本文目录一览：
- 1、python中方法对象的理解总结？
- 2、太全了！Python3常用内置函数总结
- 3、对Python中数组的几种使用方法总结
- 4、python中类的理解与总结？
- 5、python调试程序BUG的心得技巧分享
python中方法对象的理解总结？
9.3.4. 方法对象
通常，方法通过右绑定方式调用:
x.f()
在 MyClass 示例中，这会返回字符串 'hello world'。然而，也不是一定要直接调用方法。 x.f 是一个方法对象，它可以存储起来以后调用。例如:
xf = x.f
while True:
print(xf())
会不断的打印 hello world。
调用方法时发生了什么？你可能注意到调用 x.f() 时没有引用前面标出的变量，尽管在 f() 的函数定义中指明了一个参数。这个参数怎么了？事实上如果函数调用中缺少参数，Python 会抛出异常－－甚至这个参数实际上没什么用……
实际上，你可能已经猜到了答案：方法的特别之处在于实例对象作为函数的第一个参数传给了函数。在我们的例子中，调用 x.f() 相当于 MyClass.f(x) 。通常，以 n 个参数的列表去调用一个方法就相当于将方法的对象插入到参数列表的最前面后，以这个列表去调用相应的函数。
如果你还是不理解方法的工作原理，了解一下它的实现也许有帮助。引用非数据属性的实例属性时，会搜索它的类。如果这个命名确认为一个有效的函数对象类属性，就会将实例对象和函数对象封装进一个抽象对象：这就是方法对象。以一个参数列表调用方法对象时，它被重新拆封，用实例对象和原始的参数列表构造一个新的参数列表，然后函数对象调用这个新的参数列表。
太全了！Python3常用内置函数总结
数学相关
abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)
max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])
min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])
sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) 6
sorted(list) : 排序，返回排序后的list。
len(list) : list长度,len([1,2,3])
divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) (2,1)
pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) 8
round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数，b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) 3.14
range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
类型转换
int(str) : 转换为int型。int('1') 1
float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') 1.0
str(int) : 转换为字符型。str(1) '1'
bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) False str(None) False
bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式，返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') b'xe7x88xacxe8x99xab'
list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) [1,2,3]
iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) list_iterator object at 0x0000000003813B00
dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a':1, 'b':2, 'c':3}
enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。
tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) (1,2,3)
set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) {1,2,3}
hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) '0x400'
oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) '0o2000'
bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) '0b10000000000'
chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) 'A'
ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') 65
相关操作
eval****() : 执行一个表达式，或字符串作为运算。 eval('1+1') 2
exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') Python
filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6]) filter object at 0x0000000003813828
map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) [6,8,10]
zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
type()：返回一个对象的类型。
id()： 返回一个对象的唯一标识值。
hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') 7070808359261009780
help()：调用系统内置的帮助系统。
isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例。
issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类。
globals() : 返回当前全局变量的字典。
next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default，则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容。
reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') ['c','b','a']
对Python中数组的几种使用方法总结
对Python中数组的几种使用方法总结
今天小编就为大家分享一篇对Python中数组的几种使用方法总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
二维数组的初始化
matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]
就将其初始化为一个与matrix相同大小的元素全为 0 的矩阵
数组的多级排序
在数组 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二项排列, 再按照第三项倒序排列 可写为:
idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))
其中, x[1] 代表第二项正序排列, -x[2] 代表第三项倒序排列
排列结果为 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]
在一个 class 中多个函数不传参使用同一个数组
如例所示:
class Partition:
def __init__(self):
self.num_complete = []
def partition(self, num, start, end):
self.num_compelete = num
def partition_core(self):
del self.num_compelete[0]
其中,self.num_compelete就是 class 中两个函数同时可以直接调用的数组, 不过最好先在def __init__中声明这个数组
以上这篇对Python中数组的几种使用方法总结就是小编分享给大家的全部内容了
python中类的理解与总结？
9. 类
Python 的类机制通过最小的新语法和语义在语言中实现了类。它是 C++ 或者 Modula-3 语言中类机制的混合。就像模块一样，Python 的类并没有在用户和定义之间设立绝对的屏障，而是依赖于用户不去“强行闯入定义”的优雅。另一方面，类的大多数重要特性都被完整的保留下来：类继承机制允许多重继承，派生类可以覆盖（override）基类中的任何方法或类，可以使用相同的方法名称调用基类的方法。对象可以包含任意数量的私有数据。
用 C++ 术语来讲，所有的类成员（包括数据成员）都是公有（ public ）的（其它情况见下文 私有变量），所有的成员函数都是虚（ virtual ）的。用 Modula-3 的术语来讲，在成员方法中没有简便的方式引用对象的成员：方法函数在定义时需要以引用的对象做为第一个参数，调用时则会隐式引用对象。像在 Smalltalk 中一个，类也是对象。这就提供了导入和重命名语义。不像 C++ 和 Modula-3 中那样，大多数带有特殊语法的内置操作符（算法运算符、下标等）都可以针对类的需要重新定义。
在讨论类时，没有足够的得到共识的术语，我会偶尔从 Smalltalk 和 C++ 借用一些。我比较喜欢用 Modula-3 的用语，因为比起 C++，Python 的面向对象语法更像它，但是我想很少有读者听过这个。
python调试程序BUG的心得技巧分享
【导读】相信各位Python工程师们在写Python代码的时候，免不了经常会出现bug满天飞这种情况，这个时候我们可能就得一个标点一个标点的去排查，费时又费力，但是，我们又很难发现到底是其中的哪一个步骤，导致了这些问题的出现。导致这些问题的其中一个原因，就是我们没有养成良好的编程习惯。编程习惯就好比是电影中的特效。电影特效越好，呈现出来的观影效果也自然越好。同样，如果我们能够养成好的编程习惯，在查找错误的时候，自己的思路就会更加清晰。下面是小编整理的解决Python项目bug的心得技巧分享，包含六小点，希望对大家有所帮助。
方法一：使用项目管理工具
无论Python项目简单与否，我们都应该使用Git进行版本控制。大部分支持Python的IDE(集成开发环境)都内置了对Git这一类项目管理工具的支持。
我们在修改代码时，常常会出现改着改着程序就崩了的情况，改出的最新版本有时候还不如上一个版本。而Git，恰好能够及时帮我们保存之前的版本。使用了它以后，我们也不需要不停地用“ctrl+z”来撤回代码了。
方法二：使用Python的内置函数
Python的内置函数和标准库都可以处理常见的用例，而不需要自己重新定义函数。
但是，刚刚入门的Python开发人员们对其中的函数并不熟悉。所以他们经常会遇到这样一个问题——在不需要记住内容的情况下，如何才能知道标准库中的内容是否涵盖了自己的用例?最简单的方法是将标准库索引和内置函数概述页添加为书签，并且在遇到“日常编程”类问题的时候立即浏览一下。我们使用这些函数的频率高了，自然也就能记住这些函数了。
方法三：使用正确的模块
与内置函数和标准库一样，Python中大量的第三方模块集合，也可以帮助我们节省大量的人力。通过PyPI的Web前端，可以针对我们的问题触发搜索词，我们很容易就能找到适合自己的解决方案。
方法四：使用OOP
面向对象编程(OOP)将数据结构与用于操作它们的方法捆绑在一起，从而使编写高级代码更加容易。OOP非常适合用于Python这一类高级语言，尤其是项目非常复杂的时候。熟悉Python的开发人员都知道，使用OOP可以减少代码量，从而节省大量的时间。
但是，也不是所有的项目都需要使用OOP。如果项目没有特别要求，一些小型的项目就可以不用OOP。
方法五：编写测试代码并不断测试
一个好的程序员一定知道测试之于项目的重要性。编写测试代码的确是一个很枯燥的过程，但是不进行测试，我们就无法发现程序的问题所在。
如果一个项目非常复杂的话，我们就必须要做到及时测试。越早测试，就能越早发现问题。而不是说等代码全部写完了，才开始进行测试，这样反而会导致更多的错误和更大的工作量。
当然，我们也可以寻找专业的软件测试人员，来帮助我们进行测试。这样我们也可以把更多的精力投入到项目程序本身。
方法六：选择正确的Python版本
部分人仍然在使用Python2，但Python官方的开发团队早已经不对这一版本进行维护了。聪明的开发人员都已经将Python2里的项目迁移到Python3中了。
Python目前的最新版本是Python3.8.5，但也不是说你一定要使用最新版本。专业的软件开发人员都知道，任何软件的最新版本都不一定是最好的，因为它仍需要开发团队不断地去改良。程序员一般都会使用在最新版本之前的一个版本，旧版本相对而言是比较成熟的。
无论是运用哪一种语言编写代码，优秀的程序员都具备良好的编程习惯。这些习惯不仅能够让我们思路更加清晰，也可以帮助我们减轻工作量，从而节省大量的时间。所以，可能你离优秀的程序员，只差一个好习惯了哦~
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“解决Python项目BUG的心得技巧分享”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
