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Python编程整理汇总(基础汇总版)

news 来源：原创 2025/8/3 20:50:34

1. 基础语法

1.1 变量与数据类型

整数：a = 10

浮点数：b = 3.14

字符串：c = "Hello, World!"

布尔值：d = True

列表：e = [1, 2, 3, 4, 5]

元组：f = (1, 2, 3)

字典：g = {"name": "Alice", "age": 25}

集合：h = {1, 2, 3, 4, 5}

1.2 控制结构

if语句：if a > 5: print("a is greater than 5")
for循环：for i in range(5): print(i)

while

循环：

count = 0
while count < 5:print(count)count += 1

1.3 函数与模块

函数：def greet(name): return f"Hello, {name}!"
模块：
# mymodule.py
def add(x, y):return x + y# 在另一个文件中
from mymodule import add
print(add(2, 3))

1.4 输入输出

input()：name = input("Enter your name: ") print(f"Hello, {name}!")

print()：print("This is a print statement.")

2. 面向对象编程

2.1 类与对象

类：
class Dog:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef bark(self):return "Woof!"
对象：my_dog = Dog("Buddy", 3) print(my_dog.name) print(my_dog.bark())

2.2 继承与多态

继承：
class Animal:def speak(self):passclass Dog(Animal):def speak(self):return "Woof!"
多态：def animal_speak(animal): print(animal.speak()) animal_speak(Dog())

2.3 封装与抽象

封装：

class BankAccount:def __init__(self, balance=0):self.__balance = balance  # 私有属性def deposit(self, amount):self.__balance += amountdef get_balance(self):return self.__balance

抽象：

from abc import ABC, abstractmethodclass Shape(ABC):@abstractmethoddef area(self):passclass Circle(Shape):def __init__(self, radius):self.radius = radiusdef area(self):return 3.14 * self.radius ** 2

3. 文件操作

3.1 打开与关闭文件：

with open('example.txt', 'w') as file:file.write("Hello, World!")

3.2 读取与写入文件：

with open('example.txt', 'r') as file:content = file.read()print(content)

4. 异常处理

4.1`try`、`except`、`else`、`finally`语句：

try:result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:print("Cannot divide by zero!")
else:print("Division successful!")
finally:print("This block is always executed.")

4.2 自定义异常：

#自定义异常class CustomError(Exception):passtry:raise CustomError("This is a custom error message.")
except CustomError as e:print(e)

5. 高级特性

5.1 生成器与迭代器：

def my_generator():yield 1yield 2yield 3gen = my_generator()
for value in gen:print(value)

5.2 装饰器：

def my_decorator(func):def wrapper():print("Something is happening before the function is called.")func()print("Something is happening after the function is called.")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

5.3 上下文管理器：

class MyContextManager:def __enter__(self):print("Entering the context.")return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):print("Exiting the context.")with MyContextManager() as cm:print("Inside the context.")

5.4 闭包：

def make_multiplier(factor):def multiplier(number):return number * factorreturn multipliertimes_two = make_multiplier(2)
print(times_two(5))  # 输出: 10

5.5 列表推导式（List Comprehensions）：

squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

5.6 字典推导式（Dictionary Comprehensions）：

square_dict = {x: x**2 for x in range(5)}
print(square_dict)  # 输出: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

5.7 集合推导式（Set Comprehensions）：

unique_squares = {x**2 for x in [1, -1, 2, -2, 3]}
print(unique_squares)  # 输出: {1, 4, 9}

5.8 枚举（Enumerations）：

from enum import Enumclass Color(Enum):RED = 1GREEN = 2BLUE = 3print(Color.RED)  # 输出: Color.RED
print(Color.RED.value)  # 输出: 1

5.9 类型注解（Type Annotations）：

def greet(name: str) -> str:return f"Hello, {name}!"print(greet("Alice"))  # 输出: Hello, Alice!

6. 标准库与第三方库

在Python中，标准库提供了许多内置模块，用于执行各种常见任务。此外，还有大量的第三方库可供使用，这些库扩展了Python的功能，使其能够处理更复杂的问题。

6.1 标准库

`string` 库：提供了一系列关于字符串的常量，比如字母、数字、标点符号等。

import string
print(string.ascii_letters)  # 打印所有ASCII字母（小写和大写）
print(string.digits)         # 打印所有数字
print(string.punctuation)    # 打印所有标点符号

`json` 库：用于处理JSON数据，包括编码（序列化）和解码（反序列化）Python对象。

import json
data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
json_data = json.dumps(data)  # 将Python对象编码为JSON字符串
print(json_data)
parsed_data = json.loads(json_data)  # 将JSON字符串解码为Python对象
print(parsed_data)

`random` 库：用于生成随机数。

import random
print(random.randint(1, 10))  # 生成1到10之间的随机整数
print(random.random())        # 生成0到1之间的随机浮点数
print(random.choice(['apple', 'banana', 'cherry']))  # 从列表中随机选择一个元素

`re` 库：提供了正则表达式的支持，用于字符串匹配和替换。

import re
text = "Hello, world! This is a test."
matches = re.findall(r'\b\w+\b', text)  # 匹配并打印所有单词
print(matches)
replaced_text = re.sub(r'\s+', '_', text)  # 替换所有空格为下划线
print(replaced_text)

`os` 库：用于与操作系统交互，比如文件路径操作、环境变量访问等。

import os
print(os.getcwd())  # 打印当前工作目录
os.makedirs('new_directory', exist_ok=True)  # 创建目录
print(os.listdir('.'))  # 列出目录内容
os.chdir('new_directory')  # 改变当前工作目录
file_size = os.path.getsize('some_file.txt') if os.path.exists('some_file.txt') else 0
print(file_size)  # 获取文件大小
os.remove('some_file.txt') if os.path.exists('some_file.txt') else None  # 删除文件
os.rmdir('new_directory') if os.path.exists('new_directory') and not os.listdir('new_directory') else None  # 删除空目录

`hashlib` 库：用于生成安全哈希和消息摘要。

import hashlib
md5_hash = hashlib.md5()
md5_hash.update(b'Hello, world!')
print(md5_hash.hexdigest())  # 打印MD5哈希值
sha256_hash = hashlib.sha256()
sha256_hash.update(b'Hello, world!')
print(sha256_hash.hexdigest())  # 打印SHA-256哈希值

`base64` 库：用于对数据进行Base64编码和解码。

import base64
encoded_data = base64.b64encode(b'Hello, world!')
print(encoded_data)
decoded_data = base64.b64decode(encoded_data)
print(decoded_data.decode('utf-8'))  # 打印解码后的字符串

sys 库：用于访问与Python解释器紧密相关的变量和函数，比如Python版本、命令行参数等。
```
import sys
print(sys.version)  # 打印Python版本
```
math 库：提供了一系列数学函数，比如平方根、三角函数等。
```
import math
print(math.sqrt(16))  # 打印16的平方根
```

`datetime` 库：用于处理日期和时间。

from datetime import datetime
print(datetime.now())  # 打印当前时间

6.2 第三方库

`requests`：一个简单易用的HTTP库，用于发送HTTP请求。

import requests
response = requests.get('https://api.github.com')
print(response.json())  # 打印响应的JSON内容

numpy：一个强大的科学计算库，支持多维数组对象、矩阵运算、线性代数、傅里叶变换等。
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)  # 打印数组
```
pandas：一个开源的数据分析和操作库，提供了快速、灵活和表达性强的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的处理工作变得既简单又直观。
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35]
})
print(df)  # 打印DataFrame
```

7. 并发编程

并发编程是Python中一个非常重要的领域，它允许程序同时执行多个任务。Python提供了多种实现并发编程的方式，包括多线程、多进程和异步编程等。

7.1 多线程

多线程是一种并发编程技术，它允许在单个程序中同时运行多个线程。每个线程都是一个独立的执行路径，可以并发地执行代码。

使用`threading`模块

Python的threading模块提供了创建和管理线程的功能。以下是一个简单的多线程示例：

import threading
import timedef worker(thread_id):print(f"Thread {thread_id} is starting.")time.sleep(2)print(f"Thread {thread_id} is ending.")threads = []
for i in range(5):thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,))threads.append(thread)thread.start()for thread in threads:thread.join()print("All threads have finished.")

在这个示例中，创建5个线程，每个线程都执行worker函数。thread.start()方法用于启动线程，thread.join()方法用于等待线程结束。

7.2 多进程

多进程是另一种并发编程技术，它通过在多个进程中运行代码来实现并发。与多线程相比，多进程通常具有更好的性能和资源利用率，因为每个进程都有自己的内存空间和系统资源。

使用`multiprocessing`模块

Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能。以下是一个简单的多进程示例：

import multiprocessing
import timedef worker(process_id):print(f"Process {process_id} is starting.")time.sleep(2)print(f"Process {process_id} is ending.")processes = []
for i in range(5):process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))processes.append(process)process.start()for process in processes:process.join()print("All processes have finished.")

在这个示例中，创建5个进程，每个进程都执行worker函数。process.start()方法用于启动进程，process.join()方法用于等待进程结束。

7.3 异步编程

异步编程是一种并发编程技术，它允许程序在等待I/O操作（如网络请求、文件读写等）完成时继续执行其他任务。Python的asyncio库提供了异步编程的支持。

使用`asyncio`库

以下是一个简单的异步编程示例：

import asyncioasync def fetch(url):print(f"Starting fetch of {url}")await asyncio.sleep(2)  # 模拟网络请求print(f"Finished fetch of {url}")async def main():tasks = [fetch('http://example.com') for _ in range(5)]await asyncio.gather(*tasks)asyncio.run(main())

在这个示例中，定义一个异步函数fetch，它模拟了一个网络请求。main函数创建了5个异步任务，并使用asyncio.gather方法同时运行它们。asyncio.run(main())用于运行异步程序。

7.4 线程池和进程池

为了更高效地管理线程和进程，Python提供了线程池和进程池的概念。线程池和进程池允许你限制并发任务的数量，并重用现有的线程或进程，从而减少了创建和销毁线程或进程的开销。

使用`concurrent.futures`模块

concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor类，用于创建线程池和进程池。以下是一个简单的示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import timedef worker(thread_id):print(f"Thread {thread_id} is starting.")time.sleep(2)print(f"Thread {thread_id} is ending.")return thread_idwith ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(5)]for future in as_completed(futures):result = future.result()print(f"Result: {result}")

在这个示例中，创建一个最大容量为3的线程池，并提交了5个任务。as_completed函数用于迭代已完成的任务，并获取其结果。

以上是对Python的一些基本介绍和示例。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的并发编程技术。

许久未更新您猜怎么着,整理编写实属不易有点费人,麻烦各位动动发财的小手,点赞收藏评论支持一波谢谢!

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编程日记 2025/8/3 20:49:35

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目前，国际主流的网络安全架构模型主要有： ● 信息技术咨询公司Gartner的ASA（Adaptive Security Architecture自适应安全架构） ● 美国政府资助的非营利研究机构MITRE的ATT&CK（Adversarial Tactics Techniques &…...

编程日记 2025/8/1 11:29:45

SpringCloud多机部署，负载均衡-LoadBalance

一.负载均衡 1.1问题描述 //根据应用名称获取服务列表 List<ServiceInstance> instancesdiscoveryClient.getInstances("product-service"); //一个微服务可能有多个实例，获取第一个 EurekaServiceInstance instance(EurekaServiceInstance)insta…...

编程日记 2025/8/3 20:42:40

前端开发调试之 PC 端调试学习笔记

一、引言在前端开发过程中，调试是至关重要的一个环节。它能帮助我们快速定位代码中的问题，无论是页面布局错乱、交互效果异常还是性能不佳等情况，通过有效的调试手段都可以找到根源并进行修复。而在 PC 端进行调试有着其特定的方法和技巧&am…...

编程日记 2025/8/3 20:49:34

视频流媒体播放器EasyPlayer.js无插件直播流媒体音视频播放器Android端webview全屏调用无效问题

流媒体播放器的核心技术与发展趋势正在不断推动着行业的变革。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，流媒体播放器将为用户带来更加便捷、高效、个性化的观看体验。同时，流媒体播放器也会成为数字娱乐产业的重要组成部分，…...

编程日记 2025/7/30 11:29:44

使用 cnpm 安装 Electron,才是正确快速的方法

当然，下面是总结的几种安装 Electron 的方法，包括使用 npm 和 cnpm，以及一些常见的问题解决技巧。 ### 1. 使用 npm 安装 Electron #### 步骤 1: 初始化项目在你的项目目录中初始化一个新的 Node.js 项目： bash npm init -y …...

编程日记 2025/8/3 19:41:23

pytest日志总结

pytest日志分为两类： 一、终端（控制台）打印的日志 1、指定-s，脚本中print打印出的信息会显示在终端； 2、pytest打印的summary信息，这部分是pytest 的默认输出（例如测试结果PASSED, FAILED, S…...

编程日记 2025/7/29 1:25:20

【Ubuntu24.04】使用服务器

目录 0 背景1 将文件传送到服务器1.1 主机上的虚拟机1.2 另一台独立的计算机（包括上面的虚拟机）1.3 远程文件传输1.3.1 scp2 操作服务器2.1 ssh2.2 Termius2.2.1 下载2.2.2 安装2.2.3 使用2.2.4 小结3 总结0 背景你是一个开发者，有自己的测试环境：一个Linux服务器（假设是…...

编程日记 2025/8/3 15:27:59

Spark 之 Aggregate

Aggregate 参考链接： https://github.com/PZXWHU/SparkSQL-Kernel-Profiling 完整的聚合查询的关键字包括 group by、 cube、 grouping sets 和 rollup 4 种。分组语句 group by 后面可以是一个或多个分组表达式（ groupingExpressions ）…...

编程日记 2025/8/3 3:47:52

ubuntu没有了有线网络如何修复

今天打开ubuntu之后发现有线网络连接没有了，如下图，此时是修复好之后的，“有线”部分存在，出现问题时是不存在的此时只需要修改NetworkManager.conf配置文件，将managedfalse更改为managedtrue,保存退出就可以了 sudo…...

编程日记 2025/7/1 13:28:03

2411rust,异步函数

原文 Rust异步工作组很高兴地宣布,在实现在特征中使用异步 fn的目标方面取得了重大进度.将在下周发布稳定的Rust1.75版,会包括特征中支持impl Trait注解和async fn. 稳定化自从RFC#1522在Rust1.26中稳定下来以来,Rust就允许用户按函数的返回类型(一般叫"RPIT")编…...

编程日记 2025/7/2 14:54:04

1. 基础语法

1.1 变量与数据类型

1.2 控制结构

1.3 函数与模块

1.4 输入输出

2. 面向对象编程

2.1 类与对象

2.2 继承与多态

2.3 封装与抽象

3. 文件操作

3.1 打开与关闭文件：

3.2 读取与写入文件：

4. 异常处理

4.1try、except、else、finally语句：

4.2 自定义异常：

5. 高级特性

5.1 生成器与迭代器：

5.2 装饰器：

5.3 上下文管理器：

5.4 闭包：

5.5 列表推导式（List Comprehensions）：

5.6 字典推导式（Dictionary Comprehensions）：

5.7 集合推导式（Set Comprehensions）：

5.8 枚举（Enumerations）：

5.9 类型注解（Type Annotations）：

6. 标准库与第三方库

6.1 标准库

string 库：提供了一系列关于字符串的常量，比如字母、数字、标点符号等。

json 库：用于处理JSON数据，包括编码（序列化）和解码（反序列化）Python对象。

random 库：用于生成随机数。

re 库：提供了正则表达式的支持，用于字符串匹配和替换。

os 库：用于与操作系统交互，比如文件路径操作、环境变量访问等。

hashlib 库：用于生成安全哈希和消息摘要。

base64 库：用于对数据进行Base64编码和解码。

sys 库：用于访问与Python解释器紧密相关的变量和函数，比如Python版本、命令行参数等。

math 库：提供了一系列数学函数，比如平方根、三角函数等。

datetime 库：用于处理日期和时间。

6.2 第三方库

requests：一个简单易用的HTTP库，用于发送HTTP请求。

numpy：一个强大的科学计算库，支持多维数组对象、矩阵运算、线性代数、傅里叶变换等。

pandas：一个开源的数据分析和操作库，提供了快速、灵活和表达性强的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的处理工作变得既简单又直观。

7. 并发编程

7.1 多线程

使用threading模块

7.2 多进程

使用multiprocessing模块

7.3 异步编程

使用asyncio库