python魔術方法怎麼理解

Ⅰ 請問怎麼學習Python

這里整理了一份Python開發的學習路線，可按照這份大綱來安排學習計劃~

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識

2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發

3. 對Python的核心庫和組件有深入理解

4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作

7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：

Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。

1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。

2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。

3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。

4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。

5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：

1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發

4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理

6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：

Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。

2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。

3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：

1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析

2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取

3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取

5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程

6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：

網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：

1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程

2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：

1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

Ⅱ 求python大神

python中的[]運算符通過重載__getitem__和__setitem__兩個魔術方法實現。s[key]相當於調用s.__getitem__(key)，s[key] = value相當於調用s.__setitem__(key, value)。

Ⅲ python的五個特點

python的五個特點：

1、簡單易學

python是一種代表簡單主義思想的語言，閱讀一個良好的python程序就感覺像是在讀英語段落一樣，盡管這個英語段的語法要求非常嚴格。python最大的優點之一是具有偽代碼的本質，它使我們在開發python程序時，專注的是解決問題，而不是搞明白語言本身。

2、面向對象

python既支持面向過程編程，也支持面向對象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

與其他主要的語言如C++和Java相比，python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。

3、可移植性

由於python的開源本質，它已經被移植在許多平台上。如果小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼所有python程序無需修改就可以在下述任何平台上運行，如：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、Windows
CE，甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基於Linux開發的android平台。

4、解釋性

一個用編譯性語言如C或C++寫的程序可以從源文件轉換到一個計算機使用的語言。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。當運行程序的時候，連接轉載器軟體把程序從硬碟復制到內存中並且運行。

而python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序。在計算機內部，python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。

事實上，由於不再擔心如何編譯程序，如何確保連接轉載正確地庫等，這一切使得使用python變得更為簡單。

5、開源

python是FLOSS之一。簡單地說，你可以自由地發布這個軟體的拷貝，閱讀它的源代碼，對它做改動，把它的一部分用於新的自由軟體中。

FLOSS是基於一個團體分享知識的概念，這是為什麼python如此優秀的原因之一;它是由一群希望看到一個更加優秀的python的人創造並經常改進這的。

Ⅳ Python課程內容都學習什麼啊

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

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若資源有問題歡迎追問~

Ⅳ python sort()用法

Python中的sort()方法用於數組排序，下面以實例形式對此加以詳細說明：

一、基本形式

列表有自己的sort方法，其對列表進行原址排序，既然是原址排序，那顯然元組不可能擁有這種方法，因為元組是不可修改的。

x=[4,6,2,1,7,9]x.sort()
printx#[1,2,4,6,7,9]

如果需要一個排序好的副本，同時保持原有列表不變，怎麼實現呢

x=[4,6,2,1,7,9]
y=x[:]
y.sort()
printy#[1,2,4,6,7,9]
printx#[4,6,2,1,7,9]

注意：y = x[:] 通過分片操作將列表x的元素全部拷貝給y，如果簡單的把x賦值給y：y = x，y和x還是指向同一個列表，並沒有產生新的副本。

另一種獲取已排序的列表副本的方法是使用sorted函數：

x=[4,6,2,1,7,9]
y=sorted(x)
printy#[1,2,4,6,7,9]
printx#[4,6,2,1,7,9]

sorted返回一個有序的副本，並且類型總是列表，如下：

printsorted('Python')#['P','h','n','o','t','y']

二、自定義比較函數

可以定義自己的比較函數，然後通過參數傳遞給sort方法：

defcomp(x,y):
ifx<y:
return1
elifx>y:
return-1
else:
return0
nums=[3,2,8,0,1]
nums.sort(comp)
printnums#降序排序[8,3,2,1,0]
nums.sort(cmp)#調用內建函數cmp，升序排序
printnums#降序排序[0,1,2,3,8]

三、可選參數

sort方法還有兩個可選參數：key和reverse
1、key在使用時必須提供一個排序過程總調用的函數：

x=['mmm','mm','mm','m']
x.sort(key=len)
printx#['m','mm','mm','mmm']

2、reverse實現降序排序，需要提供一個布爾值：

y=[3,2,8,0,1]
y.sort(reverse=True)
printy#[8,3,2,1,0]

Ⅵ Python如何實現單例模式

有些時候你的項目中難免需要一些全局唯一的對象,這些對象大多是一些工具性的東西,在Python中實現單例模式並不是什麼難事。以下總結幾種方法:
使用類裝飾器
使用裝飾器實現單例類的時候,類本身並不知道自己是單例的,所以寫代碼的人可以不care這個,只要正常寫自己的類的實現就可以,類的單例有裝飾器保證。
def singleton(cls):
instances = {}
def _wrapper(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return _wrapper
你會發現singleton裝飾器內部使用了一個dict。當然你也可以用其他的方式,不過以下的實現是錯誤的:
def singleton(cls):
_instance = None #外部作用域的引用對於嵌套的內部作用域是只讀的
def _wrapper(*args, **kwargs):
if _instance is None: #解釋器會拋出"UnboundLocalError: ...referenced before assignment"
_instance = cls(*args, **kwargs) #賦值行為使解釋器將"_instance"看作局部變數
return _instance
return _wrapper
使用元類(__metaclass__)和可調用對象(__call__)
Python的對象系統中一些皆對象,類也不例外,可以稱之為」類型對象」,比較繞,但仔細思考也不難:類本身也是一種對象,只不過這種對象很特殊,它表示某一種類型。是對象,那必然是實例化來的,那麼誰實例化後是這種類型對象呢?也就是元類。
Python中,class關鍵字表示定義一個類對象,此時解釋器會按一定規則尋找__metaclass__,如果找到了,就調用對應的元類實現來實例化該類對象;沒找到,就會調用type元類來實例化該類對象。
__call__是Python的魔術方法,Python的面向對象是」Duck type」的,意味著對象的行為可以通過實現協議來實現,可以看作是一種特殊的介面形式。某個類實現了__call__方法意味著該類的對象是可調用的,可以想像函數調用的樣子。再考慮一下foo=Foo()這種實例化的形式,是不是很像啊。結合元類的概念,可以看出,Foo類是單例的,則在調用Foo()的時候每次都返回了同樣的對象。而Foo作為一個類對象是單例的,意味著它的類(即生成它的元類)是實現了__call__方法的。所以可以如下實現:
class Singleton(type):
def __init__(cls, name, bases, attrs):
super(Singleton, cls).__init__(name, bases, attrs)
cls._instance = None
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls._instance is None
# 以下不要使用'cls._instance = cls(*args, **kwargs)', 防止死循環,
# cls的調用行為已經被當前'__call__'協議攔截了
# 使用super(Singleton, cls).__call__來生成cls的實例
cls._instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instance

class Foo(object): #單例類
__metaclass__ = Singleton

>>>a = Foo()
>>>b = Foo()
>>>a is b
>>>True
>>>a.x = 1
>>>b.x
>>>1
使用__new__
__init__不是Python對象的構造方法,__init__只負責初始化實例對象,在調用__init__方法之前,會首先調用__new__方法生成對象,可以認為__new__方法充當了構造方法的角色。所以可以在__new__中加以控制,使得某個類只生成唯一對象。具體實現時可以實現一個父類,重載__new__方法,單例類只需要繼承這個父類就好。
class Singleton(object):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance

class Foo(Singleton): #單例類
a = 1

Ⅶ python 魔術方法什麼意思

魔術方法就跟語法糖差不多