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Python继承 ****> »思维导图************************> »博客园******** 什么是继承？ 继承是一种关系,描述两个对象之间,什么是什么的关系 例如麦兜,佩奇,猪刚鬣 都是猪啊, 在程序中,继承描述的是类和类之间的关系 例如a继承了b, a就能直接使用b已经存在的方法和属性 a称之为子类,b称之为父类,也称之为基类 为什么要使用继承 继承的一方可以直接使用被继承一方已经有的东西 其目的是为了重用已经有的代码,提高重用性 如何使用继承 语法 class 类名称(父类的名称): 类的内容 #在python中 一个子类可以同时继承多个父类 抽象 不具体,不清晰,很模糊,看不懂 将多个子类中相同的部分,进行抽取,形成一个新的类,这个过程也称之为抽象的过程 正确的使用继承: 1.先抽象在继承 2.继承一个已经现存的类,扩展或是修改原始的功能 属性的查找顺序 class A: text = "haha" class B(A): text = "heihei" pass b = B() b.text = "xixi" print(b.text) 对象自己的 - > 所在类中 -> 找父类 - >父类的父类 ->Object 派生 当一个子类中出现了与父类中不同的内容时,这个子类就称之为派生类 通常子类都会写一些新的代码,不可能和父类完全一样 , 既通常都是派生类, 所以派生类指的就是子类 覆盖 ...

Python面向对象 »>思维导图****> »博客园 面向对象编程思想OOP 什么是面向对象 [os-copy] 面向对象是一种编程思想，是前辈们总结出的经验，指导程序员如何编写出更好的程序，核心是对象，程序就是一系列对象的集合，程序员负责调度控制这些对象来交互着完成任务 案例1 把大象装进冰箱？ 面向过程: 1.打开冰箱 2.装入大象 3.关闭冰箱 面向对象: 找个具备装大象的技能的对象 在面向对象中程序员的角度发生改变，从具体的操作者变成了指挥者 强调：对象不是凭空产生的，需要我们自己设计 案例2 西天取经 如来有一堆破书要传出去,他没有自己干, 而是找了五个对象帮他去干, 如来只要负责控制调度的对象即可, 如果某个对象发生变化,也不会影响其他的对象 , 扩展性 案例3 曹操吟诗 喝酒吃肉,人生真爽 喝酒吃肉,人生几何 对酒当歌,人生几何 [/os-copy] 面向对象三大优点 [os-copy] 1.扩展性 2.灵活性 3.重用性 [/os-copy] 缺点 [os-copy] 1.程序的复杂度提高了 2.无法准确预知结果 [/os-copy] 使用场景： 对扩展性要求较高，通常是直接面向用户的，例如：QQ，微信 面向过程编程思想 [os-copy] 关注的核心是过程,过程是就是一步一步的执行步骤,既先干啥在干啥 优点:逻辑清晰 , 复杂问题简单化,流程化 缺点: 扩展性差,可维护性差 使用场景:对扩展性要求较低的程序例如:系统内核,git,计算器 记住:不是所有程序都要面向对象,得分析具体需求 [/os-copy] 类和对象 类 ：即类型，类别，是一种抽象概念，是一系列具备相同特征和相同行的对象的集合 对象 ：就是具体存在的某个事物，具备自己的特征和行为，对象就是特征和技能的结合体 类和对象的关系 [os-copy] 类包含一系列对象，对象属于某个类 在生活中是先有对象再有类，而在程序中是先有类才能有对象,我们必须先告诉计算机这类的对象有什么特征有什么行为 总结出一个结论:在使用面向对象编程时,第一步就是思考需要什么样的对象,对象具备什么样的特征和行为,从而根据 这些信息总结出需要的类型 [/os-copy] 创建类和对象 定义类的语法 ...

深浅拷贝/hashlib/logging/openpyxl模块 »>思维导图> »博客园 模块与包 模块 """ 三种来源 1.内置的 2.第三方的 3.自定义的 四种表示形式 1.py文件(******) 2.共享库 3.文件夹(一系列模块的结合体)(******) 4.C++编译的连接到python内置的 """ 导入模块 """ 先产生一个执行文件的名称空间 1.创建模块文件的名称空间 2.执行模块文件中的代码 将产生的名字放入模块的名称空间中 3.在执行文件中拿到一个指向模块名称空间的名字 """ 什么是包 """ 什么是包? 它是一系列模块文件的结合体,表示形式就是一个文件夹 该文件夹内部通常会有一个__init__.py文件 包的本质还是一个模块 """ 导入包 先产生一个执行文件的名称空间 1.创建包下面的__init__.py文件的名称空间 2.执行包下面的__init__.py文件中的代码 将产生的名字放入包下面的__init__.py文件名称空间中 3.在执行文件中拿到一个指向包下面的__init__.py文件名称空间的名字 在导入语句中 .号的左边肯定是一个包(文件夹) 当你作为包的设计者来说 1.当模块的功能特别多的情况下 应该分文件管理 2.每个模块之间为了避免后期模块改名的问题 你可以使用相对导入(包里面的文件都应该是被导入的模块) # 研究模块与包 还可以站另外两个角度分析不同的问题 # 1.模块的开发者 # 2.模块的使用者 研究模块与包还可以站另外两个角度分析不同的问题 1.站在包的开发者 如果使用绝对路径来管理的自己的模块 那么它只需要永远以包的路径为基准依次导入模块 2.站在包的使用者 你必须得将包所在的那个文件夹路径添加到system 注意 python2如果要导入包 包下面必须要有__init__.py文件 python3如果要导入包 包下面没有__init__.py文件也不会报错 当你在删程序不必要的文件的时候 千万不要随意删除__init__.py文件 相对导入与绝对导入 ...

Python****时间/序列化/sys/os模块 »>思维导图****> »博客园**************** collections模块 collections模块在内置的数据类型，比如：int、str、list、dict等基础之上额外提供了几种数据类型。 1.namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象 3.Counter: 计数器，主要用来计数 4.OrderedDict: 有序字典 5.defaultdict: 带有默认值的字典 ****具名元组(namedtuple) tuple是一个不可变的集合，namedtuple是一个函数，她用来构建一个自定义的tuple对象， 并且规定了tuple元素的个数，可通过属性而不是索引来引用tuple的某个元素。 我们可以通过namedtuple很方便的自定义一个数据类型，它具有tuple 的不变属性又可以根据属性来引用。 ****想表示空间坐标点x为1， y为2，z为5的坐标 from collections import namedtuple point = namedtuple('坐标',['x','y','z']) # 第二个参数既可以传可迭代对象 point1 = namedtuple('坐标','x y z') # 也可以传字符串 但是字符串之间以空格隔开 p = point(1,2,5) p1 = point1(2,3,6)print(p,p.x,p.y,p.z) # 坐标(x=1, y=2, z=5) 1 2 5print(p1,p1.x,p1.y,p1.z) # 坐标(x=2, y=3, z=6) 2 3 6 想表示一张黑桃A的扑克牌 card = namedtuple('扑克牌','color number') card1 = namedtuple('扑克牌',['color','number']) A = card('♠','A') B = card1('♠','A')print(A.color,A.number,A) # ♠ A 扑克牌(color='♠', number='A')print(B.color,B.number,B) # ♠ A 扑克牌(color='♠', number='A') 想表示一个城市 ...

Python正则表达式与re模块************> »转到****思维导图************************************> »转到********博客园**** 正则表达式与re模块的关系 1.正则表达式是一门独立的技术，任何语言均可使用 2.python中要想使用正则表达式需要通过re模块 正则表达式应用场景 推荐书籍：正则指引 1.爬虫 2.数据分析 字符组概念 在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示(一个字符组每次只能匹配一个字符) 小例子 匹配0-9数字([0123456789]也支持简写[0-9])(如果想匹配横杠,转义即可) 匹配A-Z字母(依据上面的简写规则[A-Z]) 匹配a-z字母(依据上面的简写规则[a-z]) ps:这种上面到上面的范围必须是从小到大[a-Z]不行，[A-z]可以(但是内部有几个特殊符号)，因为内部对应的asicc码A在所有字母里面最小，z在所有字母里面最大 正则 待匹配字符 匹配结果 说明 [0123456789] 8 True 在一个字符组里枚举合法的所有字符，字符组里的任意一个字符 和"待匹配字符"相同都视为可以匹配 [0123456789] a False 由于字符组中没有"a"字符，所以不能匹配 [0-9]| 7| True| 也可以用-表示范围,[0-9]就和[0123456789]是一个意思 [a-z]| s| True| 同样的如果要匹配所有的小写字母，直接用[a-z]就可以表示 [A-Z]| B| True| [A-Z]就表示所有的大写字母 [0-9a-fA-f]| e| True| 可以匹配数字，大小写形式的a～f，用来验证十六进制字符 字符 元字符 | 匹配内容 —|— . | 匹配除换行符以外的任意字符 \w| 匹配字母或数字或下划线 \s| 匹配任意的空白符 \d| 匹配数字 \n| 匹配一个换行符 \t| 匹配一个制表符 \b| 匹配一个单词的结尾 ^| 匹配字符串的开始 $| 匹配字符串的结尾 \W| 匹配非字母或数字或下划线 ...

Python模块******> »转到**思维导图********************> »转到博客园************ 1.什么是模块？ 1模块就是一系列工能的结合体 2模块的三种来源： 1.内置的(python解释器自带) 2.第三方的(别人写的) 3.自定义的(你自己写的) 3模块的四种表现形式 1.使用python编写的py文件(也就意味着py文件也可以称之为模块:一个py文件也可以称之为一个模块) 2.已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展(了解) 3.包好一组模块的包：把一系列模块组织到一起的文件夹(文件夹下有一个__init__.py文件，该文件夹称之为包) 包:一系列py文件的结合体 4.使用C编写并链接到python解释器的内置模块 2.为什么要用模块**？** 1.从文件级别组织程序，更方便管理。 当多个文件中都需要使用相同的方法的时候 可以将该公共的方法写到一个py文件中，其他的文件以模块的形式导过去直接调用即可 2.拿来主义，提升开发效率 3如何使用模块？ 1.import的使用 模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行 2.在第一次导入模块时会做三件事，重复导入会直接引用内存中已经加载好的结果 1.首先创建一个执行文件(run.py)的名称空间，执行模块文件 在模块中定义的函数和方法若是使用到了global时访问的就是这个名称空间 2.运行模块文件(md.py)中的代码将产生的名字与值存放到执行文件(run.py)的名称空间中 在新创建的命名空间中执行模块中包含的代码 3.在执行文件中产生一个执行指向名称空间的名字(md) 创建名字来引用该命名空间 3from...import...句式缺点: 1.访问模块中的名字不需要加模块名前缀 2.在访问模块中的名字可能会与当前执行文件中的名字冲突 4补充知识点： __name__ 当文件被当做执行文件执行的时候__name__打印的结果是__main__ 当文件被当做模块导入的时候__name__打印的结果是模块名(没有后缀) __all__ __all__可以指定当所在py文件被当做模块导入的时候,可以限制导入者能够拿到的名字个数 from md1 import * 一次性将md1模块中的名字全部加载过来 不推荐使用 并且你根本不知道到底有哪些名字可以用 异常有两大类 1.语法结构错误:需要你当场修改 异常捕获没法完成 2.逻辑错误:异常捕获可以处理 4.循环导入 1.如果出现循环导入问题 那么一定是你的程序设计的不合理。循环导入问题应该在程序设计阶段就应该避免。 2.解决循环导入问题的方式 1.方式1：将循环导入的句式写在文件最下方() 2.方式2：函数内导入模块 5.模块的查找顺序 1.先从内存中找 2.再从内置中找 3.最后环境变量(sys.path)中找 一定要分清楚谁是执行文件谁是被导入文件sys.path返回的是一个大列表,里面放了一对文件路径,第一个路径永远是执行文件所在的文件夹注意:py文件名不应该与模块名(内置的,第三方)冲突 6.绝对导入与相对导入 1绝对导入 绝对导入必须依据执行文件所在的文件夹路径为准 绝对导入无论在执行文件中还是被导入文件都适用 2相对导入 .代表的当前路径 ..代表的上一级路径 ...代表的是上上一级路径 注意相对导入不能再执行文件中使用 相对导入只能在被导入的模块中使用,使用相对导入就不需要考虑执行文件到底是谁，只需要知道模块与模块之间路径关系 7.软件开发规范 ...

Python迭代器/生成器******> »转到**思维导图****> »转到博客园**** 1.迭代 1.1什么是迭代： 更新换代(重复)的过程，每次迭代都必须基于上一次的结果 1.2什么是迭代器： 迭代取值的工具 1.3为什么要有迭代器： 迭代器提供了一种不依赖于索引取值的方式 对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器 1.4什么是可迭代对象： 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.iter 1.5什么是迭代器对象： 可迭代对象执行obj.iter()得到的结果就是迭代器对象。而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象。 1.6注意： 迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象 需要迭代取值的数据类型：字符串str、列表list、元组tuple、字典dict、集合set、文件对象 文件对象执行内置的__iter__之后还是本身 没有任何变化，文件对象本身就是迭代器对象 针对双下线开头双下划线结尾的方法，推荐读:双下+方法名 2.迭代器取值： 迭代器取值 调用__next__ 迭代器对象无论执行多少次__iter__方法得到的还是迭代器对象本身 2.1异常报错StopIteration：取完了 2.2异常处理： while True: try: print(iter_d.__next__()) except StopIteration: print('老母猪生不动了') break 2.3迭代器取值的特点：只能往后依次取，不能后退 2.4迭代器取值的优点： 1.不依赖于索引取值 2.内存中永远只占一份空间,不会导致内存溢出 2.5迭代器取值的缺点： 1.不能够获取指定的元素 2.取完之后会报StopIteration错 3.for循环的本质 1.将in后面的对象调用__iter__转换成迭代器对象 2.调用__next__迭代取值 3.内部有异常捕获StopIteration,当__next__报这个错 自动结束循环 4.生成器 只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码 生成器就是迭代器，可以用__next__方法取值 yield后面跟的值就是调用迭代器__next__方法你能得到的值 yield既可以返回一个值也可以返回多个值，并且多个值也是按照元组的形式返回 可以用.send给yield左边的变量传参，但必须先将代码运行至yield才能为期传值 yeild 1.帮你提供了一种自定义生成器方式 2.会帮你将函数的运行状态暂停住 3.可以返回值 yeid与return异同: 相同点：都可以返回值,并且都可以返回多个 不同点：yield可以返回多次值,而return只能返回一次函数立即结束，yield还可以接受外部传入的值 5.生成器表达式 例如：res = (i for i in range(1,10) if i != 4) ...

Python函数 »>转到思维导图****> »转到博客园 递归函数 函数在调用阶段直接或间接的又调用自身 如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。 举例 # 举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出： # fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n # 所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。 # 于是，fact(n)用递归的方式写出来就是： def fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1) # 如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下： ===> fact(5) ===> 5 * fact(4) ===> 5 * (4 * fact(3)) ===> 5 * (4 * (3 * fact(2))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1)))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) ===> 5 * (4 * (3 * 2)) ===> 5 * (4 * 6) ===> 5 * 24 ===> 120 扩展 import sys ...

Python装饰器> »转到****思维导图********> »转到博客园 闭包函数 1.定义在函数内部的函数 2.内部函数内部函数引用了外部函数名称空间作用域的名字 只要满足以上两点都叫做闭包函数 def func(): name = jason' # 先在内部找name没有再往上层找 有了就停止查找 def inner(): print(name) # 现在内部找name没有再往上层找 return inner f = func() # f获取到的是inner的内存地址 f() # 相当于执行 inner() # 函数在定义阶段名字的查找孙旭就已经固定死了，不会因为函数调用位置的变化而变化 给函数传参的两种方式 1.直接传参 def index(name): print(name) 2.闭包 def outter(name): # name = 'jason' def index(): print(name) return index 装饰器 器：就是一个工具 装饰：就是给被装饰对象添加新的功能 开放封闭原则： 开放：对扩展开放 封闭：对修改封闭 装饰器(可调用对象)必须遵循的两个原则： 1.不改变被装饰对象的源代码 2.不改变被装饰对象(可调用对象)调用方法 可调用：callable def new(): print('这是原始函数') def outter(func): def inner(): print('这是内部函数，这里可以加新功能') func() # 这里的func是你想调用的最原始的函数的内存地址,加上()直接调用 print('这是内部函数，这里可以加新功能') return inner # 这里不加括号 返回的是inner函数的内存地址 new = outter(new) # 括号内的new指向的是最原始的new函数的内存地址，前面的new获取的是outter函数的返回值，返回值我们自定义了返回 inner函数的内存地址 # 总结：前面的new获取的是inner的内存地址，后面括号内的new指向的就是最原始的new的内存地址 new() 扩展：import time ...

Python名称空间与作用域/函数的嵌套** »>转到**思维导图********> »转到****博客园 命名关键字参数 在函数定义阶段，写在*和**可变长参数之间的形参 在给命名关键字参数传值的时候，只能用关键字为期传值 在定义阶段 给你感觉好像是z是默认值参数，放在了m这个位置参数的前面了，应该报错 其实z和m都是命名关键字参数，不是默认值参数和位置参数 def func(x,y=1,*args,z=3,m,**kwargs): print(x,y) print(args) print(z,m) print(kwargs) func(1,2,1,2,3,4,5,6,7,78,8,9,0,z=69,m=999,o=666999,l = 999666) 函数对象 函数是第一类对象：函数名指向的值可以被当中的参数传递 1.函数名可以被传递 name = 'jason' x = name print(x) print(id(x)) def func(): print('from func') # print(func) print(id(func)) f = func func() print(f) f() # 其实指向的也是函数func指向函数体代码的内存地址 2.函数名可以被党组参数传递给其他函数 def func(): print('from func') def index(args): print(args) args() print('from index') # index(1) index(func) 3.函数名可以被当做函数的返回值 def index(): print('index') def func(): print('func') return index res = func() print(res) res() 4.函数名可以被当做容器类型的参数 ...