python笔记总结

认识 Python

人生苦短，我用 Python —— Life is short, you need Python

目标

• Python 的起源
• 为什么要用 Python？
• Python 的特点
• Python 的优缺点

01. Python 的起源

Python 的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）

1. 1989 年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的解释程序，作为 ABC 语言的一种继承（感觉下什么叫牛人）
2. ABC 是由吉多参加设计的一种教学语言，就吉多本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是 ABC 语言并没有成功，究其原因，吉多认为是非开放造成的。吉多决心在 Python 中避免这一错误，并获取了非常好的效果
3. 之所以选中 Python（蟒蛇） 作为程序的名字，是因为他是 BBC 电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团（Monty Python's Flying Circus）的爱好者
4. 1991 年，第一个 Python 解释器 诞生，它是用 C 语言实现的，并能够调用 C 语言的库文件

1.1 解释器（科普）

计算机不能直接理解任何除机器语言以外的语言，所以必须要把程序员所写的程序语言翻译成机器语言，计算机才能执行程序。将其他语言翻译成机器语言的工具，被称为编译器

编译器翻译的方式有两种：一个是编译，另外一个是解释。两种方式之间的区别在于翻译时间点的不同。当编译器以解释方式运行的时候，也称之为解释器

• 编译型语言：程序在执行之前需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，运行时不需要重新翻译，直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高，依赖编译器，跨平台性差些。如 C、C++
• 解释型语言：解释型语言编写的程序不进行预先编译，以文本方式存储程序代码，会将代码一句一句直接运行。在发布程序时，看起来省了道编译工序，但是在运行程序的时候，必须先解释再运行

编译型语言和解释型语言对比

• 速度 —— 编译型语言比解释型语言执行速度快
• 跨平台性 —— 解释型语言比编译型语言跨平台性好

1.2 Python 的设计目标

1999 年，吉多·范罗苏姆向 DARPA 提交了一条名为 “Computer Programming for Everybody” 的资金申请，并在后来说明了他对 Python 的目标：

• 一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大
• 开源，以便任何人都可以为它做贡献
• 代码像纯英语那样容易理解
• 适用于短期开发的日常任务

这些想法中的基本都已经成为现实，Python 已经成为一门流行的编程语言

1.3 Python 的设计哲学

1. 优雅
2. 明确
3. 简单

• Python 开发者的哲学是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事
• 如果面临多种选择，Python 开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法

在 Python 社区，吉多被称为“仁慈的独裁者”

02. 为什么选择 Python？

• 代码量少
• ……

同一样问题，用不同的语言解决，代码量差距还是很多的，一般情况下 Python 是 Java 的 1/5，所以说 人生苦短，我用 Python

03. Python 特点

• Python 是完全面向对象的语言
  • 函数、模块、数字、字符串都是对象，在 Python 中一切皆对象
  • 完全支持继承、重载、多重继承
  • 支持重载运算符，也支持泛型设计
• Python 拥有一个强大的标准库，Python 语言的核心只包含 数字、字符串、列表、字典、文件 等常见类型和函数，而由 Python 标准库提供了 系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML 处理 等额外的功能
• Python 社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖 科学计算、人工智能、机器学习、Web 开发、数据库接口、图形系统 多个领域

面向对象的思维方式

• 面向对象 是一种 思维方式，也是一门 程序设计技术
• 要解决一个问题前，首先考虑 由谁 来做，怎么做事情是 谁 的职责，最后把事情做好就行！
  • 对象 就是 谁
• 要解决复杂的问题，就可以找多个不同的对象，各司其职，共同实现，最终完成需求

04. Python 的优缺点

4.1 优点

• 简单、易学
• 免费、开源
• 面向对象
• 丰富的库
• 可扩展性
  • 如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以把这部分程序用 C 或 C++ 编写，然后在 Python 程序中使用它们
• ……

4.2 缺点

• 运行速度
• 国内市场较小
• 中文资料匮乏

第一个 Python 程序

目标

• 第一个 HelloPython 程序
• Python 2.x 与 3​​.x 版本简介
• 执行 Python 程序的三种方式
  • 解释器 —— python / python3
  • 交互式 —— ipython
  • 集成开发环境 —— PyCharm

01. 第一个 HelloPython 程序

1.1 Python 源程序的基本概念

1. Python 源程序就是一个特殊格式的文本文件，可以使用任意文本编辑软件做 Python 的开发
2. Python 程序的 文件扩展名 通常都是 .py

1.2 演练步骤

• 在桌面下，新建 认识Python 目录
• 在 认识Python 目录下新建 01-HelloPython.py 文件
• 使用 gedit 编辑 01-HelloPython.py 并且输入以下内容：

print("hello python")
print("hello world")

• 在终端中输入以下命令执行 01-HelloPython.py

$ python 01-HelloPython.py

print 是 python 中我们学习的第一个 函数

print 函数的作用，可以把 "" 内部的内容，输出到屏幕上

1.3 演练扩展 —— 认识错误（BUG）

关于错误

• 编写的程序不能正常执行，或者执行的结果不是我们期望的
• 俗称 BUG，是程序员在开发时非常常见的，初学者常见错误的原因包括：
  1. 手误
  2. 对已经学习过的知识理解还存在不足
  3. 对语言还有需要学习和提升的内容
• 在学习语言时，不仅要学会语言的语法，而且还要学会如何认识错误和解决错误的方法

每一个程序员都是在不断地修改错误中成长的

第一个演练中的常见错误

• 1> 手误，例如使用 pirnt("Hello world")

NameError: name 'pirnt' is not defined

名称错误：'pirnt' 名字没有定义

• 2> 将多条 print 写在一行

SyntaxError: invalid syntax

语法错误：语法无效

每行代码负责完成一个动作

• 3> 缩进错误

IndentationError: unexpected indent

缩进错误：不期望出现的缩进

• Python 是一个格式非常严格的程序设计语言
• 目前而言，大家记住每行代码前面都不要增加空格

• 4> python 2.x 默认不支持中文

目前市场上有两个 Python 的版本并存着，分别是 Python 2.x 和 Python 3.x

• Python 2.x 默认不支持中文，具体原因，等到介绍 字符编码 时给大家讲解
• Python 2.x 的解释器名称是 python
• Python 3.x 的解释器名称是 python3

SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file 01-HelloPython.py on line 3, 
but no encoding declared; 
see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details

语法错误： 在 01-HelloPython.py 中第 3 行出现了非 ASCII 字符 '\xe4'，但是没有声明文件编码
请访问 http://python.org/dev/peps/pep-0263/ 了解详细信息

• ASCII 字符只包含 256 个字符，不支持中文
• 有关字符编码的问题，后续会讲

单词列表

* error 错误
* name 名字
* defined 已经定义
* syntax 语法
* invalid 无效
* Indentation 索引
* unexpected 意外的，不期望的
* character 字符
* line 行
* encoding 编码
* declared 声明
* details 细节，详细信息
* ASCII 一种字符编码

02. Python 2.x 与 3​​.x 版本简介

目前市场上有两个 Python 的版本并存着，分别是 Python 2.x 和 Python 3.x

新的 Python 程序建议使用 Python 3.0 版本的语法

• Python 2.x 是 过去的版本
  • 解释器名称是 python
• Python 3.x 是 现在和未来 主流的版本
  • 解释器名称是 python3
  • 相对于 Python 的早期版本，这是一个 较大的升级
  • 为了不带入过多的累赘，Python 3.0 在设计的时候 没有考虑向下兼容
    • 许多早期 Python 版本设计的程序都无法在 Python 3.0 上正常执行
  • Python 3.0 发布于 2008 年
  • 到目前为止，Python 3.0 的稳定版本已经有很多年了
    • Python 3.3 发布于 2012
    • Python 3.4 发布于 2014
    • Python 3.5 发布于 2015
    • Python 3.6 发布于 2016
• 为了照顾现有的程序，官方提供了一个过渡版本 —— Python 2.6
  • 基本使用了 Python 2.x 的语法和库
  • 同时考虑了向 Python 3.0 的迁移，允许使用部分 Python 3.0 的语法与函数
  • 2010 年中推出的 Python 2.7 被确定为 最后一个Python 2.x 版本

提示：如果开发时，无法立即使用 Python 3.0（还有极少的第三方库不支持 3.0 的语法），建议

• 先使用 Python 3.0 版本进行开发
• 然后使用 Python 2.6、Python 2.7 来执行，并且做一些兼容性的处理

03. 执行 Python 程序的三种方式

3.1. 解释器 python / python3

Python 的解释器

# 使用 python 2.x 解释器
$ python xxx.py

# 使用 python 3.x 解释器
$ python3 xxx.py

其他解释器（知道）

Python 的解释器 如今有多个语言的实现，包括：

• CPython —— 官方版本的 C 语言实现
• Jython —— 可以运行在 Java 平台
• IronPython —— 可以运行在 .NET 和 Mono 平台
• PyPy —— Python 实现的，支持 JIT 即时编译

3.2. 交互式运行 Python 程序

• 直接在终端中运行解释器，而不输入要执行的文件名
• 在 Python 的 Shell 中直接输入 Python 的代码，会立即看到程序执行结果

1) 交互式运行 Python 的优缺点

优点

• 适合于学习/验证 Python 语法或者局部代码

缺点

• 代码不能保存
• 不适合运行太大的程序

2) 退出 官方的解释器

1> 直接输入 exit()

>>> exit()

2> 使用热键退出

在 python 解释器中，按热键 ctrl + d 可以退出解释器

3) IPython

• IPython 中 的 “I” 代表 交互 interactive

特点

• IPython 是一个 python 的 交互式 shell，比默认的 python shell 好用得多
  • 支持自动补全
  • 自动缩进
  • 支持 bash shell 命令
  • 内置了许多很有用的功能和函数
• IPython 是基于 BSD 开源的

版本

• Python 2.x 使用的解释器是 ipython

• Python 3.x 使用的解释器是 ipython3

• 要退出解释器可以有以下两种方式：

1> 直接输入 exit

In [1]: exit

2> 使用热键退出

在 IPython 解释器中，按热键 ctrl + d，IPython 会询问是否退出解释器

IPython 的安装

$ sudo apt install ipython

3.3. Python 的 IDE —— PyCharm

1） 集成开发环境（IDE）

集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment）—— 集成了开发软件需要的所有工具，一般包括以下工具：

• 图形用户界面
• 代码编辑器（支持 代码补全／自动缩进）
• 编译器／解释器
• 调试器（断点／单步执行）
• ……

2）PyCharm 介绍

• PyCharm 是 Python 的一款非常优秀的集成开发环境
• PyCharm 除了具有一般 IDE 所必备功能外，还可以在 Windows、Linux、macOS 下使用
• PyCharm 适合开发大型项目
  • 一个项目通常会包含 很多源文件
  • 每个 源文件 的代码行数是有限的，通常在几百行之内
  • 每个 源文件 各司其职，共同完成复杂的业务功能

3）PyCharm 快速体验

• 文件导航区域 能够 浏览／定位／打开 项目文件

• 文件编辑区域 能够 编辑 当前打开的文件

• 控制台区域 能够：

  • 输出程序执行内容
  • 跟踪调试代码的执行

• 右上角的 工具栏 能够 执行(SHIFT + F10) / 调试(SHIFT + F9) 代码

• 通过控制台上方的单步执行按钮(F8)，可以单步执行代码

注释

目标

• 注释的作用
• 单行注释（行注释）
• 多行注释（块注释）

01. 注释的作用

使用用自己熟悉的语言，在程序中对某些代码进行标注说明，增强程序的可读性

02. 单行注释(行注释)

• 以 # 开头，# 右边的所有东西都被当做说明文字，而不是真正要执行的程序，只起到辅助说明作用

• 示例代码如下：

# 这是第一个单行注释
print("hello python")

为了保证代码的可读性，# 后面建议先添加一个空格，然后再编写相应的说明文字

在代码后面增加的单行注释

• 在程序开发时，同样可以使用 # 在代码的后面（旁边）增加说明性的文字

• 但是，需要注意的是，为了保证代码的可读性，注释和代码之间 至少要有 两个空格

• 示例代码如下：

print("hello python")  # 输出 `hello python`

03. 多行注释（块注释）

• 如果希望编写的 注释信息很多，一行无法显示，就可以使用多行注释

• 要在 Python 程序中使用多行注释，可以用 一对 连续的 三个 引号(单引号和双引号都可以)

• 示例代码如下：

"""
这是一个多行注释

在多行注释之间，可以写很多很多的内容……
""" 
print("hello python")

什么时候需要使用注释？

1. 注释不是越多越好，对于一目了然的代码，不需要添加注释
2. 对于 复杂的操作，应该在操作开始前写上若干行注释
3. 对于 不是一目了然的代码，应在其行尾添加注释（为了提高可读性，注释应该至少离开代码 2 个空格）
4. 绝不要描述代码，假设阅读代码的人比你更懂 Python，他只是不知道你的代码要做什么

在一些正规的开发团队，通常会有 代码审核 的惯例，就是一个团队中彼此阅读对方的代码

关于代码规范

• Python 官方提供有一系列 PEP（Python Enhancement Proposals） 文档
• 其中第 8 篇文档专门针对 Python 的代码格式 给出了建议，也就是俗称的 PEP 8
• 文档地址：https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
• 谷歌有对应的中文文档：http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_style_rules/

任何语言的程序员，编写出符合规范的代码，是开始程序生涯的第一步

# 算数运算符

**计算机**，顾名思义就是负责进行 **数学计算** 并且 **存储计算结果** 的电子设备

## 目标

* 算术运算符的基本使用

## 01. 算数运算符

* 算数运算符是 **运算符的一种**
* 是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算

| 运算符 |  描述  | 实例                                       |
| :----: | :----: | ------------------------------------------ |
|   +    |   加   | 10 + 20 = 30                               |
|   -    |   减   | 10 - 20 = -10                              |
|   *    |   乘   | 10 * 20 = 200                              |
|   /    |   除   | 10 / 20 = 0.5                              |
|   //   | 取整除 | 返回除法的整数部分（商） 9 // 2 输出结果 4 |
|   %    | 取余数 | 返回除法的余数 9 % 2 = 1                   |
|   **   |   幂   | 又称次方、乘方，2 ** 3 = 8                 |

* 在 Python 中 `*` 运算符还可以用于字符串，计算结果就是字符串重复指定次数的结果

```python
In [1]: "-" * 50
Out[1]: '----------------------------------------' 

02. 算数运算符的优先级

• 和数学中的运算符的优先级一致，在 Python 中进行数学计算时，同样也是：

  • 先乘除后加减
  • 同级运算符是 从左至右 计算
  • 可以使用 () 调整计算的优先级

• 以下表格的算数优先级由高到最低顺序排列

运算符	描述
**	幂 (最高优先级)
* / % //	乘、除、取余数、取整除
+ -	加法、减法

• 例如：
  • 2 + 3 * 5 = 17
  • (2 + 3) * 5 = 25
  • 2 * 3 + 5 = 11
  • 2 * (3 + 5) = 16

程序执行原理（科普）

目标

• 计算机中的 三大件
• 程序执行的原理
• 程序的作用

计算机中的三大件

计算机中包含有较多的硬件，但是一个程序要运行，有 三个 核心的硬件，分别是：

1. CPU
   • 中央处理器，是一块超大规模的集成电路
   • 负责 处理数据／计算
2. 内存
   • 临时 存储数据（断电之后，数据会消失）
   • 速度快
   • 空间小（单位价格高）
3. 硬盘
   • 永久 存储数据
   • 速度慢
   • 空间大（单位价格低）

程序执行的原理

1. 程序 运行之前，程序是 保存在硬盘 中的
2. 当要运行一个程序时
   • 操作系统会首先让 CPU 把程序复制到 内存 中
   • CPU 执行 内存 中的 程序代码

程序要执行，首先要被加载到内存

2.1 Python 程序执行原理

1. 操作系统会首先让 CPU 把 Python 解释器 的程序复制到 内存 中
2. Python 解释器 根据语法规则，从上向下 让 CPU 翻译 Python 程序中的代码
3. CPU 负责执行翻译完成的代码

Python 的解释器有多大？

• 执行以下终端命令可以查看 Python 解释器的大小

# 1. 确认解释器所在位置
$ which python

# 2. 查看 python 文件大小(只是一个软链接)
$ ls -lh /usr/bin/python

# 3. 查看具体文件大小
$ ls -lh /usr/bin/python2.7

提示：建立 软链接 的目的，是为了方便使用者不用记住使用的解释器是 哪一个具体版本

程序的作用

程序就是 用来处理数据 的！

• 新闻软件 提供的 新闻内容、评论…… 是数据
• 电商软件 提供的 商品信息、配送信息…… 是数据
• 运动类软件 提供的 运动数据…… 是数据
• 地图类软件 提供的 地图信息、定位信息、车辆信息…… 是数据
• 即时通讯软件 提供的 聊天信息、好友信息…… 是数据
• ……

变量的基本使用

程序就是用来处理数据的，而变量就是用来存储数据的

目标

• 变量定义
• 变量的类型
• 变量的命名

01. 变量定义

• 在 Python 中，每个变量 在使用前都必须赋值，变量 赋值以后 该变量 才会被创建
• 等号（=）用来给变量赋值
  • = 左边是一个变量名
  • = 右边是存储在变量中的值

变量名 = 值

变量定义之后，后续就可以直接使用了

1) 变量演练1 —— iPython

# 定义 qq_number 的变量用来保存 qq 号码
In [1]: qq_number = "1234567"

# 输出 qq_number 中保存的内容
In [2]: qq_number
Out[2]: '1234567'

# 定义 qq_password 的变量用来保存 qq 密码
In [3]: qq_password = "123"

# 输出 qq_password 中保存的内容
In [4]: qq_password
Out[4]: '123'

使用交互式方式，如果要查看变量内容，直接输入变量名即可，不需要使用 print 函数

2) 变量演练 2 —— PyCharm

# 定义 qq 号码变量
qq_number = "1234567"

# 定义 qq 密码变量
qq_password = "123"

# 在程序中，如果要输出变量的内容，需要使用 print 函数
print(qq_number)
print(qq_password)

使用解释器执行，如果要输出变量的内容，必须要要使用 print 函数

3) 变量演练 3 —— 超市买苹果

• 可以用 其他变量的计算结果 来定义变量
• 变量定义之后，后续就可以直接使用了

需求

• 苹果的价格是 8.5 元/斤
• 买了 7.5 斤 苹果
• 计算付款金额

# 定义苹果价格变量
price = 8.5

# 定义购买重量
weight = 7.5

# 计算金额
money = price * weight

print(money)

思考题

• 如果 只要买苹果，就返 5 块钱
• 请重新计算购买金额

# 定义苹果价格变量
price = 8.5

# 定义购买重量
weight = 7.5

# 计算金额
money = price * weight

# 只要买苹果就返 5 元
money = money - 5
print(money)

提问

• 上述代码中，一共定义有几个变量？
  • 三个：price／weight／money
• money = money - 5 是在定义新的变量还是在使用变量？
  • 直接使用之前已经定义的变量
  • 变量名 只有在 第一次出现 才是 定义变量
  • 变量名 再次出现，不是定义变量，而是直接使用之前定义过的变量
• 在程序开发中，可以修改之前定义变量中保存的值吗？
  • 可以
  • 变量中存储的值，就是可以 变 的

02. 变量的类型

• 在内存中创建一个变量，会包括：
  1. 变量的名称
  2. 变量保存的数据
  3. 变量存储数据的类型
  4. 变量的地址（标示）

2.1 变量类型的演练 —— 个人信息

需求

• 定义变量保存小明的个人信息
• 姓名：小明
• 年龄：18 岁
• 性别：是男生
• 身高：1.75 米
• 体重：75.0 公斤

利用 单步调试 确认变量中保存数据的类型

提问

1. 在演练中，一共有几种数据类型？
   • 4 种
   • str —— 字符串
   • bool —— 布尔（真假）
   • int —— 整数
   • float —— 浮点数（小数）
2. 在 Python 中定义变量时需要指定类型吗？
   • 不需要
   • Python 可以根据 = 等号右侧的值，自动推导出变量中存储数据的类型

2.2 变量的类型

• 在 Python 中定义变量是 不需要指定类型（在其他很多高级语言中都需要）
• 数据类型可以分为 数字型 和 非数字型
• 数字型
  • 整型 (int)
  • 浮点型（float）
  • 布尔型（bool）
    • 真 True 非 0 数 —— 非零即真
    • 假 False 0
  • 复数型 (complex)
    • 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题
• 非数字型
  • 字符串
  • 列表
  • 元组
  • 字典

提示：在 Python 2.x 中，整数 根据保存数值的长度还分为：

• int（整数）
• long（长整数）

• 使用 type 函数可以查看一个变量的类型

In [1]: type(name)

2.3 不同类型变量之间的计算

1) 数字型变量 之间可以直接计算

• 在 Python 中，两个数字型变量是可以直接进行 算数运算的
• 如果变量是 bool 型，在计算时
  • True 对应的数字是 1
  • False 对应的数字是 0

演练步骤

1. 定义整数 i = 10
2. 定义浮点数 f = 10.5
3. 定义布尔型 b = True

• 在 iPython 中，使用上述三个变量相互进行算术运算

2) 字符串变量 之间使用 + 拼接字符串

• 在 Python 中，字符串之间可以使用 + 拼接生成新的字符串

In [1]: first_name = "三"

In [2]: last_name = "张"

In [3]: first_name + last_name
Out[3]: '三张'

3) 字符串变量 可以和 整数 使用 * 重复拼接相同的字符串

In [1]: "-" * 50
Out[1]: '--------------------------------------------------'

4) 数字型变量 和 字符串 之间 不能进行其他计算

In [1]: first_name = "zhang"

In [2]: x = 10

In [3]: x + first_name
---------------------------------------------------------------------------
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
类型错误：`+` 不支持的操作类型：`int` 和 `str`

2.4 变量的输入

• 所谓 输入，就是 用代码 获取 用户通过 键盘 输入的信息
• 例如：去银行取钱，在 ATM 上输入密码
• 在 Python 中，如果要获取用户在 键盘 上的输入信息，需要使用到 input 函数

1) 关于函数

• 一个 提前准备好的功能(别人或者自己写的代码)，可以直接使用，而 不用关心内部的细节
• 目前已经学习过的函数

函数	说明
print(x)	将 x 输出到控制台
type(x)	查看 x 的变量类型

2) input 函数实现键盘输入

• 在 Python 中可以使用 input 函数从键盘等待用户的输入
• 用户输入的 任何内容 Python 都认为是一个 字符串
• 语法如下：

字符串变量 = input("提示信息：")

3) 类型转换函数

函数	说明
int(x)	将 x 转换为一个整数
float(x)	将 x 转换到一个浮点数

4) 变量输入演练 —— 超市买苹果增强版

需求

• 收银员输入 苹果的价格，单位：元／斤
• 收银员输入 用户购买苹果的重量，单位：斤
• 计算并且 输出 付款金额

演练方式 1

# 1. 输入苹果单价
price_str = input("请输入苹果价格：")

# 2. 要求苹果重量
weight_str = input("请输入苹果重量：")

# 3. 计算金额
# 1> 将苹果单价转换成小数
price = float(price_str)

# 2> 将苹果重量转换成小数
weight = float(weight_str)

# 3> 计算付款金额
money = price * weight

print(money)

提问

1. 演练中，针对 价格 定义了几个变量？
   • 两个
   • price_str 记录用户输入的价格字符串
   • price 记录转换后的价格数值
2. 思考 —— 如果开发中，需要用户通过控制台 输入 很多个 数字，针对每一个数字都要定义两个变量，方便吗？

演练方式 2 —— 买苹果改进版

1. 定义 一个 浮点变量 接收用户输入的同时，就使用 float 函数进行转换

price = float(input("请输入价格:"))

• 改进后的好处：

1. 节约空间，只需要为一个变量分配空间
2. 起名字方便，不需要为中间变量起名字

• 改进后的“缺点”：

1. 初学者需要知道，两个函数能够嵌套使用，稍微有一些难度

提示

• 如果输入的不是一个数字，程序执行时会出错，有关数据转换的高级话题，后续会讲！

2.5 变量的格式化输出

苹果单价 9.00 元／斤，购买了 5.00 斤，需要支付 45.00 元

• 在 Python 中可以使用 print 函数将信息输出到控制台
• 如果希望输出文字信息的同时，一起输出 数据，就需要使用到 格式化操作符
• % 被称为 格式化操作符，专门用于处理字符串中的格式
  • 包含 % 的字符串，被称为 格式化字符串
  • % 和不同的 字符 连用，不同类型的数据 需要使用 不同的格式化字符

格式化字符	含义
%s	字符串
%d	有符号十进制整数，%06d 表示输出的整数显示位数，不足的地方使用 0 补全
%f	浮点数，%.2f 表示小数点后只显示两位
%%	输出 %

• 语法格式如下：

print("格式化字符串" % 变量1)

print("格式化字符串" % (变量1, 变量2...))

格式化输出演练 —— 基本练习

需求

1. 定义字符串变量 name，输出 我的名字叫 小明，请多多关照！
2. 定义整数变量 student_no，输出 我的学号是 000001
3. 定义小数 price、weight、money，输出 苹果单价 9.00 元／斤，购买了 5.00 斤，需要支付 45.00 元
4. 定义一个小数 scale，输出 数据比例是 10.00%

print("我的名字叫 %s，请多多关照！" % name)
print("我的学号是 %06d" % student_no)
print("苹果单价 %.02f 元／斤，购买 %.02f 斤，需要支付 %.02f 元" % (price, weight, money))
print("数据比例是 %.02f%%" % (scale * 100))

课后练习 —— 个人名片

需求

• 在控制台依次提示用户输入：姓名、公司、职位、电话、邮箱
• 按照以下格式输出：

**************************************************
公司名称

姓名 (职位)

电话：电话
邮箱：邮箱
**************************************************

实现代码如下：

"""
在控制台依次提示用户输入：姓名、公司、职位、电话、电子邮箱
"""
name = input("请输入姓名：")
company = input("请输入公司：")
title = input("请输入职位：")
phone = input("请输入电话：")
email = input("请输入邮箱：")

print("*" * 50)
print(company)
print()
print("%s (%s)" % (name, title))
print()
print("电话：%s" % phone)
print("邮箱：%s" % email)
print("*" * 50)

变量的命名

目标

• 标识符和关键字
• 变量的命名规则

0.1 标识符和关键字

1.1 标识符

标示符就是程序员定义的 变量名、函数名

名字 需要有 见名知义 的效果

• 标示符可以由 字母、下划线 和 数字 组成
• 不能以数字开头
• 不能与关键字重名

思考：下面的标示符哪些是正确的，哪些不正确为什么？

fromNo12
from#12
my_Boolean
my-Boolean
Obj2
2ndObj
myInt
My_tExt
_test
test!32
haha(da)tt
jack_rose
jack&rose
GUI
G.U.I

1.2 关键字

• 关键字 就是在 Python 内部已经使用的标识符
• 关键字 具有特殊的功能和含义
• 开发者 不允许定义和关键字相同的名字的标示符

通过以下命令可以查看 Python 中的关键字

In [1]: import keyword
In [2]: print(keyword.kwlist)

提示：关键字的学习及使用，会在后面的课程中不断介绍

• import 关键字 可以导入一个 “工具包”

• 在 Python 中不同的工具包，提供有不同的工具

02. 变量的命名规则

命名规则 可以被视为一种 惯例，并无绝对与强制
目的是为了 增加代码的识别和可读性

注意 Python 中的 标识符 是 区分大小写的

1. 在定义变量时，为了保证代码格式，= 的左右应该各保留一个空格

2. 在 Python 中，如果 变量名 需要由 二个 或 多个单词 组成时，可以按照以下方式命名

   1. 每个单词都使用小写字母
   2. 单词与单词之间使用 _下划线 连接
   • 例如：first_name、last_name、qq_number、qq_password

驼峰命名法

• 当 变量名 是由二个或多个单词组成时，还可以利用驼峰命名法来命名
• 小驼峰式命名法
  • 第一个单词以小写字母开始，后续单词的首字母大写
  • 例如：firstName、lastName
• 大驼峰式命名法
  • 每一个单词的首字母都采用大写字母
  • 例如：FirstName、LastName、CamelCase

判断（if）语句

目标

• 开发中的应用场景
• if 语句体验
• if 语句进阶
• 综合应用

01. 开发中的应用场景

生活中的判断几乎是无所不在的，我们每天都在做各种各样的选择，如果这样？如果那样？……

程序中的判断

if 今天发工资:

    先还信用卡的钱

    if 有剩余:

        又可以happy了，O(∩_∩)O哈哈~

    else:

        噢，no。。。还的等30天
else:

    盼着发工资

判断的定义

• 如果 条件满足，才能做某件事情，
• 如果 条件不满足，就做另外一件事情，或者什么也不做

正是因为有了判断，才使得程序世界丰富多彩，充满变化！

判断语句 又被称为 “分支语句”，正是因为有了判断，才让程序有了很多的分支

02. if 语句体验

2.1 if 判断语句基本语法

在 Python 中，if 语句 就是用来进行判断的，格式如下：

if 要判断的条件:
    条件成立时，要做的事情
    ……

注意：代码的缩进为一个 tab 键，或者 4 个空格 —— 建议使用空格

• 在 Python 开发中，Tab 和空格不要混用！

我们可以把整个 if 语句看成一个完整的代码块

2.2 判断语句演练 —— 判断年龄

需求

1. 定义一个整数变量记录年龄
2. 判断是否满 18 岁 （>=）
3. 如果满 18 岁，允许进网吧嗨皮

# 1. 定义年龄变量
age = 18

# 2. 判断是否满 18 岁
# if 语句以及缩进部分的代码是一个完整的代码块
if age >= 18:
    print("可以进网吧嗨皮……")

# 3. 思考！- 无论条件是否满足都会执行
print("这句代码什么时候执行?")

注意：

• if 语句以及缩进部分是一个 完整的代码块

2.3 else 处理条件不满足的情况

思考

在使用 if 判断时，只能做到满足条件时要做的事情。那如果需要在 不满足条件的时候，做某些事情，该如何做呢？

答案

else，格式如下：

if 要判断的条件:
    条件成立时，要做的事情
    ……
else:
    条件不成立时，要做的事情
    ……

注意：

• if 和 else 语句以及各自的缩进部分共同是一个 完整的代码块

2.4 判断语句演练 —— 判断年龄改进

需求

1. 输入用户年龄
2. 判断是否满 18 岁 （>=）
3. 如果满 18 岁，允许进网吧嗨皮
4. 如果未满 18 岁，提示回家写作业

# 1. 输入用户年龄
age = int(input("今年多大了？"))

# 2. 判断是否满 18 岁
# if 语句以及缩进部分的代码是一个完整的语法块
if age >= 18:
    print("可以进网吧嗨皮……")
else:
    print("你还没长大，应该回家写作业！")

# 3. 思考！- 无论条件是否满足都会执行
print("这句代码什么时候执行?")

03. 逻辑运算

• 在程序开发中，通常 在判断条件时，会需要同时判断多个条件
• 只有多个条件都满足，才能够执行后续代码，这个时候需要使用到 逻辑运算符
• 逻辑运算符 可以把 多个条件 按照 逻辑 进行 连接，变成 更复杂的条件
• Python 中的 逻辑运算符 包括：与 and／或 or／非 not 三种

3.1 and

条件1 and 条件2

• 与／并且
• 两个条件同时满足，返回 True
• 只要有一个不满足，就返回 False

条件 1	条件 2	结果
成立	成立	成立
成立	不成立	不成立
不成立	成立	不成立
不成立	不成立	不成立

3.2 or

条件1 or 条件2

• 或／或者
• 两个条件只要有一个满足，返回 True
• 两个条件都不满足，返回 False

条件 1	条件 2	结果
成立	成立	成立
成立	不成立	成立
不成立	成立	成立
不成立	不成立	不成立

3.3 not

not 条件

• 非／不是

条件	结果
成立	不成立
不成立	成立

逻辑运算演练

1. 练习1: 定义一个整数变量 age，编写代码判断年龄是否正确
   • 要求人的年龄在 0-120 之间
2. 练习2: 定义两个整数变量 python_score、c_score，编写代码判断成绩
   • 要求只要有一门成绩 > 60 分就算合格
3. 练习3: 定义一个布尔型变量 is_employee，编写代码判断是否是本公司员工
   • 如果不是提示不允许入内

答案 1：

# 练习1: 定义一个整数变量 age，编写代码判断年龄是否正确
age = 100

# 要求人的年龄在 0-120 之间
if age >= 0 and age <= 120:
    print("年龄正确")
else:
    print("年龄不正确")

答案 2：

# 练习2: 定义两个整数变量 python_score、c_score，编写代码判断成绩
python_score = 50
c_score = 50

# 要求只要有一门成绩 > 60 分就算合格
if python_score > 60 or c_score > 60:
    print("考试通过")
else:
    print("再接再厉！")

答案 3：

# 练习3: 定义一个布尔型变量 `is_employee`，编写代码判断是否是本公司员工
is_employee = True

# 如果不是提示不允许入内
if not is_employee:
    print("非公勿内")

04. if 语句进阶

4.1 elif

• 在开发中，使用 if 可以 判断条件
• 使用 else 可以处理 条件不成立 的情况
• 但是，如果希望 再增加一些条件，条件不同，需要执行的代码也不同 时，就可以使用 elif
• 语法格式如下：

if 条件1:
    条件1满足执行的代码
    ……
elif 条件2:
    条件2满足时，执行的代码
    ……
elif 条件3:
    条件3满足时，执行的代码
    ……
else:
    以上条件都不满足时，执行的代码
    ……

• 对比逻辑运算符的代码

if 条件1 and 条件2:
    条件1满足 并且 条件2满足 执行的代码
    ……

注意

1. elif 和 else 都必须和 if 联合使用，而不能单独使用
2. 可以将 if、elif 和 else 以及各自缩进的代码，看成一个 完整的代码块

elif 演练 —— 女友的节日

需求

1. 定义 holiday_name 字符串变量记录节日名称
2. 如果是 情人节 应该 买玫瑰／看电影
3. 如果是 平安夜 应该 买苹果／吃大餐
4. 如果是 生日 应该 买蛋糕
5. 其他的日子每天都是节日啊……

holiday_name = "平安夜"

if holiday_name == "情人节":
    print("买玫瑰")
    print("看电影")
elif holiday_name == "平安夜":
    print("买苹果")
    print("吃大餐")
elif holiday_name == "生日":
    print("买蛋糕")
else:
    print("每天都是节日啊……")

4.2 if 的嵌套

elif 的应用场景是：同时 判断 多个条件，所有的条件是 平级 的

• 在开发中，使用 if 进行条件判断，如果希望 在条件成立的执行语句中 再 增加条件判断，就可以使用 if 的嵌套
• if 的嵌套 的应用场景就是：在之前条件满足的前提下，再增加额外的判断
• if 的嵌套 的语法格式，除了缩进之外 和之前的没有区别
• 语法格式如下：

if 条件 1:
    条件 1 满足执行的代码
    ……
    
    if 条件 1 基础上的条件 2:
        条件 2 满足时，执行的代码
        ……    
        
    # 条件 2 不满足的处理
    else:
        条件 2 不满足时，执行的代码
        
# 条件 1 不满足的处理
else:
    条件1 不满足时，执行的代码
    ……

if 的嵌套 演练 —— 火车站安检

需求

1. 定义布尔型变量 has_ticket 表示是否有车票
2. 定义整型变量 knife_length 表示刀的长度，单位：厘米
3. 首先检查是否有车票，如果有，才允许进行 安检
4. 安检时，需要检查刀的长度，判断是否超过 20 厘米
   • 如果超过 20 厘米，提示刀的长度，不允许上车
   • 如果不超过 20 厘米，安检通过
5. 如果没有车票，不允许进门

# 定义布尔型变量 has_ticket 表示是否有车票
has_ticket = True

# 定义整数型变量 knife_length 表示刀的长度，单位：厘米
knife_length = 20

# 首先检查是否有车票，如果有，才允许进行 安检
if has_ticket:
    print("有车票，可以开始安检...")

    # 安检时，需要检查刀的长度，判断是否超过 20 厘米
    # 如果超过 20 厘米，提示刀的长度，不允许上车
    if knife_length >= 20:
        print("不允许携带 %d 厘米长的刀上车" % knife_length)
    # 如果不超过 20 厘米，安检通过
    else:
        print("安检通过，祝您旅途愉快……")

# 如果没有车票，不允许进门
else:
    print("大哥，您要先买票啊")

05. 综合应用 —— 石头剪刀布

目标

1. 强化 多个条件 的 逻辑运算
2. 体会 import 导入模块（“工具包”）的使用

需求

1. 从控制台输入要出的拳 —— 石头（1）／剪刀（2）／布（3）
2. 电脑 随机 出拳 —— 先假定电脑只会出石头，完成整体代码功能
3. 比较胜负

序号	规则
1	石头 胜 剪刀
2	剪刀 胜 布
3	布 胜 石头

5.1 基础代码实现

• 先 假定电脑就只会出石头，完成整体代码功能

# 从控制台输入要出的拳 —— 石头（1）／剪刀（2）／布（3）
player = int(input("请出拳 石头（1）／剪刀（2）／布（3）："))

# 电脑 随机 出拳 - 假定电脑永远出石头
computer = 1

# 比较胜负
# 如果条件判断的内容太长，可以在最外侧的条件增加一对大括号
# 再在每一个条件之间，使用回车，PyCharm 可以自动增加 8 个空格
if ((player == 1 and computer == 2) or
        (player == 2 and computer == 3) or
        (player == 3 and computer == 1)):

    print("噢耶！！！电脑弱爆了！！！")
elif player == computer:
    print("心有灵犀，再来一盘！")
else:
    print("不行，我要和你决战到天亮！")

5.2 随机数的处理

• 在 Python 中，要使用随机数，首先需要导入 随机数 的 模块 —— “工具包”

import random

• 导入模块后，可以直接在 模块名称 后面敲一个 . 然后按 Tab 键，会提示该模块中包含的所有函数

• random.randint(a, b) ，返回 [a, b] 之间的整数，包含 a 和 b

• 例如：

random.randint(12, 20)  # 生成的随机数n: 12 <= n <= 20   
random.randint(20, 20)  # 结果永远是 20   
random.randint(20, 10)  # 该语句是错误的，下限必须小于上限

运算符

目标

• 算数运算符
• 比较（关系）运算符
• 逻辑运算符
• 赋值运算符
• 运算符的优先级

数学符号表链接：https://zh.wikipedia.org/wiki/数学符号表

01. 算数运算符

• 是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算

运算符	描述	实例
+	加	10 + 20 = 30
-	减	10 - 20 = -10
*	乘	10 * 20 = 200
/	除	10 / 20 = 0.5
//	取整除	返回除法的整数部分（商） 9 // 2 输出结果 4
%	取余数	返回除法的余数 9 % 2 = 1
**	幂	又称次方、乘方，2 ** 3 = 8

• 在 Python 中 * 运算符还可以用于字符串，计算结果就是字符串重复指定次数的结果

In [1]: "-" * 50
Out[1]: '----------------------------------------' 

02. 比较（关系）运算符

运算符	描述
==	检查两个操作数的值是否 相等，如果是，则条件成立，返回 True
!=	检查两个操作数的值是否 不相等，如果是，则条件成立，返回 True
>	检查左操作数的值是否 大于 右操作数的值，如果是，则条件成立，返回 True
<	检查左操作数的值是否 小于 右操作数的值，如果是，则条件成立，返回 True
>=	检查左操作数的值是否 大于或等于 右操作数的值，如果是，则条件成立，返回 True
<=	检查左操作数的值是否 小于或等于 右操作数的值，如果是，则条件成立，返回 True

Python 2.x 中判断 不等于 还可以使用 <> 运算符

!= 在 Python 2.x 中同样可以用来判断 不等于

03. 逻辑运算符

运算符	逻辑表达式	描述
and	x and y	只有 x 和 y 的值都为 True，才会返回 True 否则只要 x 或者 y 有一个值为 False，就返回 False
or	x or y	只要 x 或者 y 有一个值为 True，就返回 True 只有 x 和 y 的值都为 False，才会返回 False
not	not x	如果 x 为 True，返回 False 如果 x 为 False，返回 True

04. 赋值运算符

• 在 Python 中，使用 = 可以给变量赋值
• 在算术运算时，为了简化代码的编写，Python 还提供了一系列的 与 算术运算符 对应的 赋值运算符
• 注意：赋值运算符中间不能使用空格

运算符	描述	实例
=	简单的赋值运算符	c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=	加法赋值运算符	c += a 等效于 c = c + a
-=	减法赋值运算符	c -= a 等效于 c = c - a
*=	乘法赋值运算符	c *= a 等效于 c = c * a
/=	除法赋值运算符	c /= a 等效于 c = c / a
//=	取整除赋值运算符	c //= a 等效于 c = c // a
%=	取 模 (余数)赋值运算符	c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符	c **= a 等效于 c = c ** a

05. 运算符的优先级

• 以下表格的算数优先级由高到最低顺序排列

运算符	描述
**	幂 (最高优先级)
* / % //	乘、除、取余数、取整除
+ -	加法、减法
<= < > >=	比较运算符
== !=	等于运算符
= %= /= //= -= += *= **=	赋值运算符
not or and	逻辑运算符

循环

目标

• 程序的三大流程
• while 循环基本使用
• break 和 continue
• while 循环嵌套

01. 程序的三大流程

• 在程序开发中，一共有三种流程方式：

  • 顺序 —— 从上向下，顺序执行代码
  • 分支 —— 根据条件判断，决定执行代码的 分支
  • 循环 —— 让 特定代码 重复 执行

02. while 循环基本使用

• 循环的作用就是让 指定的代码 重复的执行

• while 循环最常用的应用场景就是 让执行的代码 按照 指定的次数 重复 执行

• 需求 —— 打印 5 遍 Hello Python

• 思考 —— 如果要求打印 100 遍怎么办？

2.1 while 语句基本语法

初始条件设置 —— 通常是重复执行的 计数器

while 条件(判断 计数器 是否达到 目标次数):
    条件满足时，做的事情1
    条件满足时，做的事情2
    条件满足时，做的事情3
    ...(省略)...
    
    处理条件(计数器 + 1)

注意：

• while 语句以及缩进部分是一个 完整的代码块

第一个 while 循环

需求

• 打印 5 遍 Hello Python

# 1. 定义重复次数计数器
i = 1

# 2. 使用 while 判断条件
while i <= 5:
    # 要重复执行的代码
    print("Hello Python")

    # 处理计数器 i
    i = i + 1

print("循环结束后的 i = %d" % i)

注意：循环结束后，之前定义的计数器条件的数值是依旧存在的

死循环

由于程序员的原因，忘记 在循环内部 修改循环的判断条件，导致循环持续执行，程序无法终止！

2.2 赋值运算符

• 在 Python 中，使用 = 可以给变量赋值
• 在算术运算时，为了简化代码的编写，Python 还提供了一系列的 与 算术运算符 对应的 赋值运算符
• 注意：赋值运算符中间不能使用空格

运算符	描述	实例
=	简单的赋值运算符	c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=	加法赋值运算符	c += a 等效于 c = c + a
-=	减法赋值运算符	c -= a 等效于 c = c - a
*=	乘法赋值运算符	c *= a 等效于 c = c * a
/=	除法赋值运算符	c /= a 等效于 c = c / a
//=	取整除赋值运算符	c //= a 等效于 c = c // a
%=	取 模 (余数)赋值运算符	c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符	c **= a 等效于 c = c ** a

2.3 Python 中的计数方法

常见的计数方法有两种，可以分别称为：

• 自然计数法（从 1 开始）—— 更符合人类的习惯
• 程序计数法（从 0 开始）—— 几乎所有的程序语言都选择从 0 开始计数

因此，大家在编写程序时，应该尽量养成习惯：除非需求的特殊要求，否则 循环 的计数都从 0 开始

2.4 循环计算

在程序开发中，通常会遇到 利用循环 重复计算 的需求

遇到这种需求，可以：

1. 在 while 上方定义一个变量，用于 存放最终计算结果
2. 在循环体内部，每次循环都用 最新的计算结果，更新 之前定义的变量

需求

• 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果

# 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果
# 0. 定义最终结果的变量
result = 0

# 1. 定义一个整数的变量记录循环的次数
i = 0

# 2. 开始循环
while i <= 100:
    print(i)

    # 每一次循环，都让 result 这个变量和 i 这个计数器相加
    result += i

    # 处理计数器
    i += 1

print("0~100之间的数字求和结果 = %d" % result)

需求进阶

• 计算 0 ~ 100 之间 所有 偶数 的累计求和结果

开发步骤

1. 编写循环 确认 要计算的数字
2. 添加 结果 变量，在循环内部 处理计算结果

# 0. 最终结果
result = 0

# 1. 计数器
i = 0

# 2. 开始循环
while i <= 100:

    # 判断偶数
    if i % 2 == 0:
        print(i)
        result += i

    # 处理计数器
    i += 1

print("0~100之间偶数求和结果 = %d" % result)

03. break 和 continue

break 和 continue 是专门在循环中使用的关键字

• break 某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码
• continue 某一条件满足时，不执行后续重复的代码

break 和 continue 只针对 当前所在循环 有效

3.1 break

• 在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 再希望 循环继续执行，可以使用 break 退出循环

i = 0

while i < 10:

    # break 某一条件满足时，退出循环，不再执行后续重复的代码
    # i == 3
    if i == 3:
        break

    print(i)

    i += 1

print("over")

break 只针对当前所在循环有效

3.2 continue

• 在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 希望 执行循环代码，但是又不希望退出循环，可以使用 continue
• 也就是：在整个循环中，只有某些条件，不需要执行循环代码，而其他条件都需要执行

i = 0

while i < 10:

    # 当 i == 7 时，不希望执行需要重复执行的代码
    if i == 7:
        # 在使用 continue 之前，同样应该修改计数器
        # 否则会出现死循环
        i += 1

        continue

    # 重复执行的代码
    print(i)

    i += 1

• 需要注意：使用 continue 时，条件处理部分的代码，需要特别注意，不小心会出现 死循环

continue 只针对当前所在循环有效

04. while 循环嵌套

4.1 循环嵌套

• while 嵌套就是：while 里面还有 while

while 条件 1:
    条件满足时，做的事情1
    条件满足时，做的事情2
    条件满足时，做的事情3
    ...(省略)...
    
    while 条件 2:
        条件满足时，做的事情1
        条件满足时，做的事情2
        条件满足时，做的事情3
        ...(省略)...
    
        处理条件 2
    
    处理条件 1

4.2 循环嵌套演练 —— 九九乘法表

第 1 步：用嵌套打印小星星

需求

• 在控制台连续输出五行 *，每一行星号的数量依次递增

*
**
***
****
*****

• 使用字符串 * 打印

# 1. 定义一个计数器变量，从数字1开始，循环会比较方便
row = 1

while row <= 5:

    print("*" * row)

    row += 1

第 2 步：使用循环嵌套打印小星星

知识点 对 print 函数的使用做一个增强

• 在默认情况下，print 函数输出内容之后，会自动在内容末尾增加换行

• 如果不希望末尾增加换行，可以在 print 函数输出内容的后面增加 , end=""

• 其中 "" 中间可以指定 print 函数输出内容之后，继续希望显示的内容

• 语法格式如下：

# 向控制台输出内容结束之后，不会换行
print("*", end="")

# 单纯的换行
print("")

end="" 表示向控制台输出内容结束之后，不会换行

假设 Python 没有提供 字符串的 * 操作 拼接字符串

需求

• 在控制台连续输出五行 *，每一行星号的数量依次递增

*
**
***
****
*****

开发步骤

• 1> 完成 5 行内容的简单输出
• 2> 分析每行内部的 * 应该如何处理？
  • 每行显示的星星和当前所在的行数是一致的
  • 嵌套一个小的循环，专门处理每一行中 列 的星星显示

row = 1

while row <= 5:

    # 假设 python 没有提供字符串 * 操作
    # 在循环内部，再增加一个循环，实现每一行的 星星 打印
    col = 1

    while col <= row:
        print("*", end="")

        col += 1

    # 每一行星号输出完成后，再增加一个换行
    print("")

    row += 1

第 3 步： 九九乘法表

需求 输出 九九乘法表，格式如下：

1 * 1 = 1	
1 * 2 = 2	2 * 2 = 4	
1 * 3 = 3	2 * 3 = 6	3 * 3 = 9	
1 * 4 = 4	2 * 4 = 8	3 * 4 = 12	4 * 4 = 16	
1 * 5 = 5	2 * 5 = 10	3 * 5 = 15	4 * 5 = 20	5 * 5 = 25	
1 * 6 = 6	2 * 6 = 12	3 * 6 = 18	4 * 6 = 24	5 * 6 = 30	6 * 6 = 36	
1 * 7 = 7	2 * 7 = 14	3 * 7 = 21	4 * 7 = 28	5 * 7 = 35	6 * 7 = 42	7 * 7 = 49	
1 * 8 = 8	2 * 8 = 16	3 * 8 = 24	4 * 8 = 32	5 * 8 = 40	6 * 8 = 48	7 * 8 = 56	8 * 8 = 64	
1 * 9 = 9	2 * 9 = 18	3 * 9 = 27	4 * 9 = 36	5 * 9 = 45	6 * 9 = 54	7 * 9 = 63	8 * 9 = 72	9 * 9 = 81

开发步骤

• 1. 打印 9 行小星星

*
**
***
****
*****
******
*******
********
*********

• 2. 将每一个 * 替换成对应的行与列相乘

# 定义起始行
row = 1

# 最大打印 9 行
while row <= 9:
    # 定义起始列
    col = 1

    # 最大打印 row 列
    while col <= row:

        # end = ""，表示输出结束后，不换行
        # "\t" 可以在控制台输出一个制表符，协助在输出文本时对齐
        print("%d * %d = %d" % (col, row, row * col), end="\t")

        # 列数 + 1
        col += 1

    # 一行打印完成的换行
    print("")

    # 行数 + 1
    row += 1

字符串中的转义字符

• \t 在控制台输出一个 制表符，协助在输出文本时 垂直方向 保持对齐
• \n 在控制台输出一个 换行符

制表符 的功能是在不使用表格的情况下在 垂直方向 按列对齐文本

转义字符	描述
\\	反斜杠符号
\'	单引号
\"	双引号
\n	换行
\t	横向制表符
\r	回车

面向对象(OOP)基本概念

面向对象编程 —— Object Oriented Programming 简写 OOP

目标

• 了解 面向对象 基本概念

01. 面向对象基本概念

• 我们之前学习的编程方式就是 面向过程 的
• 面相过程 和 面相对象，是两种不同的 编程方式
• 对比 面向过程 的特点，可以更好地了解什么是 面向对象

1.1 过程和函数（科普）

• 过程 是早期的一个编程概念
• 过程 类似于函数，只能执行，但是没有返回值
• 函数 不仅能执行，还可以返回结果

1.2 面相过程 和 面相对象 基本概念

1) 面相过程 —— 怎么做？

1. 把完成某一个需求的 所有步骤 从头到尾 逐步实现
2. 根据开发需求，将某些 功能独立 的代码 封装 成一个又一个 函数
3. 最后完成的代码，就是顺序地调用 不同的函数

特点

1. 注重 步骤与过程，不注重职责分工
2. 如果需求复杂，代码会变得很复杂
3. 开发复杂项目，没有固定的套路，开发难度很大！

2) 面向对象 —— 谁来做？

相比较函数，面向对象 是 更大 的 封装，根据 职责 在 一个对象中 封装 多个方法

1. 在完成某一个需求前，首先确定 职责 —— 要做的事情（方法）
2. 根据 职责 确定不同的 对象，在 对象 内部封装不同的 方法（多个）
3. 最后完成的代码，就是顺序地让 不同的对象 调用 不同的方法

特点

1. 注重 对象和职责，不同的对象承担不同的职责
2. 更加适合应对复杂的需求变化，是专门应对复杂项目开发，提供的固定套路
3. 需要在面向过程基础上，再学习一些面向对象的语法

类和对象

目标

• 类和对象的概念
• 类和对象的关系
• 类的设计

01. 类和对象的概念

类 和 对象 是 面向对象编程的 两个 核心概念

1.1 类

• 类 是对一群具有 相同 特征 或者 行为 的事物的一个统称，是抽象的，不能直接使用
  • 特征 被称为 属性
  • 行为 被称为 方法
• 类 就相当于制造飞机时的图纸，是一个 模板，是 负责创建对象的

1.2 对象

• 对象 是 由类创建出来的一个具体存在，可以直接使用
• 由 哪一个类 创建出来的 对象，就拥有在 哪一个类 中定义的：
  • 属性
  • 方法
• 对象 就相当于用 图纸 制造 的飞机

在程序开发中，应该 先有类，再有对象

02. 类和对象的关系

• 类是模板，对象 是根据 类 这个模板创建出来的，应该 先有类，再有对象
• 类 只有一个，而 对象 可以有很多个
  • 不同的对象 之间 属性 可能会各不相同
• 类 中定义了什么 属性和方法，对象 中就有什么属性和方法，不可能多，也不可能少

03. 类的设计

在使用面相对象开发前，应该首先分析需求，确定一下，程序中需要包含哪些类！

在程序开发中，要设计一个类，通常需要满足一下三个要素：

1. 类名 这类事物的名字，满足大驼峰命名法
2. 属性 这类事物具有什么样的特征
3. 方法 这类事物具有什么样的行为

大驼峰命名法

CapWords

1. 每一个单词的首字母大写
2. 单词与单词之间没有下划线

3.1 类名的确定

名词提炼法 分析 整个业务流程，出现的 名词，通常就是找到的类

3.2 属性和方法的确定

• 对 对象的特征描述，通常可以定义成 属性
• 对象具有的行为（动词），通常可以定义成 方法

提示：需求中没有涉及的属性或者方法在设计类时，不需要考虑

练习 1

需求

• 小明 今年 18 岁，身高 1.75，每天早上 跑 完步，会去 吃 东西
• 小美 今年 17 岁，身高 1.65，小美不跑步，小美喜欢 吃 东西

练习 2

需求

• 一只 黄颜色 的 狗狗 叫 大黄
• 看见生人 汪汪叫
• 看见家人 摇尾巴

面相对象基础语法

目标

• dir 内置函数
• 定义简单的类（只包含方法）
• 方法中的 self 参数
• 初始化方法
• 内置方法和属性

01. dir 内置函数（知道）

• 在 Python 中 对象几乎是无所不在的，我们之前学习的 变量、数据、函数 都是对象

在 Python 中可以使用以下两个方法验证：

1. 在 标识符 / 数据 后输入一个 .，然后按下 TAB 键，iPython 会提示该对象能够调用的 方法列表
2. 使用内置函数 dir 传入 标识符 / 数据，可以查看对象内的 所有属性及方法

提示 __方法名__ 格式的方法是 Python 提供的 内置方法 / 属性，稍后会给大家介绍一些常用的 内置方法 / 属性

序号	方法名	类型	作用
01	__new__	方法	创建对象时，会被 自动 调用
02	__init__	方法	对象被初始化时，会被 自动 调用
03	__del__	方法	对象被从内存中销毁前，会被 自动 调用
04	__str__	方法	返回对象的描述信息，print 函数输出使用

提示 利用好 dir() 函数，在学习时很多内容就不需要死记硬背了

02. 定义简单的类（只包含方法）

面向对象 是 更大 的 封装，在 一个类中 封装 多个方法，这样 通过这个类创建出来的对象，就可以直接调用这些方法了！

2.1 定义只包含方法的类

• 在 Python 中要定义一个只包含方法的类，语法格式如下：

class 类名:

    def 方法1(self, 参数列表):
        pass
    
    def 方法2(self, 参数列表):
        pass

• 方法 的定义格式和之前学习过的函数 几乎一样
• 区别在于第一个参数必须是 self，大家暂时先记住，稍后介绍 self

注意：类名 的 命名规则 要符合 大驼峰命名法

2.2 创建对象

• 当一个类定义完成之后，要使用这个类来创建对象，语法格式如下：

对象变量 = 类名()

2.3 第一个面向对象程序

需求

• 小猫 爱 吃 鱼，小猫 要 喝 水

分析

1. 定义一个猫类 Cat
2. 定义两个方法 eat 和 drink
3. 按照需求 —— 不需要定义属性

class Cat:
    """这是一个猫类"""

    def eat(self):
        print("小猫爱吃鱼")

    def drink(self):
        print("小猫在喝水")

tom = Cat()
tom.drink()
tom.eat()

引用概念的强调

在面向对象开发中，引用的概念是同样适用的！

• 在 Python 中使用类 创建对象之后，tom 变量中 仍然记录的是 对象在内存中的地址
• 也就是 tom 变量 引用 了 新建的猫对象
• 使用 print 输出 对象变量，默认情况下，是能够输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象，以及 在内存中的地址（十六进制表示）

提示：在计算机中，通常使用 十六进制 表示 内存地址

• 十进制 和 十六进制 都是用来表达数字的，只是表示的方式不一样
• 十进制 和 十六进制 的数字之间可以来回转换

• %d 可以以 10 进制 输出数字
• %x 可以以 16 进制 输出数字

案例进阶 —— 使用 Cat 类再创建一个对象

lazy_cat = Cat()
lazy_cat.eat()
lazy_cat.drink()

提问：tom 和 lazy_cat 是同一个对象吗？

03. 方法中的 self 参数

3.1 案例改造 —— 给对象增加属性

• 在 Python 中，要 给对象设置属性，非常的容易，但是不推荐使用
  • 因为：对象属性的封装应该封装在类的内部
• 只需要在 类的外部的代码 中直接通过 . 设置一个属性即可

注意：这种方式虽然简单，但是不推荐使用！

tom.name = "Tom"
...

lazy_cat.name = "大懒猫"

3.2 使用 self 在方法内部输出每一只猫的名字

由 哪一个对象 调用的方法，方法内的 self 就是 哪一个对象的引用

• 在类封装的方法内部，self 就表示 当前调用方法的对象自己
• 调用方法时，程序员不需要传递 self 参数
• 在方法内部
  • 可以通过 self. 访问对象的属性
  • 也可以通过 self. 调用其他的对象方法
• 改造代码如下：

class Cat:

    def eat(self):
        print("%s 爱吃鱼" % self.name)

tom = Cat()
tom.name = "Tom"
tom.eat()

lazy_cat = Cat()
lazy_cat.name = "大懒猫"
lazy_cat.eat()

• 在 类的外部，通过 变量名. 访问对象的 属性和方法
• 在 类封装的方法中，通过 self. 访问对象的 属性和方法

04. 初始化方法

4.1 之前代码存在的问题 —— 在类的外部给对象增加属性

• 将案例代码进行调整，先调用方法 再设置属性，观察一下执行效果

tom = Cat()
tom.drink()
tom.eat()
tom.name = "Tom"
print(tom)

• 程序执行报错如下：

AttributeError: 'Cat' object has no attribute 'name'
属性错误：'Cat' 对象没有 'name' 属性

提示

• 在日常开发中，不推荐在 类的外部 给对象增加属性
  • 如果在运行时，没有找到属性，程序会报错
• 对象应该包含有哪些属性，应该 封装在类的内部

4.2 初始化方法

• 当使用 类名() 创建对象时，会 自动 执行以下操作：
  1. 为对象在内存中 分配空间 —— 创建对象
  2. 为对象的属性 设置初始值 —— 初始化方法(init)
• 这个 初始化方法 就是 __init__ 方法，__init__ 是对象的内置方法

__init__ 方法是 专门 用来定义一个类 具有哪些属性的方法！

在 Cat 中增加 __init__ 方法，验证该方法在创建对象时会被自动调用

class Cat:
    """这是一个猫类"""

    def __init__(self):
        print("初始化方法")

4.3 在初始化方法内部定义属性

• 在 __init__ 方法内部使用 self.属性名 = 属性的初始值 就可以 定义属性
• 定义属性之后，再使用 Cat 类创建的对象，都会拥有该属性

class Cat:

    def __init__(self):

        print("这是一个初始化方法")
        
        # 定义用 Cat 类创建的猫对象都有一个 name 的属性
        self.name = "Tom"

    def eat(self):
        print("%s 爱吃鱼" % self.name)

# 使用类名()创建对象的时候，会自动调用初始化方法 __init__
tom = Cat()

tom.eat()

4.4 改造初始化方法 —— 初始化的同时设置初始值

• 在开发中，如果希望在 创建对象的同时，就设置对象的属性，可以对 __init__ 方法进行 改造
  1. 把希望设置的属性值，定义成 __init__ 方法的参数
  2. 在方法内部使用 self.属性 = 形参 接收外部传递的参数
  3. 在创建对象时，使用 类名(属性1, 属性2...) 调用

class Cat:

    def __init__(self, name):
        print("初始化方法 %s" % name)
        self.name = name
    ...
    
tom = Cat("Tom")
...

lazy_cat = Cat("大懒猫")
...

05. 内置方法和属性

序号	方法名	类型	作用
01	__del__	方法	对象被从内存中销毁前，会被 自动 调用
02	__str__	方法	返回对象的描述信息，print 函数输出使用

5.1 __del__ 方法（知道）

• 在 Python 中

  • 当使用 类名() 创建对象时，为对象 分配完空间后，自动 调用 __init__ 方法
  • 当一个 对象被从内存中销毁 前，会 自动 调用 __del__ 方法

• 应用场景

  • __init__ 改造初始化方法，可以让创建对象更加灵活
  • __del__ 如果希望在对象被销毁前，再做一些事情，可以考虑一下 __del__ 方法

• 生命周期

  • 一个对象从调用 类名() 创建，生命周期开始
  • 一个对象的 __del__ 方法一旦被调用，生命周期结束
  • 在对象的生命周期内，可以访问对象属性，或者让对象调用方法

class Cat:

    def __init__(self, new_name):

        self.name = new_name

        print("%s 来了" % self.name)

    def __del__(self):

        print("%s 去了" % self.name)

# tom 是一个全局变量
tom = Cat("Tom")
print(tom.name)

# del 关键字可以删除一个对象
del tom

print("-" * 50)

5.2 __str__ 方法

• 在 Python 中，使用 print 输出 对象变量，默认情况下，会输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象，以及 在内存中的地址（十六进制表示）
• 如果在开发中，希望使用 print 输出 对象变量 时，能够打印 自定义的内容，就可以利用 __str__ 这个内置方法了

注意：__str__ 方法必须返回一个字符串

class Cat:

    def __init__(self, new_name):

        self.name = new_name

        print("%s 来了" % self.name)

    def __del__(self):

        print("%s 去了" % self.name)

    def __str__(self):
        return "我是小猫：%s" % self.name

tom = Cat("Tom")
print(tom)

面向对象封装案例

目标

• 封装
• 小明爱跑步
• 存放家具

01. 封装

1. 封装 是面向对象编程的一大特点
2. 面向对象编程的 第一步 —— 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中
3. 外界 使用 类 创建 对象，然后 让对象调用方法
4. 对象方法的细节 都被 封装 在 类的内部

02. 小明爱跑步

需求

1. 小明 体重 75.0 公斤
2. 小明每次 跑步 会减肥 0.5 公斤
3. 小明每次 吃东西 体重增加 1 公斤

提示：在 对象的方法内部，是可以 直接访问对象的属性 的！

• 代码实现：

class Person:
    """人类"""

    def __init__(self, name, weight):

        self.name = name
        self.weight = weight

    def __str__(self):

        return "我的名字叫 %s 体重 %.2f 公斤" % (self.name, self.weight)

    def run(self):
        """跑步"""

        print("%s 爱跑步，跑步锻炼身体" % self.name)
        self.weight -= 0.5

    def eat(self):
        """吃东西"""

        print("%s 是吃货，吃完这顿再减肥" % self.name)
        self.weight += 1


xiaoming = Person("小明", 75)

xiaoming.run()
xiaoming.eat()
xiaoming.eat()

print(xiaoming)

2.1 小明爱跑步扩展 —— 小美也爱跑步

需求

1. 小明 和 小美 都爱跑步
2. 小明 体重 75.0 公斤
3. 小美 体重 45.0 公斤
4. 每次 跑步 都会减少 0.5 公斤
5. 每次 吃东西 都会增加 1 公斤

提示

1. 在 对象的方法内部，是可以 直接访问对象的属性 的
2. 同一个类 创建的 多个对象 之间，属性 互不干扰！

03. 摆放家具

需求

1. 房子(House) 有 户型、总面积 和 家具名称列表
   • 新房子没有任何的家具
2. 家具(HouseItem) 有 名字 和 占地面积，其中
   • 席梦思(bed) 占地 4 平米
   • 衣柜(chest) 占地 2 平米
   • 餐桌(table) 占地 1.5 平米
3. 将以上三件 家具 添加 到 房子 中
4. 打印房子时，要求输出：户型、总面积、剩余面积、家具名称列表

剩余面积

1. 在创建房子对象时，定义一个 剩余面积的属性，初始值和总面积相等
2. 当调用 add_item 方法，向房间 添加家具 时，让 剩余面积 -= 家具面积

思考：应该先开发哪一个类？

答案 —— 家具类

1. 家具简单
2. 房子要使用到家具，被使用的类，通常应该先开发

3.1 创建家具

class HouseItem:

    def __init__(self, name, area):
        """

        :param name: 家具名称
        :param area: 占地面积
        """
        self.name = name
        self.area = area

    def __str__(self):
        return "[%s] 占地面积 %.2f" % (self.name, self.area)


# 1. 创建家具
bed = HouseItem("席梦思", 4)
chest = HouseItem("衣柜", 2)
table = HouseItem("餐桌", 1.5)

print(bed)
print(chest)
print(table)

小结

1. 创建了一个 家具类，使用到 __init__ 和 __str__ 两个内置方法
2. 使用 家具类 创建了 三个家具对象，并且 输出家具信息

3.2 创建房间

class House:

    def __init__(self, house_type, area):
        """

        :param house_type: 户型
        :param area: 总面积
        """
        self.house_type = house_type
        self.area = area
        
        # 剩余面积默认和总面积一致
        self.free_area = area
        # 默认没有任何的家具
        self.item_list = []

    def __str__(self):

        # Python 能够自动的将一对括号内部的代码连接在一起
        return ("户型：%s\n总面积：%.2f[剩余：%.2f]\n家具：%s"
                % (self.house_type, self.area,
                   self.free_area, self.item_list))

    def add_item(self, item):

        print("要添加 %s" % item)

...

# 2. 创建房子对象
my_home = House("两室一厅", 60)

my_home.add_item(bed)
my_home.add_item(chest)
my_home.add_item(table)

print(my_home)

小结

1. 创建了一个 房子类，使用到 __init__ 和 __str__ 两个内置方法
2. 准备了一个 add_item 方法 准备添加家具
3. 使用 房子类 创建了 一个房子对象
4. 让 房子对象 调用了三次 add_item 方法，将 三件家具 以实参传递到 add_item 内部

3.3 添加家具

需求

• 1> 判断 家具的面积 是否 超过剩余面积，如果超过，提示不能添加这件家具
• 2> 将 家具的名称 追加到 家具名称列表 中
• 3> 用 房子的剩余面积 - 家具面积

    def add_item(self, item):

        print("要添加 %s" % item)
        # 1. 判断家具面积是否大于剩余面积
        if item.area > self.free_area:
            print("%s 的面积太大，不能添加到房子中" % item.name)

            return

        # 2. 将家具的名称追加到名称列表中
        self.item_list.append(item.name)

        # 3. 计算剩余面积
        self.free_area -= item.area

3.4 小结

• 主程序只负责创建 房子 对象和 家具 对象
• 让 房子 对象调用 add_item 方法 将家具添加到房子中
• 面积计算、剩余面积、家具列表 等处理都被 封装 到 房子类的内部

面向对象封装案例 II

目标

• 士兵突击案例
• 身份运算符
  封装

1. 封装 是面向对象编程的一大特点
2. 面向对象编程的 第一步 —— 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中
3. 外界 使用 类 创建 对象，然后 让对象调用方法
4. 对象方法的细节 都被 封装 在 类的内部

一个对象的 属性 可以是 另外一个类创建的对象

01. 士兵突击

需求

1. 士兵 许三多 有一把 AK47
2. 士兵 可以 开火
3. 枪 能够 发射 子弹
4. 枪 装填 装填子弹 —— 增加子弹数量

1.1 开发枪类

shoot 方法需求

• 1> 判断是否有子弹，没有子弹无法射击
• 2> 使用 print 提示射击，并且输出子弹数量

class Gun:

    def __init__(self, model):

        # 枪的型号
        self.model = model
        # 子弹数量
        self.bullet_count = 0

    def add_bullet(self, count):

        self.bullet_count += count

    def shoot(self):

        # 判断是否还有子弹
        if self.bullet_count <= 0:
            print("没有子弹了...")

            return

        # 发射一颗子弹
        self.bullet_count -= 1
        
        print("%s 发射子弹[%d]..." % (self.model, self.bullet_count))

# 创建枪对象
ak47 = Gun("ak47")
ak47.add_bullet(50)
ak47.shoot()

1.2 开发士兵类

假设：每一个新兵 都 没有枪

定义没有初始值的属性

在定义属性时，如果 不知道设置什么初始值，可以设置为 None

• None 关键字 表示 什么都没有
• 表示一个 空对象，没有方法和属性，是一个特殊的常量
• 可以将 None 赋值给任何一个变量

fire 方法需求

• 1> 判断是否有枪，没有枪没法冲锋
• 2> 喊一声口号
• 3> 装填子弹
• 4> 射击

class Soldier:

    def __init__(self, name):

        # 姓名
        self.name = name
        # 枪，士兵初始没有枪 None 关键字表示什么都没有
        self.gun = None

    def fire(self):

        # 1. 判断士兵是否有枪
        if self.gun is None:
            print("[%s] 还没有枪..." % self.name)

            return

        # 2. 高喊口号
        print("冲啊...[%s]" % self.name)

        # 3. 让枪装填子弹
        self.gun.add_bullet(50)

        # 4. 让枪发射子弹
        self.gun.shoot()

小结

1. 创建了一个 士兵类，使用到 __init__ 内置方法
2. 在定义属性时，如果 不知道设置什么初始值，可以设置为 None
3. 在 封装的 方法内部，还可以让 自己的 使用其他类创建的对象属性 调用已经 封装好的方法

02. 身份运算符

身份运算符用于 比较 两个对象的 内存地址 是否一致 —— 是否是对同一个对象的引用

is 与 == 区别：

is 用于判断 两个变量 引用对象是否为同一个
== 用于判断 引用变量的值 是否相等

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3]
>>> b is a 
False
>>> b == a
True

私有属性和私有方法

01. 应用场景及定义方式

应用场景

• 在实际开发中，对象 的 某些属性或方法 可能只希望 在对象的内部被使用，而 不希望在外部被访问到
• 私有属性 就是 对象 不希望公开的 属性
• 私有方法 就是 对象 不希望公开的 方法

定义方式

• 在 定义属性或方法时，在 属性名或者方法名前 增加 两个下划线，定义的就是 私有 属性或方法

class Women:

    def __init__(self, name):

        self.name = name
        # 不要问女生的年龄
        self.__age = 18

    def __secret(self):
        print("我的年龄是 %d" % self.__age)


xiaofang = Women("小芳")
# 私有属性，外部不能直接访问
# print(xiaofang.__age)

# 私有方法，外部不能直接调用
# xiaofang.__secret()

02. 伪私有属性和私有方法（科普）

提示：在日常开发中，不要使用这种方式，访问对象的 私有属性 或 私有方法

Python 中，并没有 真正意义 的 私有

• 在给 属性、方法 命名时，实际是对 名称 做了一些特殊处理，使得外界无法访问到
• 处理方式：在 名称 前面加上 _类名 => _类名__名称

# 私有属性，外部不能直接访问到
print(xiaofang._Women__age)

# 私有方法，外部不能直接调用
xiaofang._Women__secret()

单例

目标

• 单例设计模式
• __new__ 方法
• Python 中的单例

01. 单例设计模式

• 设计模式

  • 设计模式 是 前人工作的总结和提炼，通常，被人们广泛流传的设计模式都是针对 某一特定问题 的成熟的解决方案
  • 使用 设计模式 是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性

• 单例设计模式

  • 目的 —— 让 类 创建的对象，在系统中 只有 唯一的一个实例
  • 每一次执行 类名() 返回的对象，内存地址是相同的

单例设计模式的应用场景

• 音乐播放 对象
• 回收站 对象
• 打印机 对象
• ……

02. __new__ 方法

• 使用 类名() 创建对象时，Python 的解释器 首先 会 调用 __new__ 方法为对象 分配空间
• __new__ 是一个 由 object 基类提供的 内置的静态方法，主要作用有两个：
  • 1. 在内存中为对象 分配空间
  • 2. 返回 对象的引用
• Python 的解释器获得对象的 引用 后，将引用作为 第一个参数，传递给 __init__ 方法

重写 __new__ 方法 的代码非常固定！

• 重写 __new__ 方法 一定要 return super().__new__(cls)
• 否则 Python 的解释器 得不到 分配了空间的 对象引用，就不会调用对象的初始化方法
• 注意：__new__ 是一个静态方法，在调用时需要 主动传递 cls 参数

示例代码

class MusicPlayer(object):

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        # 如果不返回任何结果，
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self):
        print("初始化音乐播放对象")

player = MusicPlayer()

print(player)

03. Python 中的单例

• 单例 —— 让 类 创建的对象，在系统中 只有 唯一的一个实例
  1. 定义一个 类属性，初始值是 None，用于记录 单例对象的引用
  2. 重写 __new__ 方法
  3. 如果 类属性 is None，调用父类方法分配空间，并在类属性中记录结果
  4. 返回 类属性 中记录的 对象引用

class MusicPlayer(object):

    # 定义类属性记录单例对象引用
    instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):

        # 1. 判断类属性是否已经被赋值
        if cls.instance is None:
            cls.instance = super().__new__(cls)

        # 2. 返回类属性的单例引用
        return cls.instance

只执行一次初始化工作

• 在每次使用 类名() 创建对象时，Python 的解释器都会自动调用两个方法：
  • __new__ 分配空间
  • __init__ 对象初始化
• 在上一小节对 __new__ 方法改造之后，每次都会得到 第一次被创建对象的引用
• 但是：初始化方法还会被再次调用

需求

• 让 初始化动作 只被 执行一次

解决办法

1. 定义一个类属性 init_flag 标记是否 执行过初始化动作，初始值为 False
2. 在 __init__ 方法中，判断 init_flag，如果为 False 就执行初始化动作
3. 然后将 init_flag 设置为 True
4. 这样，再次 自动 调用 __init__ 方法时，初始化动作就不会被再次执行 了

class MusicPlayer(object):

    # 记录第一个被创建对象的引用
    instance = None
    # 记录是否执行过初始化动作
    init_flag = False

    def __new__(cls, *args, **kwargs):

        # 1. 判断类属性是否是空对象
        if cls.instance is None:
            # 2. 调用父类的方法，为第一个对象分配空间
            cls.instance = super().__new__(cls)

        # 3. 返回类属性保存的对象引用
        return cls.instance

    def __init__(self):

        if not MusicPlayer.init_flag:
            print("初始化音乐播放器")

            MusicPlayer.init_flag = True


# 创建多个对象
player1 = MusicPlayer()
print(player1)

player2 = MusicPlayer()
print(player2)

多态

目标

• 多态

面向对象三大特性

1. 封装 根据 职责 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中

   • 定义类的准则

2. 继承 实现代码的重用，相同的代码不需要重复的编写

   • 设计类的技巧
   • 子类针对自己特有的需求，编写特定的代码

3. 多态 不同的 子类对象 调用相同的 父类方法，产生不同的执行结果

   • 多态 可以 增加代码的灵活度
   • 以 继承 和 重写父类方法 为前提
   • 是调用方法的技巧，不会影响到类的内部设计

多态案例演练

需求

1. 在 Dog 类中封装方法 game
   • 普通狗只是简单的玩耍
2. 定义 XiaoTianDog 继承自 Dog，并且重写 game 方法
   • 哮天犬需要在天上玩耍
3. 定义 Person 类，并且封装一个 和狗玩 的方法
   • 在方法内部，直接让 狗对象 调用 game 方法

案例小结

• Person 类中只需要让 狗对象 调用 game 方法，而不关心具体是 什么狗
  • game 方法是在 Dog 父类中定义的
• 在程序执行时，传入不同的 狗对象 实参，就会产生不同的执行效果

多态 更容易编写出出通用的代码，做出通用的编程，以适应需求的不断变化！

class Dog(object):

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def game(self):
        print("%s 蹦蹦跳跳的玩耍..." % self.name)


class XiaoTianDog(Dog):

    def game(self):
        print("%s 飞到天上去玩耍..." % self.name)


class Person(object):

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def game_with_dog(self, dog):

        print("%s 和 %s 快乐的玩耍..." % (self.name, dog.name))

        # 让狗玩耍
        dog.game()


# 1. 创建一个狗对象
# wangcai = Dog("旺财")
wangcai = XiaoTianDog("飞天旺财")

# 2. 创建一个小明对象
xiaoming = Person("小明")

# 3. 让小明调用和狗玩的方法
xiaoming.game_with_dog(wangcai)
        

继承

目标

• 单继承
• 多继承

面向对象三大特性

1. 封装 根据 职责 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中
2. 继承 实现代码的重用，相同的代码不需要重复的编写
3. 多态 不同的对象调用相同的方法，产生不同的执行结果，增加代码的灵活度

01. 单继承

1.1 继承的概念、语法和特点

继承的概念：子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性

1) 继承的语法

class 类名(父类名):

    pass

• 子类 继承自 父类，可以直接 享受 父类中已经封装好的方法，不需要再次开发
• 子类 中应该根据 职责，封装 子类特有的 属性和方法

2) 专业术语

• Dog 类是 Animal 类的子类，Animal 类是 Dog 类的父类，Dog 类从 Animal 类继承
• Dog 类是 Animal 类的派生类，Animal 类是 Dog 类的基类，Dog 类从 Animal 类派生

3) 继承的传递性

• C 类从 B 类继承，B 类又从 A 类继承
• 那么 C 类就具有 B 类和 A 类的所有属性和方法

子类 拥有 父类 以及 父类的父类 中封装的所有 属性 和 方法

提问

哮天犬 能够调用 Cat 类中定义的 catch 方法吗？

答案

不能，因为 哮天犬 和 Cat 之间没有 继承 关系

1.2 方法的重写

• 子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性
• 子类 继承自 父类，可以直接 享受 父类中已经封装好的方法，不需要再次开发

应用场景

• 当 父类 的方法实现不能满足子类需求时，可以对方法进行 重写(override)

重写 父类方法有两种情况：

1. 覆盖 父类的方法
2. 对父类方法进行 扩展

1) 覆盖父类的方法

• 如果在开发中，父类的方法实现 和 子类的方法实现，完全不同
• 就可以使用 覆盖 的方式，在子类中 重新编写 父类的方法实现

具体的实现方式，就相当于在 子类中 定义了一个 和父类同名的方法并且实现

重写之后，在运行时，只会调用 子类中重写的方法，而不再会调用 父类封装的方法

2) 对父类方法进行 扩展

• 如果在开发中，子类的方法实现 中 包含 父类的方法实现
  • 父类原本封装的方法实现 是 子类方法的一部分
• 就可以使用 扩展 的方式
  1. 在子类中 重写 父类的方法
  2. 在需要的位置使用 super().父类方法 来调用父类方法的执行
  3. 代码其他的位置针对子类的需求，编写 子类特有的代码实现

关于 super

• 在 Python 中 super 是一个 特殊的类
• super() 就是使用 super 类创建出来的对象
• 最常 使用的场景就是在 重写父类方法时，调用 在父类中封装的方法实现

调用父类方法的另外一种方式（知道）

在 Python 2.x 时，如果需要调用父类的方法，还可以使用以下方式：

父类名.方法(self)

• 这种方式，目前在 Python 3.x 还支持这种方式
• 这种方法 不推荐使用，因为一旦 父类发生变化，方法调用位置的 类名 同样需要修改

提示

• 在开发时，父类名 和 super() 两种方式不要混用
• 如果使用 当前子类名 调用方法，会形成递归调用，出现死循环

1.3 父类的 私有属性 和 私有方法

1. 子类对象 不能 在自己的方法内部，直接 访问 父类的 私有属性 或 私有方法
2. 子类对象 可以通过 父类 的 公有方法 间接 访问到 私有属性 或 私有方法

• 私有属性、方法 是对象的隐私，不对外公开，外界 以及 子类 都不能直接访问
• 私有属性、方法 通常用于做一些内部的事情

示例

• B 的对象不能直接访问 __num2 属性
• B 的对象不能在 demo 方法内访问 __num2 属性
• B 的对象可以在 demo 方法内，调用父类的 test 方法
• 父类的 test 方法内部，能够访问 __num2 属性和 __test 方法

02. 多继承

概念

• 子类 可以拥有 多个父类，并且具有 所有父类 的 属性 和 方法
• 例如：孩子 会继承自己 父亲 和 母亲 的 特性

语法

class 子类名(父类名1, 父类名2...)
    pass

2.1 多继承的使用注意事项

问题的提出

• 如果 不同的父类 中存在 同名的方法，子类对象 在调用方法时，会调用 哪一个父类中的方法呢？

提示：开发时，应该尽量避免这种容易产生混淆的情况！ —— 如果 父类之间 存在 同名的属性或者方法，应该 尽量避免 使用多继承

Python 中的 MRO —— 方法搜索顺序（知道）

• Python 中针对 类 提供了一个 内置属性 __mro__ 可以查看 方法 搜索顺序
• MRO 是 method resolution order，主要用于 在多继承时判断 方法、属性 的调用 路径

print(C.__mro__)

输出结果

(<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>)

• 在搜索方法时，是按照 __mro__ 的输出结果 从左至右 的顺序查找的
• 如果在当前类中 找到方法，就直接执行，不再搜索
• 如果 没有找到，就查找下一个类 中是否有对应的方法，如果找到，就直接执行，不再搜索
• 如果找到最后一个类，还没有找到方法，程序报错

2.2 新式类与旧式（经典）类

object 是 Python 为所有对象提供的 基类，提供有一些内置的属性和方法，可以使用 dir 函数查看

• 新式类：以 object 为基类的类，推荐使用

• 经典类：不以 object 为基类的类，不推荐使用

• 在 Python 3.x 中定义类时，如果没有指定父类，会 默认使用 object 作为该类的 基类 —— Python 3.x 中定义的类都是 新式类

• 在 Python 2.x 中定义类时，如果没有指定父类，则不会以 object 作为 基类

新式类 和 经典类 在多继承时 —— 会影响到方法的搜索顺序

为了保证编写的代码能够同时在 Python 2.x 和 Python 3.x 运行！
今后在定义类时，如果没有父类，建议统一继承自 object

class 类名(object):
    pass

类属性和类方法

目标

• 类的结构
• 类属性和实例属性
• 类方法和静态方法

01. 类的结构

1.1 术语 —— 实例

1. 使用面相对象开发，第 1 步 是设计 类
2. 使用 类名() 创建对象，创建对象 的动作有两步：
   • 1. 在内存中为对象 分配空间
   • 2. 调用初始化方法 __init__ 为 对象初始化
3. 对象创建后，内存 中就有了一个对象的 实实在在 的存在 —— 实例

因此，通常也会把：

1. 创建出来的 对象 叫做 类 的 实例
2. 创建对象的 动作 叫做 实例化
3. 对象的属性 叫做 实例属性
4. 对象调用的方法 叫做 实例方法

在程序执行时：

1. 对象各自拥有自己的 实例属性
2. 调用对象方法，可以通过 self.
   • 访问自己的属性
   • 调用自己的方法

结论

• 每一个对象 都有自己 独立的内存空间，保存各自不同的属性
• 多个对象的方法，在内存中只有一份，在调用方法时，需要把对象的引用 传递到方法内部

1.2 类是一个特殊的对象

Python 中 一切皆对象：

• class AAA: 定义的类属于 类对象
• obj1 = AAA() 属于 实例对象

• 在程序运行时，类 同样 会被加载到内存
• 在 Python 中，类 是一个特殊的对象 —— 类对象
• 在程序运行时，类对象 在内存中 只有一份，使用 一个类 可以创建出 很多个对象实例
• 除了封装 实例 的 属性 和 方法外，类对象 还可以拥有自己的 属性 和 方法
  1. 类属性
  2. 类方法
• 通过 类名. 的方式可以 访问类的属性 或者 调用类的方法

02. 类属性和实例属性

2.1 概念和使用

• 类属性 就是给 类对象 中定义的 属性
• 通常用来记录 与这个类相关 的特征
• 类属性 不会用于记录 具体对象的特征

示例需求

• 定义一个 工具类
• 每件工具都有自己的 name
• 需求 —— 知道使用这个类，创建了多少个工具对象？

class Tool(object):

    # 使用赋值语句，定义类属性，记录创建工具对象的总数
    count = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name

        # 针对类属性做一个计数+1
        Tool.count += 1


# 创建工具对象
tool1 = Tool("斧头")
tool2 = Tool("榔头")
tool3 = Tool("铁锹")

# 知道使用 Tool 类到底创建了多少个对象?
print("现在创建了 %d 个工具" % Tool.count)

2.2 属性的获取机制（科普）

• 在 Python 中 属性的获取 存在一个 向上查找机制

• 因此，要访问类属性有两种方式：

  1. 类名.类属性
  2. 对象.类属性 （不推荐）

注意

• 如果使用 对象.类属性 = 值 赋值语句，只会 给对象添加一个属性，而不会影响到 类属性的值

03. 类方法和静态方法

3.1 类方法

• 类属性 就是针对 类对象 定义的属性
  • 使用 赋值语句 在 class 关键字下方可以定义 类属性
  • 类属性 用于记录 与这个类相关 的特征
• 类方法 就是针对 类对象 定义的方法
  • 在 类方法 内部可以直接访问 类属性 或者调用其他的 类方法

语法如下

@classmethod
def 类方法名(cls):
    pass

• 类方法需要用 修饰器 @classmethod 来标识，告诉解释器这是一个类方法
• 类方法的 第一个参数 应该是 cls
  • 由 哪一个类 调用的方法，方法内的 cls 就是 哪一个类的引用
  • 这个参数和 实例方法 的第一个参数是 self 类似
  • 提示 使用其他名称也可以，不过习惯使用 cls

3. 通过 类名. 调用 类方法，调用方法时，不需要传递 cls 参数
4. 在方法内部
   • 可以通过 cls. 访问类的属性
   • 也可以通过 cls. 调用其他的类方法

示例需求

• 定义一个 工具类
• 每件工具都有自己的 name
• 需求 —— 在 类 封装一个 show_tool_count 的类方法，输出使用当前这个类，创建的对象个数

@classmethod
def show_tool_count(cls):
    """显示工具对象的总数"""
    print("工具对象的总数 %d" % cls.count)

在类方法内部，可以直接使用 cls 访问 类属性 或者 调用类方法

3.2 静态方法

• 在开发时，如果需要在 类 中封装一个方法，这个方法：

  • 既 不需要 访问 实例属性 或者调用 实例方法
  • 也 不需要 访问 类属性 或者调用 类方法

• 这个时候，可以把这个方法封装成一个 静态方法

语法如下

@staticmethod
def 静态方法名():
    pass

• 静态方法 需要用 修饰器 @staticmethod 来标识，告诉解释器这是一个静态方法
• 通过 类名. 调用 静态方法

class Dog(object):
    
    # 狗对象计数
    dog_count = 0
    
    @staticmethod
    def run():
        
        # 不需要访问实例属性也不需要访问类属性的方法
        print("狗在跑...")

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        

3.3 方法综合案例

需求

1. 设计一个 Game 类
2. 属性：
   • 定义一个 类属性 top_score 记录游戏的 历史最高分
   • 定义一个 实例属性 player_name 记录 当前游戏的玩家姓名
3. 方法：
   • 静态方法 show_help 显示游戏帮助信息
   • 类方法 show_top_score 显示历史最高分
   • 实例方法 start_game 开始当前玩家的游戏
4. 主程序步骤
   • 1. 查看帮助信息
   • 2. 查看历史最高分
   • 3. 创建游戏对象，开始游戏

案例小结

1. 实例方法 —— 方法内部需要访问 实例属性
   • 实例方法 内部可以使用 类名. 访问类属性
2. 类方法 —— 方法内部 只 需要访问 类属性
3. 静态方法 —— 方法内部，不需要访问 实例属性 和 类属性

提问

如果方法内部 即需要访问 实例属性，又需要访问 类属性，应该定义成什么方法？

答案

• 应该定义 实例方法
• 因为，类只有一个，在 实例方法 内部可以使用 类名. 访问类属性

class Game(object):

    # 游戏最高分，类属性
    top_score = 0

    @staticmethod
    def show_help():
        print("帮助信息：让僵尸走进房间")
        
    @classmethod
    def show_top_score(cls):
        print("游戏最高分是 %d" % cls.top_score)

    def __init__(self, player_name):
        self.player_name = player_name

    def start_game(self):
        print("[%s] 开始游戏..." % self.player_name)
        
        # 使用类名.修改历史最高分
        Game.top_score = 999

# 1. 查看游戏帮助
Game.show_help()

# 2. 查看游戏最高分
Game.show_top_score()

# 3. 创建游戏对象，开始游戏
game = Game("小明")

game.start_game()

# 4. 游戏结束，查看游戏最高分
Game.show_top_score()

基本的数学计算

In [1]: eval("1 + 1")
Out[1]: 2

字符串重复

In [2]: eval("'' * 10")
Out[2]: '*********'

将字符串转换成列表

In [3]: type(eval("[1, 2, 3, 4, 5]"))
Out[3]: list

将字符串转换成字典

In [4]: type(eval("{'name': 'xiaoming', 'age': 18}"))
Out[4]: dict

模块和包

目标

• 模块
• 包
• 发布模块

01. 模块

1.1 模块的概念

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

• 每一个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个 模块
• 模块名 同样也是一个 标识符，需要符合标识符的命名规则
• 在模块中定义的 全局变量 、函数、类 都是提供给外界直接使用的 工具
• 模块 就好比是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要先 导入 这个模块

1.2 模块的两种导入方式

1）import 导入

import 模块名1, 模块名2 

提示：在导入模块时，每个导入应该独占一行

import 模块名1
import 模块名2 

• 导入之后
  • 通过 模块名. 使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

使用 as 指定模块的别名

如果模块的名字太长，可以使用 as 指定模块的名称，以方便在代码中的使用

import 模块名1 as 模块别名

注意：模块别名 应该符合 大驼峰命名法

2）from...import 导入

• 如果希望 从某一个模块 中，导入 部分 工具，就可以使用 from ... import 的方式
• import 模块名 是 一次性 把模块中 所有工具全部导入，并且通过 模块名/别名 访问

# 从 模块 导入 某一个工具
from 模块名1 import 工具名

• 导入之后
  • 不需要 通过 模块名.
  • 可以直接使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

注意

如果 两个模块，存在 同名的函数，那么 后导入模块的函数，会 覆盖掉先导入的函数

• 开发时 import 代码应该统一写在 代码的顶部，更容易及时发现冲突
• 一旦发现冲突，可以使用 as 关键字 给其中一个工具起一个别名

from...import *（知道）

# 从 模块 导入 所有工具
from 模块名1 import *

注意

这种方式不推荐使用，因为函数重名并没有任何的提示，出现问题不好排查

1.3 模块的搜索顺序[扩展]

Python 的解释器在 导入模块 时，会：

1. 搜索 当前目录 指定模块名的文件，如果有就直接导入
2. 如果没有，再搜索 系统目录

在开发时，给文件起名，不要和 系统的模块文件 重名

Python 中每一个模块都有一个内置属性 __file__ 可以 查看模块 的 完整路径

示例

import random

# 生成一个 0～10 的数字
rand = random.randint(0, 10)

print(rand)

注意：如果当前目录下，存在一个 random.py 的文件，程序就无法正常执行了！

• 这个时候，Python 的解释器会 加载当前目录 下的 random.py 而不会加载 系统的 random 模块

1.4 原则 —— 每一个文件都应该是可以被导入的

• 一个 独立的 Python 文件 就是一个 模块
• 在导入文件时，文件中 所有没有任何缩进的代码 都会被执行一遍！

实际开发场景

• 在实际开发中，每一个模块都是独立开发的，大多都有专人负责
• 开发人员 通常会在 模块下方 增加一些测试代码
  • 仅在模块内使用，而被导入到其他文件中不需要执行

__name__ 属性

• __name__ 属性可以做到，测试模块的代码 只在测试情况下被运行，而在 被导入时不会被执行！

• __name__ 是 Python 的一个内置属性，记录着一个 字符串
• 如果 是被其他文件导入的，__name__ 就是 模块名
• 如果 是当前执行的程序 __name__ 是 __main__

在很多 Python 文件中都会看到以下格式的代码：

# 导入模块
# 定义全局变量
# 定义类
# 定义函数

# 在代码的最下方
def main():
    # ...
    pass

# 根据 __name__ 判断是否执行下方代码
if __name__ == "__main__":
    main()

02. 包（Package）

概念

• 包 是一个 包含多个模块 的 特殊目录
• 目录下有一个 特殊的文件 __init__.py
• 包名的 命名方式 和变量名一致，小写字母 + _

好处

• 使用 import 包名 可以一次性导入 包 中 所有的模块

案例演练

1. 新建一个 hm_message 的 包
2. 在目录下，新建两个文件 send_message 和 receive_message
3. 在 send_message 文件中定义一个 send 函数
4. 在 receive_message 文件中定义一个 receive 函数
5. 在外部直接导入 hm_message 的包

__init__.py

• 要在外界使用 包 中的模块，需要在 __init__.py 中指定 对外界提供的模块列表

# 从 当前目录 导入 模块列表
from . import send_message
from . import receive_message

03. 发布模块（知道）

• 如果希望自己开发的模块，分享 给其他人，可以按照以下步骤操作

3.1 制作发布压缩包步骤

1) 创建 setup.py

• setup.py 的文件

from distutils.core import setup

setup(name="hm_message",  # 包名
      version="1.0",  # 版本
      description="itheima's 发送和接收消息模块",  # 描述信息
      long_description="完整的发送和接收消息模块",  # 完整描述信息
      author="itheima",  # 作者
      author_email="itheima@itheima.com",  # 作者邮箱
      url="www.itheima.com",  # 主页
      py_modules=["hm_message.send_message",
                  "hm_message.receive_message"])

有关字典参数的详细信息，可以参阅官方网站：

https://docs.python.org/2/distutils/apiref.html

2) 构建模块

$ python3 setup.py build

3) 生成发布压缩包

$ python3 setup.py sdist

注意：要制作哪个版本的模块，就使用哪个版本的解释器执行！

3.2 安装模块

$ tar -zxvf hm_message-1.0.tar.gz 

$ sudo python3 setup.py install

卸载模块

直接从安装目录下，把安装模块的 目录 删除就可以

$ cd /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/
$ sudo rm -r hm_message*

3.3 pip 安装第三方模块

• 第三方模块 通常是指由 知名的第三方团队 开发的 并且被 程序员广泛使用 的 Python 包 / 模块
  • 例如 pygame 就是一套非常成熟的 游戏开发模块
• pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具
• 提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能

安装和卸载命令如下：

# 将模块安装到 Python 2.x 环境
$ sudo pip install pygame
$ sudo pip uninstall pygame

# 将模块安装到 Python 3.x 环境
$ sudo pip3 install pygame
$ sudo pip3 uninstall pygame

在 Mac 下安装 iPython

$ sudo pip install ipython

在 Linux 下安装 iPython

$ sudo apt install ipython
$ sudo apt install ipython3

文件

目标

• 文件的概念
• 文件的基本操作
• 文件/文件夹的常用操作
• 文本文件的编码方式

01. 文件的概念

1.1 文件的概念和作用

• 计算机的 文件，就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据
• 长期存储设备包括：硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘...

文件的作用

将数据长期保存下来，在需要的时候使用

1.2 文件的存储方式

• 在计算机中，文件是以 二进制 的方式保存在磁盘上的

文本文件和二进制文件

• 文本文件

  • 可以使用 文本编辑软件 查看
  • 本质上还是二进制文件
  • 例如：python 的源程序

• 二进制文件

  • 保存的内容 不是给人直接阅读的，而是 提供给其他软件使用的
  • 例如：图片文件、音频文件、视频文件等等
  • 二进制文件不能使用 文本编辑软件 查看

02. 文件的基本操作

2.1 操作文件的套路

在 计算机 中要操作文件的套路非常固定，一共包含三个步骤：

1. 打开文件
2. 读、写文件
   • 读 将文件内容读入内存
   • 写 将内存内容写入文件
3. 关闭文件

2.2 操作文件的函数/方法

• 在 Python 中要操作文件需要记住 1 个函数和 3 个方法

序号	函数/方法	说明
01	open	打开文件，并且返回文件操作对象
02	read	将文件内容读取到内存
03	write	将指定内容写入文件
04	close	关闭文件

• open 函数负责打开文件，并且返回文件对象
• read/write/close 三个方法都需要通过 文件对象 来调用

2.3 read 方法 —— 读取文件

• open 函数的第一个参数是要打开的文件名（文件名区分大小写）
  • 如果文件 存在，返回 文件操作对象
  • 如果文件 不存在，会 抛出异常
• read 方法可以一次性 读入 并 返回 文件的 所有内容
• close 方法负责 关闭文件
  • 如果 忘记关闭文件，会造成系统资源消耗，而且会影响到后续对文件的访问
• 注意：read 方法执行后，会把 文件指针 移动到 文件的末尾

# 1. 打开 - 文件名需要注意大小写
file = open("README")

# 2. 读取
text = file.read()
print(text)

# 3. 关闭
file.close()

提示

• 在开发中，通常会先编写 打开 和 关闭 的代码，再编写中间针对文件的 读/写 操作！

文件指针（知道）

• 文件指针 标记 从哪个位置开始读取数据
• 第一次打开 文件时，通常 文件指针会指向文件的开始位置
• 当执行了 read 方法后，文件指针 会移动到 读取内容的末尾
  • 默认情况下会移动到 文件末尾

思考

• 如果执行了一次 read 方法，读取了所有内容，那么再次调用 read 方法，还能够获得到内容吗？

答案

• 不能
• 第一次读取之后，文件指针移动到了文件末尾，再次调用不会读取到任何的内容

2.4 打开文件的方式

• open 函数默认以 只读方式 打开文件，并且返回文件对象

语法如下：

f = open("文件名", "访问方式")

访问方式	说明
r	以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头，这是默认模式。如果文件不存在，抛出异常
w	以只写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在，创建新文件
a	以追加方式打开文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在，创建新文件进行写入
r+	以读写方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。如果文件不存在，抛出异常
w+	以读写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在，创建新文件
a+	以读写方式打开文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在，创建新文件进行写入

提示

• 频繁的移动文件指针，会影响文件的读写效率，开发中更多的时候会以 只读、只写 的方式来操作文件

写入文件示例

# 打开文件
f = open("README", "w")

f.write("hello python！\n")
f.write("今天天气真好")

# 关闭文件
f.close()

2.5 按行读取文件内容

• read 方法默认会把文件的 所有内容 一次性读取到内存
• 如果文件太大，对内存的占用会非常严重

readline 方法

• readline 方法可以一次读取一行内容
• 方法执行后，会把 文件指针 移动到下一行，准备再次读取

读取大文件的正确姿势

# 打开文件
file = open("README")

while True:
    # 读取一行内容
    text = file.readline()

    # 判断是否读到内容
    if not text:
        break

    # 每读取一行的末尾已经有了一个 `\n`
    print(text, end="")

# 关闭文件
file.close()

2.6 文件读写案例 —— 复制文件

目标

用代码的方式，来实现文件复制过程

小文件复制

• 打开一个已有文件，读取完整内容，并写入到另外一个文件

# 1. 打开文件
file_read = open("README")
file_write = open("README[复件]", "w")

# 2. 读取并写入文件
text = file_read.read()
file_write.write(text)

# 3. 关闭文件
file_read.close()
file_write.close()

大文件复制

• 打开一个已有文件，逐行读取内容，并顺序写入到另外一个文件

# 1. 打开文件
file_read = open("README")
file_write = open("README[复件]", "w")

# 2. 读取并写入文件
while True:
    # 每次读取一行
    text = file_read.readline()

    # 判断是否读取到内容
    if not text:
        break

    file_write.write(text)

# 3. 关闭文件
file_read.close()
file_write.close()

03. 文件/目录的常用管理操作

• 在 终端 / 文件浏览器、 中可以执行常规的 文件 / 目录 管理操作，例如：
  • 创建、重命名、删除、改变路径、查看目录内容、……
• 在 Python 中，如果希望通过程序实现上述功能，需要导入 os 模块

文件操作

序号	方法名	说明	示例
01	rename	重命名文件	os.rename(源文件名, 目标文件名)
02	remove	删除文件	os.remove(文件名)

目录操作

序号	方法名	说明	示例
01	listdir	目录列表	os.listdir(目录名)
02	mkdir	创建目录	os.mkdir(目录名)
03	rmdir	删除目录	os.rmdir(目录名)
04	getcwd	获取当前目录	os.getcwd()
05	chdir	修改工作目录	os.chdir(目标目录)
06	path.isdir	判断是否是文件	os.path.isdir(文件路径)

提示：文件或者目录操作都支持 相对路径 和 绝对路径

04. 文本文件的编码格式（科普）

• 文本文件存储的内容是基于 字符编码 的文件，常见的编码有 ASCII 编码，UNICODE 编码等

Python 2.x 默认使用 ASCII 编码格式
Python 3.x 默认使用 UTF-8 编码格式

4.1 ASCII 编码和 UNICODE 编码

ASCII 编码

• 计算机中只有 256 个 ASCII 字符
• 一个 ASCII 在内存中占用 1 个字节 的空间
  • 8 个 0/1 的排列组合方式一共有 256 种，也就是 2 ** 8

UTF-8 编码格式

• 计算机中使用 1~6 个字节 来表示一个 UTF-8 字符，涵盖了 地球上几乎所有地区的文字
• 大多数汉字会使用 3 个字节 表示
• UTF-8 是 UNICODE 编码的一种编码格式

4.2 Ptyhon 2.x 中如何使用中文

Python 2.x 默认使用 ASCII 编码格式
Python 3.x 默认使用 UTF-8 编码格式

• 在 Python 2.x 文件的 第一行 增加以下代码，解释器会以 utf-8 编码来处理 python 文件

# *-* coding:utf8 *-*

这方式是官方推荐使用的！

• 也可以使用

# coding=utf8

unicode 字符串

• 在 Python 2.x 中，即使指定了文件使用 UTF-8 的编码格式，但是在遍历字符串时，仍然会 以字节为单位遍历 字符串
• 要能够 正确的遍历字符串，在定义字符串时，需要 在字符串的引号前，增加一个小写字母 u，告诉解释器这是一个 unicode 字符串（使用 UTF-8 编码格式的字符串）

# *-* coding:utf8 *-*

# 在字符串前，增加一个 `u` 表示这个字符串是一个 utf8 字符串
hello_str = u"你好世界"

print(hello_str)

for c in hello_str:
    print(c)

异常

目标

• 异常的概念
• 捕获异常
• 异常的传递
• 抛出异常

01. 异常的概念

• 程序在运行时，如果 Python 解释器 遇到 到一个错误，会停止程序的执行，并且提示一些错误信息，这就是 异常
• 程序停止执行并且提示错误信息 这个动作，我们通常称之为：抛出(raise)异常

程序开发时，很难将 所有的特殊情况 都处理的面面俱到，通过 异常捕获 可以针对突发事件做集中的处理，从而保证程序的 稳定性和健壮性

02. 捕获异常

2.1 简单的捕获异常语法

• 在程序开发中，如果 对某些代码的执行不能确定是否正确，可以增加 try(尝试) 来 捕获异常
• 捕获异常最简单的语法格式：

try:
    尝试执行的代码
except:
    出现错误的处理

• try 尝试，下方编写要尝试代码，不确定是否能够正常执行的代码
• except 如果不是，下方编写尝试失败的代码

简单异常捕获演练 —— 要求用户输入整数

try:
    # 提示用户输入一个数字
    num = int(input("请输入数字："))
except:
    print("请输入正确的数字")

2.2 错误类型捕获

• 在程序执行时，可能会遇到 不同类型的异常，并且需要 针对不同类型的异常，做出不同的响应，这个时候，就需要捕获错误类型了

• 语法如下：

try:
    # 尝试执行的代码
    pass
except 错误类型1:
    # 针对错误类型1，对应的代码处理
    pass
except (错误类型2, 错误类型3):
    # 针对错误类型2 和 3，对应的代码处理
    pass
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)

• 当 Python 解释器 抛出异常 时，最后一行错误信息的第一个单词，就是错误类型

异常类型捕获演练 —— 要求用户输入整数

需求

1. 提示用户输入一个整数
2. 使用 8 除以用户输入的整数并且输出

try:
    num = int(input("请输入整数："))
    result = 8 / num
    print(result)
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
    print("除 0 错误")

捕获未知错误

• 在开发时，要预判到所有可能出现的错误，还是有一定难度的
• 如果希望程序 无论出现任何错误，都不会因为 Python 解释器 抛出异常而被终止，可以再增加一个 except

语法如下：

except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)

2.3 异常捕获完整语法

• 在实际开发中，为了能够处理复杂的异常情况，完整的异常语法如下：

提示：

• 有关完整语法的应用场景，在后续学习中，结合实际的案例会更好理解
• 现在先对这个语法结构有个印象即可

try:
    # 尝试执行的代码
    pass
except 错误类型1:
    # 针对错误类型1，对应的代码处理
    pass
except 错误类型2:
    # 针对错误类型2，对应的代码处理
    pass
except (错误类型3, 错误类型4):
    # 针对错误类型3 和 4，对应的代码处理
    pass
except Exception as result:
    # 打印错误信息
    print(result)
else:
    # 没有异常才会执行的代码
    pass
finally:
    # 无论是否有异常，都会执行的代码
    print("无论是否有异常，都会执行的代码")

• else 只有在没有异常时才会执行的代码

• finally 无论是否有异常，都会执行的代码

• 之前一个演练的 完整捕获异常 的代码如下：

try:
    num = int(input("请输入整数："))
    result = 8 / num
    print(result)
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
    print("除 0 错误")
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)
else:
    print("正常执行")
finally:
    print("执行完成，但是不保证正确")

03. 异常的传递

• 异常的传递 —— 当 函数/方法 执行 出现异常，会 将异常传递 给 函数/方法 的 调用一方
• 如果 传递到主程序，仍然 没有异常处理，程序才会被终止

提示

• 在开发中，可以在主函数中增加 异常捕获
• 而在主函数中调用的其他函数，只要出现异常，都会传递到主函数的 异常捕获 中
• 这样就不需要在代码中，增加大量的 异常捕获，能够保证代码的整洁

需求

1. 定义函数 demo1() 提示用户输入一个整数并且返回
2. 定义函数 demo2() 调用 demo1()
3. 在主程序中调用 demo2()

def demo1():
    return int(input("请输入一个整数："))


def demo2():
    return demo1()

try:
    print(demo2())
except ValueError:
    print("请输入正确的整数")
except Exception as result:
    print("未知错误 %s" % result)

04. 抛出 raise 异常

4.1 应用场景

• 在开发中，除了 代码执行出错 Python 解释器会 抛出 异常之外
• 还可以根据 应用程序 特有的业务需求 主动抛出异常

示例

• 提示用户 输入密码，如果 长度少于 8，抛出 异常

注意

• 当前函数 只负责 提示用户输入密码，如果 密码长度不正确，需要其他的函数进行额外处理
• 因此可以 抛出异常，由其他需要处理的函数 捕获异常

4.2 抛出异常

• Python 中提供了一个 Exception 异常类
• 在开发时，如果满足 特定业务需求时，希望 抛出异常，可以：
  1. 创建 一个 Exception 的 对象
  2. 使用 raise 关键字 抛出 异常对象

需求

• 定义 input_password 函数，提示用户输入密码
• 如果用户输入长度 < 8，抛出异常
• 如果用户输入长度 >=8，返回输入的密码

def input_password():

    # 1. 提示用户输入密码
    pwd = input("请输入密码：")

    # 2. 判断密码长度，如果长度 >= 8，返回用户输入的密码
    if len(pwd) >= 8:
        return pwd

    # 3. 密码长度不够，需要抛出异常
    # 1> 创建异常对象 - 使用异常的错误信息字符串作为参数
    ex = Exception("密码长度不够")

    # 2> 抛出异常对象
    raise ex


try:
    user_pwd = input_password()
    print(user_pwd)
except Exception as result:
    print("发现错误：%s" % result)

函数基础

目标

• 函数的快速体验
• 函数的基本使用
• 函数的参数
• 函数的返回值
• 函数的嵌套调用
• 在模块中定义函数

01. 函数的快速体验

1.1 快速体验

• 所谓函数，就是把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块，在需要的时候 调用
• 函数的使用包含两个步骤：
  1. 定义函数 —— 封装 独立的功能
  2. 调用函数 —— 享受 封装 的成果
• 函数的作用，在开发程序时，使用函数可以提高编写的效率以及代码的 重用

演练步骤

1. 新建 04_函数 项目
2. 复制之前完成的 乘法表 文件
3. 修改文件，增加函数定义 multiple_table():
4. 新建另外一个文件，使用 import 导入并且调用函数

02. 函数基本使用

2.1 函数的定义

定义函数的格式如下：

def 函数名():

    函数封装的代码
    ……

1. def 是英文 define 的缩写
2. 函数名称 应该能够表达 函数封装代码 的功能，方便后续的调用
3. 函数名称 的命名应该 符合 标识符的命名规则
   • 可以由 字母、下划线 和 数字 组成
   • 不能以数字开头
   • 不能与关键字重名

2.2 函数调用

调用函数很简单的，通过 函数名() 即可完成对函数的调用

2.3 第一个函数演练

需求

• 1. 编写一个打招呼 say_hello 的函数，封装三行打招呼的代码
• 2. 在函数下方调用打招呼的代码

name = "小明"


# 解释器知道这里定义了一个函数
def say_hello():
    print("hello 1")
    print("hello 2")
    print("hello 3")

print(name)
# 只有在调用函数时，之前定义的函数才会被执行
# 函数执行完成之后，会重新回到之前的程序中，继续执行后续的代码
say_hello()

print(name)

用 单步执行 F8 和 F7 观察以下代码的执行过程

• 定义好函数之后，只表示这个函数封装了一段代码而已
• 如果不主动调用函数，函数是不会主动执行的

思考

• 能否将 函数调用 放在 函数定义 的上方？

  • 不能！
  • 因为在 使用函数名 调用函数之前，必须要保证 Python 已经知道函数的存在
  • 否则控制台会提示 NameError: name 'say_hello' is not defined (名称错误：say_hello 这个名字没有被定义)

2.4 PyCharm 的调试工具

• F8 Step Over 可以单步执行代码，会把函数调用看作是一行代码直接执行
• F7 Step Into 可以单步执行代码，如果是函数，会进入函数内部

2.5 函数的文档注释

• 在开发中，如果希望给函数添加注释，应该在 定义函数 的下方，使用 连续的三对引号
• 在 连续的三对引号 之间编写对函数的说明文字
• 在 函数调用 位置，使用快捷键 CTRL + Q 可以查看函数的说明信息

注意：因为 函数体相对比较独立，函数定义的上方，应该和其他代码（包括注释）保留 两个空行

03. 函数的参数

演练需求

1. 开发一个 sum_2_num 的函数
2. 函数能够实现 两个数字的求和 功能

演练代码如下：

def sum_2_num():

    num1 = 10
    num2 = 20
    result = num1 + num2

    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))

sum_2_num()

思考一下存在什么问题

函数只能处理 固定数值 的相加

如何解决？

• 如果能够把需要计算的数字，在调用函数时，传递到函数内部就好了！

3.1 函数参数的使用

• 在函数名的后面的小括号内部填写 参数
• 多个参数之间使用 , 分隔

def sum_2_num(num1, num2):

    result = num1 + num2
    
    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))

sum_2_num(50, 20)

3.2 参数的作用

• 函数，把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块，在需要的时候 调用
• 函数的参数，增加函数的 通用性，针对 相同的数据处理逻辑，能够 适应更多的数据
  1. 在函数 内部，把参数当做 变量 使用，进行需要的数据处理
  2. 函数调用时，按照函数定义的参数顺序，把 希望在函数内部处理的数据，通过参数 传递

3.3 形参和实参

• 形参：定义 函数时，小括号中的参数，是用来接收参数用的，在函数内部 作为变量使用
• 实参：调用 函数时，小括号中的参数，是用来把数据传递到 函数内部 用的

04. 函数的返回值

• 在程序开发中，有时候，会希望 一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对具体的结果做后续的处理
• 返回值 是函数 完成工作后，最后 给调用者的 一个结果
• 在函数中使用 return 关键字可以返回结果
• 调用函数一方，可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果

注意：return 表示返回，后续的代码都不会被执行

def sum_2_num(num1, num2):
    """对两个数字的求和"""

    return num1 + num2

# 调用函数，并使用 result 变量接收计算结果
result = sum_2_num(10, 20)

print("计算结果是 %d" % result)

05. 函数的嵌套调用

• 一个函数里面 又调用 了 另外一个函数，这就是 函数嵌套调用
• 如果函数 test2 中，调用了另外一个函数 test1
  • 那么执行到调用 test1 函数时，会先把函数 test1 中的任务都执行完
  • 才会回到 test2 中调用函数 test1 的位置，继续执行后续的代码

def test1():

    print("*" * 50)
    print("test 1")
    print("*" * 50)


def test2():

    print("-" * 50)
    print("test 2")
    
    test1()
    
    print("-" * 50)

test2()

函数嵌套的演练 —— 打印分隔线

体会一下工作中 需求是多变 的

需求 1

• 定义一个 print_line 函数能够打印 * 组成的 一条分隔线

def print_line(char):

    print("*" * 50)

需求 2

• 定义一个函数能够打印 由任意字符组成 的分隔线

def print_line(char):

    print(char * 50)
    

需求 3

• 定义一个函数能够打印 任意重复次数 的分隔线

def print_line(char, times):

    print(char * times)

需求 4

• 定义一个函数能够打印 5 行 的分隔线，分隔线要求符合需求 3

提示：工作中针对需求的变化，应该冷静思考，不要轻易修改之前已经完成的，能够正常执行的函数！

def print_line(char, times):

    print(char * times)


def print_lines(char, times):

    row = 0
    
    while row < 5:
        print_line(char, times)

        row += 1

06. 使用模块中的函数

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

• 模块 就好比是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要 导入 import 这个模块
• 每一个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个 模块
• 在模块中定义的 全局变量 、 函数 都是模块能够提供给外界直接使用的工具

6.1 第一个模块体验

步骤

• 新建 hm_10_分隔线模块.py
  • 复制 hm_09_打印多条分隔线.py 中的内容，最后一行 print 代码除外
  • 增加一个字符串变量

name = "黑马程序员"

• 新建 hm_10_体验模块.py 文件，并且编写以下代码：

import hm_10_分隔线模块

hm_10_分隔线模块.print_line("-", 80)
print(hm_10_分隔线模块.name)

体验小结

• 可以 在一个 Python 文件 中 定义 变量 或者 函数
• 然后在 另外一个文件中 使用 import 导入这个模块
• 导入之后，就可以使用 模块名.变量 / 模块名.函数 的方式，使用这个模块中定义的变量或者函数

模块可以让 曾经编写过的代码 方便的被 复用！

6.2 模块名也是一个标识符

• 标示符可以由 字母、下划线 和 数字 组成
• 不能以数字开头
• 不能与关键字重名

注意：如果在给 Python 文件起名时，以数字开头 是无法在 PyCharm 中通过导入这个模块的

6.3 Pyc 文件（了解）

C 是 compiled 编译过 的意思

操作步骤

1. 浏览程序目录会发现一个 __pycache__ 的目录
2. 目录下会有一个 hm_10_分隔线模块.cpython-35.pyc 文件，cpython-35 表示 Python 解释器的版本
3. 这个 pyc 文件是由 Python 解释器将 模块的源码 转换为 字节码
   • Python 这样保存 字节码 是作为一种启动 速度的优化

字节码

• Python 在解释源程序时是分成两个步骤的

  1. 首先处理源代码，编译 生成一个二进制 字节码
  2. 再对 字节码 进行处理，才会生成 CPU 能够识别的 机器码

• 有了模块的字节码文件之后，下一次运行程序时，如果在 上次保存字节码之后 没有修改过源代码，Python 将会加载 .pyc 文件并跳过编译这个步骤

• 当 Python 重编译时，它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳

• 如果你又修改了源代码，下次程序运行时，字节码将自动重新创建

提示：有关模块以及模块的其他导入方式，后续课程还会逐渐展开！

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

变量进阶（理解）

目标

• 变量的引用
• 可变和不可变类型
• 局部变量和全局变量

01. 变量的引用

• 变量 和 数据 都是保存在 内存 中的
• 在 Python 中 函数 的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递的

1.1 引用的概念

在 Python 中

• 变量 和 数据 是分开存储的
• 数据 保存在内存中的一个位置
• 变量 中保存着数据在内存中的地址
• 变量 中 记录数据的地址，就叫做 引用
• 使用 id() 函数可以查看变量中保存数据所在的 内存地址

注意：如果变量已经被定义，当给一个变量赋值的时候，本质上是 修改了数据的引用

• 变量 不再 对之前的数据引用
• 变量 改为 对新赋值的数据引用

1.2 变量引用 的示例

在 Python 中，变量的名字类似于 便签纸 贴在 数据 上

• 定义一个整数变量 a，并且赋值为 1

变量 b 是第 2 个贴在数字 2 上的标签

1.3 函数的参数和返回值的传递

在 Python 中，函数的 实参/返回值 都是是靠 引用 来传递来的

def test(num):

    print("-" * 50)
    print("%d 在函数内的内存地址是 %x" % (num, id(num)))

    result = 100

    print("返回值 %d 在内存中的地址是 %x" % (result, id(result)))
    print("-" * 50)

    return  result

a = 10
print("调用函数前 内存地址是 %x" % id(a))

r = test(a)

print("调用函数后 实参内存地址是 %x" % id(a))
print("调用函数后 返回值内存地址是 %x" % id(r))

02. 可变和不可变类型

• 不可变类型，内存中的数据不允许被修改：

  • 数字类型 int, bool, float, complex, long(2.x)
  • 字符串 str
  • 元组 tuple

• 可变类型，内存中的数据可以被修改：

  • 列表 list
  • 字典 dict

a = 1
a = "hello"
a = [1, 2, 3]
a = [3, 2, 1]

demo_list = [1, 2, 3]

print("定义列表后的内存地址 %d" % id(demo_list))

demo_list.append(999)
demo_list.pop(0)
demo_list.remove(2)
demo_list[0] = 10

print("修改数据后的内存地址 %d" % id(demo_list))

demo_dict = {"name": "小明"}

print("定义字典后的内存地址 %d" % id(demo_dict))

demo_dict["age"] = 18
demo_dict.pop("name")
demo_dict["name"] = "老王"

print("修改数据后的内存地址 %d" % id(demo_dict))

注意：字典的 key 只能使用不可变类型的数据

注意

1. 可变类型的数据变化，是通过 方法 来实现的
2. 如果给一个可变类型的变量，赋值了一个新的数据，引用会修改
   • 变量 不再 对之前的数据引用
   • 变量 改为 对新赋值的数据引用

哈希 (hash)

• Python 中内置有一个名字叫做 hash(o) 的函数
  • 接收一个 不可变类型 的数据作为 参数
  • 返回 结果是一个 整数
• 哈希 是一种 算法，其作用就是提取数据的 特征码（指纹）
  • 相同的内容 得到 相同的结果
  • 不同的内容 得到 不同的结果
• 在 Python 中，设置字典的 键值对 时，会首先对 key 进行 hash 已决定如何在内存中保存字典的数据，以方便 后续 对字典的操作：增、删、改、查
  • 键值对的 key 必须是不可变类型数据
  • 键值对的 value 可以是任意类型的数据

03. 局部变量和全局变量

• 局部变量 是在 函数内部 定义的变量，只能在函数内部使用
• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量（没有定义在某一个函数内），所有函数 内部 都可以使用这个变量

提示：在其他的开发语言中，大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大，导致程序不好维护！

3.1 局部变量

• 局部变量 是在 函数内部 定义的变量，只能在函数内部使用
• 函数执行结束后，函数内部的局部变量，会被系统回收
• 不同的函数，可以定义相同的名字的局部变量，但是 彼此之间 不会产生影响

局部变量的作用

• 在函数内部使用，临时 保存 函数内部需要使用的数据

def demo1():

    num = 10

    print(num)

    num = 20

    print("修改后 %d" % num)


def demo2():

    num = 100

    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

局部变量的生命周期

• 所谓 生命周期 就是变量从 被创建 到 被系统回收 的过程
• 局部变量 在 函数执行时 才会被创建
• 函数执行结束后 局部变量 被系统回收
• 局部变量在生命周期 内，可以用来存储 函数内部临时使用到的数据

3.2 全局变量

• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量，所有函数内部都可以使用这个变量

# 定义一个全局变量
num = 10


def demo1():

    print(num)


def demo2():

    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

注意：函数执行时，需要处理变量时 会：

1. 首先 查找 函数内部 是否存在 指定名称 的局部变量，如果有，直接使用
2. 如果没有，查找 函数外部 是否存在 指定名称 的全局变量，如果有，直接使用
3. 如果还没有，程序报错！

1) 函数不能直接修改 全局变量的引用

• 全局变量 是在 函数外部定义 的变量（没有定义在某一个函数内），所有函数 内部 都可以使用这个变量

提示：在其他的开发语言中，大多 不推荐使用全局变量 —— 可变范围太大，导致程序不好维护！

• 在函数内部，可以 通过全局变量的引用获取对应的数据
• 但是，不允许直接修改全局变量的引用 —— 使用赋值语句修改全局变量的值

num = 10


def demo1():

    print("demo1" + "-" * 50)

    # 只是定义了一个局部变量，不会修改到全局变量，只是变量名相同而已
    num = 100
    print(num)


def demo2():

    print("demo2" + "-" * 50)
    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

注意：只是在函数内部定义了一个局部变量而已，只是变量名相同 —— 在函数内部不能直接修改全局变量的值

2) 在函数内部修改全局变量的值

• 如果在函数中需要修改全局变量，需要使用 global 进行声明

num = 10


def demo1():

    print("demo1" + "-" * 50)

    # global 关键字，告诉 Python 解释器 num 是一个全局变量
    global num
    # 只是定义了一个局部变量，不会修改到全局变量，只是变量名相同而已
    num = 100
    print(num)


def demo2():

    print("demo2" + "-" * 50)
    print(num)

demo1()
demo2()

print("over")

3) 全局变量定义的位置

• 为了保证所有的函数都能够正确使用到全局变量，应该 将全局变量定义在其他函数的上方

a = 10


def demo():
    print("%d" % a)
    print("%d" % b)
    print("%d" % c)

b = 20
demo()
c = 30

注意

• 由于全局变量 c，是在调用函数之后，才定义的，在执行函数时，变量还没有定义，所以程序会报错！

4) 全局变量命名的建议

• 为了避免局部变量和全局变量出现混淆，在定义全局变量时，有些公司会有一些开发要求，例如：
• 全局变量名前应该增加 g_ 或者 gl_ 的前缀

提示：具体的要求格式，各公司要求可能会有些差异

函数进阶

目标

• 函数参数和返回值的作用
• 函数的返回值 进阶
• 函数的参数 进阶
• 递归函数

01. 函数参数和返回值的作用

函数根据 有没有参数 以及 有没有返回值，可以 相互组合，一共有 4 种 组合形式

1. 无参数，无返回值
2. 无参数，有返回值
3. 有参数，无返回值
4. 有参数，有返回值

定义函数时，是否接收参数，或者是否返回结果，是根据 实际的功能需求 来决定的！

1. 如果函数 内部处理的数据不确定，就可以将外界的数据以参数传递到函数内部
2. 如果希望一个函数 执行完成后，向外界汇报执行结果，就可以增加函数的返回值

1.1 无参数，无返回值

此类函数，不接收参数，也没有返回值，应用场景如下：

1. 只是单纯地做一件事情，例如 显示菜单
2. 在函数内部 针对全局变量进行操作，例如：新建名片，最终结果 记录在全局变量 中

注意：

• 如果全局变量的数据类型是一个 可变类型，在函数内部可以使用 方法 修改全局变量的内容 —— 变量的引用不会改变
• 在函数内部，使用赋值语句 才会 修改变量的引用

1.2 无参数，有返回值

此类函数，不接收参数，但是有返回值，应用场景如下：

• 采集数据，例如 温度计，返回结果就是当前的温度，而不需要传递任何的参数

1.3 有参数，无返回值

此类函数，接收参数，没有返回值，应用场景如下：

• 函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数 处理 不同的数据
• 例如 名片管理系统 针对 找到的名片 做 修改、删除 操作

1.4 有参数，有返回值

此类函数，接收参数，同时有返回值，应用场景如下：

• 函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数 处理 不同的数据，并且 返回期望的处理结果
• 例如 名片管理系统 使用 字典默认值 和 提示信息 提示用户输入内容
  • 如果输入，返回输入内容
  • 如果没有输入，返回字典默认值

02. 函数的返回值 进阶

• 在程序开发中，有时候，会希望 一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对具体的结果做后续的处理
• 返回值 是函数 完成工作后，最后 给调用者的 一个结果
• 在函数中使用 return 关键字可以返回结果
• 调用函数一方，可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果

问题：一个函数执行后能否返回多个结果？

示例 —— 温度和湿度测量

• 假设要开发一个函数能够同时返回当前的温度和湿度
• 先完成返回温度的功能如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""
    
    print("开始测量...")
    temp = 39
    print("测量结束...")
    
    return temp

result = measure()
print(result)

• 在利用 元组 在返回温度的同时，也能够返回 湿度
• 改造如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""

    print("开始测量...")
    temp = 39
    wetness = 10
    print("测量结束...")

    return (temp, wetness)

提示：如果一个函数返回的是元组，括号可以省略

技巧

• 在 Python 中，可以 将一个元组 使用 赋值语句 同时赋值给 多个变量
• 注意：变量的数量需要和元组中的元素数量保持一致

result = temp, wetness = measure()

面试题 —— 交换两个数字

题目要求

1. 有两个整数变量 a = 6, b = 100
2. 不使用其他变量，交换两个变量的值

解法 1 —— 使用其他变量

# 解法 1 - 使用临时变量
c = b
b = a
a = c

解法 2 —— 不使用临时变量

# 解法 2 - 不使用临时变量
a = a + b
b = a - b
a = a - b

解法 3 —— Python 专有，利用元组

a, b = b, a

03. 函数的参数 进阶

3.1. 不可变和可变的参数

问题 1：在函数内部，针对参数使用 赋值语句，会不会影响调用函数时传递的 实参变量？ —— 不会！

• 无论传递的参数是 可变 还是 不可变
  • 只要 针对参数 使用 赋值语句，会在 函数内部 修改 局部变量的引用，不会影响到 外部变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部")

    # 赋值语句
    num = 200
    num_list = [1, 2, 3]

    print(num)
    print(num_list)

    print("函数代码完成")


gl_num = 99
gl_list = [4, 5, 6]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)
    

问题 2：如果传递的参数是 可变类型，在函数内部，使用 方法 修改了数据的内容，同样会影响到外部的数据

def mutable(num_list):

    # num_list = [1, 2, 3]
    num_list.extend([1, 2, 3])
    
    print(num_list)

gl_list = [6, 7, 8]
mutable(gl_list)
print(gl_list)

面试题 —— +=

• 在 python 中，列表变量调用 += 本质上是在执行列表变量的 extend 方法，不会修改变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部代码")

    # num = num + num
    num += num
    # num_list.extend(num_list) 由于是调用方法，所以不会修改变量的引用
    # 函数执行结束后，外部数据同样会发生变化
    num_list += num_list

    print(num)
    print(num_list)
    print("函数代码完成")


gl_num = 9
gl_list = [1, 2, 3]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)

3.2 缺省参数

• 定义函数时，可以给 某个参数 指定一个默认值，具有默认值的参数就叫做 缺省参数
• 调用函数时，如果没有传入 缺省参数 的值，则在函数内部使用定义函数时指定的 参数默认值
• 函数的缺省参数，将常见的值设置为参数的缺省值，从而 简化函数的调用
• 例如：对列表排序的方法

gl_num_list = [6, 3, 9]

# 默认就是升序排序，因为这种应用需求更多
gl_num_list.sort()
print(gl_num_list)

# 只有当需要降序排序时，才需要传递 `reverse` 参数
gl_num_list.sort(reverse=True)
print(gl_num_list)

指定函数的缺省参数

• 在参数后使用赋值语句，可以指定参数的缺省值

def print_info(name, gender=True):

    gender_text = "男生"
    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s 是 %s" % (name, gender_text))

提示

1. 缺省参数，需要使用 最常见的值 作为默认值！
2. 如果一个参数的值 不能确定，则不应该设置默认值，具体的数值在调用函数时，由外界传递！

缺省参数的注意事项

1) 缺省参数的定义位置

• 必须保证 带有默认值的缺省参数 在参数列表末尾
• 所以，以下定义是错误的！

def print_info(name, gender=True, title):

2) 调用带有多个缺省参数的函数

• 在 调用函数时，如果有 多个缺省参数，需要指定参数名，这样解释器才能够知道参数的对应关系！

def print_info(name, title="", gender=True):
    """

    :param title: 职位
    :param name: 班上同学的姓名
    :param gender: True 男生 False 女生
    """

    gender_text = "男生"

    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s%s 是 %s" % (title, name, gender_text))


# 提示：在指定缺省参数的默认值时，应该使用最常见的值作为默认值！
print_info("小明")
print_info("老王", title="班长")
print_info("小美", gender=False)

3.3 多值参数（知道）

定义支持多值参数的函数

• 有时可能需要 一个函数 能够处理的参数 个数 是不确定的，这个时候，就可以使用 多值参数

• python 中有 两种 多值参数：

  • 参数名前增加 一个 * 可以接收 元组
  • 参数名前增加 两个 * 可以接收 字典

• 一般在给多值参数命名时，习惯使用以下两个名字

  • *args —— 存放 元组 参数，前面有一个 *
  • **kwargs —— 存放 字典 参数，前面有两个 *

• args 是 arguments 的缩写，有变量的含义

• kw 是 keyword 的缩写，kwargs 可以记忆 键值对参数

def demo(num, *args, **kwargs):

    print(num)
    print(args)
    print(kwargs)


demo(1, 2, 3, 4, 5, name="小明", age=18, gender=True)

提示：多值参数 的应用会经常出现在网络上一些大牛开发的框架中，知道多值参数，有利于我们能够读懂大牛的代码

多值参数案例 —— 计算任意多个数字的和

需求

1. 定义一个函数 sum_numbers，可以接收的 任意多个整数
2. 功能要求：将传递的 所有数字累加 并且返回累加结果

def sum_numbers(*args):

    num = 0
    # 遍历 args 元组顺序求和
    for n in args:
        num += n

    return num

print(sum_numbers(1, 2, 3))

元组和字典的拆包（知道）

• 在调用带有多值参数的函数时，如果希望：
  • 将一个 元组变量，直接传递给 args
  • 将一个 字典变量，直接传递给 kwargs
• 就可以使用 拆包，简化参数的传递，拆包 的方式是：
  • 在 元组变量前，增加 一个 *
  • 在 字典变量前，增加 两个 *

def demo(*args, **kwargs):

    print(args)
    print(kwargs)


# 需要将一个元组变量/字典变量传递给函数对应的参数
gl_nums = (1, 2, 3)
gl_xiaoming = {"name": "小明", "age": 18}

# 会把 num_tuple 和 xiaoming 作为元组传递个 args
# demo(gl_nums, gl_xiaoming)
demo(*gl_nums, **gl_xiaoming)

04. 函数的递归

函数调用自身的 编程技巧 称为递归

4.1 递归函数的特点

特点

• 一个函数 内部 调用自己
  • 函数内部可以调用其他函数，当然在函数内部也可以调用自己

代码特点

1. 函数内部的 代码 是相同的，只是针对 参数 不同，处理的结果不同
2. 当 参数满足一个条件 时，函数不再执行
   • 这个非常重要，通常被称为递归的出口，否则 会出现死循环！

示例代码

def sum_numbers(num):

    print(num)
    
    # 递归的出口很重要，否则会出现死循环
    if num == 1:
        return

    sum_numbers(num - 1)
    
sum_numbers(3)

4.2 递归案例 —— 计算数字累加

需求

1. 定义一个函数 sum_numbers
2. 能够接收一个 num 的整数参数
3. 计算 1 + 2 + ... num 的结果

def sum_numbers(num):

    if num == 1:
        return 1
    
    # 假设 sum_numbers 能够完成 num - 1 的累加
    temp = sum_numbers(num - 1)

    # 函数内部的核心算法就是 两个数字的相加
    return num + temp

print(sum_numbers(2))

提示：递归是一个 编程技巧，初次接触递归会感觉有些吃力！在处理 不确定的循环条件时，格外的有用，例如：遍历整个文件目录的结构