Python 再学习1

Python 再学习1

基础语法打通小异，所以不赘述了

基本环境：

IDE环境:

PyCharm

python库管理：

Anaconda

参考：https://www.jianshu.com/p/169403f7e40c

他能管理你的安装环境和各种工具包，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。

使用：可以直接在图形界面搜索包，也可以命令行安装

conda install package_name

常用命令和操作:

运行命令：

python 文件名.py

进入python运行环境

python

切换python版本

我用的是Pycharm

 

面向对象

元类:

元类是用来创造类的类，我们常用的是type这个元类。（这个类很多时候用不到）

类也是对象

在python中，类不仅是用来描述如何生成一个对象的代码，他甚至会在解释器执行的时候创建一个名字为类名的对象。

对于这个对象我们可以做如下操作：

1、      将他赋值给一个变量

2、      拷贝他

3、      增加他的属性

4、      将他作为函数参数传递

动态地创建类

作为动态语言的python提供了可以动态创建对象的方法：

这里我们用到python的內建函数type。

type（类名 ，

由父类名称组成的元组（针对击沉情况，可以为空），

包含属性的字典（名称和值））

若添加方法则为：

_metaclass_属性

在解释器创建类时，如果有这个属性，就会优先通过这个属性的方法创建这个类，否则就走內建的type。

动态语言

动态添加属性

作为动态语言的python，可以在运行时改变其结构。

动态添加方法

动态删除属性和方法：

使用：

del  对象.属性名

delattr（对象,”属性名”）

限定属性 _slots_:

限制属性修改，只能有给定的属性，不能添加

 

生成器

在有规律的大数据存储的时候，为了避免因为数据量过大造成的内存空间占用，python可以通过生成器去一边循环一边计算。

特点：生成器所使用的参数都是使用第一次所调用时保留的。所以比较节约内存

简单生成器

只要把一个列表生成式的[] 变为 ()就好了

调用通过next调用：

复杂生成器

对于复杂生成器，一般都是用到的是for循环，为了保证一次一次传值，我们通过yield来控制。

yield 是一个类似 return 的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield后面(右边)的值。下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码(下一行)开始执行