python定义

1. python中如何定义变量

Python 中的变量赋值不需要类型声明,这一点和其他java,c,c++语言都不相同。
counter = 100 # 赋值整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型
name = "John" # 字符串
print counter
print miles
print name
----------------------
执行以上程序会输出如下结果：
100
1000.0
John

2. python字符串的定义

在Python中，字符串必须使用引号括起来，可以使用单引号或者双引号，只要成对即可。字符串中的内容几乎可以包含任何字符，英文字符也行，中文字符也行。

3. python怎么定义函数

给你两个函数：

##插入排序
definsertion_sort(sort_list):
iter_len=len(sort_list)
ifiter_len<2:
returnsort_list
foriinrange(1,iter_len):
key=sort_list[i]
j=i-1
whilej>=0andsort_list[j]>key:
sort_list[j+1]=sort_list[j]
j-=1
sort_list[j+1]=key
returnsort_list
##计算两点之间的距离
defGetDistance(fPoint1,fPoint2):
x1=fPoint1.X
y1=fPoint1.Y
x2=fPoint2.X
y2=fPoint2.Y
returnpow((x1-x2),2)+pow((y1-y2),2)

4. python 定义函数

params=(5,)*2
#params=(5,5)
power(*params)
#实际上就是pow(5,5)=3125

5. Python中类的定义规是什么

类的概念：

类 Class: 用来描述具体相同的属性和方法的对象的集合。定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的示例。

类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。

实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。

数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关数据。

方法：类中定义的函数。在类内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是类的实例。

构造函数：即__init()__，特殊的方法，在对象创建的时候被自动调用。

析构函数：即__del()__，特殊的方法，在对象被销毁时被自动调用。

实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。就是将创建的类赋值给另一个变量。理解为赋值即可，a = class()，这个过程，就叫做实例化

对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟”是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。

方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其 进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。

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原文链接：https://blog.csdn.net/f156207495/article/details/81166252

网页链接

6. python中如何定义类

一、类定义：

class <类名>:

<语句>

类实例化后，可以使用其属性，实际上，创建一个类之后，可以通过类名访问其属性

如果直接使用类名修改其属性，那么将直接影响到已经实例化的对象

类的私有属性：

__private_attrs两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问

在类内部的方法中使用时self.__private_attrs

类的方法

在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数

私有的类方法

__private_method两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类地外部调用

在类的内部调用slef.__private_methods

类的专有方法：

__init__构造函数，在生成对象时调用

__del__析构函数，释放对象时使用

__repr__打印，转换

__setitem__按照索引赋值

__getitem__按照索引获取值

__len__获得长度

__cmp__比较运算

__call__函数调用

__add__加运算

__sub__减运算

__mul__乘运算

__div__除运算

__mod__求余运算

__pow__称方

示例:

[python]view plain

• #类定义

• classpeople:

7. python集合的定义方式

集合的定义
格式：集合名 = {元素1，元素2，...}

例：my_set = {1, 3, 5}

集合是无序的-> 不支持下标索引
集合是可变的数据类型

集合中的元素是唯一的

集合一般用于元组或者列表中的元素去重

定义一个空的集合 my_set = set()

8. python定义求和函数

使用三种方法实现0-n累加求和

定义函数分别使用while循环、for循环、递归函数实现对0-n的累加求和

1、使用while循环

定义一个累加求和函数sum1(n),函数代码如下：

20200503163511.jpg

2、使用 for循环

定义一个累加求和函数sum2(n),函数代码如下：

20200503163523.jpg

3、使用递归函数

定义一个累加求和函数sum3(n),函数代码如下：

9. Python如何定义一个函数

没注意 把x y改成 a b 应该满足题目了

def divideExactly(x, y):
list1 = []
for i in range(x, y):
if i % 7 == 0:
if i % 5 != 0:
list1.append(i)
l = ','.join(str(i) for i in list1)
print(l)


divideExactly(10, 100)

10. python定义模型

学python的人都知道，python中一切皆是对象，如class生成的对象是对象，class本身也是对象，int是对象，str是对象，dict是对象...。所以，我很好奇，python是怎样实现这些对象的？带着这份好奇，我决定去看看python的源码，毕竟源码才是满足自己好奇心最直接的方法。

在object.h文件中，定义了两种数据结构PyObject和PyVarObject，代码如下：

1 #define PyObject_HEAD 2 Py_ssize_t ob_refcnt; 3 struct _typeobject *ob_type; 4 5 #define PyObject_VAR_HEAD 6 PyObject_HEAD 7 Py_ssize_t ob_size; 8 9 typedef struct _object {10 PyObject_HEAD11 } PyObject;12 13 typedef struct {14 PyObject_VAR_HEAD15 } PyVarObject;

这两种数据结构分别对应python的两种对象：固定长度对象和可变长度对象。python中的所有对象都属于这两种对象中的一种，如int，float是固定长度对象，list，str，dict是可变长度对象。从上面两种对象数据结构定义来看，可变长度对象和固定长度对象的头都是PyObject结构体，也就是说python中所有对象的开头都包含这个结构体，并且可以用PyObject *指针来访问任何对象，这种访问对象的方法在python的源码中随处可见。PyObject结构体包含两个成员，ob_refcnt和ob_type指针。ob_refcnt用来表示对象被引用的次数，当ob_refcnt == 0时，这个对象会被立即销毁；ob_type指针指向了一个_typeobject类型的结构体，表示对象所属的类型，也就是生成该对象的类型，这其实很类似于面向对象中类与实例的关系，PyObject是某个类的实例，ob_type表示这个类。但与面向对象不同的是，ob_type本身也是个对象，我们来看下_typeobject的定义：

1 typedef struct _typeobject { 2 PyObject_VAR_HEAD 3 const char *tp_name; /*类型名 */ 4 Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* 实例化对象的大小 */ 5 6 /* 标准方法 */ 7 8 destructor tp_dealloc; 9 printfunc tp_print;10 getattrfunc tp_getattr;11 setattrfunc tp_setattr;12 cmpfunc tp_compare;13 reprfunc tp_repr;14 15 /* 标准类（数值类，列表类，dict类）方法*/16 17 PyNumberMethods *tp_as_number;18 PySequenceMethods *tp_as_sequence;19 PyMappingMethods *tp_as_mapping;20 21 /* 其它标准方法*/22 23 hashfunc tp_hash;24 ternaryfunc tp_call;25 reprfunc tp_str;26 getattrofunc tp_getattro;27 setattrofunc tp_setattro;28 ...
29 } PyTypeObject;

从上面定义来看，_typeobject的开头也包含了PyObject结构体，所以它也是一个对象，既然它也是一个对象，那么按照面向对象的理解，它又是谁来生成的呢？答案是所有PyTypeObject对象都是通过PyType_Type来生成的，包括PyType_Type本身，因为PyType_Type也是PyTypeObject对象，有点绕。PyType_Type的定义是通过将PyType_Type声明为全局静态变量实现的，具体如下：

1 PyTypeObject PyType_Type = { 2 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) 3 "type", /* tp_name */ 4 sizeof(PyHeapTypeObject), /* tp_basicsize */ 5 sizeof(PyMemberDef), /* tp_itemsize */ 6 (destructor)type_dealloc, /* tp_dealloc */ 7 0, /* tp_print */ 8 0, /* tp_getattr */ 9 0, /* tp_setattr */10 0, /* tp_compare */11 (reprfunc)type_repr, /* tp_repr */12 0, /* tp_as_number */13 0, /* tp_as_sequence */14 0, /* tp_as_mapping */15 (hashfunc)_Py_HashPointer, /* tp_hash */16 (ternaryfunc)type_call, /* tp_call */17 0, /* tp_str */18 (getattrofunc)type_getattro, /* tp_getattro */19 (setattrofunc)type_setattro, /* tp_setattro */20 0, /* tp_as_buffer */21 ...22 }

从PyType_Type定义来看，ob_type被初始化为它自己的地址，所以PyType_Type的类型就是自己。从python源码实现来看，所有PyTypeObject的ob_type都会指向PyType_Type对象，所以PyType_Type是所有类型的类型，称之为元类。python中定义了很多内建的类型对象，如PyInt_Type （int类型），PyStr_Type （str类型），PyDict_Type（dict类型） 类型对象，下面看下PyInt_Type类型的定义：

1 PyTypeObject PyInt_Type = { 2 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) 3 "int", 4 sizeof(PyIntObject), 5 0, 6 (destructor)int_dealloc, /* tp_dealloc */ 7 (printfunc)int_print, /* tp_print */ 8 0, /* tp_getattr */ 9 0, /* tp_setattr */10 (cmpfunc)int_compare, /* tp_compare */11 (reprfunc)int_to_decimal_string, /* tp_repr */12 &int_as_number, /* tp_as_number */13 0, /* tp_as_sequence */14 0, /* tp_as_mapping */15 (hashfunc)int_hash, /* tp_hash */16 0, /* tp_call */17 ...18 };

从PyInt_Type定义来看，它主要包含了int数据类型相关的方法。PyInt_Type类型对象的初始化和PyType_Type类型类似，PyInt_Type类型的定义也是通过全局静态变量的方式实现的，除了PyInt_Type了下，所有python内建类型都是以这种方式定义的。这些类型产生的对象都会共享这些类型对象，包括这些类型定义的方法。

在python中，怎样查看对象的类型呢？有两种方法，一种是直接type：

1 >>> x = 12 >>> type(x)3 <type 'int'>

另一种是通过对象的__class__属性：

1 >>> x = 12 >>> type(x)3 <type 'int'>4 >>> x.__class__5 <type 'int'>

现在来看看int，str，dict这些类型的类型：1 <type 'int'>2 >>> type(int)3 <type 'type'>4 >>> type(str)5 <type 'type'>6 >>> type(dict)7 <type 'type'>8 >>> type(type)9 <type 'type'>从这个输出来看，int，str，dict这些类型的类型都是type，这也印证了前面说的，所有类型都是通过元类type生成的。