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python基础复习（二）

一、文件操作

python中的文件操作

1. 打开文件，得到文件句柄并赋值给一个变量
f=open(‘a.txt‘,‘r‘,encoding=‘utf-8‘) #默认打开模式就为r

2. 通过句柄对文件进行操作
data=f.read()

3. 关闭文件
f.close()

打开文件的过程解析
1、由应用程序向操作系统发起系统调用open(...)

2、操作系统打开该文件，并返回一个文件句柄给应用程序

3、应用程序将文件句柄赋值给变量f

强调：

强调第一点：

打开一个文件包含两部分资源：操作系统级打开的文件+应用程序的变量。在操作完毕一个文件时，
必须把与该文件的这两部分资源一个不落地回收，回收方法为：
1、f.close() #回收操作系统级打开的文件
2、del f #回收应用程序级的变量

其中del f一定要发生在f.close()之后，否则就会导致操作系统打开的文件还没有关闭，白白占用资源，
而python自动的垃圾回收机制决定了我们无需考虑del f，这就要求我们，在操作完毕文件后，
一定要记住f.close()

傻瓜式操作方式：使用with关键字来帮我们管理上下文
with open(‘a.txt‘,‘w‘) as f:
    pass
 
with open(‘a.txt‘,‘r‘) as read_f,open(‘b.txt‘,‘w‘) as write_f:
    data=read_f.read()
    write_f.write(data)
    
强调第二点：

f=open(...)是由操作系统打开文件，那么如果我们没有为open指定编码，那么打开文件的默认编码很明显是操作系统说了算了，操作系统会用自己的默认编码去打开文件，在windows下是gbk，在linux下是utf-8。
这就用到了上节课讲的字符编码的知识：若要保证不乱码，文件以什么方式存的，就要以什么方式打开。

f=open(‘a.txt‘,‘r‘,encoding=‘utf-8‘)

打开文件的模式：

文件句柄 = open（‘文件路径‘,‘模式‘）

模式可以是以下方式以及他们之间的组合：

操作文件的方法：

#掌握
f.read() #读取所有内容,光标移动到文件末尾
f.readline() #读取一行内容,光标移动到第二行首部
f.readlines() #读取每一行内容,存放于列表中

f.write(‘1111\n222\n‘) #针对文本模式的写,需要自己写换行符
f.write(‘1111\n222\n‘.encode(‘utf-8‘)) #针对b模式的写,需要自己写换行符
f.writelines([‘333\n‘,‘444\n‘]) #文件模式
f.writelines([bytes(‘333\n‘,encoding=‘utf-8‘),‘444\n‘.encode(‘utf-8‘)]) #b模式

#了解
f.readable() #文件是否可读
f.writable() #文件是否可读
f.closed #文件是否关闭
f.encoding #如果文件打开模式为b,则没有该属性
f.flush() #立刻将文件内容从内存刷到硬盘
f.name

文件的修改：

方式一：将硬盘存放的该文件的内容全部加载到内存，在内存中是可以修改的，修改完毕后，再由内存覆盖到硬盘（word，vim，nodpad++等编辑器）

import os

with open(‘a.txt‘) as read_f,open(‘.a.txt.swap‘,‘w‘) as write_f:
    data=read_f.read() #全部读入内存,如果文件很大,会很卡
    data=data.replace(‘alex‘,‘SB‘) #在内存中完成修改

    write_f.write(data) #一次性写入新文件

os.remove(‘a.txt‘)
os.rename(‘.a.txt.swap‘,‘a.txt‘)

方式二：将硬盘存放的该文件的内容一行一行地读入内存，修改完毕就写入新文件，最后用新文件覆盖源文件

import os

with open(‘a.txt‘) as read_f,open(‘.a.txt.swap‘,‘w‘) as write_f:
    for line in read_f:
        line=line.replace(‘alex‘,‘SB‘)
        write_f.write(line)

os.remove(‘a.txt‘)
os.rename(‘.a.txt.swap‘,‘a.txt‘)

二、函数

什么是函数：

函数是一种具备某种功能的工具

如果我们想用函数就需要我们先去定义函数，将函数定义好之后我们就可以使用函数了

函数的分类：

函数分为两类 一种是内置函数，另一种是自定义函数

#1、内置函数
为了方便我们的开发，针对一些简单的功能，python解释器已经为我们定义好了的函数即内置函数。对于内置函数，我们可以拿来就用而无需事先定义，如len(),sum(),max()
ps：我们将会在最后详细介绍常用的内置函数。

#2、自定义函数
很明显内置函数所能提供的功能是有限的，这就需要我们自己根据需求，事先定制好我们自己的函数来实现某种功能，以后，在遇到应用场景时，调用自定义的函数即可。例如

如何定义函数

定义函数的语法

def 函数名（参数）：

	函数体

	return 返回的值

函数名要见名知意
要能够体现函数的功能

函数的使用原则是 先定义再调用

***
函数是一种变量，它必须先定义才能引用，如果没有定义就引用就会导致引用的函数是一个不存在的变量名

函数在定义阶段只会检测语法，不会执行代码

调用函数的时候 会先找到函数名，再根据函数名调用函数的代码 （函数名加括号）

函数调用的三种形式：

1 语句形式：foo()
2 表达式形式：3*len(‘hello‘)
3 当中另外一个函数的参数：range(len(‘hello‘))

函数的参数：

函数的参数分为：实参和形参

#1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数
        位置形参：必选参数
        位置实参：按照位置给形参传值

#2、关键字参数：按照key=value的形式定义的实参
        无需按照位置为形参传值
        注意的问题：
                1. 关键字实参必须在位置实参右面
                2. 对同一个形参不能重复传值

#3、默认参数：形参在定义时就已经为其赋值
        可以传值也可以不传值，经常需要变得参数定义成位置形参，变化较小的参数定义成默认参数（形参）
        注意的问题：
                1. 只在定义时赋值一次
                2. 默认参数的定义应该在位置形参右面
                3. 默认参数通常应该定义成不可变类型


#4、可变长参数：
        可变长指的是实参值的个数不固定
        而实参有按位置和按关键字两种形式定义，针对这两种形式的可变长，形参对应有两种解决方案来完整地存放它们，分别是*args，**kwargs

        ===========*args===========
        def foo(x,y,*args):
            print(x,y)
            print(args)
        foo(1,2,3,4,5)

        def foo(x,y,*args):
            print(x,y)
            print(args)
        foo(1,2,*[3,4,5])


        def foo(x,y,z):
            print(x,y,z)
        foo(*[1,2,3])

        ===========**kwargs===========
        def foo(x,y,**kwargs):
            print(x,y)
            print(kwargs)
        foo(1,y=2,a=1,b=2,c=3)

        def foo(x,y,**kwargs):
            print(x,y)
            print(kwargs)
        foo(1,y=2,**{‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3})


        def foo(x,y,z):
            print(x,y,z)
        foo(**{‘z‘:1,‘x‘:2,‘y‘:3})

        ===========*args+**kwargs===========

        def foo(x,y):
            print(x,y)

        def wrapper(*args,**kwargs):
            print(‘====>‘)
            foo(*args,**kwargs)

#5、命名关键字参数：*后定义的参数，必须被传值（有默认值的除外），且必须按照关键字实参的形式传递
可以保证，传入的参数中一定包含某些关键字
        def foo(x,y,*args,a=1,b,**kwargs):
            print(x,y)
            print(args)
            print(a)
            print(b)
            print(kwargs)

        foo(1,2,3,4,5,b=3,c=4,d=5)
        结果：
            1
            2
            (3, 4, 5)
            1
            3
            {‘c‘: 4, ‘d‘: 5}

三、函数对象

函数的特点

函数是第一类对象，即函数可以当作数据传递
1 可以被引用
2 可以当作参数传递
3 返回值可以是函数
4 可以当作容器类型的元素

函数嵌套：

函数的嵌套调用：

def max(x,y):
    return x if x > y else y

def max4(a,b,c,d):
    res1=max(a,b)
    res2=max(res1,c)
    res3=max(res2,d)
    return res3
print(max4(1,2,3,4))

函数的嵌套定义：

def f1():
    def f2():
        def f3():
            print(‘from f3‘)
        f3()
    f2()

f1()

四、名称空间

什么是名称空间：

名称空间：python中存放名字的地方
如 n=2  2存放在内存中 而n则是存放在联系 n=2关系的名称空间中

名称空间的加载顺序

1、python解释器先启动，因而首先加载的是：内置名称空间
2、执行test.py文件，然后以文件为基础，加载全局名称空间
3、在执行文件的过程中如果调用函数，则临时产生局部名称空间

名字的查找顺序：

局部名称空间--->全局名称空间--->内置名称空间

#需要注意的是：在全局无法查看局部的，在局部可以查看全局的，如下示例

# max=1
def f1():
    # max=2
    def f2():
        # max=3
        print(max)
    f2()
f1()
print(max)

作用域：

作用域指的就是全局范围以及局部范围

#1	- 全局范围（内置名称空间与全局名称空间属于该范围）：全局存活，全局有效
#	- 局部范围（局部名称空间属于该范围）：临时存活，局部有效
#2、作用域关系是在函数定义阶段就已经固定的，与函数的调用位置无关，如下
x=1
def f1():
    def f2():
        print(x)
    return f2
x=100
def f3(func):
    x=2
    func()
x=10000
f3(f1())

#3、查看作用域：globals(),locals()


LEGB 代表名字查找顺序: locals -> enclosing function -> globals -> __builtins__
locals 是函数内的名字空间，包括局部变量和形参
enclosing 外部嵌套函数的名字空间（闭包中常见）
globals 全局变量，函数定义所在模块的名字空间
builtins 内置模块的名字空间

四、闭包函数

什么是闭包函数：

#内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用

#提示：之前我们都是通过参数将外部的值传给函数，闭包提供了另外一种思路

        def counter():
            n=0
            def incr():
                nonlocal n
                x=n
                n+=1
                return x
            return incr

        c=counter()
        print(c())
        print(c())
        print(c())
        print(c.__closure__[0].cell_contents) #查看闭包的元素

闭包的意义以及应用

#闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
#应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）
    from urllib.request import urlopen

    def index(url):
        def get():
            return urlopen(url).read()
        return get

    baidu=index(‘http://www.baidu.com‘)
    print(baidu().decode(‘utf-8‘))

五、装饰器

为何要用装饰器

#开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放

什么是装饰器

装饰器他人的器具，本身可以是任意可调用对象，被装饰者也可以是任意可调用对象。
强调装饰器的原则：1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式
装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能

装饰器的使用

无参装饰器：

import time
def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        res=func(*args,**kwargs)
        stop_time=time.time()
        print(‘run time is %s‘ %(stop_time-start_time))
        return res
    return wrapper

@timmer
def foo():
    time.sleep(3)
    print(‘from foo‘)
foo()

有参装饰器：

def auth(driver=‘file‘):
    def auth2(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            name=input("user: ")
            pwd=input("pwd: ")

            if driver == ‘file‘:
                if name == ‘egon‘ and pwd == ‘123‘:
                    print(‘login successful‘)
                    res=func(*args,**kwargs)
                    return res
            elif driver == ‘ldap‘:
                print(‘ldap‘)
        return wrapper
    return auth2

@auth(driver=‘file‘)
def foo(name):
    print(name)

foo(‘egon‘)

装饰器语法

被装饰函数的正上方，单独一行
        @deco1
        @deco2
        @deco3
        def foo():
            pass

        foo=deco1(deco2(deco3(foo)))

装饰器补充：wraps

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

@deco
def index():
    ‘‘‘哈哈哈哈‘‘‘
    print(‘from index‘)

print(index.__doc__)

叠加多个装饰器

1. 加载顺序(outter函数的调用顺序):自下而上
2. 执行顺序(wrapper函数的执行顺序):自上而下

def outter1(func1): #func1=wrapper2的内存地址
    print(‘加载了outter1‘)
    def wrapper1(*args,**kwargs):
        print(‘执行了wrapper1‘)
        res1=func1(*args,**kwargs)
        return res1
    return wrapper1

def outter2(func2): #func2=wrapper3的内存地址
    print(‘加载了outter2‘)
    def wrapper2(*args,**kwargs):
        print(‘执行了wrapper2‘)
        res2=func2(*args,**kwargs)
        return res2
    return wrapper2

def outter3(func3): # func3=最原始的那个index的内存地址
    print(‘加载了outter3‘)
    def wrapper3(*args,**kwargs):
        print(‘执行了wrapper3‘)
        res3=func3(*args,**kwargs)
        return res3
    return wrapper3



@outter1 # outter1(wrapper2的内存地址)======>index=wrapper1的内存地址
@outter2 # outter2(wrapper3的内存地址)======>wrapper2的内存地址
@outter3 # outter3(最原始的那个index的内存地址)===>wrapper3的内存地址
def index():
    print(‘from index‘)

print(‘======================================================‘)
index()

六、迭代器

迭代器的概念：

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
    print(‘===>‘) 
    
l=[1,2,3]
count=0
while count 

为什么要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？

1、为何要有迭代器？
对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器

2、什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下
‘hello‘.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{‘a‘:1}.__iter__
{‘a‘,‘b‘}.__iter__
open(‘a.txt‘).__iter__

3、什么是迭代器对象？
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

文件类型是迭代器对象
open(‘a.txt‘).__iter__()
open(‘a.txt‘).__next__()


4、注意：
迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

迭代器的优缺点：

优点：
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算，节省内存
缺点：
  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

七、生成器

什么是生成器

#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码

def func():
    print(‘====>first‘)
    yield 1
    print(‘====>second‘)
    yield 2
    print(‘====>third‘)
    yield 3
    print(‘====>end‘)

g=func()
print(g) #

生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)

生成器表达式

1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=(‘鸡蛋%s‘ %i for i in range(5))
>>> chicken
 at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
‘鸡蛋0‘
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
[‘鸡蛋1‘, ‘鸡蛋2‘, ‘鸡蛋3‘, ‘鸡蛋4‘,]

3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中

Python学习————python基础复习（二）

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