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python基础，很详尽！！！（3）

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Python

    print(numbers)
foo()                               # first time, like before, [9]
foo()                               # second time, not like before, [9, 9]
foo()                               # third time, not like before too, [9, 9, 9]
# 改进:
def foo(numbers=None):
    if numbers is None: numbers = []
    numbers.append(9)
    print(numbers)
# 另外一个例子 参数的默认值为不可变的:
def foo(count=0):                   # 这里的0是数字, 是不可变的
    count += 1
    print(count)
foo()                               # 输出1
foo()                               # 还是输出1
foo(3)                              # 输出4
foo()                               # 还是输出1

"""函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子"""

"""数学运算类"""
abs(x)                              # 求绝对值，参数可以是整型，也可以是复数，若参数是复数，则返回复数的模
complex([real[, imag]])             # 创建一个复数
divmod(a, b)                        # 分别取商和余数，注意：整型、浮点型都可以
float([x])                          # 将一个字符串或数转换为浮点数。如果无参数将返回0.0
int([x[, base]])                    # 将一个字符串或浮点数转换为int类型，base表示进制
long([x[, base]])                   # 将一个字符串或浮点数转换为long类型
pow(x, y)                           # 返回x的y次幂
range([start], stop[, step])        # 产生一个序列，默认从0开始
round(x[, n])                       # 四舍五入
sum(iterable[, start])              # 对集合求和
oct(x)                              # 将一个数字转化为8进制字符串
hex(x)                              # 将一个数字转换为16进制字符串
chr(i)                              # 返回给定int类型对应的ASCII字符
unichr(i)                           # 返回给定int类型的unicode
ord(c)                              # 返回ASCII字符对应的整数
bin(x)                              # 将整数x转换为二进制字符串
bool([x])                           # 将x转换为Boolean类型

"""集合类操作"""
basestring()                        # str和unicode的超类，不能直接调用，可以用作isinstance判断
format(value [, format_spec])       # 格式化输出字符串，格式化的参数顺序从0开始，如“I am {0},I like {1}”
enumerate(sequence[, start=0])      # 返回一个可枚举的对象，注意它有第二个参数
iter(obj[, sentinel])               # 生成一个对象的迭代器，第二个参数表示分隔符
max(iterable[, args...][key])       # 返回集合中的最大值
min(iterable[, args...][key])       # 返回集合中的最小值
dict([arg])                         # 创建数据字典
list([iterable])                    # 将一个集合类转换为另外一个集合类
set()                               # set对象实例化
frozenset([iterable])               # 产生一个不可变的set
tuple([iterable])                   # 生成一个tuple类型
str([object])                       # 转换为string类型
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])             # 集合排序
    L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
    sorted(L, key=lambda x: x[1]), reverse=True)      # 使用Key参数和reverse参数
    sorted(L, key=lambda x: (x[0], x[1]))             # 使用key参数进行多条件排序，即如果x[0]相同，则比较x[1]

"""逻辑判断"""
all(iterable)                       # 集合中的元素都为真的时候为真，特别的，若为空串返回为True
any(iterable)                       # 集合中的元素有一个为真的时候为真，特别的，若为空串返回为False
cmp(x, y)                           # 如果x < y ,返回负数；x == y, 返回0；x > y,返回正数

"""IO操作"""
file(filename [, mode [, bufsize]]) # file类型的构造函数。
input([prompt])                     # 获取用户输入，推荐使用raw_input，因为该函数将不会捕获用户的错误输入
raw_input([prompt])                 # 设置输入，输入都是作为字符串处理
open(name[, mode[, buffering]])     # 打开文件，与file有什么不同？推荐使用open

"""其他"""
callable(object)                    # 检查对象object是否可调用
classmethod(func)                   # 用来说明这个func是个类方法
staticmethod(func)                  # 用来说明这个func为静态方法
dir([object])                       # 不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。
help(obj)                           # 返回obj的帮助信息
eval(expression)                    # 计算表达式expression的值，并返回
exec(str)                           # 将str作为Python语句执行
execfile(filename)                  # 用法类似exec()，不同的是execfile的参数filename为文件名，而exec的参数为字符串。
filter(function, iterable)          # 构造一个序列，等价于[item for item in iterable if function(item)]，function返回值为True或False的函数
    list(filter(bool, range(-3, 4)))# 返回[-3, -2, -1, 1, 2, 3], 没有0
hasattr(object, name)               # 判断对象object是否包含名为name的特性
getattr(object, name [, defalut])   # 获取一个类的属性
setattr(object, name, value)        # 设置属性值
delattr(object, name)               # 删除object对象名为name的属性
globals()                           # 返回一个描述当前全局符号表的字典
hash(object)                        # 如果对象object为哈希表类型，返回对象object的哈希值
id(object)                          # 返回对象的唯一标识，一串数字
isinstance(object, classinfo)       # 判断object是否是class的实例
    isinstance(1, int)              # 判断是不是int类型
    isinstance(1, (int, float))     # isinstance的第二个参数接受一个元组类型
issubclass(class, classinfo)        # 判断class是否为classinfo的子类
locals()                            # 返回当前的变量列表
map(function, iterable, ...)        # 遍历每个元素，执行function操作
    list(map(abs, range(-3, 4)))    # 返回[3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
next(iterator[, default])           # 类似于iterator.next()
property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])           # 属性访问的包装类，设置后可以通过c.x=value等来访问setter和getter
reduce(function, iterable[, initializer])         # 合并操作，从第一个开始是前两个参数，然后是前两个的结果与第三个合并进行处理，以此类推
    def add(x,y):return x + y 
    reduce(add, range(1, 11))                     # 返回55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55)
    reduce(add, range(1, 11), 20)                 # 返回75
reload(module)                      # 重新加载模块
repr(object)                        # 将一个对象变幻为可打印的格式
slice(start, stop[, step])          # 产生分片对象
type(object)                        # 返回该object的类型
vars([object])                      # 返回对象的变量名、变量值得字典
    a = Class();                    # Class为一个空类
    a.name = 'qi', a.age = 9
    vars(a)                         # {'name':'qi', 'age':9}
zip([iterable, ...])                # 返回对应数组
    list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
    a = [1, 2, 3],  b = ["a", "b", "c"]
    z = zip(a, b)                   # 压缩：[(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")]
    zip(*z)                         # 解压缩：[(1, 2, 3), ("a", "b", "c")]
unicode(string, encoding, errors)   # 将字符串string转化为unicode形式，string为encoded string。

"""模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle"""

-- Python模块搜索路径:

"""
(1)程序的主目录    (2)PYTHONPATH目录 (3)标准链接库目录 (4)任何.pth文件的内容
"""

-- 查看全部的模块搜索路径

import sys
sys.path

-- 模块的使用代码

import module1, module2             # 导入module1 使用module1.printer()
from module1 import printer         # 导入module1中的printer变量 使用printer()
from module1 imoprt *               # 导入module1中的全部变量 使用不必添加module1前缀

-- 重载模块reload: 这是一个内置函数而不是一条语句

from imp import reload
reload(module)

-- 模块的包导入:使用点号(.)而不是路径(dir1\dir2)进行导入

import dir1.dir2.mod                # d导入包(目录)dir1中的包dir2中的mod模块 此时dir1必须在Python可搜索路径中
from dir1.dir2.mod import *         # from语法的包导入

-- init.py包文件:每个导入的包中都应该包含这么一个文件

"""
该文件可以为空
首次进行包导入时 该文件会自动执行
高级功能:在该文件中使用__all__列表来定义包(目录)以from*的形式导入时 需要导入什么
"""

-- 包相对导入:使用点号(.) 只能使用from语句

from . import spam                  # 导入当前目录下的spam模块（错误: 当前目录下的模块, 直接导入即可）
from .spam import name              # 导入当前目录下的spam模块的name属性（错误: 当前目录下的模块, 直接导入即可，不用加.）
from .. import spam                 # 导入当前目录的父目录下的spam模块

-- 包相对导入与普通导入的区别

from string import *                # 这里导入的string模块为sys.path路径上的 而不是本目录下的string模块(如果存在也不是)
from .string import *               # 这里导入的string模块为本目录下的(不存在则导入失败) 而不是sys.path路径上的

-- 模块数据隐藏:最小化from*的破坏

_X                                  # 变量名前加下划线可以防止from*导入时该变量名被复制出去
__all__ = ['x', 'x1', 'x2']         # 使用__all__列表指定from*时复制出去的变量名(变量名在列表中为字符串形式)

-- 可以使用name进行模块的单元测试:当模块为顶层执行文件时值为'main' 当模块被导入时为模块名

if __name__ == '__main__':
    doSomething
# 模块属性中还有其他属性，例如：
__doc__                             # 模块的说明文档
__file__                            # 模块文件的文件名，包括全路径
__name__                            # 主文件或者被导入文件
__package__                         # 模块所在的包

-- import语句from语句的as扩展

import modulename as name
from modulename import attrname as name

-- 得到模块属性的几种方法假设为了得到name属性的值

M.name
M.__dict__['name']
sys.modules['M'].name
getattr(M, 'name')

"""类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象"""

-- 最普通的类

class C1(C2, C3):
    spam = 42                       # 数据属性
    def __init__(self, name):       # 函数属性:构造函数
        self.name = name
    def __del__(self):              # 函数属性:析构函数
        print("goodbey ", self.name)    
I1 = C1('bob')

-- Python的类没有基于参数的函数重载

class FirstClass:
    def test(self, string):
        print(string)
    def test(self):                 # 此时类中只有一个test函数 即后者test(self) 它覆盖掉前者带参数的test函数
        print("hello world")

-- 子类扩展超类: 尽量调用超类的方法

class Manager(Person):
    def giveRaise(self, percent, bonus = .10):
        self.pay = int(self.pay*(1 + percent + bonus))     # 不好的方式 复制粘贴超类代码
        Person.giveRaise(self, percent + bonus)            # 好的方式 尽量调用超类方法

-- 类内省工具

bob = Person('bob')
bob.__class__                       # <class 'Person'>
bob.__class__.__name__              # 'Person'
bob.__dict__                        # {'pay':0, 'name':'bob', 'job':'Manager'}

-- 返回1中数据属性spam是属于类而不是对象

I1 = C1('bob'); I2 = C2('tom')      # 此时I1和I2的spam都为42 但是都是返回的C1的spam属性
C1.spam = 24                        # 此时I1和I2的spam都为24
I1.spam = 3                         # 此时I1新增自有属性spam 值为2 I2和C1的spam还都为24

-- 类方法调用的两种方式

instance.method(arg...)
class.method(instance, arg...)

-- 抽象超类的实现方法

# (1)某个函数中调用未定义的函数 子类中定义该函数
    def delegate(self):
        self.action()               # 本类中不定义action函数 所以使用delegate函数时就会出错
# (2)定义action函数 但是返回异常
    def action(self):
        raise NotImplementedError("action must be defined")
# (3)上述的两种方法还都可以定义实例对象 实际上可以利用@装饰器语法生成不能定义的抽象超类
    from abc import ABCMeta, abstractmethod
    class Super(metaclass = ABCMeta):
        @abstractmethod
        def action(self): pass
    x = Super()                     # 返回 TypeError: Can't instantiate abstract class Super with abstract methods action

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