python基础

Updated March 29, 2018

官网：https://www.python.org/
pypi仓库: https://pypi.org/
程序语言排行榜：https://www.tiobe.com/tiobe-index/
pep8编码规范: https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

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pycharm使用教程

官网：http://www.jetbrains.com/pycharm/
快捷键设置

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python解释器

CPython，官方解释器，用C语言开发
IPython，基于CPython的交互式解释器
PyPy，采用JIT技术，对Python代码进行动态编译，可以显著提高Python代码的执行速度
JPython，运行在java平台上的Python解释器

python字节码

pyc文件是在程序运行时由python的虚拟机来执行的字节码指令.
python将源代码编译为一组虚拟机指令, python解释器就是该虚拟机的一个具体体现. 这种跑在虚拟机内部的中间格式被称为字节码.

数据类型

可变数据类型

列表

list1=["this",2,3,4]
list2=["a","b","c","d"]

list1.insert(1,1)
list1.append(5)

快速合并两个列表
list1.extend(list2)
list3 = [*list1, *list2]

删除
list1.remove("this")
list2.pop(2)
del list1

list1.index("this")

list1[2]="2"
list1[:]=list2
list1[1:-1:1]=list2

排序
list1.sort()  元素按照大小排序, 等价于sorted(list1)
sorted(list1, key=(lambda x: abs(x)))  元素按照绝对值大小排序

list1.count("this")

列表生成式
[x*x for x in range(100)]

切片
[0:-1:2]

li=[11,22,33,44,55,66]
for i in li:
    if i ==33 or i==44:
        li.remove(i)
print(li)

集合

set1={1,2,3,4}  去重
set2={3,4,5,6}

set1.add(5)
set1.remove(3)

set3=set1&set2
set3=set1|set2

字典

dict1={'name':'alex','age':12,'sex':'male'}

del dict1['name']
del dict1

dict1.get('name','wrong')  找键名对应的值，找不到就返回第二参数
dict1.setdefault('name','lema')  查找该键，找不到则插入该键值对

快速合并两个字典
dict1.update(dict2)  将dict2插入dict1中
dict3 = {**dict1, **dict2}

dict1.items()  列表形式返回
dict1.keys()
dict1.values()

不可变数据类型

元组

tup1=("this",,2,3,4)

del tup1

a=[1,2,3]
b=[1,2,3]
c=(a,b)
a.append(4)
print(c)

数字, 字符串

str1='abcdefg'
str2='h|i|j|k|l'

str1.capitalize()
str1.upper()
str1.lower()

str1.find(str2,2,5) # 在str1中从序号2位置开始找str2，直到序号5位置结束查找

str1.center(20,'*')

str1.startswith('ab')
str1.endswith('ef')

'-'.join(['2018','1','1'])
str2.split("|",3)

str1.replace('a','A',1)

str1.strip()

连接字符串时可用join, 也可以用+, 那这两种方法在性能上有什么区别呢?

image

字符串属于不可变数据类型, 当用操作符+连接字符串时, 每执行一次+都会申请一块新的内存, 然后复制上一个+操作的结果和本次操作到这块内存空间, 因此用+连接字符串时会涉及多次内存申请与复制.
而join在连接字符串的时候, 会先计算需要多大的内存存放结果, 然后一次性申请所需内存并将字符串复制过去, 所以join性能优于+

可迭代对象

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable).

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator).

所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator.

g=(x*x for x in range(1000))
next(g)
for _ in g:
    print(_)

通过列表生成式我们可以直接创建一个列表, 但是如果创建一个包含100万个元素的列表, 会占用很大的存储空间.
生成器可以按照某种算法把列表元素推算出来, 在循环过程中不断推算出后续的元素, 不必创建完整的列表, 从而节省大量的空间.
生成器其实是一种特殊的迭代器, 只需要一个yield关键字

def func():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield 2
    print('step 3')
    yield(3)
f=func()
next(f)
for _ in f:
    print(_)

文件操作

r 只读模式
w 新建或覆盖源文件模式
a 追加模式
r+ 读写模式
b

with open('test.txt','rb+',encoding='utf-8') as f:

    f.write()
    f.writelines()
    for line in f:
        pass

    f.read(10)   一次性读取当前光标后的10个字符
    f.tell()   获取当前光标
    f.seek(0)  光标回到最开始的地方

异常处理

python内置多种异常, 同时也可以创建自定义异常
当某种条件满足时, 我们可以使用raise来抛出异常, 实现自定义异常

a = 10
if a>5:
    raise Exception('error')

try块中的代码只要遇到异常就会停止,
except块的代码如果没有执行, 就会执行else块中的代码
finally块中的代码一定会执行
try块和except块中执行continue, break或return语句之前, finally语句会先执行
不推荐在finally块中使用return语句

try:
    pass
except IndexError as e:
    pass
except Exception as e:
    print("未知错误")
else:
    try:
        pass
    except:
        pass
finally:
    print("不管结果，照常执行")

traceback模块
使用traceback模块可以直观地进行调试, 可以看到是哪个函数哪一行出现错误

import traceback


try:
    pass
except Exception as e:
    traceback.print_exc()

python中下划线的用法

单下划线
单下划线用来表示某个临时变量

单前缀下划线
以单个下划线开头的变量或方法仅供内部访问, 而这仅仅只是一个约定
如果使用通配符从模块中导入所有名称, 则python不会导入带有单前导下划线的名称

单末尾下划线
单末尾下划线用来避免与关键字发生命名冲突, 这也是一个约定

双前缀下划线
双前缀下划线会导致python解释器重写名称.
解释器更改变量的名称, 以便在类被扩展的时候不容易产生命名冲突

双前缀末尾下划线
表示特殊函数, 特殊变量

软件目录结构规范

Foo

    bin                   存放一些项目的可执行文件
        一键启动.py
    
    core                  存放项目的所有源代码
        tests             存放单元测试代码
            __init__.py
            test_main.py
        __init__.py
        main.py
    
    docs                   存放一些文档
        conf.py
        abc.rst
    
    setup.py               安装，部署，打包的脚本
    
    requirements.txt       存放软件依赖的外部python包列表
    
    README                项目说明文件
        1.软件定位，软件的基本功能
        2.运行代码的方法，安装环境，启动命令等
        3.简要的使用说明
        4.代码目录结构说明
        5.常见问题说明

virtualenv

virtualenv用来为每一个应用创建一个隔离的python运行环境, 解决不同应用间版本冲突的问题

pip install virtualenv

mkdir myblog
cd ./myblog

virtualenv --no-site-packages blogvenv

cd ./blogvenv/Scripts
activate  进入环境
deactivate  退出环境