python概念知識的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python類的定義與使用是什麼
• 2、Python主要內容學的是什麼？
• 3、什麼是Python？
• 4、python基礎知識有哪些需要背（記住是基礎知識）我是初學者

python類的定義與使用是什麼

1、類概念的引入

如果了解了面向對象之後，接下來由客觀世界中的對象拓展到計算機中的對象，再對客觀世界中的對象進行特徵和行為的提取，從而拓展到計算機中對象的屬性和方法的提取，最終採用抽象提取計算機中對象的共同屬性和方法，形成類。

在客觀世界中，對象是指人們在行動或思考時作為目標的事物。例如，買車、買房、買包，這些都具有購買的目標，這些目標就是購買對象。萬事萬物皆是對象，對象分為有形對象和無形對象。有形對象是人們看得見、摸得着的對象。無形對象是人們看不見、摸不着的對象，但它也是人們行動或思考的目標，也屬於對象，如記憶、計劃等。

在計算機中，對象是客觀世界中的對象在計算機中的映射。例如，一條狗是客觀世界中的對象，它有品種、名字和年齡等數據信息。但是在計算機軟件開發研究的過程中，注重的是它的品種、年齡等信息。由此可見，客觀世界中的對象要映射到計算機中需要進行篩選。

計算機中對象的內涵包括以下三個方面：

①對象具有唯一性。每個對象都有自身唯一的標識，並且它的標識在其整個生命周期中都不會改變。不同的對象有不同的標識。

②對象是構成軟件系統的一個基本單位。面向對象編程是以對象為導向，以對象為目標的，也就是說，軟件系統是基於對象的。

③對象是屬性和方法的統一體。描述一個人，姓名、年齡是描述他的屬性數據，跳舞、唱歌是他的操作方法，屬性和方法構成了計算機中的對象。

由上文可知，客觀世界中的對象的特徵映射為計算機中的對象的屬性，行為映射為方法。

2、由抽象獲得類

抽象是一個提取各種對象共同特徵和行為的一個過程。例如，兩支筆，它們有共同的顏色、材質，它們都能寫字、畫畫，即有共同的特徵和行為。提取共同特徵和行為之後，就可以總結出筆的概念。拓展到計算機中的對象，就是用抽象提取對象的共同屬性和方法，從而形成類。

類是具有相同屬性和方法的一組對象的集合。在Python中，對象是類的實例，類是對象的抽象。

3、定義類

定義類的語法和定義函數的語法類似，定義函數使用的關鍵字是def，而定義類使用的關鍵字是class。定義類的基本語法格式如下：

class 類名:

pass

以定義一個最簡單的類為例，這裡定義了一個類名為Cat的類，它是「空」的，僅僅展示了定義類的基本語法：

 class Cat:

…     pass

…

以上就是Python中類的概念，更多關於Python的基礎性知識點可以看下這個更加直觀視頻教程：網頁鏈接，希望我的回答能幫到你。

Python主要內容學的是什麼？

第一步：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智能之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字符編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

第二步：Python高級編程和數據庫開發

Python全棧開發與人工智能之Python高級編程和數據庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數據庫開發等。

第三步：前端開發

Python全棧開發與人工智能之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquerybootstrap開發、前端框架VUE開發等。

第四步：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智能之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

第五步：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智能之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

第六步：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智能之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

第七步：數據分析

Python全棧開發與人工智能之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

第八步：人工智能

Python全棧開發與人工智能之人工智能學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

第九步：自動化運維開發

Python全棧開發與人工智能之自動化運維開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分佈式主機監控系統開發等。

第十步：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智能之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

什麼是Python？

Python是什麼？

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨着版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。  Python 也可用於可定製化軟件中的擴展程序語言。Python豐富的標準庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

Python語言的優缺點

優點

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 [11]  。

易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進

用途廣泛

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。 [7]

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟件）之一。使用者可以自由地發佈這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤複製到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字符串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標準庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

可擴展性、可擴充性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕鬆地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。因此，很多人還把Python作為一種「膠水語言」（glue language）使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。《Python技術手冊》的作者馬特利（Alex Martelli）說：「這很難講，不過，2004 年，Python 已在Google 內部使用，Google 召募許多 Python 高手，但在這之前就已決定使用Python，他們的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的場合使用C++，在快速開發時候使用 Python。」

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規範的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。Python的作者設計限制性很強的語法，使得不好的編程習慣（例如if語句的下一行不向右縮進）都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮進規則。一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字符在這一行的位置來決定（而C語言是用一對花括號{}來明確的定出模塊的邊界，與字符的位置毫無關係）。通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。

高級動態編程：雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟件開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

做科學計算優點多：說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學計算有如下優點：

● 首先，MATLAB是一款商用軟件，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python的調用接口。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。

● 其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。

● 最後，MATLAB主要專註於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界面設計、網絡通信等各種需求。而Python有着豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。

缺點

單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。

給初學者帶來困惑：獨特的語法，這也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關係的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。

運行速度慢：這裡是指與C和C++相比。Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合併到Python內。所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

python基礎知識有哪些需要背（記住是基礎知識）我是初學者

或看好Python的廣闊前景，或看中Python的語法簡潔，越來越多零基礎的人選擇學Python。但是Python基礎知識有哪些呢？Python部分基礎知識點匯總

數據類型：編程中操作的每一個數據都是有其類型的，比如我們的程序需要進行數學計算，那麼進行計算的參數和結果就都是數值，我們需要輸入、輸出一段話，那麼這段話就是一個字符串。

變量和常量：變量有什麼用？怎麼使用？常量又是做什麼的？

控制流語句：控制流語句讓程序變得更加靈活，稍微複雜一些的程序都需要用到控制流語句中的判斷和循環，那麼如何在Python中高效應用控制流語句就顯得非常重要。

函數：當程序開始複雜起來，某些功能可能需要多次使用的時候，我們就可以把這個功能封裝成「函數」，函數就像是工具箱里一件件的工具，在需要的時候打開工具箱拿出即可使用。

數據結構：Python怎麼處理數據?列表、元組、集合、字典分別有什麼特性都需要詳細了解。

異常處理：當你的程序開始複雜起來，可能會遇到某些不確定是否會出現錯誤的情況，這個時候怎樣自定義異常、處理異常就十分重要。

注釋：不寫注釋的程序員不是好程序員。

面向對象：面向對象是一種編程思想，可以讓程序變得更可復用，同時邏輯更清晰，效率最高。

文件操作：很多時候我們需要對本地文件進行一些增刪改查的操作。

模塊和包：Python之所以如此受歡迎，很大程度上得益於它有非常豐富模塊和包，這些東西可以讓你少造輪子。

Python與網絡：python獲取網頁信息、與其他計算機通信、訪問數據庫等。

以上大部分其實是編程基礎，但是只學這些還是不夠的，很多企業招聘的Python崗位均需要和其他方向內容相結合，比如大數據、運維、Web等等。因此零基礎快速入門進階Python技能還需要進行系統的學習。