Python官方教程学习笔记

2.1 命令行传入参数

import sys
print(sys.argv[0], sys.argv[1])
# 0 是文件名，与c接收命令行参数相同

2.2 文件编码及脚本

python源码文件默认是utf-8，也可以规定编码格式。Unix中python脚本可以直接运行，像shell脚本一样。这两个必须放在开头，且顺序固定。

#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

3.1 运算符

/浮点除法，结果一定是浮点数

//向下取整除法，结果一定是整数（C是向0取整）

**乘方

交互模式下，_表示上一个表达式的值

type()可以查看一个变量的类型

3.2 字符串

如果不希望前置 \ 的字符转义成特殊字符，可以使用 原始字符串，在引号前添加 r 即可：print(r"c:\some\name")

字符串字面值可以实现跨行连续输入。实现方式是用三引号："""...""" 或 '''...'''，字符串行尾会自动加上回车换行，如果不需要回车换行，在行尾添加 \ 即可。示例如下：

print("""\
Usage: thingy [OPTIONS]-h                        Display this usage message-H hostname               Hostname to connect to
""")

字符串的合并，+ 和 * 可以用于变量，空格只能用于字符串常量。空格和+都可以跨行使用。

'py' + 'thon'  # 'python'
'py' * 2 + 'thon'  # 'pypython' 
'py' 'thon'    # 'python' 可以跨行使用

字符串支持下标索引（从0开始），python中没有单字符类型，都是用字符串。下标支持负数（从-1开始），负数是从右边开始索引。

字符串支持切片，切片区间左闭右开，并且会自动处理越界索引。

word = "python"
word[1 : -1] # 'ytho'
word[-1 : 1] # ''
word[2 : 1]  # '' 
word[1 : 100] # 'ython'
word[-100 : 2] # 'py'

python的字符串是immutable的。要生成不同的字符串，应当新建一个：

>>> 'J' + word[1:]
'Jython'
>>> word[:2] + 'py'
'Pypy'

3.3 列表

支持多种 复合 数据类型，可将不同值组合在一起。支持切片操作。

Python 的赋值语句不复制对象，而是创建目标和对象的绑定关系，相当于指针。

a = [1, 2, 3]
b = a # a b 指向同一个对象

而如果想浅拷贝和深拷贝，要使用copy模块。浅拷贝只拷贝一层，

# copy.copy(x)
# copy.deepcopy(x[, memo])
import copy
x = [1, 2]
y = [3, 4]
a = [x, y]
b = copy.copy(a)  # 浅拷贝
b = copy.deepcopy(a) # 深拷贝

浅拷贝时，a中两个元素，分别指向x和y，b中两个元素也分别指向x和y。

b[0] = 'abc' # b : ['abc', y] 更改了b[0]的指向，此时a还是[x, y]

深拷贝使用deepcopy()时，在拷贝过程中会有一个备忘录memo字典来记录哪些对象是已经拷贝过的；并且可以用户自定义拷贝行为。

想要自定义类的拷贝行为，可以通过定义特殊方法 __copy__() 和 __deepcopy__()。 前者以实现浅层拷贝操作，该方法不必传入额外参数。 后者以实现深层拷贝操作，应传入一个参数，即 memo 字典。 如果 __deepcopy__() 的实现需要创建一个组件的深层拷贝，它应当调用 deepcopy() 函数并以该组件作为第一个参数而以该 memo 字典作为第二个参数。

list的下面切片操作会返回浅拷贝：

a[:]

list支持合并、添加元素，+=只能作用与两个list上，作用与append相同：

>>> a + [20, 30]
[[1, 2], [3, 4], 20, 30]
>>> a.append(200)
>>> a += [300]

可以给list切片赋值来改变或者清空list：

a[2:5] = ['abc']
a[2:5] = [] # remove 
a[:] = [] # clear the list by repalcing all the elements with an empty listaa

4.1 流程控制语句

1. if

if condition :do_something()
elif condition2 :do_something()
elsedo_something()

2. for

python的for语句不像C一样给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力，而是迭代列表或字符串等任意序列，元素的迭代顺序与在序列中出现的顺序一致。

words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
for w in words : print(w, len(w))

要在遍历时修改集合的内容，应该遍历该集合的副本或创建新的集合：

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():if status == 'inactive':del users[user]# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():if status == 'active':active_users[user] = status

3. range()

用于生成数字序列[a, b)，可以设定步长c，默认为1。如果a>b且c>0则生成空序列。

list(range(4)) # [0, 1, 2, 3]
list(range(0, 10, 3)) # [0, 3, 6, 9]
list(range(-10, -100, -30)) # [-10, -40, -70]

range()和len()组合起来可以按索引迭代序列，不过推荐使用enumerate()。

a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
for i in range(len(a)):print(i, a[i])
# 0 Mary
# 1 had
# 2 a
# 3 little
# 4 lamb
for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):print(i, v)
# 0 tic
# 1 tac
# 2 toe

4. else

循环语句支持 else 子句；for 循环中，可迭代对象中的元素全部循环完毕时，或 while 循环的条件为假时，执行该子句；break 语句终止循环时，不执行该子句。

5. pass

pass 语句不执行任何操作，属于占位符。

def initlog(*args):pass # TODO

6. match 模式匹配

python 3.10开始支持。

4.2 函数

函数也可以直接"赋值"，类似函数指针：

def f(n):pass
g = f # g(10) == f(10)

函数也可以接受可变数目的参数，有以下三种方法：

4.2.1 默认值

参数的默认值是在定义过程中，在函数定义处计算的：

i = 5
def f(arg = i)printf(arg)i = 6
f() # 5

默认值只会执行一次：

def f(a, L = [])L.append(a)return Lprint(f(1)) # [1]
print(f(2)) # [1, 2]

如果不想共享默认值，可以这样写：

def (a, L=None):if L is None:L = []L.append(a)return L

4.2.2 关键字参数

有多个默认值时，可以通过关键字来指定赋值：

def foo(v, state='s', action='v', t='N'):return Nonefoo(1)
foo(v = 100)
foo(action = 'VOOM', v = 100)

参数v是位置固定的，叫做positional argument，其他的叫keyword arugment。position argu必须有，但是位置可以不固定（只要通过关键字的方式指出就行）。

4.2.3 特殊参数

上两节的参数可以通过位置或者关键字的方法传递给函数，而下面的方法会让参数只能以位置或者关键字的方法传递。

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):-----------    ----------     ----------|             |                  ||        Positional or keyword   ||                                - Keyword only-- Positional only

4.2.4 元组做参数

这种方法用的最少，元组做参数，可以接受任何数量的参数。元组后面的形参必须以关键字形式传递。

def concat(*args, sep="/"):return sep.join(args)concat("earth", "mars", "venus")
# 'earth/mars/venus'
concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
# 'earth.mars.venus'

4.2.5 解包

用*来解包list或tuple，可将容器中元素解包成为位置参数。如果想把元素按关键字方式传递给参数，可以用**解包dict。解包list和tuple必须容器里的元素个数和函数形参个数相同；解包dict必须key与函数形参对应。

def foo(a, b, c):print(a, b, c)a = [1, 2, 3]
foo(*a) # 1 2 3
a = {'b':2,'a':1,'c':3,
}
foo(**a) # 1 2 3

4.2.6 lambda表达式

是单个表达式，匿名函数的语法糖。形式：lambda parameters : return_value。

def foo(n): # return a lambda functionreturn lambda x : x + n foo(10)(4) # foo(10) return a function; foo(10)(4) return 14
f = foo(20)
f(5)   # 25

5.1 List

python中有几种数据结构：List, Tuple, Set, Dict

List用[]赋值，可以改变其中元素；Tuple用()赋值，是immutable的。

List常用操作：list.append(val), list.remove(val), list.sort(), list.count(val), list.reverse(), list.copy(), +=

+= 和 append 作用与字符串时结果不同，+= str是把str拆成单个字符加到列表尾部，append(str)是直接把字符串加到列表尾部。

remove(val)是删除第一个等于val的元素。

sort()能工作的前提是list中的东西可以比较（是同一个类型）。

元组和列表都可以解包：

a = [1, 2, 3]
b = (1, 2, 3)
x, y, z = a
x, y, z = b

5.1.1 栈

List可以作为栈使用，仅在列表尾部操作，效率很高。

stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)
stack.pop()  # return 6; stack is [3, 4, 5]

5.1.2 队列

List可以作为队列使用，但在列表头部插入删除都需要移动整个列表里的元素，效率低下。若想使用队列，可以使用 collections.deque。

from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry")           # Terry arrives
queue.append("Graham")          # Graham arrives
queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
# 'Eric'

5.1.3 列表推导式

推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。共有三种推导式：

• 列表(list)推导式 variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]
• 字典(dict)推导式 { key_expr: value_expr for value in collection if condition }
• 集合(set)推导式 { expr for value in collection if condition }

推导式也可以嵌套：

m = [[ i for i in range(x, x + 4)] for x in range(1, 12, 4)]
# [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
# 转置矩阵
mt = [[row[i] for row in m] for i in range(4)]
# [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

推导式中，元组必须加上括号。

5.2 del语句

del可以删除一个序列、切片、从索引删除单个元素。

del a[0]
del a[2:4]
del a[:]

5.3 Tuple

元组中的值由逗号隔开，并且可以省略括号。元组是immutable的，但是可以包含mutable元素。

t = 1, 2, "hello" # equals to : t = (1, 2, "hello")
t = [1, 2], [3, 4]
t[0][0] = 10
t # ([10, 2], [3, 4])

元组可以解包，常见的例子就是交换元素：

a, b = b, a # actually is a, b = (b, a)

trick: 创建0/1个元素的元素

empty = ()
single = 'hello', # equals to single = ("hello")

5.4 Set

集合是由不重复元素组成的无序的集。它的基本用法包括成员检测和消除重复元素。集合对象也支持像 联合，交集，差集，对称差分等数学运算。

花括号或 set() 函数可以用来创建集合。创建一个空集合只能用 set() 而不能用 {}，因为后者是创建一个空字典。

a = [1, 2, 1, 4, 2]
a = list(set(a)) # 去重
b = [*{*a}]    # 和上面一样
a = set('abracadabra')  # {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}

5.5 Dict

和C++中map一样。 list(d) 将返回包含该字典中所有键的列表，按插入次序排列 (如需其他排序，则要使用 sorted(d))。要检查字典中是否存在一个特定键，可使用 in 关键字。

dict() 构造函数可以直接从键值对序列里创建字典。

dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
# {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

当关键字是简单字符串时，有时直接通过关键字参数来指定键值对更方便

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

5.6 循环技巧

当在字典中循环时，用 items() 方法可将关键字和对应的值同时取出

for i, j in d.items():print(i, j)sape 4139
guido 4127
jack 2098

当在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以将索引位置和其对应的值同时取出

for i, j in enumerate(a):   # a is a listprint(i, j)

当同时在两个或更多序列中循环时，可以用 zip() 函数将其内元素一一匹配。

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):

如果要逆向循环一个序列，可以先正向定位序列，然后调用 reversed() 函数

for i in reversed(range(1, 10, 2)):

想在循环时修改列表内容，一般来说改为创建一个新列表是比较简单且安全的

5.7 条件控制

while 和 if 条件句中可以使用任意操作，而不仅仅是比较操作。

比较操作符 in 和 not in 校验一个值是否在（或不在）一个序列里。操作符 is 和 is not 比较两个对象是不是同一个对象，这只对像列表这样的可变对象比较重要。所有的比较操作符都有相同的优先级，且这个优先级比数值运算符低。

比较操作可以传递。例如 a < b == c 会校验是否 a 小于 b 并且 b 等于 c。

比较操作可以通过布尔运算符 and 和 or 来组合，并且比较操作（或其他任何布尔运算）的结果都可以用 not 来取反。这些操作符的优先级低于比较操作符；在它们之中，not 优先级最高， or 优先级最低，因此 A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。

布尔运算符 and 和 or 也由短路规则。

也可以把比较操作或者逻辑表达式的结果赋值给一个变量，例如

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'

请注意 Python 与 C 不同，在表达式内部赋值必须显式地使用 海象运算符 := 来完成。 这避免了 C 程序中常见的一种问题：想要在表达式中写 == 时却写成了 =。

is 和 == 的区别：

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
a == b # True
a is b # False

6 module

在当前文件夹下有一个module1文件夹，这个文件夹里面有一个fib.py文件，文件里有两个函数fib，fib2。module1文件夹就称为“一个包”。

.
└── module1└── fib.py

# fib.py
def fib1(n):    # write Fibonacci series up to na, b = 0, 1while a < n:print(a, end=' ')a, b = b, a+bprint()def fib2(n):   # return Fibonacci series up to nresult = []a, b = 0, 1while a < n:result.append(a)a, b = b, a+breturn result

现在要使用fib和fib2这两个函数，有以下几种方法：

from module1 import fib # 导入整个模块
fib.fib1(10)     # 模块名.函数名()
fib.fib2(10)from module1.fib import fib1, fib2 # 导入单个函数
fib1(10)   # 直接使用函数名
fib2(10) from module1.fib import * # 导入所有函数from module1.fib import fib as fib3, fib2 # 当多个模块中的函数有重名时，可以定义函数别名
fib1(10) # err
fib2(10)
fib3(10)

编译过的python文件

为了加速模块载入，Python在 __pycache__ 目录里缓存了每个模块的编译后版本，名称为 module.*version*.pyc ，其中名称中的版本字段对编译文件的格式进行编码； 它一般使用Python版本号。例如，在CPython版本3.3中，spam.py的编译版本将被缓存为 __pycache__/spam.cpython-33.pyc。

$ tree .
.
└── module1├── __pycache__│   └── fib.cpython-38.pyc└── fib.py

7 输入输出

7.1 字符串

格式化字符串字面值：在字符串前面加f或F。在 ':' 后传递一个整数可以让该字段成为最小字符宽度。这在使列对齐时很有用。

>>> year = 2016
>>> event = 'Referendum'
>>> f'Results of the {year} {event}'
'Results of the 2016 Referendum'
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
>>> for name, phone in table.items():
...     print(f'{name:10} ==> {phone:10d}')
...
Sjoerd     ==>       4127
Jack       ==>       4098
Dcab       ==>       7678

python还可以使用旧式的printf字符串格式化方法，而且不止可以用在print里，还可以用在任何字符串定义里。方法：'string' % (values)

s = '%04d %.3f %s' % (32, pi, "hello")
# '0032 3.142 hello'

7.2 读写文件

open(filename, mode)。mode 可以是 'r'(default) 'w' 'a' 'r+'(read+write)，但只能选一个。这种方式要手动关闭文件。

通常文件是以 text mode 打开的，这意味着从文件中读取或写入字符串时，都会以指定的编码方式进行编码。如果未指定编码格式，默认值与平台相关 (参见 open())。在mode 中追加的 'b' 则以 binary mode 打开文件：现在数据是以字节对象的形式进行读写的。这个模式应该用于所有不包含文本的文件。

在文本模式下读取时，默认会把平台特定的行结束符 (Unix 上的 \n, Windows 上的 \r\n) 转换为 \n。在文本模式下写入时，默认会把出现的 \n 转换回平台特定的结束符。这样在幕后修改文件数据对文本文件来说没有问题，但是会破坏二进制数据例如 JPEG 或 EXE 文件中的数据。请一定要注意在读写此类文件时应使用二进制模式。

最好使用with的方式来读写文件。

>>> with open('workfile') as f:
...     read_data = f.read()>>> # We can check that the file has been automatically closed.
>>> f.closed
True

API:

# 读取时返回空串''说明读取完毕
f.read() # 默认读取所有文件内容
f.read(size) # 返回字符串（文本模式）或字节串对象（二进制模式）
f.readline() # 读取一行，换行符（\n）留在字符串的末尾
# 文件对象f是可按行迭代的
for line in f:print(line, end='') # 读取的时候就读进了\n
# 以列表形式读取所有行，2种方式
list(f)
f.readlines()# f.write(string) 会把 string 的内容写入到文件中，并返回写入的字符数。
f.write('this is a line\n') # return 15
# 写入其他类型时，要先转化为字符串（文本模式）或字节对象（二进制模式）
f.write(str(value))f.seek(offset, whence) # whence : 0 文件开头; 1 当前文件位置; 2 文件末尾. 默认值为0

8 exception

语法：

try: 可能有异常的语句；

except 异常类型 as 异常变量名 ： exception接收所有异常，发生异常时执行

else: 不发生异常时执行

finally： 不管是否发生异常，都执行

In [5]: def divide(x, y):...:     try:...:         result = x / y...:     except Exception as e:...:         print("division by zero")...:     else:...:         print(f"resule is {result}")...:     finally:...:         print("executing finally clause")

9 class

类中所有成员函数的参数都要有self。

In [32]: class foo:...:     def __init__(self, x = 1, y = 2):...:         self.a = [x, y]...:     def time(self):...:         for i in range(len(self.a)):...:             self.a[i] *= 2

类对象支持两种操作：属性（类中变量和函数）引用和实例化。

属性引用 使用 Python 中所有属性引用所使用的标准语法: obj.name；实例化就是创建一个类的对象，实例对象的唯一操作是属性引用。

class foo:i = 10def f(self):return "hello"foo.i # 10
foo.f # "hello"
x = foo() # 实例化

类中的变量有两种：类变量和实例变量，实例变量用于每个实例的唯一数据，而类变量用于类的所有实例共享的属性和方法，属性名称同时出现在实例和类中，则属性查找会优先选择实例。

class Dog:kind = 'canine'         # class variable shared by all instancesdef __init__(self, name):self.name = name    # instance variable unique to each instance

python比较随意，也可以在生成对象之后再增加成员变量。

a = foo()
a.a  # 10
a.x = 20 # 增加一个变量

python中没有“私有变量”，不过python代码遵循一个约定：下划线开头的属性应当被视为“私有”。

python支持多重继承，在子类中如果想调用父类的属性，使用super().name。子类实例化时，并不会实例化父类。

class faa(foo):def __init__(self):print('faa')super().__init__()  # 手动调用父类构造函数