人生苦短之我用Python篇（遍历、函数、类）

谁践踏了优雅 2022-01-06 08:39 267阅读 0赞

#遍历
    
    info = {
        'key1':'value1','key2':'value2','key3':'value3'}
    #方式一
    for i in info:
        print(i,info[i])
    #方式二
    for key,value in info.items():
        print(key,value)

li = [1,2,3,5,4,7,9,7] for index,v in enumerate(li): print(index,v)

### 函数： ###

--------------------

\*定义函数，函数体不执行，只有调用函数时，函数体才执行。

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

#写一个监控程序，监控服务器的系统状况，当cpu＼disk＼memory等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警
    #不使用函数版
    while True：
        if cpu利用率 > 90%:
            #发送邮件提醒
            连接邮箱服务器
            发送邮件
            关闭连接
         
        if 硬盘使用空间 > 90%:
            #发送邮件提醒
            连接邮箱服务器
            发送邮件
            关闭连接
         
        if 内存占用 > 80%:
            #发送邮件提醒
            连接邮箱服务器
            发送邮件
            关闭连接
    #以上代码存在问题：
    
        #1.代码重复过多，一个劲的copy and paste不符合高端程序员的气质
        #2.如果日后需要修改发邮件的这段代码，比如加入群发功能，那你就需要在所有用到这段代码的地方都修改一遍
    
    #函数版
    def 发送邮件(内容)
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
         
    while True：
         
        if cpu利用率 > 90%:
            发送邮件('CPU报警')
         
        if 硬盘使用空间 > 90%:
            发送邮件('硬盘报警')
         
        if 内存占用 > 80%:
            发送邮件('内存报警')

为什么需要函数？

#### 函数是什么? ####

函数一词来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，具体区别，我们后面会讲，编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。

#### 定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可 ####

**特性:**

1.  减少重复代码
2.  使程序变的可扩展
3.  使程序变得易维护

### 语法： ###

def say():      #定义函数，def为关键词，say为函数名
        print("Hello,my name is ChenTaicheng,I'm fine,Thank you.")      #函数内容，为一系列语句
    
    say()       #调用函数

带参数

#下面这段代码
    a,b = 5,8
    c = a**b
    print(c)
     
     
    #改成用函数写
    def calc(x,y): #该函数可以接受传入两个参数，即x,y，多一个不行，少一个也不行
        res = x**y
        return res #返回函数执行结果
     
    c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量
    print(c)

形参与实参

形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值

![720333-20160805142111497-1945389864.png][]

**默认参数**

def stu_register(name, age, course, country='CN'):#定义函数时设置默认参数
        print("----注册学生信息------")
        print("姓名:", name)
        print("age:", age)
        print("国籍:", country)
        print("课程:", course)
    
    
    stu_register("张三", 22, "python_devops","美国")#有传值则使用传入的值
    stu_register("李四", 21, "linux")#没有传值则使用默认参数

stu_register(age=22,name='CCIE',course="python",) #使用指定参数名赋值，里面的参数就得都使用指定参数名赋值的方式

**非固定参数**：\*args \*keyargs

非固定参数
    若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数
    def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
        print(name,age,args)
    
    stu_register('ctc',22) #输出 ctc 22 ()，后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
    stu_register('ctc',22,'python','qypt') #输出 ctc 22 ('python', 'qypt')
    
    还可以有一个**kwargs
    def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
        print(name,age,args,kwargs)
    
    stu_register('ctc',22) #输出ctc 22 () {}，{}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
    stu_register('ctc',22,'python','qypt') #输出 ctc 22 ('python', 'qypt') {}
    stu_register('ctc',22,'python',school = 'qypt',sex = 'man') #ctc 22 ('python',) {'school': 'qypt', 'sex': 'man'}

**全局变量与局部变量**

'''
    全局与局部变量
    在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
    全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序。
    当全局变量与局部变量同名时：
    在定义局部变量的子程序内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。
    '''
    name = "ChenTaicheng"  #全局变量
    
    
    def change_name(name):
        print("before change:", name)
        name = "一个改变世界的人"  #局部变量
        print("after change", name)
    
    
    change_name(name)
    
    print("在外面看看name改了么?", name)
    
    -----------------------------------------------------------------------------》
    -----------------------------------------------------------------------------》
    输出结果：
    before change: ChenTaicheng
    after change 一个改变世界的人
    在外面看看name改了么? ChenTaicheng

**递归与返回值**

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回

注意:

1.  函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
2.  如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None

def calc(n):
        print(n)
        if int(n / 2) == 0:
            return n
        return calc(int(n / 2))
    
    
    f = calc(10)
    print(f)  #输出函数的返回值
    
    输出：
    10
    5
    2
    1
    1  #函数的返回值

**匿名函数 ：匿名函数就是不需要显式的指定函数**

#这段代码
    def calc(n):
        return n**n
    print(calc(10))
     
    #换成匿名函数
    calc = lambda n:n**n
    print(calc(10))
    你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀， 。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下
    res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
    for i in res:
        print(i)

**高阶函数**

**变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。**

def add(x,y,f):
        return f(x) + f(y)
     
     
    res = add(3,-6,abs)  #即把一个函数名当中参数值，abs为求绝对值的函数的函数名
    print(res)

**装饰器：**

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。
    它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。
    装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
    概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

# 一个简单的例子
    # def foo():
    #     print("I'm foo")
    #
    # foo()
    
    # 现在有新需求，需要添加一个新功能
    # def foo():
    #     print("NEW function")
    #     print("I'm foo")
    #
    # foo()
    #如果Bar1()，Bar2()也需要添加这个新功能，此时就需要在每个函数里添加这个新功能的代码，就造成了大量的重复代码，
    #所以就可以重新定义个函数用于表示这个新功能
    #如下
    # def foo():
    #     print("I'm foo")
    #
    #
    # def NEW_F(func):
    #     print("NEW function")
    #     func()
    #
    # NEW_F(foo)
    #我们每次都要将一个函数作为参数传递给NEW_F函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，
    # 之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成NEW_F(foo)。
    #此时就需要装饰器了
    
    
    
    
    
    
    
    #简单装饰器
    # def foo():
    #     print("I'm foo")
    #
    #
    # def NEW_F(func):
    #
    #     def wrapper(*args,**keyargs):
    #         print("NEW function")
    #         return func(*args,*keyargs)
    #     return wrapper
    #
    # foo = NEW_F(foo)
    # foo()
    #函数NEW_F就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像foo被
    #NEW_F装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式
    # 被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。
    #@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
    # def NEW_F(func):
    #
    #     def wrapper(*args,**keyargs):
    #         print("NEW function")
    #         return func(*args,*keyargs)
    #     return wrapper
    #
    #
    # @NEW_F      #需注意装饰器函数必须先定义再应用
    # def foo():
    #     print("I'm foo")
    #
    #
    # foo()
    #如上所示，这样我们就可以省去foo = NEW_F(foo)这一句了，直接使用foo()了
    #如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。
    
    # 带参数的装饰器
    # 装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@NEW_F，
    # 该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，
    # 提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
    def logging_f(level):
        def decorator(func):
            def wrapper(*args,**keyargs):
                if level == "warn":
                    print('出现紧急情况!')
                return func(*args)
            return wrapper
        return decorator
    
    
    @logging_f(level="warn")
    def foo():
        print("I'm foo")
    
    foo()
    #上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。
    # 我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装，
    # 并把参数传递到装饰器的环境中。

## 类 ##

--------------------

面向对象

类

对象

# #
    class Foo:  # class 类名
    
        def F1(self, name):  # 定义函数，在类中叫做方法
            print('Hello,world!')
            print(name)
            return '返回值'
    
    
    # 调用类
    # 创建对象
    obj = Foo()  # 对象 = 类名（）
    # 通过对象执行方法
    r = obj.F1('chentaicheng')  # 对象.方法()
    print(r)
    # #

构造方法，self

析构方法

# #
    class Foo:
    
        def __init__(self,name,age,addr):
            self.name = name
            self.age = age
            self.addr = addr
    
        def F1(self,name):
            print('Hello,world!')
            print(name)
            return '返回值'
    
        def __del__(self):#析构方法
            print("没有[%s]这个人了"%self.name)
    
    #创建对象，即运行类名()就会自动先执行类中的__init__方法
    obj = Foo('chentaicheng',21,'shantou')
    print(obj.addr)   #obj.addr即使self.addr
    del obj #del会触发析构方法
    ##

面向对象三大特性：封装、继承、多态

# 多态： 可对不同类的对象使用同样的操作。
    # 封装：对外部世界隐藏对象的工作细节。
    # 继承：以普通的类为基础建立专门的类对象。

封装：*例子：\_\_init\_\_方法，把类（参数，参数……）括号里的参数封装到对象中去。*

继承：

*\# 自己有先执行自己的，没有再从父类中找  
\# 没有共同父类时，一条道走到黑  
\# 有共同的一个父类时，从左先执行，走到顶端（未到父类）就不走缩回去*

*![Image 1][]*

![Image 1][]

#先上一个比较简单的单继承语法。在python3中，基类的构造函数不会被自动调用，需要手动调用，同样的方法也是这样，需要手动调用。
    可以使用类名称 + init方法，也可以使用super语法进行调用。在下面这个例子中，子类继承了基类的方法和字段。字段会在基类中初始化。
    #
    
    class BaseClass:
        def __init__(self):
            self.name = 'BaseClass'
    
            print('BaseCalss: Constructor called')
    
        def getname(self):
            print('BaseCalss: self name equals ' + self.name)
    
    
    class DerivedClass(BaseClass):
        def __init__(self):
            super().__init__()
    
            print('DerivedClass: Constructor called')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        class1 = BaseClass()
    
        class1.getname()
    
        class2 = DerivedClass()
    
        class2.getname()
    #
    运行结果：
    BaseCalss: Constructor called
    BaseCalss: self name equals BaseClass
    BaseCalss: Constructor called
    DerivedClass: Constructor called
    BaseCalss: self name equals BaseClass

子类也可以overwrite父类的方法，那么父类的方法就不会被调用，除非手动调用：

class BaseClass:
        def __init__(self):
            self.name = 'BaseClass'
    
            print('BaseCalss: Constructor called')
    
        def getname(self):
            print('BaseCalss: self name equals ' + self.name)
    
    
    class DerivedClass(BaseClass):
        def __init__(self):
            super().__init__()
    
            print('DerivedClass: Constructor called')
    
        def getname(self):
            print('self.name init value is ' + self.name)
    
            self.name = 'DerivedClass'
    
            print('DerivedClass: self name equals ' + self.name)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        class1 = BaseClass()
    
        class1.getname()
    
        class2 = DerivedClass()
    
        class2.getname()
    #
    #         运行结果：
    BaseCalss: Constructor called
    BaseCalss: self name equals BaseClass
    BaseCalss: Constructor called
    DerivedClass: Constructor called
    self.name init value is BaseClass
    DerivedClass: self name equals DerivedClass

python不仅仅支持单继承，还支持多继承，字段和方法都可以被继承。在多继承super()只能代表继承的第一个父类，所以您在子类的构造函数中，不能单独使用super().__init__()，
    那只是表示调用其中一个基类的构造函数。所以用super就不是那么好用了。还是要用会原来的类名 + init方法来调用。

class BaseClass1:
        def __init__(self):
            self.name1 = 'BaseClass1_Name1'
    
            self.name = 'BaseClass1_Name'
    
            print('BaseCalss1: Constructor called')
    
        def getname1(self):
            print('BaseCalss1: self name1 equals ' + self.name1)
    
        def getname(self):
            print('BaseCalss1: getname called, name equal ' + self.name)
    
    
    class BaseClass2:
        def __init__(self):
            self.name2 = 'BaseClass2_Name2'
    
            self.name = 'BaseClass2_Name'
    
            print('BaseClass2: Constructor called')
    
        def getname2(self):
            print('BaseClass2: self name2 equals ' + self.name2)
    
        def getname(self):
            print('BaseCalss2: getname called, name equal ' + self.name)
    
    
    class DerivedClass2(BaseClass1, BaseClass2):
        def __init__(self):
            BaseClass1.__init__(self)
    
            BaseClass2.__init__(self)
    
            print('DerivedClass: Constructor called')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        class1 = BaseClass1()
    
        class1.getname1()
    
        class2 = BaseClass2()
    
        class2.getname2()
    
        class3 = DerivedClass2()
    
        class3.getname1()
    
        class3.getname2()
    
        class3.getname()
    #
    #         运行结果：
    BaseCalss1: Constructor called
    BaseCalss1: self name1 equals BaseClass1_Name1
    BaseClass2: Constructor called
    BaseClass2: self name2 equals BaseClass2_Name2
    BaseCalss1: Constructor called
    BaseClass2: Constructor called
    DerivedClass: Constructor called
    BaseCalss1: self name1 equals BaseClass1_Name1
    BaseClass2: self name2 equals BaseClass2_Name2
    BaseCalss1: getname called, name equal BaseClass2_Name

*我们可以看到，当两个基类有方法重名的时候，python3会按照您继承类的从左到右的顺序查找您调用的方法DerivedClass2(BaseClass1,BaseClass2)。在这个例子中，是先找BaseClass1，然后再找BaseClass2。如果您的代码需要多层继承的话，可以参开多重继承的Diamond Problem问题。*

class A1:
        def foo1(self):
            print("Call A1's foo1")
    
    
    class A2:
        def foo1(self):
            print("Call A2's foo1")
    
        def foo2(self):
            print("Call A2's foo2")
    
    
    class B1(A1, A2):
        pass
    
    
    class B2(A1, A2):
        def foo2(self):
            print("Call B2's foo2")
    
    
    class C(B1, B2):
        pass
    
    
    if __name__ == '__main__':
        class1 = C()
    
        class1.foo1()
    
        class1.foo2()
    
    #         运行结果：
    Call A1's foo1
    Call B2's foo2

##    **所以对于python3的多层继承来说，因为都是新式类，总是从左到右，广度优先的方式进行。**      多态： ##

多态（英语：Polymorphism），是指面向对象程序运行时，相同的消息可能会送给多个不同的类之对象，而系统可依据对象所属类，引发对应类的方法，而有不同的行为。
    简单来说，所谓多态意指相同的消息给予不同的对象会引发不同的动作称之。在面向对象程序设计中，多态一般指子类型多态（Subtypepolymorphism）。 上面的定义有点让初学者费解，黄哥用“打开”这个动作来描述面向对象的多态。"打开"，可以是打开门，打开窗户，打开书等等。"打开"这个动作，碰到不同的对象门，窗户，书，有不同的行为模式。 这个就是多态。

# 示例一：
    class Door(object):
        def open(self):
            print("打开门")
    
    
    class Windows(object):
        def open(self):
            print("打开窗户")
    
    
    class Book(object):
        def open(self):
            print("打开书")
    
    
    lst = [Door(), Windows(), Book()]
    
    for item in lst:
        item.open()

# 示例二 一般用继承来说明多态的例子
    class Animal:
        def __init__(self, name):
            self.name = name
    
        def talk(self):
            raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method")
    
    
    class Cat(Animal):
        def talk(self):
            return 'Meow!'
    
    
    class Dog(Animal):
        def talk(self):
            return 'Woof! Woof!'
    
    
    animals = [Cat('Missy'),
               Cat('Mr. Mistoffelees'),
               Dog('Lassie')]
    
    for animal in animals:
        print(animal.name + ': ' + animal.talk())

# #python 内置有很多多态的应用
    # 同样的 ＋号 可以用在不同的对象相加，体现（相仿：指相加这个事情）了多态的功能。
    # print (1 + 2)
    # print ("hello " + 'world')
    #
    # # len 函数传不同的参数，也体现了多态的功能。
    # print (len("python"))
    # print (len([2, 4, 5, 7]))
    #

##  ##

--------------------

##  ##

--------------------

##  ##

## 成员： ##

--------------------

##  ##

#### **字段：静态字段/普通字段** ####

class Foo:
    
        stati = '静态字段'
    
        def F1(self):
            general = '普通字段'
            print(general)
            return 'F1返回值'
    
    print(Foo.stati)    #静态字段加载类时自动创建,所以可以直接使用
    obj = Foo()
    obj.F1()

#### 方法：函数在类中就叫做方法。 ####

普通方法　　　　#由对象调用执行
    @staticmethod　　　#由类调用执行
    @calssmethod　　　#由类调用执行

class Foo:
        @classmethod
        def F1(cls,a1):  #cls必须要的
            print('f1',a1)
    
        @staticmethod
        def F2(a1):  #参数至少一个
            print(123,a1)
    
    Foo.F1(111)     #由类调用，不需传入参数
    Foo.F2(121)     #由类调用，至少传入一个参数

#### 属性:**具有方法的写作形式，具有字段的访问形式**,即增删改差 ####

#### @property　　@x.setter　　@x.deleter ####

统计页数
    class pager:
    
        def __init__(self,all_count):
            self.all_count = all_count
    
        @property
        def all_pager(self):
            a1,a2 = divmod(self.all_count,10)
            if a2 == 0:
                return a1
            else:
                return a1+1
    
        @all_pager.setter
        def all_pager(self,values):
            print('调用了setter')
    
        @all_pager.deleter
        def all_pager(self):
            print('调用了deleter')
    
    
    p = pager(11)       #创建对象
    ret = p.all_pager    #对象调用类中的方法，不加property时应该是p.all_paper()，使用了property后调用方法不用加（)
    #即加了@property后，调用该方法不用需要 对象.方法（）而直接 对象.方法
    print(ret)
    
    p.all_pager = 111  #类中的all_paper方法使用了@property,则在使用p.all_paper = 时就会调用 类中加了all_paper.setter下面的方法，并且all_paper.setter下面的方法名也必须为all_paper
    
    del p.all_pager

\*反射：把字符串反射成内存地址

hasattr()　　、　　delattr()　　、　　setattr()　　、　　getattr()

反射即想到4个内置函数分别为:getattr、hasattr、setattr、delattr  获取成员、检查成员、设置成员、删除成员下面逐一介绍先看例子：
    
    class Foo(object):
     
        def __init__(self):
            self.name = 'abc'
     
        def func(self):
            return 'ok'
     
    obj = Foo()
    #获取成员
    ret = getattr(obj, 'func')#获取的是个对象
    r = ret()
    print(r)
    #检查成员
    ret = hasattr(obj,'func')#因为有func方法所以返回True
    print(ret)
    #设置成员
    print(obj.name) #设置之前为:abc
    ret = setattr(obj,'name',19)
    print(obj.name) #设置之后为:19
    #删除成员
    print(obj.name) #abc
    delattr(obj,'name')
    print(obj.name) #报错

对于反射小节：

1.根据字符串的形式导入模块。
    2.根据字符串的形式去对象（某个模块）中操作其成员

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转载于:https://www.cnblogs.com/tcheng/p/5876235.html

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