1Python数据结构篇

数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构，例如堆栈、队列、二叉树等等，也有Python内置的数据结构性能的分析，同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。

这一部分是下面算法设计篇的前篇，如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇，遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下，我个人认为直接读算法设计篇比较好，因为大家时间也都比较宝贵，如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了，后面的算法设计篇中更多的是思想，这里更多的是代码而已，嘿嘿。

(1)[搜索](Python Data Structures)

简述顺序查找和二分查找，详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)

(2)[排序](Python Data Structures)

简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现

(3)[数据结构](Python Data Structures)

简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构：栈、队列和二叉堆

(4)[树总结](Python Data Structures)

简述二叉树，详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现

2Python算法设计篇

算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[点击链接可进入Springer免费下载原书电子版]之后写下的读书总结，原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms)，内容更加细致深入，主要是介绍了各种常用的算法设计思想，以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法，这里有别于前面的数据结构篇，部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节，而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块，因为这篇的重点是算法的思想以及实现，所以并没有去重新实现每个数据结构，但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点，也就意味着该篇比前面都要难不少，但是我想我的介绍应该还算简单明了，因为我用的都是比较朴实的语言，并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理，主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了，嘿嘿，除此之外，里面还有很多关于python开发的内容，精彩真的不容错过！

这里每篇文章都有实现代码，但是代码我一般都不会分析，更多地是分析算法思想，所以内容都比较多，即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容，因为内容实在太丰富了，所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想，除此之外，还有不少内容是原书没有的，部分是来自算法导论，部分是来自我自己的感悟，嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜，请一笑而过，对于菜鸟们来说可能有点难啃，所以最适合的是和我水平差不多的，对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟)，为了节省时间以及保持原著的原滋原味，部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。

1你也许觉得很多内容你都知道嘛，没有看的必要，其实如果是我的话我也会这么想，但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤，那这个总结也就没有意义了，我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的，有哪些需要注意的，如何进行优化的等等，采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解，每篇文章之后都还有一两道小题练手哟

2你也许还会说算法导论不是既权威又全面么，基本上每个算法都还有详细的证明呢，读算法导论岂不更好些，当然，你如果想读算法导论的话我不拦着你，读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟，嘻嘻嘻，左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦，没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟，呵呵呵

3如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的，需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的，嘿嘿。温馨提示，前面三节内容都是介绍基础知识，所以精彩内容从第4节开始哟，么么哒 O(∩_∩)O~

(1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms)

本节主要是对原书中的内容做些简单介绍，说明算法的重要性以及各章节的内容概要。

(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)

本节主要介绍了三个内容：算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。

(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)

原书主要介绍了一些基础数学，例如排列组合以及递归循环等，但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法

(4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms)

本节主要介绍算法设计的三个核心知识：Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约)，这是原书的重点和难点部分

(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)

本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS，以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法

(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

本节主要介绍分治法策略，提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法

(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)

本节主要通过几个例子来介绍贪心策略，主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等

(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比

(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法，从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同

Python类的继承和多态代码详解

Python类的继承

在OOP（ObjectOrientedProgramming）程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Baseclass、Superclass）。

我们先来定义一个classPerson，表示人，定义属性变量name及sex（姓名和性别）；

定义一个方法print_title()：当sex是male时，printman；当sex是female时，printwoman。参考如下代码：

class Person(object):

def __init__(self,name,sex):

selfname = name

selfsex = sex

def print_title(self):

if selfsex == "male":

print("man")

elif selfsex == "female":

print("woman")

class Child(Person): # Child 继承 Person

pass

May = Child("May","female")

Peter = Person("Peter","male")

print(Mayname,Maysex,Petername,Petersex) # 子类继承父类方法及属性

Mayprint_title()

Peterprint_title()

而我们编写Child类，完全可以继承Person类（Child就是Person）；使用classsubclass_name(baseclass_name)来表示继承；

继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部属性及功能。如下Child类就可以直接使用父类的print_title()方法

实例化Child的时候，子类继承了父类的构造函数，就需要提供父类Person要求的两个属性变量name及sex：

在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它也可以被看做是父类（May既是Child又是Person）。但是，反过来就不行（Peter仅是Person，而不是Child）。

继承还可以一级一级地继承下来，就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类，最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树：

isinstance()及issubclass()

Python与其他语言不同点在于，当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样。

Python有两个判断继承的函数：isinstance()用于检查实例类型；issubclass()用于检查类继承。参见下方示例：

class Person(object):

pass

class Child(Person): # Child 继承 Person

pass

May = Child()

Peter = Person()

print(isinstance(May,Child)) # True

print(isinstance(May,Person)) # True

print(isinstance(Peter,Child)) # False

print(isinstance(Peter,Person)) # True

print(issubclass(Child,Person)) # True

Python类的多态

在说明多态是什么之前，我们在Child类中重写print_title()方法：若为male，printboy；若为female，printgirl

class Person(object):

def __init__(self,name,sex):

selfname = name

selfsex = sex

def print_title(self):

if selfsex == "male":

print("man")

elif selfsex == "female":

print("woman")

class Child(Person): # Child 继承 Person

def print_title(self):

if selfsex == "male":

print("boy")

elif selfsex == "female":

print("girl")

May = Child("May","female")

Peter = Person("Peter","male")

print(Mayname,Maysex,Petername,Petersex)

Mayprint_title()

Peterprint_title()

当子类和父类都存在相同的print_title()方法时，子类的print_title()覆盖了父类的print_title()，在代码运行时，会调用子类的print_title()

这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。

多态的好处就是，当我们需要传入更多的子类，例如新增Teenagers、Grownups等时，我们只需要继承Person类型就可以了，而print_title()方法既可以直不重写（即使用Person的），也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Person的子类时，只要确保新方法编写正确，而不用管原来的代码。这就是著名的“开闭”原则：

对扩展开放（Openforextension）：允许子类重写方法函数

对修改封闭（Closedformodification）：不重写，直接继承父类方法函数

子类重写构造函数

子类可以没有构造函数，表示同父类构造一致；子类也可重写构造函数；现在，我们需要在子类Child中新增两个属性变量：mother和father，我们可以构造如下（建议子类调用父类的构造方法，参见后续代码）：

class Person(object):

def __init__(self,name,sex):

selfname = name

selfsex = sex

class Child(Person): # Child 继承 Person

def __init__(self,name,sex,mother,father):

selfname = name

selfsex = sex

selfmother = mother

selffather = father

May = Child("May","female","April","June")

print(Mayname,Maysex,Maymother,Mayfather)

Person

若父类构造函数包含很多属性，子类仅需新增1、2个，会有不少冗余的代码，这边，子类可对父类的构造方法进行调用，参考如下：

class Person(object):

def __init__(self,name,sex):

selfname = name

selfsex = sex

class Child(Person): # Child 继承 Person

def __init__(self,name,sex,mother,father):

Person__init__(self,name,sex) # 子类对父类的构造方法的调用

selfmother = mother

selffather = father

May = Child("May","female","April","June")

print(Mayname,Maysex,Maymother,Mayfather)

多重继承

多重继承的概念应该比较好理解，比如现在需要新建一个类baby继承Child，可继承父类及父类上层类的属性及方法，优先使用层类近的方法，代码参考如下：

class Person(object):

def __init__(self,name,sex):

selfname = name

selfsex = sex

def print_title(self):

if selfsex == "male":

print("man")

elif selfsex == "female":

print("woman")

class Child(Person):

pass

class Baby(Child):

pass

May = Baby("May","female") # 继承上上层父类的属性

print(Mayname,Maysex)

Mayprint_title() # 可使用上上层父类的方法

class Child(Person):

def print_title(self):

if selfsex == "male":

print("boy")

elif selfsex == "female":

print("girl")

class Baby(Child):

pass

May = Baby("May","female")

Mayprint_title() # 优先使用上层类的方法

总结

以上就是本文关于Python类的继承和多态代码详解的全部内容，希望对大家有所帮助。

第一步：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

第二步：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

第三步：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

第四步：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

第五步：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

第六步：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

第七步：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

第八步：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

第九步：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

第十步：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

跟几个IT界的大佬提起Python，他们说零基础学好Python很简单，Python进阶需要花费些气力，都说Python简单易学

Python上手很容易， 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会Python最基本的内容。(PS：没有基础的人也可以直接学习，速度会慢一点)

今天给你介绍十大入门必备知识点。

1 标识符

标识符是编程用到的名字，用于给变量、函数、语句块等命名，Python 中标识符由字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，区分大小写。

以下划线开头的标识符有特殊含义，单下划线开头的标识符，如：_xxx ，表示不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import  导入；双下划线开头的标识符，如：__xx，表示私有成员；双下划线开头和结尾的标识符，如：__xx__，表示 Python 中内置标识，如：__init__() 表示类的构造函数。

2 引号

Python 可以使用引号（'）、双引号（"）、三引号（''' 或 """）来表示字符串，引号的开始与结束须类型相同，三引号可以由多行组成。如下所示：

id = '001'

name = "张三"

skill = '''

唱歌

跳舞'''

skill = """

唱歌

跳舞"""

3 关键字

and exec not assert finally or

break for passclassfrom print

continue global raisedef if return

del importtry elifin while

else is with exceptlambda yield

注意，我们在自定义标识符时是不能使用关键字的。

4 输入输出

Python 输出使用 print()，内容加在括号中即可。如下所示：

print('Hello Python')

1

Python 提供了一个 input()，可以让用户输入字符串，并存放到一个变量里。如下所示：

name = input()

print('Hi',name)

1

2

5 编码

Python2 中默认编码为 ASCII，假如内容为汉字，不指定编码便不能正确的输出及读取，比如我们想要指定编码为 UTF-8，Python 中通过在开头加入 # -- coding: UTF-8 -- 进行指定。

Python3 中默认编码为 UTF-8，因此在使用 Python3 时，我们通常不需指定编码。

6 缩进

Python 不使用 {} 来指令函数、逻辑判断等，而是使用缩进，缩进的空格可变。如下所示：

if True:

print(True)

else:

print(False)

1

2

3

4

7 多行

Python 中一般来说会以新行来作为语句的结束标识，如下所示：

a = 128

b = 1024

c = 512

d = a + \

 b - \

 c

8 注释

Python 中单行注释用 #，多行注释用三个单引号（'''）或三个双引号（"""）。如下所示：

# 我是单行注释

'''

我是多行注释

我是多行注释

'''

9 数据类型

整数：可以为任意大小、包含负数

浮点数：就是小数

字符串：以单引号 '、双引号"、三引号 ''' 或 """括起来的文本

布尔：只有 True、False 两种值

空值：用 None 表示

变量：是可变的

常量：不可变

10 运算符

101 常用运算符

运算符描述示例

+相加a + b

-相减a - b

相乘a b

/相除a / b

%取模a % b

幂ab 表示 a 的 b 次幂

//取整除9 // 4 结果为 2

==是否相等a == b

!=是否不等于a != b

>是否大于a > b

>=是否大于等于a >= b

<=是否小于等于a <= b

=简单的赋值运算符a = b + c

+=加法赋值运算符a += b 等效于 a = a + b

-=减法赋值运算符a -= b 等效于 a = a - b

=乘法赋值运算符a = b 等效于 a = a b

/=除法赋值运算符a /= b 等效于 a = a / b

%=取模赋值运算符a %= b 等效于 a = a % b

=幂赋值运算符a = b 等效于 a = a b

//=取整除赋值运算符a //= b 等效于 a = a // b

&与a & b

以上回答希望对你有所帮助，想学习Python自学有难度，可以考虑培训机构看看，千锋就很不错，推荐你去看看

清华大佬将python浓缩成了4个阶段

第一周：熟悉Python。

第一天：基本概念(4小时》print,变量，输入，条件语句。

第二天：基本概念(5小时)列表，for循环，whle循环，函数，导入模块。

第三天：简单编程问题(5小时)：交换两个变量值，将摄氏度转换为华氏温度，求数字中各位数之和，判断某数是香为素数，生成随机数，删除列表中的重复项等等。

第四天：中级编程问题(6小时)：反转一个字符串（回文检测），计算最大公约合并两个有序数组，猜数字游戏，计算年龄等。

第五天：数据结构(6小时)栈，队列，字典，元组，树，链表。

第六天：面向对象编程(OOP)(6小时)：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承。

第七天：算法(6小时)搜索（线性和二分查找）排序（冒泡排序选择排序)、递归函数（阶乘、斐波那契数列、时间复杂度气（线性、二次和常量）。

第二周：软件开发。

第一天：熟悉种DE(5小时)8DE是你在编写大型项目时的操作环境，所以你需要精通一个1DE。在软件开发的初期，我建议你在VS code中安装Python扩展或使用Jupyter notebook。

第二天：Github(6小时)：探索Github,并创建一个代码仓库。尝试提交(Commit查看变(Dift)和上推(Push)你的代码。另外，还要学习如何利用分支工作，如何合并(merge)不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求(pullrequest)。

第三天：第一个项目一简单计算器(4小时)熟悉Tkinter,创建一个简单的计算器。

第四、五、六天：个人项目（每天5小时）：选定一个项目并完成它。如果你不知道你该做什么，可以查看下面的清单。

第七天：托管项目（5小时）：学习使用服务器和hosting服务来托管你的项自。创建一个Heroku设置并部署你构建的应用程序。

第三周：成为程序员。

第一天：数据库基础(6小时)基本SQL查询（创建表、选择、Where查询、更新)、SQL函数(Avg、MaX、Count)、关系数据库（规范化）、内连接、外连接等。

第二天：使用Python数据库(5小时)利用一种数据库框架(SQLite或panda)连接到一个数据库，在多个表中创建并插入数据，再从表中读取数据。

第三天：API(5小时)如何调用APl。学习JSON、微服务(micro-service)以及表现层应用程序转换应用程序接口(Rest AP)。

第四天：Numpy(4小时)：熟悉Numpy。

第五、六天：作品集网站（一天5小时）：学习Django,使用Diango构建一个作品集网站，也要了解一下Flask框架。

第七天：单元测试、日志、调试(5小时)：学习单元测试(PyTest),如何设置和查看日志，以及使用断点调试。

第四周：认真准备工作。

第一天：准备简历(5小时)制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面，必须在写项目的同时附上Github链接。

第二天：作品集网站(6小时)写几个博客，将它们添加到你之前开发的作品集网站中。

第三天：LinkedIn简介(4小时)创建一个LinkedIn个人简介，把简历上的所有内容都放到Linkedin上。

第四天：面试准备(7小时)准备一些谷歌常见的面试问题，练习白皮书中的10个面试编程问题。，在GlassdoorCareercup等网站中查看前人遇到的面试间题。

第五天：社交(~小时)：走出房门，开始参加聚会、招聘会，与其他开发人员和招聘人员见面。

第六天：工作申请（小时）：搜索「Python Job」，查看LinkedIn Job和本地求职网站。

第七天：在拒绝中学习（小时）。

1、处理数据

Excel整理数据功能虽然很强大，但在Python面前，曾经统治职场的它也的败下阵来。因为Python在搜集数据整理分析数据的过程中更加便捷，通过几行代码还可以实现自动化操作。如果你学会Python，便可以从网上找一些数据筛选、汇总的兼职工作来赚点小钱。

2、查询资料

学会Python之后，很容易通过几行代码在网络上爬取各种各样的资源。目前有很多工作，都会招一些查阅汇总资料的兼职。学会Python的小白，便可以利用业余时间，通过Python帮助个人或者一些公司企业进行资料搜罗整理，还可以赚一笔小钱丰富自己的生活。

3、P图

通过Python可以利用相关代码进行批量处理，不管是缩放、旋转、镜像、裁剪、灰度、添加文本等等，都可以在Python的帮助下获得，再也不用一张一张去P图了。如果学会了Python进行P图，平时可以和一些照相馆合作，帮助他们处理大量。