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Python基礎技術舉例分析

發布時間:2021-11-22 16:47:05 來源:億速云 閱讀:158 作者:iii 欄目:編程語言

這篇文章主要講解了“Python基礎技術舉例分析”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Python基礎技術舉例分析”吧!

基礎

1. 變量

可以把變量簡單理解為一個存儲值的單詞。

講道理,變量是什么就不用特地解釋了…大家都懂。

在Python里面,定義變量、給變量賦值都非常簡單。比如你想把數字1存儲到一個變量里面,而這個變量名叫one,那么,你只需要這樣:

one = 1

非常簡單吧? 舉一反三,完全可以自由發揮,就像下面,把2賦值給two,把10000賦值給some_number:

two = 
2
some_number = 10000

當然,除了整型以外,我們也可以設置布爾類型、字符串、單精度,以及一些其他數據類型。如下:

# booleans
true_boolean = True
false_boolean = False

# string
my_name = "Leandro Tk"

# float
book_price = 15.80
2.流程控制: 分支語句

if,這個語句用來判斷是否符合條件,它的后面緊跟著邏輯表達式,表達式最后的值為True或False,如果是true,則執行if里面的語句。如下:

if
 True:
 print("Hello Python If")

if 2 > 1:
 print("2 is greater than 1")

因為2大于1,條件成立,所以print語句就會被執行
當然,如果不滿足條件,那么else就派上用場了!
如果,if后面跟著的邏輯表達式最終值是false,則會運行else里面的程序,如下:

if
 1
 > 
2:
 print("1 is greater than 2")
else:
 print("1 is not greater than 2")

你也可以使用elif,是else if的縮寫,但千萬別寫錯~

if
 1
 > 
2:
 print("1 is greater than 2")
elif 2 > 1:
 print("1 is not greater than 2")
else:
 print("1 is equal to 2")
3. 循環 / 迭代器

在Python中,我們有多種迭代的方式,我在這里說兩種:

While 循環: 當邏輯表達式為true的時候,while下縮進的代碼塊就會被循環執行. 所以下面的代碼片段,將會從1打印到10。

num = 
1

while num <= 10:
   print(num)
   num += 1

上面這種循環方式,需要一個循環條件,如果循環條件是true,就會繼續進行迭代,在上面的例子中,當num變成11的時候,循環條件就會等于False"

再看看下面的基礎代碼塊,以便于理解:

loop_condition = 
True

while loop_condition:
   print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition))
   loop_condition = False

只要循環條件為True,就會被一直循環執行,直到循環條件變成False

For循環: 與其他語言一樣,這用于計次循環,它循環的次數,取決于后面那個range方法。

range,代表從在循環里,它用于表示從x到n,如下,就是從1到11,第三個參數可空,意思是每次遞進的加數,默認每循環一次給i加1,填2的話,就給i加2

for
 i 
in
 range(1, 
11):
 print(i)

列表: 集合 | 數組 | 數據結構

想象一下,你想把整數1存儲在一個變量中。 但也許現在你想要存儲 2 和 3,4,5 。。。

我是否有另一種方法來存儲我想要的所有整數,但不是以百萬計的變量? 你猜對了 —— 確實有另一種方法來存儲它們。

List 是一個可以用來存儲一列值的集合(比如你想要的這些整數)。 那么讓我們使用它:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

這真的很簡單,我們創建了一個數組并將其存儲到 my_integer 里。

但是也許你在問: 『 我怎樣才能從這個列表中獲得值? 』

很好的問題。 List 有一個叫做索引的概念。 第一個元素獲取索引 0 (零)。 第二個取 1 ,依此類推。 明白了吧。

為了使其更清楚,我們可以用它的索引來表示數組和每個元素。 我可以畫出來:

使用 Python 語法,它也很容易理解:

my_integers = [5, 
7, 
1, 
3, 
4]
print(my_integers[]) # 5
print(my_integers[1]) # 7
print(my_integers[4]) # 4

想象一下現在你不想存儲整數了。你只是想存儲字符串,就像你親戚名字的列表一樣。 看起來像這樣:

relatives_names = [
 "Toshiaki",
 "Juliana",
 "Yuji",
 "Bruno",
 "Kaio"
]

print(relatives_names[4]) # Kaio

它的工作方式與整數相同,漂亮。

我們剛剛了解到 Lists 索引是如何工作的。 但是我仍然需要告訴你如何將一個元素添加到 List 數據結構(一個項目到列表)。

添加一個值到 List 最常見的方法是 append 。讓我們看看他是如何工作的:

bookshelf = []
bookshelf.append("The Effective Engineer")
bookshelf.append("The 4 Hour Work Week")
print(bookshelf[]) # The Effective Engineer
print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week

append  非常的簡單。您只需要將元素(例如『 The Effective Engineer 』)作為『 append 』參數應用即可。

那么,關于 Lists 到這里就結束了,讓我們來談談另一個數據結構。

字典: 鍵-值 數據結構

現在我們知道 Lists 使用整數來索引. 但是如果我們不想使用整數來索引呢? 一些其他的數據結構可以使用數字,字符串或者其他的類型來做索引.

讓我們來學習 Dictionary 數據結構. Dictionary 是一個鍵值對集合. 它長下面這樣:

dictionary_example = {
 "key1": "value1",
 "key2": "value2",
 "key3": "value3"
}

鍵用來索引到值. 那么我們如何訪問 Dictionary的值呢? 你猜對啦?---?使用鍵. 試一下吧:

dictionary_tk = {
 "name": "Leandro",
 "nickname": "Tk",
 "nationality": "Brazilian"
}

print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro
print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk
print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

我創建了一個關于我的 Dictionary. 我的名字, 昵稱和國籍. 這些屬性是Dictionary 的鍵.

我們知道訪問 List 使用下標, 我們在這也使用下標 (  Dictionary 中的鍵的內容) 來訪問存在 Dictionary中的值.

在例子中, 我打印出了存在 Dictionary中的所有關于我的短語. 非常簡單滴~?

另一件關于 Dictionary非常帥氣的事情就是我們可以使用任何東西來做為字典的值.在我創建的Dictionary中, 我想添加鍵為 "age" 且值為我的整數年齡進去:

dictionary_tk = {
 "name": "Leandro",
 "nickname": "Tk",
 "nationality": "Brazilian",
 "age": 24
}

print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro
print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk
print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

這里我們有一個鍵 (age) 值 (24) 對 使用字符串來作為鍵,整數來作為值.

像我們學習 Lists一樣,讓我們來學習如何在 Dictionary中添加元素.在Dictionary中, 一個鍵指向一個值是很重要的. 這就是為什么我們在添加元素的時候討論它:

dictionary_tk = {
 "name": "Leandro",
 "nickname": "Tk",
 "nationality": "Brazilian"
}

dictionary_tk['age'] = 24

print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'}

我們只需要指定一個值到 Dictionary的鍵上. 一點也不復雜,484啊?

迭代:循環Python中的數據結構

當我們在學習 Python基礎時, 會發現列表的迭代是一件十分簡單的事情 ,通常我們Python開發者會使用For來循環迭代它. 現在讓我們嘗試一下:

bookshelf = [
 "The Effective Engineer",
 "The 4 hours work week",
 "Zero to One",
 "Lean Startup",
 "Hooked"
]

for book in bookshelf:
   print(book)

如你所見我們已經對書架中的進行了for操作,我們輸出打印了其中的(當然你可以在循環中對它們做任何事情)。簡單而又直觀,這就是Python。

同樣對于哈希類型的數據結構,比如像是Python中的字典,我們同樣也可以對其使用for循環進行迭代操作,但是此時我們則需要用到key

dictionary = { 
"some_key": 
"some_value"
 }

for key in dictionary:
   print("%s --> %s" %(key, dictionary[key]))

# some_key --> some_value

這是一個循環字典類型變量的小例子,對于dictionary變量我們使用for循環操作其中的key,接著我們打印輸出他的key以及其相對應匹配的value值。

當然我們還有另外一種方法去實現它,就是去使用iteritems

dictionary = { 
"some_key": 
"some_value"
 }

for key, value in dictionary.items():
   print("%s --> %s" %(key, value))

# some_key --> some_value

你看我們已經命名了兩個參數key,value,但這并不是必須的,你甚至可以給它們起任何一個名字^.^,讓我們來看一下:

dictionary_tk = {
 "name": "Leandro",
 "nickname": "Tk",
 "nationality": "Brazilian",
 "age": 24
}

for attribute, value in dictionary_tk.items():
   print("My %s is %s" %(attribute, value))

# My name is Leandro
# My nickname is Tk
# My nationality is Brazilian
# My age is 24

哈哈,可以看到我們已經使用了attribute作為了Dictionarykey參數,代碼運行十分正確。贊!

類型與對象

一點基礎理論:

對象代表現實世界中像轎車、狗、自行車這些事物。對象具有數據和行為兩個主要特征。

在面向對象編程中,我們把數據當作屬性,把行為當作方法。即:

數據 → 屬性 和 行為 → 方法

類型是創造單個對象實例的藍本。在現實世界中,我們經常發現很多對象實例擁有相同的類型,比如轎車。他們都具有相同的構造和模型(具有發動機,輪子,門等等)。每輛車都是根據同一張設計圖制作的,并且具有相同的組成部分。

Python 的面向對象編程模式:ON

Python,作為一門面向對象編程的語言,具有類和對象的概念。

類是藍圖,對象是模型。

同樣,一個類,它只是一個模型,或者一種定義屬性和行為的方法(正如我們在理論部分所討論的)。例如,車輛類有自己的屬性,定義什么是車輛。車輪的數量、能源的類型、座位容量和最大速度都是車輛的屬性。
考慮到這一點,讓我們看看類的Python語法:

class
 Vehicle:
   pass

我們用一個類聲明來定義類?,僅此而已。很簡單,不是嗎?

對象是一個類的實例,我們用命名類來創建一個實例。

car = Vehicle()
print(car) # <__main__.Vehicle instance at 0x7fb1de6c2638>

這里 ‘car’ 是 ‘Vehicle’ 類的一個對象(或者說實例)。

記住,我們的 ‘Vehicle’ 類有四個屬性:輪子數量,能源類型,座位容量,和最大速度。我們創建一個 ‘Vehicle’ 對象時設置所有這些屬性 。所以在這里,我們定義我們的類初始化時要接收數據時:

class
 Vehicle:
   def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
       self.number_of_wheels = number_of_wheels
       self.type_of_tank = type_of_tank
       self.seating_capacity = seating_capacity
       self.maximum_velocity = maximum_velocity

我們使用了 ‘init’方法。我們稱它為構造方法。所以創建 ‘vehicle’ 對象時可以定義這些屬性。假設我們喜歡Tesla Model S,我們要創建這種對象。它有4個輪子,使用電能,有5個座位,最大時速250km/h (155mph)

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)

4個“輪子”+電能“能源”+5個“座位”+250km/h“最大速度”。

所有屬性都設置完成了。但是我們如何獲取這些屬性值?我們發送一個消息到對象來問他們。 我們稱之為方法. 方法是對象的行為. 讓我們來實現它:

class
 Vehicle:
   def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
       self.number_of_wheels = number_of_wheels
       self.type_of_tank = type_of_tank
       self.seating_capacity = seating_capacity
       self.maximum_velocity = maximum_velocity

   def number_of_wheels(self):
       return self.number_of_wheels

   def set_number_of_wheels(self, number):
       self.number_of_wheels = number

這里創建了兩個方法: number_of_wheels 和 set_number_of_wheels. 我們稱它為 獲取 & 設置. 因為第一個獲取了屬性值,然后第二個設置了一個新的屬性值。

Python 中,我們可以用 “@property” (“decorator”) 去定義 "getters" 和 “setters”。請看以下代碼:

class
 Vehicle:
   def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
       self.number_of_wheels = number_of_wheels
       self.type_of_tank = type_of_tank
       self.seating_capacity = seating_capacity
       self.maximum_velocity = maximum_velocity

   @property
   def number_of_wheels(self):
       return self.number_of_wheels

   @number_of_wheels.setter
   def number_of_wheels(self, number):
       self.number_of_wheels = number

同時,我們可以使用這些方法作為屬性:

tesla_model_s = Vehicle(4, 
'electric', 
5, 
250)
print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4
tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2
print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2

這個與定義方法有些許不同。這些方法的工作機制與屬性不同。例如,當我們設置輪子數量時,我們需要把2賦值給一個變量,只需要設置 “number_of_wheels” 的值為2。這是一種寫 “pythonic”、 ”getter“、“setter” 代碼的方法。

而且同時我們也可以使用其他方法,比如 “make_noise” 方法。請看下面的例子。

class
 Vehicle:
   def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):
       self.number_of_wheels = number_of_wheels
       self.type_of_tank = type_of_tank
       self.seating_capacity = seating_capacity
       self.maximum_velocity = maximum_velocity

   def make_noise(self):
       print('VRUUUUUUUM')

當我們調用這個方法時,它返回字符串 ”VRRRRUUUUM“。

tesla_model_s = Vehicle(4, 
'electric', 
5, 
250)
tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM

封裝:信息隱藏

封裝是一種限制直接訪問對象數據和方法的機制。但是它加快了對象方法中數據的訪問。

"封裝可以在定義中隱藏數據和函數成員,意味著從外部隱藏了對象定義中的內部描述“--- Wikipedia

對象從外部隱藏了其內部描述。只有對象可以與它的內部數據進行交互。

首先,我們需要了解 “public” 和 “non-public” 變量實例的工作機制。

Public 變量實例

對于一個 Python 類型,我們可以使用構造方法初始化一個公共變量實例。我們看這個:

通過構造方法:

class
 Person:
   def __init__(self, first_name):
       self.first_name = first_name

這里我們使用 “first_name” 的值作為一個參數傳遞給公共變量實例。

tk = Person('TK')
print(tk.first_name) # => TK

在類中:

class
 Person:
   first_name = 'TK'

這里,我們不需要使用 “first_name” 作為一個參數,所有的對象實例都有一個用 “TK” 初始化的類屬性。

tk = Person()
print(tk.first_name) # => TK

漂亮。我們已經學習到可以使用公共變量實例和類型屬性。另一件關于 “public” 部分有趣的事情是我們可以管理它的變量的值。我的意思是什么呢?我們的對象可以管理它的變量值:獲取和設置變量值。

記住 “Person” 類,我們想要設置另一個值給它的 “first_name” 變量:

tk = Person('TK')
tk.first_name = 'Kaio'
print(tk.first_name) # => Kaio

好了,我們剛剛設置了另一個值("kaio")給對象變量 “first_name”,并且它更新了它的值。就是這么簡單,因為這個 “public” 變量,我們可以這樣做。

Non-public 變量實例

“在這里,我們不用‘私有‘來形容 ,因為在Python中沒有真正“私有”的屬性(避免了一般情況下不必要的工作)。”---?PEP 8

公共變量實例一樣,我們可以在構造函數或類內部定義非公共變量實例。語法上的差異是: 對于非公共變量實例,我們在變量名前加一道下劃線(_)。

“在Python中,無法從內部訪問‘私有’變量實例的對象是不存在的。但是,大多數Python代碼遵循一個慣例:一個名字前有一道下劃線的對象應該被認為是API中非公共的部分,例如_spam,無論它是一個函數、方法或是數據成員。”?---?Python Software Foundation

這是一個例子:

class
 Person:
   def __init__(self, first_name, email):
       self.first_name = first_name
       self._email = email

看到email變量了嗎?這就是定義一個非公共變量的方法。

tk = Person('TK', 
'tk@mail.com')
print(tk._email) # tk@mail.com

 所謂非公共變量只是一個慣例,沒有機制禁止我們從外部訪問并更新它。但按照慣例,我們應該把它作為API中非公共的部分來對待。

在類內部,我們通常使用方法來操作“非公共變量”,讓我們實現兩個方法(emailupdate_email)來理解。

class
 Person:
   def __init__(self, first_name, email):
       self.first_name = first_name
       self._email = email

   def update_email(self, new_email):
       self._email = new_email

   def email(self):
       return self._email

現在,我們可以通過這些方法來訪問、更新非公共變量

tk = Person('TK', 
'tk@mail.com')
print(tk.email()) # => tk@mail.com
tk._email = 'new_tk@mail.com'
print(tk.email()) # => tk@mail.com
tk.update_email('new_tk@mail.com')
print(tk.email()) # => new_tk@mail.com
  1. 我們以first_name TK 和 email tk@mail.com 初始化一個Person對象。

  2. 通過方法訪問非公共變量 email,并打印出來。

  3. 從類外部直接設置一個新的email

  4. 我們應該把非公共變量作為API中非公共的部分來對待。

  5. 通過實例方法更新非公共變量 email

  6. 成功!我們可以通過預設的方法來更新它。

公共方法

通過 公共方法, 我們也可以在我們類的外部使用這些方法了:

class
 Person:
   def __init__(self, first_name, age):
       self.first_name = first_name
       self._age = age

   def show_age(self):
       return self._age

讓我們來試下:

tk = Person('TK', 
25)
print(tk.show_age()) # => 25

贊——用起來沒有任何問題。

非公共方法

但是通過 非公共方法 我們卻無法做到這一點。 我們先來實現一個同樣的 Person 類,不過這回我們加個下劃線(_)來定義一個 show_age 的非公共方法

class
 Person:
   def __init__(self, first_name, age):
       self.first_name = first_name
       self._age = age

   def _show_age(self):
       return self._age

那么現在,我們來試著通過我們的對象調用這個 非公共方法

tk = Person('TK', 
25)
print(tk._show_age()) # => 25

我們可以訪問并且更新它。 非公共方法 只是一類約定俗成的規定,并且應當被看做接口中的非公共部分。

關于我們該怎么使用它,這有個例子:

class
 Person:
   def __init__(self, first_name, age):
       self.first_name = first_name
       self._age = age

   def show_age(self):
       return self._get_age()

   def _get_age(self):
       return self._age

tk = Person('TK', 25)
print(tk.show_age()) # => 25

這里我們有一個 _get_age 非公共方法和一個show_age 公共方法show_age可以由我們的對象調用(在類的外部)而_get_age只能在我們類定義的內部使用(內部show_age方法)。但是再次強調下,這只是個約定俗成的規定。

封裝總結

通過封裝我們可以從外部隱藏對象的內部表示。

繼承:行為和特征

某些對象具有共同點:如行為和特征。

例如,我從我父親那里繼承了一些特征和行為。我繼承了他的眼睛和頭發作為特征,繼承了他的急躁和內向作為行為。

在面向對象編程中,類能夠從其他類中繼承特征(數據)和行為(方法)。

讓我們看另外一個例子。

假定一輛車。輪子的數量、載客量和最高時速是車的所有屬性。那么我們可以認為ElectricCar類從這個Car類中繼承了這些屬性。

class
 Car:
   def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):
       self.number_of_wheels = number_of_wheels
       self.seating_capacity = seating_capacity
       self.maximum_velocity = maximum_velocity

我們的Car類實現之后:

my_car = Car(4, 
5, 
250)
print(my_car.number_of_wheels)
print(my_car.seating_capacity)
print(my_car.maximum_velocity)

一旦初始化后,我們可以使用所有已創建的實例變量。很好。

在Python中我們可以將父類作為子類定義時的參數。一個ElectricCar類能從之前的Car類中繼承。

class
 ElectricCar(Car):
   def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):
       Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)

簡單如上。我們不需要實現任何其他的方法,因為這個類已經有了(繼承自Car類)。讓我們確認一下:

my_electric_car = ElectricCar(4, 
5, 
250)
print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4
print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5
print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250

感謝各位的閱讀,以上就是“Python基礎技術舉例分析”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Python基礎技術舉例分析這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!

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