python的知识点关键词_Python知识点速记

input(str)中可以输入打印字符串

tuple是常量list

单个元素的tuple用(a,)表示，注意逗号

hex整数转十六进制字符串, oct整数转八进制字符串，ord字符转ascii码，chr ascii码转字符

//双斜杠为地板除(忽略余数)，**为乘方

a[::-1] list翻转，第二个冒号后面为不长

dict遍历

遍历key: for key in d:

遍历value: for v in d.values():

遍历key-value: for key,val in d.items():

list遍历

遍历元素: for l in list:

遍历元素和索引: for i,a in enumerate(list):

函数可变参数：def foo(a,*b): , *list 将列表转换为可变参数

函数关键字参数(python3以上)：def foo(a,b,**kw):， **将dict转换为关键字参数

函数限制关键字参数：def person(name, age, *, city, job):， 限制关键字参数与普通参数中间用*,隔开，所有限制关键字参数都必须传入，但可以设缺省值。

参数组合顺序：必选参数 > 默认参数 > 可变参数 > 命名(限制)关键字参数 > 关键字参数

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):

生成器：g = (x * x for x in range(10))，与列表解析式的区别是小括号而非中括号， 生成器边循环边计算，减少列表内存占用

生成器函数， 在函数中使用“yield 变量”，函数执行到这个地方中断并返回变量，直到下一次迭代(调用next(generator))继续执行后续代码

Iterable与Iterator的区别

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:

pass

# 实际上完全等价于：

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

while True:

try:

x = next(it)

except StopIteration:

break

map(lambda x:x**2+1,a)

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

lambda表达式f = lambda params_in: params_out

偏函数 int2 = functools.partial(int, base=2)

class中以双下划线开头的变量(如:__private_val)是私有变量, 不能被外部直接访问， python解释器将其改名成_Classname__private_val

_slots_ 限制用户能对类添加的属性，对子类不起作用. __slots__ = ('name', 'age')

@property装饰器

读接口用@property装饰, 写接口用@score.setter装饰,score是需要装饰的接口名字.

尽管是函数, 但调用时不需要带括号, 把它当做一个变量进行访问. 如果没有定义写接口, 则该"变量"只读, 不可写.

注意: 必须要先定义@property才能定义写接口.

class Student(object):

#get接口

@property

def score(self):

return self._score

#set接口

@score.setter

def score(self, value):

if not isinstance(value, int):

raise ValueError('score must be an integer!')

if value < 0 or value > 100:

raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

self._score = value

实例属性与类属性的区别：实例属性是在类中定义，可以通过类或实例访问，但如果给实例绑定一个同名的属性，实例属性会把类属性覆盖掉。

绑定方法

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法

... self.age = age

...

>>> from types import MethodType

>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法

类中的特殊函数

_init_：类的初始化函数/构造函数

_slot_：限制类及其实例的可添加属性

_len_: 返回长度，支持len()函数，它自动去调用该对象的_len_()方法

_str_: print()一个实例时，会调用该函数

_repr_：直接显示变量调用该函数，为调试服务的

_iter_: 支持for循环，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的_next_()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

_getitem_: 支持list那样按照下标取出元素

_getattr_: 访问对象属性时，如果找不到某个属性，会调用该函数。

_call_: 支持实例化方法，直接用实例调用方法

except不仅会捕获指定类型的错误，还会捕获其所有子类错误

运行py文件时加入-O选项可以屏蔽所有断言输出

logging

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='myapp.log', filemode='w')#设置log等级，输出格式，输出文件名，默认是输出到屏幕

logging.warning('This is warning message')

pdb: python3 -m pdb *.py

n：单步执行, l：查看当前代码, - p 变量名：查看变量, q：退出调试, c：继续执行, pdb.set_trace()设置断点