整理了一些基础的Python知识点,分享给大家
翻译:
Summer
链接:
https://pythoncaff.com/topics/104/python-tutorials-from-zero-to-master-suitable-for-experienced-developers
首先, 什么是Python? 用python作者Guido van Rossum自己的话来说,Python是这样的一门语言:
"它是一门高级编程语言, 它的核心设计理念是让所有代码变得更易阅读,并给开发者们提供一种“仅仅几行代码就能编写编程逻辑”的语法。
那么,对我来说,让我学习Python的第一个理由,就是它漂亮而优雅,能够顺畅自然地实现我的想法。
另一个理由,就是Python支持多种编程领域,如:
数据科学
web开发
机器学习
比如,Quora、Pinterest、Spotify,这些项目,都是使用python开发他们的后端。
那么,接下来,就开始学习Python吧!
基础
1. 变量
可以把变量简单理解为一个存储值的单词。
讲道理,变量是什么就不用特地解释了…大家都懂。
在Python里面,定义变量、给变量赋值都非常简单。比如你想把数字1存储到一个变量里面,而这个变量名叫one,那么,你只需要这样:
one = 1
非常简单吧? 举一反三,完全可以自由发挥,就像下面,把2赋值给two,把10000赋值给some_number:
-
two = 2
-
some_number = 10000
当然,除了整型以外,我们也可以设置布尔类型、字符串、单精度,以及一些其他数据类型。如下:
-
# booleans
-
true_boolean = True
-
false_boolean = False
-
-
# string
-
my_name = "Leandro Tk"
-
-
# float
-
book_price = 15.80
2.流程控制: 分支语句
if,这个语句用来判断是否符合条件,它的后面紧跟着逻辑表达式,表达式最后的值为True或False,如果是true,则执行if里面的语句。如下:
-
if True:
-
print("Hello Python If")
-
-
if 2 > 1:
-
print("2 is greater than 1")
因为2大于1,条件成立,所以print语句就会被执行
当然,如果不满足条件,那么else就派上用场了!
如果,if后面跟着的逻辑表达式最终值是false,则会运行else里面的程序,如下:
-
if 1 > 2:
-
print("1 is greater than 2")
-
else:
-
print("1 is not greater than 2")
你也可以使用elif,是else if的缩写,但千万别写错~
-
if 1 > 2:
-
print("1 is greater than 2")
-
elif 2 > 1:
-
print("1 is not greater than 2")
-
else:
-
print("1 is equal to 2")
3. 循环 / 迭代器
在Python中,我们有多种迭代的方式,我在这里说两种:
While 循环: 当逻辑表达式为true的时候,while下缩进的代码块就会被循环执行. 所以下面的代码片段,将会从1打印到10。
-
num = 1
-
-
while num <= 10:
-
print(num)
-
num += 1
上面这种循环方式,需要一个循环条件,如果循环条件是true,就会继续进行迭代,在上面的例子中,当num变成11的时候,循环条件就会等于False"
再看看下面的基础代码块,以便于理解:
-
loop_condition = True
-
-
while loop_condition:
-
print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition))
-
loop_condition = False
只要循环条件为True,就会被一直循环执行,直到循环条件变成False
For循环: 与其他语言一样,这用于计次循环,它循环的次数,取决于后面那个range方法。
range,代表从在循环里,它用于表示从x到n,如下,就是从1到11,第三个参数可空,意思是每次递进的加数,默认每循环一次给i加1,填2的话,就给i加2
-
for i in range(1, 11):
-
print(i)
列表: 集合 | 数组 | 数据结构
想象一下,你想把整数1存储在一个变量中。 但也许现在你想要存储 2 和 3,4,5 。。。
我是否有另一种方法来存储我想要的所有整数,但不是以百万计的变量? 你猜对了 —— 确实有另一种方法来存储它们。
List
是一个可以用来存储一列值的集合(比如你想要的这些整数)。 那么让我们使用它:
my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]
这真的很简单,我们创建了一个数组并将其存储到 my_integer 里。
但是也许你在问: 『 我怎样才能从这个列表中获得值? 』
很好的问题。 List
有一个叫做索引的概念。 第一个元素获取索引 0 (零)。 第二个取 1 ,依此类推。 明白了吧。
为了使其更清楚,我们可以用它的索引来表示数组和每个元素。 我可以画出来:
使用 Python 语法,它也很容易理解:
-
my_integers = [5, 7, 1, 3, 4]
-
print(my_integers[0]) # 5
-
print(my_integers[1]) # 7
-
print(my_integers[4]) # 4
想象一下现在你不想存储整数了。你只是想存储字符串,就像你亲戚名字的列表一样。 看起来像这样:
-
relatives_names = [
-
"Toshiaki",
-
"Juliana",
-
"Yuji",
-
"Bruno",
-
"Kaio"
-
]
-
-
print(relatives_names[4]) # Kaio
它的工作方式与整数相同,漂亮。
我们刚刚了解到 Lists
索引是如何工作的。 但是我仍然需要告诉你如何将一个元素添加到 List
数据结构(一个项目到列表)。
添加一个值到 List
最常见的方法是 append
。让我们看看他是如何工作的:
-
bookshelf = []
-
bookshelf.append("The Effective Engineer")
-
bookshelf.append("The 4 Hour Work Week")
-
print(bookshelf[0]) # The Effective Engineer
-
print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week
append
非常的简单。您只需要将元素(例如『 The Effective Engineer 』)作为『 append 』参数应用即可。
那么,关于 Lists
到这里就结束了,让我们来谈谈另一个数据结构。
字典: 键-值 数据结构
现在我们知道 Lists
使用整数来索引. 但是如果我们不想使用整数来索引呢? 一些其他的数据结构可以使用数字,字符串或者其他的类型来做索引.
让我们来学习 Dictionary
数据结构. Dictionary
是一个键值对集合. 它长下面这样:
-
dictionary_example = {
-
"key1": "value1",
-
"key2": "value2",
-
"key3": "value3"
-
}
键用来索引到值. 那么我们如何访问 Dictionary
的值呢? 你猜对啦 --- 使用键. 试一下吧:
-
dictionary_tk = {
-
"name": "Leandro",
-
"nickname": "Tk",
-
"nationality": "Brazilian"
-
}
-
-
print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro
-
print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk
-
print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian
我创建了一个关于我的 Dictionary
. 我的名字, 昵称和国籍. 这些属性是Dictionary
的键.
我们知道访问 List
使用下标, 我们在这也使用下标 ( Dictionary
中的键的内容) 来访问存在 Dictionary
中的值.
在例子中, 我打印出了存在 Dictionary
中的所有关于我的短语. 非常简单滴~?
另一件关于 Dictionary
非常帅气的事情就是我们可以使用任何东西来做为字典的值.在我创建的Dictionary
中, 我想添加键为 "age" 且值为我的整数年龄进去:
-
dictionary_tk = {
-
"name": "Leandro",
-
"nickname": "Tk",
-
"nationality": "Brazilian",
-
"age": 24
-
}
-
-
print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro
-
print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk
-
print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian
这里我们有一个键 (age) 值 (24) 对 使用字符串来作为键,整数来作为值.
像我们学习 Lists
一样,让我们来学习如何在 Dictionary
中添加元素.在Dictionary
中, 一个键指向一个值是很重要的. 这就是为什么我们在添加元素的时候讨论它:
-
dictionary_tk = {
-
"name": "Leandro",
-
"nickname": "Tk",
-
"nationality": "Brazilian"
-
}
-
-
dictionary_tk['age'] = 24
-
-
print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'}
我们只需要指定一个值到 Dictionary
的键上. 一点也不复杂,484啊?
迭代:循环Python中的数据结构
当我们在学习 Python基础时, 会发现列表的迭代是一件十分简单的事情 ,通常我们Python开发者会使用For
来循环迭代它. 现在让我们尝试一下:
-
bookshelf = [
-
"The Effective Engineer",
-
"The 4 hours work week",
-
"Zero to One",
-
"Lean Startup",
-
"Hooked"
-
]
-
-
for book in bookshelf:
-
print(book)
如你所见我们已经对书架
中的书
进行了for
操作,我们输出打印了其中的书
(当然你可以在循环中对它们做任何事情)。简单而又直观,这就是Python。
同样对于哈希类型的数据结构,比如像是Python中的字典,我们同样也可以对其使用for
循环进行迭代操作,但是此时我们则需要用到key
:
-
dictionary = { "some_key": "some_value" }
-
-
for key in dictionary:
-
print("%s --> %s" %(key, dictionary[key]))
-
-
# some_key --> some_value
这是一个循环字典类型变量的小例子,对于dictionary
变量我们使用for
循环操作其中的key
,接着我们打印输出他的key
以及其相对应匹配的value
值。
当然我们还有另外一种方法去实现它,就是去使用iteritems
:
-
dictionary = { "some_key": "some_value" }
-
-
for key, value in dictionary.items():
-
print("%s --> %s" %(key, value))
-
-
# some_key --> some_value
你看我们已经命名了两个参数key
,value
,但这并不是必须的,你甚至可以给它们起任何一个名字^.^,让我们来看一下:
-
dictionary_tk = {
-
"name": "Leandro",
-
"nickname": "Tk",
-
"nationality": "Brazilian",
-
"age": 24
-
}
-
-
for attribute, value in dictionary_tk.items():
-
print("My %s is %s" %(attribute, value))
-
-
# My name is Leandro
-
# My nickname is Tk
-
# My nationality is Brazilian
-
# My age is 24
哈哈,可以看到我们已经使用了attribute
作为了Dictionary
的key
参数,代码运行十分正确。赞!
类型与对象
一点基础理论:
对象代表现实世界中像轿车、狗、自行车这些事物。对象具有数据和行为两个主要特征。
在面向对象编程中,我们把数据当作属性,把行为当作方法。即:
数据 → 属性 和 行为 → 方法
类型是创造单个对象实例的蓝本。在现实世界中,我们经常发现很多对象实例拥有相同的类型,比如轿车。他们都具有相同的构造和模型(具有发动机,轮子,门等等)。每辆车都是根据同一张设计图制作的,并且具有相同的组成部分。
Python 的面向对象编程模式:ON
Python,作为一门面向对象编程的语言,具有类和对象的概念。
类是蓝图,对象是模型。
同样,一个类,它只是一个模型,或者一种定义属性和行为的方法(正如我们在理论部分所讨论的)。例如,车辆类有自己的属性,定义什么是车辆。车轮的数量、能源的类型、座位容量和最大速度都是车辆的属性。
考虑到这一点,让我们看看类的Python语法:
-
class Vehicle:
-
pass
我们用一个类声明来定义类 ,仅此而已。很简单,不是吗?
对象是一个类的实例,我们用命名类来创建一个实例。
-
car = Vehicle()
-
print(car) # <__main__.Vehicle instance at 0x7fb1de6c2638>
这里 ‘car’ 是 ‘Vehicle’ 类的一个对象(或者说实例)。
记住,我们的 ‘Vehicle’ 类有四个属性:轮子数量,能源类型,座位容量,和最大速度。我们创建一个 ‘Vehicle’ 对象时设置所有这些属性 。所以在这里,我们定义我们的类初始化时要接收数据时:
-
class Vehicle:
-
def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
-
self.number_of_wheels = number_of_wheels
-
self.type_of_tank = type_of_tank
-
self.seating_capacity = seating_capacity
-
self.maximum_velocity = maximum_velocity
我们使用了 ‘init’方法。我们称它为构造方法。所以创建 ‘vehicle’ 对象时可以定义这些属性。假设我们喜欢Tesla Model S,我们要创建这种对象。它有4个轮子,使用电能,有5个座位,最大时速250km/h (155mph)
tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)
4个“轮子”+电能“能源”+5个“座位”+250km/h“最大速度”。
所有属性都设置完成了。但是我们如何获取这些属性值?我们发送一个消息到对象来问他们。 我们称之为方法. 方法是对象的行为. 让我们来实现它:
-
class Vehicle:
-
def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
-
self.number_of_wheels = number_of_wheels
-
self.type_of_tank = type_of_tank
-
self.seating_capacity = seating_capacity
-
self.maximum_velocity = maximum_velocity
-
-
def number_of_wheels(self):
-
return self.number_of_wheels
-
-
def set_number_of_wheels(self, number):
-
self.number_of_wheels = number
这里创建了两个方法: number_of_wheels 和 set_number_of_wheels. 我们称它为 获取
& 设置
. 因为第一个获取了属性值,然后第二个设置了一个新的属性值。
Python 中,我们可以用 “@property” (“decorator”) 去定义 "getters" 和 “setters”。请看以下代码:
-
class Vehicle:
-
def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
-
self.number_of_wheels = number_of_wheels
-
self.type_of_tank = type_of_tank
-
self.seating_capacity = seating_capacity
-
self.maximum_velocity = maximum_velocity
-
-
@property
-
def number_of_wheels(self):
-
return self.number_of_wheels
-
-
@number_of_wheels.setter
-
def number_of_wheels(self, number):
-
self.number_of_wheels = number
同时,我们可以使用这些方法作为属性:
-
tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)
-
print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4
-
tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2
-
print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2
这个与定义方法有些许不同。这些方法的工作机制与属性不同。例如,当我们设置轮子数量时,我们需要把2赋值给一个变量,只需要设置 “number_of_wheels” 的值为2。这是一种写 “pythonic”、 ”getter“、“setter” 代码的方法。
而且同时我们也可以使用其他方法,比如 “make_noise” 方法。请看下面的例子。
-
class Vehicle:
-
def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
-
self.number_of_wheels = number_of_wheels
-
self.type_of_tank = type_of_tank
-
self.seating_capacity = seating_capacity
-
self.maximum_velocity = maximum_velocity
-
-
def make_noise(self):
-
print('VRUUUUUUUM')
当我们调用这个方法时,它返回字符串 ”VRRRRUUUUM“。
-
tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)
-
tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM
封装:信息隐藏
封装是一种限制直接访问对象数据和方法的机制。但是它加快了对象方法中数据的访问。
"封装可以在定义中隐藏数据和函数成员,意味着从外部隐藏了对象定义中的内部描述“--- Wikipedia
对象从外部隐藏了其内部描述。只有对象可以与它的内部数据进行交互。
首先,我们需要了解 “public” 和 “non-public” 变量实例的工作机制。
Public 变量实例
对于一个 Python 类型,我们可以使用构造方法初始化一个公共变量实例。我们看这个:
通过构造方法:
-
class Person:
-
def __init__(self, first_name):
-
self.first_name = first_name
这里我们使用 “first_name” 的值作为一个参数传递给公共变量实例。
-
tk = Person('TK')
-
print(tk.first_name) # => TK
在类中:
-
class Person:
-
first_name = 'TK'
这里,我们不需要使用 “first_name” 作为一个参数,所有的对象实例都有一个用 “TK” 初始化的类属性。
-
tk = Person()
-
print(tk.first_name) # => TK
漂亮。我们已经学习到可以使用公共变量实例和类型属性。另一件关于 “public” 部分有趣的事情是我们可以管理它的变量的值。我的意思是什么呢?我们的对象可以管理它的变量值:获取和设置变量值。
记住 “Person” 类,我们想要设置另一个值给它的 “first_name” 变量:
-
tk = Person('TK')
-
tk.first_name = 'Kaio'
-
print(tk.first_name) # => Kaio
好了,我们刚刚设置了另一个值("kaio")给对象变量 “first_name”,并且它更新了它的值。就是这么简单,因为这个 “public” 变量,我们可以这样做。
Non-public 变量实例
“在这里,我们不用‘私有‘来形容 ,因为在Python中没有真正“私有”的属性(避免了一般情况下不必要的工作)。”--- PEP 8
和公共变量实例
一样,我们可以在构造函数或类内部定义非公共变量实例
。语法上的差异是: 对于非公共变量实例
,我们在变量名前加一道下划线(_
)。
“在Python中,无法从内部访问‘私有’变量实例的对象是不存在的。但是,大多数Python代码遵循一个惯例:一个名字前有一道下划线的对象应该被认为是API中非公共的部分,例如
_spam
,无论它是一个函数、方法或是数据成员。” --- Python Software Foundation
这是一个例子:
-
class Person:
-
def __init__(self, first_name, email):
-
self.first_name = first_name
-
self._email = email
看到email
变量了吗?这就是定义一个非公共变量
的方法。
-
tk = Person('TK', 'tk@mail.com')
-
print(tk._email) # tk@mail.com
所谓
非公共变量
只是一个惯例,没有机制禁止我们从外部访问并更新它。但按照惯例,我们应该把它作为API中非公共的部分来对待。
在类内部,我们通常使用方法来操作“非公共变量”,让我们实现两个方法(email
和update_email
)来理解。
-
class Person:
-
def __init__(self, first_name, email):
-
self.first_name = first_name
-
self._email = email
-
-
def update_email(self, new_email):
-
self._email = new_email
-
-
def email(self):
-
return self._email
现在,我们可以通过这些方法来访问、更新非公共变量
。
-
tk = Person('TK', 'tk@mail.com')
-
print(tk.email()) # => tk@mail.com
-
tk._email = 'new_tk@mail.com'
-
print(tk.email()) # => tk@mail.com
-
tk.update_email('new_tk@mail.com')
-
print(tk.email()) # => new_tk@mail.com
我们以
first_name
TK 和email
tk@mail.com 初始化一个Person
对象。通过方法访问
非公共变量
email
,并打印出来。从类外部直接设置一个新的
email
。我们应该把
非公共变量
作为API中非公共的部分来对待。通过实例方法更新
非公共变量
email
。成功!我们可以通过预设的方法来更新它。
公共方法
通过 公共方法
, 我们也可以在我们类的外部使用这些方法了:
-
class Person:
-
def __init__(self, first_name, age):
-
self.first_name = first_name
-
self._age = age
-
-
def show_age(self):
-
return self._age
让我们来试下:
-
tk = Person('TK', 25)
-
print(tk.show_age()) # => 25
赞——用起来没有任何问题。
非公共方法
但是通过 非公共方法
我们却无法做到这一点。 我们先来实现一个同样的 Person
类,不过这回我们加个下划线(_
)来定义一个 show_age
的非公共方法
。
-
class Person:
-
def __init__(self, first_name, age):
-
self.first_name = first_name
-
self._age = age
-
-
def _show_age(self):
-
return self._age
那么现在,我们来试着通过我们的对象调用这个 非公共方法
:
-
tk = Person('TK', 25)
-
print(tk._show_age()) # => 25
我们可以访问并且更新它。
非公共方法
只是一类约定俗成的规定,并且应当被看做接口中的非公共部分。
关于我们该怎么使用它,这有个例子:
-
class Person:
-
def __init__(self, first_name, age):
-
self.first_name = first_name
-
self._age = age
-
-
def show_age(self):
-
return self._get_age()
-
-
def _get_age(self):
-
return self._age
-
-
tk = Person('TK', 25)
-
print(tk.show_age()) # => 25
这里我们有一个 _get_age
非公共方法
和一个show_age
公共方法
。show_age
可以由我们的对象调用(在类的外部)而_get_age
只能在我们类定义的内部使用(内部show_age
方法)。但是再次强调下,这只是个约定俗成的规定。
封装总结
通过封装我们可以从外部隐藏对象的内部表示。
继承:行为和特征
某些对象具有共同点:如行为和特征。
例如,我从我父亲那里继承了一些特征和行为。我继承了他的眼睛和头发作为特征,继承了他的急躁和内向作为行为。
在面向对象编程中,类能够从其他类中继承特征(数据)和行为(方法)。
让我们看另外一个例子。
假定一辆车。轮子的数量、载客量和最高时速是车的所有属性。那么我们可以认为ElectricCar类从这个Car类中继承了这些属性。
-
class Car:
-
def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):
-
self.number_of_wheels = number_of_wheels
-
self.seating_capacity = seating_capacity
-
self.maximum_velocity = maximum_velocity
我们的Car类实现之后:
-
my_car = Car(4, 5, 250)
-
print(my_car.number_of_wheels)
-
print(my_car.seating_capacity)
-
print(my_car.maximum_velocity)
一旦初始化后,我们可以使用所有已创建的实例变量。很好。
在Python中我们可以将父类作为子类定义时的参数。一个ElectricCar类能从之前的Car类中继承。
-
class ElectricCar(Car):
-
def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):
-
Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)
简单如上。我们不需要实现任何其他的方法,因为这个类已经有了(继承自Car类)。让我们确认一下:
-
my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250)
-
print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4
-
print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5
-
print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250
漂亮。
就到这里!
关于Python基础,我们学会了很多:
变量
分支语句
循环语法
列表:集合 | 数组
字典:键值对的集合
如何迭代这些数据结构
对象和类
用属性作为对象的数据
用方法作为对象的行为
getters、setters 和 property 装饰器
封装:信息隐藏
继承:行为和特征
恭喜!你完成了Python的这段密集的内容。
坚持学习,坚持编程,祝你玩得开心!
-
-
-
大家如果觉得不错的话
-
欢迎大家「转发」「点赞」「在看」三连!
-
-
-
扫一扫下面的二维码
-
免费领取10G的Python学习资料哦~
-
-
-
“扫一扫,领取Python学习资料”
文章来源: blog.csdn.net,作者:敲代码的灰太狼,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/tongtongjing1765/article/details/107777052
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)