Python基础知识点

一、数据类型

1.0、数字

# 用round实现，返回的是float
round(f, n)   # f是浮点数，n是需要保留的位数

# 用占位符实现，返回的是str
f_num = float(input())
print(f'{f_num:.2f}')   # .2f中的2表示小数位数，可以更改；f代表要操作的float
print('%.2f' % f_num)
print('{:.2f}'.format(f_num))

# python取整
int(-0.8)                                                # 取整数部分
round(-0.4)                                              # 四舍五入
math.floor(-0.8)                                         # 向下取整
math.ceil(-0.8)                                          # 向上取整

int(str, 2)   # 2转10，输入字符串，返回数字
int(str, 8)   # 8转10，输入字符串，返回数字
int(str, 16)  # 16转10，输入字符串，返回数字

bin(num)      # 10转2，输入数字，返回字符串
oct(num)      # 10转8，输入数字，返回字符串
hex(num)      # 10转16，输入数字，返回字符串

运算符

算术运算

赋值运算

逻辑运算

位运算

💡

数字是以“补码”的形式存储在计算机中的，位运算也是用“补码”进行计算。

• 原码：我们将数字的二进制表示的最高位视为符号位，其中0表示正数1表示负数，其余位表示数字的值。

• 反码：正数的反码与其原码相同，负数的反码是对其原码除符号位外的所有位取反。

• 补码：正数的补码与其原码相同，负数的补码是在其反码的基础上加 1。

1.1、字符串

• 可以在字符串中使用\（反斜杠）来表示转义，也就是说\后面的字符不再是它原来的意义，例如：\n不是代表反斜杠和字符n，而是表示换行；而\t也不是代表反斜杠和字符t，而是表示制表符。所以如果想在字符串中表示'要写成\'，同理想表示\要写成\\。

• 如果不希望字符串中的\表示转义，我们可以通过在字符串的最前面加上字母r来加以说明，如：s1 = r'\'hello, world!\'' 前缀 r 和 f 可以一起使用。
• f-strings的其他用法：Python--字符串格式化f-string
• 此外，如果字符串是一个文件路径，且路径中包含空格，那么可能不能被 Python 识别，此时在字符串前加 r 来阻止转义即可。

• Python为字符串类型提供了非常丰富的运算符，我们可以使用+运算符来实现字符串的拼接，可以使用*运算符来重复一个字符串的内容，可使用in和not in来判断一个字符串是否包含另外一个字符串（成员运算），我们也可以用[]和[:]运算符从字符串取出某个字符或某些字符（切片运算）

• 格式化输出字符串：占位符
• a, b = 5, 10
• print(f'{a} * {b} = {a * b}') python3.6之后的写法
• print('%d * %d = %d' % (a, b, a * b))
• print('{0} * {1} = {2}'.format(a, b, a * b))

• 在Python中，我们还可以通过一系列的方法来完成对字符串的处理：

str1 = 'hello, world!'
print(len(str1)) # 13                      # 通过内置函数len计算字符串的长度
print(str1.capitalize()) # Hello, world!   # 获得字符串首字母大写的拷贝
print(str1.title()) # Hello, World!        # 获得字符串每个单词首字母大写的拷贝
print(str1.upper()) # HELLO, WORLD!        # 获得字符串变大写后的拷贝
print(str1.find('or')) # 8                 # 从字符串中查找子串所在位置，找不到返回-1
print(str1.find('shit')) # -1
print(str1.index('or'))                    # 与find类似但找不到子串时会引发异常
print(str1.index('shit'))                  # ValueError: substring not found
print(str1.startswith('He')) # False       # 检查字符串是否以指定的字符串开头，会区分大小写
print(str1.startswith('hel')) # True
print(str1.endswith('!')) # True           # 检查字符串是否以指定的字符串结尾
print(str1.center(50, '*'))                # 将字符串以指定的宽度居中并在两侧填充指定的字符
print(str1.rjust(50, ' '))                 # 将字符串以指定的宽度靠右放置左侧填充指定的字符

str2 = 'abc123456'
print(str2.isdigit())  # False             # 检查字符串是否只由数字构成
print(str2.isalpha())  # False             # 检查字符串是否只以字母构成
print(str2.isalnum())  # True              # 检查字符串是否以数字和字母构成

str3 = '  Jackfrued@126.com '
print(str3.strip())                        # 修剪字符串两端的指定字符，默认是空格
print(str3.split())                        # 按照指定字符切割字符串
print(str3.split(r'[，。-]'))               # 按照指定的多个字符切割字符串
re.split(r'。|！|？','字符串1。文本？')        # 用re模块可以一次使用多个分隔符

print(str3.lower())                        # 转换字符串中所有大写字符为小写
print(str3.upper())                        # 转换字符串中的小写字母为大写
print(str3.title())                        # 首字母大写，如果有空格，则对每个空格后的单词首字母大写
print(str3.capitalize())                   # 首字母大写，只会对整个字符串的首字母大写，即使有空格
print(str3.swapcase())                     # 将字符串中大写转换为小写，小写转换为大写
print(str3.lstrip())                       # 截掉字符串左边的空格或指定字符
print(str3.rstrip())                       # 删除字符串末尾的空格或指定字符
print(str3.replace(old, new [, max]))      # 将字符串中的old替换成new, 如果max指定，则替换不超过max次。

seq = 
'_'.join(seq)                              # 以指定字符串作为分隔符，将seq中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串

# 占位符可以和以上方法一起使用
['subject_%s'%i.lower() for i in data_.columns]

• maketrans()方法：用于创建字符映射的转换表

translation_table = str.maketrans(x, y, z)
   # x：必选；原有的需要替换的字符， 如果只有 x，那 x 必须是一个字典
   # y：可选；想要替换成的目标字符，y 的长度一定要和 x 相同
   # z：可选；原字符串中想要删除的字符, 是先删除，后替换；如果只想删除某些字符，可以让 x 和 y 为空。
str5.translate(translation_table)

# 示例
str5 = "Google Runoob Taobao!"
translation_table = str.maketrans("mSa", "eJo", "odnght")
str5.translate(translation_table)
"""
'Gle Rub Tobo!'
"""

• eval() 方法：将字符串转换为相应的对象，并返回表达式的结果（把字符串去掉，并运行）

result = eval("2 + 3 * 4")
print(result)  # 输出: 14

# 执行变量引用
x = 10
result = eval("x + 5")
print(result)  # 输出: 15

# 在指定命名空间中执行表达式
namespace = {'a': 2, 'b': 3}
result = eval("a + b", namespace)
print(result)  # 输出: 5

# 如果字符串内是列表，则直接返回列表
str1 = "[1,2,3]"
list1 = eval(str1)

1.2、列表

• 列表（list），也是一种结构化的、非标量类型，它是值的有序序列，每个值都可以通过索引进行标识，定义列表可以将列表的元素放在[]中，多个元素用,进行分隔，可以使用for循环对列表元素进行遍历，也可以使用[]或[:]运算符取出列表中的一个或多个元素。

• 列表生成式：
• f = [x for x in range(1, 10)]
• f = [x*2 for x in range(1, 10) if x>5]
• f = [x*2 if x>5 else x for x in range(1, 10)]
• f = [x + y for x in 'ABCDE' for y in '1234567']
• f = [(name, sex) for name, sex in zip(list1, list2)]

list1 = [1, 3, 5, 7, 100]
# 增
print(list1.append(200))         # 在列表的最后追加元素；[1, 3, 5, 7, 100, 200]   
print(list1.insert(1, 400))      # 在索引1的位置插入元素；[1, 400, 3, 5, 7, 100, 200]   
print(list1.extend([8,9,11]))    # 函数用于在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值；[1, 400, 3, 5, 7, 100, 200, 8,9,11]

# 删 
del list1[2]                     # 删除指定索引的元素
print(list1) # [1, 400, 5, 7, 100, 200]   
list1.remove(5)                  # 移除列表中某个值的第一个匹配项
print(list1) # [1, 400, 7, 100, 200]
print(list1.pop()) # 200         # 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素）, 并且返回该元素的值, 可以指定索引

# 查
print(list1[3]) # 100            # 取索引为3的元素
print(list1[-1]) # 100           # 取最后一个元素
print(list1[1:3]) # [400, 7]     # 取一个区间（前开后闭：能取到1不能取到3）

# 改
list1[1] = 'value'               # 赋值
print(list1) # [1, 'value', 7, 100, 200]

# 其他方法
list(seq)                        # 将其他seq转换为列表
len(list1)                       # 列表长度
min(list1)                       # 列表最小值
max(list1)                       # 列表最大值
list1.count(obj)                 # 统计某个元素在列表中出现的次数
list1.index(obj)                 # 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
list1.reverse()                  # 反转列表 
list1.clear()                    # 清空列表元素
list1.sort(reverse=True)         # 排序——直接在原列表上进行排序
list1 += [1000, 2000]            # 合并两个列表

# 排序——不会修改原列表，返回新列表
list1 = ['orange', 'apple', 'zoo', 'internationalization', 'blueberry']
list2 = sorted(list1)               # 根据首字母在字母表中的位置升序
print(list2) # ['apple', 'blueberry', 'internationalization', 'orange', 'zoo']
list3 = sorted(list1, reverse=True) # 根据首字母在字母表中的位置倒序
print(list3) # ['zoo', 'orange', 'internationalization', 'blueberry', 'apple']
list4 = sorted(list1, key=len)      # 根据元素长度升序
print(list4) # ['zoo', 'apple', 'orange', 'blueberry', 'internationalization']

# 列表反转
# 方法0：list1.reverse()
# 方法1：list(reversed(a))，reversed(a)返回的是迭代器，所以前面加个list转换为list
# 方法2：sorted(a,reverse=True)
# 方法3：a[: :-1]，其中[::-1]代表从后向前取值，每次步进值为1
   # b = a[i:j:s]；i是起点，j是终点，s是步长
   # 当s<0，且i缺省时，则a默认为-1. 
   # 当s<0，且j缺省时，默认为-len(a)-1
   # 所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍，即倒序。

1.3、元组

1. 元组中的元素是无法修改的，事实上我们在项目中尤其是多线程环境（后面会讲到）中可能更喜欢使用的是那些不变对象（一方面因为对象状态不能修改，所以可以避免由此引起的不必要的程序错误，简单的说就是一个不变的对象要比可变的对象更加容易维护；另一方面因为没有任何一个线程能够修改不变对象的内部状态，一个不变对象自动就是线程安全的，这样就可以省掉处理同步化的开销。一个不变对象可以方便的被共享访问）。所以结论就是：如果不需要对元素进行添加、删除、修改的时候，可以考虑使用元组，当然如果一个方法要返回多个值，使用元组也是不错的选择。

2. 元组在创建时间和占用的空间上面都优于列表。我们可以使用sys模块的getsizeof函数来检查存储同样的元素的元组和列表各自占用了多少内存空间，这个很容易做到。我们也可以在ipython中使用魔法指令%timeit来分析创建同样内容的元组和列表所花费的时间，

1.4、集合

# 创建集合的字面量语法
set1 = {1, 2, 3, 3, 3, 2}
print(set1)
print('Length =', len(set1))
# 创建集合的构造器语法(面向对象部分会进行详细讲解)
set2 = set(range(1, 10))
set3 = set((1, 2, 3, 3, 2, 1))
print(set2, set3)
# 创建集合的推导式语法(推导式也可以用于推导集合)
set4 = {num for num in range(1, 100) if num % 3 == 0 or num % 5 == 0}
print(set4)

set1.add(4)
set1.add(5)
set2.update([11, 12])
set2.discard(5)
if 4 in set2:
    set2.remove(4)
print(set1, set2)
print(set3.pop())
print(set3)

# 集合的交集、并集、差集、对称差运算
print(set1 & set2)
# print(set1.intersection(set2))
print(set1 | set2)
# print(set1.union(set2))
print(set1 - set2)
# print(set1.difference(set2))
print(set1 ^ set2)
# print(set1.symmetric_difference(set2))
# 判断子集和超集
print(set2 <= set1)
# print(set2.issubset(set1))
print(set3 <= set1)
# print(set3.issubset(set1))
print(set1 >= set2)
# print(set1.issuperset(set2))
print(set1 >= set3)
# print(set1.issuperset(set3))


.argsort()   # 返回数组值从小到大的索引值
[::-1]   # 倒序取值

1.5、字典

# 创建字典的字面量语法
scores = {'骆昊': 95, '白元芳': 78, '狄仁杰': 82}
print(scores)
# 创建字典的构造器语法
items1 = dict(one=1, two=2, three=3, four=4)
# 通过zip函数将两个序列压成字典
items2 = dict(zip(['a', 'b', 'c'], '123'))
# 创建字典的推导式语法
items3 = {num: num ** 2 for num in range(1, 10)}

# 更新字典中的元素
scores['白元芳'] = 65
scores['诸葛王朗'] = 71
scores.update(冷面=67, 方启鹤=85)

print(scores.get('武则天'))   # get获取对应key的value，原字典中元素不变
print (scores.get('武则天', 0.0))   # 如果没有对应的key，则输出这设置好的默认值  0.0

# 删除字典中的元素
print(scores.popitem())      # 取出最后一个元素，原字典中元素变少，取出来的数据以元组的形式存在
print(scores.pop('骆昊', 100))   # 取出指定key值对应的value，原字典中元素变少
# 清空字典
scores.clear()
print(scores)

# 遍历字典
for key in dict1: # 只遍历键
for key in dict1.keys(): # 只遍历键
for val in dict1.values(): # 只遍历值
for kv in dict1.items(): # 遍历键和值，返回元组

# 字典排序
my_dict = {'banana': 3, 'apple': 2, 'pear': 1, 'orange': 4}

sorted_dict_by_key = {k: my_dict[k] for k in sorted(my_dict)}   # 按键排序，sorted 加上 reverse=True 参数为倒序
sorted_dict_by_value = {k: v for k, v in sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1])}   # 按值排序，sorted 加上 reverse=True 参数为倒序

1.6、json

import json

# 将 Python 对象序列化为 JSON 字符串
json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
# obj (必需): 要序列化的 Python 对象。可以是字典、列表、元组、字符串、数字（整数和浮点数）、布尔值（True 和 False）以及 None。
# skipkeys (默认为 False): 如果设置为 True，那么字典中不可序列化的键将会被跳过，而不是抛出 TypeError 异常。默认情况下，如果键不是基本类型（str、int、float、bool、None），将会抛出异常。
# ensure_ascii (默认为 True): 当设置为 True 时，输出保证将所有输入的非 ASCII 字符转义。如果设置为 False，这些字符将会原样输出。
# check_circular (默认为 True): 检查循环引用，确保序列化的对象中没有循环引用（即对象引用自身，直接或间接）。如果设置为 False，则跳过这个检查。
# allow_nan (默认为 True): 规定是否允许将 NaN、Infinity 和 -Infinity 编码为 JSON。根据 JSON 规范，这是不允许的，但是默认情况下 Python 允许这样做。
# cls (默认为 None): 为了序列化一些特定类型的对象，你可以指定一个自定义的 JSONEncoder 子类。
# indent (默认为 None): 一般设置为4，表示每个级别缩进4个空格。用于美化输出（pretty-printing）。如果指定一个非负整数，则 JSON 数组元素和对象成员会被缩进到这个级别。传入 0、负数或 "" 会只插入新行。
# separators (默认为 (', ', ': ')): 一个 (item_separator, key_separator) 元组，用于指定分隔符。默认情况下，字典内的项之间用逗号和空格分隔，键和值之间用冒号和空格分隔。要获得最紧凑的 JSON 表示形式，可以使用 (',', ':')。
# default (默认为 None): 如果设置了这个参数，那么对于那些 json 模块不知道如何将其转化为 JSON 的对象，json 将会调用这个函数，函数返回的值将被序列化为 JSON。这个函数应该返回一个可序列化的版本的对象或者抛出一个 TypeError。
# sort_keys (默认为 False): 如果设置为 True，则字典的输出将按键排序。
# **kw: 用于兼容性，允许你传递一些在未来版本中可能会实现的新的关键字参数。


# 将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象。
json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
# s (必需): 要反序列化的 JSON 字符串。
# cls (默认为 None): 如果指定了这个参数，则它应该是一个 JSONDecoder 的子类，用于定制解码过程。如果为 None，则使用默认的 JSONDecoder。
# object_hook (默认为 None): 如果指定了这个参数，它应该是一个函数。每当解码器遇到一个 JSON 对象（即字典）时，将使用这个函数对其进行后处理。函数应该接受一个字典作为输入，并返回一个相应的 Python 对象。
# parse_float (默认为 None): 如果指定了这个参数，它应该是一个函数。每当解码器遇到一个 JSON 浮点数时，将使用这个函数对其进行处理。函数应该接受一个字符串作为输入，并返回一个相应的 Python 浮点数或其他你希望返回的值。
# parse_int (默认为 None): 如果指定了这个参数，它应该是一个函数。每当解码器遇到一个 JSON 整数时，将使用这个函数对其进行处理。函数应该接受一个字符串作为输入，并返回一个相应的 Python 整数或其他你希望返回的值。
# parse_constant (默认为 None): 如果指定了这个参数，它应该是一个函数。每当解码器遇到以下特殊 JSON 值之一：-Infinity、Infinity、NaN时，将使用这个函数对其进行处理。函数应该接受一个字符串作为输入，并返回一个相应的 Python 常量或其他你希望返回的值。
# object_pairs_hook (默认为 None): 如果指定了这个参数，它应该是一个函数。每当解码器遇到一个 JSON 对象时，将使用这个函数对其进行后处理，但与 object_hook 不同的是，这个函数接受的是一个由键值对组成的列表而不是字典。这允许你保留 JSON 对象中的项顺序。函数应该返回一个新的 Python 对象。
# **kw: 用于兼容性，允许你传递一些在未来版本中可能会实现的新的关键字参数。


# 将 Python 对象序列化为 JSON 格式，并写入文件
json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
# obj (必需): 要序列化的 Python 对象。可以是字典、列表、元组、字符串、数字（整数和浮点数）、布尔值（True 和 False）以及 None。
# fp (必需): 一个 .write() 支持的文件类对象。json.dump() 方法会将序列化的 JSON 字符串写入到这个文件中。
# 其他参数与 json.dumps 相同


# 从文件读取 JSON 数据，并反序列化为 Python 对象
json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
# fp (必需): 一个 .read() 支持的文件类对象。json.load() 方法会从这个文件中读取 JSON 格式的字符串。

import json

# Python 对象
data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 25,
    'is_student': False,
    'courses': ['Math', 'Science'],
    'address': {
        'city': 'New York',
        'zipcode': '10001'
    }
}

# 序列化为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(data, indent=4)
print(json_string)

# 反序列化为 Python 对象
parsed_data = json.loads(json_string)
print(parsed_data)

import json

data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 25,
    'is_student': False
}

# 将数据写入 JSON 文件
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

# 从 JSON 文件读取数据
with open('data.json', 'r') as file:
    loaded_data = json.load(file)

print(loaded_data)

二、模块/函数

2.1、zip（序列组合-内置函数）

• 传入一个列表时，zip函数会将这个列表内每个元素单独构成元组，返回由这些元组组成的列表。如传入一个列表：zip([1,2,3])，返回结果为：[(1,),(2,),(3,)]

• 传入多个列表时，zip函数会将多个列表相同下标的元素组合成元组，返回由这些元组组成的列表。如传入两个列表：zip([1,2,3],[4,5,6])，返回的结果为：[(1,4),(2,5),(3,6)]

• 传入多个列表，但列表的长度不一样时，以短列表的长度作为返回的列表里面元组的个数。如传入不同长度的列表：zip([1,2],[3,4,5])，返回值是：[(1,3),(2,4)]

• 传入一个二维的数据类型：zip(*[[1,2],[3,4]])，返回的结果为：[(1,3),(2,4)]。*表示处理二维或多维数据

2.2、chain（序列合并-内置函数）

from itertools import chain
list1 = ["Tom", "Jack", "Will", "July"]
list2 = ["man", "man", "man", "woman"]
for x in chain(list1, list2, zip(list1, list2)):
    print(x)

Tom
Jack
Will
July
man
man
man
woman
('Tom', 'man')
('Jack', 'man')
('Will', 'man')
('July', 'woman')

from itertools import chain
list1 = ["Tom", "Jack", "Will", "July",["man", "man", "man", "woman"]]
for x in chain(list1):
    print(x)

Tom
Jack
Will
July
['man', 'man', 'man', 'woman']

from itertools import chain
list1 = ["Tom", "Jack", "Will", "July",["man", "man", "man", "woman"]]
for x in chain(*list1):
    print(x)


T
o
m
J
a
c
k
W
i
l
l
J
u
l
y
man
man
man
woman

2.3、itertools（序列组合-内置库）

import itertools

# 产生ABCD的全排列
itertools.permutations('ABCD')
# 产生ABCDE的五选三组合
itertools.combinations('ABCDE', 3)
# 产生ABCD和123的笛卡尔积
itertools.product('ABCD', '123')
# 产生ABC的无限循环序列
itertools.cycle(('A', 'B', 'C'))

2.4、sorted（排序-内置函数）

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

• iterable -- 可迭代对象。

• key -- 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

• reverse -- 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。

# 指定key进行排序
>>>example_list = [5, 0, 6, 1, 2, 7, 3, 4]
>>> result_list = sorted(example_list, key=lambda x: x*-1)   # 将原列表中的元素都乘以-1，然后进行升序
>>> print(result_list)
[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

all_lines = ' '.join(list(train_df['text']))
word_count = Counter(all_lines.split(' '))   # 返回的数据是Counter类型的字典
print(word_count)
"""
Counter({'3750': 3702, '648': 2423, '900': 1602, '3370': 980, '4464': 816, '6122': 790, '4939': 724, '7399': 686, '3659': 614})
"""
print(word_count.items())
"""
dict_items([('2967', 63), ('6758', 23), ('339', 1), ('2021', 42), ('1854', 78), ('3731', 35), ('4109', 142), ('3792', 79)])
"""

word_count = sorted(word_count.items(),key=lambda x: x[1],reverse=True)  
# word_count.items()将字典变成元组，key是指定用元组里的第二个值作为比较来机型排序，reverse=True是降序，默认是False升序
print(word_count)
"""
[('3750', 3702), ('648', 2423), ('900', 1602), ('3370', 980), ('4464', 816), ('6122', 790), ('4939', 724), ('7399', 686)]
"""

2.5、map（内置函数）

map(function, iterable, ...)   # function函数（可以是内置，自写，匿名等函数）；iterable可迭代对象

2.6、random（随机函数-内置库）

import random

random.seed(s)                   # 设置随机数种子，s 可以是任意数字，对以下所有方法适用。如果不指定s，则使用当前时间作为种子值。

random.random()                  # 返回一个 [0,1) 之间的浮点数
random.uniform(a,b)              # 返回一个 [a,b) 之间的浮点数，a,b 顺序可以颠倒
random.randint(a,b)              # 返回一个 [a,b] 之间的整数
random.randrange(a,b,n)          # 从 range(a,b,n) 中返回一个数
random.choice(sequence)          # 从指定序列中返回一个值，sequence 可以是列表、元组、字符串、字典等
random.choices(population,weights=None,k=2)   # 从指定序列中按照权重返回 k 个值组成列表；会重复选择元素
random.shuffle(x)                # 将列表 x 随机打乱，没有返回值，其他类型会报错
random.sample(sequence, k)       # 从指定序列中随机获取指定长度k的片段，不重复选择元素

2.7、tqdm（进度条-三方库）

from tqdm import tqdm
from tqdm import trange


#####  1、直接使用  #####
dic = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
for i in tqdm(dic):
    time.sleep(0.2)

for i in trange(10000):   # trange() = tdqm(range())
    pass


#####  2、创建对象使用  #####   可以实现精细控制
pbar = tqdm(range(10000))
for i in pbar:
    pbar.set_description(str(i))   # 动态设置进度描述
    pass
pbar.close()   # 在用完之后要关闭对象

# 使用 with 关键字自动关闭对象
with tqdm(range(10000)) as pbar:
    for i in pbar: 
        pbar.set_description(str(i))   # 动态设置进度描述
        pass


#####  3、人工控制进度更新  #####  
# Manually update the progress bar, useful for streams such as reading files
with tqdm(total=10000) as pbar:   # 设置进度条格子 10000 个
    for i in range(200):   # 循环 200 次
        pbar.update(50)    # 每次更新 +50 个格子

## 在需要创建对象使用时，需要先创建对象，创建对象时有些常用参数可以设置
t = tqdm(iterable=None,desc=None,total=None,...)
# iterable: 最常用的参数，表示使用这个迭代对象来初始化tqdm对象，如果手动更新进度条的话该参数可以为None
# desc: 进度条的描述信息
# total: 进度条总格子数量

## 常用对象方法
t.update(n=1)   # 更新进度条，n 自行修改
t.close()   # 关闭对象
t.set_description(desc=None, refresh=True)   # 设置进度条描述

2.8、datetime（时间-内置库）

from datetime import datetime

dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20)
dt.timestamp()   # 把datetime转换为timestamp时间戳  1429417200.0
dt.date()   # datetime.date(2015, 4, 19)
dt.time()   # datetime.time(12, 20)

# 将字符串转换成 timestamp 时间格式
datetime1 = datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datetime2 = datetime.strptime('2015-6-1', '%Y-%m-%d')


datetime_now = datetime.now()   # 获取单签时间，datetime类型   --- datetime.datetime(2023, 6, 2, 10, 15, 27, 432617)

2.9、OS 模块

import os

os.path.exists(docx_path)                                         # 判断路径是否存在（可以是文件或文件夹），返回 True 或 False
os.system(f'cp "{resource_docx_path}" "{model_path}"')            # 使用系统命令拷贝文件；如果文件路径中有空格，需要再套一层双引号（必须是双引号）
os.rename(f'{model_path+resource_docx_name}',f'{docx_path}')      # 修改文件名

2.10、文本处理模块

!pip install pyspellchecker
from spellchecker import SpellChecker

# 创建SpellChecker对象
spell = SpellChecker()

# 单词拼写纠正
misspelled = spell.correction("aple")
print(misspelled)  # 输出：apple

# 获取候选词列表
candidates = spell.candidates("mispelled")
print(candidates)  # 输出：{'misspelled', 'mispelled'}

# 获取已知单词集合
known_words = spell.known(["apple", "banana", "orange"])
print(known_words)  # 输出：{'banana', 'orange', 'apple'}

# 获取未知单词集合
unknown_words = spell.unknown(["apple", "aple", "banana"])
print(unknown_words)  # 输出：{'aple'}

import language_tool_python

# 创建LanguageTool对象
tool = language_tool_python.LanguageTool('en-US')

text = "I am a engneer and I likes to coding."

# 文本语法和拼写检查
corrected_sentence = tool.correct(text)   # 返回纠正后的句子
matches = tool.check(text)                # 返回 n 个 match对象, 有多少错误就生成多少个对象
"""
[Match({'ruleId': 'EN_A_VS_AN', 'message': 'Use “an” instead of ‘a’ if the following word starts with a vowel sound, e.g. ‘an article’, ‘an hour’.', 'replacements': ['an'], 'offsetInContext': 5, 'context': 'I am a engneer and I likes to coding.', 'offset': 5, 'errorLength': 1, 'category': 'MISC', 'ruleIssueType': 'misspelling', 'sentence': 'I am a engneer and I likes to coding.'}),
 Match({'ruleId': 'MORFOLOGIK_RULE_EN_US', 'message': 'Possible spelling mistake found.', 'replacements': ['engineer'], 'offsetInContext': 7, 'context': 'I am a engneer and I likes to coding.', 'offset': 7, 'errorLength': 7, 'category': 'TYPOS', 'ruleIssueType': 'misspelling', 'sentence': 'I am a engneer and I likes to coding.'}),
 Match({'ruleId': 'NON3PRS_VERB', 'message': 'The pronoun ‘I’ must be used with a non-third-person form of a verb.', 'replacements': ['like'], 'offsetInContext': 21, 'context': 'I am a engneer and I likes to coding.', 'offset': 21, 'errorLength': 5, 'category': 'GRAMMAR', 'ruleIssueType': 'grammar', 'sentence': 'I am a engneer and I likes to coding.'})]
"""
"""
ruleId：匹配规则ID。在这个示例中，它是MORFOLOGIK_RULE_EN_US，表示这是一个英语（美国）的拼写错误规则。
message：错误描述。在这个示例中，它是Possible spelling mistake found.，表示发现了可能的拼写错误。
replacements：匹配结果的建议修正列表。在这个示例中，它是['engineer']，表示建议将错误的单词“engneer”替换为“engineer”。
offsetInContext：匹配结果在上下文中的偏移量。
context：匹配结果所在的上下文文本。在这个示例中，上下文文本是I am a engneer and I likes to coding.。
offset：匹配结果在整个文本中的偏移量。
errorLength：匹配结果中的错误文本的长度。
category：匹配结果的错误类别。在这个示例中，它是TYPOS，表示拼写错误类别。
sentence：匹配结果所在的句子。在这个示例中，它是I am a engneer and I likes to coding.。
ruleIssueType：匹配结果的错误类型。在这个示例中，它是misspelling，表示拼写错误类型。
		misspelling：拼写错误。
    grammar：语法错误。
    typographical：印刷错误或打字错误。
    style：风格错误，如不规范的书写风格或不推荐的表达方式。
    casing：大小写错误，如不正确的首字母大小写或全大写/全小写的单词。
    punctuation：标点符号错误。
    capitalization：大写错误。
    redundancy：冗余错误，如多余的词语或表达。
    clumsiness：笨拙的表达或用词不当。
    inconsistency：不一致性错误，如在文本中使用了不一致的拼写、格式或用词。
"""

!pip install nltk
import nltk
tokens = nltk.word_tokenize(x)  # 分词
tagged = nltk.pos_tag(tokens)  # 词性标注
ne_chunked = nltk.ne_chunk(tagged)  # 命名实体识别

entity_counts = nltk.FreqDist(ne[0][1] for ne in ne_chunked if isinstance(ne, nltk.Tree))  # 统计命名实体数量
sum(entity_counts.values())

2.11、redlines（差异对比-三方库）

2.12、cProfile（性能分析-内置库）

三、类和对象

3.1、创建和使用

3.1.1、定义类

class Student(object):

    # __init__是一个特殊方法用于在创建对象时进行初始化操作
    # 通过这个方法我们可以为学生对象绑定name和age两个属性
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def study(self, course_name):
        print('%s正在学习%s.' % (self.name, course_name))

    # PEP 8要求标识符的名字用全小写多个单词用下划线连接
    # 但是部分程序员和公司更倾向于使用驼峰命名法(驼峰标识)
    def watch_movie(self):
        if self.age < 18:
            print('%s只能观看《熊出没》.' % self.name)
        else:
            print('%s正在观看岛国爱情大电影.' % self.name)

3.1.2、创建和使用对象

def main():
    # 创建学生对象并指定姓名和年龄
    stu1 = Student('骆昊', 38)
    # 给对象发study消息
    stu1.study('Python程序设计')
    # 给对象发watch_av消息
    stu1.watch_movie()
    stu2 = Student('王大锤', 15)
    stu2.study('思想品德')
    stu2.watch_movie()


if __name__ == '__main__':
    main()

3.2、属性

3.2.1、对象属性的权限

3.2.2、@property装饰器

class Person(object):

    def __init__(self, name, age):
        self._name = name
        self._age = age

    # 访问器 - getter方法
    @property
    def name(self):
        return self._name

    # 访问器 - getter方法
    @property
    def age(self):
        return self._age

    # 修改器 - setter方法
    @age.setter
    def age(self, age):
        self._age = age

    def play(self):
        if self._age <= 16:
            print('%s正在玩飞行棋.' % self._name)
        else:
            print('%s正在玩斗地主.' % self._name)


def main():
    person = Person('王大锤', 12)
    person.play()
    person.age = 22
    person.play()
    # person.name = '白元芳'  # AttributeError: can't set attribute


if __name__ == '__main__':
    main()

3.2.3、__slots__魔法

class Person(object):

    # 限定Person对象只能绑定_name, _age和_gender属性
    __slots__ = ('_name', '_age', '_gender')

    def __init__(self, name, age):
        self._name = name
        self._age = age

    @property
    def name(self):
        return self._name

    @property
    def age(self):
        return self._age

    @age.setter
    def age(self, age):
        self._age = age

    def play(self):
        if self._age <= 16:
            print('%s正在玩飞行棋.' % self._name)
        else:
            print('%s正在玩斗地主.' % self._name)


def main():
    person = Person('王大锤', 22)
    person.play()
    person._gender = '男'
    # AttributeError: 'Person' object has no attribute '_is_gay'
    # person._is_gay = True

3.3、方法

3.3.1、魔法方法

__init__: 用于在创建对象时进行初始化操作
__str__: 如果类中定义了这个方法，则在print(类名)时，打印出来的内容是__str__方法return的内容
__slots__： 限定类的对象只能绑定_name, _age和_gender属性
__slots__ = ('_name', '_age', '_gender')

3.3.2、对象方法

3.3.3、静态方法

from math import sqrt


class Triangle(object):

    def __init__(self, a, b, c):
        self._a = a
        self._b = b
        self._c = c

    @staticmethod
    def is_valid(a, b, c):
        return a + b > c and b + c > a and a + c > b

    def perimeter(self):
        return self._a + self._b + self._c

    def area(self):
        half = self.perimeter() / 2
        return sqrt(half * (half - self._a) *
                    (half - self._b) * (half - self._c))


def main():
    a, b, c = 3, 4, 5
    # 静态方法和类方法都是通过给类发消息来调用的
    if Triangle.is_valid(a, b, c):
        t = Triangle(a, b, c)
        print(t.perimeter())
        # 也可以通过给类发消息来调用对象方法但是要传入接收消息的对象作为参数
        # print(Triangle.perimeter(t))
        print(t.area())
        # print(Triangle.area(t))
    else:
        print('无法构成三角形.')


if __name__ == '__main__':
    main()

3.3.4、类方法

from time import time, localtime, sleep


class Clock(object):
    """数字时钟"""

    def __init__(self, hour=0, minute=0, second=0):
        self._hour = hour
        self._minute = minute
        self._second = second

    @classmethod
    def now(cls):
        ctime = localtime(time())
        return cls(ctime.tm_hour, ctime.tm_min, ctime.tm_sec)

    def run(self):
        """走字"""
        self._second += 1
        if self._second == 60:
            self._second = 0
            self._minute += 1
            if self._minute == 60:
                self._minute = 0
                self._hour += 1
                if self._hour == 24:
                    self._hour = 0

    def show(self):
        """显示时间"""
        return '%02d:%02d:%02d' % \
               (self._hour, self._minute, self._second)


def main():
    # 通过类方法创建对象并获取系统时间
    clock = Clock.now()
    while True:
        print(clock.show())
        sleep(1)
        clock.run()


if __name__ == '__main__':
    main()

3.4、三者的区别

3.5、类的封装、继承和多态

• is-a关系也叫继承或泛化，比如学生和人的关系、手机和电子产品的关系都属于继承关系。

• has-a关系通常称之为关联，比如部门和员工的关系，汽车和引擎的关系都属于关联关系；关联关系如果是整体和部分的关联，那么我们称之为聚合关系；如果整体进一步负责了部分的生命周期（整体和部分是不可分割的，同时同在也同时消亡），那么这种就是最强的关联关系，我们称之为合成关系。

• use-a关系通常称之为依赖，比如司机有一个驾驶的行为（方法），其中（的参数）使用到了汽车，那么司机和汽车的关系就是依赖关系。

class Person(object):
    """人"""

    def __init__(self, name, age):
        self._name = name
        self._age = age

    @property
    def name(self):
        return self._name

    @property
    def age(self):
        return self._age

    @age.setter
    def age(self, age):
        self._age = age

    def play(self):
        print('%s正在愉快的玩耍.' % self._name)

    def watch_av(self):
        if self._age >= 18:
            print('%s正在观看爱情动作片.' % self._name)
        else:
            print('%s只能观看《熊出没》.' % self._name)


class Student(Person):
    """学生"""

    def __init__(self, name, age, grade):
        super().__init__(name, age)
        self._grade = grade

    @property
    def grade(self):
        return self._grade

    @grade.setter
    def grade(self, grade):
        self._grade = grade

    def study(self, course):
        print('%s的%s正在学习%s.' % (self._grade, self._name, course))


class Teacher(Person):
    """老师"""

    def __init__(self, name, age, title):
        super().__init__(name, age)
        self._title = title

    @property
    def title(self):
        return self._title

    @title.setter
    def title(self, title):
        self._title = title

    def teach(self, course):
        print('%s%s正在讲%s.' % (self._name, self._title, course))


def main():
    stu = Student('王大锤', 15, '初三')
    stu.study('数学')
    stu.watch_av()
    t = Teacher('骆昊', 38, '砖家')
    t.teach('Python程序设计')
    t.watch_av()


if __name__ == '__main__':
    main()

class Rectangle:
    def __init__(self, length, width):
        self.length = length
        self.width = width

    def area(self):
        print("You're getting the area...")
        return self.length * self.width
    
    def perimeter(self):
        print("You're getting the perimeter...")
        return 2 * (self.length + self.width)

class Square(Rectangle):
    def __init__(self, length):
        super().__init__(length, length)

# 定义一个立方体类，继承自Square，并实现求表面积和体积的方法
class Cube(Square):
    def surface_area(self):
        face_area = super().area()
        return face_area * 6

    def volumn(self):
        face_area = super().area()
        return face_area * self.length

Rectangle.__mro__
Cube.__mro__

from abc import ABCMeta, abstractmethod


class Pet(object, metaclass=ABCMeta):
    """宠物"""

    def __init__(self, nickname):
        self._nickname = nickname

    @abstractmethod
    def make_voice(self):
        """发出声音"""
        pass


class Dog(Pet):
    """狗"""

    def make_voice(self):
        print('%s: 汪汪汪...' % self._nickname)


class Cat(Pet):
    """猫"""

    def make_voice(self):
        print('%s: 喵...喵...' % self._nickname)


def main():
    pets = [Dog('旺财'), Cat('凯蒂'), Dog('大黄')]
    for pet in pets:
        pet.make_voice()


if __name__ == '__main__':
    main()

四、文件/异常

4.1、文件读写的两个问题

• 文件类型：t（文本类型）、b（二进制类型）

• 操作模式：r（读）、w（写）、a（追加）、+（更新(可读可写)）

• 以上两种可以相互组合：（r、w、a默认是操作文本文件t的，所以下面t被省略了）
• r, r+, rb, rb+
• w, w+, wb, wb+
• a, a+, ab, ab+

• 多种模式的区别对比

模式	r	r+	w	w+	a	a+
写文件	ㅤ	✓	✓	✓	✓	✓
读文件	✓	✓	ㅤ	✓（有坑，详见下文）	ㅤ	✓（有坑，详见下文）
创建文件	ㅤ	ㅤ	✓	✓	✓	✓
覆盖文件	ㅤ	ㅤ	✓	✓	ㅤ	ㅤ

r+	读写模式	能写，打开不存在的文件会报错；新写入的内容会覆盖原文件中的内容，写入几个字符，则覆盖几个字符
w+	写读模式	能读，但是读不到内容，因为w先把文件内容清空了
a+	追加读模式	能读，但读不到内容，因为文件指针默认在最后一行，可用seek移动文件指针位置；只针对读取文件，写文件还是只能从最后开始写

f=open('test.txt','a+')

f.seek(5)  #此处的seek不起作用，因为对写文件不起作用
res=f.write('hh\n')

f.seek(2)  #从下标是2的字符开始读取文件
res1=f.read()

print(res1)

4.2、文件读写的两种方式

4.2.1、直接读写

f = open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8')
content = f.read()
f.close()   # 关闭打开的文件，释放掉程序中获取的外部资源

4.2.2、with关键字

# with关键字指定文件对象的上下文环境并在离开上下文环境时自动释放文件资源
with open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
   content = f.read()

4.2.3、按行读取

import time


def main():
    # 一次性读取整个文件内容
    with open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        print(f.read())

    # 通过for-in循环逐行读取
    with open('致橡树.txt', mode='r') as f:
        for line in f:
            print(line, end='')
            time.sleep(0.5)
    print()

    # 读取文件按行读取到列表中
    with open('致橡树.txt') as f:
        lines = f.readlines()
    print(lines)
    

if __name__ == '__main__':
    main()

4.3、异常和断言

4.3.1、异常处理：try...except...

def main():
    try:
        with open('致橡树.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
            print(f.read())
    except FileNotFoundError:
        print('无法打开指定的文件!')
    except LookupError:
        print('指定了未知的编码!')
    except UnicodeDecodeError:
        print('读取文件时解码错误!')
		else:
				print('其他错误')


if __name__ == '__main__':
    main()

4.3.2、断言：assert

assert condition, "error_message"

• condition：这是需要检查的布尔表达式。如果 condition 为 True，程序继续执行；如果为 False，程序会抛出一个 AssertionError 异常。

• "error_message"：这是可选的错误消息字符串。当 condition 为 False 时，这条消息会被显示出来，帮助定位问题。

1. 简单断言

x = 5
assert x > 0, "x 应该是正数"

上面代码中的断言检查 x 是否大于 0。如果条件为 True，程序继续执行；否则抛出 AssertionError 并输出 x 应该是正数。

2. 使用断言检查函数输入

def sqrt(x):
    assert x >= 0, "输入不能是负数"
    return x ** 0.5

print(sqrt(4))  # 输出: 2.0
print(sqrt(-1)) # 抛出 AssertionError: 输入不能是负数

在此例中，断言用于确保 sqrt 函数的输入参数非负，否则会抛出异常，避免计算无效的平方根。

3. 多条件断言

age = 25
assert age >= 0 and age <= 120, "年龄应在 0 到 120 之间"

• 验证数据：断言可以用来验证输入数据的有效性，确保数据符合预期范围或格式。

• 函数前置条件：在函数开始时使用断言，检查输入参数是否满足函数执行的前提条件。

• 调试程序逻辑：断言可以帮助捕获逻辑错误或不可能发生的情况，比如检查程序是否到达某个意料之外的分支。

• 性能优化：在发布阶段可以关闭断言，以提高性能（见下文）。

python -O script.py

try:
    assert 2 + 2 == 5, "数学错误：2 + 2 不等于 5"
except AssertionError as e:
    print(f"断言失败: {e}")

• 优点：
• 有助于捕捉逻辑错误和意外情况。
• 提高代码的可读性，显示程序期望的条件。
• 可以在调试时帮助发现错误，快速定位问题。

• 缺点：
• 过多的断言会影响性能，尤其在对时间要求高的代码中。
• 一旦发布时禁用了断言，程序在生产环境中可能无法检测到断言条件的失效情况。

• 断言主要用于调试阶段的假设验证，而异常则用于处理已知的错误和边界情况。

• 断言一般在逻辑上认为“不应该”出错的地方使用，而异常则用于在生产环境中控制流、捕获错误。

4.4、读写文本文件

from math import sqrt


def is_prime(n):
    """判断素数的函数"""
    assert n > 0
    for factor in range(2, int(sqrt(n)) + 1):
        if n % factor == 0:
            return False
    return True if n != 1 else False


def main():
    filenames = ('a.txt', 'b.txt', 'c.txt')
    fs_list = []
    try:
        for filename in filenames:
            fs_list.append(open(filename, 'w', encoding='utf-8'))
        for number in range(1, 10000):
            if is_prime(number):
                if number < 100:
                    fs_list[0].write(str(number) + '\n')
                elif number < 1000:
                    fs_list[1].write(str(number) + '\n')
                else:
                    fs_list[2].write(str(number) + '\n')
    except IOError as ex:
        print(ex)
        print('写文件时发生错误!')
    finally:
        for fs in fs_list:
            fs.close()
    print('操作完成!')


if __name__ == '__main__':
    main()

4.5、读写二进制文件

def main():
    try:
        with open('guido.jpg', 'rb') as fs1:
            data = fs1.read()
            print(type(data))  # <class 'bytes'>
        with open('吉多.jpg', 'wb') as fs2:
            fs2.write(data)
    except FileNotFoundError as e:
        print('指定的文件无法打开.')
    except IOError as e:
        print('读写文件时出现错误.')
    print('程序执行结束.')


if __name__ == '__main__':
    main()

4.6、读写JSON文件

import json


def main():
    mydict = {
        'name': '骆昊',
        'age': 38,
        'qq': 957658,
        'friends': ['王大锤', '白元芳'],
        'cars': [
            {'brand': 'BYD', 'max_speed': 180},
            {'brand': 'Audi', 'max_speed': 280},
            {'brand': 'Benz', 'max_speed': 320}
        ]
    }
    try:
        with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as fs:
            json.dump(mydict, fs)
    except IOError as e:
        print(e)
    print('保存数据完成!')


if __name__ == '__main__':
    main()

• dump - 将Python对象按照JSON格式序列化到文件中

• dumps - 将Python对象处理成JSON格式的字符串

• load - 将文件中的JSON数据反序列化成对象

• loads - 将字符串的内容反序列化成Python对象

五、使用经验

5.1、函数传参

def foo(param1, *param2):
	print (param1)
	print (param2)

foo(1,2,3,4,5)

# 以上代码输出结果为：
1
(2, 3, 4, 5)

def foo(bar, lee):
	print bar, lee

l = [1, 2]
foo(*l)
1 2

def bar(param1, **param2):
	print (param1)
	print (param2)

bar(1,a=2,b=3)

# 以上代码输出结果为：
1
{'a': 2, 'b': 3}

def foo(a, b=10, *args, **kwargs):
	print (a)
	print (b)
	print (args)
	print (kwargs)

foo(1, 2, 3, 4, e=5, f=6, g=7)

# 以上代码输出结果为：
1
2
(3, 4)
{'e': 5, 'f': 6, 'g': 7}

5.2、从列表 A 中取出不在列表 B 中的元素（A 有上千万元素）

# 方法一：集合想减（会改变父集）
B_set = set(B)   # 将列表 B 转换成集合
result = list(set(A) - B_set)   # 从集合 A 中删除与 B 集合相同的元素，得到 A 中非 B 的部分

# 方法二：返回新的集合
A = set([1, 2, 3, 4, 5])
B = set([3, 4, 5, 6])
result = A.difference(B)

5.3、常量与变量

常量与变量

• 在Python中，变量名大写通常用于表示常量，即那些程序运行过程中不会改变值的变量，这是一种约定俗成的编码风格，而不是Python语言的强制规则。按照这个约定，常量的命名应该使用全大写字母，如果有多个单词，可以使用下划线_连接

• 变量是用来存储数据值的标识符。在Python中，变量可以在程序运行时创建，并且可以修改。Python是动态类型语言，这意味着在声明变量时不需要指定数据类型，数据类型会在赋值时自动确定。
• 定义在在函数外的变量是全局变量

命名规则：

• 变量名必须以字母（a到z或A到Z）或下划线（_）开头。

• 变量名不能以数字开头。

• 变量名只能包含字母、数字和下划线（A-Z、a-z、0-9、_）。

• 变量名是区分大小写的。例如，myVariable和myvariable是两个不同的变量。

• 变量名不能是Python的关键字或内置函数名，如if、while、class等。

变量的作用域

• 全局变量在函数内部可以正常使用

global_variable = "这是一个全局变量"

def my_function():
    print(global_variable)

my_function()

"""
这是一个全局变量
"""

• 如果在函数内部定义一个变量，内部变量的名称和全局变量的名称一样，那么这个变量在函数内部和外部的值是不一样的

global_variable = "这是一个全局变量"

def my_function():
    global_variable = "尝试修改全局变量"
    print("函数内部:", global_variable)

my_function()
print("函数外部:", global_variable)

"""
函数内部: 尝试修改全局变量
函数外部: 这是一个全局变量
"""

• 如果想在函数内部永久修改全局变量的值，那么需要先声明它是一个全局变量

global_variable = "这是一个全局变量"

def my_function():
    global global_variable
    print("函数内部1:", global_variable)
    global_variable = "尝试修改全局变量"
    print("函数内部2:", global_variable)

my_function()
print("函数外部:", global_variable)


"""
函数内部1: 这是一个全局变量
函数内部2: 尝试修改全局变量
函数外部: 尝试修改全局变量
"""

global_variable = "这是一个全局变量"

def my_function():
    print("函数内部1:", global_variable)
    global_variable = "尝试修改全局变量"
    print("函数内部2:", global_variable)

my_function()
print("函数外部:", global_variable)

其他

print(k<=x, k>=y, sep='\n')                              # 多个打印之间的间隔

numbers: list[int] = [0] * 5                             # 声明变量时指定变量类型
decimals: list[float] = [0.0] * 5


def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:  #  -> int 表示函数的输出类型
		pass

# 在Python中，False, 0 , '', [], {}, (), None都可以视为假


# match / case 用法，Python 3.10 版本之后
lang = input("What's the programming language you want to learn? ")
match lang:
    case "JavaScript":
        print("You can become a web developer.")

    case "Python":
        print("You can become a Data Scientist")

    case "Java":
        print("You can become a mobile app developer")
    case _:   # 默认情况，没匹配到的情况
        print("The language doesn't matter, what matters is solving problems.")

六、闭包与装饰器

闭包（Closure）

1. 什么是闭包？

2. 闭包的条件

• 有一个外部函数：这个外部函数包含一个内部函数。

• 外部函数返回内部函数：外部函数必须返回内部函数的引用。

• 内部函数引用了外部函数的变量：内部函数使用了外部函数中的变量，并且外部函数已经结束执行。

3. 闭包的示例

def outer_function(text):
    def inner_function():
        print(text)
    return inner_function

closure = outer_function("Hello, World!")
closure()  # 输出: Hello, World!

• 解释：
• outer_function 是外部函数，inner_function 是内部函数。
• inner_function 引用了 outer_function 的局部变量 text。
• 即使 outer_function 执行完毕，inner_function 依然可以访问并使用 text，这就是闭包。

4.使用 nonlocal 修改外部函数的局部变量

def account_create(inittal_amount=0):
    def atm(num, depost=True):
        nonlocal inittal_amount
        if depost:
            inittal_amount += num
            print(f'inittal_amount: {inittal_amount}')
        else:
            inittal_amount -= num
            print(f'inittal_amount: {inittal_amount}')
    
    return  atm
    
    
atm = account_create()
atm(100)
atm(100)
atm(10, False)

5.闭包的优缺点

装饰器（Decorator）

1. 什么是装饰器？

2. 装饰器的使用场景

• 日志记录：在函数执行前后记录日志。

• 性能监控：计算函数执行时间。

• 权限验证：在执行函数前检查用户权限。

• 缓存：缓存函数的返回结果以提高性能。

3. 装饰器的基本结构

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        # 在原函数执行前的操作
        result = original_function(*args, **kwargs)
        # 在原函数执行后的操作
        return result
    return wrapper_function

import random
import time

def outer(func):
    def inner():
        print("I am starting sleep...")
        func()
        print("I am weaking up...")
    
    return inner

def sleep():
    print("I am sleeping...")
    time.sleep(random.randint(1,5))
    
fn = outer(sleep)
fn()

4. 装饰器的使用示例

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

"""
Something is happening before the function is called.
Hello!
Something is happening after the function is called.
"""

• my_decorator 是一个装饰器函数，它接收 say_hello 函数作为参数，并返回 wrapper 函数。

• wrapper 函数在调用 say_hello 之前和之后添加了额外的操作。

• 使用 @my_decorator 语法糖，将 my_decorator 应用于 say_hello 函数。

import random
import time

def outer(func):
    def inner():
        print("I am starting sleep...")
        func()
        print("I am weaking up...")
    
    return inner

@outer
def sleep():
    print("I am sleeping...")
    time.sleep(random.randint(1,5))
    
    
sleep()

5. 装饰器与带参数的函数

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Arguments were: {args}, {kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def display_info(name, age):
    print(f"display_info received name={name}, age={age}")

display_info("John", 25)


"""
Arguments were: ('John', 25), {}
display_info received name=John, age=25
"""

• wrapper 函数使用 args 和 *kwargs 捕获 display_info 函数的所有参数。

• 装饰器不仅对无参函数有效，对任何带参数的函数都可以灵活使用。

闭包与装饰器的关系

七、Python更新

Python 3.5

1. 异步编程 (async 和 await)
• Python 3.5 引入了 async 和 await 关键字，使得异步编程更加简洁和直观。它们允许编写异步 I/O 操作，更加高效地处理并发任务。
• 示例：

async def fetch_data():
    await some_io_operation()

2. 类型提示 (Type Hints)
• 类型提示允许在函数签名中指定参数和返回值的类型，为代码提供更好的自文档性和工具支持。
• 示例：

def greeting(name: str) -> str:
    return 'Hello ' + name
    
    
import pandas as pd
def process_data(df: pd.DataFrame) -> None:
    # 函数体
    print(df.head())

类型提示本身并不会在运行时强制执行类型检查。也就是说，即使你在定义变量时指定了类型，如果你传递了其他类型的值，Python 解释器也不会报错。

name: str = "Alice"
name = 42  # 这不会报错，但类型提示表明这可能是一个错误

在函数中，也可以使用类型提示来指定参数和返回值的类型。如果你传递了不匹配的类型，Python 解释器同样不会报错

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"
    
greet(42)  # 这不会报错，但 mypy 会报告类型错误

可以使用静态类型检查工具，如 mypy。mypy 是一个流行的工具，它可以分析你的代码并报告类型不匹配的错误。

# 安装 mypy
pip install mypy

# 使用 mypy 检查代码
mypy your_script.py

• 类型提示（Type Hints）在 Python 中的主要作用是提高代码的可读性、可维护性和可靠性。虽然类型提示本身不会在运行时强制执行类型检查，但它们在以下几个方面非常有用：
• 类型提示可以让代码的读者更容易理解变量、函数参数和返回值的预期类型。这有助于开发者快速理解代码的意图，尤其是在大型项目或团队合作中。
• 虽然 Python 是动态类型语言，但通过使用类型提示，你可以借助静态类型检查工具（如 mypy）在编写代码时捕获潜在的类型错误。这有助于在代码运行之前发现问题，减少调试时间。
• 通过使用类型提示和静态类型检查工具，你可以减少运行时类型错误的发生，从而提高代码的可靠性。这有助于构建更健壮的应用程序。

类型提示自定义

from typing import Sequence
from typing_extensions import TypedDict, Annotated
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.graph.message import add_messages


class State(TypedDict):   # 继承TypedDict类，允许定义一个具有固定键和相应类型的字典
    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], add_messages]  
		     # Annotated动态数据类型，在类型提示中添加额外的元数据
		     # Sequence[BaseMessage] 表示 messages 的值是一个 BaseMessage 对象的序列
		     # add_messages 是一个额外的元数据，可能是一个函数、类或其他对象，用于处理或验证 messages 的值。
    language: str
    
    
# 如果是定义一个列表货元组的序列对象，直接使用Sequence[BaseMessage]

Python 3.6

1. 格式化字符串字面值 (f-strings)
• f-strings 是一种新的字符串格式化方法，允许在字符串中直接嵌入表达式，语法简洁且易读。
• 示例：

name = "World"
greeting = f"Hello, {name}!"

2. secrets 模块
• 引入了 secrets 模块，用于生成强随机数和安全的密钥，特别适合于生成令牌、密码和其他敏感信息。
• 示例：

import secrets
token = secrets.token_hex(16)

Python 3.7

1. 数据类 (Data Classes)
• dataclasses 模块提供了 @dataclass 装饰器，用于简化类的定义，特别适合用于表示数据结构。
• 示例：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

2. asyncio.run() 函数
• asyncio.run() 函数简化了异步程序的启动方式，使异步代码更加易于使用和理解。
• 示例：

import asyncio

async def main():
    print("Hello, asyncio!")

asyncio.run(main())

Python 3.8

1. 海象运算符 (Walrus Operator, :=)
• 赋值表达式允许在表达式中进行赋值，从而减少代码重复，提高代码可读性。
• 示例：

if (n := len(some_list)) > 10:
    print(f"List is too long: {n} elements")

2. positional-only 参数
• 可以使用 / 指定函数参数为仅限位置参数，这对于设计 API 更加明确。
• 示例：

def func(a, b, /, c, d):
    print(a, b, c, d)

# 正确的调用方式
func(1, 2, 3, 4)  # 输出: 1 2 3 4
func(1, 2, c=3, d=4)  # 输出: 1 2 3 4

# 错误的调用方式
func(a=1, b=2, c=3, d=4)  # 会引发错误，因为 a 和 b 是 positional-only 参数

• a, b, /：在 / 之前的参数 a 和 b 是 positional-only 参数。调用函数时，必须通过位置传递它们，不能使用关键字参数。
• c, d：在 / 之后的参数 c 和 d 是普通参数，可以通过位置或关键字传递。

Python 3.9

1. 字典合并运算符 (| 和 |=)
• | 运算符用于合并两个字典，|= 用于更新字典。
• 示例：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
result = dict1 | dict2  # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

2. 类型提示增强
• 支持使用 list[int]、dict[str, int] 等泛型类型提示，简化类型注解。
• 示例：

def process_items(items: list[int]) -> None:
    for item in items:
        print(item)

Python 3.10

1. 结构化模式匹配 (Pattern Matching)
• 类似于 switch-case 的模式匹配功能，允许对复杂的数据结构进行解构和匹配。
• 示例：

match command:
    case "start":
        print("Starting...")
    case "stop":
        print("Stopping...")
    case _:
        print("Unknown command")

2. 类型提示的联合操作符 (|)
• | 运算符用于表示多个类型的联合，替代 Union。
• 示例：

def process(value: int | str) -> None:
    pass

Python 3.11

1. 性能改进
• Python 3.11 对解释器进行了大幅度的性能优化，官方声称整体性能提升了 10-60%。

2. 异常消息的精确度提升
• Python 3.11 提供了更精确和详细的异常消息，尤其在链式异常和复杂表达式中的错误定位上。

Python 3.12

1. Python内存模型的增强
• 改进了内存分配的方式，进一步提升了 Python 程序的运行速度和内存管理的效率。

2. 模式匹配中的更多匹配结构
• 进一步扩展了结构化模式匹配的能力，使其支持更多的匹配结构和自定义模式。