【学习笔记】python
基础
print()每执行一次默认在最后加上了\n,也就是默认会换行；
break可以立即退出循环语句，包括else；pass是用来在循环或者判断中进行占位的（比如暂时没想好功能该怎么写，就先占位）；
- == != 比较的是对象的值是否相等；
- is is not 比较的是对象的id是否相等(也就是比较是否是同一个对象)
序列
序列就是用来保存一组有序的数据，所有的数据在序列中都有唯一的索引；
可变序列：列表(list);
不可变序列：字符串(str),元祖(tuple);
遍历序列
for s in stus:
print(s) # 每执行一次将序列中的元素赋给变量srange(3,0,-1) #[3,2,1],都是左闭右开；range就是生成一个自然数的序列；
for i in range(30):代码块 #循环30次
可变对象
每个对象都保存了三个数据：
- id(标识/地址)
- type(类型)
- value(值)
列表就是可变对象，可变对象是说其值(value)是可变的；
a[0] = 10
# 这个是在改对象，不会改变变量的指向，只是指向的变量的值变了；
a = [4,5,6]
# 这个是在改变量，会改变变量指向的对象；
列表
列表就是存储对象的对象；
#列表的切片；
stus[-1] #从倒数第一个开始；
stus[0:2] #第一个元素和第二个元素；左闭右开；
stus[0:5:-1] #[起始：结束：步长]，if步长是负数表示从后开始；步长不能是0；
s.index[‘a’,1,3] #获取a在列表中在[1,3)中首次出现的索引；
s.count[‘a’] #获取a在列表中出现的次数； 这两个都是方法，必须通过xxx.method()来调用；列表的替换
在给切片进行赋值时，只能使用序列
stus[0:2] = [1,2,3] # 序列的个数可以和切片的个数不一致；
stus[::2] = [1,2] #当设置了步长时，两者个数必须相同；列表的方法
s.append(1) # 向列表最后添加元素；
s.insert(2,’a’) #向列表的2索引处插入a；
s.extend([1,2,3]) #参数必须是序列，扩展s序列；
s.pop(2) #删除索引为2的元素，有返回值；
s.remove(2) #删除值为2的元素，if有多个值，只删第一个；
s.clear() #清空序列；
s.reverse() #反转列表；
s.sort() #对列表排序，默认是升序，可以传递参数reverse=true来变成降序；
元组(tuple)
元祖就是不可变的列表
t = () # 创建空元组；
t = 1,2,3,4 # 当元组不为空时，括号可以不写；
t = 1, # if元组不为空，至少要有一个逗号；
a,b,c,d = t # 元组的解包，这时候a=1，b=2；所以if想要交换两个元素，其实可以直接
a,b = b,a # b，a就是一个元组，进行了解包；
在对一个元组进行解包时，变量的数量必须和元组中的元素的数量一致
也可以在变量前边添加一个*，这样变量将会获取元组中所有剩余的元素
a , b , *c = t # c = [3,4];
解包是对所有序列都可以的，不仅是元组；
字典(dict)
列表存储数据很好，但是查询的性能很差；而字典从查询效率很高；
字典中每个对象都有一个名字(key),而每个对象就是value；这样一个键值对称为一项(item);
字典的值可以是任意对象;字典的键可以是任意的不可变对象（int、str、bool、tuple …），但是一般我们都会使用str
d = {} #空字典
d = {‘name’:a, ‘age’:18}print(d[‘name]’) # a;注意name一定要加引号；
使用 dict()函数来创建字典
每一个参数都是一个键值对，参数名就是键，参数名就是值（这种方式创建的字典，key都是字符串）
d = dict(name=’孙悟空’,age=18,gender=’男’)
len(d) #获取字典中键值对的个数；in/not in #字典中是否有指定的键；
d[‘name’] #获取字典的值；
d.get(‘hello’,default) # if hello不存在，会返回默认值；
d[‘name’] = ‘sunwukong’ # 修改字典的key-value
setdefault(key, default) 可以用来向字典中添加key-value如果key已经存在于字典中，则返回key的值，不会对字典做任何操作
如果key不存在，则向字典中添加这个key，并设置value
d = {‘a’:1,’b’:2,’c’:3}
d2 = {‘d’:4,’e’:5,’f’:6, ‘a’:7}d.update(d2) #将d2中的键值对添加到d，if 有相同的key会进行替代；
del d[‘name’] # 删除键值对；
result = d.pop(‘name’) #孙悟空，返回value；d.clear() # 清空字典；
d1 = d2 # 两个指向的是同一个对象，修改一个另一个也会变；
d1 = d2.copy # 这是复制品，是相互独立；注意，浅复制会简单复制对象内部的值，如果值也是一个可变对象，这个可变对象不会被复制
d = {‘a’:{‘name’:’孙悟空’,’age’:18},’b’:2,’c’:3}
d2 = d.copy()d2[‘a’][‘name’] = ‘猪八戒’ # d和d2都会变成猪八戒；
for k in d.keys():
print(d[k]) #通过keys()遍历；for v in d.values():
print(v) #通过values()遍历：for k,v in d.items():
print(k, '=', v) #items()会返回字典中所有的项；会返回一个序列，序列中包含双值子序列，[(‘name’,a),(‘age’,18)],这时候赋值其实是解包；
集合(set)
集合和列表非常相似
不同点：
1.集合中只能存储不可变对象 ( s= {[1,2,3]},这就是错误的，因为列表是可变的)
2.集合中存储的对象是无序（不是按照元素的插入顺序保存）
3.集合中不能出现重复的元素s = {1,2,3} #创建集合；
s = set([1,2,1]) # set可以将列表和字典变为集合，字典转的时候，只有键；
len(s) # 元素数量；in/not in
s.add(4) # 增加元素；
s1.upadte(s2) # 将s2中的元素添加到s1中；
s.pop() # 随机删除集合中的一个元素；
s.remove # 删除集合中的指定元素；s.clear()
s1 & s2 # 集合的交集；
s1 | s2 # 集合的并集；
s1 - s2 # 集合的差集；
s1 ^ s2 # 集合的异或集：获取只在一个集合中出现的元素；
s1 <= s2 # s1 是否是s2的子集
s1 < s2 # s1 是否是s2的真子集
函数
函数也是对象；函数可以用来保存一些可执行的代码，并且可以在需要时，对这些语句进行多次的调用
def fn(a,b):
代码块 #fn是函数对象，fn()调用函数；函数在调用时，解析器不会检查实参的类型；实参可以传递任意类型；比如列表甚至是函数都行(fn(fn1));
def fn1(*a,b):
代码块 #可变参数，会将所有的实参保存到一个元组中(装包) # 可变参数不是必须写在最后，但是注意，带*的参数后的所有参数，必须以关键字参数的形式传递*形参不能接收关键字参数；
形参可以接收关键字参数，会将这些参数统一保存到一个字典中；参数必须在所有参数的最后；
t = (1,2)
fn(*t)
#传递实参时，可以在序列类型的参数前添加星号，这样他会自动将序列中的元素依次作为参数传递(解包)，序列的个数必须和参数个数相同；同样，也可以用**来对字典进行解包，字典的key和参数形参名一样；
return 后面可以跟任意的值，甚至可以是函数；
文档字符串
def fn(a:int,b:bool,c:str=’hello’) -> int:
#这些里面的类型没有任何意义，仅仅是指示说明； ··· 可以写一些说明文字 ···
if 想在函数内部修改全局变量的值，要加关键字 global；
scope = locals() # locals() 获取当前作用域的命名空间；命名空间其实就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典；所以scope是一个字典，这个字典就是当前作用域中所有的变量；
scope[‘c’] = 1000 # 向字典中添加键值对就相当于在全局中创建了一个变量c；
globals_scope = globals() #globals()这个函数可以在任意位置获取全局的命名空间；
高阶函数
- 将函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数是高阶函数；当将一个函数作为参数时，实际上是将指定的代码传递给了目标函数；
- 这样的会就可以定制一些函数，然后将函数作为一种“规则”传递给目标函数，然后目标函数根据这种“规则”对参数(原料)做出相应的处理；
1.将函数作为参数传递：
filter()
filter()可以从序列中过滤出符合条件的元素，保存到一个新的序列中
- 参数：
1.函数，根据该函数来过滤序列（可迭代的结构）
2.需要过滤的序列（可迭代的结构） - 返回值：
过滤后的新序列（可迭代的结构）
匿名函数(lambda函数表达式)
有时候一个函数用一次就再也不用了，就可以用lambda表达式；匿名韩式一般都是作为参数使用的；
语法：lambda 参数列表 ： 返回值
r = filter(lambda i : i > 5 , l)
2.将函数作为返回值
闭包
将函数作为返回值返回，这就是一种闭包，通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量，可以将一些私有的数据藏到闭包里；
形成闭包的条件：
1.函数嵌套；
2.将内部函数作为返回值返回；
3.内部函数必须要使用到外部函数的变量；def fn():
a = 10 # 函数内部再定义一个函数 def inner(): print('我是fn2' , a) # 将内部函数 inner作为返回值返回 return innerr是一个函数，是调用fn()后返回的函数
这个函数实在fn()内部定义，并不是全局函数
所以这个函数总是能访问到fn()函数内的变量
r = fn()
变量是里面能看到外面的，但是外面看不到里面的；这样闭包就可以了；
装饰器
在写程序的时候，if我们想扩展一个函数，但是我们要尽量不去动原始的函数，而是要遵从开闭原则，即开放对程序的扩展，而关闭对程序的修改；
装饰器其实就是一个函数，这个函数什么功能呢？它接收一个旧函数作为参数，然后在装饰器里对它进行装饰包装，然后以一个新函数作为返回；这样就可以在不修改原始函数的情况下对函数进行扩展；
可以直接在旧函数上声明@装饰器函数
可以给函数多个装饰器，装饰的时候从内向外；
对象
类用大驼峰来命名：MyClass； 类也是对象，类就是一个用来创建对象的对象，一切皆对象！
如果是函数调用，则调用时传几个参数，就会有几个实参；但是如果是方法调用，默认传递一个参数，这个实参是解析器自动传的，所以方法中至少要定义一个形参(self),这个默认传递的实参其实就是调用方法的对象本身！if是p1调的，那第一个参数就是p1，if是p2调的，那第一个参数就是p2；所以我们把这个参数命名为self，这个self就是指的是谁调用这个方法了，这个谁就是self；self就是当前对象
当我们调用一个对象的属性时，解析器会先在当前对象中寻找是否含有该属性，
如果有，则直接返回当前的对象的属性值，
如果没有，则去当前对象的类对象中去寻找，如果有则返回类对象的属性值，如果类对象中依然没有，则报错！类对象和实例对象中都可以保存属性（方法）
- 如果这个属性（方法）是所有的实例共享的，则应该将其保存到类对象中
- 如果这个属性（方法）是某个实例独有，则应该保存到实例对象中在python中，xxx 称为特殊方法，或者称为魔术方法；这种方法不需要我们自己调用，会在一些时刻自动调用；
p1 = Person()的运行流程
1.创建一个变量p1 2.在内存中创建一个新变量，这个变量的类型是Person 3.__init__(self)方法执行 4.将对象的id(地址)赋值给变量使用__开头的属性，实际上依然可以在外部访问，所以这种方式我们一般不用，(因为其实就是python将__name自己改名成了_类名__属性)
一般我们会将一些私有属性（不希望被外部访问的属性）以_开头，一般情况下，使用_开头的属性都是私有属性，没有特殊需要不要修改私有属性继承，在类的括号里写父类，if没写，就是继承自object.
issubclass(a,b) 检查a是否是b的子类
isinstance(a,A) 检查a是否是A的实例
父类中所有的方法和属性都可以被继承，包括特殊方法__init__,可以重写初始化方法，if想要增添多个属性，那可以调用super()来调用当前类的父类，然后再增添自己特有的就行了
# 父类中的所有方法都会被子类继承，包括特殊方法，也可以重写特殊方法
class Dog(Animal):
def __init__(self,name,age):
# 希望可以直接调用父类的__init__来初始化父类中定义的属性
# super() 可以用来获取当前类的父类，
# 并且通过super()返回对象调用父类方法时，不需要传递self
super().__init__(name)
self._age = age
python中可以多重继承：
class C(A,B):
pass
# C继承自两个父类，AB，ifA,B中有同名的方法，会先调用A的，
多态：在函数的参数中，if要传入一个对象，其实不关注对象是什么类型的，只关注这个对象是否有某些属性和方法，只要有某些属性和方法，那就可以传递进去，这样保证了程序的灵活性；
类属性可以通过A.属性和a.属性访问，实例属性只能通过a.属性访问，类.属性无法访问；在类中以self作为第一个参数的方法是实例方法，实例方法可以通过类和实例调用，通过实例调用时，会自动将当前对象传递给self，但是通过类调用时，不会自动传，所有，A.fangfa(a) = a.fangfa()
# 类方法 # 在类内部使用 @classmethod 来修饰的方法属于类方法 # 类方法的第一个参数是cls，也会被自动传递，cls就是当前的类对象 # 类方法和实例方法的区别，实例方法的第一个参数是self，而类方法的第一个参数是cls # 类方法可以通过类去调用，也可以通过实例调用，没有区别 @classmethod def test_2(cls): print('这是test_2方法，他是一个类方法~~~ ',cls) print(cls.count) # 静态方法 # 在类中使用 @staticmethod 来修饰的方法属于静态方法 # 静态方法不需要指定任何的默认参数，静态方法可以通过类和实例去调用 # 静态方法，基本上是一个和当前类无关的方法，它只是一个保存到当前类中的函数 # 静态方法一般都是一些工具方法，和当前类无关 @staticmethod def test_3(): print('test_3执行了~~~')特殊方法也叫魔法方法，一般不需要手动调用，在一些特殊的时候会自动执行，以__开始，比如__init__在对象创建时调用，__del__会在结束时调用，进行垃圾回收
一个py文件就是一个模块，模块也是一个对象！在每一个模块内部都有一个__name__属性，通过这个属性可以获取到模块的名字__name__属性值为 __main__的模块是主模块，一个程序中只会有一个主模块，主模块就是我们直接通过 python 执行的模块
一个文件夹就是一个包，一个包里可以有多个模块，包中必须含有一个__init__.py文件，一个包里会有__pycache__文件夹，这是模块的缓存文件， py代码在执行前，需要被解析器先转换为机器码，然后再执行，所以我们在使用模块（包）时，也需要将模块的代码先转换为机器码然后再交由计算机执行
而为了提高程序运行的性能，python会在编译过一次以后，将代码保存到一个缓存文件中，这样在下次加载这个模块（包）时，就可以不再重新编译而是直接加载缓存中编译好的代码即可
异常
try:
代码块（可能出现错误的语句）
except 异常类型 as 异常名:
代码块（出现错误以后的处理方式）
else：
代码块（没出错时要执行的语句））
finally:
代码块（该代码块总会执行）
- 异常也是一个对象，比如 ： ZeroDivisionError类的对象专门用来表示除0的异常
NameError类的对象专门用来处理变量错误的异常 - Exception 是所有异常类的父类，所以如果except后跟的是Exception，他也会捕获到所有的异常；可以在异常类后边跟着一个 as xx 此时xx就是异常对象
- 可以使用 raise 语句来抛出异常，
raise语句后需要跟一个异常类 或 异常的实例
文件
打开文件，opne(file_name)会返回一个对象，if当前文件和目标文件在同一级目录下，则直接写名字就可以，其他的时候就必须用路径了。可以使用..来向上返回一级目录
read()用来读，会将内容保存为一个字符串返回；
关闭文件；对象.close()，这时候其实经常是忘记的，所以有了with..as语句
with open(file_name) as file_obj: #这其实就是和file_obj = open(file_name)一样，当出去这个with后，会自动关闭；
#打开file_name并返回一个变量file_objfile_obj.read()with open(file_name , ‘x’ , encoding=’utf-8’) as file_obj:
使用open()打开文件时必须要指定打开文件所要做的操作（读、写、追加）
如果不指定操作类型，则默认是 读取文件 ， 而读取文件时是不能向文件中写入的
r 表示只读的
w 表示是可写的，使用w来写入文件时，如果文件不存在会创建文件，如果文件存在则会截断文件
截断文件指删除原来文件中的所有内容
a 表示追加内容，如果文件不存在会创建文件，如果文件存在则会向文件中追加内容
x 用来新建文件，如果文件不存在则创建，存在则报错
+ 为操作符增加功能
r+ 即可读又可写，文件不存在会报错
seek() 可以修改当前读取的位置
seek()需要两个参数 第一个 是要切换到的位置 第二个 计算位置方式 可选值： 0 从头计算，默认值 1 从当前位置计算 2 从最后位置开始计算tell() 方法用来查看当前读取的位置