变量
数据都是临时存储在内存中，为了更快速的查找或使用这个数据，通常我们把这个数据在内存中存储之后定义一个名称，这个名称就是变量。
变量就是一个存储数据的时候当前数据所在的内存地址的名字而已。
定义变量：
变量名 = 值
my_name = 'TOM'
print(my_name)#TOM
数据类型
数据类型
- 整型：int
- 浮点型：float
- 字符串：str
- 布尔型：bool
- 列表：list
- 元组：tuple
- 集合：set
- 字典：dict
检测数据类型的方法：
type()
a = 1
print(type(a)) # <class 'int'> -- 整型
b = 1.1
print(type(b)) # <class 'float'> -- 浮点型
c = True
print(type(c)) # <class 'bool'> -- 布尔型
d = '12345'
print(type(d)) # <class 'str'> -- 字符串
e = [10, 20, 30]
print(type(e)) # <class 'list'> -- 列表
f = (10, 20, 30)
print(type(f)) # <class 'tuple'> -- 元组
h = {10, 20, 30}
print(type(h)) # <class 'set'> -- 集合
g = {'name': 'TOM', 'age': 20}
print(type(g)) # <class 'dict'> -- 字典
输出
| 格式符号 | 转换 |
|---|---|
| %s | 字符串 |
| %d | 有符号的十进制整数 |
| %f | 浮点数 |
| %c | 字符 |
| %u | 无符号十进制整数 |
| %o | 八进制整数 |
| %x | 十六进制整数（小写ox） |
| %X | 十六进制整数（大写OX） |
| %e | 科学计数法（小写’e’） |
| %E | 科学计数法（大写’E’） |
| %g | %f和%e的简写 |
| %G | %f和%E的简写 |
技巧
%06d，表示输出的整数显示位数，不足以0补全，超出当前位数则原样输出
%.2f，表示小数点后显示的小数位数。
格式化字符串除了%s，还可以写为
f'{表达式}'age = 18 name = 'TOM' weight = 75.5 student_id = 1 # 我的名字是TOM print('我的名字是%s' % name) # 我的学号是0001 print('我的学号是%4d' % student_id) # 我的体重是75.50公斤 print('我的体重是%.2f公斤' % weight) # 我的名字是TOM，明年19岁了 print('我的名字是%s，明年%d岁了' % (name, age + 1)) # 我的名字是TOM，明年19岁了 print(f'我的名字是{name}, 明年{age + 1}岁了')
输入
input("提示信息")
在Python中，input会把接收到的任意用户输入的数据都当做字符串处理。
password = input('请输入您的密码：')
print(f'您输入的密码是{password}')
# <class 'str'>
print(type(password))
转换数据类型
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| int(x [,base ]) | 将x转换为一个整数 |
| float(x) | 将x转换为一个浮点数 |
| complex(real [,imag ]) | 创建一个复数，real为实部，imag为虚部 |
| str(x ) | 将对象 x 转换为字符串 |
| repr(x ) | 将对象 x 转换为表达式字符串 |
| eval(str ) | 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 |
| tuple(s ) | 将序列 s 转换为一个元组 |
| list(s ) | 将序列 s 转换为一个列表 |
| chr(x ) | 将一个整数转换为一个Unicode字符 |
| ord(x ) | 将一个字符转换为它的ASCII整数值 |
| hex(x ) | 将一个整数转换为一个十六进制字符串 |
| oct(x ) | 将一个整数转换为一个八进制字符串 |
| bin(x ) | 将一个整数转换为一个二进制字符串 |
# 1. float() -- 转换成浮点型
num1 = 1
print(float(num1))
print(type(float(num1)))
# 2. str() -- 转换成字符串类型
num2 = 10
print(type(str(num2)))
# 3. tuple() -- 将一个序列转换成元组
list1 = [10, 20, 30]
print(tuple(list1))
print(type(tuple(list1)))
# 4. list() -- 将一个序列转换成列表
t1 = (100, 200, 300)
print(list(t1))
print(type(list(t1)))
# 5. eval() -- 将字符串中的数据转换成Python表达式原本类型
str1 = '10'
str2 = '[1, 2, 3]'
str3 = '(1000, 2000, 3000)'
print(type(eval(str1)))
print(type(eval(str2)))
print(type(eval(str3)))
运算符
| 运算符 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| + | 加 | 1 + 1 输出结果为 2 |
| - | 减 | 1-1 输出结果为 0 |
| * | 乘 | 2 * 2 输出结果为 4 |
| / | 除 | 10 / 2 输出结果为 5 |
| // | 整除 | 9 // 4 输出结果为2 |
| % | 取余 | 9 % 4 输出结果为 1 |
| ** | 指数 | 2 ** 4 输出结果为 16，即 2 * 2 * 2 * 2 |
| () | 小括号 | 小括号用来提高运算优先级，即 (1 + 2) * 3 输出结果为 9 |
多个变量赋值
num1, float1, str1 = 10, 0.5, 'hello world'
print(num1)
print(float1)
print(str1)
多变量赋相同值
a = b = 10
print(a)
print(b)
| 运算符 | 逻辑表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|---|
| and | x and y | 布尔”与”：如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的值。 | True and False， 返回 False。 |
| or | x or y | 布尔”或”：如果 x 是 True，它返回 True，否则它返回 y 的值。 | False or True， 返回 True。 |
| not | not x | 布尔”非”：如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True。 | not True 返回 False, not False 返回 True |
数字之间的逻辑运算
a = 0
b = 1
c = 2
# and运算符，只要有一个值为0，则结果为0，否则结果为最后一个非0数字
print(a and b) # 0
print(b and a) # 0
print(b and c) # 2
print(c and b) # 1
# or运算符，只有所有值为0结果才为0，否则结果为第一个非0数字
print(a or b) # 1
print(a or c) # 2
print(b or c) # 1
if语句
基本使用
语法：
if 条件1:
代码...
......
elif 条件2：
代码
......
......
else:
以上条件都不成立执行执行的代码
实例：
age = int(input('请输入您的年龄：'))
if age < 18:
print(f'您的年龄是{age},童工一枚')
elif (age >= 18) and (age <= 60):
print(f'您的年龄是{age},合法工龄')
elif age > 60:
print(f'您的年龄是{age},可以退休')
猜拳游戏
# 导入random模块
import random
# 计算电脑出拳的随机数字
computer = random.randint(0, 2)
print(computer)
player = int(input('请出拳：0-石头，1-剪刀，2-布：'))
# 玩家胜利 p0:c1 或 p1:c2 或 p2:c0
if (player == 0 and computer == 1) or (player == 1 and computer == 2) or (player == 2 and computer == 0):
print('玩家获胜')
# 平局：玩家 == 电脑
elif player == computer:
print('平局')
else:
print('电脑获胜')
三元运算符
语法：
值1 if 条件 else 值2
a = 1
b = 2
c = a if a > b else b
print(c)
循环
while
while的语法
while 条件:
代码
......
计算1-100累加和：
i = 1
result = 0
while i <= 100:
result += i
i += 1
print(result)#5050
for循环
语法
for 临时变量 in 序列:
代码
......
使用
str1 = 'HelloWorld'
for i in str1:
print(i)
while…else
语法
while 条件:
代码
else:
循环正常结束之后要执行的代码
所谓else指的是循环正常结束之后要执行的代码，即如果是break终止循环的情况，else下方缩进的代码将不执行。
因为continue是退出当前一次循环，继续下一次循环，所以该循环在continue控制下是可以正常结束的，当循环结束后，则执行了else缩进的代码。
for…else
语法
for 临时变量 in 序列:
代码
...
else:
循环正常结束之后要执行的代码
break终止循环不会执行else下方缩进的代码。continue退出循环的方式，执行else下方缩进的代码。
字符串
三引号字符串
name3 = ''' Tom '''
name4 = """ Rose """
a = ''' i am Tom,
nice to meet you! '''
b = """ i am Rose,
nice to meet you! """
注意：三引号形式的字符串支持换行。
切片
注意：字符串下标从0开始。
切片语法
序列[开始位置下标:结束位置下标:步长]
注意:不包含结束位置下标对应的数据， 正负整数均可；步长是选取间隔，正负整数均可，默认步长为1。
name = "abcdefg"
print(name[2:5:1]) # cde
print(name[2:5]) # cde
print(name[:5]) # abcde
print(name[1:]) # bcdefg
print(name[:]) # abcdefg
print(name[::2]) # aceg
print(name[:-1]) # abcdef, 负1表示倒数第一个数据
print(name[-4:-1]) # def
print(name[::-1]) # gfedcba
find
检测某个子串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个子串开始的位置下标，否则则返回-1。
#开始和结束位置下标可以省略，表示在整个字符串序列中查找
字符串序列.find(子串, 开始位置下标, 结束位置下标)
mystr = "hello world and Python"
print(mystr.find('and')) # 12
print(mystr.find('and', 15, 30)) # -1
print(mystr.find('ands')) # -1
rfind()和find()功能相同，但查找方向为右侧开始。
index
检测某个子串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个子串开始的位置下标，否则则报异常。
#开始和结束位置下标可以省略，表示在整个字符串序列中查找。
字符串序列.index(子串, 开始位置下标, 结束位置下标)
mystr = "hello world and Python"
print(mystr.index('and')) # 12
print(mystr.index('ands')) # 报错
rindex()index()功能相同，但查找方向为右侧开始。
count
返回某个子串在字符串中出现的次数。
#开始和结束位置下标可以省略，表示在整个字符串序列中查找。
字符串序列.count(子串, 开始位置下标, 结束位置下标)
mystr = "hello world and Python"
print(mystr.count('and')) # 1
print(mystr.count('ands')) # 0
replace
替换
#替换次数如果查出子串出现次数，则替换次数为该子串出现次数。
字符串序列.replace(旧子串, 新子串, 替换次数)
mystr = "hello world and Python and"
# 结果：hello world he Python he
print(mystr.replace('and', 'he'))
# 结果：hello world he Python he
print(mystr.replace('and', 'he', 10))
# 结果：hello world and Python and
print(mystr)
注意：数据按照是否能直接修改分为可变类型和不可变类型两种。字符串类型的数据修改的时候不能改变原有字符串，属于不能直接修改数据的类型即是不可变类型。
split
按照指定字符分割字符串。
字符串序列.split(分割字符, num)
注意：num表示的是分割字符出现的次数，即将来返回数据个数为num+1个。
mystr = "hello world and Python and it"
# ['hello world ', ' Python ', ' it']
print(mystr.split('and'))
# ['hello world ', ' Python ', ' it']
print(mystr.split('and', 2))
# ['hello', 'world', 'and', 'Python', 'and', 'it']
print(mystr.split(' '))
# ['hello', 'world', 'and Python and it']
print(mystr.split(' ', 2))
注意：如果分割字符是原有字符串中的子串，分割后则丢失该子串。
join
用一个字符或子串合并字符串，即是将多个字符串合并为一个新的字符串。
字符或子串.join(多字符串组成的序列)
list1 = ['mm', 'nn', 'bb', 'vv']
t1 = ('aa', 'b', 'cc', 'ddd')
# 结果：mm_nn_bb_vv
print('_'.join(list1))
# 结果：aa...b...cc...ddd
print('...'.join(t1))
capitalize
将字符串第一个字符转换成大写。
mystr = "hello world and Python and it"
# 结果：Hello world and python and it
print(mystr.capitalize())
注意：capitalize()函数转换后，只字符串第一个字符大写，其他的字符全都小写。
title
将字符串每个单词首字母转换成大写。
mystr = "hello world and Python and it"
# 结果：Hello World And Python And It
print(mystr.title())
lower和upper
lower()：将字符串中大写转小写。
mystr = "hello world and Python and it"
# 结果：hello world and python and it
print(mystr.lower())
upper()：将字符串中小写转大写。
mystr = "hello world and Python and it"
# 结果：HELLO WORLD AND PYTHON AND IT
print(mystr.upper())
lstrip和rstrip和strip
lstrip()：删除字符串左侧空白字符。
rstrip()：删除字符串右侧空白字符。
strip()：删除字符串两侧空白字符。
ljust和rjust和center
ljust()：返回一个原字符串左对齐,并使用指定字符(默认空格)填充至对应长度 的新字符串。
rjust()：返回一个原字符串右对齐,并使用指定字符(默认空格)填充至对应长度 的新字符串，语法和ljust()相同。
center()：返回一个原字符串居中对齐,并使用指定字符(默认空格)填充至对应长度 的新字符串，语法和ljust()相同。
mystr = "hello world and Python and it"
# 结果：hello world and Python and it.......
print(mystr.ljust(36,'.'))
# 结果：.......hello world and Python and it
print(mystr.rjust(36,'.'))
# 结果：...hello world and Python and it....
print(mystr.center(36,'.'))
startswith和endswith
startswith()：检查字符串是否是以指定子串开头，是则返回True，否则返回False。如果设置开始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
字符串序列.startswith(子串, 开始位置下标, 结束位置下标)
mystr = "hello world and Python and it"
# 结果：True
print(mystr.startswith('hello'))
# 结果False
print(mystr.startswith('hello', 5, 20))
endswith()：检查字符串是否是以指定子串结尾，是则返回True，否则返回False。如果设置开始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
字符串序列.endswith(子串, 开始位置下标, 结束位置下标)
mystr = "hello world and Python and it"
# 结果：True
print(mystr.endswith('it'))
# 结果：False
print(mystr.endswith('Python', 2, 20))
isalpha
如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回True, 否则返回 False。
mystr1 = 'hello'
mystr2 = 'hello12345'
# 结果：True
print(mystr1.isalpha())
# 结果：False
print(mystr2.isalpha())
isdigit
如果字符串只包含数字则返回True否则返回 False。
mystr1 = 'aaa12345'
mystr2 = '12345'
# 结果： False
print(mystr1.isdigit())
# 结果：False
print(mystr2.isdigit())
isalnum
如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返回True,否则返回False。
mystr1 = 'aaa12345'
mystr2 = '12345-'
# 结果：True
print(mystr1.isalnum())
# 结果：False
print(mystr2.isalnum())
isspace
如果字符串中只包含空白，则返回True，否则返回False。
mystr1 = '1 2 3 4 5'
mystr2 = ' '
# 结果：False
print(mystr1.isspace())
# 结果：True
print(mystr2.isspace())
列表
列表可以一次性存储多个数据，且可以为不同数据类型。可以对这些数据进行的操作有：增、删、改、查。
下标
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
print(name_list[0]) # Tom
print(name_list[1]) # Lily
print(name_list[2]) # Rose
index
返回指定数据所在位置的下标 。
列表序列.index(数据, 开始位置下标, 结束位置下标)
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
print(name_list.index('Lily', 0, 2)) # 1
注意：如果查找的数据不存在则报错。
count
统计指定数据在当前列表中出现的次数。
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
print(name_list.count('Lily')) # 1
len
访问列表长度，即列表中数据的个数。
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
print(len(name_list)) # 3
in和not in
in：判断指定数据在某个列表序列，如果在返回True，否则返回False
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
# 结果：True
print('Lily' in name_list)
# 结果：False
print('Lilys' in name_list)
not in：判断指定数据不在某个列表序列，如果不在返回True，否则返回False
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
# 结果：False
print('Lily' not in name_list)
# 结果：True
print('Lilys' not in name_list)
append
列表结尾追加数据。
列表序列.append(数据)
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list.append('xiaoming')
# 结果：['Tom', 'Lily', 'Rose', 'xiaoming']
print(name_list)
列表追加数据的时候，直接在原列表里面追加了指定数据，即修改了原列表，故列表为可变类型数据。
如果append()追加的数据是一个序列，则追加整个序列到列表
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list.append(['xiaoming', 'xiaohong'])
# 结果：['Tom', 'Lily', 'Rose', ['xiaoming', 'xiaohong']]
print(name_list)
extend
列表结尾追加数据，如果数据是一个序列，则将这个序列的数据逐一添加到列表。
列表序列.extend(数据)
#单个数据
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list.extend('xiaoming')
# 结果：['Tom', 'Lily', 'Rose', 'x', 'i', 'a', 'o', 'm', 'i', 'n', 'g']
print(name_list)
#序列数据
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list.extend(['xiaoming', 'xiaohong'])
# 结果：['Tom', 'Lily', 'Rose', 'xiaoming', 'xiaohong']
print(name_list)
insert
指定位置新增数据。
列表序列.insert(位置下标, 数据)
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list.insert(1, 'xiaoming')
# 结果：['Tom', 'xiaoming', 'Lily', 'Rose']
print(name_list)
del
#del 目标
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
# 结果：报错提示：name 'name_list' is not defined
del name_list
print(name_list)
#删除指定数据
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
del name_list[0]
# 结果：['Lily', 'Rose']
print(name_list)
pop
删除指定下标的数据(默认为最后一个)，并返回该数据。
#列表序列.pop(下标)
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
del_name = name_list.pop(1)
# 结果：Lily
print(del_name)
# 结果：['Tom', 'Rose']
print(name_list)
remove
移除列表中某个数据的第一个匹配项。
#列表序列.remove(数据)
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list.remove('Rose')
# 结果：['Tom', 'Lily']
print(name_list)
clear
清空列表
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list.clear()
print(name_list) # 结果： []
修改指定下标数据
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_list[0] = 'aaa'
# 结果：['aaa', 'Lily', 'Rose']
print(name_list)
逆置reverse
num_list = [1, 5, 2, 3, 6, 8]
num_list.reverse()
# 结果：[8, 6, 3, 2, 5, 1]
print(num_list)
排序sort
列表序列.sort( key=None, reverse=False)
注意：reverse表示排序规则，reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认）
num_list = [1, 5, 2, 3, 6, 8]
num_list.sort()
# 结果：[1, 2, 3, 5, 6, 8]
print(num_list)
复制copy
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
name_li2 = name_list.copy()
# 结果：['Tom', 'Lily', 'Rose']
print(name_li2)
while遍历列表
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
i = 0
while i < len(name_list):
print(name_list[i])
i += 1
for遍历列表
name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose']
for i in name_list:
print(i)
元组
一个元组可以存储多个数据，元组内的数据是不能修改的。元组特点：定义元组使用小括号，且逗号隔开各个数据，数据可以是不同的数据类型。
#多个数据元组
t1 = (10, 20, 30)
#单个数据元组
t2 = (10,)
print(type(t2)) # tuple
t3 = (20)
print(type(t3)) # int
注意：如果定义的元组只有一个数据，那么这个数据后面也要添加逗号，否则数据类型为唯一的这个数据的数据类型。
按下标查找数据
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(tuple1[0]) # aa
index()：查找某个数据，如果数据存在返回对应的下标，否则报错，语法和列表、字符串的index方法相同。
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(tuple1.index('aa')) # 0
count()：统计某个数据在当前元组出现的次数。
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(tuple1.count('bb')) # 2
len()：统计元组中数据的个数。
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(len(tuple1)) # 4
注意：元组内的直接数据如果修改则立即报错
但是如果元组里面有列表，修改列表里面的数据则是支持的，故自觉很重要。
tuple2 = (10, 20, ['aa', 'bb', 'cc'], 50, 30)
print(tuple2[2]) # 访问到列表
# 结果：(10, 20, ['aaaaa', 'bb', 'cc'], 50, 30)
tuple2[2][0] = 'aaaaa'
print(tuple2)
字典
字典里面的数据是以键值对形式出现，字典数据和数据顺序没有关系，即字典不支持下标，后期无论数据如何变化，只需要按照对应的键的名字查找数据即可。
字典特点：符号为大括号；数据为键值对形式出现；各个键值对之间用逗号隔开。
# 有数据字典
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
# 空字典
dict2 = {}
一般称冒号前面的为键(key)，简称k；冒号后面的为值(value)，简称v。
增和改
写法：字典序列[key] = 值
注意：如果key存在则修改这个key对应的值；如果key不存在则新增此键值对。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
dict1['name'] = 'Rose'
# 结果：{'name': 'Rose', 'age': 20, 'gender': '男'}
print(dict1)
dict1['id'] = 110
# {'name': 'Rose', 'age': 20, 'gender': '男', 'id': 110}
print(dict1)
注意：字典为可变类型。
删
del()/del：删除字典或删除字典中指定键值对。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
del dict1['gender']
# 结果：{'name': 'Tom', 'age': 20}
print(dict1)
clear()：清空字典
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
dict1.clear()
print(dict1) # {}
key值查找
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
print(dict1['name']) # Tom
print(dict1['id']) # 报错
如果当前查找的key存在，则返回对应的值；否则则报错。
get
字典序列.get(key, 默认值)
注意：如果当前查找的key不存在则返回第二个参数(默认值)，如果省略第二个参数，则返回None。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
print(dict1.get('name')) # Tom
print(dict1.get('id', 110)) # 110
print(dict1.get('id')) # None
keys
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
print(dict1.keys()) # dict_keys(['name', 'age', 'gender'])
values
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
print(dict1.values()) # dict_values(['Tom', 20, '男'])
items
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
print(dict1.items()) # dict_items([('name', 'Tom'), ('age', 20), ('gender', '男')])
遍历字典的key
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
for key in dict1.keys():
print(key)
遍历字典的value
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
for value in dict1.values():
print(value)
遍历字典的元素
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
for item in dict1.items():
print(item)
遍历字典的键值对
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': '男'}
for key, value in dict1.items():
print(f'{key} = {value}')
集合
创建集合使用{}或set()，但是如果要创建空集合只能使用set()，因为{}用来创建空字典。
s1 = {10, 20, 30, 40, 50}
print(s1)#{40, 10, 50, 20, 30}
s2 = {10, 30, 20, 10, 30, 40, 30, 50}
print(s2)#{40, 10, 50, 20, 30}
s3 = set('abcdefg')
print(s3)
s4 = set()
print(type(s4)) # set
s5 = {}
print(type(s5)) # dict
特点：集合可以去掉重复数据；集合数据是无序的，故不支持下标。
增加数据
add()
s1 = {10, 20}
s1.add(100)
s1.add(10)
print(s1) # {100, 10, 20}
因为集合有去重功能，所以，当向集合内追加的数据是当前集合已有数据的话，则不进行任何操作。
update(), 追加的数据是序列。
s1 = {10, 20}
# s1.update(100) # 报错
s1.update([100, 200])
s1.update('abc')
print(s1)
删除数据
remove()，删除集合中的指定数据，如果数据不存在则报错。
s1 = {10, 20}
s1.remove(10)
print(s1)
s1.remove(10) # 报错
print(s1)
discard()，删除集合中的指定数据，如果数据不存在也不会报错。
s1 = {10, 20}
s1.discard(10)
print(s1)
s1.discard(10)
print(s1)
pop()，随机删除集合中的某个数据，并返回这个数据。
s1 = {10, 20, 30, 40, 50}
del_num = s1.pop()
print(del_num)
print(s1)
查找数据
in：判断数据在集合序列。not in：判断数据不在集合序列
s1 = {10, 20, 30, 40, 50}
print(10 in s1)
print(10 not in s1)
公共操作
运算符
| 运算符 | 描述 | 支持的容器类型 |
|---|---|---|
| + | 合并 | 字符串、列表、元组 |
| * | 复制 | 字符串、列表、元组 |
| in | 元素是否存在 | 字符串、列表、元组、字典 |
| not in | 元素是否不存在 | 字符串、列表、元组、字典 |
+:
# 1. 字符串
str1 = 'aa'
str2 = 'bb'
str3 = str1 + str2
print(str3) # aabb
# 2. 列表
list1 = [1, 2]
list2 = [10, 20]
list3 = list1 + list2
print(list3) # [1, 2, 10, 20]
# 3. 元组
t1 = (1, 2)
t2 = (10, 20)
t3 = t1 + t2
print(t3) #(1, 2, 10, 20)
*:
# 1. 字符串
print('-' * 10) # ----------
# 2. 列表
list1 = ['hello']
print(list1 * 4) # ['hello', 'hello', 'hello', 'hello']
# 3. 元组
t1 = ('world',)
print(t1 * 4) # ('world', 'world', 'world', 'world')
in或not in:
# 1. 字符串
print('a' in 'abcd') # True
print('a' not in 'abcd') # False
# 2. 列表
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd']
print('a' in list1) # True
print('a' not in list1) # False
# 3. 元组
t1 = ('a', 'b', 'c', 'd')
print('aa' in t1) # False
print('aa' not in t1) # True
公共方法
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| len() | 计算容器中元素个数 |
| del 或 del() | 删除 |
| max() | 返回容器中元素最大值 |
| min() | 返回容器中元素最小值 |
| range(start, end, step) | 生成从start到end的数字，步长为 step，供for循环使用 |
| enumerate() | 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。 |
len()
# 1. 字符串
str1 = 'abcdefg'
print(len(str1)) # 7
# 2. 列表
list1 = [10, 20, 30, 40]
print(len(list1)) # 4
# 3. 元组
t1 = (10, 20, 30, 40, 50)
print(len(t1)) # 5
# 4. 集合
s1 = {10, 20, 30}
print(len(s1)) # 3
# 5. 字典
dict1 = {'name': 'Rose', 'age': 18}
print(len(dict1)) # 2
del()
# 1. 字符串
str1 = 'abcdefg'
del str1
print(str1)#error
# 2. 列表
list1 = [10, 20, 30, 40]
del(list1[0])
print(list1) # [20, 30, 40]
max()
# 1. 字符串
str1 = 'abcdefg'
print(max(str1)) # g
# 2. 列表
list1 = [10, 20, 30, 40]
print(max(list1)) # 40
min()
# 1. 字符串
str1 = 'abcdefg'
print(min(str1)) # a
# 2. 列表
list1 = [10, 20, 30, 40]
print(min(list1)) # 10
range()
# 1 2 3 4 5 6 7 8 9
for i in range(1, 10, 1):
print(i)
# 1 3 5 7 9
for i in range(1, 10, 2):
print(i)
# 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
for i in range(10):
print(i)
注意：range()生成的序列不包含end数字。
enumerate()
enumerate(可遍历对象, start=0)
注意：start参数用来设置遍历数据的下标的起始值，默认为0。
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
for i in enumerate(list1):
print(i)#(0, 'a')(1, 'b')(2, 'c')(4, 'e')
for index, char in enumerate(list1, start=1):
print(f'下标是{index}, 对应的字符是{char}')#下标是1, 对应的字符是a...
容器类型转换
tuple()：将某个序列转换成元组
list1 = [10, 20, 30, 40, 50, 20]
s1 = {100, 200, 300, 400, 500}
print(tuple(list1))#(10, 20, 30, 40, 50, 20)
print(tuple(s1))#(100, 200, 300, 400, 500)
list()：将某个序列转换成列表
t1 = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
s1 = {100, 200, 300, 400, 500}
print(list(t1))#['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print(list(s1))#[100, 200, 300, 400, 500]
set()：将某个序列转换成集合
list1 = [10, 20, 30, 40, 50, 20]
t1 = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
print(set(list1))#{40, 10, 50, 20, 30}
print(set(t1))#{'c', 'd', 'a', 'b', 'e'}
注意：集合可以快速完成列表去重；集合不支持下标
推导式
列表推导式
用一个表达式创建一个有规律的列表或控制一个有规律列表。列表推导式又叫列表生成式。
创建一个0-10的列表。
#while循环实现
# 1. 准备一个空列表
list1 = []
# 2. 书写循环，依次追加数字到空列表list1中
i = 0
while i < 10:
list1.append(i)
i += 1
print(list1)
#for循环实现
list1 = []
for i in range(10):
list1.append(i)
print(list1)
#列表推导式实现
list1 = [i for i in range(10)]
print(list1)
带if的列表推导式
创建0-10的偶数列表:
#range()步长实现
list1 = [i for i in range(0, 10, 2)]
print(list1)
#if实现
list1 = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(list1)
多个for循环实现列表推导式
创建列表如下：
[(1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]
代码如下：
list1 = [(i, j) for i in range(1, 3) for j in range(3)]
print(list1)
字典推导式
如下两个列表，如何快速合并为一个字典？
list1 = ['name', 'age', 'gender']
list2 = ['Tom', 20, 'man']
字典推导式作用：快速合并列表为字典或提取字典中目标数据。
创建一个字典：字典key是1-5数字，value是这个数字的2次方：
dict1 = {i: i**2 for i in range(1, 5)}
print(dict1) # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
将两个列表合并为一个字典：
list1 = ['name', 'age', 'gender']
list2 = ['Tom', 20, 'man']
dict1 = {list1[i]: list2[i] for i in range(len(list1))}
print(dict1)
提取字典中目标数据
counts = {'MBP': 268, 'HP': 125, 'DELL': 201, 'Lenovo': 199, 'acer': 99}
# 需求：提取上述电脑数量大于等于200的字典数据
count1 = {key: value for key, value in counts.items() if value >= 200}
print(count1) # {'MBP': 268, 'DELL': 201}
集合推导式
创建一个集合，数据为下方列表的2次方。
list1 = [1, 1, 2]
代码如下：
list1 = [1, 1, 2]
set1 = {i ** 2 for i in list1}
print(set1) # {1, 4}
注意：集合有数据去重功能。
函数基础
函数就是将一段具有独立功能的代码块整合到一个整体并命名，在需要的位置调用这个名称即可完成对应的需求。函数在开发过程中，可以更高效的实现代码重用。
定义函数：
def 函数名(参数):
代码1
代码2
......
调用函数
函数名(参数)
注意：不同的需求，参数可有可无。在Python中，函数必须先定义后使用。一定是先定义函数，后调用函数。
代码
def sum_num(a, b):
return a + b
# 用result变量保存函数返回值
result = sum_num(1, 2)
print(result)
函数的说明文档help(函数名)
def sum_num(a, b):
""" 求和函数 """
return a + b
help(sum_num)
函数提高
变量作用域
变量作用域指的是变量生效的范围，主要分为两类：局部变量和全局变量。
局部变量：定义在函数体内部的变量，即只在函数体内部生效。局部变量的作用：在函数体内部，临时保存数据，即当函数调用完成后，则销毁局部变量。
全局变量：指的是在函数体内、外都能生效的变量。
a = 100
def testA():
print(a)
def testB():
a = 200
print(a)
testA() # 100
testB() # 200
print(f'全局变量a = {a}') # 全局变量a = 100
在testB函数内部的a = 200中的变量a是在修改全局变量a吗？不是。testB函数内部的a = 200是定义了一个局部变量。
如何在函数体内部修改全局变量？
a = 100
def testA():
print(a)
def testB():
# global 关键字声明a是全局变量
global a
a = 200
print(a)
testA() # 100
testB() # 200
print(f'全局变量a = {a}') # 全局变量a = 200
函数的返回值
如果一个函数要有多个返回值，该如何书写代码？
def return_num():
return 1, 2
result = return_num()
print(result) # (1, 2)
注意：
return a, b写法，返回多个数据的时候，默认是元组类型。return后面可以连接列表、元组或字典，以返回多个值。
参数
位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。
def user_info(name, age, gender):
print(f'您的名字是{name}, 年龄是{age}, 性别是{gender}')
user_info('TOM', 20, '男')
注意：传递和定义参数的顺序及个数必须一致。
关键字参数：函数调用，通过“键=值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。
def user_info(name, age, gender):
print(f'您的名字是{name}, 年龄是{age}, 性别是{gender}')
user_info('Rose', age=20, gender='女')
user_info('小明', gender='男', age=16)
注意：函数调用时，如果有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序。
缺省参数也叫默认参数，用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可不传该默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用）。
def user_info(name, age, gender='男'):
print(f'您的名字是{name}, 年龄是{age}, 性别是{gender}')
user_info('TOM', 20)
user_info('Rose', 18, '女')
不定长参数也叫可变参数。用于不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)的场景。此时，可用包裹(packing)位置参数，或者包裹关键字参数，来进行参数传递，会显得非常方便。
def user_info(*args):
print(args)
# ('TOM',)
user_info('TOM')
# ('TOM', 18)
user_info('TOM', 18)
注意：传进的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple)，args是元组类型，这就是包裹位置传递。
包裹关键字传递
def user_info(**kwargs):
print(kwargs)
# {'name': 'TOM', 'age': 18, 'id': 110}
user_info(name='TOM', age=18, id=110)
综上：无论是包裹位置传递还是包裹关键字传递，都是一个组包的过程。
拆包和交换变量值
拆包：元组
def return_num():
return 100, 200
num1, num2 = return_num()
print(num1) # 100
print(num2) # 200
拆包：字典
dict1 = {'name': 'TOM', 'age': 18}
a, b = dict1
# 对字典进行拆包，取出来的是字典的key
print(a) # name
print(b) # age
print(dict1[a]) # TOM
print(dict1[b]) # 18
交换变量值
交换两个变量的值。借助第三变量存储数据。
# 1. 定义中间变量
c = 0
# 2. 将a的数据存储到c
c = a
# 3. 将b的数据20赋值到a，此时a = 20
a = b
#4. 将之前c的数据10赋值到b，此时b = 10
b = c
print(a) # 20
print(b) # 10
交换两个变量的值。方法二
a, b = 1, 2
a, b = b, a
print(a) # 2
print(b) # 1
引用
在python中，值是靠引用来传递来的。我们可以用id()来判断两个变量是否为同一个值的引用。 我们可以将id值理解为那块内存的地址标识。
# 1. int类型
a = 1
b = a
print(b) # 1
print(id(a)) # 140708464157520
print(id(b)) # 140708464157520
a = 2
print(b) # 1,说明int类型为不可变类型
print(id(a)) # 140708464157552，此时得到是的数据2的内存地址
print(id(b)) # 140708464157520
# 2. 列表
aa = [10, 20]
bb = aa
print(id(aa)) # 2325297783432
print(id(bb)) # 2325297783432
aa.append(30)
print(bb) # [10, 20, 30], 列表为可变类型
print(id(aa)) # 2325297783432
print(id(bb)) # 2325297783432
引用当做实参，代码如下：
def test1(a):
print(a)
print(id(a))
a += a
print(a)
print(id(a))
# int：计算前后id值不同
b = 100
test1(b)
# 列表：计算前后id值相同
c = [11, 22]
test1(c)
可变和不可变类型
所谓可变类型与不可变类型是指：数据能够直接进行修改，如果能直接修改那么就是可变，否则是不可变。
可变类型：列表、字典、集合。
不可变类型：整型、浮点型、字符串、元组。
递归
3以内数字累加和
# 3 + 2 + 1
def sum_numbers(num):
# 1.如果是1，直接返回1 -- 出口
if num == 1:
return 1
# 2.如果不是1，重复执行累加并返回结果
return num + sum_numbers(num-1)
sum_result = sum_numbers(3)
# 输出结果为6
print(sum_result)
lambda表达式
如果一个函数有一个返回值，并且只有一句代码，可以使用lambda简化。
lambda语法
lambda 参数列表 ： 表达式
注意：lambda表达式的参数可有可无，函数的参数在lambda表达式中完全适用。lambda表达式能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值。
# 函数
def fn1():
return 200
print(fn1)
print(fn1())
# lambda表达式,无参数
fn2 = lambda: 100
print(fn2)
print(fn2())
注意：直接打印lambda表达式，输出的是此lambda的内存地址
计算a + b
def add(a, b):
return a + b
result = add(1, 2)
print(result)
#lambda实现,有参数
fn1 = lambda a, b: a + b
print(fn1(1, 2))
lambda的参数形式，默认参数
fn1 = lambda a, b, c=100: a + b + c
print(fn1(10, 20))
可变参数：*args
fn1 = lambda *args: args
print(fn1(10, 20, 30))
注意：这里的可变参数传入到lambda之后，返回值为元组。
可变参数：**kwargs
fn1 = lambda **kwargs: kwargs
print(fn1(name='python', age=20))
lambda的应用，带判断的lambda
fn1 = lambda a, b: a if a > b else b
print(fn1(1000, 500))
lambda的应用，列表数据按字典key的值排序
students = [
{'name': 'TOM', 'age': 20},
{'name': 'ROSE', 'age': 19},
{'name': 'Jack', 'age': 22}
]
# 按name值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'])
print(students)
# 按name值降序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True)
print(students)
# 按age值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['age'])
print(students)
高阶函数
把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
体验高阶函数:
#数字求绝对值计算
abs(-10) # 10
#数字的四舍五入计算
round(1.2) # 1
round(1.9) # 2
#需求：任意两个数字，按照指定要求整理数字后再进行求和计算。
#方法1
def add_num(a, b):
return abs(a) + abs(b)
result = add_num(-1, 2)
print(result) # 3
#方法2
def sum_num(a, b, f):
return f(a) + f(b)
result = sum_num(-1, 2, abs)
print(result) # 3
注意：两种方法对比之后，发现，方法2的代码会更加简洁，函数灵活性更高。函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。
内置高阶函数map():map(func, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表(Python2)/迭代器(Python3)返回。
#计算`list1`序列中各个数字的2次方。
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
def func(x):
return x ** 2
result = map(func, list1)
print(result) # <map object at 0x0000013769653198>
print(list(result)) # [1, 4, 9, 16, 25]
reduce():reduce(func，lst)，其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
#计算`list1`序列中各个数字的累加和。
import functools
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
def func(a, b):
return a + b
result = functools.reduce(func, list1)
print(result) # 15
filter():filter(func, lst)函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个filter对象。如果要转换为列表, 可以使用list()来转换。
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def func(x):
return x % 2 == 0
result = filter(func, list1)
print(result) # <filter object at 0x0000017AF9DC3198>
print(list(result)) # [2, 4, 6, 8, 10]
文件操作
文件操作的作用就是把一些内容(数据)存储存放起来，可以让程序下一次执行的时候直接使用，而不必重新制作一份，省时省力。
关闭文件 f.close()。
打开一个已经存在的文件，或者创建一个新文件，语法如下：
open(name, mode)
#name：是要打开的目标文件名的字符串(可以包含文件所在的具体路径)。
#mode：设置打开文件的模式(访问模式)：只读、写入、追加等。
打开文件模式
| 模式 | 描述 |
|---|---|
| r | 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 |
| rb | 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 |
| r+ | 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 |
| rb+ | 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 |
| w | 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 |
| wb | 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 |
| w+ | 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 |
| wb+ | 以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 |
| a | 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
| ab | 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
| a+ | 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
| ab+ | 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
写:
#语法
对象对象.write('内容')
# 1. 打开文件
f = open('test.txt', 'w')
# 2.文件写入
f.write('hello world')
# 3. 关闭文件
f.close()
注意：
w和a模式：如果文件不存在则创建该文件；如果文件存在，w模式先清空再写入，a模式直接末尾追加。r模式：如果文件不存在则报错。
读：
read()
文件对象.read(num)
num表示要从文件中读取的数据的长度（单位是字节），如果没有传入num，那么就表示读取文件中所有的数据。
readlines()：可以按照行的方式把整个文件中的内容进行一次性读取，并且返回的是一个列表，其中每一行的数据为一个元素。
f = open('test.txt')
content = f.readlines()
# ['hello world\n', 'abcdefg\n', 'aaa\n', 'bbb\n', 'ccc']
print(content)
# 关闭文件
f.close()
readline()一次读取一行内容。
f = open('test.txt')
content = f.readline()
print(f'第一行：{content}')
content = f.readline()
print(f'第二行：{content}')
seek()：用来移动文件指针。
文件对象.seek(偏移量, 起始位置)
#起始位置：0：文件开头；1：当前位置；2：文件结尾
文件备份：用户输入当前目录下任意文件名，程序完成对该文件的备份功能(备份文件名为xx[备份]后缀，例如：test[备份].txt)。
old_name = input('请输入您要备份的文件名：')
# 提取文件后缀点的下标
index = old_name.rfind('.')
# print(index) # 后缀中.的下标
# print(old_name[:index]) # 源文件名（无后缀）
# 组织新文件名 旧文件名 + [备份] + 后缀
new_name = old_name[:index] + '[备份]' + old_name[index:]
# 打印新文件名（带后缀）
# print(new_name)
# 打开文件
old_f = open(old_name, 'rb')
new_f = open(new_name, 'wb')
# 将源文件数据写入备份文件
while True:
con = old_f.read(1024)
if len(con) == 0:
break
new_f.write(con)
# 关闭文件
old_f.close()
new_f.close()
文件和文件夹的操作:在Python中文件和文件夹的操作要借助os模块里面的相关功能，具体步骤如下：
#导入os模块
import os
#使用os模块相关功能
os.函数名()
文件重命名
os.rename(目标文件名, 新文件名)
删除文件
os.remove(目标文件名)
创建文件夹
os.mkdir(文件夹名字)
删除文件夹
os.rmdir(文件夹名字)
获取当前目录
os.getcwd()
改变默认目录
os.chdir(目录)
获取目录列表
os.listdir(目录)
批量修改文件名，既可添加指定字符串，又能删除指定字符串。
import os
# 设置重命名标识：如果为1则添加指定字符，flag取值为2则删除指定字符
flag = 1
# 获取指定目录
dir_name = './'
# 获取指定目录的文件列表
file_list = os.listdir(dir_name)
# print(file_list)
# 遍历文件列表内的文件
for name in file_list:
# 添加指定字符
if flag == 1:
new_name = 'Python-' + name
# 删除指定字符
elif flag == 2:
num = len('Python-')
new_name = name[num:]
# 打印新文件名，测试程序正确性
print(new_name)
# 重命名
os.rename(dir_name+name, dir_name+new_name)
面向对象基础
面向对象就是将编程当成是一个事物，对外界来说，事物是直接使用的，不用去管他内部的情况。而编程就是设置事物能够做什么事。
类和对象的关系：用类去创建一个对象。
定义类:Python2中类分为：经典类 和 新式类。
class 类名():
代码
......
class Washer():
def wash(self):
print('我会洗衣服')
注意：类名要满足标识符命名规则，同时遵循大驼峰命名习惯。
经典类：不由任意内置类型派生出的类，称之为经典类
class 类名:
代码
......
创建对象：对象又名实例。
对象名 = 类名()
# 创建对象
haier1 = Washer()
# <__main__.Washer object at 0x0000018B7B224240>
print(haier1)
# haier对象调用实例方法
haier1.wash()
注意：创建对象的过程也叫实例化对象。
self指的是调用该函数的对象。
# 1. 定义类
class Washer():
def wash(self):
print('我会洗衣服')
# <__main__.Washer object at 0x0000024BA2B34240>
print(self)
# 2. 创建对象
haier1 = Washer()
# <__main__.Washer object at 0x0000018B7B224240>
print(haier1)
# haier1对象调用实例方法
haier1.wash()
haier2 = Washer()
# <__main__.Washer object at 0x0000022005857EF0>
print(haier2)
注意：打印对象和self得到的结果是一致的，都是当前对象的内存中存储地址。
类外面添加对象属性
对象名.属性名 = 值
haier1.width = 500
haier1.height = 800
类外面获取对象属性
对象名.属性名
print(f'haier1洗衣机的宽度是{haier1.width}')
print(f'haier1洗衣机的高度是{haier1.height}')
类里面获取对象属性
self.属性名
# 定义类
class Washer():
def print_info(self):
# 类里面获取实例属性
print(f'haier1洗衣机的宽度是{self.width}')
print(f'haier1洗衣机的高度是{self.height}')
# 创建对象
haier1 = Washer()
# 添加实例属性
haier1.width = 500
haier1.height = 800
haier1.print_info()
魔法方法
在Python中，__xx__()的函数叫做魔法方法，指的是具有特殊功能的函数。
__init__()方法的作用：初始化对象。
class Washer():
# 定义初始化功能的函数
def __init__(self):
# 添加实例属性
self.width = 500
self.height = 800
def print_info(self):
# 类里面调用实例属性
print(f'洗衣机的宽度是{self.width}, 高度是{self.height}')
haier1 = Washer()
haier1.print_info()
注意：
__init__()方法，在创建一个对象时默认被调用，不需要手动调用。__init__(self)中的self参数，不需要开发者传递，python解释器会自动把当前的对象引用传递过去。
带参数的__init__()：
class Washer():
def __init__(self, width, height):
self.width = width
self.height = height
def print_info(self):
print(f'洗衣机的宽度是{self.width}')
print(f'洗衣机的高度是{self.height}')
haier1 = Washer(10, 20)
haier1.print_info()
haier2 = Washer(30, 40)
haier2.print_info()
__str__()：当使用print输出对象的时候，默认打印对象的内存地址。如果类定义了__str__方法，那么就会打印从在这个方法中return的数据。
class Washer():
def __init__(self, width, height):
self.width = width
self.height = height
def __str__(self):
return '这是海尔洗衣机的说明书'
haier1 = Washer(10, 20)
# 这是海尔洗衣机的说明书
print(haier1)
__del__()：当删除对象时，python解释器也会默认调用__del__()方法。
class Washer():
def __init__(self, width, height):
self.width = width
self.height = height
def __del__(self):
print(f'{self}对象已经被删除')
haier1 = Washer(10, 20)
# <__main__.Washer object at 0x0000026118223278>对象已经被删除
del haier1
面向对象之继承
经典类或旧式类：不由任意内置类型派生出的类，称之为经典类。
class 类名:
代码
......
新式类
class 类名(object):
代码
Python面向对象的继承指的是多个类之间的所属关系，即子类默认继承父类的所有属性和方法，具体如下：
# 父类A
class A(object):
def __init__(self):
self.num = 1
def info_print(self):
print(self.num)
# 子类B
class B(A):
pass
result = B()
result.info_print() # 1
在Python中，所有类默认继承object类，object类是顶级类或基类；其他子类叫做派生类。
单继承
# 1. 师父类
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
# 2. 徒弟类
class Prentice(Master):
pass
# 3. 创建对象daqiu
daqiu = Prentice()
# 4. 对象访问实例属性
print(daqiu.kongfu)
# 5. 对象调用实例方法
daqiu.make_cake()
多继承
所谓多继承意思就是一个类同时继承了多个父类。
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
# 创建学校类
class School(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[school煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class Prentice(School, Master):
pass
daqiu = Prentice()
print(daqiu.kongfu)
daqiu.make_cake()
注意：当一个类有多个父类的时候，默认使用第一个父类的同名属性和方法。
子类重写父类同名方法和属性
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class School(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[school煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
# 独创配方
class Prentice(School, Master):
def __init__(self):
self.kongfu = '[独创煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
daqiu = Prentice()
print(daqiu.kongfu)
daqiu.make_cake()
print(Prentice.__mro__)
子类和父类具有同名属性和方法，默认使用子类的同名属性和方法。
子类调用父类的同名方法和属性
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class School(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[school煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class Prentice(School, Master):
def __init__(self):
self.kongfu = '[独创煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
# 如果是先调用了父类的属性和方法，父类属性会覆盖子类属性，故在调用属性前，先调用自己子类的初始化
self.__init__()
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
# 调用父类方法，但是为保证调用到的也是父类的属性，必须在调用方法前调用父类的初始化
def make_master_cake(self):
Master.__init__(self)
Master.make_cake(self)
def make_school_cake(self):
School.__init__(self)
School.make_cake(self)
daqiu = Prentice()
daqiu.make_cake()
daqiu.make_master_cake()
daqiu.make_school_cake()
daqiu.make_cake()
多层继承
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class School(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[school煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class Prentice(School, Master):
def __init__(self):
self.kongfu = '[独创煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
self.__init__()
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
def make_master_cake(self):
Master.__init__(self)
Master.make_cake(self)
def make_school_cake(self):
School.__init__(self)
School.make_cake(self)
# 徒孙类
class Tusun(Prentice):
pass
xiaoqiu = Tusun()
xiaoqiu.make_cake()
xiaoqiu.make_school_cake()
xiaoqiu.make_master_cake()
super()调用父类方法
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class School(Master):
def __init__(self):
self.kongfu = '[school煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
# 方法2.1
# super(School, self).__init__()
# super(School, self).make_cake()
# 方法2.2
super().__init__()
super().make_cake()
class Prentice(School):
def __init__(self):
self.kongfu = '[独创煎饼果子技术]'
def make_cake(self):
self.__init__()
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
# 子类调用父类的同名方法和属性：把父类的同名属性和方法再次封装
def make_master_cake(self):
Master.__init__(self)
Master.make_cake(self)
def make_school_cake(self):
School.__init__(self)
School.make_cake(self)
# 一次性调用父类的同名属性和方法
def make_old_cake(self):
# 方法一：代码冗余；父类类名如果变化，这里代码需要频繁修改
# Master.__init__(self)
# Master.make_cake(self)
# School.__init__(self)
# School.make_cake(self)
# 方法二: super()
# 方法2.1 super(当前类名, self).函数()
# super(Prentice, self).__init__()
# super(Prentice, self).make_cake()
# 方法2.2 super().函数()
super().__init__()
super().make_cake()
daqiu = Prentice()
daqiu.make_old_cake()
注意：使用super() 可以自动查找父类。调用顺序遵循
__mro__类属性的顺序。比较适合单继承使用。
私有权限
定义私有属性和方法
在Python中，可以为实例属性和方法设置私有权限，即设置某个实例属性或实例方法不继承给子类。
设置私有权限的方法：在属性名和方法名前面加上两个下划线__。
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class School(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[school煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class Prentice(School, Master):
def __init__(self):
self.kongfu = '[独创煎饼果子配方]'
# 定义私有属性
self.__money = 2000000
# 定义私有方法
def __info_print(self):
print(self.kongfu)
print(self.__money)
def make_cake(self):
self.__init__()
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
def make_master_cake(self):
Master.__init__(self)
Master.make_cake(self)
def make_school_cake(self):
School.__init__(self)
School.make_cake(self)
# 徒孙类
class Tusun(Prentice):
pass
daqiu = Prentice()
# 对象不能访问私有属性和私有方法
# print(daqiu.__money)
# daqiu.__info_print()
xiaoqiu = Tusun()
# 子类无法继承父类的私有属性和私有方法
# print(xiaoqiu.__money) # 无法访问实例属性__money
# xiaoqiu.__info_print()
注意：私有属性和私有方法只能在类里面访问和修改。
获取和修改私有属性值
在Python中，一般定义函数名get_xx用来获取私有属性，定义set_xx用来修改私有属性值。
class Master(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[古法煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class School(object):
def __init__(self):
self.kongfu = '[school煎饼果子配方]'
def make_cake(self):
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
class Prentice(School, Master):
def __init__(self):
self.kongfu = '[独创煎饼果子配方]'
self.__money = 2000000
# 获取私有属性
def get_money(self):
return self.__money
# 修改私有属性
def set_money(self):
self.__money = 500
def __info_print(self):
print(self.kongfu)
print(self.__money)
def make_cake(self):
self.__init__()
print(f'运用{self.kongfu}制作煎饼果子')
def make_master_cake(self):
Master.__init__(self)
Master.make_cake(self)
def make_school_cake(self):
School.__init__(self)
School.make_cake(self)
# 徒孙类
class Tusun(Prentice):
pass
daqiu = Prentice()
xiaoqiu = Tusun()
# 调用get_money函数获取私有属性money的值
print(xiaoqiu.get_money())
# 调用set_money函数修改私有属性money的值
xiaoqiu.set_money()
print(xiaoqiu.get_money())
面向对象之其他
面向对象三大特性
封装：将属性和方法书写到类的里面的操作即为封装，封装可以为属性和方法添加私有权限。
继承：子类默认继承父类的所有属性和方法，子类可以重写父类属性和方法。
多态：传入不同的对象，产生不同的结果
多态
多态指的是一类事物有多种形态，（一个抽象类有多个子类，因而多态的概念依赖于继承）。
多态是一种使用对象的方式，子类重写父类方法，调用不同子类对象的相同父类方法，可以产生不同的执行结果
class Dog(object):
def work(self): # 父类提供统一的方法，哪怕是空方法
print('指哪打哪...')
class ArmyDog(Dog): # 继承Dog类
def work(self): # 子类重写父类同名方法
print('追击敌人...')
class DrugDog(Dog):
def work(self):
print('追查毒品...')
class Person(object):
def work_with_dog(self, dog): # 传入不同的对象，执行不同的代码，即不同的work函数
dog.work()
ad = ArmyDog()
dd = DrugDog()
daqiu = Person()
daqiu.work_with_dog(ad)
daqiu.work_with_dog(dd)
类属性和实例属性
类属性就是类对象所拥有的属性，它被该类的所有实例对象所共有。类属性可以使用类对象或实例对象访问。
class Dog(object):
tooth = 10
wangcai = Dog()
xiaohei = Dog()
print(Dog.tooth) # 10
print(wangcai.tooth) # 10
print(xiaohei.tooth) # 10
修改类属性
类属性只能通过类对象修改，不能通过实例对象修改，如果通过实例对象修改类属性，表示的是创建了一个实例属性。
class Dog(object):
tooth = 10
wangcai = Dog()
xiaohei = Dog()
# 修改类属性
Dog.tooth = 12
print(Dog.tooth) # 12
print(wangcai.tooth) # 12
print(xiaohei.tooth) # 12
# 不能通过对象修改属性，如果这样操作，实则是创建了一个实例属性
wangcai.tooth = 20
print(Dog.tooth) # 12
print(wangcai.tooth) # 20
print(xiaohei.tooth) # 12
实例属性
class Dog(object):
def __init__(self):
self.age = 5
def info_print(self):
print(self.age)
wangcai = Dog()
print(wangcai.age) # 5
# print(Dog.age) # 报错：实例属性不能通过类访问
wangcai.info_print() # 5
类方法
类方法特点:需要用装饰器@classmethod来标识其为类方法，对于类方法，第一个参数必须是类对象，一般以cls作为第一个参数。
当方法中需要使用类对象(如访问私有类属性等)时，定义类方法。类方法一般和类属性配合使用。
class Dog(object):
__tooth = 10
@classmethod
def get_tooth(cls):
return cls.__tooth
wangcai = Dog()
result = wangcai.get_tooth()
print(result) # 10
静态方法
静态方法特点：需要通过装饰器@staticmethod来进行修饰，静态方法既不需要传递类对象也不需要传递实例对象（形参没有self/cls）。静态方法也能够通过 实例对象 和 类对象 去访问。
当方法中 既不需要使用实例对象(如实例对象，实例属性)，也不需要使用类对象 (如类属性、类方法、创建实例等)时，定义静态方法。取消不需要的参数传递，有利于减少不必要的内存占用和性能消耗。
class Dog(object):
@staticmethod
def info_print():
print('这是一个狗类，用于创建狗实例....')
wangcai = Dog()
# 静态方法既可以使用对象访问又可以使用类访问
wangcai.info_print()
Dog.info_print()
异常
当检测到一个错误时，解释器就无法继续执行了，反而出现了一些错误的提示，这就是所谓的”异常”。
例如：以r方式打开一个不存在的文件。
open('test.txt', 'r')
异常的写法
try:
可能发生错误的代码
except:
如果出现异常执行的代码
需求：尝试以r模式打开文件，如果文件不存在，则以w方式打开。
try:
f = open('test.txt', 'r')
except:
f = open('test.txt', 'w')
捕获指定异常
try:
可能发生错误的代码
except 异常类型:
如果捕获到该异常类型执行的代码
捕获多个指定异常：当捕获多个异常时，可以把要捕获的异常类型的名字，放到except 后，并使用元组的方式进行书写。
try:
print(1/0)
except (NameError, ZeroDivisionError):
print('有错误')
捕获异常描述信息
try:
print(num)
except (NameError, ZeroDivisionError) as result:
print(result)
捕获所有异常：Exception是所有程序异常类的父类。
try:
print(num)
except Exception as result:
print(result)
异常的else：else表示的是如果没有异常要执行的代码。
try:
print(1)
except Exception as result:
print(result)
else:
print('我是else，是没有异常的时候执行的代码')
异常的finally:finally表示的是无论是否异常都要执行的代码，例如关闭文件。
try:
f = open('test.txt', 'r')
except Exception as result:
f = open('test.txt', 'w')
else:
print('没有异常，真开心')
finally:
f.close()
自定义异常:在Python中，抛出自定义异常的语法为 raise 异常类对象。
需求：密码长度不足，则报异常（用户输入密码，如果输入的长度不足3位，则报错，即抛出自定义异常，并捕获该异常）。
# 自定义异常类，继承Exception
class ShortInputError(Exception):
def __init__(self, length, min_len):
self.length = length
self.min_len = min_len
# 设置抛出异常的描述信息
def __str__(self):
return f'你输入的长度是{self.length}, 不能少于{self.min_len}个字符'
def main():
try:
con = input('请输入密码：')
if len(con) < 3:
raise ShortInputError(len(con), 3)
except Exception as result:
print(result)
else:
print('密码已经输入完成')
main()
模块
Python模块(Module)，是一个Python文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。
模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。
导入模块的方式
- import 模块名
- from 模块名 import 功能名
- from 模块名 import *
- import 模块名 as 别名
- from 模块名 import 功能名 as 别名
import
# 1. 导入模块
import 模块名
import 模块名1, 模块名2...
# 2. 调用功能
模块名.功能名()
# 体验
import math
print(math.sqrt(9)) # 3.0
from..import..
from 模块名 import 功能1, 功能2, 功能3...
# 体验
from math import sqrt
print(sqrt(9))
from .. import *
from 模块名 import *
# 体验
from math import *
print(sqrt(9))
as定义别名
# 模块定义别名
import 模块名 as 别名
# 功能定义别名
from 模块名 import 功能 as 别名
# 体验
# 模块别名
import time as tt
tt.sleep(2)
print('hello')
# 功能别名
from time import sleep as sl
sl(2)
print('hello')
制作模块
制作模块:在Python中，每个Python文件都可以作为一个模块，模块的名字就是文件的名字。也就是说自定义模块名必须要符合标识符命名规则。
新建一个Python文件，命名为my_module1.py，并定义testA函数。
def testA(a, b):
print(a + b)
在实际开中，当一个开发人员编写完一个模块后，为了让模块能够在项目中达到想要的效果，这个开发人员会自行在py文件中添加一些测试信息。例如，在my_module1.py文件中添加测试代码。
def testA(a, b):
print(a + b)
testA(1, 1)
此时，无论是当前文件，还是其他已经导入了该模块的文件，在运行的时候都会自动执行testA函数的调用。
解决办法如下：
def testA(a, b):
print(a + b)
# 只在当前文件中调用该函数，其他导入的文件内不符合该条件，则不执行testA函数调用
if __name__ == '__main__':
testA(1, 1)
调用模块
import my_module1
my_module1.testA(1, 1)
模块定位顺序
如果使用from .. import ..或from .. import *导入多个模块的时候，且模块内有同名功能。当调用这个同名功能的时候，调用到的是后面导入的模块的功能。
# 模块1代码
def my_test(a, b):
print(a + b)
# 模块2代码
def my_test(a, b):
print(a - b)
# 导入模块和调用功能代码
from my_module1 import my_test
from my_module2 import my_test
# my_test函数是模块2中的函数
my_test(1, 1)
当导入一个模块，Python解析器对模块位置的搜索顺序是：
- 当前目录
- 如果不在当前目录，Python则搜索在shell变量PYTHONPATH下的每个目录。
- 如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/
模块搜索路径存储在system模块的sys.path变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。
- 注意
- 自己的文件名不要和已有模块名重复，否则导致模块功能无法使用
使用from 模块名 import 功能的时候，如果功能名字重复，调用到的是最后定义或导入的功能。
__all__
如果一个模块文件中有__all__变量，当使用from xxx import *导入时，只能导入这个列表中的元素。
# my_module1模块代码
__all__ = ['testA']
def testA():
print('testA')
def testB():
print('testB')
# 导入模块的文件代码
from my_module1 import *
testA()
testB()# 报错
包
包将有联系的模块组织在一起，即放到同一个文件夹下，并且在这个文件夹创建一个名字为__init__.py 文件，那么这个文件夹就称之为包。
制作包：[New] — [Python Package] — 输入包名 — [OK] — 新建功能模块(有联系的模块)。
注意：新建包后，包内部会自动创建__init__.py文件，这个文件控制着包的导入行为。
新建包mypackage，新建包内模块：my_module1 和 my_module2，模块内代码如下
# my_module1
print(1)
def info_print1():
print('my_module1')
# my_module2
print(2)
def info_print2():
print('my_module2')
导入包
# 方法一
import 包名.模块名
包名.模块名.目标
# 体验
import my_package.my_module1
my_package.my_module1.info_print1()
#方法二：必须在`__init__.py`文件中添加`__all__ = []`，控制允许导入的模块列表。
from 包名 import *
模块名.目标
# 体验
from my_package import *
my_module1.info_print1()
