zoukankan      html  css  js  c++  java
  • python的学习和使用

    1、python的官网:https://www.python.org/

    Python简介:
    1、Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
    2、Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。
      a、Python是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
      b、Python是交互式语言: 这意味着,您可以在一个Python提示符,直接互动执行写你的程序。
      c、Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
      d、Python是初学者的语言:Python 对初级程序员而言,是一种伟大的语言,它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到WWW浏览器再到游戏。
    Python集成开发环境:
    1、Python安装
      Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。
      可以直接下载相应平台的二进制代码,然后安装Python,或者使用C编译器手动编译源代码。编译的源代码,功能上有更多的选择性,为python安装提供了更多的灵活性。
    2、Python版本的选择:
      有两大系列:python 2.x,Python 3.x
    3、以下为不同平台上安装Python的方法:
      a、Unix & Linux 平台安装 Python:
        打开WEB浏览器访问http://www.python.org/download/
        选择适用于Unix/Linux的源码压缩包。
        下载及解压压缩包。
        如果你需要自定义一些选项修改Modules/Setup
        执行 ./configure 脚本
        make
        make install
        执行以上操作后,Python会安装在 /usr/local/bin目录中,Python库安装在/usr/local/lib/pythonXX,XX为你使用的Python的版本号。
      b、Window 平台安装 Python:
        打开WEB浏览器访问http://www.python.org/download/
        在下载列表中选择Window平台安装包,包格式为:python-XYZ.msi 文件 , XYZ 为你要安装的版本号。
        下载后,双击下载包,进入Python安装向导,安装非常简单,你只需要使用默认的设置一直点击"下一步"直到安装完成即可。
      c、环境变量配置
        程序和可执行文件可以在许多目录,而这些路径很可能不在操作系统提供可执行文件的搜索路径中。
        path(路径)存储在环境变量中,这是由操作系统维护的一个命名的字符串。这些变量包含可用的命令行解释器和其他程序的信息。
        Unix或Windows中路径变量为PATH(UNIX区分大小写,Windows不区分大小写)。
        vi /etc/profile
        export PATH="$PATH:/usr/local/bin/python"

        在 Windows 设置环境变量
        在环境变量中添加Python目录:
        在命令提示框中(cmd) : 输入
        path %path%;C:Python , 按下"Enter"。
        注意: C:Python 是Python的安装目录。

      d、运行Python
        有三种方式可以运行Python:
        (一)交互式解释器:
          你可以通过命令行窗口进入python并开在交互式解释器中开始编写Python代码。
          你可以在Unix,DOS或任何其他提供了命令行或者shell的系统进行python编码工作。
          $python    # Unix/Linux
          或者
          C:>python   # Windows/DOS
          以下为Python命令行参数:
          选项    描述
          -d    在解析时显示调试信息
          -O    生成优化代码 ( .pyo 文件 )
          -S    启动时不引入查找Python路径的位置
          -v    输出Python版本号
          -X    从 1.6版本之后基于内建的异常(仅仅用于字符串)已过时。
          -c cmd    执行 Python 脚本,并将运行结果作为 cmd 字符串。
          file    在给定的python文件执行python脚本。

        (二)命令行脚本
          在你的应用程序中通过引入解释器可以在命令行中执行Python脚本,如下所示:
          #在 Unix/Linux下
          $python script.py

          # 在Windows下
          C:>python script.py
          注意:在执行脚本时,请检查脚本是否有可执行权限。

        (三)集成开发环境(IDE:Integrated Development Environment)
          您可以使用图形用户界面(GUI)环境来编写及运行Python代码。以下推荐各个平台上使用的IDE:
          IDLE 是 Linux上最早的 Python IDE。
          Pycharm 是jetbrain出品的Python 集成开发环境

     2、python依赖库管理工具pip

    pip 是一个安装和管理 Python 包的工具,python安装包的工具有easy_install, setuptools, pip,distribute。使用这些工具都能下载并安装python依赖包
    
    1、安装pip
    安装和升级之前,先下载get-pip.py
    然后使用下面的命令:
    python get-pip.py
    不过注意一下,linux或osX下,需要权限,使用下面的命令,输入密码后即可。
    sudo python get-pip.py 
    windows下需要管理员权限启动终端。
    
    2、安装setuptools
    如果你还没有安装了setuptools,get-pip.py 会帮你安装。
    如果你已经安装了setuptools,可以运行下面的命令进行升级。
    pip install -U setuptools
    windows下,注意将pip路劲加到系统的path中。
    
    3、升级pip
    Linux or OS X系统,运行下面的命令:
    pip install -U pip
    windows系统运行下面的命令:
    python -m pip install -U pip
    
    4、安装依赖包
    使用下面的命令来安装包
    pip install SomePackage    # 默认下载安装最新版本
    pip install SomePackage==1.0.4    # 指定安装版本
    pip install 'SomePackage>=1.0.4'   # 指定最低版本
    要看更多地例子,可以看这里pip install
    例如要安装web开发框架库 Django,用下面的一条命令即可,方便快捷:
    pip install Django==1.7
    
    1.2.3 python环境一键安装  
    在用python做科学计算的场景中,需要安装的依赖库非常多且非常麻烦,建议用python科学计算集成环境 anaconda
    
    一句话点评:省事!!!给力!!!
    请see官方介绍:
    Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes more than 400 of the most popular Python packages for science, math, engineering, and data analysis. 
    官网下载地址
    https://www.continuum.io/downloads

    3、Python基本语法

    1、行和缩进
        Python中,不使用括号来表示代码的类和函数定义块或流程控制。
        代码块是由行缩进,缩进位的数目是可变的,但是在块中的所有语句必须缩进相同的量。
    如下所示:
        #[Python2中,print是一个关键字,Python3中,print是一个函数,必须使用print(arg)]
        if True:
            print "True"
        else:
            print "False"
    然而,在本实施例中的第二块将产生一个错误:
    if True:
        print "Answer"
        print "True"
    else:
        print "Answer"
      print "False"


    2、Python引号
    Python接受单引号('),双引号(“)和三(''或”“”)引用,以表示字符串常量,只要是同一类型的引号开始和结束的字符串。
    三重引号可以用于跨越多个行的字符串。例如,所有下列是合法的:
    word = 'word'
    sentence = "This is a sentence."
    paragraph = """This is a paragraph. It is
    made up of multiple lines and sentences."""


    3、Python注释
    “#”号之后字符和到物理行是注释的一部分,Python解释器会忽略它们。
    #!/usr/bin/python
    # First comment
    print "Hello, Python!";  # second comment
    这将产生以下结果:
    Hello, Python!
    注释可能会在声明中表达或同一行之后:
    name = "Madisetti"  # This is again comment
    你可以使用多行注释如下:
    # This is a comment.
    # This is a comment, too.
    # This is a comment, too.
    # I said that already.


    4、分号的使用
    python中一个语句的结束不需要使用分号
    如果想在一行中输入多个语句,可使用分号:
    import sys; x = 'foo'; sys.stdout.write(x+"""
    """)


    5、Python的变量和集合
    Python有五个标准的数据类型:
    a)数字
    b)字符串
    c)列表
    d)元组
    e)字典
    f) set
    python中定义变量时不需要显示指定变量类型,以下为python中变量使用的典型语法:


    5.1、变量定义和赋值
    #基本使用
    counter  = 100          # 整型
    miles   = 1000.0       # 浮点
    name    = "John"      # 字符串
    print counter
    print miles
    print name

    #多重赋值
    a = b = c = 1
    d, e, f = 1, 2, "john"



    5.2、字符串的使用
    str = 'Hello World!'    #字符串在python中本质上是一个字符序列Seq
    print str         # 打印整个字符串
    print str[0]       # 打印字符串第一个字母
    print str[2:5]     # 打印第3到第5个字母
    print str[2:]      # 打印从第3个字母到末尾
    print str * 2      # 字符串重复2次
    print str + "TEST"  # 字符串拼接



    5.3、列表的使用
    list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
    tinylist = [123, 'john']

    print list          # 打印整个列表
    print list[0]        # 打印第一个元素
    print list[1:3]       # 打印第二和第三个元素
    print list[2:]        # 打印第三个元素到末尾
    print tinylist * 2     # 打印2次
    print list + tinylist    # 拼接两个list
    #修改list中的元素
    list[0]=”python”
    print(list)

    将输出以下结果:
    ['abcd', 786, 2.23, 'john', 70.200000000000003]
    abcd
    [786, 2.23]
    [2.23, 'john', 70.200000000000003]
    [123, 'john', 123, 'john']
    ['abcd', 786, 2.23, 'john', 70.200000000000003, 123, 'john']



    5.4、元组使用
    元组是类似于列表中的序列数据类型,一个元组由数个逗号分隔的值组成。
    列表和元组之间的主要区别是:列表用方括号[],列表的长度和元素值是可以改变的
    而元组用圆括号(),不能被更新。
    元组可以被认为是只读列表。
    tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2)
    tinytuple = (123, 'john')

    print tuple           # 打印整个元组
    print tuple[0]         # 打印第一个元素
    print tuple[1:3]       # 打印第2、3两个元素
    print tuple[2:]        #
    print tinytuple * 2     # 重复2遍
    print tuple + tinytuple  # 拼接

    这将产生以下结果:
    ('abcd', 786, 2.23, 'john', 70.200000000000003)
    abcd
    (786, 2.23)
    (2.23, 'john', 70.200000000000003)
    (123, 'john', 123, 'john')
    ('abcd', 786, 2.23, 'john', 70.200000000000003, 123, 'john')



    5.5、字典
    Python字典是一种哈希表型。由“键-值”对组成。
    键可以是任何Python类型,但通常是数字或字符串。
    值可以是任意Python的对象。
    字典是由花括号括号{},可分配值,并用方括号[]访问。例如:
    dict = {}
    dict['one'] = "This is one"
    dict[2]     = "This is two"

    tinydict = {'name': 'john','code':6734, 'dept': 'sales'}

    print dict['one']       # Prints value for 'one' key
    print dict[2]           # Prints value for 2 key
    print tinydict          # Prints complete dictionary
    print tinydict.keys()   # Prints all the keys
    print tinydict.values() # Prints all the values

    这将产生以下结果:
    This is one
    This is two
    {'dept': 'sales', 'code': 6734, 'name': 'john'}
    ['dept', 'code', 'name']
    ['sales', 6734, 'john']


    5.6、 set
    定义一个set:
    a={1,2,3,4,5}
    print a
    a.remove(3)
    a.add(6)
    a.union(b)



    5.7、数据类型转换
    有时候,可能需要执行的内置类型之间的转换。
    类型之间的转换,只需使用类名作为函数。
    int(x [,base])    将x转换为整数。基数指定为base(进制)
    long(x [,base] )    将x转换为一个长整数。基数指定为base,
    float(x)    将x转换到一个浮点数。
    complex(real [,imag])    创建一个复数。
    str(x)    转换对象x为字符串表示形式。
    eval(str)      计算一个表达式字符串,并返回一个对象。
    tuple(s)    把s(序列)转换为一个元组。
    list(s)    把s(序列)转换为一个列表。
    set(s)    把s(序列)转换为一个set集合。
    dict(d)    转成字典,d必须是(键,值)元组序列。

    例如:
    a=int(‘A’,16)
    print(a)
    结果为: 10

    a=tuple(range(1,10,2))
    print(a)

    b=tuple("hello")
    print b
    c=complex(1,2)
    print c

    x=1
    e=eval('x+1')
    print e

    f=dict([(1,2),(3,4),('a',100)])
    print f

    结果为:
    (1, 3, 5, 7, 9)
    ('h', 'e', 'l', 'l', 'o')
    (1+2j)
    2
    {'a': 100, 1: 2, 3: 4}

    6、Python流程控制语法
    6.1、 if语句
    var1 = 100
    if var1:
       print "1 - Got a true expression value"
       print var1

    var2 = 0
    if var2:
       print "2 - Got a true expression value"
       print var2
    print "Good bye!"
    #if的条件可以是数字或字符串或者布尔值True和False(布尔表达式)
    #如果是数字,则只要不等于0,就为true
    #如果是字符串,则只要不是空串,就为true

    if else
    var = 100
    if var == 200:
       print "1 - Got a true expression value"
       print var
    elif var == 150:
       print "2 - Got a true expression value"
       print var
    elif var == 100:
       print "3 - Got a true expression value"
       print var
    else:
       print "4 - Got a false expression value"
       print var

    print "Good bye!"

    嵌套if else
    var = 100
    if var < 200:
       print "Expression value is less than 200"
       if var == 150:
          print "Which is 150"
       elif var == 100:
          print "Which is 100"
       elif var == 50:
          print "Which is 50"
    elif var < 50:
       print "Expression value is less than 50"
    else:
       print "Could not find true expression"

    print "Good bye!"


    6.2、 while循环
    count = 0
    while count < 5:
       print count, " is  less than 5"
       count = count + 1
    else:
       print count, " is not less than 5"





    6.3、 for循环
    # 求素数
    for num in range(10,20):   
       for i in range(2,num):   
          if num%i == 0:       
             j=num/i          
             print '%d equals %d * %d' % (num,i,j)
             break            
       else:                   
          print num, 'is a prime number'

    #遍历集合
    r=range(10,20)
    r={1,2,3,4,5}    #set类型
    r=["aaa",3,"c"]
    print(r)
    for num in r:
        print(num)


    r={"a":9,"b":10}
    print(r)
    for num in r.values():
        print(num)



    当执行上面的代码,产生以下结果:
    10 equals 2 * 5
    11 is a prime number
    12 equals 2 * 6
    13 is a prime number
    14 equals 2 * 7
    15 equals 3 * 5
    16 equals 2 * 8
    17 is a prime number
    18 equals 2 * 9
    19 is a prime number


    7.Python函数
    7.1、 基本形式
        1)函数块以关键字def后跟函数名为定义头
        2)任何输入参数或参数应该放在这些括号内。还可以定义这些括号内的参数。
        3)函数的第一个语句可以是​​一个可选的声明 - 该函数或文档字符串的文档字符串。
        4)每个函数中的代码块以冒号(:)开头并缩进。
        5)该语句返回[表达式]退出功能,可选地传递回一个表达式给调用者。不带参数return语句返回None。
    #定义函数
    def changeme( mylist ):
       "This changes a passed list into this function"
       mylist.append([1,2,3,4]);
       print "Values inside the function: ", mylist
       return (mylist,"haha")

    # 调用函数
    mylist = [10,20,30];
    changeme( mylist );
    print "Values outside the function: ", mylist

    python的函数调用是引用传递,这将产生以下结果:
    Values inside the function:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
    Values outside the function:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

    默认参数和可变参数
    # 默认参数
    #有默认值的参数后面不能再跟无默认值的参数

    def printinfo( name, age = 35 ):
       "This prints a passed info into this function"
       print "Name: ", name;
       print "Age ", age;
       return;
    #调用
    #如果调换了参数的顺序,则必须把参数名都带上
    printinfo( age=50, name="miki" );
    printinfo( name="miki" );

    #可变参数
    def printinfo( arg1, *vartuple ):
       "This prints a variable passed arguments"
       print "Output is: "
       print arg1
       for var in vartuple:
          print var
       return;
    # 调用
    printinfo( 10 );
    printinfo( 70, 60, 50 );


    7.2、 匿名函数
      a、可以使用lambda关键字来创建小的匿名函数。这些函数被称为匿名,因为它们不是以标准方式通过使用def关键字声明。
      b、Lambda形式可以采取任何数量的参数,但在表现形式上只返回一个值。它们不能包含命令或多个表达式。
      c、匿名函数不能直接调用打印,因为需要lambda表达式。
      d、lambda函数都有自己的命名空间,并且不能访问变量高于在其参数列表和那些在全局命名空间的变量。

    示例:
    # 定义
    sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2    #lambda表达式
    # 调用
    print "Value of total : ", sum( 10, 20 )
    print "Value of total : ", sum( 20, 20 )

    ##返回多个值
    tup=lambda x,y:(x+1,y+1)
    c=tup(2,3)
    print c[0],c[1]
    (a,b)=tup(2,3)

    print a,b
    print c[0],c[1]


    利用lambda可以实现类似于scala中的高阶函数效果:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    def outfunc(func,x,y):
        c=func(x,y)
        print(c)

    outfunc(lambda x,y:x+y,1,2)


    8.Python模块
    简单地说,一个模块是由Python代码的文件。一个模块可以定义函数,类和变量。模块还可以包括可运行的代码。
    8.1、 模块的定义和导入
    例:以下代码定义在support.py文件中
    def print_func( par ):
       print "Hello : ", par
       return

    在别的模块比如(hello.py)中可以导入已定义好的模块
    #!/usr/bin/python

    #导入模块
    import cn.itcast.test.support
    # 使用导入的模块中的函数
    cn.itcast.test.support.print_func("Zara")

    #------------------------------------------------
    #或者
    from cn.itcast.test.support import print_func

    print_func("Zara")




    8.2、 模块和包
    在python中一个文件可以被看成一个独立模块,而包对应着文件夹,模块把python代码分成一些有组织的代码段,通过导入的方式实现代码重用。

    8.3、 模块搜索路径
    导入模块时,是按照sys.path变量的值搜索模块,sys.path的值是包含每一个独立路径的列表,包含当前目录、python安装目录、PYTHONPATH环境变量,搜索顺序按照路径在列表中的顺序(一般当前目录优先级最高)。
    [‘/home/zhoujh/study_workspace/studynotes/python/python_base’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/setuptools-0.6c11-py2.6.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/redis-2.2.1-py2.6.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/Flask-0.8-py2.6.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/Jinja2-2.6-py2.6.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/Werkzeug-0.8.3-py2.6.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/tornado-2.2.1-py2.6.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/MySQL_python-1.2.3-py2.6-linux-x86_64.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/PIL-1.1.7-py2.6-linux-x86_64.egg’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages/SQLAlchemy-0.7.8-py2.6-linux-x86_64.egg’, ‘/home/zhoujh/python_workspace/python_app’, ‘/usr/local/lib/python26.zip’, ‘/usr/local/lib/python2.6’, ‘/usr/local/lib/python2.6/plat-linux2’, ‘/usr/local/lib/python2.6/lib-tk’, ‘/usr/local/lib/python2.6/lib-old’, ‘/usr/local/lib/python2.6/lib-dynload’, ‘/usr/local/lib/python2.6/site-packages’]



    8.4、 导入模块
    8.5、 使用import语句导入模块

    有下面两种方式
    import module1
    import module2
    import module3

    import module1,module2,module3
    这两种方式的效果是一样的,但是第一种可读性比第二种好,推荐按照下面的顺序导入模块,并且一般在文件首部导入所有的模块:
    python标准库
    第三方模块
    应用程序自定义模块
    也可以在函数内部导入模块,这样被导入的模块作用域是局部的

    8.6、 使用from-import语句导入模块的属性
    单行导入
    from module import name1,name2,name3
    多行导入
    from module import name1,name2,
                       name3
    导入全部属性(由于容易覆盖当前名称空间中现有的名字,所以一般不推荐使用,适合模块中变量名很长并且变量很多的情况)
    from module import *
    如果你不想某个模块的属性被以上方法导入,可以给该属性名称前加一个下划线(_test),如果需要取消隐藏,可以显示的导入该属性(from module import _test)

    8.7、 扩展的import语句
    使用自定义的名称替换模块的原始名称
    import simplejson as json
    模块被导入时,加载的时候模块顶层代码会被执行,如:设定全局变量、类和函数的声明等,所以应该把代码尽量封装到类和函数中。一个模块无论被导入多少次,只加载一次,可以防止多次导入时代码被多次执行。

    8.8、 重新导入模块

    reload(module)
    内建函数reload可以重新导入一个已经存在的模块

    8.9、.包结构
    1.包定义结构
    包将有联系的模块组织在一起,有效避免模块名称冲突问题,让应用组织结构更加清晰。
    一个普通的python应用程序目录结构:

    app/
    __init__.py
    a/
    __init__.py
    a.py
    b/
    __init__.py
    b.py
    app是最顶层的包,a和b是它的子包,可以这样导入:

    from app.a import a
    from app.b.b import test
     
    a.test()
    test()
    上面代码表示:导入app包的子包a和子包b的属性test,然后分别调用test方法。

    2. __init__.py的作用
    每个目录下都有__init__.py文件,这个是初始化模块,from-import语句导入子包时需要它,可以在里面做一些初始化工作,也可以是空文件。
    ps:__init__.py定义的属性直接使用 顶层包.子包 的方式导入,如在目录a的__init__.py文件中定义init_db()方法,调用如下:
    from app import a
    a.init_db()

    3. 指定python文件编码方式
    python默认是使用ASCII编码,可以指定编码方式,如
    #!/usr/bin/env python
    #coding=utf-8
    或者
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-

    4. 解决导入循环问题
    有下面两个模块,a.py和b.py
    a.py
    #!/usr/bin/env python
    #coding=utf-8
     
    import b
     
    if __name__ == '__main':
        print 'hello,I'm a'



    b.py
    #!/usr/bin/env python
    #coding=utf-8
     
    import a
     
    if __name__ == '__main':
        print 'hello,I'm b'

    在这里a尝试导入b,而b也尝试导入a,导入一个先前没有完全导入的模块,会导致导入失败。解决办法:移除一个导入语句,把导入语句放到函数内部,在需要的时候导入。
    b.py
    #!/usr/bin/env python
    #coding=utf-8
     
    if __name__ == '__main':
        import a
        print 'hello,I'm b'



    9.Python文件IO
    9.1、 文件读写
    Python进行文件读写的函数为open或file:
    file_handler = open(filename,,mode)
    open mode
    w    以写方式打开文件,可向文件写入信息。如文件存在,则清空该文件,再写入新内容
    a    以追加模式打开文件(即一打开文件,文件指针自动移到文件末尾),如果文件不存在则创建
    r+    以读写方式打开文件,可对文件进行读和写操作。
    w+    消除文件内容,然后以读写方式打开文件。
    a+    以读写方式打开文件,并把文件指针移到文件尾。
    b    以二进制模式打开文件,而不是以文本模式。该模式只对Windows或Dos有效,类Unix的文件是用二进制模式进行操作的。




    操作文件对象方法
    f.close()    关闭文件,记住用open()打开文件后一定要记得关闭它,否则会占用系统的可打开文件句柄数。
    f.fileno()    获得文件描述符,是一个数字
    f.flush()    刷新输出缓存
    f.isatty()    如果文件是一个交互终端,则返回True,否则返回False。
    f.read([count])    读出文件,如果有count,则读出count个字节。
    f.readline()    读出一行信息。
    f.readlines()    读出所有行,也就是读出整个文件的信息。
    f.seek(offset[,where])    把文件指针移动到相对于where的offset位置。where为0表示文件开始处,这是默认值 ;1表示当前位置;2表示文件结尾。
    f.tell()    获得文件指针位置。
    f.truncate([size])    截取文件,使文件的大小为size。
    f.write(string)    把string字符串写入文件。
    f.writelines(list)    把list中的字符串一行一行地写入文件,是连续写入文件,没有换行。


    例1:从文本文件中每读取一行文本便输出
    #!/usr/bin/env/ python
    #coding=utf-8

    fileHandler = open('/root/a.txt', 'a+')    #以读写方式处理文件IO
    fileHandler.seek(0)
    line = fileHandler.readline()
    while line:
        print line
        line = fileHandler.readline()
    fileHandler.close


    例2:其他文件IO函数的使用
    #!/usr/bin/env/ python
    #coding=utf-8

    fileHandler = open('/root/a.txt', 'a+')    #以读写方式处理文件IO
    fileHandler.seek(0)
    #读取整个文件
    contents = fileHandler.read()
    print contents

    #读取所有行,再逐行输出
    fileHandler.seek(0)
    lines = fileHandler.readlines()
    for line  in lines:
        print line

    #当前文件指针的位置
    print fileHandler.tell()

    fileHandler.close

    例3:用file(...)替换open(...)
    #!/usr/bin/env/ python
    #coding=utf-8
    fileHandler = file('/root/a.txt', 'a+')    #以读写方式处理文件IO
    fileHandler.seek(0)
    line = fileHandler.readline()
    while line:
        print line
        line = fileHandler.readline()

    例4:文件的写操作
    #!/usr/bin/env/ python
    #coding=utf-8

    fileHandler = file('/root/a.txt','a+')   #或者调用open()函数
    fileHandler.write(" ")   
    fileHandler.write("thank you")

    fileHandler.seek(0)
    contents = fileHandler.read()
    print contents

    fileHandler.close  

    9.2、 文件夹相关操作
    Python中对文件、文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块和shutil模块。
    得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()
    返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()
    删除一个文件:os.remove()
    删除多个目录(只能删除空目录):os.removedirs(r”c:python”)
    检验给出的路径是否是一个文件:os.path.isfile()
    检验给出的路径是否是一个目录:os.path.isdir()
    判断是否是绝对路径:os.path.isabs()
    检验给出的路径是否存在:os.path.exists()
    返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split()    
    Eg:
     os.path.split('/home/swaroop/byte/code/poem.txt')
    结果:('/home/swaroop/byte/code', 'poem.txt')
    分离扩展名:os.path.splitext()
    获取路径名:os.path.dirname()
    获取文件名:os.path.basename()
    运行shell命令: os.system()
    读取和设置环境变量:os.getenv() 与os.putenv()
    给出当前平台使用的行终止符:os.linesep    Windows使用' ',Linux使用' '而Mac使用' '
    指示你正在使用的平台:os.name       对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'
    重命名:os.rename(old, new)
    创建多级目录:os.makedirs(r“c:python est”)
    创建单个目录:os.mkdir(“test”)
    获取文件属性:os.stat(file)
    修改文件权限与时间戳:os.chmod(file)
    终止当前进程:os.exit()
    获取文件大小:os.path.getsize(filename)


    10、 Python多线程
    Python中的多线程是伪线程;不能充分利用cpu中的多核,但是在io等待型的场景下多线程还是可以提高效率
    Python中的多线程有多种实现方式,利用threading包实现是比较普遍的做法
    示例代码如下:
    import threading
    from time import ctime,sleep
    def music(func):
        for i in range(2):
            print("i was listening to %s. %s" %(func,ctime()))
            sleep(1)

    def movie(func):
        for i in range(2):
            print("i was at the %s! %s" %(func,ctime()))
            sleep(5)

    threads=[]
    t1=threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖'))
    threads.append(t1)
    t2=threading.Thread(target=movie,args=(u'阿凡达',))
    threads.append(t2)
    # if __name__  ==  '__main__' :
    for t in threads:
        # t.setDaemon(True)
        t.start()
    # t.join()
    print("all over %s" %ctime())


    11、面向对象
    11.1、 创建类
    使用class语句来创建一个新类,class之后为类的名称并以冒号结尾,如下实例:
    class ClassName:
       '类的帮助信息'   #类文档字符串
       class_suite  #类体
    类的帮助信息可以通过ClassName.__doc__查看。
    class_suite 由类成员,方法,数据属性组成。

    11.2、 实例
    以下是一个简单的Python类实例:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    class Employee:
       '所有员工的基类'
       empCount = 0

       #构造函数
       def __init__(self, name, salary):
          self.name = name
          self.salary = salary
          Employee.empCount += 1
       
       def displayCount(self):
         print "Total Employee %d" % Employee.empCount

       def displayEmployee(self):
          print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary
    empCount变量是一个类变量,它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用Employee.empCount访问。
    第一个方法__init__()方法是一种特殊的方法,被称为类的构造函数或初始化方法,当创建了这个类的实例时就会调用该方法

    类的方法
    使用def关键字可以为类定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数self,且为第一个参数


    11.3、 创建实例对象
    要创建一个类的实例,你可以使用类的名称,并通过__init__方法接受参数。
    "创建 Employee 类的第一个对象"
    emp1 = Employee("Zara", 2000)
    "创建 Employee 类的第二个对象"
    emp2 = Employee("Manni", 5000)

    访问属性
    可以使用点(.)来访问对象的属性。使用如下类的名称访问类变量:
    emp1.displayEmployee()
    emp2.displayEmployee()
    print "Total Employee %d" % Employee.empCount

    完整实例:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    class Employee:
       '所有员工的基类'
       empCount = 0

       def __init__(self, name, salary):
          self.name = name
          self.salary = salary
          Employee.empCount += 1
       
       def displayCount(self):
         print "Total Employee %d" % Employee.empCount

       def displayEmployee(self):
          print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

    "创建 Employee 类的第一个对象"
    emp1 = Employee("Zara", 2000)
    "创建 Employee 类的第二个对象"
    emp2 = Employee("Manni", 5000)
    emp1.displayEmployee()
    emp2.displayEmployee()
    print "Total Employee %d" % Employee.empCount

    执行以上代码输出结果如下:
    Name :  Zara ,Salary:  2000
    Name :  Manni ,Salary:  5000
    Total Employee 2

    你可以添加,删除,修改类的属性,如下所示:
    emp1.age = 7  # 添加一个 'age' 属性
    emp1.age = 8  # 修改 'age' 属性
    del emp1.age  # 删除 'age' 属性
    你也可以使用以下函数的方式来访问属性:
    getattr(obj, ‘name’[, default]) : 访问对象的属性。
    hasattr(obj,’name’) : 检查是否存在一个属性。
    setattr(obj,’name’,value) : 设置一个属性。如果属性不存在,会创建一个新属性。
    delattr(obj, ‘name’) : 删除属性。
    hasattr(emp1, 'age')    # 如果存在 'age' 属性返回 True。
    getattr(emp1, 'age')    # 返回 'age' 属性的值
    setattr(emp1, 'age', 8)   # 添加属性 'age' 值为 8
    delattr(empl, 'age')    # 删除属性 'age'

    11.4、 Python内置类属性
    __dict__ : 类的属性(包含一个字典,由类的数据属性组成)
    __doc__ :类的文档字符串
    __name__: 类名
    __module__: 类定义所在的模块(类的全名是'__main__.className',如果类位于一个导入模块mymod中,那么className.__module__ 等于 mymod)
    __bases__ : 类的所有父类构成元素(包含了以个由所有父类组成的元组)

    Python内置类属性调用实例如下:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    class Employee:
       '所有员工的基类'
       empCount = 0

       def __init__(self, name, salary):
          self.name = name
          self.salary = salary
          Employee.empCount += 1
       
       def displayCount(self):
         print "Total Employee %d" % Employee.empCount

       def displayEmployee(self):
          print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

    print "Employee.__doc__:", Employee.__doc__
    print "Employee.__name__:", Employee.__name__
    print "Employee.__module__:", Employee.__module__
    print "Employee.__bases__:", Employee.__bases__
    print "Employee.__dict__:", Employee.__dict__

    执行以上代码输出结果如下:
    Employee.__doc__: 所有员工的基类
    Employee.__name__: Employee
    Employee.__module__: __main__
    Employee.__bases__: ()
    Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', 'displayCount': <function displayCount at 0x10a939c80>, 'empCount': 0, 'displayEmployee': <function displayEmployee at 0x10a93caa0>, '__doc__': 'xe6x89x80xe6x9cx89xe5x91x98xe5xb7xa5xe7x9ax84xe5x9fxbaxe7xb1xbb', '__init__': <function __init__ at 0x10a939578>}


    11.5、 私有属性
    1、类的私有属性
    __private_attrs:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs

    2、类的私有方法
    __private_method:两个下划线开头,声明该方法为私有方法,不能在类地外部调用。在类的内部调用 self.__private_methods

    3、实例
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    class JustCounter:
        __secretCount = 0  # 私有变量
        publicCount = 0    # 公开变量

        def count(self):
            self.__secretCount += 1
            self.publicCount += 1
            print self.__secretCount

    counter = JustCounter()
    counter.count()
    counter.count()
    print counter.publicCount
    print counter.__secretCount  # 报错,实例不能访问私有变量
    运行结果会报错:
    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 17, in <module>
        print counter.__secretCount  # 报错,实例不能访问私有变量
    AttributeError: JustCounter instance has no attribute '__secretCount'

    Python不允许实例化的类访问私有数据,但你可以使用 object._className__attrName 访问属性,将如下代码替换以上代码的最后一行代码:
    .........................
    print counter._JustCounter__secretCount
    执行以上代码,执行结果如下:
    1
    2
    2
    2




    11.6、 python对象销毁(垃圾回收)
    同Java语言一样,Python使用了引用计数这一简单技术来追踪内存中的对象。
    在Python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。
    一个内部跟踪变量,称为一个引用计数器。
    当对象被创建时, 就创建了一个引用计数, 当这个对象不再需要时, 也就是说, 这个对象的引用计数变为0 时, 它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的, 由解释器在适当的时机,将垃圾对象占用的内存空间回收。
    a = 40      # 创建对象  <40>
    b = a       # 增加引用, <40> 的计数
    c = [b]     # 增加引用.  <40> 的计数

    del a       # 减少引用 <40> 的计数
    b = 100     # 减少引用 <40> 的计数
    c[0] = -1   # 减少引用 <40> 的计数
    垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象,同样也可以处理循环引用的情况。循环引用指的是,两个对象相互引用,但是没有其他变量引用他们。这种情况下,仅使用引用计数是不够的。Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充, 垃圾收集器也会留心被分配的总量很大(及未通过引用计数销毁的那些)的对象。 在这种情况下,解释器会暂停下来,试图清理所有未引用的循环。

    实例
    析构函数 __del__
    __del__在对象销毁的时候被调用,当对象不再被使用时,__del__方法运行:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    class Point:
       def __init__( self, x=0, y=0):
          self.x = x
          self.y = y
       def __del__(self):
          class_name = self.__class__.__name__
          print class_name, "销毁"

    pt1 = Point()
    pt2 = pt1
    pt3 = pt1
    print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的id
    del pt1
    del pt2
    del pt3

    以上实例运行结果如下:
    3083401324  3083401324  3083401324
    Point 销毁


    11.7、 类的继承
    面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用,实现这种重用的方法之一是通过继承机制。继承完全可以理解成类之间的类型和子类型关系。

    1、语法:
    派生类的声明,与他们的父类类似,继承的基类列表跟在类名之后,如下所示:
    class SubClassName (ParentClass1[, ParentClass2, ...]):
       'Optional class documentation string'
       class_suite

    2、实例:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    class Parent:        # 定义父类
       parentAttr = 100
       def __init__(self):
          print "调用父类构造函数"

       def parentMethod(self):
          print '调用父类方法'

       def setAttr(self, attr):
          Parent.parentAttr = attr

       def getAttr(self):
          print "父类属性 :", Parent.parentAttr

    class Child(Parent): # 定义子类
       def __init__(self):
          print "调用子类构造方法"

       def childMethod(self):
          print '调用子类方法 child method'

    c = Child()          # 实例化子类
    c.childMethod()      # 调用子类的方法
    c.parentMethod()     # 调用父类方法
    c.setAttr(200)       # 再次调用父类的方法
    c.getAttr()          # 再次调用父类的方法
    以上代码执行结果如下:
    调用子类构造方法
    调用子类方法 child method
    调用父类方法
    父类属性 : 200

    你可以继承多个类
    class A:        # 定义类 A
    .....

    class B:         # 定义类 B
    .....

    class C(A, B):   # 继承类 A 和 B
    .....
    可以使用issubclass()或者isinstance()方法来检测。
    issubclass() - 布尔函数判断一个类是另一个类的子类或者子孙类,语法:issubclass(sub,sup)
    isinstance(obj, Class) 布尔函数如果obj是Class类的实例对象或者是一个Class子类的实例对象则返回true。

    3、方法重写
    如果你的父类方法的功能不能满足你的需求,你可以在子类重写你父类的方法:
    实例:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    class Parent:        # 定义父类
       def myMethod(self):
          print '调用父类方法'

    class Child(Parent): # 定义子类
       def myMethod(self):
          print '调用子类方法'

    c = Child()          # 子类实例
    c.myMethod()         # 子类调用重写方法

    执行以上代码输出结果如下:



    4、基础重载方法
    下表列出了一些通用的功能,你可以在自己的类重写:
    1/    __init__ ( self [,args...] )
    构造函数
    简单的调用方法: obj = className(args)
    2/    __del__( self )
    析构方法, 删除一个对象
    简单的调用方法 : dell obj
    3/    __str__( self )
    用于将值转化为适于人阅读的形式
    简单的调用方法 : str(obj)
    4/    __cmp__ ( self, x )
    对象比较
    简单的调用方法 : cmp(obj, x)

    #!/usr/bin/python

    class Vector:
       def __init__(self, a, b):
          self.a = a
          self.b = b

       def __str__(self):
          return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)
       
       def __add__(self,other):
          return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)

    v1 = Vector(2,10)
    v2 = Vector(5,-2)
    print v1 + v2


    以上代码执行结果如下所示:
    Vector(7,8)

    待续......

  • 相关阅读:
    Windows 7安装 OneDrive
    MySQL8.0降级为MySQL5.7
    Windows和Linux下安装Rsync
    Jenkins持续集成工具安装
    Pure-Ftpd安装配置
    redis安装配置
    Tcp粘包处理
    .Net Core Socket 压力测试
    使用RpcLite构建SOA/Web服务(Full .Net Framework)
    使用RpcLite构建SOA/Web服务
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/biehongli/p/9076090.html
Copyright © 2011-2022 走看看