函数
函数的简介
# - 函数也是一个对象
# - 对象是内存中专门用来存储数据的一块区域
# - 函数可以用来保存一些可执行的代码，并且可以在需要时，对这些语句进行多次的调用
# - 创建函数：
#
# def 函数名([形参1, 形参2, ...形参n]):
# 代码块
#
#
# - 函数名必须要符号标识符的规范
# （可以包含字母、数字、下划线、但是不能以数字开头）
# - 函数中保存的代码不会立即执行，需要调用函数代码才会执行
# - 调用函数：
# 函数对象()
# - 定义函数一般都是要实现某种功能的
# 比如有如下三行代码，这三行代码是一个完整的功能
# print('Hello')
# print('你好')
# print('再见')
# 定义一个函数
def fn() :
print('这是我的第一个函数！')
print('hello')
print('今天天气真不错！')
# 打印fn
# print(fn) <function fn at 0x03D2B618>
# print(type(fn)) <class 'function'>
# fn是函数对象 fn()调用函数
# print是函数对象 print()调用函数
# fn()
# 定义一个函数，可以用来求任意两个数的和
# def sum() :
# a = 123
# b = 456
# print(a + b)
# sum()
# 定义函数时指定形参
def fn2(a , b) :
# print('a =',a)
# print('b =',b)
print(a,"+",b,"=",a + b)
# 调用函数时，来传递实参
fn2(10,20)
fn2(123,456)
函数的参数
# - 在定义函数时，可以在函数名后的()
# 中定义数量不等的形参，
# 多个形参之间使用, 隔开
# - 形参（形式参数），定义形参就相当于在函数内部声明了变量，但是并不赋值
# - 实参（实际参数）
# - 如果函数定义时，指定了形参，那么在调用函数时也必须传递实参，
# 实参将会赋值给对应的形参，简单来说，有几个形参就得传几个实参
#
# - 练习1:
# 定义一个函数，可以用来求任意三个数的乘积
# 求任意三个数的乘积
def mul(a,b,c):
print(a*b*c)
# - 练习2：
# 定义一个函数，可以根据不同的用户名显示不同的欢迎信息
# 根据不同的用户名显示不同的欢迎信息
def welcome(username):
print('欢迎',username,'光临')
# mul(1,2,3)
# welcome('孙悟空')
# 定义一个函数
# 定义形参时，可以为形参指定默认值
# 指定了默认值以后，如果用户传递了参数则默认值没有任何作用
# 如果用户没有传递，则默认值就会生效
def fn(a = 5 , b = 10 , c = 20):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
# fn(1 , 2 , 3)
# fn(1 , 2)
# fn()
# 实参的传递方式
# 位置参数
# 位置参数就是将对应位置的实参复制给对应位置的形参
# 第一个实参赋值给第一个形参，第二个实参赋值给第二个形参 。。。
# fn(1 , 2 , 3)
# 关键字参数
# 关键字参数，可以不按照形参定义的顺序去传递，而直接根据参数名去传递参数
# fn(b=1 , c=2 , a=3)
# print('hello' , end='')
# 位置参数和关键字参数可以混合使用
# 混合使用关键字和位置参数时，必须将位置参数写到前面
# fn(1,c=30)
def fn2(a):
print('a =',a)
# 函数在调用时，解析器不会检查实参的类型
# 实参可以传递任意类型的对象
b = 123
b = True
b = 'hello'
b = None
b = [1,2,3]
# fn2(b)
fn2(fn)
def fn3(a , b):
print(a+b)
# fn3(123,"456")
def fn4(a):
# 在函数中对形参进行重新赋值，不会影响其他的变量
# a = 20
# a是一个列表，尝试修改列表中的元素
# 如果形参执行的是一个对象，当我们通过形参去修改对象时
# 会影响到所有指向该对象的变量
a[0] = 30
print('a =',a,id(a))
c = 10
c = [1,2,3]
# fn4(c)
# fn4(c.copy())
# fn4(c[:])
# print('c =',c,id(c))
不定长参数
# 不定长的参数
# 定义一个函数，可以求任意个数字的和
def sum(*nums):
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
print(result)
# sum(123,456,789,10,20,30,40)
# 在定义函数时，可以在形参前边加上一个*，这样这个形参将会获取到所有的实参
# 它将会将所有的实参保存到一个元组中
# a,b,*c = (1,2,3,4,5,6)
# *a会接受所有的位置实参，并且会将这些实参统一保存到一个元组中（装包）
def fn(*a):
print("a =",a,type(a))
# fn(1,2,3,4,5)
# 带星号的形参只能有一个
# 带星号的参数，可以和其他参数配合使用
# 第一个参数给a，第二个参数给b，剩下的都保存到c的元组中
# def fn2(a,b,*c):
# print('a =',a)
# print('b =',b)
# print('c =',c)
# 可变参数不是必须写在最后，但是注意，带*的参数后的所有参数，必须以关键字参数的形式传递
# 第一个参数给a，剩下的位置参数给b的元组，c必须使用关键字参数
# def fn2(a,*b,c):
# print('a =',a)
# print('b =',b)
# print('c =',c)
# 所有的位置参数都给a，b和c必须使用关键字参数
# def fn2(*a,b,c):
# print('a =',a)
# print('b =',b)
# print('c =',c)
# 如果在形参的开头直接写一个*,则要求我们的所有的参数必须以关键字参数的形式传递
def fn2(*,a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
# fn2(a=3,b=4,c=5)
# *形参只能接收位置参数，而不能接收关键字参数
# def fn3(*a) :
# print('a =',a)
# **形参可以接收其他的关键字参数，它会将这些参数统一保存到一个字典中
# 字典的key就是参数的名字，字典的value就是参数的值
# **形参只能有一个，并且必须写在所有参数的最后
def fn3(b,c,**a) :
print('a =',a,type(a))
print('b =',b)
print('c =',c)
# fn3(b=1,d=2,c=3,e=10,f=20)
参数解包
# 参数的解包（拆包）
def fn4(a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
# 创建一个元组
t = (10,20,30)
# 传递实参时，也可以在序列类型的参数前添加星号，这样他会自动将序列中的元素依次作为参数传递
# 这里要求序列中元素的个数必须和形参的个数的一致
# fn4(*t)
# 创建一个字典
d = {'a':100,'b':200,'c':300}
# 通过 **来对一个字典进行解包操作
fn4(**d)
返回值
# 返回值，返回值就是函数执行以后返回的结果
# 可以通过 return 来指定函数的返回值
# 可以之间使用函数的返回值，也可以通过一个变量来接收函数的返回值
def sum(*nums):
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
print(result)
# sum(123,456,789)
# return 后边跟什么值，函数就会返回什么值
# return 后边可以跟任意的对象，返回值甚至可以是一个函数
def fn():
# return 'Hello'
# return [1,2,3]
# return {'k':'v'}
def fn2() :
print('hello')
return fn2 # 返回值也可以是一个函数
r = fn() # 这个函数的执行结果就是它的返回值
# r()
# print(fn())
# print(r)
# 如果仅仅写一个return 或者 不写return，则相当于return None
def fn2() :
a = 10
return
# 在函数中，return后的代码都不会执行，return 一旦执行函数自动结束
def fn3():
print('hello')
return
print('abc')
# r = fn3()
# print(r)
def fn4() :
for i in range(5):
if i == 3 :
# break 用来退出当前循环
# continue 用来跳过当次循环
return # return 用来结束函数
print(i)
print('循环执行完毕！')
# fn4()
def sum(*nums):
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
return result
r = sum(123,456,789)
# print(r + 778)
def fn5():
return 10
# fn5 和 fn5()的区别
print(fn5) # fn5是函数对象，打印fn5实际是在打印函数对象 <function fn5 at 0x05771BB8>
print(fn5()) # fn5()是在调用函数，打印fn5()实际上是在打印fn5()函数的返回值 10
文档字符串
# help()是Python中的内置函数
# 通过help()函数可以查询python中的函数的用法
# 语法：help(函数对象)
# help(print) # 获取print()函数的使用说明
# 文档字符串（doc str）
# 在定义函数时，可以在函数内部编写文档字符串，文档字符串就是函数的说明
# 当我们编写了文档字符串时，就可以通过help()函数来查看函数的说明
# 文档字符串非常简单，其实直接在函数的第一行写一个字符串就是文档字符串
def fn(a:int,b:bool,c:str='hello') -> int:
'''
这是一个文档字符串的示例
函数的作用：。。。。。
函数的参数：
a，作用，类型，默认值。。。。
b，作用，类型，默认值。。。。
c，作用，类型，默认值。。。。
'''
return 10
help(fn)
作用域与命名空间
# 作用域（scope）
# 作用域指的是变量生效的区域
b = 20 # 全局变量
def fn():
a = 10 # a定义在了函数内部，所以他的作用域就是函数内部，函数外部无法访问
print('函数内部：','a =',a)
print('函数内部：','b =',b)
# fn()
# print('函数外部：','a =',a)
# print('函数外部：','b =',b)
# 在Python中一共有两种作用域
# 全局作用域
# - 全局作用域在程序执行时创建，在程序执行结束时销毁
# - 所有函数以外的区域都是全局作用域
# - 在全局作用域中定义的变量，都属于全局变量，全局变量可以在程序的任意位置被访问
#
# 函数作用域
# - 函数作用域在函数调用时创建，在调用结束时销毁
# - 函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域
# - 在函数作用域中定义的变量，都是局部变量，它只能在函数内部被访问
#
# 变量的查找
# - 当我们使用变量时，会优先在当前作用域中寻找该变量，如果有则使用，
# 如果没有则继续去上一级作用域中寻找，如果有则使用，
# 如果依然没有则继续去上一级作用域中寻找，以此类推
# 直到找到全局作用域，依然没有找到，则会抛出异常
# NameError: name 'a' is not defined
def fn2():
def fn3():
print('fn3中:','a =',a)
fn3()
# fn2()
a = 20
def fn3():
# a = 10 # 在函数中为变量赋值时，默认都是为局部变量赋值
# 如果希望在函数内部修改全局变量，则需要使用global关键字，来声明变量
global a # 声明在函数内部的使用a是全局变量，此时再去修改a时，就是在修改全局的a
a = 10 # 修改全局变量
print('函数内部：','a =',a)
# fn3()
# print('函数外部：','a =',a)
# 命名空间（namespace）
# 命名空间指的是变量存储的位置，每一个变量都需要存储到指定的命名空间当中
# 每一个作用域都会有一个它对应的命名空间
# 全局命名空间，用来保存全局变量。函数命名空间用来保存函数中的变量
# 命名空间实际上就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典
# locals()用来获取当前作用域的命名空间
# 如果在全局作用域中调用locals()则获取全局命名空间，如果在函数作用域中调用locals()则获取函数命名空间
# 返回的是一个字典
scope = locals() # 当前命名空间
print(type(scope))
# print(a)
# print(scope['a'])
# 向scope中添加一个key-value
scope['c'] = 1000 # 向字典中添加key-value就相当于在全局中创建了一个变量（一般不建议这么做）
# print(c)
def fn4():
a = 10
# scope = locals() # 在函数内部调用locals()会获取到函数的命名空间
# scope['b'] = 20 # 可以通过scope来操作函数的命名空间，但是也是不建议这么做
# globals() 函数可以用来在任意位置获取全局命名空间
global_scope = globals()
# print(global_scope['a'])
global_scope['a'] = 30
# print(scope)
fn4()
递归
# 尝试求10的阶乘（10!）
# 1! = 1
# 2! = 1*2 = 2
# 3! = 1*2*3 = 6
# 4! = 1*2*3*4 = 24
# print(1*2*3*4*5*6*7*8*9*10)
# 创建一个变量保存结果
# n = 10
# for i in range(1,10):
# n *= i
# print(n)
# 创建一个函数，可以用来求任意数的阶乘
def factorial(n):
'''
该函数用来求任意数的阶乘
参数：
n 要求阶乘的数字
'''
# 创建一个变量，来保存结果
result = n
for i in range(1,n):
result *= i
return result
# 求10的阶乘
# print(factorial(20))
# 递归式的函数
# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？
# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？....
# 递归简单理解就是自己去引用自己！
# 递归式函数，在函数中自己调用自己！
# 无穷递归，如果这个函数被调用，程序的内存会溢出，效果类似于死循环
# def fn():
# fn()
# fn()
# 递归是解决问题的一种方式，它和循环很像
# 它的整体思想是，将一个大问题分解为一个个的小问题，直到问题无法分解时，再去解决问题
# 递归式函数的两个要件
# 1.基线条件
# - 问题可以被分解为的最小问题，当满足基线条件时，递归就不在执行了
# 2.递归条件
# - 将问题继续分解的条件
# 递归和循环类似，基本是可以互相代替的，
# 循环编写起来比较容易，阅读起来稍难
# 递归编写起来难，但是方便阅读
# 10! = 10 * 9!
# 9! = 9 * 8!
# 8! = 8 * 7!
# ...
# 1! = 1
def factorial(n):
'''
该函数用来求任意数的阶乘
参数：
n 要求阶乘的数字
'''
# 基线条件 判断n是否为1，如果为1则此时不能再继续递归
if n == 1 :
# 1的阶乘就是1，直接返回1
return 1
# 递归条件
return n * factorial(n-1)
# print(factorial(10))
# 练习
# 创建一个函数 power 来为任意数字做幂运算 n ** i
# 10 ** 5 = 10 * 10 ** 4
# 10 ** 4 = 10 * 10 ** 3
# ...
# 10 ** 1 = 10
def power(n , i):
'''
power()用来为任意的数字做幂运算
参数：
n 要做幂运算的数字
i 做幂运算的次数
'''
# 基线条件
if i == 1:
# 求1次幂
return n
# 递归条件
return n * power(n , i-1)
# print(power(8,6))
#
# 练习
# 创建一个函数，用来检查一个任意的字符串是否是回文字符串，如果是返回True，否则返回False
# 回文字符串，字符串从前往后念和从后往前念是一样的
# abcba
# abcdefgfedcba
# 先检查第一个字符和最后一个字符是否一致，如果不一致则不是回文字符串
# 如果一致，则看剩余的部分是否是回文字符串
# 检查 abcdefgfedcba 是不是回文
# 检查 bcdefgfedcb 是不是回文
# 检查 cdefgfedc 是不是回文
# 检查 defgfed 是不是回文
# 检查 efgfe 是不是回文
# 检查 fgf 是不是回文
# 检查 g 是不是回文
def hui_wen(s):
'''
该函数用来检查指定的字符串是否回文字符串，如果是返回True，否则返回False
参数：
s：就是要检查的字符串
'''
# 基线条件
if len(s) < 2 :
# 字符串的长度小于2，则字符串一定是回文
return True
elif s[0] != s[-1]:
# 第一个字符和最后一个字符不相等，不是回文字符串
return False
# 递归条件
return hui_wen(s[1:-1])
# def hui_wen(s):
# '''
# 该函数用来检查指定的字符串是否回文字符串，如果是返回True，否则返回False
# 参数：
# s：就是要检查的字符串
# '''
# # 基线条件
# if len(s) < 2 :
# # 字符串的长度小于2，则字符串一定是回文
# return True
# # 递归条件
# return s[0] == s[-1] and hui_wen(s[1:-1])
print(hui_wen('abcdefgfedcba'))
高阶函数
# 高阶函数
# 接收函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数是高阶函数
# 当我们使用一个函数作为参数时，实际上是将指定的代码传递进了目标函数
# 创建一个列表
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
# 定义一个函数
# 可以将指定列表中的所有的偶数，保存到一个新的列表中返回
# 定义一个函数，用来检查一个任意的数字是否是偶数
def fn2(i) :
if i % 2 == 0 :
return True
return False
# 这个函数用来检查指定的数字是否大于5
def fn3(i):
if i > 5 :
return True
return False
def fn(func , lst) :
'''
fn()函数可以将指定列表中的所有偶数获取出来，并保存到一个新列表中返回
参数：
lst：要进行筛选的列表
'''
# 创建一个新列表
new_list = []
# 对列表进行筛选
for n in lst :
# 判断n的奇偶
if func(n) :
new_list.append(n)
# if n > 5 :
# new_list.append(n)
# 返回新列表
return new_list
# def fn4(i):
# if i % 3 == 0:
# return True
# return False
def fn4(i):
return i % 3 == 0
# print(fn(fn4 , l))
# filter()
# filter()可以从序列中过滤出符合条件的元素，保存到一个新的序列中
# 参数：
# 1.函数，根据该函数来过滤序列（可迭代的结构）
# 2.需要过滤的序列（可迭代的结构）
# 返回值：
# 过滤后的新序列（可迭代的结构）
# fn4是作为参数传递进filter()函数中
# 而fn4实际上只有一个作用，就是作为filter()的参数
# filter()调用完毕以后，fn4就已经没用
# 匿名函数 lambda 函数表达式 （语法糖）
# lambda函数表达式专门用来创建一些简单的函数，他是函数创建的又一种方式
# 语法：lambda 参数列表 : 返回值
# 匿名函数一般都是作为参数使用，其他地方一般不会使用
def fn5(a , b):
return a + b
# (lambda a,b : a + b)(10,20)
# 也可以将匿名函数赋值给一个变量，一般不会这么做
fn6 = lambda a,b : a + b
# print(fn6(10,30))
r = filter(lambda i : i > 5 , l)
# print(list(r))
# map()
# map()函数可以对可跌倒对象中的所有元素做指定的操作，然后将其添加到一个新的对象中返回
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
r = map(lambda i : i ** 2 , l)
# print(list(r))
# sort()
# 该方法用来对列表中的元素进行排序
# sort()方法默认是直接比较列表中的元素的大小
# 在sort()可以接收一个关键字参数 ， key
# key需要一个函数作为参数，当设置了函数作为参数
# 每次都会以列表中的一个元素作为参数来调用函数，并且使用函数的返回值来比较元素的大小
l = ['bb','aaaa','c','ddddddddd','fff']
# l.sort(key=len)
l = [2,5,'1',3,'6','4']
l.sort(key=int)
# print(l)
# sorted()
# 这个函数和sort()的用法基本一致，但是sorted()可以对任意的序列进行排序
# 并且使用sorted()排序不会影响原来的对象，而是返回一个新对象
l = [2,5,'1',3,'6','4']
# l = "123765816742634781"
print('排序前:',l)
print(sorted(l,key=int))
print('排序后:',l)
闭包
# 将函数作为返回值返回，也是一种高阶函数
# 这种高阶函数我们也称为叫做闭包，通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量
# 可以将一些私有的数据藏到的闭包中
def fn():
a = 10
# 函数内部再定义一个函数
def inner():
print('我是fn2' , a)
# 将内部函数 inner作为返回值返回
return inner
# r是一个函数，是调用fn()后返回的函数
# 这个函数实在fn()内部定义，并不是全局函数
# 所以这个函数总是能访问到fn()函数内的变量
r = fn()
# r()
# 求多个数的平均值
# nums = [50,30,20,10,77]
# sum()用来求一个列表中所有元素的和
# print(sum(nums)/len(nums))
# 形成闭包的要件
# ① 函数嵌套
# ② 将内部函数作为返回值返回
# ③ 内部函数必须要使用到外部函数的变量
def make_averager():
# 创建一个列表，用来保存数值
nums = []
# 创建一个函数，用来计算平均值
def averager(n) :
# 将n添加到列表中
nums.append(n)
# 求平均值
return sum(nums)/len(nums)
return averager
averager = make_averager()
print(averager(10))
print(averager(20))
print(averager(30))
print(averager(40))
装饰器
# 创建几个函数
def add(a , b):
'''
求任意两个数的和
'''
r = a + b
return r
def mul(a , b):
'''
求任意两个数的积
'''
r = a * b
return r
# 希望函数可以在计算前，打印开始计算，计算结束后打印计算完毕
# 我们可以直接通过修改函数中的代码来完成这个需求，但是会产生以下一些问题
# ① 如果要修改的函数过多，修改起来会比较麻烦
# ② 并且不方便后期的维护
# ③ 并且这样做会违反开闭原则（OCP）
# 程序的设计，要求开发对程序的扩展，要关闭对程序的修改
# r = add(123,456)
# print(r)
# 我们希望在不修改原函数的情况下，来对函数进行扩展
def fn():
print('我是fn函数....')
# 只需要根据现有的函数，来创建一个新的函数
def fn2():
print('函数开始执行~~~')
fn()
print('函数执行结束~~~')
# fn2()
def new_add(a,b):
print('计算开始~~~')
r = add(a,b)
print('计算结束~~~')
return r
# r = new_add(111,222)
# print(r)
# 上边的方式，已经可以在不修改源代码的情况下对函数进行扩展了
# 但是，这种方式要求我们每扩展一个函数就要手动创建一个新的函数，实在是太麻烦了
# 为了解决这个问题，我们创建一个函数，让这个函数可以自动的帮助我们生成函数
def begin_end(old):
'''
用来对其他函数进行扩展，使其他函数可以在执行前打印开始执行，执行后打印执行结束
参数：
old 要扩展的函数对象
'''
# 创建一个新函数
def new_function(*args , **kwargs):
print('开始执行~~~~')
# 调用被扩展的函数
result = old(*args , **kwargs)
print('执行结束~~~~')
# 返回函数的执行结果
return result
# 返回新函数
return new_function
f = begin_end(fn)
f2 = begin_end(add)
f3 = begin_end(mul)
# r = f()
# r = f2(123,456)
# r = f3(123,456)
# print(r)
# 向begin_end()这种函数我们就称它为装饰器
# 通过装饰器，可以在不修改原来函数的情况下来对函数进行扩展
# 在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能的
# 在定义函数时，可以通过@装饰器，来使用指定的装饰器，来装饰当前的函数
# 可以同时为一个函数指定多个装饰器，这样函数将会安装从内向外的顺序被装饰
def fn3(old):
'''
用来对其他函数进行扩展，使其他函数可以在执行前打印开始执行，执行后打印执行结束
参数：
old 要扩展的函数对象
'''
# 创建一个新函数
def new_function(*args , **kwargs):
print('fn3装饰~开始执行~~~~')
# 调用被扩展的函数
result = old(*args , **kwargs)
print('fn3装饰~执行结束~~~~')
# 返回函数的执行结果
return result
# 返回新函数
return new_function
@fn3
@begin_end
def say_hello():
print('大家好~~~')
say_hello()
对象和类
# 第2~5章 学习笔记
## 什么是对象？
- 对象是内存中专门用来存储数据的一块区域。
- 对象中可以存放各种数据（比如：数字、布尔值、代码）
- 对象由三部分组成：
1.对象的标识（id）
2.对象的类型（type）
3.对象的值（value）
## 面向对象（oop）
- Python是一门面向对象的编程语言
- 所谓的面向对象的语言，简单理解就是语言中的所有操作都是通过对象来进行的
- 面向过程的编程的语言
- 面向过程指将我们的程序的逻辑分解为一个一个的步骤，
通过对每个步骤的抽象，来完成程序
- 例子：
- 孩子上学
1.妈妈起床
2.妈妈上厕所
3.妈妈洗漱
4.妈妈做早饭
5.妈妈叫孩子起床
6.孩子上厕所
7.孩子要洗漱
8.孩子吃饭
9.孩子背着书包上学校
- 面向过程的编程思想将一个功能分解为一个一个小的步骤，
我们通过完成一个一个的小的步骤来完成一个程序
- 这种编程方式，符合我们人类的思维，编写起来相对比较简单
- 但是这种方式编写代码的往往只适用于一个功能，
如果要在实现别的功能，即使功能相差极小，也往往要重新编写代码，
所以它可复用性比较低，并且难于维护
- 面向对象的编程语言
- 面向对象的编程语言，关注的是对象，而不关注过程
- 对于面向对象的语言来说，一切都是对象
- 例子：
1.孩他妈起床叫孩子上学
- 面向对象的编程思想，将所有的功能统一保存到对应的对象中
比如，妈妈功能保存到妈妈的对象中，孩子的功能保存到孩子对象中
要使用某个功能，直接找到对应的对象即可
- 这种方式编写的代码，比较容易阅读，并且比较易于维护，容易复用。
- 但是这种方式编写，不太符合常规的思维，编写起来稍微麻烦一点
- 简单归纳一下，面向对象的思想
1.找对象
2.搞对象
## 类(class)
- 我们目前所学习的对象都是Python内置的对象
- 但是内置对象并不能满足所有的需求，所以我们在开发中经常需要自定义一些对象
- 类，简单理解它就相当于一个图纸。在程序中我们需要根据类来创建对象
- 类就是对象的图纸！
- 我们也称对象是类的实例（instance）
- 如果多个对象是通过一个类创建的，我们称这些对象是一类对象
- 像 int() float() bool() str() list() dict() .... 这些都是类
- a = int(10) # 创建一个int类的实例 等价于 a = 10
- 我们自定义的类都需要使用大写字母开头，使用大驼峰命名法（帕斯卡命名法）来对类命名
- 类也是一个对象！
- 类就是一个用来创建对象的对象！
- 类是type类型的对象，定义类实际上就是定义了一个type类型的对象
## 使用类创建对象的流程
1.创建一个变量
2.在内存中创建一个新对象
3.将对象的id赋值给变量
## 类的定义
- 类和对象都是对现实生活中的事物或程序中的内容的抽象
- 实际上所有的事物都由两部分构成：
1.数据（属性）
2.行为（方法）
- 在类的代码块中，我们可以定义变量和函数，
变量会成为该类实例的公共属性，所有的该类实例都可以通过 对象.属性名 的形式访问
函数会成为该类实例的公共方法，所有该类实例都可以通过 对象.方法名() 的形式调用方法
- 注意：
方法调用时，第一个参数由解析器自动传递，所以定义方法时，至少要定义一个形参！
- 实例为什么能访问到类中的属性和方法
类中定义的属性和方法都是公共的，任何该类实例都可以访问
- 属性和方法查找的流程
当我们调用一个对象的属性时，解析器会先在当前对象中寻找是否含有该属性，
如果有，则直接返回当前的对象的属性值，
如果没有，则去当前对象的类对象中去寻找，如果有则返回类对象的属性值，
如果类对象中依然没有，则报错！
- 类对象和实例对象中都可以保存属性（方法）
- 如果这个属性（方法）是所有的实例共享的，则应该将其保存到类对象中
- 如果这个属性（方法）是某个实例独有，则应该保存到实例对象中
- 一般情况下，属性保存到实例对象中
而方法需要保存到类对象中
## 创建对象的流程
p1 = Person()的运行流程
1.创建一个变量
2.在内存中创建一个新对象
3.__init__(self)方法执行
4.将对象的id赋值给变量
## 类的基本结构
class 类名([父类]) :
公共的属性...
# 对象的初始化方法
def __init__(self,...):
...
# 其他的方法
def method_1(self,...):
...
def method_2(self,...):
...
...
类的简介
a = int(10) # 创建一个int类的实例
b = str('hello') # 创建一个str类的实例
# print(a , type(a))
# print(b , type(b))
# 定义一个简单的类
# 使用class关键字来定义类，语法和函数很像！
# class 类名([父类]):
# 代码块
# <class '__main__.MyClass'>
class MyClass():
pass
# print(MyClass)
# 使用MyClass创建一个对象
# 使用类来创建对象，就像调用一个函数一样
mc = MyClass() # mc就是通过MyClass创建的对象，mc是MyClass的实例
mc_2 = MyClass()
mc_3 = MyClass()
mc_4 = MyClass()
# mc mc_2 mc_3 mc_4 都是MyClass的实例，他们都是一类对象
# isinstance()用来检查一个对象是否是一个类的实例
result = isinstance(mc_2,MyClass)
result = isinstance(mc_2,str)
# print(mc , type(mc))
# print('result =',result)
# print(id(MyClass) , type(MyClass))
# 现在我们通过MyClass这个类创建的对象都是一个空对象
# 也就是对象中实际上什么都没有，就相当于是一个空的盒子
# 可以向对象中添加变量，对象中的变量称为属性
# 语法：对象.属性名 = 属性值
mc.name = '孙悟空'
mc_2.name = '猪八戒'
print(mc_2.name)
定义类
# 尝试定义一个表示人的类
class Person :
# 在类的代码块中，我们可以定义变量和函数
# 在类中我们所定义的变量，将会成为所有的实例的公共属性
# 所有实例都可以访问这些变量
name = 'swk' # 公共属性，所有实例都可以访问
# 在类中也可以定义函数，类中的定义的函数，我们称为方法
# 这些方法可以通过该类的所有实例来访问
def say_hello(self) :
# 方法每次被调用时，解析器都会自动传递第一个实参
# 第一个参数，就是调用方法的对象本身，
# 如果是p1调的，则第一个参数就是p1对象
# 如果是p2调的，则第一个参数就是p2对象
# 一般我们都会将这个参数命名为self
# say_hello()这个方法，可以显示如下格式的数据：
# 你好！我是 xxx
# 在方法中不能直接访问类中的属性
print('你好！我是 %s' %self.name)
# 创建Person的实例
p1 = Person()
p2 = Person()
# print(p2.name)
# 调用方法，对象.方法名()
# 方法调用和函数调用的区别
# 如果是函数调用，则调用时传几个参数，就会有几个实参
# 但是如果是方法调用，默认传递一个参数，所以方法中至少要定义一个形参
# 修改p1的name属性
p1.name = '猪八戒'
p2.name = '沙和尚'
p1.say_hello() # '你好！我是 猪八戒'
p2.say_hello() # '你好！我是 沙和尚'
# del p2.name # 删除p2的name属性
# print(p1.name)
# print(p2.name)
对象的初始化
class Person :
# 在类中可以定义一些特殊方法（魔术方法）
# 特殊方法都是以__开头，__结尾的方法
# 特殊方法不需要我们自己调用，不要尝试去调用特殊方法
# 特殊方法将会在特殊的时刻自动调用
# 学习特殊方法：
# 1.特殊方法什么时候调用
# 2.特殊方法有什么作用
# 创建对象的流程
# p1 = Person()的运行流程
# 1.创建一个变量
# 2.在内存中创建一个新对象
# 3.__init__(self)方法执行
# 4.将对象的id赋值给变量
# init会在对象创建以后离开执行
# init可以用来向新创建的对象中初始化属性
# 调用类创建对象时，类后边的所有参数都会依次传递到init()中
def __init__(self,name):
# print(self)
# 通过self向新建的对象中初始化属性
self.name = name
def say_hello(self):
print('大家好，我是%s'%self.name)
# 目前来讲，对于Person类来说name是必须的，并且每一个对象中的name属性基本上都是不同
# 而我们现在是将name属性在定义为对象以后，手动添加到对象中，这种方式很容易出现错误
# 我们希望，在创建对象时，必须设置name属性，如果不设置对象将无法创建
# 并且属性的创建应该是自动完成的，而不是在创建对象以后手动完成
# p1 = Person()
# # 手动向对象添加name属性
# p1.name = '孙悟空'
# p2 = Person()
# p2.name = '猪八戒'
# p3 = Person()
# p3.name = '沙和尚'
# p3.say_hello()
p1 = Person('孙悟空')
p2 = Person('猪八戒')
p3 = Person('沙和尚')
p4 = Person('唐僧')
# p1.__init__() 不要这么做
# print(p1.name)
# print(p2.name)
# print(p3.name)
# print(p4.name)
p4.say_hello()
练习
- 练习：
# 尝试自定义一个表示狗的类（Dog）
# 属性：
# name
# age
# gender
# height
# ...
# 方法：
# jiao()
# yao()
# run()
# ...
class Dog:
'''
表示狗的类
'''
def __init__(self , name , age , gender , height):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
self.height = height
def jiao(self):
'''
狗叫的方法
'''
print('汪汪汪~~~')
def yao(self):
'''
狗咬的方法
'''
print('我咬你~~')
def run(self):
print('%s 快乐的奔跑着~~'%self.name)
d = Dog('小黑',8,'male',30)
# 目前我们可以直接通过 对象.属性 的方式来修改属性的值，这种方式导致对象中的属性可以随意修改
# 非常的不安全，值可以任意修改，不论对错
# 现在我们就需要一种方式来增强数据的安全性
# 1.属性不能随意修改（我让你改你才能改，不让你改你就不能改）
# 2.属性不能修改为任意的值（年龄不能是负数）
d.name = '阿黄'
d.age = -10
d.run()
print(d.age)
# print(d.name , d.age , d.gender , d.height)
封装
封装01
# 封装是面向对象的三大特性之一
# 封装指的是隐藏对象中一些不希望被外部所访问到的属性或方法
# 如何隐藏一个对象中的属性？
# - 将对象的属性名，修改为一个外部不知道的名字
# 如何获取（修改）对象中的属性？
# - 需要提供一个getter和setter方法使外部可以访问到属性
# - getter 获取对象中的指定属性（get_属性名）
# - setter 用来设置对象的指定属性（set_属性名）
# 使用封装，确实增加了类的定义的复杂程度，但是它也确保了数据的安全性
# 1.隐藏了属性名，使调用者无法随意的修改对象中的属性
# 2.增加了getter和setter方法，很好的控制的属性是否是只读的
# 如果希望属性是只读的，则可以直接去掉setter方法
# 如果希望属性不能被外部访问，则可以直接去掉getter方法
# 3.使用setter方法设置属性，可以增加数据的验证，确保数据的值是正确的
# 4.使用getter方法获取属性，使用setter方法设置属性
# 可以在读取属性和修改属性的同时做一些其他的处理
# 5.使用getter方法可以表示一些计算的属性
class Dog:
'''
表示狗的类
'''
def __init__(self , name , age):
self.hidden_name = name
self.hidden_age = age
def say_hello(self):
print('大家好，我是 %s'%self.hidden_name)
def get_name(self):
'''
get_name()用来获取对象的name属性
'''
# print('用户读取了属性')
return self.hidden_name
def set_name(self , name):
# print('用户修改了属性')
self.hidden_name = name
def get_age(self):
return self.hidden_age
def set_age(self , age):
if age > 0 :
self.hidden_age = age
d = Dog('旺财',8)
# d.say_hello()
# 调用setter来修改name属性
d.set_name('小黑')
d.set_age(-10)
# d.say_hello()
print(d.get_age())
封装02
class Rectangle:
'''
表示矩形的类
'''
def __init__(self,width,height):
self.hidden_width = width
self.hidden_height = height
def get_width(self):
return self.hidden_width
def get_height(self):
return self.hidden_height
def set_width(self , width):
self.hidden_width = width
def set_height(self , height):
self.hidden_height = height
def get_area(self):
return self.hidden_width * self.hidden_height
# r = Rectangle(5,2)
# r.set_width(10)
# r.set_height(20)
# print(r.get_area())
# 可以为对象的属性使用双下划线开头，__xxx
# 双下划线开头的属性，是对象的隐藏属性，隐藏属性只能在类的内部访问，无法通过对象访问
# 其实隐藏属性只不过是Python自动为属性改了一个名字
# 实际上是将名字修改为了，_类名__属性名 比如 __name -> _Person__name
# class Person:
# def __init__(self,name):
# self.__name = name
# def get_name(self):
# return self.__name
# def set_name(self , name):
# self.__name = name
# p = Person('孙悟空')
# print(p.__name) __开头的属性是隐藏属性，无法通过对象访问
# p.__name = '猪八戒'
# print(p._Person__name)
# p._Person__name = '猪八戒'
# print(p.get_name())
# 使用__开头的属性，实际上依然可以在外部访问，所以这种方式我们一般不用
# 一般我们会将一些私有属性（不希望被外部访问的属性）以_开头
# 一般情况下，使用_开头的属性都是私有属性，没有特殊需要不要修改私有属性
class Person:
def __init__(self,name):
self._name = name
def get_name(self):
return self._name
def set_name(self , name):
self._name = name
p = Person('孙悟空')
print(p._name)
封装03
class Person:
def __init__(self,name,age):
self._name = name
self._age = age
# property装饰器，用来将一个get方法，转换为对象的属性
# 添加为property装饰器以后，我们就可以像调用属性一样使用get方法
# 使用property装饰的方法，必须和属性名是一样的
@property
def name(self):
print('get方法执行了~~~')
return self._name
# setter方法的装饰器：@属性名.setter
@name.setter
def name(self , name):
print('setter方法调用了')
self._name = name
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self , age):
self._age = age
p = Person('猪八戒',18)
p.name = '孙悟空'
p.age = 28
print(p.name,p.age)
继承
# 继承
# 定义一个类 Animal（动物）
# 这个类中需要两个方法：run() sleep()
class Animal:
def run(self):
print('动物会跑~~~')
def sleep(self):
print('动物睡觉~~~')
# def bark(self):
# print('动物嚎叫~~~')
# 定义一个类 Dog（狗）
# 这个类中需要三个方法：run() sleep() bark()
# class Dog:
# def run(self):
# print('狗会跑~~~')
# def sleep(self):
# print('狗睡觉~~~')
# def bark(self):
# print('汪汪汪~~~')
# 有一个类，能够实现我们需要的大部分功能，但是不能实现全部功能
# 如何能让这个类来实现全部的功能呢？
# ① 直接修改这个类，在这个类中添加我们需要的功能
# - 修改起来会比较麻烦，并且会违反OCP原则
# ② 直接创建一个新的类
# - 创建一个新的类比较麻烦，并且需要大量的进行复制粘贴，会出现大量的重复性代码
# ③ 直接从Animal类中来继承它的属性和方法
# - 继承是面向对象三大特性之一
# - 通过继承我们可以使一个类获取到其他类中的属性和方法
# - 在定义类时，可以在类名后的括号中指定当前类的父类（超类、基类、super）
# 子类（衍生类）可以直接继承父类中的所有的属性和方法
#
# 通过继承可以直接让子类获取到父类的方法或属性，避免编写重复性的代码，并且也符合OCP原则
# 所以我们经常需要通过继承来对一个类进行扩展
class Dog(Animal):
def bark(self):
print('汪汪汪~~~')
def run(self):
print('狗跑~~~~')
class Hashiqi(Dog):
def fan_sha(self):
print('我是一只傻傻的哈士奇')
d = Dog()
h = Hashiqi()
# d.run()
# d.sleep()
# d.bark()
# r = isinstance(d , Dog)
# r = isinstance(d , Animal)
# print(r)
# 在创建类时，如果省略了父类，则默认父类为object
# object是所有类的父类，所有类都继承自object
class Person(object):
pass
# issubclass() 检查一个类是否是另一个类的子类
# print(issubclass(Animal , Dog))
# print(issubclass(Animal , object))
# print(issubclass(Person , object))
# isinstance()用来检查一个对象是否是一个类的实例
# 如果这个类是这个对象的父类，也会返回True
# 所有的对象都是object的实例
print(isinstance(print , object))
重写
# 继承
# 定义一个类 Animal（动物）
# 这个类中需要两个方法：run() sleep()
class Animal:
def run(self):
print('动物会跑~~~')
def sleep(self):
print('动物睡觉~~~')
class Dog(Animal):
def bark(self):
print('汪汪汪~~~')
def run(self):
print('狗跑~~~~')
# 如果在子类中如果有和父类同名的方法，则通过子类实例去调用方法时，
# 会调用子类的方法而不是父类的方法，这个特点我们成为叫做方法的重写（覆盖，override）
# 创建Dog类的实例
# d = Dog()
# d.run()
# 当我们调用一个对象的方法时，
# 会优先去当前对象中寻找是否具有该方法，如果有则直接调用
# 如果没有，则去当前对象的父类中寻找，如果父类中有则直接调用父类中的方法，
# 如果没有，则去父类的父类中寻找，以此类推，直到找到object，如果依然没有找到，则报错
class A(object):
def test(self):
print('AAA')
class B(A):
def test(self):
print('BBB')
class C(B):
def test(self):
print('CCC')
# 创建一个c的实例
c = C()
c.test()
继承和多态
继承
class Animal:
def __init__(self,name):
self._name = name
def run(self):
print('动物会跑~~~')
def sleep(self):
print('动物睡觉~~~')
@property
def name(self):
return self._name
@name.setter
def name(self,name):
self._name = name
# 父类中的所有方法都会被子类继承，包括特殊方法，也可以重写特殊方法
class Dog(Animal):
def __init__(self,name,age):
# 希望可以直接调用父类的__init__来初始化父类中定义的属性
# super() 可以用来获取当前类的父类，
# 并且通过super()返回对象调用父类方法时，不需要传递self
super().__init__(name)
self._age = age
def bark(self):
print('汪汪汪~~~')
def run(self):
print('狗跑~~~~')
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self,age):
self._age = name
d = Dog('旺财',18)
print(d.name)
print(d.age)
多重继承
class A(object):
def test(self):
print('AAA')
class B(object):
def test(self):
print('B中的test()方法~~')
def test2(self):
print('BBB')
# 在Python中是支持多重继承的，也就是我们可以为一个类同时指定多个父类
# 可以在类名的()后边添加多个类，来实现多重继承
# 多重继承，会使子类同时拥有多个父类，并且会获取到所有父类中的方法
# 在开发中没有特殊的情况，应该尽量避免使用多重继承，因为多重继承会让我们的代码过于复杂
# 如果多个父类中有同名的方法，则会现在第一个父类中寻找，然后找第二个，然后找第三个。。。
# 前边父类的方法会覆盖后边父类的方法
class C(A,B):
pass
# 类名.__bases__ 这个属性可以用来获取当前类的所有父类
# print(C.__bases__) (<class '__main__.B'>,)
# print(B.__bases__) (<class 'object'>,)
# print(C.__bases__) # (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>)
c = C()
c.test()
多态
# 多态是面向对象的三大特征之一
# 多态从字面上理解是多种形态
# 狗（狼狗、藏獒、哈士奇、古牧 。。。）
# 一个对象可以以不同的形态去呈现
# 定义两个类
class A:
def __init__(self,name):
self._name = name
@property
def name(self):
return self._name
@name.setter
def name(self,name):
self._name = name
class B:
def __init__(self,name):
self._name = name
def __len__(self):
return 10
@property
def name(self):
return self._name
@name.setter
def name(self,name):
self._name = name
class C:
pass
a = A('孙悟空')
b = B('猪八戒')
c = C()
# 定义一个函数
# 对于say_hello()这个函数来说，只要对象中含有name属性，它就可以作为参数传递
# 这个函数并不会考虑对象的类型，只要有name属性即可
def say_hello(obj):
print('你好 %s'%obj.name)
# 在say_hello_2中我们做了一个类型检查，也就是只有obj是A类型的对象时，才可以正常使用，
# 其他类型的对象都无法使用该函数，这个函数就违反了多态
# 违反了多态的函数，只适用于一种类型的对象，无法处理其他类型对象，这样导致函数的适应性非常的差
# 注意，向isinstance()这种函数，在开发中一般是不会使用的！
def say_hello_2(obj):
# 做类型检查
if isinstance(obj , A):
print('你好 %s'%obj.name)
# say_hello(b)
# say_hello_2(b)
# 鸭子类型
# 如果一个东西，走路像鸭子，叫声像鸭子，那么它就是鸭子
# len()
# 之所以一个对象能通过len()来获取长度，是因为对象中具有一个特殊方法__len__
# 换句话说，只要对象中具有__len__特殊方法，就可以通过len()来获取它的长度
l = [1,2,3]
s = 'hello'
# print(len(l))
# print(len(s))
print(len(b))
print(len(c))
# 面向对象的三大特征：
# 封装
# - 确保对象中的数据安全
# 继承
# - 保证了对象的可扩展性
# 多态
# - 保证了程序的灵活性
类中的属性和方法
# 定义一个类
class A(object):
# 类属性
# 实例属性
# 类方法
# 实例方法
# 静态方法
# 类属性，直接在类中定义的属性是类属性
# 类属性可以通过类或类的实例访问到
# 但是类属性只能通过类对象来修改，无法通过实例对象修改
count = 0
def __init__(self):
# 实例属性，通过实例对象添加的属性属于实例属性
# 实例属性只能通过实例对象来访问和修改，类对象无法访问修改
self.name = '孙悟空'
# 实例方法
# 在类中定义，以self为第一个参数的方法都是实例方法
# 实例方法在调用时，Python会将调用对象作为self传入
# 实例方法可以通过实例和类去调用
# 当通过实例调用时，会自动将当前调用对象作为self传入
# 当通过类调用时，不会自动传递self，此时我们必须手动传递self
def test(self):
print('这是test方法~~~ ' , self)
# 类方法
# 在类内部使用 @classmethod 来修饰的方法属于类方法
# 类方法的第一个参数是cls，也会被自动传递，cls就是当前的类对象
# 类方法和实例方法的区别，实例方法的第一个参数是self，而类方法的第一个参数是cls
# 类方法可以通过类去调用，也可以通过实例调用，没有区别
@classmethod
def test_2(cls):
print('这是test_2方法，他是一个类方法~~~ ',cls)
print(cls.count)
# 静态方法
# 在类中使用 @staticmethod 来修饰的方法属于静态方法
# 静态方法不需要指定任何的默认参数，静态方法可以通过类和实例去调用
# 静态方法，基本上是一个和当前类无关的方法，它只是一个保存到当前类中的函数
# 静态方法一般都是一些工具方法，和当前类无关
@staticmethod
def test_3():
print('test_3执行了~~~')
a = A()
# 实例属性，通过实例对象添加的属性属于实例属性
# a.count = 10
# A.count = 100
# print('A ,',A.count)
# print('a ,',a.count)
# print('A ,',A.name)
# print('a ,',a.name)
# a.test() 等价于 A.test(a)
# A.test_2() 等价于 a.test_2()
A.test_3()
a.test_3()
垃圾回收
# 就像我们生活中会产生垃圾一样，程序在运行过程当中也会产生垃圾
# 程序运行过程中产生的垃圾会影响到程序的运行的运行性能，所以这些垃圾必须被及时清理
# 没用的东西就是垃圾
# 在程序中没有被引用的对象就是垃圾，这种垃圾对象过多以后会影响到程序的运行的性能
# 所以我们必须进行及时的垃圾回收，所谓的垃圾回收就是讲垃圾对象从内存中删除
# 在Python中有自动的垃圾回收机制，它会自动将这些没有被引用的对象删除，
# 所以我们不用手动处理垃圾回收
class A:
def __init__(self):
self.name = 'A类'
# del是一个特殊方法，它会在对象被垃圾回收前调用
def __del__(self):
print('A()对象被删除了~~~',self)
a = A()
b = a # 又使用一个变量b，来引用a对应的对象
print(a.name)
# a = None # 将a设置为了None，此时没有任何的变量对A()对象进行引用，它就是变成了垃圾
# b = None
# del a
# del b
input('回车键退出...')
特殊方法
# 特殊方法，也称为魔术方法
# 特殊方法都是使用__开头和结尾的
# 特殊方法一般不需要我们手动调用，需要在一些特殊情况下自动执行
# 定义一个Person类
class Person(object):
"""人类"""
def __init__(self, name , age):
self.name = name
self.age = age
# __str__（）这个特殊方法会在尝试将对象转换为字符串的时候调用
# 它的作用可以用来指定对象转换为字符串的结果 （print函数）
def __str__(self):
return 'Person [name=%s , age=%d]'%(self.name,self.age)
# __repr__()这个特殊方法会在对当前对象使用repr()函数时调用
# 它的作用是指定对象在 ‘交互模式’中直接输出的效果
def __repr__(self):
return 'Hello'
# object.__add__(self, other)
# object.__sub__(self, other)
# object.__mul__(self, other)
# object.__matmul__(self, other)
# object.__truediv__(self, other)
# object.__floordiv__(self, other)
# object.__mod__(self, other)
# object.__divmod__(self, other)
# object.__pow__(self, other[, modulo])
# object.__lshift__(self, other)
# object.__rshift__(self, other)
# object.__and__(self, other)
# object.__xor__(self, other)
# object.__or__(self, other)
# object.__lt__(self, other) 小于 <
# object.__le__(self, other) 小于等于 <=
# object.__eq__(self, other) 等于 ==
# object.__ne__(self, other) 不等于 !=
# object.__gt__(self, other) 大于 >
# object.__ge__(self, other) 大于等于 >=
# __len__()获取对象的长度
# object.__bool__(self)
# 可以通过bool来指定对象转换为布尔值的情况
def __bool__(self):
return self.age > 17
# __gt__会在对象做大于比较的时候调用，该方法的返回值将会作为比较的结果
# 他需要两个参数，一个self表示当前对象，other表示和当前对象比较的对象
# self > other
def __gt__(self , other):
return self.age > other.age
# 创建两个Person类的实例
p1 = Person('孙悟空',18)
p2 = Person('猪八戒',28)
# 打印p1
# 当我们打印一个对象时，实际上打印的是对象的中特殊方法 __str__()的返回值
# print(p1) # <__main__.Person object at 0x04E95090>
# print(p1)
# print(p2)
# print(repr(p1))
# t = 1,2,3
# print(t) # (1, 2, 3)
# print(p1 > p2)
# print(p2 > p1)
# print(bool(p1))
# if p1 :
# print(p1.name,'已经成年了')
# else :
# print(p1.name,'还未成年了')
模块
模块01
# 模块（module）
# 模块化，模块化指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块
# 通过将模块组合，来搭建出一个完整的程序
# 不采用模块化，统一将所有的代码编写到一个文件中
# 采用模块化，将程序分别编写到多个文件中
# 模块化的有点：
# ① 方便开发
# ② 方便维护
# ③ 模块可以复用！
# 在Python中一个py文件就是一个模块，要想创建模块，实际上就是创建一个python文件
# 注意：模块名要符号标识符的规范
# 在一个模块中引入外部模块
# ① import 模块名 （模块名，就是python文件的名字，注意不要py）
# ② import 模块名 as 模块别名
# - 可以引入同一个模块多次，但是模块的实例只会创建一个
# - import可以在程序的任意位置调用，但是一般情况下，import语句都会统一写在程序的开头
# - 在每一个模块内部都有一个__name__属性，通过这个属性可以获取到模块的名字
# - __name__属性值为 __main__的模块是主模块，一个程序中只会有一个主模块
# 主模块就是我们直接通过 python 执行的模块
import test_module as test
# print(test.__name__)
print(__name__)
模块02
# import m
# # 访问模块中的变量：模块名.变量名
# # print(m.a , m.b)
# # m.test2()
# p = m.Person()
# print(p.name)
def test2():
print('这是主模块中的test2')
# 也可以只引入模块中的部分内容
# 语法 from 模块名 import 变量,变量....
# from m import Person
# from m import test
# from m import Person,test
# from m import * # 引入到模块中所有内容，一般不会使用
# p1 = Person()
# print(p1)
# test()
# test2()
# 也可以为引入的变量使用别名
# 语法：from 模块名 import 变量 as 别名
# from m import test2 as new_test2
# test2()
# new_test2()
from m import *
# print(_c)
# import xxx
# import xxx as yyy
# from xxx import yyy , zzz , fff
# from xxx import *
# from xxx import yyy as zz
包
# 包 Package
# 包也是一个模块
# 当我们模块中代码过多时，或者一个模块需要被分解为多个模块时，这时就需要使用到包
# 普通的模块就是一个py文件，而包是一个文件夹
# 包中必须要一个一个 __init__.py 这个文件，这个文件中可以包含有包中的主要内容
from hello import a , b
print(a.c)
print(b.d)
# __pycache__ 是模块的缓存文件
# py代码在执行前，需要被解析器先转换为机器码，然后再执行
# 所以我们在使用模块（包）时，也需要将模块的代码先转换为机器码然后再交由计算机执行
# 而为了提高程序运行的性能，python会在编译过一次以后，将代码保存到一个缓存文件中
# 这样在下次加载这个模块（包）时，就可以不再重新编译而是直接加载缓存中编译好的代码即可
Python标准库
# 开箱即用
# 为了实现开箱即用的思想，Python中为我们提供了一个模块的标准库
# 在这个标准库中，有很多很强大的模块我们可以直接使用，
# 并且标准库会随Python的安装一同安装
# sys模块，它里面提供了一些变量和函数，使我们可以获取到Python解析器的信息
# 或者通过函数来操作Python解析器
# 引入sys模块
import sys
# pprint 模块它给我们提供了一个方法 pprint() 该方法可以用来对打印的数据做简单的格式化
import pprint
# sys.argv
# 获取执行代码时，命令行中所包含的参数
# 该属性是一个列表，列表中保存了当前命令的所有参数
# print(sys.argv)
# sys.modules
# 获取当前程序中引入的所有模块
# modules是一个字典，字典的key是模块的名字，字典的value是模块对象
# pprint.pprint(sys.modules)
# sys.path
# 他是一个列表，列表中保存的是模块的搜索路径
# ['C:\\Users\\lilichao\\Desktop\\resource\\course\\lesson_06\\code',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\python36.zip',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\DLLs',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\lib',
# 'C:\\dev\\python\\python36',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\lib\\site-packages']
# pprint.pprint(sys.path)
# sys.platform
# 表示当前Python运行的平台
# print(sys.platform)
# sys.exit()
# 函数用来退出程序
# sys.exit('程序出现异常，结束！')
# print('hello')
# os 模块让我们可以对操作系统进行访问
import os
# os.environ
# 通过这个属性可以获取到系统的环境变量
# pprint.pprint(os.environ['path'])
# os.system()
# 可以用来执行操作系统的名字
# os.system('dir')
os.system('notepad')
异常处理
文件
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