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1. hello, world! - print() 函数你的第一个问候输出文本。 print(Hello, Python World!)2. 变量小能手 - type() 和 str()查看和转换数据类型。 x 5 print(type(x)) # 输出 class int y str(x) # 将整数转为字符串3. 条件判断 - if、elif、else让程序有逻辑。 age 20 if age 18:print(成年人)循环大法好 - for、while重复执行任务。 for i in range(5):print(i)列表造房子 - [] 和 append(), 创建并添加元素。 fruits [apple, banana] fruits.append(orange)字典钥匙和门 - {} 和 keys(), 存储键值对。 person {name: Alice, age: 25} print(person.keys())函数是魔法 - def封装重复代码。 def greet(name):return fHello, {name}!异常处理 - try、except, 遇到错误不慌张。 try:num int(abc) except ValueError:print(这不是数字!)模块大援军 - import, 导入外部库增强功能。 import math pi math.pi字符串艺术 - split() 和 join(), 分割和组合文本。 words hello world.split() print(-.join(words))文件操作入门 - open() 和 read(), 读写文件内容。 with open(file.txt, r) as file:content file.read()列表推导式 - 列表生成器简洁高效。 squares [x**2 for x in range(10)] print(squares)元组不可变 - () 和 tuple(), 安全存储不可变数据。 coordinates (1, 2, 3) print(coordinates[0]) # 输出 1集合的独特性 - {} 和 set(), 去重神器。 fruits {apple, banana, apple} unique_fruits set(fruits) print(unique_fruits)类与对象 - class, 创建自定义数据结构。 class Dog:def init(self, name):self.name name dog Dog(Rex)装饰器魔法棒 - decorator, 动态修改函数行为。 def my_decorator(func):def wrapper():print(Before function call)func()print(After function call)return wrappermy_decorator def say_hello():print(Hello!)say_hello()异常链追踪 - raise 和 try-except, 显示异常详情。 try:raise ValueError(Custom error) except ValueError as e:print(e)迭代器解密 - iter() 和 next(), 遍历序列更轻量级。 numbers [1, 2, 3] iterator iter(numbers) print(next(iterator)) # 输出 1lambda表达式 - 快速创建小型匿名函数。 double lambda x: x * 2 print(double(5)) # 输出 10函数式编程 - map()、filter(), 高阶函数处理数据。 numbers [1, 2, 3, 4, 5] even_numbers list(filter(lambda x: x % 2 0, numbers)) print(even_numbers) # 输出 [2, 4]生成器表达式 - 动态生成值节省内存。 even_gen (x for x in range(10) if x % 2 0) print(next(even_gen)) # 输出 0内置函数大全 - len(), min(), max(), 功能强大。 string Python print(len(string)) # 输出 6字典的键值对操作 - keys(), values(), items(), 访问元素。 d {name: Alice, age: 25} print(d[name]) # 输出 Alice列表推导式优化 - 使用三元表达式简化条件。 numbers [i for i in range(10) if i % 2 0 or i % 3 0] print(numbers)列表切片操作 - [start:end:step], 选择子序列。 fruits [apple, banana, cherry, date] sliced_fruits fruits[1:3] print(sliced_fruits) # 输出 [banana, cherry]面向对象继承 - class 和 super(), 复用已有功能。 class Animal:def init(self, name):self.name nameclass Dog(Animal):def bark(self):print(self.name says woof!)dog Dog(Rex) dog.bark()异常处理实践 - finally 子句, 确保清理工作。 try:file.close() except Exception as e:print(Error:, e) finally:print(File closed.)全局和局部变量 - 在函数内外区别变量。 global_var global def func():local_var localprint(local_var) # 输出 localprint(global_var) # 输出 global func()模块导入优化 - 使用from … import *, 但需谨慎。 from math import sqrt print(sqrt(16)) # 输出 4.0列表和元组的区别 - 元组不可变列表可变。 t (1, 2, 3) # 元组 l [1, 2, 3] # 列表 l[0] 0 print(l) # 输出 [0, 2, 3] print(t) # 输出 (1, 2, 3), 元组不变列表解析与生成器表达式对比 - 生成器节省内存。

   列表解析

   even_numbers_list [i for i in range(10) if i % 2 0]# 生成器表达式 even_numbers_generator (i for i in range(10) if i % 2 0) print(list(even_numbers_generator)) # 输出相同但生成器更节省内存函数参数传递 - pass by value vs pass by reference, 对象传递。 def change_list(lst):lst.append(4)original [1, 2] change_list(original) print(original) # 输出 [1, 2, 4], 实际上是引用传递列表推导式与map()对比 - 列表推导简洁。 numbers [1, 2, 3, 4] squared_list [x2 for x in numbers] squared_map map(lambda x: x2, numbers) print(list(squared_map)) # 输出 [1, 4, 9, 16], 相同结果但列表推导更易读迭代器和生成器的应用 - 节省内存和性能。 def infinite_sequence():n 0while True:yield nn 1gen infinite_sequence() for _ in range(5):print(next(gen)) # 输出前5个自然数装饰器高级用法 - 多装饰器链。 def log_time(func):def wrapper(*args, **kwargs):start_time time.time()result func(*args, **kwargs)end_time time.time()print(f{func.name} took {end_time - start_time} seconds.)return resultreturn wrapperlog_time count_calls def fibonacci(n):pass # 实现斐波那契数列fibonacci(10)异常处理最佳实践 - 明确异常类型和处理。 def safe_division(a, b):try:result a / bexcept ZeroDivisionError:print(Cant divide by zero!)result Nonereturn resultprint(safe_division(10, 2)) # 输出 5 print(safe_division(10, 0)) # 输出 Cant divide by zero!类方法和静态方法 - classmethod 和 staticmethod, 提供不同访问权限。 class MyClass:classmethoddef class_method(cls):print(fThis is a class method, {cls})staticmethoddef static_method():print(This is a static method.)MyClass.class_method() # 输出 This is a class method, MyClass MyClass.static_method() # 输出 This is a static method.模块导入的别名 - 使用as关键字简化导入。 import math as m print(m.pi) # 输出 π 的近似值字符串格式化 - 使用f-string或format(), 易于定制输出。 name Alice age 25 print(fMy name is {name}, and I am {age} years old.)列表推导式嵌套 - 多层次的数据处理。 matrix [[1, 2], [3, 4]] transposed [[row[i] for row in matrix] for i in range(2)] print(transposed) # 输出 [[1, 3], [2, 4]]元组解包 - 交换变量值。 a, b 5, 10 a, b b, a # 元组解包实现变量交换 print(a, b) # 输出 10, 5列表推导式与列表生成式 - 生成器表达式节省内存。

   列表推导式

   even_squares [x2 for x in range(10) if x % 2 0]# 列表生成式 even_squares_gen (x2 for x in range(10) if x % 2 0) print(list(even_squares_gen)) # 输出相同但生成器更节省内存字典的键冲突处理 - 使用collections.defaultdict。 from collections import defaultdict counter defaultdict(int) counter[apple] 1 print(counter) # 输出 {apple: 1}列表和集合的区别 - 列表有序集合无序且不允许重复。 fruits_list [apple, banana, apple] fruits_set {apple, banana} print(fruits_list) # 输出 [apple, banana, apple] print(fruits_set) # 输出 {apple, banana}函数返回多个值 - 使用元组或列表。 def get_name_and_age():return Alice, 25name, age get_name_and_age() print(name, age) # 输出 Alice 25列表推导式中的条件判断 - 更灵活的控制。 odds [x for x in range(10) if x % 2 ! 0] print(odds) # 输出 [1, 3, 5, 7, 9]上下文管理器with - 自动关闭资源。 with open(file.txt, r) as file:content file.read() print(content)

   文件会在with语句结束后自动关闭Python的魔术方法str - 自定义对象的字符串表示。

   class Person:def str(self):return fPerson: {self.name}person Person(nameAlice) print(person) # 输出 Person: Alice装饰器高级技巧 - 使用functools.wraps保持原函数信息。 from functools import wrapsdef timer(func):wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):start_time time.time()result func(*args, **kwargs)end_time time.time()print(f{func.name} took {end_time - start_time} seconds.)return resultreturn wrappertimer def my_function():passmy_function()异常处理和try-except-finally - 控制流程的灵活性。 try:div_by_zero 10 / 0 except ZeroDivisionError:print(Cant divide by zero!) finally:print(Execution completed.)列表和数组比较 - 列表通用NumPy数组高效。 import numpy as npnormal_list [1, 2, 3] np_array np.array([1, 2, 3]) print(np_array.shape) # 输出 (3,), 数组有形状信息Python的内置模块datetime - 处理日期和时间。 from datetime import datetime now datetime.now() print(now.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S))Python的os模块 - 操作文件和目录。 import os print(os.getcwd()) # 输出当前工作目录列表推导式中的条件和循环 - 结合使用。 evens [x for x in range(10) if x % 2 0 for y in range(5) if y % 2 0] print(evens)迭代器和生成器的使用场景 - 数据处理和节省内存。

   使用生成器处理大文件

   def read_large_file(file_path, chunk_size1024):with open(file_path, r) as file:while True:chunk file.read(chunk_size)if not chunk:breakyield chunkfor line in read_large_file(large.txt):process(line)zip()函数 - 同时遍历多个序列。 names [Alice, Bob, Charlie] ages [25, 30, 35] pairs zip(names, ages) print(list(pairs)) # 输出 [(Alice, 25), (Bob, 30), (Charlie, 35)]enumerate()函数 - 为列表元素添加索引。 fruits [apple, banana, cherry] for index, fruit in enumerate(fruits):print(f{index}: {fruit})itertools模块 - 提供高效迭代工具。 from itertools import product result product(ABC, repeat2) print(list(result)) # 输出 [(A, A), (A, B), (A, C), …, (C, C)]json模块 - 序列化和反序列化数据。 import json data {name: Alice, age: 25} json_data json.dumps(data) print(json_data)递归函数 - 用于解决分治问题。 def factorial(n):if n 0 or n 1:return 1else:return n * factorial(n - 1)print(factorial(5)) # 输出 120os.path模块 - 文件路径处理。 import os.path path /home/user/documents print(os.path.exists(path)) # 输出 True 或 Falserandom模块 - 随机数生成。 import random random_number random.randint(1, 10) print(random_number)re模块 - 正则表达式操作。 import re text Today is 2023-04-01 match re.search(r\d{4}-\d{2}-\d{2}, text) print(match.group()) # 输出 2023-04-01requests库 - 发送HTTP请求。 import requests response requests.get(https://api.example.com) print(response.status_code)Pandas库 - 大数据处理。 import pandas as pd df pd.DataFrame({Name: [Alice, Bob], Age: [25, 30]}) print(df)matplotlib库 - 数据可视化。 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.show()logging模块 - 日志记录。 import logging logger logging.getLogger(name) logger.info(This is an info message)asyncio库 - 异步编程。 import asyncio async def slow_task():await asyncio.sleep(1)return Task completedloop asyncio.get_event_loop() result loop.run_until_complete(slow_task()) print(result)contextlib模块 - 非阻塞上下文管理。 from contextlib import asynccontextmanager asynccontextmanager async def acquire_lock(lock):async with lock:yieldasync with acquire_lock(lock):# do somethingasyncio.gather - 异步并发执行。 tasks [asyncio.create_task(task) for task in tasks_to_run] results await asyncio.gather(*tasks)asyncio.sleep - 异步等待一段时间。 await asyncio.sleep(2) # 程序在此暂停2秒asyncio.wait - 等待多个任务完成。 done, pending await asyncio.wait(tasks, timeout10)asyncio.subprocess - 异步执行外部命令。 import asyncio.subprocess as sp proc await sp.create_subprocess_exec(ls, -l) await proc.communicate()concurrent.futures库 - 多线程/进程执行。 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutorwith ThreadPoolExecutor() as executor:results executor.map(function, arguments)timeit模块 - 测试代码执行速度。 import timeit print(timeit.timeit(your_code_here, globalsglobals()))pickle模块 - 序列化和反序列化对象。 import pickle serialized pickle.dumps(obj) deserialized pickle.loads(serialized)logging.handlers模块 - 多种日志输出方式。 handler RotatingFileHandler(app.log, maxBytes1000000) formatter logging.Formatter(%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s) handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler)asyncio.Queue - 异步队列。 queue asyncio.Queue() await queue.put(item) result await queue.get()asyncio.Event - 异步信号量。 event asyncio.Event() event.set() # 设置信号 await event.wait() # 等待信号asyncio.Lock - 互斥锁防止并发修改。 async with await asyncio.Lock(): # 获取锁后执行critical_section()asyncio.gather和asyncio.wait_for的区别 - 异步任务管理。 gather: 并行执行多个任务等待所有任务完成。wait_for: 等待单个任务完成其他任务继续运行。 asyncio.sleep和asyncio.sleep_after - 异步延时和定时任务。 sleep: 直接暂停当前协程。sleep_after: 定义一个延迟后执行的任务。 aiohttp库 - HTTP客户端库。 import aiohttp async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(https://example.com) as response:data await response.text()asyncio.shield - 防止被取消任务中断。 async def task():await shield(some_long_running_task())# 如果外部取消任务task将继续运行不会影响内部任务 asyncio.create_task(task())asyncio.run - 简化异步程序执行。 asyncio.run(main_coroutine())asyncio.iscoroutinefunction - 检查是否为协程函数。 if asyncio.iscoroutinefunction(some_function):await some_function()asyncio.all_tasks - 获取所有任务。 tasks asyncio.all_tasks() for task in tasks:task.cancel()asyncio.wait_for和asyncio.timeout - 设置超时限制。 try:result await asyncio.wait_for(some_task, timeout5.0) except asyncio.TimeoutError:print(Task timed out)asyncio.sleep_timeout - 异步睡眠并设置超时。 await asyncio.sleep_timeout(10, asyncio.TimeoutError)asyncio.current_task - 获取当前正在执行的任务。 current_task asyncio.current_task() print(current_task)asyncio.sleep的超时支持 - asyncio.sleep现在接受超时参数。 try:await asyncio.sleep(1, timeout0.5) # 如果超过0.5秒还没完成则会抛出TimeoutError except asyncio.TimeoutError:print(Sleep interrupted)asyncio.shield的高级用法 - 可以保护整个协程。 asyncio.coroutine def protected_coroutine():try:await some_task()except Exception as e:print(fError occurred: {e})# 使用shield保护即使外部取消任务也会继续处理错误asyncio.create_task(protected_coroutine())asyncio.wait的回调函数 - 使用回调函数处理完成任务。 done, _ await asyncio.wait(tasks, callbackhandle_completed_task)asyncio.gather的返回值 - 可以获取所有任务的结果。 results await asyncio.gather(*tasks)asyncio.Queue的get_nowait - 不阻塞获取队列元素。 if not queue.empty():item queue.get_nowait() else:item await queue.get()asyncio.Event的clear - 清除事件状态。 event.clear() await event.wait() # 现在需要再次调用set()来触发asyncio.Event的is_set - 检查事件是否已设置。 if event.is_set():print(Event is set)asyncio.subprocess.PIPE - 连接到子进程的输入/输出管道。 proc await asyncio.create_subprocess_exec(python, -c, print(Hello from child), stdoutasyncio.subprocess.PIPE ) output, _ await proc.communicate() print(output.decode())asyncio.run_coroutine_threadsafe - 在子线程中执行协程。 loop asyncio.get_running_loop() future loop.run_coroutine_threadsafe(some_async_coroutine(), thread_pool) result await future.result()好了今天就这些了希望对大家有帮助。都看到这了点个赞再走吧 更多精彩文章请关注下方微信公众号