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Python核心编程
阅读量:5257 次
发布时间:2019-06-14

本文共 18277 字,大约阅读时间需要 60 分钟。

数据类型

基本数据类型:

整型(int),浮点型(float),字符串(str),列表(list),元组(tuple),字典(dict),集合(set),布尔(bool)

数值类型(整数,浮点,布尔)

序列类型(字符串,列表,元组)
散列类型(字典,集合)

字节类型 a=bytes(‘123’)/a=b’123’

字节数组bytearrary(‘123’)

可变序列:列表,集合,字典

不可变序列:字符串,元组

数据类型方法

—字符串方法

增:

字符串拼接
1.str1+str2+str3
2.””.join([str1,str2,str3])
3."%s %s %s"%(str1,str2,str3)
4."{} {} {}".format(str1,str2,str3)

删:

x.replace(m,n,x) m:准备替换的内容 n:替换的内容 x:替换的个数

查:

x.index(m) m:索引的内容
x.find(m) m:索引的内容
x.count(m) m:计数的内容
x.isdigit() x是否是数字
x.isalpha() x是否是字母
x.isupper() x是否是大写
x.islower() x是否是小写
x.startswith(m) x是否以m开头
x.endswith(m) x是否以m结尾

改:

x.upper() x转化为大写
x.lower() x转化为小写
x.strip()去x左右空白/lstrip去左空白/rstrip去右空白
x.title() x标题化
x.capitalize() x第一个字母大写
x.split(m,x) 以m为界分割 分割x次

—列表方法

增:

li.append(m) m:添加的内容
li.insert(x,m) x:元素下标位置 m:插入的内容
li.extend(list) list:为另一个列表

删:

li.pop(x) x:删除一个元素并返回该元素的值 若无参数x则从最后开始删除
li.remove(m) m:需要删除的内容
li.clear() 清空列表li

查:

li.index(m) m:索引的内容
li.count(m) m:计数的内容

改:

list[n]=x

其他:

copy() 浅复制
import copy 深复制 适用于两层列表
list1=copy.deepcopy(list2)
永久排序
li.sort(reverse=True/False) m:列表 True倒排序 False正排序
m.reverse() 永久倒排序
临时排序
sorted(li,reverse=True/False) m:列表 True倒排序 False正排序
reversed(m) 临时倒排序

—元组方法

查:

t.index(m) m:索引的内容
t.count(m) m:计数的内容

—集合方法

交集& 并集| 差集-

增:

a.add(m) m:向集合里面添加的内容
删:
a.pop() 随机删除集合内容
a.remove() 指定删除集合内容
查:
a.isdisjoint(b) a与b是否存在交集
a.issubset(b) a是b的子集吗
a.issuperset(b) a是b的父集吗
改:
a.update(m) 向集合里面添加元素m可以为字符串 列表 元组 集合 字典

—字典方法

增:

d=dict.fromkeys(m,n) m:键的来源可迭代对象 n:设置值的默认值
d.setdefault(m,n) 查询有则返回无则添加m:键 n:值

删:

d.clear() 清空字典
d.pop(m) m:键 删除以m为键的字典
d.popitem() 删除最后一个字典

改:

d.update(m) m:添加的字典
dic[m]=n m:键 n:值

查:

d.get(m) m:键 返回m键对应的值
d.keys() 获得键的列表
d.values() 获得值的列表
d.items() 同时获得键与值的元组 再通过遍历获得键与值

判断类型:type() isinstance(变量,类型)

运算符及其优先级

运算符 说明

** ^ ! 指数 按位翻转 非
* / % // 乘 除 取模 整除
+ - 加 减
>> << 右移 左移
== >= <= > < != 是否 /等于 大于等于 小于等于 大于 小于 不等于
= += -= *= /= %= **= //= 赋值
is is not 判断内存地址是否相同
in not in 判断成员是否存在
and or not 与 或 非
流程控制

if-else

语法:

if 条件:

语句
else:
语句
1
2
3
4
例子:

a=1

#使用方式一
if a>1:
print('大于1')
else:
print('小于等于1')
#使用方式二
print('大于1') if a>1 else print('小于等于1')
输出:
>>小于等于1
>>小于等于1
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if-elif-else
语法:

if 条件:

语句
elif 条件:
语句
else:
语句
1
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例子:

a=1

if a>1:
print('大于1')
elif a<1:
print('小于1')
else:
print('等于1')
输出:
>>等于1
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while
语法:

while 条件:

语句
1
2
例子:

a=5

while a>0:
print(a)
a-=1
输出:
>>5
>>4
>>3
>>2
>>1
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while-else
语法:

while 条件:

语句
else:
循环结束后执行的语句
1
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4
例子:

a=5

while a>0:
print(a)
a-=1
#循环中若出现break则跳出循环,且不再执行else中的语句
else:
print('ok')
输出:
>>5
>>4
>>3
>>2
>>1
>>ok
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for循环

for i in 可迭代对象:

语句
1
2
例子:实现九九乘法表

for i in range(1,10):

for j in range(1,i+1):
print(str(i)+'x'+str(j)+'='+str(i*j),end=' ')
print('\n',end='')
输出:
>>1x1=1
>>2x1=2 2x2=4
>>3x1=3 3x2=6 3x3=9
>>4x1=4 4x2=8 4x3=12 4x4=16
>>5x1=5 5x2=10 5x3=15 5x4=20 5x5=25
>>6x1=6 6x2=12 6x3=18 6x4=24 6x5=30 6x6=36
>>7x1=7 7x2=14 7x3=21 7x4=28 7x5=35 7x6=42 7x7=49
>>8x1=8 8x2=16 8x3=24 8x4=32 8x5=40 8x6=48 8x7=56 8x8=64
>>9x1=9 9x2=18 9x3=27 9x4=36 9x5=45 9x6=54 9x7=63 9x8=72 9x9=81
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函数

—函数的定义

定义函数

def myfunc(x):

if x >= 0:
return x
else:
return -x
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5
空函数

def emptyfunc():

pass
1
2
参数检查

def checkfunc(x):

if not isinstance(x,(int,float)):
raise TypeError("must be int or float type!")
if x >= 0:
return x
else:
return -x
1
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5
6
7
返回多个值

def price(x):

apple=x*2
banana=x*2.5
return apple,banana
a,b=price(1)
1
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5
函数返回多值其实就是返回一个元组
—函数的参数

必选参数parameter

def printdetail1(name,age,telephone):

print("姓名:",name)
print("年龄:",age)
print("电话:",telephone)
printdetail1("Jack",12,12356435678)
1
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5
默认参数parameter=value

def printdetail2(name,age,telephone,gender='fale'):

print("姓名:",name)
print("性别:",gender)
print("年龄:",age)
print("电话:",telephone)
printdetail2("Jack",12,12356435678,gender='female')
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5
6
可变参数*
1.不定长传参

def fun1(*number):

for i in number:
print(i)
fun1(1,2,3,4,5,6,7,8)
1
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2.元组和列表的压包

def fun2(*number):

s=0
for i in number:
s+=i
print(s)
fun2(*[1,2,3,4,5])
fun2(*(1,2,3,4,5))
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6
7
关键参数**
使用方法一

def fun(id,name,**kargs):

print("id:",id)
print("name:",name)
print("others:",kargs)
fun(2,"xiaohua",sex="man",age='12')
1
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5
使用方法二

extra={'sex': 'man', 'age': 12}

def fun(id,name,**kargs):
print("id:",id)
print("name:",name)
print("others:",kargs)
fun(2,"xiaohua",sex=extra['sex'],age=extra['age'])
1
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6
使用方法三

extra={'sex': 'man', 'age': 12}

def fun(id,name,**kargs):
print("id:",id)
print("name:",name)
print("others:",kargs)
fun(2,"xiaohua",**extra)
1
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6
关键字参数*

def fun(name,age,*,city,job,completion):

print("name:",name)
print("age:",age)
print("city:",city)
print("job:",job)
print("completion:",completion)
fun('Jack',12,city='shanghai',job='teacher',completion=True)
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7
命名关键字参数需要一个特殊分隔符*,后面的参数被视为命名关键字参数
如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了
参数组合

def fun(parameter,*args,keyparameter,**kargs):

print(parameter)
print(args)
print(keyparameter)
print(kargs)
fun(1,*(1,2,3,4),keyparameter=True,**{'id':2})
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参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数
—函数的递归

#阶乘计算

def fact(n):
if n == 1:
return 1
return n * fact(n-1)
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5
必须设置函数终止条件
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
函数作用域
1.外部不能访问函数内部变量
2.函数内部能够访问函数外部变量
3.函数里面不能修改函数外部变量(若要修改需声明global x x=n)
4.函数里面和函数外部变量名相同

函数式编程

—高阶函数

map()

map(函数名,列表/元组/集合/字符串)

a='12345'

def square(x):
return int(x)*int(x)

b=list(map(square,a))

print(b)
输出:
>>[1, 4, 9, 16, 25]
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8
map()把传入的函数依次作用于每个元素,处理完后返回的是生成器类型,需要用list生成数据
filter()
filter(函数名,列表/元组/集合/字符串)

a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

def even_number(x):#筛选偶数
return x%2==0
b=list(filter(even_number,a))

print(b)

输出:
>>[2, 4, 6, 8, 10]
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a=['A', '', 'B', None, 'C', ' ']
def remove_blank(x):#去除空元素
return x and x.strip()

b=list(filter(remove_blank,a))

print(b)
输出:
>>['A', 'B', 'C']
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filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素,处理完后返回的是生成器类型,需要用list生成数据
—返回函数

def delay_sum(*args):

def sumfunc():
s=0
for i in args:
s+=i
return s
return sumfunc
f=delay_sum(1,2,3,4)
print(f())
输出:
>>10
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—函数的闭包

def count():

fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs

f1, f2, f3 = count()

print(f1())
print(f2())
print(f3())
输出:
>>9
>>9
>>9
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def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1, 4):
fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行,因此i的当前值被传入f()
return fs
f1,f2,f3=count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())
输出:
>>1
>>4
>>9
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—匿名函数

lambda 形参:含形参的表达式

f = lambda x:x+1

print(list(map(f,[1,2,3,4,5])))
输出:
>>[2, 3, 4, 5, 6]
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lambda返回的是函数地址
lambda常与map函数联用
—装饰器

装饰器:我们要增强函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)

定义装饰器

def decorator(func):

def wrapper(*args,**kargs):#可以自行定义传入的
print(func,__name__)
return func(*args,**kargs)
return wrapper
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使用装饰器

#使用方法一

now=decorator(函数名)#装饰器不传入参数时
now=decorator(参数)(函数名)#装饰器传入参数时
now()#执行被装饰过的函数

#使用方法二

@decorator#已定义的装饰器
def f():#自定义函数
pass
f()#执行被装饰过的函数
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自身不传入参数的装饰器

def login(func):

def wrapper(*args,**kargs):
print('函数名:%s'% func.__name__)
return func(*args,**kargs)
return wrapper
@login
def f():
print('inside decorator!')
f()
输出:
>>函数名:f
>>函数本身:inside decorator!
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自身传入参数的装饰器

def login(text):

def decorator(func):
def wrapper(*args,**kargs):
print('%s----%s'%(text,func.__name__))
return func(*args,**kargs)
return wrapper
return decorator

@login('this is a parameter of decorator')

def f():
print('2019-06-13')
f()
输出:
>>this is a parameter of decorator----f
>>2019-06-13
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内置装饰器
@property:就像访问属性一样和普通访问少了一个()
@staticmethod: 静态方法和class类断开联系 既可以先实例化再调用也可以直接调
@classmethod: 类方法 接调用调用函数Rectangle.func()

class Rectangle:

def __init__(self, length, width):
self.length = length
self.width = width

@property # 就像访问属性一样和普通访问少了一个()

def area(self):
return self.width * self.length

@staticmethod # 静态方法和class类断开联系 既可以先实例化再调用也可以直接调用
def func():
print('staticmethod func')

@classmethod # 类方法 接调用调用函数Rectangle.func()

def show(cls): # cls代表类本身
print(cls)
a=Rectangle(12,12)

# 就像访问属性一样和普通访问少了一个()

print(a.area)

# 静态方法和class类断开联系 既可以先实例化再调用也可以直接调用

a.func()
Rectangle.func()

# 类方法

Rectangle.show()
输出:
>>144
>>>staticmethod func
>>staticmethod func
>><class '__main__.Rectangle'>
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—内置函数

常用函数

len()求长度
min()求最小值
max()求最大值
sorted()排序
sum()求和
进制转换函数
bin()转换为二进制
oct()转换为八进制
hex()转换为十六进制
ord()字符转ASCII码
chr()ASCII码转字符

内置对象查看:dir(_builtins_)

—高级内置函数

enumerate() 转化为元组标号

eval(str)只能运行一行字符串代码
exec(str)执行字符串编译过的字符串 可以运行多行字符串代码
filter(函数名,可迭代对象)过滤器
map(函数名,可迭代对象)对每个可迭代对象的每个元素处理
zip(可迭代对象,可迭代对象)将对象逐一配对

高级特性

—切片

字符串的切片

s='hello world!'

print(s[0])#取0对应的下标值
print(s[::])#取全部值
print(s[::2])#步长为2
print(s[1:5])#左开右闭区间
print(s[1:])#包含下标为1对应的值
print(s[:5])#不包含下标为5对应的值
输出:
>>h
>>hello world!
>>hlowrd
>>ello
>>ello world!
>>hello
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列表,元组的切片同理
—迭代

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)

判断对象是否可迭代

from collections import Iterable

a=isinstanc(对象,Iterable)
print(a)
输出:
>>True为可迭代
>>False为不可迭代
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可迭代对象的遍历
对字符串的遍历

s='hello world!'

for i in s:
print(i,end="")
输出:
>>hello world!
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对字典的遍历

#遍历键

d={'name':'Jack','age':12}
for key in d.keys():
print(key)
#遍历值
d={'name':'Jack','age':12}
for value in d.values():
print(value)
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可迭代对象:字符串,列表,元组,字典,集合
对列表,集合,元组的遍历同理
—生成式

列表生成式

语法:[返回的参数 for循环 条件判断]
使用方法一 单层循环

l=[i for i in range(11) if i%2==0]

print(l)
输出:
>>[0, 2, 4, 6, 8, 10]
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4
使用方法二 多层循环

l=[m+n for m in 'ABC' for n in '123']

print(l)
输出:
>>['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']
1
2
3
4
例一 对列表中的数据批量操作

import os

l=[d.upper() for d in os.listdir('.')]
print(l)
输出:
>>['2345看图王.LNK','DESKTOP.INI', 'DEVC++.LNK', 'FIDDLER.LNK']
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4
5
例二 取出字典中的键值保存到列表中

d={'a':1,'b':2,'c':3}

l=[k+'='+str(v) for k,v in d.items()]
print(l)
输出:
>>['a=1', 'b=2', 'c=3']
1
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3
4
5
例三 判断列表中数据的类型

li=[1,1.5,7j+1,'a',True,False,None]

p=[type(x) for x in li]
print(p)
输出:
[<class 'int'>, <class 'float'>, <class 'complex'>, <class 'str'>, <class 'bool'>, <class 'bool'>, <class 'NoneType'>]
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5
集合生成式
语法:{返回的参数 for循环 条件判断}

s = {i for i in range(1,10) if i%2==0}

print(s)
输出:
>>{8, 2, 4, 6}
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字典生成式
语法:{key:value for循环 条件判断}

li=['a','b','c','d','e','f','g','h']

d={i:j for i,j in enumerate(li) if i%2==0}
print(d)
输出:
>>{0: 'a', 2: 'c', 4: 'e', 6: 'g'}
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—生成器

生成器:为了节省内存空间,提高程序速度,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器。

next()取值

li=[1,2,3,4,5]

g=(x for x in li)
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
输出:
>><generator object <genexpr> at 0x0000018F628397C8>
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>>5
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for循环遍历取值

li=[1,2,3,4,5]

g=(x for x in li)
print(g)
for i in g:
print(i)
输出:
>><generator object <genexpr> at 0x0000018F628397C8>
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>>5
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函数的yield返回
next()取值

def fun():

yield 1
yield 2
yield 3
a=fun()
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
输出:
>>1
>>2
>>3
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for循环遍历取值

def fun():

yield 1
yield 2
yield 3
a=fun()
print(a)
for i in a:
print(i)
输出:
<generator object fun at 0x00000233B8C697C8>
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例一 斐波拉契数列的推算值生成

def fib(max):

n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
a=fib(5)
for i in a:
print(i)
输出:
>>1
>>1
>>2
>>3
>>5
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generator是非常强大的工具,在Python中,可以简单地把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator
要理解generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束
请注意区分普通函数和generator函数,普通函数调用直接返回结果
—迭代器

迭代器: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)

可迭代对象转化为迭代器
使用iter(可迭代对象)实现将可迭代对象转化为迭代器

# 首先获得Iterator对象:

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
print(x)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
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凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

—定义和实例化

类的定义

class Flower(object):

pass
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添加实例属性值

class Flower(object):

def __init__(self,name,color,height):
#默认值
self.name=name
self.color=color
self.height=height
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类的实例化

class Flower(object):

def __init__(self,name,color,height):
self.name=name
self.color=color
self.height=height
f=Flower('玫瑰','红色',20)
print(f.name)
print(f.color)
print(f.height)
输出:
>>玫瑰
>>红色
>>20
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—实例属性和类属性

类没有实例属性时会调用类属性

class Flower(object):

height=20
def __init__(self,name,color):
self.name=name
self.color=color
f=Flower('玫瑰','红色')
print(f.height)
输出:
>>20
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实例属性的优先级高于类属性

class Flower(object):

height=20
def __init__(self,name,color,height):
self.name=name
self.color=color
self.height=height
f=Flower('玫瑰','红色',10)
print(f.height)
输出:
>>10
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删除实例属性

class Flower(object):

height=20
def __init__(self,name,color,height):
self.name=name
self.color=color
self.height=height
f=Flower('玫瑰','红色',10)
del f.height
print(f.height)
输出:
>>20#由于此时实例属性被删除,自动调用了类属性height=20
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—访问限制

私有属性

伪私有属性_attrname:可以访问但是不要随意访问
私有属性__attrname:一般不可以访问

访问和修改私有属性

访问私有属性

class Student(object):

def __init__(self,name,score):
self.__name=name
self.__score=score

def get_name(self):

return self.__name

def get_score(self):

return self.__score

s=Student('Jack',88)

#通过自定义方法来访问私有属性
print(s.get_name())
print(s.get_score())
#直接访问私有属性
print(s._Student__name)
print(s._Student__score)
输出:
>>Jack
>>88
>>Jack
>>88
>>a
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修改私有属性

class Student(object):

def __init__(self,name,score):
self.__name=name
self.__score=score

def get_name(self,newname):

self.__name=newname
return self.__name

def get_score(self,newscore):

self.__score=newscore
return self.__score

s=Student('Jack',88)

#通过自定义方法修改私有属性
print(s.get_name('Peter'))
print(s.get_score('85'))
#直接修改私有属性
s._Student__name='Mark'
s._Student__score='86'
print(s._Student__name)
print(s._Student__score)
输出:
>>Peter
>>85
>>Mark
>>86
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—继承和多态

—获取对象信息

type()函数获取对象信息

判断函数类型

import types

def fn():
pass

print(type(fn)==types.FunctionType)#判断是否是自定义函数

print(type(abs)==types.BuiltinFunctionType)#判断是否是内置函数
print(type(lambda x: x)==types.LambdaType)#判断是否是lambda函数
print(type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType)#判断是否是生成器类型
输出:
>>True
>>True
>>True
>>True
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isinstance()函数获取对象信息
判断类对象

class Animal(object):

pass
class Dog(Animal):
pass
class Xiaohuang(Dog):
pass
a=Xiaohuang()
b=Dog()
c=Animal()
print(isinstance(a,Dog))#Xiaohuang是否属于Dog类
print(isinstance(b,Animal))#Dog是否属于Animal类
print(isinstance(c,object))#Animal是否属于object类
输出:
>>True
>>True
>>True
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判断基本类型数据

a=[1,2,3,4,5]

print(isinstance(a,(list,dict)))#判断a是否属于列表或者字典类型
输出:
>>True
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dir()获取一个对象的所有属性和方法

s='hello'

print(dir(s))
输出:
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isascii', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']
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内置方法的重写

class myclass():

def __len__(self):
return 10
def __repr__(self):
return 'rewrite repr!'
def __str__(self):
return 'rewrite str!'

a=myclass()

print(len(a)
print(repr(a))
print(str(a))
输出:
>>10
>>rewrite repr!
>>rewrite str!
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定制属性访问
hasattr(m,’n’) m:实例 n:类里面的属性 确定属性是否存在
getattr(m,‘n’) m:实例 n:类里面的属性 得到指定类属性的值
setattr(m,’n’,x) m:实例 n:类里面的属性 x:设置属性的值 有则改无则添加
delattr(m,’n’) m:实例 n:类里面的属性 删除一个类属性

实例属性的优先级高于类属性

4.类的析构(销毁无用变量)
5.继承 重写
6.多继承 重写
在类中
super()可以调用父类里面的方法
self.方法()可以调用父类里面的方法
类中查询相关信息
1、class 查看类名
格式: 实例.class
2、dict 查看全部属性,返回属性和属性值键值对形式
格式:实例.dict
3、doc 查看对象文档,即类中(用三个引号引起来的部分)
格式:类名.dict
4、bases 查看父类
格式:类名.base
5.mro 查看多继承的情况下,子类调用父类方法时,搜索顺序
格式:子类名.mro 实例.class.mro
魔术方法:
str repr call init add

描述符

class Myattr():
def get(self,instance,owner):
print(“this is get”)
def set(self,instance,value):
print(“this is set”)
def delete(self,instance):
print(“this is delete”)
class Myclass():
attr=Myattr()
a=Myclass()
a.attr #访问属性来激活__get__方法
a.attr=1 #赋值来激活__set__方法
del a.attr #删除来激活 __delete__方法

IO编程

—文件操作

文件方法

fp=open(地址,模式,encoding=’utf-8’,errors=’none’/’ignore’) 打开文件
fp.close() 关闭文件
with open() as f1,open() as f2: 上下文管理(可以自动关闭文件)
fp.seek(m) 移动文件指针 当前位置向后移动m个字节
fp.tell() 查看文件指针
fp.flush() 刷新缓冲区和fp.close()类似

文件读取

fp.read(m) 文件读取 读取m个字节
fp.readline() 按行文件读取
fp.readlins() 列表形式读取文件

遍历文件内容

for i in fp:
for i in fp.readlins()
文件写入
fp.write(内容) 文件中写入内容
fp.writelines(list) 文件中写入列表类型内容
文件内容清空
fp.truncate() 文件内容清空

—IO流操作

引入模块io

f=io.StringIO()
f=io.BytesIO()
f.getvalue()

异步IO

异常

try:

print(a) #尝试运行代码
except Exception as e: #将错误类型储存在e中
print("error!")
print(e)
raise Myerror #抛出自定义异常
else:
print("right!") #不出异常才执行
finally:
print("display all the time") #无论是否异常都会执行
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模块和包的管理

导入一个同级1.py文件 import 1 导入一个只可以被引用不可执行的同级1.py文件import .1

导入上一级的 1.py文件 import …1
from a.b.c import hi表示从a下面的b下面的c中导入一个hi函数
from 和 import 后面既可以接目录名也可以接不带后缀的文件名
import sys
sys.path.append(r"filedir") filedir:目录路径 可以是绝对路径也可以是相对路径

进程和线程

—多进程

—多线程

引入模块:

import threading

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实例化 对象=Thread(target=函数名,args=(函数参数,))
设置线程名 对象.setName(‘线程名’)
获取线程名 对象.getName()
获取当前线程名 threading.current_thread().name
开启线程 对象.start()
线程守护 对象.Daemon(True)
主线程结束它的子线程就结束
线程阻塞对象.join()
当子线程结束后主线程才结束

线程锁

解决cpu资源竞争问题
实例化线程锁对象=threading.Lock()
上锁对象.acquire()
解锁对象.release(http://www.my516.com)
---------------------

转载于:https://www.cnblogs.com/hyhy904/p/11211007.html

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