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基础知识.md

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venv文件夹

在 Python 项目中，venv 是 Python 默认的虚拟环境管理工具。虚拟环境是一个独立的 Python 运行时环境，允许您在一个系统上安装多个 Python 环境，每个环境具有不同的库和依赖项。这使您能够开发和测试不同版本的 Python 应用程序，而无需担心版本之间的不兼容性或库冲突。 虚拟环境允许您创建一个干净的 Python 环境，该环境独立于系统 Python 环境和其他虚拟环境。您可以通过运行以下命令来创建一个新的虚拟环境：

python -m venv env

env 是您为您的虚拟环境选择的名称。创建虚拟环境后，可以使用 activate 脚本来激活虚拟环境：

  • 在 Windows 系统上，运行 env\Scripts\activate.bat。
  • 在 macOS 或 Linux 系统上，运行 source env/bin/activate。

激活虚拟环境后，您可以使用 pip 命令安装任何所需的 Python 库和依赖项。这些库将安装在虚拟环境中，并与您的应用程序一起使用。这样，您可以隔离和管理 Python 库和依赖项，并确保应用程序可以在不同环境中稳定地运行。

在 Python 项目中，通常会将虚拟环境保存在项目目录下的名为 venv 或 env 的文件夹中。这是因为 venv 是 Python 的标准虚拟环境工具，并且使用此约定可以使您的代码更易于管理和共享。

总之，虚拟环境是 Python 开发中必不可少的工具，它可以使您的项目更加可靠、可维护和可移植。

升级python版本

首先打开命令行终端，可以使用快捷键"Win+R"打开运行窗口，输入"cmd"并按下"Enter"键。

然后在命令行中输入以下命令来安装Python的升级工具pip：

python -m ensurepip --default-pip

安装完成后，使用以下命令来升级Python版本：

pip install --upgrade python

如果你想将Python版本升级到特定的版本，可以使用以下命令：

pip install --upgrade python==3.x.x

其中，将"3.x.x"替换为你想要安装的Python版本号即可。

升级完成后，可以使用以下命令来确认Python版本号：

python --version

如果输出的版本号与你期望的版本号不一致，可以重新打开一个命令行窗口来确认。

init.py文件

在Python项目中，每个文件夹中的 __init__.py 文件有几个重要的作用。以下是对其功能的详细解释：

1. 标识包

  • 包的定义：__init__.py 文件用于标识一个目录为 Python 包。这意味着该目录可以被导入为模块。例如，如果你有一个名为 my_package 的文件夹，其中包含 __init__.py，那么你可以使用 import my_package 来导入它。

2. 初始化代码

  • 执行初始化代码：当包被导入时，__init__.py 中的代码会自动执行。你可以在这个文件中放置一些初始化代码，例如设置包的全局变量或导入子模块。

3. 控制导入行为

    # __init__.py 示例
    __all__ = ['module1', 'module2']

4. 导入子模块

  • 简化导入路径：可以在 __init__.py 中导入子模块或子包，使得用户在导入时不需要指定完整路径。例如：
  • 控制导入内容：通过在 __init__.py 中定义 __all__ 列表，可以控制从包中导入哪些模块或对象。当使用 from my_package import * 时，只会导入 __all__ 列表中列出的内容。
  • project
    • my_package
      • init.py
      • module1.py
      • module2.py
    • app
      • main.py
  • my_package/init.py内容如下：
    # __init__.py 示例
    from .module1 import Test 
    from .module1 import Test2

这样，用户只需导入包即可访问这些模块： app/main.py

    from my_package import *
    module1.some_function()

5. 版本信息

  • 存放元数据：可以在 __init__.py 中定义包的版本号、作者等元数据，以便于管理和维护。
    # __init__.py 示例
    __version__ = '1.0.0'
    __author__ = 'Your Name'

总结

__init__.py 文件在 Python 项目中扮演着重要角色，不仅用于标识包，还可以用于初始化、控制导入行为和存放元数据。即使在 Python 3.3 及以后的版本中，空的 __init__.py 文件不是必需的，但为了保持良好的结构和兼容性，建议仍然使用它。

使用技巧

方法参数中的*和**的区别

查阅资料后发现，参数前面加上* 号 ，意味着参数的个数不止一个，另外带一个星号*参数的函数传入的参数存储为一个元组（tuple），带两个**星号参数则是表示字典（dict） 下面我们实际操作一下：

def t1(param1, *param2):
        print(param1)
        print(param2)
t1(1,2,3,4)
# 1
# (2,3,4)

def t2(param1, **param2):
        print param1
        print param2
t2(1,a=2,b=3)

# 1
# {a:2, b:3}

编程基础

下面是 Python 基础知识的整理，包括常量、变量、变量类型、类、方法、面向对象编程以及一些常用的第三方包。

1. 常量

在 Python 中，常量通常使用全大写字母来命名，以表示其不应被修改。Python 本身并没有真正的常量机制，但通过约定可以实现这一点。

PI = 3.14159  # 常量示例

2. 变量

变量是用来存储数据的命名空间，可以随时改变其值。变量在赋值时自动确定其类型。

x = 10         # 整数
name = "Alice" # 字符串

3. 变量类型

Python 支持多种内置数据类型，主要包括：

  • 数字类型：

    • int：整数，例如 10
    • float：浮点数，例如 10.5
    • complex：复数，例如 1 + 2j

  • 字符串类型：

    • str：文本字符串，例如 "Hello, World!"

  • 布尔类型：

    • bool：真（True）或假（False）

  • 序列类型：

    • list：列表，例如 [1, 2, 3]
    • tuple：元组，例如 (1, 2, 3)
    • range：范围，例如 range(0, 10)

  • 映射类型：

    • dict：字典，例如 {"key": "value"}

  • 集合类型：

    • set：集合，例如 {1, 2, 3}

4. 类

类是面向对象编程的基础，用于创建对象。定义类时，通常包含属性和方法。

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # 属性

    def bark(self):      # 方法
        return "Woof!"

5. 方法

方法是类中的函数，用于定义对象的行为。第一个参数通常是 self，代表实例本身。

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def speak(self):
        print("This animal makes a sound.")

class Dog(Animal):
    def __init__(self, name, breed):
        super().__init__(name)  # 调用父类的__init__方法
        self.breed = breed

    def speak(self):
        super().speak()  # 调用父类的speak方法
        print("Woof!")

dog = Dog("Buddy", "Golden Retriever")
dog.speak()
# 输出：
# This animal makes a sound.
# Woof!

6. 面向对象编程

面向对象编程（OOP）是 Python 的核心概念之一，主要包括以下几个特性：

  • 封装：将数据和方法封装在类中。
  • 继承：允许新类从现有类派生，并重用或扩展其功能。
    class Animal:
        def speak(self):
            pass

    class Dog(Animal):
        def speak(self):
            return "Woof!"
  • 多态：不同类的对象可以以相同的方式调用相同的方法。

7. 常用的第三方包

Python 拥有丰富的第三方库，以下是一些常用的库：

  • NumPy：用于科学计算的库，提供支持大规模多维数组和矩阵的功能。
    pip install numpy
  • Pandas：用于数据分析和数据处理的库，提供数据结构和操作工具。
    pip install pandas
  • Matplotlib：用于绘制静态、动态、交互式图表的库。
    pip install matplotlib
  • Requests：用于发送 HTTP 请求的库，简化了网络请求的过程。
    pip install requests
  • Flask：轻量级的 web 应用框架，用于快速开发 web 应用。
    pip install Flask
  • Django：功能强大的 web 框架，适合构建复杂的 web 应用。
    pip install Django
  • Beautiful Soup：用于解析 HTML 和 XML 文档的库，常用于网页抓取。
    pip install beautifulsoup4

总结

以上是 Python 的基础知识，包括常量、变量、变量类型、类、方法和面向对象编程的基本概念，以及一些常用的第三方库。这些知识是学习和使用 Python 的基础，掌握它们将有助于你进行更深入的编程和项目开发。