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Python-Basics

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1 变量

1.1 内置变量

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# 查看所有内置变量
vars()
  • __name__：模块名称
    • 当你直接执行<module>.py的时候，这段脚本的__name__变量等于__main__
    • 当这段脚本被导入其他程序的时候，__name__变量等于脚本本身的名字，即<module>
  • __file__：模块的文件路径

1.2 全局变量

Python中global关键字的基本规则是：

  • 在函数内部定义变量时，默认情况下它是局部的
  • 在函数外部定义变量时，默认情况下它是全局的。不必使用global关键字
  • 使用global关键字，可以在函数内部读写全局变量。读全局变量可以不用global关键字
  • 在函数外使用global关键字无效
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global_value = 1

def read_global():
    print(global_value)

def write_global():
    global global_value
    global_value += 2
    print(global_value)

def read_and_write_global():
    global global_value
    global_value += 2
    print(global_value)

read_global()
write_global()
read_and_write_global()

2 基本类型

2.1 整型

int类型的最大最小值是不存在的，因为int类型是无边界的。Maximum and Minimum values for ints

2.2 浮点型

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float('inf')
float('-inf')

2.3 字符串

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str1 = "hello"
str2 = "world"

# 拼接
str1 + ", " + str2

# 格式化
"{}, {}".format(str1, str2)

# 判断是否包含
if "ll" in str1:
    print("str1 contains 'll'")

# 除去首位空白，包括空格、制表、换行
str3 = '   something   \t\t\n\n'
str3.strip()

# 除去首位特定字符
str4 = 'aaaaasomethingbbbb'
str4.strip("ab")

3 语法

3.1 循环

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nums = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in nums:
    print(num)

for i, num in enumerate(nums):
    print(i, num)

4 容器

功能函数

  1. len

4.1 list

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classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

支持操作

  1. append 方法
  2. insert 方法
  3. pop 方法

4.2 tuple

元组不可变，指的是元组中元素的内存内容不变。言下之意，要是存的是一个list，这个list仍然可变（改变前后仍然是同一个list）

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classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
classmates = ('Michael', )

包含单个元素的元组，要在最后加个逗号

4.3 dict

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d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}

支持操作

  1. get方法，越界时不抛异常
    • get(index)，越界返回空
    • get(index, default_value)，越界返回指定默认值
  2. in操作符
  3. pop方法
  4. values方法

4.4 set

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s = set([1, 2, 3])

支持操作

  1. add方法
  2. remove方法

5 高级特性

5.1 切片

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L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
L[1:3] # 取元素 'Sarah', 'Tracy', 'Bob'
L[:3] # 取元素 'Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob'。默认从0开始
L[-2:] # 取元素 'Bob', 'Jack'。这里注意一下，负数的切片也是往数增大的方向（-1）走的。默认到0结束
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L = list(range(100))

L[:10:2] # 前10个数，每两个取一个
L[::5] # 所有数，每5个取一个
L[:] # 原样复制一个list

切片操作同样支持字符串。因此Python中没有像其他编程语言一样的字符串截取函数，因为切片足够了

5.2 迭代

5.2.1 list

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L = [1, 2, 3, 4]
for l in L:
    print(l)

5.2.2 tuple

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T = (1, 2, 3, 4)
for t in T:
    print(t)

5.2.3 dict

默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()

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D = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for key in D:
    print(key)

for value in D.values():
    print(value)

5.2.4 set

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S = set([1, 2, 3])
for s in S:
    print(s)

5.2.5 字符串

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for ch in 'ABC':
    print(ch)

5.2.6 判断对象是否可以迭代

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isinstance('abc', Iterable) 
isinstance([1,2,3], Iterable)
isinstance(123, Iterable)

5.2.7 带循环下标

Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身

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for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
    print(i, value)

5.2.8 多变量迭代

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for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
    print(x, y)

for x, y, z in [(1, 1, 1), (2, 4, 8), (3, 9, 27)]:
    print(x, y, z)

5.3 列表生成式

可以用Java里面的stream来理解

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[x * x for x in range(1, 11)]

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
[k + '=' + v for k, v in d.items()]

L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
[s.lower() for s in L]

5.4 生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

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g = (x * x for x in range(10))

for n in g:
    print(n)

# 可以用next(<generator>)获取下一个元素，单基本上不太会这样用，一般都是循环

如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator

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def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

f = fib(6)

for n in f:
    print(n)

5.5 迭代器

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator（注意区分Iterable和Iterator）

Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算

小结：

  1. 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
  2. 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；
  3. 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象

6 函数

6.1 main函数

一些编程语言有一个称为的特殊函数main()，它是程序文件的执行点。但是，Python解释器从文件顶部开始依次运行每一行，并且没有显式main()函数

Python提供了其他约定来定义执行点。其中之一是使用Python文件的main()函数和__name__属性

__name__变量是一个特殊的内置Python变量，它显示当前模块的名称

因此，main函数可以通过如下方式实现：

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def main():
    print("Hello World")

if __name__=="__main__":
    main()

6.2 常用内置函数

内置函数清单

6.2.1 enumerate

enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中

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seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
list(enumerate(seasons))
list(enumerate(seasons, start=1))

for idx, season in enumerate(seasons):
    print("idx:", idx, ", season:", season)

6.2.2 filter

思考这样一个场景，我们需要在一个给定的list中删除某些符合条件的元素，应该怎么做？

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lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
newLst = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, lst))
print(newLst)

# 或者
def is_odd(num):
    return num % 2 != 0

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
newLst = list(filter(is_odd, lst))
print(newLst)

# 或者
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
for v in lst[:]:
    if v % 2 == 0:
        lst.remove(v)
print(lst)

6.3 高阶函数

Python支持函数式编程，既可以将函数当做参数传入，也可以将函数作为返回值。也可以在函数内部定义函数

7 模块

为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）

为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）

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mycompany
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ xyz.py

引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz

请注意，每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany

类似的，可以有多级目录，组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构：

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mycompany
 ├─ web
 │  ├─ __init__.py
 │  ├─ utils.py
 │  └─ www.py
 ├─ __init__.py
 ├─ abc.py
 └─ utils.py

7.1 模块搜索路径

当我们试图加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件，如果找不到，就会报错

默认情况下，Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的sys.path变量中

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>>> import sys
>>> print(sys.path)
['', '/usr/lib64/python36.zip', '/usr/lib64/python3.6', '/usr/lib64/python3.6/lib-dynload', '/home/disk3/hcf/.local/lib/python3.6/site-packages', '/usr/local/lib64/python3.6/site-packages', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/cloud_init-19.1.6-py3.6.egg', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/listCase-1.0.0.0-py3.6.egg', '/usr/lib64/python3.6/site-packages', '/usr/lib/python3.6/site-packages']

如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法：

  1. 直接修改sys.path，添加要搜索的目录（这种方法是在运行时修改，运行结束后失效）：

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    >>> import sys
    >>> sys.path.append('/xxx/yyy/my_py_scripts')

  2. 第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似

7.2 常用内建模块

Python 标准库

  1. http
    • python3 -m http.server 80：启动一个http server，执行命令的目录会作为http资源的根目录
  2. json
  3. venv：用来为一个应用创建一套隔离的Python运行环境

7.3 Matplotlib

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pip install matplotlib

示例1：

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)+1
z = np.cos(x**2)+1

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label='$\sin x+1$', color='red', linewidth=2)
plt.plot(x, z, 'b--', label='$\cos x^2+1$')
plt.xlabel('times(s)')
plt.ylabel('volt')
plt.title('a simple example')
plt.ylim(0, 2.2)
plt.legend()

plt.show()

示例2：

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
fig.suptitle('Some graphs')

ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Sine Plot')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1')
ax1.legend('sin')

ax2.scatter(x, y2)
ax2.set_title('Cosine Plot')
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('y2')
ax2.legend('cos')

ax3.plot(x, y3)
ax3.set_title('Tan Plot')
ax3.set_xlabel('x')
ax3.set_ylabel('y3')
ax3.legend('tan')

plt.tight_layout()
plt.show()

示例3：

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

fig = plt.figure(dpi=100, constrained_layout=True)
fig.suptitle('Some graphs')
gs = GridSpec(2, 2, figure=fig)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0:1])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1:2])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 0:2])

ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Sine Plot')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1')
ax1.legend('sin')

ax2.scatter(x, y2)
ax2.set_title('Cosine Plot')
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('y2')
ax2.legend('cos')

ax3.plot(x, y3)
ax3.set_title('Tan Plot')
ax3.set_xlabel('x')
ax3.set_ylabel('y3')
ax3.legend('tan')

plt.show()

7.4 Tips

  1. 查看所有模块：sys.modules.keys()

  2. 查看模块的文档：help("<module_name>")

  3. 查看库的路径

    • 方法1：
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    import inspect
    import os
    inspect.getfile(os)
    • 方法2：
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    import inspect
    import os
    print(os.__file__)
    • 方法3：用help

8 pip

pip是python的包管理工具

  • 安装路径：~/.local/lib/python3.10/site-packages
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pip install xxx

# 指定源
pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

常用国内源：

  • https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple：清华
  • https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple：中科大
  • https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple：阿里云

8.1 Tips

  1. ModuleNotFoundError: No module named 'pip._vendor.certifi.core'

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    curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
    python3 get-pip.py --force-reinstall

  2. CryptographyDeprecationWarning: Python 3.6 is no longer supported by the Python core team. Therefore, support for it is deprecated in cryptography and will be removed in a future release.

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    pip3 install cryptography==3.4.8

9 其他

9.1 代码格式化

9.2 Debug

pdb的用法与gdb类似，这里不赘述

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python3 -m pdb xxx.py

10 参考