9 Python基础_大全提取功能汇总

Python大全提取功能汇总

1 交互式解释器

在命令行窗口执行python后，进入 Python 的交互式解释器。exit() 或 Ctrl + D 组合键退出交互式解释器。

2 指定解释器

如果在 Python 脚本文件首行输入#!/usr/bin/env python，那么可以在命令行窗口中执行/path/to/script-file.py以执行该脚本文件。

3 指定解释器

如果在 Python 脚本文件首行输入#!/usr/bin/env python，那么可以在命令行窗口中执行/path/to/script-file.py以执行该脚本文件。

4 编码

默认情况下，3.x 源码文件都是 UTF-8 编码，字符串都是 Unicode 字符。也可以手动指定文件编码：

# -*- coding: utf-8 -*-

或者

# encoding: utf-8

注意: 该行标注必须位于文件第一行

5 标识符

• 第一个字符必须是英文字母或下划线 _ 。
• 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。
• 标识符对大小写敏感。

注：从 3.x 开始，非 ASCII 标识符也是允许的，但不建议。

6 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。

total = item_one +         item_two +         item_three

在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠\。

7 同一行写多条语句

Python 可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号;分割。

import sys; x = ‘hello world‘; sys.stdout.write(x + ‘\n‘)

8 print 输出换行

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=""或别的非换行符字符串：

print(‘123‘) # 默认换行
print(‘123‘, end = "") # 不换行

9 数字运算

• 不同类型的数字混合运算时会将整数转换为浮点数
• 在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样
• 在整数除法中，除法 / 总是返回一个浮点数，如果只想得到整数的结果，丢弃可能的分数部分，可以使用运算符 //。
• // 得到的并不一定是整数类型的数，它与分母分子的数据类型有关系
• 在交互模式中，最后被输出的表达式结果被赋值给变量 _，_ 是个只读变量

10 Unicode

在 2.x 中，普通字符串是以 8 位 ASCII 码进行存储的，而 Unicode 字符串则存储为 16 位 Unicode 字符串，这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。

在 3.x 中，所有的字符串都是 Unicode 字符串。

11 字节(bytes)

在 3.x 中，字符串和二进制数据完全区分开。文本总是 Unicode，由 str 类型表示，二进制数据则由 bytes 类型表示。Python 3 不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes，你不能拼接字符串和字节流，也无法在字节流里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节流的函数（反之亦然）。

• bytes 类型与 str 类型，二者的方法仅有 encode() 和 decode() 不同。
• bytes 类型数据需在常规的 str 类型前加个 b 以示区分，例如 b‘abc‘。
• 只有在需要将 str 编码(encode)成 bytes 的时候，比如：通过网络传输数据；或者需要将 bytes 解码(decode)成 str 的时候，我们才会关注 str 和 bytes 的区别。

bytes 转 str：

b‘abc‘.decode() 
str(b‘abc‘) 
str(b‘abc‘, encoding=‘utf-8‘)

str 转 bytes：

‘中国‘.encode()  

bytes(‘中国‘, encoding=‘utf-8‘)

12 自定义函数

函数（Functions）是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字，允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块，并可重复任何次数。这就是所谓的调用（Calling）函数。

13 参数

必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。 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 print_info(name, age):
    "打印任何传入的字符串"
    print("名字: ", name)
    print("年龄: ", age)
    return
print_info(age=50, name="john")

默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。

def print_info(name, age=35):
    print ("名字: ", name)
    print ("年龄: ", age)
    return
print_info(age=50, name="john")
print("------------------------")
print_info(name="john")

不定长参数

• 加了星号 * 的参数会以元组的形式导入，存放所有未命名的变量参数。
• 如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。

def print_info(arg1, *vartuple):
    print("输出: ")
    print(arg1)
    for var in vartuple:
        print (var)
    return
print_info(10)
print_info(70, 60, 50)

• 加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。变量名为键，变量值为字典元素值。

def print_info(arg1, **vardict):
    print("输出: ")
    print(arg1)
    print(vardict)
print_info(1, a=2, b=3)

14 模块

编写模块有很多种方法，其中最简单的一种便是创建一个包含函数与变量、以 .py 为后缀的文件。

另一种方法是使用撰写 Python 解释器本身的本地语言来编写模块。举例来说，你可以使用 C 语言来撰写 Python 模块，并且在编译后，你可以通过标准 Python 解释器在你的 Python 代码中使用它们。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 Python 标准库的方法。

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。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块，需要把命令放在脚本的顶端。

一个模块只会被导入一次，这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量。当前目录指的是程序启动的目录。

name 统一属性

每个模块都有一个 __name__ 属性，当其值是 ‘__main__‘ 时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

if __name__ == ‘__main__‘:
    print(‘程序自身在运行‘)
else:
    print(‘我来自另一模块‘)

dir 函数查看模块定义名称

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回。

如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称。

在 Python 中万物皆对象，int、str、float、list、tuple等内置数据类型其实也是类，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 类的帮助信息。

15 包

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用”点模块名称”。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 __init__.py 文件就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为 __all__ 变量赋值。

16 迭代器

• 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
• 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。
• 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
• 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。

迭代器可以被 for 循环进行遍历：

li = [1, 2, 3]
it = iter(li)
for val in it:
    print(val)

迭代器也可以用 next() 函数访问下一个元素值：

import sys

li = [1,2,3,4]
it = iter(li)

while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

17 生成器

• 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
• 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
• 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
• 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

import sys

def fibonacci(n): # 生成器函数 - 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 是一个迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print(next(f))
    except StopIteration:
        sys.exit()

9 Python基础_大全提取功能汇总

原文：https://www.cnblogs.com/pythonsql/p/14605868.html