作为Python中级程序员，有句话不知当讲不当讲 (￣へ￣)

这句话里有10个问题

Python中都是对象吗?

字符串是对象。列表对象。函数对象。甚至模块也是对象。任何东西都是一个对象，因为它可以赋值给一个变量或作为参数传递给一个函数。

任何可以（合法地）放在等号右边的东西都是（或创建）Python中的对象。

对象：

1、ID

2、值（可变的或不可变的）

可变的：当更改项目时，ID仍然是相同的。比如：字典、列表。

不可变的：字符串、整数、元组。

推导式

Comprehension——用于创建集合和可迭代对象的简写语法。

▍列表推导式

▍集合推导式

▍字典推导式

▍Generator 推导式

▍ If-clause 推导式

▍多重推导式

▍嵌套推导式

扩展关键字参数

在Python中调用函数时，通常必须在使用关键字参数和位置参数之间进行选择。 关键字参数通常可用于使函数调用更加明确。当我们使用关键字参数时：我们通常可以省略具有默认值的参数。

扩展形式参数语法：

扩展参数的数据类型：

扩展实参语法：

闭包和装饰器

在开始闭包之前，我们先了解一下local 函数：

• 适用于特殊的、一次性的功能
• 使得代码具有组织性和可读性
• 类似于lambdas，但更为一般
• 可能包含多个表达式
• 可能包含statements

▍LEGB含义解释

• L-Local(function)：函数内的名字空间
• E-Enclosing function locals：外部嵌套函数的名字空间(例如closure)
• G-Global(module)：函数定义所在模块（文件）的名字空间
• B-Builtin(Python)：Python内置模块的名字空间

Python的命名空间是一个字典，字典内保存了变量名称与对象之间的映射关系，因此，查找变量名就是在命名空间字典中查找键-值对。

Python有多个命名空间，因此，需要有规则来规定，按照怎样的顺序来查找命名空间，LEGB就是用来规定命名空间查找顺序的规则。

LEGB规定了查找一个名称的顺序为：local-->enclosing function locals-->global-->builtin（局部变量———闭包空间———全局变量———内建模块内置）

▍Returning Function

▍闭包

维持对早期范围对象的引用。

我们可以使用_closure__来验证函数是否为闭包。

一个函数和它的环境变量合在一起，就构成了一个闭包（closure）。在Python中，所谓的闭包是一个包含有环境变量取值的函数对象。环境变量取值被保存在函数对象的 __closure__ 属性中。比如下面的代码：

__closure__ 里包含了一个元组。这个元组中的每个元素是cell类型的对象。我们看到第一个cell包含的就是整数15，也就是我们创建闭包时的环境变量b的取值。

下面看一个闭包的实际例子：

这个例子中，函数line与环境变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个环境变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。

如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。利用闭包，我们实际上创建了泛函。line函数定义一种广泛意义的函数。这个函数的一些方面已经确定(必须是直线)，但另一些方面(比如a和b参数待定)。随后，我们根据line_conf传递来的参数，通过闭包的形式，将最终函数确定下来。

一个函数闭包是一个函数和一个引用集合的组合，这个引用集合指向这个函数被定义的作用域的变量。后者通常指向一个引用环境（referencing environment），这使得函数能够在它被定义的区域之外执行。在Python中，这个引用环境被存储在一个cell的tuple中。你能够通过func_closure或Python 3中的__closure__属性访问它。要铭记的一点是引用及是引用，而不是对象的深度拷贝。当然了，对于不可变对象而言，这并不是问题，然而对可变对象(list)这点就必须注意。请注意函数在定义的地方也有__globals__字段来存储全局引用环境。

▍装饰器

装饰器是这样一种设计模式：如果一个类希望添加其他类的一些功能，而不希望通过继承或是直接修改源代码实现，那么可以使用装饰器模式。简单来说Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象，以函数或类作为可选输入参数，然后返回函数或类的形式。

简单地说，decorator就像一个wrapper一样，在函数执行之前或者之后修改该函数的行为，而无需修改函数本身的代码，这也是修饰器名称的来由。

生成器和迭代协议

▍Iterable：可以将对象传递给内置的iter()函数来获得迭代器。

▍Iterator：可以将对象传递给内置的next()函数来获取下一项。

▍生成器

Python生成器是创建迭代器的一种简单方法。上面提到的都由Python中的生成器自动处理的。

生成器是一个函数，它返回一个对象（迭代器），我们可以遍历该对象（每次一个值）。

如果一个函数包含至少一个yield语句，则它将成为生成器函数。

不同之处在于，虽然return语句完全终止了一个函数，但是yield语句暂停保存函数的所有状态，然后在后续调用时继续执行。

为什么在Python中使用生成器？

• Easy to Implement
• Memory Efficient
• Represent Infinite Stream
• Pipelining Generators

上下文管理器

▍ContextManager：上下文管理器就是实现了上下文管理协议的对象。主要用于保存和恢复各种全局状态，关闭文件等，上下文管理器本身就是一种装饰器。

▍__enter__ ()

• 在进入with-statement主体之前调用
• 返回绑定到变量的值
• 可以返回任何类型的值
• 通常返回上下文管理器本身

▍__exit__()

当语句体退出时调用

__exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb)

@staticmethod、 @classmethod

如果需要访问函数中的类属性，请使用@classmethod。

如果不需要使用cls对象，则使用@static method。

与其他语言不同，Python中的静态方法可以在子类中重写。

继承和封装

▍继承

继承是一个类获取另一个类的属性的机制。例如，一个孩子继承了他/她父母的特点。通过继承，我们可以重用现有类的字段和方法。因此，继承促进了可重用性，并且是OOPs的一个重要概念。

▍单继承

子类将具有基类的所有功能，还可以修改和增强。

子类初始化器希望调用基类初始化器，以使整个对象被初始化。

调用其他类初始化器：

1、其他语言自动调用base class初始化器

2、Python像对待其他方法一样处理 _init__()

3、base class _init__()在被覆盖时不会被调用

4、使用super()调用 base class _init__()

isinstance(instance, class)：确定对象是否具有指定的类型。

Issubclass(subclass，base class)：确定一个类型是否是其他类型的子类。

▍多继承

即子类有多个父类，并且具有它们的特征：

Python如何知道应该调用哪个base class函数？

Python使用方法解析Order和super来做到这一点。

方法解析顺序

确定方法名称查找的顺序

1、通常称为“MRO”

2、方法可以在多个地方定义

3、MRO是继承图的排序

▍封装

Python包和程序设计

Sys.path Python搜索模块的目录列表。

PYTHONPATH 添加到sys.path的环境变量列表路径。

1、包是包含其他模块的模块。

2、包通常实现为包含特殊 _init__.py 文件的目录。

3、导入包时执行 __init__.py 文件。

4. 包可以包含自己实现的子包。这些子包本身是用目录中的 __init__.py 文件实现的。

5、包的模块对象具有__path__属性。

绝对导入：使用模块完整路径的导入。比如 import a，Python 会在 sys.path 里寻找所有名为 a 的顶层模块。

相对导入：使用相同包中模块的相对路径的导入。比如一个 package 下有 a.py 和 b.py 两个文件，在 a.py 里 from . import b 即是相对导入 b.py。

__all__：是一个字符串list，用来定义模块中对于from XXX import *时要对外导出的符号，即要暴露的借口，但它只对import *起作用，对from XXX import XXX不起作用。

来自：https://medium.com/@agrawal.pulkit1994

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