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("\r\n")   
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'\r\n',Linux使用'\n'而Mac使用'\r'
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\test”)
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__': '\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x91\x98\xe5\xb7\xa5\xe7\x9a\x84\xe5\x9f\xba\xe7\xb1\xbb', '__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......

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