运算符：

算术运算符：

+  加

-  减

*  乘

/  除

//  整除

%  取余

**  求平方

除法计算得出的结果都是小数

赋值运算符：

标准赋值： =

复合赋值：  += 、 -= 、 *= 、 /= 、//= 、 **=

字符串：

字符串拓展内容：

字符串在Python中有多种定义形式：

单引号定义法：name  =  ‘黑马程序员’

双引号定义法：name  =  ”黑马程序员”

三引号定义法：name  =  “””黑马程序员”””

在字符串内包含引号：使用转义字符 \ 解除引号的效用

name = “  \”黑马程序员\”  ”

字符串拼接：

通过 +号 直接拼接

Name = “小王”  Address = “北京”  Print(“我的名字是”+name+”,我住在”+address)

注意：无法和非字符串类型进行拼接

字符串格式化：

“ %占位符 ”  % 变量

Name = “黑马程序员”  Message = “学IT来:%s” % name  Print(message)

%s :         将内容转换成字符串，放入占位位置

%d :         将内容转换为整数，放入占位位置

%f :         将内容转换为浮点型，放入占位位置

Name = “传智播客”  Setup_year = 2006  Stock_price = 19.99  Message = “%s , 成立于：%d , 我今天的股价是：%f” % (name , setup_year , stock_price)

字符串的数字精度控制：

使用辅助符号”m.n”来控制数据的宽度和精度,如%5d、%5.2f、%.2f，m和.n均可省略

如果m比数字本身宽度还小，m不生效

.n对小数部分做精度限制的同时，还会对小数部分做四舍五入

Num1 = 11  Num2 = 11.345  Print(“数字11宽度限制5，结果是：%5d” % num1)  Print(“数字11.345宽度限制7，小数精度2，结果是：% 7.2f” % num2)  Print(“数字11.345不限制，小数精度2，结果是：% .2f” % num2)

字符串格式化的快速写法：

f” {变量} {变量} ”

Name = “传智播客”  Setup_year = 2006  Stock_price = 19.99  Print(f”我是{name},我成立于：{setup_year}年，我今天的股价是{stock_price}”)

对表达式进行格式化：

在无需使用变量进行数据存储的时候，可以直接格式化表达式，简化代码

Print(“1+1的结果是: %d” % (1+1))  Print(f”1*2的结果是：{1*2}”)  Print(“字符串在Python中的类型名是：%s” % type(“字符串”))

获取键盘输入的数据:

Input(“提示语句”)

默认接收类型都是字符串

Name = str(input(”请输入姓名”))  Age = int(input(“请输入年龄”))  小数 = float(input(“请输入一个小数”))

布尔类型和比较运算符：

比较运算符的使用：

== 、 != 、 > 、< 、>= 、<=

If语句的基本格式：

If-else语句：

If-elif-else语句：

判断语句的嵌套：

通过如下代码，可以定义一个变量num，变量内存储随机数字

Import random  Num = random.randint(1,10)

while循环的基础语法：

While循环的嵌套：

同判断语句的嵌套一样，循环语句的嵌套，要注意空格缩进

多层循环，基于空格缩进来决定层次关系

注意条件的设置，避免出现无限循环（除非真的需要无限循环）

For循环的基础语法：

For 临时变量 in 待处理数据集（序列）：

循环满足条件时执行的代码

同while循环不同，for循环是无法定义循环条件的

只能从被处理的数据集中，依次取出内容进行处理

所以，for循环无法构建无限循环（被处理的数据集不可能无限大）

Range语句：

待处理数据集，严格来说，称之为：序列类型

序列类型指，其内容可以一个个依次取出的一种类型，包括：

字符串、列表、元组

Range语句的语法格式：

Range(num)  Range(num1,num2)  Range(num1,num2,step),#step指数字之间的步长

For循环临时变量作用域：

作用域限定为循环内，如需访问临时变量，可以预先在循环外定义它

For循环的嵌套运用：

Continue和break：

Continue        中断本次循环，直接进入下一次循环

Break             直接结束所在循环

函数：

函数是组织好哒，可重复使用的，用来实现特定功能的代码段

提高了程序的复用性，减少重复性代码，提高开发效率

无返回值的语法：

Def 函数名（）：

        函数体

函数名（）

Def 函数名（x,y）:

函数定义中，提供的x和y，称为：形式参数（形参），表示函数声明将要使用2个参数

函数调用中，提供的参数称为实际参数（实参），表示函数执行时真正使用的参数值

返回值的语法：

Def 函数名（参数...）：

        函数体

Return 返回值

变量 = 函数名（参数）

Return后的代码不会执行

如果函数没有使用return语句返回数据，函数返回None

None类型的应用场景：

①用在函数无返回值上

②用在if判断上

在if判断中，None等同于False

一般用于在函数中主动返回None，配合 if 判断做相关处理

③用于声明无内容的变量上

定义变量，但暂时不需要变量有具体值，可以用None来代替

函数的嵌套调用：

在一个函数中，调用另外一个函数

函数A中执行到调用函数B的语句，会将函数B全部执行完成后，继续执行函数A的剩余内容

变量在函数中的作用域：

变量作用域指的是变量的作用范围（变量在哪里可用，在哪里不可用）

主要分为两类：局部变量和全局变量

局部变量：定义在函数体内部的变量，即只在函数体内部生效

全局变量：在函数体内、外都能生效的变量

Global关键字，可以在函数内部声明变量为全局变量

数据容器：

一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为一个元素

每一个元素，可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔

数据容器根据特点的不同，如：

是否支持重复元素

是否可以修改

是否有序等

分为五类，分别是：

列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）、集合（set）、字典（dict）

列表：

列表的数据类型没有任何限制，甚至元素也可以是列表，这样就定义了嵌套列表

从列表中取出特点位置的数据可以使用：下标索引

要注意下标索引的取值范围，超出范围无法取出元素，并且会报错

取出列表元素：

List[0,1,2...]

取出嵌套列表的元素：

List[1][2]

列表的方法：

查询某元素的下标：                                列表.index(元素)

修改特点下标索引的值：                        列表[下标] = 值

插入元素：                                              列表.insert(下标,元素)

在列表尾部追加”单个”元素：                  列表.append(元素)

在列表尾部追加”一批”元素：                 列表.extend(其他数据容器) 将其他数据内容取出，依次追加到列表尾部

删除元素：                                              Del 列表[下标]   列表.pop(下标)

删除某元素在列表中的第一个匹配项：  列表.remove(元素)

清空列表：                                             列表.clear()

统计某元素在列表内的数量：                列表.count(元素)

统计列表中全部的元素数量：                Len(列表)

列表的遍历：                                        While循环  、For循环

元组：

Tuple = （）

元组一旦定义完成，就不能修改

元组只有一个数据，这个数据后面要添加逗号，否则是字符串类型

元组可以嵌套，和列表一样，支持下标索引

如果元组里面嵌套了list，那么list里面的元素可以修改

支持for循环和while循环

再识字符串：

支持下标（索引）

同元组一样，字符串是一个：无法修改的数据容器

查找元素的下标：                                           Index()

字符串的替换：                                               字符串.replace(字符串1,字符串2)

将字符串中的全部字符串1替换为字符串2,不是修改字符串本身，而是得到了一个新字符串

字符串的分割：                             ``                字符串.split(分隔字符串)

按照指定的分割符字符串，将字符串划分为多个字符串，并存入列表对象中,字符串本身不变，而是得到一个列表对象

字符串的规整操作（去前后空格）:                 字符串.strip()

字符串的规整操作（去前后指定字符串):         字符串.strip(字符串)

注意：传入的是”ab”,其实就是：”a”和”b”都会移除，是按照单个字符

统计字符串中某字符的出现次数:                      Count()

统计字符串的长度:                                            Len()

数据容器（序列）的切片：

序列是指：内容连续、有序，可使用下标索引的一类数据容器

列表、元组、字符串，均可以视为序列

切片：                序列[起始下标：结束下标：步长]

步长为负数表示，反向取（注意，起始下标和结束下标也要反向标记）

从头到尾：         序列[ : ]

将序列反转：     序列[ : :-1]

字符串大小比较的方式：

ASCLL码表：

字符串是按位比较，也就是一位位进行对比

小写字母>大写字母>数字

集合(set):

集合是无序的，所以集合不支持下标索引，不能用while遍历

定义空集合：                          变量名称 = set()

添加新元素：                          变量名称.add()

移除元素：                              变量名称.remove()

从集合中随机取出元素：        集合.pop()

从集合中随机取出一个元素,结果：会得到一个元素的结果。集合本身被修改，元素被移除

清空集合：                              集合.clear()

取两个集合的差集：                集合1.difference(集合2)

取出集合1有，集合2没有的,结果：得到一个新集合，集合1和集合2不变

消除两个集合的差集：            集合1.difference_update(集合2)

对比集合1和集合2，在集合1内，删除和集合2相同的元素,结果：集合1被修改，集合2不变

两个集合合并：                        集合1.union（集合2）

将集合1和集合2组合成新集合,结果：得到新集合，集合1和集合2不变

字典：

定义：同样使用{}，不过存储的元素，是一个个的键值对

字典的嵌套：

字典的key和value可以是任意数据（key不能是字典）。

字典内key不能重复，重复天剑等同于覆盖原有数据

字典不可以通过下标索引，而是通过key去获取value，不能使用while循环

从嵌套字典中获得信息：                Dict[key1][key2]

新增或更新元素：                          字典[key] = value

删除元素：                                     字典.pop(key)

清空字典：                                     字典.clear()

获取全部的key：                            字典.keys()

遍历：                                            ①通过获取到全部的key来完成遍历

                                                       ②直接对字典进行for循环，每一次循环都是直接得到key

统计字典的元素数量：                    Len()函数

数据容器对比：

数据容器的通用统计功能：

首先，在遍历上：

5类数据容器都支持for循环遍历

列表、元组、字符串支持while循环，集合、字典不支持（无法下标索引）

Len（容器）         统计容器的元素个数

Max（容器）         统计容器的最大元素

Min（容器）          统计容器的最小元素

通用类型转换：

List（容器）         将给定容器转换为列表

Str（容器）          将给定容器转换为字符串

Tuple（容器）      将给定容器转换为元组

Set（容器）          将给定容器转换为集合

字典可以转换为其他类型

容器的通用排序功能：

Sorted（容器，[reverse = True]）                                降序

Sorted（容器），Sorted（容器，[reverse = False]） 升序

排序的结果通通变成列表对象

函数进阶：

函数多返回值：

如果一个函数出现两个return，程序只执行第一个return，原因是因为return可以退出当前函数，导致return下方的代码不执行

函数的多种传参方式：

函数有四种常见的参数使用方式：

位置参数：

关键字参数：

缺省参数：

设置默认值统一的都在最后，否则会报错

不定长参数：

 位置传递的数据形式是元组

 关键字传递的数据形式是字典

匿名函数：

函数作为参数传递：

函数本身是可以作为参数，传入另一个函数中进行使用的

将函数传入的作用在于：传入计算逻辑，而非传入数据

Lambda匿名函数：

Python的文件操作：

编码有许多，所以要使用正确的编码，才能对文件进行正确的读写操作

UTF-8是目前全球通用的编码格式

除非有特殊需求，否则，一律以UTF-8格式进行文件编码即可

文件的读取操作：

文件的操作步骤：

打开文件

读写文件

关闭文件

如果在程序中多次调用read()，那么下一个read，会在上一个read的结尾处接着读取的

文件的关闭：

f.close()

最后通过close，关闭文件对象，也就是关闭对文件的占用

如果不调用close，同时程序没有停止运行，那么这个文件将一直被Python程序占用

 文件的写出操作：

Close方法内置了flush的功能，如果不调用flush，但是调用close，同样文件也会写入内容

w模式，文件不存在，w会创建文件；文件存在，w会清空原有内容

文件的追加：

可以使用”\n”来写出换行符

异常：

在可能发生异常的地方进行捕获，当异常出现时，提供解决方式，避免程序无法运行

捕获所有异常：

Try：   Except Exception as e：      Print(e)

Python的模块：

模块(module)的导入：

自定义模块：

不同模块，同名的功能，如果都被导入，按照调用顺序，后导入的会覆盖先导入的

__main__变量的功能：

if __name__ == ‘__main__’：表示，只有当程序是直接执行的才会进入if内部，如果是被导入的，则if无法进入

_all_变量的功能：

_all_变量是一个列表，可以控制import*的时候，哪些功能可以被导入

自定义Python包(package)：

安装第三方包：

可视化案例：

Json数据格式：

json的类型是字符串

Json_str = json.dumps(data,ensure_ascii = False)

如果有中文的话,传入ensure_ascii = False参数,来确保中文正常转换

 Pyecharts模块介绍：

Pyecharts快速入门：

配置选项：

Pyecharts模块中有很多的配置选项，常用到2个类别的选项：

全局配置选项

系列配置选项

 数据处理：

from pyecharts.charts import Line import json from pyecharts.options import *  # 处理数据 f_us = open("D:/美国.txt", "r", encoding="UTF-8") us_data = f_us.read()  # 美国的全部内容  f_jp = open("D:/美国.txt", "r", encoding="UTF-8") jp_data = f_us.read()  # 日本的全部内容  f_in = open("D:/美国.txt", "r", encoding="UTF-8") in_data = f_us.read()  # 印度的全部内容  # 去掉不合JSON规范的开头 us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436", "") jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498", "") in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180", "")  # 去掉不合JSON规范的结尾 us_data = us_data[::-2] jp_data = jp_data[::-2] in_data = in_data[::-2]  # JSON转Python字典 us_dict = json.loads(us_data) jp_dict = json.loads(jp_data) in_dict = json.loads(in_data)  # 获取trend key us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend'] jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend'] in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend']  # 获取日期数据，用于x轴，取2020年(到314下标结束) us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314] jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314] in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314]  # 获取确认数据，用于y轴，取2020年(到314下标结束) us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314] jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314] in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314] # 创建一个折线图对象 line = Line() # 给折线图对象添加x轴的数据 line.add_xaxis(us_x_data) # 给折线图对象添加y轴的数据 line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=True)) line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=True)) line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=True)) # 设置全局选项 line.set_global_opts(     title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数对比折线图", pos_left="center", pos_bottom="1%"),     legend_opts=LegendOpts(is_show=True),     toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),     visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True) ) # 通过render方法，将代码生成为图像 line.render() # 关闭文件对象 f_us.close() f_jp.close() f_in.close() 

数据可视化案例：

 基础地图演示：

from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import VisualMapOpts  map = Map() data = [     ("北京", 99),     ("上海", 199),     ("湖南", 299),     ("台湾", 199),     ("安徽", 299),     ("广州", 399),     ("湖北", 599) ] map.add("地图", data, "china") # 设置全局配置，定制分段的视觉映射 map.set_global_opts(     visualmap_opts=VisualMapOpts(         is_show=True,     #是否显示         is_piecewise=True,#是否分段         pieces=[             {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9", "color": "#CCFFFF"},             {"min": 10, "max": 99, "label": "1-9", "color": "#FF6666"},             {"min": 100, "max": 500, "label": "100-500", "color": "#990033"},         ]     ) ) # 绘图 map.render("基础地图演示.html") 

 河南省地图疫情绘制：

import json  from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import *  # 读取文件 f = open("D:/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8") data = f.read()  # 关闭文件 f.close()  # 获取河南省数据 # json数据转换为python字典 data_dict = json.loads(data)  # 取到河南省数据 cities_data = data_dict['areaTree'][0]['children'][3]['children']  # 准备数据为元组并放入list data_list = [] for city_data in cities_data:     city_name = city_data['name'] + '市'     city_confirm = city_data['total']['confirm']     data_list.append((city_name, city_confirm))  # 手动添加济源市的数据 data_list.append(("济源市", 5))  # 构建地图 map = Map() map.add("河南省疫情分布地图", data_list, "河南")  # 设置全局选项 map.set_global_opts(     title_opts=TitleOpts(title="河南省疫情地图"),     visualmap_opts=VisualMapOpts(         is_show=True,       # 是否显示         is_piecewise=True,  # 是否分段         pieces=[             {"min": 1, "max": 9, "label": "1-99", "color": "#CCFFFF"},             {"min": 100, "max": 999, "label": "100-999", "color": "#FF6666"},             {"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999", "color": "#990033"},             {"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999", "color": "#CC3333"},             {"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999", "color": "#FF9966"},             {"min": 100000, "label": "100000+", "color": "#FFFF99"}         ]     ) ) # 绘图 map.render("河南省疫情地图.html") 

 基础柱状图构建：

 基础时间线柱状图绘制：

对象：

初识对象：

成员方法：

构造方法：

 魔术方法：

"=="         是判断两个变量或实例是不是指向同一个内存空间

"equals"  是判断两个变量或实例所指向的内存空间的值是不是相同

 封装：

面向对象三大特性：

封装、继承、多态

继承：

多继承中，如果父类有同名方法或属性，先继承的优先级高于后继承

pass关键字的作用：

pass是占位语句，用来保证函数（方法）或类定义的完整性，表示无内容，空的意思

 类型注解：

Ctrl+p：弹出提示

变量的类型注解：

函数和方法的类型注解：

 Union联合类型注解：

使用前需要导包

多态：

MySQL：

SQL基础和：DDL:

 SQL支持注释：

单行注释：-- 注释内容（--后面一定要有一个空格）

单行注释：#注释内容（#后面可以不加空格，推荐加上）

多行注释：/*注释内容*/

SQL-DML：

DML是指数据操作语言，用来对数据库中表的数据记录进行更新