0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看威廉希尔官方网站 视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

python的深入使用

汽车电子威廉希尔官方网站 来源:程序猿知秋 作者: 程序猿知秋 2023-02-16 15:49 次阅读

深拷贝和浅拷贝

可变类型与不可变类型

  • 可变对象是指,一个对象在不改变其引用的前提下,可以修改其所指向的地址中的值
  • 不可变对象是指,一个对象引用指向的值是不能修改的

浅拷贝

  • 浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝;
  • 简单理解就是,拷贝了引用,并没有拷贝内容
  • 这也就意味着,只要修改其中一个引用的内容,其它引用的地方也都会改变

深拷贝

  • 会拷贝引用指定的值,放入新生成的内存空间中
  • 引用也会重新生成

**示例

**

import copy


# 浅拷贝
a=[1,3]
b=a
a.append(4)


# 引用地址一样,操作其中一个引用添加数据,另一个也会变
print("浅拷贝..............")
print(id(a))
print(id(b))
print(a)
print(b)


# 深拷贝
c=[1,3]
d=copy.deepcopy(c)
c.append(4)


# 引用不一样了,利用其中一个修改了值,另一个不会改变
print("深拷贝..............")
print(id(c))
print(id(d))
print(c)
print(d)

**输出结果

**

图片

总结:不管是浅拷贝还是深拷贝都会生成一个看起来相同的对象,他们本质的区别是拷贝出来的对象的地址是否和原对象一样, 也就是地址的复制还是值的复制的区别

**私有化、import、面向对象 **

方法私有化

  • xx:公有变量
  • _x: 单前置下划线,私有化属性或方法,类对象和子类可以访问,但禁止导入
  • __xx:双前置下划线,避免与子类中的属性命名冲突,无法在外部直接访问
  • xx :双前后下划线,用户名字空间的魔法对象或属性。例如:init
  • xx_:单后置下划线,用于避免与Python关键词冲突

示例

class Test:
    # 初始化方法
    def __init__(self,name,age,sex):
        # 公有变量
        self.name=name
        # 私有化属性
        self._age=age
        # 外部无法直接访问
        self.__sex=sex


    def show(self):
        print(self.name)
        print(self._age)
        print(self.__sex)


test=Test("as",12,"男")
test.show()

import 导入模块

  • import 搜索路径
    • 从下面列出的目录里面依次查找要导入的模块文件
    • '' 表示当前路径
    • 列表中路径的先后顺序代表了 python 解释器在搜索模块时的先后顺序

图片

  • 程序添加路径
    • sys.path.append() 在末尾添加路径
    • sys.path.insert() 在指定位置插入路径

图片

类方法类型

方法包括:实例方法、静态方法和类方法,三种方法在内存中都归属于类,区别在于调用方式不同

  • 实例方法:由对象调用,至少有一个self参数,执行实例方法时,自动将调用该方法的对象赋值给self
  • 类方法:由类调用,至少一个cls参数,执行类方法时,自动将调用该方法的类赋值给cls
  • 静态方法:由类直接调用,可以没有任何参数
  • property方法: 一种与实例方法相似的特殊方法,使用方法如下
    • 定义时,在实例方法上加 @property 注解,并只有 self一个参数
    • 调用时,无需括号
    • property 有三种访问方式,分别对应三个被 @property、@方法名.setter、@方法名.deleter 修饰的方法

示例

class Test:


    age =12


    def __init__(self,name):
        self.name=name


    def instance_method(self):
        """实例方法,至少有一个self参数"""
        print("这是实例方法,name值是:",self.name)


    @classmethod
    def class_method(cls,age):
        """类方法,至少有一个cls参数"""
        cls.age=age
        print("这是类方法,age值是:",cls.age)


    @staticmethod
    def static_method():
        """这是静态方法,可以没有任何参数"""
        print("这是静态方法")


    @property
    def count(self):
        """这是property特殊属性"""
        return 11
    @count.setter
    def count(self,value):
        print("property设置值为:",value)
    @count.deleter
    def count(self):
        print("property删除")


test=Test("张三")
#调用实例方法
test.instance_method()


#调用类方法
Test.class_method(22)


# 调用静态方法
Test.static_method()


# 调用property方法
aa=test.count
print(aa)
test.count=44
del test.count

输出结果

图片

property的第二种用法

class Test2:


    def get_count(self):
        return 22


    def set_count(self,value):
        print("设置值:",value)


    def del_count(self):
        print("删除值")


    # property 方法有四个参数
    # 第一个参数是方法名,调用对象.属性 时执行方法
    # 第二个参数是方法名, 调用对象.属性 = XXX 时,执行方法
    # 第三个参数是方法名,调用 del 对象.属性 时,执行方法
    # 第四个参数是字符串,调用 对象.属性.__doc__ ,此参数是该属性的描述信息
    cc=property(get_count,set_count,del_count,"ssssssss")


test2=Test2()
c=test2.cc
print(c)
test2.cc=444
del test2.cc
doc=test2.cc.__doc__
print(doc)

输出结果

图片

魔法属性

doc 表示类的描述信息

class Tee:
    """ 描述类的信息 ,xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"""
    def __init__(self):
        pass


print(Tee.__doc__)

输出结果

图片

moduleclass

  • module 表示当前操作的对象在哪个模块
  • class 表示当前操作的对象类是什么
class Dog:
    def __init__(self,name):
        self.name=name


dog=Dog("小白")
print(dog.__module__)
print(dog.__class__)

输出结果

图片

init

  • 初始化方法:通过类创建对象时,自动触发执行
class Dog:
    def __init__(self,name):
        self.name=name


dog=Dog("小白")

del

  • 当对象在内存中被释放时,自动触发执行
  • 此方法一般不用定义,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,Python解释器会自动执行,所以 del 的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行
class Dog:
    def __del__(self):
        pass

with与“上下文管理器”

# 普通版,此部分有一个潜在问题,即如果在write时发生异常,则close不会被调用,资源将得不到释放
def t1():
    f=open("aa.txt","w")
    f.write("hello world!")
    f.close()

# 升级版本, 此处可以保证发生异常时,资源能得到释放. 但是代码写得比较复杂
def t2():
    f = open("aa.txt", "w")
    try:
        f.write("hello world!")
    except Exception as e:
        print("发生错误!!")
    finally:
        f.close()


# 高级版,此处使用 with的作用和使用 try/finally 语句是一样的,并且写法更简洁
def t3():
    with open("aa.txt", "w") as f:
        f.write("hello world!")

什么是上下文

  • 上下文在不同的地方表示不同的含义,与文章的上下文含义一样。

上下文管理器

  • 任何实现了 enterexit 方法的对象都可以称为上下文管理器,上下文管理器可以使用 with 关键字。文件(file) 对象也实现了上下文管理器

示例

# 自定义一个文件类,作为上下文管理器
class MyFile:
    def __init__(self,filename,mode):
        self.filename=filename
        self.mode=mode


    # 返回资源对象
    def __enter__(self):
        self.f=open(self.filename,self.mode)
        return self.f


    # 处理一些清除工作
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.f.close()




with MyFile("aa.txt","w") as f:
    f.write("sssssss")
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 对象
    +关注

    关注

    1

    文章

    38

    浏览量

    17388
  • 地址
    +关注

    关注

    1

    文章

    32

    浏览量

    10763
  • 引用
    +关注

    关注

    0

    文章

    8

    浏览量

    7730
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    为何Python运行效率低?python语言入门

    卡,影响运行效率。以上是影响Python运行效率的五大原因,那么该如何进行优化呢?这个就需要您进行下一步的深入了解啦!
    发表于 02-01 18:47

    Python编程语言可以应用在哪些方面?

    领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析
    发表于 02-05 17:50

    python有哪些方向?

    Python学习的另一方向,网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析
    发表于 03-09 15:47

    Python十大应用领域和就业方向

    领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析
    发表于 11-21 14:54

    Python解释器的基本结构

    供足够的上下文来进一步研究它。我们的目标并不是解释所有关于解释器的知识——就像编程和计算机科学中许多有趣的领域一样,您可以花费数年时间来深入理解这个主题。Byterun它的结构类似于Python的主要实...
    发表于 09-16 06:42

    Python编程实用指南

    Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过 Python 编程,我们能够解决现实生活中的很多任务。本书是一本面向实践的 Python 编程实用指南。本书的目的,不仅是
    发表于 09-27 06:21

    深入Python3中文版PDF电子书免费下载

    如果使用的是托管服务器上的帐号, ISP[互联网供应商] 可能已经安装了 Python 3 。如果是在家运行的 Linux ,也可能已经安装了 Python 3 。多数流行的 GNU/Linux
    发表于 06-10 08:00 0次下载

    python的优缺点有哪些

    Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”,所以Python程序看上去总是简单易懂,初学者学Python,不但入门容易,而且将来深入下去,可以胜任那些非常非常复杂的应用程序开发。
    的头像 发表于 01-16 09:20 3497次阅读

    精通Python深入学习资料

    精通Python深入学习资料:从多方面来了解Python的特性和用法。
    发表于 07-07 15:08 41次下载
    精通<b class='flag-5'>Python</b>的<b class='flag-5'>深入</b>学习资料

    深入了解python常量与变量

      Python 的变量和常量不需要事先声明类型,这是根据Python的动态语言特性而来。
    的头像 发表于 02-16 18:22 1919次阅读
    <b class='flag-5'>深入</b>了解<b class='flag-5'>python</b>常量与变量

    深入Python3》中文版pdf

    深入Python3》中文版pdf
    发表于 02-28 09:45 0次下载

    深入探讨Python 的简要历史和优点

    Scarlett 指出,作为一种通用语言,Python 可以用于各种应用程序,“简单易用” 的特点也使得它成为用于自动化任务、构建网站或软件和分析数据的不错的选择。
    发表于 03-15 11:38 297次阅读

    python写完程序之后怎么运行

    Python程序的执行流程有更深入的了解。 一、Python程序的基本结构 Python程序是由一系列的语句构成,语句是指一行代码或多行代码组成的指令集合。一个
    的头像 发表于 11-22 11:10 1005次阅读

    使用Python进行自然语言处理

    在探讨使用Python进行自然语言处理(NLP)的广阔领域时,我们首先需要理解NLP的基本概念、其重要性、Python在NLP中的优势,以及如何通过Python实现一些基础的NLP任务。本文将从这些方面展开,并
    的头像 发表于 07-04 14:40 442次阅读

    Python在AI中的应用实例

    Python在人工智能(AI)领域的应用极为广泛且深入,从基础的数据处理、模型训练到高级的应用部署,Python都扮演着至关重要的角色。以下将详细探讨Python在AI中的几个关键应用
    的头像 发表于 07-19 17:16 1071次阅读