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96SEO 2026-02-19 12:44 0
Python中的元组#xff08;Tuple#xff09;是一种内置的数据结构#xff0c;它有如下特点#xff1a;
有序性#xff1a;元组中的元素是有序的#xff0c;每个元素都有一个索引#xff0c;索引从0开始。
不可变性#xff1a;一旦元组被创…21.
Python中的元组Tuple是一种内置的数据结构它有如下特点
有序性元组中的元素是有序的每个元素都有一个索引索引从0开始。
不可变性一旦元组被创建就不能更改其内容即不能添加、删除或更改其中的元素。
允许重复元组允许包含重复的元素。
age)在这个示例中我们首先创建了一个包含三个水果名称的元组fruits。
我们展示了如何访问元组中的元素以及如何遍历元组。
我们还讨论了如何使用count和index方法以及如何通过元组解包来获取元组中的数据。
需要注意的是尽管元组的元素是不可变的但如果元组中包含了可变元素如列表那么这些可变元素的内容是可以被修改的。
Python中的字符串String是一种内置的数据类型用于处理文本数据。
字符串在Python中是不可变的这意味着一旦一个字符串被创建就不能更改其内容。
但是可以基于原始字符串创建新的字符串。
有序性字符串中的字符是有序的每个字符都有一个索引索引从0开始。
不可变性字符串一旦创建其内容就不能被修改。
支持多种操作字符串类型提供了丰富的操作方法如拼接、切片、查找、替换等。
greeting:print(char)在这个示例中我们展示了如何创建字符串访问字符串中的字符以及如何使用字符串的各种方法如split、find、replace、lower、upper、strip等。
我们还讨论了如何遍历字符串以及如何使用判断方法如isdigit和isalpha。
Python中的数字类型主要包括整数Integer、浮点数Float、复数Complex。
这些类型用于存储和处理数值数据。
整数是没有小数部分的数字可以是正数、负数或零。
在Python中整数可以是任意大小只受限于可用内存。
浮点数是带有小数点的数字可以表示整数和分数。
在Python中浮点数是以IEEE
yj其中x是实部y是虚部j表示虚数单位。
在Python中复数用于科学计算和工程计算。
complex_abs)在这段代码中我们展示了如何创建和使用整数、浮点数和复数。
我们还演示了不同类型的数字之间的基本运算以及如何进行类型转换。
复数的运算和属性访问如获取实部和虚部也是在这个示例中展示的。
布尔类型是一种数据类型其值通常是True真或False假。
在Python中布尔类型是int的子类型并且True和False分别对应于1和0。
布尔类型主要用于表示逻辑值如判断一个条件是否满足或一个操作是否成功。
布尔类型常用于条件判断和循环控制它们使得程序能够根据不同的输入或状态执行不同的代码块。
25.
序列化是将一个对象状态转换为可以存储或传输的格式的过程。
在Python中序列化通常是指将对象转换为一个字节流这个字节流包含了对象的所有信息包括数据结构、属性值等。
序列化后的数据可以存储到文件中、数据库中或者通过网络传输。
反序列化是将序列化后的字节流恢复为原始对象的过程。
反序列化可以将之前由序列化操作保存的数据恢复到内存中的原始对象状态。
picklePython标准库中的一个模块可以序列化任何Python对象。
json用于处理JSON数据格式的模块它支持基本数据类型如字典、列表、字符串等。
marshal用于序列化Python对象的二进制格式。
dill一个增强型的pickle模块它可以序列化几乎任何类型的对象。
下面是一个使用pickle模块进行序列化和反序列化的Python代码示例
recovered_data在这个示例中我们首先创建了一个字典对象data然后使用pickle.dump()函数将它序列化到一个文件中。
之后我们使用pickle.load()函数从文件中反序列化对象并将其恢复成原始的字典形式。
请注意不同的序列化模块可能有不同的协议和选项因此在实际应用中选择合适的序列化方法非常重要。
例如如果你需要序列化一个复杂的对象或者需要考虑跨平台的兼容性那么json或dill可能是更好的选择。
Python中的内存管理是Python解释器负责处理程序在运行时分配和释放内存的方式。
Python的内存管理是自动的这意味着开发者不需要手动释放内存但是了解内存管理的原理对于优化Python程序的性能和避免内存泄漏是很重要的。
引用计数Python内部使用引用计数机制来追踪对象被引用的次数。
当一个对象的引用次数变为0时内存管理器会认为这个对象不再需要并释放其占用的内存。
GC是一个后台进程它周期性地检查并回收那些不再被引用的对象所占用的内存。
内存池Python会在内存中预先分配一块较大的内存区域称为内存池。
当需要创建一个新的对象时Python会首先尝试从内存池中分配内存而不是每次都从操作系统请求新的内存。
此时a已经不存在无法获取其引用计数在这个示例中我们创建了一个列表a并将另一个变量b指向a。
这意味着a的引用计数变为2。
然后我们删除了b对a的引用这样a的引用计数就只剩下1因为还有getrefcount函数的引用。
最后我们使用del关键字删除了a的最后一个引用这导致列表a被销毁内存被释放。
尽管引用计数是一个重要的内存管理机制但Python也使用垃圾回收器来处理更复杂的情况例如循环引用circular
references即两个对象互相引用对方。
垃圾回收器会检测到这些情况并释放循环引用所占用的内存。
垃圾回收器的运行时机通常是不可预测的但是可以通过调用gc.collect()函数来手动触发垃圾回收器或者使用gc.set_threshold()来设置触发垃圾回收的阈值。
Python中的反射是指程序能够检查自身状态和行为的能力。
在Python中反射可以通过内置的inspect模块来实现。
反射这个术语源于计算机科学其中它指的是一种能够观察并修改程序运行时行为的能力。
检查类和对象的类型可以使用type()函数或isinstance()函数来检查对象的类型。
获取对象的属性和方法可以使用dir()函数来获取对象的属性和方法列表。
动态调用对象的方法可以使用getattr()函数来动态地调用对象的方法。
创建类的实例可以使用__new__()方法或type()函数来动态创建类的实例。
以下是一个简单的Python代码示例演示了如何使用反射来检查对象的类型、获取其属性和方法以及动态调用其方法
value在这个示例中我们首先定义了一个MyClass类并创建了该类的实例。
使用反射技术我们检查了对象的类型获取了它的属性和方法列表动态调用了它的方法还创建了另一个类的实例并修改了类的定义。
ProgrammingOOP是一种编程范式它使用“对象”来设计软件。
对象是数据属性和操作这些数据的函数方法的封装。
面向对象编程的核心概念包括
类Class定义了一组属性和方法的蓝图。
它是一个模板说明了创建对象时对象应具备的标准特征和行为。
对象Object根据类的定义创建的实体。
它包含了数据和行为数据通常是通过称为属性的变量来表示的而行为则是通过称为方法的函数来实现的。
封装Encapsulation是OOP的核心概念之一指的是将对象的实现细节隐藏起来仅通过一个公共的接口向外界暴露对象的行为。
这可以防止外部代码无意中干扰对象内部的工作保证了代码的安全性。
继承Inheritance允许一个类继承另一个类的特性这意味着可以创建一个通用类然后定义更专业化的类来继承通用类的属性和方法。
多态性Polymorphism字面意思是多种形态在OOP中指的是方法或实体的能力以多种形式表现比如一个函数或者一个操作有多个实现方式。
my_animals:print(animal.speak())
Python中的类继承是一种机制它允许你创建一个新类子类基于另一个类父类。
子类会继承或扩展父类的属性和方法。
类继承是面向对象编程的核心概念之一它有助于减少重复代码并提高代码的复用性。
继承子类自动获得了父类的所有公共方法和属性。
覆盖子类可以重写父类的方法来提供新的实现。
扩展子类可以添加父类没有的额外方法和属性。
多态子类对象可以当作父类类型使用这意味着你可以使用统一的接口来引用不同类型的对象。
num_doors):super().__init__(brand,
payload_capacity):super().__init__(brand,
调用父类的初始化方法self.payload_capacity
类继承而来的派生类。
它们分别添加了特有的属性num_doors
Python支持多重继承即一个子类可以同时继承多个父类。
这种机制提供了更多的灵活性因为它允许你组合多个类的特性。
在多重继承中可能会遇到一些复杂的情况比如命名冲突当多个父类有相同名称的方法或属性时但Python通过一定的规则来解决这些问题。
MRO方法解析顺序Python在多重继承中使用MRO来确定调用哪个方法。
它是一个继承层次结构的线性顺序从左到右。
深度优先如果在多个父类中有相同的方法Python会按照继承列表的顺序从左到右搜索方法。
名字查找如果在类中没有找到属性或方法Python会继续在父类中查找。
定义一个派生类它同时继承了Engine和Transmission
请注意在多重继承中如果存在相同的方法或属性你需要在子类中明确指出如何解决冲突。
此外过深的多重继承可能会导致复杂的层次结构从而使得代码难以维护和理解。
因此在设计类层次结构时应该尽量避免过多的多重继承。
在Python中类属性和方法是面向对象编程的核心概念。
类属性和方法是与类本身相关联的而不是与类的某个特定实例相关联的。
这意味着它们可以在不创建类的实例的情况下访问。
类属性是直接在类定义内部赋值的变量它们对所有实例共享。
类属性通常用于存储与类相关的固定数据例如类变量、配置选项等。
类方法是绑定到类而不是类的实例的方法。
它们可以被调用而不需要创建类的实例。
类方法通常用于执行与类状态相关的操作例如工厂方法或者用于修改类属性。
Person.get_population())在这个例子中get_population
装饰器来定义类方法并且它自动接收当前类作为第一个参数通常命名为
类属性和方法是类的一部分它们定义了类的行为和状态。
类属性用于存储数据而类方法用于操作数据和其他类级别的功能。
它们都是通过在类定义中直接声明来创建的并且可以通过类名直接访问而不需要创建类的实例。
Methods都是类中定义的特殊方法但它们在用途和行为上存在一些关键的区别。
静态方法是属于类本身的而不是类的实例。
这意味着您不需要创建类的对象来调用这个方法。
静态方法通常用于执行不依赖于类实例状态的操作。
它们通常用于实现一些与类相关但是与特定实例无关的功能。
square。
这个方法接受一个数字并返回它的平方。
我们不需要创建一个
类方法与静态方法类似但它是属于类的而不是类的实例。
类方法通常用于操作与类相关的状态例如类变量或其他类级别的数据。
类方法在定义时使用
Person.get_population())在这个例子中get_population
静态方法和类方法都是类中的特殊方法但它们的使用场景和目的有所不同
静态方法用于不需要类实例的操作通常与类的其他静态方法或类属性一起工作。
类方法用于需要类级别状态的操作例如修改类属性或者创建和返回与类相关的实例。
self那么它通常应该是静态的。
如果一个方法需要访问类属性但又不需要访问具体的实例那么它应该是类方法。
ClassesABC是一种特殊的类它不能被直接实例化。
ABC旨在作为其他类的蓝图它可以包含抽象方法即没有具体实现的方法和具体方法已实现的方法。
任何继承自ABC的子类都必须实现其所有的抽象方法除非子类也是一个ABC。
ABC模块提供了一种机制用于标识其他类应该遵守的接口规范从而确保子类遵循特定的方法集。
使用ABC的好处是它可以提供一个清晰的协议使得其他开发者了解你的代码需要哪些方法而不需要阅读整个类的方法实现。
Animal(abc.ABC):abc.abstractmethoddef
sound.passabc.abstractmethoddef
这个例子演示了如何使用ABC来定义一个需要子类实现特定方法的接口。
这对于创建一组遵循特定协议的类非常有用例如定义一组需要被不同类实现的数据处理方法。
在Python中接口是一种特殊的类它定义了一组方法规范但不包含这些方法的具体实现。
接口是通过协议如抽象基类在Python中是使用abc模块实现来实现的它确保实现了接口的类提供了接口所需的所有方法。
Python的接口主要是一种概念性的存在因为Python本身不支持传统意义上的接口定义。
然而我们可以使用抽象基类来模拟接口因为它们满足了定义接口的需求提供一组方法规范并且不能被直接实例化。
JsonSerializable(abc.ABC):abc.abstractmethoddef
这个例子展示了如何使用抽象基类来模拟接口。
这种方式可以确保所有实现了
方法这对于编写泛型代码和提高代码的可读性和可维护性非常有帮助。
需要注意的是Python的动态类型系统允许我们不严格遵守接口因此在实际的编程实践中接口的概念可能会更加宽松和灵活。
在Python中更常见的做法是使用文档字符串或注解来明确指示函数或类的行为而不是强制遵守接口。
在Python中运算符重载是一种特殊的机制允许我们重新定义或重载内置的运算符的行为以便用于我们自定义的对象。
运算符重载可以让对象的行为看起来更像内置类型这使得代码更简洁和易于理解。
要重载一个运算符你需要在类中定义一个特殊的方法这个方法的名字就是运算符的名字。
例如为了重载加法运算符你会在类中定义一个名为__add__的方法。
2)在这个例子中我们定义了一个Vector类它有两个坐标x和y。
我们重载了加法__add__和减法__sub__运算符以便它可以与另一个Vector实例相加或相减。
重载的方法检查参数other是否也是一个Vector实例如果是则返回一个新的Vector实例其坐标是两个向量坐标的和或差。
运算符重载使得我们可以使用直观的数学运算符来操作我们的自定义类型这大大提高了代码的可读性并让我们能够以自然的方式来表达复杂的操作。
运算符重载是Python的核心特性之一使得Python的内置类型和用户定义的类型都能表现出一致的行为。
Typing是一种编程风格它强调的是如果它走路像鸭子叫声像鸭子那么它就是鸭子。
这种说法来源于Donald
Knuth的著名笑话他称Python是鸭子类型的语言因为它不强制对象是特定类型的而是依赖于对象的行为。
在Python中如果一个对象实现了特定的方法那么它就可以被视为有效的参数传递给任何期望该方法的函数或方法。
这就是所谓的如果它看起来像鸭子走路像鸭子那么它就是鸭子。
make_it_quack(duck):duck.quack()#
duck!在这个例子中Duck和Person类都有一个名为quack的方法。
make_it_quack函数期望它的参数对象有一个quack方法所以无论传递的是Duck对象还是Person对象函数都能正常工作因为它们都有quack方法。
增加了代码的灵活性因为函数或方法不需要明确知道对象的类型。
减少了对类继承的依赖因为不需要一个共同的基类。
鼓励了接口设计和多态编程因为函数或方法可以写得更加通用可以与任何实现了特定接口的对象一起工作。
虽然鸭子类型很有用但也需要谨慎使用因为它可能导致代码更难理解和维护特别是当对象的行为不一致或模糊时。
在一些严格的静态类型语言中鸭子类型是不存在的或者需要显式的接口定义。
在Python中由于其动态类型系统鸭子类型通常被认为是一种优点而不是缺点。
在Python中私有属性和方法是那些不应该在类的外部直接访问的属性和方法。
私有成员的名称以两个下划线__开头。
这是Python的一个约定用来指示这些成员是私有的并且它们不应该被直接访问而是应该通过公共的接口即公共的方法来访问。
{self.__balance}.)else:print(Cannot
正确输出新的余额在这个例子中Account类的__balance属性是私有的这意味着你不能直接从类的外部访问它例如尝试使用account.__balance将会引发一个AttributeError。
相反你应该使用公共方法get_balance来获取账户的余额或者使用deposit方法来存款因为它们都提供了对私有属性的安全访问。
正确输出制造商名称在这个例子中Car类的__get_make方法是私有的它只能在类的内部被调用。
我们定义了一个公共方法show_make来提供对私有方法的访问。
封装私有成员可以隐藏类的内部实现细节防止外部代码随意修改对象内部状态。
控制类可以通过公共方法控制对其私有成员的访问这可以加入验证逻辑确保对象始终保持在有效和一致的状态。
维护性开发者可以自由修改类的内部实现而不需要担心影响到依赖于这些私有成员的外部代码。
Python中的魔法方法是一组特殊的方法它们的名称以两个下划线__开头和结尾。
这些方法在Python中被称为“魔法方法”因为它们具有“魔法”般的功能比如对象的创建和销毁、比较操作符的重载、运算符的重载等。
它们通常不直接被调用而是由Python解释器在特定情况下自动调用。
__del__(self):print(f{self.name}
这个方法用于返回一个对象的字符串表示它通常在打印对象时被调用。
这个方法类似于__str__但它返回的是一个对象的官方字符串表示通常用于调试和开发。
使用魔法方法可以让你的对象的行为更加“魔法”般它们在Python中扮演着至关重要的角色使得Python代码更加简洁和强大。
FP是一种编程范式它将计算视为数学函数的评估并避免改变状态和可变数据。
在Python中函数式编程的特点被广泛支持并且有很多内置的函数和模块帮助你以函数式的方式写代码。
不可变性在函数式编程中状态是不可变的。
这意味着您创建的数据结构一旦创建就不能被修改。
任何改变将导致创建一个新的数据结构。
纯函数函数必须是纯粹的意味着给定相同的输入总是返回相同的输出并且没有任何可观察的副作用。
纯函数使得代码更容易理解和测试。
高阶函数这些函数可以接受其他函数作为参数或将函数作为结果返回。
这允许一些强大的模式如
map函数是一个高阶函数它将一个函数应用到输入列表的每个元素上并返回一个新的列表包含所有函数应用的结果。
使用map函数将multiply_by_two函数应用到numbers列表的每个元素上
filter函数也是一个高阶函数它构造一个新的列表包含所有使给定函数返回True的元素。
reduce函数是Python的functools模块中的一个函数它将一个二元函数接受两个参数的函数累积地应用到列表的元素上从左到右以便将列表减少为单个输出。
lambda函数是Python中的匿名函数它们可以用在任何需要函数对象的地方。
16]函数式编程的使用可以使代码更加简洁、可读性和可维护性同时也更容易进行测试和并行化处理。
在Python中由于其丰富的内置函数和模块函数式编程成为了许多开发者喜爱的编程风格。
Comprehensions是一种简洁且高效的方式来创建这些数据结构。
它们提供了一种在单行代码中执行循环和条件判断来生成集合的方法。
列表推导式用于从一个已有的列表派生出一个新的列表。
它的基本结构如下
81]如果你想从一个现有的列表中找出所有偶数并返回它们的平方可以这样写
condition)请注意元组推导式会生成一个生成器对象而不是一个元组。
如果你需要一个真正的元组你需要使用tuple()函数将生成器对象转换为元组。
如果你想使用字典推导式从一个列表创建一个字典其中列表中的元素作为键它们的长度作为值可以这样写
6}列表推导式、元组推导式和字典推导式是Python中非常有用的工具它们可以使代码变得更加简洁提高代码的可读性同时也可能提升代码的执行效率。
不过需要注意的是在推导式中使用复杂的逻辑或者嵌套太多的循环可能会使代码变得难以理解此时可能需要考虑使用常规的循环来替代推导式。
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