目录：

1. python封装与property装饰器
2. python继承与类型检查
3. python多态与super
4. python 模块与包
5. 错误与异常
6. Debug 调试与分析
7. python类型注解
8. python数据类dataclass
9. python内置装饰器
10. python装饰器
11. 学生信息管理系统

1.python封装与property装饰器

封装的概念

• 封装（Encapsulation）
  • 隐藏：属性和实现细节，不允许外部直接访问
  • 暴露：公开方法，实现对内部信息的操作和访问

封装的作用

• 限制安全的访问和操作，提高数据安全性
• 可进行数据检查，从而有利于保证对象信息的完整性

 封装的实现：隐藏

• 保护属性：_属性名
• 私有属性：__属性名
  • 被视作 _类名__属性名

class Account:
    # 普通属性
    bank = "BOC"
    # 内部属性
    _username = "tom"
    # 私有属性
    __password = "888"


# 通过类名访问类属性
print(Account.bank)  # 将会打印 BOC
print(Account._username)  # 将会打印 tom
print(Account.__password)  # 将会引发 AttributeError

print(Account.__dict__)

# 实例化
obj = Account()

# 实例访问类属性
print(obj.bank)  # 将会打印 BOC
print(obj._username)  # 将会打印 tom
print(obj.__password)  # 将会引发AttributeError

封装的实现：暴露

• 提供数据访问功能（getter）
  • 计算属性
  • 语法：使用@property装饰器
  • 调用：实例.方法名

class Account:
    # 普通属性
    bank = "BOC"
    # 内部属性
    _username = "tom"
    # 私有属性
    __password = "888"

    @property
    def password(self):
        return self.__password


# 实例化对象
obj = Account()

# 访问实例的私有属性
print(obj.password)  # 将会打印 888

封装的实现：暴露

• 提供数据操作功能（setter）
  • 语法：使用@计算属性名.setter装饰器
  • 调用：实例.方法名

class Account:
    # 普通属性
    bank = "BOC"
    # 内部属性
    _username = "tom"
    # 私有属性
    __password = "888"

    @property
    def password(self):
        return self.__password

    @password.setter
    def password(self, value):
        # 增加数据的校验
        if len(value) >= 8:
            self.__password = value
        else:
            print("密码长度最少要有8位！")


# 实例化对象
obj1 = Account()

# 修改私有属性（满足校验条件）
obj1.password = "tomtom666"  # 修改成功
print(obj1.password)  # 将会打印 tomtom666

# 实例化对象
obj = Account()
# 修改私有属性（不满足校验条件）
obj.password = "123"  # 修改不会生效
print(obj.password)  # 将会打印 888

2.python继承与类型检查

继承的概念

• 继承（Inheritance）
  • 复用父类的公开属性和方法
  • 拓展出新的属性和方法

继承的实现

• 语法：class 类名(父类列表)
• 默认父类是 object
• Python 支持多继承

class Human:
    """人类"""

    # 类属性
    message = "这是Human的类属性"

    # 构造方法
    def __init__(self, name, age):
        # 实例属性
        self.name = name
        self.age = age

    # 实例方法
    def live(self):
        print("住在地球上")


class Student(Human):
    """学生类"""

    def study(self):
        print("正在学习")


# 实例化子类对象
stu = Student("哈利波特", 12)
# 访问类属性（继承）
print(stu.message)
# 访问实例属性（继承）
print(stu.name, stu.age)
# 访问实例方法（继承）
stu.live()
# 访问实例方法（扩展）
stu.study()

类型检查

• isinstance(实例, 类名)
  • 检查对象是否是某个类及其派生类的实例
• issubclass(类名1, 类名2)
  • 检查类名 1 是否是类名 2 的子类

# 人类
class Human:
    pass


# 学生类
class Student(Human):
    pass


# 老师类
class Teacher(Human):
    pass


# 检查实例与类的关系
stu = Student()
print(isinstance(stu, Human))  # 将会打印 True

# 检查类与类的关系
print(issubclass(Student, Human))  # 将会打印 True
print(issubclass(Student, Teacher))  # 将会打印 False

3.python多态与super

多态的概念

• 多态（Polymorphism）
  • 同名方法呈现多种行为

 运算符的多态表现

• +号
  • 加法：数字+数字
  • 拼接：字符串+字符串
  • 合并：列表+列表

# 加法：数字+数字
print(1 + 1)  # 打印 2

# 拼接：字符串+字符串
print("Hello" + "World")  # 打印 Hello World

# 合并：列表+列表
print([1, 2] + [3])  # 打印 [1, 2, 3]

函数的多态表现 

• len()函数
  • 可以接收字符串
  • 可以接收列表

# 参数是字符串
print(len("hello"))

# 参数是列表
print(len([1, 3, 5]))

 方法的多态表现

• 同名变量调用同名方法呈现多种行为

class China:
    def speak(self):
        print("汉语")


class Usa:
    def speak(self):
        print("英语")


# 实例化对象
cn = China()
us = Usa()

for x in (cn, us):
    # 同一个变量在调用同名方法时，呈现不同的行为
    # 具体呈现哪种行为，由该变量所引用的对象决定
    x.speak()

 多态与继承

• 方法重写（Override）：子类的方法名称与父类的相同
• 重写构造方法
  • super().__init__()
  • 父类名.__init__(self)

class Human:
    """人类"""

    message = "这是Human的类属性"

    # 构造方法
    def __init__(self, name, age):
        # 实例属性
        self.name = name
        self.age = age

    # 实例方法
    def live(self):
        print(f"住在地球上")


class Student(Human):
    """学生类"""

    # 重写父类的构造方法
    def __init__(self, name, age, school):
        # 访问父类的构造方法
        super().__init__(name, age)
        # super(Student, self).__init__(name, age)
        # Human.__init__(self, name, age)
        # 子类实例属性（个性）
        self.school = school

    # 重写父类的实例方法
    def live(self):
        print(f"住在{self.school}")


# 实例化子类对象
stu = Student("哈利波特", 12, "月球")

# 访问实例方法
stu.live()  # 将会打印 住在月球

4.python 模块与包

模块

• 模块是在代码量变得相当⼤了之后，为了将需要重复使⽤的有组织的代码放在⼀起，这部分代码可以被其他程序引⽤，从⽽使⽤该模块⾥的函数等功能，引⽤的过程叫做导⼊（import）
• 在python中，⼀个⽂件（以“.py”为后缀名的⽂件）就叫做⼀个模块
• 导⼊模块的写法：
• ⽅法⼀：import modul1[,module2…[,moduleN]]
• ⽅法⼆：from module import <name[,name2,….[,nameN]]>

 模块分类

• 系统内置模块
  • sys、time、json模块等等；
• 第三⽅的开源模块
  • 通过pip install进⾏安装，有开源的代码
• ⾃定义模块
  • ⾃⼰写的模块，对某段逻辑或某些函数进⾏封装后供其他函数调⽤。

如何使⽤模块？

• 系统内置模块
• Python安装好之后⾃带的⼀些⾮常有⽤的模块（sys，os，time，json模块等） 

import sys

print("调⽤了sys模块")

for i in sys.argv:
    print(i)

第三⽅开源模块

• 是通过包管理⼯具pip完成的。必须先知道该库的名称，可以在官⽹或者pypi上搜索，⽐如MySQL驱动程序，Web框架Flask，科学计算Numpy等
• NumPy(Numerical Python)是Python语⾔的⼀个扩展程序库，⽀持⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库
• pip install numpy 

import numpy

# 创建一个数组
arr = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 打印数组
print("原始数组:", arr)

⾃定义模块

• ⾃定义模块是⾃⼰写的模块，对某段逻辑或某些函数进⾏封装后供其他函数调⽤。
• 模块由变量，函数，或类组成
• 举例：
  • 创建⼀个模块baidu.py
  • 创建⼀个调⽤模块index.py
• 注意：⾃定义模块的名字⼀定不能和系统内置的模块重名，否则将不能再导⼊系统的内置模块。例如，⾃定义了⼀个sys.py模块后，那系统的sys模块就不能使⽤ 

 

导⼊模块

• import 模块名 引⼊⼀个完整的模块
• from <模块名> import <⽅法|变量|类>引⼊模块中的⼀个或多个指定部分
• from <模块名> import *导⼊模块⾥⾯的所有的函数，变量
• 区别：
• import导⼊模块，每次使⽤模块中的函数，都要是定是哪个模块
• from…import *导⼊模块，每次使⽤模块中的函数，直接使⽤函数就可以了(因为已经知道该函数是那个模块中的了)

作⽤域：

• 搜索路径
• 当你导⼊⼀个模块，Python解析器对模块位置的搜索顺序是：
  • 1、当前⽬录
  • 2、如果不在当前⽬录，Python则搜索在shell变量PYTHONPATH下的每个⽬录
  • 3、如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径⼀般为/usr/local/lib/python/
• 模块搜索路径存储在system模块的sys.path变量中。变量⾥包含当前⽬录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认⽬录。

 使⽤模块的总结

• 使⽤模块的好处
• 提⾼代码的可维护性
• ⼀个模块编写完毕之后，其他模块直接调⽤，不⽤再从零开始写代码了，节约了⼯作时间；
• 避免函数名称和变量名称重复，在不同的模块中可以存在相同名字的函数名和变量名（不要和系统内置的模块名称重复）

 常用方法

•  dir()找出当前模块定义的对象
•  dir(sys)找出参数模块定义的对象

5.错误与异常

什么是异常？

• 错误与异常的区别？
• 错误与异常都是在程序编译和运⾏时出现的错误
• 异常可以被开发⼈员捕捉和处理
• 错误⼀般是系统错误，⼀般不需要开发⼈员处理（也⽆法处理），⽐如内存溢出
• 什么是异常？
• 异常即是⼀个事件，该事件会在程序执⾏过程中发⽣，影响了程序的正常执⾏。
• 有些是由于拼写、配置、选项等等各种引起的程序错误，有些是由于程序功能处理逻辑不完善引起的漏洞，这些统称为程序中的异常 

错误

• 语法错误
• 逻辑错误
• 系统错误

常见的异常类型:

• ～除零类型，名称异常，索引异常，键异常，值异常，属性异常等等 

 异常处理流程

异常解决⽅案

• 如果是拼写、配置等引起的错误，根据出错信息进⾏排查错误出现的位置进⾏解决
• 如果是程序设计不完善引起的漏洞，根据漏洞的情况进⾏设计处理漏洞的逻辑

异常捕获与异常处理

（情况一）

 （情况二）

 （情况三）

代码示例：

try:
    # 可能会抛出异常的代码
    x = int(input("请输入一个整数："))
    y = int(input("请输入另一个整数："))
    # 执行正常代码
    result = x / y
except ZeroDivisionError:
    # 异常处理代码
    print("0不能做除数，请重新输入！")
else:
    # 如果没有异常，执行下面的代码
    print("计算结果为：", result)
finally:
    # 无论是否有异常，都会执行的代码
    print("程序执行完毕！")

 使⽤raise抛出异常

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("除数为0!")
    return a / b


try:
    result = divide(10, 0)
except ValueError as e:
    print("发生异常:", e)

⾃定义异常

# 定义自定义异常类
class MyException(Exception):
    def __init__(self, message):
        self.message = message


# 定义一个函数，可能会抛出自定义异常
def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise MyException("除数为0!")
    return a / b


# 在try块中调用函数，如果发生异常，则进入except块处理
try:
    result = divide(10, 0)
except MyException as e:
    print("捕获异常:", e)

6.Debug 调试与分析

程序调试

• 程序调试是将编制的程序投⼊实际运⾏前，⽤⼿⼯或编译程序等⽅法进⾏测试，修正【语法错误和逻辑错误】的过程。

语法错误

• 编写的python语法不正确，程序编译失败。 

逻辑错误

• 代码本⾝能够正常执⾏，但是执⾏完成的结果不符合预期结果。 

什么是Bug

• bug是计算机领域专业术语（⼩昆⾍;⾍⼦），计算机⾥叫漏洞，隐藏在程序中的⼀些未被发现的缺陷或问题统称为bug（漏洞） 

调试分类

1、语法错误
        类型错误，语法错误，缩进错误，索引错误，键错误
2、逻辑错误
        业务逻辑错误，并不会报错 

调试⽅法

1. 对应位置使⽤`print`或者`logging`打印⽇志信息
2. 启动断点模式debug调试 

7.python类型注解

• https://docs.python.org/zh-cn/3/library/typing.html

def greeting(name: str) -> str:
    return 'Hello ' + name.split(',')[1]


print(greeting('python,java'))

 类型提示的好处

• 1、增强代码可读性
• 2、ide 中代码提示
• 3、静态代码检查

类型别名: 

Vector = list[float]

def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
    return [scalar * num for num in vector]

nums = [1.0, 2.0, 3.0]
print(scale(2.0,nums))

自定义类型:

class Student:
    name: str
    age: int


def get_stu(name: str) -> Student:
    return Student()

 # --> 有相应的提示
get_stu().

静态代码检查功能 

安装 mypy 
pip install mypy

 

8.python数据类dataclass

dataclass 介绍：

• dataclass 优势
  • 可读性强
  • 操作灵活
  • 轻量

• 应用场景
  • 创建对象
  • 完美融合平台开发 ORM 框架

 案例

• 场景：如果创建一只猫，信息包括猫的名字、体重、颜色。同时打印这个对象的时候，希望能打印出一个字符串（包含猫的各种信息）应该如何编写代码
  • 问题：
    • 数据修改不方便
    • 代码冗余
  • 解决方案：
    • 使用自定义类实现数据类

class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: int

    def __init__(self, name, weight, color):
        self.name = name
        self.weight = weight
        self.color = color

    def __str__(self):
        return f"喵星人姓名：{self.name}, 年龄：{self.weight}，颜色：{self.color}"

    def __repr__(self):
        return f"===>>>>> 喵星人姓名：{self.name}, 年龄：{self.weight}，颜色：{self.color}"


if __name__ == '__main__':
    cat = Cat("黑子", 10, "黑色")
    print(cat)

数据类更优雅的实现方案

• 使用 dataclass 创建数据类
• 实例化的时候自动生成构造函数

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: int


if __name__ == '__main__':
    cat = Cat("菠萝", "橘猫", 9)
    print(cat)

field 的使用

# 错误写法，执行报错
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: int
    children: list = [1, 2, 3]

# 正确写法，可变类型必须使用field
from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: int = 2
    children: list = field(default_factory=list)

if __name__ == '__main__':
    cat = Cat("菠萝", "橘猫", 9, [1, 2, 3])
    print(cat)

 field 常用参数

参数名	参数功能
default	字段的默认值
default_factory	定义可变量参数的默认值，default 和 default_factory 不能同时存在
init	如果为 true（默认值），该字段作为参数包含在生成的 init() 方法中。
repr	如果为 true（默认值），该字段包含在生成的 repr() 方法返回的字符串中。

field default 参数

• 字段的默认值

import dataclasses

@dataclasses.dataclass
class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: str = dataclasses.field(default=5)
    children: list = dataclasses.field(default_factory=list)
    children1: list = dataclasses.field(default_factory=lambda: [1, 2, 3])
    children2: dict = dataclasses.field(default_factory=lambda: {"name": "喵"})


if __name__ == '__main__':
    cat = Cat("菠萝", "橘猫", 9, [1, 2, 3])
    print(cat)

field init 参数

1. 如果 init=True（未显式指定时的默认行为）： 该字段将包含在生成的构造函数中， 可以在创建数据类的实例时为其提供值。name 和 color , weight 字段具有“init=True”，因此它们将包含在构造函数中。
2. 如果 init=False: 该字段将被排除

import dataclasses

@dataclasses.dataclass
class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: str = dataclasses.field(default=5)
    children: list = dataclasses.field(default_factory=list, init=False)

if __name__ == '__main__':
    cat = Cat("菠萝", "橘猫", 9)
    print(cat)

field repr 参数

• 如果为 True（默认值），该字段包含在生成的 repr() 方法返回的字符串中。
• 如果为 False，该字段不会包含在生成的 repr() 方法返回的字符串中。

import dataclasses

@dataclasses.dataclass
class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: str = dataclasses.field(default=5)
    children: list = dataclasses.field(default_factory=list, repr=False)


if __name__ == '__main__':
    cat = Cat("菠萝", "橘猫", 9, [1, 2, 3])
    print(cat)

 运行结果：

常用的方法

• asdict() 转化实例对象为字典格式

import dataclasses

@dataclasses.dataclass
class Cat:
    name: str
    color: str
    weight: int = 5
    children: list = dataclasses.field(default_factory=lambda: [1, 2, 3])
    children1: dict = dataclasses.field(default_factory=lambda: {"name": "喵"})


cat = Cat("aa", "red", 10, [1, 3], {"name": "喵喵"})
print(dataclasses.asdict(cat))

9.python内置装饰器

内置类装饰器

• 不用实例化、直接调用
• 提升代码的可读性

内置装饰器	含义
classmethod	类方法
staticmethod	静态方法

 普通方法

• 定义：
  • 第一个参数为self，代表 实例本身
• 调用：
  • 要有实例化的过程，通过 实例对象.方法名 调用

# 1. 定义
class MethodsDemo:
    param_a = 0  # 类变量

    def normal_demo(self):  # 定义一个类方法，第一个参数必须为self
        """
        普通方法
        :return:
        """
        print("这是一个普通方法", self.param_a)


# 2. 调用
md = MethodsDemo()
md.normal_demo()

类方法

• 定义：
  • 使用 @classmethod 装饰器，第一个参数为类本身，所以通常使用cls命名做区分(非强制)
  • 在类内可以直接使用类方法或类变量，无法直接使用实例变量或方法
• 调用：
  • 无需实例化，直接通过 类.方法名 调用，也可以通过 实例.方法名 调用

# 1. 类的定义
class MethodsDemo:
    param_a = 0

    # 定义类方法必须加 classmethod装饰器
    @classmethod
    def classmethod_demo(cls):
        """
        类方法，第一个参数需要改为cls
        :return:
        """
        print("类方法", cls.param_a)


# 2. 类的调用
MethodsDemo.classmethod_demo()  # 无需实例化，直接调用

静态方法

• 定义：
  • 使用 @staticmethod 装饰器，没有和类本身有关的参数
  • 无法直接使用任何类变量、类方法或者实例方法、实例变量
• 调用：
  • 无需实例化，直接通过 类.方法名 调用，也可以通过 实例.方法名 调用

# 1. 定义
class MethodsDemo:
    param_a = 0

    @staticmethod
    def static_demo():
        """
        静态方法
        :return:
        """
        print("静态方法")  # 无法直接调用类变量


# 2. 调用
MethodsDemo.static_demo()

普通方法、类方法、静态方法

名称	定义	调用	关键字	使用场景
普通方法	至少需要一个参数self	实例名.方法名()	无	方法内部涉及到实例对象属性的操作
类方法	至少需要一个cls参数	类名.方法名() 或者实例名.方法名()	@classmethod	如果需要对类属性，即静态变量进行限制性操作
静态方法	无默认参数	类名.方法名() 或者实例名.方法名()	@staticmethod	无需类或实例参与

普通方法实际案例

• 下边的代码实现的需求是格式化输出时间
• 如果现在需求变更，输入 年、月、日 没法保证格式统一，可能是json，可能是其他格式的字符串，在不修改构造函数的前提下，如何更改代码

class DateFormat:
    def __init__(self, year=0, month=0, day=0):
        self.year = year
        self.month = month
        self.day = day

    def out_date(self):
        return f"输入的时间为{self.year}年，{self.month}月，{self.day}日"


year, month, day = 2023, 8, 2

demo = DateFormat(year, month, day)
print(demo.out_date())

class DateFormat:
    def __init__(self, year=0, month=0, day=0):
        self.year = year
        self.month = month
        self.day = day

    def out_date(self):
        return f"输入的时间为{self.year}年，{self.month}月，{self.day}日"

    @classmethod
    def json_format(cls, json_data):
        year, month, day = json_data["year"], json_data["month"], json_data["day"],
        return cls(year, month, day)


json_date = {"year": 2023, "month": 12, "day": 24}
demo = DateFormat.json_format(json_date)
print(demo.out_date())

 静态方法实际案例

• 此方法没有任何和实例、类相关的部分，可以作为一个独立函数使用
• 某些场景下，从业务逻辑来说又属于类的一部分
• 例子：简单工厂方法

class Game:
    def __init__(self, first_hero, second_hero):
        self.first_hero = first_hero
        self.second_hero = second_hero

    # fight有和实例变量交互的部分，所以需要定义为一个普通方法
    def fight(self):
        print(f"本轮比赛开始，由{self.first_hero} vs {self.second_hero}")

    # start没有和类或实例交互的部分，那么就可以使用staticmethod
    @staticmethod
    def start():
        print("游戏开始")


Game.start()
game1 = Game("Bob", "Mary")
game2 = Game("Mike", "Henry")
game1.fight()
game2.fight()

10.python装饰器

函数引用

• 函数可以被引用
• 函数可以被赋值给一个变量

def hello():
    print("hello world!")


harry = hello
harry()

闭包函数

• 闭包的内部函数中，对外部作用域的变量进行引用
• 闭包无法修改外部函数的局部变量
• 闭包可以保存当前的运行环境

def output_student(grade):
    def inner(name, gender):
        print(f"hdc开学啦！学生的名称是{name}，性别是{gender}，年级是{grade}")

    return inner

student = output_student(1)
student("罗恩", "男")
student("哈利", "男")
student("赫敏", "女")

 为什么要学习装饰器

• 行业需求： 涉及 Python 技术栈，面试常见题
• 使用需求： 优化代码的可读性，可维护性

装饰器示例

• 函数体开始执行与结束执行的时候分别添加打印信息

# 不使用装饰器的代码
def timer(func):
    print("计时开始")
    func()
    print("计时结束")

def hdc():
    print("xx学院")

timer(hdc)

装饰器：

# 使用装饰器的代码
def timer(func):
    def inner():
        print("计时开始")
        func()
        print("计时结束")

    return inner

@timer
def hdc():
    print("xx学院")

hdc()

装饰器练习

• 实现一个计时器的装饰器，计算函数执行时间

 装饰带参数函数

import datetime

def timer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        # 获取当前时间
        start_time = datetime.datetime.now()
        func(*args, **kwargs)
        for i in range(1, 10000000):
            i += 1
        end_time = datetime.datetime.now()
        print(f"函数的执行时间{end_time - start_time}")

    return inner

@timer
def xueyuan(name):
    print("xxx学院", name)

xueyuan("hello")

11.学生信息管理系统

• 编写学员实体类 Student，对应成员变量包含：学号 id、姓名 name、性别 sex；
• 编写学员管理类 StudentManagement ，实现添加学员方法 addStudent()。
• 编写StudentManagement的main()方法进行学员信息的添加：

学号：1001,姓名：张三,性别：男。
学号：1002,姓名：莉丝,性别：女。
学号：1003,姓名：王武,性别：男。

• 编写学员管理类 StudentManagement ，实现删除学员方法 deleteStudent()，根据学员id 删除以下学员： 

学号：1002,姓名：莉丝,性别：女。

示例效果 命令行输出打印效果如下：

添加的学员信息:

• 学号:1001，姓名:张三，性别:男
• 学号:1002，姓名:莉丝，性别:女
• 学号:1003，姓名:王武，性别:男

删除后的学员信息:

• 学号:1001，姓名:张三，性别:男
• 学号:1003，姓名:王武，性别:男