編程分享python

㈠ python編程常用技巧

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Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。

用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。

課程目錄：

第一階段

第一章：用戶交互

第二章：流程式控制制

第三章：數據類型

第四章：字元編碼

第五章：文件處理

第二階段

第六章：函數概述

第七章：閉包函數

......

㈡ 一篇文章帶你深度解析Python線程和進程

使用Python中的線程模塊，能夠同時運行程序的不同部分，並簡化設計。如果你已經入門Python，並且想用線程來提升程序運行速度的話，希望這篇教程會對你有所幫助。

線程與進程

什麼是進程

進程是系統進行資源分配和調度的一個獨立單位 進程是具有一定獨立功能的程序關於某個數據集合上的一次運行活動,進程是系統進行資源分配和調度的一個獨立單位。每個進程都有自己的獨立內存空間，不同進程通過進程間通信來通信。由於進程比較重量，占據獨立的內存，所以上下文進程間的切換開銷（棧、寄存器、虛擬內存、文件句柄等）比較大，但相對比較穩定安全。

什麼是線程

CPU調度和分派的基本單位 線程是進程的一個實體，是CPU調度和分派的基本單位,它是比進程更小的能獨立運行的基本單位.線程自己基本上不擁有系統資源,只擁有一點在運行中必不可少的資源(如程序計數器,一組寄存器和棧),但是它可與同屬一個進程的其他的線程共享進程所擁有的全部資源。線程間通信主要通過共享內存，上下文切換很快，資源開銷較少，但相比進程不夠穩定容易丟失數據。

進程與線程的關系圖

線程與進程的區別：

進程

現實生活中，有很多的場景中的事情是同時進行的，比如開車的時候 手和腳共同來駕駛 汽車 ，比如唱歌跳舞也是同時進行的，再比如邊吃飯邊打電話；試想如果我們吃飯的時候有一個領導來電，我們肯定是立刻就接聽了。但是如果你吃完飯再接聽或者回電話，很可能會被開除。

注意：

多任務的概念

什麼叫 多任務 呢？簡單地說，就是操作系統可以同時運行多個任務。打個比方，你一邊在用瀏覽器上網，一邊在聽MP3，一邊在用Word趕作業，這就是多任務，至少同時有3個任務正在運行。還有很多任務悄悄地在後台同時運行著，只是桌面上沒有顯示而已。

現在，多核CPU已經非常普及了，但是，即使過去的單核CPU，也可以執行多任務。由於CPU執行代碼都是順序執行的，那麼，單核CPU是怎麼執行多任務的呢？

答案就是操作系統輪流讓各個任務交替執行，任務1執行0.01秒，切換到任務2，任務2執行0.01秒，再切換到任務3，執行0.01秒，這樣反復執行下去。表面上看，每個任務都是交替執行的，但是，由於CPU的執行速度實在是太快了，我們感覺就像所有任務都在同時執行一樣。

真正的並行執行多任務只能在多核CPU上實現，但是，由於任務數量遠遠多於CPU的核心數量，所以，操作系統也會自動把很多任務輪流調度到每個核心上執行。 其實就是CPU執行速度太快啦！以至於我們感受不到在輪流調度。

並行與並發

並行（Parallelism）

並行：指兩個或兩個以上事件（或線程）在同一時刻發生，是真正意義上的不同事件或線程在同一時刻，在不同CPU資源呢上（多核），同時執行。

特點

並發（Concurrency）

指一個物理CPU(也可以多個物理CPU) 在若幹道程序（或線程）之間多路復用，並發性是對有限物理資源強制行使多用戶共享以提高效率。

特點

multiprocess.Process模塊

process模塊是一個創建進程的模塊，藉助這個模塊，就可以完成進程的創建。

語法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

由該類實例化得到的對象，表示一個子進程中的任務（尚未啟動）。

注意：1. 必須使用關鍵字方式來指定參數；2. args指定的為傳給target函數的位置參數，是一個元祖形式，必須有逗號。

參數介紹：

group：參數未使用，默認值為None。

target：表示調用對象，即子進程要執行的任務。

args：表示調用的位置參數元祖。

kwargs：表示調用對象的字典。如kwargs = {'name':Jack, 'age':18}。

name：子進程名稱。

代碼：

除了上面這些開啟進程的方法之外，還有一種以繼承Process的方式開啟進程的方式：

通過上面的研究，我們千方百計實現了程序的非同步，讓多個任務可以同時在幾個進程中並發處理，他們之間的運行沒有順序，一旦開啟也不受我們控制。盡管並發編程讓我們能更加充分的利用IO資源，但是也給我們帶來了新的問題。

當多個進程使用同一份數據資源的時候，就會引發數據安全或順序混亂問題，我們可以考慮加鎖，我們以模擬搶票為例，來看看數據安全的重要性。

加鎖可以保證多個進程修改同一塊數據時，同一時間只能有一個任務可以進行修改，即串列的修改。加鎖犧牲了速度，但是卻保證了數據的安全。

因此我們最好找尋一種解決方案能夠兼顧：1、效率高（多個進程共享一塊內存的數據）2、幫我們處理好鎖問題。

mutiprocessing模塊為我們提供的基於消息的IPC通信機制：隊列和管道。隊列和管道都是將數據存放於內存中 隊列又是基於（管道+鎖）實現的，可以讓我們從復雜的鎖問題中解脫出來， 我們應該盡量避免使用共享數據，盡可能使用消息傳遞和隊列，避免處理復雜的同步和鎖問題，而且在進程數目增多時，往往可以獲得更好的可獲展性（ 後續擴展該內容 ）。

線程

Python的threading模塊

Python 供了幾個用於多線程編程的模塊，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模塊允許程序員創建和管理線程。thread 模塊 供了基本的線程和鎖的支持，而 threading 供了更高級別，功能更強的線程管理的功能。Queue 模塊允許用戶創建一個可以用於多個線程之間 共享數據的隊列數據結構。

python創建和執行線程

創建線程代碼

1. 創建方法一:

2. 創建方法二:

進程和線程都是實現多任務的一種方式，例如：在同一台計算機上能同時運行多個QQ（進程),一個QQ可以打開多個聊天窗口（線程）。資源共享：進程不能共享資源，而線程共享所在進程的地址空間和其他資源，同時，線程有自己的棧和棧指針。所以在一個進程內的所有線程共享全局變數，但多線程對全局變數的更改會導致變數值得混亂。

代碼演示:

得到的結果是：

首先需要明確的一點是GIL並不是Python的特性，它是在實現Python解析器(CPython)時所引入的一個概念。就好比C++是一套語言（語法）標准，但是可以用不同的編譯器來編譯成可執行代碼。同樣一段代碼可以通過CPython，PyPy，Psyco等不同的Python執行環境來執行（其中的JPython就沒有GIL）。

那麼CPython實現中的GIL又是什麼呢？GIL全稱Global Interpreter Lock為了避免誤導，我們還是來看一下官方給出的解釋：

主要意思為:

因此，解釋器實際上被一個全局解釋器鎖保護著，它確保任何時候都只有一個Python線程執行。在多線程環境中，Python 虛擬機按以下方式執行:

由於GIL的存在，Python的多線程不能稱之為嚴格的多線程。因為 多線程下每個線程在執行的過程中都需要先獲取GIL，保證同一時刻只有一個線程在運行。

由於GIL的存在，即使是多線程，事實上同一時刻只能保證一個線程在運行， 既然這樣多線程的運行效率不就和單線程一樣了嗎，那為什麼還要使用多線程呢？

由於以前的電腦基本都是單核CPU，多線程和單線程幾乎看不出差別，可是由於計算機的迅速發展，現在的電腦幾乎都是多核CPU了，最少也是兩個核心數的，這時差別就出來了：通過之前的案例我們已經知道，即使在多核CPU中，多線程同一時刻也只有一個線程在運行，這樣不僅不能利用多核CPU的優勢，反而由於每個線程在多個CPU上是交替執行的，導致在不同CPU上切換時造成資源的浪費，反而會更慢。即原因是一個進程只存在一把gil鎖，當在執行多個線程時，內部會爭搶gil鎖，這會造成當某一個線程沒有搶到鎖的時候會讓cpu等待，進而不能合理利用多核cpu資源。

但是在使用多線程抓取網頁內容時，遇到IO阻塞時，正在執行的線程會暫時釋放GIL鎖，這時其它線程會利用這個空隙時間，執行自己的代碼，因此多線程抓取比單線程抓取性能要好，所以我們還是要使用多線程的。

GIL對多線程Python程序的影響

程序的性能受到計算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影響,那什麼是計算密集型和I/O密集型程序呢?

計算密集型：要進行大量的數值計算，例如進行上億的數字計算、計算圓周率、對視頻進行高清解碼等等。這種計算密集型任務雖然也可以用多任務完成，但是花費的主要時間在任務切換的時間，此時CPU執行任務的效率比較低。

IO密集型：涉及到網路請求(time.sleep())、磁碟IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低於CPU和內存的速度）。對於IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。

當然為了避免GIL對我們程序產生影響，我們也可以使用，線程鎖。

Lock&RLock

常用的資源共享鎖機制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等，簡單給大家分享下Lock和RLock。

Lock

特點就是執行速度慢，但是保證了數據的安全性

RLock

使用鎖代碼操作不當就會產生死鎖的情況。

什麼是死鎖

死鎖：當線程A持有獨占鎖a，並嘗試去獲取獨占鎖b的同時，線程B持有獨占鎖b，並嘗試獲取獨占鎖a的情況下，就會發生AB兩個線程由於互相持有對方需要的鎖，而發生的阻塞現象，我們稱為死鎖。即死鎖是指多個進程因競爭資源而造成的一種僵局，若無外力作用，這些進程都將無法向前推進。

所以，在系統設計、進程調度等方面注意如何不讓這四個必要條件成立，如何確定資源的合理分配演算法，避免進程永久占據系統資源。

死鎖代碼

python線程間通信

如果各個線程之間各干各的，確實不需要通信，這樣的代碼也十分的簡單。但這一般是不可能的，至少線程要和主線程進行通信，不然計算結果等內容無法取回。而實際情況中要復雜的多，多個線程間需要交換數據，才能得到正確的執行結果。

python中Queue是消息隊列，提供線程間通信機制，python3中重名為為queue，queue模塊塊下提供了幾個阻塞隊列，這些隊列主要用於實現線程通信。

在 queue 模塊下主要提供了三個類，分別代表三種隊列，它們的主要區別就在於進隊列、出隊列的不同。

簡單代碼演示

此時代碼會阻塞，因為queue中內容已滿，此時可以在第四個queue.put('蘋果')後面添加timeout，則成為 queue.put('蘋果'，timeout=1)如果等待1秒鍾仍然是滿的就會拋出異常，可以捕獲異常。

同理如果隊列是空的，無法獲取到內容默認也會阻塞，如果不阻塞可以使用queue.get_nowait()。

在掌握了 Queue 阻塞隊列的特性之後，在下面程序中就可以利用 Queue 來實現線程通信了。

下面演示一個生產者和一個消費者，當然都可以多個

使用queue模塊，可在線程間進行通信，並保證了線程安全。

協程

協程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。

協程是python個中另外一種實現多任務的方式，只不過比線程更小佔用更小執行單元（理解為需要的資源）。為啥說它是一個執行單元，因為它自帶CPU上下文。這樣只要在合適的時機， 我們可以把一個協程 切換到另一個協程。只要這個過程中保存或恢復 CPU上下文那麼程序還是可以運行的。

通俗的理解：在一個線程中的某個函數，可以在任何地方保存當前函數的一些臨時變數等信息，然後切換到另外一個函數中執行，注意不是通過調用函數的方式做到的，並且切換的次數以及什麼時候再切換到原來的函數都由開發者自己確定。

在實現多任務時，線程切換從系統層面遠不止保存和恢復 CPU上下文這么簡單。操作系統為了程序運行的高效性每個線程都有自己緩存Cache等等數據，操作系統還會幫你做這些數據的恢復操作。所以線程的切換非常耗性能。但是協程的切換只是單純的操作CPU的上下文，所以一秒鍾切換個上百萬次系統都抗的住。

greenlet與gevent

為了更好使用協程來完成多任務，除了使用原生的yield完成模擬協程的工作，其實python還有的greenlet模塊和gevent模塊，使實現協程變的更加簡單高效。

greenlet雖說實現了協程，但需要我們手工切換，太麻煩了，gevent是比greenlet更強大的並且能夠自動切換任務的模塊。

其原理是當一個greenlet遇到IO(指的是input output 輸入輸出，比如網路、文件操作等)操作時，比如訪問網路，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。

模擬耗時操作：

如果有耗時操作也可以換成，gevent中自己實現的模塊，這時候就需要打補丁了。

使用協程完成一個簡單的二手房信息的爬蟲代碼吧！

以下文章來源於Python專欄 ，作者宋宋

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㈢ python編程是啥

python編程是啥

python編程是啥，Python是一種代表簡單主義思想的語言，Python崛起更加符合開發者的習慣和口味。下面我給大家分享一下關於python編程是啥的相關信息。

python編程是啥1

編程語言領域Python成為了一個耀眼的新星，Python崛起的原因與其本身特點有關，也許它是更加符合開發者的習慣和口味。現在有一種聲音說Python將會超越Java成全球最流行編程語言。

這些年，編程語言的發展進程很快，在商業公司、開源社區兩股力量的共同推動下，涌現出諸如Go、Swift這類後起之秀，其中最為耀眼的是Python。

知名開發者網站Stackoverflow撰文指出，從2012至2017年編程語言Python成為開發者使用增長最快的主流編程語言，其中2017年增長率達到了27%，一舉超過包括Java、C#、PHP、C++在內的所有同類。另據高盛集團發布的一份《2017調查報告》針對全球數千名高校實習生的調查中，當問到你認為「哪個語言在未來會更重要」時，被調查的80、90後優秀年輕開發者中72%選了Python。

語言的使用者是一直被譽為業界上游「源頭活水」的開發者，其重要程度從各大科技巨頭公司每年例行召開的開發者大會上可見一斑。對於開發者群體而言最重要的事物有兩個，一是平台，二就是編程語言。編程語言Python為什麼能夠獲得全球眾多開發者的青睞?它的崛起給開發者世界帶來了什麼變化?

成功的一半源於好的開始

在主流編程語言當中，Python並不是一個「新人」，它的歷史超過25年，但真正風靡之時卻是最近幾年，所以「後起之秀」的稱呼實至名歸。Python的起源是19 89年，其發明者荷蘭人程序員吉多范羅蘇姆受ABC語言的啟發計劃開發一個新的腳本解釋器，由此邁出了Python項目的起點。

Python能夠真正風靡的原因之一是有一個好的起點。它的起步很穩，避開了版權糾紛，且搭上了開源運動的順風車。在那個年代，商業版權一直是熱門 事件，業界史上第一個軟體領域重大官司AT&T和伯克利BSD的Unix版權案打得天昏地暗，該案的結局直接促成了BSD的開源分支、linux的誕生以及震驚世界的自由軟體運動。

Python最初的版權歸屬是CWI(阿姆斯特丹的國家數學與計算機科研學會)，這與吉多早年在該機構工作有關，後來吉多受雇於CNRI(維吉尼亞州的國家創新研究公司)，Python權屬轉移至此。那時自由軟體運動已經開始，在CNRI期間發布的1.6至2.1多個版本的`Python許可證是一種與GPL並不兼容且類似於BSD的開源許可，CNRI因受到自由軟體基金會的壓力釋放了Python的原許可證，吉多由此掌握了主導權並起草了新的許可證。他改變了原許可證與GPL的不兼容，此舉獲得了自由軟體基金會頒發的自由軟體進步獎。再後來吉多和他的團隊成立了Python軟體基金會，將版權與許可證置於其下。

創始人吉多范羅蘇姆的心思縝密與靈活處事為Python最初的發展營造了良好的環境，包括幾次權屬的轉移、起草新的許可證、機智地與自由軟體陣營斡旋，最後安全融入開源的大潮。這一切為Python此後十多年裡逐漸成長為主流編程語言贏得了契機。

「人生苦短，我用Python」並非一句戲言

Python崛起的原因之二與其本身特點有關，或者說，其長期維護演進形成的獨特風格迎合了大多數開發者的口味。在開發者社群流行著一句玩笑「人生苦短，我用Python」(原話為」 Life is short， you need Python」)，這句看似戲言的話實際上恰恰反映了Python的語言特性與其在開發者心裡的價值分量。

除了包涵大多數主流編程語言的優點(面向對象、語法豐富)之外，Python的直觀特點是簡明優雅、易於開發，用盡量少的代碼完成更多工作。盡管Python是一種解釋型語言，與傳統的編譯型語言相比降低了機器執行效率，但是處理器的處理速率與環境速率(比如網路環境)的差異在大多數場景中完全抵消了上述代價;犧牲部分運行效率帶來的好處則是提升了開發效率，在跨平台的時候無需移植和重新編譯。 所以Python的顯著優點在於速成，對於時間短、變化快的需求而言尤為勝任。

Python最強大的地方體現在它的兩個外號上，一個叫「內置電池」，另一個是「膠水語言」。前者的意思是，Python官方本身提供了非常完善的標准代碼庫，包括針對網路編程、輸入輸出、文件系統、圖形處理、資料庫、文本處理等等。代碼庫相當於已經編寫完成打包供開發者使用的代碼集合，程序員只需通過載入、調用等操作手段即可實現對庫中函數、功能的利用，從而省去了自己編寫大量代碼的過程，讓編程工作看起來更像是在「搭積木」。除了內置庫，開源社區和獨立開發者長期為Python貢獻了豐富大量的第三方庫，其數量遠超其他主流編程語言，可見Python的語言生態已然相當壯大。

「膠水語言」是Python的另一個亮點。Python本身被設計成具有可擴展性，它提供了豐富的API和工具，以便開發者能夠輕松使用包括C、C++等主流編程語言編寫的模塊來擴充程序。就像使用膠水一樣把用其他編程語言編寫的模塊粘合過來，讓整個程序同時兼備其他語言的優點，起到了黏合劑的作用。正是這種多面手的角色讓Python近幾年在開發者世界中名聲鵲起，因為互聯網與移動互聯時代的需求量急速倍增，大量開發者亟需一種極速、敏捷的工具來助其處理與日俱增的工作，Python發展至今的形態正好滿足了他們的願望。

Python的影響

從兩個著名編程語言排行網站TIOBE和PYPL的最新數據來看，Java與Python的排名分別位於第1和第5、第1和第2。關於兩個網站的排行機制我們不得而知，但從開發者社群的相關評論中可以認為PYPL更能反映編程語言在開發者群體中的流行程度。不論如何，Python的崛起已是毋庸置疑的事實，而它上面的前輩則是常年占據榜單第1，互聯網與移動時代的嬌子Java。從Stackoverflow和多個開源社區公開的數據來看，Python的用戶數量增長很快，在今後兩年超過Java成為全球最流行編程語言的可能性非常之高。

值得一提的是，那些頗有影響力的主流編程語言，其背後一般都站著科技巨頭公司，比如Java之於甲骨文、C#之於微軟、ObjecTIve-C之於蘋果。Java之所以常年第一是因為其同時還幾乎是安卓平台的御用語言，以及受益於Sun時代影響力的眷顧。Python雖曾一度為谷歌使用，但Go語言問世後隨著時間推移或將遇冷。也就是說，Python成了沒有巨頭站隊的主流編程語言，那麼它的影響力是如何維系的?為什麼還能夠保持高速成長並形成趕超Java之勢?

我們認為這與Python多年來實現較好案例與范用性有關。使用Python開發的知名案例中，包括豆瓣、果殼、知乎、Dropbox、EVE(星戰前夜)每一個都是重量級產品，這說明Python語言本身的發展已日臻完善，有著極高的穩定與可靠性保證。第二是Python的應用范圍，除了日常工具和腳本之外，還適用於Web程序、GUI開發、操作系統中間件、服務端運維等等，這些年Python的一些第三方庫在機器學習、神經網路方面活躍非凡，這也為語言本身的推廣和流行加分不少。

最後需要指出的是，Python編程思想包含強烈的黑箱思維，這意味著開發者將愈加重視模塊化和流水線式的編程工作，事實上這也是未來主流編程語言的發展趨向。隨著計算機語言的演化和開發工具集成功能日趨強大，未來的編程工作將大幅簡化。從某種角度看，Python更像是已經「邁入未來」的編程語言，其對開發者群體結構變化，以及新進開發者數量的激增，這些影響都將是深遠的。

python編程是啥2

python的作用：

1、系統編程：提供API(ApplicationProgramming

Interface應用程序編程介面)，能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。

2、圖形處理：有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

3、數學處理：NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

4、文本處理：python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。

5、資料庫編程：程序員可通過遵循PythonDB-API(資料庫應用程序編程介面)規范的模塊與MicrosoftSQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

(3)編程分享python擴展閱讀：

python中文就是蟒蛇的意思。在計算機中，它是一種編程語言。Python（英語發音：／paθn／），是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由GuidovanRossum於19 89年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。

它常被昵稱為膠水語言，它能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C／C＋＋）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫。

比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C++重寫。1發展歷程編輯自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理系統管理任務和Web編程。Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。

python編程是啥3

零基礎學python 要花多長時間？

答案：兩天！別不信，聽我細細道來

如何兩天學會python 編程入門基礎課程？

月31-9月1日，艾威培訓再次走進知名電子公司—明導國際，為其展開2天的Python入門課程。

明導國際（MentorGraphics）是一家從事電子設計自動化的跨國公司。於1981年創立。其總部位於美國俄勒岡州的威爾森維爾（Wilsonville）。

艾威國際培訓(Avtech Institute of Technology)，源於美國，始於1998.專業從事企業級在職人員技能提升項目管理、IT管理、IT技術、雲計算大數據、需求管理、信息安全與審計，產品管理、python編程入門等培訓與各類國際認證考試提供商。進入中國16年來，已成為眾多500強企業（惠普、華為、惠普、戴爾、IBM、中興、飛利浦等）指定的培訓供應商。

Python編程入門課程非常適合零基礎的學生，不受行業限制，屬於python認證的初級階段課程。

艾威培訓根據明導電子的需求定製了兩天的python培訓課程。其主要內容包括語法基礎、Python程序流程式控制制、Python數據結構、Python函數等初級階段的內容。

艾威培訓python 5年以上資深講師用課堂理論+實驗的方式為明導國際培訓員工的python初級技能。比如說利用python處理電影列表、創建自己的分類樹模塊等。

學以致用、以學生為中心一直是艾威培訓的服務特色。除此以外，艾威培訓還提供考試報名、准考證、復習備考培訓、拿證一條龍服務。

通過python編程入門課程的培訓，學生們能夠掌握python編程語言的基礎知識，能夠看懂python語言編寫的應用程序，能夠編寫簡單的功能性程序，了解python語言可以應用的領域以及局限性。

入門很重要，老師教的好，基礎扎實了，才能一步步向數據挖掘與分析高階課程邁進，一步步成為數據分析領域的大牛！

㈣ IT培訓分享新手程序員學習python編程需要了解哪些技巧

python編程開發技術是目前比較熱門的編程語言之一了，而對於大多數新接觸python編程的程序員來說，如果能夠掌握一定的編程技巧的話會大大降低我們掌握python編程的難度，下面IT培訓http://www.kmbdqn.com/就一起來了解一下具體內容吧。

建議1：理解Pythonic概念

建議2：編寫Pythonic代碼

建議3：理解Python與C語言的不同之處

建議4：在代碼中適當添加註釋

建議5：通過適當添加空行使代碼布局更為優雅、合理

建議6：編寫函數的4個原則

建議7：將常量集中到一個文件

建議8：利用assert語句來發現問題

建議9：數據交換值的時候不推薦使用中間變數

建議10：充分利用Lazyevaluation的特性

建議11：理解枚舉替代實現的缺陷

建議12：不推薦使用type來進行類型檢查

建議13：盡量轉換為浮點類型後再做除法

建議14：警惕eval()的安全漏洞

建議15：使用enumerate()獲取序列迭代的索引和值

建議16：分清=與is的適用場景

建議17：考慮兼容性，盡可能使用Unicode

建議18：構建合理的包層次來管理mole

建議19：有節制地使用fromimport語句

建議20：優先使用absoluteimport來導入模塊

建議21：i+=1不等於++i

建議22：使用with自動關閉資源

建議23：使用else子句簡化循環(異常處理)

建議24：遵循異常處理的幾點基本原則

建議25：避免finally中可能發生的陷阱

建議26：深人理解None，正確判斷對象是否為空

建議27：連接字元串應優先使用join而不是+

建議28：格式化字元串時盡量使用.format方式而不是%

建議29：區別對待可變對象和不可變對象

建議30：[]、()和{}：一致的容器初始化形式

建議31：記住函數傳參既不是傳值也不是傳引用

建議32：警惕默認參數潛在的問題

建議33：慎用變長參數

建議34：深入理解str()和repr()的區別

㈤ 干貨分享!python基礎語法你了解嗎

1、Python編程：互動式編程

互動式編程不需要創建腳本文件，是通過 Python 解釋器的交互模式進來編寫代碼。

linux系統中你只需要在命令行中輸入 “ Python ” 命令即可啟動互動式編程,提示窗口如下：

$ python

Python 2.7.9 (default, Sep 17 2016, 20:26:04)

[GCC 4.9.2] on linux2

Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.

>>>

在 python 提示符中輸入以下文本信息，然後按Enter鍵查看運行效果：

>>> print "Hello, world!"

在 Python 2.7.9 版本中,以上實例輸出結果如下：

Hello, world!

退出交互模式，使用ctrl + z 組合組建退出!

2、Python編程：腳本式編程

編輯腳本參數時需要用到文本編輯工具，這里使用vim文本編輯器，下面同樣以顯示 “Hello World!”為例：

新建一個 test.py 文件,並輸入以下代碼：

print "Hello, World!"

使用以下命令運行程序：

$ python test.py

輸出結果：

Hello, World!

!

【解釋】

1、使用”python+文件名”執行程序時，指令會調用解釋器對程序進行解釋，並開始執行腳本，直到腳本執行完畢。

2、 python腳本文件都以.py為擴展名。

關於python基礎語法分享的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈥ 萬字干貨，Python語法大合集，一篇文章帶你入門

這份資料非常純粹，只有Python的基礎語法，專門針對想要學習Python的小白。

Python中用#表示單行注釋，#之後的同行的內容都會被注釋掉。

使用三個連續的雙引號表示多行注釋，兩個多行注釋標識之間內容會被視作是注釋。

Python當中的數字定義和其他語言一樣：

我們分別使用+, -, *, /表示加減乘除四則運算符。

這里要注意的是，在Python2當中，10/3這個操作會得到3，而不是3.33333。因為除數和被除數都是整數，所以Python會自動執行整數的計算，幫我們把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就會得到3.33333。目前Python2已經不再維護了，可以不用關心其中的細節。

但問題是Python是一個 弱類型 的語言，如果我們在一個函數當中得到兩個變數，是無法直接判斷它們的類型的。這就導致了同樣的計算符可能會得到不同的結果，這非常蛋疼。以至於程序員在運算除法的時候，往往都需要手工加上類型轉化符，將被除數轉成浮點數。

在Python3當中撥亂反正，修正了這個問題，即使是兩個整數相除，並且可以整除的情況下，得到的結果也一定是浮點數。

如果我們想要得到整數，我們可以這么操作：

兩個除號表示 取整除 ，Python會為我們保留去除余數的結果。

除了取整除操作之外還有取余數操作，數學上稱為取模，Python中用%表示。

Python中支持 乘方運算 ，我們可以不用調用額外的函數，而使用**符號來完成：

當運算比較復雜的時候，我們可以用括弧來強制改變運算順序。

Python中用首字母大寫的True和False表示真和假。

用and表示與操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java當中的&&, || 和！。

在Python底層， True和False其實是1和0 ，所以如果我們執行以下操作，是不會報錯的，但是在邏輯上毫無意義。

我們用==判斷相等的操作，可以看出來True==1， False == 0.

我們要小心Python當中的bool()這個函數，它並不是轉成bool類型的意思。如果我們執行這個函數，那麼 只有0會被視作是False，其他所有數值都是True ：

Python中用==判斷相等，>表示大於，>=表示大於等於， <表示小於，<=表示小於等於，!=表示不等。

我們可以用and和or拼裝各個邏輯運算：

注意not，and，or之間的優先順序，其中not > and > or。如果分不清楚的話，可以用括弧強行改變運行順序。

關於list的判斷，我們常用的判斷有兩種，一種是剛才介紹的==，還有一種是is。我們有時候也會簡單實用is來判斷，那麼這兩者有什麼區別呢？我們來看下面的例子：

Python是全引用的語言，其中的對象都使用引用來表示。is判斷的就是 兩個引用是否指向同一個對象 ，而==則是判斷兩個引用指向的具體內容是否相等。舉個例子，如果我們把引用比喻成地址的話，is就是判斷兩個變數的是否指向同一個地址，比如說都是沿河東路XX號。而==則是判斷這兩個地址的收件人是否都叫張三。

顯然，住在同一個地址的人一定都叫張三，但是住在不同地址的兩個人也可以都叫張三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那麼a == b一定成立，反之則不然。

Python當中對字元串的限制比較松， 雙引號和單引號都可以表示字元串 ，看個人喜好使用單引號或者是雙引號。我個人比較喜歡單引號，因為寫起來方便。

字元串也支持+操作，表示兩個字元串相連。除此之外，我們把兩個字元串寫在一起，即使沒有+，Python也會為我們拼接：

我們可以使用[]來查找字元串當中某個位置的字元，用 len 來計算字元串的長度。

我們可以在字元串前面 加上f表示格式操作 ，並且在格式操作當中也支持運算，比如可以嵌套上len函數等。不過要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最後是None的判斷，在Python當中None也是一個對象， 所有為None的變數都會指向這個對象 。根據我們前面所說的，既然所有的None都指向同一個地址，我們需要判斷一個變數是否是None的時候，可以使用is來進行判斷，當然用==也是可以的，不過我們通常使用is。

理解了None之後，我們再回到之前介紹過的bool()函數，它的用途其實就是判斷值是否是空。所有類型的 默認空值會被返回False ，否則都是True。比如0，""，[], {}, ()等。

除了上面這些值以外的所有值傳入都會得到True。

Python當中的標准輸入輸出是 input和print 。

print會輸出一個字元串，如果傳入的不是字元串會自動調用__str__方法轉成字元串進行輸出。 默認輸出會自動換行 ，如果想要以不同的字元結尾代替換行，可以傳入end參數：

使用input時，Python會在命令行接收一行字元串作為輸入。可以在input當中傳入字元串，會被當成提示輸出：

Python支持 三元表達式 ，但是語法和C++不同，使用if else結構，寫成：

上段代碼等價於：

Python中用[]表示空的list，我們也可以直接在其中填充元素進行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者刪除元素：

list可以通過[]加上下標訪問指定位置的元素，如果是負數，則表示 倒序訪問 。-1表示最後一個元素，-2表示倒數第二個，以此類推。如果訪問的元素超過數組長度，則會出發 IndexError 的錯誤。

list支持切片操作，所謂的切片則是從原list當中 拷貝 出指定的一段。我們用start: end的格式來獲取切片，注意，這是一個 左閉右開區間 。如果留空表示全部獲取，我們也可以額外再加入一個參數表示步長，比如[1:5:2]表示從1號位置開始，步長為2獲取元素。得到的結果為[1, 3]。如果步長設置成-1則代表反向遍歷。

如果我們要指定一段區間倒序，則前面的start和end也需要反過來，例如我想要獲取[3: 6]區間的倒序，應該寫成[6:3:-1]。

只寫一個:，表示全部拷貝，如果用is判斷拷貝前後的list會得到False。可以使用del刪除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查詢某個元素第一次出現的下標。

list可以進行加法運算，兩個list相加表示list當中的元素合並。 等價於使用extend 方法：

我們想要判斷元素是否在list中出現，可以使用 in關鍵字 ，通過使用len計算list的長度：

tuple和list非常接近，tuple通過()初始化。和list不同， tuple是不可變對象 。也就是說tuple一旦生成不可以改變。如果我們修改tuple，會引發TypeError異常。

由於小括弧是有改變優先順序的含義，所以我們定義單個元素的tuple， 末尾必須加上逗號 ，否則會被當成是單個元素：

tuple支持list當中絕大部分操作：

我們可以用多個變數來解壓一個tuple：

解釋一下這行代碼：

我們在b的前面加上了星號， 表示這是一個list 。所以Python會在將其他變數對應上值的情況下，將剩下的元素都賦值給b。

補充一點，tuple本身雖然是不可變的，但是 tuple當中的可變元素是可以改變的 。比如我們有這樣一個tuple：

我們雖然不能往a當中添加或者刪除元素，但是a當中含有一個list，我們可以改變這個list類型的元素，這並不會觸發tuple的異常：

dict也是Python當中經常使用的容器，它等價於C++當中的map，即 存儲key和value的鍵值對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。

對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。

dict的key必須為不可變對象，所以 list、set和dict不可以作為另一個dict的key ，否則會拋出異常：

我們同樣用[]查找dict當中的元素，我們傳入key，獲得value，等價於get方法。

我們可以call dict當中的keys和values方法，獲取dict當中的所有key和value的集合，會得到一個list。在Python3.7以下版本當中，返回的結果的順序可能和插入順序不同，在Python3.7及以上版本中，Python會保證返回的順序和插入順序一致：

我們也可以用in判斷一個key是否在dict當中，注意只能判斷key。

如果使用[]查找不存在的key，會引發KeyError的異常。如果使用 get方法則不會引起異常，只會得到一個None ：

setdefault方法可以 為不存在的key 插入一個value，如果key已經存在，則不會覆蓋它：

我們可以使用update方法用另外一個dict來更新當前dict，比如a.update(b)。對於a和b交集的key會被b覆蓋，a當中不存在的key會被插入進來：

我們一樣可以使用del刪除dict當中的元素，同樣只能傳入key。

Python3.5以上的版本支持使用**來解壓一個dict：

set是用來存儲 不重復元素 的容器，當中的元素都是不同的，相同的元素會被刪除。我們可以通過set()，或者通過{}來進行初始化。注意當我們使用{}的時候，必須要傳入數據，否則Python會將它和dict弄混。

set當中的元素也必須是不可變對象，因此list不能傳入set。

可以調用add方法為set插入元素：

set還可以被認為是集合，所以它還支持一些集合交叉並補的操作。

set還支持 超集和子集的判斷 ，我們可以用大於等於和小於等於號判斷一個set是不是另一個的超集或子集：

和dict一樣，我們可以使用in判斷元素在不在set當中。用可以拷貝一個set。

Python當中的判斷語句非常簡單，並且Python不支持switch，所以即使是多個條件，我們也只能 羅列if-else 。

我們可以用in來循環迭代一個list當中的內容，這也是Python當中基本的循環方式。

如果我們要循環一個范圍，可以使用range。range加上一個參數表示從0開始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)區間內的所有整數：

如果我們傳入兩個參數，則 代表迭代區間的首尾 。

如果我們傳入第三個元素，表示每次 循環變數自增的步長 。

如果使用enumerate函數，可以 同時迭代一個list的下標和元素 ：

while循環和C++類似，當條件為True時執行，為false時退出。並且判斷條件不需要加上括弧：

Python當中使用 try和except捕獲異常 ，我們可以在except後面限制異常的類型。如果有多個類型可以寫多個except，還可以使用else語句表示其他所有的類型。finally語句內的語法 無論是否會觸發異常都必定執行 ：

在Python當中我們經常會使用資源，最常見的就是open打開一個文件。我們 打開了文件句柄就一定要關閉 ，但是如果我們手動來編碼，經常會忘記執行close操作。並且如果文件異常，還會觸發異常。這個時候我們可以使用with語句來代替這部分處理，使用with會 自動在with塊執行結束或者是觸發異常時關閉打開的資源 。

以下是with的幾種用法和功能：

凡是可以使用in語句來迭代的對象都叫做 可迭代對象 ，它和迭代器不是一個含義。這里只有可迭代對象的介紹，想要了解迭代器的具體內容，請移步傳送門：

Python——五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力

當我們調用dict當中的keys方法的時候，返回的結果就是一個可迭代對象。

我們 不能使用下標來訪問 可迭代對象，但我們可以用iter將它轉化成迭代器，使用next關鍵字來獲取下一個元素。也可以將它轉化成list類型，變成一個list。

使用def關鍵字來定義函數，我們在傳參的時候如果指定函數內的參數名， 可以不按照函數定義的順序 傳參：

可以在參數名之前加上*表示任意長度的參數，參數會被轉化成list：

也可以指定任意長度的關鍵字參數，在參數前加上**表示接受一個dict：

當然我們也可以兩個都用上，這樣可以接受任何參數：

傳入參數的時候我們也可以使用*和**來解壓list或者是dict：

Python中的參數 可以返回多個值 ：

函數內部定義的變數即使和全局變數重名，也 不會覆蓋全局變數的值 。想要在函數內部使用全局變數，需要加上 global 關鍵字，表示這是一個全局變數：

Python支持 函數式編程 ，我們可以在一個函數內部返回一個函數：

Python中可以使用lambda表示 匿名函數 ，使用:作為分隔，:前面表示匿名函數的參數，:後面的是函數的返回值：

我們還可以將函數作為參數使用map和filter，實現元素的批量處理和過濾。關於Python中map、rece和filter的使用，具體可以查看之前的文章：

五分鍾帶你了解map、rece和filter

我們還可以結合循環和判斷語來給list或者是dict進行初始化：

使用 import語句引入一個Python模塊 ，我們可以用.來訪問模塊中的函數或者是類。

我們也可以使用from import的語句，單獨引入模塊內的函數或者是類，而不再需要寫出完整路徑。使用from import *可以引入模塊內所有內容（不推薦這么干）

可以使用as給模塊內的方法或者類起別名：

我們可以使用dir查看我們用的模塊的路徑：

這么做的原因是如果我們當前的路徑下也有一個叫做math的Python文件，那麼 會覆蓋系統自帶的math的模塊 。這是尤其需要注意的，不小心會導致很多奇怪的bug。

我們來看一個完整的類，相關的介紹都在注釋當中

以上內容的詳細介紹之前也有過相關文章，可以查看：

Python—— slots ，property和對象命名規范

下面我們來看看Python當中類的使用：

這里解釋一下，實例和對象可以理解成一個概念，實例的英文是instance，對象的英文是object。都是指類經過實例化之後得到的對象。

繼承可以讓子類 繼承父類的變數以及方法 ，並且我們還可以在子類當中指定一些屬於自己的特性，並且還可以重寫父類的一些方法。一般我們會將不同的類放在不同的文件當中，使用import引入，一樣可以實現繼承。

我們創建一個蝙蝠類：

我們再創建一個蝙蝠俠的類，同時繼承Superhero和Bat：

執行這個類：

我們可以通過yield關鍵字創建一個生成器，每次我們調用的時候執行到yield關鍵字處則停止。下次再次調用則還是從yield處開始往下執行：

除了yield之外，我們還可以使用()小括弧來生成一個生成器：

關於生成器和迭代器更多的內容，可以查看下面這篇文章：

五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力

我們引入functools當中的wraps之後，可以創建一個裝飾器。裝飾器可以在不修改函數內部代碼的前提下，在外麵包裝一層其他的邏輯:

裝飾器之前也有專門的文章詳細介紹，可以移步下面的傳送門：

一文搞定Python裝飾器，看完面試不再慌

不知道有多少小夥伴可以看到結束，原作者的確非常厲害，把Python的基本操作基本上都囊括在裡面了。如果都能讀懂並且理解的話，那麼Python這門語言就算是入門了。

如果你之前就有其他語言的語言基礎，我想本文讀完應該不用30分鍾。當然在30分鍾內學會一門語言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通過本文我們可以做到熟悉Python的語法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我們親自去寫代碼的時候去體會和運用了。

根據我的經驗，在學習一門新語言的前期，不停地查閱資料是免不了的。希望本文可以作為你在使用Python時候的查閱文檔。

最後，我這里有各種免費的編程類資料，有需要的及時私聊我，回復"學習"，分享給大家，正在發放中............

㈦ Python編程語言:文件的使用知識分享

一、什麼是文件

日常生活中文件就是各種資料的集合，我們稱之為文件。

在Python編程中文件就是數據的抽象和集合。

在Python編程中文件方式分為：文本文件和二進制文件，其中他們的區別就是文本文件是由單一特定編碼組成，一般用於txt文檔，二進制文件是由0和1組成，沒有統一的字元編碼，一般用於png文件。

二、文件的使用

首先小編和大家分享，如何打開和關閉文件，小編先個舉個例子給大家看。

文本打開文件如下：

tf=open("f.txt"，"rt")

print(tf.readline())

tf.close()

二進制打開文件如下：

bf=open("f.txt"，"rb")

print(bf.readline())

bf.close()

這兩種打開方式區別就在於tf改為bf，rf改為rb。

三、如何把我們想用的數據寫入文件

下面小編就把自己學到的把數據寫入文件的方法分享給大家。

.write(a)向文件中寫入一個字元串和位元組流a。

.writeline(lines)向文件中寫入一個元素全是字元串的列表。

.seek(offset)調整文件的寫入開始的位置，可以是開頭，可以是中間，也可以是結尾。

關於Python編程語言:文件的使用知識分享，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

㈧ 請問誰有靠譜的Python全套視頻教程，求推薦分享

給題主整理的這套python學習路線圖，按照此教程一步步的學習來，肯定會對python有更深刻的認識。或許可以喜歡上python這個易學，精簡，開源的語言。此套教程，不但有視頻教程，還有源碼分享，讓大家能真正打開python的大門，進入這個領域。現在互聯網巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧最好的編程語言就是python，未來前景顯而易見。