【python】速通筆記

Python學習路徑 - 從零基礎到入門

環境搭建

安裝Python
- Windows: 從官網下載安裝包 https://www.python.org/downloads/
- Mac/Linux: 通常已預裝，可通過終端輸入python3 --version檢查
配置開發環境
- 推薦使用VS Code或PyCharm作為代碼編輯器
- 安裝Python擴展插件
- 創建第一個Python文件hello.py
```
# hello.py
print("Hello, Python!")
```
- 運行程序: 在終端輸入python3 hello.py

基礎語法

變量與數據類型

數字類型

# 整數
age = 20
# 浮點數
price = 3.99

字符串

name = "Alice"
greeting = 'Hello, World!'

布爾值
```
is_student = True
is_teacher = False
```

基本運算

# 算術運算
print(10 + 3)  # 13
print(10 - 3)  # 7
print(10 * 3)  # 30
print(10 / 3)  # 3.333...# 字符串拼接
first_name = "John"
last_name = "Doe"
full_name = first_name + " " + last_name
print(full_name)  # John Doe

練習題目

練習1: 計算兩個數的和

num1 = 5
num2 = 7
# 計算并打印它們的和

練習2: 打印個人信息

name = "你的名字"
age = 你的年齡
# 打印"我叫XX，今年XX歲"

基礎語法

變量與數據類型

數字、字符串、布爾值

# 示例
num = 42
name = "Python"
is_true = True

列表、元組、字典、集合

# 示例
my_list = [1, 2, 3]
my_tuple = (1, 2, 3)
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
my_set = {1, 2, 3}

運算符

算術運算符

# 示例
print(10 + 3)  # 13
print(10 - 3)  # 7
print(10 * 3)  # 30
print(10 / 3)  # 3.333...
print(10 // 3) # 3 (整除)
print(10 % 3)  # 1 (取余)
print(10 ** 3) # 1000 (冪)

比較運算符

# 示例
print(10 > 3)  # True
print(10 < 3)  # False
print(10 == 3) # False
print(10 != 3) # True

邏輯運算符

# 示例
print(True and False)  # False
print(True or False)   # True
print(not True)        # False

控制結構

條件語句(if/elif/else)

# 示例
age = 18
if age < 13:print("兒童")
elif age < 18:print("青少年")
else:print("成人")

循環(for/while)

# for循環示例
for i in range(5):print(i)# while循環示例
count = 0
while count < 5:print(count)count += 1

break和continue

# 示例
for i in range(10):if i == 5:break  # 退出循環if i % 2 == 0:continue  # 跳過本次循環print(i)

函數編程

函數定義與調用

# 示例
def greet(name):"""打印問候語"""print(f"Hello, {name}!")greet("Alice")  # 調用函數

參數傳遞

位置參數

# 示例
def add(a, b):return a + bprint(add(3, 5))  # 8

關鍵字參數

# 示例
def greet(name, message):print(f"{message}, {name}!")greet(message="Hi", name="Bob")  # Hi, Bob!

默認參數

# 示例
def greet(name, message="Hello"):print(f"{message}, {name}!")greet("Alice")  # Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # Hi, Bob!

可變參數(*args, **kwargs)

# 示例
def print_args(*args):for arg in args:print(arg)print_args(1, 2, 3)  # 打印1, 2, 3def print_kwargs(**kwargs):for key, value in kwargs.items():print(f"{key}: {value}")print_kwargs(name="Alice", age=25)  # 打印name: Alice, age: 25

lambda表達式

# 示例
square = lambda x: x ** 2
print(square(5))  # 25# 與map/filter一起使用
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

作用域與閉包

# 作用域示例
x = 10  # 全局變量def foo():y = 20  # 局部變量print(x + y)  # 可以訪問全局變量foo()  # 30# 閉包示例
def outer_func(x):def inner_func(y):return x + yreturn inner_funcclosure = outer_func(10)
print(closure(5))  # 15

面向對象編程

類與對象

# 示例
class Dog:# 類屬性species = "Canis familiaris"# 初始化方法def __init__(self, name, age):self.name = name  # 實例屬性self.age = age# 實例方法def description(self):return f"{self.name} is {self.age} years old"# 實例方法def speak(self, sound):return f"{self.name} says {sound}"# 創建對象
my_dog = Dog("Buddy", 5)
print(my_dog.description())  # Buddy is 5 years old
print(my_dog.speak("Woof"))  # Buddy says Woof

繼承與多態

# 繼承示例
class Bulldog(Dog):def speak(self, sound="Woof"):return super().speak(sound)# 多態示例
def animal_speak(animal):print(animal.speak())bulldog = Bulldog("Max", 3)
print(bulldog.speak())  # Max says Woof

魔術方法

# __str__ 示例
class Dog:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef __str__(self):return f"Dog(name='{self.name}', age={self.age})"my_dog = Dog("Buddy", 5)
print(my_dog)  # Dog(name='Buddy', age=5)# __add__ 示例
class Vector:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = ydef __add__(self, other):return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)v1 = Vector(1, 2)
v2 = Vector(3, 4)
v3 = v1 + v2
print(v3.x, v3.y)  # 4 6

裝飾器

# 函數裝飾器示例
def my_decorator(func):def wrapper():print("裝飾器: 調用函數前")func()print("裝飾器: 調用函數后")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()
# 輸出:
# 裝飾器: 調用函數前
# Hello!
# 裝飾器: 調用函數后# 類裝飾器示例
def class_decorator(cls):class Wrapper:def __init__(self, *args, **kwargs):self.wrapped = cls(*args, **kwargs)def __getattr__(self, name):return getattr(self.wrapped, name)return Wrapper@class_decorator
class MyClass:def __init__(self, value):self.value = valuedef show(self):print(f"Value: {self.value}")obj = MyClass(42)
obj.show()  # Value: 42

高級特性

生成器與迭代器

# 生成器示例
def count_up_to(max):count = 1while count <= max:yield countcount += 1counter = count_up_to(5)
print(next(counter))  # 1
print(next(counter))  # 2# 迭代器示例
my_list = [1, 2, 3]
my_iter = iter(my_list)
print(next(my_iter))  # 1
print(next(my_iter))  # 2

裝飾器高級用法

# 帶參數的裝飾器
def repeat(num_times):def decorator_repeat(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num_times):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator_repeat@repeat(num_times=3)
def greet(name):print(f"Hello {name}")greet("Alice")# 類裝飾器
class Timer:def __init__(self, func):self.func = funcdef __call__(self, *args, **kwargs):import timestart = time.time()result = self.func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"執行時間: {end - start:.2f}秒")return result@Timer
def long_running_func():time.sleep(2)long_running_func()

元類編程

# 元類示例
class Meta(type):def __new__(cls, name, bases, namespace):namespace['version'] = '1.0'return super().__new__(cls, name, bases, namespace)class MyClass(metaclass=Meta):passprint(MyClass.version)  # 1.0# 動態創建類
def make_class(name):return type(name, (), {'x': 10})DynamicClass = make_class('DynamicClass')
print(DynamicClass().x)  # 10

上下文管理器

# with語句示例
with open('file.txt', 'w') as f:f.write('Hello, world!')# 自定義上下文管理器
class MyContextManager:def __enter__(self):print("進入上下文")return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):print("退出上下文")with MyContextManager() as cm:print("在上下文中")

多線程與多進程

# 多線程示例
import threadingdef worker():print("線程執行")threads = []
for i in range(5):t = threading.Thread(target=worker)threads.append(t)t.start()for t in threads:t.join()# 多進程示例
from multiprocessing import Processdef worker():print("進程執行")processes = []
for i in range(5):p = Process(target=worker)processes.append(p)p.start()for p in processes:p.join()

異步編程(asyncio)

import asyncioasync def hello():print("Hello")await asyncio.sleep(1)print("World")async def main():await asyncio.gather(hello(), hello(), hello())asyncio.run(main())

常用標準庫

os/sys - 系統操作

# os示例
import os
print(os.getcwd())  # 獲取當前工作目錄
os.mkdir('new_dir')  # 創建目錄# sys示例
import sys
print(sys.argv)  # 命令行參數
sys.exit(0)  # 退出程序

pathlib - 現代化路徑操作

from pathlib import Path# 創建路徑對象
p = Path('.')# 遍歷目錄
for f in p.glob('*.py'):print(f.name)# 路徑拼接
new_file = p / 'subdir' / 'new_file.txt'
new_file.write_text('Hello, Pathlib!')

subprocess - 運行外部命令

import subprocess# 運行簡單命令
result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)# 管道操作
ps = subprocess.Popen(['ps', '-aux'], stdout=subprocess.PIPE)
grep = subprocess.Popen(['grep', 'python'], stdin=ps.stdout, stdout=subprocess.PIPE)
ps.stdout.close()
output = grep.communicate()[0]
print(output.decode())

re - 正則表達式

import re# 匹配示例
pattern = r'\b\w+\b'
text = 'Hello, world!'
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # ['Hello', 'world']# 替換示例
new_text = re.sub(r'world', 'Python', text)
print(new_text)  # Hello, Python!

datetime - 日期時間

from datetime import datetime, timedelta# 當前時間
now = datetime.now()
print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))  # 格式化輸出# 時間計算
tomorrow = now + timedelta(days=1)
print(tomorrow)

json - JSON處理

import json# 序列化
data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # {"name": "Alice", "age": 25}# 反序列化
loaded_data = json.loads(json_str)
print(loaded_data['name'])  # Alice

collections - 高級數據結構

from collections import defaultdict, Counter, namedtuple# defaultdict示例
d = defaultdict(int)
d['a'] += 1
print(d['a'])  # 1# Counter示例
cnt = Counter('abracadabra')
print(cnt.most_common(3))  # [('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]# namedtuple示例
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(11, y=22)
print(p.x + p.y)  # 33

學習資源

官方文檔: https://docs.python.org/3/
推薦書籍:
- 《Python編程：從入門到實踐》- 適合初學者
- 《流暢的Python》- 適合進階學習
- 《Python Cookbook》- 實用技巧
練習平臺:
- LeetCode: 算法練習
- Codewars: 編程挑戰
- HackerRank: 綜合練習
在線課程:
- Coursera: Python專項課程
- Udemy: 實用Python項目
社區資源:
- Stack Overflow: 問題解答
- GitHub: 開源項目學習
- Python官方論壇

進階主題

并發編程

# 線程池示例
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task(n):return n * nwith ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:results = executor.map(task, range(10))print(list(results))

性能優化

# 使用timeit測量代碼執行時間
import timeitsetup = """
def sum_range(n):return sum(range(n))
"""print(timeit.timeit('sum_range(1000)', setup=setup, number=1000))

設計模式

# 單例模式實現
class Singleton:_instance = Nonedef __new__(cls):if cls._instance is None:cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instances1 = Singleton()
s2 = Singleton()
print(s1 is s2)  # True

實戰項目

1. 電商數據分析系統

需求分析:

從CSV文件讀取銷售數據
計算每日/每月銷售額
生成可視化報表

實現步驟:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef sales_analysis():# 1. 讀取數據df = pd.read_csv('sales.csv')# 2. 數據處理df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])daily_sales = df.groupby(df['date'].dt.date)['amount'].sum()# 3. 可視化plt.figure(figsize=(10,6))daily_sales.plot(kind='bar')plt.title('每日銷售額')plt.savefig('daily_sales.png')

調試技巧:

使用df.head()檢查數據讀取是否正確
打印中間結果驗證數據處理邏輯

2. 天氣查詢應用

需求分析:

調用天氣API獲取實時數據
支持多城市查詢
緩存歷史查詢記錄

實現步驟:

import requests
import jsonclass WeatherApp:def __init__(self, api_key):self.api_key = api_keyself.history = {}def get_weather(self, city):url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={self.api_key}"response = requests.get(url)data = json.loads(response.text)self.history[city] = datareturn data

調試技巧:

檢查API響應狀態碼
使用try-except處理網絡異常

3. 機器學習房價預測

需求分析:

使用線性回歸模型
評估模型性能
部署預測接口

實現步驟:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加載數據
data = pd.read_csv('housing.csv')
X = data[['size', 'rooms']]
y = data['price']# 訓練模型
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 評估
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型R2分數: {score:.2f}")

調試技巧:

檢查數據分布
嘗試特征工程提高模型性能

1. 電商數據分析系統

2. Web爬蟲應用

需求分析:

使用requests和BeautifulSoup抓取網頁數據
提取特定信息并存儲到CSV文件
實現分頁爬取和異常處理

實現步驟:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csvheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}def scrape_page(url):try:response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取數據示例items = []for item in soup.select('.product-item'):name = item.select_one('.name').text.strip()price = item.select_one('.price').text.strip()items.append({'name': name, 'price': price})return itemsexcept Exception as e:print(f"爬取失敗: {e}")return []# 主程序
base_url = "https://example.com/products?page="
all_items = []for page in range(1, 6):  # 爬取5頁items = scrape_page(base_url + str(page))all_items.extend(items)print(f"已爬取第{page}頁，共{len(items)}條數據")# 保存到CSV
with open('products.csv', 'w', newline='') as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['name', 'price'])writer.writeheader()writer.writerows(all_items)

調試技巧:

使用print輸出中間結果檢查數據提取是否正確
設置time.sleep避免請求過于頻繁
使用try-except捕獲網絡異常

3. 自動化測試框架

需求分析:

支持Web UI自動化測試
生成測試報告
支持并行測試

實現步驟:

from selenium import webdriver
import unittestclass TestWebsite(unittest.TestCase):@classmethoddef setUpClass(cls):cls.driver = webdriver.Chrome()cls.driver.implicitly_wait(10)def test_homepage(self):self.driver.get("http://example.com")self.assertIn("Example Domain", self.driver.title)def test_search(self):self.driver.get("http://example.com")search_box = self.driver.find_element_by_name("q")search_box.send_keys("Python")search_box.submit()self.assertIn("Python", self.driver.page_source)@classmethoddef tearDownClass(cls):cls.driver.quit()if __name__ == "__main__":unittest.main()

調試技巧:

使用driver.save_screenshot()保存錯誤截圖
增加顯式等待避免元素未加載問題
使用HTMLTestRunner生成美觀的測試報告

1. 電商數據分析系統

需求分析:

從CSV文件讀取銷售數據
計算每日/每月銷售額
生成可視化報表

實現步驟:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef sales_analysis():# 1. 讀取數據df = pd.read_csv('sales.csv')# 2. 數據處理df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])daily_sales = df.groupby(df['date'].dt.date)['amount'].sum()# 3. 可視化plt.figure(figsize=(10,6))daily_sales.plot(kind='bar')plt.title('每日銷售額')plt.savefig('daily_sales.png')

調試技巧:

使用df.head()檢查數據讀取是否正確
打印中間結果驗證數據處理邏輯

2. 天氣查詢應用

需求分析:

調用天氣API獲取實時數據
支持多城市查詢
緩存歷史查詢記錄

實現步驟:

import requests
import jsonclass WeatherApp:def __init__(self, api_key):self.api_key = api_keyself.history = {}def get_weather(self, city):url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={self.api_key}"response = requests.get(url)data = json.loads(response.text)self.history[city] = datareturn data

調試技巧:

檢查API響應狀態碼
使用try-except處理網絡異常

3. 自動化測試框架

需求分析:

支持Web UI自動化測試
生成測試報告
支持并行測試

實現步驟:

from selenium import webdriver
import unittestclass TestWebsite(unittest.TestCase):@classmethoddef setUpClass(cls):cls.driver = webdriver.Chrome()def test_homepage(self):self.driver.get("http://example.com")self.assertIn("Example", self.driver.title)@classmethoddef tearDownClass(cls):cls.driver.quit()

調試技巧:

添加顯式等待處理元素加載
使用Page Object模式提高可維護性

4. 機器學習房價預測

需求分析:

使用線性回歸模型
評估模型性能
部署預測接口

實現步驟:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加載數據
data = pd.read_csv('housing.csv')
X = data[['size', 'rooms']]
y = data['price']# 訓練模型
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 評估
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型R2分數: {score:.2f}")

調試技巧:

檢查數據分布
嘗試特征工程提高模型性能

5. 區塊鏈簡易實現

需求分析:

實現區塊鏈數據結構
支持交易驗證
工作量證明機制

實現步驟:

import hashlib
import json
from time import timeclass Block:def __init__(self, index, transactions, timestamp, previous_hash):self.index = indexself.transactions = transactionsself.timestamp = timestampself.previous_hash = previous_hashself.hash = self.calculate_hash()def calculate_hash(self):block_string = json.dumps(self.__dict__, sort_keys=True)return hashlib.sha256(block_string.encode()).hexdigest()

調試技巧:

打印區塊哈希驗證計算邏輯
使用單元測試驗證區塊鏈完整性

計算器程序

# 簡單計算器實現
import operatordef calculator():operations = {'+': operator.add,'-': operator.sub,'*': operator.mul,'/': operator.truediv}num1 = float(input("輸入第一個數字: "))op = input("選擇操作(+ - * /): ")num2 = float(input("輸入第二個數字: "))result = operations[op](num1, num2)print(f"結果: {result}")calculator()

文件管理系統

# 基礎文件管理
import osdef file_manager():while True:print("\n文件管理系統")print("1. 列出文件")print("2. 創建文件")print("3. 刪除文件")print("4. 退出")choice = input("選擇操作: ")if choice == '1':files = os.listdir('.')print("當前目錄文件:")for f in files:print(f)elif choice == '2':filename = input("輸入文件名: ")with open(filename, 'w') as f:f.write("")print(f"文件 {filename} 已創建")elif choice == '3':filename = input("輸入要刪除的文件名: ")if os.path.exists(filename):os.remove(filename)print(f"文件 {filename} 已刪除")else:print("文件不存在")elif choice == '4':breakelse:print("無效選擇")file_manager()

網絡爬蟲

# 簡單網頁爬蟲
import requests
from bs4 import BeautifulSoupdef simple_crawler(url):try:response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')print(f"網頁標題: {soup.title.string}")print("所有鏈接:")for link in soup.find_all('a'):print(link.get('href'))except Exception as e:print(f"錯誤: {e}")simple_crawler('https://www.python.org')

Web應用(Flask/Django)

# Flask示例
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def hello():return "Hello, Python!"if __name__ == '__main__':app.run()

數據可視化

# 使用matplotlib繪圖
import matplotlib.pyplot as pltdef plot_example():x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y)plt.title("簡單折線圖")plt.xlabel("X軸")plt.ylabel("Y軸")plt.show()plot_example()

項目開發建議

從簡單項目開始：先完成基礎功能，再逐步添加復雜特性
版本控制：使用Git管理代碼版本
文檔編寫：為每個項目編寫README說明
測試驅動：先寫測試用例再開發功能
代碼重構：定期優化代碼結構和性能

每天學習2-3小時，堅持項目實踐，1個月后你將掌握Python實際開發能力！
建議學習路徑:

第1周: 基礎語法和函數
第2周: 面向對象編程
第3周: 標準庫和項目實踐
第4周: 高級特性和框架學習

常見問題

Python版本選擇
- 推薦使用Python 3.8+版本，新特性更豐富且兼容性好
- 使用python --version檢查當前版本

虛擬環境使用

# 創建虛擬環境
python -m venv myenv# 激活虛擬環境(Linux/Mac)
source myenv/bin/activate# 安裝包到虛擬環境
pip install package_name# 退出虛擬環境
deactivate

性能優化技巧

使用列表推導式替代循環

# 傳統方式
squares = []
for x in range(10):squares.append(x**2)# 列表推導式
squares = [x**2 for x in range(10)]

使用生成器節省內存

# 生成器表達式
gen = (x**2 for x in range(1000000))# 生成器函數
def generate_squares(n):for x in range(n):yield x**2

模塊導入錯誤

try:import requests
except ImportError:print("請先安裝requests模塊: pip install requests")

編碼問題
- 在文件開頭添加# -*- coding: utf-8 -*-解決中文編碼問題
- 使用.encode('utf-8')和.decode('utf-8')處理字符串編碼
性能優化
- 使用timeit模塊測試代碼執行時間
- 避免不必要的循環和遞歸

調試技巧

print調試

print(f"變量值: {variable}")  # 簡單有效

日志記錄進階

import logging# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',filename='app.log'
)# 不同級別日志
logging.debug('調試信息')
logging.info('普通信息')
logging.warning('警告信息')
logging.error('錯誤信息')
logging.critical('嚴重錯誤')

性能分析

import cProfiledef slow_function():total = 0for i in range(1000000):total += ireturn total# 運行性能分析
cProfile.run('slow_function()')

內存分析

import tracemalloctracemalloc.start()# 你的代碼
data = [i for i in range(1000000)]snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')for stat in top_stats[:10]:print(stat)

pdb調試器

import pdb; pdb.set_trace()  # 設置斷點

日志記錄

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug('調試信息')

IDE調試工具
- 使用VS Code/PyCharm等IDE的調試功能
- 設置斷點、單步執行、查看變量值

異常處理

try:# 可能出錯的代碼
except Exception as e:print(f"錯誤類型: {type(e).__name__}")print(f"錯誤詳情: {str(e)}")