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重庆南川区Python培训怎么收费

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Python课程介绍
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课程内容:Python语言基础、Linux、MySQL、项目实战

2、全栈开发

课程内容:Web编程基础、Flask框架、Django框架、Tornado框架、项目实战

3、网络爬虫

课程内容:数据爬取、Scrapy框架项目、分布式爬虫框架、项目实战

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课程内容:数据分析、机器学习、深度学习、项目实战及考核

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黑客的语言

Python 是可塑性很强的语言。你可以用各种方法改造它。可参见《 altering the way imports work》和《messing with classes before they are created》这两篇文章。这只是一些例子。也让它成为强大的脚本语言(在*一节有说)适合做渗透测试(第三节),因为它给了你很大的自由。

我不想讲太多,但我会讲述它让我惊讶的地方。当时,我在做一个网络爬虫( Python 很适合干这个!),我用的其中一个工具是 BeautifulSoup。 这是我用来学习 Python 的项目之*。Beautifulsoup 处理 HTML 的语法清晰直观,原因是在自定义行为方面,Python 给了你很大的自由。了解一番 API 后,发现有 “魔法”。和这种情况类似:

Python

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup('<p class="someclass">Hello</p>', 'html.parser')

soup.p

上面的代码利用*一个字符串参数创建了一个 BeautifulsSoup 实例,第二个参数表示我想使用 Python 自带的 HTML 解析器(BeautifulSoup 可以搭配多种解析器)。soup.p 返回一个 Tag(bs4.element.Tag) 对象,表示将作为*一个参数。

以上代码的输出是:

XHTML

1<p class="someclass">Hello</p>

现在你可能会想,你说的魔法在哪?马上就来。魔法在于上面的代码可以被修改为任何标签,甚至可以是自定义的。它意味着下面的代码也可以正常运行:

Python

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup('<foobarfoo class="someclass">Hello</foobarfoo>', 'html.parser')

soup.foobarfoo

The output is the following:

输出如下:

1<foobarfoo class="someclass">Hello</foobarfoo>

当我发现这样也能运行,我的反应是“怎么回事?”。因为,*一个例子很容易实现,我的意思是较直接的方法是为每一个 HTML 标签定义一个属性(实例变量),在解析过程中如果找到了,就赋值给它们。但是这对第二种情况不适用,不可能对所有的字符串定义属性。我想知道它是怎么实现的,所以我打开 BeautifulSoups 源代码开始寻找。 我没有发现任何命名为 p 的属性,这一点也不奇怪,解析函数没有对其赋值。谷歌一番后,我找到了答案:魔法方法。什么是魔法方法,为什么要叫这个名字?事实上,魔法方法是给你的类赋予魔法的方法。这种方法通常前后有两条下划线(例如 __init__()),在Python文档的 DataModel model section 有对它的说明。

真正让 BeautifulSoup 拥有这个功能的魔法方法是__getattr__(self, name)(self 在python 中指向实例,和 Java 中的this 类似)。如果去查看文档,你会发现*一段如下:

如果在属性常见地方找不到属性时,比如既不是实例属性,又没有在 self 类树中找到,则调用该方法(object.__getattr__(self, ame))。参数 name 就是属性名这个方法应当返回(计算过的)属性值或抛出 AttributeError 异常。

当你尝试访问一个不存在的属性,对象的 __getattr__(self,name) 方法会被调用,将返回一个以name 作为名字的属性的字符串。

举个例子。假设你有一个 Person 类,拥有 first_name 属性。我们给使用者访问和 name 相同属性的内容的能力。下面是代码:

class Person(object):

def __init__(self, first_name):

self.first_name = first_name

def __getattr__(self, name):

if (name == 'name'):

return self.first_name

raise AttributeError('Person object has no attribute \'{}\''.format(name))

我们在终端运行代码:

person = Person('Jason')

>>> person.first_name

'Jason'

>>> person.name

'Jason'

>>> person.abc

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

File "<stdin>", line 7, in __getattr__

AttributeError: Person object has no attribute 'abc'

这意味着我们能凭空构造实例属性,是不是很棒?所以你可以偷偷的让你的 Dog 除了汪汪叫之外,还会喵喵叫:

class Dog(object):

def bark(self):

print('Ruff, ruff!')

def __getattr__(self, name):

if(name == 'meow'):

return lambda: print('Meeeeeeow')

raise AttributeError('I don\'t know what you\'re talking about...')

>>> snoop = Dog()

>>> snoop.bark()

Ruff, ruff!

>>> snoop.meow()

Meeeeeeow

你可以在没有 reflection 的情况下,随意添加新属性。object.__dict__ 是(字典)[https://docs.python.org/3.5/library/stdtypes.html#typesmapping] 包含 object 的属性和它们的值(注意我说的是 object.dict, object 是一个实例,还有一个 class.dict,是类的属性的字典)。

意思是:

class Dog(object):

def __init__(self):

self.name = 'Doggy Dogg'

等价于:

class Dog(object):

def __init__(self):

self.__dict__['name'] = 'Doggy Dogg'

两者输出是一样的:

snoop = Dog()

>>> snoop.name

'Doggy Dogg'

到这里你会想,是挺好的,但是有什么用呢?答案很简单:magical APIs。你有没有用过一些 Python 库让你感觉像魔法?这是让它们变的有”魔法”的一种情况。虽然一旦你懂了底层发生的事情,就会发现没有魔法。

如果你还想了解更多,可以查看文档中的 Description Protocol。

Python 的面向对象

Python 的面向对象有点奇怪。例如,类中没有私有变量和方法。所以你想在类中创建一个实例变量或私有方法,你*遵守规则:

一个下划线 (_)表示私有变量和方法。

两个下划线(__) 表示的变量和方法,它们的名字会被修改。

举个例子,假设你有如下类:

class Foo(object):

def __init__(self):

self.public = 'public'

self._private = 'public'

self.__secret = 'secret'

转到解释器:

>>> foo = Foo()

>>> foo.public

'public'

>>> foo._private

'public'

>>> foo.__secret

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

AttributeError: 'Foo' object has no attribute '__secret'

如你所见,你可以访问 _private 变量,但是较后一个例子发生了什么,它是否意味着有两个下划线的变量是真正的私有变量?答案是 NO,它们的名字被改变了,实际上,它被 Python替换成了 _Foo_secret 。如果你想访问的话,你仍然可以访问:

>>> foo._Foo__secret

'secret'

然而,PEP8 建议只在父类中使用双下划线来避免属性名冲突。“PEP”,表示 “Python Enhancement Proposal”,它用来描述 Python 特性或作用。如果你想要添加一个新特性,你可以创建一个 PEP,这样可以让整个社区可以看到并讨论。你可以在这里了解更多的 PEPs。

可见,Python 很信任程序员。

我不会再深入讲 OO 了,因为它需要单篇文章(甚至是一系列)来讲解。

我确实想给你提个醒,Python 的 OO 可不像 Java 语言那么自然,你需要慢慢适应,但你知道吗,它只是做事的方法不同而已。举个例子,它没有抽象类,你*使用装饰器来实现这个行为。


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