# python-lampol-1

**Repository Path**: lvzhenchao/python-lampol-1

## Basic Information

- **Project Name**: python-lampol-1
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-12-10
- **Last Updated**: 2026-02-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


# 1、环境安装

## 1-1、venv（虚拟环境）作用
- 隔离项目依赖：每个项目可以有自己的独立环境，不影响其他项目
- 管理python版本：可以使用不同的python版本，适应项目需求
- 保证项目可复现：venv 允许你使用 requirements.txt 记录依赖，使团队成员或部署环境可以安装相同的包版本，保证一致性。

```
示例：
1、安装依赖
pip install requests
2、生成依赖文档
pip freeze > requirements.txt
3、按照文档安装依赖
pip install -r requirements.txt


```

## 1-2、print输出函数

## 1-3、缩进
- 采用缩进和冒号来区分代码块的层次
- 使用空格或者Tab键实现，采用4个空格长度作为一个缩进量
- 同一个级别代码块的缩进量必须一样
- 缩进有一个不规则，就会报错

# 2、变量

## 2-1、常量
- 含义：不变的变量
- 特点：python没有严格的常量
- 要求：通常放在代码的顶部，作为全局使用

## 2-2、内置常量
- False、True
- None：代表空值的对象，例如未向某个函数传入默认参数时

## 2-3、判断某个变量是否是什么类型
- isinstance方法

## 2-4、字符串相关
- bytes是新增的一种数据类型
- 含义：字节串由多个字节构成，由字节为单位进行操作；
- 特点：是不可变对象，用法和字符串一样，除了操作单元不同
- 字符串和bytes相互转换：encode、decode

## 2-5、数据类型转换
- bool(x)：x是"0"或None,返回false,其他都返回true
- str(x)
- int(x)
- float(x)

## 2-6、input()方法
- 内置函数，用于从用户接受输入

# 3、数据容器：可以容纳多个复杂数据的数据类型【列表、元组、集合、字典】

## 3-1、列表
- 含义：没有数组，但是列表更强大，有序可修改可重复的序列
- 创建：[]、list()
- 常用新增方法：append：末尾新增、insert：指定位置插入、extend：将另一个序列的元素追加到列表的末尾
- 常用删除方法：remove、pop、del、clear

## 3-2、元组
- 含义：有序且不可被修改可以重复的数据集合，小括号()进行定义
- 定义：()、tuple()
- 特点：只有一个元素，也要写一个逗号; 表示为元组的定义形式，也可以作为括号表示算数运算时的优先级； 分别打印即可

## 3-3、集合
- 含义：无序且没有重复元素的序列
- 定义：{}、set

## 3-4、字典
- 含义：无序的可变的序列，以k-v形式存储
- 定义：{}
- 遍历

# 4、运算符和流程控制

## 4-1、成员运算符
- in：判断元素是否在序列中【循环遍历用到了】
- not in：判断元素是否不在序列中

## 4-2、逻辑运算符
- and
- or
- not

## 4-3、三元运算
- if else实现

## 4-4、if
- pass：空语句，不执行任何操作，就是个占位符；比使用注释更加优雅，暂时不实现细节，先占好位置
- pass可以在任何需要语句的地方使用
- assert：断言语句；缩小版的if语句；为真则程序继续往下执行，否则会报AssertionError错误
- assert通常用于检查用户的输入是否符合规定，经常用作程序初期测试和调试的辅助工具

## 4-5、循环
- zip()：是内置函数，将多个序列（列表、元组、字典、集合、字符串以及range()区间构成的列表）压缩成一个zip对象

# 5、函数

## 5-1、定义写法
- 返回值：None
- None是特殊的常量，表示空值；对于所有没有return语句的函数定义，都是在末尾加上 return None
- 使用不带值return语句【只有return关键字本身】，那么就返回None
- 如果返回的是多个值：则数据类型就是元组的形式

## 5-2、形参和实参
- 获取内存地址： id()
- 值传递：适用于实参类型不可变的
- 引用传递：适用于实参类型为可变

### 5-2-1、不可变数据类型
- 定义：是指数据一旦创建，【内容就不能修改】。对不可变类型进行操作，会返回一个新对象，而原对象保持不变。
- 不可变数据类型【变量值发生变化，内存地址改变】：数字、布尔、字符串、元组

### 5-2-2、可变数据类型
- 定义：是指数据创建后，可以直接修改其内容，而不会改变其引用（内存地址）
- 可变数据类型【变量值发生变化，内存地址不变】：列表、字典、集合

### 5-2-3、注意事项
- 可变类型作为默认参数的陷阱
- 解决办法：用不可变类型代替

## 5-3、函数类型和lambda表达式
- lambda表达式：又称匿名函数，常用来表示内部仅包含1行的函数
- 注意：创建的函数没有名字，只能使用一次；会自动返回结果，无需return
- 优势：代码更简洁、不需多次复用的，提高程序性能

### 5-3-1、函数式编程
- 定义：代码中的每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成【纯函数：函数本身相互独立，互不影响】
- partial偏函数：对原始函数的二次封装，将现有函数的部分参数先绑定为指定值
- 偏函数通过将任意数量（顺序）的参数，转化为另一个带有剩余参数的函数对象，从而实现了截取函数功能（偏向）的效果
- 应用：可以使用一个原函数，然后将其封装多个偏函数
- 定义：偏函数名 = partial(func, *args, **kwargs)

## 5-4、*函数注解：为函数提供类型提示信息【python3的功能之一】demo-7
- 定义：为函数中的形参和返回值提供类型提示信息。
- print(func.__annotations__):会输出函数的注解信息

## 5-5、偏函数 partial
- 含义：对原始函数的二次封装，将现有函数的部分参数先绑定为指定值，就得到了一个偏函数
- 语法：partial(func, *args, **kwargs)
- 优势：具有较少的可变参数，从而降低函数的调用难度

## 5-6、闭包函数
- 含义：闭包函数，就是返回一个函数的函数。一般情况下会赋值给一个变量，这个变量可以在后面继续 使用

## 5-7、lambda表达式【匿名函数】
- 含义：匿名函数，即没有名称的函数
- 语法：lambda 参数列表：表达式

## 5-8、eval() 和 exec()函数
- 含义：用于动态执行字符串形式的Python代码
- 注意：这两个函数如果用于执行用户输入的内容，极易导致代码注入攻击！
- 

## 6、类和对象

### 6-1、构造方法
- 定义：创建一个类时，自动调用；不论是否手动添加
- 参数：除了self参数外，还可以自定义一些参数，参数之间使用逗号进行分割

### 6-2、动态属性添加
- 定义：__slots__，属性通过它可以避免频繁的给实例对象添加属性和方法
- 含义：其实就是一个元组，只有其中指定的元素，才可以作为动态添加的属性或者方法
- __slots__ 只能限制为【实例对象】动态添加属性和方法；且只能添加slots里面一样的名字的属性和方法；
- 注意，对于动态添加的方法，__slots__ 限制的是其方法名，并不限制参数的个数。

### 6-3、类变量的分类
- 类体中、所有函数之外：此范围定义的变量，称为类属性或类变量；【1-1】
- 类体中，任意类方法内部：以“self.变量名”的方式定义的变量，称为实例属性或实例变量；【1-2】
- 类体中，所有函数内部：以“变量名=变量值”的方式定义的变量，称为局部变量；【1-3】

### 6-4、方法分类
- 类方法：类中定义的方法默认都是实例方法；特点是最少也要包含一个self参数
- 实例方法：自少也包含一个参数，只不过类方法中通常将其命名为 cls【与类绑定，不用实例化调用，直接类名调用即可】，需要使用@classmethod修饰符进行修饰，
- 静态方法：没有类似self、cls这样的特殊参数【没有形参】；不会对它包含的参数做任何类或对象的绑定，所以无法调用任何属性和类方法；

#### 6-4-1、3类方法【demo-10】
| 方法类型     | 定义方式                  | 第一个参数        | 绑定对象      | 典型用途                |
| -------- | --------------------- | ------------ | --------- | ------------------- |
| **实例方法** | `def func(self, ...)` | `self`（实例对象） | 实例        | 操作实例数据（最常用）         |
| **类方法**  | `@classmethod` 修饰     | `cls`（类对象）   | 类         | 操作类级别的数据、工厂方法       |
| **静态方法** | `@staticmethod` 修饰    | 无            | 类（但不自动传参） | 工具函数，与类逻辑相关但不依赖类或实例 |

##### 6-4-1-1、*实例方法
- 创建实例方法：def func(self, ...)，自动传入 self
- 调用实例方法：实例对象.方法名()
- 用途：操作实例属性；访问其他实例方法；对象行为的主要定义处

##### 6-4-1-2、*类方法
- 创建类方法：@classmethod装饰，自动传入 cls参数
- 调用类方法：类名.方法名()
- 用途：访问或修改类属性（而非实例属性）、定义“工厂方法”；用来创建实例的辅助构造器；让方法在类层面共享逻辑
- 总结：cls 是类对象，【可以访问和修改类变量】，而 self 是实例对象，只能操作实例变量。

#### 6-4-1-3、*静态方法
- 创建静态方法：@staticmethod装饰，不自动传入任何参数
- 调用静态方法：类名.方法名()
- 用途：工具方法（例如时间转换、字符串处理等）；逻辑上属于类，但不操作类或实例数据
- 总结：静态方法看起来像【普通函数】，但组织在类中只是为了逻辑归属清晰。

### 6-5、oop

#### 6-5-1、封装
- 封装：属性或方法前面加上__代表私有化，实例化后的对象不能调用；
- property(getLeg,setLeg)：免去在外面重新设定
- @property：装饰器可以在类中定义一个函数，用来当做属性来访问
- 作用：通过 @property 装饰器，可以直接通过方法名来访问方法，不需要在方法名后添加一对“（）”小括号。

#### 6-5-2、继承
- 支持多继承
- Super：对与子类重写父类的方法；使用super()方法，还可以直接调用父类的方法

#### 6-5-3、多态
- 含义：多态依赖于继承；使得不同的子类调用相同的方法，产生不同的执行结果
- 前提条件：继承、重写
- 继承：多态一定是发生在子类和父类之间
- 重写：子类重写了父类的方法
- Python 这种由多态衍生出的更灵活的编程机制，又称为“鸭子模型”或“鸭子类型”。【demo-8-1-多态应用】

### 6-6、魔术方法
- __name__的使用

### 6-7、枚举类
- 含义：对于实例化对象个数固定的类；如果想将一个类定义为枚举类，直接继承enum模块中Enum类即可

## 7-异常
- 当程序发生异常时，异常无法再执行下去，程序是要终止的，如果要避免程序退出，
- 需要捕获异常的方式捕获，再通过其他逻辑代码让程序继续执行

### 7-1、分类
- 语法错误
- 运行时错误

#### 7-1-1、运行错误类型
- AssertionError：当关键字后的条件为假时，程序运行会停止，并抛出AssertionError异常
- IndexError：索引超出序列范围会引发异常
- KeyError：字典中查找一个不存在的关键字引发此异常
- NameError：访问一个未声明的变量时
- TypeError：不同类型数据之间的无效操作

### 7-2、捕获异常流程
- 1、首先执行try中的代码块，如果出现异常，系统自动生成一个异常类型，并将异常提交给python解释器，此过程为捕获异常
- 2、当解释器收到异常时，会寻找能处理该异常的except块，然后交给合适except块

#### 7-2-1、获取特定异常的有关信息
- args：返回异常的错误编号和描述字符串
- str(e)：返回异常信息，但不包括异常信息的类型
- repr(e)：返回较全的异常信息，包括异常信息的类型
- 最顶级的异常父类对象：Exception

### 7-3、异常处理方式
- else：如果没有异常的返回内容
- finally：为了try的程序做扫尾工作，无论try块是否发生异常，最终都会进入，并执行其中
- finally：处理一些物理资源（文件、数据库链接等需要手动回收的动作），都放入finally中

### 7-4、抛出异常
- 含义：使用关键字主动抛出异常
- 语法：raise

#### 7-4-1、raise用法
- raise：单独一个raise，默认是RuntimeError异常
- raise 异常类名称：引发该类型的异常
- raise 异常类名称（描述信息）

### 7-5、自定义异常类
- 用户自定义：必须从任何一个内置异常类派生出来

### 7-6、获取更多异常信息
- sys.exc_info()：返回异常信息，已元祖的形式返回，包含3个元素，分别为type【异常类型的名称】、value【捕获到的异常实例】、traceback【traceback对象】

### 7-7、logging模块
- 优势：可以很容易地创建自定义的消息记录

## 8、模块
- 含义：模块是一个Python文件，定义了各种功能接口

### 8-1、分类
- 内置模块
- 第三方模块
- 自定义模块

### 8-2、模块导入
- import 模块名 [as 别名]
- form 模块名 import 成员名 [as 别名]

### 8-3、第三方包导入
- 安装：pip install 包名
- 卸载：pip uninstall 包名
- 第三方库导出：pip freeze > requirements.txt
- 第三方库批量安装导入：pip install -r requirements.txt

### 8-4、自定义模块
- 含义：用户创建的文件，用于组织、封装和重用可执行的代码块
- 步骤1：创建模块，创建一个新的python文件，编写自己的函数、类或变量，保存为.py文件
- 步骤2：导入模块，在另一个python文件中，使用import语句导入，以便使用其中定义的函数、类或变量

### 8-5、包管理
- 含义：实质是一个文件夹，包含大量的模块文件；更好地组织和管理模块
- 规则：包中必须包含一个__init__.py文件来指示文件夹是一个包
- __init__.py作用：主要作用是导入该包内的其他模块

## 9、文件IO
- IO：输入和输出的操作
- 文件IO：指与文件进行读取和写入操作的过程

### 9-1、文件IO过程
- 1、open打开一个文件：创建一个file对象
- 2、操作此文件（读、写，追加等）：
- 3、close关闭文件
- 补充：先刷新到缓冲区，再写入

### 9-2、读取:size代表字节数
- read(size)
- readline(size)
- readlines(size)

### 9-3、with 表达式 [as 别名]
- 表达式：必须是一个返回上下文管理对象的表达式，上下文管理对象必须实现 __enter__() 和 __exit__() 方法；只要实现这两个方法就能使用with方法
- 用途：管理文件的打开和关闭，以及其他一些资源的分配和释放
- 基本语法：with expression [as variable]: pass
- 核心机制：

```
with 语句的执行过程：
1、调用 expression 的 __enter__() 方法，其返回值会被赋给 variable（如果有 as 子句）。
2、执行代码块。
3、无论代码块是否抛出异常，都会调用 expression 的 __exit__() 方法释放资源。

注意事项
1、异常处理：__exit__() 方法可以捕获并处理异常。如果返回 True，则异常会被抑制；否则异常会继续抛出。
2、嵌套使用：可以嵌套多个 with 语句：
    with open('input.txt') as infile, open('output.txt', 'w') as outfile:
        # 同时操作两个文件
        pass
3、适用场景：适用于任何需要确保资源释放的场景，如网络连接、临时文件、数据库事务等
```

### 9-4、json文件的IO操作


## 10、高阶内容

### 10-1、迭代器 【demo-1】
- 含义：一个「可以被逐个取值」的对象，一次取一个，不占太多内存。比如 for 循环其实就是在用迭代器。
- 核心特征：实现了 __iter__() 和 __next__() 方法、用 next() 取下一个元素、数据取完会抛出 StopIteration
- 用途：大数据按批读取（节省内存）、流式文件读取 / 网络数据流处理、数据分页

### 10-2、生成器 【demo-2】
- 含义：一种简化版的迭代器。用 yield 代替 return，函数就能「暂停」和「继续」执行
- 用途：数据流式生成（避免一次加载全部）、 异步任务、数据管道、 大文件分块处理、 节省内存（非常常见）

### 10-3、装饰器 【demo-3-2】
- 含义：装饰器本质上是：接收一个函数，返回一个新函数。
- 作用：是把“横切关注点”（logging、性能统计、缓存、权限校验等）从业务逻辑中分离出来，做到复用和可组合。

#### 10-3-1、保持原始函数元数据：functools.wraps
- 方式：@wraps(fn) 注意使用位置和方式
- 重要性：不使用 wraps 时，会遮盖原函数的 __name__、__doc__、签名等。用 functools.wraps 可以把这些信息拷贝到 wrapper。
- 用途：堆栈跟踪和打印函数名时能看到原始函数。一句话建议：只要你在写装饰器，就应该使用 functools.wraps。这是一个简单的习惯，但能让你的代码变得更加专业和健壮。

## 11、进程和线程
- Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，让父进程可以创建子进程。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID


### 11-1、进程
- Pool：进程池

### 11--2、线程

## 12、异步IO
- asyncio：内置了对异步IO的支持
- 含义：就是一个消息循环，内部实现了EventLoop，把需要执行的协程扔到EventLoop中，就实现了异步IO。
- async函数：把一个函数变成coroutine类型，然后再把这个函数扔到asyncio.run()中，就实现了异步IO。
- 【async 定义能力，await 表示暂停 、with / for 只要能等，就加 async 、并发靠 task，批量靠 gather】

### 12-1、最主流、最标准的异步方案【1️⃣ async / await + 事件循环】【1-2】
- 特点：单线程、协作式并发（不是多线程）、遇到 await 才让出控制权
- 适用场景：✅ 高并发 I/O【HTTP 请求、数据库查询、Redis / MQ、WebSocket、FastAPI / aiohttp】
- 不适用：CPU 密集计算

### 12-2、异步标识
- async def：定义协程函数，返回的是coroutine对象、不会立刻执行
- await：真正的“让出执行权”，等待一个 awaitable 对象，当前协程暂停，事件循环去跑别的任务
- async with： 异步上下文管理器
- async for： 异步迭代器
- asyncio.run(): 启动事件循环【创建事件循环，执行顶级协程，程序入口（只能用一次）】
- *asyncio.create_task() —— 并发执行
- *asyncio.gather() —— 并发等待
- *asyncio.wait() —— 更底层控制
- asyncio.sleep() —— 非阻塞 sleep
- asyncio.to_thread() —— 调用同步函数
- 

| 标识          | 作用     | 典型场景      |
| ----------- | ------ | --------- |
| async def   | 定义协程   | 所有异步函数    |
| await       | 等待并让出  | I/O 等待    |
| async with  | 异步资源管理 | HTTP / DB |
| async for   | 异步迭代   | 流式数据      |
| asyncio.run | 启动循环   | 程序入口      |
| create_task | 并发调度   | 后台任务      |
| gather      | 并发等待   | 批量请求      |
| sleep       | 非阻塞延时  | 定时任务      |
| to_thread   | 同步转异步  | 老库        |
| Task        | 已调度协程  | 任务控制      |
| Future      | 未来结果   | 底层抽象      |