python学习

来源：
http://www.runoob.com/python3/python3-class.html

元组
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号
tup1 = (50,);
如果写成tup1 = (50);不会报错，因为会当成int创建，但是如果执行
tup1[0]就会报错了。

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python的逻辑运算符 and or not
and ：x and y 返回的结果是决定表达式结果的值。如果 x 为真，则 y 决定结果，返回 y ；如果 x 为假，x 决定了结果为假，返回 x。

or ：x or y 跟 and 一样都是返回决定表达式结果的值。

not : 返回表达式结果的“相反的值”。如果表达式结果为真，则返回false；如果表达式结果为假，则返回true。

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dict的键必须是唯一的，但值则不必。

空的集合
a=set()

空的字段
b={}


字典键的特性
字典值可以没有限制地取任何python对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行。
两个重要的点需要记住：
1）不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住，如下实例：

2）键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行，如下实例：

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python 没有switch 循环
只有if elif else,while else,for in else,
pass 是空语句

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迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。

yield的介绍
https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/

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参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必需参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必需参数
必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

#!/usr/bin/python3
 
#可写函数说明
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str);
   return;
 
#调用printme函数
printme( str = "菜鸟教程");

不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

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列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。
这里我们将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：

>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]

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元组在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号通常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。

集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
可以用大括号({})创建集合。注意：如果要创建一个空集合，你必须用 set() 而不是 {} ；后者创建一个空的字典，

集合也支持推导式：

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}

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from…import 语句
Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

__name__属性
一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是'__main__'时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。


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输出格式美化
Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。
第三种方式是使用文件对象的 write() 方法，标准输出文件可以用 sys.stdout 引用。
如果你希望输出的形式更加多样，可以使用 str.format() 函数来格式化输出值。
如果你希望将输出的值转成字符串，可以使用 repr() 或 str() 函数来实现。
str()： 函数返回一个用户易读的表达形式。
repr()： 产生一个解释器易读的表达形式。


str.format() 的基本使用如下:

>>> print('{}网址： "{}!"'.format('菜鸟教程', 'www.runoob.com'))
菜鸟教程网址： "www.runoob.com!"

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try except 语句还有一个可选的else子句，如果使用这个子句，那么必须放在所有的except子句之后。这个子句将在try子句没有发生任何异常的时候执行。例如:

for arg in sys.argv[1:]:
    try:
        f = open(arg, 'r')
    except IOError:
        print('cannot open', arg)
    else:
        print(arg, 'has', len(f.readlines()), 'lines')
        f.close()

抛出异常
Python 使用 raise 语句抛出一个指定的异常。例如:

>>> raise NameError('HiThere')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: HiThere

try:
  raise NameError('HiThere')
except NameError:
  print('An exception flew by!')
  raise
   
An exception flew by!
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in ?
NameError: HiThere

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类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用

类的方法
在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数:
#!/usr/bin/python3

#类定义

class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))

# 实例化类

p = people('runoob',10,30)
p.speak()

多继承
Python同样有限的支持多继承形式。多继承的类定义形如下例:

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

类属性与方法
类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
类的方法
在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数
类的私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类地外部调用。在类的内部调用 slef.__private_methods。
实例
类的私有属性实例如下：

#!/usr/bin/python3

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量

    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print (self.__secretCount)

counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print (counter.publicCount)
print (counter.__secretCount)  # 报错，实例不能访问私有变量

类的专有方法：
__init__ : 构造函数，在生成对象时调用
__del__ : 析构函数，释放对象时使用
__repr__ : 打印，转换
__setitem__ : 按照索引赋值
__getitem__: 按照索引获取值
__len__: 获得长度
__cmp__: 比较运算
__call__: 函数调用
__add__: 加运算
__sub__: 减运算
__mul__: 乘运算
__div__: 除运算
__mod__: 求余运算
__pow__: 称方


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python及ipython安装说明
从 下载python
ubuntu 下解压缩下载的tgz包
tar -xvzf Python-3.4.5.tgz
cd Python-3.4.5
./configure
这时若出现config error，可能要安装下
apt-get install build-essential
make
make install
参考：
http://www.runoob.com/python/python-install.html

安装成功 执行
python3 -V

setenv PATH "$PATH:/usr/local/bin/python"

安装ipython
sudo apt-get install python-pip
pip install ipython
pip install "ipython[notebook]"

sudo apt-get install ipython

参考：http://www.dabu.info/linux-install-ipython.html

默认ipython会使用ubuntu自带的python2.7
安装python3的pip 包管理器，再用pip3安装ipython
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install ipython

运行ipython3 进入，可见到python用了3.4版本