python学习笔记
python教程／学习笔记
无论什么情况下，使用UTF-8 才是王道！ 1 # -*- coding:utf-8 -*2 2.2.5. 导入 通常应该在单独行中使用导入。 例如：No: import sys, os Yes: import sys import os 但是这样也是可以的： from types import StringType, ListType imports 应该放在文件的顶部，仅在模块注释和文档字符串之后，在模块的全局变量和常量之前。 Imports 也是有顺序的：1)Python 标准库的import；2)第三方库的import；3)自定义的库的import； 并且在每组的import 之间使用一行空行分割。 2.2.6.以下地方不推荐出现空格: 1) 紧挨着圆括号,方括号和花括号的 如:"spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 } )".写成"spam(ham[1], {eggs: 2})". 2) 紧贴在逗号,分号或冒号前的 如: "if x == 4 : print x , y ; x , y = y , x". 写成"if x == 4: print x, y; x, y = y, x". 3) 紧贴着函数调用的参数列表前开式括号的 如: "dict ['key'] = list [index]". 写成"dict['key'] = list[index]". 4) 紧贴在索引或切片下标开始的开式括号前 如: "dict ['key'] = list [index]".写成"dict['key'] = list[index]". 5) 在赋值(或其它)运算符周围的用于和其它并排的一个以上的空格,如: 1x=1 2y=2 3 long_variable = 3 写成 1x=1 2y=2 3 long_variable = 3 6)始终在这些二元运算符两边放置一个空格:赋值(=), 比较(==, <, >, !=, <>, <=,>=, in, not in, is, isnot), 布尔运算(and, or, not). 按 你的看法在算术运算符周围插入空格. 始终保持二元运算符两边空格的一致.一些例子: 1 i = i+1 2 submitted = submitted + 1 3 x = x*2 - 1 4 ypot2 = x*x + y*y
千锋教育 宋宋 python基础笔记
【主题】千锋教育宋宋 Python基础笔记近年来，随着人工智能技术的发展和应用，编程语言 Python 也逐渐成为了热门话题。
作为一种易学易用且功能强大的编程语言，Python 在各行各业都有着广泛的应用。
为了系统地学习Python编程，我选择了千锋教育的宋宋老师的Python基础课程，并从中整理出了以下笔记，以供大家参考。
一、Python基础概述1.1 Python简介Python是一种高级编程语言，具有简洁、清晰和易读的特点。
它被广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等领域。
1.2 Python的特点Python具有简单易学、开源免费、跨评台、强大的标准库等特点，因此备受程序员的喜爱。
1.3 宋宋老师的教学风格宋宋老师以通俗易懂的语言进行讲解，深入浅出地介绍Python编程的基础知识，让学习者能够轻松理解和掌握。
二、Python基础语法2.1 变量与数据类型Python中的变量不需要事先声明，直接赋值即可创建，而且可以灵活地改变数据类型。
2.2 控制流程Python中的控制流程包括顺序结构、分支结构和循环结构，通过这些结构可以灵活控制程序的执行流程。
2.3 函数与模块函数是Python中的重要概念，通过函数可以封装可重复使用的代码。
而模块则是一个包含Python定义和语句的文件，用来组织代码。
三、Python基础应用3.1 文件操作Python可以轻松地进行文件的读写操作，包括文本文件和二进制文件。
3.2 异常处理Python中的异常处理能够帮助程序更加健壮地运行，避免因错误而导致程序崩溃。
3.3 数据结构Python中有多种数据结构，如列表、元组、字典和集合，能够满足不同场景下的数据存储和处理需求。
四、个人观点与总结通过学习千锋教育宋宋老师的Python基础课程，我对Python编程语言有了更深入的了解和掌握。
宋宋老师的教学风格深受我喜爱，他的讲解通俗易懂，让我快速掌握了Python编程的基础知识。
黑马程序员 python 笔记
文章标题：解锁Python编程技能：成为黑马程序员的必备笔记第一部分：引言1.1 什么是Python编程Python编程语言是一种高级、通用、解释型编程语言。
它在机器学习、人工智能、数据分析等领域有着广泛的应用，被誉为是学习编程的最佳入门语言之一。
对于想要成为优秀程序员或者黑马程序员的人来说，掌握Python编程技能至关重要。
第二部分：入门篇2.1 Python基础语法在学习Python编程之前，了解Python的基础语法是必不可少的。
Python的变量、数据类型、条件语句、循环等。
只有掌握了这些基础知识，才能够更好地理解和应用Python编程。
2.2 Python函数和模块函数和模块是Python编程中非常重要的概念。
函数可以让代码更加模块化和可复用，而模块则可以让代码更加清晰和可维护。
通过学习函数和模块的知识，可以使我们的Python代码更加高效和灵活。
2.3 Python面向对象编程面向对象编程是一种重要的编程范式，而Python是一种面向对象的编程语言。
掌握面向对象编程的知识，可以让我们更好地组织和管理代码，提高代码复用性和可维护性。
第三部分：进阶篇3.1 Python文件操作在实际开发中，文件操作是无法回避的部分。
学习如何使用Python 进行文件读写操作，可以让我们更好地处理数据和文件，实现更丰富的应用场景。
3.2 Python异常处理异常是编程中一种常见的情况，学习如何处理异常可以让我们的代码更加健壮和可靠。
Python提供了丰富的异常处理机制，学习这些知识可以让我们更好地处理各种异常情况。
3.3 Python常用库和框架Python拥有丰富的第三方库和框架，如NumPy、Pandas、Django等。
学习这些常用库和框架，可以让我们更好地开发各种应用，提高开发效率和质量。
第四部分：个人观点和总结4.1 个人观点作为一名编程人员，我深刻理解Python编程技能在今天的重要性。
Python的简洁易读的语法、丰富强大的库和框架、广泛的应用场景，使其成为成为黑马程序员不可或缺的技能之一。
python程序设计基础笔记
python程序设计基础笔记摘要：一、Python 程序设计概述- Python 简介- Python 程序设计基础二、Python 语法基础- 变量与数据类型- 运算符与表达式- 流程控制语句三、函数与模块- 函数定义与调用- 模块导入与使用- 标准库模块介绍四、数据结构- 列表- 元组- 集合- 字典五、文件操作与异常处理- 文件打开与关闭- 文件读写操作- 异常处理六、Python 编程实践- 实例分析- 项目实战正文：Python 程序设计基础笔记Python 是一种高级、易于学习的编程语言，以其简洁的语法和强大的功能而著称。
Python 被广泛应用于各种领域，如Web 开发、数据分析、人工智能等。
本篇笔记将概述Python 程序设计基础，并介绍Python 语法基础、函数与模块、数据结构、文件操作与异常处理等知识点。
一、Python 程序设计概述Python 由Guido van Rossum 于1989 年创立，1991 年首次发布。
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python 具有丰富的标准库，使得开发者能够轻松地完成各种任务。
Python 程序设计基础包括变量与数据类型、运算符与表达式、流程控制语句等方面。
二、Python 语法基础1.变量与数据类型变量是存储数据的容器，数据类型决定了变量可以存储的数据种类。
Python 支持多种数据类型，如整数（int）、浮点数（float）、布尔值（bool）、字符串（str）等。
2.运算符与表达式运算符用于表示运算关系，如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）等。
表达式是由运算符和操作数组成的，用于计算结果。
3.流程控制语句流程控制语句用于控制程序的执行流程，包括条件语句（如if-elif-else）、循环语句（如for 循环和while 循环）等。
三、函数与模块1.函数定义与调用函数是一段组织好的、可重复使用的代码，用于执行特定任务。
《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与欠拟合（解决过拟合常见方法）
《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与⽋拟合（解决过拟合常见⽅法）《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与⽋拟合（解决过拟合常见⽅法）⼀、总结⼀句话总结：> 减⼩⽹络⼤⼩> 添加权重正则化> 添加 dropout 正则化1、机器学习的根本问题？> 优化和泛化之间的对⽴：机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对⽴。
2、机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对⽴：优化和泛化分别指什么？> 训练数据最佳性能：优化（optimization）是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（即机器学习中的学习）> 测试数据性能好坏：泛化（generalization）是指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏。
3、训练开始时，优化和泛化是相关的？> 训练和测试数据损失都⼩：训练数据上的损失越⼩，测试数据上的损失也越⼩。
这时的模型是⽋拟合（underfit）的，即仍有改进的空间，⽹络还没有对训练数据中所有相关模式建模。
4、解决过拟合的最好⽅法？> 获取更多数据：为了防⽌模型从训练数据中学到错误或⽆关紧要的模式，最优解决⽅法是获取更多的训练数据。
模型的训练数据越多，泛化能⼒⾃然也越好。
> 【调节模型允许存储的信息量、对模型允许存储的信息加以约束】：如果⽆法获取更多数据，次优解决⽅法是调节模型允许存储的信息量，或对模型允许存储的信息加以约束。
> 迫使模型学习最重要的模式：如果⼀个⽹络只能记住⼏个模式，那么优化过程会迫使模型集中学习最重要的模式，这样更可能得到良好的泛化。
这种降低过拟合的⽅法叫作正则化（regularization）5、防⽌过拟合的最简单的⽅法就是减⼩模型⼤⼩？> 减少模型中可学习参数的个数：防⽌过拟合的最简单的⽅法就是减⼩模型⼤⼩，即减少模型中可学习参数的个数（这由层数和每层的单元个数决定）。
6、⽹络模型的容量？> 模型中可学习参数的个数：在深度学习中，模型中可学习参数的个数通常被称为模型的容量（capacity）。
全网最详细的Python学习笔记，值得收藏
全⽹最详细的Python学习笔记，值得收藏我总结了python已下点：⾯向对象类和对象的创建属相相关⽅法相关元类内置的特殊属性内置的特殊⽅法PS注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项⽬开发经验永远是核⼼，如果你缺新项⽬练习或者没有python精讲教程，可以去⼩编的Python交流.裙：七⾐⾐九七七巴⽽五（数字的谐⾳）转换下可以找到了，⾥⾯很多新教程项⽬，还可以跟⽼司机交流讨教！类和对象的创建类# 经典类没有继承 object的类# 新式类继承了 object的类class Money: # 2.x中默认是经典类，3.x中是新式类passclass Money(object): # 兼容的⼀种写法pass# Money既是类的__name__属性名，⼜是⼀个引⽤该类的变量print(Money.__name__) # Moneyxxx = Moneyprint(xxx.__name__) # Money对象one = Money()print(one) # <__main__.Money object at 0x000001555E9534A8>print(one.__class__) # <class '__main__.Money'>属性相关对象属性class Person:passp = Person()# 给 p对象增加属性, 所有的属性好像是以字典的形式组织的p.age = 18print(p.age) # 18print(p.__dict__) # {'age': 18}print(p.sex) # AttributeError: 'Person' object has no attribute 'sex'# 删除p对象的属性del p.ageprint(p.age) # AttributeError: 'Person' object has no attribute 'age'类属性num = 666count = 1type = "rmb"print(Money.num) # 666# 对象查找属性，先到对象⾃⾝去找，若未找到，根据 __class__找到对应的类，然后去类中查找one = Money()print(one.count) # 1# 不能通过对象去修改/删除对应类的属性one.num = 555print(Money.num) # 666print(one.num) # 555# 类属性会被各个对象共享two = Money()print(one.num, two.num) # 666 666Money.num = 555print(one.num, two.num) # 555 555限制对象的属性添加# 类中的 __slots__属性定义了对象可以添加的所有属性class Person:__slots__ = ["age"] # 只允许添加⼀个 age属性p1 = Person()p1.age = 1p1.num = 2 # AttributeError: 'Person' object has no attribute 'num'私有化属性Python没有真正的私有化⽀持，只能⽤给变量添加下划线来实现伪私有;通过名字重整机制属性的访问范围：类的内部-->⼦类内部-->模块内的其他位置-->其他模块公有属性 x[x] 类的内部[x] ⼦类内部[x] 模块内的其他位置[x] ⼦类内部受保护属性 _x[x] 类的内部[x] ⼦类内部[x] 模块内的其他位置（但不推荐）[x] ⼦类内部（from ... import xxx 不可以访问，要指明all变量）私有属性 __x[x] 类的内部[ ] ⼦类内部[ ] 模块内的其他位置[ ] ⼦类内部（同_x）保护数据案例class Person:def __init__(self):self.__age = 18def set_age(self, age): # 错误数据的过滤if isinstance(age, int) and 0 < age < 150:self.__age = ageelse:print("Wrong age value")return self.__agep = Person()print(p.get_age()) # 18p.set_age(22)print(p.get_age()) # 22只读属性# 1. 属性私有化 + 属性化 get()⽅法class Person(object):def __init__(self):self.__age = 18# 可以以使⽤属性的⽅式来使⽤⽅法@propertydef age(self):return self.__agep = Person()print(p.age) # 18p.age = 666 # Attribute Error: can't set attribute# 2. 通过底层的⼀些函数class Person:# 通过属性 = 值的⽅式来给⼀个对象增加属性时，底层都会调⽤这个⽅法，构成键值对，存储在 __dict__字典中 # 可以考虑重写底层的这个函数，达到只读属性的⽬的def __setattr__(self, key, value):if key == "age" and key in __dict__:print("read only attribute")else:self.__dict__[key] = value⽅法相关⽅法的划分实例⽅法类⽅法静态⽅法class Person:def instance_fun(self): # self: 调⽤对象的本⾝，调⽤时不⽤写，解释器会传参print("instance method", self)@classmethoddef class_fun(cls): # cls: 类本⾝print("class method", cls)@staticmethoddef static_fun():print("static method")所有的⽅法都存储在类中，实例中不存储⽅法类⽅法和静态⽅法⽆法访问实例属性⽅法的私有化和变量的私有化思想差不多class Person:__age = 18def __run(self): # 只能在该类中被调⽤print("running...")创建类对象的类（类也是⼀个对象）a, s = 8, "123"print(a.__class__, s.__class__) # <class 'int'> <class 'str'>print(int.__class__, str.__class__) # <class 'type'> <class 'type'>type是元类。
python学习笔记（循环，print的几种写法，操作符）
python学习笔记（循环，print的⼏种写法，操作符）⼀、循环（ for， while）while循环是指在给定的条件成⽴时(true),执⾏循环体，否则退出循环。
for循环是指重复执⾏语句。
break 在需要时终⽌for /while循环continue 跳过位于其后的语句，结束本次循环，开始下⼀轮循环。
1. for 循环（for ... else...）⽤来遍历某⼀对象，还具有⼀个附带的可选的else块。
for语句的格式如下：for <> in <对象集合>：if <条件>:breakif <条件>:continue<其他语句>else:<>注：下例中输⼊的值要⽤int 强制转换成数字才能和随机数对⽐，没转换前是str类型2. for 的另⼀种⾼级写法：列表推导式--轻量级循环列表推导式是利⽤其他列表创建新列表的⼀种⽅法，⼯作⽅式类似于for循环：3. while循环（while ... else ...）在Python中while循环⽤于循环执⾏程序，即在某些条件下，循环执⾏某段程序。
基本形式如下：while 判断条件:执⾏语句执⾏的语句可以是单个语句或语句块，执⾏的判断条件可以是任何表达式，任何⾮0或⾮空的值均为true。
当判断条件为假false时，循环结束。
⽤while 实现上⾯的for 循环，如下所⽰，count 需要初始化值，并且每次count都需要+1, 否则就会恒为1，进⼊死循环。
⼆、print 的⼏种写法以下是print 的⼏种写法：%s string%d int%.2f float三、操作符（算数操作符，⽐较操作符，逻辑操作符）算数操作符：＋加－减* 乘/ 除// 浮点除法(四舍五⼊)% 取余** 乘⽅# count = count+1# count+=1# count = count-1# count-=1# count= count*1# count*=1# count = count/2# count/=2⽐较操作符：python的标准⽐较操作符有：< <= > >= == != <>，根据表达式的真假，返回True/False布尔值数据类型。
python笔记知识点总结
python笔记知识点总结一、Python基础知识1. Python语法Python的语法非常简洁和易读，它的代码块通过缩进来表示，通常使用四个空格缩进，而不是制表符。
此外，Python没有分号来表示语句的结束，而是通过换行来分隔不同的语句。
这种简洁的语法使得Python代码更具可读性和易维护性。
2. 变量和数据类型Python中的变量不需要声明，可以直接赋值使用。
Python有多种内置的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。
另外，Python还支持动态类型，即变量的数据类型可以随时改变。
3. 控制流Python支持条件语句（if-else）、循环语句（for和while）、跳出语句（break和continue）等控制流结构。
这些结构可以帮助你更好地控制程序的执行流程。
4. 函数和模块函数是一种封装了一些代码块的可重用的结构，Python中使用def关键字来定义函数，可以有参数和返回值。
另外，Python中还有很多内置的模块，可以直接使用或者通过import语句引入。
5. 异常处理Python中的异常处理机制可以帮助你更好地处理程序中的错误。
使用try-except语句可以捕获并处理异常，保证程序的稳定性和可靠性。
二、Python高级知识1. 面向对象编程Python是一种面向对象的编程语言，它提供了类、对象、继承、多态等面向对象的特性。
通过使用类和对象，你可以更好地组织和管理程序的代码。
2. 文件操作Python中有丰富的文件操作函数和模块，可以帮助你读写文件和目录、处理文件路径等操作。
3. 正则表达式正则表达式是一种强大的文本匹配工具，Python中的re模块提供了对正则表达式的支持，可以帮助你更好地处理字符串。
4. 网络编程Python有丰富的网络编程库，可以用来构建服务器、客户端、处理HTTP请求等网络应用程序。
5. 数据库操作Python可以连接各种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等，用于数据存储和管理。
python 开发核心知识点笔记
python 开发核心知识点笔记Python开发核心知识点笔记。
一、基础语法。
1. 变量与数据类型。
- 在Python中，不需要显式声明变量类型。
例如：`a = 5`，这里`a`就是一个整数类型的变量。
- 常见的数据类型有整数（`int`）、浮点数（`float`）、字符串（`str`）、布尔值（`bool`）、列表（`list`）、元组（`tuple`）、字典（`dict`）和集合（`set`）。
- 字符串可以使用单引号或双引号定义，如`'hello'`或者 `"world"`。
2. 运算符。
- 算术运算符：`+`（加）、`-`（减）、`*`（乘）、`/`（除）、`//`（整除）、`%`（取余）、``（幂运算）。
- 比较运算符：`==`（等于）、`!=`（不等于）、`<`（小于）、`>`（大于）、`<=`（小于等于）、`>=`（大于等于）。
- 逻辑运算符：`and`（与）、`or`（或）、`not`（非）。
3. 控制流语句。
- 条件语句。
- `if - elif - else`结构用于根据不同条件执行不同的代码块。
例如：x = 10.if x > 5:print('x大于5')elif x == 5:print('x等于5')else:print('x小于5')- 循环语句。
- `for`循环用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。
例如：fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']for fruit in fruits:print(fruit)- `while`循环在条件为真时重复执行代码块。
例如：i = 0.while i < 5:print(i)i += 1.二、函数。
1. 函数定义与调用。
Python最优化算法实战学习笔记
Python最优化算法实战第一章最优化算法概述1.1最优化算法简介最优化算法,即最优计算方法,也是运筹学。
涵盖线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、仓储库存论、物流论、博弈论、搜索论和模拟等分支。
当前最优化算法的应用领域如下。
(1)市场销售:多应用在广告预算和媒体的选择、竞争性定价、新产品开发、销售计划的编制等方面。
如美国杜邦公司在20世纪50年代起就非常重视对广告、产品定价和新产品引入的算法研究。
(2)生产计划:从总体确定生产、储存和劳动力的配合等计划以适应变动的需求计划,主要采用线性规划和仿真方法等。
此外,还可用于日程表的编排,以及合理下料、配料、物料管理等方面。
(3)库存管理:存货模型将库存理论与物料管理信息系统相结合,主要应用于多种物料库存量的管理,确定某些设备的能力或容量,如工厂库存量、仓库容量,新增发电装机容量、计算机的主存储器容量、合理的水库容量等。
(4)运输问题:涉及空运、水运、陆路运输,以及铁路运输、管道运输和厂内运输等,包括班次调度计划及人员服务时间安排等问题。
(5)财政和会计:涉及预算、贷款、成本分析、定价、投资、证券管理、现金管理等,采用的方法包括统计分析、数学规划、决策分析,以及盈亏点分析和价值分析等。
(6)人事管理:主要涉及以下6个方面。
①人员的获得和需求估计。
②人才的开发,即进行教育和培训。
③人员的分配，主要是各种指派问题。
④各类人员的合理利用问题。
⑤人才的评价，主要是测定个人对组织及社会的贡献。
⑥人员的薪资和津贴的确定。
(7)设备维修、更新可靠度及项目选择和评价:如电力系统的可靠度分析、核能电厂的可靠度B风险评估等。
(8)工程的最佳化设计:在土木，水利、信息电子、电机、光学、机械、环境和化工等领域皆有作业研究的应用。
(9)计算机信息系统:可将作业研究的最优化算法应用于计算机的主存储器配置，如等候理论在不同排队规则下对磁盘、磁鼓和光盘工作性能的影响。
python3.7.5官方tutorial学习笔记
python3.7.5官⽅tutorial学习笔记⽤了好久python，还没有完整看过官⽅的tutorial，这⼏天抽空看了下，还是学到些东西---Table of Contents1 课前甜点Python 代码通常⽐ C 系语⾔短的原因1. ⾼级数据类型允许在⼀个表达式中表⽰复杂的操作2. 代码块的划分是按照缩进3. 不需要预定义变量2 使⽤ Python 解释器2.1 调⽤解释器EOF unix C-d windows C-z执⾏ Python 代码 python -c command [arg]把 Python 模块当脚本使⽤ python -m module [arg]执⾏脚本后进⼊交互模式 python -i 1.py2.1.1 传⼊参数sys.argv sys.argv[0] 是程序名2.1.2 交互模式2.2 解释器的运⾏环境2.2.1 源⽂件的字符编码默认编码就是 utf-8 必须放在第⼀⾏或者 UNIX “shebang” 后3 Python 的⾮正式介绍注释 #3.1 Python 作为计算器使⽤3.1.1 数字除法 / 永远返回浮点数类型 // floor division乘⽅ **交互模式下,上⼀次被执⾏显⽰的表达式的值会被保存在 _Python 内置对复数的⽀持 3+5j3.1.2 字符串原始字符串三重引号会⾃动包含换⾏,可以在⾏尾加反斜杠防⽌换⾏相邻的两个字符串字⾯值会⾃动连接到⼀起通过索引取得的单个字符是⼀个长度为⼀的字符串切⽚中越界索引会被⾃动处理Python 中字符串是不可修改的,如果需要⼀个不同的字符串,应当新建⼀个 a = “heheda” b = a[:-1] + “b”3.1.3 列表列表的切⽚都返回⼀个新列表列表⽀持使⽤ + 拼接其他列表可以给列表切⽚赋值,这样可以改变列表⼤⼩,甚⾄清空整个列表a = [1, 2, 3, 4]a[1:3] = [4, 5]a[:] = []3.2 ⾛向编程的第⼀步3.2.1 多重赋值3.2.2 printprint 会在多个参数间加空格可以传⼊ end 参数指定结尾替换换⾏的字符串4 其他流程控制⼯具4.1 if 语句输⼊ aa = input(“input: ”)if if elif else4.2 for 语句Python 中的 for 是对任意序列进⾏迭代如果在循环内需要修改序列中的值,推荐先拷贝⼀份副本words = ['aaa', 'bbb', 'ccccccc']for w in words[:]:if len(w) > 5:words.insert(0, w)4.3 range() 函数range(0, 10, 3) 0, 3, 6, 9以序列的索引迭代a = ['a', 'b', 'c']for i in range(len(a)):print(i, a[i])for i, v in enumerate(a):print(i, v)range() 返回的不是列表,是⼀个可迭代对象4.4 break 和 continue 语句,以及循环中的 else ⼦句else ⼦句 else ⼦句会在未执⾏ break,循环结束时执⾏4.5 pass 语句pass 通常⽤于创建最⼩的类 class MyEmptyClass: passpass 也⽤于写代码时作为函数或条件⼦句体的占位符,保持在更抽象的层次上思考4.6 定义函数⽂档字符串全局变量和外部函数的变量可以被引⽤,但是不能在函数内部直接赋值函数的重命名机制没有 return, 函数会返回 None列表⽅法 append() ⽐ + 效率⾼4.7 函数定义的更多形式4.7.1 参数默认值in 测试⼀个序列是否包含某个值默认值时在定义过程中在函数定义处计算的,⽽不是调⽤时默认值只执⾏⼀次,如果是可变对象,⽐如列表,就可以在后续调⽤之间共享默认值类似于 c 中的静态变量def f(a, L=[]):print(a)L.append(a)print(L)f(1)f(2)f(3)f(4)4.7.2 关键字参数关键字参数必须在位置参数后形参 * **4.7.3 任意的参数列表任意的参数列表 *args ⼀般位于形式参数列表的末尾,只有关键字参数能出现在其后4.7.4 解包参数列表使⽤* 从列表或元组中解包参数 args = [3, 6] range(*args)使⽤** 从字典解包参数4.7.5 Lambda 表达式闭包def make_incrementor(n):return lambda x: x + nf = make_incrementor(33)f(0)传递⼀个函数作为参数pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])4.7.6 ⽂档字符串⼀些约定第⼀⾏简要描述对像的⽬的,⼤写字母开头,句点结尾第⼆⾏空⽩,后⾯⼏⾏是⼀个或多个段落,描述调⽤约定,副作⽤等4.7.7 函数标注标注不会对代码有实质影响,只是给⼈看def f(ham: str, eggs: str = "eggs") -> str:print(f.__annotations__)return ham + ' and ' + eggs4.8 ⼩插曲: 编码风格使⽤ 4 空格缩进,⽽不是制表符⼀⾏不超过 79 个字符(可以在较⼤显⽰器并排放置多个代码⽂件)使⽤空⾏分割函数和类,以及函数内的较⼤的代码块尽量把注释放到单独的⼀⾏使⽤⽂档字符串在运算符前后和逗号后使⽤空格函数和类命名应使⽤⼀致规则类 UpperCamelCase 函数 lowercase withunderscores⼀般不另外设置代码的编码不要在标识符中使⽤⾮ ASCII 字符5 数据结构5.1 列表的更多特性列表对象⽅法的清单 list.append(x) list.extend(iterable) list.insert(i, x) list.remove(x) list.pop([i]) list.clear() list.index(x[, start[, end]]) list.count(x) list.sort(key=None, reverse=False) list.reverse() list.copy()5.1.1 列表作为栈使⽤list.append(x) list.pop()5.1.2 列表作为队列使⽤在列表开头插⼊或弹出元素很慢from collections import dequequeue = deque(['aaa', 'bbb', 'ccc'])queue.append('ddd')queue.popleft()5.1.3 列表推导式for 循环后,循环变量还存在列表推导式中,for 和 if 顺序和展开形式的顺序是⼀致的如果表达式是⼀个元组,需要加括号5.1.4 嵌套的列表推导式a = [1, 2, 3]b = [4, 5, 6]print(list(zip(a, b)))5.2 del 语句del 可以删除指定索引的元素del 可以删除切⽚指定的范围del a[:]del a5.3 元组和序列元组通常包含不同种类的元素,列表的元素⼀般是同种类型空元组可以直接被⼀对圆括号创建元组输⼊时圆括号可有可⽆5.4 集合set()集合操作 a | b a - b a & b a ^ b集合推导式 a = {x for x in ’abcdedd’ if x not in ’abc’}5.5 字典只要不包含不可变对象,都可以作为键5.6 循环的技巧字典循环时,可以⽤ items() ⽅法把关键字和值同时取出序列循环时,可以⽤ enumerate()函数将索引和值同时取出要同时在多个序列中循环时,可以⽤ zip()函数如果要逆向⼀个序列,可以使⽤ reversed()函数sorted()函数可以返回⼀个新的排好序的序列在循环时想修改列表内容,最好创建新列表5.7 深⼊条件控制in 和 not inis 和 is not ⽐较是不是同⼀个对象⽐较操作可以传递5.8 ⽐较序列和其他类型序列也可以⽐较6 模块如果经常使⽤某个导⼊的函数,可以赋值给⼀个局部变量重命名6.1 更多有关模块的信息⼏种导⼊⽅式from fibo import fib, fib2from fibo import *import fibo as fibfrom fibo import fib as fibonacci每个模块在每个解释器会话中只被导⼊⼀次,如果更改了模块,要重新启动解释器或 import importlib importlib.reload(module) 6.1.1 以脚本的⽅式执⾏模块如果直接执⾏脚本,_name__ 被赋值为_main__6.1.2 模块搜索路径搜索路径1. 内置模块2. sys.path 给出的⽬录列表1. 包含输⼊脚本的⽬录2. PYTHONPATH3. 取决于安装的默认设置6.1.3 “编译过的”Python ⽂件python3 会把 pyc 统⼀放在_pycache_下 python2 是放在源⽂件同⽬录下pyc 和 py ⽂件运⾏速度是⼀样的,只是 pyc 的载⼊速度更快6.2 标准模块sys.ps1 sys.ps2 ⽤于定义交互模式下的提⽰符6.3 dir() 函数dir ⽤于查找模块定义的名称如果没有参数,dir 会列出当前定义的名称dir 不会列出内置函数和变量,他们定义在标准模块 builtins6.4 包包是⼀种通过⽤“带点号的模块名”来构造 Python 模块命名空间的⽅法_init_.py中可以执⾏包的初始化代码或设置_all__ 变量⼀些导⼊⽅式1. 导⼊模块 import a.b.c 使⽤时要使⽤全名 from a.b import c 可以直接⽤ c from a.b.c import d 可以直接⽤ d6.4.1 从包中导⼊*导⼊⼀个包时会参考它 init.py 内_all__ 列表的内容6.4.2 ⼦包参考相对导⼊ from . improt echo from .. import formats from ..filters import equalizer相对导⼊时基于当前模块的名称进⾏导⼊的,所以主模块必须⽤绝对导⼊6.4.3 多个⽬录中的包7 输⼊输出7.1 更漂亮的输出格式⼀些格式化输出⽅式 aa = ’a test’ b = f’hehe {aa}’ ’{gg}’.format(aa)str() 返回⼈类可读的值的表⽰repr() ⽣成解释器可读的表⽰7.1.1 格式化字符串⽂字⼀些⽰例 print(f’value {math.pi:.3f}.’) print(f’{name:10} {num:10d}’) print(f’{animal!r}’) # !a ascii() !s str() !r repr() 7.1.2 字符串的 format() ⽅法7.1.3 ⼿动格式化字符串rjust() ljust() center()7.1.4 旧的字符串格式化⽅法%7.2 读写⽂件最好使⽤ with7.2.1 ⽂件对象的⽅法常⽤⽅法列表 f.read() f.readline() f.write() f.tell() f.seek(5) f.seek(-3,2) # 0 start 1 current 2 end遍历⾏ for line in f: pass7.2.2 使⽤ json 保存结构化数据常⽤⽅法 jons.dumps([1, ’a’, 2]) json.dump(x, f) x = json.load(f)8 错误和异常8.1 语法错误8.2 异常8.3 处理异常else ⼦句必须放在 except 后8.4 抛出异常在 except 处理时可以 raise 抛出异常8.5 ⽤户⾃定义异常⾃定义异常⼀般只是提供⼀些属性8.6 定义清理操作finally ⼦句8.7 预定义的清理操作with 语句9 类9.1 名称和对象Python 中,多个变量可以绑定到⼀个对象,对于可变对象,表现得类似于指针9.2 Python 作⽤域和命名空间9.2.1 作⽤域和命名空间⽰例关于 nonlocal global 的⽤法def do_local():spam = "local spam"def do_nonlocal():nonlocal spamspam = "nonlocal spam"def do_global():global spamspam = "global spam"spam = "test spam"do_local()print("After local assignment:", spam)do_nonlocal()print("After nonlocal assignment:", spam)do_global()print("After global assignment:", spam)scope_test()print("In global scope:", spam)输出结果 After local assignment: test spam After nonlocal assignment: nonlocal spam After global assignment: nonlocal spam In global scope: global spam9.3 初探类9.3.1 类定义语法9.3.2 类对象类对象⽀持两种操作: 属性引⽤和实例化_doc__ ⽂档字符串9.3.3 实例对象实例对象的唯⼀操作是属性引⽤两种属性名称: 数据属性和⽅法数据属性不需要声明,在第⼀次赋值时产⽣9.3.4 ⽅法对象区分⽅法对象和函数对象class TestClass:def kk(self):print('aaa')bb = TestClass()bb.kk()TestClass.kk(bb)9.3.5 类和实例变量9.4 补充说明9.5 继承isinstance(obj, int)issubclass(bool, int)9.5.1 多重继承搜索的顺序是深度优先,从左到右9.6 私有变量通过约定,下划线开头的名称9.7 杂项说明定义空类,简单实现将命名数据捆绑在⼀起class Employee:passjohb = Employee() = "peter"john.dept = "computer lab"实例⽅法对象具有的属性 m._self__ 带有 m ⽅法的实例对象 m._func__ 该⽅法对应的函数对象9.8 迭代器for 的机制1. for 会⽤ iter() 函数调⽤容器内的_iter_()⽅法2. 此⽅法会返回⼀个定义了_next_()⽅法的对象3. 调⽤ next() 函数,会调⽤上⼀步返回对象的_next_()⽅法4. 当元素⽤尽时,_next_()会引发 StopIteration 异常给⾃⼰的类添加迭代器⾏为1. 定义_iter__ ⽅法,返回 self2. 定义_next__ ⽅法,返回⼀个改变引⽤所指的对象,同时设置条件,遍历完 raise StopIterationclass Reverse:def__init__(self, data):self.data = dataself.index = len(data)def__iter__(self):return selfdef__next__(self):if self.index == 0:raise StopIterationself.index = self.index - 1return self.data[self.index]9.9 ⽣成器写法类似标准函数,但是返回不⽤ return,⽤ yield⽣成器会⾃动创建_iter_()和_next_(),⽣成器终结时会⾃动引发 StopIteration9.10 ⽣成器表达式⽣成器表达式被设计⽤于⽣成器将⽴即被外层函数所使⽤的情况 sum(i*i for i in range(10))10 标准库简介10.1 操作系统接⼝import os os.getcwd() os.chdir() os.system对于⽇常⽂件和⽬录管理任务,shutil 模块提供了更易于使⽤的更⾼级模块 shutil.copyfile() shutil.move() 10.2 ⽂件通配符import glob 提供了在⼀个⽬录中使⽤通配符搜索⽂件列表的函数 glob.glob(’*.py’)10.3 命令⾏参数import sys print(sys.argv)argparseimport argparsefrom getpass import getuserparser = argparse.ArgumentParser(description='An argparse example.')parser.add_argument('name', nargs='?', default=getuser(), help='The name of someone to greet.')parser.add_argument('--verbose', '-v', action='count')args = parser.parse_args()greeting = ["Hi", "Hello", "Greetings! its very nice to meet you"][args.verbose % 3]print(f'{greeting}, {}')if not args.verbose:print('Try running this again with multiple "-v" flags!')10.4 错误输出重定向和程序终⽌sys.std sys.stdin sys.stdout sys.stderr.write(’wrong’)终⽌脚本 sys.exit()10.5 字符串模式匹配import re re.findall(r’\bf[a-z]*’, ’which foot or hand fell fastest’) re.sub(r’(\b[a-z]+) \1’, r’\1’, ’cat in the the hat’) ’cat in the hat’当只需要简单的功能时,⾸选字符串⽅法10.6 数学math 提供了对浮点数的低层 C 库函数的访问import math math.cos(math.pi / 4) math.log(1024, 2)random random.choice([’a’, ’b’, ’c’]) random.sample(range(100), 10) # 选 10 个样本出来 random.random() # 0 到 1 的随机数random.randrange(5) # 从 range(5) 选import statistics statistics.mean() # 平均值 statistics.median() # 中位数 statistics.variance() # ⽅差10.7 互联⽹访问urllib.requestfrom urllib.request import urlopenwith urlopen('') as response:for line in response:line = line.decode('utf-8')if'EST'in line or'EDT'in line:print (line)smtplibimport smtplibserver = smtplib.SMTP('localhost')server.sendmail('soothsayer@', 'jcaesar@',"""To: jcaesar@From: soothsayer@Beware the Ides of March.""")server.quit ()10.8 ⽇期和时间datetime# dates are easily constructed and formattedfrom datetime import datenow = date.today()now# datetime.date(2003, 12, 2)now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")# '12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'# dates support calendar arithmeticbirthday = date(1964, 7, 31)age = now - birthdayage.days# 1436810.9 数据压缩zlibimport zlibs = b'witch which has which witches wrist watch'len(s)t = press(s)len(t)zlib.decompress(t)zlib.crc32(s)10.10 性能测量timeit 快速测试⼩段代码>>> from timeit import Timer >>> Timer(’t=a; a=b; b=t’, ’a=1; b=2’).timeit() 0.57535828626024577 >>> Timer(’a,b = b,a’, ’a=1; b=2’).timeit() 0.54962537085770791Profileimport cProfile, pstats, iofrom pstats import SortKeyimport hashlibimport timepr = cProfile.Profile()pr.enable()data = "你好"for i in range(10000):m = hashlib.md5(data.encode("gb2312"))time.sleep(2)pr.disable()s = io.StringIO()sortby = SortKey.CUMULATIVEps = pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats(sortby)ps.print_stats()print (s.getvalue())10.11 质量控制doctests 可以验证⽂档字符串中嵌⼊的测试def average(values):"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers.>>> print(average([20, 30, 70]))40.0"""return sum(values) / len(values)import doctestdoctest.testmod() # automatically validate the embedded testsunittestimport unittestclass TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):def test_average(self):self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)with self.assertRaises(ZeroDivisionError):average([])with self.assertRaises(TypeError):average(20, 30, 70)unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests10.12 ⾃带电池xmlrpc.client xmlrpc.serveremailjsoncsvxml.etree.ElementTree xml.dom xml.saxsqlite3gettext locale codecs11 标准库简介 – 第⼆部分本部分介绍的是专业编程需要的更⾼级的模块,很少⽤在⼩脚本中11.1 格式化输出reprlib ⽤于缩略显⽰⼤型或深层嵌套的容器对象 >>> reprlib.repr(set(’supercalifragilisticexpialidocious’))“{‘a’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, …}”pprint 美化输出版 printtextwrap 格式化⽂本段落,适应给定的屏幕宽度 print(textwrap.fill(doc, width=40))11.2 模板from string import Template>>> t = Template(’${village}folk send $$10 to $cause.’) >>> t.substitute(village=’Nottingham’, cause=’the ditch fund’) ’Nottinghamfolk send $10 to the ditch fund.’11.3 使⽤⼆进制数据记录格式struct 模块的 pack() unpack()11.4 多线程threading11.5 ⽇志记录logging11.6 弱引⽤weakref 可以不必创建引⽤就能跟踪对象11.7 ⽤于操作列表的⼯具from array import arrayfrom collections import dequeimport bitsetfrom heapq import heapify, heappop heappush11.8 ⼗进制浮点运算from decimal import * 可以提供⾜够的精度,也能满⾜浮点数的相等性12 虚拟环境和包12.1 概述12.2 创建虚拟环境venv12.3 使⽤ pip 管理包pip 常⽤命令 pip search xxx pip install novas pip install requests==2.6.0 pip install –upgrade requests pip show requests pip list pip freeze > requirements.txt pip install -r requirements.txt13 接下来?14 交互式编辑和编辑历史14.1 Tab 补全和编辑历史python3 解释器已经有 tab 补全了默认配置,编辑历史会被保存在 home ⽬录 .python history14.2 默认交互式解释器的替代品ipython15 浮点算术16 附录Author: catCreated: 2019-11-01 Fri 17:48。
python必学知识点总结
python必学知识点总结一、Python 基础1. 变量和数据类型Python 中的变量可以用来存储各种类型的数据，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。
掌握不同数据类型的定义和使用方式是非常重要的。
2. 运算符和表达式Python 支持各种运算符和表达式，包括算术运算、比较运算、逻辑运算等。
熟练掌握运算符的优先级和使用方法是非常重要的。
3. 控制流Python 中的控制流包括条件语句、循环语句和异常处理。
掌握这些控制流的使用方法可以编写灵活的程序。
4. 函数和模块Python 中的函数和模块可以用来组织和重用代码。
了解如何定义函数、调用函数和导入模块是非常必要的。
5. 文件操作Python 提供了丰富的文件操作函数和方法，可以用来读写文件、管理文件路径等。
掌握文件操作的技巧可以实现更多功能。
6. 异常处理Python 中的异常处理机制可以用来处理程序运行时出现的错误和异常。
了解如何捕获异常、处理错误是非常重要的。
二、Python 高级特性1. 列表推导式列表推导式是一种简洁的方式来创建列表，可以在一行代码里实现复杂的逻辑。
2. 生成器和迭代器生成器和迭代器可以用来实现惰性计算和数据流处理，提高程序的效率和性能。
3. 装饰器装饰器是一种功能强大的特性，可以用来动态地修改函数或方法的行为。
4. 上下文管理器上下文管理器可以用来管理资源的获取和释放，例如文件操作、数据库连接等。
5. 多线程和多进程Python 提供了多线程和多进程的支持，可以用来实现并发和并行处理。
6. 函数式编程Python 支持函数式编程范式，可以通过高阶函数、匿名函数等来实现函数的组合和变换。
三、Python 标准库1. os 模块os 模块提供了丰富的函数和方法，用来处理操作系统相关的功能，例如文件路径、环境变量等。
2. sys 模块sys 模块包含了与 Python 解释器相关的功能，例如命令行参数、标准输入输出等。
python入门到精通背记手册
Python入门到精通背记手册一、Python入门1. 什么是PythonPython是一种解释型的、面向对象的高级编程语言。
它具有简单易学、功能强大和可扩展性强的特点，被广泛应用于全球信息站开发、数据分析、人工智能等领域。
2. 安装Python在你开始学习Python之前，需要先安装Python解释器。
你可以到冠方全球信息站上下载最新版本的Python，并按照指引进行安装。
在安装完成后，你就可以开始编写和运行Python代码了。
3. Python基础语法Python的语法比较简单，适合初学者快速上手。
Python使用缩进来表示代码的结构，不需要使用大括号。
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。
4. 控制流程学习Python的控制流程，包括条件语句、循环语句和函数。
掌握这些基本的控制流程，可以帮助你更好地进行程序设计和编写。
5. 函数和模块学习如何定义和调用函数，以及如何使用Python的模块。
函数和模块是Python编程中非常重要的概念，通过它们可以更好地组织和复用代码。
6. 文件操作学习如何在Python中进行文件的读写操作。
文件操作是程序与外部环境交互的重要方式，掌握好文件操作可以帮助你更好地管理数据和信息。
二、Python进阶1. 面向对象编程学习Python中面向对象编程的基本概念，包括类、对象、继承、多态等。
面向对象编程是一种重要的编程范式，可以帮助你更好地组织和管理复杂的程序。
2. 异常处理学习如何在Python中进行异常处理，处理程序在运行过程中可能出现的错误情况。
良好的异常处理可以提高程序的稳定性和可靠性。
3. 正则表达式学习如何在Python中使用正则表达式进行文本处理。
正则表达式是一种强大的文本搜索和匹配工具，能够帮助你更有效地对文本进行处理和分析。
4. 数据库操作学习如何在Python中进行数据库的连接和操作。
数据库是重要的数据存储和管理工具，通过Python可以方便地进行数据库的操作和管理。
Python语言程序设计（笔记）
Python语⾔程序设计（笔记）1、平⽅根的格式化知识点：平⽅根计算pow(a,0.5)[可以计算负数，结果为复数]a**b例题：获得⽤户输⼊的⼀个整数a，计算a的平⽅根，保留⼩数点后3位，并打印输出。
输出结果采⽤宽度30个字符、右对齐输出、多余字符采⽤加号(+)填充。
如果结果超过30个字符，则以结果宽度为准。
##我的答案：a=eval(input())print("{0:+>30.3f}".format(pow(a,0.5)))运⾏结果：1、10+++++++++++++++++++++++++3.1622、-10++++++++++++++++++0.000+3.162j点评分析：这是⼀个简单题，重点在于理解格式化输出的⽅法。
注意：如果平凡根后产⽣⼀个复数，由于复数的实部和虚部都是浮点数，.3f可以将实部和虚部分别取三位⼩数。
1.1、凯撒密码（栅栏密码）plaincode=input("请输⼊明⽂：")for p in plaincode:if ord("a")<=ord(p)<=ord("z"):print(chr(ord('a')+(ord(p)-ord('a')+3)%26),end="")#end="",是不想让【循环】输出换⾏。
因为print⾃带换⾏。
else:# %26,mod26是因为＋3后可能超出范围，通过这个操作限定范围print(p,end="")1.2、随机密码⽣成描述补充编程模板中代码，完成如下功能：以整数17为随机数种⼦，获取⽤户输⼊整数N为长度，产⽣3个长度为N位的密码，密码的每位是⼀个数字。
每个密码单独⼀⾏输出。
产⽣密码采⽤random.randint()函数。
建议答案：import randomdef mima(length):a=10**(length-1)b=10**length - 1return "{}".format(random.randint(a,b)) #居然可以return这个东西length=eval(input())random.seed(17)for i in range(3):print(mima(length))2、字符串分段组合知识点：str.split("xxxxx"),返回⼀个列表，由str中被 xxxxx 分隔的部分组成例题：获得输⼊的⼀个字符串s，以字符减号(-)分割s，将其中⾸尾两段⽤加号(+)组合后输出。
Python初学者学习笔记
代码 1 a.isdigit 2 a.isalpha 3 for I in range(a,b,c):
4d 5 and 6 or 7 print(type(a)) 8 print (a>b) 9 int() 10 str() 11 abs() 12 print(eval(‘a’)) 13 + 14 15 * 16 / 17 -= 18 += 19 *= 20 /= 21 == 22 > 23 < 24 >= 25 <= 26 a**b 27 # 28 ‘’’ ‘’’ 29 \ 30 \n 31 \t 32 ‘%a.bf’% 33 ‘%a.bd’% 34 ‘%a.s’% 35 a[b] 36 a[:b]a 37 a[:-b]a 38 while True: 39 a
13
fillcolor(‘a’)
14
begin_fill()
15
b
16
end_fill()
17
bgcolor(a)
18
textinput(a,b)
19 colormode(1/255)
1.
color(1—255,1—
20 255,1—255)
2. color(0.0—1.0，0.0—
21 1.0，0.0—1.0)
如果符合条件a，那么执行b，否则判断是否符合条件c，如果符合，那么执行d，否则执行e 四舍五入a 把a的所有首字母大写,再打出来 把a的所有字母大写,再打出来 把a的所有字母小写,再打出来 把a末尾的所有空格删除,再打出来 把a开头的所有空格删除,再打出来 把a开头和末尾的所有空格删除,再打出来
描述 前进a步 去x:a,y:b的地方 后退a步 抬笔 落笔 画b/360个半径为a个圆 将画笔调为a图案 隐藏画笔 将画笔颜色调为a颜色 左转a度 右转a度 画笔粗细切换为a
千锋教育python课堂笔记
1. Python基础知识- Python是一种面向对象的编程语言，由Guido van Rossum在1989年发明。
它具有简单易学、功能强大、可扩展性强等特点，适合初学者学习。
2. 变量和数据类型- 在Python中，变量是用来存储数据的名称，可以是数字、字符串、列表等不同类型的数据。
常见的数据类型包括整型、浮点型、字符串等。
3. 控制流语句- Python提供了丰富的控制流语句，如if语句、for循环和while循环，用来控制程序的执行流程。
掌握这些语句可以让程序更灵活、更高效。
4. 函数和模块- 函数是一段可重复使用的代码块，通过定义和调用函数可以提高代码的重用性和可维护性。
模块是一组相关的函数和变量的集合，可以使用import关键字引入模块。
5. 文件操作- Python支持对文件的读写操作，通过open函数可以打开文件并进行读写操作。
掌握文件操作可以让程序与外部文件进行数据交互，提高程序的实用性。
6. 异常处理- 在程序运行过程中可能会出现各种错误，Python提供了try-except 语句用来处理异常。
掌握异常处理可以让程序更健壮、更可靠。
7. 面向对象编程- Python是一种面向对象的编程语言，支持类、对象、继承、多态等面向对象编程的特性。
掌握面向对象编程可以让程序更结构化、更易扩展。
8. 实战项目- 通过实战项目可以巩固所学知识，提高编程能力。
可以选择一些简单的项目，如编写一个简单的小游戏、爬取全球信息站数据等。
9. 学习资源- 除了课堂教学，还可以通过阅读书籍、参加线上课程、搜索网络资源等方式来提高Python编程技能。
建议可以关注一些Python技术交流社区，如GitHub、知识等。
10. 总结- Python是一种简单易学、功能丰富的编程语言，适合初学者学习。
通过系统的课堂学习和实战项目练习，可以提高编程能力，为将来的学习和工作打下良好的基础。
11. 应用领域Python不仅仅是一种流行的教学语言，同时也是各种领域中的实际应用编程语言。
python核心编程第二版 第二章笔记
Python核心编程第二版第二章笔记第一节 Python 数据类型1.1 数字类型Python中数字类型包括整型和浮点型。
整型的表示范围取决于计算机的内存大小，而浮点型则表示浮点数，使用科学计数法表示。
1.2 字符串类型字符串在Python中使用引号（单引号或双引号）来表示，可以进行各种字符串操作，如拼接、切片等。
1.3 列表和元组列表和元组是Python 中的两种常用序列类型，区别在于列表可变，元组不可变。
1.4 字典字典是一种用于存储键值对的数据类型，可以通过键来访问对应的值。
第二节控制流程2.1 条件语句Python 的条件语句使用 if、elif 和 else 关键字，可以实现根据特定条件执行不同的代码块。
2.2 循环语句Python 的循环语句包括 for 循环和 while 循环，可实现对序列或条件的重复执行。
第三节函数3.1 定义函数使用 def 关键字定义函数，可以接收参数并返回值。
3.2 函数的参数函数可以接收不定数量的参数，包括位置参数、默认参数和关键字参数。
3.3 匿名函数使用 lambda 关键字可以定义匿名函数，简化代码结构。
第四节模块和包4.1 模块的导入使用 import 关键字可以导入其他 Python 文件中的函数和变量，可以利用其他模块中的功能。
4.2 包的概念包是一种组织模块的方式，可以将相关功能的模块放在同一个文件夹下，并在文件夹中创建一个 __init__.py 文件。
第五节异常处理5.1 异常的种类Python 中包括多种异常，如 NameError、TypeError 等，可以通过 try...except...finally 来捕获和处理异常。
5.2 异常的处理使用 try 语句可以尝试执行可能出现异常的代码块，使用 except 可以捕获相应的异常并进行处理，finally 用于无论是否出现异常都执行的代码块。
结语Python核心编程第二版的第二章介绍了Python的数据类型、控制流程、函数、模块和包以及异常处理等内容。
phython学习笔记
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1.2 作为计算器使用1.3 字符串1.4 列表1.5 简单的例子2.控制流程语句2.1 if2.2 for2.3 range()2.4 break，continue&elsebreak和在c语言里面一样，用于跳出for和while循环。
2.5 pass2.6 定义函数像往常一样，这个例子演示了一些新的Python特性：•该return语句返回一个函数的值。
return没有表达式参数返回None。
掉落一个函数的结尾也会返回None。
•该语句result.append(a)调用列表对象的方法result。
方法是一个“属于”对象并被命名的函数obj.methodname，其中obj某个对象（这可能是一个表达式），并且methodname是由该对象的类型定义的方法的名称。
不同类型定义不同的方法。
不同类型的方法可以具有相同的名称而不会造成歧义。
（可以使用类定义自己的对象类型和方法，请参阅类）append()示例中显示的方法是为列表对象定义的;它在列表的末尾添加了一个新元素。
在这个例子中它相当于result=result+[a]，但更有效。
2.7带参数的函数也可以使用可变数量的参数来定义函数。
有三种形式，可以合并。
2.7.1 默认参数值2.7.2 关键字参数2.7.3 任意参数列表2.7.4 解包参数列表当参数已经在列表或元组中时，会出现相反的情况，但需要对需要单独位置参数的函数调用进行解压缩。
例如，内置range()函数需要单独的启动和停止参数。
如果它们不能单独使用，请使用*-operator编写函数调用以将参数从列表或元组中解开：以同样的方式，字典可以用**-operator提供关键字参数：2.7.5 Lambda表达式可以使用lambda关键字创建小型匿名函数。
这个函数返回它的两个参数的总和：。
Lambda 函数可用于需要函数对象的任何地方。
Python数据分析基础学习笔记_2019.04.02
Python数据分析基础学习笔记曾建2019.04.25目录1.Python基础知识 (1)1.1.Python简介 (1)1.2.解释型与编绎型 (1)1.3.搭建环境 (2)1.4.环境变量Path (2)1.5.IDE (3)1.6.Pycharm安装 (3)1.7.语法特点 (4)1.7.1.注释 (4)1.7.2.缩进 (5)1.7.3.语句断行 (5)1.7.4.编码规范 (6)1.7.5.命名规范 (6)1.7.6.保留字与标识符 (6)1.8.基本数据类型 (8)1.8.1.数字 (8)1.8.2.字符串 (8)1.8.3.布尔类型 (11)1.8.4.类型转换 (11)1.8.5.基本输入输出 (11)1.9.运算符 (12)1.9.1.算术运算符 (12)1.9.2.赋值运算符 (13)1.9.3.关系运算符 (14)1.9.4.逻辑运算符 (14)1.9.5.位运算符 (14)1.9.6.优先级 (15)1.10.条件表达式 (15)2.流程控制 (16)2.1.程序结构 (16)2.2.选择语句 (16)2.3.循环语句 (18)2.3.1.while循环 (18)2.3.2.for循环 (19)2.3.3.循环嵌套 (19)2.3.4.结束循环 (20)3.数据结构 (21)3.1.序列 (21)3.1.1.索引 (22)3.1.2.切片 (22)3.1.3.相加 (22)3.1.4.相乘 (22)3.1.5.成员检查 (22)3.1.6.计算长度和最大最小值 (23)3.2.列表 (23)3.2.1.创建列表 (23)3.2.2.遍历列表 (24)3.2.3.更新列表 (24)3.2.4.列表统计计算 (25)3.2.5.列表排序 (26)3.2.6.列表推导式 (26)3.2.7.列表的常用函数 (27)3.2.8.二维列表 (27)3.3.元组 (28)3.3.1.元组与列表的区别 (28)3.3.2.创建元组 (29)3.3.3.访问元组 (29)3.3.4.修改元组 (30)3.3.5.元组推导式 (30)3.4.字典 (30)3.4.1.创建字典 (31)3.4.2.访问字典 (32)3.4.3.更新字典 (33)3.4.4.合并字典 (33)3.4.5.字典推导式 (33)3.5.集合 (33)3.5.1.创建集合 (33)3.5.2.添加删除元素 (34)3.5.3.集合运算 (34)3.6.字符串 (35)3.6.1.拼接字符串 (35)3.6.2.计算字符串长度 (35)3.6.3.截取字符串 (35)3.6.4.检索字符串 (36)3.6.5.大小写转换 (36)3.6.6.去空格 (36)3.6.7.分割 (37)3.6.8.格式化字符串 (37)4.函数 (38)4.1.定义函数 (38)4.2.调用函数 (38)4.3.参数传递 (38)4.4.返回值 (40)4.5.变量的作用域 (41)4.6.匿名函数 (41)5.面向对象 (41)5.1.对象与类 (41)5.2.面向对象的特点 (42)5.2.1.封装 (42)5.2.2.继承 (42)5.2.3.多态 (42)5.3.类的定义 (43)5.4.创建实例 (43)5.4.1.__init__()方法 (43)5.4.2.实例方法 (43)5.4.3.数据成员 (44)5.5.访问限制 (44)5.6.属性 (45)5.7.继承 (45)5.8.重写 (45)6.模块 (45)6.1.自定义模块 (46)6.2.模块搜索目录 (46)6.3.常用标准模块 (46)6.4.第三方模块 (47)6.5.包 (47)7.异常处理 (47)8.多维数组 (49)8.1.Numpy模块 (49)8.2.数组创建 (49)8.3.数组生成函数 (51)8.4.数据类型 (52)8.5.数组访问 (53)8.6.数组属性 (54)8.7.数组形状 (55)8.8.排序 (57)8.9.基本运算 (57)8.9.1.四则运算 (57)8.9.2.比较运算 (58)8.9.3.广播运算 (59)8.10.常用函数 (59)8.10.1.数学函数 (59)8.10.2.统计函数 (60)8.11.线性代数 (60)8.12.随机模块 (60)9.数据处理 (61)9.1.Pandas (61)9.2.序列 (62)9.2.1.构建 (62)9.2.3.追加 (64)9.2.4.删除 (65)9.2.5.更新 (65)9.2.6.排序 (65)9.3.数据框 (66)9.3.1.构建 (66)9.3.2.访问 (67)9.3.3.增加 (68)9.3.4.删除 (69)9.3.5.更新 (70)9.3.6.显示数据 (70)9.4.基本操作 (71)9.4.1.重建索引 (71)9.5.数据导入 (72)9.5.1.文本数据 (72)9.5.2.电子表格数据 (73)9.5.3.数据库数据 (74)9.6.数据导出 (74)9.7.类型转换 (76)9.8.数据清洗 (76)9.8.1.重复值处理 (76)9.8.2.缺失值处理 (77)9.8.3.异常值处理 (79)9.9.数据抽取 (80)9.9.1.字段抽取 (80)9.9.2.字段拆分 (80)9.9.3.重置索引 (81)9.9.4.条件抽取数据 (81)9.9.5.索引抽取数据 (81)9.10.数据修改 (82)9.11.重置索引 (83)9.12.透视表 (83)9.13.合并连接 (85)9.14.分组聚合 (86)10.数据基本分析 (87)10.1.基本统计分析 (87)10.2.分组分析 (88)10.3.分布分析 (89)10.4.交叉分析 (91)10.5.结构分析 (92)10.6.相关分析 (94)11.数据可视化 (95)11.1.离散型变量 (95)11.1.2.条形图 (98)11.2.数值型变量 (101)11.2.1.直方图 (101)11.2.2.核密度图 (104)11.2.3.箱线图 (106)11.2.4.小提琴图 (106)11.2.5.折线图 (106)11.3.关系型数据 (108)11.3.1.散点图 (109)11.3.2.气泡图 (112)11.3.3.热力图 (113)12.上机作业题 (115)12.1.数值交换 (115)12.2.三数比较大小 (116)12.3.计算人体健康BMI (116)12.4.计算闰年 (117)12.5.回文 (117)12.6.九九乘法表 (118)12.7.自然数求和 (118)12.8.计算阶乘和 (118)12.9.鸡兔同笼 (119)12.10.百人分百饼 (119)12.11.最大最小值 (119)12.12.换零钱 (120)12.13.登录功能 (121)12.14.修改密码功能 (121)12.15.质因数分解 (122)12.16.冒泡排序 (123)12.17.约瑟夫问题 (123)12.18.递归求自然数和 (124)12.19.兔子数目 (124)12.20.猜幸运数字 (125)12.21.押大小游戏 (126)12.22.五猴分桃 (127)12.23.打印全年的日历 (128)1.Python基础知识1.1.Python简介Python是1989年荷兰人Guido van Rossum发明的，它是一种面向对象的解释型高级编程语言。
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3。交互式令行模式下直接运行.py文件是一次性执行该文件内的所有代码。可见，Python交互模式主要是为了调试Python代码用的，也便于初学者学习，它不是正式运行Python代码的环境！
4。在Python的交互式命令行写程序，好处是一下就能得到结果，坏处是没法保存，下次还想运行的时候，还得再敲一遍。
2。由于Python语言从规范到解释器都是开源的，因此有很多人自己写了Python解释器，最终Python有很多种，例如：CPython/IPython/PyPy/Jython/IronPython。但是使用最广泛的是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，可以通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。用python程序和java程序（.net程序）之间的通信称之为平台交互。而网络调用的话，即是说，两个程序可以互相提供接口，它们之间的信息通信，通过接口来传送即可。两个程序之间还是互相独立的。
1。pycharm是一个IDE，类似Spyder、Sublime以及Python自带的IDLE等等，它们都只是编辑器，是用来编写代码的。而CPython、IPython、PyPy等，这些是解释器，是用来执行Python代码的，这两者是不一样的。解释器Python：共产主义；解释器CPython：苏联；解释器PyPy：天朝。
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