记得我是数学系的，大二时候因为参加数学建模，学习Python爬虫，去图书馆借了一本Python基础书，不厚，因为有 matlab 和 C语言 基础，这本书一个星期看完了，学完后感觉Python入门很快，然后要开始学爬虫和矩阵计算，学习一下对应的包就行了，感觉很方便，爱上了这门语言，虽然毕业后做了Java，但是平时工作中也会用一些Python。不过初学者有很多基础知识点记不住，因为用得少，这里总结记录一下。更多Python知识，可以前往我的个人博客网站 等待下一个秋-Python

Python 是一门独特的语言，快速浏览一下他的要点：

变量复制的一个例子。

a = [1, 2]
b = a
print(id(a) - id(b))  # 地址差为 0，表示实质是同址的
b.append(3)
print(a)  # 只改动了 b，但 a 也跟着变动了
[1, 2, 3]
a is b
使用切片来重新分配空间：
a is a[:]
False
Python 原生的数据结构包括：
数字（num）
细分为整数（int）与浮点数（float）两种。
四则运算：+， -， *， / ，乘方： **
整除： 5 // 2 = 2，取余：5 % 2 = 1
自运算： a += 1 （四则与乘方均可类似自运算）

以及一些细节：
运算两数中只要有一个浮点数，结果就是浮点数；
整数相除，即使能除尽，结果也是浮点数；
Python 内部的机制解决了整数溢出的问题，不用担心。
布尔（bool）与逻辑
首字母大写 True / False.
逻辑运算符：与 A and B，或 A or B，非 not A
逻辑关系符：等于 ==， 不等于 !=. 其他不赘述。
几种逻辑判断例子：
len()：返回序列长度。
+/* ：加号用于连接两个序列，乘号重复排列若干次再连接。
seq1 in seq2：如果 seq1 这个片段可以在 seq2 中被找到，返回 True.
index：在 seq1 in seq2 为 True 时使用，seq2.index(seq1) 表示 seq1 首次出现于 seq2 中的位置。
max()/min()：返回序列中的最值。如果不是数字，则按 ASCII 码顺序返回。
cmp(seq1, seq2)：比较大小。结果为负，则表示 seq1 较小。
字符串（str）
写于一对双引号或单引号内。用 str() 可以强制转换为字符串。
转义：反斜杠。如果强制不解释字符串，在左引号前加字母 r 即可： r"c:\new".
分割与连接：**.split() 与 **.join().
s = " I love Python"  # 首位是空格
lst = s.split(' ')
lst1 = '-'.join(lst)
print(lst, '\n', lst1)
['', 'I', 'love', 'Python'] 
 -I-love-Python
紧切：strip() 去掉字符串首尾两端的空格。方法 lstrip()/rstrip() 则只切除首端/尾端的空格。
s.strip()
'I love Python'
大小写转换：如下几个方法：
首字母大写：s.title()
全大写：s.upper()
全小写：s.lower()
句首大写：s.capitalize()
格式化：字符串格式化是一种实用功能。通过 .format() 成员函数完成。
'I like {} and {}'.format('Python', 'you')
'I like Python and you'
'{0} + {2} = {1}'.format (10, 20, 'Python ')  # 按顺序引用
'10 + Python  = 20'
'{0} * {1} = {0}'.format (10, 'Python ')  # 编号反复引用
'10 * Python  = 10'
格式化控制码：
"{:0>7.2f} is an odd number".format(123.4)  # 总宽 7 位小数点后 2 位，左侧补零
'0123.40 is an odd number'
其他实用的字符串函数：
str.replace(old, new[, times])：将字符串中前 times 个 old 子串替换为 new。Times 不指定时默认替换全部。
str.isdigit()：判断字符串是否每一位都是数字，返回 True 或者 False。

字符串中正则表达式的内容参见本文附录。
列表（list）
中括号式的结构。list() 用于强制转换类型。
lst = [1, 2, 3]
print(lst)
[1, 2, 3]
# 【反转】：其中第二种方式会更改现有的列表
lst1 = list(reversed(lst))
lst.reverse()
print(lst1, lst)
[3, 2, 1] [3, 2, 1]
# 【追加】：元素 append()，另一个列表：extend()
lst.append(4)
print(lst)
[3, 2, 1, 4]
lst.extend(lst1)
print(lst)
[3, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
# 【插入】：lst.insert(idx, obj) 会在 lst[idx] 处插入 obj，然后依次后移原有项
lst.insert(1, 100)
print(lst)
[3, 100, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
# 【删除】：lst.remove(obj) 会删除首个匹配值，若无匹配会报错；
#           lst.pop(idx) 会返回 lst[idx]，并将其删除。如果不指定 idx，默认为列表尾
lst.remove(2)
print(lst)
[3, 100, 1, 4, 3, 2, 1]
tmp = lst.pop()
print(lst, "\n", tmp)
[3, 100, 1, 4, 3, 2] 
# 【搜索】：使用序列通用函数即可。用 count(obj) 可以计算频数。
# 【排序】：sort() 方法。如果指定 reverse 参数，可降序排序。
lst.sort(reverse=True)
print(lst)
[100, 4, 3, 3, 2, 1]
# 【清空】：clear()
lst.clear()
print(lst)
元组（tuple）
圆括号式的结构，是一种不可变序列。
a = (1, 'string ', [1 ,2])
print(a)
(1, 'string ', [1, 2])
Note: 定义一个空的元组用()，定义只有一个元组的元组，需要加,，否则就不是元组了，如下：
>>> tuple1 = ()
>>> type(tuple1)
<type 'tuple'>
>>> tuple2 = (1)
>>> type(tuple2)
<type 'int'>
>>> tuple3 = (1,)
>>> type(tuple3)
<type 'tuple'>
字典（dict）
字典是一种类哈希表的数据结构，内部无序，通过键值对（key: value）的形式存储数据。几种字典初始化的方式：
# 小字典直接赋值
d1 = {"name": "wklchris", "gender": "male"}
# 利用字典增加键值对的方法
d2 = {}
d2['name'] = 'wklchris'
# 一个值赋给多个键
d3 = {}.fromkeys(("name", "gender"), "NA")
# 强制格式转换
d4 = dict(name="wklchris", gender="male")
print(d1, d2, d3, d4, sep="\n")
{'name': 'wklchris', 'gender': 'male'}
{'name': 'wklchris'}
{'name': 'NA', 'gender': 'NA'}
{'name': 'wklchris', 'gender': 'male'}
字典的操作方法：
len(d1)
# 【复制】：
dd = d1.copy()
dd is d1
False
# 【查找键名称】：
"name" in dd
# 【删除键值对】
del(dd["name"])
# 【get】
dd.get("name", "Nothing")  # 如果键不存在，返回“Nothing”
'Nothing'
# 【setdefault】
dd.setdefault("name", "wklchris")  # 如果键不存在，就新建该键，并赋值
'wklchris'
print(dd)
{'name': 'wklchris', 'gender': 'male'}
# 【输出键值】：
list(dd.items())
[('name', 'wklchris'), ('gender', 'male')]
list(dd.keys())
['name', 'gender']
list(dd.values())
['wklchris', 'male']
# 【弹出键值对】：pop(key) / popitem(key)
# 其中，后者会随机弹出一个键值对
tmp = dd.pop("gender")
print(dd, tmp)
{'name': 'wklchris'} male
# 【更新】：update(ref_dict) 以 ref_dict 为准，更新当前字典
d4 = {"name": "Test", "Age": 3}
dd.update(d4)
print(dd)
{'name': 'Test', 'Age': 3}
集合（set）
本文只讨论可变集合，关于不可变集合的内容，参考 help(frozenset)。
集合是一种无序的数据存储方式，且内部元素具有唯一性。集合与字典一样都可以用花括号的形式创立。但在书写 a={} 时，Python 会将其识别为字典类型。
增添：add() / update()
删除：remove() / discard()，区别在于后者搜索无结果会报错。
从属：a.issubset(b) 集合 a 是否是 b 的子集；a.issuperset(b) 集合 a 是否是 b 的父集。a == b 两集合是否全等。
集合运算：集合运算不会改变参与运算的集合本身。
并集： a | b 或者 a.union(b)
交集： a & b 或者 a.intersection(b)
补集： a - b 或者 a.difference(b)

注意：在字符串强制转换为集合时，必要时使用中括号先转为列表（否则字符串会被拆分为单个字符后再进行转换）。例如：
ss = {"a", "b", "c"}
ss | set("de")
{'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
ss | set(["de"])
{'a', 'b', 'c', 'de'}
同大多数程序语言一样，Python 拥有 if, for, while语句。什么？switch 语句？使用字典就好。
if 语句与三元操作
在 Python 中，else if 被缩写为单个关键词 elif.
if 1.0 > 1:
    a = 1
elif 1.0 < 1:
    a = 2
else:
    a = 3
值得一提的是，Python 中的 if 语句支持链式比较，形如 a < x < b, a < x >= b 等：
a = 0
if 1 < 2 > 1.5:
    a = 1
三元操作实质是高度简化的 if 环境，形如 X = a if flag else b：
a = 1 if 2 < 1 else 2
for 语句
Python 的循环语句中，像其他语言一样，有 break（跳出循环体） 与 continue（循环步进） 关键词可以使用。
for 语句借助关键词 in 使用：（函数 range(N, M=0, s=1) 是一个生成等差数列的函数，位于左闭右开区间[M,N)上且公差为 s）。
for i in range(3):
    print(i)
注意到字典的 d.items(), d.keys(), d.values() 命令也常常用于 for 语句：
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for k, v in d.items():
    print(k, v)
以上等价于：
for k in d.keys():
    print(k, d[k])
Python 中的 for 语句可选 else 语法块，表示 for 语句正常结束后执行的内容（中途 break 不属于正常结束）。这对于处理一些 break 操作很有帮助。例如：
a = 0
flag = 0
for i in range(5):
    if i > 2:
        flag = 1
        break
if flag == 1:
    a = 1
这在 Python 中显得太复杂了，直接使用 for…else…即可：
a = 1
for i in range(5):
    if i > 1:
        break
else:
    a = 0
while 语句
while 语句的 else 语法块，指明了退出 while 循环后立刻执行的内容；它不是必需的。
如果你想要将 while 语句内部的参数传出（比如下例的计数器终值），这是一个不错的方案。
count = 1
while count < 5:
    a = count
    count *= 2
else:
    b = count
print(a, b)
列表解析是一种创建列表的高度缩写方式：
lst = [x ** 2 for x in range(4)]
[0, 1, 4, 9]
也可以配合 if 语句：
lst = [x ** 2 for x in range(4) if x > 0]
[1, 4, 9]
类似的，也有字典解析，以及下文会介绍的生成器，也有生成器解析（把外围的括号换成圆括号即可）：
{n: n ** 2 for n in range(3)}
{0: 0, 1: 1, 2: 4}
本节介绍 Python 函数的基础特点，以及一些实用函数。
函数定义与判断
使用 def 关键字。三连双引号间的内容被视为函数的帮助字符串，可以通过 help() 命令查看。
def func(a, b=0):
    This is a function that can meow.
    return " ".join(["meow"] * (a + b))
调用函数：
func(2)  # 单参数，仅 a 
'meow meow'
func(2, 3)  # 双参数， a 与 b 都被传入
'meow meow meow meow meow'
help(func)
Help on function func in module __main__:
func(a, b=0)
    This is a function that can meow.
通过 callable() 可以判断一个对象是否是一个可调用的函数：
callable(func)
不定参函数
利用序列（或元组）与字典，向函数传参。前者在传入时需要加上一个星号，后者需要两个。
lst = [1, 3, 4]
d = {"a": 2, "b": 3, "c": 5}
print("{}+{}={}".format(*lst), "{a}+{b}={c}".format(**d))
1+3=4 2+3=5
zip 函数
zip() 函数的作用是“合并”多个列表为一个。其返回值是一个列表，列表内的元素类型是元组。如果待合并的列表长度不同，以最短的为准。
a = [1, 2, 3, 4]
b = [5 ,6, 7]
c = "abcd"
list(zip(a, b, c))
[(1, 5, 'a'), (2, 6, 'b'), (3, 7, 'c')]
它比较常用于交换字典的键与值：
dict(zip(d.values(), d.keys()))
{2: 'a', 3: 'b', 5: 'c'}
lambda 函数
一种匿名函数的声明方式。如果你使用过 MATLAB，你可能熟悉这一类概念。
func = lambda x, y: x + y
func(2, 5)
map 函数
map() 能够对传入的序列进行依次操作，并将结果返回为一个可转换为列表的 map 对象。通常列表解析（或生成器解析）可以实现与其同样的工作。
lst = list(map(lambda x: x + 1, range (5)))
print(lst)
[1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda x: x + 1
[f(x) for x in range(5)]
[1, 2, 3, 4, 5]
filter 函数
给定序列，对于满足某规则的部分（即 True），予以返回。
list(filter(lambda x: x > 0, range(-3, 3)))
[1, 2]
reduce 函数
该函数在 Python 2 中是可以直接调用的，但在 Python 3 中需要从 functools 模块进行调用。
from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x + y, range (5))  # 0+1+2+3+4
enumerate 函数
它允许你像 d.items() 那样，用类似的方式操作列表：
a = [1, 3, 5]
for i, v in enumerate(a):
    print("lst[{}] = {}".format(i, v))
lst[0] = 1
lst[1] = 3
lst[2] = 5
装饰器：算子
装饰器是函数的函数——传入的参数是一个函数，返回的值也是一个函数。相当于一个函数集到另一个函数集的映射，可以理解为数学意义上的算子。
首先来看一个简单的例子：函数可以被赋值给一个变量。
def pyrint(data="Python"):
    return data.upper()
f = pyrint
'PYTHON'
还可以通过 __name__ 来得到当前函数的名称：
f.__name__
'pyrint'
那什么时候需要装饰器呢？比如在函数需要被重用、但又不能直接改写 def 的场合（在维护中应该不少见吧！）。例如，我们希望在返回值之前，把函数名也打印出来：
def showname(func):
    def subfunc(*args, **kwarg):
        print("FUNCTION {} called.".format(func.__name__))
        return func(*args, **kwarg)
    return subfunc
这样如果我们通过 showname(pyrint) 这种形式，就能够在 pyrint 函数被调用之前，额外打印一行内容。
想要改动该函数，不需要改动 def 语句以下的内容，只需要用 @showname 命令来应用这个装饰器：
@showname
def pyrint(data="Python"):
    return data.upper()
pyrint()
FUNCTION pyrint called.
'PYTHON'
如果装饰器需要传递参数，那么，需要在定义时，外层再嵌套一个函数：
def showname(num=1):
    def decorator(func):
        def subfunc(*args, **kwarg):
            print("Call time: {}. FUNCTION {} called.".format(num, func.__name__))
            return func(*args, **kwarg)
        return subfunc
    return decorator
@showname(2)
def pyrint(data="Python"):
    return data.upper()
pyrint()
Call time: 2. FUNCTION pyrint called.
'PYTHON'
不过装饰器被应用于函数定义之前时，函数的 __name__ 属性会改变。比如上例：
pyrint.__name__
'subfunc'
使用模块 functools 来解决这一问题：
import functools
def showname(num=1):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)  # 加上这一行
        def subfunc(*args, **kwarg):
            print("Call time: {}. FUNCTION {} called.".format(num, func.__name__))
            return func(*args, **kwarg)
        return subfunc
    return decorator
@showname(2)
def pyrint(data="Python"):
    return data.upper()
pyrint.__name__
'pyrint'
迭代器 [itertools]
迭代器与生成器在内存优化上很有意义。
迭代器最显著的特征是拥有 __iter__() 和 __next__() 方法；它像一个链表。如果它指向末尾，那么再次执行 __next__() 时会报错。一个例子：
a = [1, 2, 3]
b = iter(a)
print(b.__next__(), b.__next__())  # 或者使用 next(b)
实际上，Python 3 内置了一个 itertools 的库，里面有诸如 cycle 和 count 等适用于迭代器的函数：
import itertools
# count: 给定首项与公差的无穷等差数列
p = itertools.count(start = 1, step = 0.5)
print(p.__next__(), p.__next__())
# cycle: 周期循环的无穷序列
p = itertools.cycle(list("AB"))
print(next(p), next(p), next(p))
# islice: 从无穷序列中切片
p = itertools.cycle(list("AB"))
print(list(itertools.islice(p, 0, 4)))
1 1.5
A B A
['A', 'B', 'A', 'B']
请时刻注意当前指向的迭代器位置——失之毫厘，谬以千里。
生成器是迭代器的一种，其实质是定义中含有 yield 关键词的函数。它没有 return() 语句。
生成器可以直接使用类似列表解析的方式，称为生成器解析。例如：(i for i in range(10)。
def Fib(N):  # 斐波那契数列
    n, former, later = 0, 0, 1
    while n < N:
        yield later
        former, later = later, later + former
        n += 1
list(Fib(5))
[1, 1, 2, 3, 5]
上例与普通的写法看上去差别不大，但实际上可以将 while 语句改写为 while True，删除变量 n，在外部借助 itertools 的 islice 函数来截取。这在函数定义时对代码的压缩是显然的。
def iterFib():
    former, later = 0, 1
    while True:
        yield later
        former, later = later, later + former
list(itertools.islice(iterFib(), 0, 5))
[1, 1, 2, 3, 5]
错误：try() 语句
常见的错误有以下几种：
ZeroDivisionError: 除数为 0.
SyntaxError：语法错误。
IndexError：索引超界。
KeyError：字典键不存在。
IOError：读写错误。

try() 语句的常见写法：
    a = 1 
except ZeroDivisionError as e:
    print(e)
    exit()
else:  # 如果无错误，执行
    print(a)
finally:  # 不管有无错误均执行
    print("-- End --")
-- End --
其中，else 与 finally 语句都不是必需的。如果不想输出错误信息、或不能预先判断可能的错误类型，可以使用仅含 exit() 语句的 except 块。
多个 except 块
一个 try 语法块是可以跟着多个 except 的；如果靠前的 except 捕获了错误，之后的就不会运行。 这也就是说，如果错误之间有继承关系时，子错误需要放在父错误之前尝试 except，否则子错误永远也不可能被捕获。
比如上一节的例子中，ZeroDivisionError 是 ArithmeticError 下的子错误，而 ArithmeticError 又是 Exception 下的子错误（当不清楚错误的类型时，Exception 可以捕获绝大多数错误）。关于错误的继承关系，参考：Python - Exception Hierarchy 官方页面。
一个例子：
    a = 1 / 0
except Exception:
    print("Exception")
    exit()
except ZeroDivisionError:
    print("ZeroDivisionError")
    exit()
else:
    print("No error.")
finally:
    print("-- End --")
输出 Exception 与 – End –。
错误的捕获
错误在很多地方都可能发生，那是否需要在可能的地方都加上 try 语句呢？当然不是。建议只在主代码中加入 try 语句，因为 Python 会自动跟踪到错误产生的源头何在。
错误的抛出及上抛
有时候我们想人为抛出一个错误，这是使用 raise 即可：
# raise TypeError("Wrong type.")
如果在函数中没有处理错误的语句，可能在捕获错误后将其上抛。记住，捕获错误只是为了记录错误的产生，并不意味者必须原地解决错误。
def makeerror(n):
    if n == 0:
        raise ValueError("Divided by zero.")
    return 1 / n
def callerror():
        makeerror(0)
    except ValueError as e:
        print("ValueError detected.")
        raise
# 输出 "ValueError detected." 并打印错误日志
# callerror()
上面的 raise 命令没有紧跟任何参数，表示将错误原样上抛。你也可以手动指定上抛的错误类型，并不需要与原错误类型一致。甚至你可以定义一个错误（继承某一错误类）：
class MyError(ValueError):
    print("This is MyError.")
# raise MyError
This is MyError.
open() 函数用于文件的读写操作。一般我们会在操作文件时，引入 os 模块（os 模块的用法参考“常用模块”一节的内容）。
import os
open() 函数常常配合 with 语法块进行使用，它会在语法块结束时自动关闭文件。该函数：
open(file, mode="r", encoding=None)
第一参数是包含文件名的路径（传入基于当前目录的相对路径，传入或者绝对路径），mode 参数是读写操作方式；encoding 是编码类型，一般取”utf8”。其中，读写操作方式常用的有：
一般读写操作：read() / readlines()
函数 read() 将整个文件读为一个字符串，来看一个例子：
datapath = os.path.join(os.getcwd(), "data", "iris.data.csv")
with open(datapath, "r", encoding="utf8") as f:
    rawtext = f.read()
rawtext[:200]
'5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa\n4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa\n4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa\n4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa\n5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa\n5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa\n4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa\n5.0,'
函数 readlines() 将整个文件读为一个列表，文件的每一行对应列表的一个元素。
with open(datapath, "r", encoding="utf8") as f:
    rawtext = f.readlines()
rawtext[:3]
['5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa\n',
 '4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa\n',
 '4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa\n']
上述的 readlines() 函数实质等同于列表解析：
with open(datapath, "r", encoding="utf8") as f:
    rawtext = [line for line in f]
rawtext[:3]
['5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa\n',
 '4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa\n',
 '4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa\n']
文件写入，使用 write() 函数。一个简单的例子：
with open(datapath, "w") as f:
   f.write("Sometimes naive.")
大文件读取：readline()
如果文件比较大，使用 read()/readlines() 函数直接读入可能会占用太多内存。推荐使用函数 readline()，一种迭代器式的读取方法。
with open(datapath, "r", encoding="utf8") as f:
    print(f.readline().strip())
    print(f.readline().strip())
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
你会发现两次结果是不同的，这是因为迭代器内部的“指针”向后移动了。
怎样获取 / 移动“指针”的位置呢？使用 tell() / seek() 命令。
with open(datapath, "r", encoding="utf8") as f:
    print(f.tell(), f.readline().strip())
    print(f.tell(), f.readline().strip())
    f.seek(0)  # 回到文件头
    print(f.tell(), f.readline().strip())
0 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
28 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
0 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
类的成员包括属性（attribute）与方法（method）两种。例子：
class MyClass:
    This is a class that can meow!
    animal = "cat"  # An attribute
    def talk(self):  # A method
        return "Meow"
# An instance of the class
a = MyClass()
print(a.animal, a.talk())
cat Meow
上例中的 self 表示类的实例，所有类内部的方法都需要把该参数放在首位（你也不可不用 self 而使用 this 等，但是 self 是惯例）。例如，self.animal 就表示了实例的 animal 属性。这与 C# 等语言中的“this.animal”是类似的。
下例证明了 self 代表的实质是类的实例，而不是类本身。
class EgClass:
    def __init__(self):
        print(self)  # 实例，有对应地址
        print(self.__class__)  # 类
a = EgClass()
<__main__.EgClass object at 0x000002531C0AF860>
<class '__main__.EgClass'>
构造函数：__init__()
类的构造函数是 __init__() （左右均为双下划线），用于初始化实例。在声明实例时，该函数自动被调用。
class MyClass2:
    def __init__(self, animal="cat"):
        self.animal = animal
a = MyClass2("dog")
a.animal
'dog'
类的重要特性是封装性，即部分变量只能在其内部修改或访问，不能从类的外部进行处理。Python 中的封装非常简单，只要把属性或方法的名称前缀设置为双下划线即可。
由此可见，构造函数 __init__() 是最基本的一个私有方法。一个例子：
class MyClass3:
    def __init__(self, animal="cat"):
        self.__animal = animal
        self.__foo()
    def __foo(self):
        self.__animal = "rabbit"
    def show(self):
        print(self.__animal)
a = MyClass3("dog")
a.show()
rabbit
如果想直接调用 __foo() 或者 __animal，都会被禁止，产生 AttributeError。
# a.__animal  # AttributeError
要注意，前后均添加了双下划线的属性，如 name ，表示特殊属性而不是私有属性，是可以从外部访问的。
下面是一个著名的猫与狗的例子；类 Cat 与 Dog 都继承自 Animal，同时也都重载了方法 talk()。
class Animal:
    def talk(self):
        pass # 表示定义留空
class Cat(Animal): # 从Animal 继承
    def talk(self): # 重写talk()
        print('Meow')
class Dog(Animal):
    def talk(self):
        print('Woof')
a, b = Cat(), Dog()
a.talk() # 'Meow'
b.talk() # 'Woof'
通过 isinstance() 函数可以判断一个对象是否是某个类（或其子类）的实例：
print(isinstance(a, Cat), isinstance(a, Animal))
True True
type(a).__name__
'Cat'
当然，类也可以多继承。写在左侧的类的属性与方法，在继承时会被优先采用。例如：
class Pet:
    def talk(self):
        print("Pet")
class Cat2(Pet, Cat):
a = Cat2()
a.talk()
@property 装饰器
装饰器 @property 可以被用于限制类属性的读写行为。比如，一个普通的类，如果想封装一个属性，却允许从外部读取它的值，一般我们用 getter 函数实现：
class Person:
    def __init__(self):
        self.__name = "Py"
    def get_name(self):
        return self.__name
a = Person()
a.get_name()
不得不说这实在是麻烦了，代码里一堆 get 函数满天飞并不令人愉快。而且还不能忘记它是一个函数，需要在尾部加上括号。
装饰器 @property 可以将一个方法伪装成同名的属性，因此装饰了 getter 函数后，调用时就不用加上尾部的括号了：
class Person:
    def __init__(self):
        self.__name = "Py"
    @property
    def name(self):
        return self.__name
a = Person()
a.name
而且，如果你想从外部修改该属性的值，会产生错误：
a.name = 1
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-97-8c607f2aa25b> in <module>()
----> 1 a.name = 1
AttributeError: can't set attribute
但同时，我们也可以指定其 setter 函数（该装饰器 @age.setter 在用 @property 装饰 age 方法后会自动生成），让属性修改成为可能，甚至附加修改条件：
class Person:
    def __init__(self):
        self.__age = 20
    @property
    def age(self):
        return self.__age
    @age.setter
    def age(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError("Age should be an integer.")
        else:
            self.__age = value
a = Person()
a.age = 30
a.age
不传入整数会报错：
a.age = 0.5
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-100-001bfa8fe26b> in <module>()
----> 1 a.age = 0.5
<ipython-input-98-83364d5faa13> in age(self, value)
     10     def age(self, value):
     11         if not isinstance(value, int):
---> 12             raise ValueError("Age should be an integer.")
     13         else:
     14             self.__age = value
ValueError: Age should be an integer.
类的特殊属性与方法
属性 __dict__
首先是 __dict__属性，用于查看类的属性与方法，返回一个字典。
a = MyClass()
MyClass.__dict__
mappingproxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>,
              '__doc__': '\n    This is a class that can meow!\n    ',
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>,
              'animal': 'cat',
              'talk': <function __main__.MyClass.talk>})
需要注意的是，此时实例 a 的属性没有被更改过，实例的 dict 是一个空字典：
print(a.__dict__, a.animal)
{} cat
类的 __dict__ 方法下的同名键，与实例具有相同值。
MyClass.__dict__["animal"]
'cat'
一旦被从外部更改，实例 a 的 dict 字典就不再为空。
a.animal = "dog"
print(a.__dict__, a.animal)
{'animal': 'dog'} dog
属性 __slots__
从上面可以看到，非私有的类属性可以从外部更改值，而且属性还能直接从外部增加。slots 属性的作用就在于使类的属性不能从外部进行更改、追加。它能够限制属性滥用，并在优化内存上也有意义。
class MySlotClass():
    __slots__ = ("meow", "woof")
    def __init__(self):
        self.meow = "Meow"
        self.woof = "Woof"
a = MySlotClass()
MySlotClass.__dict__
mappingproxy({'__doc__': None,
              '__init__': <function __main__.MySlotClass.__init__>,
              '__module__': '__main__',
              '__slots__': ('meow', 'woof'),
              'meow': <member 'meow' of 'MySlotClass' objects>,
              'woof': <member 'woof' of 'MySlotClass' objects>})
此时，如果使用 a.__dict__，结果不会返回空字典，而是会报错。
运算符重载
特别地，Python 提供了运算符重载的功能。常用的对应如下（参考 官方页面）：
方法	含义	应用

一元运算符	 	

len	长度	len(a)

bool	逻辑值	bool(a)

neg	取负值	-a

str / repr	字符串形式	repr(a) / str(a), print(a)

二元运算符	 	

add	加	a + b, a += b

sub	减	a - b, a -= b

mul	乘	a * b, a *= b

div	除	a / b, a /= b

pow	乘方	a ** b, a **= b

radd	左加	… + a

二元关系符	 	

lt / le	小于 / 小于等于	a < b, a <= b

gt / ge	大于 / 大于等于	a > b, a >= b

eq / ne	等于 / 不等于	a == b, a != b

比如下例中，对多个运算进行了重载，完成了二维向量在加减法上与向量、与数运算的基本定义。
class Vector:
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b
    def __add__(self, another):
        if isinstance(another, Vector):
            c, d = another.a, another.b
        else:
            c, d = another, another
        return Vector(self.a + c, self.b + d)
    def __radd__(self, another):
        return self.__add__(another)
    def __neg__(self):
        return Vector(-self.a, -self.b)
    def __sub__(self, another):
        return self.__add__(-another)
    def __str__(self):
        return "Vector({},{})".format(self.a, self.b)
v1 = Vector(0,3)
v2 = Vector(5,-2)
print(v1 - 1, -v2, v1 + v2, v1 - v2)
Vector(-1,2) Vector(-5,2) Vector(5,1) Vector(-5,5)
其中，__repr__() 与 __str__() 的主要区别在于，前者在交互式步骤中显示结果，后者在 print 函数中显示结果。
例如上例，如果直接输入 v1，不会以 “Vector(0,3)”的形式显示。
v1  # 在类中附加定义： __repr__ = __str__ 即可解决问题。
<__main__.Vector at 0x2531c129c88>
在类中也能定义迭代行为，需要 iter() 与 next() 方法。
# 该例改编自官方文档
class MyClass4:
    def __init__(self, lst):
        self.data = lst
        self.__index = len(lst)
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.__index == 0:
            raise StopIteration
        self.__index -= 1
        return self.data[self.__index]
a = MyClass4("Meow")
for char in a:
    print(char)
下面介绍几个常用的 Python 标准模块（即随 Python 安装的模块）。更多的第三方模块，例如 NumPy, pandas, matplotlib，可以参考本系列博文的其他文章。
os 模块
这个模块应该是 Python 自带模块中使用率最高的一个了。一些例子：
# import os
# ----- 文件操作 -----
# os.rename("old.py", "new.py")  # 重命名
# os.remove("a.py")  # 删除
# os.stat("b.py")  # 查看文件属性
# ----- 路径操作 -----
# os.getcwd()  # 获取当前目录
# os.chdir(r"d:\list")  # 更改当前目录为
# os.chdir(os.pardir)  # 返回上一级目录
# os.mkdir('newfolder ')  # 在当前目录新建一个文件夹
# os.listdir('c:\list')  # 列出文件夹下所有文件的列表
# os.removedirs('thefolder ')  # 删除空文件夹
# os.path.isfile/ispath("f")  # 检查路径是文件或是目录
# os.path.exists("f")  # 检查路径是否存在
# ----- 操作平台相关 -----
# os.sep  # 当前操作系统的路径分隔符
# os.linesep  # 当前操作系统的换行符
# os.path.join(r"c:\abc", "d")  # 连接字串成为路径
sys 模块
一般我很少用到这个模块。可能有这么几个命令会用到：
sys.argv：能够传递从命令行接受的参数到代码内。
sys.platform：当前操作系统平台。
sys.exit()：无参数时抛出 SystemExit 错误并退出；有参数时会在退出前输出对应的字符串到屏幕。
import sys
sys.platform
'win32'
一个 sys.argv 的例子：
sys.argv
['e:\\python\\lib\\site-packages\\ipykernel_launcher.py',
 '-f',
 'C:\\Users\\wklchris\\AppData\\Roaming\\jupyter\\runtime\\kernel-3724c4c9-2130-485d-b388-7a84379fd043.json']
以上不是典型的例子，因为并不是在命令行下运行的。命令行下通常有如下格式：
python test.py hello
此时，sys.argv[0] = test.py，sys.argv[1] = hello.
re 模块：正则表达式
参考本文附录。
collection 模块：
提供了一种双端列表 deque，可以用 appendleft, extendleft, popleft 等方法从 deque 的左侧（也就是lst[0]）进行操作。注意，deque 的更新操作比 list 更快，但读取操作比 list 慢。
提供了一种缺省字典defaultdict，可以直接操作键值（即使这个键先前未定义）；首次操作时会赋一个合理的初值，比如首次调用 d["a"] += 1 而字典本身没有 “a” 键时，会自动初始化 “a” 键并赋初值 0。
calendar 模块：判断星期、闰年，输出日历等等。
itertools 模块：在本文“迭代器”小节已进行了简要介绍。
logging 模块：在调试中可能会使用。
urllib 模块：这是一个 HTML 请求模块，常用于爬虫。
调试与测试
Python 中有一些内置的办法进行调试与测试。
断言：assert
断言的含义在于，如果断言失败（False），那么代码会被终止（抛出一个AssertionError）。比如：
n = 0
assert(n != 0)
1 / n
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-112-e53f92f6c644> in <module>()
      1 n = 0
----> 2 assert(n != 0)
      3 1 / n
AssertionError: 
与大家一贯喜欢使用的 print 调试法相比，断言语句可以用命令行参数 -O 忽略。这样所有的 assert() 语句都不会被执行。
$ python -O main.py
日志调试：logging 模块
logging 模块支持将错误日志输出（到控制台或者到文件）。
此乃调试神器。延伸阅读： logging 官方基础教程。
import logging
# 该行也可能通过控制台：$ python main.py --log=WARNING 的方式实现
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
n = 0
logging.warning("n = {}".format(n))
WARNING:root:n = 0
logging 模块的灵活之处在于你可以记录信息的级别（DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL），各级别的作用如下：
DEBUG：最详细的级别，所有详细日志都会被输出。
INFO：检测代码是否按照预期执行。
WARNING：非预期的事件发生了，或者可能在近期发生（例如：低磁盘空间）。但代码仍然执行。
ERROR：发生了级别更高的问题，某些功能无法正常实现。
CRITICAL：严重错误，代码可能无法继续运行。

通过 filename 参数，可以将日志写入到文件。一般使用 DEBUG 级别，即输出所有信息。
# logging.basicConfig(filename="log.log", level=logging.DEBUG)
默认会将日志追加到文件末尾，如果想要覆写文件而不是追加，使用 filemode 参数：
# logging.basicConfig(filename="log.log", filemode="w", level=logging.DEBUG)
更改日志格格式，使用 format 参数。一般来说，常用的格式码（格式码后加 s 表示字符串）有：
%(levelname)：当前日志字串级别。
%(message)：当前日志字串。
%(asctime)：当前时间。默认 datefmt 参数为 %Y-%m-%d %I:%M:%S

例子。下例会输出形如：”01/23/1900 08:05:05 PM is when this event was logged.” 这样的格式。
# logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
# logging.warning('is when this event was logged.')
# 常用的格式：
# logging.basicConfig(format="%(levelname)s: %(message)s")
还可以通过配置文件来代替 basicConfig 命令，并进行设置 logger 等更高级的配置。这部分可以参考：此处。
# import logging.config
# logging.config.fileConfig('logging.conf')
附录：正则表达式
正则表达式的基础内容参考本博客的这篇博文：正则表达式。注意：如果要保存一个正则表达式供多次使用，请存储其 compile 后的结果，避免反复编译。
re.compile(exp)：编译正则表达式。
re.compile(exp).match(str)：判断正则表达式能否匹配一个字串。可以 bool() 结果来获知是否匹配。
re.compile(exp).match(str).groups()：将匹配结果返回为单个字符串（无子组时）或元组（有子组时）。
re.compile(exp).findall(str)：找出字符串中所有匹配表达式的子串。返回列表。
re.split(exp, str)：用表达式来分割字符串，相当于 str.split() 的增强版。
import re
bool(re.match(r"\d", "1"))
phone_re = re.compile(r'\d{3,4}-\d{7,8}')
phone_re.match('010-12345678').group()
'010-12345678'
# 如果在正则表达式中添加了子组（小括号），那么会返回子组依顺序组成的一个元组
phone_re = re.compile(r'(\d{3,4})-(\d{7,8})')
phone_re.match('010-12345678').groups()
('010', '12345678')
phone_re = re.compile(r'\d{3,4}-\d{7,8}')  # 寻找所有子串
phone_set = '010-12345678, 021-65439876 '
phone_re.findall(phone_set)
['010-12345678', '021-65439876']
s = 'a b   c'  # 用 re.split() 处理连续的空格
print(s.split(' '), re.split(r"\s+", s))
['a', 'b', '', '', 'c'] ['a', 'b', 'c']