数据分析 NO.11 《Python从入门到实践》8-10章_python数据分析与应用 8-10

《Python从入门到实践》8-10章
第八章 函数：
位置实参：
Python必须将函数调用中的每个实参都关联到函数定义中的一个形参，函数调用中实参的顺序与函数定义中形参的顺序一致。
关键字实参：
关键字实参是传递给函数的名称—值对。你直接在实参中将名称和值关联起来了
使用关键字实参时，务必准确地指定函数定义中的形参名。

默认值：
如果实际使用函数的过程中提供了实参，则Python会忽略这个默认值。
使用默认值时，在形参列表中必须先列出没有默认值的形参，再列出有默认值的实参，这让Python依然能够正确地解读位置实参。

返回值：
返回值可以给一个变量。

 def get_formatted_name(first_name, last_name): 
 """返回整洁的姓名""" 
    full_name = first_name + ' ' + last_name 
    return full_name.title() 
 musician = get_formatted_name('jimi', 'hendrix')
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需要让实参变成可选的，这样使用函数的人就只需在必要时才提供额外的信息。可使用默认值来让实参变成可选的。

def get_formatted_name(first_name, last_name, middle_name=''): 
 """返回整洁的姓名""" 
   if middle_name: 
     full_name = first_name + ' ' + middle_name + ' ' + last_name 
   else: 
     full_name = first_name + ' ' + last_name 
   return full_name.title() 
musician = get_formatted_name('jimi', 'hendrix') 
print(musician) 
musician = get_formatted_name('john', 'hooker', 'lee')
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返回值可以返回字典
也可以向函数传递字典

有时候，需要禁止函数修改列表：
向函数传递列表的副本而不是原件；这样函数所做的任何修改都只影响副本，而丝毫不影响原件

function_name(list_name[:])
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传递任意数量的实参： *

def make_pizza(*toppings): 
  print(toppings)
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使用任意数量的关键字实参：**
（感觉就是传递字典进来）

ef build_profile(first, last, **user_info): 
  profile = {}
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导入模块：
若使用这种语法，调用函数时就无需使用句点。由于我们在import语句中显式地导入了函数make_pizza()，因此调用它时只需指定其名称。

from pizza import make_pizza 
make_pizza(16, 'pepperoni') 
make_pizza(12, 'mushrooms', 'green peppers', 'extra cheese')
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关键字as将函数重命名为你提供的别名
使用星号（*）运算符可让Python导入模块中的所有函数

函数编写指南：
1.给函数指定描述性名称，且只在其中使用小写字母和下划线
2.每个函数都应包含简要地阐述其功能的注释，该注释应紧跟在函数定义后面，并采用文档字符串格式。
3.如果程序或模块包含多个函数，可使用两个空行将相邻的函数分开
4.所有的import语句都应放在文件开头

第九章 类

方法__init__()开头和末尾各有两个下划线
在这个方法的定义中，形参self必不可少，还必须位于其他形参的前面。

调用属性：a.name
调用方法：a.sit()

给属性指定默认值:

class Car(): 
 
 def __init__(self, make, model, year): 
 """初始化描述汽车的属性""" 
 self.make = make 
 self.model = model 
 self.year = year
 self.odometer_reading = 0
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修改属性的值：
1.直接修改属性的值
a.name=“”
2.通过方法修改属性的值

class Car(): 

 
def update_odometer(self, mileage): 
   self.odometer_reading = mileage 
 
my_new_car = Car('audi', 'a4', 2016) 
print(my_new_car.get_descriptive_name())

my_new_car.update_odometer(23) 
my_new_car.read_odometer()
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3.通过方法对属性的值进行递增

class Car(): 
 --snip-- 
 
 def update_odometer(self, mileage): 
 --snip-- 
 
 def increment_odometer(self, miles): 
 """将里程表读数增加指定的量""" 
 self.odometer_reading += miles 
 
my_used_car = Car('subaru', 'outback', 2013) 
print(my_used_car.get_descriptive_name()) 
 my_used_car.update_odometer(23500) 
my_used_car.read_odometer() 
 my_used_car.increment_odometer(100) 
my_used_car.read_odometer()
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继承：
一个类继承另一个类时，它将自动获得另一个类的所有属性和方法；原有的类称为父类，而新类称为子类。子类继承了其父类的所有属性和方法，同时还可以定义自己的属性和方法。
创建子类时，父类必须包含在当前文件中，且位于子类前面。定义子类时，必须在括号内指定父类的名称。

class ElectricCar(Car): 
 """电动汽车的独特之处""" 
 
def __init__(self, make, model, year): 
 """初始化父类的属性""" 
super().__init__(make, model, year)
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上诉代码super()是一个特殊函数，帮助Python将父类和子类关联起来。这行代码让Python调用ElectricCar的父类的方法__init__()，让ElectricCar实例包含父类的所有属性。

重写父类的方法：
可在子类中定义一个这样的方法，即它与要重写的父类方法同名。这样，Python将不会考虑这个父类方法，而只关注你在子类中定义的相应方法。

OrderedDict类：
要创建字典并记录其中的键—值对的添加顺序，可使用模块collections中的OrderedDict类。

类编码风格：
1.类名应采用驼峰命名法，即将类名中的每个单词的首字母都大写，而不使用下划线。实例名和模块名都采用小写格式，并在单词之间加上下划线。
2.对于每个类，都应紧跟在类定义后面包含一个文档字符串。这种文档字符串简要地描述类的功能，并遵循编写函数的文档字符串时采用的格式约定。
3.可使用空行来组织代码，但不要滥用。在类中，可使用一个空行来分隔方法；而在模块中，可使用两个空行来分隔类。

第十章 文件和异常
1.读文件：
with open

with open('pi_digits.txt') as file_object: 
 contents = file_object.read() 
 print(contents)
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使用方法read()（读取这个文件的全部内容，并将其作为一个长长的字符串存储在变量contents中. 数据类型是一个字符串

在Windows系统中，在文件路径中使用反斜杠（\）而不是斜杠（/）通过使用绝对路径，可读取系统任何地方的文件。

逐行读取:

 with open(filename) as file_object: 
  for line in file_object: 
    print(line)
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方法readlines()从文件中读取每一行，并将其存储在一个列表中 如果换行的话，每个值会包含换行符“\n”
可用去掉。

data = f.read().splitlines()
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2.写文件：
打开文件时，可指定读取模式（‘r’）、写入模式（‘w’）、附加模式（‘a’）或让你能够读取和写入文件的模式（‘r+’）。如果你省略了模式实参，Python将以默认的只读模式打开文件。

with open(filename, 'w') as file_object: 
  file_object.write("I love programming.")
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如果你要写入的文件不存在，函数open()将自动创建它。然而，以写入（‘w’）模式打开文件时千万要小心，因为如果指定的文件已经存在，Python将在返回文件对象前清空该文件。

 with open(filename, 'a') as file_object: 
  file_object.write("I also love finding meaning in large datasets.\n") 
  file_object.write("I love creating apps that can run in a browser.\n")
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异常：
当你认为可能发生了错误时，可编写一个try-except代码块来处理可能引发的异常。

try: 
 print(5/0) 
except ZeroDivisionError: 
 print("You can't divide by zero!")
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如果try代码块中的代码运行起来没有问题，Python将跳过except代码块；如果try代码块中的代码导致了错误，Python将查找
这样的except代码块，并运行其中的代码，即其中指定的错误与引发的错误相同。

try-except-else代码块的工作原理大致如下：Python尝试执行try代码块中的代码；只有可能引发异常的代码才需要放在try语句中。有时候，有一些仅在try代码块成功执行时才需要运行的代码；这些代码应放在else代码块中。except代码块告诉Python，如果它尝试运行try代码块中的代码时引发了指定的异常，该怎么办。

print("Give me two numbers, and I'll divide them.") 
print("Enter 'q' to quit.") 
while True: 
 first_number = input("\nFirst number: ") 
 if first_number == 'q': 
      break 
 second_number = input("Second number: ") 
  try: 
         answer = int(first_number) / int(second_number) 
 except ZeroDivisionError: 
        print("You can't divide by 0!") 
  else: 
       print(answer)
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方法split()以空格为分隔符将字符串分拆成多个部分，并将这些部分都存储到一个列表中。

Python有一个pass语句，可在代码块中使用它来让Python什么都不要做

存储数据：
一种简单的方式是使用模块json来存储数据。使用 json.dump()和 json.load()
1.json.dump()接受两个实参：要存储的数据以及可用于存储数据的文件对象。

import json 
numbers = [2, 3, 5, 7, 11, 13] 
 filename = 'numbers.json' 
 with open(filename, 'w') as f_obj: 
 json.dump(numbers, f_obj)
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2.json.load()将这个列表读取到内存中

import json 
 filename = 'numbers.json' 
 with open(filename) as f_obj: 
 numbers = json.load(f_obj) 
 
print(numbers)
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