Python 3：强大而灵活的编程语言

一、Python 3 概述

（一）发展历程

Python 的作者是荷兰人 Guido von Rossum，1982 年，Guido 从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位。1989 年，为了打发圣诞节假期，Guido 开始写 Python 语言的编译 / 解释器。1991 年，第一个 Python 编译器（同时也是解释器）诞生。今天 Python 已经进入到 3.0 的时代。

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。从 Python 3.0 到现在，各个版本不断带来新特性和改进。例如，Python 3.0 中，print 语句变成了一个函数；Python 3.6 中，字典保持插入顺序，引入了 f-strings 等新的字符串格式化语法；Python 3.7 引入了数据类等。

（二）特点与优势

Python 3 具有诸多特点和优势。首先，它简洁易学，有相对较少的关键字，结构简单，语法明确，学习起来更加简单。代码定义清晰，可读性强，使得维护也变得容易。

在跨平台方面表现出色，基于其开放源代码的特性，Python 3 已经被移植到许多平台，在 UNIX、Windows 和 Macintosh 等系统上都能兼容很好。

Python 3 在数据处理方面优势明显，拥有丰富的库如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等，使得我们可以轻松地进行数值计算、数据可视化和机器学习等任务。在 Web 开发中，也可以使用 Django 或 Flask 等框架编写高效、可扩展的 Web 应用程序。

此外，Python 3 还支持互动模式，可以从终端输入执行代码并获得结果，方便进行测试和调试代码片断。它的可扩展性也很强，若需要关键代码运行更快或有不愿公开的算法，可以使用 C 或 C++ 完成那部分程序，然后从 Python 程序中调用。同时，Python 3 提供所有主要商业数据库的接口，支持 GUI 编程，可嵌入到 C/C++ 程序中，让程序的用户获得 “脚本化” 的能力。

二、常用库介绍

（一）数据分析库

• NumPy：NumPy 是 Python 进行科学计算的基础库。它提供高性能的多维数组对象以及这些数组的操作。可以进行快速的数学运算，如线性代数、傅里叶变换和随机数生成等。在数据分析中，常常用于处理大规模的数值数据。例如，在进行矩阵运算时，NumPy 的效率远高于纯 Python 代码。同时，它还提供了与 C、C++ 和 Fortran 等语言的接口，方便与其他语言编写的程序进行交互。

• Pandas：Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别是 DataFrame 对象，非常适合处理表格数据。它可以方便地进行数据的导入、导出和清洗，支持多种数据格式，如 CSV、Excel、SQL 等。在数据分析过程中，可以使用 Pandas 进行数据的选择、过滤、排序和分组等操作。例如，通过 Pandas 可以轻松地计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标。

• Matplotlib：Matplotlib 是强大的 2D 绘图库，能够生成高质量的图表和图形，支持多种图表类型。在数据分析中，数据可视化是非常重要的环节，Matplotlib 可以将数据以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据。例如，可以使用 Matplotlib 绘制折线图、柱状图、散点图等，还可以进行图表的自定义，包括颜色、样式、标签等。

（二）机器学习库

• Scikit-learn：Scikit-learn 提供了大量的机器学习算法和工具，支持从数据预处理到模型评估的完整流程。它涵盖了分类、回归、聚类、降维等多种机器学习任务，并且提供了简单易用的 API。例如，对于分类问题，可以使用 Scikit-learn 中的逻辑回归、支持向量机、决策树等算法进行训练和预测。

• TensorFlow：TensorFlow 是谷歌开发的深度学习框架，支持广泛的计算任务，包括神经网络模型的训练和推理。它具有高度的灵活性和可扩展性，可以在不同的硬件平台上运行，如 CPU、GPU 和 TPU。例如，在图像识别、自然语言处理等领域，TensorFlow 被广泛应用。

• PyTorch：PyTorch 是灵活的深度学习框架，提供强大的自动求导系统和动态计算图，易于构建和训练模型。它在学术界和工业界都受到了广泛的关注和使用。例如，在研究新的深度学习算法时，PyTorch 的动态计算图可以方便地进行调试和实验。

（三）Web 开发库

• Flask：Flask 是轻量级的 Web 应用框架，适合快速开发和 RESTful API 设计。它具有简单灵活的特点，开发者可以根据自己的需求进行定制。例如，使用 Flask 可以快速搭建一个小型的 Web 服务，并且可以方便地集成其他库和工具。

• Django：Django 是高级别的 Web 框架，提供了丰富的内置组件和工具，适合开发复杂的 Web 应用。它遵循 MVC 架构模式，提供了数据库管理、用户认证、表单处理等功能。例如，在开发大型的电子商务网站或社交网络平台时，Django 可以提供强大的支持。

• Tornado：Tornado 是一个异步的 Web 框架，具有高性能和可扩展性。它适用于处理大量的并发连接，特别是在实时性要求较高的应用场景中。例如，在开发实时聊天应用、在线游戏等方面，Tornado 可以发挥重要作用。

（四）网络爬虫库

• Requests：Requests 是简单易用的 HTTP 库，用于发送 HTTP 请求和接收响应。它可以方便地获取网页内容，支持各种 HTTP 方法，如 GET、POST、PUT 和 DELETE 等。例如，使用 Requests 可以轻松地从网页上抓取数据。

• Scrapy：Scrapy 是高效的 Web 爬虫框架，支持数据抓取、解析和存储，支持分布式爬虫。它具有强大的功能和灵活性，可以处理复杂的爬虫任务。例如，在大规模的数据采集项目中，Scrapy 可以提高开发效率。

• Beautiful Soup：Beautiful Soup 用于解析 HTML 和 XML 文档的库，将复杂的 HTML 文档转换为易于遍历的树形结构。它可以方便地提取网页中的数据，如标题、链接、文本内容等。例如，在进行网页数据挖掘时，Beautiful Soup 是一个非常有用的工具。

（五）其他常用库

• Pyglet：Pyglet 是一个用于开发多媒体应用的库，支持音频、视频和图形的处理。例如，在开发游戏、动画等方面，Pyglet 可以提供丰富的功能。

• Peewee：Peewee 是一个轻量级的 ORM（对象关系映射）库，用于操作数据库。它提供了简单易用的 API，可以方便地进行数据库的创建、查询、更新和删除等操作。例如，在小型的 Web 应用或数据分析项目中，Peewee 可以简化数据库的操作。

• Bottle：Bottle 是一个微型的 Web 框架，类似于 Flask，但更加简洁。它适合快速开发小型的 Web 应用，并且可以方便地部署。例如，在开发简单的 API 服务或个人博客时，Bottle 是一个不错的选择。

• Invoke：Invoke 是一个任务执行工具，可以方便地定义和执行各种任务。例如，在项目的自动化构建、测试和部署过程中，Invoke 可以提高工作效率。

• Splinter：Splinter 是一个用于自动化测试和 Web 抓取的库。它可以模拟浏览器的操作，如点击、输入、提交等。例如，在进行 Web 应用的自动化测试时，Splinter 可以提供方便的工具。

• Arrow：Arrow 是一个处理日期和时间的库，提供了更加人性化的 API。它可以方便地进行日期和时间的转换、格式化和计算等操作。例如，在处理日志文件、时间序列数据等方面，Arrow 可以提供帮助。

三、编程技巧

（一）使用 Python3 的建议

Python 2 已于 2020 年正式弃用，因此及时升级到 Python 3 是很有必要的。可以在代码中检查所需的最低 Python 版本，以确保代码的兼容性。例如，可以使用以下代码检查版本：

import sys

if not sys.version_info > (2, 7):

# berate your user for running a 10 year python version

elif not sys.version_info >= (3, 5):

# Kindly tell your user (s)he needs to upgrade because you're using 3.5 features

IPython 是升级版的 shell，具有自动补全功能和魔法般的内置命令行，如%cd可修改当前工作路径，%edit可打开编辑器并在关闭时执行代码，%env显示当前环境变量，%pip install [pkgs]可在不离开 Shell 的情况下安装包，%time和%timeit可为 Python 代码计时。安装 IPython 可使用命令pip3 install ipython。

（二）列表表达式

列表表达式的基本语法是[expression for item in list if conditional]。例如，可以生成包含一串数字的列表：mylist = [i for i in range(10)]。还可以在表达式中进行数学运算，如squares = [x**2 for x in range(10)]生成 0 到 9 的平方组成的列表。也可以调用外部函数，如def some_function(a): return (a + 5) / 2，然后my_formula = [some_function(i) for i in range(10)]。最后，可以用if语句进行筛选，如filtered = [i for i in range(20) if i%2==0]只保留偶数。

（三）检查对象内存占用

可以使用sys.getsizeof()来查看对象占用的内存大小。例如，import sys，然后mylist = range(0,10000)，print(sys.getsizeof(mylist))会输出 48 字节，这是因为range函数只返回了一个类似列表的类，比直接使用包含一万个数字的列表节省很多空间。如果用列表解析式创建一个同样大小的实际列表myreallist = [x for x in range(0,10000)]，再使用print(sys.getsizeof(myreallist))会输出 87632 字节。

（四）返回多个值

Python 的函数可以返回多个值，无需使用字典、列表或类等数据结构。例如def get_user(id): # fetch user from database #.... return name, birthday，然后可以通过name, birthday = get_user(4)获取返回值。但如果返回值超过 3 个，最好放到一个数据类中。

（五）使用数据类

从 Python 3.7 开始提供数据类功能。与常规类或其他替代方法相比，数据类有很多优势。数据类需要的代码量最少，自带__eq__功能可进行对比，自带__repr__功能方便调试，且需要类型提示，可减少 bug。例如：

from dataclasses import dataclass

@dataclass

class Card:

rank: str

suit: str

card = Card("Q", "hearts")

print(card == card) # True

print(card.rank) # 'Q'

print(card)

（六）变量交换技巧

可以使用一个小技巧在位置不变的情况下交换变量，如a = 1，b = 2，然后a, b = b, a，这样就实现了变量a和b的值交换。

（七）合并字典

从 Python 3.5 开始，合并字典变得更容易。例如，dict1 = {'a':1, 'b': 2}，dict2 = {'b': 3, 'c': 4}，可以使用merged = {**dict1, **dict2}来合并两个字典，结果为{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}。如果有重复的键，第一个字典的这个键对应的值会被覆盖掉。

（八）字符串操作

可以使用title()方法将字符串变成标题形式，非介词的首字母会大写。例如，mystring = "10 awesome python tricks"，print(mystring.title())会输出'10 Awesome Python Tricks'。可以按任意字符分割字符串并存入列表，如mystring = "The quick brown fox"，mylist = mystring.split(' ')会得到['The', 'quick', 'brown', 'fox']。也可以将列表中的字符串合并为一个字符串，如mylist = ['The', 'quick', 'brown', 'fox']，mystring = " ".join(mylist)会输出'The quick brown fox'。

（九）Emoji 功能

首先安装emoji模块，使用命令pip3 install emoji。安装完后可以像这样使用：import emoji，print(emoji.emojize(':thumbs_up:'))。这个功能在分析社交媒体数据时很有用。

（十）列表切片

列表切片的基本用法是a[start:stop:step]，其中Start、Stop和Step都是可选参数。如果没有定义，它们会有默认值：start = 0，end = 方括号里面字符串的最后一个字符，step = 1。可以通过将step设置为-1来翻转字符串和列表。

（十一）展示图片

首先安装Pillow库，这是 Python Image 库的一个分支，使用命令pip3 install Pillow。然后下载图片并命名，例如将图片命名为kittens.jpg。可以使用以下代码展示图片：from PIL import Image，img = Image.open('kittens.jpg')，img.show()。Pillow库还可以对图片进行分析、裁剪、过滤、增强、变形等操作。

（十二）使用 map ()

Python 的内置函数map()的语法是map(function, iterable,...)。可以给它一个函数让其执行，然后传给它对应的参数。例如，def square(x): return x**2，numbers = [1, 2, 3, 4, 5]，squared_numbers = list(map(square, numbers))，结果为[1, 4, 9, 16, 25]。

四、易混淆操作与高性能编码调试

（一）易混淆操作

1. 随机采样：

• • 有放回随机采样可以使用random.choice函数多次从给定序列中随机选择一个元素，可能会重复选择同一个元素。

• • 无放回随机采样可以使用random.sample函数从给定序列中随机选择指定数量的元素，且不会重复选择。

1. lambda 函数：

• • lambda 函数是一种匿名函数，可以快速定义简单的函数。例如lambda x: x**2定义了一个接受一个参数并返回其平方的函数。

• • lambda 函数的参数可以是多个，例如lambda x, y: x + y定义了一个接受两个参数并返回它们之和的函数。

1. 浅拷贝与深拷贝：

• • copy函数实现浅拷贝，浅拷贝中的元素是原列表中元素的别名，对别名的修改会影响原变量。例如list1 = [1, [2, 3], 4]，list2 = list1.copy()，修改list2[1][0]会影响list1。

• • deepcopy函数实现深拷贝，深层拷贝是递归的进行复制，对深层拷贝的修改不影响原变量。例如使用import copy，list1 = [1, [2, 3], 4]，list3 = copy.deepcopy(list1)，修改list3[1][0]不会影响list1。

1. == 和 is：

• • ==用于比较两个对象的值是否相等。例如a = [1, 2, 3]，b = [1, 2, 3]，a == b返回True。

• • is用于比较两个对象是否是同一个对象。例如a = [1, 2, 3]，b = a，a is b返回True，而对于上面的例子a is b返回False。

1. 判断类型：

• • 可以使用isinstance函数判断一个对象是否是某个类型的实例。例如a = 1，isinstance(a, int)返回True。

• • 也可以使用type函数获取一个对象的类型。例如a = 1，type(a)返回<class 'int'>。

1. 字符串搜索：

• • 可以使用in关键字判断一个字符串是否包含另一个字符串。例如str1 = "hello world"，"world" in str1返回True。

• • 也可以使用str.find方法查找一个字符串在另一个字符串中的位置。例如str1 = "hello world"，str1.find("world")返回6。

1. List 反向索引：

• • 在 Python 中，可以使用负索引来访问列表中的元素，从列表的末尾开始计数。例如list1 = [1, 2, 3, 4, 5]，list1[-1]返回5。

• • 可以使用负索引来反转列表。例如list1 = [1, 2, 3, 4, 5]，list1[::-1]返回[5, 4, 3, 2, 1]。

（二）高性能编码与调试

1. 输出错误和警告信息：

• • 向标准错误输出信息可以使用sys.stderr.write函数。例如import sys，sys.stderr.write("This is an error message")。

• • 输出警告信息可以使用warnings.warn函数。例如import warnings，warnings.warn("This is a warning message")。

• • 控制警告消息的输出可以使用warnings.filterwarnings函数。例如import warnings，warnings.filterwarnings("ignore")可以忽略所有警告信息。

1. 代码中测试：

• • 可以使用unittest模块进行单元测试。例如定义一个函数def add(a, b): return a + b，然后编写测试用例import unittest，class TestAdd(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(add(1, 2), 3)。

1. 代码风格检查：

• • 可以使用pylint进行代码风格和语法检查，能在运行之前发现一些错误信息。例如在命令行中运行pylint your_code.py。

1. 代码耗时优化：

• • 专注于优化产生性能瓶颈的地方，而不是全部代码。可以使用timeit模块来测量代码的执行时间，找到性能瓶颈。

• • 避免使用全局变量。局部变量的查找比全局变量更快，将全局变量的代码定义在函数中运行通常会快 15%-30%。

• • 避免使用.访问属性。使用from module import name会更快，将频繁访问的类的成员变量self.member放入到一个局部变量中。

• • 尽量使用内置数据结构。str, list, set, dict等使用 C 实现，运行起来很快。

• • 避免创建没有必要的中间变量，和copy.deepcopy()。字符串拼接，例如a + ':' + b + ':' + c会创造大量无用的中间变量，':'.join([a, b, c])效率会高不少。另外需要考虑字符串拼接是否必要，例如print(':'.join([a, b, c]))效率比print(a, b, c, sep=':')低。

（三）其他小技巧

1. argmin 和 argmax：

• • 在使用argmax函数时，比如在深度学习里面计算准确率经常要用到这个参数，这个参数返回的是沿轴axis最大值的索引值。对于numpy和tensorflow用法是一样的，以numpy为例，argmax(a, axis=None, out=None)，其中a表示数组，axis表示指定的轴，默认是None，表示把数组平铺，out默认为None，如果指定，那么返回的结果会插入其中。

• • 例如二维数组情况，a = np.array([[2, 5, 6], [7, 6, 1]])，print(np.argmax(a))输出结果为3，因为a里面7是最大的，如果没有指定axis，默认就是None，相当于把数组平铺为[2, 5, 6, 7, 6, 1]，那么结果就是3，因为索引3对应的值最大。

• • 对于三维数组的情况，b = np.random.randint(20, size=[3, 2, 2])，这个里面，最大的值对应的索引就是np.argmax(b)的结果。经过验证输出就是该最大值对应的索引。

• • argmin用法相同，只是它是求最小值的索引。

1. 转置二维列表：

• • 需求是转置一个二维数组，将行列互换。例如arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]。

• • 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法：print([[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))])，结果为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]。

• • 另一个更快和高级一些的方法，可以使用zip函数：print(map(list, zip(arr)))。

• • 在列表递推式版本中，内层递推式表示选择什么（行），外层递推式表示选择者（列）。这个过程完成后就实现了转置。在zip版本中，我们使用arr语法将一维数组传递给zip做为参数，接着，zip返回一个元组做为结果。然后我们对每一个元组使用list方法，产生了列表的列表（即矩阵）。

• • 因为我们没有直接将zip的结果表示为list，所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率（因为izip并没有将数据在内存中组织为列表）。import itertools，print(map(list, itertools.izip(arr)))。但是，在特定的情况下，上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加。

1. 一维列表展开为二维列表：

• • 要将一维列表变成二维列表，可以通过python中的列表推导式或者循环来实现。例如，给定一个一维列表a，我们可以把它变成一个二维列表b，其中每个子列表包含n个元素，可以这样实现：

• • 使用列表推导式，n = 3（子列表包含的元素个数），a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]，b = [a[i:i + n] for i in range(0, len(a), n)]，print(b)。

• • 使用循环，n = 3（子列表包含的元素个数），a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]，b = []，for i in range(0, len(a), n): b.append(a[i:i + n])，print(b)。

• • 以上代码中，我们把列表a按照每n个元素划分成了多个子列表，然后将这些子列表组成了一个新的二维列表b。这样就完成了一维列表到二维列表的转换。需要注意的是，在列表元素个数不能整除n的情况下，最后一个子列表的元素个数会少于n个。如果要保证每个子列表都包含n个元素，可以在原列表后面补充足够个数的None或者其他特定值，以保证每个子列表都有n个元素。