python3.11教程1:python基础语法、程序控制、函数

文章目录

    • 一、Python简介
      • 1.1 为什么学习python
      • 1.2 python安装与配置
      • 1.3 python解释器
      • 1.4 命令行参数
        • 1.4.1 sys.argv变量
        • 1.4.2 -c和-m选项
      • 1.5 解释器的运行环境
        • 1.5.1 编码格式
        • 1.5.2 编码声明
    • 二、Python基础语法
      • 2.1 行结构
      • 2.2 变量(标识符)
      • 2.3 字节串
      • 2.4 转义字符和原字符
      • 2.5 分隔符
      • 2.6 文本样式
    • 三、程序控制
      • 3.1 条件语句
        • 3.1.1 if 语句
        • 3.1.2 match语句
      • 3.2 循环语句
        • 3.2.1 for 循环
        • 3.2.2 while 循环
        • 3.2.3 循环中的else子句
        • 3.2.4 生成器表达式和列表推导式
      • 3.3 跳转语句
      • 3.4 pass 语句
      • 3.5 循环控制进阶
        • 3.5.1 `enumerate`函数:在循环中同时获取索引和元素。
        • 3.5.2 `zip`函数:在循环中同时遍历多个序列。
        • 3.5.3 `reversed` 函数:可用于对序列进行逆向循环
        • 3.5.4 . `sorted` 函数:在不改动原序列的基础上,按指定顺序循环序列
        • 3.5.5 `sort`和`sorted`详解
          • 3.5.5.1 基本语法
          • 3.5.5.2 key 参数用于复杂排序的各种可能
    • 四、函数
      • 4.1 函数的基本定义
      • 4.2 作用域、局部变量和全局变量
      • 4.3 参数
        • 4.3.1 五种函数参数
        • 4.3.2 参数使用规则
        • 4.3.3 任意实参列表和解包实参列表
      • 4.4 匿名函数lambda
      • 4.5 map函数和filter函数
      • 4.6 文档字符串和函数注解
      • 4.7 编码风格

一、Python简介

Python官网、Python 3.11.5 中文文档、慕课:Python语言程序设计

1.1 为什么学习python

  在计算机编程中,编程是指编写一系列指令,以便计算机执行特定的任务。编程语言就像是我们与计算机进行交流的工具,它们允许我们用人类可以理解的方式来描述任务和操作。

Python 是一种广泛使用的高级编程语言,它的语法简单清晰,非常适合初学者入门。Python 可以用来开发各种类型的应用,包括 Web 应用、数据分析、人工智能等。

为什么要学习 Python 呢?Python 具有以下几个优点:

  • 易学易用: Python 的语法简洁明了,不需要大量的符号和标记,使得它成为编程入门的绝佳选择。
  • 广泛应用: Python 在多个领域都有应用,从 Web 开发到科学计算,都可以使用 Python 来完成任务。
  • 强大的社区支持: Python 拥有庞大的社区和丰富的文档,你可以轻松找到解决问题的方法和资源。
  • 大量的库和框架: Python 生态系统中有许多开源库和框架,可以帮助你更快速地完成项目。

1.2 python安装与配置

  打开python官网,选择合适的python版本进行安装。在windows系统中,打开cmd,输入where python,就可以看到当前系统的python安装目录。

在这里插入图片描述

安装之后,按照以下步骤配置python的环境变量:

  1. 在开始菜单中搜索并打开“环境变量”设置。

  2. 在系统变量区域,找到名为 Path 的变量,并双击它。

  3. 在弹出的窗口中,点击“编辑”,然后输入 Python 的安装路径,例如我的路径就是C:\Users\LS\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe
    在这里插入图片描述

  配置好环境变量后,cmd下输入python --version即可查看当前系统的python版本(如果你有多个 Python 版本安装在系统中,这个命令会显示默认的 Python 版本。)。

  • 有关windows环境变量的详述,请参考《Environment Variables》
  • Windows允许在用户级别和系统级别永久配置环境变量,或临时在命令提示符中配置环境变量,请参考《设置环境变量》

1.3 python解释器

  Python 解释器是一种程序,它能够读取并执行 Python 代码。每当你编写 Python 代码并运行时,实际上是通过解释器将你的代码转换成计算机可以理解的指令。Python 有多个解释器可供选择,以下是一些常见的 Python 解释器:

Python 解释器有两种主要使用方式:

  • CPython :Python 编程语言的官方实现,使用C语言开发,是最常用的 Python 解释器之一,在多数情况下,“Python” 指的就是 CPython
    CPython 使用全局解释锁(Global Interpreter Lock,GIL)来确保在同一时间只能有一个线程执行 Python 代码。这可以导致在多线程程序中存在一些性能限制(在多线程章节会详述)。

  • Jython:Jython是运行在Java虚拟机(JVM)上的Python解释器。它允许Python代码与Java代码相互调用,可以在Java平台上使用Python进行开发。

  • IronPython:运行在 .NET 平台上

  • PyPy:一个高性能的 JIT (即时编译)编译器实现,在某些情况下比CPython更快地执行代码。

  • MicroPython:用于 IoT 设备和嵌入式系统,专为资源受限的环境设计,可以在微控制器和其他小型设备上运行

python解释器主要有两种使用方式:

  1. 交互式模式: 这是一种逐行执行代码的方式。你可以打开一个交互式解释器窗口,输入一行代码,然后解释器会立即执行并返回结果。这对于测试代码片段和快速实验非常有用。

在cmd中,输入python即可进入python交互模式,按下Ctrl+z后回车,即可退出,或者是输入quit()

  1. 脚本模式: 这是一种将一组代码保存在文件中,并一次性运行的方式。你可以创建一个以 .py 结尾的 Python 脚本文件,然后在终端或命令提示符中运行它。解释器会按顺序执行文件中的代码。

例如,假设你有一个名为 hello.py 的脚本文件,其中包含以下代码:

print("Hello, world!")

你可以在终端中输入以下命令运行脚本:

python hello.py

1.4 命令行参数

1.4.1 sys.argv变量

  当你在命令行中运行一个 Python 脚本时,Python 解释器会把你输入的命令行信息转换成一个列表,这个列表被称为“命令行参数列表”。这个列表中包含了一些有用的信息,比如脚本的名字和其他参数。

假设你有一个名为 script.py 的 Python 脚本,当你在命令行中输入以下内容时:

python script.py arg1 arg2

Python 解释器会将这些内容转换成一个列表,并存到 sys 模块的 argv 变量里。

['script.py', 'arg1', 'arg2']

  在这个列表中,第一个元素 'script.py' 是脚本的名字,后面的元素 'arg1''arg2' 是其他参数。如果你要访问这个命令行参数列表,你可以使用 sys.argv 来进行访问:

# 参数列表中至少包含一个元素,即脚本的名称
import sys
# 获取脚本名
script_name = sys.argv[0]# 获取其他参数
other_args = sys.argv[1:]

  如果你使用特殊的选项,例如 -c-m,Python 会在列表中提供额外的信息。例如,当你运行以下命令时:

python -c "print('Hello, world!')"

列表会变成:

['-c', "print('Hello, world!')"]

  这告诉你使用了 -c 选项,并且要执行的代码是 "print('Hello, world!')"。如果使用选项 -m modulesys.argv[0] 就是包含路径的模块的完整名称。

1.4.2 -c和-m选项

  -c-m 是 Python 解释器的命令行选项,前者用于执行一行代码,后者 用于运行指定模块。

  • -c 选项:

  -c commend 选项允许你在命令行中执行一行 Python 代码,这在需要快速执行一些简单的操作时很有用,而不需要创建一个完整的脚本文件。你可以将要执行的代码放在引号中(Python 语句经常包含空格或其他会被 shell 特殊对待的字符,通常建议用引号将整个 command 括起来)。下面是几个简单示例:

  1. 简单计算
python -c "print(10 + 20)"
  1. 多行代码块:你也可以在一行中编写多行代码,只需要使用 ; 分隔:
python -c "x = 5; y = 10; print(x + y)"
  1. 使用模块:你可以导入并使用 Python 的内置模块,例如时间模块。
python -c "import time; print(time.strftime('%Y-%m-%d'))"
  1. 创建列表:
python -c "my_list = [1, 2, 3]; doubled = [x * 2 for x in my_list]; print(doubled)"
  1. 条件语句
python -c "x = 15; y = 10; print('x is greater' if x > y else 'y is greater')"
  • -m选项

  -m module表示在 sys.path 中搜索指定模块,并以 __main__ 模块执行其内容。module是模块名,不包括文件扩展名(.py)。许多标准库模块都包含在执行时,都可以以脚本方式调用的代码,例如 timeit 模块:

python -m timeit -s 'setup here' 'benchmarked code here'
python -m timeit -h # for details

你也可以额外指定模块的路径:

# 运行my_package 包中的模块my_module
python -m my_package.my_module

有关此部分更多内容,请参考《命令行与环境》

1.5 解释器的运行环境

1.5.1 编码格式

  编码格式(Encoding)是一种规则或标准,它定义了如何映射字符集中的字符到数字编码,以便于将文本和字符转换为二进制数据,使计算机可以处理、存储和传输它们。因为计算机内部只能处理二进制数据,因此任何文本数据在传输到计算机或存储在磁盘上之前,都必须经过编码转换。一些常见的编码格式包括:

  1. ASCII(美国信息交换标准代码): 最早的字符编码标准。ASCII编码定义了128个字符(7位二进制数,比特流),用于表示英文字母(大写和小写)、数字、标点符号以及一些控制字符(如换行、回车、制表符等)。以下是一些常见的ASCII字符及其描述:
ASCII 值字符描述
32空格
33!感叹号
480数字0
65A大写字母A
97a小写字母a
126~波浪号
127删除
  1. Unicode: 一个更为广泛的字符编码标准,用于表示世界上几乎所有语言的字符。Unicode支持数千个字符,使用16位或32位的二进制数来表示字符。

  2. UTF-8(Unicode Transformation Format - 8-bit): 是Unicode的一种编码方式,使用8位二进制数表示字符。从 Python 3 开始,python源码文件默认编码就是UTF-8,因为它具有很好的兼容性和节省空间的特点。

  3. UTF-16 和 UTF-32: 也是Unicode的编码方式,分别使用16位和32位的二进制数来表示字符。它们用于需要大范围字符支持的应用程序。

1.5.2 编码声明

  Python 源码文件的字符编码通常在文件开头通过特殊的注释来指定,这个注释称为“编码声明”(Encoding Declaration)。编码声明使用类似于以下形式的注释:

# -*- coding: encoding -*-

  通常情况下,Python 源码文件的编码声明会写在文件的第一行。但是,如果源码文件以 UNIX “shebang” 行(也称为解释器指令,用于指定脚本在执行时要使用的解释器)开头,那么编码声明应该写在文件的第二行,例如:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-# 这是一个 Python 源码文件的例子,它使用 UTF-8 编码def print_unicode():print("你好,世界!")  # 这里包含了中文字符print_unicode()

  在这个示例中,第一行 #!/usr/bin/env python 是 UNIX “shebang” 行,它告诉操作系统要使用 env 工具来查找系统中的 Python 解释器。因此,编码声明 # -*- coding: utf-8 -*- 被放在文件的第二行。

二、Python基础语法

参考《词法分析》

2.1 行结构

Python 程序可以拆分为多个 逻辑行,以下是一些基本概念:

  • 物理行(Physical Line): 物理行是指在实际代码文件中的一行文本。每当你在编辑器中按下回车键创建一个新行,就会增加一个物理行。
  • 逻辑行(Logical Line): 逻辑行是指在 Python 解释器中被视为单个语句的一行或多行代码。在 Python 中,一个逻辑行可能跨越多个物理行。
    • 显示拼接: Python 可以使用反斜杠(\)来显式地将多个物理行拼接行为一个逻辑行
if 1900 < year < 2100 and 1 <= month <= 12 \and 1 <= day <= 31 and 0 <= hour < 24 \and 0 <= minute < 60 and 0 <= second < 60:   # Looks like a valid datereturn 1
  • 隐式拼接:你也可以使用圆括号、方括号、花括号内的表达式来拼接多个物理行:
month_names = ['Januari', 'Februari', 'Maart',      # These are the'April',   'Mei',      'Juni',       # Dutch names'Juli',    'Augustus', 'September',  # for the months'Oktober', 'November', 'December']   # of the year
  • 注释:注释是用来解释代码的说明性文本,它不会被解释器执行
    • 单行注释: 在 Python 中,使用 # 符号来表示单行注释,注释会从 # 开始一直延伸到该行的结尾。
    • 多行注释(文档字符串): 在 Python 中,使用三个引号 '''""" 来表示多行注释,也称为文档字符串(docstring)。文档字符串可以跨足够多的物理行,通常被放置在函数、类或模块的开头,以提供相关文档和说明。
  • 编码声明:见本文1.5.1章节
  • 缩进:用于定义语句的层次结构,同一个代码块内的所有语句应该具有相同的缩进级别。
    可以使用空格或制表符进行缩进,但不要混合使用二者。通常情况下,每个缩进级别使用 4 个空格(或者一个Tab键)。

2.2 变量(标识符)

  在 Python 中,你可以使用变量来存储数据,并在后续的代码中使用。变量名是标识符,通常由字母、数字和下划线组成,但不能以数字开头

以下是一些变量的示例:

age = 25
name = "Alice"
height = 1.75
is_student = True

  在这个例子中,age 存储整数值,name 存储字符串,height 存储浮点数,is_student 存储布尔值。

  Python 有35个的关键字(也称为保留字),它们具有预定义的含义和功能,不能用作标识符(例如变量名、函数名等)。

FalseclassfinallyisreturnNone
continueforlambdatryTruedef
fromnonlocalwhileanddelglobal
notwithaselififor
yieldassertelseimportpassbreak
exceptinraiseawaitasync

这些保留字在编写 Python 代码时有特定的含义,因此不能用作变量名或函数名等标识符。

2.3 字节串

  在 Python 中,字符串和字节串是两种表示文本数据的方式,它们在处理和表示文本上有一些重要的区别。

  • 字符串(String ): 字符串表示文本数据,它是用单引号 '' 或双引号 "" 包裹的一串字符序列。字符串字面值可以包含任何字符,包括字母、数字、特殊字符等。例如:
string1 = 'Hello, World!'
string2 = "Python is fun."
  • 字节串(Bytes ): 字节串表示字节数据,它是用单引号 b'' 或双引号 b"" 包裹的一串字节序列。字节串用于处理二进制数据,如图像、音频等文件。每个字节串中的字符都是 0 到 255 之间的整数。例如:
bytes1 = b'Hello, World!'
bytes2 = b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f'  # 使用十六进制表示字节

区别与用途:

  1. 编码方式: 字符串是用于表示文本数据的,它可以使用不同的编码方式(如 UTF-8、ASCII)来存储不同语言的字符。字节串是原始的字节序列,只能包含 ASCII 字符;字节串数值大于等于 128 时,必须用转义表示。
  2. 操作和方法: 字符串具有字符串操作和方法,如拼接、分割、格式化等。字节串主要用于处理二进制数据,不支持字符串的大多数操作和方法。

2.4 转义字符和原字符

  在Python中,转义字符\...是一些特殊字符序列,它们用于表示一些无法直接输入或显示的字符,如换行、制表符等。

  如果不希望前置 \ 字符转义成特殊字符,可以使用 原始字符串(raw string),在引号前添加 r 即可。原始字符串还有一个微妙的限制:一个原始字符串不能以奇数个 \ 字符结束。

  下面是Python中常见的转义字符以及它们的原字符对应关系:

转义字符原字符描述
\\\反斜杠
\’单引号
\""双引号
\n换行换行符
\r回车回车符
\t制表符水平制表符(Tab)
\b退格退格符
\f走纸换页换页符
\uXXXXUnicode16进制表示的Unicode字符
\UXXXXXXXXUnicode32进制表示的Unicode字符
  • 单引号和双引号:
    • 字符串可以用成对的单引号 '...'或双引号 "..."来标示,结果完全相同。
    • 要标示引号本身,我们需要对它进行“转义”,即在前面加一个 \。 或者,我们也可以使用不同类型的引号(即外层用双引号,内层用单引号,反过来也可以)
print('He said, \'Hello\' to me.')  
print("She replied, \"Hi there!\"")  
# 也可以外面使用双引号,里面使用单引号,或者反过来
print("He said, 'Hello' to me.")  
print('She replied, "Hi there!')  
He said, 'Hello' to me.
She replied, "Hi there!"
  • 换行符和制表符
print("Hello\nWorld")   
print("Hello\tWorld")   
print("Hello\bWorld")   
print("Hello\rWorld")   
print("Hello\fWorld")
Hello			# 换行符
World
Hello	World   # 制表符
HellWorld 		# 退格符
World			# 回车符
HelloWorld      # 换页符
  • 反斜杠:反斜杠在字符串中被用于表示转义字符,如果你只使用一个反斜杠,Python 会认为你想要输入一个特殊的字符,而不是真正的反斜杠。所以想表示一个反斜杠,需要使用\\,或者是使用原字符r。
print('C:\some\name')   				#  \n被表示成了换行符   							 
print(r'C:\some\name')  					
print('C:\\some\\name') 					
print(r"This is a raw string with \n ") 
C:\some
ame				
C:\some\name
C:\some\name
This is a raw string with \n      

2.5 分隔符

分隔符说明
()圆括号,用于表示元组、函数调用等
[]方括号,用于表示列表、索引等
{}花括号,用于表示字典、集合等
,逗号,用于分隔列表、元组、字典中的元素等
:冒号,用于表示切片、字典中的键值对等
.点号,用于调用对象的属性、方法等
;分号,用于分隔代码行
@at 符号,用于装饰器、装饰器函数等
=赋值运算符,用于赋值操作
->用于定义函数的返回类型

2.6 文本样式

在Unix-like终端中,可以使用ANSI转义码来控制文本的前景色、背景色和显示方式。在Python中,您可以使用这些转义码来在print函数中设置文本的样式。

前景色背景色颜色显示方式意义
3040黑色0终端默认设置
3141红色1高亮显示
3242绿色4使用下划线
3343黄色5闪烁
3444蓝色7反白显示
3545紫红色8不可见

例如print('\033[4;32;43m' + 'Colored Text' + '\033[0m')

  • \033[4;32;43m:这部分设置了显示方式和前景色、背景色。4表示使用下划线显示,32表示前景色为绿色,43m表示背景色为黄色;
  • 'Colored Text':这是文本内容;
  • \033[0m:这部分将显示方式恢复为默认。
# 设置前景色为红色,背景色为蓝色,高亮显示方式:print('\033[1;31;44m' + 'Highlighted Text' + '\033[0m')                                             

  请注意,这些效果在支持ANSI转义码的终端中才会有效。在不同终端和环境中,可能会有不同的效果。在Python中使用ANSI转义码时,最后要使用\033[0m来将设置恢复为默认值。

三、程序控制

  如果是把一个值与多个常量进行比较,或者检查特定类型或属性,match 语句更有用。详见 match 语句。
Python的控制语句用于控制程序的执行流程,使得程序可以根据不同的条件做出不同的决策。Python中常见的控制语句包括条件语句(if语句)、循环语句(for循环和while循环)以及跳转语句(break、continue和return)。

以下是各种控制语句的详细介绍:

3.1 条件语句

3.1.1 if 语句

  if语句用于在满足特定条件时执行特定的代码块。它的基本结构如下:

if 条件:# 条件成立时执行的代码块
elif 其他条件:# 如果上一个条件不成立,但其他条件成立时执行的代码块
else:# 如果所有条件都不成立时执行的代码块

  if语句可以有零个或多个 elif 部分,else 部分也是可选的。你也可以使用更简洁的三元运算符,在一行代码中根据条件选择两个不同的值,例如:

x = 10
result = "x 大于 5" if x > 5 else "x 小于等于 5"
print(result)

3.1.2 match语句

  如果是把一个值与多个常量进行比较,或者检查特定类型或属性,match 语句更有用。

  match语句是Python 3.10版本引入的一项新特性,用于模式匹配,即将一个值与多个模式进行比较,并执行与匹配的模式相对应的代码块。它提供了一种更简洁、更直观的方式来处理多个条件分支,使代码更易于理解和维护。以下是match语句的基本结构:

match value:case pattern_1:# 匹配 pattern_1 时执行的代码块case pattern_2:# 匹配 pattern_2 时执行的代码块# ...case _:# 默认情况下执行的代码块

  在match语句中,value是要进行模式匹配的值,而pattern则是要匹配的模式。每个case子句都包含一个模式和对应的代码块。模式可以是常量、变量、序列、映射等。以下是一些match语句的使用示例:

  1. 匹配常量和变量
match value:case 0:print("Zero")case x:print(f"Non-zero value: {x}")print(result)

你也可以使用 | (表示 or)在一个模式中组合几个值:

def http_error(status):match status:case 400:return "Bad request"case 401 | 403 | 404:return "Not allowed"case 404:return "Not found"case 418:return "I'm a teapot"case _:return "Something's wrong with the internet"
  1. 匹配序列、字典
match sequence:case []:print("Empty sequence")case [x, y]:print(f"Two elements: {x}, {y}")case [x, *rest]:print(f"First element: {x}, Rest: {rest}")
match data:case {"name": "Alice", "age": age}:print(f"Name: Alice, Age: {age}")case {"name": name, "age": age}:print(f"Name: {name}, Age: {age}")
  1. 嵌套匹配:
match value:case [x, y] if x == y:print("Equal elements")case [x, y]:print("Different elements")case _:print("Other case")
  1. 使用match表达式:
result = match value:case 0:"Zero"case x:f"Non-zero value: {x}"print(result)

  这段代码和第一个示例基本是一样的处理,只不过最后会把两种匹配情况下value的值,最后赋值给result这个变量。最后,print(result)语句将打印result的值,这可能是ZeroNon-zero value: x

更多使用方法,可参考 官方文档《4.6 match 语句》。

3.2 循环语句

循环语句用于重复执行一段代码块,直到满足某个条件为止。Python支持for循环和while循环。

3.2.1 for 循环

for循环用于遍历序列(如列表、元组、字符串等)中的每个元素,并执行相应的代码块。基本结构如下:

for 变量 in 序列:# 循环体,对每个元素执行的代码块

示例:

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:print(fruit)

3.2.2 while 循环

while循环用于在满足条件的情况下重复执行一段代码块,直到条件不再满足为止。基本结构如下:

while 条件:# 循环体,满足条件时执行的代码块

示例:

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

3.2.3 循环中的else子句

  Python中的循环语句可以附带一个else子句,它在循环正常结束时执行,但循环被break中断后就不会执行。下面的搜索质数的 for 循环就是一个例子,其中else 子句属于 for 循环,不属于 if 语句。

  循环正常结束,在for 循环中就是成功进行最后一次循环迭代,没有被break中断;在while循环中就是循环条件变为假值后结束循环。

for num in range(2, 10):for i in range(2, num):if num % i == 0:print(num, "不是质数")breakelse:print(num, "是质数")

3.2.4 生成器表达式和列表推导式

  生成器表达式和列表推导式都允许你在一行代码中创建新的序列,或者从现有的序列中选择、转换或过滤元素。

  • 生成器表达式:生成结果是一个可迭代的生成器,只在迭代时才生成元素(惰性计算),因此在处理大量数据时更节省内存、更高效。
squares = (x ** 2 for x in range(10))
evens = (x for x in range(10) if x % 2 == 0)print(list(squares))  # 转换为列表
print(list(evens))
  • 列表推导式:生成结果是一个列表,即一次性生成并存储所有的元素。
squares = [x ** 2 for x in range(10)]
even_squares = [x ** 2 for x in range(10) if x % 2 == 0]print(squares)
print(even_squares)

  生成器表达式使用的语法与列表推导式非常相似,只是使用圆括号而不是方括号。在大多数情况下,生成器表达式的运行速度更快,因为它避免了一次性创建和存储大量元素。如果你需要一次性操作所有元素并创建一个新列表,列表推导式是不错的选择。如果你需要按需生成数据并进行迭代,生成器表达式更合适。

3.3 跳转语句

跳转语句用于改变程序的执行流程。

  • break语句:break 语句将跳出最近的一层 for 或 while 循环。
  • continue语句:用于结束当前循环的这一轮迭代,继续执行下一轮循环。
  • return语句:用于从函数中返回值,并终止函数的执行。

示例:

for num in range(10):if num == 5:break  # 当 num 等于 5 时跳出循环print(num)for num in range(10):if num % 2 == 0:continue  # 当 num 是偶数时跳过本次循环的剩余部分,继续下一轮循环print(num)def add(x, y):return x + y  # 返回 x 和 y 的和,并终止函数执行

3.4 pass 语句

  pass 语句不执行任何动作。语法上需要一个语句,但程序毋需执行任何动作时,可以使用该语句。这常用于创建一个最小的类:

class MyEmptyClass:pass

pass 还可用作函数或条件语句体的占位符,让你保持在更抽象的层次进行思考:

def initlog(*args):pass   # Remember to implement this!

3.5 循环控制进阶

3.5.1 enumerate函数:在循环中同时获取索引和元素。

语法:enumerate(iterable, start=0)。其中,iterable是要枚举的可迭代对象(如列表、元组、字符串等),start是索引的起始值(默认为0)。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, fruit in enumerate(fruits):print(f"Index {index}: {fruit}")
Index 0: apple
Index 1: banana
Index 2: cherry

3.5.2 zip函数:在循环中同时遍历多个序列。

  zip(iterable1, iterable2, ...)函数返回一个迭代器,每次迭代都会返回一个元组,其中包含了传入的每个可迭代对象的对应元素:

numbers = [1, 2]
letters = ['a', 'b', 'c']
zipped = zip(numbers, letters)  # 创建一个zip对象,可用于迭代for item in zipped:print(item)  						 # 输出:(1, 'a'),(2, 'b')

  在此示例中,zipped是一个迭代器,每次迭代返回一个元组,包含来自numbersletters对应位置的元素。需要注意的是,如果两个输入可迭代对象的长度不一致,zip()函数会截断到最短的长度。

3.5.3 reversed 函数:可用于对序列进行逆向循环

  reversed()函数是Python内置函数之一,用于反转序列类型(列表、元组、字符串等)的数据。需要注意的是,reversed()函数返回的是一个迭代器,而不是实际的列表或序列,这意味着它只能被遍历一次。如果想要创建一个反转后的列表,可以使用list()函数将迭代器转换为列表。

for i in reversed(range(1, 10, 2)):print(i) 							 # 输出 9,7,5,3,1

3.5.4 . sorted 函数:在不改动原序列的基础上,按指定顺序循环序列

basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for f in sorted(set(basket)):print(f)							 # 输出apple,banana,orange,pear

3.5.5 sortsorted详解

3.5.5.1 基本语法

   sort()sorted()都是Python中用于排序序列(如列表)的函数,它们可以按照升序(从小到大)或降序(从大到小)的方式排列元素。

1. sort()方法:对列表本身进行原地排序,即直接修改原列表,不会返回新的列表。基本语法如下:

list.sort(key=None, reverse=False)
  • key:用于指定排序的规则(可选参数),可以是一个函数,它会应用于列表中的每个元素,并返回一个用于比较的关键字。
  • reverse:指定排序顺序,为True时降序排序(默认为False)。

示例:

names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
names.sort(key=len)
print(names)  						   # 输出:['Bob', 'Alice', 'David', 'Charlie']

2. sorted()函数:一个全局函数,用于对任何可迭代对象(如列表、元组、字符串等)进行排序,返回一个新的已排序的列表(不会修改原始序列)。基本语法如下:

sorted(iterable, key=None, reverse=False)
  • iterable:要排序的可迭代对象。
  • key:用于指定排序的规则(可选参数),可以是一个函数,它会应用于可迭代对象中的每个元素,并返回一个用于比较的关键字。
  • reverse:指定排序顺序,为True时降序排序(默认为False)。

使用sorted()函数的示例:

names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
sorted_names = sorted(names, key=len)
print(sorted_names)  				 # 输出:['Bob', 'Alice', 'David', 'Charlie']
3.5.5.2 key 参数用于复杂排序的各种可能

  key参数在排序时用于指定一个函数,这个函数将应用于可迭代对象中的每个元素,并返回一个用于比较的关键字。通过key参数,您可以实现对复杂对象的排序,例如根据对象的某个属性或特征进行排序。下面是一些示例,演示了不同类型的key参数的可能性:

  1. 按照字符串长度排序:
names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
sorted_names = sorted(names, key=len)
print(sorted_names)  				 # 输出:['Bob', 'Alice', 'David', 'Charlie']
  1. 按照字符串的最后一个字符排序:
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: x[-1])
print(sorted_words)  				# 输出:['banana', 'cherry', 'apple', 'date']
  1. 按照对象的某个属性排序:
# 根据每个人的年龄进行排序
class Person:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agepeople = [Person("Alice", 25), Person("Bob", 30), Person("Charlie", 22)]
sorted_people = sorted(people, key=lambda person: person.age)
for person in sorted_people:print(person.name, person.age)
Charlie 22
Alice 25
Bob 30
  1. 按照自定义函数返回值排序:
numbers = [3, 5, 8, 1, 4]
def custom_key(num):return num % 2  				 # 奇数在前,偶数在后sorted_numbers = sorted(numbers, key=custom_key)
print(sorted_numbers)  				 # 输出:[3, 5, 1, 8, 4]
  1. 按照字典中某个键的值排序:
# 根据水果价格进行排序
fruits = [{"name": "apple", "price": 1.0},{"name": "banana", "price": 0.5},{"name": "cherry", "price": 2.0}
]
sorted_fruits = sorted(fruits, key=lambda fruit: fruit["price"])
for fruit in sorted_fruits:print(fruit["name"], fruit["price"])
banana 0.5
apple 1.0
cherry 2.0

四、函数

4.1 函数的基本定义

  在编程中,函数是一种可重用的代码块,用于执行特定任务或操作。通过使用函数,我们可以我们能够将一个大问题分解成多个小任务,从而简化编程过程;可以将代码组织得更加模块化,使其易于管理和维护。

  在Python中,我们使用关键字 def 来定义函数。它可以接受输入(参数),执行特定操作,并返回输出(结果)。函数定义的基本结构如下:

def function_name(parameters):# 函数体# 执行任务的代码return result  # 可选的返回值

其中:

  • function_name 是函数的名称,你可以为函数取一个有意义的名字。
  • parameters 是函数的参数列表,它们是函数执行所需的输入。

  一旦你定义了函数,就可以在代码的其他地方调用它。调用函数时,你需要提供参数,以便函数可以使用它们来执行操作。下面是一个简单的示例:

def greet(name):return "Hello, " + name + "!"# 调用函数
result = greet("Alice")
print(result)  							# 输出:Hello, Alice!

  在上面的示例中,我们定义了一个名为 greet 的函数,它接受一个参数 name。当我们调用 greet("Alice") 时,函数会返回 "Hello, Alice!"

4.2 作用域、局部变量和全局变量

  在Python中,“作用域”(Scope)是一个指定变量可见性和可访问性的概念。作用域规定了在哪些地方可以访问或引用变量。Python有两种主要的作用域:

  • 全局作用域(Global Scope):全局作用域是程序中所有函数之外的区域,通常包括在顶层定义的变量和函数。在全局作用域中声明的变量称之为全局变量,可以在整个程序中进行访问。

  • 局部作用域(Local Scope):函数内部声明的变量默认属于局部变量,其作用域就是局部作用域,即只能在函数内部进行访问。局部变量仅在函数执行时才存在,当函数执行完毕后,局部变量会被销毁,所以函数外部无法直接访问这些变量。

关于全局变量和局部变量,还遵循以下原则:

  1. 在函数内部尝试修改全局变量的值,Python将会创建一个新的局部变量,而不会影响全局变量。要在函数内部修改全局变量的值,需要使用 global 关键字。
  2. 在局部作用域中,如果有一个与全局作用域同名的变量,那么局部作用域的变量会遮蔽(覆盖)全局作用域的变量,但不会影响全局变量的值。
  3. 局部变量为组合数据类型且未创建时,等同于全局变量

以下是一个展示全局变量和局部变量之间关系的例子:

global_var = 5  # 这是一个全局变量def modify_global():# 如果不使用global关键字,那么global_var就是函数内部的一个局部变量,且没有预先定义,所以程序会报错。global global_var  										# 使用 global 关键字来引用全局变量global_var += 1local_var = 10  										# 这是一个局部变量print("Inside the function: global_var =", global_var)print("Inside the function: local_var =", local_var)modify_global()
print("Outside the function: global_var =", global_var)    # 全局变量的值被修改了
print("Outside the function: local_var =", local_var)      # 这里会报错,因为 local_var 是局部变量,函数外部无法访问
Inside the function: global_var = 6
Inside the function: local_var = 10
Outside the function: global_var = 6

  在下面的示例中,虽然函数内部的局部变量 global_var 与全局变量 global_var 同名,但在函数内部打印时,使用的是局部变量 global_var 的值(6),而在函数外部打印时,使用的是全局变量 global_var 的值(5)。

global_var = 5  		# 这是一个全局变量def modify_global():global_var =6  		# 同名局部变量遮蔽全局变量global_var += 1  print("Inside the function: global_var =", global_var)modify_global()
print("Outside the function: global_var =", global_var)  # 外部的全局变量的值没有改变
Inside the function: global_var = 7
Inside the function: local_var = 10
Outside the function: global_var = 5

  当函数内部使用一个未创建的局部变量,并且这个局部变量是一个组合数据类型(如列表、字典等),那么在函数内部对该局部变量的修改会影响到全局变量,就好像这个局部变量是全局变量一样。

my_list = [1, 2, 3]  			 # 这是一个全局变量def modify_list():my_list.append(4)  			 # 在函数内部使用未创建的局部变量 my_listmodify_list()
print(my_list) 					 # 输出:[1, 2, 3, 4]

  在这个示例中,函数 modify_list 内部没有显式地声明 my_list 是局部变量,而是直接对其进行了修改。由于 my_list 是一个组合数据类型(列表),Python 认为它是全局变量,并且在函数内部对它的修改实际上影响了全局变量。

4.3 参数

4.3.1 五种函数参数

  在编程中,函数参数是我们传递给函数的值,这些值用于在函数内执行特定操作。按照函数的定义,参数可以分为形参和实参

  • 形参(Parameters):这些是函数定义中列出的参数,用于接收输入数据。
  • 实参(Arguments):函数在调用时传递给函数的实际值。

按照参数的传递方式,可以分为以下几类:

  1. 位置参数:最常见的参数类型。当我们调用函数时,位置参数按照它们在函数定义中的顺序传递。
def greet(name, age):return "Hello, " + name + "! You are " + str(age) + " years old."result = greet("Alice", 25)
print(result)  # 输出:Hello, Alice! You are 25 years old.

  在上面的示例中,函数 greet 接受两个位置参数:nameage。当我们调用 greet("Alice", 25) 时,参数按照顺序传递给函数。

  1. 关键字参数:以key=value的形式,我们可以在调用函数时明确指定每个参数的值,而不必遵循位置顺序。这使得代码更具可读性,并避免了参数位置的混淆。
def greet(name, age):return "Hello, " + name + "! You are " + str(age) + " years old."result = greet(age=30, name="Charlie")
print(result)  # 输出:Hello, Charlie! You are 30 years old.

在上面的示例中,我们使用关键字参数来明确指定了参数的值,而不受函数定义中的顺序影响。

  1. 默认参数:有时候,我们希望函数的某些参数拥有默认值,以便在调用函数时不必总是提供这些参数。我们可以通过为参数设置默认值来实现这一点:
def greet(name, age=18):return "Hello, " + name + "! You are " + str(age) + " years old."result = greet("Bob")
print(result)  # 输出:Hello, Bob! You are 18 years old.

  在上面的示例中,参数 age 被设置为默认值 18。如果我们不传递 age 参数,函数将使用默认值。
4. 可变参数:有时候,你可能需要传递不确定数量的参数给函数。Python 提供了两种方式来实现这一点:

  • *args 接收任意数量的位置参数(元组形式)
  • **kwargs 接收任意数量的关键字参数(字典形式)
def print_items(*args):for item in args:print(item)print_items("apple", "banana", "cherry")  # 输出:apple banana cherry
def print_info(**kwargs):for key, value in kwargs.items():print(key + ": " + value)print_info(name="Alice", age="30", city="New York")
# 输出:
# name: Alice
# age: 30
# city: New York
  1. 特殊形参:限制了参数传递的方式的形参,可以增强代码的可读性,并防止参数的错误传递。
    • 仅限位置的形参(Position-Only Parameters):用 / 标识,只能通过位置传递值。
    • 仅限关键字的形参(Keyword-Only Parameters):用 * 标识,只能通过关键字参数的方式传递值。

示例:

def my_function(a, b, /):# 函数体# a 和 b 是仅限位置的形参,只能通过位置传递值。def my_function(*, x, y):# 函数体# x 和 y 是仅限关键字的形参,只能通过关键字参数的方式传递值。

4.3.2 参数使用规则

函数定义如下:

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2 ):-----------    ----------     ----------|             |                  ||        Positional or keyword   ||                                - Keyword only-- Positional only
  • 位置参数必须位于关键字参数之前。
  • 可变参数通常放在位置参数和关键字参数之后,以确保它们能够收集剩余的参数值。

假设你有这样一个函数定义:

def complex_function(a, b, c=0, *args, **kwargs):# 函数体

那么在调用这个函数时,可以按照上述顺序传递参数:

complex_function(1, 2, 3, 4, 5, x=6, y=7)

错误的调用示例:

  1. 位置参数放在关键字参数之后:
complex_function(a=1, b=2, 3, x=4)
  1. 关键字参数放在可变位置参数之后:
complex_function(1, 2, x=3, 4)
  1. 关键字参数放在可变关键字参数之后:
complex_function(1, 2, 3, x=4, 5)
  1. 重复传递相同参数:
complex_function(1, 2, 3, 4, 5, x=6, x=7)  # 重复的关键字参数 x

4.3.3 任意实参列表和解包实参列表

  1. 任意实参列表:使用 * 表示的任意实参列表,会将传递给函数的所有位置参数收集到一个元组中。这使得你可以在函数内部处理多个参数,而不需要提前知道有多少个参数会传递进来。
def concat(*args, sep="/"):return sep.join(args)concat("earth", "mars", "venus")				# 输出'earth/mars/venus'
concat("earth", "mars", "venus", sep=".")		# 输出'earth.mars.venus'
  1. 解包实参列表:即使用 ***来解包一个可迭代对象(列表、元组、字典等),将其中的每个元素都当作一个位置参数传递给函数。
def add(a, b):return a + bnumbers = [3, 5]
result = add(*numbers)  # 等同于 add(3, 5)
print(r)args = [3, 6]
list(range(*args))            # 等同于list(range(3, 6))
[3, 4, 5]

同样,字典可以用 ** 操作符传递关键字参数:

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')print("E's", state, "!")d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !

总结:

  • 任意实参列表使用 * 来收集传递给函数的位置参数,使函数能够接收任意数量的参数。
  • 解包实参列表使用 * 来将一个可迭代对象解包为单独的参数,方便将元素传递给函数。

这两种技巧都能够提高函数的灵活性,让你可以更方便地处理不确定数量的参数。

4.4 匿名函数lambda

  lambda 函数是Python中的一种匿名函数,它可以在一行内定义简单的函数。它的语法非常简洁,通常用于一些简单的操作和表达式。lambda 函数的基本形式如下:

lambda arguments: expression

  其中,arguments 是参数列表,expression 是函数体的表达式。lambda 函数返回一个函数对象,你可以将其赋值给一个变量,然后通过这个变量调用这个匿名函数。以下是 lambda 函数的几种常见用法:

  1. 使用 lambda 函数作为简单的函数:
add = lambda x, y: x + y
result = add(5, 3)  										  # 结果为 8
  1. 在排序时使用 lambda 函数作为键函数:
data = [(1, 'apple'), (3, 'banana'), (2, 'cherry')]
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1])  			 # 按照水果名进行排序
  1. map()filter() 等函数中使用 lambda 函数:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(lambda x: x ** 2, numbers) 			 # 对每个数求平方
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)  		 # 过滤出偶数
  1. 使用 lambda 函数创建某些回调函数或小规模的逻辑操作:
callbacks = [lambda x: x * 2, lambda x: x ** 2]
result1 = callbacks[0](5)  									 # 结果为 10
result2 = callbacks[1](3)  									 # 结果为 9

需要注意的是,虽然 lambda 函数在一些场景中很有用,但它的使用应该谨慎。对于较为复杂的逻辑,最好还是使用普通的命名函数,以便代码更易读和维护。

4.5 map函数和filter函数

  当你需要对一个可迭代对象(如列表、元组等)中的每个元素进行操作时,mapfilter 是两个非常有用的Python内置函数。

  1. map 函数: map 函数用于将一个函数应用于可迭代对象中的每个元素,返回一个新的可迭代对象,其中包含了应用函数后的结果。
def square(x):return x ** 2numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(square, numbers)
# 返回一个 map 对象,可以使用 list() 函数将其转换为列表
result = list(squared_numbers)  # 结果为 [1, 4, 9, 16, 25]

也可以使用 lambda 函数来实现相同的功能:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(lambda x: x ** 2, numbers)
result = list(squared_numbers)  					# 结果为 [1, 4, 9, 16, 25]
  1. filter() 函数: filter() 函数用于从可迭代对象中筛选出满足某个条件的元素,返回一个新的可迭代对象,其中包含了满足条件的元素。
def is_even(x):return x % 2 == 0numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(is_even, numbers)
# 返回一个 filter 对象,可以使用 list() 函数将其转换为列表
result = list(even_numbers)  					  # 结果为 [2, 4]

同样,也可以使用 lambda 函数来实现相同的功能:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
result = list(even_numbers)  # 结果为 [2, 4]

   mapfilter函数都可以用于对可迭代对象中的每个元素应用一个函数,返回结果也都是可迭代对象。但是前者应用的函数类似一个计算式(例如x**2),后者是应用的函数是一个条件判断式(例如x % 2 == 0)。所以前者会返回所有元素的计算结果,而后者是条件筛选后的元素。

4.6 文档字符串和函数注解

  文档字符串(Docstrings) 是位于函数、模块、类或方法定义的第一个语句,是用于描述它们用途和功能的说明性文本。文档字符串通常使用三重引号(单引号或双引号)来定义,可以跨越多行。你可以通过特殊的属性(如 __doc__)来访问它们。以下是编写文档字符串时的一些常见规则和惯例:

  • 文档字符串应该提供关于代码元素的清晰、简洁和详细的描述,包括以下内容:
    • 代码元素的目的和功能。
    • 参数的说明,包括参数名称、类型、默认值和含义。
    • 返回值的说明,包括返回值的类型和含义。
    • 举例和用法示例,以帮助用户理解如何使用该代码元素。
    • 可能的异常情况和错误处理方式。
  • 使用标准格式,以便能够被文档生成工具(如Sphinx)和阅读工具(如IDE)正确解析和渲染。
    • 以一行简要描述开头,概括代码元素的主要目的。
    • 使用段落或分节标题来组织文档,使其易于阅读。
    • 使用缩进或标点符号来突出重要信息。
    • 在需要时使用代码示例来说明使用方法。
def calculate_area(length, width):"""Calculate the area of a rectangle.Args:length (float): The length of the rectangle.width (float): The width of the rectangle.Returns:float: The area of the rectangle.Example:>>> calculate_area(5, 3)15.0"""return length * widthprint(calculate_area.__doc__)

  总之,遵循一致的文档字符串书写规则和惯例有助于统一团队的文档风格,提高代码的可读性和可维护性,帮助其他开发者更好的理解和使用你的代码。

  函数注解(Function Annotations) 是Python中的一项特性,它允许你为函数的参数和返回值提供额外的元数据信息(详见 PEP 3107 和 PEP 484 ),通常用于指定参数和返回值的数据类型或其他相关信息。函数注解不会影响函数的实际行为,但它们提供了有用的元数据,可以用于文档、类型检查和其他用途。下面是关于函数注解的详细介绍:

  1. 语法: 函数注解是在函数定义中的参数和返回值后面使用冒号(:)来指定的。语法如下:

    def function_name(param1: annotation1, param2: annotation2, ...) -> return_annotation:# 函数体
    
    • param1, param2, …: 这些是函数的参数名。
    • annotation1, annotation2, …: 这些是注解,通常用于指定参数的类型。注解可以是任何表达式,但通常是数据类型名称。
    • return_annotation: 这是函数的返回值的注解,通常用于指定返回值的类型。
  2. 类型提示: 最常见的用途是使用函数注解来提供参数和返回值的类型提示。这有助于代码的可读性,并允许一些类型检查工具(如静态类型检查器)进行类型验证,以减少潜在的类型错误。

  3. 注解可以是任何表达式: 虽然通常用于类型提示,但注解可以是任何合法的Python表达式,包括函数、类或常量的引用。这使得你可以将自定义对象用作注解,以提供更多元数据信息。

    示例:

    def process_data(data: DataObject) -> ProcessedData:# 函数体
    
  4. 不影响实际行为: 函数注解以字典的形式存放在函数的 __annotations__ 属性中,不会改变函数的实际行为,它们只是提供了元数据信息。Python解释器不会自动执行类型检查或强制类型转换。

以下是一个简单的示例:

def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:print("Annotations:", f.__annotations__)print("Arguments:", ham, eggs)return ham + ' and ' + eggsf('spam')
Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
Arguments: spam eggs
'spam and eggs'

4.7 编码风格

  编码风格(Coding Style)是指编程时采用的一套一致性规则和约定,用于指导代码的组织、格式、命名以及注释等方面。编码风格有助于提高代码的可读性、可维护性和可协作性,使不同开发者之间的代码具有一致的外观和结构。

   PEP 8(Python Enhancement Proposal 8)是一份被广泛接受的python编码风格指南,它推行的编码风格易于阅读、赏心悦目。以下是 PEP 8 中一些重要的编码风格规范:

  1. 缩进: 使用 4 个空格作为缩进。不要使用制表符进行缩进。
  2. 行长限制: 每行代码最好不要超过 79 个字符。对于注释和文档字符串,最好不要超过 72 个字符(这样换行的小屏阅读体验更好,还便于在大屏显示器上并排阅读多个代码文件)。
  3. 空格:
    • 在运算符周围使用空格,但不要在函数调用和索引的内部使用空格。例如:result = a + b
    • 逗号后要用空格:当在函数调用、列表、元组等数据结构中使用逗号分隔元素时,建议在逗号后面添加空格,以使代码更清晰,但是不要直接在括号内使用空格。
my_tuple = (1, 2, 3)    # 正确写法my_tuple = ( 1, 2, 3 )  # 不推荐,在括号内部使用了空格
  1. 空行: 使用空行来分隔函数定义、类定义、以及较大的逻辑块。函数内部可以使用空行来分隔不同的逻辑部分。
  2. 导入: 每个导入语句应该单独占一行。导入应该按照标准库、第三方库、自己的模块的顺序排序。避免使用通配符导入(from module import *)。
  3. 命名规范:
    • 使用小写字母和下划线来命名变量和函数(snake_case)。
    • 使用首字母大写的驼峰命名法来命名类(CamelCase)。
    • 使用全部大写字母和下划线来命名常量(CONFIG_FILE_NAME = “config.txt”)
  4. 注释: 编写清晰、有意义的注释来解释代码的功能。注释应该使用英文,避免使用无意义的注释。
  5. 函数和方法: 函数和方法应该有简洁的、描述性的名称。函数定义后应该有两个空行。函数内部的代码块之间可以使用一个空行分隔。

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文章目录 效果代码htmlcssjs 其他demo&#xff1a;https://blog.csdn.net/karshey/article/details/132585901 效果 效果预览&#xff1a;https://codepen.io/karshey/pen/RwERjGz 参考&#xff1a; js实现仿华为手机计算器&#xff0c;兼容电脑和手机屏幕_dengluandai1740的…

16 Linux之JavaEE定制篇-搭建JavaEE环境

16 Linux之JavaEE定制篇-搭建JavaEE环境 文章目录 16 Linux之JavaEE定制篇-搭建JavaEE环境16.1 概述16.2 安装JDK16.3 安装tomcat16.4 安装idea2020*16.5 安装mysql5.7 学习视频来自于B站【小白入门 通俗易懂】2021韩顺平 一周学会Linux。可能会用到的资料有如下所示&#xff0…

【C++进阶(三)】STL大法--vector迭代器失效深浅拷贝问题剖析

&#x1f493;博主CSDN主页:杭电码农-NEO&#x1f493;   ⏩专栏分类:C从入门到精通⏪   &#x1f69a;代码仓库:NEO的学习日记&#x1f69a;   &#x1f339;关注我&#x1faf5;带你学习C   &#x1f51d;&#x1f51d; vector-下 1. 前言2. 什么是迭代器失效?3. 迭代…

使用环境中的视觉地标和扩展卡尔曼滤波器定位移动机器人研究(Matlab代码实现)

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

Solidity 小白教程:6. 引用类型, array, struct

Solidity 小白教程&#xff1a;6. 引用类型, array, struct 这一讲&#xff0c;我们将介绍solidity中的两个重要变量类型&#xff1a;数组&#xff08;array&#xff09;和结构体&#xff08;struct&#xff09;。 数组 array 数组&#xff08;Array&#xff09;是solidity常…

Java中支持分库分表的框架/组件/中间件简介

文章目录 1 sharding-jdbc2 TSharding3 Atlas4 Cobar5 MyCAT6 TDDL7 Vitess 列举一些比较常见的&#xff0c;简单介绍一下&#xff1a; sharding-jdbc&#xff08;当当&#xff09; TSharding&#xff08;蘑菇街&#xff09; Atlas&#xff08;奇虎360&#xff09; Cobar&#…