Python 简明语法总结
!!! 只针对有经验开发人员
简单输入输出
- 输出
print 10 , '十' - 输入
name = raw_input()
python基础
- 数据类型和变量
- 常规类型:整形、浮点型、字符串(以' 或者 " 括起来)、布尔值(True, False 奇怪为什么用大写)。</br>
- 转义使用</br>
- 多行请用'''...'''表示 </br>
- 布尔运算符:and or not </br>
- 空值:None
- python并无实质常量,只有约定常量,全大写表示(个人觉得使用objective-c的k开头表示法也不错。比如kServerAddress)
- 字符串和编码
在日常编写中似乎用不太到字符编码互转的功能
- 字符串格式化: 'hello , %@' % 'world!'</br>
使用%s占位符, 使用 % 表示需要格式化字符串,后跟tuple变量
- 使用list和tuple
- list其实就是数组,定义:['1', 'hello']</br>
- 使用len(list)计算数组元素个数</br>
- 使用(1, 2, 3)定义tuple,其实就是不可变的数组。
- 条件判断和循环
if condition : block elif condition: block else : block
代码段落需要严格缩进,不需要大括号。</br>for item in list: block
</br>- range(number)可以生成从0 到 number-1的list</br>
while condition : block
</br>- 可以使用int('string')或者float('string')获取对应值
- 使用dict和set
- 字典类型:dict = {'key' : value}</br>
- 使用dict[key]直接取值会报错,方法是使用 dict.get(key),如果没有值会返回None </br>
- 使用pop(key)删除一个item</br>
- set可以看成是在帮你管理一个不可重复元素的列表,并提供一些高级功能,比如联合(\)、交(&)、差(-)和对称差集(^)
函数
- 定义函数
- 空函数:pass</br>
- 类型检查,python是类型不安全的,所以我们可以通过isinstance(var, (type1, type2))来检查类型 </br>
- 返回多个值,使用tuple。不过可以省略括号,类似
x, y = 3, 4
</br>- 默认值:
def method(arg1 = 'arg1')
,注意默认参数只能放到最后</br>- 可变参数:
def method(*var_arg):
,其中var_arg是一个tuple,可以使用for in
来遍历</br>- 关键字参数:
def method(**key):
,关键字参数不限制传入的参数个数和类型,会在函数内部组合成一个dict </br>- 参数组合:当定义为
def func(a, b, c=0, *args, **kw):
可以这样调用:func(*args, **kw)
其中,args为tuple, kw为字典 </br>- 递归函数,注意递归函数的溢出崩溃问题。python并没有为尾递归做优化,所以还是会崩溃的。
高级特性
- 切片
- array[0:3]:表示从第0个元素开始,取3个</br>
- array[-3:-1]:表示取倒数第三,第二个元素,-1表示最后一个。</br>
- array[::5]:表示每5个取一个元素</br>
- 字符串也可以切片
- 迭代
- 迭代即使用:
for item in array
,array既可以是数组,也可以是字典或者字符串</br>- 判断是否可以迭代,
isinstance(object, Iterable)
,判断对象是否实现了Iterable接口- 迭代dict:</br>
for key in dict
遍历key。</br>for value in dict.itervalues()
遍历value。</br>for k, v in dict.iteritems()
遍历key和value
- 列表生成器
- 列表生成使用
range(start, end)
函数</br>- 混合生成使用简写for in 迭代。
[x * x for x in range(1, 10) if x % 2 == 0]
</br>- 也可以使用两层循环,
[x * y for x in range(1, 10) for y in range(20, 30)]
- 生成器
- 如果你需要一组序列,但是太大,占用内存过多。那么可以使用生成器,它是实时计算的列表。
- 将列表生成表达式的
[]
变为()
即可。- 可以将一个函数变成一个生成器,只需要添加
yield item
语句即可,生成器会在遇到yield的时候返回对应结果,下次next从上次yield之后开始执行。
函数式编程
- 高阶函数
- 函数可以赋值给变量,可以当成参数传递给函数
- map:对每个列表中得元素作用一个函数,并返回。
- reduce:将结果和下个元素传给函数,最终返回一个结果。
- filter:过滤器,使用方法跟map差不多,是返回结果为true的元素
- sorted:排序,跟map差不多
- 返回函数
- 可以在函数中定义函数,并返回。就像一个变量一样。
- 闭包:返回的函数可以使用定义函数内部的变量
- 匿名函数
匿名函数即lamdba表达式:lamdba 参数 : 表达式
- 装饰器
- 概念:即在函数执行前后加一些逻辑不想管的代码,比如log
- 实现</br>
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
@log
def now():
print '2013-12-25'
- 偏函数
- 简单的讲就是创建具有特定模式的函数别名,这个特定模式大概指的是设定好某些参数(默认参数),来达到简写的目的。</br>
int2 = functools.partial(int, base=2)
这样就创建了一个专门转化二进制的函数了。因为我们设定了默认参数base = 2
- 当参数太多需要简化的时候就是用偏函数
模块
- 模块
一个py文件就是一个模块,目录就是包名
- 使用模块
这是一个标准的模块模板
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print 'Hello, world!'
elif len(args)==2:
print 'Hello, %s!' % args[1]
else:
print 'Too many arguments!'
if __name__=='__main__':
test()
模块内部的私有变量和函数一律使用
_
开头,且不要在外部进行引用。
- 安装第三方模块
pip install 模块名称
- 使用
__future__
future可以把下个版本的新功能添加到当前版本
面向对象编程
- 类和实例
定义类
class ClassName(SuperClass):
pass
构造方法
def __init__(self,
args)`
- 访问限制
使用
__
双下划线开头可以让变量成为私有,外部无法访问。也可以通过添加getter、setter来控制访问操作。
- 继承和多态
继承就在定义的时候写上父类的名称,多态就覆盖父类的方法。
- 获取对象信息
- 使用
type()
判断类型信息- 使用isinstance()判断继承关系
- 使用dir()获取对象的所有方法和属性
面向对象高级编程
- 使用slots
- 动态添加属性:
instance.pro = 10
- 动态添加方法:
instance.newmethod = MethodType(method_name, instance, class_name)
- 为了防止胡乱添加属性可以使用
__slots__ = (被允许的属性)
- 使用@property
如下,定义了一个score的属性
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
- 多重继承
- 最好不要用多重继承,用mixin
- mixin其中概念,用类来提供一组相似功能。类似实现过的接口。
- 定制类
- 使用类似slots 来定制一个类的行为。
- str 打印类时的信息
- repr直接写打印出来的信息
- iter 用于
for ... in
迭代,__iter__
返回下一个迭代对象,next()
用于拿到循环的下一个值- getitem 提供下标访问
- getattr 当找不到这个属性的时候会调用这个方法
- call 当使用
instance()
这样来把对象实例当成方法调用的时候,其实调用的就是__call__
。- 可以使用
callable(thing)
来判断一个东西是否可以被当成方法调用
- 使用元类
- types():使用它来动态构建类,方法是
types('ClassName', (SuperClass, ), dict(methodName = method))
错误、调试和测试
- 错误
try...except...finally...
- 错误基类是
BaseException
常见的错误类型- 记录错误,使用python模块logging
logging.exception(exception instance)
可以将错误调用对战输出出来- 也可以自定义错误类型,方法是继承自某个Exception,然后使用raise语句
- 直接写
raise
可以把当前exception抛出,让上层调用处理。
- 调试
- 断言:
assert is true? , 'error message'
- logging可以方便的输出日志,包括错误。
- logging.info('info')。method可以是
debug,info,warning,error
中的一个。- 可以指定当前输出的method,方法是指定当前输出级别
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
- pdb:
python -m pdb err.py 开始调试
l 查看代码
n单步执行
p查看变量
q结束测试
c继续执行
- 程序内部设置断点:
import pdb
,在可能出错的地方放置pdb.set_trace()
- 还是使用IDE吧
pycharm
,下载http://www.jetbrains.com/pycharm/
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