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python编程基础知识

发布时间：2025-09-07 00:19       

下面是一份面向上手与进阶的《Python 编程基础知识》速览，覆盖环境、语法、工程化与质量保障等核心要点，拿来就能用。🐍

1）环境与工具

  • 建议版本：Python 3.12+（语法与性能更成熟）。
  • 虚拟环境：在项目目录创建隔离依赖的环境，避免“全局污染”。 
    python -m venv .venv
# Linux/macOS
source .venv/bin/activate
# Windows
.venv\Scripts\activate
pip install -U pip
​
  • 项目元数据：使用 pyproject.toml（统一工具配置，如格式化、依赖、打包）。
  • 常用配套：ruff（代码检查与格式化），pytest（测试），uv/pip（装包）。🔧

2）语法与数据模型

  • 基本类型：int、float、bool、str、None。容器：list、tuple、dict、set。
  • 切片与推导式：nums[1:5]、[x*x for x in nums if x%2==0]。
  • 可变/不可变：list 可变，tuple 与 str 不可变；字典键必须可哈希。
  • 字符串：f"hello {name}" 可读性强，注意编码统一为 utf-8。

3）控制流与模式匹配

  • 基本结构：if/elif/else、for/while、break/continue。

  • 枚举与迭代：for i, v in enumerate(items)、for k, v in d.items()。

  • 结构化模式匹配（3.10+）：

    def http_status(msg: dict) -> str:
    match msg:
        case {"code": 200, "data": data}:
            return f"OK: {len(data)}"
        case {"code": c} if 400 <= c < 500:
            return "Client Error"
        case _:
            return "Unknown"
​

    适合对嵌套结构做“一语道破”的分支判断。✅

4）函数与类型标注

  • 定义：def fn(x: int, *, y: int = 0) -> int:；* 后为仅限关键字参数。
  • 可变参数：*args、**kwargs。
  • 文档字符串：第一行简述用途，必要时补充参数与返回值。
  • 类型系统（3.9+）：内置泛型写法 list[str]、联合类型 int | str、typing.Self（3.11+）提升可读性与可维护性。
  • 装饰器（了解）：用于日志、缓存、鉴权等横切逻辑。

5）异常与上下文

from pathlib import Path

def load_text(p: str) -> str:
    try:
        with open(p, "r", encoding="utf-8") as f:
            return f.read()
    except FileNotFoundError as e:
        raise RuntimeError(f"file not found: {p}") from e
​
  • try/except/else/finally 完整掌握；善用 with 管理资源。
  • 并发异常（3.11+）支持 except*（了解即可）。

6）模块化与标准库精选

  • 目录即包：pkg/ 内有 __init__.py 则可导入。
  • 相对导入：from .utils import fn 适合包内结构。
  • 常用标准库：pathlib（路径）、dataclasses（数据模型）、json、collections、itertools、functools、logging、asyncio。
  • 建议默认用 pathlib.Path 替代裸字符串路径。📦

7）面向对象与数据类

from dataclasses import dataclass

@dataclass(slots=True)
class User:
    id: int
    name: str
​
  • @dataclass 自动生成构造与比较；slots=True 可降内存、提访问性能。
  • 组合优于继承；接口约束可用 typing.Protocol。

8）文件与文本处理

from pathlib import Path
import json

p = Path("data.json")
data = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
p_out = Path("out.txt")
p_out.write_text("\n".join(sorted(data.keys())), encoding="utf-8")
​
  • 统一 utf-8；Path.read_text/write_text 简洁安全。
  • 大文件使用流式处理，避免一次性读入内存。📄

9）并发与性能