第一天: Python基础
大纲
Python简介、环境搭建及包管理
Python简介
特点：Python是一门动态、解释型、强类型语言
动态：在运行期间才做数据检查（不用提前声明变量）- 静态语音(C/Java)：编译时检查数据类型（编码时需要声明变量类型）
解释型：在执行程序时，才一条条解释成机器语言给计算机执行（无需编译，速度较慢）- 编译型语言(C/Java)：先要将代码编译成二进制可执行文件，再执行
强类型：类型安全，变量一旦被指定了数据类型，如果不强制转换，那么永远是这种类型（严谨，避免类型错误，速度较慢）- 弱类型（VBScript/JavaScript）: 类型在运行期间会转化，如 js中的 1+"2"="12", 1会由数字转化为string
编码原则：优雅、明确、简单
优点
简单易学
开发效率高
高级语言
可移植、可扩展、可嵌入
庞大的三方库
缺点
速度慢
代码不能加密
多线程不能充分利用多核cpu(GIL全局解释性锁，同一时刻只能运行一个线程)
应用领域
自动化测试（UI/接口）
爬虫
Web开发（Django/Flask/..)
图形GUI开发
游戏脚本
金融、量化交易
数据分析，大数据
人工智能、机器学习、NLP、计算机视觉
云计算
环境搭建
Windows Python3环境搭建
下载Python3.6.5*.exe安装包
双击安装，第一个节目选中Add Python3.6.5 to PATH，点击Install Now(默认安装pip)，一路下一步
验证：打开cmd命令行，输入python，应能进入python shell 并显示为Python 3.6.5版本
包管理
pip安装
pip install 包名 - 卸载： pip uninstall 包名
pip install 下载的whl包.whl
pip install -r requiements.txt(安装requirements.txt中的所有依赖包)
pip list 查看已安装的三方包，pip freeze 已文件格式显示已安装的三方包（用于导出requiremnts.txt文件）
源码安装
下载源码包，解压，进入解压目录
打开命令行，执行
python setup.py install验证：进入python shell,输入import 包名，不报错表示安装成功
三方包默认安装路径：Python3.6.5/Lib/site-packages/ 下
Python基本语法
缩进
if x > 0:
print("正数")elif x = 0:
print("0")else:
print("负数")def add(x,y):
return x+y一行多条语句
x=1; y=2; print(x+y)
断行
print("this line is too long, \
so I break it to two lines")注释
# 单行注释a = 1'''这是一段 多行注释'''def add(x, y): """加法函数：这是docstring(函数说明)""" pass
变量
多重赋值
x=y=z=1多元赋值
x,y = y,x
变量类型（局部变量、全局变量、系统变量）
变量赋值
变量自增
x+=1x-=1(不支持x++,x--)
Python3中没有常量
基本数据类型(6种)
1. 数字Number
种类
False: 0,0.0,'',[],(),{}
True: 除False以外，['']或[[],[]]不是False
整型int(Python3中没有长整型，int长度几乎没有限制)
浮点型float
布尔型bool
复数型complex
操作符: +,-,,/,//(地板除),*(乘方) - Python3中的/是真实除，1/2=0.5
类型转
str(): 其他类型转为支付串, 如
str(12)int(): 字符串数字转为整型(字符串不是纯整数会报错), 如
int("12")float(): 字符串转换为浮点数，如
float("1.23")
2. 字符串String
字符串系统方法
len(): 计算字符串长度，如
len("abcdefg")find()/index(): 查找字符串中某个字符第一次出现的索引(index()方法查找不到会报错), 如
"abcdefg".find("b"); "abcedfgg".index("g")lower()/upper(): 将字符串转换为全小写/大写,如
"AbcdeF".lower();"abcedF".upper()isdigit()/isalpha()/isalnum(): 判断字符串是否纯数字/纯字母/纯数字字母组合, 如
isdigit("123"),结果为 Truecount(): 查询字符串中某个元素的数量,如
"aabcabc".count("a")join(): 将列表元素按字符串连接,如
"".join(["a","b","c"])会按空字符连接列表元素,得到"abc"replace(): 替换字符串中的某已部分,如
"hello,java".replace("java", "python"),将java 替换为 pythonsplit(): 和join相反,将字符串按分隔符分割成列表, 如
"a,b,c,d".split(",")得到["a", "b", "c", "d"]strip()/lstrip()/rstrip(): 去掉字符串左右/左边/右边的无意字符(包括空格,换行等非显示字符),如
" this has blanks \n".strip()得到"this has balnks"
字符串格式化
%: 如
"Name: %s, Age: %d" % ("Lily", 12)或"Name: %(name)s, Age: %(age)d" % {"name": "Lily", "age": 12}format: 如
"Name: {}, Age: {}".format("Lily", 12)或"Name: {name}, Age: {age}".format(name="Lily",age=12)substitude(不完全替换会报错)/safe_substitude: 如
"Name: ${name}, Age: ${age}".safe_substitude(name="Lily",age=12)
案例: 利用format生成自定义html报告
tpl='''<html>
<head><title>{title}</title></head>
<body>
<h1>{title}</h1>
<table border=1px>
<tr>
<th>序号</th>
<th>用例</th>
<th>结果</th>
</tr>
{trs}
</table>
</body>
</html>
'''tr='''<tr><td>{sn}</td>
<td>{case_name}</td>
<td>{result}</td>
'''title="自动化测试报告"case_results = [("1", "test_add_normal", "PASS"),("2", "test_add_negative", "PASS"), ("3", "test_add_float", "FAIL")]
trs=''for case_result in case_results:
tr_format = tr.format(sn=case_result[0], case_name=case_result[1], result=case_result[2])
trs += tr_format
html = tpl.format(title=title, trs=trs)
f = open("report.html", "w")
f.write(html)
f.close()结果预览
<h1>自动化测试报告</h1>
| 序号 | 用例 | 结果 |
|---|---|---|
| 1 | test_add_normal | PASS |
| 2 | test_add_negative | PASS |
| 3 | test_add_float | FAIL |
3. 列表List
列表元素支持各种对象的混合,支持嵌套各种对象,如
["a", 1, {"b": 3}, [1,2,3]]
列表操作
赋值:
l = [1, "hello", ("a", "b")]获取:
a = l[0] # 通过索引获取增:
l.append("c");l.extend(["d","e"]);l+["f"]删:
l.pop() # 按索引删除,无参数默认删除最后一个;l.remove("c") # 按元素删除改:
l[1]="HELLO" # 通过索引修改查: 遍历
for i in l: print(i)
列表系统方法
append()/insert()/extend(): 添加/插入/扩展(连接)
index(): 获取元素索引
count(): 统计元素个数
pop()/remove(): 按索引/元素删除
sort()/reverse(): 排序/反转
案例: 字符串反转
s="abcdefg"; r=''.join(reversed(a))
4. 元组Tuple
不可改变,常用作函数参数(安全性好)
同样支持混合元素以及嵌套
只有一个元素时,必须加","号,如
a=("hello",)- 因为Python中()还有分组的含义,不加","会识别为字符串
字符串/列表/元组统称为序列, 有相似的结构和操作方法
<h3>序列相关操作方法</h3>
索引
正反索引:
l[3];l[-1]索引溢出(IndexError): 当索引大于序列的最大索引时会报错,如[1,2,3,4]最大索引是3,引用l[4]会报IndexError
切片
l[1:3] # 从列表索引1到索引3(不包含索引3)进行截取, 如 l = [1, 2, 3, 4, 5], l[1:3]为[2, 3]
l[:5:2] # 第一个表示开始索引(留空0), 第二个表示结束索引(留空为最后一个,即-1), 第三个是步长, 即从开头到第5个(不包含第5个),跳一个取一个
案例: 字符串反转
s="abcdefg";r=s[::-1]
遍历
按元素遍历:
for item in l: print(item)按索引遍历:
for index in range(len(l)): print(l[index])按枚举遍历:
for i,v in enumerate(l): print((i,v))
扩展/连接(添加多个元素): extend()/+ "abc"+"123";[1,2,3]+[4,5];[1,2,3].extend([4,5,6,7])
类型互转: str()/list()/tuple()
list转str一般用join(), str转list一般用split()
系统函数
len(): 计算长度
max()/min(): 求最大/最小元素
sorted()/reversed(): 排序/反转并生成新序列(sort()/reverse()直接操作原序列)
l_new=sorted(l);l_new2=reversed(l)
5. 集合Set
集合可以通过序列生成
a = set([1,2,3])集合无序,元素不重复(所有元素为可哈希元素)
集合分为可变集合set和不可变集合frozenset
操作方法: 联合|,交集&,差集-,对称差分^
系统函数: add()/update()/remove()/discard()/pop()/clear()
案例1: 列表去重:
l=[1,2,3,1,4,3,2,5,6,2];l=list(set(l))(由于集合无序,无法保持原有顺序)案例2: 100w条数据,用列表和集合哪个性能更好? - 集合性能要远远优于列表, 集合是基于哈希的, 无论有多少元素,查找元素永远只需要一步操作, 而列表长度多次就可能需要操作多少次(比如元素在列表最后一个位置)
6. 字典Dict
字典是由若干key-value对组成, 字典是无序的, 字典的key不能重复,而且必须是可哈希的,通常是字符串
字典操作
遍历key:
for key in d:或for key in d.keys():遍历value:
for value in d.values():遍历key-value对:
for item in d.items():
赋值:
d = {"a":1, "b":2}获取:
a = d['a']或a = d.get("a") # d中不存在"a"元素时不会报错增:
d["c"] = 3; d.update({"d":5, "e": 6}删:
d.pop("d");d.clear() # 清空查:
d.has_key("c")遍历:
案例: 更新接口参数 api = {"url": "/api/user/login": data: {"username": "张三", "password": "123456"}},将username修改为"李四"api['data']['username'] = "李四" 或 api['data'].update({"username": "李四"})
哈希与可哈希元素
哈希是通过计算得到元素的存储地址(映射), 这就要求不同长度的元素都能计算出地址,相同元素每次计算出的地址都一样, 不同元素计算的地址必须唯一, 基于哈希的查找永远只需要一步操作, 计算一下得到元素相应的地址, 不需要向序列那样遍历, 所以性能较好
可哈希元素: 为了保证每次计算出的地址相同, 要求元素长度是固定的, 如数字/字符串/只包含数字,字符串的元组, 这些都是可哈希元素
6种类型简单的特点总结
数字/字符串/元祖: 长度固定
序列(字符串/列表/元祖): 有序
集合/字典: 无序, 不重复/键值不重复
条件/循环
条件判断
示例:
if x>0: print("正数")elif x=0: print("0")else:
print("负数")三元表达式:
max = a if a > b else b案例: 判断一个字符串是不ip地址
ip_str = '192.168.100.3'ip_list = ip_str.split(".") # 将字符串按点分割成列表is_ip = True # 先假设ip合法if len(ip_list) != 4:
is_ip= Falseelse: for num in ip_list: if not isdigit(num) or not 0 <= int(num) <= 255:
is_ip = Falseif is_ip:
print("是ip")else:
print("不是ip")使用map函数的实现方法(参考):
def check_ipv4(str):
ip = str.strip().split(".") return False if len(ip) != 4 or False in map(lambda x:True if x.isdigit() and 0<= int(x) <= 255 else False, ip) else True循环
for in 循环
while 循环
文件读写(文本文件)
html/xml/config/csv也可以按文本文件处理
文件操作方法
open(): 打开
f =open("test.txt")或f =open("test.txt","r", encoding="utf-8")或with open("test.txt) as f: # 上下文模式,出结构体自动关闭文件read()/readline()/readlines(): 读取所有内容/读取一行/读取所有行(返回列表) - 注意: 内容中包含\n换行符,可以通过strip()去掉
f.write()/f.save(): 写文件/保存文件
f.seek(): 移动文件指针,如f.seek(0), 移动到文件开头
f.close(): 关闭文件(打开文件要记得关闭)
文件打开模式
r/w/a: 只读/只写/追加模式
rb/wb/ab: 二进制只读/只写/追加模式(支持图片等二进制文件)
r+/rb+, w+/wb+, a+/ab+: 读写,区别在于, r+/w+会清空文件再写内容, r+文件不存在会报错, a+不清空原文件,进行追加, w+/a+文件不存在时会新建文件
文件是可迭代的,可以直接用 for line in f: 遍历
函数/类
函数定义和调用
def add(x, y): # 定义函数 return x+y print(add(1,3)) # 调用函数
案例: 用户注册/登录函数
users = {"张三": "123456"}
def reg(username, password): if users.get(username): # 如果用户中存在username这个key
print("用户已存在") else:
users[username] = password # 向users字典中添加元素
print("添加成功")
def login(username, password) if not users.get(username): print("用户不存在") elif users['username'] == password: print("登录成功") else: print("密码错误")参数和返回值
函数没有return默认返回None
参数支持各种对象,包含数字,支付串,列表,元组,也可以是函数和类
参数默认值: 有默认值的参数必须放在最后面, 如```def add(x, y=1, z=2):
不定参数: args和*kwargs, 如
def func(*args, **kwargs):可以接受任意长度和格式的参数参数及返回值类型注释(Python3)
def(x:int, y:int) -> int: # x,y为int型,函数返回为int型,只是注释,参数格式非法不会报错 return x+y
函数作为参数(如: 装饰器)
def a():
print("I'm a")def deco(func):
print("call from deco")
func()
deco(a) # 输出"call from deco"并调用a(),输出"I'm a"函数嵌套(支持闭包)
def a(): a_var = 1 def b:() # 嵌套函数 a_var += 1
函数递归(自己调用自己,直到满足需求)
案例: 求N!
def factorial(n): return 1 if n == 0 or n == 1 else n * factorial(n-1)
模块/包
模块
一个py文件为一个模块
模块导入
import os # 需要通过os调用相关方法, 如os.mkdir(),
form configparser import ConfigParser: 可以直接使用CinfigParser()
支持一次导入多个
包
一个文件夹为一个包(Python3,文件夹中不需要建立init.py文件)
常用系统模块
os: 与操作系统交互
os.name/os.sep/os.linesep: 系统名称/系统路径分隔符/系统换行符
os.makedir()/os.makedirs(): 建立目录/建立多级目录
os.getenv("PATH"): 获取系统PATH环境变量的设置
os.curdir/os.prdir: 获取当前路径/上级路径
os.walk(): 遍历文件夹及子文件
os.path.basename()/os.path.abspath()/os.path.dirname(): 文件名/文件绝对路径/文件上级文件夹名
os.path.join()/os.path.split(): 按当前系统分隔符(os.sep)组装路径/分割路径
os.path.exists()/os.path.isfile()/os.path.isdir(): 判断文件(文件夹)是否存在/是否文件/是否文件夹
案例: 用例发现, 列出文件夹及子文件夹中所有test开头的.py文件,并输出文件路径
for root,dirs,files in os.walk("./case/"): for file in files: if file.startswith("test") and file.endswith(".py"): print(os.path.join(root, file)sys: 与Python系统交互
sys.path: 系统路径(搜索路径)
sys.platform: 系统平台,可以用来判断是python2还是3
sys.argv: py脚本接受的命令行参数
sys.stdin/sys.stdout/sys.stderr: 标准输入/输出/错误
常见算法
冒泡排序
def buddle_sort(l): n = len(l) # 把计算长度写到遍历外,可以避免每次都重新计算 for i in range(n-1): # 从第一个遍历到倒数第二个 for j in range(n-i): # 第二层遍历
快速排序
def quick_sort(l): if len(l) < 2: return l # 如果列表只有一个元素, 返回列表(用于结束迭代) else: pivot = l[0] # 取列表第一个元素为基准数 low = [i for i in l[1:] if i < pivot] # 遍历l, 将小于基准数pivot的全放入low这个列表 high = [i for i in l[1:] if i >= pivot ] return quick_sort(low) + [pivot] + quick_sort(high) # 对左右两部分分别进行迭代
二分查找
def bin_search(l, n): # l为有序列表 low, high = 0, len(l) - 1 # low,high分别初始化为第一个/最后一个元素索引(最小/最大数索引) while low < high: mid = (high-low) // 2 # 地板除,保证索引为整数 if l[mid] == n: return mid elif l[mid] > n: # 中间数大于n则查找前半部分, 重置查找的最大数 high = mid -1 else: # 查找后半部分, 重置查找的最小数 low = mid + 1 return None # 循环结束没有return mid 则说明没找到
作者：韩志超
链接：https://www.jianshu.com/p/565dbdcba86a
共同学习，写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章
