python實驗總結

❶ python中類的理解與總結

9. 類
Python 的類機制通過最小的新語法和語義在語言中實現了類。它是 C++ 或者 Mola-3 語言中類機制的混合。就像模塊一樣，Python 的類並沒有在用戶和定義之間設立絕對的屏障，而是依賴於用戶不去「強行闖入定義」的優雅。另一方面，類的大多數重要特性都被完整的保留下來：類繼承機制允許多重繼承，派生類可以覆蓋（override）基類中的任何方法或類，可以使用相同的方法名稱調用基類的方法。對象可以包含任意數量的私有數據。
用 C++ 術語來講，所有的類成員（包括數據成員）都是公有（ public ）的（其它情況見下文 私有變數），所有的成員函數都是虛（ virtual ）的。用 Mola-3 的術語來講，在成員方法中沒有簡便的方式引用對象的成員：方法函數在定義時需要以引用的對象做為第一個參數，調用時則會隱式引用對象。像在 Smalltalk 中一個，類也是對象。這就提供了導入和重命名語義。不像 C++ 和 Mola-3 中那樣，大多數帶有特殊語法的內置操作符（演算法運算符、下標等）都可以針對類的需要重新定義。
在討論類時，沒有足夠的得到共識的術語，我會偶爾從 Smalltalk 和 C++ 借用一些。我比較喜歡用 Mola-3 的用語，因為比起 C++，Python 的面向對象語法更像它，但是我想很少有讀者聽過這個。

❷ Python多線程總結

在實際處理數據時，因系統內存有限，我們不可能一次把所有數據都導出進行操作，所以需要批量導出依次操作。為了加快運行，我們會採用多線程的方法進行數據處理， 以下為我總結的多線程批量處理數據的模板：

主要分為三大部分：

共分4部分對多線程的內容進行總結。

先為大家介紹線程的相關概念:

在飛車程序中，如果沒有多線程，我們就不能一邊聽歌一邊玩飛車，聽歌與玩 游戲 不能並行；在使用多線程後，我們就可以在玩 游戲 的同時聽背景音樂。在這個例子中啟動飛車程序就是一個進程，玩 游戲 和聽音樂是兩個線程。

Python 提供了 threading 模塊來實現多線程:

因為新建線程系統需要分配資源、終止線程系統需要回收資源，所以如果可以重用線程，則可以減去新建/終止的開銷以提升性能。同時，使用線程池的語法比自己新建線程執行線程更加簡潔。

Python 為我們提供了 ThreadPoolExecutor 來實現線程池，此線程池默認子線程守護。它的適應場景為突發性大量請求或需要大量線程完成任務，但實際任務處理時間較短。

其中 max_workers 為線程池中的線程個數，常用的遍歷方法有 map 和 submit+as_completed 。根據業務場景的不同，若我們需要輸出結果按遍歷順序返回，我們就用 map 方法，若想誰先完成就返回誰，我們就用 submit+as_complete 方法。

我們把一個時間段內只允許一個線程使用的資源稱為臨界資源，對臨界資源的訪問，必須互斥的進行。互斥，也稱間接制約關系。線程互斥指當一個線程訪問某臨界資源時，另一個想要訪問該臨界資源的線程必須等待。當前訪問臨界資源的線程訪問結束，釋放該資源之後，另一個線程才能去訪問臨界資源。鎖的功能就是實現線程互斥。

我把線程互斥比作廁所包間上大號的過程，因為包間里只有一個坑，所以只允許一個人進行大號。當第一個人要上廁所時，會將門上上鎖，這時如果第二個人也想大號，那就必須等第一個人上完，將鎖解開後才能進行，在這期間第二個人就只能在門外等著。這個過程與代碼中使用鎖的原理如出一轍，這里的坑就是臨界資源。 Python 的 threading 模塊引入了鎖。 threading 模塊提供了 Lock 類，它有如下方法加鎖和釋放鎖：

我們會發現這個程序只會列印「第一道鎖」，而且程序既沒有終止，也沒有繼續運行。這是因為 Lock 鎖在同一線程內第一次加鎖之後還沒有釋放時，就進行了第二次 acquire 請求，導致無法執行 release ，所以鎖永遠無法釋放，這就是死鎖。如果我們使用 RLock 就能正常運行，不會發生死鎖的狀態。

在主線程中定義 Lock 鎖，然後上鎖，再創建一個子 線程t 運行 main 函數釋放鎖，結果正常輸出，說明主線程上的鎖，可由子線程解鎖。

如果把上面的鎖改為 RLock 則報錯。在實際中設計程序時，我們會將每個功能分別封裝成一個函數，每個函數中都可能會有臨界區域，所以就需要用到 RLock 。

一句話總結就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他線程中的鎖進行操作， RLock 只能由本線程進行操作。

❸ 對python學習的總結怎麼寫

1.Python初步
Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。公認的特點是簡單、易學、免費、開源等等。個人覺得特別喜歡Python的地方是對字元串操作特別的靈活、採取縮進的方式簡單明了（雖然網路上把這個說成是局限）、以及簡單的語法。
Python 和c類似，是順序進行的，不想visual c++是事件觸發不同模塊進行的。操作和matlab相似，有編輯窗口，也有一個運行的窗口（互動式解釋器），可以編寫之後運行，也可以在命令行模式下一條條的完成。
2.基本語法
2.1表達式、數字、/(整除)、%（取余）、**(冪)、#注釋；
2.2長整形（後面加L）；十六進制和八進制（和c一樣0x和0）；
2.3變數賦值（x=2）、語句、輸入輸出（input（「哈哈」）、x=input（」」））；
2.4 函數：abs()、round()四捨五入
2.5 模塊：importmath
3.字元串
3.1 單引號和轉義字元
Python中單引號和雙引號的作用基本上是一致的，用雙引號一般是在所引用的字元串中包含單引號，為了加以區分所以使用雙引號。另一個方式就是用/來轉義。轉義即把後面的一個字元不按照它自身的功能處理而作為普通字元。
3.2 字元串表示
字元串拼接用『+』，例：x=『a』 y=』b』 z=x+y
字元串表示：str：把值轉換為合理形式的字元串，以便用戶理解
repr或『x』:創建一個字元串，以合法的Python表達式的形式來表示值。
長字元串： 如果字元串太長，可以用三個引號來代替普通的引號。或者在每行末用/轉義換行符。
原始字元串：r『』不會對/做轉義處理，會保持字元串內所有字元的原始書寫。

3.3 字元串格式
這個和c類似，用格式化操作符（%）來規定諸如長度、精確位、對齊等。
3.4 字元串方法
字元串方法和序列方法類似：對象.方法。常用的有以下幾種：
find:在字元串中查找子字元串，返回子字元串所在位置最左端索引，沒有則返回-1。
>>>title=』I am achinse』
>>>title.find(『chi』)
>>>8
註：還可以指定范圍：title.find(『』,0,16),即為從第一個到第16個。
join:在隊列中添加元素。
>>>sep=」+」
>>>seq=[『1』,』2』,』3』,』4』,』5』]
>>>sep.join(seq)
>>>』1+2+3+4+5』
lower:返回字元串的小寫版
>>>』I am aChinese』.lower()
>>>I am aChinese
replace:返回某字元串的所有匹配項均被替換之後得到的字元串。
>>>』This is atest』.replace(『is』,』eez』)
>>>』theez eez atest』
split:join的逆方法，用來將字元串分割成序列
>>>』1+2+3+4』.split(『+』)
>>>[『1』,』2』,』3』,』4』]
strip:返回去除兩側（不包括內部）空格的字元串：
>>>』 hh di hh 』.strip()
>>>』hh dihh』
注:還可指定要去除的字元，列為參數即可，注意只去除兩側，中間有也不會去除。
translate：與replace相似，但是只處理單個字元，優勢在於可以同時進行多個替換。
3.5 字元串與序列
字元串可以通過list函數轉換為序列，序列的操作見下一部分。唯一與標准序列不同的是不可變，不能x[2]=』c』
4.序列
4.1 通用序列操作
索引：如c的下標
分片：[3（起始）:6（去除分片後剩餘部分的第一位）] [-3:-1] [0:10:2(步長)]
序列相加、相乘：+ *
in：是否在序列中，返回布爾值
長度、最大（小）值：len() max()min()
4.2 列表
4.2.1基本列表操作
元素賦值、分片賦值（很有意思的操作）
4.2.2 列表方法
對象.方法（參數）
append：用於在列表末尾追加新對象
count：統計某個元素在列表中出現的次數
extend：可以在末尾一次性追加另一個序列中的多個值
index:用於從列表中找出某個值第一個匹配項的索引位置
insert：用於將對象插入到列表中
pop：移除列表中的一個元素（默認是最後一個），並返回該元素的值
remove：用於移除列表中某一個值的第一個匹配項
reverse：將列表中的元素反向存放
sort：在原位置進行排序
===============================================================================================
這個假期在學校實驗室實習，需要用到python，不過要求不高，需要用python編的程序其實很簡單，加上之前有了c語言和delphi的基礎，只是大體看了看python的書，這里很想說的是有的時候邊學邊用，邊用邊找的學習方式非常有效率！！
python給我最大的感受就是靈活，簡單。語法非常貼近自然語言的習慣，而且對於尤其是字元串的處理非常強大，不需要自己再絞盡腦汁像准備ACM那時候那麼痛苦，非常喜歡python！！

❹ 如何學習Python總結之談

零基礎情況下，想學一門語言。其實python非常適合初學者入門。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，因此上手相對容易。那麼如何快速掌握python?
設定目標：做 Python 開發除了熟悉語言本身之外，還需要掌握很多相關聯的技能，好比打NBA，你不光要學如何投籃，還要練習力量、技戰術等一整套東西。所以，一個普通Python Web開發工程師需要掌握的技能包括至少一個Web框架，比如：Django、Flask、Tornado，做業務系統必須熟知一種資料庫，還需要對Linux系統的基本操作和常用命令有所了解，因為以後你寫到程序基本上都會運行在Linux平台上。
開發工具：工欲善其事必先利其器，Python IDE層出不窮，推薦Pycharm 和Sublime兩個工具都是免費的，而且它們的學習成本非常低，網上找一篇教程看了基本就能上手，Vim、Emacs這樣的遠古神器還是放以後再去了解吧。
Python3：新手開始總糾結學 Python2 還是 Python3，這種糾結完全就是給自己徒增煩惱，因為它們是同一種語言，只有少部分地方語法不兼容，盡管目前大部分公司還在用Python2，但是Python3逐漸成為主流已是不爭事實，畢竟後者性能方面更佔有優勢。
學習框架：對於剛入門的人，最重要的是培養Ta的學習興趣和信心。有的會擔心自己的基礎知識都那麼薄弱，如何能學好框架呢?其實這個擔心倒是不必，大多數大型的框架都把功能封裝得很完整，定義了一套在自己的框架下做事的「規則」，學習框架更多的是學習這些「規則」，入門倒不需要很深的理論基礎。

❺ Python 異常處理總結

什麼是異常？

異常即是一個事件，該事件會在程序執行過程中發生，影響了程序的正常執行。一般情況下，在Python無法正常處理程序時就會發生一個異常。

異常是Python對象，表示一個錯誤。當Python腳本發生異常時我們需要捕獲處理它，否則程序會終止執行。

python提供了兩個非常重要的功能來處理python程序在運行中出現的異常和錯誤。你可以使用該功能來調試python程序。

異常處理： 本站Python教程會具體介紹。
斷言(Assertions)：本站Python教程會具體介紹。

異常處理

捕捉異常可以使用try/except語句。try/except語句用來檢測try語句塊中的錯誤，從而讓except語句捕獲異常信息並處理。如果你不想在異常發生時結束你的程序，只需在try里捕獲它。

語法：

以下為簡單的try….except…else的語法：

try的工作原理是，當開始一個try語句後，python就在當前程序的上下文中作標記，這樣當異常出現時就可以回到這里，try子句先執行，接下來會發生什麼依賴於執行時是否出現異常。

· 如果當try後的語句執行時發生異常，python就跳回到try並執行第一個匹配該異常的except子句，異常處理完畢，控制流就通過整個try語句（除非在處理異常時又引發新的異常）。

· 如果在try後的語句里發生了異常，卻沒有匹配的except子句，異常將被遞交到上層的try，或者到程序的最上層（這樣將結束程序，並列印預設的出錯信息）。

· 如果在try子句執行時沒有發生異常，python將執行else語句後的語句（如果有else的話），然後控制流通過整個try語句。

實例

下面是簡單的例子，它打開一個文件，在該文件中的內容寫入內容，且並未發生異常：

以上程序輸出結果：

實例

下面是簡單的例子，它打開一個文件，在該文件中的內容寫入內容，但文件沒有寫入許可權，發生了異常：

以上程序輸出結果：

使用except而不帶任何異常類型

你可以不帶任何異常類型使用except，如下實例：

以上方式try-except語句捕獲所有發生的異常。但這不是一個很好的方式，我們不能通過該程序識別出具體的異常信息。因為它捕獲所有的異常。

使用except而帶多種異常類型

你也可以使用相同的except語句來處理多個異常信息，如下所示：

try-finally 語句

try-finally 語句無論是否發生異常都將執行最後的代碼。

實例

如果打開的文件沒有可寫許可權，輸出如下所示：

同樣的例子也可以寫成如下方式：

當在try塊中拋出一個異常，立即執行finally塊代碼。finally塊中的所有語句執行後，異常被再次提出，並執行except塊代碼。參數的內容不同於異常。

異常的參數

一個異常可以帶上參數，可作為輸出的異常信息參數。你可以通過except語句來捕獲異常的參數，如下所示：

變數接收的異常值通常包含在異常的語句中。在元組的表單中變數可以接收一個或者多個值。

元組通常包含錯誤字元串，錯誤數字，錯誤位置。

實例

以下為單個異常的實例：

以上程序執行結果如下：

觸發異常

我們可以使用raise語句自己觸發異常

raise語法格式如下：

語句中Exception是異常的類型（例如，NameError）參數是一個異常參數值。該參數是可選的，如果不提供，異常的參數是」None」。

最後一個參數是可選的（在實踐中很少使用），如果存在，是跟蹤異常對象。

實例

一個異常可以是一個字元串，類或對象。 Python的內核提供的異常，大多數都是實例化的類，這是一個類的實例的參數。

定義一個異常非常簡單，如下所示：

注意：為了能夠捕獲異常，」except」語句必須有用相同的異常來拋出類對象或者字元串。

例如我們捕獲以上異常，」except」語句如下所示：

用戶自定義異常

通過創建一個新的異常類，程序可以命名它們自己的異常。異常應該是典型的繼承自Exception類，通過直接或間接的方式。

以下為與RuntimeError相關的實例，實例中創建了一個類，基類為RuntimeError，用於在異常觸發時輸出更多的信息。

在try語句塊中，用戶自定義的異常後執行except塊語句，變數 e 是用於創建Networkerror類的實例。

在你定義以上類後，你可以觸發該異常，如下所示：

來源 | 腳本之家 原文鏈接：http://www.jb51.net/article/47996.htm

❻ Python精選5篇教學心得

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，越來越多被用於獨立的，大型項目的開發，已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。下面給大家帶來一些關於Python 學習心得 ，希望對大家有所幫助。

python學習心得1

最近這段時間我們學習了很多內容，增長了很多關於Python的知識，萬事萬物是相通的，正如學習新的知識就像吃飯一樣。

吃多了就會消化不良，反映到學習上也是一樣，不知各位最近的感覺怎樣，反正學記是需要一些時間好好消化，掌握到手中，為下一步的知識補齊缺口。

接下來，學記和大家一起回顧一下最近學習的內容，循序漸進，循序漸進。

分支結構

分支結構就像上圖一樣，是用來選擇道路的。

所用的關鍵字是

If elif else

這三個詞的意思分別是

如果 否則如果 其他的

分支語句的寫法需要將與關鍵字與關鍵字對齊

循環結構

循環結構應用於一些重復的進程

通常我們只接觸兩種循環

for-in循環 和 while循環

for-in循環適用於

確切的知道到底循環幾次

while循環適用於

不知道到底有幾次循環

此時要搭配bool 來進行

即 True 和 Flase

關鍵字

關鍵字的熟練運用對於今後的開發工作

有非常重要的作用，但這么多關鍵字我們不能去死記硬背

只有在一個一個代碼的驗證當中去熟悉去掌握

那樣是最可靠的

def 設置模組

len 計算字元串長度

capitalize 獲得字元串首字母大寫的拷貝

upper 獲得字元串變大寫後的拷貝

find 從字元串中查找子串所在位置

index 與find類似但找不到子串時會引發異常

startswith 檢查字元串是否以指定的字元串開頭

endswith 檢查字元串是否以指定的字元串結尾

center 將字元串以指定的寬度居中並在兩側填充指定的字元

rjust 將字元串以指定的寬度靠右放置左側 填充指定的字元

isdigit 檢查字元串是否由數字構成

isalpha 檢查字元串是否以字母構成

isalnum 檢查字元串是否以數字和字母構成

append 添加元素

remove 刪除元素

clear 清空元素

sorted 排序

大家可能會有些疑惑，學習這些東西真的有用嗎?這些隨處可見的基礎方面的知識真的有用嗎?

我可以非常肯定地告訴大家

有用的!

這些知識就像是建築工地隨處可見的磚石，不管這些磚石怎樣的不起眼，但是沒有一幢建築可以離開磚石，學習的過程是枯燥的，不過這也正符合非常現實的一條規律。

學如逆水行舟，不進則退!

也正是因為它枯燥苦悶，學習有難度，才保證了，我們學習了這些知識以後，可以靠它們為生，在這個知識時代闖出自己的一片天!

不要放棄，絕對不要放棄!

黎明之前是最黑暗的!

為了自己的未來好好堅守吧!

青年學記 陪伴著各位青年

python學習心得2

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮著越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。而且，在字元串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。但是，我認為python雖然在許多方 面相 對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引著我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮著越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。

在學習python的第一節課上，其對我的最初的印象就是，相較於我學習過的c語言編程，它更加的簡潔。所有的變數都不需要像c語言編程那樣需要提前去定義，這樣給了編程者很大的自由空間與方便。如x=2，即可同時完成變數的定義與賦值。對於簡化程序的代碼，起到了許多的作用。而且，在字元串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。在c語言中，只能用字元類的數組對字元串進行相應的操作，步驟也是相對於比較繁瑣的，而在python中，當我們需要創建一個字元串的時候，只需要在創建字元串的時候用「s=」就可以了。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。我們只需要調用庫中的函數，而對於函數的具體實現，也沒有特殊的需求。

但是，我認為python雖然在許多方面相對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。不過也依然不會影響到python的強大，而隨著近幾年來的發展，python的受歡迎度也越來越高，而它的運用的領域也是越來越多，比如人工智慧和大數據等領域，python都是在其中扮演者重要的角色。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引著我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python學習心得3

由於我是自學Python，非科班出生，所以只能分享一些關於我的學習心得，如果有不對地方歡迎指正。

不過非科班出生雖然是一個痛點，但是在工作上，我其實不輸給我其他同事，這點我倒是很有自信，而且我也統一一句話「目前互聯網上的免費編程課程，足夠讓你成為一個合格的碼農」。

編程入門

我剛開始學習編程，主要是因為自己想動手做個網站，但是由於技術原因，再加上朋友都比較忙，最後抱著「求人不如求己」的想法，乾脆自學。

編程難不難?

這個問題我覺得所有認真學過的人，都一定會肯定告訴你編程不難，但是精通那是相當困難的。

如果你還沒去學習，就覺得編程一定很難，那麼其實你是沒有資格說這句話的，任何事情一定是要去嘗試後，才能這么說。

編程其實很像堆積木，然後根據需求，把東西造出來，可以是房子，也可以是橋梁。

學習編程無非運用這些積木，來創造你要的東西。

編程語言選擇

這邊說個題外話，關於當時編程語言的選擇，很多時候我覺得不是你選擇編程語言，而是編程語言選擇你，也就是你的「本命編程語言」。

人的性格會影響你適合的編程語言，比如你做事有條理，喜歡定期清理房間，那麼可能C語言很適合你;如果你不喜歡打掃房間，實在受不了，才打掃一次，可能你適合Java。

哈哈，開個玩笑，不過確實有這種很玄的存在。

我當時在編程語言的選擇上，用了一個笨 方法 。

我跑到w3cschool上面，把所有編程語言的第一章都去試了一遍，看看自己喜歡哪個語言，然後就選哪個語言，如果你不知道選哪門語言，可以用我的方法試試看。

至於編程語言，沒有高低之分，因為無論你學習哪門語言，你都非常有市場，而且你都能夠拿到高薪，關鍵是哪門語言適合你，並且能夠讓你有興趣學下去，能學好，這個很關鍵。

興趣是學習編程最大的驅動力!

為什麼是Python

說下為什麼選擇Python?

因為簡單，Python是公認的最容易入門的編程語言，而且也是公認有發展前景的編程語言，適用於機器人、大數據、人工智商等未來高科技。

基於以上的原因，我選擇Python來作為自己的入門語言，而且我覺得我適合Python這么語言。(因為我很懶)

之前有個梗，大概就是其他編程語言在討論某個問題，怎麼解決，而Python的程序員已經下班了，由此可見Python的效率。

總結 ：Python的語言特點就是「一氣呵成，痛快如拉稀」。

學習心得

由於我是自學的，所以參考的網站比較多，小夥伴可以按照我的學習路線，一般來說不會出現什麼問題。

基礎：教程+視頻

進階：視頻+實踐

進階pro：視頻+實踐+書籍+交流

基礎

剛開始學習的時候，我比較推薦w3cschool和菜鳥教程這兩個網站。

w3cschool-學編程，從w3cschool開始www.w3cschool.cn!

菜鳥教程 - 學的不僅是技術，更是夢想!www.runoob.com

這兩個網站在我看來，是編程自學的福音。

w3cschool這個網站手冊非常棒，另外這個網站的編程微課以及編程實戰對新手來說非常友好!

我當時就是靠這兩個，引發我學習的樂趣，不然對著枯燥的代碼，說實話，很無聊的。

菜鳥教程，這個網站的實例是最棒的，很多時候，你不僅僅要自己看教程，還要去看看為什麼，而菜鳥教程的實例就能夠讓你清晰的知道，為什麼，並且會原來如此。

總的來說，這兩個網站就像新手村剛出來的劍和盾!是新手入門絕對不能少的，尤其是w3cschool，強烈推薦。

還有一個就是視頻，視頻我是在慕課網上面看的，我很喜歡慕課網這個網站，網站風格很棒，而且視頻也很清晰。

也可以在阿里雲上面看Python的視頻，也很不錯，並且是免費的。

進階

進階結束後，代表你是個初級工程師。

這一步實踐非常重要，你要自己動手，做一些小玩意，實踐才是最重要的，在實踐中發現問題，那是學習最快並且效率最高的時刻。

你可以先給自己定下一個目標，比如我要做一個簡單的頁面，或者我要做一個簡單的小程序。

然後就開始動手去實踐，這步很重要。

同時還是要多看書籍。

進階pro

到這一步，我建議務必買書，你需要書籍幫你反向梳理你的知識，這決定了你以後的高度，而不是這個也懂，那個也懂，但是東西就是做不出來。

我記得當時我買完書，看完後的第一感受就是：原來這個世界是這樣的!

書會非常系統性的幫你梳理你自己學過的知識!

這里只推薦兩本書：《Python入門手冊》和《Python核心編程》

小夥伴可以自己去亞馬遜購買。

然後就是和身邊的小夥伴交流!

多看看別人的代碼，自己多敲敲代碼，是必經之路，也是一定要做的。

以上，希望對想入門Python的小夥伴能夠提供一點點幫助。

python學習心得4

017年11月，一群編程零基礎的小夥伴們成立了Python學習小組，12名學員從此夜以繼日地奔赴學習的征程。一個月過去了，從在屏幕上用最簡單的語句列印出「Hello, Python; Hello, World」開始，我們逐步地學習Python語法，學習操作列表、字典，學習For，While，If語句，現在遇到了第一個難點：類。通過研讀、練習、交流、討論，作為程序界的小白，我們逐步地理解了類的概念，明白了面向對象與面向過程編程的差異，以下是我們的小小心得，與大家分享：

編程基本思想

現實世界中，每個復雜的事務都可以拆分為多個組成部分，其中的每一部分就可稱之為對象。比如要實現一個很大很復雜的項目，我們可以把項目拆分成不同的組成部分，然後分別對不同部分通過編程實現，最終再把各個部分組裝起來完成整個項目。這讓我們能夠從整體上來控制項目，從而讓程序開發更有效。

比如汽車製造，汽車廠所做的僅僅是各個部件的組裝和匹配，而各個部件的生產是由相對專業的廠商完成。如果需要研發新型號汽車，整車廠所考慮的是如何對各個新式的零部件進行新的組裝和匹配，而不是從頭到尾重新生產一輛汽車。

面向對象的編程

VS

面向過程的編程

面向過程編程是針對一個需求的具體實現過程，但是對於大型項目的復雜需求，一步一步的做，這種編程效率顯然是低下的。

面向對象編程則是對項目進行拆分後(一般按照功能拆分)，分別實現，再將各個對象組裝起來。因此簡單的小程序使用面向過程方法編程更適合。面向對象的編程特性是易維護(可讀性高)，效率高，質量高(重用性)，擴展性好(高內聚,低耦合)。

對象

通俗的講，對象就是事物，一個公司、一個部門、一個人，甚至一本書都可以是一個對象，程序員可以自由決定把什麼作為對象。

比如eHR系統，需要對組織架構，員工進行管理，所以使用的對象可能是公司，部門，崗位，員工，等等。對象可大可小，可復雜也可簡單，如果僅僅是做一個考勤系統，員工這個對象一定要比eHR系統中的員工對象簡單。

類

現實世界中，類代表一組有共同特性的事物，把不同對象之間的共性抽象出來，就形成類的概念。比如說男人、女人可以抽象成人這個類;處長、秘書可以抽象成員工類。至於類如何去抽象，粒度的粗細，這是一個需要在學習和實踐中摸索的過程。

實例

以下是一個實例，大家體會一下：

1. 定義父類：

class Employee:

def __init__(self, name, age): #抽象員工共性(名字，年齡)

self.name = name

self.age = age

def signON(self):

print(self.name+" sign on.") #抽象簽到的動作

def work(self):

print(self.name + " on work.") #抽象工作的動作

2. 繼承出子類：

class MEmployee(Employee): #繼承父類的共性

def __init__(self, name, age):

super().__init__(name, age)

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事管理崗位工作的動作)

print(self.name + " on manager_work.")

3. 繼承出第二個子類：

class TEmployee(Employee):

def __init__(self, name, age, devLanguage): #繼承父類的共性，增加語言的屬性

super().__init__(name, age)

self.devLanguage = devLanguage

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事技術崗位工作的動作)

print(self.name + " on technology_work.")

def showLanguage(self): #增加子類的方法(抽象出會某種編程語言的動作)

print("use "+self.devLanguage+" language.")

在上面的程序中，我們先定義了一個父類：包含員工的姓名、年齡等一般特性，可以執行簽到、工作這兩類動作。在第一個子類中，管理層在前面一般特性的基礎上，執行管理工作;在第二個子類中，作為一般員工在前面一般特性的基礎上，執行技術工作，從事編程。

python學習心得5

1、定義方法

關鍵字 def 是方法定義的標志。接下來緊跟方法名和被圓括弧所包圍的參數列表。方法的主

體語句將在下一行開始並且必須縮進。

方法主體的首句可選擇性地是一句字元，用來說明方法的主要功能

例如：

"""print a finabo series up to n."""

2、默認參數值

默認值僅被設置一次，這與以前默認值為可變對象(如列表、字典和多數類實

例時)有很大的區別。

例如：

i=5

def f(arg=i):

print(arg)

i=6

f()

將會輸出 5

3、關鍵字參數

可以通過形式關鍵字參數調用方法

在方法調用中，關鍵字參數必須遵循位置參數。 所有的關鍵參數必須符合方法接受的參數

其中之一。但是他們的次序不重要，這包含非選擇的參數。沒有參數可以多次接受一個值。

當最後一個形參是__ name 時，它可以接受包含除了形式參數之外的所有關鍵字的字典，

_ name 必須在__ name 之前出現

4、可變參數列表

正常來說，這些可變參數常常放在正式參數列表的後面，因為它們會包攬所有傳遞給該方法

的剩餘輸入參數。任何出現在_ args 參數後低的正式參數會被認為是關鍵字參數，意味著它

們只能當關鍵字使用而不是位置參數。

>>> def concat(_ args,sep="/"):

...returnsep.join(args)

...

>>> concat("earth","mars","venus")

』earth/mars/venus』

>>> concat("earth","mars","venus", sep=".")

』earth.mars.venus』

5、拆分參數列表

當參數已經存在列表或者元組中，但是需要分拆以供要求分離位置參數調用的方法，如果單獨

分開它們無法使用，就需要寫一個方法用 _ 操作符來調用實現分拆列表或者元組中的參數。

同樣的使用形式，字典可以用__ 操作符實現關鍵字參數。

6、形式

lamdba a,b:a+b 該函數表示兩個數的和，像內嵌函數

7、代碼風格

對於 python，PEP8 作為許多項目應該遵守的編碼指導書而做的。 它提出了一種可讀而悅

目的編碼風格。 每位 python 開發者應該讀它。這里抽出一個重要的事項與你分享 ：

? 用四個空格代替 tab 鍵

? 每行不要超過 79 個字元。

? 用空行分離方法和類，大塊代碼中的方法。

? 必要的時候為每行添加註釋。

? 用文檔字元串

? 在操作符兩邊用空格

? 用統一的風格命名自定義的方法和類

? 如果你的代碼打算用在國際環境中，請不要用想像的字元編碼。Python 默認的是

utf-8,在任何情況下可以用 Ascii .

? 同樣的，即使有很少機會讓說不同語言的人們讀代碼或者維護代碼，但在定義中不

要用非 ASCII 編碼字元。

❼ 【Python】基礎總結

input("提示性信息")

如：
input("請輸入數字")

因為 Python 沒有特別人為規定數據類型，數據類型是由計算機進行判定，所以我們 input() 輸入的數據均默認作為字元串處理，而如果要輸入一些數字，著需要 eval() 評估函數對字元串進行評估，化為語句（數字）。

print(...)
默認空一行，如果想不空行，則
print(...., end = "")

特性：

進制：

特性：

浮點數間運算存在不確定尾數，不是 bug
如：0.1+0.3 → 0.4
0.1+0.2 → 0.30000000000000004

這是由於在計算機中一切數據都是化為二進制進行存儲的，而有的浮點數並不能完全化為相等的二進制數，只能無限趨近於二進制數。
如：0.1 →

解決方法：

四捨五入：

例如：z = 1.23e-4 + 5.6e+89j
z.real 獲得實部，z.imag 獲得虛部

三種類型存在一種逐漸「擴展」或「變寬」的關系：
整數 → 浮點數 → 復數

特點：

字元串有 2 類共 4 種表示方法：

擴展：

使用[]獲取字元串中一個或多個字元

使用[M:N:K]根據步長對字元串切片

{<參數序號>:<格式控制標記>}

> 右對齊
^ 居中對齊 | 槽設定的輸出寬度 | 數字的千位分隔符 | 浮點數小數精度 或 字元串最大輸出長度 | 整數類型
b , c , d , o , x , X
浮點數類型
e , E , f , % |

填充、對齊、寬度這三個一組，例如：
"{0:=^20}".format("PYTHON")
→ '=======PYTHON======='
"{0:*>20}".format("BIT")
→ '*****************BIT'
"{:10}".format("BIT")
'BIT '

剩下的三個一組，例如：
"{0:,.2f}".format(12345.6789)
→ ཈,345.68'
"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)
→ �,Σ,425,651,1a9,1A9'
"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)
Ɖ.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'

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使用 raise 語句拋出一個指定的異常。
raise [Exception [, args [, traceback]]]

緊湊形式：適用於簡單表達式的二分支結構
<表達式1> if <條件> else <表達式2>

例如：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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由條件控制的循環運行方式

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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可選參數例如：

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運行結果：

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可變參數例如：

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運行結果：

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在函數定義中，經常會碰到 *args(arguments) 和作為參數 **kwargs(keyword arguments)。
（事實上在函數中，和才是必要的，args 和 kwargs 可以用其他名稱代替）
*args 是指不定數量的非鍵值對參數。
**kwargs 是指不定數量的鍵值對參數。

*args 作為作為元組匹配沒有指定參數名的參數。而 **kwargs 作為字典，匹配指定了參數名的參數。
*args 必須位於 **kwargs 之前。

args( 通常緊跟一個標識符，你會看到a或者args都是標識符)是python用於接收或者傳遞任意基於位置的參數的語法。當你接收到一個用這種語法描敘參數時（比如你在函數def語句中對函數簽名使用了星號語法），python會將此標識符綁定到一個元祖，該元祖包含了所有基於位置的隱士的接收到的參數。當你用這種語法傳遞參數時，標識符可以被綁定到任何可迭代對象（事實上，它也可以是人和表達式，並不必須是一個標識符），只要這個表達式的結果是一個可迭代的對象就行。

**kwds(標識符可以是任意的，通常k或者kwds表示)是python用於接收或者傳遞任意基於位置的參數的語法。（python有時候會將命名參數稱為關鍵字參數，他們其實並不是關鍵字--只是用他們來給關鍵字命名，比如pass,for或者yield，還有很多，不幸的是，這種讓人疑惑的術語目前仍是這門語言極其文化根深蒂固的一個組成部分。）當你接收到用這種語法描敘的一個參數時（比如你在函數的def語句中對函數簽名使用了雙星號語法）python會將標識符綁定到一個字典，該字典包含了所有接收到的隱士的命名參數。當你用這種語法傳遞參數時，標識符只能被綁定到字典（我ID號I它也可以是表達式，不一定是一個標識符，只要這個表達式的結果是一個字典即可）。

當你在定義或調用一個函數的時候，必須確保a和k在其他所有參數之後。如果這兩者同時出現，要將k放在a之後。

lambda函數返回函數名作為結果

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例如：

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運行結果：

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謹慎使用lambda函數

❽ pythonweb項目開發實踐教程總結怎麼寫

1、首先找到一個書寫的地方。
2、其次拿出一張紙和一支筆。
3、最後在紙上寫下pythonweb項目開發實踐教程總結即可。

❾ python實驗總結

#!/usr/bin/env python # Filename: appui.py """ .. moleauthor:: .... .. test mole of Tkinter """ from Tkinter import * import tkMessageBox root = Tk() root.geometry('850x40+80+80') #設置窗體高寬與窗體相對屏幕左上角位置 class...

❿ Python SnowNLP情感分析實踐與優化總結

由於語料缺乏，前期若使用到情感分析，建議暫時使用SnowNLP（此模塊主要使用淘寶評論語料）做情感挖掘，但不僅僅為單純調用，需要優化，下面是一些實踐思考：

可在此基礎上優化，比如文本需要特別處理，除了平常的去停用詞外，還可以需要對輸入的文本結合詞性等進行處理。

下面是一些常識：

一）無情感的詞語(如去停用詞，去掉語氣詞，無詞性標簽的詞語）

二）對於文本過長，則可以考慮提取關鍵詞或抽取文本摘要後再提取關鍵詞

對於後者實踐結果差異明顯：

以"發布了頭條文章： 《5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯 "為例子， 顯然該文本為「積極****」文本。

1）s = SnowNLP（"發布了頭條文章：《5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯"）

得分為0.5，明顯不符合

2）s = SnowNLP（「 」.join(jieba.analyse.textrank("發布了頭條文章：《5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯")))

而對於文本特別長的，則可以先抽取摘要，再對摘要提取關鍵詞。

這主要由於此SnowNLP主要用貝葉斯機器學習方法進行訓練文本，機器學習在語料覆蓋上不夠，特徵上工程處理不當會減分，也沒考慮語義等。

為何要考慮語義層面：

以「 蘇寧易購，是誰給你們下架OV的勇氣****」 中的「 下架」其實才是中心詞（為表達憤怒的文本），但「 勇氣 」為下架的賓語（其為積極的文本），此句應該結果小於0.5，但實際為0.88，去掉「蘇寧易購」則為0.6>