python学习2

28. 面向对象基础

28.1 类和对象

• 讲解：Python 是面向对象语言，类是对象的模板，对象是类的实例。

# 定义类 class Student: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def show(self): print(f"姓名：{self.name}, 年龄：{self.age}") # 创建对象 stu1 = Student("小明", 18) stu1.show()

• 关键点总结
  • class定义类
  • __init__构造方法，用于初始化属性
  • self表示对象本身
  • 对象通过类创建，调用方法使用对象.方法()

28.2 类属性与实例属性

• 讲解：类属性是所有实例共享的，实例属性属于各自对象。

class Dog: kind = "狗" # 类属性 def __init__(self, name): self.name = name # 实例属性 dog1 = Dog("旺财") dog2 = Dog("小黑") print(dog1.kind, dog1.name) print(dog2.kind, dog2.name) # 修改类属性 Dog.kind = "宠物狗" print(dog1.kind, dog2.kind)

• 关键点总结
  • 类属性用类名访问或实例访问
  • 实例属性只能通过对象访问
  • 修改类属性会影响所有实例

28.3 方法类型

• 讲解：Python 类中方法有三种：实例方法、类方法、静态方法

class Demo: count = 0 # 类属性 def __init__(self, name): self.name = name def instance_method(self): print(f"实例方法：{self.name}") @classmethod def class_method(cls): print(f"类方法：{cls.count}") @staticmethod def static_method(): print("静态方法，不访问类或实例属性") d = Demo("测试") d.instance_method() Demo.class_method() Demo.static_method()

• 关键点总结
  • 实例方法：访问对象属性
  • 类方法：访问类属性，用@classmethod
  • 静态方法：不访问实例或类，用@staticmethod

28.4 继承与多态

• 讲解：子类继承父类属性和方法，可重写方法实现多态

class Animal: def speak(self): print("动物叫声") class Dog(Animal): def speak(self): print("汪汪汪") class Cat(Animal): def speak(self): print("喵喵喵") animals = [Dog(), Cat()] for a in animals: a.speak() # 多态：同名方法不同表现

• 关键点总结
  • 子类通过(父类)继承
  • 方法重写实现多态
  • Python 支持多继承

28.5 封装与私有属性

• 讲解：通过_或__前缀实现属性和方法封装

class Person: def __init__(self, name, age): self.__name = name # 私有属性 self._age = age # 受保护属性 def show(self): print(f"姓名：{self.__name}, 年龄：{self._age}") p = Person("小红", 20) p.show() # print(p.__name) # 报错，私有属性不能直接访问 print(p._age) # 可以访问，但约定不直接使用

• 关键点总结
  • _变量：受保护，不建议外部访问
  • __变量：私有属性，外部不能直接访问
  • 封装保证对象内部数据安全

29. 模块与包

29.1 模块概念

• 讲解：模块是 Python 的文件，里面可以包含函数、类、变量。通过模块可以实现代码复用和组织。

# 假设有一个模块 math_utils.py def add(a, b): return a + b def sub(a, b): return a - b

• 关键点总结
  • 每个.py文件都是模块
  • 模块名即文件名，不含.py
  • 可以在其他文件中import使用模块功能

29.2 导入模块

• 讲解：使用import或from ... import ...导入模块。

# 导入整个模块 import math_utils print(math_utils.add(10, 5)) print(math_utils.sub(10, 5)) # 从模块导入指定函数 from math_utils import add print(add(20, 10)) # 导入时重命名 import math_utils as mu print(mu.add(1, 2))

• 关键点总结
  • import 模块名导入整个模块
  • from 模块名 import 函数名导入指定功能
  • as可给模块或函数起别名

29.3 包的概念

• 讲解：包是包含多个模块的目录，目录下需有__init__.py文件。

project/ ├── mypackage/ │ ├── __init__.py │ ├── mod1.py │ └── mod2.py └── main.py

• 关键点总结
  • 包 = 目录 +__init__.py
  • 可以组织大量模块
  • __init__.py可为空，也可执行包初始化代码

29.4 导入包中的模块

• 讲解：使用点号.导入包内模块

# main.py from mypackage import mod1 mod1.func1() # 或者 from mypackage.mod2 import func2 func2()

• 关键点总结
  • 包名.模块名导入模块
  • from 包名.模块名 import 函数/类导入指定内容
  • 避免循环导入

29.5 Python 标准库

• 讲解：Python 自带丰富模块，无需安装，如os、sys、math、datetime等

import os print(os.getcwd()) # 当前工作目录 import sys print(sys.version) # Python 版本 import math print(math.sqrt(16)) # 开平方 from datetime import datetime print(datetime.now())

• 关键点总结
  • 标准库模块无需安装
  • 可快速处理文件、系统、数学、时间等功能
  • 避免重复造轮子，提高开发效率

29.6 自定义模块建议

• 讲解
  • 模块命名尽量简洁
  • 功能单一，便于维护
  • 提供文档字符串，方便其他人使用

""" math_utils 模块示例 提供加减乘除基本运算函数 """ def add(a, b): return a + b

• 关键点总结
  • 保持模块高内聚、低耦合
  • 使用文档字符串记录功能
  • 模块放在项目统一路径或 Python 搜索路径中

30. Python 标准库常用模块

30.1 os 模块

• 讲解：os模块用于操作系统相关功能，如文件路径、目录管理等。

import os # 当前工作目录 print(os.getcwd()) # 列出当前目录文件和文件夹 print(os.listdir('.')) # 创建文件夹 os.mkdir('test_dir') # 重命名文件夹 os.rename('test_dir', 'demo_dir') # 删除文件夹 os.rmdir('demo_dir')

• 关键点总结
  • os.getcwd()获取当前目录
  • os.listdir()列出目录内容
  • os.mkdir()/os.rmdir()创建/删除文件夹
  • os.rename()重命名文件或文件夹

30.2 sys 模块

• 讲解：sys模块提供与 Python 解释器交互的功能。

import sys # Python 版本 print(sys.version) # 命令行参数 print(sys.argv) # 退出程序 # sys.exit()

• 关键点总结
  • sys.version查看 Python 版本
  • sys.argv获取命令行参数列表
  • sys.exit()退出程序

30.3 math 模块

• 讲解：math提供常用数学函数，如开方、三角函数、对数等。

import math print(math.sqrt(16)) # 4.0 print(math.pow(2, 3)) # 8.0 print(math.sin(math.pi/2)) # 1.0 print(math.ceil(3.2)) # 4 向上取整 print(math.floor(3.8)) # 3 向下取整

• 关键点总结
  • 常用函数：sqrt,pow,sin,cos,ceil,floor
  • 适合科学计算和数学操作

30.4 datetime 模块

• 讲解：datetime模块处理日期和时间。

from datetime import datetime, date, timedelta # 当前时间 now = datetime.now() print(now) # 当前日期 today = date.today() print(today) # 日期运算 tomorrow = today + timedelta(days=1) print(tomorrow)

• 关键点总结
  • datetime.now()获取当前时间
  • date.today()获取当前日期
  • timedelta做日期加减运算

30.5 random 模块

• 讲解：random用于生成随机数和随机选择。

import random print(random.random()) # 0-1 随机浮点数 print(random.randint(1, 10)) # 1-10 随机整数 print(random.choice([1,2,3,4,5])) # 随机选择列表元素 print(random.sample([1,2,3,4,5], 3)) # 随机取 3 个元素

• 关键点总结
  • random()生成 0-1 浮点数
  • randint(a, b)生成 a-b 整数
  • choice从序列随机选一个
  • sample从序列随机选多个

30.6 collections 模块

• 讲解：collections提供高效容器类型，如Counter,deque,defaultdict等。

from collections import Counter, deque, defaultdict # Counter 计数器 words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange'] cnt = Counter(words) print(cnt) # deque 双端队列 dq = deque([1,2,3]) dq.append(4) dq.appendleft(0) print(dq) # defaultdict dd = defaultdict(int) dd['a'] += 1 print(dd)

• 关键点总结
  • Counter统计元素出现次数
  • deque双端队列，支持两端快速操作
  • defaultdict自动初始化字典值

31. 面向对象进阶

31.1 类方法与静态方法复习

• 讲解

  ：

  • 实例方法：访问实例属性
  • 类方法：访问类属性或方法，用@classmethod
  • 静态方法：不访问类或实例属性，用@staticmethod

class Demo: count = 0 # 类属性 def __init__(self, name): self.name = name def instance_method(self): print(f"实例方法: {self.name}") @classmethod def class_method(cls): print(f"类方法: {cls.count}") @staticmethod def static_method(): print("静态方法: 无需访问实例或类") d = Demo("测试") d.instance_method() Demo.class_method() Demo.static_method()

• 关键点总结
  • 实例方法访问对象属性
  • 类方法访问类属性
  • 静态方法独立，常用于工具函数

31.2 属性装饰器@property

• 讲解：@property用于将方法变为属性访问，便于封装和控制。

class Person: def __init__(self, name): self._name = name @property def name(self): print("访问属性") return self._name @name.setter def name(self, value): print("设置属性") self._name = value p = Person("小明") print(p.name) # 访问属性，调用 getter p.name = "小红" # 调用 setter print(p.name)

• 关键点总结
  • @property将方法伪装为属性
  • @setter设置属性值
  • 封装数据，控制访问和修改逻辑

31.3 生成器yield

• 讲解：生成器可以按需生成数据，节省内存，适合大数据处理。

# 普通函数返回列表 def func_list(n): return [i for i in range(n)] print(func_list(5)) # 生成器函数 def func_gen(n): for i in range(n): yield i for x in func_gen(5): print(x)

• 关键点总结
  • yield每次返回一个值，保留函数状态
  • for循环或next()遍历生成器
  • 内存效率高，适合处理大数据

31.4 迭代器

• 讲解：迭代器对象遵循__iter__和__next__协议，可以被for循环遍历。

# 自定义迭代器 class MyIterator: def __init__(self, n): self.i = 0 self.n = n def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.i < self.n: val = self.i self.i += 1 return val else: raise StopIteration it = MyIterator(5) for x in it: print(x)

• 关键点总结
  • __iter__()返回迭代器对象
  • __next__()返回下一个元素，结束时抛出StopIteration
  • 生成器是迭代器的一种简化写法

31.5 装饰器@

• 讲解：装饰器用于在不修改函数代码的情况下增加功能。

def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("开始执行函数") result = func(*args, **kwargs) print("函数执行结束") return result return wrapper @decorator def greet(name): print(f"Hello, {name}") greet("小明")

• 关键点总结
  • @decorator等价于greet = decorator(greet)
  • 装饰器常用于日志、权限检查、性能统计
  • 可装饰函数或类方法