Python Notes

Control Flow

流程控制

• pass   執行這一行時不動作, 所以通常會搭配if…else, 一個條件動作、另一個pass；在位置1.時無實質功能, 2.表示當i被2整除時, 不做任何事 </li>
• continue   當執行到這一行時, 開始下一個for迴圈；3.表示i小於10時, 直接跳到for迴圈開始下一個i, 不會到達print </li>
• break   當執行到這一行時, 終止if/整個for迴圈；當i大於10時, 會直接跳出for迴圈, 不會到達print </li>

print("start", end=" > ")
for i in range(50):
    pass # 1.
    if i % 2 == 0: pass # 2.
    else:
        if i < 10: continue # 3.
        if i > 10: break # 4.
    print(i, end=' > ') # 注意縮排的位置
print("end")

output：

start > 0 > 2 > 4 > 6 > 8 > 10 > end

Short Circut

就直接用 and or 就好了, why &

?

Variable Argument

可變參數

• *args   Arguments: 將參數收蒐集到tuple中
• **kwargs   Keyword Arguments: 將參數收蒐集到dict中

*args then **kwargs   在 def 函式中, 需先放開放參數, 再接預設參數

Copy

由append、extend所帶出的議題, 探討深拷貝、淺拷貝

Data type

__init__

x = ['a','b']
y = ['Tom','Bill']

增

# set
y= set(1) or x= {2} # 建立集合
y.add(2) # 新增元素 
x = y.copy() # 拷貝 

# dict
y.setdefault("k", "v") # 將key, value新增到字典
y.update({"k":"v"}) # 合併字典, 後蓋前
z = {**x, **y} # 合併字典, ver3.5-

# list
x += ['c'] 
x.append('d')
x.extend(['e']) # x = ['a','b','c','d','e']

刪

# set
y.remove(2) # 移除元素, 找不到則KeyError
y.discard(2) # 移出元素
y.pop() # 擲出一個隨機元素, 為空則KeyError
y.clear() # 清空集合

# dict
y.pop("k","v")
y.popitem()
y.clear()

# list
del x[0] # 'a'
del x[-2] # 'd'
x.pop(0) # 'b'
x.pop() # 'e'
x.remove('c') # []
x.clear() # 清空 []

查

# set

# dict
y.get()

# list
y.index('Tom') # 0
y.index('Bill',3,4), # ValueError: 'Bill' is not in list
y.count('Bill') # 1

改

# set
y.update(x) # 合併兩個集合

# dict

# list

關係

x in y or x not in y: 元素包含判斷
x | y : 聯集
x & y : 交集
x ^ y : 對稱差集, 包含x, y不重複的元素
x.issubset(y): 子集判斷, x是否是y的子集
y.issuperset(x): 超集判斷

Type conversion

格式轉換

list

list_a = other_type.tolist()
list_a = list(other_type)

numpy

array_a = np.array(other_type)

array_a = series_a.to_numpy()
array_a = series_a.values

pandas

series_a = pd.Series(other_type)

tensorflow

constant_a = tf.constant(other_type)

可以加入 isdigit()、isnumerial()、isdecimal() # 但無法判斷float

查找速度 dict > list

Method

@property, 將方法當作參數、屬性調用(類裡須宣告__init__)

不須實例化即可調用的修飾方法, 所在的類不須實例化即可使用

@classmethod, 類方法(不需要self參數, 但需要指向自身類的cls參數)

@staticmethod, 靜態方法(不需要self、cls參數)

Magic Methods

Initialization and Construction

__new__(cls, other)   當對象實例化時調用 __init__(self, other)   被__new__方法調用 __call__(self, other)   呼叫實例化對象時調用

__dir__(self)   列出對象的所有屬性、方法, 如:dir()

class Cola:
    PRICE = 1.01
    def __init__(self):
        pass
    def promotion1(self):
        print('50% off second item !')
    def promotion2(self):
        print('Buy one get one free !')

can = Cola()
print(can.__dir__())

output:

['__module__', 'PRICE', '__init__', 'promotion1', 'promotion2', ... ] # 其他魔術方法

__getitem__(self, key)   實例化為dict對象

class CountingStars:
    def __init__(self, count:str):
        self.pages = {}
        for s,t in enumerate(count):
            self.pages[t] = self.pages.get(t, []) + [s+1]
    def __getitem__(self, key):
        return self.pages[key]


where_is = CountingStars('Hello, world !!')
print(where_is['o'])

__iter__   迭代

__all__   雖然使用 “all” ,但真正的用意是「只有這些」; 當使用 from module import * 時, 寫有此方法的模組將只會導入all內寫明的類與方法 , 限制list類型

Descirptor

描述器

*__get__(self, __obj: Any, __type: type

None)*

__set__(self, __obj: Any, __value: Any)  

__delete__(self, __obj: Any)   回收機制

Decorator

前半段表現不一樣但後半段一樣, 用修飾(不同, 同)

    還沒什麼心得

Inheritance

前半段表現一樣但後半段不一樣, 用繼承(同, 不同)

    還沒什麼心得

Path

相對路徑 與 絕對路徑, module 與 package