1.ファイル操作
（1）ファイルの場所を見つけるために、
（2）を開くために、ダブルクリックして
書き込み（書き込み） - -追加RB -バイトWBを読む-ワット（読み取り）を読んで-バイトABを書く-追加（3）一部の操作（RリーダーW + - - W R A + -追加の読み取りR +書き込み
（4）ファイルをクローズする
（オープンする） -制御オペレーティングシステムPythonが開口するため、開いているファイルを開く
1.1 Rパターン
のみ一度読み取らファイル
形式：「（=オープンファイルF位置\ファイル名"MODE =" R "（デフォルトrで書かれていない）、エンコード=" UTF-8「）
を印刷（f.read（））---すべてが読み出さ
印刷（f.read（11）） -文字によって読み取ら
プリント（f.readline（）） -行を読み込み、改行末尾のデフォルトはあり
プリント（f.readline（）ストリップ（） 。） - 改行削除
プリント（f.readlinesを（） ） -読み取り行によって行、リストに格納されている全ての
1.2パス
絶対パス：ディスク（Cプレート）から検索
F =オープン（R "D： \ Python_s25 \のday08 \ T1"、モード= "R"を、符号化= "UTF-8"）
の相対パス：に対してファイル見つける
F =オープン（ "T1"を、モード= "R"、エンコード= "UTF-8"）
エスケープのパス：「E：\ Pythonのフルスタック」\ TT電話- \ tはタブと見なされます
溶液：1.各\なる\ "D：\ Python_s25 \ day08 \ T1"
Rが先行2.E --- R "E：\ Pythonのフルスタック" R "D：\ Python_s25 \ day08 T1 \" -推奨
1.3 RBモード
バイト動作を、エンコード指定できない
形式：F =オープン（「ファイル位置\ファイル名」、MODE =「RB」）
RとRBとの間の差：1.rをエンコードを指定する必要があり、必要とされないRB （3）文字の読みに応じ2.rモード読み出し、RBモードリード（3）バイト単位で読み出し
たファイルが大きい場合、メモリオーバーフロー液が存在するであろう：ループのために
、F =オープン（「ファイル位置\ファイル名"MODE =" R "（デフォルトはR＆LT書き込まれていない）、エンコード=" UTF-8「）Fの印刷にI（I）。
モードW 1.4
動作W -空（テキストを書く）1.最初空のファイル（空の場合、オープンファイル）2.書き込み内容
モードをWとする場合、現在のファイル上のファイルがありますが、何のファイルが作成されたファイルではありません
形式：F =オープン（「ファイルの場所\ファイル名」、MODE = " 。W "エンコード=" UTF-8「）
f.write（） -である文字列を書く
1。5 WB -クリアライト（書き込みバイト）
A -ライト（テキスト）を追加し
、AB＆ -追加（バイト）書き込み
読み取りおよび書き込み- R＆LT +
-ピットが間違って使用
正しい動作：前読み取りは書き込み
+ wが1.6を読み取り、書き込み
1.7 +追加の読み取りを
1.8その他の動作は
、カーソル移動する）（シーク
f.seek（0,0） -ヘッドは、ファイルにカーソルを移動
f.seek（0,1） -現在の位置にカーソルを移動
f.seek（0,2） -ファイルの末尾にカーソルを移動し
、カーソルがバイトに合わせて移動させ、 - （6）f.seek
のtell検索カーソル
ファイルの変更1.9
のテストサイト
同時に自動的にファイルをクローズする複数のファイルがオープン利点とを
ファイル操作1.10オブジェクト：永続：永続的なストレージを
2.函数初识
函数：将某个功能封装到一个空间中就是一个函数
目的：减少重复代码
格式 def len():
函数体
len()
2.1 定义函数:
def python中关键字
len 函数名 -- 变量名一模一样
() 必须要写的 格式规定
: 语句结束
len() --函数的调用，函数名+（）就是在调用函数
2.2 函数的返回值:
函数的返回值，返回给函数的调用者，return 值 == 返回值
def len()
函数体
return
print(len()
return:
1.可以返回任意类型数据
2.return 返回多个内容是元组的形式
3.return 下方不执行,并且会终止当前这个函数
4.return 不写或写了return后面不写值都返回None
函数名+（）：
功能：
1.启动函数
2.接受返回值
2.3 函数的参数
形参: 函数定义阶段括号中的参数叫做形参
实参: 函数调用阶段括号中的参数叫做实参
传参: 将实参传递给形参的过程叫传参
形参:
位置参数:
一一对应
默认参数: 函数定义的时括号中写好的就是默认参数
不进行传参使用默认参数,进行传参时使用传递的参数
实参:
位置参数:
一一对应
关键字参数:
按照名字进行传参
混合参数:
位置参数和关键字参数一起使用
位置参数 > 默认参数(关键字参数)
2.4 三元运算
a = 6
b = 9
c = a if a > b else b
print(c)
条件成立的结果(a) 条件(if a > b else) 条件不成立的结果(b)3.函数的动态参数
动态位置参数
动态关键字参数
位置参数>动态位置参数>默认参数>动态默认参数
万能传参
*args(聚合位置参数) 大家伙都用的名字, 可以进行修改但是不建议修改
**kwargs(聚合关键字参数) 大家伙都用的名字, 可以进行修改但是不建议修改
函数的定义阶段 * 和 ** 都是聚合
函数体中 * 就是打散, *args将元组中的元组进行打散 *kwargs将字典的键获取
形参:
位置参数:
动态位置参数: 先执行位置参数,位置参数接受后额外的参数动态位置参数进行接受 获取的是一个元组
默认参数:
动态关键字参数(默认): 先执行默认参数,默认参数接受后额外的默认参数动态默认参数进行接受,获取的是一个字典
实参和函数体:
* 打散
** 实参时能够使用4.函数的注释
print(b.__doc__) 查看函数的注释
print(a.__name__) 查看函数的名字
5.名称空间
分类：
内置空间 : Python解释器自带的空间
全局空间 : py文件中顶格写的就是全局空间
局部空间 : 函数体中就是局部空间
加载顺序：
内置空间
全局空间
局部空间
取值顺序
局部空间
全局空间
内置空间
作用域
全局作用域：全局空间+内置空间
局部作用域：局部空间
6.函数的嵌套和 global 和 nonlocal
函数嵌套：不管在什么位置,只要是函数名()就是在调用一个函数
global : 只修改全局，如果全局没有就创建一个新的
nonlocal :只修改局部，修改离声明nonlocal 最近的一层，上一层没有继续向上上层查找，只限在局部，找不到就报错
7.函数名的第一类对象及使用
函数名可以当作值，赋值给变量
函数名可以当作容器中的元素
函数名可以当作函数的参数
函数名可以当作函数的返回值
8.f - strings
f"{变量名}"
F"{变量名}"
f"""{变量名}"""
f"{input()}"
f"{3 if 3>2 else 2}"
lst = [1,2,3,4,5]
f"{lst[4]}"
f"{lst[-1]}"
f"{dic['key1']}"
9.迭代器
可迭代对象：只要具有__iter__() 方法就是一个可迭代对象
list，tuple，str，set，dict 取值方式只能直接看
迭代器：工具 具有__iter__()和__next__()两个方法才是迭代器
lst = [1,2,3,4,5]
l = lst.__iter__() # 将可迭代对象转换成迭代器
l.__iter__() # 迭代器指定__iter__()还是原来的迭代器
print(l.__next__()) # 1
print(l.__next__()) # 2
for 循环的本质
while True:
try:
print(l.__next__())
except StopIteration: #当循环发生错误时终止循环
break
iter() 和 iter() 是一样的 推荐使用iter()
python3 和 python2的区别：
python3：
iter()和 iter() 都有
next()和__next__()都有
python2:
iter()
next()
迭代器优点：
惰性机制 -- 节省空间
迭代器缺点：
不能直接查看值 迭代器查看到的是一个迭代器的内存地址
一次性，用完就没有了
不能逆行（后退）
空间换时间： 容器存储大量的元素，取值时 取值时间短，但是容器占用空间较大
时间换空间： 迭代器就是，节省了空间，但是取值时间较长
迭代器是基于上一次停留的位置，进行取值
10.生成器
核心: 生成器的本质就是一个迭代器
生成器的作用是节省空间
生成器和迭代器的区别:
迭代器python自带的
生成器程序员自己写的一种迭代器
生成器编写方式：
基于函数编写
推导式方式编写
函数体中出现yield代表要声明一个生成器
一个yield 对应一个 next
yield 和 return 的区别
相同点:
1.都是返回内容
2.都可以返回对个,但是return写多个只会执行一个
不同点:
1.return 终止函数 yield是暂停生成器
2.yield能够记录当前执行位置
可迭代对象:
优点: list,tuple,str 节省时间,取值方便,使用灵活(具有自己私有方法)
缺点: 大量消耗内存
迭代器:
优点:节省空间
缺点:不能直接查看值,使用不灵活,消耗时间,一次性,不可逆行
生成器:
优点:节省空间,人为定义
缺点:不能直接查看值,消耗时间,一次性,不可逆行
使用场景：当文件或容器中数据量较大时,建议使用生成器
数据类型 (pyhton3: range() | python2 :xrange()) 都是可迭代对象 __iter__()
文件句柄是迭代器 __iter__() __next__()
区别什么是迭代器,什么是生成器
迭代器的地址 <list_iterator object at 0x000000987B6E97F0>
生成器的地址 <generator object func at 0x00000087C2A10CA8>
没有send方法就是一个迭代器,具有send方法的就是一个生成器
send
yield 和 return 的区别
相同点:
1.都是返回内容
2.都可以返回对个,但是return写多个只会执行一个
不同点:
1.return 终止函数 yield是暂停生成器
2.yield能够记录当前执行位置
一个yield 对应一个 next
yield from 和 yield 的区别
yield from 将可迭代对象中的元素逐个返回
yield 一次性返回11.推导式
列表推导式：
普通循环
print([i for i in range(10)])
print([变量 for循环])
筛选模式
print([i for i in range(10) if i % 2 ==0])
[加工后的变量 for循环 加工条件]
集合推导式：
普通循环
print({i for i in range(10)})
{变量 for循环}
筛选模式
print({i for i in range(10) if i % 2 == 1})
{加工后的变量 for循环 加工条件}
字典推导式：
普通循环
print({i: i+1 for i in range(10)})
{键:值 for循环}
筛选模式
print({i: i+1 for i in range(10) if i % 2 == 0})
{加工后的键:值 for循环 加工条件}
生成器推导式：
普通模式
tu = (i for i in range(10))
（ 变量 for循环）
筛选模式
tu = (i for i in range(10) if i > 5) (加工后的变量 for循环 加工条件)
12.内置函数一：
eval() -- 执行字符串里的内容，并返回最终结果（神器一）
exec() -- 执行字符串里的内容，并返回最终结果（神器二）
以上两个禁用
hash() -- 获取一个对象（可哈希对象：int，str，Bool，tuple）的哈希值
作用就是区分可变数据类型和不可变数据类型
help() -- 查看帮助信息
callable() -- 查看对象是否可调用
int() -- 用于将一个字符串或数字转换为整型
float() -- 函数用于将整数和字符串转换成浮点数
complex() -- 复数
bin() -- 十进制转二进制
oct() -- 十进制转八进制
hex() -- 十进制转十六进制
divmod(除数，被除数) -- 求商和余数
round(3.6567，2) -- 指定保留的小数位数
pow(2，2) -- 两个参数是求幂
pow(2，2，3) -- 三个参数是求幂后的余
bytes(s，encoding="utf-8") -- 将字符串进行编码
repr() -- 查看数据的原生态（给程序员使用的）
print() -- 给用户使用的
all() -- 判断容器中的元素是否都为真，类似于and
any() -- 判断容器中的元素是否有一个为真，类似于or
locals() -- 查看当前空间变量
globals() -- 查看全局空间变量