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总结python基本操作(python的基本操作)

时间:2023-12-24 12:05:38 阅读:320670 作者:FCRR

本文目录一览:

Python文件操作,看这篇就足够!

文件的存储方式

在计算机中,文件是以二进制的方式保存在磁盘上的文本文件和二进制文件

文本文件可以使用文本编辑软件查看本质上还是二进制文件

二进制文件保存的内容不是给人直接阅读的,而是提供给其她软件使用的二进制文件不能使用文件编辑软件查看

文件基本操作

在计算机中要操作文件一共包含三个步骤:1.打开文件2.读、写文件

读 将文件内容读入内容写 将内存内容写入文件

模式描述

t文本模式 (默认)。

x写模式,新建一个文件,如果该文件已存在则会报错。

b二进制模式。

+打开一个文件进行更新(可读可写)。

U通用换行模式(不推荐)。

r以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。

rb以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。

r+打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。

rb+以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。一般用于非文本文件如图片等。

w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑,即原有内容会被删除。如果该文件不存在,创建新文件。

wb以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑,即原有内容会被删除。如果该文件不存在,创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。

w+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑,即原有内容会被删除。如果该文件不存在,创建新文件。

wb+以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑,即原有内容会被删除。如果该文件不存在,创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。

a打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。

ab以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。

a+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。

ab+以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。

文件打开模式有很多,但是我们实际用到的就只有六种。

我们总结一下主要用到的是下面六种

模式可做操作若文件不存在是否覆盖文件原来内容

r只读报错——

r+可读、可写报错是

w只写创建是

w+可读、可写创建是

a只写创建否,追加写

a+可读、可写创建否,追加写

只读模式打开文件——只读(r)

文件若不存在报错:

读写模式打开文件——读写模式(r+)

数据写入之前:

数据写入之后:

会替换掉相同长度的内容

文件若不存在报错:

写模式打开文件——写模式(w)

数据写入之前:

数据写入之后:

这种操作会删除原来的文件内容,重新写入Python,

并且把光标放在文件最开始。

若文件不存在,系统会创建该文件夹并重新写入内容

读写模式打开文件——读写模式(w+)

数据写入之前:

数据写入之后:

这种操作会删除原来的文件内容,重新写入Python,

并且把光标放在文件最开始。

若文件不存在,系统会创建该文件夹并重新写入内容

利用这个原理所以文件写模式(w)、读写模式(w+)还可以用作删除文件内容。

因为他们整个工作原理就是把文件原来的内容删除,然后写入新的内容。

如果我们写入的内容为空,那么不就是删除文件内容。

数据写入之前:

数据写入之后:

写模式打开文件(追加内容)——写模式(a)

数据写入之前:

数据写入之后:

可以看到是在原先内容的基础上在文末追加新的内容!

若文件不存在,系统会创建新的文件夹并写入内容

读写模式打开文件(追加内容)——读写模式(a)

数据写入之前:

数据写入之后:

可以看到是在原先内容的基础上在文末追加新的内容!

若文件不存在,系统会创建新的文件夹并写入内容

二进制模式打开文件

我们看到了在文件打开模式中有以下模式:rb、wb……有这种带 b 的。

什么意思呢?

就是用二进制的方式打开文件。

很明显,我们出现了以下错误:

主要原因是因为编码的问题,可能是因为0x82这个字节在gbk编码中没有这个字符,

可能原字符是两个字节,在gbk里被解析成了一个字节,导致字符不存在。

这就是我们文件打开方式需要使用二进制读取的原因。

文件操作

open 函数负责打开文件,并且返回文件对象

read /write / close 三个方法都需要通过文件对象 来调用

文件和文件夹的操作

在Python中⽂件和⽂件夹的操作要借助os模块⾥⾯的相关功能,

具体步骤如下:

导⼊os模块

使⽤ os 模块相关功能

1、文件重命名

2、删除文件

3、创建文件夹

4、删除文件夹

5、获取当前目录

6、改变默认目录

7、获取目录列表

(2) python基本数据类型总结

布尔值bool

只有bool(0)和bool()括号中为空才表示Fasle。bool(’0‘)等表示True

序列

字符串 str 可用单引号,双引号或者三引号表示例如'str' 或"str "或者'''str'''

其中三引号常用方式如下

在字符串前面加一个R/r 表示原始字符串

一些转义字符(特殊的字符)

元组 tuple ( )与列表list [ ]

元组与列表在python中的唯一区别就是:元组是不可变的,列表是可变的。(元组和字符串是不可变的)

在你有一些不确定长度的相同类型队列的时候使用列表;在你提前知道元素数量的情况下使用元组,因为元素的位置很重要。

序列可以进行加法,与整数相乘,切片操作

集合set {}和字典dict {}

集合和字典的特点是 无序,不重复

set()表示空集合

{} 表示空字典

字典是通过key访问value{key1:value1,key2:value2}

key 不能重复,类型为int,str,tuple

value可以为任意数据

序列和集合的其他运算

Python元组常用操作小技巧

所以这篇文章,我们先来回顾和总结Python数据结构里常用操作。Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在这篇文章的讨论范围内。

在此,我们先从元组开始说起。

元组区别于列表的显著特征之一就是它不能被修改,但其另外一个作用就是 用于没有字段名的记录 [1] 。因为后者经常被忽略,我们先来看看元组作为记录的作用。

使用括号就可以定义一个元组。元组中的每个元素都存放了记录中一个字段的数据,外加这个字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。下面的例子中,元组就被当作记录加以利用:

输出为:

上述for循环中的操作提取了元组中的元素,也叫作拆包(unpacking)。平行赋值是对元组拆包很好的应用,示例如下:

还有一个经典而优雅的应用是交换变量的值:

用 * 运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数,例如Python的内置函数pmod接收两个数字类型的参数,返回商和余数。以下范例将使用 * 将元组传入函数。

输出为:

有些函数有多个返回值,将其赋给一个变量时,变量类型即是元组:

输出为:

zip是Python的内置函数,能够接收两个或多个序列,并组成一个元组列表,在Python3中会返回一个迭代器,如下所示:

输出为:

元组当然也支持一些常规操作,如对于元组 a = (1, 'y', 5, 5, 'x') :

上述内容不仅涵盖了元组的基本操作,同时也结合了实际工作中常搭配使用的其他函数、运算符等。在回顾这些知识时主要参考了两本经典的Python编程书籍:《流畅的Python》和《像计算机科学家一样思考Python》,有兴趣的朋友可以深入阅读!

希望这篇文章对你有帮助,下回将总结Python列表的使用技巧。

[1]《流畅的Python》:

万字干货,Python语法大合集,一篇文章带你入门

这份资料非常纯粹,只有Python的基础语法,专门针对想要学习Python的小白。

Python中用#表示单行注释,#之后的同行的内容都会被注释掉。

使用三个连续的双引号表示多行注释,两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。

Python当中的数字定义和其他语言一样:

我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。

这里要注意的是,在Python2当中,10/3这个操作会得到3,而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数,所以Python会自动执行整数的计算,帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3,就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了,可以不用关心其中的细节。

但问题是Python是一个 弱类型 的语言,如果我们在一个函数当中得到两个变量,是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果,这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候,往往都需要手工加上类型转化符,将被除数转成浮点数。

在Python3当中拨乱反正,修正了这个问题,即使是两个整数相除,并且可以整除的情况下,得到的结果也一定是浮点数。

如果我们想要得到整数,我们可以这么操作:

两个除号表示 取整除 ,Python会为我们保留去除余数的结果。

除了取整除操作之外还有取余数操作,数学上称为取模,Python中用%表示。

Python中支持 乘方运算 ,我们可以不用调用额外的函数,而使用**符号来完成:

当运算比较复杂的时候,我们可以用括号来强制改变运算顺序。

Python中用首字母大写的True和False表示真和假。

用and表示与操作,or表示或操作,not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和!。

在Python底层, True和False其实是1和0 ,所以如果我们执行以下操作,是不会报错的,但是在逻辑上毫无意义。

我们用==判断相等的操作,可以看出来True==1, False == 0.

我们要小心Python当中的bool()这个函数,它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数,那么 只有0会被视作是False,其他所有数值都是True :

Python中用==判断相等,表示大于,=表示大于等于, 表示小于,=表示小于等于,!=表示不等。

我们可以用and和or拼装各个逻辑运算:

注意not,and,or之间的优先级,其中not and or。如果分不清楚的话,可以用括号强行改变运行顺序。

关于list的判断,我们常用的判断有两种,一种是刚才介绍的==,还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断,那么这两者有什么区别呢?我们来看下面的例子:

Python是全引用的语言,其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ,而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子,如果我们把引用比喻成地址的话,is就是判断两个变量的是否指向同一个地址,比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。

显然,住在同一个地址的人一定都叫张三,但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三,也可以叫不同的名字。所以如果a is b,那么a == b一定成立,反之则不然。

Python当中对字符串的限制比较松, 双引号和单引号都可以表示字符串 ,看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号,因为写起来方便。

字符串也支持+操作,表示两个字符串相连。除此之外,我们把两个字符串写在一起,即使没有+,Python也会为我们拼接:

我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符,用 len 来计算字符串的长度。

我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ,并且在格式操作当中也支持运算,比如可以嵌套上len函数等。不过要注意,只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最后是None的判断,在Python当中None也是一个对象, 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的,既然所有的None都指向同一个地址,我们需要判断一个变量是否是None的时候,可以使用is来进行判断,当然用==也是可以的,不过我们通常使用is。

理解了None之后,我们再回到之前介绍过的bool()函数,它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ,否则都是True。比如0,"",[], {}, ()等。

除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。

Python当中的标准输入输出是 input和print 。

print会输出一个字符串,如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ,如果想要以不同的字符结尾代替换行,可以传入end参数:

使用input时,Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串,会被当成提示输出:

Python支持 三元表达式 ,但是语法和C++不同,使用if else结构,写成:

上段代码等价于:

Python中用[]表示空的list,我们也可以直接在其中填充元素进行初始化:

使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素:

list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素,如果是负数,则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素,-2表示倒数第二个,以此类推。如果访问的元素超过数组长度,则会出发 IndexError 的错误。

list支持切片操作,所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片,注意,这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取,我们也可以额外再加入一个参数表示步长,比如[1:5:2]表示从1号位置开始,步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。

如果我们要指定一段区间倒序,则前面的start和end也需要反过来,例如我想要获取[3: 6]区间的倒序,应该写成[6:3:-1]。

只写一个:,表示全部拷贝,如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素,或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ,index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。

list可以进行加法运算,两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法:

我们想要判断元素是否在list中出现,可以使用 in关键字 ,通过使用len计算list的长度:

tuple和list非常接近,tuple通过()初始化。和list不同, tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple,会引发TypeError异常。

由于小括号是有改变优先级的含义,所以我们定义单个元素的tuple, 末尾必须加上逗号 ,否则会被当成是单个元素:

tuple支持list当中绝大部分操作:

我们可以用多个变量来解压一个tuple:

解释一下这行代码:

我们在b的前面加上了星号, 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下,将剩下的元素都赋值给b。

补充一点,tuple本身虽然是不可变的,但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple:

我们虽然不能往a当中添加或者删除元素,但是a当中含有一个list,我们可以改变这个list类型的元素,这并不会触发tuple的异常:

dict也是Python当中经常使用的容器,它等价于C++当中的map,即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。

对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。

dict的key必须为不可变对象,所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ,否则会抛出异常:

我们同样用[]查找dict当中的元素,我们传入key,获得value,等价于get方法。

我们可以call dict当中的keys和values方法,获取dict当中的所有key和value的集合,会得到一个list。在Python3.7以下版本当中,返回的结果的顺序可能和插入顺序不同,在Python3.7及以上版本中,Python会保证返回的顺序和插入顺序一致:

我们也可以用in判断一个key是否在dict当中,注意只能判断key。

如果使用[]查找不存在的key,会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常,只会得到一个None :

setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value,如果key已经存在,则不会覆盖它:

我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict,比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖,a当中不存在的key会被插入进来:

我们一样可以使用del删除dict当中的元素,同样只能传入key。

Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict:

set是用来存储 不重复元素 的容器,当中的元素都是不同的,相同的元素会被删除。我们可以通过set(),或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候,必须要传入数据,否则Python会将它和dict弄混。

set当中的元素也必须是不可变对象,因此list不能传入set。

可以调用add方法为set插入元素:

set还可以被认为是集合,所以它还支持一些集合交叉并补的操作。

set还支持 超集和子集的判断 ,我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集:

和dict一样,我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。

Python当中的判断语句非常简单,并且Python不支持switch,所以即使是多个条件,我们也只能 罗列if-else 。

我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容,这也是Python当中基本的循环方式。

如果我们要循环一个范围,可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列,比如range(10),表示[0, 10)区间内的所有整数:

如果我们传入两个参数,则 代表迭代区间的首尾 。

如果我们传入第三个元素,表示每次 循环变量自增的步长 。

如果使用enumerate函数,可以 同时迭代一个list的下标和元素 :

while循环和C++类似,当条件为True时执行,为false时退出。并且判断条件不需要加上括号:

Python当中使用 try和except捕获异常 ,我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except,还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 :

在Python当中我们经常会使用资源,最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ,但是如果我们手动来编码,经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常,还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理,使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。

以下是with的几种用法和功能:

凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ,它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍,想要了解迭代器的具体内容,请移步传送门:

Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力

当我们调用dict当中的keys方法的时候,返回的结果就是一个可迭代对象。

我们 不能使用下标来访问 可迭代对象,但我们可以用iter将它转化成迭代器,使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型,变成一个list。

使用def关键字来定义函数,我们在传参的时候如果指定函数内的参数名, 可以不按照函数定义的顺序 传参:

可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数,参数会被转化成list:

也可以指定任意长度的关键字参数,在参数前加上**表示接受一个dict:

当然我们也可以两个都用上,这样可以接受任何参数:

传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict:

Python中的参数 可以返回多个值 :

函数内部定义的变量即使和全局变量重名,也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量,需要加上 global 关键字,表示这是一个全局变量:

Python支持 函数式编程 ,我们可以在一个函数内部返回一个函数:

Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ,使用:作为分隔,:前面表示匿名函数的参数,:后面的是函数的返回值:

我们还可以将函数作为参数使用map和filter,实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用,具体可以查看之前的文章:

五分钟带你了解map、reduce和filter

我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化:

使用 import语句引入一个Python模块 ,我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。

我们也可以使用from import的语句,单独引入模块内的函数或者是类,而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容(不推荐这么干)

可以使用as给模块内的方法或者类起别名:

我们可以使用dir查看我们用的模块的路径:

这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件,那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的,不小心会导致很多奇怪的bug。

我们来看一个完整的类,相关的介绍都在注释当中

以上内容的详细介绍之前也有过相关文章,可以查看:

Python—— slots ,property和对象命名规范

下面我们来看看Python当中类的使用:

这里解释一下,实例和对象可以理解成一个概念,实例的英文是instance,对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。

继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ,并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性,并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中,使用import引入,一样可以实现继承。

我们创建一个蝙蝠类:

我们再创建一个蝙蝠侠的类,同时继承Superhero和Bat:

执行这个类:

我们可以通过yield关键字创建一个生成器,每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行:

除了yield之外,我们还可以使用()小括号来生成一个生成器:

关于生成器和迭代器更多的内容,可以查看下面这篇文章:

五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力

我们引入functools当中的wraps之后,可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下,在外面包装一层其他的逻辑:

装饰器之前也有专门的文章详细介绍,可以移步下面的传送门:

一文搞定Python装饰器,看完面试不再慌

不知道有多少小伙伴可以看到结束,原作者的确非常厉害,把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话,那么Python这门语言就算是入门了。

如果你之前就有其他语言的语言基础,我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的,也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法,知道大概有哪些操作,剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。

根据我的经验,在学习一门新语言的前期,不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。

最后,我这里有各种免费的编程类资料,有需要的及时私聊我,回复"学习",分享给大家,正在发放中............

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