是 %d" % result)

复制代码

技巧

在 Python 中，能够 将一个元组 使用 赋值语句 同时赋值给 多个变量
注意：变量的数量须要和元组中的元素数量保持一致

# Python 专有，利用元组交换两个变量的值
a, b = b, a
复制代码

7.4 函数的嵌套调用

一个函数里面 又调用 了 另一个函数，这就是 函数嵌套调用。

def test1():

    print("*" * 50)
    print("test 1")
    print("*" * 50)


def test2():

    print("-" * 50)
    print("test 2")
    
    test1()
    
    print("-" * 50)

test2()

复制代码

提示：工做中针对需求的变化，应该冷静思考，不要轻易修改以前已经完成的，可以正常执行的函数！

7.5 函数的递归

函数调用自身的 编程技巧 称为递归

特色：一个函数 内部 调用本身

代码特色：

函数内部的代码是相同的，只是针对参数不一样，处理的结果不一样
当 参数知足一个条件 时，函数再也不执行，一般被称为递归的出口，不然 会出现死循环！

案例 —— 计算数字累加：

需求：

定义一个函数 sum_numbers
可以接收一个 num 的整数参数
计算 1 + 2 + ... num 的结果

def sum_numbers(num):

    if num == 1:
        return 1
    
    # 假设 sum_numbers 可以完成 num - 1 的累加
    temp = sum_numbers(num - 1)

    # 函数内部的核心算法就是 两个数字的相加
    return num + temp

print(sum_numbers(2))

复制代码

7.6 在模块中定义函数

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

模块就比如是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就须要 导入 import 这个模块，每个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个模块，在模块中定义的 全局变量 、函数都是模块可以提供给外界直接使用的工具。

能够 在一个 Python 文件 中 定义变量或者函数
而后在 另一个文件中 使用 import 导入这个模块
导入以后，就可使用 模块名.变量 / 模块名.函数 的方式，使用这个模块中定义的变量或者函数

模块可让 曾经编写过的代码 方便的被复用！模块名也是一个标识符，若是在给 Python 文件起名时，以数字开头 是没法在 PyCharm 中经过导入这个模块的。

<补> Pyc 文件

C 是 compiled 编译过 的意思。

浏览程序目录会发现一个 __pycache__ 的目录。
目录下会有一个 hm_10_分隔线模块.cpython-35.pyc 文件，cpython-35 表示 Python 解释器的版本。
这个 pyc 文件是由 Python 解释器将 模块的源码 转换为 字节码。

Python 这样保存 字节码 是做为一种启动 速度的优化。

什么是字节码？
Python 在解释源程序时是分红两个步骤的：
1. 首先处理源代码，编译生成一个二进制 字节码。
2. 再对 字节码 进行处理，才会生成 CPU 可以识别的 机器码。
有了模块的字节码文件以后，下一次运行程序时，若是在 上次保存字节码以后 没有修改过源代码，Python 将会加载 .pyc 文件并跳过编译这个步骤。
当 Python 重编译时，它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳。
若是你又修改了源代码，下次程序运行时，字节码将自动从新建立。

8. 文件、异常、模块和包

8.1 文件

8.1.1 文件的概念

计算机的文件，就是存储在某种 长期储存设备 上的一段数据
长期存储设备包括：硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘...

文件的做用：将数据长期保存下来，在须要的时候使用 文件的存储方式：在计算机中，文件是以 二进制 的方式保存在磁盘上的 文本文件：可使用 文本编辑软件 查看，本质上仍是二进制文件 二进制文件：保存的内容不是给人直接阅读的，而是 提供给其余软件使用的，例如：图片文件、音频文件、视频文件等等，二进制文件不能使用 文本编辑软件 查看

8.1.2 文件的基本操做

操做文件的套路：在 计算机 中要操做文件的套路很是固定，一共包含三个步骤：

打开文件
读、写文件
- 读将文件内容读入内存
- 写将内存内容写入文件
关闭文件

操做文件的函数/方法 在 Python 中要操做文件须要记住 1 个函数和 3 个方法

序号	函数/方法	说明
01	open	打开文件，而且返回文件操做对象
02	read	将文件内容读取到内存
03	write	将指定内容写入文件
04	close	关闭文件

open 函数负责打开文件，而且返回文件对象 read/write/close 三个方法都须要经过 文件对象 来调用

读取文件示例

open 函数的第一个参数是要打开的文件名（文件名区分大小写）若是文件存在，返回 文件操做对象 若是文件 不存在，会 抛出异常

read 方法能够一次性读入并返回文件的 全部内容

close 方法负责 关闭文件 若是 忘记关闭文件，会形成系统资源消耗，并且会影响到后续对文件的访问

注意：read 方法执行后，会把 文件指针 移动到 文件的末尾

# 1\. 打开 - 文件名须要注意大小写
file = open("README")

# 2\. 读取
text = file.read()
print(text)

# 3\. 关闭
file.close()

复制代码

提示

在开发中，一般会先编写打开和关闭的代码，再编写中间针对文件的 读/写 操做！

<补> 文件指针

文件指针 标记 从哪一个位置开始读取数据
第一次打开 文件时，一般 文件指针会指向文件的开始位置
当执行了 read 方法后，文件指针 会移动到 读取内容的末尾
- 默认状况下会移动到 文件末尾

思考：若是执行了一次 read 方法，读取了全部内容，那么再次调用 read 方法，还可以得到到内容吗？答案：不能！第一次读取以后，文件指针移动到了文件末尾，再次调用不会读取到任何的内容。

<补> 打开文件的方式

open 函数默认以 只读方式 打开文件，而且返回文件对象

f = open("文件名", "访问方式")
复制代码

访问方式	说明
r	以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头，这是默认模式。若是文件不存在，抛出异常
w	以只写方式打开文件。若是文件存在会被覆盖。若是文件不存在，建立新文件
a	以追加方式打开文件。若是该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。若是文件不存在，建立新文件进行写入
r+	以读写方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。若是文件不存在，抛出异常
w+	以读写方式打开文件。若是文件存在会被覆盖。若是文件不存在，建立新文件
a+	以读写方式打开文件。若是该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。若是文件不存在，建立新文件进行写入

提示：频繁的移动文件指针，会影响文件的读写效率，开发中更多的时候会以只读、只写的方式来操做文件

写入文件示例

# 打开文件
f = open("README", "w")

f.write("hello python！\n")
f.write("今每天气真好")

# 关闭文件
f.close()

复制代码

<补> 按行读取文件内容：`readline()`

read 方法默认会把文件的 全部内容 一次性读取到内存
若是文件太大，对内存的占用会很是严重
readline 方法能够一次读取一行内容
方法执行后，会把 文件指针 移动到下一行，准备再次读取

读取大文件的正确姿式

# 打开文件
file = open("README")

while True:
    # 读取一行内容
    text = file.readline()

    # 判断是否读到内容
    if not text:
        break

    # 每读取一行的末尾已经有了一个 `\n`
    print(text, end="")

# 关闭文件
file.close()

复制代码

复制大文件

打开一个已有文件，逐行读取内容，并顺序写入到另一个文件

# 1\. 打开文件
file_read = open("README")
file_write = open("README[复件]", "w")

# 2\. 读取并写入文件
while True:
    # 每次读取一行
    text = file_read.readline()

    # 判断是否读取到内容
    if not text:
        break

    file_write.write(text)

# 3\. 关闭文件
file_read.close()
file_write.close()

复制代码

8.1.3 文件/目录的经常使用管理操做

在终端 / 文件浏览器、中能够执行常规的文件 / 目录管理操做，例如：
- 建立、重命名、删除、改变路径、查看目录内容、……
在 Python 中，若是但愿经过程序实现上述功能，须要导入 os 模块

文件管理操做

序号	方法名	说明	示例
01	rename	重命名文件	`os.rename(源文件名, 目标文件名)`
02	remove	删除文件	`os.remove(文件名)`

目录管理操做

序号	方法名	说明	示例
01	listdir	目录列表	`os.listdir(目录名)`
02	mkdir	建立目录	`os.mkdir(目录名)`
03	rmdir	删除目录	`os.rmdir(目录名)`
04	getcwd	获取当前目录	`os.getcwd()`
05	chdir	修改工做目录	`os.chdir(目标目录)`
06	path.isdir	判断是不是文件	`os.path.isdir(文件路径)`

提示：文件或者目录操做都支持 相对路径 和 绝对路径

8.1.4 文本文件的编码格式

文本文件存储的内容是基于 字符编码 的文件，常见的编码有 ASCII 编码，UNICODE 编码等

Python 2.x 默认使用 ASCII 编码格式 Python 3.x 默认使用 UTF-8 编码格式

ASCII 编码

计算机中只有 256 个 ASCII 字符
一个 ASCII 在内存中占用 1 个字节 的空间
- 8 个 0/1 的排列组合方式一共有 256 种，也就是 2 ** 8

UTF-8 编码格式

计算机中使用 1~6 个字节 来表示一个 UTF-8 字符，涵盖了 地球上几乎全部地区的文字
大多数汉字会使用 3 个字节 表示
UTF-8 是 UNICODE 编码的一种编码格式

Ptyhon 2.x 中如何使用中文？

在 Python 2.x 文件的 第一行 增长代码# *-* coding:utf8 *-*，解释器会以 utf-8 编码来处理 python 文件，这方式是官方推荐使用的！
也可使用# coding=utf8。

Python 2.x 中如何正确遍历 unicode 字符串？

在 Python 2.x 中，即便指定了文件使用 UTF-8 的编码格式，可是在遍历字符串时，仍然会 以字节为单位遍历 字符串
要可以正确的遍历字符串，在定义字符串时， 在字符串的引号前，增长一个小写字母 u，告诉解释器这是一个 unicode 字符串（使用 UTF-8 编码格式的字符串）

# *-* coding:utf8 *-*

# 在字符串前，增长一个 `u` 表示这个字符串是一个 utf8 字符串
hello_str = u"你好世界"

print(hello_str)

for c in hello_str:
    print(c)

复制代码

8.2 异常

8.2.1 异常的概念

程序在运行时，若是 Python 解释器 遇到到一个错误，会中止程序的执行，而且提示一些错误信息，这就是异常
程序中止执行而且提示错误信息 这个动做，咱们一般称之为：抛出(raise)异常

程序开发时，很难将 全部的特殊状况 都处理的面面俱到，经过 异常捕获 能够针对突发事件作集中的处理，从而保证程序的 稳定性和健壮性

8.2.2 捕获异常：`try except else finally`

简单的捕获异常语法

在程序开发中，若是 对某些代码的执行不能肯定是否正确，能够增长 try(尝试) 来 捕获异常

try:
    尝试执行的代码
except:
    出现错误的处理
复制代码

try 尝试，下方编写要尝试代码，不肯定是否可以正常执行的代码
except 若是不是，下方编写尝试失败的代码

简单异常捕获1 —— 要求用户输入整数

try:
    # 提示用户输入一个数字
    num = int(input("请输入数字："))
except:
    print("请输入正确的数字")

复制代码

错误类型捕获

在程序执行时，可能会遇到 不一样类型的异常，而且须要 针对不一样类型的异常，作出不一样的响应，这个时候，就须要捕获错误类型了

try:
    # 尝试执行的代码
    pass
except 错误类型1:
    # 针对错误类型1，对应的代码处理
    pass
except (错误类型2, 错误类型3):
    # 针对错误类型2 和 3，对应的代码处理
    pass
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)
复制代码

当 Python 解释器 抛出异常 时，最后一行错误信息的第一个单词，就是错误类型

异常类型捕获2 —— 要求用户输入整数

try:
    num = int(input("请输入整数："))
    result = 8 / num
    print(result)
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
    print("除 0 错误")
复制代码

捕获未知错误

在开发时，要预判到全部可能出现的错误，仍是有必定难度的
若是但愿程序 不管出现任何错误，都不会由于 Python 解释器 抛出异常而被终止，能够再增长一个 except

语法以下：

except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)
复制代码

异常捕获完整语法

在实际开发中，为了可以处理复杂的异常状况，完整的异常语法以下：

try:
    # 尝试执行的代码
    pass
except 错误类型1:
    # 针对错误类型1，对应的代码处理
    pass
except 错误类型2:
    # 针对错误类型2，对应的代码处理
    pass
except (错误类型3, 错误类型4):
    # 针对错误类型3 和 4，对应的代码处理
    pass
except Exception as result:
    # 打印错误信息
    print(result)
else:
    # 没有异常才会执行的代码
    pass
finally:
    # 不管是否有异常，都会执行的代码
    print("不管是否有异常，都会执行的代码")

复制代码

else 只有在没有异常时才会执行的代码
finally 不管是否有异常，都会执行的代码
以前一个演练的 完整捕获异常 的代码以下：

try:
    num = int(input("请输入整数："))
    result = 8 / num
    print(result)
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
    print("除 0 错误")
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)
else:
    print("正常执行")
finally:
    print("执行完成，可是不保证正确")

复制代码

8.2.3 异常的传递

异常的传递 —— 当 函数/方法 执行 出现异常，会 将异常传递 给函数/方法的 调用一方
若是 传递到主程序，仍然 没有异常处理，程序才会被终止

提示：

在开发中，能够在主函数中增长 异常捕获，而在主函数中调用的其余函数，只要出现异常，都会传递到主函数的异常捕获中

这样就不须要在代码中，增长大量的异常捕获，可以保证代码的整洁

''' 需求: 1. 定义函数 `demo1()` **提示用户输入一个整数而且返回** 2. 定义函数 `demo2()` 调用 `demo1()` 3. 在主程序中调用 `demo2()` '''
def demo1():
    return int(input("请输入一个整数："))

def demo2():
    return demo1()

try:
    print(demo2())
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)

复制代码

8.2.4 抛出异常： `raise`

应用场景

在开发中，除了 代码执行出错 Python 解释器会抛出异常以外
还能够根据 应用程序 特有的业务需求 主动抛出异常

示例

提示用户 输入密码，若是 长度少于 8，抛出异常

抛出异常

Python 中提供了一个 Exception 异常类
在开发时，若是知足 特定业务需求时，但愿 抛出异常，由其余须要处理的函数捕获异常，能够：
1. 建立一个 Exception 的对象
2. 使用 raise 关键字 抛出 异常对象

''' **需求** * 定义 `input_password` 函数，提示用户输入密码 * 若是用户输入长度 < 8，抛出异常 * 若是用户输入长度 >=8，返回输入的密码 '''
def input_password():

    # 1\. 提示用户输入密码
    pwd = input("请输入密码：")

    # 2\. 判断密码长度，若是长度 >= 8，返回用户输入的密码
    if len(pwd) >= 8:
        return pwd

    # 3\. 密码长度不够，须要抛出异常
    # 1> 建立异常对象 - 使用异常的错误信息字符串做为参数
    ex = Exception("密码长度不够")

    # 2> 抛出异常对象
    raise ex

try:
    user_pwd = input_password()
    print(user_pwd)
except Exception as result:
    print("发现错误：%s" % result)

复制代码

8.3 模块和包

8.3.1 模块

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

每个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个模块
模块名 一样也是一个 标识符，须要符合标识符的命名规则
在模块中定义的 全局变量 、函数、类都是提供给外界直接使用的工具
模块就比如是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就须要先导入这个模块

模块的两种导入方式

1）import 导入

import 模块名1, 模块名2 

复制代码

提示：在导入模块时，每一个导入应该独占一行

import 模块名1
import 模块名2 

复制代码

导入以后
- 经过 模块名. 使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

使用 as 指定模块的别名

若是模块的名字太长，可使用 as 指定模块的名称，以方便在代码中的使用

import 模块名1 as 模块别名
复制代码

注意：模块别名 应该符合 大驼峰命名法

2）from...import 导入

若是但愿 从某一个模块 中，导入部分工具，就可使用 from ... import 的方式
import 模块名 是 一次性 把模块中 全部工具所有导入，而且经过 模块名/别名 访问

# 从 模块 导入 某一个工具
from 模块名1 import 工具名
复制代码

导入以后
- 能够直接使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

注意

若是 两个模块，存在 同名的函数，那么 后导入模块的函数，会 覆盖掉先导入的函数

开发时 import 代码应该统一写在 代码的顶部，更容易及时发现冲突
一旦发现冲突，可使用 as 关键字 给其中一个工具起一个别名

from...import *

# 从 模块 导入 全部工具
from 模块名1 import *
复制代码

注意

这种方式不推荐使用，由于函数重名并无任何的提示，出现问题很差排查

<补> 模块的搜索顺序

Python 的解释器在 导入模块 时，会：

搜索 当前目录 指定模块名的文件，若是有就直接导入
若是没有，再搜索 系统目录

在开发时，给文件起名，不要和 系统的模块文件 重名

Python 中每个模块都有一个内置属性 __file__ 能够 查看模块 的 完整路径

原则 —— 每个文件都应该是能够被导入的

一个 独立的 Python 文件 就是一个模块
在导入文件时，文件中 全部没有任何缩进的代码 都会被执行一遍！

实际开发场景

在实际开发中，每个模块都是独立开发的，大多都有专人负责
开发人员 一般会在 模块下方 增长一些测试代码
- 仅在模块内使用，而被导入到其余文件中不须要执行

__name__ 属性

__name__ 属性能够作到，测试模块的代码 只在测试状况下被运行，而在 被导入时不会被执行！
__name__ 是 Python 的一个内置属性，记录着一个 字符串
若是 是被其余文件导入的，__name__ 就是 模块名
若是 是当前执行的程序 __name__ 是 __main__

在不少 Python 文件中都会看到如下格式的代码：

# 导入模块
# 定义全局变量
# 定义类
# 定义函数

# 在代码的最下方
def main():
    # ...
    pass

# 根据 __name__ 判断是否执行下方代码
if __name__ == "__main__":
    main()

复制代码

8.3.2 包（Package）

包是一个 包含多个模块 的 特殊目录
目录下有一个 特殊的文件 __init__.py
包名的 命名方式 和变量名一致，小写字母 + _

好处：使用 import 包名 能够一次性导入包中 全部的模块

案例

新建一个 hm_message 的包
在目录下，新建两个文件 send_message 和 receive_message
在 send_message 文件中定义一个 send 函数
在 receive_message 文件中定义一个 receive 函数
在外部直接导入 hm_message 的包

__init__.py

要在外界使用包中的模块，须要在 __init__.py 中指定 对外界提供的模块列表

# 从 当前目录 导入 模块列表
from . import send_message
from . import receive_message
复制代码

8.3.3 发布模块

若是但愿本身开发的模块，分享给其余人，能够按照如下步骤操做：

建立 setup.py

setup.py 的文件

from distutils.core import setup

setup(name="hm_message",  # 包名
      version="1.0",  # 版本
      description="itheima's 发送和接收消息模块",  # 描述信息
      long_description="完整的发送和接收消息模块",  # 完整描述信息
      author="itheima",  # 做者
      author_email="itheima@itheima.com",  # 做者邮箱
      url="www.itheima.com",  # 主页
      py_modules=["hm_message.send_message",
                  "hm_message.receive_message"])

复制代码

有关字典参数的详细信息，能够参阅官方网站：docs.python.org/2/distutils…

构建模块

$ python3 setup.py build
复制代码

生成发布压缩包

$ python3 setup.py sdist
复制代码

注意：要制做哪一个版本的模块，就使用哪一个版本的解释器执行！

4）安装模块

$ tar -zxvf hm_message-1.0.tar.gz 
$ sudo python3 setup.py install
复制代码

5）卸载模块

直接从安装目录下，把安装模块的目录删除就能够

$ cd /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/
$ sudo rm -r hm_message*
复制代码

pip 安装第三方模块

第三方模块 一般是指由 知名的第三方团队 开发的 而且被 程序员普遍使用 的 Python 包 / 模块
- 例如 pygame 就是一套很是成熟的 游戏开发模块
pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具
提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能

安装和卸载命令以下：

# 将模块安装到 Python 2.x 环境
$ sudo pip install pygame
$ sudo pip uninstall pygame

# 将模块安装到 Python 3.x 环境
$ sudo pip3 install pygame
$ sudo pip3 uninstall pygame
复制代码

第二部分面向对象

1. 面向对象(OOP)基本概念

面向对象编程 —— Object Oriented Programming 简写 OOP

1. 面向过程 —— 怎么作？把完成某一个需求的全部步骤从头至尾逐步实现根据开发需求，将某些功能独立的代码封装成一个又一个函数最后完成的代码，就是顺序地调用不一样的函数特色: 注重步骤与过程，不注重职责分工若是需求复杂，代码会变得很复杂开发复杂项目，没有固定的套路，开发难度很大！
1. 面向对象 —— 谁来作？
  
  相比较函数，面向对象是更大的封装，根据职责在一个对象中封装多个方法
  
  在完成某一个需求前，首先肯定职责 —— 要作的事情（方法）根据职责肯定不一样的对象，在对象内部封装不一样的方法（多个）最后完成的代码，就是顺序地让不一样的对象调用不一样的方法特色: 注重对象和职责，不一样的对象承担不一样的职责更加适合应对复杂的需求变化，是专门应对复杂项目开发，提供的固定套路须要在面向过程基础上，再学习一些面向对象的语法
1. 类和对象类是对一群具备相同特征或者行为的事物的一个统称，是抽象的，特征被称为属性，行为被称为方法。对象是由类建立出来的一个具体存在，是类的实例化。在程序开发中，要设计一个类，一般须要知足一下三个要素：
  - 类名这类事物的名字，知足大驼峰命名法
  - 属性这类事物具备什么样的特征
  - 方法这类事物具备什么样的行为

2. 面向对象基础语法

2.1 dir 内置函数和内置方法

在 Python 中 对象几乎是无所不在的，咱们以前学习的 变量、数据、函数 都是对象。在 Python 中可使用如下两个方法验证：

在 标识符 / 数据 后输入一个点 .，而后按下 TAB 键，iPython 会提示该对象可以调用的方法列表。
使用内置函数 dir 传入 标识符 / 数据，能够查看对象内的 全部属性及方法。提示__方法名__格式的方法是 Python 提供的 内置方法 / 属性。

序号	方法名	类型	做用
01	`__new__`	方法	建立对象时，会被自动调用
02	`__init__`	方法	对象被初始化时，会被自动调用
03	`__del__`	方法	对象被从内存中销毁前，会被自动调用
04	`__str__`	方法	返回对象的描述信息，print 函数输出使用

提示利用好 dir() 函数，在学习时不少内容就不须要死记硬背了。

2.2 定义简单的类（只包含方法）

面向对象是更大的封装，在一个类中封装多个方法，这样经过这个类建立出来的对象，就能够直接调用这些方法了！

定义一个只包含方法的类：

class 类名:

    def 方法1(self, 参数列表):
        pass
    
    def 方法2(self, 参数列表):
        pass
复制代码

方法的定义格式和以前学习过的函数几乎同样，区别在于第一个参数必须是 self。注意：类名的命名规则要符合 大驼峰命名法。当一个类定义完成以后，要使用这个类来建立对象，语法格式以下：

对象变量 = 类名()
复制代码

在面向对象开发中，引用的概念是一样适用的！

使用 print输出对象变量，默认状况下，是可以输出这个变量引用的对象是由哪个类建立的对象，以及在内存中的地址（十六进制表示）。

提示：在计算机中，一般使用十六进制表示内存地址。

若是在开发中，但愿使用 print输出对象变量时，可以打印 自定义的内容，就能够利用 __str__这个内置方法了：

class Cat:

    def __init__(self, new_name):

        self.name = new_name

        print("%s 来了" % self.name)

    def __del__(self):

        print("%s 去了" % self.name)

    def __str__(self):
        return "我是小猫：%s" % self.name

tom = Cat("Tom")
print(tom)
复制代码

注意：__str__方法必须返回一个字符串。

2.3 方法中的 self 参数

在 Python 中，要给对象设置属性，很是的容易，只须要在 类的外部的代码 中直接经过 对象.设置一个属性便可，可是不推荐使用：

class Cat:
    """这是一个猫类"""

    def eat(self):
        print("小猫爱吃鱼")

    def drink(self):
        print("小猫在喝水")

tom = Cat()
# 给对象设置属性
tom.name = "Tom"

复制代码

由于：对象属性的封装应该封装在类的内部

由哪个对象调用的方法，方法内的 self就是哪个对象的引用

在类封装的方法内部，self 就表示当前调用方法的对象本身，在方法内部：能够经过 self.访问对象的属性，也能够经过 self.调用对象的其余方法。
调用方法时，程序员不须要传递 self 参数。
在类的外部，经过变量名.访问对象的属性和方法在类封装的方法中，经过 self.访问对象的属性和方法

2.4 初始化方法：`init`

当使用 类名() 建立对象时，会自动执行如下操做：为对象在内存中分配空间 —— 建立对象为对象的属性设置初始值 —— 初始化方法(__init__)

__init__ 方法是专门用来定义一个类具备哪些属性的方法！

在 __init__ 方法内部使用 self.属性名 = 属性的初始值 就能够定义属性，定义属性以后，再使用类建立的对象，都会拥有该属性。
在开发中，若是但愿在建立对象的同时，就设置对象的属性，能够对 __init__ 方法进行改造：
1. 把但愿设置的属性值，定义成 __init__方法的参数
2. 在方法内部使用 self.属性 = 形参 接收外部传递的参数
3. 在建立对象时，使用 类名(属性1, 属性2...) 调用

class Cat:

    def __init__(self, name):
        print("初始化方法 %s" % name)
        self.name = name
    ...
    
tom = Cat("Tom")
...

lazy_cat = Cat("大懒猫")
...
复制代码

2.5 私有属性和私有方法

应用场景

在实际开发中，对象的 某些属性或方法 可能只但愿 在对象的内部被使用，而 不但愿在外部被访问到
私有属性 就是对象不但愿公开的属性
私有方法 就是对象不但愿公开的方法

定义方式

在 定义属性或方法时，在 属性名或者方法名前 增长 两个下划线，定义的就是私有属性或方法：

伪私有属性和私有方法 Python 中，并无真正意义的私有在给属性、方法命名时，实际是对名称作了一些特殊处理，使得外界没法访问到处理方式：在名称前面加上_类名 => _类名__名称

# 私有属性，外部不能直接访问到
print(xiaofang._Women__age)

# 私有方法，外部不能直接调用
xiaofang._Women__secret()
复制代码

提示：在平常开发中，不要使用这种方式，访问对象的私有属性或私有方法。

3. 封装、继承和多态

面向对象三大特性：

封装根据职责将属性和方法封装到一个抽象的类中
继承实现代码的重用，相同的代码不须要重复的编写
多态不一样的对象调用相同的方法，产生不一样的执行结果，增长代码的灵活度

3.1 继承

3.1.1 单继承

继承的概念：子类拥有父类以及父类的父类中封装的全部属性和方法。

class 类名(父类名):

    pass
复制代码

当父类的方法实现不能知足子类需求时，能够对方法进行重写(override) 重写父类方法有两种状况：

覆盖父类的方法：父类的方法实现和子类的方法实现彻底不一样具体的实现方式，就至关于在子类中定义了一个和父类同名的方法而且实现。
对父类方法进行扩展：子类的方法实现中包含父类的方法实现在子类中重写父类的方法；在须要的位置使用 super().父类方法 来调用父类方法的执行代码；其余的位置针对子类的需求，编写子类特有的代码实现。

关于 super

在 Python 中 super 是一个特殊的类
super()就是使用 super 类建立出来的对象
最常使用的场景就是在重写父类方法时，调用在父类中封装的方法实现

调用父类方法的另一种方式：在 Python 2.x 时，若是须要调用父类的方法，还可使用如下方式：父类名.方法(self)。目前在 Python 3.x 还支持这种方式，但不推荐使用，由于一旦父类发生变化，方法调用位置的类名一样须要修改。

父类的私有属性和私有方法

子类对象不能在本身的方法内部，直接访问父类的私有属性或私有方法子类对象能够经过父类的 公有方法 间接访问到私有属性或私有方法

私有属性、方法是对象的隐私，不对外公开，外界以及子类都不能直接访问

私有属性、方法一般用于作一些内部的事情

3.1.2 多继承

子类能够拥有 多个父类，而且具备全部父类的属性和方法，例如：孩子会继承本身父亲和母亲的特性。

class 子类名(父类名1, 父类名2...):
    pass
复制代码

Python 中的 MRO算法（Method Resolution Order）

若是不一样的父类中存在同名的方法，子类对象在调用方法时，会调用哪个父类中的方法呢？提示：开发时，应该尽可能避免这种容易产生混淆的状况！ —— 若是父类之间存在同名的属性或者方法，应该 尽可能避免使用多继承。
Python 中针对类提供了一个内置属性__mro__ 能够查看方法搜索顺序
- 在搜索方法时，是按照 mro 的输出结果从左至右的顺序查找的
- 若是在当前类中找到方法，就直接执行，再也不搜索
- 若是没有找到，就查找下一个类中是否有对应的方法，若是找到，就直接执行，再也不搜索
- 若是找到最后一个类，尚未找到方法，程序报错

MRO 是 method resolution order —— 方法搜索顺序，主要用于在多继承时判断方法、属性的调用路径

新式类与旧式（经典）类

新式类：以 object 为基类的类，推荐使用
经典类：不以 object为基类的类，不推荐使用

在 Python 3.x 中定义类时，若是没有指定父类，会 默认使用 object做为该类的基类 —— Python 3.x 中定义的类都是 新式类，在 Python 2.x 中定义类时，若是没有指定父类，则不会以 object 做为基类。

为了保证编写的代码可以同时在 Python 2.x 和 Python 3.x 运行！从此在定义类时，若是没有父类，建议统一继承自 object：

class 类名(object):
    pass
复制代码

object 是 Python 为全部对象提供的基类，提供有一些内置的属性和方法，可使用 dir(object) 函数查看。

3.2 多态

面向对象三大特性：

封装根据职责将属性和方法封装到一个抽象的类中
- 定义类的准则
继承实现代码的重用，相同的代码不须要重复的编写
- 设计类的技巧
- 子类针对本身特有的需求，编写特定的代码
多态不一样的子类对象调用相同的父类方法，产生不一样的执行结果
- 增长代码的灵活度
- 以继承和重写父类方法为前提
- 调用方法的技巧，不会影响到类的内部设计

多态更容易编写出出通用的代码，作出通用的编程，以适应需求的不断变化！

案例：在 Dog 类中封装方法 game：普通狗只是简单的玩耍定义 XiaoTianDog 继承自 Dog，而且重写 game 方法：哮天犬须要在天上玩耍定义 Person 类，而且封装一个和狗玩的方法：在方法内部，直接让狗对象调用 game 方法

Person 类中只须要让狗对象调用 game 方法，而不关心具体是什么狗。

4. 类属性和类方法

4.1 类的结构

一般会把：建立出来的对象叫作 类的实例 建立对象的动做叫作 实例化 对象的属性叫作 实例属性 对象调用的方法叫作 实例方法 每个对象都有本身独立的内存空间，保存各自不一样的属性 多个对象的方法，在内存中只有一份，在调用方法时，须要把对象的引用传递到方法内部

在 Python 中，类是一个特殊的对象。

Python 中一切皆对象：

class AAA: 定义的类属于 类对象

obj1 = AAA() 属于 实例对象

在程序运行时，类一样会被加载到内存 在程序运行时，类对象在内存中只有一份，使用一个类能够建立出不少个对象实例除了封装实例的属性和方法外，类对象还能够拥有本身的属性和方法——类属性、类方法，经过 类名. 的方式能够访问类的属性或者调用类的方法

4.2 类属性和实例属性

类属性就是 类对象中定义的属性 一般用来记录与这个类相关的特征 类属性不会用于记录具体对象的特征 示例：定义一个工具类，每件工具都有本身的 name：需求 —— 知道使用这个类，建立了多少个工具对象？

class Tool(object):

    # 使用赋值语句，定义类属性，记录建立工具对象的总数
    count = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name

        # 针对类属性作一个计数+1
        Tool.count += 1


# 建立工具对象
tool1 = Tool("斧头")
tool2 = Tool("榔头")
tool3 = Tool("铁锹")

# 知道使用 Tool 类到底建立了多少个对象?
print("如今建立了 %d 个工具" % Tool.count)
复制代码

属性的获取机制

在 Python 中属性的获取存在一个 向上查找机制

所以，要访问类属性有两种方式：

类名.类属性
对象.类属性 （不推荐，由于若是使用 对象.类属性 = 值 赋值语句，只会给对象添加一个属性，而不会影响到类属性的值）

4.3 类方法和静态方法

4.3.1 类方法

类属性就是针对 类对象 定义的属性
- 使用赋值语句在 class 关键字下方能够定义类属性
- 类属性用于记录 与这个类相关 的特征
类方法 就是针对 类对象 定义的方法
- 在 类方法 内部能够直接访问 类属性 或者调用其余的 类方法

语法以下

@classmethod
def 类方法名(cls):
    pass
复制代码

类方法须要用 修饰器 @classmethod 来标识，告诉解释器这是一个类方法
类方法的 第一个参数 应该是 cls
- 由 哪个类 调用的方法，方法内的 cls 就是 哪个类的引用
- 这个参数和 实例方法 的第一个参数是 self 相似
- 提示使用其余名称也能够，不过习惯使用 cls
经过 类名. 调用 类方法，调用方法时，不须要传递 cls 参数
在方法内部
- 能够经过 cls. 访问类的属性
- 也能够经过 cls. 调用其余的类方法

示例

定义一个 工具类，每件工具都有本身的 name
需求 —— 在类封装一个 show_tool_count 的类方法，输出使用当前这个类，建立的对象个数

@classmethod
def show_tool_count(cls):
    """显示工具对象的总数"""
    print("工具对象的总数 %d" % cls.count)

复制代码

4.3.2 静态方法

在开发时，若是须要在类中封装一个方法，这个方法：
- 既 不须要 访问 实例属性 或者调用 实例方法
- 也 不须要 访问 类属性 或者调用 类方法
这个时候，能够把这个方法封装成一个 静态方法

语法以下

@staticmethod
def 静态方法名():
    pass
复制代码

静态方法 须要用 修饰器 @staticmethod 来标识，告诉解释器这是一个静态方法
经过 类名. 调用 静态方法

示例：

静态方法 show_help 显示游戏帮助信息
类方法 show_top_score 显示历史最高分
实例方法 start_game 开始当前玩家的游戏

class Game(object):

    # 游戏最高分，类属性
    top_score = 0

 @staticmethod
    def show_help():
        print("帮助信息：让僵尸走进房间")
        
 @classmethod
    def show_top_score(cls):
        print("游戏最高分是 %d" % cls.top_score)

    def __init__(self, player_name):
        self.player_name = player_name

    def start_game(self):
        print("[%s] 开始游戏..." % self.player_name)
        
        # 使用类名.修改历史最高分
        Game.top_score = 999

# 1. 查看游戏帮助
Game.show_help()

# 2. 查看游戏最高分
Game.show_top_score()

# 3. 建立游戏对象，开始游戏
game = Game("小明")

game.start_game()

# 4. 游戏结束，查看游戏最高分
Game.show_top_score()

复制代码

探索：

实例方法 —— 方法内部须要访问实例属性
- 实例方法内部可使用类名. 访问类属性
类方法 —— 方法内部 只须要访问类属性
静态方法 —— 方法内部，不须要访问实例属性和类属性

5. 单例

5.1 单例设计模式

设计模式
- 设计模式 是 前人工做的总结和提炼，一般，被人们普遍流传的设计模式都是针对 某一特定问题 的成熟的解决方案
- 使用 设计模式 是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性
单例设计模式
- 目的 —— 让类建立的对象，在系统中只有 惟一的一个实例
- 每一次执行 类名() 返回的对象，内存地址是相同的

单例设计模式的应用场景
- 音乐播放 对象
- 回收站 对象
- 打印机 对象
- ……

5.2 静态方法： `new`

使用 类名() 建立对象时，Python 的解释器首先会调用 __new__ 方法为对象 分配空间
__new__ 是一个由 object 基类提供的 内置的静态方法，主要做用有两个：
- 1. 在内存中为对象 分配空间
- 1. 返回对象的引用
Python 的解释器得到对象的引用后，将引用做为 第一个参数，传递给 __init__ 方法

重写 __new__ 方法的代码很是固定！

重写 __new__ 方法 必定要 return super().__new__(cls)，不然 Python 的解释器 得不到 分配了空间的 对象引用，就不会调用对象的初始化方法
注意：__new__ 是一个静态方法，在调用时须要 主动传递 cls 参数

class MusicPlayer(object):

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        # 若是不返回任何结果，就不会调用对象的初始化方法
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self):
        print("初始化音乐播放对象")

player = MusicPlayer()

print(player)

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5.3 Python 中的单例

单例 —— 让类建立的对象，在系统中只有 惟一的一个实例
1. 定义一个 类属性，初始值是 None，用于记录 单例对象的引用
2. 重写 __new__ 方法
3. 若是 类属性 is None，调用父类方法分配空间，并在类属性中记录结果
4. 返回 类属性 中记录的 对象引用

class MusicPlayer(object):

    # 定义类属性记录单例对象引用
    instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):

        # 1\. 判断类属性是否已经被赋值
        if cls.instance is None:
            cls.instance = super().__new__(cls)

        # 2\. 返回类属性的单例引用
        return cls.instance

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只执行一次初始化工做

在每次使用 类名() 建立对象时，Python 的解释器都会自动调用两个方法：
- __new__ 分配空间
- __init__ 对象初始化
在对 __new__ 方法改造以后，每次都会获得 第一次被建立对象的引用
可是：初始化方法还会被再次调用

需求

让 初始化动做 只被 执行一次

解决办法

定义一个类属性 init_flag 标记是否 执行过初始化动做，初始值为 False
在 __init__ 方法中，判断 init_flag，若是为 False 就执行初始化动做
而后将 init_flag 设置为 True
这样，再次自动调用 __init__ 方法时，初始化动做就不会被再次执行 了

class MusicPlayer(object):

    # 记录第一个被建立对象的引用
    instance = None
    # 记录是否执行过初始化动做
    init_flag = False

    def __new__(cls, *args, **kwargs):

        # 1\. 判断类属性是不是空对象
        if cls.instance is None:
            # 2\. 调用父类的方法，为第一个对象分配空间
            cls.instance = super().__new__(cls)

        # 3\. 返回类属性保存的对象引用
        return cls.instance

    def __init__(self):

        if not MusicPlayer.init_flag:
            print("初始化音乐播放器")

            MusicPlayer.init_flag = True

# 建立多个对象
player1 = MusicPlayer()
print(player1)

player2 = MusicPlayer()
print(player2)

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Tips

一、Python 可以自动的将一对括号内部的代码链接在一块儿：

return ("户型：%s\n总面积：%.2f[剩余：%.2f]\n家具：%s"
                % (self.house_type, self.area,
                   self.free_area, self.item_list))
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二、一个对象的属性能够是另一个类建立的对象。三、在__init__方法中定义类的属性时，若是不知道设置什么初始值，能够设置为 None）：None 关键字表示什么都没有，表示一个 空对象，没有方法和属性，是一个特殊的常量。能够将 None 赋值给任何一个变量。

在 Python 中针对 None 比较时，建议使用is 判断

四、eval() 函数十分强大 —— 将字符串当成有效的表达式来求值并返回计算结果

# 基本的数学计算
In [1]: eval("1 + 1")
Out[1]: 2

# 字符串重复
In [2]: eval("'*' * 10")
Out[2]: '**********'

# 将字符串转换成列表
In [3]: type(eval("[1, 2, 3, 4, 5]"))
Out[3]: list

# 将字符串转换成字典
In [4]: type(eval("{'name': 'xiaoming', 'age': 18}"))
Out[4]: dict
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在开发时千万不要使用 eval 直接转换 input 的结果，举个例子：

__import__('os').system('ls')

# 等价代码

import os

os.system("终端命令")

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参考教程： 1.【易百python教程】https://www.yiibai.com/python

看完这篇文章，你的Python基础就差很少了

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前言

第一部分 Python基础语法

1. 认识Python

1.1 Python 简介

1.2. 第一个Python程序

1.3. PyCharm 的设置

1.3.1 恢复 PyCharm 的初始设置：

1.3.2 PyCharm 安装和启动步骤：

1.3.3 设置启动图标

1.3.4 卸载以前版本的 PyCharm

1.4. 多文件项目的演练

2. 注释

2.1 单行注释（行注释）

2.2 多行注释（块注释）

2.3 代码规范：

3. 运算符

3.1 算数运算符

3.2 比较（关系）运算符

3.3 赋值运算符

3.4 身份运算符

3.5 成员运算符

3.6 逻辑运算符

3.7 运算符优先级

<补>程序执行原理

Python 的解释器有多大？

4. 变量

4.1 变量定义

4.2 变量的类型

<补>不一样类型变量之间的计算

<补>从键盘获取输入信息：input

<补>类型转换函数

<补>格式化输出：print

4.3 变量的命名

4.3.1 标识符和关键字

4.3.2 变量的命名规则

4.4 高级变量类型

4.4.1 列表（list）

<补>del 关键字

<补>函数与方法

<补>循环遍历

4.4.2 元组（tuple）

<补>元组和列表之间的转换

4.4.3 字典（dict）

4.4.4 字符串（str）

1) 判断类型 - 9

2) 查找和替换 - 7

3) 大小写转换 - 5

4) 文本对齐 - 3

5) 去除空白字符 - 3

6) 拆分和链接 - 5

<补>字符串的切片

<补>索引的顺序和倒序

4.4.5 公共方法和变量的高级应用

4.4.5.1 内置函数

4.4.5.2 切片

4.4.5.3 运算符

4.4.5.4 内置函数完整的 for 循环语法

4.4.5.5 变量的引用

4.4.5.6 可变和不可变类型

<补>哈希 (hash)

4.4.5.7 局部变量和全局变量

5. 判断（分支）

5.1 if 语句语法

5.2 if语句的应用

5.2.1 随机数的处理

5.2.2 石头剪刀布

6. 循环

6.1 程序执行的三大流程

6.2 while 循环基本使用

6.3 break 和 continue

6.4 while 循环嵌套

<补>字符串中的转义字符

7. 函数

7.1 函数的基本使用

7.2 函数的参数

7.2.1 形参和实参

7.2.2 可变和不可变参数

7.2.2 缺省参数

<补>哈希 `(hash)`

<补> 按行读取文件内容：`readline()`

8.2.2 捕获异常：`try except else finally`

8.2.4 抛出异常： `raise`

第二部分面向对象

2.4 初始化方法：`init`

父类的私有属性和私有方法

5.2 静态方法： `new`