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  • 第二章 python基础(二)

    第九节 函数

    • 函数就是完成特定功能的一个语句组,这组语句可以作为一个单位使用,并且给它取一个名字。

    • 可以通过函数名在程序的不同地方多次执行(这通常叫做函数调用),却不需要在所有地方都重复编写这些语句。

    自定义函数

    • 用户自己编写的

    预定义的Python函数

    • 系统自带的一些函数,还有一些和第三方编写的函数,如其他程序员编写的一些函数,对于这些现成的函数用户可以直接拿来使用。

    为什么使用函数

    • 降低编程的难度
      • 通常将一个复杂的大问题分解成一系列更简单的小问题,然后将小问题继续划分成更小的问题,当问题细化为足够简单时,我们将可以分而治之。这时,我们可以使用函数来处理特定的问题,各个小问题解决了,大问题也就迎刃而解了。
    • 代码重用
      • 我们定义的函数可以在一个程序的多个位置使用,也可以用于多个程序。此外,我们还可以把函数放到一个模块中供其他程序员使用,同时,我们也可以使用其他程序定义的函数。这就避免了重复劳动,提供了工作效率。

    函数定义和调用

    • 当我们自己定义一个函数时,通常使用def语句,其语法形式如下所示:

      def 函数名 (参数列表): #可以没有参数函数体
      
      def add(a, b):
          print a + b
    • 调用函数的一般形式是:

      函数名(参数列表)
      
      add(1, 2)

    形式参数和实际参数

    • 在定义函数时函数后面圆括号中的变量名称叫做“形式参数”,或简称为“形参”

    • 在调用函数时,函数名后面圆括号中的变量名称叫做“实际参数”,或简称为“实参”

    缺省参数(默认参数)

    • 默认参数只能从右至左给定,如果需要第一个参数给默认值,其他参数不给,那么把第一个参数移到最后一个即可。

      def add(a, b = 2):
          print a + b
      
      add(3)                  #result : 5

    局部变量和全局变量

    • Python中的任何变量都有其特定的作用域。

    • 在函数中定义的变量一般只能在该函数内部使用,这些只能在程序的特定部分使用的变量我们称之为局部变量。

    • 在一个文件顶部定义的变量可以供该文件中的任何函数调用,这些可以为整个程序所使用的变量称为全局变量。

      x = 100         #全局变量,可以在文件任何地方调用
      
      def func():
          x = 200     #局部变量,只能在函数内部调用
          print x
      
      func()          #输出200
      print x         #输出100

    global语句

    • 强制声明为全局变量

      x = 100
      
      def func():
          global x    #强制声明x为全局变量,导致值被覆盖
          x = 200
      
      func()
      print x         #输出200

    函数返回值

    • 函数被调用后会返回一个指定的值

    • 函数调用后默认返回None

    • return返回值

    • 返回值可以是任意类型

    • return执行后,函数终止

    • 区分返回值和打印

      def add(a, b):
          return a + b
      
      ret = add(1, 2)     #将函数返回结果赋值给变量ret
      print ret           #输出3

    向函数传入元组和字典

    • func (*args)

      def func(x, y):
          print x, y
      
      t = (1, 2)
      func(*t)
    • func (**kw)

      def func(name='jack', age=30):
          print name,age
      
      d = {'age': 22, 'name' : 'mike'};
      func(**d)

    处理多余实参

    • def func(*args, **kw)

      def func(x, *args, **kw):
          print x
          print args
          print kw
      
      func(1, 2, 3, 4, 5, y=10, z=20)
      
      #输出
      1
      (2, 3, 4, 5)
      {'y': 10, 'z': 20}

    lambda表达式

    • 匿名函数
      • lambda函数是一种快速定义单行的最小函数,是从Lisp借用来的,可以用在任何需要函数的地方。

        lambda x,y:x*y
      • 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。
      • 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。
      • 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。

    lambda基础

    • lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象

      g = lambda x:x**2
      print g
      <function <lambda> at 0x0000000002643A58>

    lambda应用实例

    • reduce为逐次操作list里的每项,接收的参数为2个,最后返回的为一个结果。

      sum = reduce(lambda x,y:x*y, range(1,6))
      print sum

    switch语句

    • switch语句用于编写多分支结构的程序,类似与if...elif...else语句。
    • switch语句表达的分支结构比if...elif...else语句表达的更清晰,代码的可读性更高。
    • 但是python并没有提供switch语句

    switch实现

    • python可以通过字典实现switch语句的功能。
    • 实现方法分为两步
      • 首先,定义一个字典
      • 其次,调用字典的get()获取相应的表达式

    函数调用

    • 通过字典调用函数

      def add(a, b):
          return a + b
      
      def sub(a, b):
          return a - b
      
      def mul(a, b):
          return a * b
      
      def div(a, b):
          return a / b
      
      operator = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': div}     #通过字典实现switch语句的功能
      
      def calc(a, o, b):
          return operator.get(o)(a, b)
      
      print calc(4, '+', 2)
      print calc(4, '-', 2)
      print calc(4, '*', 2)
      print calc(4, '/', 2)

    第十节 内置函数

    help函数可以用来查看函数的用法

    help(range)
    
    #输出结果
    Help on built-in function range in module __builtin__:
    
    range(...)
        range(stop) -> list of integers
        range(start, stop[, step]) -> list of integers
    
        Return a list containing an arithmetic progression of integers.
        range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
        When step is given, it specifies the increment (or decrement).
        For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3].  The end point is omitted!
        These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.

    常用函数

    • abs(number): 绝对值
    • max(iterable[, key=func]): 最大值
    • min(iterable[, key=func]): 最小值
    • len(collection): 取得一个序列或集合的长度
    • divmod(x, y): 求两个数的商和模,返回一个元组(x//y, x%y)
    • pow(x, y[, z]): 求一个数的幂运算
    • round(number[, ndigits]): 对一个数进行指定精度的四舍五入
    • callable(object): 判断一个对象是否可调用
    • isinstance(object, class-or-type-or-tuple):判断对象是否为某个类的实例
    • cmp(x, y): 比较两个数或字符串大小
    • range(start [,stop, step]): 返回一个范围数组,如range(3), 返回[0,1,2]
    • xrange(start [,stop, step]): 作用与range相同,但是返回一个xrange生成器,当生成范围较大的数组时,用它性能较高

    类型转换函数

    • type()

      type(object) -> the object's type
      type(name, bases, dict) -> a new type
    • int()

      int(x=0) -> int or long
      int(x, base=10) -> int or long
    • long()

      long(x=0) -> long
      long(x, base=10) -> long
    • float()

      float(x) -> floating point number
    • complex()

      complex(real[, imag]) -> complex number
    • str()

      str(object='') -> string
    • list()

      list() -> new empty list
      list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
    • tuple()

      tuple() -> empty tuple
      tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items
    • hex()

      hex(number) -> string
    • oct()

      oct(number) -> string
    • chr()

      chr(i) -> character
    • ord()

      ord(c) -> integer

    string函数

    • str.capitalize()

      >>> s = "hello"
      >>> s.capitalize()
      'Hello'
    • str.replace()

      >>> s = "hello"
      >>> s.replace('h', 'H')
      'Hello'
    • str.split()

      >>> ip = "192.168.1.123"
      >>> ip.split('.')
      ['192', '168', '1', '123']

    序列处理函数

    • len()

      >>>l = range(10)
      >>> len(l)
      10
    • max()

      >>>l = range(10)
      >>> max(l)
      9
    • min()

      >>>l = range(10)
      >>> min(l)
      0
    • filter()

      >>>l = range(10)
      >>> filter(lambda x: x>5, l)
      [6, 7, 8, 9]
    • zip()

      >>> name=['bob','jack','mike']
      >>> age=[20,21,22]
      >>> tel=[131,132]
      >>> zip(name, age)
      [('bob', 20), ('jack', 21), ('mike', 22)]
      >>> zip(name,age,tel)
      [('bob', 20, 131), ('jack', 21, 132)]       #如果个数不匹配会被忽略
    • map()

      >>> map(None, name, age)
      [('bob', 20), ('jack', 21), ('mike', 22)]
      >>> map(None, name, age, tel)
      [('bob', 20, 131), ('jack', 21, 132), ('mike', 22, None)]       #个数不匹配时,没有值的会被None代替
      
      >>> a = [1,3,5]
      >>> b = [2,4,6]
      >>> map(lambda x,y:x*y, a, b)
      [2, 12, 30]
    • reduce()

      >>> reduce(lambda x,y:x+y, range(1,101))
      5050

    lambda -> 列表表达式

    • map的例子,可以写成

      print map(lambda x:x*2+10, range(1,11))
      print [x*2+10 for x in range(1,11)]
    • 非常的简洁,易懂。filter的例子可以写成:

      print filter(lambda x:x%3==0, range(1,11))
      print [x for x in range(1,11) if x%3 == 0]

    第十一节 模块

    简介

    • 模块是python组织代码的基本方式
    • python的脚本都是用扩展名为py的文本文件保存的,一个脚本可以单独运行,也可以导入另一个脚本中运行。当脚本被导入运行时,我们将其称为模块(module)

    • python的模块可以按目录组织为包
    • 创建一个包的步骤是:
      • 建立一个名字为包名字的文件夹
      • 在该文件夹下创建一个__init__.py文件
      • 根据需要在该文件夹下存放脚本文件、已编译扩展及子包
      • import pack.m1, pack.m2, pack.m3

    模块

    • 模块名与脚本的文件名相同
      • 例如我们编写了一个名为items.py的脚本,则可在另外一个脚本中用import items语句来导入它

    总结

    • 模块是一个可以导入的python脚本文件
    • 包是一堆目录组织的模块和子包,目录下的__init__.py文件存放了包的信息
    • 可以用import, import as, from import等语句导入模块和包

      #假设有一个模块名为calc.py
      import calc
      import calc as calculate
      from calc import add

    第十二节 正则表达式

    目标

    • 掌握正则表达式的规则

    案例

    • 一个小爬虫

    简介

    • 正则表达式(或re)是一种小型的、高度专业化的编程语言,(在python中)它内嵌在python中,并通过re模块实现
      • 可以为想要匹配的相应字符串集指定规则
      • 该字符集可能包含英文语句、e-mail地址、命令或任何你想搞定的东西
      • 可以问诸如“这个字符串匹配该模式吗”
      • “在这个字符串中是否有部分匹配该模式呢?”
      • 你也可以使用re以各种试来修改或分割字符串
    • 正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然后由C编写的匹配引擎执行
    • 正则表达式语言相对小型和受限(功能有限)
      • 并非所有字符串处理都能用正则表达式完成

    字符匹配

    • 普通字符
      • 大多数字母和数字一般都会和自身匹配
      • 如正则表达式test会和字符串"test"完全匹配
    • 元字符

      .   ^   $   *   +   ?   {}  []     |   ()
      • []
        • 常用来指定一个字符集:[abc] [a-z]
        • 元字符在字符集中不起作用:[akm$]
        • 补集匹配不在区间范围内的字符:[^5]

          import re
          
          regExp = r't[0-9]p'
          print re.findall(regExp, 't1p t2p')
      • ^
        • 匹配行首。除非设置MULTILINE标志,它只是匹配字符串的开始。在MULTILINE模式里,它也可以匹配字符串中的每个换行。
      • $
        • 匹配行尾,行尾被定义为要么是字符串尾,要么是一个换行字符后面的任何位置。
        • 反斜杠后面可以加不同的字符以表示不同特殊意义
        • 也可以用于取消所有的元字符:[\

          d  匹配任何十进制数,它相当于[0-9]
          D  匹配任何非数字字符,它相当于[^0-9]
          s  匹配任何空白字符,它相当于[	
          
          fv]
          S  匹配任何非空白字符,它相当于[^	
          
          fv]
          w  匹配任何字母数字字符,它相当于[a-zA-Z0-9]
          W  匹配任何非字母数字字符,它相当于[^a-zA-Z0-9]
      • 重复
        • 正则表达式第一功能是能够匹配不定长的字符集,另一个功能就是可以指定正则表达式的一部分的重复次数。
      • *
        • 指定前一个字符可能被匹配零次或更多次,而不是只有一次。匹配引擎会试着重复尽可能多的次数(不超过整数界定范围,20亿)
      • +
        • 表示匹配一次或更多次
        • 注意和+之间的不同:匹配零或更多次,所以可以根本不出现,而+则要求至少出现一次
      • ?
        • 匹配一次或零次,你可以认为它用于标识某事物是可选的
      • {m,n}
        • 其中mn是十进制整数。该限定符的意思是至少有m个重复,至多到n个重复
        • 忽略m会认为下边界是0,而忽略n的结果将是上边界为无穷大(实现上是20亿)
        • {0,}等同于*{1,}等同于+,而{0,1}则与?相同。如果可以的话,最好使用*+?

    使用正则表达式

    • re模块提供了一个正则表达式引擎的接口,可以让你将REstring编译成对象并用它们来进行匹配
    • 编译正则表达式

      >>> import re
      >>> p = re.compile('ab*')
      >>> print p
      <_sre.SRE_Pattern object at 0x00000000004D1CA8>
    • re.compile()也可以接受可选择的标志参数,常用来实现不同的特殊功能和语法变更

      p = re.compile('ab*', re.IGNORECASE)

    反斜杠的麻烦

    • 字符串前加"r"反斜杠就不会被任何特殊方式处理
    字符阶段
    section 要匹配的字符串
    section 为re.compile取消反斜杠的特殊意义
    "\section" 为"section"的字符串实值(string literals)取消反斜杠的特殊意义

    执行匹配

    • 'RegexObject'实例有一些方法和属性,完整的列表可查阅Python Library Reference
    方法/属性作用
    match() 决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配
    search() 扫描字符串,找到这个RE匹配的位置
    findall() 找到RE匹配的所有子串,并把它们作为一个列表返回
    finditer() 找到RE匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回
        如果没有匹配到的话,match()和search()将返回None。
        如果成功的话,就会返回一个'MatchObject'实例。
    • MatchObject实例方法
    方法/属性作用
    group() 返回被RE匹配的字符串
    start() 返回匹配开始的位置
    end() 返回匹配结束的位置
    span() 返回一个元组包含匹配(开始,结束)的位置
    • 实际程序中,最常见的作法是将'MatchObject'保存在一个变量里,然后检查它是否为None

      p = re.compile('ab*', re.I)
      m = p.match('aaaabcccccabcc')
      
      if m:
          print 'Match found : ', m.group()
      else:
          print 'No match'

    模块级函数

    • re模块也提供了顶级函数调用如match()、search()、sub()、subn()、split()、findall()
    • 查看模块的所有属性和方法: dir(re)

    编译标志-flags

    标志含义
    DOTALL, S 使.匹配包括换行在内的所有字符
    IGNORECASE, I 使匹配对大小写不敏感
    LOCALE, L 做本地化识别(local-aware)匹配.法语等
    MULTILINE, M 多行匹配,影响^和$
    VERBOSE, X 能够使用REs的verbose状态,使之被组织得更清晰易懂
    charref = re.compile(r"""
    (
    [0-9]+[^0-9]    #Decimal form
    | 0[0-7]+[^0-7] #Octal form
    | x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F] #Hexadecimal form
    )
    """, re.VERBOSE)

    分组()

    email = r"w+@w+(.com|.cn)"

    一个小爬虫

    • 下载贴吧或空间中所有图片

      import re
      import urllib
      
      def getHtml(url):
          page = urllib.urlopen(url)
          html = page.read()
          return html
      
      def getImg(html):
          reg = r'src="(.*?.jpg)" width'
          imgre = re.compile(reg)
          imglist = re.findall(imgre, html)
          x = 0
          for imgurl in imglist:
              urllib.urlretrieve(imgurl, '%s.jpg' % x)
              x++
      
      getImg(getHtml(url))

    第十三节 python对内存的使用

    浅拷贝和深拷贝

    • 所谓浅拷贝就是对引用的拷贝(只拷贝父对象)
    • 所谓深拷贝就是对对象的资源的拷贝
    • 解释一个例子:

      import copy
      a = [1,2,3,['a','b','c']]
      b = a
      c = copy.copy(a)
      d = copy.deepcopy(a)

    第十四节 文件与目录

    目标

    • 文件的打开和创建
    • 文件读取
    • 文件写入
    • 内容查找和替换
    • 文件删除、复制、重命名
    • 目录操作

    案例

    • 目录分析器
    • 杀毒软件
    • 系统垃圾清理工具

    python文件读写

    • python进行文件读写的函数是openfile
    • file_handle = open(filename, mode)
    模式说明
    r 只读
    r+ 读写
    w 写入,先删除原文件,在重新写入,如果文件没有则创建
    w+ 读写,先删除原文件,在重新写入,如果文件没有则创建(可以写入输出)
    a 写入,在文件末尾追加新的内容,文件不存在,创建之
    a+ 读写,在文件末尾追加新的内容,文件不存在,创建之
    b 打开二进制文件。可以与r、w、a、+结合使用
    U 支持所有的换行符号。" "、" "、" "

    文件对象方法

    • close
      • 格式
        • FileObject.close()
      • 说明
        • 关闭文件,关闭前,会将缓存中的数据先写入文件。
    • readline
      • 格式
        • String = FileObject.readline([size])
      • 说明
        • 每次读取文件的一行
        • size:是指每行每次读取size个字节,直到行的末尾
    • readlines
      • 格式
        • List = FileObject.readlines([size])
      • 说明
        • 多行读,返回一个列表
        • size: 每次读入size个字符,然后继续按size读,而不是每次读入行的size个字符
    • read
      • 格式
        • String = FileObject.read([size])
      • 说明
        • 读出文件的所有内容,并复制给一个字符串
        • size: 读出文件的前[size]个字符,并输出给字符串,此时文件的指针指向size处
    • next
      • 格式
        • FileObject.next()
      • 说明
        • 返回当前行,并将文件指针到下一行
    • write
      • 格式
        • FileObject.write(string)
      • 说明
        • write和后面的writelines在写入前会是否清除文件中原来所有的数据,在重新写入新的内容,取决于打开文件的模式
    • writelines
      • 格式
        • FileObject.writelines(List)
      • 说明
        • 多行写
        • 效率比write高,速度更快,少量写入可以使用write
    • seek
      • 格式
        • FileObject.seek(偏移量,选项)
      • 说明
        • 选项=0时,表示将文件指针指向从文件头部到“偏移量”字节处。
        • 选项=1时,表示将文件指针指向从文件的当前位置,向向移动“偏移量”字节。
        • 选项=2时,表示将文件指针指向从文件的尾部,向前移动“偏移量”字节。
    • flush
      • 格式
        • FileObject.flush()
      • 说明
        • 提交更新

    文件查找和替换

    • 文件查找
    • cat a.txt

      hello world
      hello hello world
    • 统计文件中hello的个数

      import re
      
      fp = file("a.txt", "r")
      count = 0
      for s in fp.readlines():
          li = re.findall("hello", s)
          if len(li) > 0:
              count = count + len(li)
      
      print "Search ",count," hello"
      fp.close()
    • 文件内容替换
    • 问题:把a.txt中的hello替换为good, 并保存结果到b.txt中
    • 示例代码一:

      fp1 = file("a.txt", "r")
      fp2 = file("b.txt", "w")
      
      for s in fp1.readlines():
          fp2.write(s.replace("hello", "good"))
      
      fp1.close()
      fp2.close()
    • 示例代码二:

      fp1 = file("a.txt", "r")
      fp2 = file("b.txt", "w")
      
      s = fp1.read()
      fp2.write(s.replace("hello", "good"))
      
      fp1.close()
      fp2.close()

    目录操作

    • 目录操作就是通过python来实现目录的创建,修改,遍历等功能
    • import os
      • 目录操作需要调用os模块
      • 比如os.mkdir('/root/demo')
    • 常用函数
    函数说明
    mkdir(path[,mode=0777]) 创建单个目录
    makedirs(name,mode=511) 创建多层级目录
    rmdir(path) 删除单个目录
    removedirs(path) 删除多层级目录
    listdir(path) 列出目录
    getcwd() 取得当前目录
    chdir(path) 切换目录
    walk(top, topdown=True, onerror=None)  
    • 案例
      • 系统垃圾清除小工具
    • 方式
      • 递归函数
      • os.walk()函数
        • 函数声明:os.walk(path)
        • 该函数返回一个元组,该元组有3个元素,这3个元素分别表示每次遍历的路径名,目录列表和文件列表。

          for path, dirlist, filelist in os.walk('.'):
              for filename in filelist:
                  print os.path.join(path, filename)

    第十五节 异常处理

    异常以及异常抛出

    • 异常抛出机制,为程序开发人员提供了一种在运行时发现错误,进行恢复处理,然后继续执行的能力。下面是一个异常处理实例:

      try:
          f = open('unfile.py', 'r')
      except IOError, e:
          print False,str(e)
      
      False [Errno 2] No such file or directory: 'unfile.py'

    抛出机制

    • 如果在运行时发生异常的话,解释器会查找相应的处理语句(称为handler)。
    • 要是在当前函数里没有找到的话,它会将异常传递给上层的调用函数,看看那里能不能处理。
    • 如果在最外层(全局“main”)还是没有找到的话,解释器就会退出,同时打印出traceback以便让用户找出错误产生的原因。
    • 注意:虽然大多数错误会导致异常,但一个异常不一定代表错误。有时候它们只是一个警告,有时候它们可能是一个终止信号,比如退出循环等。

    finally子句

    • python提供try-finally子句来表述这样的情况:我们不关心捕捉到是什么错误,无论错误是不是发生,这些代码“必须”运行,比如文件关闭,释放锁,把数据库连接还给连接池等。比如:

      try:
          f = open('unfile.py', 'r')
      except Exception, e:
          print False,str(e)
      finally:
          print "exec finally"

    raise抛出异常

    • 到目前为止,我们只讨论了如何捕捉异常,那么如何抛出异常?
    • 使用raise来抛出一个异常:

      if 'a' > 5:
          raise TypeError("Error: 'a' must be integer.")

    常见的python异常

    异常描述
    AssertionError assert语句失败
    AttributeError 试图访问一个对象没有的属性
    IOError 输入输出异常,基本是无法打开文件
    ImportError 无法引入模块或者包,基本是路径问题
    IndentationError 语法错误,代码没有正确的对齐
    IndexError 下标索引超出序列边界
    KeyError 试图访问你字典里不存在的键
    KeyBoardInterrupt Ctrl+C被按下
    NameError 使用一个还未赋予对象的变量
    SyntaxError python代码逻辑语法出错,不能执行
    TypeError 传入的对象类型与要求不符
    UnboundLocalError 试图访问一个还未设置的全局变量,基本上是由于另有一个同名的全局变量,导致你以为在访问
    ValueError 传入一个不被期望的值,即使类型正确
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bluealine/p/7302415.html
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