Python学习路线 – Python高阶技巧 – 拓展

闭包

通过全局变量account_amount来记录余额

尽管功能实现是ok的，但是仍有问题：

• 代码在命名空间上(变量定义)不够干净、整洁
• 全局变量有被修改的风险

如何解决？

• 将变量定义在函数内部是行不通的
• 我们需要使用闭包

在函数嵌套的前提下，内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回了内部函数，我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包。

简单闭包：

代码示例：

"""
演示Python的闭包特性
"""

# 简单闭包
def outer(logo):

    def inner(msg):
        print(f"<{logo}>{msg}</{logo}>")
    return inner

fn1 = outer("好好学习")
fn1("小明")

fn1 = outer("天天向上")
fn1("小花")

输出结果：

修改外部函数变量的值：

代码示例：

"""
演示Python的闭包特性
"""

# 使用 nonlocal关键字修改外部函数的值
def outer(num1):

    def inner(num2):
        nonlocal num1
        num1 += num2
        print(num1)

    return inner

fn = outer(10)
fn(10)
fn(10)
fn(10)
fn(10)

fn1 = outer(10)
fn1(10)

输出结果：

尝试实现以下atm取钱的闭包实现:
代码示例：

"""
演示Python的闭包特性
"""

# 使用闭包实现ATM案例
def account_create(initial_amount=0):

    def atm(num, deposit=True):
        nonlocal initial_amount
        if deposit:
            initial_amount += num
            print(f"存款：+ {num}, 账户余额：{initial_amount}")
        else:
            initial_amount -= num
            print(f"取款：- {num}, 账户余额：{initial_amount}")

    return atm

atm = account_create()

atm(100)
atm(200)
atm(100, deposit=False)

输出结果：

闭包注意事项

优点，使用闭包可以让我们得到：

• 无需定义全局变量即可实现通过函数，持续的访问、修改某个值
• 闭包使用的变量的所用于在函数内，难以被错误的调用修改

缺点：

• 由于内部函数持续引用外部函数的值，所以会导致这一部分内存空间不被释放，一直占用内存

总结：
1.什么是闭包
定义双层嵌套函数， 内层函数可以访问外层函数的变量
将内存函数作为外层函数的返回，此内层函数就是闭包函数
2.闭包的好处和缺点

• 优点：不定义全局变量，也可以让函数持续访问和修改一个外部变量
• 优点：闭包函数引用的外部变量，是外层函数的内部变量。作用域封闭难以被误操作修改
• 缺点：额外的内存占用

3.nonlocal关键字的作用
在闭包函数（内部函数中）想要修改外部函数的变量值
需要用nonlocal声明这个外部变量

装饰器

装饰器其实也是一种闭包，其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下，为目标函数增加新功能。

希望给sleep函数，增加一个功能：

• 在调用sleep前输出：我要睡觉了
• 在调用sleep后输出：我起床了

装饰器的一般写法(闭包写法)

代码示例：

"""
演示装饰器的写法
"""

# 装饰器的一般写法(闭包)
def outer(func):
    def inner():
        print("我睡觉了")
        func()
        print("我起床了")

    return inner

def sleep():
    import random
    import time
    print("睡眠中......")
    time.sleep(random.randint(1, 5))

fn = outer(sleep)
fn()

输出结果：

装饰器的语法糖写法

代码示例：

"""
演示装饰器的写法
"""

# 装饰器的快捷写法(语法糖)
def outer(func):
    def inner():
        print("我睡觉了")
        func()
        print("我起床了")

    return inner

@outer
def sleep():
    import random
    import time
    print("睡眠中......")
    time.sleep(random.randint(1, 5))

sleep()

输出结果：

总结：
1.什么是装饰器
装饰器就是使用创建一个闭包函数，在闭包函数内调用目标函数。
可以达到不改动目标函数的同时，增加额外的功能。
2.装饰器的写法

设计模式

设计模式是一种编程套路，可以极大的方便程序的开发。
最常见、最经典的设计模式，就是我们所学习的面向对象了。

除了面向对象外，在编程中也有很多既定的套路可以方便开发，我们称之为设计模式：

• 单例、工厂模式
• 建造者、责任链、状态、备忘录、解释器、访问者、观察者、中介、模板、代理模式
• 等等模式

设计模式非常多，我们主要挑选了2个经常用到的进行讲解。

单例模式

创建类的实例后，就可以得到一个完整的、独立的类对象。
通过print语句可以看出，它们的内存地址是不相同的，既t1和t2是完全独立的两个对象。

某些场景下，我们需要一个类无论获取多少次类对象，都仅仅提供一个具体的实例
用以节省创建类对象的开销和内存开销
比如某些工具类，仅需要1个实例；即可在各处使用

这就是单例模式所要实现的效果。
代码示例：

"""
演示非单例模式的效果
"""

class StrTools:
    pass

s1 = StrTools()
s2 = StrTools()
print(s1)
print(s2)

输出结果：

单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。
在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。

• 定义：保证一个类只有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点
• 适用场景：当一个类只能有一个实例，而客户可以从一个众所周知的访问点访问它时。

单例的实现模式：

代码示例：
str_tools_py.py

class StrTools:
    pass

str_tool = StrTools()

test_str_tools.py

from str_tools_py import str_tool

s1 = str_tool
s2 = str_tool

print(s1)
print(s2)

输出结果：

总结：
1.什么是设计模式
设计模式就是一种编程套路。
使用特定的套路得到特定的效果
2.什么是单例设计模式
单例模式就是对一个类，只获取其唯一的类实例对象，持续复用它。

• 节省内存
• 节省创建对象的开销

工厂模式

当需要大量创建一个类的实例的时候，可以使用工厂模式。
即，从原生的使用类的构造去创建对象的形式
迁移到，基于工厂提供的方法去创建对象的形式。

• 使用工厂类的get_person()方法去创建具体的类对象

优点：

• 大批量创建对象的时候有统一的入口，易于代码维护
• 当发生修改，仅修改工厂类的创建方法即可
• 符合现实世界的模式，即由工厂来制作产品（对象）

代码示例：

"""
演示设计模式之工厂模式
"""
class Person:
    pass

class Worker(Person):
    pass

class Student(Person):
    pass

class Teacher(Person):
    pass

class PersonFactory:
    def get_person(self, p_type):
        if p_type == 'w':
            return Worker()
        elif p_type == 's':
            return Student()
        else:
            return Teacher()

pf = PersonFactory()
worker = pf.get_person('w')
stu = pf.get_person('s')
teacher = pf.get_person('t')

总结：
1.什么是工厂模式
将对象的创建由使用原生类本身创建
转换到由特定的工厂方法来创建
2.好处

多线程

现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持”多任务”的操作系统。
进程：就是一个程序，运行在系统之上，那么便称之这个程序为一个运行进程，并分配进程ID方便系统管理。
线程：线程是归属于进程的，一个进程可以开启多个线程，执行不同的工作，是进程的实际工作最小单位。

进程就好比一家公司，是操作系统对程序进行运行管理的单位
线程就好比公司的员工，进程可以有多个线程(员工)，是进程实际的工作者

操作系统中可以运行多个进程，即多任务运行
一个进程内可以运行多个线程，即多线程运行

进程、线程

注意点：

进程之间是内存隔离的，即不同的进程拥有各自的内存空间。这就类似于不同的公司拥有不同的办公场所。

线程之间是内存共享的，线程是属于进程的，一个进程内的多个线程之间是共享这个进程拥有的内存空间的。这就好比，公司员工之间是共享公司的办公场所。

并行执行

并行执行的意思指的是同一时间做不同的工作。
进程之间就是并行执行的，操作系统可以同时运行好多程序，这些程序都是在并行执行。

除了进程外，线程其实也是可以并行执行的。
也就是比如一个Python程序，其实是完全可以做到：

• 一个线程在输出：你好
• 一个线程在输出：Hello

像这样一个程序在同一时间做两件乃至多件不同的事情，我们就称之为：多线程并行执行。

总结：
1.什么是进程
程序在操作系统内运行，即成为一个运行进程
2.什么是线程
进程内部可以有多个线程，程序的运行本质上就是由进程内部的线程在实际工作的。
3.什么是并行执行

• 多个进程同时在运行，即不同的程序同时运行，称之为：多任务并行执行
• 一个进程内的多个线程同时在运行，称之为：多线程并行执行

多线程编程

threading模块

绝大多数编程语言，都允许多线程编程，Python也不例外。
Python的多线程可以通过threading模块来实现。

通过上图代码
即可实现多线程编程。

让一个Python程序实现启动2个线程
每个线程各自执行一个函数

代码示例：

"""
演示多线程编程的使用
"""
import time
import threading

def sing():
    while True:
        print("我在唱歌，啦啦啦...")
        time.sleep(1)

def dance():
    while True:
        print("我在跳舞，呱呱呱...")
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 创建一个唱歌的线程
    sing_thread = threading.Thread(target=sing)
    # 创建一个跳舞的线程
    dance_thread = threading.Thread(target=dance)

    # 让线程去干活
    sing_thread.start()
    dance_thread.start()

输出结果：

参数传递
需要传参的话可以通过：

• args参数通过元组(按参数顺序)的方式传参
• 或者使用kwargs参数用字典的形式传参

代码示例：

"""
演示多线程编程的使用
"""
import time
import threading

def sing(msg):
    while True:
        print(msg)
        time.sleep(1)

def dance(msg):
    while True:
        print(msg)
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 创建一个唱歌的线程
    sing_thread = threading.Thread(target=sing, args=("我要唱歌",))
    # 创建一个跳舞的线程
    dance_thread = threading.Thread(target=dance, kwargs={"msg": "我在跳舞哦 啦啦啦"})

    # 让线程去干活
    sing_thread.start()
    dance_thread.start()

输出结果：

总结
1.threading模块的使用
thread_obj = threading.Thread(target=func) 创建线程对象
thread_obj.start() 启动线程执行
2.如何传参

网络编程

Socket

Socket(简称 套接字)是进程之间通信的一个工具，好比现实生活中的插座，所有的家用电器要想工作都是基于插座进行，进程之间想要进行网络通信需要socket。
Socket负责进程之间的网络数据传输，好比数据的搬运工。


大多数软件都使用到了Socket进行网络通讯

客户端和服务端

2个进程之间通过Socket进行相互通讯，就必须有服务端和客户端

Socket服务端：等待其它进程的连接、可接受发来的消息、可以回复消息
Socket客户端：主动连接服务端、可以发送消息、可以接收回复

Socket服务端编程

主要分为如下几个步骤：
1.创建socket对象

2.绑定socket_server到指定IP和地址

3.服务端开始监听端口

4.接收客户端连接，获得连接对象

5.客户端连接后，通过recv方法，接收客户端发送的消息

6.通过conn(客户端当次连接对象)，调用send方法可以回复消息

7.conn(客户端当次连接对象)和socket_server对象调用close方法，关闭连接

实现服务端并结合客户端进行测试

下载网络调试助手作为客户端
https://github.com/nicedayzhu/netAssist/releases

代码示例：

"""
演示Socket服务端开发
"""
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，表示接受的连接数据

# 等待客户端连接
# result: tuple = socket_server.accept()
# conn = result[0]  # 客户端和服务端的连接对象
# address = result[1]  # 客户端的地址信息
conn, address = socket_server.accept()
# accept方法返回的是二元元组(链接对象，客户端地址信息)
# 可以通过 变量1，变量2 = socket_server.accept()的形式，直接接受二元元组内的两个元素
# accept()方法，是阻塞的方法，等待客户端的链接，如果没有链接，就卡在这一行不向下执行了

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，要使用客户端和服务端的本次链接对象，而非socket_server对象
data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")
# 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也就是bytes对象，不是字符串，可以通过decode方法通过UTF-8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}")

# 发送回复消息
msg = input("请输入你要和客户端回复的消息：").encode("UTF-8")
conn.send(msg)

# 关闭连接
conn.close()
socket_server.close()

输出结果：

优化代码
代码示例：

"""
演示Socket服务端开发
"""
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，表示接受的连接数据

# 等待客户端连接
# result: tuple = socket_server.accept()
# conn = result[0]  # 客户端和服务端的连接对象
# address = result[1]  # 客户端的地址信息
conn, address = socket_server.accept()
# accept方法返回的是二元元组(链接对象，客户端地址信息)
# 可以通过 变量1，变量2 = socket_server.accept()的形式，直接接受二元元组内的两个元素
# accept()方法，是阻塞的方法，等待客户端的链接，如果没有链接，就卡在这一行不向下执行了

print(f"接收到了客户端的链接，客户端的信息是：{address}")

while True:
    # 接受客户端信息，要使用客户端和服务端的本次链接对象，而非socket_server对象
    data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")
    # 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也就是bytes对象，不是字符串，可以通过decode方法通过UTF-8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}")

    # 发送回复消息
    msg = input("请输入你要和客户端回复的消息：")
    if msg == 'exit':
        break
    conn.send(msg.encode("UTF-8"))

# 关闭连接
conn.close()
socket_server.close()

输出结果：

Socket客户端编程

主要分为如下几个步骤：
1.创建socket对象

2.连接到服务端

3.发送消息

4.接收返回消息

5.关闭链接

代码示例：
服务端

"""
演示Socket服务端开发
"""
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，表示接受的连接数据

# 等待客户端连接
# result: tuple = socket_server.accept()
# conn = result[0]  # 客户端和服务端的连接对象
# address = result[1]  # 客户端的地址信息
conn, address = socket_server.accept()
# accept方法返回的是二元元组(链接对象，客户端地址信息)
# 可以通过 变量1，变量2 = socket_server.accept()的形式，直接接受二元元组内的两个元素
# accept()方法，是阻塞的方法，等待客户端的链接，如果没有链接，就卡在这一行不向下执行了

print(f"接收到了客户端的链接，客户端的信息是：{address}")

while True:
    # 接受客户端信息，要使用客户端和服务端的本次链接对象，而非socket_server对象
    data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")
    # 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也就是bytes对象，不是字符串，可以通过decode方法通过UTF-8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}")

    # 发送回复消息
    msg = input("请输入你要和客户端回复的消息：")
    if msg == 'exit':
        break
    conn.send(msg.encode("UTF-8"))

# 关闭连接
conn.close()
socket_server.close()

客户端

"""
演示Socket客户端开发
"""
import socket
# 创建socket对象
socket_client = socket.socket()
# 连接到服务器
socket_client.connect(("localhost", 8888))

while True:
    # 发送消息
    msg = input("请输入要给服务端发送的消息：")
    if msg == 'exit':
        break
    # 发送消息
    socket_client.send(msg.encode("UTF-8"))
    # 接收返回信息
    recv_data = socket_client.recv(1024)  # 1024是缓冲区的大小哦啊，一般1024即可，同样recv方法是阻塞的
    print(f"服务端回复的消息是：{recv_data.decode('UTF-8')}")
# 关闭链接
socket_client.close()

输出结果：

正则表达式

正则表达式

正则表达式，又称规则表达式(Regular Expression)，是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串，常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

简单来说，正则表达式就是使用：字符串定义规则，并通过规则去验证字符串是否匹配。
比如，验证一个字符串是否是符合条件的电子邮箱地址，只需要配置好正则规则，即可匹配任意邮箱。
比如通过正则规则：(^ [w-]+(.[w-]+)*@[w-]+(.[w-]+)+$) 即可匹配一个字符串是否是标准邮箱格式

但如果不使用正则，使用if else来对字符串做判断就非常困难了。

正则的三个基础方法

Python正则表达式，使用re模块，并基于re模块中三个基础方法来做正则匹配。
分别是：match、search、findall三个基础方法

• re.match(匹配规则，被匹配字符串)

从被匹配字符串开头进行匹配，匹配成功返回匹配对象(包含匹配的信息)，匹配不成功返回空。

• search(匹配规则，被匹配字符串)
  搜索整个字符串，找出匹配的。从前向后，找到第一个后，就停止，不会继续向后
  整个字符串都找不到，返回None
  
• findall(匹配规则，被匹配字符串)
  匹配整个字符串，找出全部匹配项
  
  找不到返回空list:[]
  
  代码示例：

"""
演示Python正则表达式re模块的3个基础匹配方法
"""
import re

s = "mry go start"
s1 = "1mry go start mry mry"
# match 从头匹配
result = re.match("mry", s)
print(result)
print(result.span())
print(result.group())

result1 = re.match("mry", s1)
print(result1)

# search 搜索匹配
result2 = re.search("mry", s1)
print(result2)
result3 = re.search("mry2", s1)
print(result3)

# findall 搜索全部匹配
result4 = re.findall("mry", s1)
print(result4)

输出结果：

总结:
1.什么是正则表达式
是一种字符串验证的规则，通过特殊的字符串组合来确立规则
用规则去匹配字符串是否满足
如(¹+(.[w-]+)*@[w-]+(.[w-]+)+$)可以表示为一个标准邮箱的格式
2.re模块的三个主要方法

• re.match，从头开始匹配，匹配第一个命中项
• re.search，全局匹配，匹配第一个命中项
• re.findall，全局匹配，匹配全部命中项

元字符匹配

在刚刚我们只是进行了基础的字符串匹配，正则最强大的功能在于元字符匹配规则。
单字符匹配：

示例：
字符串 s=“itheima1 @@python2 !!666 ##itcast3”

• 找出全部数字：re.findall(r’d’, s)
  字符串的r标记，表示当前字符串是原始字符串，即内部的转义字符无效而是普通字符
• 找出特殊字符：
  re.findall(r‘W’, s)
• 找出全部英文字母：
  re.findall(r’[a-zA-Z]’,s)
  []内可以写：[a-zA-Z0-9]这三种范围组合或指定单个字符如[aceDFG135]

数量匹配：

边界匹配：

分组匹配：

案例
1.匹配账号，只能由字母和数字组成，长度限制6到10位
规则为： ²{6, 10}$

2.匹配QQ号，要求纯数字，长度5-11，第一位不为0
规则为：³[0-9]{4, 10}&
[1-9]匹配第一位，[0-9]匹配后面4到10位

3.匹配邮箱地址，只允许qq、163、gmail这三种邮箱地址
规则为：⁴+(.[w-]+)*@(qq|163|gmail)(.[w-]+)+&

4.[w-]+ 表示出现a-z A-Z 0-9 _ 和 – 字符最少一个，最多不限

5.(.[w-]+)*，表示出现组合 . 和 a-z A-Z 0-9 _ -的组合最少0次，最多不限

6.用于匹配：abc.ced.efg@123.com中的ced.efg这部分

• @表示匹配@符号
• (qq|163|gmail)表示只匹配这3个邮箱提供商
• (.[w-]+)+表示a-z A-Z 0-9 _ -的组合最少1次，最多不限

用于匹配abc.ced.efg@123.com.cn中的.com.cn这种
最后使用+表示最少一次，即比如：.com
多了可以是：.com.cn.eu这样

代码示例：

"""
演示Python正则表达式使用元字符进行匹配
"""
import re

# 匹配账号，只能由字母和数字组成，长度限制6到10位
r = '^[0-9a-zA-Z]{6,10}'  # 正则表达式中多余的空格会导致正则规则失效
s = '1234567AsdeSd'
print(re.findall(r, s))

# 匹配QQ号，需求纯数字，长度5~11，第一位不为0
r = '^[1-9][0-9]{4,10}$'
s = '012345678'
print(re.findall(r,s))

# 匹配邮箱地址，只允许qq，163，gmail这三种邮箱地址
r = r'(^[w-]+(.[w-]+)*@(qq|163|gmail)(.[w-]+)+$)'
s = 'a.b.c.d.e.f.gz@163.com.a.z.c.d.e'
print(re.findall(r,s))

输出结果：

总结：
1.字符串的r标记表示，字符串内转移字符无效，作为普通字符使用
2.正则表达式的元字符规则

递归

递归在编程中是一种非常重要的算法
递归：即方法(函数)自己调用自己的一种特殊编程写法
如：

函数调用自己，即称之为递归调用。

那么，什么场景中会使用到递归呢？

递归找文件

最典型的递归场景为找出一个文件夹中全部的文件。
如图，在D:/test文件夹内，有如下嵌套结构和所属的文件，可以通过递归编程的形式完成

代码示例：

"""
演示Python递归操作
需求：通过递归，找出一个指定文件夹内的全部文件

思路：写一个函数，列出文件夹内的全部内容，如果是文件就收集到list
如果是文件夹，就递归调用自己，再次判断。
"""
import os

def test_os():
    # 演示os模块的3个集成方法
    print(os.listdir("D:/test"))        # 列出路径下的内容
    print(os.path.isdir("D:/test/a"))   # 判断指定路径是不是文件夹
    print(os.path.exists("D:/test"))    # 判断指定路径是否存在

def get_files_recursion_from_dir(path):
    """
    从指定的文件夹中使用递归的方法，获取全部的文件列表
    :param path: 被判断的文件夹
    :return: 包含全部的文件，如果目录不存在或者五文件就返回一个空list
    """
    file_list = []
    if os.path.exists(path):
        for f in os.listdir(path):
            new_path = path + "/" + f
            if os.path.isdir(new_path):
                # 进入到这里，表明这个目录是文件夹不是文件
                file_list += get_files_recursion_from_dir(new_path)
            else:
                file_list.append(new_path)
    else:
        print(f"指定的目录{path},不存在")
        return []

    return file_list

if __name__ == '__main__':
    print(get_files_recursion_from_dir("D:/test"))

输出结果：

总结：
1.什么是递归
在满足条件的情况下，函数自己调用自己的一种特殊编程技巧
2.递归需要注意什么？

• 注意退出的条件，否则容易变成无限递归
• 注意返回值的传递，确保从最内层，层层传递到最外层

3.os模块的3个方法

• os.listdir，列出指定目录下的内容
• os.path.isdir，判断给定路径是否是文件夹，是返回True，否返回False
• os.path.exists，判断给定路径是否存在，存在返回True，否则返回False

代码007普通

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