一、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。
1、导入模块
import module1[, module2[, ... moduleN]]
从模块中导入一个指定的部分到当前命名控件中：
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
把一个模块的所有内容全都导入当前的命名空间：
from modname import *
2、__name__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')
3、dir函数
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。
4、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。
5、第三方模块
- easy_install 和 pip 都是用来下载安装 Python 一个公共资源库 PyPI 的相关资源包的，pip 是
easy_install 的改进版，提供更好的提示信息，删除 package 等功能。老版本的 python 中只有
easy_install，没有pip。 - easy_install 打包和发布 Python 包，pip 是包管理。
easy_install 的用法：
- 安装一个包
easy_install 包名
easy_install "包名 == 包的版本"
- 升级一个包
easy_install -U "包名 >= 包的版本号"
pip 的用法：
- 安装一个包
pip install 包名pip install 包名 == 包的版本号
- 升级一个包
pip install —upgrade 包名 >= 包的版本号
- 删除一个包
pip uninstall 包名
- 以安装包列表
pip list
二、面向对象
类与对象是面向对象编程的两个主要方面。一个类（Class）能够创建一种新的类型（Type），其中对象（Object）就是类的实例（Instance）。可以这样来类比：你可以拥有类型 int 的变量，也就是说存储整数的变量是 int 类的实例（对象）。
- 类(Class)：用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
- 方法：类中定义的函数。
- 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
- 数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
- 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
- 实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
- 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base
class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟”是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。 - 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
- 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。
Python 中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法。
对象可以包含任意数量和类型的数据。
1、self
self 表示的是当前实例，代表当前对象的地址。类由 self.class 表示。
self 不是关键字，其他名称也可以替代，但 self 是个通用的标准名称。
2、类
类由 class 关键字来创建。 类实例化后，可以使用其属性，实际上，创建一个类之后，可以通过类名访问其属性。
3、对象方法
方法由 def 关键字定义，与函数不同的是，方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是本类的实例。
3、类方法
装饰器 @classmethod 可以将方法标识为类方法。类方法的第一个参数必须为 cls，而不再是 self。
4、静态方法
装饰器 @staticmethod 可以将方法标识为静态方法。静态方法的第一个参数不再指定，也就不需要 self 或 cls。
5、__init__方法
init 方法即构造方法，会在类的对象被实例化时先运行，可以将初始化的操作放置到该方法中。如果重写了 init，实例化子类就不会调用父类已经定义的 init。
6、变量
类变量（Class Variable）是共享的（Shared）——它们可以被属于该类的所有实例访问。该类变量只拥有一个副本，当任何一个对象对类变量作出改变时，发生的变动将在其它所有实例中都会得到体现。
对象变量（Object variable）由类的每一个独立的对象或实例所拥有。在这种情况下，每个对象都拥有属于它自己的字段的副本，也就是说，它们不会被共享，也不会以任何方式与其它不同实例中的相同名称的字段产生关联。
在 Python 中，变量名类似 xxx 的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是 private 变量，所以，不能用 name、score 这样的变量名。
7、访问控制
-
私有属性
__private_attr：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。 -
私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，只能在类的内部调用，不能在类地外部调用。
我们还认为约定，一个下划线开头的属性或方法为受保护的。比如，_protected_attr、_protected_method。
8、继承
类可以继承，并且支持继承多个父类。在定义类时，类名后的括号中指定要继承的父类，多个父类之间用逗号分隔。
子类的实例可以完全访问所继承所有父类的非私有属性和方法。
若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。
9、方法重写
子类的方法可以重写父类的方法。重写的方法参数不强制要求保持一致，不过合理的设计都应该保持一致。
super() 函数可以调用父类的一个方法，以多继承问题。
10、类的转悠方法：
- init: 构造函数，在生成对象时调用
- del: 析构函数，释放对象时使用
- repr: 打印，转换
- setitem: 按照索引赋值
- getitem: 按照索引获取值
- len: 获得长度
- cmp: 比较运算
- call: 函数调用
- add: 加运算
- sub: 减运算
- mul: 乘运算
- div: 除运算
- mod: 求余运算
- pow: 乘方
类的专有方法也支持重载。
11、实例
class Person:
"""人员信息"""
# 姓名(共有属性)
name = ''
# 年龄(共有属性)
age = 0
def __init__(self, name='', age=0):
self.name = name
self.age = age
# 重载专有方法: __str__
def __str__(self):
return "这里重载了 __str__ 专有方法, " + str({'name': self.name, 'age': self.age})
def set_age(self, age):
self.age = age
class Account:
"""账户信息"""
# 账户余额(私有属性)
__balance = 0
# 所有账户总额
__total_balance = 0
# 获取账户余额
# self 必须是方法的第一个参数
def balance(self):
return self.__balance
# 增加账户余额
def balance_add(self, cost):
# self 访问的是本实例
self.__balance += cost
# self.__class__ 可以访问类
self.__class__.__total_balance += cost
# 类方法(用 @classmethod 标识，第一个参数为 cls)
@classmethod
def total_balance(cls):
return cls.__total_balance
# 静态方法(用 @staticmethod 标识，不需要类参数或实例参数)
@staticmethod
def exchange(a, b):
return b, a
class Teacher(Person, Account):
"""教师"""
# 班级名称
_class_name = ''
def __init__(self, name):
# 第一种重载父类__init__()构造方法
# super(子类，self).__init__(参数1，参数2，....)
super(Teacher, self).__init__(name)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回个人信息
return {
'name': self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值
'age': self.age,
'class_name': self._class_name,
'balance': self.balance(), # 此处调用的是子类重载过的方法
}
# 方法重载
def balance(self):
# Account.__balance 为私有属性，子类无法访问，所以父类提供方法进行访问
return Account.balance(self) * 1.1
class Student(Person, Account):
"""学生"""
_teacher_name = ''
def __init__(self, name, age=18):
# 第二种重载父类__init__()构造方法
# 父类名称.__init__(self,参数1，参数2，...)
Person.__init__(self, name, age)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回个人信息
return {
'name': self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值
'age': self.age,
'teacher_name': self._teacher_name,
'balance': self.balance(),
}
# 教师 John
john = Teacher('John')
john.balance_add(20)
john.set_age(36) # 子类的实例可以直接调用父类的方法
print("John's info:", john.get_info())
# 学生 Mary
mary = Student('Mary', 18)
mary.balance_add(18)
print("Mary's info:", mary.get_info())
# 学生 Fake
fake = Student('Fake')
fake.balance_add(30)
print("Fake's info", fake.get_info())
# 三种不同的方式调用静态方法
print("john.exchange('a', 'b'):", john.exchange('a', 'b'))
print('Teacher.exchange(1, 2)', Teacher.exchange(1, 2))
print('Account.exchange(10, 20):', Account.exchange(10, 20))
# 类方法、类属性
print('Account.total_balance():', Account.total_balance())
print('Teacher.total_balance():', Teacher.total_balance())
print('Student.total_balance():', Student.total_balance())
# 重载专有方法
print(fake)
输出：
John's info: {'name': 'John', 'age': 36, 'class_name': '', 'balance': 22.0}Mary's info: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 18}Fake's info {'name': 'Fake', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 30}john.exchange('a', 'b'): ('b', 'a')Teacher.exchange(1, 2) (2, 1)Account.exchange(10, 20): (20, 10)Account.total_balance(): 0Teacher.total_balance(): 20Student.total_balance(): 48这里重载了 __str__ 专有方法, {'name': 'Fake', 'age': 18}
三、错误和异常
1、语法错误
SyntaxError 类表示语法错误，当解释器发现代码无法通过语法检查时会触发的错误。语法错误是无法用 try…except…捕获的。
>>>print:
>>> print:
File "<stdin>", line 1
print:
^
SyntaxError: invalid syntax
2、异常
即便程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行时发生的错误被称为异常。 错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文，并以调用栈的形式显示具体信息。
>>> 1 + '0'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
3、异常处理
Python 提供了 try … except … 的语法结构来捕获和处理异常。try 语句执行流程大致如下：
- 首先，执行 try 子句（在关键字 try 和关键字 except 之间的语句）
- 如果没有异常发生，忽略 except 子句，try 子句执行后结束。
- 如果在执行 try 子句的过程中发生了异常，那么 try 子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和 except 之后的名称相符，那么对应的 except 子句将被执行。最后执行 try 语句之后的代码。
- 如果一个异常没有与任何的 except 匹配，那么这个异常将会传递给上层的 try 中。
- 一个 try 语句可能包含多个 except 子句，分别来处理不同的特定的异常。
- 最多只有一个 except 子句会被执行。
- 处理程序将只针对对应的 try 子句中的异常进行处理，而不是其他的 try 的处理程序中的异常。
- 一个 except 子句可以同时处理多个异常，这些异常将被放在一个括号里成为一个元组。
- 最后一个 except 子句可以忽略异常的名称，它将被当作通配符使用。可以使用这种方法打印一个错误信息，然后再次把异常抛出。
- try except 语句还有一个可选的 else 子句，如果使用这个子句，那么必须放在所有的 except 子句之后。这个子句将在try 子句没有发生任何异常的时候执行。
- 异常处理并不仅仅处理那些直接发生在 try 子句中的异常，而且还能处理子句中调用的函数（甚至间接调用的函数）里抛出的异常。
- 不管 try 子句里面有没有发生异常，finally 子句都会执行。
- 如果一个异常在 try 子句里（或者在 except 和 else 子句里）被抛出，而又没有任何的 except 把它截住，那么这个异常会在 finally 子句执行后再次被抛出。
4、抛出异常
使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类）。
如果你只想知道这是否抛出了一个异常，并不想去处理它，那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。
5、自定义异常
可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承。
当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时，一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类，然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类。
大多数的异常的名字都以”Error”结尾，就跟标准的异常命名一样。
【实例】
import sys
class Error(Exception):
"""Base class for exceptions in this module."""
pass
# 自定义异常
class InputError(Error):
"""Exception raised for errors in the input.
Attributes:
expression -- input expression in which the error occurred
message -- explanation of the error
"""
def __init__(self, expression, message):
self.expression = expression
self.message = message
try:
print('code start running...')
raise InputError('input()', 'input error')
# ValueError
int('a')
# TypeError
s = 1 + 'a'
dit = {'name': 'john'}
# KeyError
print(dit['1'])
except InputError as ex:
print("InputError:", ex.message)
except TypeError as ex:
print('TypeError:', ex.args)
pass
except (KeyError, IndexError) as ex:
"""支持同时处理多个异常, 用括号放到元组里"""
print(sys.exc_info())
except:
"""捕获其他未指定的异常"""
print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
# raise 用于抛出异常
raise RuntimeError('RuntimeError')
else:
"""当无任何异常时, 会执行 else 子句"""
print('"else" 子句...')
finally:
"""无论有无异常, 均会执行 finally"""
print('finally, ending')
四、文件操作
1、打开文件
open() 函数用于打开/创建一个文件，并返回一个 file 对象：
opencv(filename， mode)
- filename：包含了你要访问的文件名称的字符串值
- mode：决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等
文件打开模式：
2、文件对象方法
-
fileObject.close()
close() 方法用于关闭一个已打开的文件。关闭后的文件不能再进行读写操作，否则会触发 ValueError 错误。 close()方法允许调用多次。
当 file 对象，被引用到操作另外一个文件时，Python 会自动关闭之前的 file 对象。 使用 close()方法关闭文件是一个好的习惯。
-
fileObject.flush()
flush() 方法是用来刷新缓冲区的，即将缓冲区中的数据立刻写入文件，同时清空缓冲区，不需要是被动的等待输出缓冲区写入。
一般情况下，文件关闭后会自动刷新缓冲区，但有时你需要在关闭前刷新它，这时就可以使用 flush() 方法。
-
fileObject.fileno()
fileno() 方法返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型)，可用于底层操作系统的 I/O 操作。
-
fileObject.isatty()
isatty() 方法检测文件是否连接到一个终端设备，如果是返回 True，否则返回 False。
-
next(iterator[,default])
Python 3 中的 File 对象不支持 next() 方法。 Python 3 的内置函数 next() 通过迭代器调用 next() 方法返回下一项。在循环中，next() 函数会在每次循环中调用，该方法返回文件的下一行，如果到达结尾(EOF)，则触发 StopIteration。
-
fileObject.read()
read() 方法用于从文件读取指定的字节数，如果未给定或为负则读取所有。
-
fileObject.readline()
readline() 方法用于从文件读取整行，包括 “” 字符。如果指定了一个非负数的参数，则返回指定大小的字节数，包括 “” 字符。
-
fileObject.readlines()
readlines() 方法用于读取所有行(直到结束符 EOF)并返回列表，该列表可以由 Python 的 for… in … 结构进行处理。如果碰到结束符 EOF，则返回空字符串。
-
fileObject.seek(offset[, whence])
seek() 方法用于移动文件读取指针到指定位置。
whence 的值, 如果是 0 表示开头, 如果是 1 表示当前位置, 2 表示文件的结尾。whence 值为默认为0，即文件开头。例如：
seek(x, 0)：从起始位置即文件首行首字符开始移动 x 个字符
seek(x, 1)：表示从当前位置往后移动 x 个字符
seek(-x, 2)：表示从文件的结尾往前移动 x 个字符
-
fileObject.tell(offset[, whence])
tell() 方法返回文件的当前位置，即文件指针当前位置。
-
fileObject.truncate([size])
truncate() 方法用于从文件的首行首字符开始截断，截断文件为 size 个字符，无 size 表示从当前位置截断；截断之后 V 后面的所有字符被删除，其中 Widnows 系统下的换行代表2个字符大小。
-
fileObject.write([str])
write() 方法用于向文件中写入指定字符串。
在文件关闭前或缓冲区刷新前，字符串内容存储在缓冲区中，这时你在文件中是看不到写入的内容的。
如果文件打开模式带 b，那写入文件内容时，str (参数)要用 encode 方法转为 bytes 形式，否则报错：TypeError:
a bytes-like object is required, not ‘str’。 -
fileObject.writelines([str])
writelines() 方法用于向文件中写入一序列的字符串。这一序列字符串可以是由迭代对象产生的，如一个字符串列表。换行需要指定换行符 。
【实例】
filename = 'data.log'
# 打开文件(a+ 追加读写模式)
# 用 with 关键字的方式打开文件，会自动关闭文件资源
with open(filename, 'w+', encoding='utf-8') as file:
print('文件名称: {}'.format(file.name))
print('文件编码: {}'.format(file.encoding))
print('文件打开模式: {}'.format(file.mode))
print('文件是否可读: {}'.format(file.readable()))
print('文件是否可写: {}'.format(file.writable()))
print('此时文件指针位置为: {}'.format(file.tell()))
# 写入内容
num = file.write("第一行内容")
print('写入文件 {} 个字符'.format(num))
# 文件指针在文件尾部，故无内容
print(file.readline(), file.tell())
# 改变文件指针到文件头部
file.seek(0)
# 改变文件指针后，读取到第一行内容
print(file.readline(), file.tell())
# 但文件指针的改变，却不会影响到写入的位置
file.write('第二次写入的内容')
# 文件指针又回到了文件尾
print(file.readline(), file.tell())
# file.read() 从当前文件指针位置读取指定长度的字符
file.seek(0)
print(file.read(9))
# 按行分割文件，返回字符串列表
file.seek(0)
print(file.readlines())
# 迭代文件对象，一行一个元素
file.seek(0)
for line in file:
print(line, end='')
# 关闭文件资源
if not file.closed:
file.close()
输出：
文件名称: data.log
文件编码: utf-8
文件打开模式: w+
文件是否可读: True
文件是否可写: True
此时文件指针位置为: 0
写入文件 6 个字符
16
第一行内容
16
41
第一行内容
第二次
['第一行内容', '第二次写入的内容']
第一行内容
第二次写入的内容
五、序列化
在 Python 中 pickle 模块实现对数据的序列化和反序列化。pickle 支持任何数据类型，包括内置数据类型、函数、类、对象等。
1、方法
dump：将数据对象序列化后写入文件
pickle.dump(obj, file, protocol=None, fix_imports=True)
必填参数 obj 表示将要封装的对象。 必填参数 file 表示 obj 要写入的文件对象，file 必须以二进制可写模式打开，即wb。 可选参数 protocol 表示告知 pickle 使用的协议，支持的协议有 0,1,2,3，默认的协议是添加在 Python 3 中的协议3。
load：从文件中读取内容并反序列化
pickle.load(file, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')
dumps：以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中
pickle.dumps(obj, protocol=None, fix_imports=True)
loads：从字节对象中读取被封装的对象，并返回
pickle.loads(bytes_object, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')
【实例】
import pickle
data = [1, 2, 3]
# 序列化数据并以字节对象返回
dumps_obj = pickle.dumps(data)
print('pickle.dumps():', dumps_obj)
# 从字节对象中反序列化数据
loads_data = pickle.loads(dumps_obj)
print('pickle.loads():', loads_data)
filename = 'data.log'
# 序列化数据到文件中
with open(filename, 'wb') as file:
pickle.dump(data, file)
# 从文件中加载并反序列化
with open(filename, 'rb') as file:
load_data = pickle.load(file)
print('pickle.load():', load_data)
输出
pickle.dumps(): b'€]q(KKKe.'
pickle.loads(): [1, 2, 3]
pickle.load(): [1, 2, 3]
六、命名规范化
Python 之父 Guido 推荐的规范
