[Python知识库]Python学习笔记

时间2022.6.23

一.认识Python

人生苦短，我用 Python —— Life is short, you need Python

章节简介：

• Python 的起源

• 为什么要用 Python？

• Python 的特点

• Python 的优缺点

• Python的主要应用领域

1. Python 的起源

Python 的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）

Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。

Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。

像 Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

现在 Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。

Python 2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布，增加了实现完整的垃圾回收，并且支持 Unicode。

Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布，此版不完全兼容之前的 Python 源代码。不过，很多新特性后来也被移植到旧的Python 2.6/2.7版本。

Python 3.0 版本，常被称为 Python 3000，或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本，这是一个较大的升级。

Python 2.7 被确定为最后一个 Python 2.x 版本，它除了支持 Python 2.x 语法外，还支持部分 Python 3.1 语法。

（1）解释器（科普）

计算机不能直接理解任何除机器语言以外的语言，所以必须要把程序员所写的程序语言翻译成机器语言，计算机才能执行程序。将其他语言翻译成机器语言的工具，被称为编译器

编译器翻译的方式有两种：一个是编译，另外一个是解释。两种方式之间的区别在于翻译时间点的不同。当编译器以解释方式运行的时候，也称之为解释器

• 编译型语言：程序在执行之前需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，运行时不需要重新翻译，直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高，依赖编译器，跨平台性差些。如 C、C++

• 解释型语言：解释型语言编写的程序不进行预先编译，以文本方式存储程序代码，会将代码一句一句直接运行。在发布程序时，看起来省了道编译工序，但是在运行程序的时候，必须先解释再运行

编译型语言和解释型语言对比

• 速度 —— 编译型语言比解释型语言执行速度快

• 跨平台性 —— 解释型语言比编译型语言跨平台性好

（2）Python 的设计目标

1999 年，吉多·范罗苏姆向 DARPA 提交了一条名为 “Computer Programming for Everybody” 的资金申请，并在后来说明了他对 Python 的目标：

• 一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大

• 开源，以便任何人都可以为它做贡献

• 代码像纯英语那样容易理解

• 适用于短期开发的日常任务

这些想法中的基本都已经成为现实，Python 已经成为一门流行的编程语言

（3）Python 的设计哲学

1. 优雅

2. 明确

3. 简单

<!-- > 在 Python 解释器内运行 `import this` 可以获得完整的列表 -->

• Python 开发者的哲学是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事

• 如果面临多种选择，Python 开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法

在 Python 社区，吉多被称为“仁慈的独裁者”

2. 为什么选择 Python？

• 代码量少

• ……

同一样问题，用不同的语言解决，代码量差距还是很多的，一般情况下 Python 是 Java 的 1/5，所以说 人生苦短，我用 Python

3. Python 特点

• 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。

• 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。

• 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。

• 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

• 5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。

• 6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。

• 7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。

• 8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。

• 9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。

• 10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

4. Python 的优缺点

（1）优点

• 简单 -- Python 是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python 的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

• 易学 -- 就如同你即将看到的一样，Python 极其容易上手。前面已经提到了，Python 有极其简单的语法。

• 免费、开源 -- Python 是 FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS 是基于一个团体分享知识的概念。这是为什么 Python 如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的 Python 的人创造并经常改进着的。

• 高层语言 -- 当你用 Python 语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

• 可移植性 -- 由于它的开源本质，Python 已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有 Python 程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE 甚至还有 PocketPC、Symbian 以及 Google 基于 Linux 开发的 Android 平台！

• 解释性 -- 这一点需要一些解释。一个用编译性语言比如 C 或 C++ 写的程序可以从源文件（即 C 或 C++ 语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而 Python 语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python 解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用 Python 更加简单。由于你只需要把你的 Python 程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的 Python 程序更加易于移植。

• 面向对象 -- Python 既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如 C++ 和 Java 相比，Python 以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

• 可扩展性 -- 如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用 C 或 C++ 编写，然后在你的 Python 程序中使用它们。

• 丰富的库 -- Python 标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk 和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了 Python，所有这些功能都是可用的。这被称作 Python 的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如 wxPython、Twisted 和 Python 图像库等等。

• 规范的代码 -- Python 采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

（2）缺点

• 运行速度，有速度要求的话，用 C++ 改写关键部分吧。

• 国内市场较小（国内以 Python 来做主要开发的，目前只有一些 web2.0 公司）。但时间推移，目前很多国内软件公司，尤其是游戏公司，也开始规模使用他。

• 中文资料匮乏（好的 Python 中文资料屈指可数，现在应该变多了）。托社区的福，有几本优秀的教材已经被翻译了，但入门级教材多，高级内容还是只能看英语版。

• 构架选择太多（没有像 C# 这样的官方 .net 构架，也没有像 ruby 由于历史较短，构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敌）。不过这也从另一个侧面说明，python比较优秀，吸引的人才多，项目也多。

5.Python 的主要运用领域有:

• 云计算：云计算最热的语言，典型的应用OpenStack

• WEB开发：许多优秀的 WEB 框架，许多大型网站是Python开发、YouTube、Dropbox、Douban……典型的Web框架包括Django

• 科学计算和人工智能：典型的图书馆NumPy、SciPy、Matplotlib、Enided图书馆、熊猫

• 系统操作和维护：操作和维护人员的基本语言

• 金融：定量交易、金融分析，在金融工程领域，Python 不仅使用最多，而且其重要性逐年增加。

• 图形 GUI：PyQT，WXPython，TkInter

Python 在一些公司的运用有:

• 谷歌：谷歌应用程序引擎，代码。Google.com、 Google 爬虫、Google 广告和其他项目正在广泛使用 Python。

• CIA：美国中情局网站是用 Python 开发的。

• NASA：美国航天局广泛使用 Python 进行数据分析和计算。

• YouTube：世界上最大的视频网站 YouTube 是用 Python 开发的。

• Dropbox：美国最大的在线云存储网站，全部用 Python 实现，每天处理 10 亿的文件上传和下载。

• Instagram：美国最大的照片共享社交网站，每天有 3000 多万张照片被共享，所有这些都是用 Python 开发的。

• Facebook：大量的基本库是通过 Python 实现的

• Red Hat/Centos：世界上最流行的 Linux 发行版中的 Yum 包管理工具是用 Python 开发的

• Douban：几乎所有公司的业务都是通过 Python 开发的。

• 知乎：中国最大的 Q＆A 社区，通过 Python 开发（国外 Quora）

除此之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、土豆、新浪、果壳等公司正在使用 Python 来完成各种任务。

二.第一个 Python 程序

1. 第一个HelloPython程序

（1）Python 源程序的基本概念

1. Python 源程序就是一个特殊格式的文本文件，可以使用任意文本编辑软件做 Python 的开发

2. Python 程序的 文件扩展名 通常都是 .py

（2）演练步骤

目前的演示步骤是在Linux 终端 中实现的

• 在桌面下，新建 认识Python 目录

• 在 认识Python 目录下新建 01-HelloPython.py 文件

• 使用 gedit 编辑 01-HelloPython.py 并且输入以下内容：

print("hello python")
print("hello world")

• 在终端中输入以下命令执行 01-HelloPython.py

$ python 01-HelloPython.py

print 是 python 中学习的第一个 函数

print 函数的作用，可以把 "" 内部的内容，输出到屏幕上

（3）BUG

关于错误

• 编写的程序不能正常执行，或者执行的结果不是我们期望的

• 俗称 BUG，是程序员在开发时非常常见的，初学者常见错误的原因包括：

  1. 手误

  2. 对已经学习过的知识理解还存在不足

  3. 对语言还有需要学习和提升的内容

• 在学习语言时，不仅要学会语言的语法，而且还要学会如何认识错误和解决错误的方法

第一个演练中的常见错误

• 1> 手误，例如使用 pirnt("Hello world")

NameError: name 'pirnt' is not defined
?
名称错误：'pirnt' 名字没有定义

• 2> 将多条 print 写在一行

SyntaxError: invalid syntax
?
语法错误：语法无效

每行代码负责完成一个动作

• 3> 缩进错误

IndentationError: unexpected indent
?
缩进错误：不期望出现的缩进

• Python 是一个格式非常严格的程序设计语言

• 目前而言，记住每行代码前面都不要增加空格

• 4> python 2.x 默认不支持中文

目前市场上有两个 Python 的版本并存着，分别是 Python 2.x 和 Python 3.x

• Python 2.x 默认不支持中文，具体原因，等到介绍 字符编码 时给大家讲解

• Python 2.x 的解释器名称是 python

• Python 3.x 的解释器名称是 python3

SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file 01-HelloPython.py on line 3, 
but no encoding declared; 
see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details
?
语法错误： 在 01-HelloPython.py 中第 3 行出现了非 ASCII 字符 '\xe4'，但是没有声明文件编码
请访问 http://python.org/dev/peps/pep-0263/ 了解详细信息

• ASCII 字符只包含 256 个字符，不支持中文

单词列表：

* error 错误
* name 名字
* defined 已经定义
* syntax 语法
* invalid 无效
* Indentation 索引
* unexpected 意外的，不期望的
* character 字符
* line 行
* encoding 编码
* declared 声明
* details 细节，详细信息
* ASCII 一种字符编码

2.Python 2.x与3??.x版本简介

目前市场上有两个 Python 的版本并存着，分别是 Python 2.x 和 Python 3.x

新的 Python 程序建议使用 Python 3.0 版本的语法

• Python 2.x 是 过去的版本

  • 解释器名称是 python

• Python 3.x 是 现在和未来 主流的版本

  • 解释器名称是 python3

  • 相对于 Python 的早期版本，这是一个 较大的升级

  • 为了不带入过多的累赘，Python 3.0 在设计的时候 没有考虑向下兼容

    • 许多早期 Python 版本设计的程序都无法在 Python 3.0 上正常执行

  • Python 3.0 发布于 2008 年

  • 到目前为止，Python 3.0 的稳定版本已经有很多年了

    • Python 3.3 发布于 2012

    • Python 3.4 发布于 2014

    • Python 3.5 发布于 2015

    • Python 3.6 发布于 2016

• 为了照顾现有的程序，官方提供了一个过渡版本 —— Python 2.6

  • 基本使用了 Python 2.x 的语法和库

  • 同时考虑了向 Python 3.0 的迁移，允许使用部分 Python 3.0 的语法与函数

  • 2010 年中推出的 Python 2.7 被确定为 最后一个Python 2.x 版本

提示：如果开发时，无法立即使用 Python 3.0（还有极少的第三方库不支持 3.0 的语法），建议

• 先使用 Python 3.0 版本进行开发

• 然后使用 Python 2.6、Python 2.7 来执行，并且做一些兼容性的处理

3.执行 Python 程序的三种方式

（1）解释器

Python 的解释器 python/python3

# 使用 python 2.x 解释器
$ python xxx.py
?
# 使用 python 3.x 解释器
$ python3 xxx.py

其他解释器（知道）

Python 的解释器 如今有多个语言的实现，包括：

• CPython —— 官方版本的 C 语言实现

• Jython —— 可以运行在 Java 平台

• IronPython —— 可以运行在 .NET 和 Mono 平台

• PyPy —— Python 实现的，支持 JIT 即时编译

（2）交互式运行

交互式运行Python程序

• 直接在终端中运行解释器，而不输入要执行的文件名

• 在 Python 的 Shell 中直接输入 Python 的代码，会立即看到程序执行结果

（例如在Linux虚拟机的终端中：）

1.优缺点

优点：

• 适合于学习/验证 Python 语法或者局部代码

缺点：

• 代码不能保存

• 不适合运行太大的程序

2.退出

退出官方的解释器

1> 直接输入 exit()

>>> exit()

2> 使用热键退出

在 python 解释器中，按热键 ctrl + d 可以退出解释器

3.IPython

• IPython 中 的 “I” 代表 交互 interactive

特点

• IPython 是一个 python 的 交互式 shell，比默认的 python shell 好用得多

  • 支持自动补全

  • 自动缩进

  • 支持 bash shell 命令

  • 内置了许多很有用的功能和函数

• IPython 是基于 BSD 开源的

版本

• Python 2.x 使用的解释器是 ipython

• Python 3.x 使用的解释器是 ipython3

• 要退出解释器可以有以下两种方式：

1> 直接输入 exit

In [1]: exit

2> 使用热键退出

在 IPython 解释器中，按热键 ctrl + d，IPython 会询问是否退出解释器

IPython 的安装（在乌班图中适用）

$ sudo apt install ipython

（3）IDE-PyCharm

1.集成开发环境（IDE）

集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment）—— 集成了开发软件需要的所有工具，一般包括以下工具：

• 图形用户界面

• 代码编辑器（支持 代码补全／自动缩进）

• 编译器／解释器

• 调试器（断点／单步执行）

• ……

2.PyCharm 介绍

• PyCharm 是 Python 的一款非常优秀的集成开发环境

• PyCharm 除了具有一般 IDE 所必备功能外，还可以在 Windows、Linux、macOS 下使用

• PyCharm 适合开发大型项目

  • 一个项目通常会包含 很多源文件

  • 每个 源文件 的代码行数是有限的，通常在几百行之内

  • 每个 源文件 各司其职，共同完成复杂的业务功能

3.PyCharm 快速体验

• 文件导航区域 能够 浏览／定位／打开 项目文件

• 文件编辑区域 能够 编辑 当前打开的文件

• 控制台区域 能够：

  • 输出程序执行内容

  • 跟踪调试代码的执行

• 右上角的 工具栏 能够 执行(SHIFT + F10) / 调试(SHIFT + F9) 代码

• 通过控制台上方的单步执行按钮(F8)，可以单步执行代码

4.Pyc 文件（了解）

C 是 compiled 编译过 的意思

字节码

• Python 在解释源程序时是分成两个步骤的

  1. 首先处理源代码，编译 生成一个二进制 字节码

  2. 再对 字节码 进行处理，才会生成 CPU 能够识别的 机器码

• 有了模块的字节码文件之后，下一次运行程序时，如果在 上次保存字节码之后 没有修改过源代码，Python 将会加载 .pyc 文件并跳过编译这个步骤

• 当 Python 重编译时，它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳

• 如果你又修改了源代码，下次程序运行时，字节码将自动重新创建

提示：有关模块以及模块的其他导入方式，后续课程还会逐渐展开！

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

三.PyCharm 的初始设置

目标（仅了解,一下内容为在linux中运行提供备用参考）

• 恢复 PyCharm 的初始设置

• 第一次启动 PyCharm

• 新建一个 Python 项目

• 设置 PyCharm 的字体显示

• PyCharm 的升级以及其他

PyCharm 的官方网站地址是：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains

1. 恢复 PyCharm 的初始设置

PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyCharmxxxx.x 目录下的，xxxx.x 表示当前使用的 PyCharm 的版本号

如果要恢复 PyCharm 的初始设置，可以按照以下步骤进行：

• 1. 关闭正在运行的 PyCharm

• 1. 在终端中执行以下终端命令，删除 PyCharm 的配置信息目录：

$ rm -r ~/.PyCharm2016.3

• 1. 重新启动 PyCharm

2.第一次启动 PyCharm

1. 导入配置信息

2. 选择许可协议

3. 配置初始界面

（1）导入配置信息

• 在第一次启动 PyCharm 时，会首先提示用户是否导入 之前的配置信息

• 如果是第一次使用，直接点击 OK 按钮

（2）选择许可协议

• PyCharm 是一个付费软件，购买费用为 199$ / 年 或者 19.90$ ／ 月

• 不过 PyCharm 提供了对 学生和教师免费使用的版本

  • 下载地址是：Get Your Educational Tool - JetBrains

• 商业版本会提示输入注册信息，或者选择免费评估

（3）PyCharm 的配置初始界面

• 在初始配置界面，可以通过 Editor colors and fonts 选择 编辑器的配色方案

（4）欢迎界面

• 所有基础配置工作结束之后，就可以看到 PyCharm 的 欢迎界面了，通过 欢迎界面 就可以开始开发 Python 项目了

3.新建/打开一个 Python 项目

（1）项目简介

• 开发 项目 就是开发一个 专门解决一个复杂业务功能的软件

• 通常每 一个项目 就具有一个 独立专属的目录，用于保存 所有和项目相关的文件

  • 一个项目通常会包含 很多源文件

（2）打开 Python 项目

• 直接点击 Open 按钮，然后浏览到之前保存 Python 文件的目录，既可以打开项目

• 打开之后，会在目录下新建一个 .idea 的目录，用于保存 项目相关的信息，例如：解释器版本、项目包含的文件等等

• 第一次打开项目，需要耐心等待 PyCharm 对项目进行初始设置

设置项目使用的解释器版本

• 打开的目录如果不是由 PyCharm 建立的项目目录，有的时候 使用的解释器版本是 Python 2.x 的，需要单独设置解释器的版本

• 通过 File / Settings... 可以打开设置窗口，如下图所示：

（3）新建项目

1.命名规则

• 以后 项目名 前面都以 数字编号，随着知识点递增，编号递增

  • 例如：01_Python 基础、02_分支、03_循环...

• 每个项目下的 文件名 都以 hm_xx_知识点 方式来命名

  • 其中 xx 是演练文件的序号

• 注意

  • 1. 命名文件名时建议只使用 小写字母、数字 和 下划线

  • 1. 文件名不能以数字开始

• 通过 欢迎界面 或者菜单 File / New Project 可以新建项目

2.演练步骤

• 新建 01_Python基础 项目，使用 Python 3.x 解释器

• 在项目下新建 hm_01_hello.py Python 文件

• 编写 print("Hello Python") 代码

4.设置 PyCharm 的字体显示

5.PyCharm 的升级以及其他

PyCharm 提供了对 学生和教师免费使用的版本

• 教育版下载地址：Get Your Educational Tool - JetBrains

• 专业版下载地址：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

（1）安装和启动步骤

• 1. 执行以下终端命令，解压缩下载后的安装包

$ tar -zxvf pycharm-professional-2017.1.3.tar.gz

• 1. 将解压缩后的目录移动到 /opt 目录下，可以方便其他用户使用

/opt 目录用户存放给主机额外安装的软件

$ sudo mv pycharm-2017.1.3/ /opt/

• 1. 切换工作目录

$ cd /opt/pycharm-2017.1.3/bin

• 1. 启动 PyCharm

$ ./pycharm.sh

（2）设置专业版启动图标

• 在专业版中，选择菜单 Tools / Create Desktop Entry... 可以设置任务栏启动图标

  • 注意：设置图标时，需要勾选 Create the entry for all users

（3）卸载之前版本的 PyCharm

1.程序安装

• 1. 程序文件目录

  • 将安装包解压缩，并且移动到 /opt 目录下

  • 所有的相关文件都保存在解压缩的目录中

• 1. 配置文件目录

  • 启动 PyCharm 后，会在用户家目录下建立一个 .PyCharmxxx 的隐藏目录

  • 保存 PyCharm 相关的配置信息

• 1. 快捷方式文件

  • /usr/share/applications/jetbrains-pycharm.desktop

在 ubuntu 中，应用程序启动的快捷方式通常都保存在 /usr/share/applications 目录下

2.程序卸载

• 要卸载 PyCharm 只需要做以下两步工作：

• 1. 删除解压缩目录

$ sudo rm -r /opt/pycharm-2016.3.1/

• 1. 删除家目录下用于保存配置信息的隐藏目录

$ rm -r ~/.PyCharm2016.3/

如果不再使用 PyCharm 还需要将 /usr/share/applications/ 下的 jetbrains-pycharm.desktop 删掉

（4）教育版安装演练

# 1. 解压缩下载后的安装包
$ tar -zxvf pycharm-edu-3.5.1.tar.gz

# 2. 将解压缩后的目录移动到 `/opt` 目录下，可以方便其他用户使用
$ sudo mv pycharm-edu-3.5.1/ /opt/

# 3. 启动 `PyCharm`
/opt/pycharm-edu-3.5.1/bin/pycharm.sh

后续课程都使用专业版本演练

设置启动图标

• 1. 编辑快捷方式文件

$ sudo gedit /usr/share/applications/jetbrains-pycharm.desktop

• 1. 按照以下内容修改文件内容，需要注意指定正确的 pycharm 目录

[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=PyCharm
Icon=/opt/pycharm-edu-3.5.1/bin/pycharm.png
Exec="/opt/pycharm-edu-3.5.1/bin/pycharm.sh" %f
Comment=The Drive to Develop
Categories=Development;IDE;
Terminal=false
StartupWMClass=jetbrains-pycharm

6.多文件项目的演练

• 开发 项目 就是开发一个 专门解决一个复杂业务功能的软件

• 通常每 一个项目 就具有一个 独立专属的目录，用于保存 所有和项目相关的文件

  • 一个项目通常会包含 很多源文件

目标

• 在项目中添加多个文件，并且设置文件的执行

多文件项目演练

1. 在 01_Python基础 项目中新建一个 hm_02_第2个Python程序.py

2. 在 hm_02_第2个Python程序.py 文件中添加一句 print("hello")

3. 点击右键执行 hm_02_第2个Python程序.py

提示

• 在 PyCharm 中，要想让哪一个 Python 程序能够执行，必须首先通过 鼠标右键的方式执行 一下

• 对于初学者而言，在一个项目中设置多个程序可以执行，是非常方便的，可以方便对不同知识点的练习和测试

• 对于商业项目而言，通常在一个项目中，只有一个 可以直接执行的 Python 源程序

四.python基础学习

1.注释

目标

• 注释的作用

• 单行注释（行注释）

• 多行注释（块注释）

（1）注释的作用

使用用自己熟悉的语言，在程序中对某些代码进行标注说明，增强程序的可读性

（2）单行注释(行注释)

• 以 # 开头，# 右边的所有东西都被当做说明文字，而不是真正要执行的程序，只起到辅助说明作用

• 示例代码如下：

# 这是第一个单行注释
print("hello python")

为了保证代码的可读性，# 后面建议先添加一个空格，然后再编写相应的说明文字

在代码后面增加的单行注释

• 但是，需要注意的是，为了保证代码的可读性，注释和代码之间 至少要有 两个空格

• 示例代码如下：

print("hello python")  # 输出 `hello python`

（3）多行注释（块注释）

• 要在 Python 程序中使用多行注释，可以用 一对 连续的 三个 引号(单引号和双引号都可以)

• 示例代码如下：

"""
这是一个多行注释

在多行注释之间，可以写很多很多的内容……
""" 
print("hello python")

什么时候需要使用注释？

1. 注释不是越多越好，对于一目了然的代码，不需要添加注释

2. 对于 复杂的操作，应该在操作开始前写上若干行注释

3. 对于 不是一目了然的代码，应在其行尾添加注释（为了提高可读性，注释应该至少离开代码 2 个空格）

4. 绝不要描述代码，假设阅读代码的人比你更懂 Python，他只是不知道你的代码要做什么

在一些正规的开发团队，通常会有 代码审核 的惯例，就是一个团队中彼此阅读对方的代码

关于代码规范

• Python 官方提供有一系列 PEP（Python Enhancement Proposals） 文档

• 其中第 8 篇文档专门针对 Python 的代码格式 给出了建议，也就是俗称的 PEP 8

• 文档地址：PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org

• 谷歌有对应的中文文档：Python风格规范 — Google 开源项目风格指南

2.运算符

• 算术运算符

• 比较（关系）运算符

• 赋值运算符

• 逻辑运算符

• 位运算符

• 成员运算符

• 身份运算符

• 运算符的优先级

（1）算数运算符

• 算数运算符是 运算符的一种

• 是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算

eg：

• 在 Python 中 * 运算符还可以用于字符串，计算结果就是字符串重复指定次数的结果

In [1]: "-" * 50
Out[1]: '----------------------------------------' 

算数运算符的优先级

• 和数学中的运算符的优先级一致，在 Python 中进行数学计算时，同样也是：

  • 先乘除后加减

  • 同级运算符是 从左至右 计算

  • 可以使用 () 调整计算的优先级

• 以下表格的算数优先级由高到最低顺序排列

（2）比较（关系）运算符

Python 2.x 中判断 不等于 还可以使用 <> 运算符

!= 在 Python 2.x 中同样可以用来判断 不等于

（3）逻辑运算符

（4）赋值运算符

• 在 Python 中，使用 = 可以给变量赋值

• 在算术运算时，为了简化代码的编写，Python 还提供了一系列的 与 算术运算符 对应的 赋值运算符

• 注意：赋值运算符中间不能使用空格

（5）运算符的优先级

• 以下表格的算数优先级由高到最低顺序排列

其他

身份运算符

身份运算符用于 比较 两个对象的 内存地址 是否一致 —— 是否是对同一个对象的引用

• 在 Python 中针对 None 比较时，建议使用 is 判断

is 与 == 区别：

is 用于判断 两个变量 引用对象是否为同一个 == 用于判断 引用变量的值 是否相等

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3]
>>> b is a 
False
>>> b == a
True

3.变量

程序就是用来处理数据的，而变量就是用来存储数据的

（1）定义

• 在 Python 中，每个变量 在使用前都必须赋值，变量 赋值以后 该变量 才会被创建

• 等号（=）用来给变量赋值

  • = 左边是一个变量名

  • = 右边是存储在变量中的值

变量名 = 值

变量定义之后，后续就可以直接使用了

演练

1.演练—iPython（交互式）

# 定义 qq_number 的变量用来保存 qq 号码
In [1]: qq_number = "1234567"

# 输出 qq_number 中保存的内容
In [2]: qq_number
Out[2]: '1234567'

# 定义 qq_password 的变量用来保存 qq 密码
In [3]: qq_password = "123"

# 输出 qq_password 中保存的内容
In [4]: qq_password
Out[4]: '123'

使用交互式方式，如果要查看变量内容，直接输入变量名即可，不需要使用 print 函数

2.演练—PyCharm（解释器）

# 定义 qq 号码变量
qq_number = "1234567"

# 定义 qq 密码变量
qq_password = "123"

# 在程序中，如果要输出变量的内容，需要使用 print 函数
print(qq_number)
print(qq_password)

使用解释器执行，如果要输出变量的内容，必须要要使用 print 函数

3.变量—超市买苹果

• 可以用 其他变量的计算结果 来定义变量

• 变量定义之后，后续就可以直接使用了

需求

• 苹果的价格是 8.5 元/斤

• 买了 7.5 斤 苹果

• 计算付款金额

# 定义苹果价格变量
price = 8.5

# 定义购买重量
weight = 7.5

# 计算金额
money = price * weight

print(money)

（2）变量的类型

1.变量类型

• 在 Python 中定义变量是 不需要指定类型（在其他很多高级语言中都需要）

• 数据类型可以分为 数字型 和 非数字型

提示：在 Python 2.x 中，整数 根据保存数值的长度还分为：

• int（整数）

• long（长整数）

• 使用 type 函数可以查看一个变量的类型（Linux终端）

In [1]: type(name)

eg：

2.不同类型变量之间的计算

（1）数字型变量之间可以直接计算

• 在 Python 中，两个数字型变量是可以直接进行 算数运算的

• 如果变量是 bool 型，在计算时

  • True 对应的数字是 1

  • False 对应的数字是 0

（2）字符串变量 之间使用 + 拼接字符串

• 在 Python 中，字符串之间可以使用 + 拼接生成新的字符串

In [1]: first_name = "三"

In [2]: last_name = "张"

In [3]: first_name + last_name
Out[3]: '三张'

（3）字符串变量可以和 整数 使用 * 重复拼接相同的字符串

In [1]: "-" * 50
Out[1]: '--------------------------------------------------'

（4）数字型变量和 字符串 之间 不能进行其他计算

In [1]: first_name = "zhang"

In [2]: x = 10

In [3]: x + first_name
---------------------------------------------------------------------------
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
类型错误：`+` 不支持的操作类型：`int` 和 `str`

（3）变量的输入

• 所谓 输入，就是 用代码 获取 用户通过 键盘 输入的信息

• 在 Python 中，如果要获取用户在 键盘 上的输入信息，需要使用到 input 函数

1.input 函数实现键盘输入

• 在 Python 中可以使用 input 函数从键盘等待用户的输入

• 用户输入的 任何内容 Python 都认为是一个 字符串

• 语法如下：

字符串变量 = input("提示信息：")

2.类型转换函数

演练

变量输入演练 —— 超市买苹果增强版

需求

• 收银员输入 苹果的价格，单位：元／斤

• 收银员输入 用户购买苹果的重量，单位：斤

• 计算并且 输出 付款金额

演练方式 1

# 1. 输入苹果单价
price_str = input("请输入苹果价格：")

# 2. 要求苹果重量
weight_str = input("请输入苹果重量：")

# 3. 计算金额
# 1> 将苹果单价转换成小数
price = float(price_str)
# 2> 将苹果重量转换成小数
weight = float(weight_str)
print("要支付的总金额为：")
print(price * weight)

改进：

price_str = float(input("请输出苹果的价格："))

weight_str = float(input("请输入苹果的单价："))

print("要支付的总金额为：")

print(price_str * weight_str)

（4）变量的格式化输出

苹果单价 9.00 元／斤，购买了 5.00 斤，需要支付 45.00 元

• 在 Python 中可以使用 print 函数将信息输出到控制台

• 如果希望输出文字信息的同时，一起输出 数据，就需要使用到 格式化操作符

• % 被称为 格式化操作符，专门用于处理字符串中的格式

  • 包含 % 的字符串，被称为 格式化字符串

  • % 和不同的 字符 连用，不同类型的数据 需要使用 不同的格式化字符

• 语法格式如下：

print("格式化字符串" % 变量1)

print("格式化字符串" % (变量1, 变量2...))

知识点 对 print 函数的使用做一个增强

• 在默认情况下，print 函数输出内容之后，会自动在内容末尾增加换行

• 如果不希望末尾增加换行，可以在 print 函数输出内容的后面增加 , end=""

• 其中 "" 中间可以指定 print 函数输出内容之后，继续希望显示的内容

• 语法格式如下：

# 向控制台输出内容结束之后，不会换行
print("*", end="")

# 单纯的换行
print("")

end="" 表示向控制台输出内容结束之后，不会换行

假设 Python 没有提供 字符串的 * 操作 拼接字符串

eg：

练习

1. 定义字符串变量 name，输出 我的名字叫 小明，请多多关照！

2. 定义整数变量 student_no，输出 我的学号是 000001

3. 定义小数 price、weight、money，输出 苹果单价 9.00 元／斤，购买了 5.00 斤，需要支付 45.00 元

4. 定义一个小数 scale，输出 数据比例是 10.00%

name = "小明"
print("我的名字叫%s，请多多关照" % name)
student_no = 1
print("%06d" % student_no)
price = 9
weight = 5
money = 45
print("苹果单价%.2f元/斤，购买了%.2f斤，需要支付%.2f元" % (price, weight, money))
scale = 0.1
print("%.2f%%" % (scale*100))

练习 —— 个人名片

• 在控制台依次提示用户输入：姓名、公司、职位、电话、邮箱

• 按照以下格式输出：

**************************************************
公司名称

姓名 (职位)

电话：电话
邮箱：邮箱
**************************************************

实现代码如下：

"""
在控制台依次提示用户输入：姓名、公司、职位、电话、电子邮箱
"""
name = input("姓名：")
company = input("公司：")
company_position = input("职位：")
telephone = input("电话：")
mailbox = input("邮箱：")
print("*" * 50)
print(company)
print("")
print("%s(%s)" % (name, company_position))
print("")
print("电话：%s" % telephone)
print("邮箱：%s" % mailbox)
print("*" * 50)

（5）变量的命名

1.标识符和关键字

标识符

标示符就是程序员定义的 变量名、函数名

名字 需要有 见名知义 的效果，见下图：

• 标示符可以由 字母、下划线 和 数字 组成

• 不能以数字开头

• 不能与关键字重名

eg：

fromNo12    1（1对0错）
from#12     0
my_Boolean  1
my-Boolean  0
Obj2        1
2ndObj      0
myInt       1
My_tExt     1
_test       1
test!32     0 
haha(da)tt  0
jack_rose   1
jack&rose   0 
GUI         1
G.U.I       0 

关键字

• 关键字 就是在 Python 内部已经使用的标识符

• 关键字 具有特殊的功能和含义

• 开发者 不允许定义和关键字相同的名字的标示符

通过以下命令可以查看 Python 中的关键字

import keyword
print(keyword.kwlist)

D:\桌面\Pythoncode\venv\Scripts\python.exe D:/桌面/Pythoncode/test.py
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

进程已结束,退出代码0

提示：关键字的学习及使用，会在后面的课程中不断介绍

• import 关键字 可以导入一个 “工具包”

• 在 Python 中不同的工具包，提供有不同的工具

2.变量的命名规则

命名规则 可以被视为一种 惯例，并无绝对与强制 目的是为了 增加代码的识别和可读性

注意 Python 中的 标识符 是 区分大小写的

1. 在定义变量时，为了保证代码格式，= 的左右应该各保留一个空格

2. 在 Python 中，如果 变量名 需要由 二个 或 多个单词 组成时，可以按照以下方式命名

   1. 每个单词都使用小写字母

   2. 单词与单词之间使用 _下划线 连接

   • 例如：first_name、last_name、qq_number、qq_password

3.驼峰命名法

• 当 变量名 是由二个或多个单词组成时，还可以利用驼峰命名法来命名

• 小驼峰式命名法

  • 第一个单词以小写字母开始，后续单词的首字母大写

  • 例如：firstName、lastName

• 大驼峰式命名法

  • 每一个单词的首字母都采用大写字母

  • 例如：FirstName、LastName、CamelCase

4.判断（if）语句

（1）基本语法

在 Python 中，if 语句 就是用来进行判断的，格式如下：

if 要判断的条件:
    条件成立时，要做的事情
    ……

注意：代码的缩进为一个 tab 键，或者 4 个空格 —— 建议使用空格

• 在 Python 开发中，Tab 和空格不要混用！

我们可以把整个 if 语句看成一个完整的代码块

eg：

age = 18
if age >= 18:
    print("可以进网吧嗨皮")

注意：

• if 语句以及缩进部分是一个 完整的代码块

（2）else

处理条件不满足的情况

else，格式如下：

if 要判断的条件:
    条件成立时，要做的事情
    ……
else:
    条件不成立时，要做的事情
    ……

注意：

• if 和 else 语句以及各自的缩进部分共同是一个 完整的代码块

eg：

# 1. 输入用户年龄
age = int(input("今年多大了？"))

# 2. 判断是否满 18 岁
# if 语句以及缩进部分的代码是一个完整的语法块
if age >= 18:
    print("可以进网吧嗨皮……")
else:
    print("你还没长大，应该回家写作业！")

（3）elif

• 在开发中，使用 if 可以 判断条件

• 使用 else 可以处理 条件不成立 的情况

• 但是，如果希望 再增加一些条件，条件不同，需要执行的代码也不同 时，就可以使用 elif

• 语法格式如下：

if 条件1:
    条件1满足执行的代码
    ……
elif 条件2:
    条件2满足时，执行的代码
    ……
elif 条件3:
    条件3满足时，执行的代码
    ……
else:
    以上条件都不满足时，执行的代码
    ……

注意

1. elif 和 else 都必须和 if 联合使用，而不能单独使用

2. 可以将 if、elif 和 else 以及各自缩进的代码，看成一个 完整的代码块

演练

需求

1. 定义 holiday_name 字符串变量记录节日名称

2. 如果是 情人节 应该 买玫瑰／看电影

3. 如果是 平安夜 应该 买苹果／吃大餐

4. 如果是 生日 应该 买蛋糕

5. 其他的日子每天都是节日啊……

holiday_name = str(input("请输入节日："))
if holiday_name == "情人节":
    print("买玫瑰/看电影")
elif holiday_name == "平安夜":
    print("买苹果/吃大餐")
elif holiday_name == "生日":
    print("买蛋糕")
else:
    print("其他的日子每天都是节日啦！")

（4）if 的嵌套

elif 的应用场景是：同时 判断 多个条件，所有的条件是 平级 的

• 在开发中，使用 if 进行条件判断，如果希望 在条件成立的执行语句中 再 增加条件判断，就可以使用 if 的嵌套

• if 的嵌套 的应用场景就是：在之前条件满足的前提下，再增加额外的判断

• if 的嵌套 的语法格式，除了缩进之外 和之前的没有区别

• 语法格式如下：

if 条件 1:
    条件 1 满足执行的代码
    ……
    
    if 条件 1 基础上的条件 2:
        条件 2 满足时，执行的代码
        ……    
        
    # 条件 2 不满足的处理
    else:
        条件 2 不满足时，执行的代码
        
# 条件 1 不满足的处理
else:
    条件1 不满足时，执行的代码
    ……

演练

需求

1. 定义布尔型变量 has_ticket 表示是否有车票

2. 定义整型变量 knife_length 表示刀的长度，单位：厘米

3. 首先检查是否有车票，如果有，才允许进行 安检

4. 安检时，需要检查刀的长度，判断是否超过 20 厘米

   • 如果超过 20 厘米，提示刀的长度，不允许上车

   • 如果不超过 20 厘米，安检通过

5. 如果没有车票，不允许进门

knife_length = int(input("刀的长度cm（未携带输入：0）："))
if has_ticket == "有":
    if knife_length <= 20:
        print("可以通过安检")
    else:
        print("刀的长度超过20cm，请上交后再进入")
else:
    print("请购买车票后再进入")

5. 逻辑运算

• 在程序开发中，通常 在判断条件时，会需要同时判断多个条件

• 只有多个条件都满足，才能够执行后续代码，这个时候需要使用到 逻辑运算符

• 逻辑运算符 可以把 多个条件 按照 逻辑 进行 连接，变成 更复杂的条件

• Python 中的 逻辑运算符 包括：与 and／或 or／非 not 三种

（1）and

条件1 and 条件2

• 与／并且

• 两个条件同时满足，返回 True

• 只要有一个不满足，就返回 False

（2）or

条件1 or 条件2

• 或／或者

• 两个条件只要有一个满足，返回 True

• 两个条件都不满足，返回 False

（3）not

not 条件

• 非／不是

演练

1. 练习1: 定义一个整数变量 age，编写代码判断年龄是否正确

   • 要求人的年龄在 0-120 之间

2. 练习2: 定义两个整数变量 python_score、c_score，编写代码判断成绩

   • 要求只要有一门成绩 > 60 分就算合格

3. 练习3: 定义一个布尔型变量 is_employee，编写代码判断是否是本公司员工

   • 如果不是提示不允许入内

答案 1：

# 练习1: 定义一个整数变量 age，编写代码判断年龄是否正确
age = int(input("请输入年龄："))
# if 0 <= age <= 120:
if age >=0 and age <=120:
    print("您输入的年龄为%d，在0-120之间" % age)
else:
    print("您输入的年龄为%d，不在0-120之间" % age)

答案 2：

# 练习2: 定义两个整数变量 python_score、c_score，编写代码判断成绩
python_score = int(input("请输入您的Python成绩："))
c_score = int(input("请输入您的c成绩："))
if python_score >=60 or c_score >= 60:
    print("通过")
else:
    print("继续努力")

答案 3：

# 练习3: 定义一个布尔型变量 `is_employee`，编写代码判断是否是本公司员工
is_employee = True

# 如果不是提示不允许入内
if not is_employee:
    print("非公勿内")

6.Random

演练---石头剪刀布

• 在 Python 中，要使用随机数，首先需要导入 随机数 的 模块 —— “工具包”

import random

• 导入模块后，可以直接在 模块名称 后面敲一个 . 然后按 Tab 键，会提示该模块中包含的所有函数

• random.randint(a, b) ，返回 [a, b] 之间的整数，包含 a 和 b

• 例如：

random.randint(12, 20)  # 生成的随机数n: 12 <= n <= 20   
random.randint(20, 20)  # 结果永远是 20   
random.randint(20, 10)  # 该语句是错误的，下限必须小于上限

import random

player = input("请输入石头/剪刀/布：")

temp = int(random.randint(1, 3))
if temp == 1:
    print("电脑输入为：石头")
elif temp == 2:
    print("电脑输入为剪刀")
else:
    print("电脑输入为布")

print("您输入为%s" % player)
if player == "石头":
    player = 1
elif player == "剪刀":
    player = 2
else:
    player = 3
# 开始进入人机判断
if player == temp:
    print("平局")
elif (temp - player) == 1 or (player - temp) == 2:
    print("玩家胜！")
elif (temp - player) == 2 or (player - temp) == 1:
    print("电脑胜！")

7.循环语句

（1）程序的三大流程

• 在程序开发中，一共有三种流程方式：

  • 顺序 —— 从上向下，顺序执行代码

  • 分支 —— 根据条件判断，决定执行代码的 分支

  • 循环 —— 让 特定代码 重复 执行

（2）while

初始条件设置 —— 通常是重复执行的 计数器

while 条件(判断 计数器 是否达到 目标次数):
    条件满足时，做的事情1
    条件满足时，做的事情2
    条件满足时，做的事情3
    ...(省略)...
    
    处理条件(计数器 + 1)

注意：

• while 语句以及缩进部分是一个 完整的代码块

eg：打印 5 遍 Hello Python

i = 0
while i < 5:
    i = i+1
    print("Hello Python")

注意：循环结束后，之前定义的计数器条件的数值是依旧存在的

在编写程序时，应该尽量养成习惯：除非需求的特殊要求，否则 循环 的计数都从 0 开始

（3）循环计算

在程序开发中，通常会遇到 利用循环 重复计算 的需求

遇到这种需求，可以：

1. 在 while 上方定义一个变量，用于 存放最终计算结果

2. 在循环体内部，每次循环都用 最新的计算结果，更新 之前定义的变量

需求

• 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果

# 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果
# 0. 定义最终结果的变量
result = 0
?
# 1. 定义一个整数的变量记录循环的次数
i = 0
?
# 2. 开始循环
while i <= 100:
?
 ? ?# 每一次循环，都让 result 这个变量和 i 这个计数器相加
 ? ?result += i
?
 ? ?# 处理计数器
 ? ?i += 1
?
print("0~100之间的数字求和结果 = %d" % result)
?

• 计算 0 ~ 100 之间 所有 偶数 的累计求和结果

开发步骤

1. 编写循环 确认 要计算的数字

2. 添加 结果 变量，在循环内部 处理计算结果

# 0. 最终结果
result = 0
# 1. 计数器
i = 0
# 2. 开始循环
while i <= 100:
    # 判断偶数
    if i % 2 == 0:
        print(i)
        result += i
    # 处理计数器
    i += 1
print("0~100之间偶数求和结果 = %d" % result)

（4）break/continue

break 和 continue 是专门在循环中使用的关键字

• break 某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码

• continue 某一条件满足时，不执行后续重复的代码

break 和 continue 只针对 当前所在循环 有效

1.break

• 在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 再希望 循环继续执行，可以使用 break 退出循环

i = 0

while i < 10:

    # break 某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码
    # i == 3
    if i == 3:
        break

    print(i)

    i += 1

print("over")

break 只针对当前所在循环有效

2.continue

• 在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 希望 执行循环代码，但是又不希望退出循环，可以使用 continue

• 也就是：在整个循环中，只有某些条件，不需要执行循环代码，而其他条件都需要执行

i = 0

while i < 10:

    # 当 i == 7 时，不希望执行需要重复执行的代码
    if i == 7:
        # 在使用 continue 之前，同样应该修改计数器
        # 否则会出现死循环
        i += 1

        continue

    # 重复执行的代码
    print(i)

    i += 1

• 需要注意：使用 continue 时，条件处理部分的代码，需要特别注意，不小心会出现 死循环

continue 只针对当前所在循环有效

（5）while循环嵌套

####

• while 嵌套就是：while 里面还有 while

while 条件 1:
    条件满足时，做的事情1
    条件满足时，做的事情2
    条件满足时，做的事情3
    ...(省略)...
    
    while 条件 2:
        条件满足时，做的事情1
        条件满足时，做的事情2
        条件满足时，做的事情3
        ...(省略)...
    
        处理条件 2
    
    处理条件 1

演练

1.用嵌套打印小星星

eg：

temp = 1
while temp <=5:
    print("*"*temp)
    temp = temp + 1

*
**
***
****
*****

2.九九乘法表

m = 1  # 行数
n = 1  # 列数
while n <= 9:
    while m <= n:
        print("%d * %d = %d" % (m, n, m * n), end=" ")
        m = m + 1
    print(" ")
    m = 1
    n = n + 1

8.函数基础

（1）函数基本使用

1）定义

• 所谓函数，就是把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块，在需要的时候 调用

• 函数的使用包含两个步骤：

  1. 定义函数 —— 封装 独立的功能

  2. 调用函数 —— 享受 封装 的成果

• 函数的作用，在开发程序时，使用函数可以提高编写的效率以及代码的 重用

定义函数的格式如下：

def 函数名():

    函数封装的代码
    ……

1. def 是英文 define 的缩写

2. 函数名称 应该能够表达 函数封装代码 的功能，方便后续的调用

3. 函数名称 的命名应该 符合 标识符的命名规则

   • 可以由 字母、下划线 和 数字 组成

   • 不能以数字开头

   • 不能与关键字重名

2）调用

通过 函数名() 即可完成对函数的调用

eg：

def say_hello():
    print("hello1")
    print("hello2")
    print("hello3")


say_hello()

• 定义好函数之后，只表示这个函数封装了一段代码而已

• 如果不主动调用函数，函数是不会主动执行的

注意

• 能否将 函数调用 放在 函数定义 的上方？

  • 不能！

  • 因为在 使用函数名 调用函数之前，必须要保证 Python 已经知道函数的存在

  • 否则控制台会提示 NameError: name 'say_hello' is not defined (名称错误：say_hello 这个名字没有被定义)

（2）函数的参数

1）函数参数的使用

• 在函数名的后面的小括号内部填写 参数

• 多个参数之间使用 , 分隔

def sum(num1, num2):
    result = num1 + num2
    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))


sum(10, 20)

2）参数的作用

• 函数，把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块，在需要的时候 调用

• 函数的参数，增加函数的 通用性，针对 相同的数据处理逻辑，能够 适应更多的数据

  1. 在函数 内部，把参数当做 变量 使用，进行需要的数据处理

  2. 函数调用时，按照函数定义的参数顺序，把 希望在函数内部处理的数据，通过参数 传递

3）形参和实参

• 形参：定义 函数时，小括号中的参数，是用来接收参数用的，在函数内部 作为变量使用

• 实参：调用 函数时，小括号中的参数，是用来把数据传递到 函数内部 用的

（3）函数的返回值

• 在程序开发中，有时候，会希望 一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对具体的结果做后续的处理

• 返回值 是函数 完成工作后，最后 给调用者的 一个结果

• 在函数中使用 return 关键字可以返回结果

• 调用函数一方，可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果

注意：return 表示返回，后续的代码都不会被执行

def sum_2_num(num1, num2):
    """对两个数字的求和"""

    return num1 + num2

# 调用函数，并使用 result 变量接收计算结果
result = sum_2_num(10, 20)

print("计算结果是 %d" % result)

（4）函数的嵌套调用

• 一个函数里面 又调用 了 另外一个函数，这就是 函数嵌套调用

• 如果函数 test2 中，调用了另外一个函数 test1!

  • 那么执行到调用 test1 函数时，会先把函数 test1 中的任务都执行完

  • 才会回到 test2 中调用函数 test1 的位置，继续执行后续的代码

def test1():

    print("*" * 50)
    print("test 1")
    print("*" * 50)


def test2():

    print("-" * 50)
    print("test 2")
    
    test1()
    
    print("-" * 50)

test2()

演练

需求 1

• 定义一个 print_line 函数能够打印 * 组成的 一条分隔线

def print_line(char):

    print("*" * 50)

需求 2

• 定义一个函数能够打印 由任意字符组成 的分隔线

def print_line(char):

    print(char * 50)
    

需求 3

• 定义一个函数能够打印 任意重复次数 的分隔线

def print_line(char, times):

    print(char * times)

需求 4

• 定义一个函数能够打印 5 行 的分隔线，分隔线要求符合需求 3

提示：工作中针对需求的变化，应该冷静思考，不要轻易修改之前已经完成的，能够正常执行的函数！

def print_line(char, times):
    print(char * times)


def print_lines(char, times):
    temp = 0
    while temp < 5:
        print_line(char, times)
        temp += 1


print_lines("*", 5)

（5）使用模块中的函数

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

• 模块 就好比是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要 导入 import 这个模块

• 每一个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个 模块

• 在模块中定义的 全局变量 、 函数 都是模块能够提供给外界直接使用的工具

eg：

注意：模块名也是一个标识符

• 标示符可以由 字母、下划线 和 数字 组成

• 不能以数字开头

• 不能与关键字重名

注意：如果在给 Python 文件起名时，以数字开头 是无法在 PyCharm 中通过导入这个模块的

9.列表

（1）定义

• List（列表） 是 Python 中使用 最频繁 的数据类型，在其他语言中通常叫做 数组

• 专门用于存储 一串 信息

• 列表用 [] 定义，数据 之间使用 , 分隔

• 列表的 索引 从 0 开始

  • 索引 就是数据在 列表 中的位置编号，索引 又可以被称为 下标

注意：从列表中取值时，如果 超出索引范围，程序会报错

创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：

list1 = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000] list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ] list3 = ["a", "b", "c", "d"] list4 = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']

name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"]

（2）访问列表的值

与字符串的索引一样，列表索引从 0 开始，第二个索引是 1，依此类推。

通过索引列表可以进行截取、组合等操作。

eg：

name = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']
print(name[0])
print(name[1])
print(name[2])

以上实例输出结果：

red
green
blue

注意：索引也可以从尾部开始，最后一个元素的索引为 -1，往前一位为 -2，以此类推。

eg：

name = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']
print(name[-6])
print(name[-5])
print(name[-4])

以上实例输出结果：

black
white
yellow

使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号 [] 的形式截取字符，如下所示：

nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
print(nums[0:4])

以上实例输出结果：

[10, 20, 30, 40]

使用负数索引值截取：

eg：

list = ['Google', 'Runoob', "Zhihu", "Taobao", "Wiki"]
# 读取第二位
print("list[1]: ", list[1])
# 从第二位开始（包含）截取到倒数第二位（不包含）
print("list[1:-2]: ", list[1:-2])

以上实例输出结果：

list[1]:  Runoob
list[1:-2]:  ['Runoob', 'Zhihu']

（3）修改

你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用 append() 方法来添加列表项，如下所示：

print("第三个元素为 : ", name[2])
name[2] = 2001
print("更新后的第三个元素为 : ", name[2])

第三个元素为 :  1997
更新后的第三个元素为 :  2001

（4）增加

1）append()

append() 方法用于在列表末尾添加新的对象，是指在列表末尾增加一个数据项。

append()方法语法：

list.append(obj)

• obj -- 添加到列表末尾的对象。

• 该方法无返回值，但是会修改原来的列表。

eg：

list1 = ['Google', 'Runoob', 'Taobao'] list1.append('Baidu') print ("更新后的列表 : ", list1)

以上实例输出结果如下：

更新后的列表 :  ['Google', 'Runoob', 'Taobao', 'Baidu']

在append中也可以添加列表

eg：

2）extend

extend()方法是指在列表末尾增加一个数据集合

list1 = ['Google', 'Taobao']
list2 = ['QQ', 'Wechat']
list1.extend()
print("更新后的列表 : ", list1)

但是extend与append的主要区别是

eg1：

eg2：

3）insert

列表.insert(索引, 数据)---在指定位置插入数据

list1 = ['Google', 'Taobao']
list1.insert(1, 'Wechat')
print("更新后的列表 : ", list1)

更新后的列表 :  ['Google', 'Wechat', 'Taobao']

（5）删除

1）del

del（关键字）可以使用 del 语句来删除列表的的元素，如下实例：

list = ['张三', '李四', '王五', '赵六']
print("原始列表: ", list)
del list[2]
print("删除第三个元素: ", list)

以上实例输出结果：

原始列表 :  ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
删除第三个元素 :  ['Google', 'Runoob', 2000]

del的本质上是用来将一个变量从内存中删除

注意：del的本质上是用来将一个变量从内存中删除，在日常开发中删除列表中的数据建议使用列表提供的方法

如果使用del关键字删除一个变量，那么在后续的代码中就不能再使用这个变量了

2）remove

remove可以删除列表中的指定数据

list = ['张三', '李四', '王五', '赵六']
print("原始列表: ", list)
list.remove('王五')
print("删除第三个元素: ", list)

3）pop

pop方法默认可以把列表中最后一个元素删除

list = ['张三', '李四', '王五', '赵六']
print("原始列表: ", list)
list.pop()
print("删除后: ", list)

原始列表:  ['张三', '李四', '王五', '赵六']
删除后:  ['张三', '李四', '王五']

也可以指定要删除元素的索引

list = ['张三', '李四', '王五', '赵六']
print("原始列表: ", list)
list.pop(3)
print("删除第三个元素: ", list)

原始列表:  ['张三', '李四', '王五', '赵六']
删除第三个元素:  ['张三', '李四', '王五']

4）clear

clear方法可以清空列表

list = ['张三', '李四', '王五', '赵六']
print("原始列表: ", list)
list.clear()
print("删除后: ", list)

原始列表:  ['张三', '李四', '王五', '赵六']
删除后:  []

（6）统计

1）len

函数可以统计列表中元素的个数

list = ['张三', '李四', '王五', '赵六']
length = len(list)
print("列表中共有 %d 个元素" % len(list))

列表中共有 4 个元素

2）count

方法可以统计列表中某一个数据出现的次数

list = ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '张三']
print("列表中 张三 一共出现了 %d 次" % list.count("张三"))

列表中 张三 一共出现了 3 次

（7）排序

1）sort升序

name_list = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliv']
num_list = [6, 8, 4, 5, 1]
print("排序前：%s" % name_list)
print("排序前：%s" % num_list)
name_list.sort()
num_list.sort()
print("排序前：%s" % name_list)
print("排序后：%s" % num_list)

排序前：['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliv']
排序前：[6, 8, 4, 5, 1]
排序前：['lisi', 'wangwu', 'zhangsan', 'zhaoliv']
排序后：[1, 4, 5, 6, 8]

2）sort(reverse=True)降序

name_list = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliv']
num_list = [6, 8, 4, 5, 1]
print("排序前：%s" % name_list)
print("排序前：%s" % num_list)
name_list.sort(reverse=True)
num_list.sort(reverse=True)
print("排序前：%s" % name_list)
print("排序后：%s" % num_list)

排序前：['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliv']
排序前：[6, 8, 4, 5, 1]
排序前：['zhaoliv', 'zhangsan', 'wangwu', 'lisi']
排序后：[8, 6, 5, 4, 1]

如果把True改成False时便成了升序

3）reverse

name_list = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliv']
num_list = [6, 8, 4, 5, 1]
print("排序前：%s" % name_list)
print("排序前：%s" % num_list)
name_list.reverse()
num_list.reverse()
print("排序前：%s" % name_list)
print("排序后：%s" % num_list)

排序前：['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliv']
排序前：[6, 8, 4, 5, 1]
排序前：['zhaoliv', 'wangwu', 'lisi', 'zhangsan']
排序后：[1, 5, 4, 8, 6]

（8）列表脚本操作符

列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表，* 号用于重复列表。

如下所示：

in

迭代遍历

• 遍历 就是 从头到尾 依次 从 列表 中获取数据

  • 在 循环体内部 针对 每一个元素，执行相同的操作

• 在 Python 中为了提高列表的遍历效率，专门提供的 迭代 iteration 遍历

• 使用 for 就能够实现迭代遍历

格式如下：

# for 循环内部使用的变量 in 列表
for name in name_list:

    循环内部针对列表元素进行操作
    print(name)

方法一：

name_list = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliv']
for name in name_list:
    print(name)

zhangsan
lisi
wangwu
zhaoliv

方法二：

for x in [1, 2, 3]:
    print(x, end=" ")

1 2 3 

（9）列表截取与拼接

Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：

L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']

操作：

L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
print(L[2])
print(L[1:])
print(L[-2])

Taobao
['Runoob', 'Taobao']
Runoob

列表还支持拼接操作：

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
squares += [36, 49, 64, 81, 100]
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

（10）常用操作总结

• 在 ipython3 中定义一个 列表，例如：name_list = []

• 输入 name_list. 按下 TAB 键，ipython 会提示 列表 能够使用的 方法 如下：

In [1]: name_list.
name_list.append   name_list.count    name_list.insert   name_list.reverse
name_list.clear    name_list.extend   name_list.pop      name_list.sort
name_list.copy     name_list.index    name_list.remove 

10. 元组

（1）元组的定义

• Tuple（元组）与列表类似，不同之处在于元组的 元素不能修改

  • 元组 表示多个元素组成的序列

  • 元组 在 Python 开发中，有特定的应用场景

• 用于存储 一串 信息，数据 之间使用 , 分隔

• 元组的 索引 从 0 开始

• 元组使用小括号() 定义，列表使用方括号 [ ]。

  

  ##

• • 索引 就是数据在 元组 中的位置编号

info_tuple = ("zhangsan", 18, 1.75)

创建空元组

info_tuple = ()

元组中 只包含一个元素 时，需要 在元素后面添加逗号

info_tuple = (50, )

关于元组是不可变的

所谓元组的不可变指的是元组所指向的内存中的内容不可变。

从以上实例可以看出，重新赋值的元组 tup，绑定到新的对象了，不是修改了原来的对象。

（2）访问元组

元组可以使用下标索引来访问元组中的值，如下实例:

tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)


print("tup1[0]: ", tup1[0])
print("tup2[1:5]: ", tup2[1:5])

以上实例输出结果：

tup1[0]:  Google
tup2[1:5]:  (2, 3, 4, 5)

（3）修改元组

元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合，如下实例:

tup1 = (12, 34.56) 
tup2 = ('abc', 'xyz')  
# 以下修改元组元素操作是非法的。 
# tup1[0] = 100  
# 创建一个新的元组
tup3 = tup1 + tup2
print(tup3)

以上实例输出结果：

(12, 34.56, 'abc', 'xyz')

（4）删除元组

元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用del语句来删除整个元组，如下实例:

tup = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
print(tup)
del tup
print("删除后的元组 tup : ")
print(tup)

以上实例元组被删除后，输出变量会有异常信息，输出如下所示：

删除后的元组 tup : 
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 8, in <module>
    print (tup)
NameError: name 'tup' is not defined

（5）运算符

与字符串一样，元组之间可以使用 + 号和 * 号进行运算。这就意味着他们可以组合和复制，运算后会生成一个新的元组。

（6）内置函数

Python元组包含了以下内置函数

（7）元组可以使用的函数

• 在 ipython3 中定义一个 元组，例如：info = ()

• 输入 info. 按下 TAB 键，ipython 会提示 元组 能够使用的函数如下：

info.count  info.index

有关 元组 的 常用操作 可以参照上图练习

（8）循环遍历

• 取值 就是从 元组 中获取存储在指定位置的数据

• 遍历 就是 从头到尾 依次 从 元组 中获取数据

# for 循环内部使用的变量 in 元组
for item in info:

    循环内部针对元组元素进行操作
    print(item)

tup = (1, 2, 3, 4, 5)
for item in tup:
    print(item)

1
2
3
4
5

• 在 Python 中，可以使用 for 循环遍历所有非数字型类型的变量：列表、元组、字典 以及 字符串

• 提示：在实际开发中，除非 能够确认元组中的数据类型，否则针对元组的循环遍历需求并不是很多

（9）应用场景

• 尽管可以使用 for in 遍历 元组

• 但是在开发中，更多的应用场景是：

  • 函数的 参数 和 返回值，一个函数可以接收 任意多个参数，或者 一次返回多个数据

    • 有关 函数的参数 和 返回值，在后续 函数高级 给大家介绍

  • 格式字符串，格式化字符串后面的 () 本质上就是一个元组

  • 让列表不可以被修改，以保护数据安全

info = ("zhangsan", 18)
?
print("%s 的年龄是 %d" % info)
?

（10）元组和列表之间的转换

• 使用 list 函数可以把元组转换成列表

list(元组) 

• 使用 tuple 函数可以把列表转换成元组

tuple(列表)

11.字典

（1）定义

• dictionary（字典） 是 除列表以外 Python 之中 最灵活 的数据类型

• 字典同样可以用来 存储多个数据

  • 通常用于存储 描述一个 物体 的相关信息

• 和列表的区别

  • 列表 是 有序 的对象集合

  • 字典 是 无序 的对象集合

• 字典用 {} 定义

• 字典使用 键值对 存储数据，键值对之间使用 , 分隔

  • 键 key 是索引

  • 值 value 是数据

  • 键 和 值 之间使用 : 分隔

  • 键必须是唯一的

  • 值 可以取任何数据类型，但 键 只能使用 字符串、数字或 元组

d = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3 }

eg：

xiaoming = {"name": "小明",
            "age": 18,
            "gender": True,
            "height": 1.75}

{'name': '小明', 'age': 18, 'gender': True, 'height': 1.75}

注意： dict 作为 Python 的关键字和内置函数，变量名不建议命名为 dict。

（2）常用操作

• 定义一个 字典，例如：xiaoming = {}

• 使用大括号 { } 创建空字典：

• 输入 xiaoming. 按下 TAB 键，ipython 会提示 字典 能够使用的函数如下：

In [1]: xiaoming.
xiaoming.clear       xiaoming.items       xiaoming.setdefault
xiaoming.copy        xiaoming.keys        xiaoming.update
xiaoming.fromkeys    xiaoming.pop         xiaoming.values
xiaoming.get         xiaoming.popitem    

有关 字典 的 常用操作 可以参照上图练习

1）访问值

把相应的键放入到方括号中，如下实例:

xiaoming = {"name": "小明",
            "age": 18,
            "gender": True,
            "height": 1.75}

print("xiaoming['name']: ", xiaoming['name'])
print("xiaoming['age']: ", xiaoming['age'])

以上实例输出结果：

xiaoming['name']:  小明
xiaoming['age']:  18

如果用字典里没有的键访问数据，会输出错误如下：

xiaoming = {"name": "小明",
            "age": 18,
            "gender": True,
            "height": 1.75}

print("xiaoming['name']: ", xiaoming['name123'])
print("xiaoming['age']: ", xiaoming['age'])

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\桌面\Pythoncode\Test.py", line 6, in <module>
    print("xiaoming['name']: ", xiaoming['name123'])
KeyError: 'name123'

2）修改字典

向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对，修改或删除已有键/值对如下实例:

（如果新内容键值不存在----新增，存在---修改）

新增：

xiaoming_dict = {"name": "小明"}
xiaoming_dict["age"] = 12, 18

print(xiaoming_dict)

以上实例输出结果：

{'name': '小明', 'age': (12, 18)}

修改：

xiaoming_dict = {"name": "小明"}
xiaoming_dict["age"] = 12
xiaoming_dict["name"] = "小小明"

print(xiaoming_dict)

以上实例输出结果：

{'name': '燕小明', 'age': 12}

3）删除字典元素

能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。

显式删除一个字典用del命令，如下实例：

xiaoming_dict = {"name": "小明"}

del xiaoming_dict
print(xiaoming_dict)

但这会引发一个异常，因为用执行 del 操作后字典不再存在：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\桌面\Pythoncode\Test.py", line 4, in <module>
    print(xiaoming_dict)
NameError: name 'xiaoming_dict' is not defined

删除指定键pop

xiaoming_dict = {"name": "小明",
                 "age":18}
xiaoming_dict.pop("name")
print(xiaoming_dict)

{'age': 18}

如果指定删除的键不存在程序会报错

4）内置函数&方法

Python字典包含了以下内置函数：

Python字典包含了以下内置方法：

演示：

len计算字典元素个数

xiaoming_dict = {"name": "小明",
                 "age":18}
print(len(xiaoming_dict))

2

update合并字典

test_one = {"name": "小明"}
test_two = {"age": 16}
test_one.update(test_two)
print(test_one)

{'name': '小明', 'age': 16}

合并键值对中键值对重复，覆盖原有的键值对

test_one = {"name": "小明",
                 "age":18}
test_two = {"name": "小王",
                 "age":16}
test_one.update(test_two)
print(test_one)

{'name': '小王', 'age': 16}

5）字典键的特性

字典值可以是任何的 python 对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行。

两个重要的点需要记住：

（1）不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住，如下实例：

test_one = {"name": "小明", "age": 18, "name": "小王" }

print(test_one)

{'name': '小王', 'age': 18}

（2）键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行，如下实例：

test_one = {['name']: '小明', 'age': 18}
print("test_one['name']: ", test_one['name'])

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\桌面\Pythoncode\Test.py", line 1, in <module>
    test_one = {['name']: '小明', 'age': 18}
TypeError: unhashable type: 'list'

6）循环遍历

• 遍历就是 依次 从 字典 中获取所有键值对

test_one = {"name": "小明",
            "age": "18",
            "phone": "10086"}
for k in test_one:
    print("%s: %s" % (k, test_one[k]))

提示：在实际开发中，由于字典中每一个键值对保存数据的类型是不同的，所以针对字典的循环遍历需求并不是很多

7）应用场景

• 尽管可以使用 for in 遍历 字典

• 但是在开发中，更多的应用场景是：

  • 使用 多个键值对，存储 描述一个 物体 的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息

  • 将 多个字典 放在 一个列表 中，再进行遍历，在循环体内部针对每一个字典进行 相同的处理

card_list = [{"name": "张三",
              "qq": "12345",
              "phone": "110"},
             {"name": "李四",
              "qq": "54321",
              "phone": "10086"}
             ]
for k in card_list:
    print(k)

{'name': '张三', 'qq': '12345', 'phone': '110'}
{'name': '李四', 'qq': '54321', 'phone': '10086'}

12.字符串

（1）定义

• 字符串 就是 一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型

• 在 Python 中可以使用 一对双引号 " 或者 一对单引号 ' 定义一个字符串

  • 虽然可以使用 \" 或者 \' 做字符串的转义，但是在实际开发中：

    • 如果字符串内部需要使用 "，可以使用 ' 定义字符串

    • 如果字符串内部需要使用 '，可以使用 " 定义字符串

• 可以使用 索引 获取一个字符串中 指定位置的字符，索引计数从 0 开始

• 也可以使用 for 循环遍历 字符串中每一个字符

大多数编程语言都是用 " 来定义字符串

string = "Hello Python"

for c in string:
    print(c)

在Python2中，普通字符串是以8位ASCII码进行存储的，而Unicode字符串则存储为16位unicode字符串，这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。

在Python3中，所有的字符串都是Unicode字符串。

（2）转义字符

在需要在字符中使用特殊字符时，python 用反斜杠 ** 转义字符。如下表：

（3）常用操作

• 在 ipython3 中定义一个 字符串，例如：hello_str = ""

• 输入 hello_str. 按下 TAB 键，ipython 会提示 字符串 能够使用的 方法 如下：

In [1]: hello_str.
hello_str.capitalize    hello_str.isidentifier  hello_str.rindex
hello_str.casefold      hello_str.islower       hello_str.rjust
hello_str.center        hello_str.isnumeric     hello_str.rpartition
hello_str.count         hello_str.isprintable   hello_str.rsplit
hello_str.encode        hello_str.isspace       hello_str.rstrip
hello_str.endswith      hello_str.istitle       hello_str.split
hello_str.expandtabs    hello_str.isupper       hello_str.splitlines
hello_str.find          hello_str.join          hello_str.startswith
hello_str.format        hello_str.ljust         hello_str.strip
hello_str.format_map    hello_str.lower         hello_str.swapcase
hello_str.index         hello_str.lstrip        hello_str.title
hello_str.isalnum       hello_str.maketrans     hello_str.translate
hello_str.isalpha       hello_str.partition     hello_str.upper
hello_str.isdecimal     hello_str.replace       hello_str.zfill
hello_str.isdigit       hello_str.rfind

提示：正是因为 python 内置提供的方法足够多，才使得在开发时，能够针对字符串进行更加灵活的操作！应对更多的开发需求！

1）访问字符串中的值

Python 不支持单字符类型，单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。

Python 访问子字符串，可以使用方括号 [] 来截取字符串，字符串的截取的语法格式如下：

变量[头下标:尾下标]

索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。

如下实例：

var1 = 'Hello World!'
var2 = "123456"

print("var1[0]: ", var1[0])
print("var2[1:5]: ", var2[1:5])

以上实例执行结果：

var1[0]:  H
var2[1:5]:  2345

2）统计长度/次数/位置

1.统计字符串长度

hello_str = "hello hello"

print(len(hello_str))

11

2.统计某一个小字符串出现的次数

hello_str = "hello hello"

print(hello_str.count("llo"))

2

3.某一个子字符串出现的位置

hello_str = "hello hello"

print(hello_str.index("llo"))

2

如果使用index方法传递的子字符串不存在，程序会报错

3) 判断类型

（1）ispace

如果 string 中只包含空格，则返回 True

注意：这里的空格还包括：\n \v \t \r \f

hello_str = "\n  \v  \t  \r  \f"

print(hello_str.isspace())

True

（2）isdecimal / isdigit / isnumeric

1.都不能判断小数

num_str = "1.1"
print(num_str)
print(num_str.isdecimal())
print(num_str.isdigit())
print(num_str.isnumeric())

1.1
False
False
False

2.特殊符号后两个可以判断

eg1：

num_str = "⑴"
print(num_str)
print(num_str.isdecimal())
print(num_str.isdigit())
print(num_str.isnumeric())

⑴
False
True
True

eg2：

num_str = "\u00b2"
print(num_str)
print(num_str.isdecimal())
print(num_str.isdigit())
print(num_str.isnumeric())

2
False
True
True

3.中文汉字仅最后一个可以判断

num_str = "一千零一"
print(num_str)
print(num_str.isdecimal())
print(num_str.isdigit())
print(num_str.isnumeric())

一千零一
False
False
True

故在开发时建议使用isdecimal方法

4) 查找和替换

（1）startswith

检查字符串是否是以指定 str 开头，是则返回 True

hello_str = "hello"
print(hello_str.startswith("hello"))

True

在python中是区分大小写的

hello_str = "hello"
print(hello_str.startswith("hello"))

False

（2）endwith

检查字符串是否是以指定 str 结束，是则返回 True

hello_str = "hello world"
print(hello_str.endswith("world"))

True

同样也是区分大小写的

hello_str = "hello world"
print(hello_str.endswith("World"))

False

（3）find

检测 str 是否包含在 string 中，如果 start 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，如果是返回开始的索引值，否则返回 -1

hello_str = "hello world"
print(hello_str.find("llo"))
print(hello_str.find("abc"))

2
-1

index同样也可以查找指定的字符串在大字符中的索引，但是在index中指定字符串不存在会报错，而find中不存在会返回-1

（4）replace

把 string 中的 old_str 替换成 new_str，如果 num 指定，则替换不超过 num 次

replace方法执行完成之后，会返回一个新的字符串，但不会修改原有字符串的内容

hello_str = "hello world"
print(hello_str.replace("world", "python"))
print(hello_str)

hello python
hello world

5) 大小写转换

6) 文本对齐

（1）ljust左对齐

poem = ["登鹳雀楼",
        "王之涣 ",
        "白日依山尽，",
        "黄河入海流。",
        "欲穷千里目，",
        "更上一层楼。"]
for pome_str in poem:

    print("|%s|" % pome_str.ljust(10, " "))

|登鹳雀楼      |
|王之涣       |
|白日依山尽，    |
|黄河入海流。    |
|欲穷千里目，    |
|更上一层楼。    |

（2）rjust右对齐

poem = ["登鹳雀楼",
        "王之涣 ",
        "白日依山尽，",
        "黄河入海流。",
        "欲穷千里目，",
        "更上一层楼。"]
for pome_str in poem:

    print("|%s|" % pome_str.rjust(10, ""))

|      登鹳雀楼|
|      王之涣 |
|    白日依山尽，|
|    黄河入海流。|
|    欲穷千里目，|
|    更上一层楼。|

（3）center居中

poem = ["登鹳雀楼",
        "王之涣 ",
        "白日依山尽，",
        "黄河入海流。",
        "欲穷千里目，",
        "更上一层楼。"]
for pome_str in poem:

    print("|%s|" % pome_str.center(10))

注：

 print("|%s|" % pome_str.center(10, " "))

也可以这样输出，默认的是英文空格，也可以插入中文空格或者 \t

|   登鹳雀楼   |
|   王之涣    |
|  白日依山尽，  |
|  黄河入海流。  |
|  欲穷千里目，  |
|  更上一层楼。  |

7) 去除空白字符

poem = ["\t\n登鹳雀楼",
        "王之涣 ",
        "白日依山尽，\t\n",
        "黄河入海流。",
        "欲穷千里目，",
        "更上一层楼。"]
for pome_str in poem:

    print("|%s|" % pome_str.strip().center(10))

|   登鹳雀楼   |
|   王之涣    |
|  白日依山尽，  |
|  黄河入海流。  |
|  欲穷千里目，  |
|  更上一层楼。  |

8) 拆分和连接

（1）拆分字符串

poem = "登鹳雀楼\t 王之涣 \t 白日依山尽 \t\n 黄河入海流 \t \t\n 欲穷千里目 \t 更上一层楼"
poem_list = poem.split()
print(poem_list)

['登鹳雀楼', '王之涣', '白日依山尽', '黄河入海流', '欲穷千里目', '更上一层楼']

（2）合并字符串

poem = "登鹳雀楼\t 王之涣 \t 白日依山尽 \t\n 黄河入海流 \t \t\n 欲穷千里目 \t 更上一层楼"
poem_list = poem.split()
print(poem_list)

result = " ".join(poem_list)
print(result)

['登鹳雀楼', '王之涣', '白日依山尽', '黄河入海流', '欲穷千里目', '更上一层楼']
登鹳雀楼 王之涣 白日依山尽 黄河入海流 欲穷千里目 更上一层楼

（4）字符串的切片

• 切片 方法适用于 字符串、列表、元组

  • 切片 使用 索引值 来限定范围，从一个大的 字符串 中 切出 小的 字符串

  • 列表 和 元组 都是 有序 的集合，都能够 通过索引值 获取到对应的数据

  • 字典 是一个 无序 的集合，是使用 键值对 保存数据

字符串[开始索引:结束索引:步长]

注意：

1. 指定的区间属于 左闭右开 型 [开始索引, 结束索引) => 开始索引 >= 范围 < 结束索引

   • 从 起始 位开始，到 结束位的前一位 结束（不包含结束位本身)

2. 从头开始，开始索引 数字可以省略，冒号不能省略

3. 到末尾结束，结束索引 数字可以省略，冒号不能省略

4. 步长默认为 1，如果连续切片，数字和冒号都可以省略

索引的顺序和倒序

• 在 Python 中不仅支持 顺序索引，同时还支持 倒序索引

• 所谓倒序索引就是 从右向左 计算索引

  • 最右边的索引值是 -1，依次递减

演练

• 1. 截取从 2 ~ 5 位置 的字符串

• 1. 截取从 2 ~ 末尾 的字符串

• 1. 截取从 开始 ~ 5 位置 的字符串

• 1. 截取完整的字符串

• 1. 从开始位置，每隔一个字符截取字符串

• 1. 从索引 1 开始，每隔一个取一个

• 1. 截取从 2 ~ 末尾 - 1 的字符串

• 1. 截取字符串末尾两个字符

• 1. 字符串的逆序（面试题）

答案

num_str = "0123456789"
# 1.截取2-5位置的字符串
print(num_str[2:6])

# 2.截取2-末尾位置的字符串
print(num_str[2:])

# 3.截取从开始到5位置的字符串
print(num_str[:6])
print(num_str[0:6])

# 4.截取完整字符
print(num_str[:])

# 5.每隔一个字符串截取一个字符
print(num_str[::2])

# 6.索引从1开始每隔一个字符串截取一个字符
print(num_str[1::2])

# 7.截取从2到-1的字符串
print(num_str[2:-1])

# 8.截取末尾两个字符串
print(num_str[-2:])

# 9.通过切片获取字符串的逆序
print(num_str[-1::-1])

13.公共方法

公共方法------列表，元组，字符串（高级数据类型）都可以使用的方法为

1）Python 内置函数

内置函数------不需要通过使用import关键字导入任何模块就可以通过函数名直接调用的函数

Python 包含了以下内置函数：

eg：

num_list = [1, 2, 3, 4, 8, 9]

print(len(num_list))
print(min(num_list))
print(max(num_list))

6
1
9

*注意**

• 字符串 比较符合以下规则： "0" < "A" < "a"

2）切片

• 切片 使用 索引值 来限定范围，从一个大的 字符串 中 切出 小的 字符串

• 列表 和 元组 都是 有序 的集合，都能够 通过索引值 获取到对应的数据

• 字典 是一个 无序 的集合，是使用 键值对 保存数据，故不可以切片

eg：

num_list = [1, 2, 3, 4, 8, 9]
print(num_list[0::2])

num_lists = (1, 2, 3, 4, 8, 9)
print(num_lists[0::2])

[1, 3, 8]
(1, 3, 8)

3）运算符

+

print("Hello" + "Python")

HelloPython

*

print("Hello "*3)

Hello Hello Hello 

in

print("a" in "abc")

True

not in

print("a" not in "abc")

False

注意

• in 在对 字典 操作时，判断的是 字典的键

• in 和 not in 被称为 成员运算符

成员运算符

成员运算符用于 测试 序列中是否包含指定的 成员

注意：在对 字典 操作时，判断的是 字典的键

4）完整的 for 循环语法

• 在 Python 中完整的 for 循环 的语法如下：

for 变量 in 集合:
    
    循环体代码
else:
    没有通过 break 退出循环，循环结束后，会执行的代码

应用场景

• 在 迭代遍历 嵌套的数据类型时，例如 一个列表包含了多个字典

• 需求：要判断 某一个字典中 是否存在 指定的 值

  • 如果 存在，提示并且退出循环

  • 如果 不存在，在 循环整体结束 后，希望 得到一个统一的提示

eg：

for num in [1,2,3]:
    print(num)
else:
    print("会执行嘛")
print("循环结束")

1
2
3
会执行嘛
循环结束

eg：

for num in [1,2,3]:
    print(num)
    if num ==2:
        break
else:
    print("会执行嘛")
print("循环结束")

1
2
循环结束

students = [
    {"name": "阿土",
     "age": 20,
     "gender": True,
     "height": 1.7,
     "weight": 75.0},
    {"name": "小美",
     "age": 19,
     "gender": False,
     "height": 1.6,
     "weight": 45.0},
]

find_name = "阿土"

for stu_dict in students:

    print(stu_dict)

    # 判断当前遍历的字典中姓名是否为find_name
    if stu_dict["name"] == find_name:
        print("找到了")

        # 如果已经找到，直接退出循环，就不需要再对后续的数据进行比较
        break

else:
    print("没有找到")

print("循环结束")

{'name': '阿土', 'age': 20, 'gender': True, 'height': 1.7, 'weight': 75.0}
找到了
循环结束

综合应用---名片管理系统

综合应用已经学习过的知识点：

• 变量

• 流程控制

• 函数

• 模块

开发 名片管理系统

系统需求：

• 1. 程序启动，显示名片管理系统欢迎界面，并显示功能菜单

**************************************************
欢迎使用【名片管理系统】V1.0

1. 新建名片
2. 显示全部
3. 查询名片

0. 退出系统
**************************************************

• 1. 用户用数字选择不同的功能

• 1. 根据功能选择，执行不同的功能

• 1. 用户名片需要记录用户的 姓名、电话、QQ、邮件

• 1. 如果查询到指定的名片，用户可以选择 修改 或者 删除 名片

cards_main.py

import cards_tools



while True:

    # 显示功能菜单
    cards_tools.show_menu()

    action_str = input("请您选择希望执行的操作：\n")
    if action_str in ["1", "2", "3"]:
        # 1. 新建名片
        if action_str == "1":
            cards_tools.new_card()

        # 2. 显示全部
        elif action_str == "2":
            cards_tools.show_all()

        # 3. 查询名片
        elif action_str == "3":
            cards_tools.search_card()




    elif action_str == "0":
        print("欢迎再次使用【名片管理系统】")
        # 在开发时，不希望立即编写分支内部的代码
        # 或者这里不输出提示语句时，应用到  pass  关键字，表示一个占位符，能保证程序代码的结构正确
        # 程序运行时，pass关键字不会执行任何操作
        break

    else:
        print("您输入的不正确，请重新输入")

cards_tools.py

# 记录所有名片字典
card_list = []


def show_menu():
    """显示菜单"""
    print("*" * 50)
    print("迎使用【名片管理系统】V1.0")
    print("1. 新建名片")
    print("2. 显示全部")
    print("3. 查询名片")
    print("0. 退出系统")
    print("*" * 50)


def new_card():
    """新增名片"""
    print("-" * 50)
    print("新增名片")

    # 1.提示用户输入名片的详细信息
    name_str = input("请输入姓名：")
    phone_str = input("请输入电话：")
    qq_str = input("请输入QQ号码：")
    email_str = input("请输入邮箱号码：")

    # 2.使用用户输入的信息建立一个名片字典
    card_dict = {"name": name_str,
                 "phone": phone_str,
                 "qq": qq_str,
                 "email": email_str}

    # 3.将名片字典添加到列表中
    card_list.append(card_dict)
    print(card_list)

    # 4.提示用户添加成功
    print("添加 %s 的名片成功！" % name_str)


def show_all():
    """显示所有名片"""
    print("-" * 50)
    print("显示所有名片")

    # 判断是否存在名片记录，如果没有，提示用户并且返回
    if len(card_list) == 0:
        print("当前没有任何名片记录，请使用新增功能添加名片！")

        # return 可以反hi一个函数的执行结果
        # 下方的代码不会执行
        # 如果return后面没有任何内容，便是会返回到调用函数的位置，并且不能返回任何结果
        return

    # 打印表头
    for name in ["姓名", "电话", "QQ    ", "邮箱"]:
        print(name, end="\u3000\t\t")
    print("")

    # 打印分割线
    print("=" * 50)

    # 遍历名片列表依次输出字典信息
    for card_dict in card_list:
        print("%s\u3000\t\t%s\u3000\t\t%s\u3000\t\t%s\u3000\t\t" % (card_dict["name"],
                                                                    card_dict["phone"],
                                                                    card_dict["qq"],
                                                                    card_dict["email"]))


def search_card():
    """搜索名片"""
    print("-" * 50)
    print("搜索名片")

    # 1.提示用户输入要搜索的姓名
    find_name = input("请输入要搜素的姓名：")

    # 2.遍历名片列表，查询要搜索的姓名，如果没有找到，需要提示用户
    for card_dict in card_list:
        if card_dict["name"] == find_name:
            print("姓名\u3000\t\t电话\u3000\t\tQQ    \u3000\t\t邮箱")
            print("%s\u3000\t\t%s\u3000\t\t%s\u3000\t\t%s\u3000\t\t" % (card_dict["name"],
                                                                        card_dict["phone"],
                                                                        card_dict["qq"],
                                                                        card_dict["email"]))

            # 针对找到的字典信息进行修改和删除
            deal_card(card_dict)
            break

    else:
        print("抱歉没有找到 %s" % find_name)


# 修改和删除函数
def deal_card(find_dict):
    """处理查找到的名片

    :param find_dict: 查找到的名片
    """
    print(find_dict)
    action_str = input("请选择要执行的操作 "
                       "【1】 修改 "
                       "【2】 删除 "
                       "【0】 返回上级")
    if action_str == "1":

        find_dict["name"] = input_card_info(find_dict["name"], "姓名：")
        find_dict["phone"] = input_card_info(find_dict["phone"], "电话：")
        find_dict["qq"] = input_card_info(find_dict["qq"], "qq号码：")
        find_dict["email"] = input_card_info(find_dict["email"], "邮箱号码：")
        print("修改名片")

    elif action_str == "2":

        card_list.remove(find_dict)
        print("删除名片成功！")


def input_card_info(dic_value, tip_message):
    """输入名片信息

    :param dic_value:字典中原有的值
    :param tip_message:输入的提示文字
    :return:如果用户输入了内容，就返回内容，否则返回字典中原有的值
    """
    # 1.提示用户输入内容
    result_str = input(tip_message)

    # 2.针对用户输入进行判断，如果用户输入了内容，直接返回结果
    if len(result_str) > 0:
        return result_str

    # 3.如果用户没有输入内容，返回’字符串中原有的值‘
    else:
        return dic_value

14.变量进阶（理解）

• 变量的引用

• 可变和不可变类型

• 局部变量和全局变量

（1）变量的引用

• 变量 和 数据 都是保存在 内存 中的

• 在 Python 中 函数 的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递的

1）引用的概念

在 Python 中

• 变量 和 数据 是分开存储的

• 数据 保存在内存中的一个位置

• 变量 中保存着数据在内存中的地址

• 变量 中 记录数据的地址，就叫做 引用

• 使用 id() 函数可以查看变量中保存数据所在的 内存地址

注意：如果变量已经被定义，当给一个变量赋值的时候，本质上是 修改了数据的引用

• 变量 不再 对之前的数据引用

• 变量 改为 对新赋值的数据引用

2）变量引用的示例

在 Python 中，变量的名字类似于 便签纸 贴在 数据 上

• 定义一个整数变量 a，并且赋值为 1

• 将变量 a 赋值为 2

• 定义一个整数变量 b，并且将变量 a 的值赋值给 b

变量 b 是第 2 个贴在数字 2 上的标签

3）函数的参数和返回值的传递

在 Python 中，函数的 实参/返回值 都是是靠 引用 来传递来的

def test(num):

    print("-" * 50)
    print("%d 在函数内的内存地址是 %x" % (num, id(num)))

    result = 100

    print("返回值 %d 在内存中的地址是 %x" % (result, id(result)))
    print("-" * 50)

    return  result

a = 10
print("调用函数前 内存地址是 %x" % id(a))

r = test(a)

print("调用函数后 实参内存地址是 %x" % id(a))
print("调用函数后 返回值内存地址是 %x" % id(r))

（2）可变和不可变类型

• 不可变类型，内存中的数据不允许被修改：

  • 数字类型 int, bool, float, complex, long(2.x)

  • 字符串 str

  • 元组 tuple

• 可变类型，内存中的数据可以被修改：

  • 列表 list

  • 字典 dict

a = 1
a = "hello"
a = [1, 2, 3]
a = [3, 2, 1]

demo_list = [1, 2, 3]

print("定义列表后的内存地址 %d" % id(demo_list))

demo_list.append(999)
demo_list.pop(0)
demo_list.remove(2)
demo_list[0] = 10

print("修改数据后的内存地址 %d" % id(demo_list))

demo_dict = {"name": "小明"}

print("定义字典后的内存地址 %d" % id(demo_dict))

demo_dict["age"] = 18
demo_dict.pop("name")
demo_dict["name"] = "老王"

print("修改数据后的内存地址 %d" % id(demo_dict))

注意：字典的 key 只能使用不可变类型的数据

注意

1. 可变类型的数据变化，是通过 方法 来实现的

2. 如果给一个可变类型的变量，赋值了一个新的数据，引用会修改

   • 变量 不再 对之前的数据引用

   • 变量 改为 对新赋值的数据引用

哈希 (hash)

• Python 中内置有一个名字叫做 hash(o) 的函数

  • 接收一个 不可变类型 的数据作为 参数

  • 返回 结果是一个 整数

• 哈希 是一种 算法，其作用就是提取数据的 特征码（指纹）

  • 相同的内容 得到 相同的结果

  • 不同的内容 得到 不同的结果

• 在 Python 中，设置字典的 键值对 时，会首先对 key 进行 hash 已决定如何在内存中保存字典的数据，以方便 后续 对字典的操作：增、删、改、查

  • 键值对的 key 必须是不可变类型数据

  • 键值对的 value 可以是任意类型的数据

（3）局部变量和全局变量

• 局部变量 是在 函数内部 定义的变量，只能在函数内部使用

• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量（没有定义在某一个函数内），所有函数 内部 都可以使用这个变量

提示：在其他的开发语言中，大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大，导致程序不好维护！

1）局部变量

• 局部变量 是在 函数内部 定义的变量，只能在函数内部使用

• 函数执行结束后，函数内部的局部变量，会被系统回收

• 不同的函数，可以定义相同的名字的局部变量，但是 彼此之间 不会产生影响

1.作用

• 在函数内部使用，临时 保存 函数内部需要使用的数据

def demo1():

    num = 10

    print(num)

    num = 20

    print("修改后 %d" % num)


def demo2():

    num = 100

    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

10
修改后 20
100
over

2.生命周期

• 所谓 生命周期 就是变量从 被创建 到 被系统回收 的过程

• 局部变量 在 函数执行时 才会被创建

• 函数执行结束后 局部变量 被系统回收

• 局部变量在生命周期 内，可以用来存储 函数内部临时使用到的数据

2）全局变量

• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量，所有函数内部都可以使用这个变量

# 定义一个全局变量
num = 10


def demo1():

    print(num)


def demo2():

    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

注意：函数执行时，需要处理变量时 会：

1. 首先 查找 函数内部 是否存在 指定名称 的局部变量，如果有，直接使用

2. 如果没有，查找 函数外部 是否存在 指定名称 的全局变量，如果有，直接使用

3. 如果还没有，程序报错！

1.函数不能直接修改全局变量的引用

• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量（没有定义在某一个函数内），所有函数 内部 都可以使用这个变量

提示：在其他的开发语言中，大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大，导致程序不好维护！

• 在函数内部，可以 通过全局变量的引用获取对应的数据

• 但是，不允许直接修改全局变量的引用 —— 使用赋值语句修改全局变量的值

num = 10


def demo1():

    print("demo1" + "-" * 50)

    # 只是定义了一个局部变量，不会修改到全局变量，只是变量名相同而已
    num = 100
    print(num)


def demo2():

    print("demo2" + "-" * 50)
    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

demo1--------------------------------------------------
100
demo2--------------------------------------------------
10
over

注意：只是在函数内部定义了一个局部变量而已，只是变量名相同 —— 在函数内部不能直接修改全局变量的值

2.在函数内部修改全局变量的值

• 如果在函数中需要修改全局变量，需要使用 global 进行声明

num = 10


def demo1():

    print("demo1" + "-" * 50)

    # global 关键字，告诉 Python 解释器 num 是一个全局变量
    global num
    # 只是定义了一个局部变量，不会修改到全局变量，只是变量名相同而已
    num = 100
    print(num)


def demo2():

    print("demo2" + "-" * 50)
    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

demo1--------------------------------------------------
100
demo2--------------------------------------------------
100
over

3.全局变量定义的位置

• 为了保证所有的函数都能够正确使用到全局变量，应该 将全局变量定义在其他函数的上方

a = 10


def demo():
    print("%d" % a)
    print("%d" % b)
    print("%d" % c)

b = 20
demo()
c = 30

Traceback (most recent call last):
  File "D:\桌面\Pythoncode\test.py", line 10, in <module>
    demo()
  File "D:\桌面\Pythoncode\test.py", line 7, in demo
    print("%d" % c)
NameError: name 'c' is not defined
10
20

注意

• 由于全局变量 c，是在调用函数之后，才定义的，在执行函数时，变量还没有定义，所以程序会报错！

4.全局变量命名的建议

• 为了避免局部变量和全局变量出现混淆，在定义全局变量时，有些公司会有一些开发要求，例如：

• 全局变量名前应该增加 g_ 或者 gl_ 的前缀

提示：具体的要求格式，各公司要求可能会有些差异

15.函数进阶

• 函数参数和返回值的作用

• 函数的返回值 进阶

• 函数的参数 进阶

• 递归函数

（1）函数参数和返回值的作用

函数根据 有没有参数 以及 有没有返回值，可以 相互组合，一共有 4 种 组合形式

1. 无参数，无返回值

2. 无参数，有返回值

3. 有参数，无返回值

4. 有参数，有返回值

定义函数时，是否接收参数，或者是否返回结果，是根据 实际的功能需求 来决定的！

1. 如果函数 内部处理的数据不确定，就可以将外界的数据以参数传递到函数内部

2. 如果希望一个函数 执行完成后，向外界汇报执行结果，就可以增加函数的返回值

1）无参数，无返回值

此类函数，不接收参数，也没有返回值，应用场景如下：

1. 只是单纯地做一件事情，例如 显示菜单

2. 在函数内部 针对全局变量进行操作，例如：新建名片，最终结果 记录在全局变量 中

注意：

• 如果全局变量的数据类型是一个 可变类型，在函数内部可以使用 方法 修改全局变量的内容 —— 变量的引用不会改变

• 在函数内部，使用赋值语句 才会 修改变量的引用

2）无参数，有返回值

此类函数，不接收参数，但是有返回值，应用场景如下：

• 采集数据，例如 温度计，返回结果就是当前的温度，而不需要传递任何的参数

3）有参数，无返回值

此类函数，接收参数，没有返回值，应用场景如下：

• 函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数 处理 不同的数据

• 例如 名片管理系统 针对 找到的名片 做 修改、删除 操作

4）有参数，有返回值

此类函数，接收参数，同时有返回值，应用场景如下：

• 函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数 处理 不同的数据，并且 返回期望的处理结果

• 例如 名片管理系统 使用 字典默认值 和 提示信息 提示用户输入内容

  • 如果输入，返回输入内容

  • 如果没有输入，返回字典默认值

（2）函数的返回值

• 在程序开发中，有时候，会希望 一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对具体的结果做后续的处理

• 返回值 是函数 完成工作后，最后 给调用者的 一个结果

• 在函数中使用 return 关键字可以返回结果

• 调用函数一方，可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果

问题：一个函数执行后能否返回多个结果？

示例 —— 温度和湿度测量

• 假设要开发一个函数能够同时返回当前的温度和湿度

• 先完成返回温度的功能如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""
    
    print("开始测量...")
    temp = 39
    print("测量结束...")
    
    return temp

result = measure()
print(result)

开始测量...
测量结束...
39

• 在利用 元组 在返回温度的同时，也能够返回 湿度

• 改造如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""

    print("开始测量...")
    temp = 39
    wetness = 10
    print("测量结束...")
    # 如果函数返回的类型是元组，小括号可以省略
    # return (temp, wetness)
    return temp, wetness
    
# 如果函数返回的类型是元组，同时希望单独处理元组中的元素
# 可以使用多个变量，一次接收函数的返回结果
# 注意：使用多个变量接受结果时，变量的个数应该和元素中的个数保持一致
gl_temp, gl_wetness = measure()
print(gl_temp)
print(gl_wetness)

开始测量...
测量结束...
39
10

提示：如果一个函数返回的是元组，括号可以省略

技巧

• 在 Python 中，可以 将一个元组 使用 赋值语句 同时赋值给 多个变量

• 注意：变量的数量需要和元组中的元素数量保持一致

result = temp, wetness = measure()

面试题 —— 交换两个数字

题目要求

1. 有两个整数变量 a = 6, b = 100

2. 不使用其他变量，交换两个变量的值

解法 1 —— 使用其他变量

# 解法 1 - 使用临时变量
c = b
b = a
a = c

解法 2 —— 不使用临时变量

# 解法 2 - 不使用临时变量
a = a + b
b = a - b
a = a - b

解法 3 —— Python 专有，利用元组

a, b = b, a

（3）函数的参数 进阶

1）不可变和可变的参数

问题 1：在函数内部，针对参数使用 赋值语句，会不会影响调用函数时传递的 实参变量？ —— 不会！

• 无论传递的参数是 可变 还是 不可变

  • 只要 针对参数 使用 赋值语句，会在 函数内部 修改 局部变量的引用，不会影响到 外部变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部")

    # 赋值语句
    num = 200
    num_list = [1, 2, 3]

    print(num)
    print(num_list)

    print("函数代码完成")


gl_num = 99
gl_list = [4, 5, 6]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)
    

函数内部
200
[1, 2, 3]
函数代码完成
99
[4, 5, 6]

问题 2：如果传递的参数是 可变类型，在函数内部，使用 方法 修改了数据的内容，同样会影响到外部的数据

def mutable(num_list):
    print("函数内部代码")
    num_list.append(9)

    print(num_list)

    print("函数执行完成")


gl_list = [1, 2, 3]
mutable(gl_list)
print(gl_list)

函数内部代码
[1, 2, 3, 9]
函数执行完成
[1, 2, 3, 9]

def mutable(num_list):

    # num_list = [1, 2, 3]
    num_list.extend([1, 2, 3])
    
    print(num_list)

gl_list = [6, 7, 8]
mutable(gl_list)
print(gl_list)

[6, 7, 8, 1, 2, 3]
[6, 7, 8, 1, 2, 3]

面试题 —— +=

• 在 python 中，列表变量调用 += 本质上是在执行列表变量的 extend 方法，不会修改变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部代码")

    # num = num + num
    num += num
    # num_list.extend(num_list) 由于是调用方法，所以不会修改变量的引用
    # 函数执行结束后，外部数据同样会发生变化
    num_list += num_list

    print(num)
    print(num_list)
    print("函数代码完成")


gl_num = 9
gl_list = [1, 2, 3]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)

2）缺省参数

• 定义函数时，可以给 某个参数 指定一个默认值，具有默认值的参数就叫做 缺省参数

• 调用函数时，如果没有传入 缺省参数 的值，则在函数内部使用定义函数时指定的 参数默认值

• 函数的缺省参数，将常见的值设置为参数的缺省值，从而 简化函数的调用

• 例如：对列表排序的方法

gl_num_list = [6, 3, 9]

# 默认就是升序排序，因为这种应用需求更多
gl_num_list.sort()
print(gl_num_list)

# 只有当需要降序排序时，才需要传递 `reverse` 参数
gl_num_list.sort(reverse=True)
print(gl_num_list)

指定函数的缺省参数

• 在参数后使用赋值语句，可以指定参数的缺省值

def print_info(name, gender=True):

    gender_text = "男生"
    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s 是 %s" % (name, gender_text))

提示

1. 缺省参数，需要使用 最常见的值 作为默认值！

2. 如果一个参数的值 不能确定，则不应该设置默认值，具体的数值在调用函数时，由外界传递！

缺省参数的注意事项：

1. 缺省参数的定义位置

• 必须保证 带有默认值的缺省参数 在参数列表末尾

• 所以，以下定义是错误的！

def print_info(name, gender=True, title):

2.调用带有多个缺省参数的函数

• 在 调用函数时，如果有 多个缺省参数，需要指定参数名，这样解释器才能够知道参数的对应关系！

def print_info(name, title="", gender=True):
    """

    :param title: 职位
    :param name: 班上同学的姓名
    :param gender: True 男生 False 女生
    """

    gender_text = "男生"

    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s%s 是 %s" % (title, name, gender_text))


# 提示：在指定缺省参数的默认值时，应该使用最常见的值作为默认值！
print_info("小明")
print_info("老王", title="班长")
print_info("小美", gender=False)

小明 是 男生
班长老王 是 男生
小美 是 女生

3）多值参数（知道）

1.定义支持多值参数的函数

• 有时可能需要 一个函数 能够处理的参数 个数 是不确定的，这个时候，就可以使用 多值参数

• python 中有 两种 多值参数：

  • 参数名前增加 一个 * 可以接收 元组

  • 参数名前增加 两个 * 可以接收 字典

• 一般在给多值参数命名时，习惯使用以下两个名字

  • *args —— 存放 元组 参数，前面有一个 *

  • **kwargs —— 存放 字典 参数，前面有两个 *

• args 是 arguments 的缩写，有变量的含义

• kw 是 keyword 的缩写，kwargs 可以记忆 键值对参数

def demo(num, *args, **kwargs):

    print(num)
    print(args)
    print(kwargs)


demo(1, 2, 3, 4, 5, name="小明", age=18, gender=True)

1
(2, 3, 4, 5)
{'name': '小明', 'age': 18, 'gender': True}

提示：多值参数 的应用会经常出现在网络上一些大牛开发的框架中，知道多值参数，有利于我们能够读懂大牛的代码

2.多值参数案例 —— 计算任意多个数字的和

需求

1. 定义一个函数 sum_numbers，可以接收的 任意多个整数

2. 功能要求：将传递的 所有数字累加 并且返回累加结果

def sum_numbers(*args):

    num = 0
    # 遍历 args 元组顺序求和
    for n in args:
        num += n

    return num

print(sum_numbers(1, 2, 3))

3.元组和字典的拆包（知道）

• 在调用带有多值参数的函数时，如果希望：

  • 将一个 元组变量，直接传递给 args

  • 将一个 字典变量，直接传递给 kwargs

• 就可以使用 拆包，简化参数的传递，拆包 的方式是：

  • 在 元组变量前，增加 一个 *

  • 在 字典变量前，增加 两个 *

如果不进行拆包：

def demo(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)


# 需要将一个元组变量/字典变量传递给函数对应的参数
gl_nums = (1, 2, 3)
gl_xiaoming = {"name": "小明", "age": 18}

# 会把 num_tuple 和 xiaoming 作为元组传递个 args
# demo(gl_nums, gl_xiaoming)
demo(gl_nums, gl_xiaoming)

((1, 2, 3), {'name': '小明', 'age': 18})
{}

进行拆包：

def demo(*args, **kwargs):

    print(args)
    print(kwargs)


# 需要将一个元组变量/字典变量传递给函数对应的参数
gl_nums = (1, 2, 3)
gl_xiaoming = {"name": "小明", "age": 18}

# 会把 num_tuple 和 xiaoming 作为元组传递个 args
# demo(gl_nums, gl_xiaoming)
demo(*gl_nums, **gl_xiaoming)

(1, 2, 3)
{'name': '小明', 'age': 18}

（4）函数的递归

函数调用自身的 编程技巧 称为递归

1）递归函数的特点

特点

• 一个函数 内部 调用自己

  • 函数内部可以调用其他函数，当然在函数内部也可以调用自己

代码特点

1. 函数内部的 代码 是相同的，只是针对 参数 不同，处理的结果不同

2. 当 参数满足一个条件 时，函数不再执行

   • 这个非常重要，通常被称为递归的出口，否则 会出现死循环！

示例代码

def sum_numbers(num):

    print(num)
    
    # 递归的出口很重要，否则会出现死循环
    if num == 1:
        return

    sum_numbers(num - 1)
    
sum_numbers(3)

3
2
1

2）递归案例 —— 计算数字累加

需求

1. 定义一个函数 sum_numbers

2. 能够接收一个 num 的整数参数

3. 计算 1 + 2 + ... num 的结果

def sum_numbers(num):

    if num == 1:
        return 1
    
    # 假设 sum_numbers 能够完成 num - 1 的累加
    temp = sum_numbers(num - 1)

    # 函数内部的核心算法就是 两个数字的相加
    return num + temp

print(sum_numbers(100))

5050

提示：递归是一个 编程技巧，初次接触递归会感觉有些吃力！在处理 不确定的循环条件时，格外的有用，例如：遍历整个文件目录的结构

五.面向对象

1.基本概念

面向对象编程 —— Object Oriented Programming 简写 OOP

• 我们之前学习的编程方式就是 面向过程 的

• 面相过程 和 面相对象，是两种不同的 编程方式

• 对比 面向过程 的特点，可以更好地了解什么是 面向对象

1）过程和函数（科普）

• 过程 是早期的一个编程概念

• 过程 类似于函数，只能执行，但是没有返回值

• 函数 不仅能执行，还可以返回结果

2）面相过程 和 面相对象 基本概念

1.面相过程 —— 怎么做？

1. 把完成某一个需求的 所有步骤 从头到尾 逐步实现

2. 根据开发需求，将某些 功能独立 的代码 封装 成一个又一个 函数

3. 最后完成的代码，就是顺序地调用 不同的函数

特点

1. 注重 步骤与过程，不注重职责分工

2. 如果需求复杂，代码会变得很复杂

3. 开发复杂项目，没有固定的套路，开发难度很大！

2.面向对象 —— 谁来做？

相比较函数，面向对象 是 更大 的 封装，根据 职责 在 一个对象中 封装 多个方法

1. 在完成某一个需求前，首先确定 职责 —— 要做的事情（方法）

2. 根据 职责 确定不同的 对象，在 对象 内部封装不同的 方法（多个）

3. 最后完成的代码，就是顺序地让 不同的对象 调用 不同的方法

特点

1. 注重 对象和职责，不同的对象承担不同的职责

2. 更加适合应对复杂的需求变化，是专门应对复杂项目开发，提供的固定套路

3. 需要在面向过程基础上，再学习一些面向对象的语法

2.类和对象

• 类和对象的概念

• 类和对象的关系

• 类的设计

（1）类和对象的概念

类 和 对象 是 面向对象编程的 两个 核心概念

1.类

• 类 是对一群具有 相同 特征 或者 行为 的事物的一个统称，是抽象的，不能直接使用

  • 特征 被称为 属性

  • 行为 被称为 方法

• 类 就相当于制造飞机时的图纸，是一个 模板，是 负责创建对象的

2.对象

• 对象 是 由类创建出来的一个具体存在，可以直接使用

• 由 哪一个类 创建出来的 对象，就拥有在 哪一个类 中定义的：

  • 属性

  • 方法

• 对象 就相当于用 图纸 制造 的飞机

在程序开发中，应该 先有类，再有对象

（2）类和对象的关系

• 类是模板，对象 是根据 类 这个模板创建出来的，应该 先有类，再有对象

• 类 只有一个，而 对象 可以有很多个

  • 不同的对象 之间 属性 可能会各不相同

• 类 中定义了什么 属性和方法，对象 中就有什么属性和方法，不可能多，也不可能少

（3）类的设计

在使用面相对象开发前，应该首先分析需求，确定一下，程序中需要包含哪些类！

在程序开发中，要设计一个类，通常需要满足一下三个要素：

1. 类名 这类事物的名字，满足大驼峰命名法

2. 属性 这类事物具有什么样的特征

3. 方法 这类事物具有什么样的行为

大驼峰命名法

CapWords

1. 每一个单词的首字母大写

2. 单词与单词之间没有下划线

1.类名的确定

名词提炼法 分析 整个业务流程，出现的 名词，通常就是找到的类

2.属性和方法的确定

• 对 对象的特征描述，通常可以定义成 属性

• 对象具有的行为（动词），通常可以定义成 方法

提示：需求中没有涉及的属性或者方法在设计类时，不需要考虑

练习 1

需求

• 小明 今年 18 岁，身高 1.75，每天早上 跑 完步，会去 吃 东西

• 小美 今年 17 岁，身高 1.65，小美不跑步，小美喜欢 吃 东西

练习 2

需求

• 一只 黄颜色 的 狗狗 叫 大黄

• 看见生人 汪汪叫

• 看见家人 摇尾巴

3.基础语法

• dir 内置函数

• 定义简单的类（只包含方法）

• 方法中的 self 参数

• 初始化方法

• 内置方法和属性

（1）dir内置函数（知道）

• 在 Python 中 对象几乎是无所不在的，我们之前学习的 变量、数据、函数 都是对象

在 Python 中可以使用以下两个方法验证：

1. 在 标识符 / 数据 后输入一个 .，然后按下 TAB 键，iPython 会提示该对象能够调用的 方法列表

2. 使用内置函数 dir 传入 标识符 / 数据，可以查看对象内的 所有属性及方法

提示 __方法名__ 格式的方法是 Python 提供的 内置方法 / 属性，稍后会给大家介绍一些常用的 内置方法 / 属性

提示 利用好 dir() 函数，在学习时很多内容就不需要死记硬背了

（2）定义简单的类

面向对象 是 更大 的 封装，在 一个类中 封装 多个方法，这样 通过这个类创建出来的对象，就可以直接调用这些方法了！

1.定义只包含方法的类

• 在 Python 中要定义一个只包含方法的类，语法格式如下：

class 类名:

    def 方法1(self, 参数列表):
        pass
    
    def 方法2(self, 参数列表):
        pass

• 方法 的定义格式和之前学习过的函数 几乎一样

• 区别在于第一个参数必须是 self，大家暂时先记住，稍后介绍 self

注意：类名 的 命名规则 要符合 大驼峰命名法

2.创建对象

• 当一个类定义完成之后，要使用这个类来创建对象，语法格式如下：

对象变量 = 类名()

3.第一个面向对象程序

需求

• 小猫 爱 吃 鱼，小猫 要 喝 水

分析

1. 定义一个猫类 Cat

2. 定义两个方法 eat 和 drink

3. 按照需求 —— 不需要定义属性

class Cat:
    """这是一个猫类"""

    def eat(self):
        print("小猫爱吃鱼")

    def drink(self):
        print("小猫在喝水")

tom = Cat()
tom.drink()
tom.eat()

小猫爱吃鱼
小猫要喝水

引用概念的强调

在面向对象开发中，引用的概念是同样适用的！

• 在 Python 中使用类 创建对象之后，tom 变量中 仍然记录的是 对象在内存中的地址

• 也就是 tom 变量 引用 了 新建的猫对象

• 使用 print 输出 对象变量，默认情况下，是能够输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象，以及 在内存中的地址（十六进制表示）

提示：在计算机中，通常使用 十六进制 表示 内存地址

• 十进制 和 十六进制 都是用来表达数字的，只是表示的方式不一样

• 十进制 和 十六进制 的数字之间可以来回转换

• %d 可以以 10 进制 输出数字

• %x 可以以 16 进制 输出数字

案例进阶

使用 Cat 类再创建一个对象

class Cat:
    def eat(self):
        print("小猫爱吃鱼")

    def drink(self):
        print("小猫要喝水")


# 创建一个猫对象
tom = Cat()

tom.eat()
tom.drink()
# 再创建一个猫对象
lazy_cat = Cat()
lazy_cat.eat()
lazy_cat.drink()

print(tom)
print(lazy_cat)

提问：tom 和 lazy_cat 是同一个对象吗？

小猫爱吃鱼
小猫要喝水
小猫爱吃鱼
小猫要喝水
<__main__.Cat object at 0x0000015B34C77FD0>
<__main__.Cat object at 0x0000015B34C77FA0>

通过结果可以观察出两个对象的内存地址不一样

故tom 和 lazy_cat 不是同一个对象

（3）方法中的self参数

1.案例改造 —给对象增加属性

• 在 Python 中，要 给对象设置属性，非常的容易，但是不推荐使用

  • 因为：对象属性的封装应该封装在类的内部

• 只需要在 类的外部的代码 中直接通过 . 设置一个属性即可

注意：这种方式虽然简单，但是不推荐使用！

class Cat:
    def eat(self):
        print("小猫爱吃鱼")

    def drink(self):
        print("小猫要喝水")


# 创建一个猫对象
tom = Cat()
tom.name = "Tom"
tom.eat()
tom.drink()


# 再创建一个猫对象
lazy_cat = Cat()
lazy_cat.name = "大懒猫"
lazy_cat.eat()
lazy_cat.drink()

print(tom)
print(lazy_cat)

2.使用self在方法内部输出每一只猫的名字

由 哪一个对象 调用的方法，方法内的 self 就是 哪一个对象的引用

• 在类封装的方法内部，self 就表示 当前调用方法的对象自己

• 调用方法时，程序员不需要传递 self 参数

• 在方法内部

  • 可以通过 self. 访问对象的属性

  • 也可以通过 self. 调用其他的对象方法

• 改造代码如下：

class Cat:

    def eat(self):
        print("%s 爱吃鱼" % self.name)

tom = Cat()
tom.name = "Tom"
tom.eat()

lazy_cat = Cat()
lazy_cat.name = "大懒猫"
lazy_cat.eat()

Tom 爱吃鱼
大懒猫 爱吃鱼

• 在 类的外部，通过 变量名. 访问对象的 属性和方法

• 在 类封装的方法中，通过 self. 访问对象的 属性和方法

（4）初始化方法

1. 在类的外部给对象增加属性

• 将案例代码进行调整，先调用方法 再设置属性，观察一下执行效果

class Cat:

    def eat(self):
        print("%s 爱吃鱼" % self.name)

    def drink(self):
        print("%s 爱吃鱼" % self.name)


tom = Cat()
tom.drink()
tom.eat()
tom.name = "Tom"

• 程序执行报错如下：

AttributeError: 'Cat' object has no attribute 'name'
属性错误：'Cat' 对象没有 'name' 属性

提示

• 在日常开发中，不推荐在 类的外部 给对象增加属性

  • 如果在运行时，没有找到属性，程序会报错

• 对象应该包含有哪些属性，应该 封装在类的内部

2.初始化方法

• 当使用 类名() 创建对象时，会 自动 执行以下操作：

  1. 为对象在内存中 分配空间 —— 创建对象

  2. 为对象的属性 设置初始值 —— 初始化方法(init)

• 这个 初始化方法 就是 __init__ 方法，__init__ 是对象的内置方法

__init__ 方法是 专门 用来定义一个类 具有哪些属性的方法！

在 Cat 中增加 __init__ 方法，验证该方法在创建对象时会被自动调用

class Cat:
    """这是一个猫类"""

    def __init__(self):
        print("初始化方法")

3.初始化方法内部定义属性

• 在 __init__ 方法内部使用 self.属性名 = 属性的初始值 就可以 定义属性

• 定义属性之后，再使用 Cat 类创建的对象，都会拥有该属性

class Cat:

    def __init__(self):

        print("这是一个初始化方法")
        
        # 定义用 Cat 类创建的猫对象都有一个 name 的属性
        self.name = "Tom"

    def eat(self):
        print("%s 爱吃鱼" % self.name)

# 使用类名()创建对象的时候，会自动调用初始化方法 __init__
tom = Cat()

tom.eat()

4.初始化的同时设置初始值

• 在开发中，如果希望在 创建对象的同时，就设置对象的属性，可以对 __init__ 方法进行 改造

  1. 把希望设置的属性值，定义成 __init__ 方法的参数

  2. 在方法内部使用 self.属性 = 形参 接收外部传递的参数

  3. 在创建对象时，使用 类名(属性1, 属性2...) 调用

class Cat:

    def __init__(self, name):
        print("初始化方法 %s" % name)
        self.name = name

    def eat(self):
        print("%s 爱吃鱼" % self.name)


tom = Cat("Tom")
tom.eat()

lazy_cat = Cat("大懒猫")
lazy_cat.eat()

初始化方法 Tom
Tom 爱吃鱼
初始化方法 大懒猫
大懒猫 爱吃鱼

（5）内置方法和属性

1. __del__ 方法（知道）

• 在 Python 中

  • 当使用 类名() 创建对象时，为对象 分配完空间后，自动 调用 __init__ 方法

  • 当一个 对象被从内存中销毁 前，会 自动 调用 __del__ 方法

• 应用场景

  • __init__ 改造初始化方法，可以让创建对象更加灵活

  • __del__ 如果希望在对象被销毁前，再做一些事情，可以考虑一下 __del__ 方法

• 生命周期

  • 一个对象从调用 类名() 创建，生命周期开始

  • 一个对象的 __del__ 方法一旦被调用，生命周期结束

  • 在对象的生命周期内，可以访问对象属性，或者让对象调用方法

class Cat:

    def __init__(self, new_name):

        self.name = new_name

        print("%s 来了" % self.name)

    def __del__(self):

        print("%s 去了" % self.name)

# tom 是一个全局变量
tom = Cat("Tom")
print(tom.name)

# del 关键字可以删除一个对象
del tom

print("-" * 50)

Tom 来了
Tom
Tom 去了
--------------------------------------------------

2.__str__ 方法

• 在 Python 中，使用 print 输出 对象变量，默认情况下，会输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象，以及 在内存中的地址（十六进制表示）

• 如果在开发中，希望使用 print 输出 对象变量 时，能够打印 自定义的内容，就可以利用 __str__ 这个内置方法了

注意：__str__ 方法必须返回一个字符串

class Cat:

    def __init__(self, new_name):

        self.name = new_name

        print("%s 来了" % self.name)

    def __del__(self):

        print("%s 去了" % self.name)

    def __str__(self):
        return "我是小猫：%s" % self.name

tom = Cat("Tom")
print(tom)

Tom 来了
我是小猫：Tom
Tom 去了

（6）封装案例

• 封装

• 小明爱跑步

• 存放家具

1.封装

1. 封装 是面向对象编程的一大特点

2. 面向对象编程的 第一步 —— 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中

3. 外界 使用 类 创建 对象，然后 让对象调用方法

4. 对象方法的细节 都被 封装 在 类的内部

2.小明爱跑步

需求

1. 小明 体重 75.0 公斤

2. 小明每次 跑步 会减肥 0.5 公斤

3. 小明每次 吃东西 体重增加 1 公斤

提示：在 对象的方法内部，是可以 直接访问对象的属性 的！

• 代码实现：

class Person:

    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name
        self.weight = weight

    def __str__(self):
        return "我的名字是 %s 体重是 %.2f公斤" % (self.name, self.weight)

    def run(self):
        print("%s  爱跑步，跑步锻炼身体" % self.name)
        self.weight -= 0.5

    def eat(self):
        print("%s 爱吃零食，吃饱了再减肥" % self.name)
        self.weight += 1


xiaoming = Person("小明", 61.6)
xiaoming.run()
xiaoming.eat()
xiaoming.eat()
print(xiaoming.weight)

扩展

需求

1. 小明 和 小美 都爱跑步

2. 小明 体重 75.0 公斤

3. 小美 体重 45.0 公斤

4. 每次 跑步 都会减少 0.5 公斤

5. 每次 吃东西 都会增加 1 公斤

提示

1. 在 对象的方法内部，是可以 直接访问对象的属性 的

2. 同一个类 创建的 多个对象 之间，属性 互不干扰！

class Person:

    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name
        self.weight = weight

    def __str__(self):
        return "我的名字是 %s 体重是 %.2f公斤" % (self.name, self.weight)

    def run(self):
        print("%s  爱跑步，跑步锻炼身体" % self.name)
        self.weight -= 0.5

    def eat(self):
        print("%s 爱吃零食，吃饱了再减肥" % self.name)
        self.weight += 1


xiaoming = Person("小明", 75.0)
xiaoming.run()
xiaoming.eat()
xiaoming.eat()
print(xiaoming.weight)

xiaomei = Person("小美", 45.0)
xiaomei.run()
xiaomei.eat()
xiaomei.eat()
print(xiaomei.weight)

3.摆放家具

需求

1. 房子(House) 有 户型、总面积 和 家具名称列表

   • 新房子没有任何的家具

2. 家具(HouseItem) 有 名字 和 占地面积，其中

   • 席梦思(bed) 占地 4 平米

   • 衣柜(chest) 占地 2 平米

   • 餐桌(table) 占地 1.5 平米

3. 将以上三件 家具 添加 到 房子 中

4. 打印房子时，要求输出：户型、总面积、剩余面积、家具名称列表

剩余面积

1. 在创建房子对象时，定义一个 剩余面积的属性，初始值和总面积相等

2. 当调用 add_item 方法，向房间 添加家具 时，让 剩余面积 -= 家具面积

class HouseItem:

    def __init__(self, name, area):
        self.name = name
        self.area = area

    def __str__(self):
        return "【%s】，占用 %.2f 平方米" % (self.name, self.area)


class House:
    def __init__(self, house_type, area):
        self.house_type = house_type
        self.area = area
        # 剩余面积
        self.free_area = area
        # 家具名称列表
        self.item_list = []

    def __str__(self):
        return "户型：%s\n总面积：%.2f【剩余：%.2f】\n家具：%s" % (self.house_type, self.area, self.free_area, self.item_list)

    def add_item(self, item):
        print("要添加 %s" % item)
        # 1. 判断家具面积是否大于剩余面积
        if item.area > self.free_area:
            print("%s 的面积太大，不能添加到房子中" % item.name)

            return

        # 2. 将家具的名称追加到名称列表中
        self.item_list.append(item.name)

        # 3. 计算剩余面积
        self.free_area -= item.area


bed = HouseItem("席梦思", 4)
cheat = HouseItem("衣柜", 2)
table = HouseItem("餐桌", 1.5)

print(bed)
print(cheat)
print(table)

my_house = House("两室一厅", 60)
my_house.add_item(bed)
my_house.add_item(cheat)
my_house.add_item(table)
print(my_house)

小结

• 主程序只负责创建 房子 对象和 家具 对象

• 让 房子 对象调用 add_item 方法 将家具添加到房子中

• 面积计算、剩余面积、家具列表 等处理都被 封装 到 房子类的内部

4.士兵突击

需求

1. 士兵 许三多 有一把 AK47

2. 士兵 可以 开火

3. 枪 能够 发射 子弹

4. 枪 装填 装填子弹 —— 增加子弹数量

1. 创建了一个 士兵类，使用到 __init__ 内置方法

2. 在定义属性时，如果 不知道设置什么初始值，可以设置为 None

3. 在 封装的 方法内部，还可以让 自己的 使用其他类创建的对象属性 调用已经 封装好的方法

   class Gun:
       def __init__(self, model, count):
           self.model = model
           self.bullet_count = 0
   
       def add_bullet(self, count):
           if self.bullet_count == 0:
               self.bullet_count = self.bullet_count + count
   
       def shoot(self):
           # 1.判断子弹数量
           if self.bullet_count <= 0:
               print("[%s]没有子弹了..." % self.model)
               return
   
           # 2.发射子弹，-1
           self.bullet_count = self.bullet_count - 1
           print("[%s]突突突...[%d]" % (self.model, self.bullet_count))
   
   
   class Soldier:
       def __init__(self, name):
           # 1.姓名
           self.name = name
           # 2.枪-新兵没有枪
           self.gun = None
   
       def fire(self):
           # 1.判断士兵是否有枪
           if self.gun is None:
               print("[%s]还没有枪" % self.name)
               return
           # 2.高喊口号
           print("冲啊...[%s]" % self.name)
           # 3.让枪装填子弹
           self.gun.add_bullet(50)
           # 4.让枪发射子弹
           self.gun.shoot()
   
   
   # 1.创建枪对象
   ak47 = Gun("AK47", 0)
   # 2.创建许三多
   xusanduo = Soldier("许三多")
   print(xusanduo.gun)
   # 给哥们发枪
   xusanduo.gun = ak47
   # 让士兵开火
   xusanduo.fire()
   xusanduo.fire()
   xusanduo.fire()

4.私有属性和私有方法

（1）应用场景

• 在实际开发中，对象 的 某些属性或方法 可能只希望 在对象的内部被使用，而 不希望在外部被访问到

• 私有属性 就是 对象 不希望公开的 属性

• 私有方法 就是 对象 不希望公开的 方法

（2）定义方式

• 在 定义属性或方法时，在 属性名或者方法名前 增加 两个下划线，定义的就是 私有 属性或方法

class Women:

    def __init__(self, name):

        self.name = name
        # 不要问女生的年龄
        self.__age = 18

    def __secret(self):
        # 在对象的方法内部是可以访问对象的私有属性的
        print("我的年龄是 %d" % self.__age)


xiaofang = Women("小芳")
# 私有属性，外部不能直接访问
# print(xiaofang.__age)

# 私有方法，外部不能直接调用
# xiaofang.__secret()

（3）伪私有属性和私有方法

提示：在日常开发中，不要使用这种方式，访问对象的 私有属性 或 私有方法

Python 中，并没有 真正意义 的 私有

• 在给 属性、方法 命名时，实际是对 名称 做了一些特殊处理，使得外界无法访问到

• 处理方式：在 名称 前面加上 _类名 => _类名__名称

class Women:
?
 ? ?def __init__(self, name):
?
 ? ? ? ?self.name = name
 ? ? ? ?# 不要问女生的年龄
 ? ? ? ?self.__age = 18
?
 ? ?def __secret(self):
 ? ? ? ?# 在对象的方法内部是可以访问对象的私有属性的
 ? ? ? ?print("我的年龄是 %d" % self.__age)
?
?
xiaofang = Women("小芳")
# 私有属性，外部不能直接访问到
print(xiaofang._Women__age)
?
# 私有方法，外部不能直接调用
xiaofang._Women__secret()
?

18
我的年龄是 18

5.继承

面向对象三大特性

1. 封装 根据 职责 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中

2. 继承 实现代码的重用，相同的代码不需要重复的编写

3. 多态 不同的对象调用相同的方法，产生不同的执行结果，增加代码的灵活度

（1）单继承

1.概念、语法和特点

继承的概念：子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性

1) 继承的语法

class 类名(父类名):

    pass

• 子类 继承自 父类，可以直接 享受 父类中已经封装好的方法，不需要再次开发

• 子类 中应该根据 职责，封装 子类特有的 属性和方法

2) 专业术语

• Dog 类是 Animal 类的子类，Animal 类是 Dog 类的父类，Dog 类从 Animal 类继承

• Dog 类是 Animal 类的派生类，Animal 类是 Dog 类的基类，Dog 类从 Animal 类派生

3) 继承的传递性

• C 类从 B 类继承，B 类又从 A 类继承

• 那么 C 类就具有 B 类和 A 类的所有属性和方法

子类 拥有 父类 以及 父类的父类 中封装的所有 属性 和 方法

提问

哮天犬 能够调用 Cat 类中定义的 catch 方法吗？

答案

不能，因为 哮天犬 和 Cat 之间没有 继承 关系

2.方法的重写

• 子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性

• 子类 继承自 父类，可以直接 享受 父类中已经封装好的方法，不需要再次开发

应用场景

• 当 父类 的方法实现不能满足子类需求时，可以对方法进行 重写(override)

重写 父类方法有两种情况：

1. 覆盖 父类的方法

2. 对父类方法进行 扩展

1) 覆盖父类的方法

• 如果在开发中，父类的方法实现 和 子类的方法实现，完全不同

• 就可以使用 覆盖 的方式，在子类中 重新编写 父类的方法实现

具体的实现方式，就相当于在 子类中 定义了一个 和父类同名的方法并且实现

重写之后，在运行时，只会调用 子类中重写的方法，而不再会调用 父类封装的方法

2) 对父类方法进行 扩展

• 如果在开发中，子类的方法实现 中 包含 父类的方法实现

  • 父类原本封装的方法实现 是 子类方法的一部分

• 就可以使用 扩展 的方式

  1. 在子类中 重写 父类的方法

  2. 在需要的位置使用 super().父类方法 来调用父类方法的执行

  3. 代码其他的位置针对子类的需求，编写 子类特有的代码实现

关于 super

• 在 Python 中 super 是一个 特殊的类

• super() 就是使用 super 类创建出来的对象

• 最常 使用的场景就是在 重写父类方法时，调用 在父类中封装的方法实现

调用父类方法的另外一种方式（知道）

在 Python 2.x 时，如果需要调用父类的方法，还可以使用以下方式：

父类名.方法(self)

• 这种方式，目前在 Python 3.x 还支持这种方式

• 这种方法 不推荐使用，因为一旦 父类发生变化，方法调用位置的 类名 同样需要修改

提示

• 在开发时，父类名 和 super() 两种方式不要混用

• 如果使用 当前子类名 调用方法，会形成递归调用，出现死循环

3.父类的 私有属性 和 私有方法

1. 子类对象 不能 在自己的方法内部，直接 访问 父类的 私有属性 或 私有方法

2. 子类对象 可以通过 父类 的 公有方法 间接 访问到 私有属性 或 私有方法

• 私有属性、方法 是对象的隐私，不对外公开，外界 以及 子类 都不能直接访问

• 私有属性、方法 通常用于做一些内部的事情

示例

class A:
    def __init__(self):
        self.num1 = 100
        self.__num2 = 200

    def __test(self):
        print("私有方法 %d %d" % (self.num1, self.__num2))


class B(A):
    def demo(self):
    # 1.访问父类的私有属性
    # print("访问父类的私有属性 %d " % self.__num2)


    # 2.调用父类的私有方法
    # self.__test()

b = B()
print(b)

• B 的对象不能直接访问 __num2 属性

• B 的对象不能在 demo 方法内访问 __num2 属性

• B 的对象可以在 demo 方法内，调用父类的 test 方法

• 父类的 test 方法内部，能够访问 __num2 属性和 __test 方法

class A:
    def __init__(self):
        self.num1 = 100
        self.__num2 = 200

    def __test(self):
        print("私有方法 %d %d" % (self.num1, self.__num2))

    def test(self):
        print("公有方法")
        print("父类的公有方法 %d" % self.__num2)
        self.__test()


class B(A):
    def demo(self):
        # 1.访问父类的私有属性
        # print("访问父类的私有属性 %d " % self.__num2)
        # 2.调用父类的私有方法
        # self.__test()

        # 3.访问父类的公有属性
        print("公有属性:%d" % self.num1)
        # 4.调用父类的公有方法
        self.test()


b = B()
print(b)
# 在外界访问父类的公有属性/调用公有方法
b.test()
print(b.num1)
b.demo()
a = A()
a.test()

（2）多继承

概念

• 子类 可以拥有 多个父类，并且具有 所有父类 的 属性 和 方法

• 例如：孩子 会继承自己 父亲 和 母亲 的 特性

• 

语法

class 子类名(父类名1, 父类名2...)
    pass

class A:
    def test(self):
        print("test")


class B:
    def demo(self):
        print("demo")


class C(A, B):
    pass


c = C()
c.test()
c.demo()

test
demo

1.注意事项

• 如果 不同的父类 中存在 同名的方法，子类对象 在调用方法时，会调用 哪一个父类中的方法呢？

提示：开发时，应该尽量避免这种容易产生混淆的情况！ —— 如果 父类之间 存在 同名的属性或者方法，应该 尽量避免 使用多继承

class A:
    def test(self):
        print("A-test")

    def demo(self):
        print("A-demo")


class B:
    def test(self):
        print("B-test")

    def demo(self):
        print("B-demo")


class C(A, B):
    pass


c = C()
c.test()
c.demo()

A-test
A-demo

当调换顺序后：

class C(A, B):------->

class A:
    def test(self):
        print("A-test")

    def demo(self):
        print("A-demo")


class B:
    def test(self):
        print("B-test")

    def demo(self):
        print("B-demo")


class C(B, A):
    pass


c = C()
c.test()
c.demo()

B-test
B-demo

对于上述情况基于Python中的MRO

Python 中的 MRO —— 方法搜索顺序（知道）

• Python 中针对 类 提供了一个 内置属性 __mro__ 可以查看 方法 搜索顺序

• MRO 是 method resolution order，主要用于 在多继承时判断 方法、属性 的调用 路径

print(C.__mro__)

输出结果

(<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>)

• 在搜索方法时，是按照 __mro__ 的输出结果 从左至右 的顺序查找的

• 如果在当前类中 找到方法，就直接执行，不再搜索

• 如果 没有找到，就查找下一个类 中是否有对应的方法，如果找到，就直接执行，不再搜索

• 如果找到最后一个类，还没有找到方法，程序报错

2.新式类与旧式（经典）类

object 是 Python 为所有对象提供的 基类，提供有一些内置的属性和方法，可以使用 dir 函数查看

• 新式类：以 object 为基类的类，推荐使用

• 经典类：不以 object 为基类的类，不推荐使用

• 在 Python 3.x 中定义类时，如果没有指定父类，会 默认使用 object 作为该类的 基类 —— Python 3.x 中定义的类都是 新式类

• 在 Python 2.x 中定义类时，如果没有指定父类，则不会以 object 作为 基类

新式类 和 经典类 在多继承时 —— 会影响到方法的搜索顺序

为了保证编写的代码能够同时在 Python 2.x 和 Python 3.x 运行！ 今后在定义类时，如果没有父类，建议统一继承自 object

class 类名(object):
    pass

6.多态

多态 不同的对象调用相同的方法，产生不同的执行结果，增加代码的灵活度

1. 多态可以增加代码的灵活度

2. 以继承和重写父类方法为前提

3. 是调用方法的技巧，不会影响到类的设计

（1）案例演练

class Dog(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def game(self):
        print("%s 蹦蹦跳跳的玩耍..." % self.name)


class XiaoTianDog(Dog):
    def game(self):
        print("%s飞到天上去玩耍..." % self.name)


class Person(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def game_with_dog(self, dog):
        print("%s 和 %s 快乐的玩耍..." % (self.name, dog.name))

        # 让狗玩耍
        dog.game()


# 1.创建一个狗对象
# wangcai = Dog("旺财")
wangcai = XiaoTianDog("飞天旺财")
# 2.创建一个小明对象
xiaoming = Person("小明")
# 3.让小明调用和狗玩的方法
xiaoming.game_with_dog(wangcai)

（2）类的结构

1.术语-实例

1. 使用面向对象开发，第一步是设计类

2. 使用类名()c创建对象，创建对象的动作有两步：

   one：在内存中为对象分配空间

   two：调用初始化方法___init____为对象初始化

3. 对象创建后，内存中就有了一个对象的实实在在的存在——实例

因此，也通常会把：

1. 创建出来的对象叫做类的实例

2. 创建对象的动作叫做实例

3. 对象的属性叫做实例属性

4. 对象调用的方法叫做实例方法

在程序执行时：

1. 对象各自拥有自己的属性实例

2. 调用对象方法，可以通过self

   访问自己的属性

   调用自己的方法

结论：

每一个对象都拥有自己独立的内存空间，保存各自不同的属性

多个对象的方法，在内存中只有一份，在调用方法时，需要把对象的引用传递到方法内部

2.类是特殊的对象

（3）类属性和实例属性

概念和使用：

class Tool(object):
    # 使用赋值语句定义类属性，记录所有工具对象的数量
    count = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name

        # 让类属性的值+1
        Tool.count += 1


# 1.创建工具对象
tool1 = Tool("斧头")
tool2 = Tool("榔头")
tool3 = Tool("水桶")

# 2.输出工具对象的总数
print(Tool.count)

3

属性获取机制：

（4）类方法和静态方法

1.类方法

实例需求：

@classmethod
def show_tool_count(cls):
    """显示工具对象的总数"""
    print("工具对象的总数 %d " % cls.count)

class Tool(object):
    # 使用赋值语句定义类属性，记录所有工具对象的数量
    count = 0

    @classmethod
    def show_tool_count(cls):
        print("工具对象的数量 %d " % cls.count)

    def __init__(self, name):
        self.name = name

        # 让类属性的值+1
        Tool.count += 1


# 创建工具对象
tool1 = Tool("斧头")
tool2 = Tool("榔头")
# 调用类方法
Tool.show_tool_count()

2.静态方法

class Dog(object):

    @staticmethod
    def run():

        # 不访问实例属性/类属性
        print("小狗要跑...")


# 通过类名，调用静态方法 - 不需要创建对象
Dog.run()

小狗要跑...

（5）方法综合案例

class Game(object):
    # 历史最高分
    top_score = 0

    def __init__(self, player_name):
        self.player_name = player_name

    @staticmethod
    def show_help():
        print("帮助信息：让僵尸进入大门")

    @classmethod
    def show_top_score(cls):
        print("历史记录 %d " % cls.top_score)


    def start_game(self):
        print("%s 开始游戏啦..." % self.player_name)


# 1.查看游戏的帮助信息
Game.show_help()
# 2.查看历史最高分
Game.show_top_score()
# 3.创建游戏对象
player = Game("小明")
player.start_game()

六.单例

1.单例设计模式

• 设计模式

  • 设计模式 是 前人工作的总结和提炼，通常，被人们广泛流传的设计模式都是针对 某一特定问题 的成熟的解决方案

  • 使用 设计模式 是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性

• 单例设计模式

  • 目的 —— 让 类 创建的对象，在系统中 只有 唯一的一个实例

  • 每一次执行 类名() 返回的对象，内存地址是相同的

单例设计模式的应用场景：

• 音乐播放 对象

• 回收站 对象

• 打印机 对象

• ……

2.__new__ 方法

• 使用 类名() 创建对象时，Python 的解释器 首先 会 调用 __new__ 方法为对象 分配空间

• __new__ 是一个 由 object 基类提供的 内置的静态方法，主要作用有两个：

  • 1) 在内存中为对象 分配空间

  • 2) 返回 对象的引用

• Python 的解释器获得对象的 引用 后，将引用作为 第一个参数，传递给 __init__ 方法

重写 __new__ 方法 的代码非常固定！

• 重写 __new__ 方法 一定要 return super().__new__(cls)

• 否则 Python 的解释器 得不到 分配了空间的 对象引用，就不会调用对象的初始化方法

• 注意：__new__ 是一个静态方法，在调用时需要 主动传递 cls 参数

示例代码

class MusicPlayer(object):

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        # 如果不返回任何结果，
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self):
        print("初始化音乐播放对象")

player = MusicPlayer()

print(player)

3.Python 中的单例

• 单例 —— 让 类 创建的对象，在系统中 只有 唯一的一个实例

  1. 定义一个 类属性，初始值是 None，用于记录 单例对象的引用

  2. 重写 __new__ 方法

  3. 如果 类属性 is None，调用父类方法分配空间，并在类属性中记录结果

  4. 返回 类属性 中记录的 对象引用

class MusicPlayer(object):

    # 定义类属性记录单例对象引用
    instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):

        # 1. 判断类属性是否已经被赋值
        if cls.instance is None:
            cls.instance = super().__new__(cls)

        # 2. 返回类属性的单例引用
        return cls.instance

只执行一次初始化工作

• 在每次使用 类名() 创建对象时，Python 的解释器都会自动调用两个方法：

  • __new__ 分配空间

  • __init__ 对象初始化

• 在上一小节对 __new__ 方法改造之后，每次都会得到 第一次被创建对象的引用

• 但是：初始化方法还会被再次调用

需求

• 让 初始化动作 只被 执行一次

解决办法

1. 定义一个类属性 init_flag 标记是否 执行过初始化动作，初始值为 False

2. 在 __init__ 方法中，判断 init_flag，如果为 False 就执行初始化动作

3. 然后将 init_flag 设置为 True

4. 这样，再次 自动 调用 __init__ 方法时，初始化动作就不会被再次执行 了

class MusicPlayer(object):

    # 记录第一个被创建对象的引用
    instance = None
    # 记录是否执行过初始化动作
    init_flag = False

    def __new__(cls, *args, **kwargs):

        # 1. 判断类属性是否是空对象
        if cls.instance is None:
            # 2. 调用父类的方法，为第一个对象分配空间
            cls.instance = super().__new__(cls)

        # 3. 返回类属性保存的对象引用
        return cls.instance

    def __init__(self):

        if not MusicPlayer.init_flag:
            print("初始化音乐播放器")

            MusicPlayer.init_flag = True


# 创建多个对象
player1 = MusicPlayer()
print(player1)

player2 = MusicPlayer()
print(player2)

初始化音乐播放器
<__main__.MusicPlayer object at 0x0000019AE8EC7CD0>
<__main__.MusicPlayer object at 0x0000019AE8EC7CD0>

七.异常

（1）概念

• 程序在运行时，如果 Python 解释器 遇到 到一个错误，会停止程序的执行，并且提示一些错误信息，这就是 异常

• 程序停止执行并且提示错误信息 这个动作，我们通常称之为：抛出(raise)异常

程序开发时，很难将 所有的特殊情况 都处理的面面俱到，通过 异常捕获 可以针对突发事件做集中的处理，从而保证程序的 稳定性和健壮性

（2）捕获异常

1.语法

• 在程序开发中，如果 对某些代码的执行不能确定是否正确，可以增加 try(尝试) 来 捕获异常

• 捕获异常最简单的语法格式：

try:
 ? ?尝试执行的代码
except:
 ? ?出现错误的处理

• try 尝试，下方编写要尝试代码，不确定是否能够正常执行的代码

• except 如果不是，下方编写尝试失败的代码

简单异常捕获演练 —— 要求用户输入整数

try:
 ? ?# 提示用户输入一个数字
 ? ?num = int(input("请输入数字："))
except:
 ? ?print("请输入正确的数字")

请输入数字：emm
请输入正确的数字
--------------------------------------------------

请输入数字：10
--------------------------------------------------

2.错误类型捕获

• 在程序执行时，可能会遇到 不同类型的异常，并且需要 针对不同类型的异常，做出不同的响应，这个时候，就需要捕获错误类型了

• 语法如下：

try:
    # 尝试执行的代码
    pass
except 错误类型1:
    # 针对错误类型1，对应的代码处理
    pass
except (错误类型2, 错误类型3):
    # 针对错误类型2 和 3，对应的代码处理
    pass
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)

• 当 Python 解释器 抛出异常 时，最后一行错误信息的第一个单词，就是错误类型

异常类型捕获演练 —— 要求用户输入整数

需求

1. 提示用户输入一个整数

2. 使用 8 除以用户输入的整数并且输出

try:
    num = int(input("请输入整数："))
    result = 8 / num
    print(result)
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
    print("除 0 错误")

请输入整数：0
除 0 错误

请输入整数：emm
请输入正确的整数

请输入整数：15
0.5333333333333333

捕获未知错误

• 在开发时，要预判到所有可能出现的错误，还是有一定难度的

• 如果希望程序 无论出现任何错误，都不会因为 Python 解释器 抛出异常而被终止，可以再增加一个 except

语法如下：

try:
    num = int(input("请输入整数："))
    result = 8 / num
    print(result)
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)

请输入整数：0
未知错误 division by zero

3.完整语法

• 在实际开发中，为了能够处理复杂的异常情况，完整的异常语法如下：

提示：

• 有关完整语法的应用场景，在后续学习中，结合实际的案例会更好理解

• 现在先对这个语法结构有个印象即可

try:
    # 尝试执行的代码
    pass
except 错误类型1:
    # 针对错误类型1，对应的代码处理
    pass
except 错误类型2:
    # 针对错误类型2，对应的代码处理
    pass
except (错误类型3, 错误类型4):
    # 针对错误类型3 和 4，对应的代码处理
    pass
except Exception as result:
    # 打印错误信息
    print(result)
else:
    # 没有异常才会执行的代码
    pass
finally:
    # 无论是否有异常，都会执行的代码
    print("无论是否有异常，都会执行的代码")

• else 只有在没有异常时才会执行的代码

• finally 无论是否有异常，都会执行的代码

• 之前一个演练的 完整捕获异常 的代码如下：

# 使用while语句为了更好的观察
while True:
    try:
        num = int(input("请输入整数："))
        result = 8 / num
        print(result)
    except ValueError:
        print("请输入正确的整数")
    except ZeroDivisionError:
        print("除 0 错误")
    except Exception as result:
        print("未知错误 %s" % result)
    else:
        print("正常执行")
    finally:
        print("执行完成，但是不保证正确-----------------")

请输入整数：8
1.0
正常执行
执行完成，但是不保证正确-----------------
请输入整数：0
除 0 错误
执行完成，但是不保证正确-----------------
请输入整数：3
2.6666666666666665
正常执行
执行完成，但是不保证正确-----------------
请输入整数：emm
请输入正确的整数
执行完成，但是不保证正确-----------------
请输入整数：

（3）异常的传递

• 异常的传递 —— 当 函数/方法 执行 出现异常，会 将异常传递 给 函数/方法 的 调用一方

• 如果 传递到主程序，仍然 没有异常处理，程序才会被终止

提示

• 在开发中，可以在主函数中增加 异常捕获

• 而在主函数中调用的其他函数，只要出现异常，都会传递到主函数的 异常捕获 中

• 这样就不需要在代码中，增加大量的 异常捕获，能够保证代码的整洁

def demo1():
    return int(input("请输入一个整数："))


def demo2():
    return demo1()


print(demo2())

请输入一个整数：0.5
Traceback (most recent call last):
  File "D:\桌面\Pythoncode\test.py", line 9, in <module>
    print(demo2())
  File "D:\桌面\Pythoncode\test.py", line 6, in demo2
    return demo1()
  File "D:\桌面\Pythoncode\test.py", line 2, in demo1
    return int(input("请输入一个整数："))
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '0.5'

需求

1. 定义函数 demo1() 提示用户输入一个整数并且返回

2. 定义函数 demo2() 调用 demo1()

3. 在主程序中调用 demo2()

def demo1():
    return int(input("请输入一个整数："))


def demo2():
    return demo1()

try:
    print(demo2())
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)

（4）抛出 raise 异常

1.应用场景

• 在开发中，除了 代码执行出错 Python 解释器会 抛出 异常之外

• 还可以根据 应用程序 特有的业务需求 主动抛出异常

示例

• 提示用户 输入密码，如果 长度少于 8，抛出 异常

注意

• 当前函数 只负责 提示用户输入密码，如果 密码长度不正确，需要其他的函数进行额外处理

• 因此可以 抛出异常，由其他需要处理的函数 捕获异常

2.抛出异常

• Python 中提供了一个 Exception 异常类

• 在开发时，如果满足 特定业务需求时，希望 抛出异常，可以：

  1. 创建 一个 Exception 的 对象

  2. 使用 raise 关键字 抛出 异常对象

需求

• 定义 input_password 函数，提示用户输入密码

• 如果用户输入长度 < 8，抛出异常

• 如果用户输入长度 >=8，返回输入的密码

def input_password():

    # 1. 提示用户输入密码
    pwd = input("请输入密码：")

    # 2. 判断密码长度，如果长度 >= 8，返回用户输入的密码
    if len(pwd) >= 8:
        return pwd

    # 3. 密码长度不够，需要抛出异常
    # 1> 创建异常对象 - 使用异常的错误信息字符串作为参数
    ex = Exception("密码长度不够")

    # 2> 抛出异常对象
    raise ex


try:
    user_pwd = input_password()
    print(user_pwd)
except Exception as result:
    print("发现错误：%s" % result)

请输入密码：aaaaaaaaaaaaaa
aaaaaaaaaaaaaa

请输入密码：a
发现错误：密码长度不够

八.模块和包

（1）模块

1.概念

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

• 每一个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个 模块

• 模块名 同样也是一个 标识符，需要符合标识符的命名规则

• 在模块中定义的 全局变量 、函数、类 都是提供给外界直接使用的 工具

• 模块 就好比是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要先 导入 这个模块

2.两种导入方式

1）import 导入

import 模块名1, 模块名2 

提示：在导入模块时，每个导入应该独占一行

import 模块名1
import 模块名2 

• 导入之后

  • 通过 模块名. 使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

使用 as 指定模块的别名

如果模块的名字太长，可以使用 as 指定模块的名称，以方便在代码中的使用

import 模块名1 as 模块别名

注意：模块别名 应该符合 大驼峰命名法

2）from...import 导入

• 如果希望 从某一个模块 中，导入 部分 工具，就可以使用 from ... import 的方式

• import 模块名 是 一次性 把模块中 所有工具全部导入，并且通过 模块名/别名 访问

# 从 模块 导入 某一个工具
from 模块名1 import 工具名

• 导入之后

  • 不需要 通过 模块名.

  • 可以直接使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

注意

如果 两个模块，存在 同名的函数，那么 后导入模块的函数，会 覆盖掉先导入的函数

• 开发时 import 代码应该统一写在 代码的顶部，更容易及时发现冲突

• 一旦发现冲突，可以使用 as 关键字 给其中一个工具起一个别名

from...import *（知道）

# 从 模块 导入 所有工具
from 模块名1 import *

注意

这种方式不推荐使用，因为函数重名并没有任何的提示，出现问题不好排查

3.模块的搜索顺序

Python 的解释器在 导入模块 时，会：

1. 搜索 当前目录 指定模块名的文件，如果有就直接导入

2. 如果没有，再搜索 系统目录

在开发时，给文件起名，不要和 系统的模块文件 重名

Python 中每一个模块都有一个内置属性 __file__ 可以 查看模块 的 完整路径

示例

import random

# 生成一个 0～10 的数字
rand = random.randint(0, 10)

print(rand)

注意：如果当前目录下，存在一个 random.py 的文件，程序就无法正常执行了！

• 这个时候，Python 的解释器会 加载当前目录 下的 random.py 而不会加载 系统的 random 模块

4.__name__ 属性

原则：

每一个文件都应该是可以被导入的

• 一个 独立的 Python 文件 就是一个 模块

• 在导入文件时，文件中 所有没有任何缩进的代码 都会被执行一遍！

实际开发场景

• 在实际开发中，每一个模块都是独立开发的，大多都有专人负责

• 开发人员 通常会在 模块下方 增加一些测试代码

  • 仅在模块内使用，而被导入到其他文件中不需要执行

__name__ 属性：

• __name__ 属性可以做到，测试模块的代码 只在测试情况下被运行，而在 被导入时不会被执行！

• __name__ 是 Python 的一个内置属性，记录着一个 字符串

• 如果 是被其他文件导入的，__name__ 就是 模块名

• 如果 是当前执行的程序 __name__ 是 __main__

在很多 Python 文件中都会看到以下格式的代码：

# 导入模块
# 定义全局变量
# 定义类
# 定义函数

# 在代码的最下方
def main():
    # ...
    pass

# 根据 __name__ 判断是否执行下方代码
if __name__ == "__main__":
    main()

eg：

test1.py

# 全局变量，函数，类，注意：直接执行的代码不是向外界提供的工具
def say_heelo():
    print("你好你好，我是say_hello")


# 文件被导入时，能够直接执行的代码不需要被直接执行
print("小明开发的模块")
say_heelo()
# 根据 __name__ 判断是否执行下方代码
if __name__ == "__main__":
    print("小明开发的模块")
    say_heelo()

test2.py

import test1

print("*" * 50)

小明开发的模块
你好你好，我是say_hello
**************************************************

（2）包 Package

概念

• 包 是一个 包含多个模块 的 特殊目录

• 目录下有一个 特殊的文件 __init__.py

• 包名的 命名方式 和变量名一致，小写字母 + _

好处

• 使用 import 包名 可以一次性导入 包 中 所有的模块

创建时：

1. 可以新建Python包（可以自动生成__init__.py文件）

2. 可以新建目录后再新建__init__.py文件

__init__.py

• 要在外界使用 包 中的模块，需要在 __init__.py 中指定 对外界提供的模块列表

# 从 当前目录 导入 模块列表
from . import send_message
from . import receive_message

案例演练

1. 新建一个 hm_message 的 包

2. 在目录下，新建两个文件 send_message 和 receive_message

3. 在 send_message 文件中定义一个 send 函数

4. 在 receive_message 文件中定义一个 receive 函数

5. 在外部直接导入 hm_message 的包

send_message.py

def send():
    print("发送消息...")

receive_message.py

def receive():
    print("接收消息...")

__init__.py

from . import send_message
from . import receive_message

test.py

import hm_message
hm_message.send_message.send()
hm_message.receive_message.receive()

（3）发布模块

• 如果希望自己开发的模块，分享 给其他人，可以按照以下步骤操作

1.制作发布压缩包步骤

1) 创建 setup.py

• setup.py 的文件

from distutils.core import setup

setup(name="hm_message",  # 包名
      version="1.0",  # 版本
      description="itheima's 发送和接收消息模块",  # 描述信息
      long_description="完整的发送和接收消息模块",  # 完整描述信息
      author="itheima",  # 作者
      author_email="itheima@itheima.com",  # 作者邮箱
      url="www.itheima.com",  # 主页
      py_modules=["hm_message.send_message",
                  "hm_message.receive_message"])

有关字典参数的详细信息，可以参阅官方网站：

10. API Reference — Python 2.7.18 documentation

2) 构建模块

$ python3 setup.py build

3) 生成发布压缩包

$ python3 setup.py sdist

注意：要制作哪个版本的模块，就使用哪个版本的解释器执行！

2.安装模块

$ tar -zxvf hm_message-1.0.tar.gz 

$ sudo python3 setup.py install

卸载模块

直接从安装目录下，把安装模块的 目录 删除就可以

$ cd /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/
$ sudo rm -r hm_message*

3.pip 安装第三方模块

• 第三方模块 通常是指由 知名的第三方团队 开发的 并且被 程序员广泛使用 的 Python 包 / 模块

  • 例如 pygame 就是一套非常成熟的 游戏开发模块

• pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具

• 提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能

安装和卸载命令如下：

# 将模块安装到 Python 2.x 环境
$ sudo pip install pygame
$ sudo pip uninstall pygame

# 将模块安装到 Python 3.x 环境
$ sudo pip3 install pygame
$ sudo pip3 uninstall pygame

在 Mac 下安装 iPython

$ sudo pip install ipython

在 Linux 下安装 iPython

$ sudo apt install ipython
$ sudo apt install ipython3

九.文件

（1）文件的概念

1.概念和作用

• 计算机的 文件，就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据

• 长期存储设备包括：硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘...

文件的作用

将数据长期保存下来，在需要的时候使用

2.存储方式

• 在计算机中，文件是以 二进制 的方式保存在磁盘上的

文本文件和二进制文件

• 文本文件

  • 可以使用 文本编辑软件 查看

  • 本质上还是二进制文件

  • 例如：python 的源程序

• 二进制文件

  • 保存的内容 不是给人直接阅读的，而是 提供给其他软件使用的

  • 例如：图片文件、音频文件、视频文件等等

  • 二进制文件不能使用 文本编辑软件 查看

（2）文件的基本操作

1.操作文件的套路

在 计算机 中要操作文件的套路非常固定，一共包含三个步骤：

1. 打开文件

2. 读、写文件

   • 读 将文件内容读入内存

   • 写 将内存内容写入文件

3. 关闭文件

2.操作文件的函数/方法

• 在 Python 中要操作文件需要记住 1 个函数和 3 个方法

• open 函数负责打开文件，并且返回文件对象

• read/write/close 三个方法都需要通过 文件对象 来调用

3.read 方法

• open 函数的第一个参数是要打开的文件名（文件名区分大小写）

  • 如果文件 存在，返回 文件操作对象

  • 如果文件 不存在，会 抛出异常

• read 方法可以一次性 读入 并 返回 文件的 所有内容

• close 方法负责 关闭文件

  • 如果 忘记关闭文件，会造成系统资源消耗，而且会影响到后续对文件的访问

• 注意：read 方法执行后，会把 文件指针 移动到 文件的末尾

# 1. 打开 - 文件名需要注意大小写
file = open("README.txt")

# 2. 读取
text = file.read()
print(text)

# 3. 关闭
file.close()

提示

• 在开发中，通常会先编写 打开 和 关闭 的代码，再编写中间针对文件的 读/写 操作！

文件指针（知道）

• 文件指针 标记 从哪个位置开始读取数据

• 第一次打开 文件时，通常 文件指针会指向文件的开始位置

• 当执行了 read 方法后，文件指针 会移动到 读取内容的末尾

  • 默认情况下会移动到 文件末尾

思考

• 如果执行了一次 read 方法，读取了所有内容，那么再次调用 read 方法，还能够获得到内容吗？

答案

• 不能

• 第一次读取之后，文件指针移动到了文件末尾，再次调用不会读取到任何的内容

# 1. 打开 - 文件名需要注意大小写
file = open("README.txt")

# 2. 读取
text = file.read()
print(text)
print("-"*50)
text = file.read()
print(text)
# 3. 关闭
file.close()

hello world
--------------------------------------------------

4.打开文件的方式

• open 函数默认以 只读方式 打开文件，并且返回文件对象

语法如下：

f = open("文件名", "访问方式")

提示

• 频繁的移动文件指针，会影响文件的读写效率，开发中更多的时候会以 只读、只写 的方式来操作文件

写入文件示例

# 打开文件
f = open("README.txt", "w")

f.write("hello python！\n")
f.write("今天天气真好\n")

# 关闭文件
f.close()

5.按行读取文件内容

• read 方法默认会把文件的 所有内容 一次性读取到内存

• 如果文件太大，对内存的占用会非常严重

readline 方法

• readline 方法可以一次读取一行内容

• 方法执行后，会把 文件指针 移动到下一行，准备再次读取

读取大文件的正确姿势

# 打开文件
file = open("README.txt")

while True:
    # 读取一行内容
    text = file.readline()

    # 判断是否读到内容
    if not text:
        break

    # 每读取一行的末尾已经有了一个 `\n`
    print(text, end="")

# 关闭文件
file.close()

6.复制文件

文件读写案例 ——

小文件复制

用代码的方式，来实现文件复制过程

• 打开一个已有文件，读取完整内容，并写入到另外一个文件

# 1. 打开文件
file_read = open("README")
file_write = open("README[复件]", "w")

# 2. 读取并写入文件
text = file_read.read()
file_write.write(text)

# 3. 关闭文件
file_read.close()
file_write.close()

大文件复制

• 打开一个已有文件，逐行读取内容，并顺序写入到另外一个文件

# 1. 打开文件
file_read = open("README")
file_write = open("README[复件]", "w")

# 2. 读取并写入文件
while True:
    # 每次读取一行
    text = file_read.readline()

    # 判断是否读取到内容
    if not text:
        break

    file_write.write(text)

# 3. 关闭文件
file_read.close()
file_write.close()

（3）文件/目录的常用管理操作

• 在 终端 / 文件浏览器、 中可以执行常规的 文件 / 目录 管理操作，例如：

  • 创建、重命名、删除、改变路径、查看目录内容、……

• 在 Python 中，如果希望通过程序实现上述功能，需要导入 os 模块

文件操作

目录操作