参考官方文档（3.9版本）：https://docs.python.org/zh-cn/3.9/index.html
数据类型和数据操作
# 整数、浮点数（俗称“小数”）类型x = 1 # 将整数1赋予了变量xy = 2.5 # 将浮点数2.5赋予了变量y# 加、减、乘、除（这里的print是Python自带的函数，它会将结果输出到屏幕上）print(x + y) # 将会输出3.5print(x - y) # 将会输出-1.5print(x * y) # 将会输出2.5print(x / y) # 将会输出0.4# 布尔类型（俗称“真、假”类型）t = Truef = False# 逻辑运算print(t and f) # 逻辑“与”，将会输出Falseprint(t or f) # 逻辑“或”，将会输出Trueprint(not t) # 逻辑“非”，将会输出Falseprint(not f) # 逻辑“非”，将会输出True# 字符串类型python = "Python"ad = "And" # 因为and是内置变量名（关键字），因此不能作为变量名ml = "Machine Learning"# 字符串操作print(python + " " + ad + " " + ml) # 字符串拼接，将会输出“Python And Machine Learning”print("{} {} {}".format(python, ad, ml)) #格式化字符串，format后面跟的三个变量将会依次填入之前的三个大括号中。同样将会输出“Python And Machine Learning”
列表（List）
# 列表（List），存储一系列元素的容器x = [1, 2, 3] # 定义一个存储了1、2、3的数组print(x[0]) # 输出数组的第1位，索引从0开始print(x[-1]) # 输出数组的倒数第1位（负数代表着“倒数”）x[0] = 0 # 将数组的第1位改成0（此时x = [0, 2, 3]）x.append(4) # 向数组中加一个数字4（此时x = [0, 2, 3, 4]）x.pop() # 将数组最后一位“挖出来”（此时x = [0, 2, 3]）x.pop(0) # 将数组第1位“挖出来”（此时x = [2, 3]）print(x[:1]) # 输出数组直到第1位的内容，将会输出“[2]”print(x[1:2]) # 输出数组从第2位到第2位的内容，将会输出“[3]”for n in x: # 遍历数组print(n) # 将会依次输出2、3# 粗暴地定义“比原数组每个数大1的数组”方法base = [0, 1, 2]plus_one = []for n in base:plus_one.append(n+1)# 优雅的方法——列表内涵base = [0, 1, 2]plus_one = [n + 1 for n in base]print(plus_one) # 将会输出“[1, 2, 3]”
元组（Tuple）
# 元组（Tuple），“不可变”列表
tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 )
tup3 = "a", "b", "c", "d"
print("tup1[0]: ", tup1[0]) # 输出元组第1位的内容，将会输出“tup1[0]: physics”
print("tup2[1:5]: ", tup2[1:5]) # 输出元组第2位到第5位的内容，将会输出“tup2[1:5]: (2, 3, 4, 5)”
print(tup3) # 输出元组全部内容
tup4 = tup2 + tup3 # 元组无法修改，需要创建一个新的元组
print(tup4) # 将会输出“(1, 2, 3, 4, 5, 'a', 'b', 'c', 'd')”
del tup4 # 元组中的元素不能删除，只能删除整个元素
集合（Set）
# 集合（set），存储一些列元素（且保证没有重复）的容器
numbers = {1, 2, 3, 1} # 由于集合会保证无重复、所以numbers将会是{1, 2, 3}
print(numbers)
# 判断一个元素是否在集合中
print(1 in numbers) # 将会输出True
print(4 in numbers) # 将会输出False
# 往集合中加入一个元素
numbers.add(4) # 将4加进numbers中，此时numbers = {1, 2, 3, 4}
print(numbers)
字典（Dictionary）
# 字典（dictionary），通过某个“查询码（key）”来查询“目标值（value）”
numbers = {1 : "small", 100 : "big"}
# 根据key来提取value
print("{} {}".format(numbers[1], numbers[100])) # 将会输出“small big”、
# 加入一组key、value
numbers[1000] = "very big"
print(numbers[1000]) # 将会输出“very big”
# 判断一个key是否在字典中
print(200 in numbers) # 将会输出False
函数（Function）
# 定义一个输出数字大小的函数
def big_or_small(num):
# 如果数字小鱼等于50、则输出“small”
if num <= 50:
print("small")
# 否则、输出“big”
else:
print("big")
print(big_or_small(30)) # 将会输出“small None”，思考为什么多了一个None
print(big_or_small(110)) # 将会输出“big None”，思考为什么多了一个None
类（Class）
# 定义“人”类
class Persion:
# 初始化时需要给“人”分配一个名字name
# 工作时长working_time则留给“男人”和“女人”去分开定义
def __init__(self, name):
self.name = name
self.working_time = None
# 定义一个方法，它能输出工作时长
def work(self):
print(self.working_time)
# 定义“男人”类，它需要“继承”“人”类
class Man:
def __init__(self, name):
# 调用“人”类的初始化方法以完成继承
Persion.__init__(self, name)
# 定义工作时长
self.working_time = 8
# 定义“女人”类，它需要“继承”“人”类
class Woman:
def __init__(self, name):
# 调用“人”类的初始化方法以完成继承
Persion.__init__(self, name)
# 定义工作时长
self.working_time = 6
装饰器（Decorator）
# 装饰器（Decorator），“函数亦对象”，函数可以被赋值给变量，通过变量也能调用该函数
def func(x):
return x + 1
plus_one = func
print(plus_one(1)) # 将会输出2
'''
@decorator
def func(*args, **kwargs):
...
它等价于：
def func(*args, **kwargs):
...
func = decorator(func)
'''
import time
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
# 在目标函数调用之前做些什么
t = time.time()
ans = func(*args, **kwargs)
# 在目标函数调用之后做些什么
t = time.time()- t
return ans, t
return wrapper
@decorator
def test():
for _ in range(10 ** 6):
x = 0
return "Done"
print(test()) # 将会输出('Done', 0.03889322280883789)（后面这串小数表示耗时，可能会有些许不同）
'''
引入wrapt库解决以下两个问题：
1、装饰器本身无法传入参数
2、函数的__name__属性发生了改变，导致有些依赖函数签名的代码执行会出错
'''
import time
import wrapt
def decorator(eps):
@wrapt.decorator
def wrapper(func, instance, args, kwargs):
t = time.time()
ans = func(*args, **kwargs)
t = time.time() - t
if t > eps : print("Slow!")
else: print("Fast!")
return ans, t
return wrapper
@decorator(0.01)
def func1():
for _ in range(10 ** 6):
x = 0
return "Done"
@decorator(0.05)
def func2():
for _ in range(10 ** 6):
x = 0
return "Done"
print(func1()) # 将会输出两行，第一行为“Slow!”，第二行为“('Done', 0.029944419860839844)”
print(func2()) # 将会输出两行，第一行为“Fast!”，第二行为“('Done', 0.029884815216064453)”
元类（Meta Class）
# 元类（Meta Class），“类亦对象”，类可以被赋值给变量，通过变量也能创造该类的实例
class Class:
def __init__(self):
self.x = 1
one = Class
print(one().x) # 将会输出1
'''
定义一个“人”（Person）类，它有三个方法：吃饭、睡觉、学习
定义Person的三个子类，“小张（Zhang）”、“小王（Wang）”、“小明（Ming）”
定义“人”的子类“小红（Hong）”，要求她：
1、吃饭像小张一样快；
2、睡觉像小王一样香；
3、学习像小明一样勤。
ps：如果再要求把上面三个要求换一换顺序呢？
'''
# 定义Person类
class Person:
def __init__(self):
self.ability = 1
def eat(self):
print("Eat: ", self.ability)
def sleep(self):
print("Sleep: ", self.ability)
def study(self):
print("Study: ", self.ability)
# 定义三个子类
class Wang(Person):
def eat(self):
print("Eat: ", self.ability * 2)
class Zhang(Person):
def sleep(self):
print("Sleep: ", self.ability * 2)
class Ming(Person):
def study(self):
print("Study: ", self.ability * 2)
# 定义元类（Meta Class)，继承自type
class Mixture(type):
def __new__(mcs, *args, ** kwargs):
name, bases, attr = args[:3]
person1, person2, person3 = bases
def eat(self):
person1.eat(self)
def sleep(self):
person2.sleep(self)
def study(self):
person3.study(self)
attr["eat"] = eat
attr["sleep"] = sleep
attr["study"] = study
'''
上述三行进阶表示：
for key, value in locals().items():
if str(value).find("function") >= 0:
attr[key] = value
'''
return type(name, bases, attr)
# 定义测试函数
def test(person):
person.eat()
person.sleep()
person.study()
# 下面进行两组测试
class Hong(Wang, Zhang, Ming, metaclass = Mixture):
pass
test(Hong()) # 将会输出三行，依次是Eat: 2、Sleep: 2、Study: 2
class Hong(Zhang, Wang, Ming, metaclass = Mixture):
pass
test(Hong()) # 将会输出三行，依次是Eat: 1、Sleep: 1、Study: 2
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