Python回顧與整理1：Python基礎

weixin_33858249發表於2017-11-26
Python

        學習Python其實也有好一段時間了，之前也做了不少筆記，但是要真正把Python學得很紮實，沒有對Python系統的瞭解是遠遠不夠的，哪怕是最基礎的知識點，所以決定好好地回顧整理。

        當然，就以《Python核心程式設計》這本書為綱，希望可以把自己對Python的理解連成系統的一條線。



1.語句和語法


  • `#`：註釋

  • `\`：換行，如果是閉合操作符如`( )`，`[ ]`，`{ }`等，可以不使用`\`

  • `:`：分號將程式碼頭和程式碼體分開

  • `縮排`：用以區分不同的程式碼塊

  • `;`：同一行寫多個語句，但不建議

  • `模組`：一個.py指令碼檔案就是一個模組



2.變數賦值


（1）賦值操作符：=

  • 在Python中，物件是通過引用傳遞的，賦值時，是將該物件的引用（不是一個值）賦給這個變數。

  • 另外，Python賦值語句沒有返回值，但可以使用賦值鏈：

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>>> a  =  (a = 3)
  File "<stdin>", line 1
    a = (a=3)
          ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> y = x = 3


（2）增量賦值

  • 只有類似+=這樣的增量賦值，沒有自增自減的方法

  • 特性：可變物件（列表，字典等）就修改（無需拷貝引用），不可變物件（數字，元組等）則分配一個新物件


（3）多重賦值

  • 一個物件可被多個變數引用，多個物件也可被多個物件引用

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>>> x = y = z =1


（4）多元賦值：元組賦值

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>>> (x, y, z) = (1, 2, 'a string')

  • 不加括號也可以，但建議加上

  • 可用於兩值的交換

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>>> x = 3; y = 4
>>> print x, y
3 4
>>> x, y = y, x
>>> print x, y
4 3



3.識別符號


  • 關鍵字識別符號：保留字，不能用於其他用途，否則會引起SyntaxError異常

  • 內建（built-in）識別符號：是__builtins__模組的成員，在程式開始或互動直譯器開始時，由Python直譯器自動匯入，可以將其作為Python全域性變數，可以重新賦值，但不建議

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>>> dir
<built-in function dir>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__']

  • __專用下劃線識別符號：

    __xxx：類中的私有變數名，不能用`from module import *`匯入，變數是私有時，建議使用這種方法

    __xxx__：系統定義名字，如內建識別符號


    另外，Pythonn不支援識別符號過載，所以任何時刻都只有一個名字繫結。



4.基本風格指南


  • 註釋：#號

  • 文件：模組，類宣告或函式宣告中第一個沒有賦值的字串，可通過obj.__doc__訪問

  • 縮排：以空格代替製表符

  • 識別符號名稱：名字簡短有意義

  • Python風格指南：import this



（1）模組結構和佈局

  • 起始行（Unix）

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#/usr/bin/env python

        這樣僅輸入指令碼名字就可以執行指令碼，無需直接呼叫直譯器。

  • 模組文件

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''this is a test module''

        可通過obj.__doc__訪問

  • 模組匯入

  • 變數定義：儘量使用區域性變數代替全域性變數

  • 類定義

  • 函式定義

  • 主程式

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if __name__ == '__main__':
    My_function()
#如果模組是被匯入，__name__的值為模組名字;
#如果模組是被直接執行，__name__的值為'__main__';

        關於主程式，注意下面幾點：

  • 1.絕大部分模組建立的目的是被其它模組匯入而不是作為指令碼執行，總之只有一個模組，也就是包含主程式的模組會被執行；

  • 2.最高階別的Python語句（沒有縮排）在模組被匯入時就會被執行;

  • 3.通常只有主程式模組中有大量的頂級可執行程式碼，所有其他被匯入模組只應該有很少的頂級執行程式碼，所有的功能程式碼都應該封裝在函式或類當中。

    對於上面三點，只要聯絡自己在實際專案開發中的例子就可以很好的理解了。


（2）在主程式中書寫測試程式碼

    如果想測試被匯入的模組的某個函式的功能，就可以使用主程式的方法，引入並執行該函式，這就是測試功能的使用，當然在大型程式中，更傾向使用unittest。



5.記憶體管理


  • 變數定義：變數無須事先宣告

    在Python中無需顯式變數宣告語句，變數在第一次賦值時自動宣告。

  • 動態型別：變數無須指定型別

    Python中物件的型別和記憶體佔用都是執行時確定的。

  • 記憶體分配：不用關心記憶體管理

    Python直譯器承擔了內在管理的複雜任務。

  • 引用計數：物件回收

（1）增加引用計數

  • 當物件被建立並（將其引用）賦值給變數時，該物件的引用計數就被設定為1

  • 當一個物件（的引用）又被賦值給其他變數時，或作為引數傳遞給函式，方法或類例項時，或者被賦值為一個視窗物件（列表，字典等）的成員時，該物件新的一個引用會被建立，引用計數加1

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>>> x = 3.14    #加1，下面每一步同理
>>> y = x
>>> foobar(x)
>>> myList = [123, x, 'xyz']

（2）減少引用計數

  • 一個本地引用離開其作用範圍

    如函式執行完畢後區域性變數被銷燬。

  • 物件別名被顯式銷燬

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>>> del y

  • 當變數被賦值給另外一個物件時，原物件的引用計數也會自動減1

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>>> foo = 'xyz'
>>> bar = foo
>>> foo = 123

  • 物件被從一個視窗物件中移除

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myList.remove(x)

  • 視窗物件本身被銷燬

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del myList

        即執行del y會產生下面兩個結果：

  • 1.從現在名稱空間中刪除y

  • 2.y變數對應的物件的引用計數減1

    需要注意的是，如果記憶體中仍然有在使用該物件，這會增加一個額外的引用，則它還不會被回收。


  • 垃圾收集

        直譯器跟蹤物件的引用計數，垃圾收集器負責釋放記憶體。其實際，垃圾收集器是一塊獨立程式碼，用來查詢引用計數為0的物件和那些引用計數雖然大於0但也應該被銷燬的物件（如迴圈引用的物件）。

        垃圾收集器 = 引用計數器 + 迴圈垃圾計數器，這在存在迴圈引用的情況中非常有用：

  • 迴圈引用：發生在至少兩個物件互相引用時，也就是當其它所有對它們的引用都消失時，他們兩者所產生的對各自的引用仍然存在，例如兩個類中有各自的一個例項

  • 引用計數器作用：當一個物件的引用計數變為0,直譯器會暫停，釋放掉這個物件和僅有這個物件可訪問（可到達的）其它物件（這樣的話，其它物件的引用計數必然是1）

  • 迴圈垃圾計數器作用：作為引用計數器的補充，垃圾收集器也會留心被分配的總量很大的（及未通過引用計數銷燬的那些）物件，在這種情況下，直譯器也會停下來，試圖清理所有未引用的迴圈

        基本可以理解，但具體怎麼實現的，就需要看Python的原始碼分析了。



6.第一個Python程式


    主要提及一點：使用區域性變數替換模組變數。

    例如，你要使用os.linesep，如果你多次使用，那麼建議將其定義為一個本模組的全域性變數或區域性變數，這將會加快查詢的速度，因為對於os.linesep，要進行下面兩步：

  • 首先要查詢os，確認其是一個模組

  • 在這個模組中查詢linesep變數

    將經常用到的模組屬性替換為一個本地引用，可以讓程式跑得更快。




本文轉自 xpleaf 51CTO部落格，原文連結：http://blog.51cto.com/xpleaf/1750127，如需轉載請自行聯絡原作者

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