这篇文章主要介绍关于python基础知识的整理，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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近些年python语言非常流行，许多开发者都会学习一些python相关知识，为大家整理了python的一些基础知识，希望对大家有一定的帮助。

注：下文Python代指Python3。

基本信息

• 和Javascript一样，面向对象、解释型、动态数据类型

• 一切皆为对象（Object），包含原始数据类型也由内置构造函数创建，高阶对象为Object

• 单行注释使用#标识，多行注释同多行字符串

• 靠缩进约束逻辑分支，无大括号等多余运算符

• 支持多行单语句、单行多语句

• 变量无需声明，必须赋值才会正式声明

• 有自己的模块系统

• 文件以.py结尾。

基本构成

Python中一切皆对象，数字、字符串、元组、列表、字典、函数、方法、类、模块等等都是对象。

不同的编程语言以不同的方式定义“对象”。 某些语言中，它意味着所有对象必须有属性和方法；另一些语言中，它意味着所有的对象都可以子类化。

在Python中，定义是松散的，某些对象既没有属性也没有方法，而且不是所有的对象都可以子类化。 简单可以解释为：Python 中的一切都可以赋值给变量或者作为参数传递给函数。

所有对象都有三个共同特征： 

• 身份：即对象数据（非变量）在内存中的唯一id，可以通过函数id(obj)得到

• 类型：对象的类型决定了对象可以保存什么类型的值，有哪些属性和方法，可以进行哪些操作，遵循怎样的规则。可以使用内建函数type()来查看对象的类型

• 值：对象所表示的数据

大部分 Python 对象有属性、值或方法，使用句点.标记法来访问属性。 最常见的属性是函数和方法，一些 Python 对象也有数据属性，如：类、模块、文件等。

数据存储 

字符串、数字数据在内存中均为引用类型，即栈内存保存数据本身，堆内存维护一个变量池，如下实例： 

# 开辟内存存储数据'hello'，并创建变量a，并将a的指针指向此数据
a = 'hello'
# 开辟内存存储数据'world'，并更改变量a的指针，销毁数据'hello'
a = 'world'
# 开辟内存存储数据"hello world!"，并同时创建三个变量，将三个变量的指针同时指向此数据
b = c = d = "hello world!"
# 多个变量赋值，同上，分别先后对应
e, f, g = 1, 2, 'python'

实际上变量a在首次声明并赋值时，栈区开辟内存存储'hello'字符串， a再次赋值时，栈区重新开辟内存存储数据'world'字符串，同时将变量a的指针指向数据'world'，销毁数据'hello'。

其他数据类型，类似；如列表、字典：

a = [1,2,3,4]
# 变量a的指针不改变
a[0] = 5
# 变量a的指针改变
a = [2,3,4,5]

变量a更改列表子数据时，列表本身的指针和位置不会改变，但将a本身重新赋值时，则同上：原列表数据销毁、指针指向新列表数据。

Python中支持删除变量对对象的引用，使用del语句，如下：

a = 10
b = 20
c = 30
d = [1,2,3,4]
del a
del b, c
del d[0]

对象比较

• == 操作符用于测试两个被引用的对象的值是否相等

• is 用于比较两个被引用的对象是否是同一个对象

类型比较

• type(obj)判断数据类型

• isinstance(object, classinfo)判断实例是否属于某类

缓存和内存回收机制

缓存机制

Python 缓存了某些不变的对象对其进行复用，而不是每次创建新的对象。 在 Python 中变量都是指向某一对象的引用，当多个变量都引用了相同的对象，称为共享引用。

如下代码：

# 由于变量仅是对对象数据的一个引用，因此改变 a 并不会导致 b 的变化
a = 1
b = a
a = 0
print(a) # 0
print(b) # 1

# 对
a = [1, 2, 3]
b = a
a[0] = 0
print(a) # [0, 2, 3]
print(b) # [0, 2, 3]

内存回收机制

每一个对象有两个标准的头部信息：

• 类型标识符：标识对象数据类型

• 引用的计数器：用于决定是否需要对对象进行回收

计数器记录了当前指向该对象引用的数目，一旦对象的计数器为 0 ，即不存在对该对象的引用，则这个对象的内存空间会被回收，和Javascript中基本一致， 可以通过sys模块中的getrefcount()函数查询一个对象计数器的值。

import sys
sys.getrefcount(1)
# 实测python的编译过程和打印乃至getrefcount这个函数本身都会对目标对象造成多余的引用计数

数据类型

数字 Numbers

三种类型：

• int：整型 int(num)

• float：浮点型 float(num)

• complex：复数型 complex(a, b)

运算相关：

• 数学常量...

• 数学函数...

• 随机数函数...

• 三角函数...

字符串 String

方法：str()包含一堆内建函数

三种符号表示方式（三引号保持原有格式）：

• 'str'

• "str"

• '''str'''

• """str"""

两种操作/读取方式：

• 下标：str[0]

• 中括号：str[:]

示例：

var1 = 'Hello World!'
print ("已更新字符串 : ", var1[:6] + 'Surmon!')
# 已更新字符串 :  Hello Surmon!

列表 List

简单说：类似数组，可嵌套，可作为堆栈使用

基本格式：['str', 1, ['hello']]，拥有各种类似数组操作的方法，访问方式可使用下标、中括号[index:index]。

元组 Tuple

简单说：类似列表，但只读。

基本格式：('', '')，和列表类似，拥有只读特性，可拼接，拥有基本操作方法。

集合 Sets

简单说：是一个无序不重复元素的序列

基本格式：{ }字面量 或 set()方法，创建一个空集合必须用set()而不是{ }字面量，因为{ }字面量是用来创建一个空字典。

复杂说：类似于数学中的集合，可以进行成员关系测试（交、差、并、补集），还可以用来去重。

BTW：类似于Jvascript中的Set数据结构。

字典 Dictionary

简单说：就是对象

与Javascript并无太大异样，多了一些方法，和一些方法名称的不同，仅可通过obj[key]访问成员。

迭代器和生成器

就是Javascript中的Generator和yield，一句话的话就是：交出函数（运算）的执行权，即暂停执行。

两个参考链接：

# 阮一峰 - Javascript 中的 Generator

# Python3 中的迭代器和生成器

函数

普通函数基本没区别，区别的地方： 函数形参可以加一个*将函数所有不固定参数合并在一个元组，若参数为空，则返回一个空元组。

类

和Jvascript比的话，就是ES5中的构造函数，ES6中的class。

它用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。

对象是类的实例。就是面向对象啦，上下文不再是this，而是类函数中的首参（一般定义为self）。

类的专有方法：

• __init__ : 构造函数，在生成对象时调用（对应ES6中的constructor）

• __del__ : 析构函数，释放对象时使用

• __repr__ : 打印，转换

• __setitem__ : 按照索引赋值

• __getitem__: 按照索引获取值

• __len__: 获得长度

• __cmp__: 比较运算

• __call__: 函数调用

• __add__: 加运算

• __sub__: 减运算

• __mul__: 乘运算

• __div__: 除运算

• __mod__: 求余运算

• __pow__: 称方

包和模块

Python中，包为最大内聚单位，当然它只是抽象的，它可能是个文件夹或是其他whatever，他的意义就是更好地管理模块的命名空间。

假设现在有个模块的名称是A.B， 那么他表示一个包A中的子模块B。 就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用package.moduleName这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

Python中以文件为模块单位，模块中又可以区分不同的类、方法、对象或任何其他数据，和Node.js中的模块大同小异。

核心语句：

• import ...

• from ... import ...

核心对象和模块

• File：对文件的操作

• OS：处理文件和目录

• json：对json数据的处理

• 时间：time、calendar

多线程

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有很多优点。

线程分为：

• 内核线程：由操作系统内核创建和撤销

• 用户线程：不需要内核支持而在用户程序中实现的线程

Python3中线程相关的两个模块：

• _thread（原thread，已废弃）

• threading

一般可以使用函数或者用类来包装线程对象。

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