Python编程基础与高级技术详解-原创手记-慕课网

Python概述

Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum在1989年底开始设计并开发。Python语言的设计哲学是代码的可读性，它通过使用缩进来实现这一点。Python语言支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python广泛应用于Web开发、自动化、数据分析、机器学习等多个领域。

Python的基本概念与语法

变量与类型

Python是一种动态类型语言，这意味着你不需要在声明变量时指定变量的类型。Python支持多种数据类型，包括整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)等。

示例代码

# 整型
a = 10
print(a)

# 浮点型
b = 3.14
print(b)

# 字符串
c = "Hello, Python"
print(c)

# 列表
d = [1, 2, 3, 4, 5]
print(d)

# 元组
e = (1, 2, 3, 4, 5)
print(e)

# 字典
f = {"name": "Alice", "age": 25}
print(f)

控制结构

Python支持多种控制结构，包括条件判断、循环等。

条件判断

Python使用if、elif和else来实现条件判断。

x = 10

if x > 0:
    print("x是正数")
elif x == 0:
    print("x是零")
else:
    print("x是负数")

循环

Python支持两种循环结构：for循环和while循环。

# for循环
for i in range(5):
    print(i)

# while循环
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

函数

Python使用def关键字来定义函数。

def greet(name):
    return "Hello, " + name

print(greet("Alice"))

类与对象

Python是一种面向对象的语言，支持类和对象的概念。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def introduce(self):
        return f"我的名字是{self.name}，我{self.age}岁了。"

person = Person("Alice", 25)
print(person.introduce())

Python高级技术详解

迭代器与生成器

迭代器是一种可以迭代的数据结构，通常用于遍历容器中的元素。生成器是一种特殊的迭代器，它在运行时生成元素，而不是在一开始就生成所有元素。

示例代码

# 迭代器
class MyIterator:
    def __init__(self, max):
        self.max = max

    def __iter__(self):
        self.n = 0
        return self

    def __next__(self):
        if self.n < self.max:
            result = self.n
            self.n += 1
            return result
        else:
            raise StopIteration

my_iter = MyIterator(5)
for item in my_iter:
    print(item)

# 生成器
def my_generator(max):
    for i in range(max):
        yield i

for item in my_generator(5):
    print(item)

装饰器

装饰器是一种在不修改原函数代码的情况下，为其添加额外功能的机制。

示例代码

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

异常处理

Python使用try-except语句来处理异常。

示例代码

try:
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为0")
finally:
    print("这个语句无论是否发生异常都会执行。")

多线程与多进程

Python提供了多种机制来实现多线程和多进程。threading模块可以用来创建和管理线程，multiprocessing模块可以用来创建和管理进程。

示例代码

import threading
import time

def worker():
    print(f"线程 {threading.current_thread().name} 正在运行")
    time.sleep(1)

threads = []

for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, name=f"Thread-{i+1}")
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

import multiprocessing

def worker():
    print(f"进程 {multiprocessing.current_process().name} 正在运行")

if __name__ == "__main__":
    processes = []

    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, name=f"Process-{i+1}")
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

数据结构

Python内置了多种数据结构，包括列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)等。这些数据结构可以用来存储和操作数据。

示例代码

# 列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list)

# 元组
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
print(my_tuple)

# 字典
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
print(my_dict)

# 添加元素
my_list.append(6)
my_dict["city"] = "Beijing"
print(my_list)
print(my_dict)

# 访问元素
print(my_list[0])
print(my_dict["name"])

# 删除元素
del my_list[0]
del my_dict["age"]
print(my_list)
print(my_dict)

模块与包

Python使用模块和包来组织代码。模块是一段Python代码文件，通常包含函数、类、变量等。包是一系列模块的集合，通常用于组织相关的代码。

示例代码

# 导入模块
import math

# 使用模块中的函数
print(math.sqrt(16))

# 从模块中导入特定函数
from math import sqrt

print(sqrt(16))

# 包的使用
import my_package.my_module

result = my_package.my_module.add(1, 2)
print(result)

创建和使用包

# 创建包
# 在 my_package 文件夹下创建 __init__.py 文件
# 在 my_package 文件夹下创建 my_module.py 文件

# my_package/my_module.py
def add(a, b):
    return a + b

# 使用包
import my_package.my_module

result = my_package.my_module.add(1, 2)
print(result)

文件操作

Python提供了多种方式来操作文件，包括读取文件、写入文件等。

示例代码

# 写入文件
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, World!")

# 读取文件
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

Python编程实践示例

在这一部分，我们将通过几个示例来演示如何使用Python进行实际编程。

示例1：天气预报爬虫

本示例将展示如何使用Python编写一个简单的天气预报爬虫，从网页上抓取天气数据。

步骤

确定目标网站和抓取数据的URL。
使用requests库发送HTTP请求。
使用BeautifulSoup库解析HTML内容。
提取需要的数据。
将数据存储到文件或数据库中。

示例代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_weather_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设天气信息在 class 为 "weather-info" 的 div 中
    weather_info = soup.find("div", class_="weather-info")
    # 提取天气信息
    temperature = weather_info.find("span", class_="temperature").text
    description = weather_info.find("span", class_="description").text
    return temperature, description

url = "http://example.com/weather"
temperature, description = get_weather_data(url)
print(f"温度: {temperature}")
print(f"描述: {description}")

示例2：数据清洗

本示例将展示如何使用Python进行数据清洗，以准备用于分析的数据。

步骤

导入需要的库，例如pandas。
读取数据文件，例如CSV文件。
清洗数据，例如处理缺失值、转换数据类型等。
将清洗后的数据保存到新的文件中。

示例代码

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 处理缺失值
data.fillna(0, inplace=True)

# 转换数据类型
data['age'] = data['age'].astype(int)

# 保存清洗后的数据
data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

示例3：Web应用开发

本示例将展示如何使用Python开发一个简单的Web应用，使用Flask框架。

步骤

安装Flask库。
编写视图函数，定义路由。
启动Web服务器，运行应用。

示例代码

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello, Flask!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

示例4：数据可视化

本示例将展示如何使用Python进行数据可视化，使用matplotlib库。

步骤

导入matplotlib库。
准备数据。
创建图表。
显示或保存图表。

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建图表
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('示例图表')
plt.grid(True)

# 显示图表
plt.show()