Python 零基础教程【进阶篇】

作者：辰风沐阳阅读：296 发布时间：2026-06-27 上次更新：2026-07-27

[TOC]

#### 1. 面向对象
---

掌握 Python 的面向对象编程（OOP）是从 “写脚本” 迈向 “构建复杂工程” 的必经之路

面向对象编程是一种以 “实体交互” 为核心的编程范式，它将数据（属性）和操作数据的逻辑（方法）绑定成一个独立的对象，从而让代码更加模块化、可维护且易于扩展

```python
# 所有的类名要求首字母大写，多个单词使用驼峰式命名
class Phone:
    brand = 'huawei'

print(Phone) # <class '__main__.Phone'>

# 使用类创建对象
yp = Phone()
print(yp) # <__main__.Phone object at 0x102ccd550>
print(yp.brand) # huawei
```

核心概念：类与对象

+ 类（Class）：相当于创建对象的 “图纸” 或 “模板”，它定义了对象将包含的数据和行为
+ 对象（Object）：根据图纸建造出的 “具体实例”。同一个类可以实例化出无数个对象，每个对象拥有独立的数据空间

基础用法示例：

```python
class Dog:
    # 类属性：所有实例共享
    species = "Canis familiaris"

# 初始化方法（构造函数）：用于初始化对象的属性
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 实例方法：定义对象的行为
    def bark(self):
        return f"{self.name} says woof!"

# 创建对象（实例化）
my_dog = Dog("Buddy", 3)
print(my_dog.name)  # 输出: Buddy
print(my_dog.bark())  # 输出: Buddy says woof!
```

类中的四种方法：普通方法、魔术方法、类方法、静态方法

+ 类方法：定义需要依赖装饰器 `@classmethod`，类方法参数的不是对象，而是当前类
+ 静态方法：定义需要依赖装饰器 `@staticmethod`，静态方法无需传递参数

```python
class User:
    # 类属性
    gender = '男'

# 魔术方法（构造函数）
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 普通方法
    def show(self):
        print(self.name, self.age)

# 类方法：
    # 1.使用依赖修饰器 @classmethod 定义
    # 2.类方法中参数不是一个对象，而是当前类（下方的 cls 参数）
    # 3.类方法中只可以使用类属性
    # 4.类方法中可否使用普通方法？答案：不能
    # 类方法作用：因为只能访问类属性和类方法，所以可以在对象创建之前，如果需要完成一些功能
    @classmethod
    def test(cls):
        print(cls) # <class '__main__.User'>
        print(cls.gender)  # 可以访问类属性
        # name 属性在对象中，不在类中
        # print(cls.name) # 报错：AttributeError: type object 'User' has no attribute 'name'
        # print(self.name) # 无法访问对象的属性，会报错

# 静态方法
    # 1.使用依赖装饰器 @staticmethod 定义
    # 2.静态方法是无需传递参数（cls,self）
    # 3.同类方法也只能访问类的属性和方法，对象是无法访问的
    # 4.加载时机同类方法
    @staticmethod
    def say():
        print('这是静态方法')
        print(User.gender) # 可以访问

u1 = User('liang', 20)
u1.show()
# 调用类方法
u1.test()
User.test()
# 调用静态方法
User.say()
```

类方法和静态方法的区别

不同点：

+ 装饰器不同
+ 类方法是有参数的，静态方法没有参数

相同点：

+ 只能访问类的属性和方法，对象的属性和方法是无法访问的
+ 都可以通过类名调用访问，并且都可以在创建对象之前使用，因为它们不依赖于对象

普通方法与两者区别（不同点）：

+ 普通方法没有装饰器
+ 普通方法依赖于对象，因为每个普通方法都有一个 self
+ 只有创建了对象才可以调用普通方法，否则无法调用

#### 2. 模块的导入和使用
---

在 Python 中，模块是代码组织的一种方式，把功能相近的函数或类放到一个文件中，一个文件（.py）就是一个模块

这样做的好处：

+ 提高代码的可复用、可维护性。一个模块编写完毕后，可以很方便的在其它项目中导入
+ 解决了命名冲突，不同模块中相同的命名不会冲突

自定义模块，创建文件 `calculate.py`，文件内容：

```python
# 限制 from calculate import * 可以导入的成员
__all__ = ['number', 'User']

number = 100

def add(*args):
    if len(args) > 1:
        sum = 0
        for arg in args:
            sum += arg
        return sum
    else:
        print('至少传入两个参数')

class User:
    @staticmethod
    def show():
        print('这是 User 类的 show 方法')

print('--- 打印数字 ---')

if __name__ == '__main__':
    print(number)
    print(number)
    print(number)

print('--- 打印数字 / ---')
```

同级目录下，创建用于测试的文件：

```python
'''
导入模块：
1. import 模块名
    模块名.函数
2. from 模块名 import 变量|函数|类
    from calculate import number 导入一个模块成员
    from calculate import number, User 导入多个模块成员
    在代码中可以直接使用模块成员（变量，函数、类）
3. from 模块名 import *
    直接导入该模块中的所有成员，在代码中可以直接使用
    如果想要限制获取的成员，可以在模块中使用 __all__=[使用*可以访问到的内容]
4. 无论是 import 还是 from 的形式，都会将模块内容进行加载
    如果不希望其进行调用，就会用到 __name__
    在自己的模块里面 __name__ 的值是 __main__，如果在其它模块中通过导入的方式调用的话，值为 __模块名__
'''
import calculate
from calculate import *
from calculate import number, User

# 直接使用模块成员
print(User)
print(number)

list1 = [1, 3, 5]

# 使用模块中的内容
# 模块名.函数
sum = calculate.add(*list1)
print(sum)
# 模块名.变量
print(calculate.number)
# 模块名.类
calculate.User.show()
```

#### 3. 包的导入和使用
---

通过代码示例查看包的导入和使用，目录结构如下：

+ 目录中创建一个 `__init__.py` 文件（不需要写任何内容），表示当前目录是一个包

```plaintext
├── article
│   ├── __init__.py
│   └── models.py
├── user
│   ├── __init__.py
│   ├── models.py
│   └── test.py
├── calculate.py
├── package.py
```

article/models.py

```python
class Article:
    def __init__(self, name, author):
        self.name = name
        self.author = author
    def show(self):
        print('发表文章名字:《{}》的作者是:{}'.format(self.name, self.author))
```

user/models.py

```python
__all__=['User'] # 只是针对 from 包.模块 import *

class User:
    def __init__(self, username, password):
        self.username = username
        self.password = password
    def login(self, username, password):
        if self.username == username and self.password == password:
            print('login success')
        else:
            print('login failed')
    def publish_article(self, article):
        print(self.username, '发表文章: ', article.name)
    def show(self):
        print(self.username)
        print(self.password)

if __name__ == '__name__': # 只有直接运行当前模块才会执行，导入使用不执行
    pass
```

user/test.py

```python
# 如果想要导入同级目录下的 models 模块中的 User 应该怎么写 ？

# 首先，你应该会尝试直接导入
# 这种写法在某些情况下可以运行，但它是极其脆弱且不规范的，有时能成功，有时报错，原因在于：sys.path
# import models

from user.models import User
# from .models import User # 当前目录下的 models 里面的 User 类，这种写法不太推荐
from article.models import Article

# 通过导入的 User 类创建的
u = User('admin', '123123')
u.show()
# 使用其它包的模块
article = Article('人生苦短，我用 Python', 'liang')
u.publish_article(article)

list1 = [1, 3, 5, 7]
from calculate import add
print(add(*list1))
```

calculate.py

```python
def add(*args):
    if len(args) > 1:
        sum = 0
        for arg in args:
            sum += arg
        return sum
    else:
        print('至少传入两个参数')
```

package.py

```python
# 一个包中可以存放多个模块
# 项目 > 包 > 模块 > 类/函数/变量
# 项目中可以有多个包，包中可以有多个模块，模块中可以有多个类/函数/变量

# 1.导入 user 包中的 models 模块
from user import models
u = models.User('admin', 123456)
u.show()

# 2.直接导入 user 包中的 models 模块中的 User 类
from user.models import User
u2 = User('liang', 'abcdef')
u2.show()

# 3.还可以使用 * 将模块中的所有成员导入进来
# 同时也支持在该模块中使用 __all__=[] 限制可使用 * 导入的成员
from user.models import *
```

#### 4. 包的 \_\_init\_\_.py 与 sys 模块
---

当导入包的时候，默认调用 `__init_.py` 文件，作用：

+ 当导入包的时候，把一些初始化的函数，变量，类定义在 `__init_.py` 文件中
+ 此文件中函数，变量等的访问，只需要通过 `包名.函数`
+ 结合 `__all__=[通过*可以访问的模块]`

在 `user/__init__.py` 编写以下内容：

```python
__all__ = ['models']

print(' user 包的 __init__ 文件')

def create_app():
    print('create_app 执行')

def printA():
    print('printA 执行')
```

在 `user` 包的同级目录创建 `package_init.py`，文件内容如下：

```python
# 当导入包的时候，默认调用 __init_.py 文件（以下两种导入方式都会调用 __init_.py）
import user
from user.models import User

# from 模块 import *
# 1.表示可以使用模块里面的所有内容
# 2.如果没有定义 __all__ 表示所有的内容都可以访问；如果定义了 __all__ 表示列表中的内容才可以访问

# from 包名 import *
# 表示该包中内容（模块）默认不能访问，需要在 __init_.py 中定义 __all__ 暴露的模块
from user import *
u = models.User('admin', '123456')
u.show()
```

循环导入：大型的 Python 项目中，需要很多 python 文件，由于架构不当，可能会出现模块之间的相互导入

```plaintext
A 模块:
    def test():
        f()
B 模块:
    def f():
        test()
```

新建两个文件演示循环导入的问题：

`loop1.py`：

```python
from loop2 import func

def task1():
    print('01 --- task1')

def task2():
    print('01 --- task2')
    func()

task2()
```

`loop2.py`：

```python
from loop1 import task1

def func():
    print('--- 循环导入2里面的func')
    task1()
```

解决循环导入问题：

+ 重新架构（大型项目可能改动较大）
+ 将导入的语句放到函数里面或模块最后

```python
# 修改 loop2.py，将导入语句放到函数中
def func():
    from loop1 import task1
    print('--- 循环导入2里面的func')
    task1()
```

当你导入一个模块，Python 解析器对模块位置的搜索顺序是：

+ 当前目录
+ 如果不在当前目录，Python 则搜索在 Shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录
+ 如果都找不到，Python 会查看默认路径。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

```python
import sys

# 查看导入模块时搜索目录路径
print(sys.path) # ['/Users/liang/PyCharmMiscProject/循环导入', ...]

print(sys.version) # python 版本
print(sys.modules) # 查看系统模块列表

# 运行命令: python 文件名.py a b
print(sys.argv) # 获取执行 python 解释器时传递的参数
```

#### 5. time 模块和 datetime 模块
---

`time` 模块的常见用法：

```python
# 系统内置 time 模块
import time
print(time)

# 1.获取时间戳
t = time.time()
print(t) # 1782739130.504458
# time.sleep(3) # 睡眠3秒
print(time.time()) # 1782739133.508399

# 2.时间戳转为其它形式
# 将时间戳转为字符串
s = time.ctime(t) # Mon Jun 29 21:20:54 2026
print(s)
# 将时间戳转为元组
t2 = time.localtime(t)
print(t2) # time.struct_time(tm_year=2026, tm_mon=6, tm_mday=29, tm_hour=21, tm_min=22, tm_sec=3, tm_wday=0, tm_yday=180, tm_isdst=0)
print(t2.tm_year) # 2026
print(t2.tm_mon)  # 6

# 3.元组转为其它形式
# 将元组转为时间戳（秒的格式）
t3 = time.mktime(t2)
print(t3) # 1782739437.0
# 将元组转为字符串
t4 = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', t2)
print(t4) # 2026-06-29 21:26:49
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 第二个参数不传，默认就是当前时间

# 4.将字符串转为元组形式
t5 = time.strptime(t4, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(t5) # time.struct_time(tm_year=2026, tm_mon=6, tm_mday=29, tm_hour=21, tm_min=32, tm_sec=17, tm_wday=0, tm_yday=180, tm_isdst=-1)
```

`datetime` 模块的常见用法：

```python
# datetime 模块其实就是 time 模块的升级版

'''
datetime 模块：
    time      时间
    date      日期
    datetime  日期时间 now()
    timedelta 时间差 timedelta=(days=3,hours=2)
'''

import time
import datetime

print(datetime.time.hour) # 打印发现是一个对象
print(time.localtime().tm_hour) # 打印是数字，当前小时

print(datetime.date.day)  # 打印发现也是一个对象
print(datetime.date.year) # 打印发现也是一个对象

# 因为 date 是类，所以需要创建对象，然后再访问
d = datetime.date(2018, 3, 21)
print(d) # 2018-03-21
print(d.day) # 21
print(d.year) # 2018
print(datetime.date.ctime(d)) # Wed Mar 21 00:00:00 2018

print(datetime.date.today()) # 2026-06-29

# timedelta 时间差
t1 = datetime.timedelta(hours=2)
print(t1) # 2:00:00
now = datetime.datetime.now()
print(now) # 2026-06-29 21:53:25.176799
print(now - t1) # 2026-06-29 19:53:25.176799
```

#### 6. random 模块与 hashlib 模块
---

`random` 模块用法

```python
import random

# 生成 0～1 之间的随机小数
num1 = random.random()
# 生成 1~10 之间的随机整数（包含 1，但是不包含 10）
num2 = random.randrange(1, 10)
# 生成 1~10 之间的随机整数，步长为 2（也就是随机返回 1、3、5、7、9）
num3 = random.randrange(1, 10, 2)
# 生成 1~10 之间的随机整数（包含 1 和 10）
num4 = random.randint(1, 10)
print(num1)
print(num2)
print(num3)
print(num4)

# 随机获取列表中的一个元素
list1 = ['html', 'css', 'js', 'vue']
item = random.choice(list1)
# 打乱列表中的元素顺序（shuffle 洗牌）
list2 = ['红桃A', '方块K', '黑桃7', '红心8']
random.shuffle(list2)
print(item)
print(list2)
```

在 Python 中，`chr()` 和 `ord()` 是一对互为逆运算的内置函数，用于字符串与对应的 Unicode 整数编码之间的相互转换

```python
num1 = ord('A') # string --> unicode 整数编码
print(num1) # 65
str1 = chr(num1) # unicode 整数编码 --> string
print(str1) # A

num1 = ord('上')
print(num1) # 19978
str1 = chr(num1)
print(str1) # 上
```

生成随机验证码（数字+大小写字母）

```python
def rand_code():
    code = ''
    for i in range(4):
        rand1 = str(random.randint(0, 9))
        rand2 = chr(random.randint(65, 90))
        rand3 = chr(random.randint(97, 122))
        code += random.choice([rand1, rand2, rand3])
    return code
print(rand_code())
```

`hashlib` 加密算法模块

```python
# 加密算法：md5 sha1 sha256 ...

import hashlib

msg = 'hello'

md5 = hashlib.md5(msg.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest()) # 32位十六进制加密字符串

sha1 = hashlib.sha1(msg.encode('utf-8')).hexdigest()
print(sha1) # 40位长度

sha256 = hashlib.sha256(msg.encode('utf-8'))
print(sha256.hexdigest()) # 64位长度
```

Python 零基础教程【进阶篇】

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