python核心函数 python核心语法

核心解密Python函数在(类与函数之间)和(类与类之间)互相调用

首先来看一个函数间的调用

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类方法:

执行结果:

metaclass能有什么用处,先来个感性的认识:

1.1 在wiki上面,metaclass是这样定义的:In object-oriented programming,

a metaclass is a class whose instances are classes.

Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,

a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.

也就是说metaclass的实例化结果是类,而class实例化的结果是instance。我是这么理解的:

metaclass是类似创建类的模板,所有的类都是通过他来create的(调用 new ),这使得你可以自由的控制

创建类的那个过程,实现你所需要的功能。

当然你也可以用函数的方式(下文会讲)

4.1 用类的形式

4.1.1 类继承于type, 例如: class Meta(type):pass

4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为Meta(继承于type的类)

4.2 用函数的形式

4.2.1 构建一个函数,例如叫metaclass_new, 需要3个参数:name, bases, attrs,

name: 类的名字

bases: 基类,通常是tuple类型

attrs: dict类型,就是类的属性或者函数

4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为函数metaclas_new

5.1 basic

metaclass的原理其实是这样的:当定义好类之后,创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间,创建

好了之后再调用type的 init 方法初始化(做一些赋值等)。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。

说说这个方法: new (cls, name, bases, attrs)

cls: 将要创建的类,类似与self,但是self指向的是instance,而这里cls指向的是class

name: 类的名字,也就是我们通常用类名. name 获取的。

bases: 基类

attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性),也可以是函数(类方法)。

所以在创建类的过程,我们可以在这个函数里面修改name,bases,attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是

getattr和setattr(just an advice)

下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法

或者下面来一个号理解的例子

执行结果:

先来介绍内部类与外部类是什么?

看源码解析:

内部类调用外部类的类属性和类方法

参考文献1

参考文献2

参考文献3

python常用函数包有哪些?

一些python常用函数包:

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:

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python语言基础知识是什么?

如下:

一、Python语言基础

Python核心:Python数据基本运算、语句、容器、函数

Python 面向对象编程:OOA、OOD、OOP、天龙八部技能系统框架 设计 Python高级:模块、包、函数式编程、文件。

二、Python高级软件开发技术

Linux操作系统 :Linux常用命令、编辑工具、vim/Pycharm

数据结构与算法 :链表、栈和队列、树和二叉树、查找排序

IO网络编程:文件操作、字节流读写、网络协议、套接 字、TCP/UDP

并发编程:多进程、进程池、进程通信、多线程、线程锁、多任务并发、IO模型、协程

Python 正则表达式:正则表达式、贪婪模和非贪婪模式、re模块

MySQL基础:数据库应用、SQL语言、Mysql增删改查、 pymysql模块

三、Python Web全栈式工程师

HTML/CSS HTML5标签,CSS选择器,CSS样式属性以 及值

Java :JS流程控制,DOM,BOM,JQuery API

MySQL高级:MySQL索引、事务、引擎、优化、pymysql 模块使用

Python Django 框架:Django、模板、视图、模型、请求对象等

 Ajax Ajax,:JSON, Jquery对Ajax的支持, 跨域访问

四、Python 爬虫

Redis:Redis、string、hash、list、set、zset、 Python与MySQL和Redis结合

爬虫、HTTP、BeautifulSoup,XPath,Scrapy其实无论是学习什么知识,都要有一个对学习目标的清楚认识。 只有这样才能朝着目标持续前进,少走弯路,从学习中得到不断的提升,享受python学习计划的过程。


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