示例工程教程【免费下载链接】c9-python-getting-startedSample code for Channel 9 Python for Beginners course项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/c9/c9-python-getting-started点击查看免费下载本指南以 Channel 9 / YouTube 系列课程More Python for beginners的官方仓库配套文档为核心系统梳理了第一门 Python 入门课之后应当掌握的进阶特性类与对象、多重继承与 Mixin、文件系统操作、文件读写、with资源管理以及异步编程。读者学完本指南后能够搭建出本系列课程的完整开发环境并对照仓库中的 9 个模块示例代码亲手运行从格式化工具配置到async/await并发请求的完整实战案例。系列定位第一门 Python 课程之后学什么本仓库c9-python-getting-started承载了 Channel 9 与 YouTube 上三个连续的 Python 入门系列课程的示例代码。作为其中的第二门课more-python-for-beginners/README.md 在开篇就点明了它的诞生背景在创建 Python for beginners 时我们知道无法在一门课里覆盖 Python 的全部内容因此只聚焦于“开始使用这门语言”所需的核心特性。但自然有一些内容被留在了清单之外——现在我们回来了换句话说第一门课解决的是从零开始能写出 Python 代码而这门进阶课解决的是作为一个 Python 开发者继续成长所需的能力。值得注意的是一系列“前沿”特性也被纳入其中例如async/await异步编程——这正是本课程名字中 “More” 的含义所在。从仓库根目录的 README.md 可以看到三套课程的完整脉络本课处于中间衔接位置Python for beginners零基础起点涵盖变量、条件、循环、函数、包管理、调用 REST API 与 JSON 处理对应仓库中的python-for-beginners/目录More Python for beginners深入 Python 语法探索类与 Mixin、文件系统操作并引入async/await对应仓库中的more-python-for-beginners/目录Even more Python for beginners转向数据科学工具链上手 Jupyter Notebook、pandas 与 scikit-learn对应仓库中的even-more-python-for-beginners-data-tools/目录。本篇文章的正文完全围绕第二个系列展开仓库中more-python-for-beginners/目录下的 9 个主题模块01 - Formatting and linting至09 - Asynchronous programming即是每个视频课程配套的可运行示例代码。学习目标与课程边界本课程覆盖的内容原文档在 What youll learn 中明确了三大能力目标创建类与对象Creating classes and objects——包括类定义、构造器、属性、继承与多重继承Mixin异步开发Asynchronous development——基于asyncio标准库的async/await编程模型文件系统操作Working with the filesystem——基于pathlib与io的路径管理和文件读写。本课程刻意不覆盖的内容原文档同时给出了明确的边界声明避免初学者被概念淹没面向对象设计object-oriented design等编程概念课程只展示如何在 Python 里写出类不深入讲解什么是封装、抽象、SOLID 原则这类设计理论数据库访问Database access不在本课程范围内。这一点与仓库根 README.md 的总体假设一致课程默认读者已经熟悉至少一门其他编程语言和核心编程概念例如知道什么是布尔表达式只是需要学习 Python 的语法写法。前置要求与开发环境搭建原文档列出了三条硬性前置条件理解 Git 的基本用法用于克隆与切换本仓库代码理解 Python 基础建议先完成Python for beginners第一门课安装 Visual Studio Code 或其他代码编辑器课程视频以 VS Code 为主。创建虚拟环境原文档给出的标准步骤是为每个项目创建独立的虚拟环境避免污染全局 Python 环境。具体命令因操作系统而异# Windows python -m venv venv .\venv\Scripts\activate # Linux or macOS python3 -m venv venv . ./venv/bin/activate创建后虚拟环境中的pip会与系统全局隔离后续安装的依赖都只属于本项目。安装异步编程所需的依赖包本课程的异步编程模块需要两个第三方包它们被集中声明在仓库的 requirements.txt 中aiohttp requests安装命令同样区分操作系统# Windows pip install -r requirements.txt # Linux or macOS pip3 install -r requirements.txt其中requests用于同步 HTTP 请求sync_demo.py而aiohttp用于异步 HTTP 请求async_demo.py。两行依赖、两个脚本构成了第 9 课同步与异步性能对比演示的完整基础。模块 01代码格式化与 Lint该模块01 - Formatting and linting/的目标是让代码“可读、更易于调试”这是所有后续模块代码质量的地基。格式化与文档规范原文档 01 - Formatting and linting/README.md 强调了两条 Python 官方约定PEP 8Python 代码的官方编码约定涵盖缩进4 空格、行宽、命名风格snake_case函数与变量、CamelCase类名等DocstringPEP 257模块、函数、类或方法的官方文档字符串标准用于说明其用途。Lint 工具链PylintPython 的 linter用于强制执行编码标准并检查代码错误VS Code 的 Python Linting 支持可在编辑器中实时高亮格式与规范问题类型提示Type hints允许部分 IDE 和 linter 强制类型检查提前暴露类型错误。源码对照bad.py 与 good.py仓库给出了坏代码与好代码的直观对照。先看 bad.pyx 12 if x 24: print(Is valid) # 缩进不一致只有 1 个空格 else: print(Not valid) # 引号风格不统一 def helper(namesample): # 默认参数 两侧多出空格 pass def another(name sample): # 同上且缩进为 8 空格而非 4 空格 pass这段代码虽然能运行但存在三处典型的规范问题if分支缩进不一致1 空格 vs 4 空格、字符串引号混用单引号与双引号、默认参数赋值符号两侧多余空格。Pylint 可以自动识别这些问题。再看规范版本 good.pydef print_hello(name: str) - str: Greets the user by name Parameters: name (str): The name of the user Returns: str: The greeting print(Hello, name)它演示了完整的好代码三要素统一的 4 空格缩进、函数签名使用类型提示name: str - str、函数体附带符合 PEP 257 的 Docstring说明参数与返回值。从源码结构可以看出本模块的教学逻辑是先展示坏味道再展示规范写法两者对照即可直观理解格式化的价值。模块 02Lambda 匿名函数原文档 02 - Lambdas/README.md 给出定义lambda是一个小型匿名函数可以接收任意数量的参数但只能执行一个表达式。为什么需要 lambda直接排序失败的场景仓库通过三个脚本层层递进地讲解。首先是 failed_sort.py# 这段代码会报错因为 sort 方法不知道按哪个字段排序 presenters [ {name: Susan, age: 50}, {name: Christopher, age: 47} ] presenters.sort() print(presenters)当列表元素是字典时直接调用sort()会抛出TypeError——Python 不知道两个字典之间如何比较大小必须显式告诉它按什么键排序。三种解决方案对比方案一定义具名函数作为 keymethod_sorter.pydef sorter(item): return item[name] presenters.sort(keysorter)功能正确但为一次排序单独定义一个函数略显冗长。方案二lambda 内联排序lambda_sorter.py# 按名字字母序 presenters.sort(keylambda item: item[name]) print(-- alphabetically --) print(presenters) # 按名字长度排序短到长 presenters.sort(keylambda item: len(item[name])) print(-- length --) print(presenters)一个脚本演示了 lambda 的核心用法key参数接收一个输入一个元素、输出一个可比较值的函数。第一个排序按名字字母序第二个按名字长度——只需换一行表达式即可切换排序维度充分体现了只执行一个表达式的 lambda 在简单场景下的简洁优势。两次排序的输出分别是Christopher在Susan之后字母序以及Susan5 个字符排在Christopher11 个字符之前长度序。模块 03类Classes原文档 03 - Classes/README.md 的定义非常凝练类定义数据结构与行为允许你把数据和功能组合在一起。基础类构造器与方法basic_class.py 演示了最核心的三个要素class Presenter(): def __init__(self, name): # 构造器 self.name name def say_hello(self): # 方法 print(Hello, self.name) presenter Presenter(Chris) presenter.name Christopher presenter.say_hello()要点解读__init__是构造器在Presenter(Chris)实例化时自动调用self指向当前实例self.name把参数存入实例属性实例属性是公开的可以直接赋值修改presenter.name Christopher这也为下一个示例埋下了伏笔实例方法say_hello通过self访问实例状态。属性Property为赋值加入校验直接暴露公开属性虽然简单但无法在赋值时做校验。properties_class.py展示了用property装饰器把属性访问包装成方法class Presenter(): def __init__(self, name): # 构造器 self.name name property def name(self): print(Retrieving name...) return self.__name name.setter def name(self, value): # 在这里做校验 print(Validating name...) self.__name value presenter Presenter(Chris) presenter.name Christopher print(presenter.name)关键点property把方法变成只读属性访问presenter.name时实际执行 gettername.setter提供赋值钩子注释明确标注cool validation here此处可插入校验逻辑所有赋值都会先经过这里真正的数据存放在名称改写后的私有属性self.__name中避免与 property 方法同名冲突。运行时presenter.name Christopher会触发 setter 打印Validating name...而print(presenter.name)触发 getter 打印Retrieving name...。这就是在类的数据与行为之间加入受控访问的 Python 惯用实现。模块 04继承Inheritance原文档 04 - Inheritance/README.md 给出了术语定义继承允许你定义一个类它继承另一个类的所有方法与属性。被继承的类称为父类/基类继承而来的类称为子类/派生类。源码演示Person 与 Student04 - Inheritance/demo.py 完整演示了继承关系class Person: def __init__(self, name): self.name name def say_hello(self): print(Hello, self.name) class Student(Person): def __init__(self, name, school): super().__init__(name) self.school school def sing_school_song(self): print(Ode to self.school) student Student(Christopher, UVM) student.say_hello() # 继承自 Person 的方法 student.sing_school_song() # Student 自己的方法 # What are you? print(isinstance(student, Student)) # True print(isinstance(student, Person)) # True print(issubclass(Student, Person)) # True三个值得注意的实践点super().__init__(name)子类构造器必须先调用父类构造器把name初始化交给Person自己再扩展school属性。super()是访问父类方法的关键入口方法复用Student实例可以直接调用say_hello()继承而来同时拥有自己的sing_school_song()形成共性上提、特性下放的层次结构类型关系检查脚本末尾用isinstance/issubclass验证了继承的语义——Student实例同时也是Person实例isinstance结果为TrueStudent是Person的子类issubclass结果为True。这两个内置函数在后文 Mixin 示例的框架代码中还会再次登场。模块 05Mixins多重继承原文档 05 - Mixins/README.md 指出Python 允许从多个类继承。虽然技术术语是多重继承但很多开发者把多个基类的用法称为Mixin。这种模式在 Django 等框架中非常常见。文档同时给出了两个官方参考点多重继承语法以及super()用于访问父类方法与属性。源码演示可混入的 Loggable 与 Connection05 - Mixins/demo.py 是一个极具教学价值的组合示例class Loggable: def __init__(self): self.title def log(self): print(Log message from self.title) class Connection: def __init__(self): self.server def connect(self): print(Connecting to database on self.server) class SqlDatabase(Connection, Loggable): def __init__(self): super().__init__() self.title Sql Connection Demo self.server Some_Server def framework(item): if isinstance(item, Connection): item.connect() if isinstance(item, Loggable): item.log() sql_connection SqlDatabase() framework(sql_connection)这段代码的深层含义值得展开Mixin 的定义方式Loggable和Connection各自只负责一个横切能力记录日志、建立连接它们不单独实例化使用而是作为配料混入最终类组合出完整对象SqlDatabase(Connection, Loggable)同时继承两个能力构造器中一次super().__init__()沿 MRO方法解析顺序初始化各基类属性然后填充自己的title与server面向能力的框架调用framework()函数并不关心传入对象的具体类型只通过isinstance检查它是否具备某项能力Connection能力、Loggable能力再按需调用对应方法。这就是 Mixin 模式在框架如 Django 的类视图混入认证、缓存等能力中被广泛使用的根本原因——它让能力检测 能力调用变得极其灵活。运行结果会依次打印Connecting to database on Some_Server与Log message from Sql Connection Demo。模块 06文件系统管理pathlib原文档 06 - Managing the file system/README.md 一句话点题Python 的pathlib提供了访问文件系统中文件与目录的操作和类。该模块包含三个脚本分别覆盖路径构造、目录遍历与文件元信息。路径构造与存在性检查paths.pypaths.py要求 Python 3.6from pathlib import Path # 当前工作目录 cwd Path.cwd() print(\nCurrent working directory:\n str(cwd)) # 用 joinpath 拼接路径与文件名 new_file Path.joinpath(cwd, new_file.txt) print(\nFull path:\n str(new_file)) # 检查文件是否存在 print(\nDoes that file exist? str(new_file.exists()) \n)三个 API 分别是Path.cwd()获取当前工作目录、Path.joinpath(cwd, new_file.txt)以平台无关的方式拼接完整路径比手写os.path.join更直观且自动处理分隔符差异、Path.exists()判断路径是否存在。目录遍历与类型判断directories.pydirectories.pyfrom pathlib import Path cwd Path.cwd() # 获取父目录 parent cwd.parent # 是目录吗是文件吗 print(\nIs this a directory? str(parent.is_dir())) print(\nIs this a file? str(parent.is_file())) # 列出子目录 print(\n-----directory contents-----) for child in parent.iterdir(): if child.is_dir(): print(child)这里演示了Path.parent父目录、is_dir()/is_file()类型判定以及iterdir()遍历目录条目的组合用法——遍历时用is_dir()过滤只打印子目录。文件元信息提取files.pyfiles.py 针对仓库自带的 demo.txt 提取四项信息from pathlib import Path cwd Path.cwd() demo_file Path(Path.joinpath(cwd, demo.txt)) print(\nfile name: demo_file.name) # demo.txt print(\nfile suffix: demo_file.suffix) # .txt print(\nfile folder: demo_file.parent.name) # 所在目录名 print(\nfile size: str(demo_file.stat().st_size) \n) # 字节数Path.name返回文件名、Path.suffix返回扩展名、Path.parent.name返回所在目录名、Path.stat().st_size返回文件字节大小——覆盖了日常脚本中最常用的文件元信息查询。模块 07读写文件io原文档 07 - Reading and writing files/README.md 点明底层机制Python 允许你读写文件。io是提供输入/输出I/O能力的模块包括来自文件的文本 I/O。读取文件read.pyread.py 打开仓库自带的 demo.txt内容为三行文本演示了open()的文本模式与三种读取方式stream open(./demo.txt, rt) print(\nIs this readable? str(stream.readable())) # True print(\nRead one character : stream.read(1)) # T print(\nRead to end of line : stream.readline()) # 读到换行 print(\nRead all lines to end of file :\n str(stream.readlines()) \n)模式字符串rt中r表示读取read、t表示文本模式textstream.readable()校验流是否可读read(1)读一个字符、readline()读到行尾、readlines()一次性把剩余所有行读成字符串列表。三种方法从细粒度到整体覆盖了文本读取的全部需求。写入文件write.pywrite.py 演示写入模式的完整用法stream open(output.txt, wt) print(\nCan I write to this file? str(stream.writable()) \n) stream.write(H) # 写入单个字符串 stream.writelines([ello, ,world]) # 写入一个或多个字符串 stream.write(\n) # 写入换行 names [Susan,Christopher] stream.writelines(names) # 一个实用技巧用 join 在列表元素之间插入换行 stream.write(\n) # 写入换行 stream.writelines(\n.join(names)) stream.close() # 冲刷缓冲并关闭模式wt中w表示写入write、t表示文本模式writable()校验可写性write()写单个字符串writelines()批量写字符串序列最后close()冲刷缓冲并关闭文件。脚本还演示了一个实用技巧直接writelines(names)会让两个名字连在一起而先用\n.join(names)转换就能在每个名字之间插入换行最终文件中 Susan 与 Christopher 各占一行。流指针控制manage.pymanage.py 进一步演示了文件流的指针控制stream open(manage.txt, wt) stream.write(demo!) # 写入 demo! stream.seek(0) # 把指针移回文件开头 stream.write(cool) # 从开头覆盖写入 cool stream.flush() # 把流内容冲刷到文件缓冲区 stream.close() # 冲刷并关闭seek(0)将读写位置移回文件开头于是cool覆盖了demo!的前四个字符最终文件内容为cool!。flush()强制把内存缓冲写入磁盘文件close()完成最后的冲刷并释放资源。模块 08with 语句管理外部资源原文档 08 - Managing external resources/README.md 点出了with的本质价值with语句允许你简化try/finally代码。对于任何支持with的操作都应优先使用with。源码对照try/finally 与 with08 - Managing external resources/demo.py 给出了两种写法的直接对照try: stream open(output.txt, wt) stream.write(Lorem ipsum dolar) finally: stream.close() # THIS IS REALLY IMPORTANT!! # with open(output.txt, wt) as stream: # stream.write(Lorem ipsum dolar)上半部分是手动管理资源的传统写法必须用finally保证close()一定执行——否则一旦write()抛出异常文件句柄就会泄漏。源码中的注释 THIS IS REALLY IMPORTANT!! 强调了忘记关闭流的严重后果。下半部分被注释的with版本则是等价且更简洁的推荐写法with语句会在代码块结束时自动调用close()无论正常结束还是抛出异常资源都会被可靠释放。这正是原文档任何支持with的操作都应使用with这句忠告的由来。文件句柄、网络连接、锁等外部资源都适用这一模式。模块 09异步编程asyncio / async / await原文档 09 - Asynchronous programming/README.md 给出了权威定义Python 为管理长时间运行的操作提供了多种异步方案。asyncio是支持异步操作的核心库包括async/await语法。这也是整个系列中最前沿的内容。仓库用两个脚本做了同场景的同步/异步对比。同步版本串行等待sync_demo.pyfrom timeit import default_timer import requests def load_data(delay): print(fStarting {delay} second timer) text requests.get(fhttp://httpbin.org/delay/{delay}).text print(fCompleted {delay} second timer) def run_demo(): start_time default_timer() two_data load_data(2) # 先等 2 秒 three_data load_data(3) # 再等 3 秒 elapsed_time default_timer() - start_time print(fThe operation took {elapsed_time:.2} seconds) def main(): run_demo() main()requests.get()是阻塞调用先请求/delay/2等待约 2 秒返回然后才发起/delay/3再等约 3 秒。总耗时约5 秒两个网络请求完全串行CPU 在等待期间无事可做。异步版本并发执行async_demo.py 用aiohttpasyncio重写同一场景from timeit import default_timer import aiohttp import asyncio async def load_data(session, delay): print(fStarting {delay} second timer) async with session.get(fhttp://httpbin.org/delay/{delay}) as resp: text await resp.text() print(fCompleted {delay} second timer) return text async def main(): start_time default_timer() # 创建单个会话 async with aiohttp.ClientSession() as session: # 创建任务并让它们跑起来 two_task asyncio.create_task(load_data(session, 2)) three_task asyncio.create_task(load_data(session, 3)) # 模拟其他处理 await asyncio.sleep(1) print(Doing other work) # 取回结果 two_result await two_task three_result await three_task elapsed_time default_timer() - start_time print(fThe operation took {elapsed_time:.2} seconds) asyncio.run(main())这段代码集中体现了async/await的全部核心机制async def定义协程load_data和main都是协程函数调用它们不会立即执行而是返回协程对象asyncio.create_task()并发调度两个load_data任务被同时创建并投入事件循环/delay/2与/delay/3两个 HTTP 请求在等待网络时并发进行而不是串行排队await让出控制权await session.get(...)在等待响应时把控制权交还给事件循环让其他任务得以推进await asyncio.sleep(1)则模拟了等待期间做其他工作打印Doing other work的场景——这在同步代码中是不可能的async with自动管理资源aiohttp.ClientSession和每个resp都由async with保证异步上下文的正确释放asyncio.run(main())统一入口Python 3.7 推荐的方式负责创建事件循环、运行main协程并回收资源。由于 2 秒和 3 秒的请求并发进行总耗时约3 秒以最长的任务为准相比同步版本节省约 2 秒。这就是异步编程在 I/O 密集场景下的核心收益把等待网络的时间转化为并行处理的时间。仓库示例代码总览more-python-for-beginners/目录下的完整学习路线与对应文件如下模块主题可运行示例01格式化与 Lintbad.py、good.py02Lambdafailed_sort.py、method_sorter.py、lambda_sorter.py03类basic_class.py、properties_class.py04继承demo.py05Mixinsdemo.py06文件系统paths.py、directories.py、files.py07读写文件read.py、write.py、manage.py08资源管理withdemo.py09异步编程sync_demo.py、async_demo.py建议的实践路径是克隆仓库后按上文创建虚拟环境并安装依赖然后按模块编号顺序逐个运行脚本。对于 01、03、05 等纯本地示例直接python xxx.py即可对于 09 模块先运行sync_demo.py记录串行耗时再运行async_demo.py对比并发耗时需要联网访问httpbin.org对于 06、07 模块请确认demo.txt与脚本位于同一目录后再运行以便观察文件读取与写入结果。后续学习路径原文档在 Next steps 中为完成本课程的读者列出了继续深造的官方方向这些内容也与本仓库其余两个系列形成衔接面向对象编程Python在本课已经会写类的基础上系统学习类设计的更多组织方式使用 Python 与 Flask 构建 AI Web 应用把类、文件操作与网络请求能力整合进真实 Web 服务使用 Microsoft Graph 构建 Python Django 应用体验 Mixin 在 Django 框架中的实际应用在 Azure App ServiceLinux上创建 Python 应用把本地写好的异步 Web 应用部署上云。如果希望继续深入数据方向仓库还提供了第三门课 even-more-python-for-beginners-data-tools/README.md 的完整配套——从 Jupyter Notebook 开始逐步上手 pandas、NumPy 与 scikit-learn 的机器学习建模流程。至此入门语法 → 进阶特性 → 数据工具三条课程线全部打通你已经具备跟随任意 Python 官方快速入门教程继续成长的完整基础。赞分享示例工程教程【免费下载链接】c9-python-getting-startedSample code for Channel 9 Python for Beginners course项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/c9/c9-python-getting-started点击查看免费下载相关推荐Rust 异步编程演进从 async/await 到 async 闭包的完整指南Rust 异步编程演进从 async/await 到 async 闭包的完整指南 Rust 语言的异步编程能力在过去几年中经历了显著的演进从基础的 asyn文档BlenderMCP 快速上手指南连接 Claude 与 Blender用文字指令生成 3D 场景BlenderMCP 快速上手指南连接 Claude 与 Blender用文字指令生成 3D 场景 如果你希望用自然语言驱动 Blender 建模而不是逐MCP 服务AI 应用人工智能Rust 并发编程终极指南从传统线程到现代 async/await 的完整演进 Rust 并发编程终极指南从传统线程到现代 async/await 的完整演进 Rust 语言以其卓越的内存安全性和并发编程能力而闻名于世。从早期的线程文档创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考