python 基础知识
继上一篇【python基础】
说明：
参考系列加入官网系列文档：python 3.7各部分代码都是写到同一文件中的second.py声明的变量是公用的。上一篇主要是入门，如果你学习过其他编程语言，基本动手操作一遍就了解了。
切片 获取部分数据（类似slice）的操作方法。 说明：
基础语法表示[start:end]，start其实位置，end结束位置（不包含）；接受负数（-1），从最后一个元素开始。默认start为0 ,默认end为数据长度(length)[start:end:sep] 表示间隔sep取一个值； # [:] 生成10个有序数列 names = list(range(11)) print(names[1:6]) # [::] print(names[1:6:2])迭代 for...in对数据进行迭代操作； 说明：
通过collections.abc模块导入Iterable类型isinstance判断数据类型是否同给定的类型相同，返回bool。通过内置函数enumerate把list转为索引-元素对。 # 判断当前数据是否可以进行迭代 from collections.abc import Iterable # output True print(isinstance(names,Iterable)) # enumerate names = enumerate(names) for k,v in names: print(k,v)列表生成式 快速生成数据。[]表达式里进行操作； 说明：
依次for循环取得变量。 # [] 简易表达式 nums = [n*n for n in [2,4,8]] print(nums) # 多层操作 nums = [n*m for n in [2,4,8] for m in [1,3,6]] print(nums)生成器 生成器函数可以用来生成数据，利用它的特性不需要把所有数据都列出来，减少数据占据的空间。 说明：
()创建一个生成器；next()用来获取元素，获取到最后一个元素时，再次获取就会报错StopIteration；在普通函数中使用yield关键字，成为一个生成器函数； # generator names=(n*n for n in [2,4,8]) for val in names: print("for-",val) # for 循环已经输出了所有值，在调用next() 报错 print(next(names))迭代器 迭代对象Iterator表示的是数据流，只能通过next()方法才能访问到下一个值；基本数据类型list/dict/set是可迭代数据，但不是迭代对象。 说明
isinstance()判断是否为迭代对象。通过使用iter()函数将可迭代数据转换为迭代对象；生成器可用于生成无限大的数据流。 # 判断当前数据类型是否为迭代对象 from collections.abc import Iterator # False print(isinstance(nums,Iterator)) # True print(isinstance(names,Iterator)) # using iter() output: True print(isinstance(iter(nums),Iterator))学习是建立在有前端基础的情况下，一些类似于JS的语法、语义不会在重复书写，只记录不同之处。
匿名函数 说明
lambda表示匿名函数， # 匿名函数 total = lambda val:val*3 # 12 print(total(4))装饰器 在代码运行期间，动态增加功能的方式，称之为装饰器
说明
__name__属性返回函数定义的名称@表示需要额外执行的函数名称，会自动调用。装饰器接受当前函数作为参数，用于回调执行。@functools.warps() 用于复制原始函数属性到返回函数上，比如实例中的wrapper函数，导致__name__变为了wrapper, # 装饰器 @+函数名称 def log(fn): def wrapper(*arg,**oth): print("------操作--------",fn.__name__,"---------操作用户名称---------",arg[0]) return fn(*arg,**oth) return wrapper @log def login(user): print("欢迎登陆:"+user) # ------操作-------- login ---------操作用户名称--------- admin # 欢迎登陆:admin login("admin") # 装饰器函数掺入自定义参数 import functools def log(bool): def decorator(fn): @functools.wraps(fn) def wrapper(*arg,**oth): print("------操作--------",fn.__name__,"---------操作用户名称---------",arg[0]) if bool: print("2019-10-06") return fn(*arg,**oth) return wrapper return decorator @log(True) def login(user): print("欢迎登陆:"+user) # ------操作-------- login ---------操作用户名称--------- test # 2019-10-06 # 欢迎登陆:test login("test")偏函数 利用functools.partial()可以设置已定义函数的默认值参数。
说明
针对公用函数进行设置，各模块需要传递各自标识，以进行不同处理操作。functools.partial()第二个参数如果没有指定参数名,如flag=False,则默认将参数放到arg[0]第一个。 # 设定函数默认值 def info(name,flag = True): adorn = "" if flag: adorn = "尊贵的" print("欢迎"+adorn+"客人:",name) info("admin",False) info("test",False) # 通过 functools.partial() 设置处理 ，无需每次传递参数 flag info_ = functools.partial(info,flag=False) info_("admin") info_("test")按功能进行划分以及每个人对自己写的模块进行包装。防止命名冲突
说明
from...import... 导入某个模块中的方法或者变量import... 导入整个模块，使用调用以目录为package包，必须包含__init__.py文件，可为空，包目录示例：
# 模块使用 # 从模块文件中导入某个方法或者变量 from logs.info import print_log # 导入整个模块 user.info 使用时调用获取 import user.info print_log() print(user.info._Author_)re模块包含了所有正则表达式的功能。
说明
由于字符串自身\的转义，在使用时使用r""re.match() 匹配到时返回match对象re.split() 第一个参数提供正则表达式，分割字符串 , 数据类型为listgroup()获取匹配到的结果只，group(0)永远是原始字符串。groups() 返回匹配到的结果值（元组）re.compile()使用预编译正则表达式，在后续使用过程中，程序不会再进行编译 # re 模块 正则表达式 import re # 匹配任意字符一次或多次 + 'lo' print(re.match(r".+lo","hello")) # 匹配 'l' 一次或多次进行分割 print(re.split(r"l+","hello")) # groups ('h', 'lo') print(re.match(r"^([a-z]+)el([a-z]+)$","hello").groups()) # 对表达式及进行编译， reg_ = re.compile(r"\d+\+\d+"); print(reg.match("2233+123").group(1))附所有模块执行结果：
