当我学完Python，我学到了什么

本文转载自：http://whatbeg.com/2016/05/02/learnpython.html 文章目录

一、Python简介

二、基础语法要点

三、函数

四、面向对象编程

五、调试

六、IO编程

七、进程与线程

八、正则表达式与常用内建模块

九、网络编程和电子邮件

十、Web开发和异步IO

十一、更多资料

本文是本人学完Python后的一遍回顾，加深理解顺便留作手册以备查阅。 学习Python的这几天来，觉得Python还是比较简单，容易上手的，就基本语法而言，但是有些高级特性掌握起来还是有些难度，需要时间去消化。Python给我最大的印象就是语法简洁，就像写伪代码一样，很多其他语言要用很多行才能实现的操作Python可能几行就搞定了，这让人摆脱了繁杂的语法而专注于问题本身，这也正是我为什么不太喜欢Java的原因之一，虽然它很强大。 一、Python简介 Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言,TIOBE程序语言排行榜2016年4月的排名如下： Python实现强势逆袭，而且我相信，随着时间的推移，国内Python语言未来前景也是一片向好。 Python的特点是优雅简单，易学易用（虽然我感觉还是有一些概念不容易理解），Python的哲学是尽量用最少的，最简单易懂的代码实现需要的功能。Python适宜于开发网络应用，脚本写作，日常简单小工具等等。Python的缺点是效率较低，但是在大量的场合效率却不是那么重要或者说Python不是其性能瓶颈，所以不要太在意。其次是2.x-3.x的过渡使得许多3.x还缺少很多2.x下的模块，不过也在完善中。其次就是源代码无法加密，发布Python程序其实就是发布源代码。 二、基础语法要点 1.如果一个字符串中有许多需要转义的字符，而又不想写那么多,那么可以用 r’…’ 表示 ‘…’内的内容不转义。

2.Python可用”’…”’来表示多行内容，如：

3.Python的逻辑运算and, or, not 分别对应C语言中的&&, ||, !. 但又与c中的有些不同，比如：在c中，0&&3 = 0,1&&3 = 1在python中，,0 and 3 = 0，1 and 3 = 3!

4.Python的整数与浮点数大小都没有范围。

5.Python中除法有两种： /除出来必是浮点数， //除出来是整数，即地板除。//的规则是：先对被除数进行四舍五入取整（除数不动），然后运算除法，对运算结果进行无条件截断，只保留到整数部分，小数点后不保留。这个类似floor()，所以也叫地板除。

6.Python中一切皆引用。每个对象都有一个引用计数器（内部跟踪变量）进行跟踪，引用计数值表示该对象有多少个引用，当初次产生赋给变量时，引用计数为1，其后没进行下列行为中的任意一种都会增加引用计数：

以下任意一种行为都会减少引用计数：

7.深拷贝与浅拷贝的概念与对比，有点复杂

8.list，tuple和dict，set

list： 为列表，是一个有序集合，类似于数组但又比数组功能强大，可以随时append,pop元素，下标从0开始，且下标为加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下标范围[-len,len-1].

tuple：为元组，类似于list，但list为可变类型，而tuple不可变，即没有append,pop等函数。一个建议是为了安全起见，能用tuple代替list尽量用tuple。如果tuple只有一个元素，要写成如(1,)以避免歧义。

dict：字典类型，存放key-value键值对，可以根据key迅速地找出value，当然，key必须是不可变类型，如下是错误的：

list与dict的优劣对比：

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的

set：set与dict类似，相当于只有key没有value的dict，每个key不同，set间有 &， | 等操作对应集合的交，并操作。 三、函数 1.函数是对象，函数名即是指向对应函数对象的引用，所以可以将函数名赋给一个变量，相当于给函数起一个‘别名’。

2.Python函数可以返回“多个值”，之所以打引号，是因为实际上返回的多个值拼成了一个元组，返回这个元组。

3.定义默认参数需要牢记：默认参数必须指向不变对象。否则第一次调用和第二次调用结果会不一样，因为可变的默认参数调用后改变了。

4.可变参数：传入的参数个数是可变的，可以是0个或多个。可变参数会将你传入的参数自动组装为一个tuple。在你传入的list或tuple名字前加一个 * 即说明传入的是可变参数。习惯写法为*args。

5.关键字参数：传入0个或多个含参数名的参数，这些参数被自动组装成一个dict。习惯写法**kw，如**a表示把a中所有的键值对以关键字参数的形式传入kw，获得一个dict，这个dict是a的一份拷贝，对kw改动不会传递到a

6.命名关键字在函数定义中跟在一个*分割符后，如

c,d为命名关键字参数，可以限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。

7.参数定义顺序：必选参数，默认参数，可变参数/命名关键字参数，关键字参数。

8.切片操作格式为lis[首下标：尾下标：间隔]，如果都不填，即lis[::]则代表整个容器lis

9.用圆括号()括起来一个列表生成式创建一个生成器generator，generator保存生成算法，我们可以用next(g)取得生成器g的下一个返回值。生成器的好处就是我们不需要提前生成所有列表元素，而是需要时再生成，这在某些情况下可以节省许多内存。算法也可以不是列表生成式而是自定义函数，只需在函数定义中包含yield关键字。

10.map()和reduce()： 二者都是高阶函数。map()接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable序列，map将传入的函数依次作用在序列每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。reduce()类似累积计算版的map()，把一个函数作用在一个序列上，每次接收两个参数，将结果继续与序列的下一个元素做累积计算。 利用map和reduce编写一个str2float函数，如把字符串’123.456’转换成浮点数123.456：

11.fliter()函数过滤序列，类似于map()作用于每一元素，根据返回值是True或者False决定舍弃还是保留该元素。函数返回一个Iterator。

12.sorted()函数可实现排序，类似于C++库中的sort()函数，但是比其更加简洁，语法为sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函数可实现自定义的排序规则，reverse表示升序还是降序。

13.一个函数可以返回一个函数，但是返回时该函数并未执行，所以返回函数中不要引用任何可能发生变化的变量，否则会出现逻辑错误。

14.装饰器(decorator): 当需要增强函数的功能却不希望修改函数本身，那么可以采用装饰器这种运行时动态增加功能的方式，增加的功能卸载装饰器函数中。如在执行前后打印’begin call’和’end call’，可以这样做：

15.偏函数： functools.partial()，作用是将一个函数的某些参数固定住，作为新函数的参数，即固定住该参数，返回一个新函数，使调用更简单。

四、面向对象编程 1.Python实例变量可以自由地绑定任何属性

2.为了不让内部属性不被外部访问，在属性的名称前加上两个下划线__，这样就变成了一个私有变量(private)，注意，不能直接访问不代表一定不能访问，事实上，加双下划线后Python就会将其改名为_class名__name，所以还是可以这样来访问这个‘私有’变量。

3.对于静态语言，如果要求传入一个class类型的对象，那么传入的对象必须是class类型或者其子类，否则将无法调用class中的方法，而Python这样的动态语言有‘鸭子类型’一说，即不一定要传入class类型或其子类，而只要保证传入的对象中有要使用的方法即可。

4.如果想要限制实例可以绑定的属性，那么在定义class时定义一个slots变量即可，例如：

注意，slots限制的属性对当前类实例起完全限制作用，且与子类共同定义其slots，也就是说子类可以定义自己的slots，子类实例允许定义的属性就是自身的slots加上父类的slots，即并集。

5.@ property装饰器可以使一个getter方法变成属性，如果方法名为me，那么@me.setter装饰器则可使一个setter方法变成属性。这样可以使代码更简短，同时可对参数进行必要的检查。

6.通过多重继承，可使子类拥有多个父类的所有功能。

7.在类中call方法可使实例对象像函数那样直接调用，作用即是该方法定义的过程。

8.ORM(Object Relational Mapping 对象关系映射)，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表。ORM的实现需要通过metaclass元类修改类的定义。元类可以改变类创建时的行为。

五、调试 1.Python调试方法：

六、IO编程 1.序列化： 把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。Python用pickle模块实现序列化。序列化之后，就可以把序列化后的内容存储到磁盘上或者通过网络进行传输。pickle.dumps()将对象序列化成一个bytes,而pickle.loads()可以根据bytes反序列化出对象。

2.pickle虽好，但是它专为Python而生，所以要在不同语言间传递对象，最好还是xml或者json，而json表示格式是一个字符串，更易读取，且比xml快，所以更加适宜于对象序列化。Python内置了json模块，相应方法仍然是dumps()和loads()。

3.但是在默认情况下，有些对象是无法序列化的，所以我们有时还需要定制转换方法，告诉json该如何将某类对象转换成可序列为json格式的{}对象。如下即是一个转换方法：

七、进程与线程 1.Python用mutiprocessing模块来实现多进程。 2.如果要大量创建子进程，可以使用进程池,示例如下：

要使用进程池需新建Pool对象，对Pool对象调用join()使等待池中所有子进程运行完毕，调用join()方法之前必须调用close()，且此后无法再新加子进程。

3.使用subprocess模块可以方便的启动并管理一个子进程，控制其输入输出。

4.进程间通信使用Queue,Pipes实现。

5.threading模块管理线程。threading.lock()创建线程锁，防止同时访问互斥资源造成的错误，示例如下：

6.ThreadLocal可以解决参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。

7.managers模块实现分布式进程。

八、正则表达式与常用内建模块 1.re模块进行正则表达式编译和匹配，如果该表达式需要匹配很多次，那么最好进行编译从而大大节省时间。 正则表达式匹配邮箱例子：

2.datetime模块进行日期和时间的处理，每一个时间对应一个timestamp，我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。字符串和datetime也可以相互转换，采用strptime()方法，字符串转换为datetime时需要设定一个识别格式，其中

分别表示年-月-日 时-分-秒。 从datetime得出月份，星期等字符串用strftime()方法，其中：

分别表示星期, 月份 日期 时:分。 示例：

3.datetime与timestamp的相互转换 有时候我们为了方便表示和存储时间，常将它转化为一个timestamp，即用一个唯一的数来表示时间，也方便看出时间早晚，有时候我们也需要将timestamp转化回我们惯常的时间格式，这就需要在timestamp和datetime之间相互转换，转换示例如下，主要函数为timestamp()和fromtimestamp()：

4.collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

5.Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法，常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据。

6.struct模块用来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。

7.Python的hashlib提供了常见的哈希算法，如MD5，SHA1等等。hashlib实现简单登录：

8.Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

9.urllib提供了一系列用于操作URL的功能。如GET,POST…

10.PIL(Python Imaging Library Python图像库)是一个强大的图像处理标准库，功能强大却又简单易用。现在的名字叫做Pillow。可以如下安装Pillow:

从下面生成数字验证码的程序可以窥其一斑：

效果： 九、网络编程和电子邮件 1.网络编程主要是TCP和UDP的编程，示例见 【Python网络编程】利用Python进行TCP、UDP套接字编程

2.SMTP是发送邮件的协议，Python内置对SMTP的支持，可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。Python对SMTP支持有smtplib和email两个模块，email负责构造邮件，smtplib负责发送邮件。Python内置一个poplib模块，实现了POP3协议，可以直接用来收邮件。由于现在绝大多数大型邮件服务商都采取了反垃圾邮件措施，所以这部分的简单实验并没有成功，还需进一步研究，等遇到具体情况再说。

3.Python内嵌了sqlite数据库，还可以自行安装连接mysql，MySQL是当前最流行的开源数据库，在行业内有着广泛的应用。 十、Web开发和异步IO 1.WSGI(Web Server Gateway Interface) 服务器网关接口。

2.Python web 开发框架：

Flask：流行的Web框架 Django：全能型Web框架 中文文档 web.py：一个小巧的Web框架 Bottle：和Flask类似的Web框架 Tornado：Facebook的开源异步Web框架 文档

3.协程

十一、更多资料 [1] 廖雪峰Python教程 [2] Django入门教程 [3] 《编程小白学Python》 [4] 《Python源码剖析》 [5] 《Python标准库》 Python字典式书籍，大部头