Python

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Python

为什么我选择了 Python

从大一我就开始接触 MATLAB，并且认为 python 能做的，MATLAB 也能做，而且实现起来更简单，毕竟 MATLAB 作为一个已经商业化的工具，其工作区的可视化和交互性、对于环境的依赖程度确实是 python 不可比拟的。

但是 MATLAB 完整体量高达 50G，对于磁盘的占用率是不言而喻的，Python 借用包管理器，将体量减小到 MATLAB 远不及的水平。其次，MATLAB 在拟合、神经网络、深度学习等领域，采用已经打包好的工具箱，这对于算法学习是极其不利的，但是 Python 通过各种库的调用，能够从底层逻辑实现各算法，对于个人学习而言是更为有益的。

包管理器

pip

这是 Python 自带的包管理器，但是存在一定的问题，后将其弃用，改用poetry，其问题可见产品吐槽板块。

poetry（在用）

听从绝对值_x的意见，选用了更为轻量且方便的 poetry 包管理器，有效解决了 pip 存在的两个问题，以下内容参考来源于绝对值_x博客。

安装

这里是 poetry 的官方文档，安装方法：

pip install poetry

配置

poetry 默认在 C 盘创建虚拟环境，不利于使用，将配置更改至项目所在文件夹，方便环境的调用和管理。

poetry config virtualenvs.in-project true
poetry config cache-dir D:\\poetry_enev

基本命令

新建项目：

poetry new <package name>
创建 .toml 文件：poetry init，然后跟着提示填入信息
包管理
添加包：poetry add <package name>
移除包：poetry remove <package name>
列出可用包：poetry show
安装依赖
从现有 pyproject.toml 安装：poetry install，会自动新建虚拟环境
从 requirements.txt 安装（不够完善）：cat requirements.txt | xargs -I % sh -c 'poetry add "%"' (ref)
虚拟环境
激活：poetry shell
删除虚拟环境：poetry env remove --all
运行：poetry run python <filename>.py

conda

拒绝 Anaconda 的大体积，建议安装 Miniconda 作为环境管理器。

安装

Windows

scoop 一行搞定

scoop install miniconda

Linux

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh  # 接下来一路空格

基本命令

conda -V # 查看 conda 版本
conda create -n <name> python=<version> # 创建环境
conda activate <name> # 激活环境
conda deactivate    # 关闭环境
conda remove -n <name> --all  # 删除环境，也可进入 conda 安装目录下的 /envs/ 删除文件夹
conda list  # 查看环境内工具包

GUI

我现在正在使用的 GUI 库是 customtkinter，其基于 python 原生 tkinter GUI 库开发，对原生控件在美观和易用性上做了处理，用熟练之后个人认为还是挺好用的（反正比原生好看太多），使用文档在这 ~~文档写的依托~~，github 源码点击此处

快捷键绑定

踩坑 1：快捷键的前提是有焦点，但是焦点一般不在控件身上，而是在整个窗口上

customtkinter 的每个 widget 都是支持快捷键的，并且提供了bind()函数绑定快捷键，但是这个前提在于，计算机系统的焦点要在该 widget 上。但是在刚进入窗口时，计算机的焦点是整个窗口，而非特定的 widget。

在查询很多资料后，我采用的方法是为窗口绑定快捷键。

import costumtkinter as tk
app = tk.CTk()
app.bind("<Return>", lambda _: app.call_func())
app.mainloop()

这样窗口绑定了快捷键，并且与响应的回调函数匹配。

理解

这里的回调函数，是和你想要的那个按钮/标签/滑动条的参数匹配的，比如说，你的按钮回调函数是step_forward()，那这里的回调函数也是调用step_forward()函数，其实本质上是让 app 窗口替这个按钮执行该函数。

但是一般谁会想到让窗口代替执行啊，最直接的想法难道不就是让按钮直接绑定吗？可恶的 Tkinter

踩坑 2：回调函数的写法

这里的之所以采用lambda关键字，是因为bind()的第二个参数会返回一个事件作为参数输入后面的函数中。但是在我的项目里，我是不需要这个事件作为输入的，所以采用_抛弃了这个参数。

其次，lambda里面的可调用对象是需要加()的，否则没法用。 ~~这个盲点看了好久才发现~~

踩坑 3：按键的写法

这里就不得不提到 python 里事件这个概念了，详情可以看这篇博客，他对事件这个概念做了比较深的剖析，在这里说一下我的踩坑点和学到的快捷键。

我本来想要设置<Enter>作为快捷键的，但是<Enter>代表的意思是鼠标进入窗口，真正的回车键应该打作<Return>
<Key-s>表示按下s键，Key三个字决定了这个信号来自键盘
<Button-1>表示按下鼠标左键，左中右三者数字分别是123，<Button>表示信号来自鼠标。

修饰符

@classmethod

classmethod 修饰的方法不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类型，实例化对象等。

class A(object):
  bar = 1
  def fun1(self):
    print("foo")
  @classmate
  def func2(cls):
    print ('func2')
    print (cls.bar)
    cls().fun1()   # 调用 foo 方法
A.func2()               # 不需要实例化

输出：

func2
1
foo

数据结构

列表 list 和元组 tuple

列表为一个由中括号[]括起来的一个数组，元组是小括号()，一般用列表，因为元组的内容在初始化之后就不可改变

列表支持的操作：

len(list) # 返回列表个数
max(list) # 返回最大值
min(list) # 返回最小值
list.append(obj) # 在列表末尾添加新的对象
list.count(obj) # 统计某个元素在列表中出现的次数
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) # 对原列表进行排序
list.pop([index=-1]) # 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值

字典 dict

字典是 python 对哈希表的实现，由多项键值对组成

字典支持的操作：

len(dict) # 返回字典键的个数
dict.get(key, default=None) # 返回指定键的值，如果值不在字典中返回 default 值
dict.values() # 以列表返回字典中的所有值
dict.pop(key[,default]) # 删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key 值必须给出。否则，返回 default 值。
dict.items() # 返回由键和值组成的迭代对象，可以用：for key, value in dict.items(): 调用

集合

集合创建一个无序不重复元素集，可删除重复数据，还可以计算并集、交集、差集

创建集合方式：

group = set(list) # 创建集合
x & y # 交集，包括同时在集合 x 和 y 中的共同元素
x | y # 并集，包括集合 x 和 y 中所有元素
x - y # 差集，包括在集合 x 中但不在集合 y 中的元素
x ^ y # 补集，包括集合 x 和 y 的非共同元素

自带模块库

os

os库让 Python 能够与系统命令行交互，通过 python 操作系统文件，运行脚本，基本命令如下：

import os # 导入 os 库
os.chdir('/home') # 切换到指定目录
os.system('<cmd>') # 在命令行运行指定命令
os.listdir('.') # 列出当前目录下的文件
os.remove('<file>') # 删除指定文件
os.mkdir('<dir>', exist_ok=True) # 创建指定目录
os.rmdir('<dir>') # 删除指定目录

csv

2024.3 写视频打标签 GUI 工具的时候，师兄让我把标签写入 csv 文件，但是我对 pandas 又用的不熟练，就只能用 csv 先做一个替代，现将使用方式记录如下

csv 读取文件

读取文件我还是觉得 pandas 会更方便一点，用.head()和.tail()读取头行和尾行，再用.iloc[]定位到具体数值，比 csv 方便很多。

csv 写入文件

with open("example.csv",mode = 'w', newline='') as f:
  csv.writer(f).writerow(data: list)

调用该语句就能在 csv 文件中写入data数据

我最开始的时候没加newline=''导致我遇到一个问题，就是我一旦writerow写进一个新的行，软件总会自动先跳一空行，再写入数据，就使文档结构很奇怪
网上查找后才发现需要加上newline=''参数，规避空行 ~~（python 设计师你怎么回事）~~

async 定义了协程函数，await 定义了协程函数的暂停和恢复执行。

语法糖

切片索引

sequence[start:end:step]

start：切片的起始索引。如果省略，切片将从序列的开头（即索引 0）开始。
end：切片的结束索引。如果省略，切片将在序列的最后一个元素处结束。
step：切片中每个元素之间的增量。如果省略，则默认步长值为 1

Python

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为什么我选择了 Python

包管理器

pip

poetry（在用）

安装

配置

基本命令

conda

安装

基本命令

GUI

快捷键绑定

修饰符

@classmethod

数据结构

列表 list 和元组 tuple

字典 dict

集合

自带模块库

os

csv

csv 读取文件

csv 写入文件

csv 追加文件

生成器函数

Async / Await 协程函数

语法糖

切片索引