大数据开发语言(Python)知识汇总-0.3.doc

《大数据开发语言(Python)》知识汇总旨在提供全面的Python学习指南，尤其适合初学者。以下是对文中提及的Python知识点的详细阐述： 1. **程序设计基本方法**：程序设计通常遵循IPO模型，即输入（Input）、处理（Process）、输出（Output）。输入涉及各种数据来源，处理涵盖算法设计，输出则表现为程序结果的呈现。 2. **Python语言概述**：Python是一种高级编程语言，以简洁、易读的语法而著名，支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它具有动态类型系统和垃圾回收机制，使得内存管理变得简单。 3. **Python语言语法基础**： - **格式框架**：Python代码注重缩进，用于表示代码块。 - **注释**：使用`#`开头的行是单行注释，三引号(`'''`)包裹的是多行注释。 - **保留字**：Python有若干关键字，如`if`、`for`、`def`等，不能作为变量名使用。 - **运算符和表达式**：包括算术、比较、逻辑等运算符，以及它们构成的表达式。 - **对象、变量及内存管理**：Python中的变量是对象的引用，内存管理由解释器自动处理。 4. **程序的输入输出**：Python提供了内置的`input()`函数获取用户输入，以及`print()`函数进行输出。此外，还有文件操作接口用于输入输出数据。 5. **内置函数和模块**：Python提供了丰富的内置函数，如`len()`、`type()`等，以及大量的标准库和第三方库，通过`import`语句进行引用。 6. **基本数据类型**： - **数字类型**：包括整型（int）、浮点型（float）、复数（complex）等。 - **布尔类型**：只有两个值，`True`和`False`。 - **字符串**：支持多种操作，如索引、切片、连接、格式化等。 7. **程序控制结构**： - **分支结构**：使用`if`、`elif`、`else`实现条件判断。 - **循环结构**：`for`循环和`while`循环，以及`break`、`continue`控制循环行为。 - **异常处理**：`try`、`except`、`finally`用于捕获和处理程序运行时的错误。 8. **函数**：函数是可重用代码块，通过`def`定义。函数可以接受参数，局部变量仅在函数内部有效，全局变量在整个程序中可见。`lambda`函数是简化的匿名函数。 9. **组合数据类型**： - **序列**：包括列表（list）和元组（tuple），支持索引和切片操作。 - **集合**（set）：无序且不重复的元素集合。 - **字典**（dict）：键值对的集合，通过键访问值。 - **迭代器**和**生成器**：支持迭代操作，节省内存。 10. **文件和数据格式化**：Python提供了丰富的文件操作函数，如`open()`、`read()`、`write()`等。PIL库用于图像处理，数据格式化涉及一维和二维数据的处理。 11. **模块化编程**：通过模块（module）组织代码，提高代码复用性和可维护性。`pyinstaller`库可将Python程序打包成独立的可执行文件。 12. **科学计算和可视化**：`numpy`库支持高效数值计算，`matplotlib`库用于数据可视化。 13. **网络爬虫和自动化**：`requests`库处理HTTP请求，`beautifulsoup4`库解析HTML和XML文档，用于网页数据抓取。 14. **面向对象程序设计**： - **类定义**：通过`class`关键字创建类，包含属性（数据成员）和方法（成员函数）。 - **self参数**：在方法中代表实例对象本身。 - **下划线**：单下划线成员一般表示非公开，双下划线表示私有成员。 - **成员类型**：类成员和实例成员的区别在于作用域和访问权限。 15. **其他知识**： - **字符编码**：Python支持Unicode编码，处理字符和字符串时要注意编码和解码。 - **Python的帮助系统**：使用`help()`函数获取内置对象和库函数的文档。 了解并熟练掌握这些知识点，对于Python大数据开发来说至关重要，它们构成了Python编程的基础，并为深入学习和应用提供了坚实的基础。在实践中不断练习和探索，将有助于提升Python编程技能，特别是在大数据处理和分析领域。