PyTorch

# 用井字符开头的是单行注释

""" 多行字符串用三个引号
    包裹，也常被用来做多
    行注释
"""

####################################################
## 1. 原始数据类型和运算符
####################################################

# 整数
3  # => 3

# 算术没有什么出乎意料的
1 + 1   # => 2
8 - 1   # => 7
10 * 2  # => 20

# 但是除法例外，会自动转换成浮点数
35 / 5  # => 7.0
10.0 / 3  # => 3.3333333333333335

# 整数除法的结果都是向下取整
5 // 3       # => 1
5.0 // 3.0   # => 1.0 # 浮点数也可以
-5 // 3      # => -2
-5.0 // 3.0  # => -2.0

# 浮点数的运算结果也是浮点数
3 * 2.0 # => 6.0

# 模除
7 % 3 # => 1
# i % j 结果的正负符号会和 j 相同，而不是和 i 相同
-7 % 3 # => 2

# x 的 y 次方
2**4 # => 16

# 用括号决定优先级
1 + 3 * 2    # => 7
(1 + 3) * 2  # => 8

# 布尔值 (注意: 首字母大写)
True   # => True
False  # => False

# 用 not 取非
not True   # => False
not False  # => True

# 逻辑运算符，注意 and 和 or 都是小写
True and False # => False
False or True # => True

# True 和 False 实质上就是数字 1 和0
True + True # => 2
True * 8    # => 8
False - 5   # => -5

# 数值与 True 和 False 之间的比较运算
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
-5 != False # => True

# 使用布尔逻辑运算符对数字类型的值进行运算时，会把数值强制转换为布尔值进行运算
# 但计算结果会返回它们的强制转换前的值
# 注意不要把 bool(ints) 与位运算的 "按位与"、"按位或" (&, |) 混淆
bool(0)     # => False
bool(4)     # => True
bool(-6)    # => True
0 and 2     # => 0
-5 or 0     # => -5

# 用==判断相等
1 == 1  # => True
2 == 1  # => False

# 用!=判断不等
1 != 1  # => False
2 != 1  # => True

# 比较大小
1 < 10  # => True
1 > 10  # => False
2 <= 2  # => True
2 >= 2  # => True

# 判断一个值是否在范围里
1 < 2 and 2 < 3  # => True
2 < 3 and 3 < 2  # => False
# 大小比较可以连起来！
1 < 2 < 3  # => True
2 < 3 < 2  # => False

# (is 对比 ==) is 判断两个变量是否引用同一个对象,
# 而 == 判断两个对象是否含有相同的值
a = [1, 2, 3, 4]  # 变量 a 是一个新的列表, [1, 2, 3, 4]
b = a             # 变量 b 赋值了变量 a 的值
b is a            # => True, a 和 b 引用的是同一个对象
b == a            # => True, a 和 b 的对象的值相同
b = [1, 2, 3, 4]  # 变量 b 赋值了一个新的列表, [1, 2, 3, 4]
b is a            # => False, a 和 b 引用的不是同一个对象
b == a            # => True, a 和 b 的对象的值相同


# 创建字符串可以使用单引号（'）或者双引号（"）
"这是个字符串"
'这也是个字符串'

# 字符串可以使用加号连接成新的字符串
"Hello " + "world!"  # => "Hello world!"
# 非变量形式的字符串甚至可以在没有加号的情况下连接
"Hello " "world!"    # => "Hello world!"

# 字符串可以被当作字符列表
"Hello world!"[0]  # => 'H'

# 你可以获得字符串的长度
len("This is a string")  # => 16

# 你可以使用 f-strings 格式化字符串（python3.6+）
name = "Reiko"
f"She said her name is {name}." # => "She said her name is Reiko"
# 你可以在大括号内几乎加入任何 python 表达式，表达式的结果会以字符串的形式返回
f"{name} is {len(name)} characters long." # => "Reiko is 5 characters long."

# 用 .format 来格式化字符串
"{} can be {}".format("strings", "interpolated")
# 可以重复参数以节省时间
"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
# => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
# 如果不想数参数，可以用关键字
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") 
# => "Bob wants to eat lasagna"

# 如果你的 Python3 程序也要在 Python2.5 以下环境运行，也可以用老式的格式化语法
"%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")

# None是一个对象
None  # => None

# 当与 None 进行比较时不要用 ==，要用 is。is 是用来比较两个变量是否指向同一个对象。
"etc" is None  # => False
None is None  # => True

# None，0，空字符串，空列表，空字典，空元组都算是 False
# 所有其他值都是 True
bool(0)  # => False
bool("")  # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False
bool(()) # => False


####################################################
## 2. 变量和集合
####################################################

# print是内置的打印函数
print("I'm Python. Nice to meet you!")

# 默认情况下，print 函数会在输出结果后加入一个空行作为结尾
# 可以使用附加参数改变输出结尾
print("Hello, World", end="!")  # => Hello, World!

# 可以很简单的从终端获得输入数据
input_string_var = input("Enter some data: ") # 返回字符串数值

# 在给变量赋值前不用提前声明
# 习惯上变量命名是小写，用下划线分隔单词
some_var = 5
some_var  # => 5

# 访问未赋值的变量会抛出异常
# 参考流程控制一段来学习异常处理
some_unknown_var  # 抛出 NameError

# "if" 可以用作表达式，它的作用等同于 C 语言的三元运算符 "?:"
"yay!" if 0 > 1 else "nay!"  # => "nay!"

# 用列表 (list) 储存序列
li = []
# 创建列表时也可以同时赋给元素
other_li = [4, 5, 6]

# 用append在列表最后追加元素
li.append(1)    # li现在是[1]
li.append(2)    # li现在是[1, 2]
li.append(4)    # li现在是[1, 2, 4]
li.append(3)    # li现在是[1, 2, 4, 3]
# 用pop从列表尾部删除
li.pop()        # => 3 且li现在是[1, 2, 4]
# 把3再放回去
li.append(3)    # li变回[1, 2, 4, 3]

# 列表存取跟数组一样
li[0]  # => 1
# 取出最后一个元素
li[-1]  # => 3

# 越界存取会造成 IndexError
li[4]  # 抛出 IndexError

# 列表有切割语法
li[1:3]    # => [2, 4]
# 取尾
li[2:]     # => [4, 3]
# 取头
li[:3]     # => [1, 2, 4]
# 隔一个取一个
li[::2]    # =>[1, 4]
# 倒排列表
li[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
# 可以用三个参数的任何组合来构建切割
# li[始:终:步伐]

# 简单的实现了单层数组的深度复制
li2 = li[:]  # => li2 = [1, 2, 4, 3] ，但 (li2 is li) 会返回 False

# 用 del 删除任何一个元素
del li[2]   # li 现在为 [1, 2, 3]

# 删除第一个匹配的元素
li.remove(2)  # li 现在为 [1, 3]
li.remove(2)  # 抛出错误 ValueError: 2 is not in the list

# 在指定索引处插入一个新的元素
li.insert(1, 2)  # li is now [1, 2, 3] again

# 获得列表第一个匹配的值的索引
li.index(2)  # => 1
li.index(4)  # 抛出一个 ValueError: 4 is not in the list

# 列表可以相加
# 注意：li 和 other_li 的值都不变
li + other_li   # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 用 "extend()" 拼接列表
li.extend(other_li)   # li 现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 用 "in" 测试列表是否包含值
1 in li   # => True

# 用 "len()" 取列表长度
len(li)   # => 6


# 元组类似列表，但是不允许修改
tup = (1, 2, 3)
tup[0]   # => 1
tup[0] = 3  # 抛出 TypeError

# 如果元素数量为 1 的元组必须在元素之后加一个逗号
# 其他元素数量的元组，包括空元组，都不需要
type((1))   # => <class 'int'>
type((1,))  # => <class 'tuple'>
type(())    # => <class 'tuple'>

# 列表允许的操作元组大多都可以
len(tup)   # => 3
tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2]   # => (1, 2)
2 in tup   # => True

# 可以把元组合列表解包，赋值给变量
a, b, c = (1, 2, 3)     # 现在 a 是 1，b 是 2，c 是 3
# 也可以做扩展解包
a, *b, c = (1, 2, 3, 4)  # 现在 a 是 1, b 是 [2, 3]， c 是 4
# 元组周围的括号是可以省略的
d, e, f = 4, 5, 6 # 元组 4, 5, 6 通过解包被赋值给变量 d, e, f
# 交换两个变量的值就这么简单
e, d = d, e     # 现在 d 是 5，e 是 4


# 字典用来存储 key 到 value 的映射关系
empty_dict = {}
# 初始化的字典
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

# 字典的 key 必须为不可变类型。 这是为了确保 key 被转换为唯一的哈希值以用于快速查询
# 不可变类型包括整数、浮点、字符串、元组
invalid_dict = {[1,2,3]: "123"}  # => 抛出 TypeError: unhashable type: 'list'
valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]}   # 然而 value 可以是任何类型

# 用[]取值
filled_dict["one"]   # => 1

# 用 keys 获得所有的键。
# 因为 keys 返回一个可迭代对象，所以我们需要把它包在 "list()" 里才能转换为列表。
# 我们下面会详细介绍可迭代。
# 注意: 对于版本 < 3.7 的 python, 字典的 key 的排序是无序的。你的运行结果
# 可能与下面的例子不符，但是在 3.7 版本，字典中的项会按照他们被插入到字典的顺序进行排序
list(filled_dict.keys())  # => ["three", "two", "one"] Python 版本 <3.7
list(filled_dict.keys())  # => ["one", "two", "three"] Python 版本 3.7+

# 用 "values()" 获得所有的值。跟 keys 一样也是可迭代对象，要使用 "list()" 才能转换为列表。
# 注意: 排序顺序和 keys 的情况相同。

list(filled_dict.values())  # => [3, 2, 1] Python 版本 < 3.7
list(filled_dict.values())  # => [1, 2, 3] Python 版本 3.7+


# 用in测试一个字典是否包含一个键
"one" in filled_dict   # => True
1 in filled_dict   # => False

# 访问不存在的键会导致 KeyError
filled_dict["four"]   # KeyError

# 用 "get()" 来避免KeyError
filled_dict.get("one")      # => 1
filled_dict.get("four")     # => None
# 当键不存在的时候 "get()" 方法可以返回默认值
filled_dict.get("one", 4)   # => 1
filled_dict.get("four", 4)  # => 4

# "setdefault()" 方法只有当键不存在的时候插入新值
filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"] 设为5
filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"] 还是5

# 字典赋值
filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
filled_dict["four"] = 4        # 另一种赋值方法

# 用 del 删除项
del filled_dict["one"]  # 从 filled_dict 中把 one 删除


# 用 set 表达集合
empty_set = set()
# 初始化一个集合，语法跟字典相似。
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set现在是 {1, 2, 3, 4}

# 类似字典的 keys，set 的元素也必须是不可变类型
invalid_set = {[1], 1}  # => Raises a TypeError: unhashable type: 'list'
valid_set = {(1,), 1}

# 可以把集合赋值于变量
filled_set = some_set

# 为集合添加元素
filled_set.add(5)   # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}
# set 没有重复的元素
filled_set.add(5)   # filled_set 依然是 {1, 2, 3, 4, 5}

# "&" 取交集
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set   # => {3, 4, 5}

# "|" 取并集
filled_set | other_set   # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# "-" 取补集
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # => {1, 4}

# "^" 取异或集（对称差）
{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5}  # => {1, 4, 5}

# 判断左边的集合是否是右边集合的超集
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False

# 判断左边的集合是否是右边集合的子集
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True

# in 测试集合是否包含元素
2 in filled_set   # => True
10 in filled_set   # => False

# 单层集合的深度复制
filled_set = some_set.copy()  # filled_set 是 {1, 2, 3, 4, 5}
filled_set is some_set        # => False

####################################################
## 3. 流程控制和迭代器
####################################################

# 先随便定义一个变量
some_var = 5

# 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的！
# 缩进要使用 4 个空格而不是 tabs。
# 这段代码会打印 "some_var is smaller than 10"
if some_var > 10:
    print("some_var is totally bigger than 10.")
elif some_var < 10:    # elif 语句是可选的
    print("some_var is smaller than 10.")
else:                  # else 也是可选的
    print("some_var is indeed 10.")


"""
用 for 循环语句遍历列表
打印:
    dog is a mammal
    cat is a mammal
    mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
    # 你可以使用 format() 格式化字符串并插入值
    print("{} is a mammal".format(animal))

"""
"range(number)" 返回数字列表从 0 到 number 的数字
打印:
    0
    1
    2
    3
"""
for i in range(4):
    print(i)
    
"""
"range(lower, upper)" 会返回一个包含从 lower 到 upper 的数字迭代器
prints:
    4
    5
    6
    7
"""
for i in range(4, 8):
    print(i)

"""
"range(lower, upper, step)" 会返回一个，从 lower 到 upper、并且间隔值为 step 的迭代器。
如果 step 未传入则会使用默认值 1
prints:
    4
    6
"""
for i in range(4, 8, 2):
    print(i)

"""
遍历列表，并且同时返回列表里的每一个元素的索引和数值。
prints:
    0 dog
    1 cat
    2 mouse
"""
animals = ["dog", "cat", "mouse"]
for i, value in enumerate(animals):
    print(i, value)

"""
while 循环直到条件不满足
打印:
    0
    1
    2
    3
"""
x = 0
while x < 4:
    print(x)
    x += 1  # x = x + 1 的简写


# 用 try/except 块处理异常状况
try:
    # 用 raise 抛出异常
    raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
    pass    						 # pass 是无操作，但是应该在这里处理错误
except (TypeError, NameError):
    pass    						 # 可以同时处理不同类的错误
else:                    # else语句是可选的，必须在所有的except之后
    print("All good!")   # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行
finally:								 # 在任何情况下都会执行
 		print("We can clean up resources here")

# 你可以使用 with 语句来代替 try/finally 对操作进行结束的操作
with open("myfile.txt") as f:
    for line in f:
        print(line)
        
# 写入文件
contents = {"aa": 12, "bb": 21}
with open("myfile1.txt", "w+") as file:
    file.write(str(contents))        # 写入字符串到文件

with open("myfile2.txt", "w+") as file:
    file.write(json.dumps(contents)) # 写入对象到文件

# Reading from a file
with open("myfile1.txt", "r+") as file:
    contents = file.read()           # 从文件读取字符串
print(contents)
# print: {"aa": 12, "bb": 21}

with open("myfile2.txt", "r+") as file:
    contents = json.load(file)       # 从文件读取 json 对象
print(contents)
# print: {"aa": 12, "bb": 21}

# Windows 环境调用 open() 读取文件的默认编码为 ANSI，如果需要读取 utf-8 编码的文件，
# 需要指定 encoding 参数:
# open("myfile3.txt", "r+", encoding = "utf-8")


# Python 提供一个叫做可迭代 (iterable) 的基本抽象。一个可迭代对象是可以被当作序列
# 的对象。比如说上面 range 返回的对象就是可迭代的。

filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three'])，是一个实现可迭代接口的对象

# 可迭代对象可以遍历
for i in our_iterable:
    print(i)    # 打印 one, two, three

# 但是不可以随机访问
our_iterable[1]  # 抛出TypeError

# 可迭代对象知道怎么生成迭代器
our_iterator = iter(our_iterable)

# 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
# 用 "next()" 获得下一个对象
next(our_iterator)  # => "one"

# 再一次调取 "next()" 时会记得位置
next(our_iterator)  # => "two"
next(our_iterator)  # => "three"

# 当迭代器所有元素都取出后，会抛出 StopIteration
next(our_iterator) # 抛出 StopIteration

# 我们还可以通过遍历访问所有的值，实际上，for 内部实现了迭代
our_iterator = iter(our_iterable)
for i in our_iterator:
    print(i)  # 依次打印 one, two, three

# 可以用 list 一次取出迭代器或者可迭代对象所有的元素
list(filled_dict.keys())  # => 返回 ["one", "two", "three"]
list(our_iterator)  # => 返回 [] 因为迭代的位置被保存了


####################################################
## 4. 函数
####################################################

# 用def定义新函数
def add(x, y):
    print("x is {} and y is {}".format(x, y))
    return x + y    # 用 return 语句返回

# 调用函数
add(5, 6)   # => 打印 "x is 5 and y is 6" 并且返回 11

# 也可以用关键字参数来调用函数
add(y=6, x=5)   # 关键字参数可以用任何顺序


# 我们可以定义一个可变参数函数
def varargs(*args):
    return args

varargs(1, 2, 3)   # => (1, 2, 3)


# 我们也可以定义一个关键字可变参数函数
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# 我们来看看结果是什么：
keyword_args(big="foot", loch="ness")   # => {"big": "foot", "loch": "ness"}


# 这两种可变参数可以混着用
def all_the_args(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
    (1, 2)
    {"a": 3, "b": 4}
"""

# 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的，用 * 展开元组，用 ** 展开字典。
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args)   # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs)   # 相当于 all_the_args(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs)   # 相当于 all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

# 使用返回多个数值（返回值为元组类型）
def swap(x, y):
    return y, x  # 用不带括号的元组的格式来返回多个数值
                 # (注意: 括号不需要加，但是也可以加)

x = 1
y = 2
x, y = swap(x, y)     # => x = 2, y = 1
# (x, y) = swap(x,y)  # 同上，括号不需要加，但是也可以加

    
# 函数作用域
x = 5

def setX(num):
    # 局部作用域的 x 和全局域的 x 是不同的
    x = num # => 43
    print (x) # => 43

def setGlobalX(num):
    global x
    print (x) # => 5
    x = num   # 现在全局域的 x 被赋值
    print (x) # => 6

setX(43)
setGlobalX(6)


# 函数在 Python 是一等公民
def create_adder(x):
    def adder(y):
        return x + y
    return adder

add_10 = create_adder(10)
add_10(3)   # => 13

# 也有匿名函数
(lambda x: x > 2)(3)                  # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1)  # => 5

# 内置的高阶函数
list(map(add_10, [1, 2, 3]))          # => [11, 12, 13]
list(map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]))  # => [4, 2, 3]

list(filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]))  # => [6, 7]

# 用列表推导式可以简化映射和过滤。列表推导式的返回值是另一个列表。
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]   # => [6, 7]

# 你也可以用这种方式实现对集合和字典的构建
{x for x in 'abcddeef' if x not in 'abc'}  # => {'d', 'e', 'f'}
{x: x**2 for x in range(5)}  # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}


####################################################
## 5. 模块
####################################################

# 导入模块
import math
print(math.sqrt(16))  # => 4.0

# 你可以导入模块中具体的函数
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7))   # => 4.0
print(floor(3.7))  # => 3.0

# 你可以导入模块中的所有的函数
# 警告: 此操作不推荐
from math import *

# 你可以对模块名进行简化
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16)  # => True

# Python 模块实质上是 Python 文件
# 你可以自己编写自己的模块，然后导入
# 模块的名称和文件名相同

# 你可以用 "dir()" 查看模块中定义的函数和字段
import math
dir(math)

# 当你的脚本文件所在的文件夹也包含了一个名为 math.py 的 Python 文件
# 这个 math.py 文件会被代替引入，而不是引入 Python 內建模块中的 math
# 出现这个情况的原因是本地文件夹的引入优先级要比 Python 內建库引入优先级要高


####################################################
## 6. 类
####################################################

# 我们使用 "class" 语句来创建类
class Human:

    # 一个类的字段。 这个字段共享给这个类的所有实例。
    species = "H. sapiens"

    # 构造方法，当实例被初始化时被调用。注意名字前后的双下划线，这是表明这个属性
    # 或方法对 Python 有特殊意义，但是允许用户自行定义。
    # 方法(可能是对象或者属性) 类似: __init__, __str__,__repr__ etc
    # 都是特殊的方法
    # 你自己取名时不应该用这种格式
    def __init__(self, name):
        # 将参数赋值给实例的 name 字段
        self.name = name

        # 初始化属性
        self._age = 0

    # 实例方法，第一个参数总是self，也就是这个实例对象
    def say(self, msg):
        print("{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg))

    # 另一个实例方法
    def sing(self):
        return 'yo... yo... microphone check... one two... one two...'

    # 类方法，被所有此类的实例共用。
    # 第一个参数是这个类对象。
    @classmethod
    def get_species(cls):
        return cls.species

    # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。
    @staticmethod
    def grunt():
        return "*grunt*"

    # property 有点类似 getter
    # 它把方法 age() 转换为同名并且只读的属性
    # 通常情况下，可以不需要编写复杂的 getter 和 setter。
    @property
    def age(self):
        return self._age

    # 允许属性被修改
    @age.setter
    def age(self, age):
        self._age = age

    # 允许属性被删除
    @age.deleter
    def age(self):
        del self._age

# 当 Python 解释器在读取源文件的时候，就会执行文件中所有的代码
# 对 __name__ 的检查可以保证这块代码只会在这个模块是主程序的情况下被运行（而不是在引用时运行）
if __name__ == '__main__':
    # 
    i = Human(name="Ian")
    i.say("hi")                     # "Ian: hi"
    j = Human("Joel")
    j.say("hello")                  # "Joel: hello"
    # i 和 j 都是 Human 实例化后的对象，换一句话说，它们都是 Human 实例

    # 运行类方法 (classmethod)
    i.say(i.get_species())          # "Ian: H. sapiens"
    # 修改共享的类属性
    Human.species = "H. neanderthalensis"
    i.say(i.get_species())          # => "Ian: H. neanderthalensis"
    j.say(j.get_species())          # => "Joel: H. neanderthalensis"

    # 运行静态方法 (staticmethod)
    print(Human.grunt())            # => "*grunt*"

    # 实例上也可以执行静态方法
    print(i.grunt())                # => "*grunt*"

    # 更新实例的属性
    i.age = 42
    # 访问实例的属性
    i.say(i.age)                    # => "Ian: 42"
    j.say(j.age)                    # => "Joel: 0"
    # 删除实例的属性
    del i.age
    # i.age                         # => 这会抛出一个错误: AttributeError


####################################################
## 6.1 类的继承
####################################################

# 继承机制允许子类可以继承父类上的方法和变量。
# 我们可以把 Human 类作为一个基础类或者说叫做父类，
# 然后定义一个名为 Superhero 的子类来继承父类上的比如 "species"、 "name"、 "age" 的属性
# 和比如 "sing" 、"grunt" 这样的方法，同时，也可以定义它自己独有的属性

# 基于 Python 文件模块化的特点，你可以把这个类放在独立的文件中，比如说，human.py。

# 要从别的文件导入函数，需要使用以下的语句
# from "filename-without-extension" import "function-or-class"

from human import Human

# 指定父类作为类初始化的参数
class Superhero(Human):
		
    # 如果子类需要继承所有父类的定义，并且不需要做任何的修改，
    # 你可以直接使用 "pass" 关键字（并且不需要其他任何语句）
    # 但是在这个例子中会被注释掉，以用来生成不一样的子类。
    # pass

    # 子类可以重写父类定义的字段
    species = 'Superhuman'
		
    # 子类会自动的继承父类的构造函数包括它的参数，但同时，子类也可以新增额外的参数或者定义，
    # 甚至去覆盖父类的方法比如说构造函数。
    # 这个构造函数从父类 "Human" 上继承了 "name" 参数，同时又新增了 "superpower" 和
    # "movie" 参数:
    def __init__(self, name, movie=False,
                 superpowers=["super strength", "bulletproofing"]):

        # 新增额外类的参数
        self.fictional = True
        self.movie = movie
        # 注意可变的默认值，因为默认值是共享的
        self.superpowers = superpowers
				
        # "super" 函数让你可以访问父类中被子类重写的方法
        # 在这个例子中，被重写的是 __init__ 方法
        # 这个语句是用来运行父类的构造函数:
        super().__init__(name)

    # 重写父类中的 sing 方法
    def sing(self):
        return 'Dun, dun, DUN!'

    # 新增一个额外的方法
    def boast(self):
        for power in self.superpowers:
            print("I wield the power of {pow}!".format(pow=power))


if __name__ == '__main__':
    sup = Superhero(name="Tick")

    # 检查实例类型
    if isinstance(sup, Human):
        print('I am human')
    if type(sup) is Superhero:
        print('I am a superhero')

    # 获取方法解析顺序 MRO，MRO 被用于 getattr() 和 super()
    # 这个字段是动态的，并且可以被修改
    print(Superhero.__mro__)    # => (<class '__main__.Superhero'>,
                                # => <class 'human.Human'>, <class 'object'>)

    # 调用父类的方法并且使用子类的属性
    print(sup.get_species())    # => Superhuman

    # 调用被重写的方法
    print(sup.sing())           # => Dun, dun, DUN!

    # 调用 Human 的方法
    sup.say('Spoon')            # => Tick: Spoon

    # 调用 Superhero 独有的方法
    sup.boast()                 # => I wield the power of super strength!
                                # => I wield the power of bulletproofing!

    # 继承类的字段
    sup.age = 31
    print(sup.age)              # => 31

    # Superhero 独有的字段
    print('Am I Oscar eligible? ' + str(sup.movie))


####################################################
## 6.2 多重继承
####################################################

# 定义另一个类
# bat.py
class Bat:

    species = 'Baty'

    def __init__(self, can_fly=True):
        self.fly = can_fly

    # 这个类同样有 say 的方法
    def say(self, msg):
        msg = '... ... ...'
        return msg

    # 新增一个独有的方法
    def sonar(self):
        return '))) ... ((('

if __name__ == '__main__':
    b = Bat()
    print(b.say('hello'))
    print(b.fly)

# 现在我们来定义一个类来同时继承 Superhero 和 Bat
# superhero.py
from superhero import Superhero
from bat import Bat

# 定义 Batman 作为子类，来同时继承 SuperHero 和 Bat
class Batman(Superhero, Bat):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 通常要继承属性，你必须调用 super:
        # super(Batman, self).__init__(*args, **kwargs)
        # 然而在这里我们处理的是多重继承，而 super() 只会返回 MRO 列表的下一个基础类。
        # 因此，我们需要显式调用初始类的 __init__
        # *args 和 **kwargs 传递参数时更加清晰整洁，而对于父类而言像是 “剥了一层洋葱”
        Superhero.__init__(self, 'anonymous', movie=True,
                           superpowers=['Wealthy'], *args, **kwargs)
        Bat.__init__(self, *args, can_fly=False, **kwargs)
        # 重写了 name 字段
        self.name = 'Sad Affleck'

    def sing(self):
        return 'nan nan nan nan nan batman!'


if __name__ == '__main__':
    sup = Batman()

    # 获取方法解析顺序 MRO，MRO 被用于 getattr() 和 super()
    # 这个字段是动态的，并且可以被修改
    print(Batman.__mro__)       # => (<class '__main__.Batman'>,
                                # => <class 'superhero.Superhero'>,
                                # => <class 'human.Human'>,
                                # => <class 'bat.Bat'>, <class 'object'>)

    # 调用父类的方法并且使用子类的属性
    print(sup.get_species())    # => Superhuman

    # 调用被重写的类
    print(sup.sing())           # => nan nan nan nan nan batman!

    # 调用 Human 上的方法，(之所以是 Human 而不是 Bat)，是因为继承顺序起了作用
    sup.say('I agree')          # => Sad Affleck: I agree

    # 调用仅存在于第二个继承的父类的方法
    print(sup.sonar())          # => ))) ... (((

    # 继承类的属性
    sup.age = 100
    print(sup.age)              # => 100

    # 从第二个类上继承字段，并且其默认值被重写
    print('Can I fly? ' + str(sup.fly)) # => Can I fly? False


####################################################
## 7. 高级用法
####################################################

# 用生成器(generators)方便地写惰性运算
def double_numbers(iterable):
    for i in iterable:
        yield i + i

# 生成器只有在需要时才计算下一个值。它们每一次循环只生成一个值，而不是把所有的
# 值全部算好。
#
# range的返回值也是一个生成器，不然一个1到900000000的列表会花很多时间和内存。
#
# 如果你想用一个Python的关键字当作变量名，可以加一个下划线来区分。
range_ = range(1, 900000000)
# 当找到一个 >=30 的结果就会停
# 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于30的数。
for i in double_numbers(range_):
    print(i)
    if i >= 30:
        break
# 你也可以把一个生成器推导直接转换为列表
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
gen_to_list = list(values)
print(gen_to_list)  # => [-1, -2, -3, -4, -5]


# 装饰器(decorators)
# 这个例子中，beg装饰say
# beg会先调用say。如果返回的say_please为真，beg会改变返回的字符串。
from functools import wraps


def beg(target_function):
    @wraps(target_function)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
        if say_please:
            return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
        return msg

    return wrapper


@beg
def say(say_please=False):
    msg = "Can you buy me a beer?"
    return msg, say_please


print(say())  # Can you buy me a beer?
print(say(say_please=True))  # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(