文章分类 - python基础知识
一些必备的python基础知识
摘要：pip install 模块名字 1,编写模块 2,将模块进行打包 3,上传到PyPI（需要先注册PyPI账号） 注册PyPI账号 安装上传工具 基于工具进行上传 假设，现在要做一个名称叫 fucker 的模块， 第一步 项目文件夹 fucker ├── LICENSE # 声明，给模块使用者看，说
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摘要：生产者指的是生产数据的任务，消费者指的是处理数据的任务，在并发编程中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。 生产者消费者
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摘要：在项目文件中除了settings.py文件外还需要一个local_settings.py文件 local_settings.py中写入一些私有的配置，不会给任何人 setting.py try: from .local_settings import * except ImportError: pa
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摘要：git是一个分布式版本控制软件 pycharm可以自动检测git，对项目文件进行版本控制 .gitignore文件里面的内容会受到git忽略 # pycharm .idea/ .DS_Store __pycharm__/ *.py[cod] *$py.class #Django stuff *.sq
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摘要：Python内置了一个关键字raise，可以主动触发异常。 raise可以抛出自定义异常，前面已经有了python内置的一些常见的异常类型。大多数情况下，内置异常已经够用了。 但是有时候你还是需要自定义一些异常：自定义异常应该继承Exception类，直接继承或者间接继承都可以，例如: # 1.用户
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摘要：Python程序运行对已经下载的模块有很大的要求，版本稍微不对，就无法运行 1.1获取当前环境安装的包 pip freeze > ./requirements.txt 会自动创建一个requirements.txt文件 以下格式写入 Flask==1.1.2 Pillow==8.2.0 ······
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摘要：进程是计算机中资源分配的最小单元；一个进程中可以有多个线程，同一个进程中的线程共享资源； 进程与进程之间则是相互隔离。 Python中通过多进程可以利用CPU的多核优势，计算密集型操作适用于多进程。 1.1 进程介绍 import multiprocessing def task(): pass i
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摘要：之前写一个类，每次执行 类() 都会实例化一个类的对象。 class Foo: pass obj1 = Foo() obj2 = Foo() print(obj1,obj2) 以后开发会遇到单例模式，每次实例化类的对象时，都是最开始创建的那个对象，不再重复创建对象。 简单的实现单例模式 class
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摘要：2. 多线程开发 import threading def task(arg): pass # 创建一个Thread对象（线程），并封装线程被CPU调度时应该执行的任务和相关参数。 t = threading.Thread(target=task,args=('xxx',)) # 线程准备就绪（等待
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摘要：1. 进程和线程 进程和线程： 线程，是计算机中可以被cpu调度的最小单元(真正在工作）。 进程，是计算机资源分配的最小单元（进程为线程提供资源）。 一个进程中可以有多个线程,同一个进程中的线程可以共享此进程中的资源。 import time result = 0 for i in range(10
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摘要：深浅拷贝 浅拷贝 不可变类型，不拷贝 >>> import copy >>> v1 = "hello world" >>> v2 = copy.copy(v1) >>> id(v1) 44127840 >>> id(v2) 44127840 """ >>> v3 = "hello world" >>
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摘要：垃圾清除 引用计数为主，标记清除和分代回收为辅 Python中所有的东西最终都会根据底层C代码实现 v1 = 0.9 # 浮点型 > 结构体（4个值） {1, 0.9, 上一个， 下一个} v2 = 1 # 整型 > 结构体（4个值） {1, 1, 上一个， 下一个} 环状双向列表，refchain
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摘要：not or 和 and >>> 0 or 1 1 >>> 0 and 1 0 >>> 0 and 2 0 >>> 0 and 2 or 3 3 >>> not 0 or 1 True >>> not 0 and 1 1 >>> not 1 and 3 or 5 and "" or False Fa
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摘要：在程序开发中如果遇到一些 不可预知的错误 或 你懒得做一些判断 时，可以选择用异常处理来做。 import requests while True: url = input("请输入要下载网页地址：") res = requests.get(url=url) with open('content.t
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摘要：字符串类型（str），在程序中用于表示文字信息，本质上是unicode编码中的二进制。 data = "hello world" 字节类型（bytes） 可表示文字信息，本质上是utf-8/gbk等编码的二进制（对unicode进行压缩，方便文件存储和网络传输。） data = "hello wor
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摘要：1，requests 可以用来访问网站 import requests if __name__ == '__main__': url = "https://www.sogou.com/" response = requests.get(url=url) page_text = response.te
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摘要：3.8.1 正则表达式 1. 字符相关 wupeiqi 匹配文本中的wupeiqi import re text = "你好wupeiqi,阿斯顿发wupeiqasd 阿士大夫能接受的wupeiqiff" data_list = re.findall("wupeiqi", text) print(d
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摘要：3.1 os import os # 1. 获取当前脚本绝对路径 """ abs_path = os.path.abspath(__file__) print(abs_path) """ # 2. 获取当前文件的上级目录 """ base_path = os.path.dirname( os.pat
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摘要：模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。 对于一个复杂的功能来，需要多个函数才能完成（函数又可以在不同的.py文件中），n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。 模块分为三种： 自定义模块 内置模块 开源模块 1，自定义模块 在Python中一般对文件和文件的称呼（很多开发者的平时开发中也有人
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摘要：递归函数就是自己调用自己 也因此编写这样的函数时很容易出错，进而导致无限循环。 编写递归函数时，必须告诉它何时停止递归。正因为如此，每个递归函数都有两部分：基线条件（base case）和递归条件（recursive case）。 递归条件指的是函数调用自己，而基线条件则指的是函数什么条件下不再调用
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