Python 学习笔记

文件处理

文件的读取与写入

open()函数，用来读取或写入文件，用法为

stream=open('文件路径','操作方式')
可以对这个流进行文件内容的操作

更多操作模式如下

stream.readline()返回的是文件里一行的内容，且在使用后，文件的开始位置会变为下一行的起始位置，当无行可读时，返回None

由于读取的是行，所以会把行末尾的换行符也读入，显示出来便是print出来多了一个空行,但是最后一行没有

stream.read()返回全部内容

stream.readlines()返回每一行的内容形成一个列表并返回

stream.write(str)向文件中写入，写入后指针位置位于字符串尾

stream.write(list)向文件中依次写入list内的内容

文件夹操作

os.remove(path)删除文件

os.rmdir(path)删除文件夹，但文件夹必须为空

os.listdir(path)返回一个由该文件夹内所有文件名组成的列表

os.chdir(path)切换当前目录

os.getcwd(path)返回当前目录

os.splitext(path)将文件路径名和文件的类型分割开来，返回值是一个元组

os.split(path)将文件路径和文件名（含后缀）分割开来，返回值是一个元组

附上手写的文件夹复制代码

import os
def copydir(src,target):
    filelist=os.listdir(src)
    for file in filelist:
        path=os.path.join(src,file)
        if os.path.isdir(path):
            path1=os.path.join(src,file)
            path2=os.path.join(target,file)
            if os.path.isdir(path2):
                pass
            else:
                os.mkdir(path2)
                copydir(path1,path2)
        else:
            with open(path,'rb') as stream:
                container=stream.read()
                path1=os.path.join(target,file)
                with open(path1,'wb') as wstream:
                    wstream.write(container)

异常处理

try...except语句

当try语句内出现异常错误时，except会自动接受异常并执行except内的语句

可以使用多条except语句接受不同的异常类型

注意：except语句按照从上到下顺序接受异常，且只接受一次，所以表示所有异常的Exception类要放在最后

try...except...else语句
当无异常抛出时，便会执行else语句下的内容

try...except...finally语句
无论是否有异常抛出，即使有崩溃产生，finally中的语句一定会执行，如果有返回值则会覆盖掉之前的返回值

raise语句

raise可以抛出一个自定义的异常，类型以及异常的具体内容自己定

使用方法为raise ExceptionName(str)

try:
    a = input("输入一个数：")
    #判断用户输入的是否为数字
    if(not a.isdigit()):
        raise ValueError("a 必须是数字")
except ValueError as e:
    print("引发异常：",repr(e))
# repr() 返回将对象直接转化为的字符串

在没有引发过异常的程序使用无参的 raise 语句时，它默认引发的是 RuntimeError 异常

当之前已经使用过一个raise时，使用无参的 raise 语句默认引发和上一个相同的异常，但有多个的异常时默认引发的还是 RuntimeError 异常

生成器

可以通过类似列表推导式的方法，迭代出一系列的值，同时相对于直接的列表节约了大量空间

格式为

generator=(x for x in range(10))

和列表推导式的唯一区别就是[]变成了()

使用时可以通过generator.__next()__或者next(generator)来迭代出下一个值

当超出迭代器的范围时，再次调用会爆出StopIteration的错误

生成器的另一种方法是利用函数

def gen():
    i = 0
    while i<5:
        temp = yield i
        print(temp)
        i+=1

当函数含有yield关键字时，该函数代表的就是一个生成器，使用方法为f=gen()，对这个f可以使用上述的一系列操作

yield的作用是返回值的同时在此处暂停，同时当下一次调用该生成器时从这个断点继续运行

f.send(obj)send函数的作用可以向生成器内传入一个对象，对于如同temp = yield i的语句作用是将该对象在断点处赋值给temp并且运行下去，所以要注意的是在第一次调用生成器时不能使用send函数，正常使用f.__next__()便相当于是f.send(None)

迭代器

可以被next（）函数调用并返回下一个元素的对象都能可以称为迭代器

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

可以通过isinstance()函数判断是否是可迭代对象，注意要先from collections import Iterable

但是可迭代的对象不一定是迭代器，可以通过iter()使他变成一个迭代器

面向对象编程

类的创建

创建一个类的格式

class name:
    属性1
    属性2
    函数1：
    函数2：

函数方法

就是写在类里面的函数，可以通过类创建的实例对象调用，注意函数的第一个参数必须是self表示本身这个对象

在python中不支持函数名一样但是参数不相同的函数，后面一个函数会覆盖掉前面一个同名的函数

格式如下

def name(self,*args,*kwargs):
    ...
    ...

类方法，静态方法

类方法与静态方法都可以不依赖于对象使用，直接使用类名.函数的格式调用，同时，操作的对象也只能是类的属性
类方法的格式

def class:
    @classmethod
    def name(cls,*args,**kwargs):
        ...
        ...

类方法的第一个参数必须是cls，表示本类，使用时函数前必须添加@classmethod关键字

静态方法的格式

def class:
    @staticmethod
    def name(*args,*kwargs):
        ...
        ...

注意的是静态方法不需要self或者是cls参数，但是便也不能使用任何的类的属性和对象

魔法方法

可以类比构造函数，析构函数一类的

魔法方法的格式在开头和结尾各有两个下划线不能舍弃,名字均为定义好的

__init(self)__构造函数，创建对象时调用

__new(cls)__构造函数，调用的优先级比init更高，参数是cls，必须有返回值，当返回值是一个当前类的对象时，init也会随后被调用

__new()__也属于类的静态方法

__del()__析构函数

__call()__当使用创建的对象加括号时执行

__str()___返回值是一个字符串，是当采用print()函数时打印出来的字符

__repr()__功能与str类似，同时还是直接使用repr(obj)的返回值，与str的区别是repr(obj)的字符串会带上双引号

关于运算符的魔法方法,类比重载

注意这些用法基本均为__lt(self,obj)__,记得传入另一个比较项的参数名

类属性

类属性所有创建的对象共用，实例化后的对象不可修改，只能通过类名.类属性方式修改，如果有同名实例属性，实例对象会优先访问实例属性。

私有属性和方法

在属性前加上两个下划线便为私有属性，私有属性外界无法直接修改和访问，只能在类的方法内部使用，类比C++中的private关键字和public关键字

property关键字

对于get，set等函数去对于私有属性进行操作显得有些麻烦，为了实现看上去直接对私有属性的操作，可以使用property关键字

如

class Dog():
    __age=1
    def __init__(self):
        self.__age=1
    @property
    def age(self):
        return self.__age
    @age.setter #名称要和上面一个一样
    def age(self,age):
        self.__age=age
d=Dog()
print(d.age) #直接访问__age私有参数
d.age=2
print(d.age)

要注意的时只有在定义了property函数之后才可以使用setter关键字来指定辅助函数

继承与引用

引用就是在别的类中使用一个已创建的类，正常使用即可，注意传入参数

继承的格式为

class 子类名(父类名):
    def __init__(self):
        super().__init__()

当需要使用到父类的构造函数时，可以使用super()函数来调用父类的构造函数，注意父类的传入参数不能缺少

当子类存在和父类相同函数名的函数时，会对父类的函数进行覆盖，也可以使用super()来调用父类的方法

多继承的语法格式

class 子类名(父类名1,父类名2...)
    pass

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，会调用最前面的一个父类的方法，实际中应当避免这种情况

python中针对类提供了一个内置属性__mro__可以用来查看方法的搜索顺序。

使用方法

print(C.__mro__)

结果为

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

在调用方法时，按照__mro__的输出结果从左至右的顺序查找。

如果再当前类中找到方法，就直接执行，不再向下搜索。

如果没有找到，就顺序查找下一个类中是否有对应的方法，如果找到了最后一个类，依然没有找到方法，程序就会报错。

单例模式

通过某种方法，使得创建的对象共享的是一个地址，使得内存优化。

使用__new__()

class Singleton(object):
    __instance=None
    def __new__(cls):
        if cls.__instance is None:
            cls.__instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
        return cls.__instance
 
obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()

使用装饰器

def singleton(cls):
    instances = {}
    def getinstance(*args,**kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args,**kwargs)
        return instances[cls]
    return getinstance

@singleton
class MyClass:
    a = 1

c1 = MyClass()
c2 = MyClass()
print(c1 == c2) 
# 装饰器 singleton返回了一个内部函数 getinstance，该函数会判断某个类是否在字典 instances 中，如果不存在，则会将 cls 作为 key，cls(*args, **kw) 作为 value 存到 instances 中，否则，直接返回 instances[cls]。