Python中的文件操作通常使用内置的open()
函数来打开文件。以下是一个简单的示例:
with open("file.txt", "r") as f:
content = f.read()
print(content)
在这个示例中,我们打开了名为"file.txt"的文件,并将其读入变量content
中,最后将其打印出来。
open()
函数的第一个参数是文件名,第二个参数是打开文件的模式。以下是一些常用的模式:
"r"
:只读模式"w"
:写入模式(会覆盖已有文件)"a"
:追加模式(不会覆盖已有文件)正则表达式是一种强大的工具,可以帮助我们从文本中提取信息或进行文本替换。Python中可以使用内置的re
模块来进行正则表达式操作。以下是一个示例:
import re
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
pattern = r"fox"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)
在这个示例中,我们定义了一个正则表达式模式r"fox"
,然后使用re.findall()
函数来查找匹配该模式的所有字符串。最后,我们将匹配的结果打印出来。
在编写程序时,经常需要处理可能出现的错误或异常情况。Python中可以使用try
和except
语句来实现异常处理。以下是一个简单的示例:
try:
x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Error: division by zero")
在这个示例中,我们尝试计算1除以0,这将引发一个ZeroDivisionError
异常。我们使用try
和except
语句来捕获该异常并打印出一条错误消息。
面向对象编程是一种重要的编程范式,Python是一种面向对象的语言。以下是一个简单的示例:
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def say_hello(self):
print("Hello, my name is " + self.name)
person = Person("Alice", 25)
person.say_hello()
在这个示例中,我们定义了一个名为Person
的类,并定义了一个构造函数__init__()
来初始化对象的属性。我们还定义了一个名为say_hello()
的方法,用于打印出问候语。最后,我们创建一个Person
对象,并调用say_hello()
方法。 Python是一种面向对象编程语言,它支持面向对象编程的三个基本概念:封装、继承和多态。面向对象编程的核心思想是将数据和操作数据的方法封装在一起,形成一个对象。
class Animal:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def say_hello(self):
print(f'{self.name} is saying hello')
class Cat(Animal):
def __init__(self, name, age, color):
super().__init__(name, age)
self.color = color
def catch_mouse(self):
print(f'{self.name} is catching mouse')
cat = Cat('Tom', 2, 'White')
cat.say_hello()
cat.catch_mouse()
Tom is saying hello
Tom is catching mouse
生成器是一种特殊的函数,可以在函数执行期间多次返回值,并且可以保留当前执行状态,等待下一次调用。它们是高效的迭代器,可以用于处理大量数据或无限流数据,同时也能节省内存。
pythonCopy code
def fib():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
f = fib()
for i in range(10):
print(next(f))
Copy code
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
装饰器是一种函数,用于修改其他函数的行为。它们提供了一种简单的方式来修改函数,而无需修改函数的原始定义。装饰器的常见用途包括添加日志、计时、缓存等功能。
pythonCopy code
import time
def timer(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f'{func.__name__} executed in {end - start} seconds')
return result
return wrapper
@timer
def calculate_sum(n):
return sum(range(n+1))
print(calculate_sum(100000000))
Copy code
calculate_sum executed in 4.150076866149902 seconds
5000000050000000
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