Python（黄金时代）—— python深入使用

Posted 2023-04-06 程序猿知秋

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python（黄金时代）—— python深入使用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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

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

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

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

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

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

module 和 class

__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

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 __enter__ 和 __exit__ 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")

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Python（黄金时代）——mysql数据库基础

数据库基本介绍

RDBMS（Relational Database Managerment System) ：关系型数据库管理系统

关系型数据库的主要产品如下

mysql：web时代使用最广泛的关系型数据库
oracel：大型项目使用较多，如银行、电信等
ms sql server：普遍用于微软的项目
db2：IBM 的产品，主要用于大型项目
sqlite：轻量级数据库，主要应用于移动平台

SQL（Structured Query Language)

SQL是结构化查询语言，是一种用来操作 RDBMS的数据库语言，当前的关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作

SQL语句主要分为

DQL：数据库查询语言，用于对数据进行查询
DML：数据库操作语言，用于对数据进行增加、修改、删除等操作
TPL：事务处理语言，对事务进行处理
DCL：数据库控制语言，进行授权与权限回收
DDL：数据库定义语言，进行数据库、表的管理
CCL：指针控制语言，通过控制指针完成对表的操作

注：对于程序员来讲，最重要的就是对数据的curd(增、删、改、查)，即DQL和DML

MySQL 简介

直接查看MySQL官方网站（https://www.mysql.com/）
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，后来被Sun公司收购，之后又被Oracle收购，目前属于Oracle旗下产品

MySQL的特点

使用c和c++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性
支持多种操作系统，如Linux、Windows、MacOS... 等
为多种编程语言提供了API，如C、C++、JAVA、Python ... 等
支持多线程，充分利用 CPU资源
多编码支持 GB2312、UTF-8 等
支持多种存储引擎
MySQL 采用双授权政策，分为社区版和商业版，并且源码开源
复制全局事务标识
复制无崩溃从机
复制多线程从机
...

最主要的是开源，免费、不要钱，并且使用范围广，跨平台支持性好，是学习数据库开发的首选

MySQL服务器与客户端的安装步骤较多，请自行百度（注，不同的操作系统，对应的mysql版本不一样）

Navicat

Navicat 是数据库管理工具，专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的，让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息
Navicat提供多达 7 种语言供客户选择，被公认为全球最受欢迎的数据库前端用户界面工具。
它可以用来对本机或远程的 MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 数据库进行管理及开发

Navicat 的安装及基本使用，请自行百度

安装完成之后，可以自己创建数据库

数据库中表的数据类型与约束

常用的数据类型

整数：tinyint、int、bigint
小数：decimal
字符串：varchar、char
日期时间：date、time、datetime
枚举类型：enum
类型说明

decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位
char表示固定长度的字符串，如char(3),如果填充 'ab' 时会补一个空格为 'ab '
varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3),填充'ab'时，就只会存储'ab'
字符串text表示存储大文本，当字符串大于4000时推荐使用

约束

主键索引primary key：物理上存储的顺序（默认是唯一索引）
非空not null：此字段不允许填写空值
唯一索引 unique：此字段的值不允许重复
默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写，则以填写为准
外键foreign key：对关系字段进行约束，当为关系字符填写值时，会到关联的表中查询此值是否存在
说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud时（增、删、改、查）时，都会降低数据库的性能，所以一般不推荐使用。在实际开发中，一般是通过业务逻辑控制数据的有效性

常用数据类型

类型	字节大小	有符号范围	无符号范围
TINYINT	1	-128~127	0~255
SMALLINT	2	-32768~32767	0~65535
MEDIUMINT	3	-8388608~8388607	0~16777215
INT/INTEGER	4	-2147483648~2147483647	0~4294967295
BIGINT	8	-9223372036854775808~9223372036854775807	0~18446744073709551615

字符串

类型	字节大小	示例
CHAR	0~255	char(3) ,输入'ab'，存储为'ab',输入'abcd'，存储为'abc'
VARCHAR	0~255	varchar(3),输'ab',存储为'ab',输入'abcd'，存储为'abc
TEXT	0~65535	大文本

日期

类型	字节大小	示例
DATE	4	’2021-01-01‘
TIME	3	'23:59:59'
DATETIME	8	'2021-01-01 23:59:59'
YEAR	1	'2021'
TIMESTAMP	4	'1991-01-01 00:00:59' UTC - '2033-01-0100:00:59' UTC