这是个人学习笔记,非教程,内容会有些混乱
我们可以使用type()
函数类获取对象的类型,Python3中内置数据类型包括:None,int,float,complex,str,list,dict,tuple,set,frozenset,range
等,Python2中还有long
类型,Python中并没有内置数组类型。
dict,list,set
这些是可变类型(用户自定义类型也可变),可以改变类型对象的值;数值和字符串类型则是不可变的。
int
和float
两种
list、tuple、range均属于序列类型(Sequence Types)
{1,2,2,4,5}
会输出{1,2,4,5}
Python中类型转换只需调用相关函数即可
# 函数定义模板
def func_name([self,][args]):
pass
def say_hello():
print('hello python!')
# python3.5之后,定义函数时可以添加类型说明
# 这里只是提供一个说明文档而非强制类型约束
def type_instruction(num:int)->int:
return num
定义多返回值函数
# 多返回值函数,返回一个tuple对象
def multi_returns():
return 0,1
Python中有许多内置函数:
dir()
函数来查看对象都含有哪些成员:
Python中使用lambda
关键字即可创建lambda表达式:
*args
和**kvargs
都用于函数中接收多个参数,这里args
和kvargs
只是约定俗成的写法,可以换成其它的名称,但*
和**
则是必须的。
*args
和**kvargs
的区别是,*args
用于接受普通参数,**kvargs
用于接受键值对参数。
Python中一切皆对象(这句话理解起来并不是那么容易),包括函数(C#,JAVA中函数不能独立存在)。这里贴一篇以前写的文章:Python中的类、对象、继承
Python按引用传递对象,对于不可变对象在修改时会产生新的对象;而对于可变对象,所有的修改都会反映在原有对象上。
可以动态的给对象/类型添加属性,若给类型添加属性,则该属性在已产生的实例上也是可见的:
Python中异常与错误类间关系如下:
自定义异常只需继承Exception
或各种Error
类即可
try:
raise IOError('使用raise语句抛出异常')
except IOError as err:
print(err)
else:
print('未发生异常则执行')
finally:
pass
捕获多个异常类型:
try:
raise IOError()
except (IOError,TypeError):
pass
with...as...
语句等价于try...finally...
,与C#中的using
语句类似
module_name, package_name, ClassName, method_name, ExceptionName, function_name, GLOBAL_VAR_NAME, instance_var_name, function_parameter_name, local_var_name.
Type | Public | Internal |
---|---|---|
Modules | lower_with_under | _lower_with_under |
Packages | lower_with_under | |
Classes | CapWords | _CapWords |
Exceptions | CapWords | |
Functions | lower_with_under() | _lower_with_under() |
Global/Class Constants | CAPS_WITH_UNDER | _CAPS_WITH_UNDER |
Global/Class Variables | lower_with_under | _lower_with_under |
Instance Variables | lower_with_under | _lower_with_under (protected) or __lower_with_under (private) |
Method Names | lower_with_under() | _lower_with_under() (protected) or __lower_with_under() (private) |
Function/Method Parameters | lower_with_under | |
Local Variables | lower_with_under |
__name__
的值。
__init__.py
文件的文件夹即可视为一个包,包用于管理模块,可以防止模块命名冲突。如:A.C
和B.C
,分别表示A包中的C模块和B包中的C模块。
import a
、import a as alias
、from a import *
、from a import b,c
Python解释器会先从内置模块中寻找导入的模块,然后从sys.path
中指定的模块搜索路径寻找模块
编写一个文件操作类,文件名为file_operator.py
:
# coding=utf-8
import codecs
class FileOperator:
def save_file(self, file_path, content, encoding="utf-8"):
with codecs.open(file_path, "w", encoding) as f:
f.write(content)
编写测试用例,文件名为test_file_operator.py
:
# coding=utf-8
import unittest
class TestFileOperator(unittest.TestCase):
def test_save_file(self):
content = "file content \r\n 文本内容"
opt = file.FileOperator()
opt.save_file("1.txt", content)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
以上是自己近期学习Python的一些总结,全文的主要关注点在Python语言本身。掌握以上内容后,便可以用Python写些脚本,辅以其他第三方包或框架就可以干更多更复杂的事了。如,爬虫、数据分析、后端开发以及现在比较热的人工智能(其实,我是不建议追热点的)。
用了一段时间的Python后,会觉着Python挺有意思的。
最后附上一张,个人总结的语言学习套路:
人生苦短,为什么我要用Python? Python风格规范 Python语言规范 [Python]内存管理 Python进阶 Python 入门指南 Python 3.7.0 documentation