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Python3学习进度

2021-06-01 18:01:55  阅读：320  来源： 互联网

标签：函数 迭代 Python list 学习 进度 模块 Python3 2021


 

简介：Python3学习-由工作中遇到Android/iOS自动化测试调研使用(网易Airtest) 引入Python学习

学习路径

  • 2021年02月04日

    • web开发(了解)
      • HTTP协议简介
      • HTML简介
      • WSGI接口
      • 使用Web框架
      • 使用模板
    • 异步IO(暂未深入)
      • 协程
      • asyncio
      • async/wait
      • aiohttp
    • 使用MicroPython(了解)
      • 搭建开发环境
      • 控制小车
      • 遥控小车
      • 遥控转向
    • 实战-web实战-待实践。。。

  • 2021年02月03日

    • 正则表达式
    • 常用内建模块
      • datetime
      • collections
      • base64
      • struct
      • hashlib
      • hmac
      • itertools
      • contextlib
      • urllib
      • XML
      • HTMLParser
    • 常用第三方模块
      • Pillow
      • requests
      • chardet
      • psutil
    • virtualenv
    • 图形界面
      • 海龟绘图
    • 网络编程
      • TCP/IP简介
      • TCP编程
      • UDP编程
      • 小结：UDP的使用与TCP类似，但是不需要建立连接。此外，服务器绑定UDP端口和TCP端口互不冲突，也就是说，UDP的9999端口与TCP的9999端口可以各自绑定。
    • 电子邮件
      • SMTP发送邮件
      • POP3收取邮件
    • 访问数据库
      • 使用SQLite
      • 使用MySQL
        • pymysql连接docker里mysql
      • 使用SQLAlchemy
        • 用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示，就可以更容易地看出表的结构来：
        • 这就是传说中的ORM技术：Object-Relational Mapping，把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单？
        • 但是由谁来做这个转换呢？所以ORM框架应运而生。
        • 在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。

  • 2021年02月02日

    • 进程和线程
      • 多进程
      • 多线程
      • ThreadLocal
      • 进程 VS. 线程
      • 分布式进程
    • IO编程
      • 文件读写
      • StringIO 和 BytesIO
      • 操作文件和目录
      • 序列化
    • 错误、调试和测试
      • 错误处理
      • 调试
      • 单元测试
      • 文档测试

  • 2021年02月02日

    昨天看到W3CSchool的教程也还可以-这个可以复习使用

    • 面向对象高级编程
      • 使用__slots__
        • 正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性。先定义class：
        • 尝试给实例绑定一个属性
        • 尝试给实例绑定一个方法
          • 注:给一个实例绑定的方法,对另外一个实例是不起作用的
        • 为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：
        • 给class绑定方法后，所有实例均可调用：
        • 通常情况下，上面的set_score方法可以直接定义在class中，但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能，这在静态语言中很难实现。
      • 使用@property
      • 多重继承
        • 由于Python允许使用多重继承，因此，MixIn就是一种常见的设计。
        • 只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计。
      • 定制类
      • 使用枚举
      • 使用元类
        • 类比Object-C动态方法交换

  • 2021年02月01日

    • 面向对象编程
      • (***)面向对象编程——Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。
      • 类和实例
      • 访问限制
      • 继承和多态
      • 获取对象信息
      • 实例属性和类属性
        • 小结：
          • 实例属性属于各个实例所有，互不干扰；
          • 类属性属于类所有，所有实例共享一个属性；
          • 不要对实例属性和类属性使用相同的名字，否则将产生难以发现的错误。

  • 2021年02月01日

    • 模块
      • 模块是一组Python代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。
      • 创建自己的模块时，要注意：
        • 模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符；
        • 模块名不要和系统模块名冲突，最好先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交互环境执行import abc，若成功则说明系统存在此模块。
      • 使用模块
      • 使用第三方模块
        • 在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。
        •  

  • 2021年02月01日

  • 2021年01月29日

    • 函数式编程
      • 高阶函数
        • map/reduce
          • map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：

          • 注:map转为tuple或list只能转一次如果转后再转其他类型会异常

          • map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
          • 再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
        • filter
          • filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算，所以只有在取filter()结果的时候，才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素。
        • sorted
          • sorted()也是一个高阶函数。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。
      • 返回函数
        • 闭包
      • 匿名函数
        • 关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数(匿名函数lambda x: x * x)
        • 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
      • 装饰器
        • 现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
      • 偏函数
        • Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。
        • 所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
        • 小结：当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。
# 测试filter
def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
# 测试map/reduce
def f(x):
    return x * x

L = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
r = map(Function.f, L)
print(f'map打印：{r}')

# 注:map转为tuple或list只能转一次如果转后再转其他类型会异常
L = tuple(r)
print(f'map转为元组{L}')
for i, item in enumerate(L):
    print(f'tuple - [i,item]=[{i},{item}]')

# L = list(r)
# print(f'map转为list{L}')
# for i, item in enumerate(L):
#     print(f'list - [i,item]=[{i},{item}]')

2021年01月29日
  • 针对昨天学习记录复习总结
  • Python教程
    • Python简介
  • 安装Python
    • Python解释器(VSCode/PyCharm-可以断点调试)
  • 第一个Python程序
    • 使用文本编辑器
    • Python代码运行助手
    • 输入和输出
  • Python基础
    • 数据类型和变量
    • 字符串和编码
    • 使用list和tuple
    • 条件和判断
    • 循环
    • 使用dic和set
  • 函数
    • 调用函数
    • 自/定义函数
    • 函数的参数
      • 参数组合：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数
    • 递归函数
  • 高级特性
    • 切片
      • 对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。注意:list和tuple均可以做切片操作！
    • 迭代

      • 如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

      • 在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：

      • 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。

      • 默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

      • 如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断

      • 如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身

    • 列表生成式
      • 如果要计算1-100的整数之和，从1写到100有点困难，幸好Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：eg:L = list(range(0, 5))
      • 而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：
        • eg:L = [x * x for x in range(1, 11)]
        • eg:L = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
        • eg:[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
        • eg:d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' },d = [k + '=' + v for k, v in d.items()]
        • eg:L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'],L = [s.lower() for s in L]
      • if...else
        • eg:>>> [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
        • eg:>>> [x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
        • eg:>>> # if条件表达式里内容不做处理 else里是另外一种情况要做处理事 LN = [x if isinstance(x, str) != True else x.lower() for x in L]
    • 生成器
      • 「如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。」***在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
      • 斐波拉契数列
      • 要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
      • 同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：eg:for n in fib(6):print(n)
    • 迭代器

      • 可迭代对象-可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

      • 生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

      • 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

      • 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

 

标签：函数,迭代,Python,list,学习,进度,模块,Python3,2021
来源： https://blog.51cto.com/u_4955660/2842785

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