一、python进阶

1、闭包

a、概念

在函数嵌套的前提下，内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回了内部函数，将使用外部函数变量的内部函数称为闭包

def outer(msg1):print(msg1)def inner(msg2):print(msg1 + "--" + msg2)return innerout = outer("这是msg1")
out("这是msg2")
out("这是第二个msg2")结果为：
这是msg1
这是msg1--这是msg2
这是msg1--这是第二个msg2

• 如上述的案例，outer函数中的msg1只能作用域outer内部，外部无法获取到此变量
• 外部函数的参数只能设置一次
• 内部函数的变量可以设置多次，多次设置inner函数参数时，会多次执行inner函数内容
• 内部函数只能使用外部函数的参数，此种写法无法更改参数内容

b、nonlocal关键字

• 正常写法下，内部函数只能使用外部函数的参数，无法修改外部函数的参数，如果想要修改，则使用此关键字
• 在内部函数中将外部函数的参数用nonlocal关键字修饰，则能更改参数的值
• 多次调用内部函数时，多次的值会累加

def outer(msg1):def inner(msg2):nonlocal msg1msg1 += msg2print(f"{msg1}---{msg2}")return innerout = outer(10)
out(10)
out(10)结果为：
20---10
30---10

c、优缺点

• 优点：
  • 无需定义全局变量即可实现通过函数，持续的访问修改某个值
  • 闭包使用的变量在函数内，难以被错误的调用修改
• 缺点：
  • 由于内部函数持续引用外部函数的值，会导致部分内存空间不被释放，一直占用内存

2、装饰器

• 介绍：装饰器其实也是一种闭包，在不破坏目标函数原有代码和功能的前提下，为目标函数增加新功能

案例：定义方法睡眠5秒，睡前睡后分别输出内容

普通写法from time import sleep
def func():print("开始")sleep(5)print("结束")
func()

装饰器简单写法def outer(func):def inner():print("开始")func()print("结束")return innerdef sleep1():from time import sleepsleep(5)out = outer(sleep1)
out()

装饰器高级写法def outer(func):def inner():print("开始")func()print("结束")return inner@outer
def sleep1():from time import sleepsleep(5)sleep1()

3、设计模式

设计模式是一种编程套路，可以极大方便程序的开发
最常见的设计模式就是面向对象

a、单例模式

在普通情况下，定义了一个类，多次实例化时，所得到的地址是不一样的

class Test:pass
test1 = Test()
test2 = Test()
print(test1 == test2)结果为：
False

如果想要多次实例化地址一样，就要用到单例模式
保证一个类只有一个实例，并且提供一个可以访问的全局访问点

第一步：test_tool.py文件中定义内容class Test:passtest_one = Test()

#第二步：test.py文件中定义内容from test_tool import test_one
test1 = test_one
test2 = test_one
print(test1 == test2)结果为：
True

b、工厂模式

当需要大量创建一个类的实例的时候，可以使用工厂模式

当有多个类时，每次都要自己分别定义类才会获得对应对象

class Person:pass
class Student:passperson = Person()
student = Student()

使用工厂模式，创建统一的创建对象的入口，便于代码维护
当发生修改时，只需要修改工厂类的方法即可

class Person:pass
class Student:passclass Factory:def get_person(self,type):if type == "s":return Student()else:return Person()person = Factory().get_person("p")
student = Factory().get_person("s")

4、多线程

a、进程、线程

• 进程：就是一个程序，运行在系统之上，则称这个程序为一个运行进程，并分配进程ID方便系统管理
• 线程：线程是归属于进程的，一个进程可以开启多个线程，执行不同的工作，是进程的实际工作量的最小单位
• 注意：进程之间的内存是隔离的，则不同的进程拥有各自的内存空间。线程之间是内存共享的，线程属于进程，一个进程内的多个线程是共享这个进程所拥有的内存空间的

b、并行执行

• 并行执行指同一时间做不同的工作
• 进程之间就是并行执行的，操作系统可以同时运行很多程序，这些程序都是并行执行的
• 线程也是可以并行执行的，同一个程序在同一时间做两件以上的事情，就称为多线程并行执行

c、多线程编程

python的多线程可以通过threading模块实现

基础语法

import threading
thread = threading.Thread(group=, target=, name=, args=, kwargs=, daemon=)
thread.start()group：暂时无用，未来功能的预留函数
target：执行的目标任务名，就是方法名
args：以元组的方式给执行任务传参
kwargs：以字典的方式给执行任务传参
name：线程名，一般不用设置

案例：创建两个方法并使用多线程同时执行

def one(msg):while True:print(msg)
def two(msg):while True:print(msg)import threading
#元组形式传参，只有一个元素时需要带上逗号才是元组
thread = threading.Thread(target=one, args=("one",))
#字典形式传参
thread2 = threading.Thread(target=two, kwargs={"msg": "two"})
thread.start()
thread2.start()结果为：
one
twoone
twoone
two
two
......

5、网络编程

a、概念

socket：是进程之间通信的一个工具，负责进程之间的网络数据传输，好比数据的搬运工
2个进程之间通过socket进行相互通讯，就需要有服务端和客户端
socket服务端：等待其他进程的链接，接收客户端发来的信息并回复消息socket客户端：主动连接服务端，发送消息给服务端，并接收返回的信息

b、服务端开发

# 第一步：创建socket对象
socket_server = socket.socket()
# 第二步：为服务端绑定ip地址和端口
socket_server.bind(("127.0.0.1", 8888))
# 第三步：监听端口。# 参数为允许连接的数量
socket_server.listen(1)
# 第四步：等待客户端连接。# 会返回一个二元元组，第一个元素为客户端和服务端的连接对象，第二个元素为客户端的地址信息# accept方法是阻塞方法，如果没有客户端链接会一直停留在这一行
socket_client, addr = socket_server.accept()
# 第五步：接收客户端发送的数据。# 参数为接收数据的最大字节数# 返回的时一个字节数组，不是字符串，可以通过decode方法转换为字符串
data = socket_client.recv(1024).decode("utf-8")
print(f"客户端接收的消息为：{data}")
# 第六步：向客户端发送数据。
socket_client.send("hello".encode("utf-8"))
# 第七步：关闭连接
socket_client.close()   #此关闭的是客户端的连接
socket_server.close()   #此关闭的是服务端

c、客户端开发

import socket
# 第一步：创建socket对象
socket_client = socket.socket()
# 第二步：连接到服务端
socket_client.connect(("127.0.0.1", 8888))
# 第三步：发送消息# 发送的内容默认是通过字节传输的，通过encode方法将字符串转换为字节
socket_client.send("hello".encode("utf-8"))
# 第四步：接收返回的消息# 参数为接收数据的最大字节数，此方法为阻塞的# 返回的时一个字节数组，不是字符串，可以通过decode方法转换为字符串
recv_data = socket_client.recv(1024).decode("utf-8")
print(f"服务端回复的消息为：{recv_data}")
# 第五步：关闭连接
socket_client.close()   #此关闭的是客户端的连接

6、正则表达式

a、概念

• 正则表达式：也称为规则表达式，是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串，常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本
• 简单来说，正则表达式就是使用字符串来定义规则，并通过规则来验证字符串是否匹配

b、基础方法

• re.match(匹配规则,被匹配字符串)
  • 从被匹配字符串的开头进行匹配，如果匹配成功则返回匹配对象，如果匹配不成功则返回空
  • 注意是从开头匹配，如果中间有对应字符串是不算的

案例：找出字符串中是否包含python开头的字符串

#情况一
import re
s = "python test python test"
result = re.match("python",s)
print(result)
print(result.span())		#这里是打印匹配字符串开头和结束的下标
print(result.group())		#这里是打印匹配的字符串内容结果为：
<re.Match object; span=(0, 6), match='python'>
(0, 6)
python

#情况二
import re
s = "1python test python test"
result = re.match("python",s)	#因为s是以1开头，所以无法匹配python字符串
print(result)结果为：
None

• re.search(匹配规则,被匹配字符串)
  • 搜索整个字符串，找出匹配的。从前向后，找到第一个后就会停止
  • 如果匹配成功，会返回匹配的位置信息。如果未匹配成功，会返回None

案例：找出字符串中是否包含python开头的字符串

#情况一
import re
s = "111python test python test"
result = re.search("python",s)
print(result)
print(result.span())	#这里返回的是匹配字符串的开头和结尾下标位置
print(result.group())	#这里返回的是匹配的字符串结果为：
<re.Match object; span=(3, 9), match='python'>
(3, 9)
python

#情况二
import re
s = "111 test 2222 test"
result = re.search("python",s)
print(result)结果为：
None

• re.findall(匹配规则,被匹配字符串)
  • 会匹配整个字符串，找出全部的匹配项
  • 如匹配成功会返回全部的匹配字符串内容。如果匹配不成功，会返回空List

#情况一
import re
s = "111python test python test"
result = re.findall("python",s)
print(result)结果为：
['python', 'python']

#情况二
import re
s = "111 test 2222 test"
result = re.findall("python",s)
print(result)结果为：
[]

c、元字符匹配

在上面我们进行了基础的字符串匹配，正则最强大的功能在于元字符匹配规则

• 单字符匹配

字符	功能
.	匹配任意1个字符（除了\n），\. 就是匹配点本身
[ ]	匹配 [ ] 中列举的字符
\d	匹配数字，即 0-9
\D	匹配非数字
\s	匹配空白，即空格，tab键
\S	匹配非空白
\w	匹配单词字符，即 a-z、A-Z、0-9、_
\W	匹配非单词字符

• 数量匹配

字符	功能
*	匹配前一个规则的字符出现0至无限次
+	匹配前一个规则的字符出现1至无限次
?	匹配前一个规则的字符出现0次或1次
{m}	匹配前一个规则的字符出现m次
{m,}	匹配前一个规则的字符出现最少m次
{m,n}	匹配前一个规则的字符出现m到n次

• 边界匹配

字符	功能
^	匹配字符串开头
$	匹配字符串结尾
\b	匹配一个单词的边界
\B	匹配非单词边界

• 分组匹配

字符	功能
|	匹配左右任意一个表达式
( )	将括号中字符作为一个分组
\b	匹配一个单词的边界
\B	匹配非单词边界

案例一：找出字符串中所有数字

import re
s = "test@@1452282!!###python"
# 找出全部数字
result = re.findall(r'\d',s)    #字符串前带上r的标记，表示字符串中转义字符无效，就是普通字符
print(result)结果为：
['1', '4', '5', '2', '2', '8', '2']

案例二：找出字符串中所有特殊字符

import re
s = "test@@1452282!!###python"
# 找出全部特殊字符
result = re.findall(r'\W',s)    #字符串前带上r的标记，表示字符串中转义字符无效，就是普通字符
print(result)结果为：
['@', '@', '!', '!', '#', '#', '#']

案例三：找出字符串中所有英文字母

import re
s = "test@@1452282!!###python"
# 找出全部英文字母
result = re.findall(r'[a-zA-Z]',s)    #字符串前带上r的标记，表示字符串中转义字符无效，就是普通字符
print(result)结果为：
['t', 'e', 's', 't', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

案例四：匹配字符串中只能包含字母和数字，并且长度为6到18位

import re
r = "^[0-9a-zA-Z]{6,18}$"
result = re.findall(r,"123adalg")
result2 = re.findall(r,"laeooeoaoao11111111oa44252")
print(result)
print(result2)结果为：
['123adalg']
[]

案例五：匹配字符串为纯数字，长度5到11位，第一位不为0

import re
r = "^[1-9][0-9]{4,10}$"
result = re.findall(r,"012345")
result2 = re.findall(r,"12355")
print(result)
print(result2)结果为：
[]
['12355']

案例六：匹配字符串的邮箱地址，只允许qq、163、gmail这三种邮箱地址

import re
r = r'(^[\w-]+(\.[\w-]+)*@(qq|163|gmail)(\.[\w-]+)+$)'
result = re.match(r,"12346@162.com")
result2 = re.match(r,"12346@163.com")
print(result)
print(result2.group())结果为：
None
12346@163.com

7、递归

递归：即方法（函数）自己调用自己的一种特殊的编程写法

案例：使用递归设计一个函数，获取一个路径下的所有文件名

import os
def get_all_files(path):"""获取指定路径下的所有文件:param path: 被判断的文件夹:return: list，包含全部的文件，如果目录不存在或者无文件则返回一个空list"""file_list = []if os.path.exists(path):for f in os.listdir(path):      # 循环路径下的所有文件和文件夹new_path = path + "/" + fif os.path.isdir(new_path):    # 判断是否为文件夹file_list += get_all_files(new_path)   # 递归调用else:file_list.append(new_path)else:print("路径不存在")return []return file_list