一、基础语法与数据类型

1. 程序结构与交互式环境

python

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Python 程序结构演示 """ # 1. 注释方式 # 单行注释 """ 多行注释（文档字符串） """ # 2. 模块导入 import sys import math from datetime import datetime from typing import List, Optional # 3. 主程序入口（Python特有） if __name__ == "__main__": print("程序开始执行") print(f"Python版本: {sys.version}") print(f"当前时间: {datetime.now()}") # 4. 交互式输入输出 name = input("请输入你的名字: ") print(f"你好, {name}!")

2. 变量与数据类型

python

# Python是动态强类型语言（变量无需声明类型，但类型在运行时确定） # ---------- 数字类型 ---------- integer = 42 # int（任意精度） float_num = 3.14159 # float（双精度） complex_num = 3 + 4j # complex（复数） long_int = 10**100 # 大整数（无溢出） binary = 0b1010 # 二进制 octal = 0o755 # 八进制 hexadecimal = 0xFF # 十六进制 # ---------- 布尔类型 ---------- is_true = True is_false = False bool_from_int = bool(1) # True bool_from_empty = bool([]) # False（空容器为False） # ---------- 字符串 ---------- str1 = 'Hello' str2 = "World" str3 = """多行 字符串""" str4 = 'Hello' + ' ' + 'World' # 拼接 str5 = f"你好, {name}" # f-string（格式化字符串） str6 = "Hello %s" % "World" # %格式化（旧式） str7 = "Hello {}".format("World") # format方法 # ---------- 类型转换 ---------- int("123") # 字符串转整数 str(123) # 整数转字符串 float("3.14") # 字符串转浮点 list("abc") # ['a', 'b', 'c'] # ---------- 类型检查 ---------- print(type(integer)) # <class 'int'> print(isinstance(3.14, float)) # True print(isinstance([1,2], list)) # True

3. 容器数据类型（核心！）

python

# ---------- 列表（List）- 可变，有序 ---------- fruits = ['apple', 'banana', 'orange'] fruits.append('grape') # 末尾添加 fruits.insert(1, 'pear') # 指定位置插入 fruits.remove('banana') # 删除元素 popped = fruits.pop() # 弹出末尾元素 fruits[0] = 'pineapple' # 修改 sliced = fruits[1:3] # 切片（返回新列表） list_comp = [x**2 for x in range(10)] # 列表推导式 print(fruits) # ['pineapple', 'pear', 'orange'] # ---------- 元组（Tuple）- 不可变，有序 ---------- coord = (10, 20) x, y = coord # 解包 single_tuple = (1,) # 单元素元组（注意逗号） tuple_from_list = tuple([1, 2, 3]) # ---------- 字典（Dict）- 键值对，无序（3.7+有序） ---------- person = { 'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Beijing' } person['age'] = 31 # 修改 person['email'] = 'alice@mail' # 新增 name = person.get('name') # 安全获取 keys = person.keys() # 所有键 values = person.values() # 所有值 items = person.items() # 所有键值对 del person['city'] # 删除 # 字典推导式 squares = {x: x**2 for x in range(5)} # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} # ---------- 集合（Set）- 无序，不重复 ---------- set1 = {1, 2, 3, 3, 4} # {1, 2, 3, 4}（自动去重） set2 = set([3, 4, 5, 6]) union = set1 | set2 # 并集 {1,2,3,4,5,6} intersection = set1 & set2 # 交集 {3,4} difference = set1 - set2 # 差集 {1,2} symmetric_diff = set1 ^ set2 # 对称差 {1,2,5,6} set1.add(10) # 添加 set1.remove(1) # 删除（不存在会报错） set1.discard(99) # 删除（不存在不报错） # ---------- 不可变集合（Frozenset） ---------- immutable_set = frozenset([1, 2, 3]) # 可哈希，可用作字典键

二、运算符与表达式

python

# ---------- 算术运算符 ---------- print(10 + 3) # 13 print(10 - 3) # 7 print(10 * 3) # 30 print(10 / 3) # 3.3333333333333335（浮点除法） print(10 // 3) # 3（整除） print(10 % 3) # 1（取余） print(2 ** 3) # 8（幂运算） # ---------- 比较运算符 ---------- print(10 > 3) # True print(10 == 10) # True print(10 != 3) # True print(10 <= 10) # True # ---------- 逻辑运算符（短路求值） ---------- a = True b = False print(a and b) # False print(a or b) # True print(not a) # False # 短路示例 def expensive(): print("执行了expensive函数") return True result = False and expensive() # expensive不会执行（短路） result = True or expensive() # expensive不会执行 # ---------- 身份运算符（比较内存地址） ---------- x = [1, 2, 3] y = [1, 2, 3] z = x print(x is z) # True（指向同一对象） print(x is y) # False（不同对象但值相同） print(x == y) # True（值相等） print(x is not y) # True # ---------- 成员运算符 ---------- fruits = ['apple', 'banana'] print('apple' in fruits) # True print('grape' not in fruits) # True # ---------- 赋值运算符链式 ---------- a = b = c = 10 a, b = b, a # 交换变量（Python特有） # ---------- 海象运算符（Walrus Operator, Python 3.8+） ---------- # 赋值表达式，在表达式中赋值 if (n := len([1, 2, 3])) > 2: print(f"列表长度: {n}") # n被赋值并使用

三、流程控制

python

# ---------- if-elif-else ---------- score = 85 if score >= 90: grade = 'A' elif score >= 80: grade = 'B' elif score >= 70: grade = 'C' else: grade = 'D' print(f"成绩: {grade}") # 三元表达式 age = 20 status = "成年" if age >= 18 else "未成年" # ---------- for循环 ---------- # 遍历可迭代对象 for fruit in ['apple', 'banana', 'orange']: print(fruit) # 使用range for i in range(5): # 0-4 print(i) for i in range(2, 10, 2): # 2,4,6,8 print(i) # 遍历字典 person = {'name': 'Alice', 'age': 30} for key, value in person.items(): print(f"{key}: {value}") # enumerate获取索引 for idx, value in enumerate(['a', 'b', 'c']): print(f"索引{idx}: {value}") # zip并行遍历 names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] ages = [25, 30, 35] for name, age in zip(names, ages): print(f"{name} {age}岁") # ---------- while循环 ---------- count = 0 while count < 5: print(count) count += 1 # ---------- break, continue, else ---------- for i in range(10): if i == 5: break # 提前退出 if i % 2 == 0: continue # 跳过本次迭代 print(i) # for-else（循环正常结束才执行else） for i in range(3): print(i) else: print("循环正常结束") # 会执行 for i in range(3): if i == 1: break else: print("不会执行") # break导致不执行

四、函数与作用域

python

# ---------- 函数定义 ---------- def greet(name: str, age: int = 18) -> str: """带类型注解的函数 Args: name: 名字 age: 年龄（默认18） Returns: 问候语 """ return f"你好, {name}，年龄{age}岁" print(greet("Alice", 25)) print(greet("Bob")) # 使用默认值 # ---------- 可变参数 ---------- def sum_all(*args): """*args接收任意数量位置参数（元组）""" return sum(args) print(sum_all(1, 2, 3, 4, 5)) # 15 def print_info(**kwargs): """**kwargs接收任意数量关键字参数（字典）""" for key, value in kwargs.items(): print(f"{key}: {value}") print_info(name="Alice", age=30, city="Beijing") # ---------- 参数解包 ---------- def func(a, b, c): print(a, b, c) args = (1, 2, 3) func(*args) # 解包列表/元组 kwargs = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30} func(**kwargs) # 解包字典 # ---------- 返回值 ---------- def get_stats(nums): return min(nums), max(nums), sum(nums)/len(nums) min_val, max_val, avg = get_stats([1, 2, 3, 4, 5]) # ---------- 作用域 ---------- x = 10 # 全局变量 def outer(): y = 20 # 局部变量（outer的） def inner(): nonlocal y # 引用外层函数变量 y = 30 global x # 引用全局变量 x = 100 inner() print(f"y = {y}") # 30 outer() print(f"x = {x}") # 100 # ---------- 闭包 ---------- def make_multiplier(factor): def multiplier(x): return x * factor return multiplier double = make_multiplier(2) triple = make_multiplier(3) print(double(10)) # 20 print(triple(10)) # 30 # ---------- 装饰器（Decorator） ---------- import functools import time def timer(func): """计时装饰器""" @functools.wraps(func) # 保留原函数信息 def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) elapsed = time.time() - start print(f"{func.__name__} 执行耗时: {elapsed:.4f}秒") return result return wrapper @timer def slow_function(): time.sleep(0.5) return "完成" print(slow_function()) # 自动计时 # ---------- Lambda函数 ---------- square = lambda x: x ** 2 print(square(5)) # 25 # 常用场景：排序 students = [('Alice', 85), ('Bob', 90), ('Charlie', 78)] students.sort(key=lambda x: x[1]) # 按分数排序 print(students) # [('Charlie', 78), ('Alice', 85), ('Bob', 90)]

五、面向对象编程（OOP）

python

# ---------- 类和对象 ---------- class Animal: """基类""" # 类变量（所有实例共享） species = "Animal" # 构造函数 def __init__(self, name: str, age: int): self.name = name # 实例变量 self.age = age self.__private = "私有" # 双下划线私有（名称修饰） self._protected = "保护" # 单下划线约定 # 实例方法 def speak(self): return f"{self.name} 发出声音" # 类方法 @classmethod def create_baby(cls, name): return cls(name, 0) # 静态方法 @staticmethod def is_animal(): return True # 特殊方法（魔术方法） def __str__(self): return f"{self.name} ({self.age}岁)" def __repr__(self): return f"Animal('{self.name}', {self.age})" @property def is_adult(self): """属性方法（像访问属性一样调用）""" return self.age >= 18 # ---------- 继承 ---------- class Dog(Animal): """子类""" def __init__(self, name, age, breed): super().__init__(name, age) # 调用父类构造 self.breed = breed # 方法重写 def speak(self): return f"{self.name} 汪汪叫" def fetch(self): return f"{self.name} 接住了球" # 多重继承 class Flyable: def fly(self): return "飞行中" class Bird(Animal, Flyable): def speak(self): return f"{self.name} 啾啾叫" # ---------- 使用 ---------- dog = Dog("旺财", 3, "金毛") print(dog.speak()) # 旺财 汪汪叫 print(dog.is_adult) # True（属性方法） print(dog.species) # Animal（类变量） bird = Bird("小小", 1) print(bird.fly()) # 飞行中 # ---------- 抽象基类 ---------- from abc import ABC, abstractmethod class Shape(ABC): @abstractmethod def area(self): pass @abstractmethod def perimeter(self): pass class Circle(Shape): def __init__(self, radius): self.radius = radius def area(self): return 3.14159 * self.radius ** 2 def perimeter(self): return 2 * 3.14159 * self.radius # ---------- 数据类（Python 3.7+） ---------- from dataclasses import dataclass @dataclass class Point: x: float y: float def distance_to_origin(self): return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5 p = Point(3, 4) print(p.distance_to_origin()) # 5.0

六、异常处理

python

# ---------- try-except-finally ---------- def divide(a, b): try: result = a / b except ZeroDivisionError as e: print(f"错误: {e}") return None except TypeError as e: print(f"类型错误: {e}") return None except Exception as e: print(f"未知错误: {e}") return None else: # 没有异常时执行 print("计算成功") return result finally: # 无论是否异常都执行 print("清理资源") print(divide(10, 2)) # 5.0 print(divide(10, 0)) # None print(divide(10, 'a')) # None # ---------- 自定义异常 ---------- class NegativeNumberError(Exception): """自定义异常""" def __init__(self, value, message="不支持负数"): self.value = value self.message = message super().__init__(self.message) def sqrt_positive(x): if x < 0: raise NegativeNumberError(x) return x ** 0.5 try: sqrt_positive(-5) except NegativeNumberError as e: print(f"捕获自定义异常: {e.value} {e.message}") # ---------- 断言（Assert） ---------- def process_age(age): assert age >= 0, "年龄不能为负数" assert age <= 150, "年龄超出合理范围" return age * 2 # 可通过 -O 参数禁用断言

七、模块与包

python

# ---------- 导入方式 ---------- import math # 导入整个模块 import math as m # 别名导入 from math import sqrt, pi # 导入特定函数 from math import * # 导入所有（不推荐） from mymodule import MyClass # 导入自定义 # ---------- 自定义模块（mymodule.py） ---------- """ # mymodule.py def my_function(): return "Hello" class MyClass: pass if __name__ == "__main__": # 只在直接运行时执行 print("模块独立运行") """ # ---------- 包结构 ---------- """ mypackage/ ├── __init__.py # 包标识（可为空） ├── module1.py ├── module2.py └── subpackage/ ├── __init__.py └── module3.py # 使用 from mypackage import module1 from mypackage.subpackage import module3 """ # ---------- 常用模块 ---------- import os import sys import json import datetime import random import re from collections import Counter, defaultdict, deque from itertools import chain, cycle, product # ---------- 示例 ---------- # os: 操作系统接口 print(os.getcwd()) # 当前目录 print(os.listdir('.')) # 列出文件 # json: JSON处理 data = {'name': 'Alice', 'age': 30} json_str = json.dumps(data) # 序列化 parsed = json.loads(json_str) # 反序列化 # datetime: 日期时间 now = datetime.datetime.now() print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # random: 随机数 print(random.randint(1, 10)) # 1-10随机整数 print(random.choice(['a', 'b', 'c'])) # 随机选择 # re: 正则表达式 pattern = re.compile(r'\d+') # 匹配数字 result = pattern.findall('a1b2c3') print(result) # ['1', '2', '3']

八、迭代器与生成器

python

# ---------- 迭代器（Iterator） ---------- class Counter: def __init__(self, start, end): self.current = start self.end = end def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current >= self.end: raise StopIteration value = self.current self.current += 1 return value # 使用 counter = Counter(0, 3) for num in counter: print(num) # 0, 1, 2 # ---------- 生成器（Generator） ---------- def fibonacci(limit): """生成器函数（使用yield）""" a, b = 0, 1 count = 0 while count < limit: yield a a, b = b, a + b count += 1 fib = fibonacci(10) for num in fib: print(num, end=' ') # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 # 生成器表达式 squares = (x**2 for x in range(10)) print(next(squares)) # 0 print(next(squares)) # 1 # ---------- 生成器的send() ---------- def echo(): while True: received = yield print(f"接收到: {received}") e = echo() next(e) # 启动生成器 e.send("Hello") # 发送值 e.send("World") # ---------- itertools工具 ---------- from itertools import count, cycle, repeat # 无限迭代器 for i in count(10): # 10, 11, 12, ... if i > 15: break print(i) for item in cycle('ABC'): # A, B, C, A, B, C, ... if item == 'C': break print(item)

九、函数式编程

python

# ---------- map ---------- numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, numbers)) print(squared) # [1, 4, 9, 16, 25] # ---------- filter ---------- evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) print(evens) # [2, 4] # ---------- reduce ---------- from functools import reduce product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers) print(product) # 120 # ---------- sorted ---------- words = ['banana', 'apple', 'cherry'] sorted_words = sorted(words, key=len, reverse=True) print(sorted_words) # ['banana', 'cherry', 'apple'] # ---------- partial（偏函数） ---------- from functools import partial def power(base, exponent): return base ** exponent square = partial(power, exponent=2) cube = partial(power, exponent=3) print(square(5)) # 25 print(cube(5)) # 125 # ---------- lru_cache（缓存装饰器） ---------- from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=100) def fib(n): if n < 2: return n return fib(n-1) + fib(n-2) print(fib(40)) # 快速计算，因为缓存了中间结果 print(fib.cache_info()) # 查看缓存统计

十、上下文管理器

python

# ---------- with语句 ---------- # 自动管理资源（文件、锁、数据库连接等） # 文件操作 with open('test.txt', 'w') as f: f.write('Hello World') # 文件自动关闭 # ---------- 自定义上下文管理器 ---------- class ManagedResource: def __enter__(self): print("获取资源") return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print("释放资源") if exc_type: print(f"发生异常: {exc_val}") return False # 不吞异常 with ManagedResource() as resource: print("使用资源") # raise ValueError("测试异常") # 会正常抛出 # 使用contextlib装饰器 from contextlib import contextmanager @contextmanager def managed_resource(): print("获取资源") try: yield "资源对象" finally: print("释放资源") with managed_resource() as res: print(f"使用{res}")

十一、并发编程

python

# ---------- threading（多线程） ---------- import threading import time def worker(name, delay): print(f"线程 {name} 开始") time.sleep(delay) print(f"线程 {name} 结束") # 创建线程 threads = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=worker, args=(f"T{i}", i+1)) threads.append(t) t.start() # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() # 使用线程锁 lock = threading.Lock() shared_counter = 0 def increment(): global shared_counter for _ in range(10000): with lock: # 自动获取和释放锁 shared_counter += 1 # ---------- multiprocessing（多进程） ---------- import multiprocessing def cpu_intensive_task(n): return sum(i**2 for i in range(n)) with multiprocessing.Pool(4) as pool: results = pool.map(cpu_intensive_task, [10**6, 2*10**6, 3*10**6]) print(results) # ---------- asyncio（异步IO） ---------- import asyncio async def async_task(name, delay): print(f"任务 {name} 开始") await asyncio.sleep(delay) print(f"任务 {name} 完成") return f"结果 {name}" async def main(): # 并发执行多个异步任务 tasks = [ async_task("A", 2), async_task("B", 1), async_task("C", 3) ] results = await asyncio.gather(*tasks) print(results) # asyncio.run(main()) # 取消注释运行 # ---------- concurrent.futures ---------- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor def square(n): return n * n with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = [executor.submit(square, i) for i in range(10)] results = [f.result() for f in futures] print(results) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

十二、常用标准库

python

# ---------- collections ---------- from collections import Counter, defaultdict, deque, OrderedDict, namedtuple # Counter（计数器） text = "hello world" counter = Counter(text) print(counter.most_common(2)) # [('l', 3), ('o', 2)] # defaultdict（默认字典） d = defaultdict(list) d['key'].append(1) # 自动创建列表 print(d) # defaultdict(<class 'list'>, {'key': [1]}) # deque（双端队列） dq = deque([1, 2, 3]) dq.appendleft(0) dq.append(4) print(dq) # deque([0, 1, 2, 3, 4]) # namedtuple（命名元组） Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) p = Point(10, 20) print(p.x, p.y) # 10 20 # ---------- datetime ---------- from datetime import datetime, timedelta now = datetime.now() future = now + timedelta(days=7) print(future.strftime('%Y-%m-%d')) date_str = '2024-01-01' date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # ---------- json ---------- import json data = {'name': 'Alice', 'scores': [95, 87, 92]} json_str = json.dumps(data, indent=2) parsed = json.loads(json_str) # ---------- re ---------- import re pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b' text = "Contact: alice@example.com" match = re.search(pattern, text) if match: print(match.group()) # alice@example.com # ---------- os/pathlib ---------- from pathlib import Path p = Path('.') print(p.absolute()) for file in p.glob('*.py'): print(file.name) # ---------- random ---------- import random random.seed(42) print(random.random()) # [0,1)随机浮点 print(random.randint(1, 10)) # 随机整数 print(random.choice(['a','b','c'])) random.shuffle(['a','b','c']) # 打乱 # ---------- sys ---------- import sys print(sys.argv) # 命令行参数 print(sys.platform) # 操作系统 sys.stdout.write("直接输出") # ---------- logging ---------- import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logging.info("信息日志") logging.warning("警告日志")

十三、高级特性

python

# ---------- 装饰器带参数 ---------- def repeat(times): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): results = [] for _ in range(times): results.append(func(*args, **kwargs)) return results return wrapper return decorator @repeat(3) def say_hello(): return "Hello" print(say_hello()) # ['Hello', 'Hello', 'Hello'] # ---------- 类装饰器 ---------- class CountCalls: def __init__(self, func): self.func = func self.count = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): self.count += 1 print(f"调用次数: {self.count}") return self.func(*args, **kwargs) @CountCalls def test_func(): print("执行函数") test_func() test_func() # 计数增加 # ---------- 元类（Metaclass） ---------- class Meta(type): def __new__(cls, name, bases, dct): dct['version'] = 1.0 return super().__new__(cls, name, bases, dct) class MyClass(metaclass=Meta): pass print(MyClass.version) # 1.0 # ---------- 描述符（Descriptor） ---------- class PositiveNumber: def __set_name__(self, owner, name): self.name = name def __get__(self, obj, objtype=None): return obj.__dict__.get(self.name) def __set__(self, obj, value): if value < 0: raise ValueError(f"{self.name} 必须为正数") obj.__dict__[self.name] = value class Person: age = PositiveNumber() def __init__(self, age): self.age = age p = Person(25) print(p.age) # 25 # p.age = -5 # ValueError # ---------- 属性动态化 ---------- class Dynamic: def __getattr__(self, name): return f"未知属性: {name}" def __setattr__(self, name, value): print(f"设置 {name} = {value}") super().__setattr__(name, value) def __call__(self, *args): print(f"调用参数: {args}") d = Dynamic() print(d.xyz) # 未知属性: xyz d.name = "test" # 设置 name = test d(1, 2, 3) # 调用参数: (1, 2, 3) # ---------- 类型提示（Type Hints） ---------- from typing import List, Dict, Optional, Union, Any, Callable def process_list(items: List[int]) -> Dict[str, int]: return {"sum": sum(items), "count": len(items)} def find_user(user_id: int) -> Optional[Dict[str, Any]]: # 可能返回None return {"id": user_id, "name": "Alice"} # 联合类型 def parse(data: Union[str, bytes]) -> str: if isinstance(data, bytes): return data.decode() return data # 可调用 def execute(func: Callable[[int, int], int], a: int, b: int) -> int: return func(a, b)

十四、文件与IO

python

# ---------- 文本文件读写 ---------- # 读文件 with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 全部读取 line = f.readline() # 读一行 lines = f.readlines() # 读所有行（列表） # 写文件 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("Hello\n") f.write("World\n") f.writelines(['Line1\n', 'Line2\n']) # 追加模式 with open('output.txt', 'a') as f: f.write("追加内容\n") # ---------- 二进制文件 ---------- with open('data.bin', 'wb') as f: f.write(b'\x00\x01\x02\x03') with open('data.bin', 'rb') as f: data = f.read() print(data.hex()) # 00010203 # ---------- 内存IO（StringIO, BytesIO） ---------- from io import StringIO, BytesIO sio = StringIO() sio.write("Hello World") sio.seek(0) print(sio.read()) # Hello World bio = BytesIO() bio.write(b'\x00\x01\x02') bio.seek(0) print(bio.read().hex()) # ---------- 文件操作（os, shutil） ---------- import os import shutil os.mkdir('new_folder') # 创建目录 os.rename('old.txt', 'new.txt') # 重命名 os.remove('file.txt') # 删除文件 shutil.copy('src.txt', 'dst.txt') # 复制文件 shutil.rmtree('folder') # 删除目录树

十五、常用第三方库简介

python

# ---------- NumPy（数值计算） ---------- # import numpy as np # arr = np.array([1, 2, 3, 4]) # print(arr.mean()) # 2.5 # ---------- Pandas（数据分析） ---------- # import pandas as pd # df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}) # print(df.describe()) # ---------- Matplotlib（绘图） ---------- # import matplotlib.pyplot as plt # plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # plt.show() # ---------- Requests（HTTP请求） ---------- # import requests # response = requests.get('https://api.github.com') # print(response.status_code) # ---------- SQLAlchemy（ORM） ---------- # from sqlalchemy import create_engine # engine = create_engine('sqlite:///test.db') # ---------- Django/Flask（Web框架） ---------- # from flask import Flask # app = Flask(__name__) # ---------- pytest（测试框架） ---------- # def test_addition(): # assert 1 + 1 == 2

十六、代码风格与最佳实践

python

# ---------- PEP 8 规范 ---------- # 1. 缩进：4个空格 # 2. 行宽：79字符 # 3. 命名规范： # - 类名：驼峰（CamelCase） # - 函数/变量：小写加下划线（snake_case） # - 常量：全大写加下划线（UPPER_CASE） # 4. 空行：函数间空两行，类方法间空一行 # ---------- 类型检查（mypy） ---------- # 使用类型注解，运行 mypy 进行静态检查 # ---------- 格式化工具 ---------- # black: 自动格式化代码 # isort: 自动排序导入 # flake8: 代码检查 # ---------- 文档字符串 ---------- def complex_function(param1: int, param2: str) -> bool: """ 函数功能说明 Args: param1: 第一个参数说明 param2: 第二个参数说明 Returns: 返回值说明 Raises: ValueError: 异常情况说明 Examples: >>> complex_function(1, "test") True """ return True # ---------- 性能优化技巧 ---------- # 1. 使用生成器而非列表（节省内存） large_range = range(1000000) # 不占用大量内存 # 2. 使用join拼接字符串 parts = ['a', 'b', 'c'] result = ''.join(parts) # 比 += 快 # 3. 使用局部变量（减少查找开销） import math local_sqrt = math.sqrt # 缓存函数引用 # 4. 使用__slots__节省内存 class SmallClass: __slots__ = ['x', 'y'] # 限制属性，节省内存 def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y