Python基础
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- 1 2024
- 2 Python项目读取配置方式
- 3 python中字典的循环遍历的两种方式
- 4 python3 遍历列表list 四种方法
- 5 python文件操作
- 6 Python 函数返回值
- 7 range
- 8 learn
2024
https://liaoxuefeng.com/books/python/function/recursive-function/index.html
recursive暂时跳过
Python format 格式化函数
一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。
基本语法是通过 {} 和 : 来代替以前的 % 。
"{} {}".format("hello", "world") # 不设置指定位置，按默认顺序
'hello world'
eg 2
print("""Content-type: text/html
<html>
<head>
<title>Simple Edit</title>
</head>
<body>
<form method="post" action="simple_edit.cgi" method="POST">
<textarea name="text" rows="20" cols="20">{}</textarea> <br />
<input type="submit" >
</form>
</body>
</html>
""".format(text))
https://www.runoob.com/python/att-string-format.html
abspath
In [1]: import os
In [2]: os.path.abspath("w.py")
Out[2]: '/home/evan/data/python/cgi/w.py'
In [3]: ls
1.cgi* edit.cgi index.html powers.py save.cgi simple_edit.cgi* simple_edit.dat w.py*
https://stackoverflow.com/questions/51520/how-to-get-an-absolute-file-path-in-python
Python项目读取配置方式
常见的是 import configparser
python中字典的循环遍历的两种方式
1. 只对键的遍历
一个简单的for语句就能循环字典的所有键，就像处理序列一样：
In [1]: d = {'name1' : 'pythontab', 'name2' : '.', 'name3' : 'com'}
...: for key in d:
...: print (key, ' value : ', d[key])
...:
name1 value : pythontab
name2 value : .
name3 value : com
2. 对键和值都进行遍历
如果只需要值，可以使用d.values，如果想获取所有的键则可以使用d.keys。
如果想获取键和值d.items方法会将键-值对作为元组返回，for循环的一大好处就是可以循环中使用序列解包。
代码实例：
or key, value in d.items():
print (key, ' value : ', value)
name1 value : pythontab
name2 value : .
name3 value : com
python3 遍历列表list 四种方法
python文件操作
python读取文件
Python 函数返回值
range
learn
py作为很多开发项目的辅助语言现在来说会更流行一些，不管是github还是其他地方。所以，你能找到的帮助，解决问题的思路也比perl广。 追问 python 自学容易么，可否推荐基本书看看 追答 首先我推荐你从这边开始入门，我以前也是这边看。http://woodpecker.org.cn/abyteofpython_cn/chinese/index.html， 自学容易的。 ，不需要急，等大部分了解后，并且使用py写脚本一段时间之后，你会开始需要更多模块的用法，这时候到 https://docs.python.org/2.7/ 这里查。 书的话，我觉得如果你想成为语法大师的话，O'REILLY 的 跟 这两本， 不会的问题，用google搜，特别是Stack Overflow 的站点上搜往往能找到答案。 当觉得已经对py很熟悉之后，可以看别人的py项目。然后用一些好用的框架比如django啥的，那么就合格了。然后模块就是越用越熟悉
Apr 2024
tuple 英 [tjʊpəl; ˈtʌpəl] 美 [ˈtjʊpəl; ˈtʌpəl] n. [计] 元组，重数
安装 VS Code Python
list
与Python字符串不一样的是，列表中的元素是可以改变的
def reverseWords(input):
inputWords = input.split()
inputWords=inputWords[-1::-1]
output= ' '.join(inputWords)
return output
if __name__ == "__main__":
input = 'I love evan'
rw = reverseWords(input)
print(rw)
'''
evan love I
# 翻转字符串
# 假设列表 list = [1,2,3,4],
# list[0]=1, list[1]=2 ，而 -1 表示最后一个元素 list[-1]=4 ( 与 list[3]=4 一样)
# inputWords[-1::-1] 有三个参数
# 第一个参数 -1 表示最后一个元素
# 第二个参数为空，表示移动到列表末尾
# 第三个参数为步长，-1 表示逆向
https://www.runoob.com/python3/python3-data-type.html
'''
Tuple（元组）
元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里，元素之间用逗号隔开。
元组中的元素类型也可以不相同
tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号 如果你想创建只有一个元素的元组，需要注意在元素后面添加一个逗号，以区分它是一个元组而不是一个普通的值，这是因为在没有逗号的情况下，Python会将括号解释为数学运算中的括号，而不是元组的表示。 如果不添加逗号，如下所示，它将被解释为一个普通的值而不是元组： not_a_tuple = (42)
修改元组
元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合
https://www.runoob.com/python3/python3-tuple.html
Dictionary
Python3 条件控制
match...case
Python 3.10 增加了 match...case 的条件判断，不需要再使用一连串的 if-else 来判断了
def http_error(status):
match status:
case 400:
return "bad request"
case 404:
return "not Found"
case 418:
return "I am a teapot"
case _:
return "something's wrong with the internet"
mystatus=400
print(http_error(mystatus))
# bad request
Python3 循环语句
斐波纳契数列
n=3
a, b = 0,1
for i in range(n):
print("斐波纳契数列为%d"%(b))
a,b = b,a+b
print("a is %d b is %d" %(a,b))
'''
其中代码 a, b = b, a+b 的计算方式为先计算右边表达式，然后同时赋值给左边，等价于：
n=b
m=a+b
a=n
b=m
'''
[Running] /usr/bin/python3 "/home/evan/tmp/py/2.py"
斐波纳契数列为1
a is 1 b is 1
斐波纳契数列为1
a is 1 b is 2
斐波纳契数列为2
a is 2 b is 3
Python 推导式
Python3 迭代器与生成器
Python3 函数
def area(width, height):
return width * height
def print_welcome(name):
print("welcome",name)
print_welcome("evan")
w = 4
h = 5
print("width =", w, "height =", h , "area =", area(w,h))
welcome evan
width = 4 height = 5 area = 20
x = lambda a : a + 10 print(x(5)) # Output: 15
强制位置参数
https://www.runoob.com/python3/python3-function.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/412273465
参数传递
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必需参数 关键字参数 默认参数 不定长参数
必需参数
关键字参数
键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值
def printinfo( name, age):
print ("name:", name)
print ("age:", age )
printinfo( age=40, name="nick")
name: nick
age: 40
默认参数
def printinfo( name, age=33):
print ("name:", name)
print ("age:", age )
printinfo( age=40, name="nick")
print("88888888888888")
printinfo( name="evan")
name: nick
age: 40
88888888888888
name: evan
age: 33
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。
def printinfo( arg1, *vartuple ):
print("输出")
print(arg1)
print(vartuple)
printinfo( 70,60,50)
输出
70
(60, 50)
还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下：
def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入
def printinfo( arg1, **vardict ):
print("输出")
print(arg1)
print(vardict)
printinfo( 70,a=33,b=50)
输出
70
{'a': 33, 'b': 50}
匿名函数
Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多
语法
lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
设置参数 a 加上 10:
实例
x = lambda a : a + 10
print(x(5))
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print("相加后的value" ,sum( 10, 20))
print("相加后的value" ,sum( 20, 30))
return 语句
def sum( arg1, arg2 ):
total = arg1 + arg2
print("函数内 : ",total)
return total
total = sum(10,20)
print("函数外",total)
函数内 : 30
函数外 : 30
强制位置参数
Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。
在以下的例子中，形参 a 和 b 必须使用指定位置参数，c 或 d 可以是位置形参或关键字形参，而 e 和 f 要求为关键字形参:
def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
print(a, b, c, d, e, f)
以下使用方法是正确的:
f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)
以下使用方法会发生错误:
f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b 不能使用关键字参数的形式
f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e 必须使用关键字参数的形式
Python lambda（匿名函数）
# x=lambda a : a + 10
# print(x(5))
# sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# print("相加后的value" ,sum( 10, 20))
# print("相加后的value" ,sum( 20, 30))
# def sum( arg1, arg2 ):
# total = arg1 + arg2
# print("函数内 : ",total)
# return total
# total = sum(10,20)
# print("函数外",total)
# 函数内 : 30
# 函数外 : 30
# x = lambda a : a + 1
# print(x(2))
# x = lambda a, b , c : a + b + c
# print(x(5,6,2))
# numbers = [1,2,3,4,5]
# squared = list(map(lambda x: x**2,numbers))
# print(squared)
# # Output: [1, 4, 9, 16, 25]
# numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8]
# even_numbrs = list(filter(lambda x: x % 2 ==0, numbers))
# print(even_numbrs)
# # Output: [2, 4, 6, 8]
from functools import reeuce
numbers = [1,2,3,4,5]
product = reduce(lambda x,y: x*y, numbers)
print(product)
# Output: 120
Python 装饰器
https://www.runoob.com/python3/python-decorators.html
语法
def decorator_function(original_function):
def wrapper(*args, **kwargs):
# 这里是在调用原始函数前添加的新功能
before_call_code()
result = original_function(*args, **kwargs)
# 这里是在调用原始函数后添加的新功能
after_call_code()
return result
return wrapper
# 使用装饰器
@decorator_function
def target_function(arg1, arg2):
pass # 原始函数的实现
使用装饰器
装饰器通过 @ 符号应用在函数定义之前，例如：
@time_logger
def target_function():
pass
等同于：
def target_function():
pass
target_function = time_logger(target_function)
这会将 target_function 函数传递给 decorator 装饰器，并将返回的函数重新赋值给 target_function。从而，每次调用 target_function 时，实际上是调用了经过装饰器处理后的函数。
通过装饰器，开发者可以在保持代码整洁的同时，灵活且高效地扩展程序的功能
def repeat(n):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in range(n):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def greet(name):
print("Hello, " + name)
greet("Evan")
Hello, Evan
Hello, Evan
Hello, Evan
Python3 数据结构
Python3 模块
Python3 File(文件) 方法
Python3 面向对象
class MyClass:
i = 12345
def f(self):
return 'hello evan'
x = MyClass()
print("Myclass类的属性i 为：",x.i)
print("Myclass类的方法f 的返回值为：",x.f())
Myclass类的属性i 为： 12345
Myclass类的方法f 的返回值为： hello evan
