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【天池龙珠计划】Python训练营 Task03 Python基础进阶：从函数到高级魔法方法

作者：互联网

【天池龙珠计划】Python训练营 Task03 Python基础进阶：从函数到高级魔法方法

文章目录

有幸参加阿里云天池寒假训练营活动，目前活动已经圆满结束，收获颇丰，仅在此做一些学习笔进记行巩固和继续学习

天池龙珠计划：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicamps?spm=5176.20977230.J_6770933040.1.256d301eHKJSd5https://hao.360.com/?a1004

一、函数

1.函数的定义

def functionname (parameters):

       “函数_文档字符串”

        function_suite

        return [expression]

2.函数的参数

参数形态如下：

1. 位置参数

def functionname(arg1):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

2. 默认参数

def functionname(arg1, arg2=v):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

3. 可变参数

不定长的参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

4. 关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, **kw):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

- *args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组。
- **kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。

def printinfo(arg1, *args, **kwargs):
    print(arg1)
    print(args)
    print(kwargs)


printinfo(70, 60, 50)
print("---------------------")
printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2)

70
(60, 50)
{}
---------------------
70
(60, 50)
{'a': 1, 'b': 2}

5. 命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, *, nkw, **kw):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

6. 参数组合

参数定义的顺序必须是：

3.函数的返回值

可返回各种类型、函数等等

4.变量作用域

1. 局部变量、全局变量

num = 1

def fun1():
    global num
    print(num)
    num = 123
    print(num)
    
fun1()
print(num)

1
123
123

2.内嵌函数

函数嵌套，注意缩进。

3.闭包

def make_counter(init):
    counter = [init]
    def inc(): counter[0] += 1
    def dec(): counter[0] -= 1
    def get(): return counter[0]
    def reset(): counter[0] = init
    return inc, dec, get, reset

inc, dec, get, reset = make_counter(0)
inc()
inc()
inc()
print(get())
dec()
print(get())
reset()
print(get())

3
2
0

def outer():
    num = 10
    
    def inner():
        nonlocal num  # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)

    inner()
    print(num)
    
outer()

100
100

4.递归

函数在内部调用自身

二、Lambda 表达式

1.匿名函数的定义

两类函数：

lambda argument_list: expression

2.匿名函数的应用

函数式编程是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。
函数式编程，应用于函数式编程的高阶函数,两种形式如下：

def f(x):
    y = []
    for item in x:
        y.append(item + 10)
    return y
x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [1, 2, 3]

[1, 2, 3]

odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]

[1, 3, 5, 7, 9]

三、类与对象

1.对象 = 属性 + 方法 （封装、继承、多态）

类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。
封装、继承、多态，基本与Java一致。

class Animal:
    def run(self):
        raise AttributeError('子类必须实现这个方法')
class People(Animal):
    def run(self):
        print('人正在走')
class Pig(Animal):
    def run(self):
        print('pig is walking')
class Dog(Animal):
    def run(self):
        print('dog is running')
def func(animal):
    animal.run()
func(Pig())
func(People())

pig is walking
人正在走

2.self

class Ball:
    def setName(self, name):
        self.name = name
    def kick(self):
        print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)
a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")
a.kick()
b.kick()

我叫球A,该死的，谁踢我...
我叫球B,该死的，谁踢我...

3.Python 的魔法方法

1.__init__(self[, param1, param2...]):类实例化时自动调用

4.公有和私有

class Site:
    def __init__(self, name, url):
        self.name = name  # public
        self.__url = url  # private
    def who(self):
        print('name  : ', self.name)
        print('url : ', self.__url)
    def __foo(self):  # 私有方法
        print('这是私有方法')
    def foo(self):  # 公共方法
        print('这是公共方法')
        self.__foo()
x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
x.who()
# name  :  老马的程序人生
# url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
x.foo() #此时被调用的是公共方法和私有方法！！！
x.__foo()

name  :  老马的程序人生
url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
这是公共方法
这是私有方法



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-26-f159ff76b067> in <module>
     16 # url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
     17 x.foo() #此时被调用的是公共方法和私有方法！！！
---> 18 x.__foo()


AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'

5.继承

Python 同样支持类的继承，派生类的定义如下所示：

class DerivedClassName(BaseClassName):

       statement-1

              .

              .

              .

       statement-N

import random
class Fish:
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, 10)
        self.y = random.randint(0, 10)
    def move(self):
        self.x -= 1
        print("我的位置", self.x, self.y)
class GoldFish(Fish):  # 金鱼
    pass
class Carp(Fish):  # 鲤鱼
    pass
class Salmon(Fish):  # 三文鱼
    pass
class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        self.hungry = True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True
g = GoldFish()
g.move()
s = Shark()
s.eat()
s.move()  #报错，没有调用父类的构造方法，所以没有x变量。

我的位置 6 3
吃货的梦想就是天天有得吃！



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-27-6c146fd1ab11> in <module>
     27 s = Shark()
     28 s.eat()
---> 29 s.move()  #报错，没有调用父类的构造方法，所以没有x变量。


<ipython-input-27-6c146fd1ab11> in move(self)
      5         self.y = random.randint(0, 10)
      6     def move(self):
----> 7         self.x -= 1
      8         print("我的位置", self.x, self.y)
      9 class GoldFish(Fish):  # 金鱼


AttributeError: 'Shark' object has no attribute 'x'

解决方法：（与Java一致）

class Shark(Fish):
    def __init__(self):
        Fish.__init__(self) #<--------
        self.hungry = True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True

class Shark(Fish):
    def __init__(self):
        super().__init__() #<--------
        self.hungry = True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True

6.类、类对象和实例对象

# 创建类对象
class Test(object):
    class_attr = 100  # 类属性
    def __init__(self):
        self.sl_attr = 100  # 实例属性
    def func(self):
        print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr)  # 调用类属性
        print('self.类属性的值', self.class_attr)  # 相当于把类属性 变成实例属性
        print('self.实例属性的值', self.sl_attr)  # 调用实例属性
a = Test()
a.func()

b = Test()
b.func()

a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()

b.func()

Test.class_attr = 300
a.func()

b.func()

类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 100
self.实例属性的值 100
类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 100
self.实例属性的值 100
类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 200
self.实例属性的值 200
类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 100
self.实例属性的值 100
类对象.类属性的值: 300
self.类属性的值 200
self.实例属性的值 200
类对象.类属性的值: 300
self.类属性的值 300
self.实例属性的值 100

7.绑定

8.一些相关的内置函数（BIF）

a = 2
print(isinstance(a, int))  # True
print(isinstance(a, str))  # False
print(isinstance(a, (str, int, list)))  # True
class A:
    pass
class B(A):
    pass

print(isinstance(A(), A))
print(type(A()) == A)
print(isinstance(B(), A))
print(type(B()) == A)

True
False
True
True
True
True
False

class A(object):
    bar = 1
    ccc=2

a = A()
print(hasattr(a, 'ccc'))
print(hasattr(a, 'bar2'))

delattr(A, 'ccc')
print(hasattr(a, 'ccc'))

print(getattr(a, 'bar'))
print(getattr(a, 'bar2', 3))
print(getattr(a, 'bar2'))

True
False
False
1
3



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-10-d2f58a72d1c2> in <module>
     12 print(getattr(a, 'bar'))
     13 print(getattr(a, 'bar2', 3))
---> 14 print(getattr(a, 'bar2'))


AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'

class C(object):
    def __init__(self):
        self.__x = None
    def getx(self):
        return self.__x
    def setx(self, value):
        self.__x = value
    def delx(self):
        del self.__x
    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

cc = C()
cc.x = 2
print(cc.x)

del cc.x
print(cc.x)

2



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-11-1721d3e165e1> in <module>
     15 
     16 del cc.x
---> 17 print(cc.x)


<ipython-input-11-1721d3e165e1> in getx(self)
      3         self.__x = None
      4     def getx(self):
----> 5         return self.__x
      6     def setx(self, value):
      7         self.__x = value


AttributeError: 'C' object has no attribute '_C__x'

四、魔法方法

1.cls：代表一个类的名称
2.self：代表一个实例对象的名称

1.基本的魔法方法

Python 采用自动引用计数（ARC）方式来回收对象所占用的空间，当程序中有一个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 1；当程序中有两个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 2，依此类推，如果一个对象的引用计数变成了 0，则说明程序中不再有变量引用该对象，表明程序不再需要该对象，因此 Python 就会回收该对象。

大部分时候，Python 的 ARC 都能准确、高效地回收系统中的每个对象。但如果系统中出现循环引用的情况，比如对象 a 持有一个实例变量引用对象 b，而对象 b 又持有一个实例变量引用对象 a，此时两个对象的引用计数都是 1，而实际上程序已经不再有变量引用它们，系统应该回收它们，此时 Python 的垃圾回收器就可能没那么快，要等专门的循环垃圾回收器（Cyclic Garbage Collector）来检测并回收这种引用循环。

class C(object):
    def __init__(self):
        print('into C __init__')

    def __del__(self):
        print('into C __del__')
c1 = C()
# into C __init__
c2 = c1
c3 = c2
del c3
del c2
del c1
#del c3
#del c2
# into C __del__

into C __init__
into C __del__

2.算术运算符

3.反算术运算符

a + b

这里加数是a，被加数是b，因此是a主动，反运算就是如果a对象的__add__()方法没有实现或者不支持相应的操作，那么 Python 就会调用b的__radd__()方法。

4.增量赋值运算符

5.一元运算符

6.属性访问

7.描述符

8.定制序列

容器类型的协议

class CountList:
    def __init__(self, *args):
        self.values = [x for x in args]
        self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)

    def __len__(self):
        return len(self.values)

    def __getitem__(self, item):
        self.count[item] += 1
        return self.values[item]


c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1])  # 3
print(c2[2])  # 6
print(c1[1] + c2[1])  # 7

print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}

print(c2.count)
# {0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 0, 4: 0}

3
6
7
{0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
{0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 0, 4: 0}

【例子】编写一个可改变的自定义列表，要求记录列表中每个元素被访问的次数。

class CountList:
    def __init__(self, *args):
        self.values = [x for x in args]
        self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)

    def __len__(self):
        return len(self.values)

    def __getitem__(self, item):
        self.count[item] += 1
        return self.values[item]

    def __setitem__(self, key, value):
        self.values[key] = value

    def __delitem__(self, key):
        del self.values[key]
        for i in range(0, len(self.values)):
            if i >= key:
                self.count[i] = self.count[i + 1]
        self.count.pop(len(self.values))


c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1])  # 3
print(c2[2])  # 6
c2[2] = 12
print(c1[1] + c2[2])  # 15
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
print(c2.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
del c1[1]
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}

3
6
15
{0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
{0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}

9.迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__() 与 __next__() 。

class Fibs:
    def __init__(self, n=10):
        self.a = 0
        self.b = 1
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        if self.a > self.n:
            raise StopIteration
        return self.a


fibs = Fibs(100)
for each in fibs:
    print(each, end=' ')

# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

4.10 生成器

【例子】

def myGen():
    print('生成器执行！')
    yield 1
    yield 2
    
myG = myGen()
for each in myG:
    print(each)

'''
生成器执行！
1
2
'''

myG = myGen()
print(next(myG))  
# 生成器执行！
# 1

print(next(myG))  # 2
print(next(myG))  # StopIteration

生成器执行！
1
2
生成器执行！
1
2



---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                             Traceback (most recent call last)

<ipython-input-14-8204536f8a41> in <module>
     20 
     21 print(next(myG))  # 2
---> 22 print(next(myG))  # StopIteration


StopIteration:

【例子】用生成器实现斐波那契数列。

def libs(n):
    a = 0
    b = 1
    while True:
        a, b = b, a + b
        print("**a=",a,"**b=",b)
        if a > n:
            return
        yield a


for each in libs(100):
    print(each, end=' ')

# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

**a= 1 **b= 1
1 **a= 1 **b= 2
1 **a= 2 **b= 3
2 **a= 3 **b= 5
3 **a= 5 **b= 8
5 **a= 8 **b= 13
8 **a= 13 **b= 21
13 **a= 21 **b= 34
21 **a= 34 **b= 55
34 **a= 55 **b= 89
55 **a= 89 **b= 144
89 **a= 144 **b= 233

标签：__,进阶,Python,self,other,print,Task03,def,定义
来源： https://blog.csdn.net/ChenShu19991109/article/details/113638416