[学习笔记]黑马程序员python教程_黑马程序员python讲义pdf

思维导图

Python基础知识图谱

面向对象

SQL入门和实战

Python高阶技巧

第一阶段

第九章：Python异常、模块与包

1.9.1异常的捕获

1.9.1.1 为什么要捕获异常

1.9.1.2 捕获常规的异常

1.9.1.3 捕获指定的异常

e是接受异常信息的变量

1.9.1.4 捕获多个异常

1.9.1.5 捕获全部异常

try:
	代码
except Exception as e:
	处理异常
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1.9.1.6 异常的else

1.9.1.7 异常的finally

1.9.2 异常的传递

如果异常是在某一层产生，但是没有被catch，那么会继续往上层抛出，此时这一层的后续代码就不会执行。直到异常在某一层被catch，这一层的后续代码能继续执行。

1.9.3 Python模块

1.9.3.1 什么是模块

1.9.3.2 模块的导入

一般不要用from 模块名 import *，因为这样相当于把模块里的全部代码都导入python程序内，可能会出现重名问题。

1.9.3.3 自定义模块

注意：当导入多个模块时，且模块内有同名功能。当调用这个同名功能时，调用的是后面导入的模块的功能。

• __main__
  
• __all__变量
  

指定导入不受__all__影响

1.9.4 Python包

1.9.4.1 什么是Python包

必须有__init__.py文件才是python包

1.9.4.2 导入包

• 方式一：

import 包名.模块名
包名.模块名.功能
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from 包名 import 模块名
模块名.功能
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from 包名.模块名 import 功能
功能
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• 方式二：
  必须在__init__.py文件中添加__all__ = []，来控制from 包名 import *允许导入的模块列表

1.9.4.3 安装第三方包

• 如何安装第三方包

pip install 包名
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• pip的网络优化
  pip默认连接国外的服务器下载包，可以通过命令在国内的镜像服务器下载包

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名
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pycharm也可以在右下角“解释器设置”中添加新的python包，下载时可以添加option参数来通过国内镜像服务器下载包

第十章：数据可视化-折线图可视化

1.10.1 json数据格式

为了将含中文的python数据转化为json字符串，需要使用参数ensure_ascii为False，表明不使用ascii码进行转化，而把内容直接输出出去，为True，则中文会转化为Unicode的字符

json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
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1.10.2 pyecharts模块

pyecharts官网：pyecharts.org
pyecharts画廊官网：gallery.pyecharts.org（类似美术的展览会）


全局配置：针对图像进行设置，如标题、图例、工具箱
系列配置：针对具体轴数据进行设置

1.10.3 数据处理

1.10.4 创建折线图

第十一章：数据可视化-地图可视化

1.11.1 基础地图使用

is_piecewise=True表示开始手动校准范围
pieces表示具体的范围是多少
可以通过ab173.com的前端rgb颜色对照表来查看某种颜色对应的16位的颜色代码

1.11.2 国内疫情地图

1.11.3 省级疫情地图-河南省

略

第十二章：数据可视化-动态柱状图

1.12.1 基础柱状图

• 反转柱状图，同时将数值标签放在右边

bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis()
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1.12.2 基础时间线柱状图

• 设置自动播放

timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=True
)
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• 时间线设置主题
  

import pyecharts.globals import ThemeType
timeline = Timeline(
	{"theme": ThemeType.LIGHT}
)
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1.12.3 GDP动态柱状图绘制

1.12.3.1 列表的sort方法

1.12.3.2 数据处理

python3.6后，字典是有序的，参考：https://juejin.cn/post/7041433783362387982


由于bar.reversal_axis()会将从左到右从大到小变成从上到下，从小到大，所以在绘制柱状图之前需要将x_data和y_data都反转一下

from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts, TitleOpts
from pyecharts.globals import ThemeType

with open("D:\计算机\Python\黑马程序员python教程\资料\可视化案例数据\动态柱状图数据\\1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="GB18030") as f:
    data_lines = f.readlines()

data_lines.pop(0)

data_dict = {}
for line in data_lines:
    line_list = line.split(",")
    year = int(line_list[0])
    country = line_list[1]
    gdp = float(line_list[2])
    try:
        data_dict[year].append([country, gdp])
    except KeyError:
        data_dict[year] = [[country, gdp]]

timeline = Timeline(
    {"theme": ThemeType.LIGHT}
)

for year in data_dict:
    data_dict[year].sort(key = lambda x: x[1], reverse=True)
    year_data = data_dict[year][:8]
    x_data = []
    y_data = []
    for country_gdp in year_data:
        x_data.append(country_gdp[0])
        y_data.append(country_gdp[1] / 1E8)

    bar = Bar()
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))
    bar.reversal_axis()
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前8GDP数据")
    )
    timeline.add(bar, str(year))

timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=True
)

timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")
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第二阶段

第一章：面向对象

2.1.1 初识对象

2.1.2 类的成员方法

定义在类内部的函数称之为类的方法

self相当于以后会创建但在定义类时还不存在的对象

2.1.3 类和对象

面向对象编程：设计类，基于类创建对象，由对象做具体的工作

2.1.4 构造方法

2.1.5 其他内置方法-魔术方法

2.1.5.1 __str__字符串方法

2.1.5.2 __lt__小于符号比较方法

2.1.5.3 __le__小于等于比较符号方法

2.1.5.4 __eq__比较运算符实现方法

2.1.6 封装

面向对象包含3大特性：封装、继承、多态

2.1.6.1 私有成员

2.1.7 继承

2.1.7.1 单继承

继承表示：将从父类那里继承(复制)成员变量和成员方法(不含私有)

2.1.7.2 多继承

pass关键字是用来补全语法的

2.1.7.3 复写和使用父类成员

2.1.8 类型注解

2.1.8.1 变量的类型注解

2.1.8.2 函数(方法)的类型注解

• 函数(方法)的形参的类型注解
  
• 函数(方法)的返回值的类型注解
  

2.1.8.3 Union类型

2.1.9 多态

2.1.10 综合案例

2.1.10.1 要求和数据内容

2.1.10.2 需求分析

2.1.10.3 文件读取

• data_define.py

"""
数据定义的类
"""

class Record:
    def __init__(self, date, order_id, money, province):
        self.date = date            # 订单日期
        self.order_id = order_id    # 订单ID
        self.money = money          # 订单金额
        self.province = province    # 销售省份

    def __str__(self):
        return f"{self.date}, {self.order_id}, {self.money}, {self.province}"

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• file_define.py

"""
和文件相关的类定义
"""
import json
from data_define import Record


# 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有哪些功能需要实现
class FileReader:

    def read_data(self) -> list[Record]:
        """读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到list内返回即可"""
        pass


class TextFileReader(FileReader):

    def __init__(self, path):
        self.path = path              # 定义成员变量记录文件的路径

    # 复写(实现抽象方法)父类的方法
    def read_data(self) -> list[Record]:
        with open(self.path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            record_list: list[Record] = []
            for line in f.readlines():
                line = line.strip()    # 消除读取到的每一行数据中的\n
                data_list = line.split(",")
                record = Record(data_list[0], data_list[1], int(data_list[2]), data_list[3])
                record_list.append(record)
        return record_list


class JsonFileReader(FileReader):

    def __init__(self, path):
        self.path = path              # 定义成员变量记录文件的路径

    def read_data(self) -> list[Record]:
        with open(self.path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            record_list: list[Record] = []
            for line in f.readlines():
                data_dict = json.loads(line)
                record = Record(data_dict['date'], data_dict['order_id'], int(data_dict['money']), data_dict['province'])
                record_list.append(record)
        return record_list


if __name__ == '__main__':
    text_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")
    json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")
    list1 = text_file_reader.read_data()
    list2 = json_file_reader.read_data()

    for l in list1:
        print(l)

    for l in list2:
        print(l)
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2.1.10.4 数据计算

• main.py

from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record

text_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")

jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data

# 开始进行数据计算
data_dict = {}
for record in all_data:
    if record.date in data_dict:
        data_dict[record.date] += record.money
    else:
        data_dict[record.date] = record.money
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2.1.10.5 可视化开发

# 可视化图表开发
bar = Bar(init_opts=InitOpts(ThemeType.LIGHT))
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys())) # 添加x轴数据
bar.add_yaxis("销售额", list(data_dict.values()), label_opts=LabelOpts(is_show=False))
bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)

bar.render("每日销售额柱状图.html")
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第二章：SQL入门和实战

2.2.1 数据库介绍

2.2.1.1 数据库管理系统

2.2.1.2 数据库和SQL的关系

2.2.2 MySQL的安装

mysql的官网：www.mysql.com
略，详细请参考视频

2.2.3 MySQL的入门使用

2.2.4 SQL基础与DDL

2.2.4.1 SQL语法特征

2.2.4.2 数据库定义语言-DDL

• DDL-库管理

# 查看数据库
SHOW DATABASES;
# 使用数据库
USE 数据库名称;
# 创建数据库
CREATE DATABASE 数据库名称 [CHARSET UTF8];
# 删除数据库
DROP DATABASE 数据库名称;
# 查看当前使用的数据库
SELECT DATABASE();
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• DDL-表管理

# 查看有哪些表
show tables;
# 删除表
drop table 表名称;
drop table if exists 表名称;
# 创建表
create table 表名称(
	列名称 列类型,
	列名称 列类型,
	......
);
-- 列类型有
int	 			-- 整数
float 			-- 浮点数
varchar(长度) 	-- 文本，长度为数字，做最大长度限制
date			-- 日期类型
timestamp		-- 时间戳类型
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2.2.5 SQL-DML

DML-数据操作语言。

• 插入
  
• 删除
  
• 更新
  

2.2.6 SQL-DQL

2.2.7 Python & MySQL

2.2.7.1 安装pymysql

2.2.7.2 创建到MySQL的数据库链接

2.2.7.3 执行非查询性质的SQL语句

cursor = conn.cursor()
conn.select_db("test")
cursor.execute("create table test_pymysql2(id int)")
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2.2.7.4 执行查询性质的SQL语句

cursor = conn.cursor()
conn.select_db("world")
cursor.execute("select * from student")
results = cursor.fetchall()
for r in results:
    print(r)
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2.2.7.5 数据插入

• commit提交
• 自动conmmit

2.2.8 综合案例

2.2.8.1 创建表

2.2.8.2 实现步骤

from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record
from pymysql import Connection

text_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")

jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data

conn = Connection(
    host="127.0.0.1",
    port=3306,
    user="root",
    password="xxxxxx",
    autocommit=True
)

cursor = conn.cursor()
conn.select_db("py_sql")
for record in all_data:
    sql = f"INSERT INTO orders(`order_date`, `order_id`, `money`, `province`) " \
          f"VALUES ('{record.date}', '{record.order_id}', {record.money}, '{record.province}')"
    cursor.execute(sql)

conn.close()
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2.2.8.3 作业

import json
from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record
from pymysql import Connection

text_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")

jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data

conn = Connection(
    host="127.0.0.1",
    port=3306,
    user="root",
    password="xxxxxx",
    autocommit=True
)

cursor = conn.cursor()
conn.select_db("py_sql")
sql = f"select * from orders"
cursor.execute(sql)

with open("./json.txt", 'a', encoding='utf-8') as f:
    for line in cursor.fetchall():
        dict = {}
        dict['date'] = str(line[0])
        dict['order_id'] = line[1]
        dict['money'] = line[2]
        dict['province'] = line[3]
        tmp = json.dumps(dict, ensure_ascii=False)
        f.write(tmp + '\n')

conn.close()
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第三阶段：PySpark案例实战

3.1.1 Spark是什么

Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。简单来说，Spark是一款分布式计算框架，可以调度成百上千的服务器集群。

3.1.2 PySpark

因为已经学过PySpark了，这里略。

3.2 Python高阶技巧

3.2.1 闭包

• 闭包(函数)
  

• 在闭包(函数)内修改外部函数的值-nonlocal关键字
  

• 优缺点

3.2.2 装饰器

装饰器核心思想是：将需要被包装的函数作为参数传递

语法糖：也叫糖衣语法，对语言的功能并没有影响，而是更方便程序员使用

3.2.3 设计模式

3.2.3.1 单例模式

3.2.3.2 工厂模式

3.2.4 多线程

3.2.4.1 进程、线程

进程是系统资源调度的基本单位，线程是系统资源的最小单位

3.2.4.2 并行执行

3.2.4.3 多线程编程

• threading模块
  

每个Thread类对象就是多线程中的一个线程
把工作封装到函数里，然后传入到target参数

• 具体需求
  
• 代码实现
• 
• 传参
  
  

3.2.5 网络编程

3.2.5.1 Socket

3.2.5.2 客户端和服务端

3.2.5.3 Socket服务端编程

• 实现服务端并结合客户端进行测试
  

import socket

# 创建Socket对象
socket_server = socket.socket()
# 绑定ip地址和端口
socket_server.bind(('localhost', 8888))
# 监听端口
socket_server.listen(1)
# listen方法内接受一个整数传参数，表示接受链接数量
# 等待客户端链接
conn, address = socket_server.accept()
# accpet方法返回的是二元元组(链接对象， 客户端地址信息)
# accpet方法是阻塞方法，等待客户端链接，如果没有链接，就卡在这一行不向下执行
print(f"接收到了客户端的链接，客户端的信息是:{address}")
# 接受客户端信息
data = conn.recv(1024).decode('utf8')
# recv也是阻塞方法，等待客户端发送信息
# recv接受的参数是缓冲区大小，一般给1024即可
# recv方法的返回值是一个字节数组(bytes对象)，不是字符串，可以通过decode方法通过utf0编码，将字节数组转换为字符串对象
print(f"客户端发来的消息是:{data}")
# 发送恢复消息
msg = input("请输入你要和客户端回复的消息：")
conn.send(msg.encode('utf8'))
# encode可以将字符串编码为字节数组对象
conn.close()
socket_server.close()
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3.2.5.4 Socket客户端开发

3.2.6 正则表达式

3.2.6.1 正则的三个基础方法

• re.match

• re.search
  
• re.findall
  

3.2.6.2 元字符匹配

• 单字符匹配
  

字符串前面带上r的标记，表示字符串中转义字符无效，就是普通字符的意思

• 数量匹配
  
• 边界匹配
  
• 分组匹配
  
• 案例
  

{}中间别带空格

3.2.7 递归