用戶:Xyy23330121/Python/查漏補缺

Python 學習資料 目錄

一、開始

1. 安裝Python
2. 安裝文本編輯器
3. 第一個程序：Hello World

二、變量

1. 命名規則
2. 特殊賦值方法

三、數字 (int float complex)

1. 數學運算
2. 將對象轉化為數字
3. 編寫加法程序
4. 數字精度（選學）
5. 位運算（選學）

四、布爾值 (bool) 與 if 語句

1. if語句
2. 比較運算
3. 布爾運算

五、字符串 (str)

1. 字符串的操作

六、列表 (list) 和 元組 (tuple)

1. 用推導式創建列表/元組
2. 通用序列操作
3. 可變序列操作

七、循環

1. while 語句
2. for 語句

八、字典 (dict)

1. 字典的簡單操作

九、選學：集合 (set)

1. 集合的操作
2. 可變集合的操作

十、更多字符串操作

1. 字符串和編碼 (bytes)
2. 格式化字符串
3. 正則表達式

十一、函數

1. 選學：函數註釋

十二、類

1. 類的私有量與類的繼承
2. 特殊屬性

十三、異常與try語句

1. try 語句
2. 異常類型的屬性和方法

十四、類的方法與Python的計算

1. 類的方法與類實例
2. 類的方法與數學運算
3. 類的方法與其它內置函數
4. 延申閱讀

十五、import語句與模塊

1. 簡單模塊
2. __main__
3. 發佈自己的模塊

十六、查漏補缺

1. with 語句
2. match 語句
3. 隨機數

十七、日期與時間

1. 日期與時間內容列表

十八、文件系統

1. 文件處理 (file object)
2. json 格式

十九、更多內容

在上面的學習中，有一些語句和程序結構因為暫時用不到，沒有進行講解。本頁面將講述這些內容。

dir 函數

內置函數 dir 會輸出模塊、類、函數等對象中，已有的屬性、方法和函數列表。比如： dir(float) 會輸出：

['__abs__', '__add__', '__bool__', '__ceil__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floor__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getformat__', '__getnewargs__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__int__', '__le__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rdivmod__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rmod__', '__rmul__', '__round__', '__rpow__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', 'as_integer_ratio', 'conjugate', 'fromhex', 'hex', 'imag', 'is_integer', 'real']

這包含了 float 對象支持的一切方法和屬性。

with 語句

with 語句用於「上下文管理器」。

上下文管理器

上下文管理器指的是擁有 __enter__ 方法和 __exit__ 方法的對象。其中：

1. __enter__ 方法應不能額外傳入參數
2. __exit__ 方法需要傳入三個參數

我們看以下示例：

class Test:
    def __enter__(self):
        print("开始 with 语句")
        return "value"
    def __exit__(self, *args):
        print("结束 with 语句")
        return True

with Test() as a:
    print(a)

該示例的輸出為：

开始 with 语句
value
结束 with 语句

with 語句的執行順序

對於以下語句：

with ContextManager as var:

在執行 with 子句前，會調用 ContextManager.__enter__()，並把其結果賦值給 var，而在 with 子句執行後，會調用上下文管理器的 ContextManager.__exit__ 方法。

特別的，可以省略 as var。此時，with 語句不會進行最開始的賦值操作。

錯誤處理

如果在 with 子句中沒有引發錯誤，則在結束時，調用 ContextManager.__exit__(None, None, None)。如果 with 子句中引發了錯誤，則這三個參數會包含錯誤信息。

此時，如果 ContextManager.__exit__ 返回 True，則不報錯。如果返回 False，則報錯並退出。

我們看以下示例：

def prt(*items):
    for item in items:
        print(item)
        print(type(item))
        print("------------------")

class Test:
    def __enter__(self): pass
    def __exit__(self, a, b, c):
        prt(a,b,c)
        return False #如果出错，必定报错

with Test():
    raise ValueError("示例错误信息")

該示例的輸出為：

<class 'ValueError'>
<class 'type'>
------------------
示例错误信息
<class 'ValueError'>
------------------
<traceback object at 0x00000137E51F5000>
<class 'traceback'>
------------------
Traceback (most recent call last):
  ...
    raise ValueError("示例错误信息")
ValueError: 示例错误信息

可以看出，傳入的參數按順序分別為錯誤對象的類型、錯誤對象、Traceback。

需要注意的是，如果 with 子句中沒有產生錯誤，則無論 __exit__ 返回什麼值，都不會報錯。

match 語句

match 語句是 Python 3.10 版本加入的語句。它和 if 語句的作用類似，但功能更強大，語法也更複雜。

由於 match 語句集「賦值」和「比較」兩個方式為一體，且兩個方式的區分在 Python 文檔中沒有嚴格地定義，所以這裏只講解最簡單的「比較」方式，而完全跳過「賦值」的部分。

簡單的 match 語句：匹配

boolean = True

match boolean:
    case True:
        print("True")
    case False:
        print("False")
    case True:
        print("不会匹配到这里，因为已经有匹配值了")

在「匹配」時，case 後面不可以跟着任何變量名稱，而必須是 0、"str"之類的字面值。或者，也可以是只由類型構造器構成的表達式。

類型構造器就是int(x)這類，調用時和函數的方法一致——但直接用於構造類的實例的方式。

在這種情況下，match 語句和 if 語句作用是完全相同的。它會嘗試將 match 關鍵字後緊跟着的、表達式的結果和 case 語句後緊跟着的內容作比較。如果和某個 case 匹配，則會執行匹配的 case 子句。執行完成後，不會再進行匹配。

yield 語句與生成器

yield 語句用於創建「生成器函數」。

生成器

關於迭代器

參見 這個頁面 和 這個章節

我們之前接觸過生成器，我們在列表和元組的括號內使用過生成器，比如：

print(i**2 for i in range(3))  #输出：<generator object <genexpr> at *>

生成器是一種迭代器。對於這種方法所創建的生成器，我們可以用函數的方式獲取：

def identity(x):
	return x

a = identity(i**2 for i in range(3))
for i in a:
    print(i, end=" ")  #输出：0 1 4

生成器函數

當一個函數中包含 yield 語句時，這個函數就會變成「生成器函數」。我們看以下示例：

def sliced(start=0, end=3):
    now = start
    while now < end:
        yield now
        now += 1
print(sliced)         #输出：<function sliced at *>
print(sliced())       #输出：<generator object sliced at *>
for i in sliced():
    print(i,end=" ")  #输出：0 1 2

生成器函數所返回的對象是一個生成器。該函數所返回的生成器，其中的元素就是每一次調用 yield 表達式時、yield 表達式的值。

yield from

使用 yield from 語句，可以將迭代器中的元素加入到返回的生成器中。

def gf():
    yield from "123"
    yield from [1,2,3]
    yield "end"

for i in gf():
    print(i,end=" ")  #输出：1 2 3 1 2 3 end

next 函數

除了用 for 語句調用之外，還可以用 next 函數來讀取生成器中的值。比如：

def g():
    yield 1
    yield 2

generator = g()
print(next(generator)) #输出：1
print(next(generator)) #输出：2
print(next(generator)) #报错：StopIteration

next 函數對於一般的迭代器也是適用的，以下內容和上面內容的輸出完全一致：

iterator = iter([1,2])
print(next(iterator))
print(next(iterator))
print(next(iterator))

鈎子

鈎子（Hook）指的是監測某個事件發生的程序。當事件發生時，鈎子會按照設置執行對應的程序。以下是帶有鈎子的一個對象的示例：

class StrHook():
    def __init__(self, obj, hook=None):
        self.obj = obj
        self.hook= hook
    def __str__(self):
        #当执行 __str__ 方法时，如果设置了钩子，则触发钩子的内容。
        if self.hook != None:
            self.hook(self.obj)
        return str(self.obj)

def func(obj):
    print(obj,"执行了 __str__ 方法")

#创建对象
a = StrHook(123, hook=func)
#尝试触发对象的钩子
b = str(a)

輸出為：

123 执行了 __str__ 方法