python基础讲义第一弹

前言:

本系列文章将会对有编程经验的跨语言编程爱好者提供， 而来也是为了自己熟悉这门语言做下笔记。 所需了解的内容， 基础语法应用、迭代器， 常见数据结构， 面向对象编程， 少量设计模式等。

第一弹内容：

安装python

这里有一千种方法，从略， 但是本系列以python3 讲解。

了解数据类型和编码，输入输出

区分语言的运用，和基础数据类型的跨越， 输入输出(print . lable = input())

了解基础的内置数据结构

这里主要讲解tuple, list, set , dict, deque

基础数据结构无非就是对应到了(),[],{}即可。
元组直接用()，可以用其他数据结构直接嵌用。例如list()
list 为链表集合结构， 相当于Java 的ArrayList, C++的Vector。
set 无重集合结构。
dict 为字典结构， 对应Java的是Map。

##举例说明>>>a = (1,2,3); type(a)>>>b = tuple(a) ; type(b)>>>c = set(1,1,2,3,4);type(c)>>>d = {'Name':;'Actanble', 'IQ':223};type(d)##表示方法有很多种，以后用到了再说明。

简单的高级特性

##切片 ：：就是取其中的一部分元素 [start ：end]的功能##迭代 ：： 雷速于java的迭代器功能后的加强for循环for i in range(10):    print (2*i)##列表生成式l = [2*i for i in range(10) if(i>4)]print (i) ##输出符合条件i的列表推导式##生成器 ：： 只会操作到开始一部分元素的一个生成器g = (x * x for x in range(10))while(1):   print (next(g))###应用2def fib(max):    n, a, b = 0, 0, 1    while(n < max):        print(b)        a, b = b, a + b        n = n + 1    return 'complete'#####当然fib 可以直接用递归返回， 或者用另外一个数组存储返回即可。 [].append()##迭代器##可迭代对象既是实现了 iterable借口的对象， 例如集合， string 等。from collections import Iterableprint(isinstance(100, Iterable))  ##是不是迭代类型， instance(110,int)是不是整形。#同样 isinstance(iter([]), Iterator)判断是不是迭代器类型 

函数式编程

简而言之就是利用指针特性完成函数相关性能的相关编程。
map 和 reduce , 简易lamda应用
yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator

f = absdef add(x, y, f):    return f(x) + f(y)print(add(2,3,f))##map单元映射def g(x):    return x^2 + x -1 r = map(g, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])print (r)##reduce 应用from functools import reducedef char2num(s):    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]def str2int(s):    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

fiter 综合练习

def _odd_iter():    n = 1    while True:        n = n + 2        yield ndef _not_divisible(n):##定义一个筛选函数：    return lambda x: x % n > 0def primes():    yield 2    it = _odd_iter() # 初始序列    while True:        n = next(it) # 返回序列的第一个数        yield n        it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列# 打印1000以内的素数:for n in primes():    if n < 1000:        print(n)    else:        break## 其实 l = [2*i + 1 for i in range(max/2+1)] 的即可， 但是了解这个过程中指针操作对象， 操作的是什么， 这个过程。 

模块编程

自定义模块示例， 其他略

import sysdef test():    args = sys.argv    if len(args)==1:        print('Hello, world!')    elif len(args)==2:        print('Hello, %s!' % args[1])    else:        print('Too many arguments!')if __name__=='__main__':    test()

另外第三方模块只是看做一个大类的集合即可即可， 后面经常用到不加赘述

比如以前我的博客中经常用到 numpy, os, pandas , scanpy, bootstrap, request等。都属于模块。

理解作用域的修饰符， xx ( public )和 _x（pravete）; oop编程再详解。此处略， 补上一个简单的应用举例， 模块内部调用。

def _private(name):    return 'Hello, %s' % namedef _private_2(name):    return 'Hi, %s' % namedef greeting(name):    if len(name) > 3:        return _private(name)    else:        return _private_2(name)

后记

关于python基础要是有C++或者Java基础都会很容易理解， 其中只要是指针的操作和高级特性麻烦一点， 但是也都不难理解， 第二代将会全面展开面向对象编程， 封装、继承、多态。 另外再补上 IO 和 正则表达式，

第二弹内容

面向对象

第三弹内容

IO, 线程进程、错误调试、

正则, 常用内建模块(相当于了解api, Java的常见类学习)

第四弹

编程技术升级: 网络编程、web开发、访问数据库、SMTP协议的邮件收发、异步IO。

参考讲义

廖雪峰的Python教程