python 基础入门

一、python介绍和安装

1. python语言的特点

1. 语法简洁
2. 类库丰富
3. 跨平台
4. 可扩展
5. 源码开放

2. python版本

1. 官方版本
   只包含python的解释程序和一些标准库
   https://www.python.org/downloads/，安装后打开终端输入python，显示python版本即为安装成功

2. 发行版Anaconda
   除了解释程序和标准库还会集成很多第三方的软件包，不需要考虑软件包之间的依赖关系
   https://www.anaconda.com/

3. python解释器

1. 启用解释器
   终端输入python即可启动python解释器，输入exit()命令退出解释器

2. 交互模式
   终端输入指令python后解释器启动并在交互模式中运行，交互模式下会显示主提示符>>>，这时可以输入python指令；输入连续行时会显示次要提示符...
   
   交互模式下，上次输出的表达式会赋给变量 _，最好把该变量当作只读类型，不要为它显式赋值，否则会创建一个同名独立局部变量，该变量会用它的魔法行为屏蔽内置变量。
   

3. 解释器字符编码
   默认情况下，Python 源码文件的编码是 UTF-8，但是可移植代码、标准库只用常规的ASCLL字符作为变量名或者函数名

# 如果不使用默认编码，则要声明文件的编码，文件的 第一 行要写成特殊注释。句法如下：

# -*- coding: encoding -*-

4. PyCharm编译器安装使用

1. 安装
   进入官网下载社区版本的PyCharm即可，https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
   

2. 使用

    New Project： 创建项目
    
    Open： 导入并打开本地项目
    
    Get from VCS： 配置GitHub/SVN仓库地址
    
    Plugins:	安装的插件
   

5. python3 基础语法

1. 注释

# 这是一个注释
 
# 多行注释
'''
注释
注释
注释
注释
'''
 
"""
注释
注释
"""

2. 缩进
   python使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {} 。缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数

if True:
    print ("True")
else:
    print ("False")

3. 多行语句
   Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠 \ 来实现多行语句

testList = item_one + \
        item_two + \
        item_three

4. 空行

    函数之间或类的方法之间用空行分隔，表示一段新的代码的开始。
    
    类和函数入口之间也用一行空行分隔，以突出函数入口的开始。
    
    空行与代码缩进不同，空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行，Python 解释器运行也不会出错。
   
    空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码，便于日后代码的维护或重构。空行也是程序代码的一部分
   

5. 输入

input("请输入内容")

6. 输出

print('这是一个输出')
# print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=""
print('a', end=" ")
print('b', end=" ")

7. 导入

• 在 python 用 import 或者 from...import 来导入相应的模块。

• 将整个模块(somemodule)导入，格式为： import somemodule

• 从某个模块中导入某个函数,格式为： from somemodule import somefunction

• 从某个模块中导入多个函数,格式为： from somemodule import firstfunc, secondfunc, thirdfunc

• 将某个模块中的全部函数导入，格式为： from somemodule import *

6. 编码风格

1. 缩进，用 4 个空格，不要用制表符。

2. 4 个空格是小缩进（更深嵌套）和大缩进（更易阅读）之间的折中方案。制表符会引起混乱，最好别用。

3. 换行，一行不超过 79 个字符。

4. 这样换行的小屏阅读体验更好，还便于在大屏显示器上并排阅读多个代码文件。

5. 用空行分隔函数和类，及函数内较大的代码块。

6. 最好把注释放到单独一行。

7. 使用文档字符串。

8. 运算符前后、逗号后要用空格，但不要直接在括号内使用

9. 类和函数的命名要一致；按惯例，命名类用 UpperCamelCase，命名函数与方法用 lowercase_with_underscores。命名方法中第一个参数总是用 self 。

10. 编写用于国际多语环境的代码时，不要用生僻的编码。Python 默认的 UTF-8 或纯 ASCII 可以胜任各种情况。

11. 同理，就算多语阅读、维护代码的可能再小，也不要在标识符中使用非 ASCII 字符。

二、数据类型

1. 基本数据类型

(1) Number 数字

python3 有四种数字类型分别是 int、bool、float、complex（复数），其中bool类型为int的子类，True 和 False 可以和数字相加， True == 1、False == 0

(2) String（字符串）

Python中的字符串用单引号 ’ 或双引号 " 括起来，同时使用反斜杠 \ 转义特殊字符，如果不希望前置 \ 的字符转义成特殊字符，可以使用 原始字符串，在引号前添加 r 即可

a = '123'
b = '123'
print(type(a))
print(type(b))
print('this\'s python')
print(r'c:\user\ahua')

(3) 类型转换

2. 列表

Python 中没有数组，而是加入了功能更强大的列表（list），列表可以存储任何类型的数据，同一个列表中的数据类型还可以不同；列表是mutable （可变的），可迭代访问。可以进行序列结构的基本操作：索引、切片、加、乘、检查成员等。列表存储的数据可以变更。

(1) 创建

列表中所有元素都放在一个中括号 [] 中，相邻元素之间用逗号分割

L = [1, 0.12, 'Python']

(2) 访问

通过索引访问列表中的值，使用 : 截取范围内的元素

print(L[0])	# 1
print(L[0:2]) # [1,0.12]

(3) 修改

L[1] = '0'
print(L)	# [1, 0, 'Python']

(4) 添加

使用 append() 向列表中添加新元素

L = [1, 0.12, 'Python']
print(L)    # [1, 0.12, 'Python']
L.append('阿花')
print(L)    # [1, 0.12, 'Python', '阿花']

(5) 删除

使用 del 删除列表中元素，del 语句也可以从列表中移除切片，或清空整个列表

L = [1, 0.12, 'python']
del L[1:2]
print(L)    # [1, 'python']

# 切片
del L[1:2]
print(L)    # [1, 'python']

# 删除列表	
del L
print(L)    # NameError: name 'L' is not defined

(6) 列表常用方法

① count()：统计列表中某个元素出现的次数

print(L.count)  # 3

② index()：查找某个元素在列表中首次出现的位置（即索引）

print(L.index(1)) # 0

③ remove()：移除列表中某个值的首次匹配项

L.remove(0.12)
print(L) # [1,'python']

④ sort()：对列表中元素进行排序，参数中可以传入自定义排序的规则

a = [2,4,1,3]
b = ['b','c','a','d']
a.sort()
b.sort()
print(a)	# [1,2,3,4]
print(b)	# ['a','b','c','d']

⑤ copy()：复制列表

c = L.copy()
print(c)	# [1, 0.12, 'Python']

⑥ len()：计算列表个数

print(len(L))	# 3

⑦ max() 和 min()：返回元组中元素最大、最小值

L = [1, 2, 4]
print(max(L))	# 4
print(min(L))	# 1

⑧ insert(index,x)：在指定位置插入元素，第一个参数是插入元素的索引，第二个元素是插入的内容

l = [1, 2, 3, 4, 5]
l.insert(2, 6)
print(l)    # [1, 2, 6, 3, 4, 5]

⑨ remove(x)：删除列表中第一个值为x的元素，如果列表中没有指定元素时触发 ValueError 异常。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
l.remove(2)
print(l)    # [1, 3, 4, 5]

l.remove(6) # ValueError: list.remove(x): x not in list

⑩ pop(index)：删除列表中指定位置的元素，并返回被删除的元素。未指定位置时，a.pop() 删除并返回列表的最后一个元素。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
l.pop(2)
print(l)    # [1, 3, 4, 5]

l.pop()
print(l)    # [1, 2, 4]

(7) 列表推导式

推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。

# 生成l平方的列表
# 正常代码
l = [1, 2, 3, 4, 5]
l1 = []
for i in l:
    l1.append(i*i)
print(l1)	# [1, 4, 9, 16, 25]

# 列表推导式
l = [1, 2, 3, 4, 5]
l1 = [i*i for i in l]
print(l1)	# [1, 4, 9, 16, 25]

① [ ] 声明最终结果会是一个列表
② i*i 是表达式<==>要放入列表中的元素
③ for i in l，遍历 l，与普通 for 循环一样

3. 元组

元组（tuple）与列表类似，但元组是 immutable （不可变的），一般可通过解包或索引访问。可简单将其看作是不可变的列表。

(1) 创建

元组中所有元素都放在一个小括号 () 中，相邻元素之间用逗号分隔

t = (1, 0.12, 'Python')

(2) 访问

与访问列表中元素类似

print(t[1])	# 0.12

(3) 修改

元组中的数据不可修改，只能通过重新赋值

t = ('你好','阿花')
print(t)	# ('你好','阿花')

(4) 删除

元组中的元素不能被删除，我们只能删除整个元组

del t
print(t)	# NameError: name 't' is not defined

(5) 转换

tuple()将列表转换为元组

print(tuple(L))     # (1, 0.12, 4)

(6) 常用方法

下面这些方法的使用和列表一致
① index
② count
③ copy
④ len

4. 序列

所有成员都是有序排列的（三种基本序列类型：list, tuple 和 range 对象）

序列的基本操作

注：

1. 在专门化序列str中也可以使用in或者not in进行成员监测

ptint('a' in 'abc')	# True

2. 符号*在包含空列表的单元素列表进行重复操作时会存在数据引用问题

l = [[]] * 3
print(l)    # [[], [], []]
l[1].append(1)
print(l)    # [[1], [1], [1]]

因为[[]] * 3 结果中的三个元素其实都是对一个空列表的引用。 修改 lists 中的任何一个元素实际上都是对这一个空列表的修改

创建不同列表为元素的列表可以使用下列方法

lists = [[] for i in range(3)]

5. 字典

dict字典以键值的形式存在，dict 拥有良好的查询速度，dict 中的值可以是任意 Python 对象，多次对一个 key 赋 value，字典的键必须是唯一的，后面的 value 会把前面的 value 覆盖

字典的关键字通常是字符串或数字，也可以是其他任意的不可变类型。比如只包含字符串、数字、元组的元组，但如果元组直接或间接地包含了可变对象就不能用作关键字

(1) 定义

字典的内容在花括号 {} 内，键-值（key-value）之间用冒号 : 分隔，键值对之间用逗号 分隔

# 字面量形式
d = {'name': '阿花', 'age': 18}
print(d)    # {'name': '阿花', 'age': 18}
# 使用 dict 函数
# 方式一
l1 = [('name', '阿花'), ('age', 18)]
t1 = (('name', '阿花'), ('age', 18))
d1 = dict(l1)   
d2 = dict(t1)   
print(d1)   # {'name': '阿花', 'age': 18}
print(d2)   # {'name': '阿花', 'age': 18}
# 方式二
d3 = dict(name='阿花', age=18)
print(d3)   # {'name': '阿花', 'age': 18}
# 空字典
d4 = dict()
d4 = {}
print(d4)   # {}

(2) 访问

字典中的值通过 key 进行访问

d = {'name': '阿花', 'age': 18}
print(d['name'])    # 阿花
print(d.get('name'))    # 阿花

(3) 修改

d = {'name': '阿花', 'age': 18}
print(d)    # {'name': '阿花', 'age': 18}
d['name'] = 'Ryan'
print(d)    # {'name': 'Ryan', 'age': 18}
del d['name']
print(d)	# {'age': 18}
d.clear()
print(d)    # {}

(4) 获取长度

print(len(d))	# 2

(5) 返回键值的视图对象

视图对象（ view objects）提供了字典实体的动态视图，这就意味着字典改变，视图也会跟着变化。

视图对象不是列表，不支持索引，可以使用 list() 来转换为列表。

我们不能对视图对象进行任何的修改，因为字典的视图对象都是只读的。

# dict.keys() 返回字典dict中键的视图对象
# dict.values() 返回字典dict中值的视图对象
# dict.items() 返回一个可遍历的key/value 的视图对象

d = {'name': '阿花', 'age': 18}
print(d.keys())     # dict_keys(['name', 'age'])
print(d.values())   # dict_values(['阿花', 18])
print(d.items())    # dict_items([('name', '阿花'), ('age', 18)])

l = list(d.items())     # 将视图对象转换为列表
print(l)	#[('name', '阿花'), ('age', 18)]

(6) 字典推导式

# 互换字典d中键和值的位置

# 原始方法
d = {'name': '阿花', 'age': '18'}
d1 = {}
for key, value in d.items():
    d1[value] = key
print(d1)       # {'阿花': 'name', '18': 'age'}

# 字典推导式
d2 = {value: key for key, value in d.items()}
print(d2)       # {'阿花': 'name', '18': 'age'}

6. 集合

集合（set）是由不重复元素组成的无序容器

(1) 创建集合

集合使用花括号 {} 或者 set() 函数创建，如果创建空集合只能使用 set() 函数，字面量形式的空{}创建出来的是空字典

# 字面量形式
s = {'a', 'b', 'c'}

# 使用 set 函数
s = set(['a', 'b', 'c'])

# 空集合
s = set()

(2) 添加元素

使用add和update可以为集合添加元素，如果元素已经存在则不再继续进行操作

s = {'1', 'a', 'b', '2'}
s.update('e')
s.add('m')
print(s) 	# {'2', 'm', 'a', 'b', 'e', '1'}
s.add('1')	
print(s)	# {'2', 'm', 'a', 'b', 'e', '1'}

(3) 删除元素、获取集合长度、清空集合

s = {'1', 'a', 'b', '2'}
s.remove('a')
print(s)    # {'2', '1', 'b'}
print(len(s)) 	# 3
s.clear()
print(s)	# set()

(4) 集合推导式

集合也支持推导式

s = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
print(s)	# {'r', 'd'}

三、语句

1. 条件语句

进行逻辑判断时需要用到条件语句，python提供if、else、elif进行逻辑判断

if 判断条件1:
    执行语句1...
elif 判断条件2:
    执行语句2...
elif 判断条件3:
    执行语句3...
else:
    执行语句4...

2. 循环语句

需要多次重复时，python为循环提供了for循环和while循环

(1) for循环

for循环可以遍历任何序列

str = 'python'
for s in str:
    print(s)
# p
# y
# t
# h
# o
# n

(2) while循环

while在满足条件时进行循环，不满足条件时退出循环

sum = 0
m = 5
while m > 0:
    sum = sum + 1
    m = m - 1
    print(sum)
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

(3) break

用在 for 循环和 while 循环语句中，用来终止整个循环

str = 'python'
for s in str:
    if s == 't':
        break
    print(s)
# p
# y

(4) continue

用在 for 循环和 while 循环语句中，用来终止本次循环

str = 'python'
for s in str:
    if s == 't':
        continue
    print(s)
# p
# y
# h
# o
# n

3. 其他语句

(1) pass语句

pass语句是空语句，它不做任何事情，一般用做占位语句，作用是保持程序结构的完整性。

if True:
    pass

(2) match语句

将一个目标值与一个或多个字面值进行比较，类似c、Java或者JavaScript中的switch语句。最后一个case的比较变量 _ 被作为 通配符 并必定会匹配成功

def http_error(status):
    match status:
        case 400:
            return "Bad request"
        case 404:
            return "Not found"
        case 418:
            return "I'm a teapot"
        case _:
            return "Something's wrong with the internet"

四、函数

对程序逻辑进行结构化的一种编程方法

1. 定义函数

函数定义规则：

• 函数代码块以 def 关键词开头，后跟函数名与括号内的形参列表。
• 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串，用于存放函数说明。

def doc():
    ''' This is doc

    it doesn't do anything
    '''
    pass
print(doc.__doc__)
# this is doc
#
#   it doesn't do anything

• 函数内容以冒号 : 起始，并且缩进。
• return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。
  

def max(a, b):
    if a > b:
        return a
    else:
        return b

print(max (3, 9))	# 9

2. 函数作用域

函数执行时使用函数局部变量，引用变量时首先在局部变量中查找，然后是外部函数变量，再是全局变量。虽然可以引用外部函数变量和全局变量，但是最好不要在函数中给他们赋值

python中global关键字还支持在函数中指定全局变量

g = 1
def fn():
    a = 2
    global b
    b = 3
    print('函数外：', g)
    print('函数内：', a)
fn()
print('global变量', b)
# 函数外： 1
# 函数内： 2
# global变量 3

3. 函数参数

(1) 关键字参数

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值

def printStr(str, str1):
    print(str1)
    print(str)
    
# 调用printStr函数
printStr(str1='你好', str="阿花")
# 你好
# 阿花

(2) 默认参数、默认值共享

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数

def printStr(name, age=18):
    print(name)
    print(age)

# 调用printStr函数
printStr(name="阿花")
# 阿花
# 18

默认值只计算一次。默认值为列表、字典或类实例等可变对象时，函数会累积后续调用时传递的参数

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L

print(f(1))     # [1]
print(f(2))     # [1, 2]
print(f(3))     # [1, 2, 3]

# 解决后续调用之间不共享默认值
def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

(3) 不定长参数

• 当函数需要处理的参数不确定数目时可以使用不定长参数，参数前面加上*，会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数

def printStr(num, *tuple):
    print(num)
    print(tuple)

# 调用printStr函数
printStr(1,2,3,4,5)
# 1
# (2, 3, 4, 5)

• 参数前加两个星号 ** ，会以字典的形式导入

def printStr(num, **dict):
    print(num)
    print(dict)

# 调用printStr函数
printStr(1,a=2,b=3)
# 1
# {'a': 2, 'b': 3}

(4) 解包不定长参数

• 如果函数调用时传递的参数不是独立的，可以使用* 操作符把实参从列表或元组解包出来

l = [1, 2, 3]
def fn(a, b, c):
    print(a, b, c)
fn(*l)

• 字典可以用 ** 操作符进行解包

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
def fn(a, b, c):
    print(a, b, c)
fn(**d)

(5) 仅限位置参数和仅限关键字参数

• 声明函数时参数中如果有/正斜杠出现，则正斜杠前的参数为仅限位置形参，必须按照指定的顺序传入参数，其后可以通过位置形参传入参数也可以通过关键字形参传入参数

• 声明函数时参数中如果有*星号出现，则星号后面的参数为仅限关键字参数，必须采用关键字形式传入

• / 和*之间的参数可以是位置参数也可以是关键字参数

def f(position_only, /, standard, *, key_only):
    print(pos_only)
    print(standard)
    print(key_oly)
f(1, 2, key_oly=3)                      
f(1, standard=2, key_oly=3)
f(1,2,3)                                
# 第三个参数key_only只能是关键字形参
f(position_only=1, standard=2, key_oly=3)
# 第一个参数position_only必须为位置形参   
# 注：函数参数不包含'/'和'*'，所以函数f只有三个参数'position_only'、'standard'、'key_only'

(6) 匿名函数

• Python 可以使用 lambda 来创建匿名函数。
• lambda 的主体是一个表达式，而不是一个代码块，仅仅能在 lambda 表达式中封装有限的逻辑进去
• lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

# 一个参数
fn = lambda a : a + 10
print(fn(5))	 # 15

# 两个参数
sum = lambda a1, a2: a1 + a2
print(sum(1, 1))
print(sum(2, 2))

五、模块

1. 在编写较长程序时，建议用文本编辑器代替解释器，将定义好的函数和变量等python代码编写在后缀为.py的文件中，供一些脚本或者交互式解释器实例使用，这个文件就被称为模块。

2. 每个模块都有自己的私有命名空间，因此，即使不同模块之间使用相同的变量名定义全局变量，而不必担心发生意外冲突。

3. 而且模块可以导入其他模块，进而使用该模块中的函数、变量等功能

1. import语句

• 要想在一个python文件中导入另一个python文件的内容需要使用import语句

• 当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入，但是无论执行多少次import语句，一个模块只会被导入一次

• 导入的模块将被添加到当前模块的全局命名空间中，而模块中的函数名、变量名可以通过导入的模块名访问

# module.py文件
a = 3
def print_func(par):
    print("Hello : ", par)
    return

# main.py文件
import module
module.print_func('ahua')	# Hello :  ahua
print(module.a)		# 3

2. from … import 语句

from 语句支持从模块中导入一个指定的部分（一个变量或者函数）到当前命名空间中，未导入的部分报NameError的错误

from module import print_func
print_func('ahua')	# Hello :  ahua
print(moudle.a)		# NameError: name 'moudle' is not defined
# 不会把整个module 模块导入到当前的命名空间中，它只会将module 里的print_func函数引入进来。

3. from … import * 语句

将一个模块的所有内容（除了由单一下划线_开头的名字）全都导入到当前的命名空间中，如果当前环境和导入的模块有同名函数或者变量时，导入的内容会被覆盖

# module.py文件
a = 3
def print_func(par):
    print("Hello : ", par)
    return

# main.py文件
from module import *
a = 666
print_func('ahua')	# Hello :  ahua
print(a)		# 3

4. _ _name_ _属性

_ _name_ _属性可以标识模块的名字，显示一个模块的某功能是被自己执行（__name__ == '__main__'）还是被别的文件调用执行（__ name__== 模块名），如果我们想在模块被引用时某一程序不执行，我们可以通过该属性来判断

# moudle.py
if __name__ == '__main__':
    print('程序自身运行 %s' %__name__)
else:
    print('我来自模块 %s' %__name__)

# test_name.py
from module import *

# 直接执行moudle.py的输出是  程序自身运行 __main__
# 执行test_name.py的输出是  我来自模块 module

5. dir()函数

dir函数用于查找模块定义的名称，返回的结果会罗列出当前定义的所有名称

# modul.py
a = 3

def fnc():
    print('我来自module模块')

# test_dir.py
import module
print(dir(module))
# ['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a', 'fnc']

6. 标准模块

Python 自带一个标准模块的库，这些模块直接被构建在解析器里，这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置，比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。

比如sys模块是与python解释器交互的一个接口 ，它内置在每一个 Python 解析器中。sys 模块提供了许多函数和变量来处理 Python 运行时环境的不同部分。

import sys
# 当前py文件本身的路径或名称（当前所执行的脚本）
print(sys.argv)		# ['D:/CodeFilder/python/main.py']

# 获取Python解释程序的版本信息
print(sys.version)	# 3.10.4 | packaged by conda-forge | (main, Mar 30 2022, 08:38:02) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]

# 返回操作系统平台名称
print(sys.platform)	# win32

# sys.path 是字符串列表，用于确定解释器的模块搜索路径。以环境变量 PYTHONPATH 提取的默认路径进行初始化，如未设置 PYTHONPATH，则使用内置的默认路径
print(sys.path)	# ['D:\\CodeFilder\\python', 'D:\\CodeFilder\\python', 'D:\\Anaconda3\\envs\\python\\python310.zip', 'D:\\Anaconda3\\envs\\python\\DLLs', 'D:\\Anaconda3\\envs\\python\\lib', 'D:\\Anaconda3\\envs\\python', 'D:\\Anaconda3\\envs\\python\\lib\\site-packages']

7. 包

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"，类似于使用模块时不用担心模块中的全局变量会相互污染一样，点模块名称的形式也不用担心不同库之间的模块重名问题。

例如你引入一个模块a.b，那么他表示的意思是包a下面的模块b，和导入模块类似，可以使用import和from import两种方式进行导入

可以导入模块名也可以直接导入模块中的变量名或者函数名

module.py、module1.py、module2.py文件中的代码

def fnc():
    print('我来自s%包的module模块' %__name__)

8. *导入和__init__.py文件

使用from package import *时Python 会进入文件系统，找到这个package包（当前py文件同级的package包）里面所有的子模块，将其全部导入

from package import *
module.fnc()
module1.fnc()
module2.fnc()

注：
1、import可以通过点号'.'导入多层级下的模块
2、from import中间书写层级，import后面只能跟具体模块或者变量

python规定在文件夹中添加一个__init__.py的文件，每当有外部import导入时，就会自动执行__init__.py文件中的内容。其作用是将自身所在的整个文件夹当做一个包来管理

因此我们可以通过__init__.py来执行一些默认动作或者默认导入一些模块

__init__.py文件内容

# 该包被导入时默认执行
import sys 
sys.path.append("../../")               
# 将__init__.py文件的上上级目录加到sys.path中
from package2.moudle2 import moudle2    

导入moudle1包时默认执行__init__.py文件

Windows 是一个不区分大小写的系统，区分不出来Package.py文件和package.py文件，因此我们需要一个更精确的包索引。

__init__.py文件中的变量__all__会关联一个模块列表，当执行 from xx import * 时，会导入该模块列表中的模块。

__init__.py文件内容

print("初始化init.py")
__all__ = ["module", "module1"]

因为模块列表中没有module2.py所以*导入时不会包含module2模块

六、错误和异常

1. 错误

python中的错误指的是语法错误，编写的代码不符合解释器或者编译器语法

# for循环少一个:
l = [1,3,4,9]
for i in l
	print(i)
# SyntaxError: expected ':'

语法错误又称解析错误，简单来说是基本语法结构写错了

2. 异常的产生

执行时检测到的错误称为 异常，大多数的异常都不会被程序处理，以错误信息的形式展现

当熟悉python语法后可以避免语法错误，但是代码常会发生异常，如果异常对象没有被捕获或者处理，程序就会回溯（traceback）终止执行

1/0
# Traceback (most recent call last):
#   File "D:\CodeFilder\python\main.py", line 1, in <module>
#     1/0
# ZeroDivisionError: division by zero

2 + a
# Traceback (most recent call last):
#   File "D:\CodeFilder\python\main.py", line 7, in <module>
#     2 + a
# NameError: name 'a' is not defined

1+'ahua'
# Traceback (most recent call last):
#   File "D:\CodeFilder\python\main.py", line 13, in <module>
#     1+'ahua'
# TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

错误信息的最后一行说明程序遇到了什么类型的错误。异常有不同的类型，而类型名称会作为错误信息中的一部分打印出来

(1) 异常的层次结构

BaseException
 +-- SystemExit
 +-- KeyboardInterrupt
 +-- GeneratorExit
 +-- Exception
      +-- StopIteration
      +-- StopAsyncIteration
      +-- ArithmeticError
      |    +-- FloatingPointError
      |    +-- OverflowError
      |    +-- ZeroDivisionError
      +-- AssertionError
      +-- AttributeError
      +-- BufferError
      +-- EOFError
      +-- ImportError
      |    +-- ModuleNotFoundError
      +-- LookupError
      |    +-- IndexError
      |    +-- KeyError
      +-- MemoryError
      +-- NameError
      |    +-- UnboundLocalError
      +-- OSError
      |    +-- BlockingIOError
      |    +-- ChildProcessError
      |    +-- ConnectionError
      |    |    +-- BrokenPipeError
      |    |    +-- ConnectionAbortedError
      |    |    +-- ConnectionRefusedError
      |    |    +-- ConnectionResetError
      |    +-- FileExistsError
      |    +-- FileNotFoundError
      |    +-- InterruptedError
      |    +-- IsADirectoryError
      |    +-- NotADirectoryError
      |    +-- PermissionError
      |    +-- ProcessLookupError
      |    +-- TimeoutError
      +-- ReferenceError
      +-- RuntimeError
      |    +-- NotImplementedError
      |    +-- RecursionError
      +-- SyntaxError
      |    +-- IndentationError
      |         +-- TabError
      +-- SystemError
      +-- TypeError
      +-- ValueError
      |    +-- UnicodeError
      |         +-- UnicodeDecodeError
      |         +-- UnicodeEncodeError
      |         +-- UnicodeTranslateError
      +-- Warning
           +-- DeprecationWarning
           +-- PendingDeprecationWarning
           +-- RuntimeWarning
           +-- SyntaxWarning
           +-- UserWarning
           +-- FutureWarning
           +-- ImportWarning
           +-- UnicodeWarning
           +-- BytesWarning
           +-- ResourceWarning

(2) 异常对应的详细说明

异常名称	描述
BaseException	所有异常的基类
SystemExit	解释器请求退出
BaseException	所有异常的基类
SystemExit	解释器请求退出
KeyboardInterrupt	用户中断执行(通常是输入^C)
Exception	常规错误的基类
StopIteration	迭代器没有更多的值
GeneratorExit	生成器(generator)发生异常来通知退出
StandardError	所有的内建标准异常的基类
ArithmeticError	所有数值计算错误的基类
FloatingPointError	浮点计算错误
OverflowError	数值运算超出最大限制
ZeroDivisionError	除(或取模)零 (所有数据类型)
AssertionError	断言语句失败
AttributeError	对象没有这个属性
EOFError	没有内建输入,到达EOF 标记
EnvironmentError	操作系统错误的基类
IOError	输入/输出操作失败
OSError	操作系统错误
WindowsError	系统调用失败
ImportError	导入模块/对象失败
LookupError	无效数据查询的基类
IndexError	序列中没有此索引(index)
KeyError	映射中没有这个键
MemoryError	内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的)
NameError	未声明/初始化对象 (没有属性)
UnboundLocalError	访问未初始化的本地变量
ReferenceError	弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象
RuntimeError	一般的运行时错误
NotImplementedError	尚未实现的方法
SyntaxError	Python语法错误
IndentationError	缩进错误
TabError	Tab 和空格混用
SystemError	一般的解释器系统错误
TypeError	对类型无效的操作
ValueError	传入无效的参数
UnicodeError	Unicode 相关的错误
UnicodeDecodeError	Unicode 解码时的错误
UnicodeEncodeError	Unicode 编码时错误
UnicodeTranslateError	Unicode 转换时错误
Warning	警告的基类
DeprecationWarning	关于被弃用的特征的警告
FutureWarning	关于构造将来语义会有改变的警告
OverflowWarning	旧的关于自动提升为长整型(long)的警告
PendingDeprecationWarning	关于特性将会被废弃的警告
RuntimeWarning	可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告
SyntaxWarning	可疑的语法的警告
UserWarning	用户代码生成的警告

3. 异常处理

(1) 捕捉异常

异常捕捉可以使用 try/except 语句。

下面例子为：当用户输入一个合法的整数时退出程序，如果用户输入不合法则提示输入不合法

while True:
    try:
        x = int(input("请输入一个数字: "))
        break
    except ValueError:
        print("您输入的不是数字，请再次尝试输入！")

try 语句的工作方式为：

• 首先，执行 try 子句 （在 try 和 except 关键字之间的部分）；

• 如果没有异常发生， except 子句 在 try 语句执行完毕后就被忽略了；

• 如果在 try 子句执行过程中发生了异常，那么该子句其余的部分就会被忽略；

• 如果异常匹配于 except 关键字后面指定的异常类型，就执行对应的except子句，然后继续执行 try 语句之后的代码；

• 如果发生了一个异常，在 except 子句中没有与之匹配的分支，它就会传递到上一级 try 语句中；

• 如果最终仍找不到对应的处理语句，它就成为一个 未处理异常，终止程序运行，显示提示信息。

一个 try 语句可能包含多个except子句，分别来处理不同的特定的异常。最多只有一个分支会被执行。

try:
     10 / 0
except NameError:
    print('Error: NameError argument.')
except ZeroDivisionError:
    print('Error: ZeroDivisionError argument.')

处理程序将只针对对应的 try 子句中的异常进行处理，而不是其他的 try 的处理程序中的异常。

(2) 处理多个异常

一个except子句可以同时处理多个异常，这些异常将被放在一个括号里成为一个元组

except (RuntimeError, TypeError, NameError):
    print('捕获异常')

except捕获到异常后还可以重命名该异常然后打印出来

try:
	10/0
except ZeroDivisionError as err:
	print('零不能做除数 %s' %err)

最后一个except子句可以忽略异常的名称，它将被当作通配符使用

import sys
try:
    10 / 0
except NameError as err:
    print("error %s" %err)
except ValueError:
    print("ValueError")
except:
    # sys.exc_info()返回当前正在处理异常的信息
    print(sys.exc_info()[0])

try/except 语句还有一个可选的 else 子句和finally子句，这两个子句必须放在所有的 except 子句之后。

try:
    # print('try --> ', 10 / 0)
    print('try --> ', 10 / 5)
except ZeroDivisionError:
    print('except --> Error: ZeroDivisionError')
else:
    print('else子句在except未捕获到错误时才会执行')
finally:
    print('finally子句一定会执行')

(3) 基类(子类)兼容

如果当前发生的异常与 except 子句中的类是同一个类或是它的基类（子类）时，则该类与该异常相兼容（该异常会执行except子句中的内容）

下面的代码会分别触发三个except子句，打印出 B, C, D

class B(Exception):
    pass

class C(B):
    pass

class D(C):
    pass

for err in [B, C, D]:
    try:
        raise err()
    except D:
        print("D")
    except C:
        print("C")
    except B:
        print("B")

# B
# C
# D

如果颠倒except子句的位置，则会输出B B B（即触发第一个except子句三次）

class B(Exception):
    pass

class C(B):
    pass

class D(C):
    pass

for err in [B, C, D]:
    try:
        raise err()
    except B:
        print("B")
    except C:
        print("C")
    except D:
        print("D")


# B
# B
# B

4. 抛出异常

raise 语句允许强制抛出一个指定的异常，抛出的异常由 raise 的唯一参数标识，它必需是一个异常实例或异常类（继承自 Exception 的类）

raise NameError('这是自己抛出的异常')

# Traceback (most recent call last):
#   File "D:\CodeFilder\python\main.py", line 1, in <module>
#     raise NameError('这是自己抛出的异常')
# NameError: 这是自己抛出的异常

5. 异常链

6. 用户自定义异常

你可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承

#自定义异常类 MyExc
class MyExc(Exception):  #继承Exception类
    def __init__(self, value):
        self.value = value
    def __str__(self):
        if self.value == 0:
            return '被除数不能为0'
#自定义方法
def getNum(n):
    try:
        if n == 0:
            exc = MyExc(n)
            print(exc)
        else:
            print(10 / n)
    except:
        pass
# 1、调用 getNum(1)，输出结果为：
# 10.0

# 2、调用 getNum(0)，输出结果为：
# 被除数不能为0

在这个自定义的异常例子中，当参数 n 不为 0 时，则正常，当 n 等于 0，则抛出异常

七、输入、输出

1. 格式化输出

我们希望输出并不只是简单的打印值，而是控制数据按指定的格式输出，如果原数据格式不一致则进行转换

(1) 格式化字符串字面量

• 格式化字符串字面值需要在字符串开头的引号/三引号前添加 f 或 F 。通过· { }表达式，将python表达式中的值添加到字符串内。

name = '阿花'
age = 18
print(f'my name is {name},i\'m {age} years old')

• 在{}中表达式的后面加上符号:和格式说明符，可以更好的控制格式化值的方式

# f表示保留输出结果为浮点数 
# 8表示输出内容占据的宽度
# .5表示小数点后面保留5位小数
# 因为输出的数据为3.14159占据7为，所以前面要补一个空格
import math
print(f'The value of pi is approximately {math.pi:8.5f}')
# The value of pi is approximately  3.14159

• {}后面跟数字时表示为该字段设置最小宽度，常用于列对齐

dist = {'Stephen': 18, 'Jack': 40, 'Ryan': 22}
for name, phone in dist.items():
    print(f'{name:10} ==> {phone:10d}') # d用来限制输出的格式为整数类型

# Stephen    ==>         18
# Jack       ==>         40
# Ryan       ==>         22

• 字符串插值（% 运算符）也可以格式化字符串。类似c语言中的printf，value中%实例会替换string中的%实例

print('hello %s' %'阿花')     # hello 阿花

(2) 字符串format()方法

花括号{}及之内的字符（称为格式字段）按顺序被替换为传递给 str.format() 方法中的对象。

print('my name is {},i\'m {} years old'.format('阿花', 20))
# my name is 阿花,i'm 20 years old

花括号中的数字表示传递给 str.format() 方法的对象所在的位置。

print('my name is {1},i\'m {0} years old'.format('阿花', 20))
# my name is 20,i'm 阿花 years old

str.format() 方法中使用关键字参数名引用值

print('my name is {name},i\'m {age} years old'.format(name='阿花', age=20))
# my name is 阿花,i'm 20 years old

str.format() 方法也支持位置参数和关键字参数任意组合

print('my name is {0},i\'m {age} years old'.format('阿花', age=20))
# my name is 阿花,i'm 20 years old

对于较长的字典格式数据，可以按名称引用变量进行格式化。

dist = {'AHua': 18, 'Jack': 21, 'Amie': 20}
dist1 = {'Ryan': 20, 'Jennie': 28, 'Deaf': 30}

print('Jack: {0[Jack]:5d}; AHua: {0[AHua]:5d}; Amie: {0[Amie]:5d}; Ryan: {1[Ryan]:5d};'
      'Jennie: {1[Jennie]:5d}; Deaf: {1[Deaf]:5d};'.format(dist, dist1))

也可以使用 ** 操作符将字典解包为关键字参数传递

dist = {'AHua': 18, 'Jack': 21, 'Amie': 20}
print('Jack: {Jack:5d}; AHua: {AHua:5d}'.format(**dist))
# Jack:    21; AHua:    18

(3) 手动格式化字符串

字符串对象有 str.rjust() 、str.ljust() 和 str.center()，表示在字符串str左侧、右侧和左右两侧分别添加空格，这些方法不写入内容，只返回一个新字符串。输入字符串太长时，不会截断字符串，而是原样返回；截断字符串可以使用 x.ljust(n)[:n] 进行切片操作

for x in range(1, 11):
    print(str(x).rjust(2), str(x*x).rjust(3), str(x * x * x).rjust(4))

另一种方法是 str.zfill() ，该方法在数字字符串左边填充零，且能识别正负

print('51'.zfill(5))
print('-12'.zfill(5))
print('3.141592653'.zfill(5))

(4) 格式化操作符%

包含 % 的字符串，被称为 格式化字符串，% 通过和不同的字符连用来限制输出的数据类型

print('%10.6f' %1.6)
#   1.600000

第一个百分号后面是对需要输出内容的说明，f表示要显示的内容为浮点数，10表示输出的内容占据的宽度，.6表示小数点后面保留6位小数

第二个百分号后面是输出的内容，1.6小数点后面只有1位，所以会补5个0，但是因为前面10规定输出结果需要占据10个位置，而1.600000只占了8个位置，所以结果会在1.600000前面补上2个空格

2. 文件操作

(1) 创建文件

open() 可以打开或者创建文件

open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

• file：表示将要打开的文件的路径，也可以是要被封装的整数类型文件描述符。

• mode：是一个可选字符串，用于指定打开文件的模式，默认值是 ‘r’（以文本模式打开并读取）。可选模式如下
  

• buffering：是一个可选的整数，用于设置缓冲策略。

• encoding：用于解码或编码文件的编码的名称（不能在二进制模式下使用）。

• errors：是一个可选的字符串，用于指定如何处理编码和解码错误（不能在二进制模式下使用）。

• newline：区分换行符。

• closefd：如果 closefd 为 False 并且给出了文件描述符而不是文件名，那么当文件关闭时，底层文件描述符将保持打开状态；如果给出文件名，closefd 为 True （默认值），否则将引发错误。

• opener：可以通过传递可调用的 opener 来使用自定义开启器。

# 下列代码创建了一个file.txt的空文件
open('file.txt', mode='w',encoding='utf-8')

在文本模式下读取文件时，默认把平台特定的行结束符（Unix 上为 \n, Windows 上为 \r\n）转换为 \n，写入数据时，也会默认把 \n 转换回平台特定结束符。但操作 JPEG 或 EXE 等二进制文件中时会破坏其中的数据，所以在读写此类文件时，一定要使用二进制模式。

(2) 文件读取

文件读取包含三个函数
（1）read(size)：读取指定的字节数，size可选，表示从文件中读取的字符数（文本模式）或字节数（二进制模式），省略 size 或 size 为负数时，读取并返回整个文件的内容，只要 f.readline() 返回空字符串，就表示已经到达了文件末尾，空行使用 ‘\n’ 表示，该字符串只包含一个换行符
（2）readline()：读取一行，包括 “\n” 字符。如果指定了一个非负数的参数，则返回指定大小的字节数，包括 “\n” 字符
（3）readlines()：读取所有行并返回列表

# 读取file.tet文件中的信息
with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as rf:
    print( rf.readline())
    print( rf.read(6))
    print( rf.readlines())

使用 with as 语句，程序执行完成后会自动关闭已经打开的文件

with open('file.txt', 'w', encoding='utf-8') as wf:
    wf.write('阿花\n')
    wf.writelines(['你好\n', 'Python'])

(3) 文件写入

文件写入包含两个函数
（1）writer：将字符串写入文件，返回写入字符长度
（2）writelines(s)：向文件写入一个字符串列表

wf = open('file.txt', 'w', encoding='utf-8')
wf.write('阿花\n')
wf.writelines(['你好\n', 'Python'])
# 关闭文件
wf.close()

写入其他类型的对象前，需要先把它们转化为字符串（文本模式）或字节对象（二进制模式）

f = open('file.txt', 'w', encoding='utf-8')
value = ('阿花', 18)
s = str(value)  # convert the tuple to string
print(type(s))
f.write(s)
f.close()

(4) 定位

和文件对象位置相关的函数有
（1）tell()：返回文件对象在文件中的当前位置（二进制模式下时从文件开始到当前位置的字节数）
（2）seek()： 移动文件读取指针到指定位置

• offset：开始的偏移量，也就是代表需要移动偏移的字节数，如果是负数表示从倒数第几位开始。

• whence：可选，默认值为 0。给 offset 定义一个参数，表示要从哪个位置开始偏移；0 代表从文件开头开始算起，1 代表从当前位置开始算起，2 代表从文件末尾算起。

with open('file.txt', 'rb+') as f:
	# 在模式后面加上一个 'b' ，表示用 binary mode 打开文件
    f.write(b'123456789')
    # 文件对象位置
    print(f.tell())
    # 移动到文件的第四个字节
    f.seek(3)
    # 读取一个字节，文件对象向后移动一位
    print(f.read(1))
    # 返回文件读取指针所在位置
    print(f.tell())
    # 移动到倒数第二个字节
    f.seek(-2, 2)
    # 返回文件读取指针所在位置
    print(f.tell())
    # 读取一个字节，文件对象向后移动一位
    print(f.read(1))

(5) 使用json保存结构化数据

json 标准模块将 Python中的数据结构转换为字符串表示形式的这个过程称为 serializing （序列化）。dumps()函数可以将数据结构序列号为字符串

import json
x = [1, 2, 'python']
d = json.dumps(x)
print(d)    # ‘[1, 2, "python"]’
print(type(x))  # <class 'list'>
print(type(d))  # <class 'str'>

loads()函数可以将字符串从表示中回复原始数据结构称为 deserializing （解序化）

import json
z = '[1, 2, "python"]'
print(type(z))  # <class 'str'>
zz = json.loads(z)
print(type(zz))  # <class 'list'>

3. 读取键盘输入

Python 提供了 input() 内置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。

str = input("请输入：");
print ("你输入的内容是: ", str)

八、类

1. 作用域和命名空间

(1) 命名空间

命名空间(Namespace)是从名称到对象的映射，大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的。

命名空间是项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的，没有任何关系的，一个命名空间中不能有重名，但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。

以计算机中的文件夹为例，一个文件夹(目录)中可以包含多个文件夹，每个文件夹中不能有相同的文件名，但不同文件夹中的文件可以重名。

命名空间一般可以分为三种

1. 内置名称（built-in names）， Python 语言内置的名称，比如函数名 abs、print 等。
2. 全局名称（global names），模块中定义的名称，记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。
3. 局部名称（local names），函数中定义的名称，记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。（类中定义的也是）

假设我们要使用变量 a，则 Python 的查找顺序为：局部的命名空间去 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。如果找不到变量a，它将放弃查找并引发一个 NameError 异常

NameError: name 'a' is not defined

命名空间的生命周期取决于对象的作用域，如果对象执行完成，则该命名空间的生命周期就结束。因此，我们无法从外部命名空间访问内部命名空间的对象。

(2) 作用域

python作用域是静态的，变量被赋值、创建的位置决定了其被访问的范围，即变量作用域由其所在位置决定

变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python 的作用域一共有4种

1. Local：最内层，包含局部变量，比如一个函数/方法内部。
2. nonlocal & nonglobal：包含了 非局部也非全局的变量。比如两个嵌套函数，一个函数（或类） A 里面又包含了一个函数 B ，那么对于 B 中的名称来说 A 中的作用域就为 nonlocal。
3. Global：当前脚本的最外层，比如当前模块的全局变量。
4. Built-in： 包含了内建的变量/关键字等，最后被搜索。

访问一个变量时会由内而外的查找，在局部找不到，便会去局部外的局部找，再找不到就会去全局找，再者去内置中找。

Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，这些语句内定义的变量，外部也可以访问。

Python中使用一个变量时并不严格要求需要预先声明它，但是在真正使用它之前必须被绑定到某个内存对象(被定义、赋值)；这种变量名的绑定将在当前作用域中引入新的变量，同时屏蔽外层作用域中的同名变量

a = 1
def local():
    a = 2 #由于python不需要预先声明，因此a = 2相当于在局部作用域中引入新的变量，而没有修改全局变量a
local()
print(a) # 1

(3) 全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量的作用域范围为局部作用域，定义在函数外的变量作用域范围为全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到其局部作用域中。

a = 1
def test():
    b = 2
    print('局部变量', b)    # 2
    print('全局变量', a)    # 1

test()
print('全局变量', a)    # 1
print('局部变量', b)    # NameError: name 'b' is not defined

(4) global 和 nonlocal关键字

当在外部作用域中想修改内部作用域的变量时，可以使用global和nonlocal

b = 1
def test():
    global b
    b = 2
test()
print('global关键字声明全局变量', b)  # 2

嵌套作用域中可以使用nonlocal

def test():
    b = 1
    def inside():
        nonlocal b
        b = 2
    inside()
    print('nonlocal关键字修改嵌套作用域', b)  # 2

test()

2. 初识类

(1) 类定义语法

当进入类定义时，将创建一个新的命名空间，并将其用作局部作用域

class MyClass:
	...

(2) Class对象

类对象支持两种操作，属性引用和实例化，属性引用所使用的标准语法: obj.name

class MyClass:
    i = 1
    def f(self):
        return 'hello world'

print(MyClass.i)	# 1
print(MyClass.f)	# <function MyClass.f at 0x000001C76FB8AC20>
MyClass.i = 2
print(MyClass.i)

MyClass.i 和 MyClass.f 就是有效的属性引用，分别返回一个整数和一个函数对象。 类属性也可以被赋值，因此可以通过赋值来更改 MyClass.i 的值

类中也可以使用''' '''或者""" """来初始化类的说明

class test:
	'''  this's test doc '''
	i = 3
print(test.__doc__)		# this's test doc
print(i)				# 3

(3) 类的实例化

python中使用函数表示法来实例化类。 可以把类对象视为能返回该类的一个新实例的 不带参数的函数

x = MyClass()  # 将新创建的实例赋给x

我们还可以通过__init__()方法来创建有特定初始状态的自定义实例,而且__init__() 方法还可以有额外参数， 提供给类实例化运算符的参数将被传递给 __init__()

class MyClass:
	def __init__(self, x, y):
		self.i = x
		self.j = y
x = MyClass(1,2)
print(x.i)	# 1
print(x.j)	# 2

(4) 实例对象

实例对象所能理解的唯一操作是属性引用。一共有两种有效的属性名称

1. 数据属性
   数据属性不用声明，和局部变量一样将在第一次赋值时产生
2. 方法
   实例对象的有效方法名称依赖于所属的类，根据定义，一个类中所有是函数对象的属性都是其实例中定义的相应方法。

class MyClass:
    i = 1
    def f(self):
        return 'hello world'
 
x = MyClass()


a = x.f
print(x.f())	# 'hello world'
print(a())		# 'hello world'

上面例子中x.f 是方法对象， MyClass.f 是函数对象，方法对象可以被保存起来等待后期需要的时候调用

虽然MyClass类中函数f需要一个参数，但是我们调用实例的f方法时却没有传参数，这是因为方法调用时会将实例对象作为第一个参数，x.f()相当于MyClass.f(x)

(5) 类变量和实例变量

1. 初始化实例时的变量是每个实例的唯一数据

2. 类变量是所有实例共享的属性和方法

class person:
	sex: man
	def __init__(self, name):
		self.name = name
a = preson('阿花')
b = person('ryan')
a.sex == b.sex   # true
print(a.name)   # '阿花'
print(b.name)	# 'ryan'

(6) 列表、字典等可变对象用作类变量

类变量是可变类型时可能会导致数据共享

class persons:
	names = []
	def __init__(self, sex):
		self.sex = sex
	def add_name(self, name):
		self.names.append(name)
a = persons('man')
b = persons('woman')
a.add_name('阿花')
b.add_name('ryan')
print(b.names)	 # ['阿花', 'ryan']

所以类变量是可变类型时要使用实例变量

class person:
	def __init__(self,name):
		self.names = []		# create a new list for each person instance
		self.name = name
	def add_name(self,name):
		self.names.append(name)

a = person('woman')
b = person('man')
a.add_name('阿花')
b.add_name('ryan')
print(a.names)				# ['阿花']

当类和实例中出现同名属性时，会优先在实例属性中查找

class MyClass:
    i = 1
    j = 2

sonClass = MyClass()
sonClass.i = 'python'
print(sonClass.i, sonClass.j)

3. 继承

类继承语法如下

class inheritClass(baseClass)
	pass

其中baseClass为基类，inheritClass为派生类，派生类会继承基类的属性和方法，当然派生类中也可以对基类的属性和方法进行重写（不影响基类）

class MyClass:
    i = 1
    j = 2
    def fn(self):
        print(self.i)

class inheritClass(MyClass):
    a = 11
    def inheritFn(self):
        MyClass.fn(self)
        print(self.a)
        print(self.j)

ww = inheritClass()
ww.inheritFn()

(1) 实例判断

• issubclass(son, father)用于判断实例和类的继承关系，son是father的实例或者派生类的实例则返回True，不是则返回False

• isaubclass(son,father)

(2) 多重继承

在最简单的情况下，可以认为搜索从父类所继承属性的操作是深度优先、从左至右的，当层次结构中存在重叠时不会在同一个类中搜索两次

注：做笔记用，无实际意义