Python 知识整理

一、Python 基础

1. 语言特性

• 解释型语言：无需编译，直接由解释器执行（CPython 为官方解释器）
• 动态类型：变量类型无需声明，赋值时自动确定（如x = 5后x可改为字符串）
• 强类型：不同类型运算需显式转换（如"2" + 2报错，需int("2") + 2）
• 缩进敏感：用缩进（4 个空格）划分代码块，替代{}
• 跨平台：一次编写，在 Windows/macOS/Linux 等系统均可运行

2. 环境搭建

• 安装方式：
  • 官网下载 Python 安装包（python.org）
  • 数据科学场景推荐 Anaconda（内置 Python + 常用库 + conda 包管理）
• 开发工具：
  • 轻量：VS Code（需安装 Python 插件）、Sublime Text
  • 专业：PyCharm（社区版免费，功能完整）
  • 在线：Google Colab、Jupyter Notebook（适合数据分析）

3. 基础语法

（1）变量与数据类型

• 基本类型：
  • 数值：int（整数）、float（浮点数）、complex（复数，如3+4j）
  • 文本：str（字符串，单 / 双引号包裹，支持三引号多行文本）
  • 布尔：bool（True/False，注意首字母大写）
• 容器类型：
  • list（列表）：有序可变，[1, "a", True]，支持增删改查
  • tuple（元组）：有序不可变，(1, 2, 3)，可作为字典键
  • dict（字典）：键值对集合，{"name": "Alice", "age": 18}，3.7 + 有序
  • set（集合）：无序去重，{1, 2, 3}，支持交集 / 并集运算
• 类型转换：int()/float()/str()/list()/tuple()等

（2）运算符

• 算术：+ - * /（浮点数除法） //（整数除法） %（取余） **（幂）
• 比较：==（值相等） != > < >= <= is（内存地址相等）
• 逻辑：and（与） or（或） not（非）
• 赋值：= += -= *= /= 等
• 成员：in（是否包含） not in（如2 in [1,2,3]返回True）

（3）流程控制

条件语句：python
if 条件1:
    代码块1
elif 条件2:
    代码块2
else:
    代码块3

• 循环语句：

for循环（遍历容器）：python
for item in [1,2,3]:
    print(item)  # 遍历列表元素
for i in range(5):  # 生成0-4的整数序列
    print(i)

while循环（条件满足时执行）：python
count = 0
while count < 3:
    print(count)
    count += 1

• 循环控制：break（终止循环）、continue（跳过当前轮次）

二、函数与模块化

1. 函数基础

定义与调用：python

def 函数名(参数):
    """函数文档字符串（说明功能）"""
    函数体
    return 返回值  # 可选，默认返回None

• 参数类型：
  • 位置参数：按顺序传递（如def add(a, b): return a+b，调用add(1,2)）
  • 关键字参数：指定参数名传递（add(b=2, a=1)）
  • 默认参数：def greet(name="Guest"): print(f"Hello {name}")
  • 可变参数：*args（接收多个位置参数为元组）、**kwargs（接收多个关键字参数为字典）
• 匿名函数：lambda表达式（简化单行函数）python

add = lambda a, b: a + b  # 等价于def add(a,b): return a+b

2. 模块与包

• 模块：单个.py文件，包含函数、类、变量
  • 导入：import 模块名、from 模块名 import 功能、import 模块名 as 别名
• 包：多个模块组成的目录，需包含__init__.py文件（可空）
  • 导入：from 包名.模块名 import 功能
• 常用标准库：
  • os/sys：系统操作（文件路径、环境变量）
  • datetime：日期时间处理
  • json：JSON 数据解析
  • re：正则表达式
• 第三方库安装：pip install 库名（如pip install pandas）

三、面向对象编程（OOP）

1. 核心概念

类（Class）：对象的模板，定义属性和方法python
class Person:
    # 类属性（所有实例共享）
    species = "Human"
    
    # 构造方法（初始化实例）
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name  # 实例属性
        self.age = age
    
    # 实例方法
    def greet(self):
        return f"Hello, I'm {self.name}"

对象（Instance）：类的实例化结果python
alice = Person("Alice", 20)  # 创建对象
print(alice.greet())  # 调用方法：Hello, I'm Alice

2. 进阶特性

继承：子类复用父类代码python
class Student(Person):  # 继承Person
    def __init__(self, name, age, school):
        super().__init__(name, age)  # 调用父类构造方法
        self.school = school

• 多态：不同对象调用同一方法呈现不同行为
• 封装：通过私有属性（__属性名）限制外部访问
• 魔术方法：__str__（打印对象时显示）、__len__（支持len()调用）等

四、文件操作与异常处理

1. 文件操作

打开与关闭：推荐with语句（自动关闭文件）python
with open("file.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()  # 读取全部内容
    # 其他操作：f.readline()（读一行）、f.readlines()（读所有行到列表）

• 模式：r（读，默认）、w（写，覆盖）、a（追加）、rb/wb（二进制）等

2. 异常处理

基本语法：python
try:
    # 可能出错的代码
    num = int(input("请输入数字："))
except ValueError:  # 捕获特定异常
    print("输入不是有效数字")
except Exception as e:  # 捕获所有异常（不推荐滥用）
    print(f"出错了：{e}")
else:  # 无异常时执行
    print(f"你输入的是：{num}")
finally:  # 无论是否异常都执行（如关闭资源）
    print("操作结束")

• 主动抛异常：raise ValueError("自定义错误信息")

五、进阶特性

1. 推导式（简化代码）

• 列表推导式：[x*2 for x in range(5) if x%2==0] → [0, 4]
• 字典推导式：{x: x*2 for x in range(3)} → {0:0, 1:2, 2:4}
• 集合推导式：{x%3 for x in range(10)} → {0,1,2}

2. 迭代器与生成器

• 迭代器：实现__iter__()和__next__()的对象（如列表、文件对象），可被for循环遍历

生成器：用yield关键字定义的函数，延迟生成数据（节省内存）python
def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a  # 每次返回一个值，暂停执行
        a, b = b, a+b

for num in fib(5):  # 生成0,1,1,2,3
    print(num)

3. 装饰器

用于增强函数功能（如日志、计时），不修改原函数代码python

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        import time
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"耗时：{time.time()-start}秒")
        return result
    return wrapper

@timer  # 用装饰器增强add函数
def add(a, b):
    return a + b

###** 六、Python 生态与应用领域 - 数据分析 ：Pandas（数据处理）、NumPy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（可视化）

- 机器学习 ：Scikit-learn（传统 ML）、TensorFlow/PyTorch（深度学习）

- Web 开发 ：Django（全栈框架）、Flask（轻量框架）、FastAPI（API 开发）

- 自动化 ：Selenium（网页自动化）、PyAutoGUI（桌面自动化）、Fabric（服务器运维）

- 其他 **：游戏开发（Pygame）、爬虫（Requests+BeautifulSoup）、科学计算（SciPy）

###** 七、学习资源 **- 官方文档：docs.python.org（最权威）

• 书籍：《Python 编程：从入门到实践》（入门）、《流畅的 Python》（进阶）
• 练习平台：LeetCode（算法）、Kaggle（数据分析实战）

通过以上内容，可构建 Python 知识的整体框架，实际应用中需结合项目练习加深理解。