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如果有main就是从main入口进入执行
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没有的话,我猜想是顺序执行
因为exe其实也就是把你的py文件需要用的包和环境打包,然后再其他设备上,即使没有安装python的也可以正常运行,其运行效果和你在本地调试运行应没有分别
python处理错误的机制是try和except语句,有时还会跟else和finally语句。
1. 使用Python自带的IDLE 在开始--程序--Python2.5(视你安装的版本而不同)中找到IDLE(Python GUI),
点击后弹出如下窗体:
在提示符后输入代码,回车,就可以执行此代码。
IDLE支持语法高亮,支持自动缩进,支持方法提示,不过提示的很慢。
2. 在命令行窗口上运行 这种方法的前提是:你在系统的PATH变量中配置了Python的安装路径。
右键我的电脑--属性--高级--环境变量,在系统变量列表中找到Path项,点击编辑按钮,在其中追加“C:\Python25;”(路径及版本视你安装而定),保存退出。
开始--运行--输入cmd,回车,开启一个CMD窗口。
在DOS提示符后,输入python,回车,进入Python环境。
它的运行和IDLE基本一致,但是没有了语法高亮、自动缩进、方法提示,唯一的好处就是运行速度比IDLE快了些(如果你告诉我可以加参数运行python,那你就不算新手了,也不用看这篇文章了),所以用处不大。
退出此python环境使用Ctrl + Z,然后回车。
3. 以脚本方式运行 以上两种运行方式虽然简便,但是不适合大量代码的开发,只适合查看单句或少量几句代码的运行结果,或者验证某函数的调用方法,而这恰恰是我们平时调试、验证程序的常用方式。如果是正式的开发,则应该使用独立脚本的方式运行。
打开你的文本编辑器(我是用EmEditor,当然你使用记事本、写字板也都可以),输入python代码,保存成*.py文件,然后双击运行它就可以执行了,当然前提也是必须配置系统PATH变量。
l 在其所在目录下开启一个CMD窗口,输入python *.py运行
l 在代码的最后增加如下语句:
raw_input()
然后你再双击运行,结果就会停留在那里,直到你敲击回车键才消失。
Linux下运行Python程序,一般说来有以下两种形式,其实和Windows下基本一样。
一、在IDLE中运行
在终端窗口输入$ python进入交互式运行环境,然后就可以边输入边执行代码了:
print 'Hello Python'
Hello Python退出使用Ctrl-D。
二、以脚本方式运行
在py脚本所在目录下输入
下面时Python中一些不常见的冷门知识,感兴趣的小伙伴不妨来学习一下。
1、省略号也是对象
… 这是省略号,在Python中,一切皆对象。它也不例外。在 Python 中,它叫做 Ellipsis 。在 Python 3 中你可以直接写…来得到这玩意。
...
Ellipsis
type(...)
class 'ellipsis'
而在 Python2 中没有…这个语法,只能直接写Ellipsis来获取。
Ellipsis
Ellipsis
type(Ellipsis)
type 'ellipsis'
它转为布尔值时为真
bool(...)
True
最后,这东西是一个单例。
id(...)
4362672336
id(...)
4362672336
这东西有啥用呢?据说它是Numpy的语法糖,不玩 Numpy 的人,可以说是没啥用的。
在网上只看到这个 用 … 代替 pass ,稍微有点用,但又不是必须使用的。
try:
1/0
except ZeroDivisionError:
...
2、增量赋值的性能更好
诸如 += 和 *= 这些运算符,叫做 增量赋值运算符。这里使用用 += 举例,以下两种写法,在效果上是等价的。
# 第一种
a = 1 ; a += 1
# 第二种
a = 1; a = a + 1
+= 其背后使用的魔法方法是 iadd,如果没有实现这个方法则会退而求其次,使用 add 。
这两种写法有什么区别呢?
用列表举例 a += b,使用 add 的话就像是使用了a.extend(b),如果使用 add 的话,则是 a = a+b,前者是直接在原列表上进行扩展,而后者是先从原列表中取出值,在一个新的列表中进行扩展,然后再将新的列表对象返回给变量,显然后者的消耗要大些。
所以在能使用增量赋值的时候尽量使用它。
3、and 和or 的取值顺序
and 和 or 是我们再熟悉不过的两个逻辑运算符。而我们通常只用它来做判断,很少用它来取值。
如果一个or表达式中所有值都为真,Python会选择第一个值,而and表达式则会选择第二个。
(2 or 3) * (5 and 7)
14 # 2*7
4、修改解释器提示符
import sys
sys.ps1
' '
sys.ps2
'... '
sys.ps2 = '---------------- '
sys.ps1 = 'Python编程时光'
Python编程时光for i in range(2):
---------------- print (i)
----------------
5、默认参数最好不为可变对象
函数的参数分三种
可变参数
默认参数
关键字参数
今天要说的是,传递默认参数时,新手很容易踩雷的一个坑。
先来看一个示例:
def func(item, item_list=[]):
item_list.append(item)
print(item_list)
func('iphone')
func('xiaomi', item_list=['oppo','vivo'])
func('huawei')
在这里,你可以暂停一下,思考一下会输出什么?
思考过后,你的答案是否和下面的一致呢
['iphone']
['oppo', 'vivo', 'xiaomi']
['iphone', 'huawei']
如果是,那你可以跳过这部分内容,如果不是,请接着往下看,这里来分析一下。
Python 中的 def 语句在每次执行的时候都初始化一个函数对象,这个函数对象就是我们要调用的函数,可以把它当成一个一般的对象,只不过这个对象拥有一个可执行的方法和部分属性。
对于参数中提供了初始值的参数,由于 Python 中的函数参数传递的是对象,也可以认为是传地址,在第一次初始化 def 的时候,会先生成这个可变对象的内存地址,然后将这个默认参数 item_list 会与这个内存地址绑定。在后面的函数调用中,如果调用方指定了新的默认值,就会将原来的默认值覆盖。如果调用方没有指定新的默认值,那就会使用原来的默认值。
在这里插入图片描述
6、访问类中的私有方法
大家都知道,类中可供直接调用的方法,只有公有方法(protected类型的方法也可以,但是不建议)。也就是说,类的私有方法是无法直接调用的。
这里先看一下例子
class Kls():
def public(self):
print('Hello public world!')
def __private(self):
print('Hello private world!')
def call_private(self):
self.__private()
ins = Kls()
# 调用公有方法,没问题
ins.public()
# 直接调用私有方法,不行
ins.__private()
# 但你可以通过内部公有方法,进行代理
ins.call_private()
既然都是方法,那我们真的没有方法可以直接调用吗?
当然有啦,只是建议你千万不要这样弄,这里只是普及,让你了解一下。
# 调用私有方法,以下两种等价
ins._Kls__private()
ins.call_private()
7、时有时无的切片异常
这是个简单例子
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[5])
Traceback (most recent call last):
File "F:/Python Script/test.py", line 2, in module
print(my_list[5])
IndexError: list index out of range
来看看,如下这种写法就不会报索引异常,执行my_list[5:],会返回一个新list:[]。
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[5:])
8、for 死循环
for 循环可以说是 基础得不能再基础的知识点了。但是如果让你用 for 写一个死循环,你会写吗?(问题来自群友 陈**)
这是个开放性的问题,在往下看之前,建议你先尝试自己思考,你会如何解答。
好了,如果你还没有思路,那就来看一下 一个海外 MIT 群友的回答:
for i in iter(int, 1):pass
是不是懵逼了。iter 还有这种用法?这为啥是个死循环?
这真的是个冷知识,关于这个知识点,你如果看中文网站,可能找不到相关资料。
还好你可以通过 IDE 看py源码里的注释内容,介绍了很详细的使用方法。
原来iter有两种使用方法,通常我们的认知是第一种,将一个列表转化为一个迭代器。
而第二种方法,他接收一个 callable对象,和一个sentinel 参数。第一个对象会一直运行,直到它返回 sentinel 值才结束。
在这里插入图片描述
那int 呢,这又是一个知识点,int 是一个内建方法。通过看注释,可以看出它是有默认值0的。你可以在终端上输入 int() 看看是不是返回0。
在这里插入图片描述
由于int() 永远返回0,永远返回不了1,所以这个 for 循环会没有终点。一直运行下去。
9、奇怪的字符串
字符串类型作为 Python 中最常用的数据类型之一,Python解释器为了提高字符串使用的效率和使用性能,做了很多优化。
例如:Python 解释器中使用了 intern(字符串驻留)的技术来提高字符串效率。
什么是 intern 机制?就是同样的字符串对象仅仅会保存一份,放在一个字符串储蓄池中,是共用的,当然,肯定不能改变,这也决定了字符串必须是不可变对象。
示例一
# Python2.7
a = "Hello_Python"
id(a)
32045616
id("Hello" + "_" + "Python")
32045616
# Python3.7
a = "Hello_Python"
id(a)
38764272
id("Hello" + "_" + "Python")
32045616
示例二
a = "MING"
b = "MING"
a is b
True
# Python2.7
a, b = "MING!", "MING!"
a is b
True
# Python3.7
a, b = "MING!", "MING!"
a is b
False
示例三
# Python2.7
'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False
# Python3.7
'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
示例四
s1="hello"
s2="hello"
s1 is s2
True
# 如果有空格,默认不启用intern机制
s1="hell o"
s2="hell o"
s1 is s2
False
# 如果一个字符串长度超过20个字符,不启动intern机制
s1 = "a" * 20
s2 = "a" * 20
s1 is s2
True
s1 = "a" * 21
s2 = "a" * 21
s1 is s2
False
s1 = "ab" * 10
s2 = "ab" * 10
s1 is s2
True
s1 = "ab" * 11
s2 = "ab" * 11
s1 is s2
False
10、两次return
我们都知道,try…finally… 语句的用法,不管 try 里面是正常执行还是报异常,最终都能保证finally能够执行。
同时,我们又知道,一个函数里只要遇到 return 函数就会立马结束。
基于以上这两点,我们来看看这个例子,到底运行过程是怎么样的?
def func():
... try:
... return 'try'
... finally:
... return 'finally'
...
func()
'finally'
惊奇的发现,在try里的return居然不起作用。
原因是,在try…finally…语句中,try中的return会被直接忽视,因为要保证finally能够执行。