python快速复习

5/16/2022 python🐍

很零碎,很基础,不容易想起来的知识点。
配合廖学峰和python文档快速熟悉知识

python快速复习

# 一些资料

# 数字和字符串

  • Python允许在数字中间以_分隔,因此,写成10_000_000_00010000000000是完全一样的。十六进制数也可以写成0xa1b2_c3d4。浮点数运算可能会有四舍五入的误差
  • str通过encode()方法可以编码为指定的bytes 'ABC'.encode('ascii')
    • 反过来,如果我们从网络或磁盘上读取了字节流,那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str,就需要用decode(),参数errors='ignore'忽略错误的字节
    • len()函数计算的是str的字符数,如果换成byteslen()函数就计算字节数
  • 对于单个字符的编码,Python提供了ord()函数获取字符的整数表示,chr()函数把编码转换为对应的字符
  • 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True)如果你不太确定应该用什么,%s永远起作用,它会把任何数据类型转换为字符串,双%%可以打印正常%
  • 'Hello, {name}, 成绩提升了 {score:.1f}%'.format(name='小明', score=17.125)
  • 通过dict提供的get()方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value,d.get("key",value)
  • int的base参数可以指定进制

# 函数

def add_end(L=[]):
    L.append('END')
    return L
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Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]

⚠️Warning

定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)
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和关键字参数**kw不同,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*
命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错:

# 尾递归优化

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。

def fact(n):
    return fact_iter(n, 1)

def fact_iter(num, product):
    if num == 1:
        return product
    return fact_iter(num - 1, num * product)
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尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。

functools.partial的作用就是,把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单,int2 = functools.partial(int, base=2)

# 特性

# 列表生成式

# 以下代码正常输出偶数:
[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[2, 4, 6, 8, 10]

# 以下代码奇负偶正:
[x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]

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如果使用()那就是生成器了,生成器使用next()获取下一个值抛出StopIteration的错误停止,generator也是可迭代对象
在函数中使用yield阻塞函数执行并return值使用next回复执行,使用时需要创建对象,类似于类的使用
可以使用isinstance()判断一个对象是否是IterableIterator 对象from collections.abc import Iterable,Iterator 生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator,把Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

  • 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
  • for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

# 排序

sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)


# 自定义字段排序
sorted(obj, key=lambda x: x['a'])

# 多字段优先级排序
sorted(obj, key=lambda x: (x['a'], x['b']))

# 有个第三方包
sorted(obj, key=operator.itemgetter('a'))

# 自定义排序函数,实际上是重载了比较函数
from functools import cmp_to_key

sorted(obj, key=cmp_to_key(func))

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# 装饰器格式

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__) # 功能代码
        return func(*args, **kw)
    return wrapper
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assert x >= 0 : "x must >= 0";
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这样,断言失败的时候,AssertionError会带上消息x must >= 0,更加便于调试。

# OOP

_可以访问但不建议 __私有变量(private)不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_ClassName__name __xxx__是特殊变量

和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,并且,调用时,不用传递该参数
对于静态语言(例如Java)来说,如果需要传入Animal类型,则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类,否则,将无法调用run()方法。
对于Python这样的动态语言来说,则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了

📝Note

就这样吧,剩下的详细放在进阶里