[转载]Python:Python学习总结 – 幸福框架 – 博客园.
背景
PHP的$和->让人输入的手疼(PHP确实非常简洁和强大,适合WEB编程),Ruby的#、@、@@也好不到哪里(OO人员最该学习的一门语言)。
Python应该是写起来最舒服的动态语言了,一下是一些读书笔记,最后会介绍一下高级的用法:Mixin、Open Class、Meta Programming和AOP。
文中有些地方是用2.7开发的,如果您安装的是3.x,有几点需要注意:
- print “xxx” 要换成 print(“xxx”)
- __metaclass__ = type 删除掉。
类型和表达式部分
你好,世界!
1 # coding=utf-8 2 3 print "你好,世界。"
乘方
1 print 2**10
变量
1 var = 1 2 print var 3 4 var = "段光伟" 5 print var
注:这里的var = xxxx不叫变量赋值,而叫变量绑定,python维护了一个符号表(变量名)以及符合对应的值,这个对应关系就叫做绑定,一个符号可以绑定任意类型的值。
获取用户输入
1 #获取用户输入 2 x = input("x:") 3 y = input("y:") 4 5 print x*y
注:input接受的是Python代码,输入中可以访问当前执行环境中的变量,如果想获取原始输入需要使用 raw_input。
函数定义
1 def say_b(): 2 print "b"
强类型
JavaScript和Php是弱类型的,Python和Ruby是强类型的。弱类型允许不安全的类型转换,强类型则不允许。
1 #1 + “1” 这行代码在Python中会报错。 2 print 1 + int("1") 3 print str(1) + "1"
字符串
1 #字符串 2 print '''' 段 3 光 4 伟''' 5 print r'C:\log.txt' 6 print 'C:\\log.txt'
序列
这里先介绍三种序列:列表、元祖和字符串。
序列通用操作
1 seq = "0123456789" 2 print seq[0] #从0开始编码。 3 print seq[-1] #支持倒着数数,-1代表倒数第一。 4 print seq[1:5] #支持分片操作,seq[start:end],start会包含在结果中,end不会包含在结果中。 5 print seq[7:] #seq[start:end]中的end可以省略。 6 print seq[-3:] #分片也支持负数。 7 print seq[:3] #seq[start:end]中的start也可以省略。 8 print seq[:] #全部省略会复制整个序列。 9 print seq[::2] #支持步长。 10 print seq[::-2] #支持负步长。 11 print seq[9:1:-1] #支持负步长。 12 print [1, 2, 3] + [4, 5, 6] # 序列支持相加,这解释了为啥字符串可以相加。 13 print [1, 2, 3] * 3 #序列支持相乘,这解释了为啥字符串可以相称。 14 print [None] * 10 #生成一个空序列。 15 print 1 in [1, 2, 3] #成员判断。
可变的列表
1 data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; 2 3 data[0] = "a" #修改元素。 4 print data 5 data[0] = 0 6 7 del data[10] #删除元素。 8 print data 9 10 del data[8:] #分片删除。 11 print data 12 13 data[8:] = [8, 9, 10] #分片赋值 14 print data
不可变的元祖
1 print (1, 2) #元祖以小括号形式声明。 2 print (1,) #一个元素的元祖。
字符串格式化
1 print "% 10s" % "----" 2 3 print ''' 4 %(title)s 5 %(body)s 6 ''' % {"title": "标题", "body": "内容"}
字典
1 print {"title": "title", "body": "body"} 2 print dict(title = "title", body = "body") 3 print dict([("title", "title"), ("body", "body")])
1 dic = {"title": "title", "body": "body"}; 2 print dic["title"] 3 del dic["title"] 4 print dic
print 语句
1 print 'a', 'b' #print可以接受多个参数,参数的输出之间以空格相隔。 2 print 'a', #如果逗号之后没有参数,则不会换行。 3 print 'b'
序列解包
1 x, y, z = 1, 2, 3 2 print x, y, z 3 (x, y, z) = (1, 2, 3) 4 print x, y, z 5 (x, y, z) = [1, 2, 3] 6 print x, y, z
bool值
1 #下面的输入全部返回False。 2 print(bool(None)) 3 print(bool(())) 4 print(bool([])) 5 print(bool({})) 6 print(bool("")) 7 print(bool(0)) 8 9 #虽然这些值在条件运算中会当做False,但是本身不等于False。 10 print(True and "") 11 print(not "") 12 print(False == "") 13 print(False == 0) #0除外,bool类型的内部表示就是int类型。
bool运算
1 print(0 < 1 < 10) 2 print(0 < 1 and 1 < 10) 3 print(not(0 > 1 > 10)) 4 print(not(0 > 1 or 1 > 10))
语句块
:开始语句快,缩进的所有内容都是一个语句块。
1 if(10 > 1): 2 print("10 > 1") 3 else: 4 print("不可能发生")
三元运算符
1 print("10 > 1" if 10 > 1 else "不可能发生")
相等比较
1 #== 和 is的差别,==比较的是内容,is比较的是引用。 2 x = [1, 2, 3] 3 y = x 4 z = [1, 2, 3] 5 print(x == y) 6 print(x == z) 7 print(x is y) 8 print(x is z)
循环
1 #for循环类似C#的foreach,注意for后面是没有括号的,python真是能简洁就尽量简洁。 2 for x in range(1, 10): 3 print(x) 4 5 for key in {"x":"xxx"}: 6 print(key) 7 8 for key, value in {"x":"xxx"}.items(): 9 print(key, value) 10 11 for x, y, z in [["a", 1, "A"],["b", 2, "B"]]: 12 print(x, y, z)
1 #带索引的遍历 2 for index, value in enumerate(range(0, 10)): 3 print(index, value) 4 5 #好用的zip方法 6 for x, y in zip(range(1, 10), range(1, 10)): 7 print(x, y) 8 9 #循环中的的else子句 10 from math import sqrt 11 for item in range(99, 1, -1): 12 root = sqrt(item) 13 if(root == int(root)): 14 print(item) 15 break 16 else: 17 print("没有执行break语句。")
pass、exec和eval
1 #pass、exec、eval 2 if(1 == 1): 3 pass 4 5 exec('print(x)', {"x": "abc"}) 6 print(eval('x*2', {"x": 5}))
函数部分
形参和实参之间是按值传递的,当然有些类型的值是引用(对象、列表和字典等)。
1 # 基本函数定义。 2 def func(): 3 print("func") 4 5 func() 6 7 # 带返回值的函数。 8 def func_with_return(): 9 return ("func_with_return") 10 11 print(func_with_return()) 12 13 # 带多个返回值的函数。 14 def func_with_muti_return(): 15 return ("func_with_muti_return", "func_with_muti_return") 16 17 print(func_with_muti_return()) 18 19 # 位置参数 20 def func_with_parameters(x, y): 21 print(x, y) 22 23 func_with_parameters(1, 2) 24 25 # 收集多余的位置参数 26 def func_with_collection_rest_parameters(x, y, *rest): 27 print(x, y) 28 print(rest) 29 30 func_with_collection_rest_parameters(1, 2, 3, 4, 5) 31 32 #命名参数 33 def func_with_named_parameters(x, y, z): 34 print(x, y, z) 35 36 func_with_named_parameters(z = 1, y = 2, x = 3) 37 38 #默认值参数 39 def func_with_default_value_parameters(x, y, z = 3): 40 print(x, y, z) 41 42 func_with_default_value_parameters(y = 2, x = 1) 43 44 #收集命名参数 45 def func_with_collection_rest_naned_parameters(*args, **named_agrs): 46 print(args) 47 print(named_agrs) 48 49 func_with_collection_rest_naned_parameters(1, 2, 3, x = 4, y = 5, z = 6) 50 51 #集合扁平化 52 func_with_collection_rest_naned_parameters([1, 2, 3], {"x": 4, "y": 4, "z": 6}) #这会导致args[0]指向第一个实参,args[1]指向第二个实参。 53 func_with_collection_rest_naned_parameters(*[1, 2, 3], **{"x": 4, "y": 4, "z": 6}) #这里的执行相当于func_with_collection_rest_naned_parameters(1, 2, 3, x = 4, y = 5, z = 6)。
作用域
1 # coding=utf-8 2 3 # 只有函数执行才会开启一个作用域。 4 if(2 > 1): 5 x = 1 6 7 print(x) # 会输出1。 8 9 10 # 使用vars()函数可以访问当前作用域包含的变量。 11 x = 1 12 print(vars()["x"]) 13 14 # 使用globals()函数可以访问全局作用域。 15 x = 1 16 17 def func(): 18 print(globals()["x"]) 19 20 func() 21 22 # 使用locals()函数可以访问局部作用域。 23 def func(): 24 x = 2 25 print(locals()["x"]) 26 27 func() 28 29 # 每个函数定义时都会记住所在的作用域。 30 # 函数执行的时候会开启一个新的作用域,函数内变量访问的规则是:先访问当前作用域,如果没有就访问函数定义时的作用域,递归直到全局作用域。 31 x = 1 32 33 def func(): 34 y = 2 35 print(x, y) # 输出1 2 36 37 func() 38 39 40 # 变量赋值始终访问的是当前作用域。 41 x = 1 42 43 def func(): 44 x = 2 45 y = 2 46 print(x, y) # 输出2 2 47 48 func() 49 print(x) #输出 1 50 51 # 局部变量会覆盖隐藏全局变量,想访问全局变量可以采用global关键字或globals()函数。 52 x = 1 53 54 def func(): 55 global x 56 x = 2 57 y = 2 58 print(x, y) # 输出2 2 59 60 func() 61 print(x) #输出 2
1 # python支持闭包 2 def func(x): 3 def inner_func(y): 4 print(x + y) 5 6 return inner_func 7 8 inner_func = func(10) 9 inner_func(1) 10 inner_func(2)
1 #函数作为对象 2 def func(fn, arg): 3 fn(arg) 4 5 func(print, "hello") 6 func(lambda arg : print(arg), "hello")
模块
几个模块相关的规则:
- 一个文件代表一个模块。
- 可以用import module导入模块,也可以用form module import member导入模块的成员。
- 如果导入的是module,必须使用module.member进行访问;如果导入的member,可以直接访问member。
- 导入的module或member都会变成当前module的member。
b.py
1 # coding=utf-8 2 3 print __name__ 4 5 def say_b(): 6 print "b"
a.py
1 # coding=utf-8 2 3 import b 4 from b import * 5 6 print __name__ 7 8 def say_a(): 9 print "a"
test.py
1 # coding=utf-8 2 3 import a 4 5 print __name__ 6 7 a.say_a(); 8 a.say_b(); 9 a.b.say_b()
输出
1 b 2 a 3 __main__ 4 a 5 b 6 b
异常管理
1 # coding=utf-8 2 3 # 自定义异常 4 class HappyException(Exception): 5 pass 6 7 # 引发和捕获异常 8 try: 9 raise HappyException 10 except: 11 print("HappyException") 12 13 try: 14 raise HappyException() 15 except: 16 print("HappyException") 17 18 # 捕获多种异常 19 try: 20 raise HappyException 21 except (HappyException, TypeError): 22 print("HappyException") 23 24 # 重新引发异常 25 try: 26 try: 27 raise HappyException 28 except (HappyException, TypeError): 29 raise 30 except: 31 print("HappyException") 32 33 #访问异常实例 34 try: 35 raise HappyException("都是我的错") 36 except (HappyException, TypeError), e: 37 print(e) 38 39 #按类型捕获 40 try: 41 raise HappyException 42 except HappyException: 43 print("HappyException") 44 except TypeError: 45 print("TypeError") 46 47 #全面捕获 48 try: 49 raise HappyException 50 except: 51 print("HappyException") 52 53 #没有异常的else 54 try: 55 pass 56 except: 57 print("HappyException") 58 else: 59 print("没有异常") 60 61 #总会执行的final 62 try: 63 pass 64 except: 65 print("HappyException") 66 else: 67 print("没有异常") 68 finally: 69 print("总会执行")
面向对象
先上一张图
几个规则:
- 一切都是对象,python中一切都是对象,每个对象都包含一个__class__属性以标记其所属类型。
- 每个对象(记得一切都是对象啊)都包含一个__dict__属性以存储所有属性和方法。
- 每个类型都包含一个__bases__属性以标记其父类。
- 属性和方法的访问规则:依次搜索instance、子类、父类、父类的父类、直到object的__dict__,如果找到就返回。
- 属性和方法的设置规则:直接设置instance.__dict__。
- 以上属性和方法访问或设置规则没有考虑“魔法方法”,下文会解释。
示例
1 # coding=utf-8 2 3 __metaclass__ = type 4 5 # 类型定义 6 # 实例方法必的第一个参数代表类型实例,类似其他语言的this。 7 class Animal: 8 name = "未知" # 属性定义。 9 10 def __init__(self, name): #构造方法定义。 11 self.name = name 12 13 def getName(self): # 实例方法定义。 14 return self.name 15 16 def setName(self, value): 17 self.name = value 18 19 print(Animal.name) # 未知 20 print(Animal.__dict__["name"]) # 未知 21 22 animal = Animal("狗狗") 23 print(animal.name) # 狗狗 24 print(animal.__dict__["name"]) # 狗狗 25 print(Animal.name) # 未知 26 print(Animal.__dict__["name"]) # 未知 27 print(animal.__class__.name) # 未知 28 print(animal.__class__.__dict__["name"]) # 未知
1 # 类型定义中的代码会执行,是一个独立的作用域。 2 class TestClass: 3 print("类型定义中") #类型定义中
绑定方法和未绑定方法
1 class TestClass: 2 def method(self): 3 print("测试方法") 4 5 test = TestClass() 6 print(TestClass.method) #<unbound method TestClass.method> 7 print(test.method) #<bound method TestClass.method of <__main__.TestClass object at 0x021B46D0>> 8 9 TestClass.method(test) #测试方法 10 test.method() #测试方法
绑定方法已经绑定了对象示例,调用的时刻不用也不能传入self参数了。
注:使用对象访问实例方法为何会返回绑定方法?这个还得等到学完“魔法方法”才能解释,内部其实是拦截对方法成员的访问,返回了一个Callable对象。
私有成员
1 # 私有成员 2 class TestClass: 3 __private_property = 1 4 5 def __private_method(): 6 pass 7 8 print(TestClass.__dict__) # {'__module__': '__main__', '_TestClass__private_method': <function __private_method at 0x0212B970>, '_TestClass__private_property': 1
难怪访问不了了,名称已经被修改了,增加了访问的难度而已。
多重继承
1 #多重继承 2 class Base1: 3 pass 4 5 class Base2: 6 pass 7 8 class Child(Base2, Base1): 9 pass 10 11 child = Child() 12 print(isinstance(child, Child)) # True 13 print(isinstance(child, Base2)) # True 14 print(isinstance(child, Base1)) # True
如果继承的多个类型之间有重名的成员,左侧的基类优先级要高,上例子Base2会胜出。
接口那里去了,鸭子类型比接口更好用。
1 class TestClass1: 2 def say(self): 3 print("我是鸭子1") 4 5 class TestClass2: 6 def say(self): 7 print("我是鸭子2") 8 9 def duck_say(duck): 10 duck.say() 11 12 duck_say(TestClass1()) # 我是鸭子1 13 duck_say(TestClass2()) # 我是鸭子2
调用父类
1 # 调用父类 2 class Base: 3 def say(self): 4 print("Base") 5 6 class Child(Base): 7 def say(self): 8 Base.say(self) 9 super(Child, self).say() 10 print("Child") 11 12 child = Child() 13 child.say()
魔法方法
详细内容参考:http://www.rafekettler.com/magicmethods.html。
对象构造相关:__new__、__init__、__del__。
1 from os.path import join 2 3 class FileObject: 4 '''Wrapper for file objects to make sure the file gets closed on deletion.''' 5 6 def __init__(self, filepath='~', filename='sample.txt'): 7 # open a file filename in filepath in read and write mode 8 self.file = open(join(filepath, filename), 'r+') 9 10 def __del__(self): 11 self.file.close() 12 del self.file
运算符重载:所有运算符都能重载。
1 class Word(str): 2 '''Class for words, defining comparison based on word length.''' 3 4 def __new__(cls, word): 5 # Note that we have to use __new__. This is because str is an immutable 6 # type, so we have to initialize it early (at creation) 7 if ' ' in word: 8 print "Value contains spaces. Truncating to first space." 9 word = word[:word.index(' ')] # Word is now all chars before first space 10 return str.__new__(cls, word) 11 12 def __gt__(self, other): 13 return len(self) > len(other) 14 15 def __lt__(self, other): 16 return len(self) < len(other) 17 18 def __ge__(self, other): 19 return len(self) >= len(other) 20 21 def __le__(self, other): 22 return len(self) <= len(other) 23 24 print(Word("duan") > Word("wei"))
属性访问。
1 class AccessCounter: 2 '''A class that contains a value and implements an access counter. 3 The counter increments each time the value is changed.''' 4 5 def __init__(self, value): 6 super(AccessCounter, self).__setattr__('counter', 0) 7 super(AccessCounter, self).__setattr__('value', value) 8 9 def __setattr__(self, name, value): 10 if name == 'value': 11 super(AccessCounter, self).__setattr__('counter', self.counter + 1) 12 # Make this unconditional. 13 # If you want to prevent other attributes to be set, raise AttributeError(name) 14 super(AccessCounter, self).__setattr__(name, value) 15 16 def __delattr__(self, name): 17 if name == 'value': 18 super(AccessCounter, self).__setattr__('counter', self.counter + 1) 19 super(AccessCounter, self).__delattr__(name)
集合实现。
1 class FunctionalList: 2 '''A class wrapping a list with some extra functional magic, like head, 3 tail, init, last, drop, and take.''' 4 5 def __init__(self, values=None): 6 if values is None: 7 self.values = [] 8 else: 9 self.values = values 10 11 def __len__(self): 12 return len(self.values) 13 14 def __getitem__(self, key): 15 # if key is of invalid type or value, the list values will raise the error 16 return self.values[key] 17 18 def __setitem__(self, key, value): 19 self.values[key] = value 20 21 def __delitem__(self, key): 22 del self.values[key] 23 24 def __iter__(self): 25 return iter(self.values) 26 27 def __reversed__(self): 28 return FunctionalList(reversed(self.values)) 29 30 def append(self, value): 31 self.values.append(value) 32 def head(self): 33 # get the first element 34 return self.values[0] 35 def tail(self): 36 # get all elements after the first 37 return self.values[1:] 38 def init(self): 39 # get elements up to the last 40 return self.values[:-1] 41 def last(self): 42 # get last element 43 return self.values[-1] 44 def drop(self, n): 45 # get all elements except first n 46 return self.values[n:] 47 def take(self, n): 48 # get first n elements 49 return self.values[:n]
可调用对象,像方法一样调用对象。
1 class Entity: 2 '''Class to represent an entity. Callable to update the entity's position.''' 3 4 def __init__(self, size, x, y): 5 self.x, self.y = x, y 6 self.size = size 7 8 def __call__(self, x, y): 9 '''Change the position of the entity.''' 10 self.x, self.y = x, y 11 print(x, y) 12 13 entity = Entity(5, 1, 1) 14 entity(2, 2)
资源管理
1 class Closer: 2 def __enter__(self): 3 return self 4 5 def __exit__(self, exception_type, exception_val, trace): 6 print("清理完成") 7 return True; 8 9 with Closer() as closer: 10 pass
对象描述符。
1 class Meter(object): 2 '''Descriptor for a meter.''' 3 4 def __init__(self, value=0.0): 5 self.value = float(value) 6 def __get__(self, instance, owner): 7 return self.value 8 def __set__(self, instance, value): 9 self.value = float(value) 10 11 class Foot(object): 12 '''Descriptor for a foot.''' 13 14 def __get__(self, instance, owner): 15 return instance.meter * 3.2808 16 def __set__(self, instance, value): 17 instance.meter = float(value) / 3.2808 18 19 class Distance(object): 20 '''Class to represent distance holding two descriptors for feet and 21 meters.''' 22 meter = Meter() 23 foot = Foot()
Mixin(也叫掺入)
掺入模块:playable.py
1 # coding=utf-8 2 3 def paly(self): 4 print("游戏中...")
掺入目标模块:test.py
1 # coding=utf-8 2 3 class Animal: 4 from playable import paly 5 6 animal = Animal() 7 animal.paly() # 游戏中...
Open Class(打开类型,从新定义成员)
1 #coding:utf-8 2 3 class TestClass: 4 def method1(self): 5 print("方法1") 6 7 def method2(self): 8 print("方法2") 9 10 TestClass.method2 = method2 11 12 test = TestClass() 13 test.method1() # 方法1 14 test.method2() # 方法2
Meta Programming(元编程)
1 TestClass = type("TestClass", (object,), { 2 "say": lambda self : print("你好啊") 3 }) 4 5 test = TestClass() 6 test.say()
1 def getter(name): 2 def getterMethod(self): 3 return self.__getattribute__(name) 4 return getterMethod 5 6 def setter(name): 7 def setterMethod(self, value): 8 self.__setattr__(name, value) 9 return setterMethod 10 11 class TestClass: 12 getName = getter("name") 13 setName = setter("name") 14 15 test = TestClass() 16 test.setName("段光伟") 17 print(test.getName())
AOP(面向切面编程)
整理中
备注
Python在作用域方面非常接近JavaScript,类型和对象系统也有几份相似(虽然Javascript是基于原型的),Javascript、PHP、Python和Ruby这几门语言交叉学习会带来意想不到的收获。