python 基础必备知识

1. 基本语法

缩进：用缩进（通常4个空格）表示代码块，替代其他语言的{}。
注释：单行用 #，多行用 """注释内容""" 或 '''注释内容'''。
语句分隔：一行写多条语句用 ;，但建议换行书写提高可读性。

python

if True:
   print("Hello")  # 缩进代表代码块

2. 数据类型

基本类型

：
- 整型 int（10）
- 浮点型 float（3.14）
- 布尔型 bool（True/False）
- 字符串 str（"Python" 或 '基础'）
复合类型

：
- 列表 list：有序可变，如 [1, "a", True]
- 元组 tuple：有序不可变，如 (1, "a", True)
- 字典 dict：键值对集合，如 {"name": "Alice", "age": 20}
- 集合 set：无序不重复，如 {1, 2, 3}

3. 变量与运算

变量赋值：无需声明类型，直接赋值，如 x = 10。
运算符

：
- 算术：+, -, *, /, //（整除）, %（取余）, **（幂）
- 比较：==, !=, >, <, >=, <=
- 逻辑：and, or, not
- 成员：in（判断元素是否存在）

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换行复制代码

1a = 5 // 2  # 结果为2（整除）
2name = "Python"
3print("Py" in name)  # 输出 True

4. 控制流程

条件语句：if-elif-else
循环语句

：
- for 循环：遍历序列（如列表、字符串等）
- while 循环：条件满足时重复执行
- 控制关键字：break（终止循环）、continue（跳过本次循环）

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换行复制代码

1for i in range(3):  # 输出0,1,2
2    print(i)
3
4n = 0
5while n < 3:
6    print(n)
7    n += 1

5. 函数

定义函数：def 函数名(参数):
参数类型

：
- 位置参数、默认参数（如 def func(a, b=0):）
- 可变参数 *args（元组形式）、关键字参数 **kwargs（字典形式）
返回值：return 返回结果，无返回值时默认返回 None。
lambda表达式：匿名函数，如 add = lambda x, y: x + y。

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1def greet(name="World"):
2    return f"Hello, {name}!"
3
4print(greet())  # 输出 Hello, World!

6. 文件操作

打开文件：open(文件路径, 模式)，模式包括 r（读）、w（写）、a（追加）。
读写内容

：
- read()：读取全部内容
- readline()：读取一行
- write()：写入内容
上下文管理：用 with 自动关闭文件。

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换行复制代码

1with open("test.txt", "w") as f:
2    f.write("Hello File!")

7. 异常处理

捕获异常：try-except-finally
抛出异常：raise Exception("错误信息")
常见异常类型：ValueError, TypeError, FileNotFoundError 等。

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1try:
2    print(10 / 0)
3except ZeroDivisionError:
4    print("除数不能为0！")

8. 模块与包

导入模块：import 模块名 或 from 模块名 import 函数。
常用标准库

：
- math：数学运算
- os：操作系统交互
- datetime：处理日期时间
- json：JSON数据解析

python

import math
print(math.sqrt(16))  # 输出4.0

9. 面向对象（OOP）

类与对象：用 class 定义类，__init__ 方法初始化对象。
继承：子类继承父类属性和方法。
特殊方法：如 __str__（定义对象打印格式）。

python

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def bark(self):
        print(f"{self.name} 在汪汪叫！")

dog = Dog("小黑")
dog.bark()  # 输出 "小黑 在汪汪叫！"

10. 常用工具

列表推导式：快速生成列表，如 [x**2 for x in range(5)]。
生成器：用 yield 惰性计算，节省内存。
装饰器：用 @装饰器名 增强函数功能。

python

# 列表推导式示例
squares = [x**2 for x in range(5)]  # 结果 [0,1,4,9,16]

掌握以上知识点后，可进一步学习高级特性（如多线程、正则表达式等）。建议通过实际项目练习巩固基础。

高级语言特性

(1) 装饰器（Decorators）

作用：在不修改原函数代码的情况下增强其功能（如日志、计时、权限验证）。
实现：基于闭包和函数作为一等对象的特性。

python

换行复制代码

def log_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"函数 {func.__name__} 耗时: {time.time() - start:.2f}s")
        return result
    return wrapper

@log_time
  def heavy_calculation():
    time.sleep(1)

(2) 上下文管理器（Context Managers）

用途：通过 with 管理资源（如文件、数据库连接），确保资源的正确释放。
实现方式

：
- 使用 @contextmanager 装饰器 + yield
- 定义类并实现 __enter__ 和 __exit__ 方法。

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换行复制代码

from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def open_file(path):
    file = open(path, 'r')
    try:
        yield file
    finally:
        file.close()

# 使用
with open_file('data.txt') as f:
    print(f.read())

(3) 元类（Metaclasses）

作用：控制类的创建过程（如动态修改类属性、实现ORM框架）。
核心：元类是类的类，通过继
承 type 实现。

python

换行复制代码

1cl
ass SingletonMeta(type):
2    _instances = {}
3    def __call__(cls, *args, **kwargs):
4        if cls not in cls._instances:
5            cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)
6        return cls._instances[cls]
7
8class Singleton(metaclass=SingletonMeta):
9    pass

2. 并发与异步编程

(1) 多线程与多进程

多线程：适合I/O密集型任务，使用 threading 模块（注意GIL限制）。
多进程：适合CPU密集型任务，使用 multiprocessing 模块。

python

换行复制代码

1# 多进程示例
2from multiprocessing import Process
3def worker(num):
4    print(f'进程 {num} 执行')
5processes = []
6for i in range(4):
7    p = Process(target=worker, args=(i,))
8    processes.append(p)
9    p.start()

(2) 协程与异步IO

核心库：asyncio + async/await 语法。
优势：单线程内实现高并发，适合网络请求等I/O密集型场景。

python

换行复制代码

1import asyncio
2async def fetch_data():
3    print("开始请求数据...")
4    await asyncio.sleep(2)
5    print("数据返回")
6
7async def main():
8    await asyncio.gather(fetch_data(), fetch_data())
9
10asyncio.run(main())

3. 高级数据结构与算法

(1) 生成器（Generators）

特点：惰性计算，节省内存，用 yield 返回值。
应用：处理大数据流、实现迭代器协议。

python

换行复制代码

1def fibonacci():
2    a, b = 0, 1
3    while True:
4        yield a
5        a, b = b, a + b
6
7fib = fibonacci()
8print([next(fib) for _ in range(10)])  # 输出前10项

(2) 内存视图与缓冲区协议

用途：高效处理二进制数据（如NumPy数组、图像处理）。
工具：memoryview 对象。

4. 工程化实践

(1) 代码规范与工具

PEP8：Python官方编码规范。
工具

：
- 静态检查：flake8、pylint
- 自动格式化：black、autopep8

(2) 单元测试与调试

测试框架：unittest、pytest（推荐）。
调试工具：pdb、ipdb（增强版调试器）。

python

换行复制代码

1# pytest 示例
2def add(a, b):
3    return a + b
4
5def test_add():
6    assert add(2, 3) == 5

(3) 项目结构与打包

标准结构： my_project/ ├── src/ │ └── my_module/ │ ├── __init__.py │ └── core.py ├── tests/ ├── requirements.txt └── setup.py
打包工具：setuptools、poetry（现代依赖管理）。

5. 性能优化

(1) 性能分析工具

cProfile：统计函数调用耗时。
line_profiler：逐行分析代码性能。

(2) 加速方案

C扩展：用C/C++编写关键代码（通过 ctypes 或 Cython 调用）。
JIT编译：使用 Numba 加速数值计算。
并行计算：concurrent.futures、Dask。

6. 设计模式

单例模式（见元类示例）
工厂模式：动态创建对象。
观察者模式：事件驱动架构。

python

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1# 观察者模式示例
2class Subject:
3    def __init__(self):
4        self._observers = []
5    def attach(self, observer):
6        self._observers.append(observer)
7    def notify(self):
8        for observer in self._observers:
9            observer.update()
10
11class Observer:
12    def update(self):
13        print("收到状态更新！")

7. 常用高级库

数据处理：NumPy（数值计算）、Pandas（数据分析）
Web开发：Flask（轻量级）、Django（全栈框架）
机器学习：scikit-learn、PyTorch/TensorFlow
异步HTTP：aiohttp、httpx

posted on 2025-03-20 15:00 闷骚熊猫阅读(53) 评论(0) 收藏举报

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python 基础必备知识

1. 基本语法

2. 数据类型

3. 变量与运算

4. 控制流程

5. 函数

6. 文件操作

7. 异常处理

8. 模块与包

9. 面向对象（OOP）

10. 常用工具

高级语言特性

(1) 装饰器（Decorators）

(2) 上下文管理器（Context Managers）

(3) 元类（Metaclasses）

2. 并发与异步编程

(1) 多线程与多进程

(2) 协程与异步IO

3. 高级数据结构与算法

(1) 生成器（Generators）

(2) 内存视图与缓冲区协议

4. 工程化实践

(1) 代码规范与工具

(2) 单元测试与调试

(3) 项目结构与打包

5. 性能优化

(1) 性能分析工具

(2) 加速方案

6. 设计模式

7. 常用高级库