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今天和大家分享的內容是Python入門乾貨，文章很長。
簡介
Python 是一種高層次的結合瞭解釋性、編譯性、互動性和麪向對象的腳本語言。Python 由 Guido van Rossum 於 1989 年底在荷蘭國家數學和計算機科學研究所發明，第一個公開發行版發行於 1991 年。
特點
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易於學習：Python 有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單。
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易於閱讀：Python 代碼定義的更清晰。
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易於維護：Python 的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。
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一個廣泛的標準庫：Python 的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平臺的，在 UNIX，Windows 和 macOS 兼容很好。
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互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。
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可移植：基於其開放源代碼的特性，Python 已經被移植（也就是使其工作）到許多平臺。
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可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的算法，你可以使用 C 或 C++ 完成那部分程序，然後從你的 Python 程序中調用。
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數據庫：Python 提供所有主要的商業數據庫的接口。
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GUI 編程：Python 支持 GUI 可以創建和移植到許多系統調用。
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可嵌入：你可以將 Python 嵌入到 C/C++ 程序，讓你的程序的用戶獲得”腳本化”的能力。
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面向對象：Python 是強面向對象的語言，程序中任何內容統稱爲對象，包括數字、字符串、函數等。
基礎語法
運行 Python
交互式解釋器
在命令行窗口執行python後，進入 Python 的交互式解釋器。exit() 或 Ctrl + D 組合鍵退出交互式解釋器。
命令行腳本
在命令行窗口執行python script-file.py，以執行 Python 腳本文件。
指定解釋器
如果在 Python 腳本文件首行輸入#!/usr/bin/env python，那麼可以在命令行窗口中執行/path/to/script-file.py以執行該腳本文件。
注：該方法不支持 Windows 環境。
編碼
默認情況下，3.x 源碼文件都是 UTF-8 編碼，字符串都是 Unicode 字符。也可以手動指定文件編碼：
# -*- coding: utf-8 -*-
或者
# encoding: utf-8
注意: 該行標註必須位於文件第一行
標識符
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第一個字符必須是英文字母或下劃線
_。 -
標識符的其他的部分由字母、數字和下劃線組成。
-
標識符對大小寫敏感。
注：從 3.x 開始，非 ASCII 標識符也是允許的，但不建議。
保留字
保留字即關鍵字，我們不能把它們用作任何標識符名稱。Python 的標準庫提供了一個 keyword 模塊，可以輸出當前版本的所有關鍵字：
>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', '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']
註釋
單行註釋採用#，多行註釋採用'''或"""。
# 這是單行註釋'''這是多行註釋這是多行註釋'''"""這也是多行註釋這也是多行註釋"""
行與縮進
Python 最具特色的就是使用縮進來表示代碼塊，不需要使用大括號 {}。縮進的空格數是可變的，但是同一個代碼塊的語句必須包含相同的縮進空格數。縮進不一致，會導致運行錯誤。
多行語句
Python 通常是一行寫完一條語句，但如果語句很長，我們可以使用反斜槓\來實現多行語句。
total = item_one + \
item_two + \
item_three
在 [], {}, 或 () 中的多行語句，不需要使用反斜槓\。
空行
函數之間或類的方法之間用空行分隔，表示一段新的代碼的開始。類和函數入口之間也用一行空行分隔，以突出函數入口的開始。
空行與代碼縮進不同，空行並不是 Python 語法的一部分。書寫時不插入空行，Python 解釋器運行也不會出錯。但是空行的作用在於分隔兩段不同功能或含義的代碼，便於日後代碼的維護或重構。
記住：空行也是程序代碼的一部分。
等待用戶輸入
input函數可以實現等待並接收命令行中的用戶輸入。
content = input("\n\n請輸入點東西並按 Enter 鍵\n")
print(content)```
### **同一行寫多條語句**
Python 可以在同一行中使用多條語句，語句之間使用分號`;`分割。
import sys; x = 'hello world'; sys.stdout.write(x + '\n')
### **多個語句構成代碼組**
縮進相同的一組語句構成一個代碼塊，我們稱之代碼組。
像`if`、`while`、`def`和`class`這樣的複合語句，首行以關鍵字開始，以冒號`:`結束，該行之後的一行或多行代碼構成代碼組。
我們將首行及後面的代碼組稱爲一個子句(clause)。
### **print 輸出**
print 默認輸出是換行的，如果要實現不換行需要在變量末尾加上`end=""`或別的非換行符字符串：
print('123') # 默認換行print('123', end = "") # 不換行
### **import 與 from…import**
在 Python 用 `import` 或者 `from...import` 來導入相應的模塊。
將整個模塊導入，格式爲：`import module_name`
從某個模塊中導入某個函數,格式爲：`from module_name import func1`
從某個模塊中導入多個函數,格式爲：`from module_name import func1, func2, func3`
將某個模塊中的全部函數導入，格式爲：`from module_name import *`
## **運算符**
### **算術運算符**
| 運算符 | 描述 |
| :-: | --- |
| + | 加 |
| - | 減 |
| * | 乘 |
| / | 除 |
| % | 取模 |
| ** | 冪 |
| // | 取整除 |
### **比較運算符**
| 運算符 | 描述 |
| :-: | --- |
| == | 等於 |
| != | 不等於 |
| > | 大於 |
| < | 小於 |
| >= | 大於等於 |
| <= | 小於等於 |
### **賦值運算符**
| 運算符 | 描述 |
| :-: | --- |
| = | 簡單的賦值運算符 |
| += | 加法賦值運算符 |
| -= | 減法賦值運算符 |
| *= | 乘法賦值運算符 |
| /= | 除法賦值運算符 |
| %= | 取模賦值運算符 |
| **= | 冪賦值運算符 |
| //= | 取整除賦值運算符 |
### **位運算符**
### **邏輯運算符**
### **成員運算符**
### **身份運算符**
### **運算符優先級**
具有相同優先級的運算符將從左至右的方式依次進行。用小括號`()`可以改變運算順序。
## **變量**
變量在使用前必須先”定義”（即賦予變量一個值），否則會報錯：
name
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
NameError: name 'name' is not defined
## **數據類型**
### **布爾(bool)**
只有 `True` 和 `False` 兩個值，表示真或假。
### **數字(number)**
#### **整型(int)**
整數值，可正數亦可複數，無小數。3.x 整型是沒有限制大小的，可以當作 Long 類型使用，所以 3.x 沒有 2.x 的 Long 類型。
#### **浮點型(float)**
浮點型由整數部分與小數部分組成，浮點型也可以使用科學計數法表示（2.5e2 = 2.5 x 10^2 = 250）
#### **複數(complex)**
複數由實數部分和虛數部分構成，可以用`a + bj`，或者`complex(a,b)`表示，複數的實部 a 和虛部 b 都是浮點型。
#### **數字運算**
* 不同類型的數字混合運算時會將整數轉換爲浮點數
* 在不同的機器上浮點運算的結果可能會不一樣
* 在整數除法中，除法 `/` 總是返回一個浮點數，如果只想得到整數的結果，丟棄可能的分數部分，可以使用運算符 `//`。
* `//` 得到的並不一定是整數類型的數，它與分母分子的數據類型有關係
* 在交互模式中，最後被輸出的表達式結果被賦值給變量 `_`，`_` 是個只讀變量
#### **數學函數**
注：以下函數的使用，需先導入 math 包。
#### **隨機數函數**
注：以下函數的使用，需先導入 random 包。
#### **三角函數**
注：以下函數的使用，需先導入 math 包。
#### **數學常量**
### **字符串(string)**
* 單引號和雙引號使用完全相同
* 使用三引號(`'''`或`"""`)可以指定一個多行字符串
* 轉義符(反斜槓`\`)可以用來轉義，使用`r`可以讓反斜槓不發生轉義，如`r"this is a line with \n"`，則`\n`會顯示，並不是換行
* 按字面意義級聯字符串，如`"this " "is " "string"`會被自動轉換爲`this is string`
* 字符串可以用 `+` 運算符連接在一起，用 `*` 運算符重複
* 字符串有兩種索引方式，從左往右以 0 開始，從右往左以 -1 開始
* 字符串不能改變
* 沒有單獨的字符類型，一個字符就是長度爲 1 的字符串
* 字符串的截取的語法格式如下：`變量[頭下標:尾下標]`
#### **轉義字符**
#### **字符串運算符**
#### **字符串格式化**
在 Python 中，字符串格式化不是 sprintf 函數，而是用 `%` 符號。例如：
print("我叫%s， 今年 %d 歲！" % ('小明', 10))// 輸出:我叫小明， 今年 10 歲！
格式化符號:
輔助指令:
Python 2.6 開始，新增了一種格式化字符串的函數 `str.format()`，它增強了字符串格式化的功能。
#### **多行字符串**
* 用三引號(`'''` 或 `"""`)包裹字符串內容
* 多行字符串內容支持轉義符，用法與單雙引號一樣
* 三引號包裹的內容，有變量接收或操作即字符串，否則就是多行註釋
實例：
string = '''print(\tmath.fabs(-10))print(\nrandom.choice(li))'''print(string)
輸出：
print( math.fabs(-10))print(random.choice(li))
#### **Unicode**
在 2.x 中，普通字符串是以 8 位 ASCII 碼進行存儲的，而 Unicode 字符串則存儲爲 16 位 Unicode 字符串，這樣能夠表示更多的字符集。使用的語法是在字符串前面加上前綴 `u`。
在 3.x 中，所有的字符串都是 Unicode 字符串。
#### **字符串函數**
### **字節(bytes)**
在 3.x 中，字符串和二進制數據完全區分開。文本總是 Unicode，由 str 類型表示，二進制數據則由 bytes 類型表示。Python 3 不會以任意隱式的方式混用 str 和 bytes，你不能拼接字符串和字節流，也無法在字節流裏搜索字符串（反之亦然），也不能將字符串傳入參數爲字節流的函數（反之亦然）。
* bytes 類型與 str 類型，二者的方法僅有 encode() 和 decode() 不同。
* bytes 類型數據需在常規的 str 類型前加個 `b` 以示區分，例如 `b'abc'`。
* 只有在需要將 str 編碼(encode)成 bytes 的時候，比如：通過網絡傳輸數據；或者需要將 bytes 解碼(decode)成 str 的時候，我們纔會關注 str 和 bytes 的區別。
bytes 轉 str：
b'abc'.decode()
str(b'abc')
str(b'abc', encoding='utf-8')```
str 轉 bytes：
'中國'.encode()
bytes('中國', encoding='utf-8')
列表(list)
-
列表是一種無序的、可重複的數據序列，可以隨時添加、刪除其中的元素。
-
列表頁的每個元素都分配一個數字索引，從 0 開始
-
列表使用方括號創建，使用逗號分隔元素
-
列表元素值可以是任意類型，包括變量
-
使用方括號對列表進行元素訪問、切片、修改、刪除等操作，開閉合區間爲
[)形式 -
列表的元素訪問可以嵌套
-
方括號內可以是任意表達式
創建列表
hello = (1, 2, 3)
li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3), hello]
訪問元素
li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3)]
print(li[3]) # (1, 3)
print(li[-2]) # [3, 'a']
切片訪問
格式: list_name[begin:end:step] begin 表示起始位置(默認爲0)，end 表示結束位置(默認爲最後一個元素)，step 表示步長(默認爲1)
hello = (1, 2, 3)
li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3), hello]
print(li) # [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[1:2]) # ['2']
print(li[:2]) # [1, '2']
print(li[:]) # [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[2:]) # [[3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[1:-1:2]) # ['2', (1, 3)]
訪問內嵌 list 的元素：
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ['a', 'b', 'c']]
print(li[1:-1:2][1:3]) # (3, 5)
print(li[-1][1:3]) # ['b', 'c']
print(li[-1][1]) # b
修改列表
通過使用方括號，可以非常靈活的對列表的元素進行修改、替換、刪除等操作。
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
li[len(li) - 2] = 22 # 修改 [0, 1, 2, 22, 4, 5]
li[3] = 33 # 修改 [0, 1, 2, 33, 4, 5]
li[1:-1] = [9, 9] # 替換 [0, 9, 9, 5]
li[1:-1] = [] # 刪除 [0, 5]
刪除元素
可以用 del 語句來刪除列表的指定範圍的元素。
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
del li[3] # [0, 1, 2, 4, 5]
del li[2:-1] # [0, 1, 5]
列表操作符
-
+用於合併列表 -
*用於重複列表元素 -
in用於判斷元素是否存在於列表中 -
for ... in ...用於遍歷列表元素
[1, 2, 3] + [3, 4, 5] # [1, 2, 3, 3, 4, 5]
[1, 2, 3] * 2 # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
3 in [1, 2, 3] # True
for x in [1, 2, 3]: print(x) # 1 2 3
列表函數
-
len(list)列表元素個數 -
max(list)列表元素中的最大值 -
min(list)列表元素中的最小值 -
list(seq)將元組轉換爲列表
li = [0, 1, 5]
max(li) # 5
len(li) # 3
注: 對列表使用 max/min 函數，2.x 中對元素值類型無要求，3.x 則要求元素值類型必須一致。
列表方法
-
list.append(obj)
在列表末尾添加新的對象
-
list.count(obj)
返回元素在列表中出現的次數
-
list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一個序列中的多個值
-
list.index(obj)
返回查找對象的索引位置，如果沒有找到對象則拋出異常
-
list.insert(index, obj)
將指定對象插入列表的指定位置
-
list.pop([index=-1]])
移除列表中的一個元素（默認最後一個元素），並且返回該元素的值
-
list.remove(obj)
移除列表中某個值的第一個匹配項
-
list.reverse()
反向排序列表的元素
-
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
對原列表進行排序，如果指定參數，則使用比較函數指定的比較函數
-
list.clear()
清空列表 還可以使用
del list[:]、li = []等方式實現 -
list.copy()
複製列表 默認使用等號賦值給另一個變量，實際上是引用列表變量。如果要實現
列表推導式
列表推導式提供了從序列創建列表的簡單途徑。通常應用程序將一些操作應用於某個序列的每個元素，用其獲得的結果作爲生成新列表的元素，或者根據確定的判定條件創建子序列。
每個列表推導式都在 for 之後跟一個表達式，然後有零到多個 for 或 if 子句。返回結果是一個根據表達從其後的 for 和 if 上下文環境中生成出來的列表。如果希望表達式推導出一個元組，就必須使用括號。
將列表中每個數值乘三，獲得一個新的列表：
vec = [2, 4, 6]
[(x, x**2) for x in vec]
# [(2, 4), (4, 16), (6, 36)]
對序列裏每一個元素逐個調用某方法：
freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
[weapon.strip() for weapon in freshfruit]
# ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
用 if 子句作爲過濾器：
vec = [2, 4, 6]
[3*x for x in vec if x > 3]
# [12, 18]
vec1 = [2, 4, 6]
vec2 = [4, 3, -9]
[x*y for x in vec1 for y in vec2]
# [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
[vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
# [8, 12, -54]
列表嵌套解析：
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
]
new_matrix = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]
print(new_matrix)
# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
元組(tuple)
-
元組與列表類似，不同之處在於元組的元素不能修改
-
元組使用小括號，列表使用方括號
-
元組創建很簡單，只需要在括號中添加元素，並使用逗號隔開即可
-
沒有 append()，insert() 這樣進行修改的方法，其他方法都與列表一樣
-
字典中的鍵必須是唯一的同時不可變的，值則沒有限制
-
元組中只包含一個元素時，需要在元素後面添加逗號，否則括號會被當作運算符使用
訪問元組
訪問元組的方式與列表是一致的。元組的元素可以直接賦值給多個變量，但變量數必須與元素數量一致。
a, b, c = (1, 2, 3)
print(a, b, c)
組合元組
元組中的元素值是不允許修改的，但我們可以對元組進行連接組合
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = ('abc', 'xyz')
tup3 = tup1 + tup2;
print (tup3)
# (12, 34.56, 'abc', 'xyz')
刪除元組
元組中的元素值是不允許刪除的，但我們可以使用 del 語句來刪除整個元組
元組函數
-
len(tuple)元組元素個數 -
max(tuple)元組元素中的最大值 -
min(tuple)元組元素中的最小值 -
tuple(tuple)將列表轉換爲元組
元組推導式
t = 1, 2, 3
print(t)
# (1, 2, 3)
u = t, (3, 4, 5)
print(u)
# ((1, 2, 3), (3, 4, 5))
字典(dict)
-
字典是另一種可變容器模型，可存儲任意類型對象
-
字典的每個鍵值(key=>value)對用冒號(:)分割，每個對之間用逗號(,)分割，整個字典包括在花括號({})中
-
鍵必須是唯一的，但值則不必
-
值可以是任意數據類型
-
鍵必須是不可變的，例如：數字、字符串、元組可以，但列表就不行
-
如果用字典裏沒有的鍵訪問數據，會報錯
-
字典的元素沒有順序，不能通過下標引用元素，通過鍵來引用
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字典內部存放的順序和 key 放入的順序是沒有關係的
格式如下:
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
訪問字典
dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3]}
print(dis['b'][2])```
#### **修改字典**
dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}}
dis[9]['name'] = 999
print(dis)
{'a': 1, 9: {'name': 999}, 'b': [1, 2, 3]}
#### **刪除字典**
用 del 語句刪除字典或字典的元素。
dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}}
del dis[9]['name']
print(dis)
del dis # 刪除字典
{'a': 1, 9: {}, 'b': [1, 2, 3]}
#### **字典函數**
* `len(dict)` 計算字典元素個數，即鍵的總數
* `str(dict)` 輸出字典，以可打印的字符串表示
* `type(variable)` 返回輸入的變量類型，如果變量是字典就返回字典類型
* `key in dict` 判斷鍵是否存在於字典中
#### **字典方法**
* dict.clear()
刪除字典內所有元素
* dict.copy()
返回一個字典的淺複製
* dict.fromkeys(seq[, value])
創建一個新字典，以序列 seq 中元素做字典的鍵，value 爲字典所有鍵對應的初始值
* dict.get(key, default=None)
返回指定鍵的值，如果值不在字典中返回默認值
* dict.items()
以列表形式返回可遍歷的(鍵, 值)元組數組
* dict.keys()
以列表返回一個字典所有的鍵
* dict.values()
以列表返回字典中的所有值
* dict.setdefault(key, default=None)
如果 key 在字典中，返回對應的值。如果不在字典中，則插入 key 及設置的默認值 default，並返回 default ，default 默認值爲 None。
* dict.update(dict2)
把字典參數 dict2 的鍵/值對更新到字典 dict 裏
dic1 = {'a': 'a'}
dic2 = {9: 9, 'a': 'b'}
dic1.update(dic2)
print(dic1)
{'a': 'b', 9: 9}
* dict.pop(key[,default])
刪除字典給定鍵 key 所對應的值，返回值爲被刪除的值。key 值必須給出，否則返回 default 值。
* dict.popitem()
隨機返回並刪除字典中的一對鍵和值(一般刪除末尾對)
#### **字典推導式**
構造函數 dict() 直接從鍵值對元組列表中構建字典。如果有固定的模式，列表推導式指定特定的鍵值對：
dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
此外，字典推導可以用來創建任意鍵和值的表達式詞典：
{x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
如果關鍵字只是簡單的字符串，使用關鍵字參數指定鍵值對有時候更方便：
dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
### **集合(set)**
集合是一個無序不重複元素的序列
#### **創建集合**
* 可以使用大括號 `{}` 或者 `set()` 函數創建集合
* 創建一個空集合必須用 `set()` 而不是 `{}`，因爲 `{}` 是用來創建一個空字典
* `set(value)` 方式創建集合，value 可以是字符串、列表、元組、字典等序列類型
* 創建、添加、修改等操作，集合會自動去重
{1, 2, 1, 3} # {} {1, 2, 3}
set('12345') # 字符串 {'3', '5', '4', '2', '1'}
set([1, 'a', 23.4]) # 列表 {1, 'a', 23.4}
set((1, 'a', 23.4)) # 元組 {1, 'a', 23.4}
set({1:1, 'b': 9}) # 字典 {1, 'b'}
#### **添加元素**
將元素 val 添加到集合 set 中，如果元素已存在，則不進行任何操作：
set.add(val)
也可以用 update 方法批量添加元素，參數可以是列表，元組，字典等：
set.update(list1, list2,...)
#### **移除元素**
如果存在元素 val 則移除，不存在就報錯：
set.remove(val)
如果存在元素 val 則移除，不存在也不會報錯：
set.discard(val)
隨機移除一個元素：
set.pop()
#### **元素個數**
與其他序列一樣，可以用 `len(set)` 獲取集合的元素個數。
#### **清空集合**
set.clear()
set = set()
#### **判斷元素是否存在**
val in set
#### **其他方法**
* set.copy()
複製集合
* set.difference(set2)
求差集，在 set 中卻不在 set2 中
* set.intersection(set2)
求交集，同時存在於 set 和 set2 中
* set.union(set2)
求並集，所有 set 和 set2 的元素
* set.symmetric_difference(set2)
求對稱差集，不同時出現在兩個集合中的元素
* set.isdisjoint(set2)
如果兩個集合沒有相同的元素，返回 True
* set.issubset(set2)
如果 set 是 set2 的一個子集，返回 True
* set.issuperset(set2)
如果 set 是 set2 的一個超集，返回 True
#### **集合計算**
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # a 中唯一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
print(a - b) # 在 a 中的字母，但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
print(a | b) # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
print(a & b) # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
print(a ^ b) # 在 a 或 b 中的字母，但不同時在 a 和 b 中
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
#### **集合推導式**
a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
print(a)
{'d', 'r'}
## **流程控制**
### **if 控制**
if 表達式1:
語句
if 表達式2:
語句
elif 表達式3:
語句
else:
語句
elif 表達式4:
語句
else:
語句
1、每個條件後面要使用冒號 `:`，表示接下來是滿足條件後要執行的語句塊。2、使用縮進來劃分語句塊，相同縮進數的語句在一起組成一個語句塊。3、在 Python 中沒有 switch - case 語句。
三元運算符：
<表達式1> if <條件> else <表達式2>
編寫條件語句時，應該儘量避免使用嵌套語句。嵌套語句不便於閱讀，而且可能會忽略一些可能性。
### **for 遍歷**
for <循環變量> in <循環對象>：
<語句1>
else:
<語句2>
else 語句中的語句2只有循環正常退出（遍歷完所有遍歷對象中的值）時執行。
在字典中遍歷時，關鍵字和對應的值可以使用 `items()` 方法同時解讀出來：
knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():
print(k, v)
在序列中遍歷時，索引位置和對應值可以使用 `enumerate()` 函數同時得到：
for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
print(i, v)
同時遍歷兩個或更多的序列，可以使用 `zip()` 組合：
questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):
print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
要反向遍歷一個序列，首先指定這個序列，然後調用 `reversed()` 函數：
for i in reversed(range(1, 10, 2)):
print(i)
要按順序遍歷一個序列，使用 `sorted()` 函數返回一個已排序的序列，並不修改原值：
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for f in sorted(set(basket)):
print(f)
### **while 循環**
while<條件>：
<語句1>
else：
<語句2>
### **break、continue、pass**
break 語句用在 while 和 for 循環中，break 語句用來終止循環語句，即循環條件沒有 False 條件或者序列還沒被完全遞歸完，也會停止執行循環語句。 continue 語句用在 while 和 for 循環中，continue 語句用來告訴 Python 跳過當前循環的剩餘語句，然後繼續進行下一輪循環。continue 語句跳出本次循環，而 break 跳出整個循環。
pass 是空語句，是爲了保持程序結構的完整性。pass 不做任何事情，一般用做佔位語句。
## **迭代器**
* 迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。
* 迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會後退。
* 迭代器有兩個基本的方法：`iter()` 和 `next()`。
* 字符串，列表或元組對象都可用於創建迭代器。
迭代器可以被 for 循環進行遍歷：
li = [1, 2, 3]
it = iter(li)
for val in it:
print(val)
迭代器也可以用 next() 函數訪問下一個元素值：
import sys
li = [1,2,3,4]
it = iter(li)
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
## **生成器**
* 在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱爲生成器（generator）。
* 跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。
* 在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。
* 調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函數 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一個迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print(next(f))
except StopIteration:
sys.exit()
## **函數**
### **自定義函數**
函數（Functions）是指可重複使用的程序片段。它們允許你爲某個代碼塊賦予名字，允許你通過這一特殊的名字在你的程序任何地方來運行代碼塊，並可重複任何次數。這就是所謂的調用（Calling）函數。
* 函數代碼塊以 `def` 關鍵詞開頭，後接函數標識符名稱和圓括號 `()`。
* 任何傳入參數和自變量必須放在圓括號中間，圓括號之間可以用於定義參數。
* 函數的第一行語句可以選擇性地使用文檔字符串—用於存放函數說明。
* 函數內容以冒號起始，並且縮進。
* `return [表達式]` 結束函數，選擇性地返回一個值給調用方。不帶表達式的 return 相當於返回 None。
* `return` 可以返回多個值，此時返回的數據未元組類型。
* 定義參數時，帶默認值的參數必須在無默認值參數的後面。
def 函數名（參數列表）: 函數體
### **參數傳遞**
在 Python 中，類型屬於對象，變量是沒有類型的：
a = [1,2,3]
a = "Runoob"
以上代碼中，[1,2,3] 是 List 類型，”Runoob” 是 String 類型，而變量 a 是沒有類型，她僅僅是一個對象的引用（一個指針），可以是指向 List 類型對象，也可以是指向 String 類型對象。
#### **可更改與不可更改對象**
在 Python 中，字符串，數字和元組是不可更改的對象，而列表、字典等則是可以修改的對象。
* 不可變類型：變量賦值 a=5 後再賦值 a=10，這裏實際是新生成一個 int 值對象 10，再讓 a 指向它，而 5 被丟棄，不是改變a的值，相當於新生成了a。
* 可變類型：變量賦值 la=[1,2,3,4] 後再賦值 la[2]=5 則是將 list la 的第三個元素值更改，本身la沒有動，只是其內部的一部分值被修改了。
Python 函數的參數傳遞：
* 不可變類型：類似 c++ 的值傳遞，如 整數、字符串、元組。如fun（a），傳遞的只是a的值，沒有影響a對象本身。比如在 fun（a）內部修改 a 的值，只是修改另一個複製的對象，不會影響 a 本身。
* 可變類型：類似 c++ 的引用傳遞，如 列表，字典。如 fun（la），則是將 la 真正的傳過去，修改後fun外部的la也會受影響
Python 中一切都是對象，嚴格意義我們不能說值傳遞還是引用傳遞，我們應該說傳不可變對象和傳可變對象。
### **參數**
#### **必需參數**
必需參數須以正確的順序傳入函數。調用時的數量必須和聲明時的一樣。
#### **關鍵字參數**
關鍵字參數和函數調用關係緊密，函數調用使用關鍵字參數來確定傳入的參數值。使用關鍵字參數允許函數調用時參數的順序與聲明時不一致，因爲 Python 解釋器能夠用參數名匹配參數值。
def print_info(name, age):
"打印任何傳入的字符串"
print("名字: ", name)
print("年齡: ", age)
return
print_info(age=50, name="john")
#### **默認參數**
調用函數時，如果沒有傳遞參數，則會使用默認參數。
def print_info(name, age=35):
print ("名字: ", name)
print ("年齡: ", age)
return
print_info(age=50, name="john")
print("------------------------")
print_info(name="john")
#### **不定長參數**
* 加了星號 `*` 的參數會以元組的形式導入，存放所有未命名的變量參數。
* 如果在函數調用時沒有指定參數，它就是一個空元組。我們也可以不向函數傳遞未命名的變量。
def print_info(arg1, *vartuple):
print("輸出: ")
print(arg1)
for var in vartuple:
print (var)
return
print_info(10)
print_info(70, 60, 50)
* 加了兩個星號 `**` 的參數會以字典的形式導入。變量名爲鍵，變量值爲字典元素值。
def print_info(arg1, **vardict):
print("輸出: ")
print(arg1)
print(vardict)
print_info(1, a=2, b=3)
### **匿名函數**
Python 使用 lambda 來創建匿名函數。
所謂匿名，意即不再使用 `def` 語句這樣標準的形式定義一個函數。
lambda 只是一個表達式，函數體比 def 簡單很多。lambda 的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在 lambda 表達式中封裝有限的邏輯進去。lambda 函數擁有自己的命名空間，且不能訪問自己參數列表之外或全局命名空間裏的參數。雖然 lambda 函數看起來只能寫一行，卻不等同於 C 或 C++ 的內聯函數，後者的目的是調用小函數時不佔用棧內存從而增加運行效率。
語法格式
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
## **變量作用域**
* L （Local） 局部作用域
* E （Enclosing） 閉包函數外的函數中
* G （Global） 全局作用域
* B （Built-in） 內建作用域
以 L –> E –> G –> B 的規則查找，即：在局部找不到，便會去局部外的局部找（例如閉包），再找不到就會去全局找，再者去內建中找。
Python 中只有模塊（module），類（class）以及函數（def、lambda）纔會引入新的作用域，其它的代碼塊（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不會引入新的作用域的，也就是說這些語句內定義的變量，外部也可以訪問。
定義在函數內部的變量擁有一個局部作用域，定義在函數外的擁有全局作用域。
局部變量只能在其被聲明的函數內部訪問，而全局變量可以在整個程序範圍內訪問。調用函數時，所有在函數內聲明的變量名稱都將被加入到作用域中。
當內部作用域想修改外部作用域的變量時，就要用到global和nonlocal關鍵字。
num = 1
def fun1():
global num # 需要使用 global 關鍵字聲明
print(num)
num = 123
print(num)
fun1()
如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外層非全局作用域）中的變量則需要 nonlocal 關鍵字。
def outer():
num = 10
def inner():
nonlocal num # nonlocal關鍵字聲明
num = 100
print(num)
inner()
print(num)
outer()
## **模塊**
編寫模塊有很多種方法，其中最簡單的一種便是創建一個包含函數與變量、以 .py 爲後綴的文件。
另一種方法是使用撰寫 Python 解釋器本身的本地語言來編寫模塊。舉例來說，你可以使用 C 語言來撰寫 Python 模塊，並且在編譯後，你可以通過標準 Python 解釋器在你的 Python 代碼中使用它們。
模塊是一個包含所有你定義的函數和變量的文件，其後綴名是`.py`。模塊可以被別的程序引入，以使用該模塊中的函數等功能。這也是使用 Python 標準庫的方法。
當解釋器遇到 import 語句，如果模塊在當前的搜索路徑就會被導入。
搜索路徑是一個解釋器會先進行搜索的所有目錄的列表。如想要導入模塊，需要把命令放在腳本的頂端。
一個模塊只會被導入一次，這樣可以防止導入模塊被一遍又一遍地執行。
搜索路徑被存儲在 sys 模塊中的 path 變量。當前目錄指的是程序啓動的目錄。
### **導入模塊**
導入模塊：
import module1[, module2[,... moduleN]]
從模塊中導入一個指定的部分到當前命名空間中：
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
把一個模塊的所有內容全都導入到當前的命名空間：
from modname import *
### **__name__ 屬性**
每個模塊都有一個 `__name__` 屬性，當其值是 `'__main__'` 時，表明該模塊自身在運行，否則是被引入。
一個模塊被另一個程序第一次引入時，其主程序將運行。如果我們想在模塊被引入時，模塊中的某一程序塊不執行，我們可以用 `__name__` 屬性來使該程序塊僅在該模塊自身運行時執行。
if name == 'main':
print('程序自身在運行')
else:
print('我來自另一模塊')
### **dir 函數**
內置的函數 `dir()` 可以找到模塊內定義的所有名稱。以一個字符串列表的形式返回。
如果沒有給定參數，那麼 `dir()` 函數會羅列出當前定義的所有名稱。
在 Python 中萬物皆對象，`int`、`str`、`float`、`list`、`tuple`等內置數據類型其實也是類，也可以用 `dir(int)` 查看 `int` 包含的所有方法。也可以使用 `help(int)` 查看 `int` 類的幫助信息。
### **包**
包是一種管理 Python 模塊命名空間的形式，採用”點模塊名稱”。
比如一個模塊的名稱是 A.B， 那麼他表示一個包 A中的子模塊 B 。
就好像使用模塊的時候，你不用擔心不同模塊之間的全局變量相互影響一樣，採用點模塊名稱這種形式也不用擔心不同庫之間的模塊重名的情況。
在導入一個包的時候，Python 會根據 sys.path 中的目錄來尋找這個包中包含的子目錄。
目錄只有包含一個叫做 `__init__.py` 的文件纔會被認作是一個包，主要是爲了避免一些濫俗的名字（比如叫做 string）不小心的影響搜索路徑中的有效模塊。
最簡單的情況，放一個空的 `__init__.py` 文件就可以了。當然這個文件中也可以包含一些初始化代碼或者爲 `__all__` 變量賦值。
### **第三方模塊**
* easy_install 和 pip 都是用來下載安裝 Python 一個公共資源庫 PyPI 的相關資源包的，pip 是 easy_install 的改進版，提供更好的提示信息，刪除 package 等功能。老版本的 python 中只有 easy_install，沒有pip。
* easy_install 打包和發佈 Python 包，pip 是包管理。
easy_install 的用法：
* 安裝一個包
easy_install 包名
easy_install "包名 == 包的版本號"
* 升級一個包
easy_install -U "包名 >= 包的版本號"
pip 的用法：
* 安裝一個包
pip install 包名pip install 包名 == 包的版本號
* 升級一個包 （如果不提供version號，升級到最新版本）
pip install 包名
pip install 包名 == 包的版本號
* 刪除一個包
pip uninstall 包名
* 已安裝包列表
pip list
## **面向對象**
類與對象是面向對象編程的兩個主要方面。一個類（Class）能夠創建一種新的類型（Type），其中對象（Object）就是類的實例（Instance）。可以這樣來類比：你可以擁有類型 `int` 的變量，也就是說存儲整數的變量是 `int` 類的實例（對象）。
* 類(Class)：用來描述具有相同的屬性和方法的對象的集合。它定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的實例。
* 方法：類中定義的函數。
* 類變量：類變量在整個實例化的對象中是公用的。類變量定義在類中且在函數體之外。類變量通常不作爲實例變量使用。
* 數據成員：類變量或者實例變量用於處理類及其實例對象的相關的數據。
* 方法重寫：如果從父類繼承的方法不能滿足子類的需求，可以對其進行改寫，這個過程叫方法的覆蓋（override），也稱爲方法的重寫。
* 實例變量：定義在方法中的變量，只作用於當前實例的類。
* 繼承：即一個派生類（derived class）繼承基類（base class）的字段和方法。繼承也允許把一個派生類的對象作爲一個基類對象對待。例如，有這樣一個設計：一個Dog類型的對象派生自Animal類，這是模擬”是一個（is-a）”關係（例圖，Dog是一個Animal）。
* 實例化：創建一個類的實例，類的具體對象。
* 對象：通過類定義的數據結構實例。對象包括兩個數據成員（類變量和實例變量）和方法。
Python 中的類提供了面向對象編程的所有基本功能：類的繼承機制允許多個基類，派生類可以覆蓋基類中的任何方法，方法中可以調用基類中的同名方法。
對象可以包含任意數量和類型的數據。
### **self**
`self` 表示的是當前實例，代表當前對象的地址。類由 `self.__class__` 表示。
`self` 不是關鍵字，其他名稱也可以替代，但 `self` 是個通用的標準名稱。
### **類**
類由 `class` 關鍵字來創建。類實例化後，可以使用其屬性，實際上，創建一個類之後，可以通過類名訪問其屬性。
### **對象方法**
方法由 `def` 關鍵字定義，與函數不同的是，方法必須包含參數 `self`, 且爲第一個參數，`self` 代表的是本類的實例。
### **類方法**
裝飾器 `@classmethod` 可以將方法標識爲類方法。類方法的第一個參數必須爲 `cls`，而不再是 `self`。
### **靜態方法**
裝飾器 `@staticmethod` 可以將方法標識爲靜態方法。靜態方法的第一個參數不再指定，也就不需要 `self` 或 `cls`。
### **__init__ 方法**
`__init__` 方法即構造方法，會在類的對象被實例化時先運行，可以將初始化的操作放置到該方法中。
如果重寫了 `__init__`，實例化子類就不會調用父類已經定義的 `__init__`。
### **變量**
`類變量`（Class Variable）是共享的（Shared）——它們可以被屬於該類的所有實例訪問。該類變量只擁有一個副本，當任何一個對象對類變量作出改變時，發生的變動將在其它所有實例中都會得到體現。
`對象變量`（Object variable）由類的每一個獨立的對象或實例所擁有。在這種情況下，每個對象都擁有屬於它自己的字段的副本，也就是說，它們不會被共享，也不會以任何方式與其它不同實例中的相同名稱的字段產生關聯。
在 Python 中，變量名類似 `__xxx__` 的，也就是以雙下劃線開頭，並且以雙下劃線結尾的，是特殊變量，特殊變量是可以直接訪問的，不是 private 變量，所以，不能用 `__name__`、`__score__` 這樣的變量名。
### **訪問控制**
* 私有屬性
`__private_attr`：兩個下劃線開頭，聲明該屬性爲私有，不能在類地外部被使用或直接訪問。
* 私有方法
`__private_method`：兩個下劃線開頭，聲明該方法爲私有方法，只能在類的內部調用，不能在類地外部調用。
我們還認爲約定，一個下劃線開頭的屬性或方法爲`受保護`的。比如，`_protected_attr`、`_protected_method`。
### **繼承**
類可以繼承，並且支持繼承多個父類。在定義類時，類名後的括號中指定要繼承的父類，多個父類之間用逗號分隔。
子類的實例可以完全訪問所繼承所有父類的非私有屬性和方法。
若是父類中有相同的方法名，而在子類使用時未指定，Python 從左至右搜索，即方法在子類中未找到時，從左到右查找父類中是否包含方法。
### **方法重寫**
子類的方法可以重寫父類的方法。重寫的方法參數不強制要求保持一致，不過合理的設計都應該保持一致。
`super()` 函數可以調用父類的一個方法，以多繼承問題。
### **類的專有方法：**
* `__init__`: 構造函數，在生成對象時調用
* `__del__`: 析構函數，釋放對象時使用
* `__repr__`: 打印，轉換
* `__setitem__`: 按照索引賦值
* `__getitem__`: 按照索引獲取值
* `__len__`: 獲得長度
* `__cmp__`: 比較運算
* `__call__`: 函數調用
* `__add__`: 加運算
* `__sub__`: 減運算
* `__mul__`: 乘運算
* `__div__`: 除運算
* `__mod__`: 求餘運算
* `__pow__`: 乘方
類的專有方法也支持重載。
### **實例**
class Person:
"""人員信息"""
# 姓名(共有屬性)
name = ''
# 年齡(共有屬性)
age = 0
def init(self, name='', age=0):
self.name = name
self.age = age
# 重載專有方法: str
def str(self):
return "這裏重載了 str 專有方法, " + str({'name': self.name, 'age': self.age})
def set_age(self, age):
self.age = age
class Account:
"""賬戶信息"""
# 賬戶餘額(私有屬性)
__balance = 0
# 所有賬戶總額
__total_balance = 0
# 獲取賬戶餘額
# self 必須是方法的第一個參數
def balance(self):
return self.__balance
# 增加賬戶餘額
def balance_add(self, cost):
# self 訪問的是本實例
self.__balance += cost
# self.class 可以訪問類
self.class.__total_balance += cost
# 類方法(用 @classmethod 標識，第一個參數爲 cls)
@classmethod
def total_balance(cls):
return cls._total_balance
# 靜態方法(用 @staticmethod 標識，不需要類參數或實例參數)
@staticmethod
def exchange(a, b):
return b, a
class Teacher(Person, Account):
"""教師"""
# 班級名稱
class_name = ''
def init(self, name):
# 第一種重載父類__init()構造方法
# super(子類，self).init(參數1，參數2，....)
super(Teacher, self).init(name)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回個人信息
return {
'name': self.name, # 此處訪問的是父類Person的屬性值
'age': self.age,
'class_name': self._class_name,
'balance': self.balance(), # 此處調用的是子類重載過的方法
}
# 方法重載
def balance(self):
# Account._balance 爲私有屬性，子類無法訪問，所以父類提供方法進行訪問
return Account.balance(self) * 1.1
class Student(Person, Account):
"""學生"""
teacher_name = ''
def init(self, name, age=18):
# 第二種重載父類__init()構造方法
# 父類名稱.init(self,參數1，參數2，...)
Person.init(self, name, age)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回個人信息
return {
'name': self.name, # 此處訪問的是父類Person的屬性值
'age': self.age,
'teacher_name': self._teacher_name,
'balance': self.balance(),
}
教師 John
john = Teacher('John')
john.balance_add(20)
john.set_age(36) # 子類的實例可以直接調用父類的方法
print("John's info:", john.get_info())
學生 Mary
mary = Student('Mary', 18)
mary.balance_add(18)
print("Mary's info:", mary.get_info())
學生 Fake
fake = Student('Fake')
fake.balance_add(30)
print("Fake's info", fake.get_info())
三種不同的方式調用靜態方法
print("john.exchange('a', 'b'):", john.exchange('a', 'b'))
print('Teacher.exchange(1, 2)', Teacher.exchange(1, 2))
print('Account.exchange(10, 20):', Account.exchange(10, 20))
類方法、類屬性
print('Account.total_balance():', Account.total_balance())
print('Teacher.total_balance():', Teacher.total_balance())
print('Student.total_balance():', Student.total_balance())
重載專有方法
print(fake)
輸出：
John's info: {'name': 'John', 'age': 36, 'class_name': '', 'balance': 22.0}
Mary's info: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 18}
Fake's info {'name': 'Fake', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 30}
john.exchange('a', 'b'): ('b', 'a')
Teacher.exchange(1, 2) (2, 1)
Account.exchange(10, 20): (20, 10)
Account.total_balance(): 0
Teacher.total_balance(): 20
Student.total_balance(): 48
這裏重載了 str 專有方法, {'name': 'Fake', 'age': 18}
## **錯誤和異常**
### **語法錯誤**
SyntaxError 類表示語法錯誤，當解釋器發現代碼無法通過語法檢查時會觸發的錯誤。語法錯誤是無法用 `try...except...`捕獲的。
print:
File "", line 1
print:
^
SyntaxError: invalid syntax
### **異常**
即便程序的語法是正確的，在運行它的時候，也有可能發生錯誤。運行時發生的錯誤被稱爲異常。錯誤信息的前面部分顯示了異常發生的上下文，並以調用棧的形式顯示具體信息。
1 + '0'
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
### **異常處理**
Python 提供了 `try ... except ...` 的語法結構來捕獲和處理異常。
try 語句執行流程大致如下：
* 首先，執行 try 子句（在關鍵字 try 和關鍵字 except 之間的語句）
* 如果沒有異常發生，忽略 except 子句，try 子句執行後結束。
* 如果在執行 try 子句的過程中發生了異常，那麼 try 子句餘下的部分將被忽略。如果異常的類型和 except 之後的名稱相符，那麼對應的 except 子句將被執行。最後執行 try 語句之後的代碼。
* 如果一個異常沒有與任何的 except 匹配，那麼這個異常將會傳遞給上層的 try 中。
* 一個 try 語句可能包含多個 except 子句，分別來處理不同的特定的異常。
* 最多隻有一個 except 子句會被執行。
* 處理程序將只針對對應的 try 子句中的異常進行處理，而不是其他的 try 的處理程序中的異常。
* 一個 except 子句可以同時處理多個異常，這些異常將被放在一個括號裏成爲一個元組。
* 最後一個 except 子句可以忽略異常的名稱，它將被當作通配符使用。可以使用這種方法打印一個錯誤信息，然後再次把異常拋出。
* try except 語句還有一個可選的 else 子句，如果使用這個子句，那麼必須放在所有的 except 子句之後。這個子句將在 try 子句沒有發生任何異常的時候執行。
* 異常處理並不僅僅處理那些直接發生在 try 子句中的異常，而且還能處理子句中調用的函數（甚至間接調用的函數）裏拋出的異常。
* 不管 try 子句裏面有沒有發生異常，finally 子句都會執行。
* 如果一個異常在 try 子句裏（或者在 except 和 else 子句裏）被拋出，而又沒有任何的 except 把它截住，那麼這個異常會在 finally 子句執行後再次被拋出。
### **拋出異常**
使用 `raise` 語句拋出一個指定的異常。
raise 唯一的一個參數指定了要被拋出的異常。它必須是一個異常的實例或者是異常的類（也就是 Exception 的子類）。
如果你只想知道這是否拋出了一個異常，並不想去處理它，那麼一個簡單的 raise 語句就可以再次把它拋出。
### **自定義異常**
可以通過創建一個新的異常類來擁有自己的異常。異常類繼承自 Exception 類，可以直接繼承，或者間接繼承。
當創建一個模塊有可能拋出多種不同的異常時，一種通常的做法是爲這個包建立一個基礎異常類，然後基於這個基礎類爲不同的錯誤情況創建不同的子類。
大多數的異常的名字都以”Error”結尾，就跟標準的異常命名一樣。
### **實例**
import sys
class Error(Exception):
"""Base class for exceptions in this module."""
pass
自定義異常
class InputError(Error):
"""Exception raised for errors in the input.
Attributes:
expression -- input expression in which the error occurred
message -- explanation of the error
"""
def init(self, expression, message):
self.expression = expression
self.message = message
try:
print('code start running...')
raise InputError('input()', 'input error')
# ValueError
int('a')
# TypeError
s = 1 + 'a'
dit = {'name': 'john'}
# KeyError
print(dit['1'])
except InputError as ex:
print("InputError:", ex.message)
except TypeError as ex:
print('TypeError:', ex.args)
pass
except (KeyError, IndexError) as ex:
"""支持同時處理多個異常, 用括號放到元組裏"""
print(sys.exc_info())
except:
"""捕獲其他未指定的異常"""
print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
# raise 用於拋出異常
raise RuntimeError('RuntimeError')
else:
"""當無任何異常時, 會執行 else 子句"""
print('"else" 子句...')
finally:
"""無論有無異常, 均會執行 finally"""
print('finally, ending')
## **文件操作**
### **打開文件**
`open()` 函數用於打開/創建一個文件，並返回一個 file 對象：
open(filename, mode)
* filename：包含了你要訪問的文件名稱的字符串值
* mode：決定了打開文件的模式：只讀，寫入，追加等
文件打開模式：
### **文件對象方法**
* fileObject.close()
close() 方法用於關閉一個已打開的文件。關閉後的文件不能再進行讀寫操作，否則會觸發 ValueError 錯誤。close() 方法允許調用多次。
當 file 對象，被引用到操作另外一個文件時，Python 會自動關閉之前的 file 對象。使用 close() 方法關閉文件是一個好的習慣。
* fileObject.flush()
flush() 方法是用來刷新緩衝區的，即將緩衝區中的數據立刻寫入文件，同時清空緩衝區，不需要是被動的等待輸出緩衝區寫入。
一般情況下，文件關閉後會自動刷新緩衝區，但有時你需要在關閉前刷新它，這時就可以使用 flush() 方法。
* fileObject.fileno()
fileno() 方法返回一個整型的文件描述符(file descriptor FD 整型)，可用於底層操作系統的 I/O 操作。
* fileObject.isatty()
isatty() 方法檢測文件是否連接到一個終端設備，如果是返回 True，否則返回 False。
* next(iterator[,default])
Python 3 中的 File 對象不支持 next() 方法。Python 3 的內置函數 `next()` 通過迭代器調用 `__next__()` 方法返回下一項。在循環中，`next()` 函數會在每次循環中調用，該方法返回文件的下一行，如果到達結尾(EOF)，則觸發 StopIteration。
* fileObject.read()
read() 方法用於從文件讀取指定的字節數，如果未給定或爲負則讀取所有。
* fileObject.readline()
readline() 方法用於從文件讀取整行，包括 “\n” 字符。如果指定了一個非負數的參數，則返回指定大小的字節數，包括 “\n” 字符。
* fileObject.readlines()
readlines() 方法用於讀取所有行(直到結束符 EOF)並返回列表，該列表可以由 Python 的 `for... in ...` 結構進行處理。如果碰到結束符 EOF，則返回空字符串。
* fileObject.seek(offset[, whence])
seek() 方法用於移動文件讀取指針到指定位置。
whence 的值, 如果是 0 表示開頭, 如果是 1 表示當前位置, 2 表示文件的結尾。whence 值爲默認爲0，即文件開頭。例如：
`seek(x, 0)`：從起始位置即文件首行首字符開始移動 x 個字符
`seek(x, 1)`：表示從當前位置往後移動 x 個字符
`seek(-x, 2)`：表示從文件的結尾往前移動 x 個字符
* fileObject.tell(offset[, whence])
tell() 方法返回文件的當前位置，即文件指針當前位置。
* fileObject.truncate([size])
truncate() 方法用於從文件的首行首字符開始截斷，截斷文件爲 size 個字符，無 size 表示從當前位置截斷；截斷之後 V 後面的所有字符被刪除，其中 Widnows 系統下的換行代表2個字符大小。
* fileObject.write([str])
write() 方法用於向文件中寫入指定字符串。
在文件關閉前或緩衝區刷新前，字符串內容存儲在緩衝區中，這時你在文件中是看不到寫入的內容的。
如果文件打開模式帶 b，那寫入文件內容時，str (參數)要用 encode 方法轉爲 bytes 形式，否則報錯：`TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'`。
* fileObject.writelines([str])
writelines() 方法用於向文件中寫入一序列的字符串。這一序列字符串可以是由迭代對象產生的，如一個字符串列表。換行需要指定換行符 `\n`。
### **實例**
filename = 'data.log'
打開文件(a+ 追加讀寫模式)
用 with 關鍵字的方式打開文件，會自動關閉文件資源
with open(filename, 'w+', encoding='utf-8') as file:
print('文件名稱: {}'.format(file.name))
print('文件編碼: {}'.format(file.encoding))
print('文件打開模式: {}'.format(file.mode))
print('文件是否可讀: {}'.format(file.readable()))
print('文件是否可寫: {}'.format(file.writable()))
print('此時文件指針位置爲: {}'.format(file.tell()))
# 寫入內容
num = file.write("第一行內容\n")
print('寫入文件 {} 個字符'.format(num))
# 文件指針在文件尾部，故無內容
print(file.readline(), file.tell())
# 改變文件指針到文件頭部
file.seek(0)
# 改變文件指針後，讀取到第一行內容
print(file.readline(), file.tell())
# 但文件指針的改變，卻不會影響到寫入的位置
file.write('第二次寫入的內容\n')
# 文件指針又回到了文件尾
print(file.readline(), file.tell())
# file.read() 從當前文件指針位置讀取指定長度的字符
file.seek(0)
print(file.read(9))
# 按行分割文件，返回字符串列表
file.seek(0)
print(file.readlines())
# 迭代文件對象，一行一個元素
file.seek(0)
for line in file:
print(line, end='')
關閉文件資源
if not file.closed:
file.close()
輸出：
文件名稱: data.log
文件編碼: utf-8
文件打開模式: w+
文件是否可讀: True
文件是否可寫: True
此時文件指針位置爲: 0
寫入文件 6 個字符
16
第一行內容
16
41
第一行內容
第二次
['第一行內容\n', '第二次寫入的內容\n']
第一行內容
第二次寫入的內容
## **序列化**
在 Python 中 pickle 模塊實現對數據的序列化和反序列化。pickle 支持任何數據類型，包括內置數據類型、函數、類、對象等。
### **方法**
#### **dump**
將數據對象序列化後寫入文件
pickle.dump(obj, file, protocol=None, fix_imports=True)
必填參數 obj 表示將要封裝的對象。必填參數 file 表示 obj 要寫入的文件對象，file 必須以二進制可寫模式打開，即`wb`。可選參數 protocol 表示告知 pickle 使用的協議，支持的協議有 0,1,2,3，默認的協議是添加在 Python 3 中的協議3。
#### **load**
從文件中讀取內容並反序列化
pickle.load(file, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')
必填參數 file 必須以二進制可讀模式打開，即`rb`，其他都爲可選參數。
#### **dumps**
以字節對象形式返回封裝的對象，不需要寫入文件中
pickle.dumps(obj, protocol=None, fix_imports=True)
#### **loads**
從字節對象中讀取被封裝的對象，並返回
pickle.loads(bytes_object, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')
### **實例**
import pickle
data = [1, 2, 3]
序列化數據並以字節對象返回
dumps_obj = pickle.dumps(data)
print('pickle.dumps():', dumps_obj)
從字節對象中反序列化數據
loads_data = pickle.loads(dumps_obj)
print('pickle.loads():', loads_data)
filename = 'data.log'
序列化數據到文件中
with open(filename, 'wb') as file:
pickle.dump(data, file)
從文件中加載並反序列化
with open(filename, 'rb') as file:
load_data = pickle.load(file)
print('pickle.load():', load_data)
輸出：
pickle.dumps(): b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03e.'
pickle.loads(): [1, 2, 3]
pickle.load(): [1, 2, 3]
## **命名規範**
Python 之父 Guido 推薦的規範
一份來自谷歌的 Python 風格規範：
http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_style_rules/
## **參考資料**
* 簡明 Python 教程
* Python 3 教程 | 菜鳥教程
* Python數據類型之“序列概述與基本序列類型(Basic Sequences)”
* Python基本數據類型——元組和集合
* python基礎—-特性（property）、靜態方法（staticmethod）、類方法（classmethod）、str的用法