python思维脑图思维导图

优点

缺点

单行注释

多行注释

中文注释

采用代码缩进和冒号来区分代码之间的层次

缩进可以使用空格或者Tab键来实现

当使用空格作为缩进时，建议使用4个空格作为一个缩进量

交互式环境

IDLE

第三方开发环境

具有特定的含义，只能用于特定的位置

'False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield'

所有关键字是区分字母大小写的

类名、对象名、方法名和变量名等，统称为“标识符”

标识符由一个或多个字母（A~Z 和 a~z）、数字、下划线（_）构成，长度不限

第一个字符不能是数字

标识符不能是关键字

应该避免标识符的开头和结尾都使用下划线的情况

整数

浮点数

布尔类型

复数

使用单引号（' '）、双引号（" "）或三引号（''' '''或""" """）进行界定

转义字符，即使用反斜杠“\”对一些特殊字符进行转义

int(x)

float(x)

str(x)

chr(x)

ord(x)

x = input("提示文字")

在Python3.x中，无论输入的是数字还是字符串，input()函数返回的结果都是字符串

print(输出的内容)

print()函数默认是换行的，如果要实现输出不换行的功能，那么可以设置end=''

使用%进行格式化输出

字符串进行格式化输出

使用“f-字符串”进行格式化输出

使用format进行格式化输出

+，-，*，/，%，**，//

+=，-=，*=，/=，%=，**=，//=

>，<，==，！=，>=，<=

and，or，not

从上而下，一条一条地顺序执行

又称为“分支结构”，分支语句根据一定的条件决定执行哪一部分的语句序列

使同一个语句组根据一定的条件执行若干次

如果表达式的值为真，则执行语句块，如果表达式的值为假，则跳过语句块，继续执行后面的语句

else不能单独使用，必须和if一起使用

elif不能单独使用，必须和if一起使用

判断某一年是否闰年。闰年的条件是：（1）能被4整除，但不能被100整除的年份都是闰年，如1996年、2004年是闰年；（2）能被100整除，又能被400整除的年份是闰年，如2000年是闰年。不符合这两个条件的年份不是闰年

打印出该菱形 * *** ***** ******* ********* ******* ***** *** *

数字回转方阵

break语句将跳出当前的循环体

跳过当前循环的剩余语句，然后继续进行下一轮循环

表示空语句，它不做任何事情，一般起到占位作用

使用赋值运算符直接创建列表 ：list = ['hadoop', '年度畅销书',[2020,12000]]

创建新的空列表的方法如下： empty_list = []

list()函数，它可以将range()对象、字符串、元组或其他可迭代类型的数据转换为列表，例如：num_list = list(range(1,10,2))

当列表不再使用时，可以使用del命令删除整个列表，例如motto = ['自强不息','止于至善']，del motto

使用索引访问列表中的元素，例如 list = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] >>> print(list[1]) Tuesday

用for循环访问：for i in list

添加元素

删除元素

修改元素

获取指定元素出现的次数，count()

获取指定元素首次出现的下标, index(value,[start,[stop]]),其中，start和stop用来指定搜索范围，start默认为0，stop默认为列表长度

统计数值列表的元素和,sum(aList[,start]),其中，aList表示要统计的列表，start表示统计结果是从哪个数开始累加，如果没有指定，默认值为0

使用列表对象的sort()方法排序 aList.sort(key=None,reverse=False)，其中，aList表示要排序的列表，key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用，例如，可以设置“key=str.lower”来忽略字符串的大小写；reverse是一个可选参数，如果值为True，则表示降序排序，如果值为False，则表示升序排序，默认为升序排序。

使用内置的sorted()函数排序，sorted(aList,key=None,reverse=False)，其中，aList表示要排序的列表，key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用，例如，可以设置“key=str.lower”来忽略字符串的大小写；reverse是一个可选参数，如果值为True，则表示降序排序，如果值为False，则表示升序排序，默认为升序排序

使用in操作符判断一个值是否存在于列表中

使用not in操作符判断一个值是否不在列表中

使用列表对象的count()方法，如果指定的值存在，则返回大于0的数，如果返回0，则表示不存在

使用index()方法查看指定值在列表中的位置，如果列表中存在指定值，则会返回该值第一次出现的位置，否则会抛出错误

通过切片操作可以生成一个新的列表（不会改变原列表），listname[start : end : step]

[表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] ]

是指列表中的每个元素仍然是列表

创建空元组：tuple1 = ()

当元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号，tuple1 = (50,)

tuple1 = tuple(range(1,10,2))

可以使用下标索引来访问元组中的元素

也可以象列表一样，采用切片的方式来获取指定的元素

可以使用for循环实现元组的遍历

元组中的元素值是不允许修改

del tuplename

(表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] )

len(tuple)：计算元组大小，即元组中的元素个数； max(tuple) ：返回元组中的元素最大值； min(tuple) ：返回元组中元素最小值；

列表属于可变序列，元组属于不可变序列

元组和列表都支持切片操作，但是，列表可以使用切片方式来修改其中的元素，而元组则不支持使用切片方式来修改其中的元素

元组的访问和处理速度比列表快

元组可以作为字典的键，而列表则不可以

把多个值赋给一个变量时，Python会自动将多个值封装成元组

将序列（元组或列表等）直接赋值给多个变量，此时序列的各元素会被依次赋值给每个变量（要求序列的元素个数和变量的个数相等），这种功能被称为“序列解包”

字典的元素是“键值对”，字典中的键不允许重复，必须是唯一值，而且键必须不可变

字典不支持索引和切片，但可以通过“键”查询“值”

字典是无序的对象集合

字典是可变的，并且可以任意嵌套

创建空字典：empty_dict = {}

zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组

删除字典：del grade

clear()方法清空字典中的所有元素，让字典变成一个空字典

通过键来访问值

使用字典对象的items()方法获取“键值对”列表，使用字典对象的keys()方法获取“键”列表，使用字典对象的values()方法获取“值”列表

通过for循环对items()方法返回的结果进行遍历

pop()方法用于获取指定键对应的值，并删除这个键值对

当需要添加或修改字典对象某个元素的值时，可以直接为该元素赋予新值

删除字典的某个元素：del grade["英语"]

使用字典对象的update()方法，用一个字典所包含的键值对来更新己有的字典。在执行update()方法时，如果被更新的字典中己包含对应的键值对，那么原值会被覆盖；如果被更新的字典中不包含对应的键值对，则该键值对被添加进去

{表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式]}

创建空集合：empty_set = set()

{表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式]}

删除集合：del numset

add()方法向集合中添加元素，被添加的元素只能是字符串、数字及布尔类型的True或者False等，不能是列表、元组等可迭代对象

使用pop()、remove()方法删除集合中的一个元素，使用clear()方法清空集合中的所有元素

a & b #交集| a.intersection(b) #交集

a | b #并集

a - b #差集 a.difference(b) #差集

>>> aString = "你好！世界" >>> aString[3] '世'

使用aString[m:n]这种写法，这里的m必须小于n，返回的值包含m而不包含n

aString[m::n]，从字符串的索引值为m（即第m+1个字符）开始，每n个字符取出一次的情况，其中n为正数，则查询方向为正向索引的方向，n为负数，则查询的方向为反向索引的方向

如果使用了错误的索引值，那么系统将返回一个空字符串，而不会提示一个错误或者异常

result = prefix + "thon"

result = "%sthon" % prefix

需要将列表[“Hello”, “World”, “Python”]用逗号拼接，可以采用如下方式： >>> ",".join(["Hello", "World", "Python"]) 'Hello,World,Python'

在Python 3.x中，缩进推荐使用“空格符”，并且不允许混合使用“制表符”和“空格符”。如果打开的是Python 2.x的代码，那么就需要将混合使用的缩进统一转换为“空格符”

指在字符串前加入先导符“r”（也可以是大写的“R”），之后，字符串里的所有内容都不会被转义

[填充文本][对齐方式][符号显示规则][#][0][填充宽度][千分位分隔符][.<小数精度>][显示类型]

在字符串前加入前导符“f”或者“F”。在使用时，将格式规格迷你语言的第一部分换成变量名或者表达式就可以了

圆括号内可以定义参数列表（可以为0个、1个或多个参数），即使参数个数为0，圆括号也必须有；函数形参不需要声明其类型

def 函数名(参数列表): 函数体

函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串用于存放函数说明，可以用内置函数help()查看函数的说明或者函数名.__doc__来查看函数的注释

第一行应为对象目的的简要描述； 如果有多行，则第二行应为空白。其目的是将摘要与其他描述有个视觉上的分隔。后面几行应该是一个或多个段落，描述对象的调用约定、副作用等

函数及函数的形参都可以不用指定类型，，但是这往往会导致在阅读程序或函数调用时无法知道参数的类型

Python提供“函数标注”的手段为形参标注类型。函数标注是关于用户自定义函数中使用的类型的元数据信息，它以字典的形式存放在函数的“ __annotations__ ”属性中

形参标注的方式是在形参后加冒号和数据类型，函数返回值类型的标注方式是在形参列表和def语句结尾的冒号之间加上复合符号“->”和数据类型

函数标注仅仅是标注了参数或返回值的类型，但并不会限定参数或返回值的类型，在函数定义和调用时，参数和返回值的类型是可以改变的

“return [表达式]”语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。特别地，不带表达式的return返回None

变量（包括局部变量和全局变量）的作用域都是从定义的位置开始，在定义之前访问则会报错

函数内定义的局部变量，其作用域仅在函数内；一旦函数运行结束，则局部变量都被删除而不可访问

在函数内部可以通过global定义的方式来定义全局变量，该全局变量在函数运行结束后依然存在并可访问

如果局部变量和全局变量名字相同，则局部变量在函数内部会“屏蔽”同名的全局变量

函数在定义时直接或间接调用自身的一种方法

构成递归需要具备以下条件： 子问题须与原来的问题为同样的问题，但规模较小或更为简单； 调用本身须有出口，不能无限制调用，即有边界条件。

匿名函数名 = lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

不可变对象在传递给函数时，实参和形参是同一个对象（值和地址都相同），但在函数内部，不可变对象类型的变量重新赋值后，形参变成一个新的对象（地址发生改变），函数外部的实参在函数调用前后并未发生改变。可见，对于不可变对象的实参，传递给函数的仅仅是值，函数不会影响其引用（存放地址）

传递可变对象的实参，事实上是把值和引用都传递给形参。函数内部对于形参的改变，也同时改变了实参

在函数调用时是必须有的，而且顺序和数量都要保持一致

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。所以，在函数调用中，多个关键字参数的顺序可以随意，但是关键字参数必须跟随在位置参数的后面

在函数定义时，某个参数使用了默认值，则该参数是默认参数；如果函数调用时没有传递该参数，则使用默认值

*parameter

**parameter

可以用列表、元组、集合、字典或其他可迭代的对象作为实参来进行参数传递，这需要在实参名称前加一个星号（*），此时Python解释器会将实参进行所谓的解包操作，将序列中的值分别传递给多个单变量的形参

两个星号（**）则是针对字典的值进行解包的，需要注意的是，字典的键须要与形参的名称保持一致，否则会报错

对象

类

继承

多态

每个对象可以有多个变量名，但只有一个唯一的整数值身份号（identity），可以使用内置函数id()来查看对象的身份号

一个对象一旦被创建，身份号就保持不变

Python采用引用计数技术自动管理对象所占用内存的回收，一般来说，用户不需要关注该过程

如果对象所包含的值不能改变，则称为“不可变对象”，反之，如果所包含的值可以改变，则称为“可变对象”

Python用关键字None表示空对象。没有显式返回值的函数都默认返回None对象

对于一个给定的对象，可以用“.”运算符调用其属性或方法，使用内置函数dir()可以查看对象所支持的所有属性与方法，该函数将对象的所有属性名和方法名以一个列表的形式返回

Python将所有对象分成了不同的类别，这个类别就称为对象所属的“类”，或称为“类型”

可以使用内置函数type()来查看一个对象所属的类型

Python里一切都是对象，那么对象所属的类型本身也是对象，例如int、str、list及function等，都是对象 >>> type(int) <class 'type'>

Python的官方文档中关于“类型”有两个对应的词，分别是“class”和“type”,表示类型这个概念时，这两个词之间可以互换使用；当分别作为自定义类的关键字和类型对象所属的类名时，不能互换

Python具有丰富的内建类型系统

class 类名： """类文档字符串""" 类的实现

类名必须是一个合法的Python标识符，且按照Python的编码规范，类名的首字母要求大写

类的实现部分包括属性和方法的定义，属性和方法统称为类的成员

类方法的第一个参数都是指向调用者实例的引用，在定义时一般都习惯用self作为参数名

在类的内部，成员之间的相互访问也需要使用“.”操作符，而不能直接用成员名进行访问

当实例化一个类时，Python会自动调用一个名为“__new__”的方法，创建一个最原始的对象，该方法继承自父类object

有了这个原始对象后，再使用该对象调用一个名为“__init__”的特殊方法进行对象的初始化

这些方法并不需要由用户显式调用，而是在实例化类时自动被调用，称为“类的构造器（constructor）方法”

在实际应用中，用户一般不需要重写“__new__”方法，只需要重新实现“__init__”方法来执行一些具体的初始化操作

“__init__”方法可以有参数，这些参数将在实例化时被提供，当然也可以像普通函数一样，给这些参数提供默认值

类属性

实例属性

得益于Python的动态类型特性，除了在类的内部进行定义，类属性和实例属性都可以在使用时动态添加

在创建一个类时，Python会自动创建一个名为“__dict__”的特殊实例属性，该属性是一个字典对象，它保存了实例的所有其它实例属性名及其相应的值。另外，还可以使用del关键词删除类属性或者实例属性

实例属性会覆盖同名的类属性，这种使用会增加调试困难，同时可能会带来潜在的漏洞，因此要尽量避免

在调用实例方法之前，必须有一个相应类型的实例。但在有些场景下，我们可能需要在没有实例的情况下通过类本身来调用一些方法

与实例方法类似，类方法的第一个参数也是自动传入的，但该参数是对类本身的引用，按照惯例，在定义时一般将该参数命名为cls

类方法最常见的作用是充当辅助构造器的角色来创建实例

仅仅是将一个普通函数的定义移到了类的内部，因此需要用类或者类的实例进行调用，但是调用时不会隐式传入调用者信息

采用双下划线开头和双下划线结尾，Python将其视为一种特殊方法，具有特定的调用约定

这类方法一般不是被用户直接调用，而是按照某种约定被自动地间接调用。Python官方文档中将这类自动被调用的方法称为“魔法方法

魔法方法主要用于对象的构造、运算符重写及访问控制等

为了实现类的继承，只需要在自定义类名后添加一个括号，并将需要继承的父类名放在括号里。除了拥有自定义的属性和方法外，子类将自动继承父类的所有成员

子类可以直接访问父类的公有成员和保护类型成员，也可以重写父类的公有和保护类型成员

子类不能直接访问父类的私有成员，但可以通过父类名前缀间接访问，由于私有成员的命名改写（name mangling）规则，子类不会重写父类的私有成员

如果子类没有实现构造器方法，则实例化子类时将自动调用父类的构造器方法，如果子类重写了构造器方法，则必须显式调用父类的构造器方法，这将用到内建的super()函数，该函数返回一个临时的父类对象

当对一个对象调用某个成员时，如果该对象所属的类没有定义该成员，Python将自动在对象的父类中依次查找，直到找到该成员，如果一直都没有找到，则会提示AttributeError异常

Python允许多重继承，即一个类可以有多个直接父类，定义时只需将不同的父类名放在类名后的括号内，并用逗号隔开。如果每个类都只有一个直接父类，当对一个对象调用某个成员时，Python将自动在对象所属的类及其父类中依次查找，直到找到该成员。

Python提供了一个名为object的类。如果一个类在定义时没有指明父类，则其直接父类为object类，也就是说，Python的任何一个类都直接或间接派生自object类

一旦一个类直接或间接继承了另外一个类，子类的实例也是父类的实例，可以通过内建的isinstance()函数和issubclass()函数来查看这种对象及类之间的继承关系，前者用于查看一个实例对象是否属于某个类的实例，后者用于查看一个类是否属于另一个类的直接或间接子类

需要强调的是，继承虽然可以有效地减少重复的代码，但继承已经破坏了对象的封装性，父类的实现细节对于子类来说都是透明的

多态一般指的是用一个父类的方法在不同的子类中有不同的具体实现

Python完全支持多态行为，不同子类只需要重写父类的同名方法，实例在调用被重写的方法时，将根据实际的子类类型选择相应子类的方法

不仅在类的继承上可以表现多态，在普通的函数定义上也可以表现多态行为，只要传入函数的对象具有相应的属性和方法，则在函数内部这些对象就会表现出相应的多态行为

python模块类型

新建一个rectangle.py文件，这个文件就可以看作是一个模块

import modulename [as alias]

在导入模块以后，如果要调用模块里面的变量、函数或者类时，需要在变量名、函数名或者类名前带上模块名作为前缀

在这种情况下，在调用模块里的变量、函数时，就不再需要使用模块名作为前缀

from modulename import member

如果要导入全部定义，可以使用通配符“*”

pip提供了丰富的功能，包括扩展模块的安装和卸载，以及显示已经安装的扩展模块

pip能够很好地支持虚拟环境

pip可以集中管理依赖

pip能够处理二进制格式

pip是先下载后安装，如果安装失败，也会清理干净，不会留下一个中间状态

安装模块

列出当前已经安装的所有模块

升级模块

卸载模块

首先执行try子句代码块（在关键字try和except之间的语句）。如果没有产生异常，则忽略except子句，try子句执行后正常结束

如果try子句代码块在执行过程中产生异常，则立即被捕获，同时跳出try子句代码块，进入except子句代码块，进行异常处理。在except子句的代码块中，可以根据try子句抛出的异常的不同类型，进行相应的处理。如果异常的类型与except之后的名称相同，则对应的except子句被执行

如果一个异常没有与except匹配，则该异常会传递给上层的try中（如果有的话）

如果try子句代码块产生异常，则执行其后的一个或多个except子句，进行相应的异常处理，而不去执行else子句代码块；如果try子句代码块没有产生异常，则执行else子句代码块

这种结构的好处是不需要把过多的代码放在try子句中，而是放那些真的有可能产生异常的代码

不管try子句代码块是否产生异常，也不管异常是否被except子句所捕获，都将执行finally子句代码块

如果try子句中产生的异常没有被except子句捕捉到，或者except子句或else子句中又产生新的异常，则这些异常会在finally子句执行后再次抛出

>>> raise AttributeError('false attribute') Traceback (most recent call last): AttributeError: false attribute   >>> raise Exception Traceback (most recent call last): Exception   >>> raise Exception("AException") Traceback (most recent call last): Exception: AException

raise只有唯一的参数，就是要抛出的指定的异常。参数必须是一个异常的实例或者是派生自Exception的异常类