Python 编程基础

脚本语言依赖于解释器执行，其性能天然弱于编译语言

python的命令简单明了其开发效率高于其他语言 python开源基于C语言开发

在很多领域 python的本质是“胶水”。虽然 Python 自身慢，但它的底层库（如 NumPy, PyTorch, TensorFlow）全是重型 C/C++ 或 CUDA 代码写的。Python 的角色只是在顶层“指挥”底层硬件进行高速运算。

最开始，研究人员选择python代替Matlab进行科学计算，逐渐发展起数据科学相关的生态，相比高并发、异步IO的js，python的设计更适合线性执行的科学计算任务。~~虽然有 GIL（全局解释器锁）的槽点，但~~在多进程模型和 GPU 并行加速方面，由于底层 C 接口的开放性，它能更直接地与显卡硬件（NVIDIA CUDA）对话。

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

目前是python3.5

语法变更

print() 和 n=input()

# 单行注释# 多行''' 使用双引号"""更规范

# 编码声明

# -*- coding:utf-8 -*-

缩进

Python没有分割代码块符号，以缩进以及冒号:区分层次，一般以4个空格为基本缩进单位。

命名规范

模块名：全部小写 + 下划线_连接如 update_userlist
包名：全部小写，不推荐使用下划线
类名：Pascal风格（首字母大写）如RegularUser
模块内部类型：+ Pascal风格
如_Config
使用单下划线开头的变量和函数是受保护的 protected，在使用from xxx import 时不会被导入；使用双下划线__开头的变量或方法是类私有的 *private
函数、类的属性和方法：同模块命名
常量：全部大写

字符串类型’’和””和’’’’’’

使用’’’表示多行字符,使用r’’屏蔽转义

列表和元组

arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
arr.append(6) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
arr.remove(0) # [1, 2, 3, 4, 5]
del arr[2] # [0, 1, 3, 4, 5]
del arr[2:4] # [0, 1, 4, 5]

字符串操作

global关键字

在python中，变量不需要先声明，直接使用即可，那我们怎么知道用的是局部变量还是全局变量呢？
首先：python使用的变量，在默认情况下一定是用局部变量。
其次：python如果想使用作用域之外的全局变量，则需要加global前缀。

1
2
3

def initSettings(self):
    global config
    config = Configure()

执行脚本

1	python test.py arg1 arg2 arg3

脚本内容如

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import sys

print '参数个数为:', len(sys.argv), '个参数。'
print '参数列表:', str(sys.argv)

关于python2.7和python3.5的一万种冲突方式

目前的很多情况下，linux的软件管理工具仍然会将python2.7作为默认安装版本，然后在某个时刻你会看到

1	error: xxxx requires python 3.5 or above

于是你再安装一个python3，然而python -V依然是2.7

于是乎卸载python

做link: alias python=python3 均是徒劳

最后

1	sudo apt install python-is-python3

唉，行吧。。

pip 升级issue

1 2	python -m ensurepip python -m pip install --upgrade pip

python packages 国内源

1	pip install -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple ****

查看package版本

控制台

1 2	pip list pip list \| grep opencv-python

程序中

1 2	import cv2 print(cv2.__version__)

requirements.txt

requirements.txt is a file that contains a list of packages or libraries needed to work on a project that can all be installed with the file. It provides a consistent environment and makes collaboration easier. 包含项目工作所需的包或库，可以用于一键安装

1	pip install -r requirements.txt

tips: 加如下参数以指定源 -i https://pypi.douban.com/simple

生成requirements.txt:

1	pip freeze > requirements.txt

pip freeze 保存当前Python环境下所有类库

1 2	pip install pipreqs pipreqs ./ --encoding=utf-8

pipreqs 导出当前项目使用的类库

QQs'Note