2022-10-04 828013dad5b97f86b77841ef237c1baa 99+ fast 0.1 k

设计模式

设计原则

SOLID

https://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/7011708.html

23种设计模式

设计模式是经过总结、优化的，对我们经常会碰到的一些编程问题的可重用解决方案

https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/79108193

2022-09-18 842b65f13edc62b79e6e8c24f59e4a7b 99+ fast 0.1 k

异常处理

try-exception-finally

try:
   XXX
exception XXX:
   XXXXX
finally:
	XXXX

raise

https://blog.csdn.net/qq_35541155/article/details/108809130

一般代码错误会触发特定异常

某些场景，代码没有错误，也可以人工触发特定异常，借助raise

try:
    try:
        raise ValueError(123)
    except Exception as e:
        print(e)
        raise ValueError(456)
    
except Exception as e1:
    print(e1)

1
2
3

123
456

2022-09-18 8716499f175d056c8bf73162866e817a 99+ 2 m 0.3 k

变量

本质

https://zhuanlan.zhihu.com/p/331732504

1.对象：python里一切皆对象

对象的本质是：对象是分配的一块内存，有足够的空间去表示它们所代表的值。—— 《Learning Python》

对象具有三要素：标识(identity)、类型(type)、值(value)

可变对象，不可变对象

2.变量：是对象的一个临时标签

1
2
3

x = 666
y = x
x = x + 1

执行以上三句，在 python 中意味着什么, 实际发生了什么？

x = 666会在内存中创建一个整型对象666，然后变量x相当于一个标签,贴在此对象上，注意666是对象，x是变量
y = x 将y也作为这个整型对象666的标签，而不是重新在内存中创建一个对象。
x = x+1 将 x的值加 1，然后在内存中创建另一个整型对象667，将x贴在这个对象上，而不是原来的 666 上。

变量作用域范围

作用域从小到大 LEGB

local
enclosed 闭包
global 全局变量
built in 内置的

2022-09-12 ce0e40832bd7767fa060ab54439efc2e 99+ fast 0.0 k

运算

1. 逻辑运算

operation	result
x or y	if x is false，then y ,else x
x and y	if x is false，then x ,else y
not x	if x is false，then True , else False

2022-09-12 7ebf292ba07869762bae9518977cae3d 99+ fast 0.0 k

正则

主要借助re包

1 re.match

1	matchObj/None = re.match(pattern, string, flags=0)

2 re.search

1	matchObj/None = re.search(pattern, string, flags=0)

2022-09-12 4ea10f2d5360e6791af11fefafe3e3ab 99+ a minute 0.2 k

lambda

f=lambda a,b,c,d:a*b*c*d
print(f(1,2,3,4))  


#相当于下面这个函数

def test01(a,b,c,d):
    return a*b*c*d
print(test01(1,2,3,4))

1 print([f(2) for f in [lambda x:i*x for i in range(5)]])
2 print([f(2) for f in [lambda x,i=i:i*x for i in range(5)]])
3 print([(lambda x:i*x)(2) for i in range(5)])


[8, 8, 8, 8, 8]
[0, 2, 4, 6, 8]
[0, 2, 4, 6, 8]


1 先声5个匿名函数 x是匿名函数的变量，i是匿名函数外部的变量，所以会变，用的是最后的i ，最后调用匿名函数
2 先声5个匿名函数 x,i是匿名函数的变量，i的默认值从外部的i传入 ，最后调用匿名函数 
3 一边声明 一边调用 x是匿名函数的变量，i是匿名函数外部的变量

2022-09-12 c6a011faf9133f7a8ef36b475e919d3f 99+ fast 0.0 k

字符串

1 格式化

https://blog.csdn.net/zjbyough/article/details/96466658

f-string

https://blog.csdn.net/sunxb10/article/details/81036693

%

format

2.引号

单引号，双引号，3个单引号，3个双引号

3 转义

2022-09-12 b9feae224fd5c0931bc289380b11e3a0 99+ 2 m 0.3 k

可迭代对象、迭代器与生成器

可迭代对象

实现了__iter__的对象就是可迭代对象
class IsIterable:
        def __iter__(self):
            return self

迭代器

实现了 __ iter __  +__ next __
>>> class MyIterator:
        """
        迭代器类
        Author：可乐python说
        """
        def __init__(self):
            self.num = 0
        def __iter__(self):
            return self
        def __next__(self):
            return_num = self.num
            # 只要值大于等于6，就停止迭代
            if return_num >= 6:
                raise StopIteration
            self.num += 2
            return return_num

>>> my_iterator = MyIterator()
>>> next(my_iterator)
0
>>> next(my_iterator)
2
>>> next(my_iterator)
4
>>> next(my_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration

生成器

1 2	特殊的迭代器不需要实现 __ iter __ +__ next __ 又可以实现相同的作用，有以下两种方式

生成器函数

借助yield实现

>>> def my_generator():
        my_num = 0
        while my_num < 5:
            yield my_num
            my_num += 1

>>>generator_ = my_generator()
>>> next(generator_)
0
>>> next(generator_)
1
>>> next(generator_)
2
>>> next(generator_)
3
>>> next(generator_)
4
>>> next(generator_)
# 终止迭代则会抛出 StopIteration 异常
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration

生成器表达式

使用 () 包裹，而不是【】

g = ((i)**2 for i in range(5))
print (next(g))
print (next(g))
print (next(g))
print (next(g))
print (next(g))
print (next(g))
print (next(g))



0
1
4
9
16
Traceback (most recent call last):
  File "d:\python\test.py", line 7, in <module>
    print (next(g))
StopIteration

优势

import sys

my_list = [i for i in range(1000000)]
print(	"列表消耗的内存：{}".format(sys.getsizeof(my_list)))

my_generator = (i for i in range(1000000))
print("生成器消耗的内存：{}".format(sys.getsizeof(my_generator)))


列表消耗的内存：8448728
生成器消耗的内存：112

参考

https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html

https://kelepython.readthedocs.io/zh/latest/c01/c01_11.html

可迭代对象、迭代器与生成器

2022-09-12 d5393e578abb5864c6bf0532af686e57 99+ fast 0.0 k

闭包

调用函数A，返回函数B给你，函数B就是闭包

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22229197

2022-09-12 d2877dce98695180009c929681822f25 99+ fast 0.1 k

装饰器

普通装饰器

修饰符号：@

本质是闭包

https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html

多层装饰器

顺序为从下至上

带参装饰器

内置装饰器

@property

将方法转换为相同名称的只读属性

class dataset(object):
    @property
    def fun1(self):
        return 13
    def fun2(self):
        return 13

a=dataset()
print(a.fun1)
print(a.fun2())

@staticmethod

@classmthod

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35643573