一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重）

import types
if type(1) is types.Integer:
    print('1是int类型')
else:
    print('1不是int类型')

isinstance(2, float)

>>> print b + repr(a)   #repr(a)与上面的类似
free1989 

L.append(var)   #追加元素  
L.insert(index,var)  
L.pop(var)      #返回最后一个元素，并从list中删除之  
L.remove(var)   #删除第一次出现的该元素  
L.count(var)    #该元素在列表中出现的个数  
L.index(var)    #该元素的位置,无则抛异常   
L.extend(list)  #追加list，即合并list到L上  
L.sort()        #排序  
L.reverse()     #倒序  
list 操作符:,+,*，关键字del  
a[1:]       #片段操作符，用于子list的提取  
[1,2]+[3,4] #为[1,2,3,4]。同extend()  
[2]*4       #为[2,2,2,2]  
del L[1]    #删除指定下标的元素  
del L[1:3]  #删除指定下标范围的元素  
list的复制  
L1 = L      #L1为L的别名，用C来说就是指针地址相同，对L1操作即对L操作。函数参数就是这样传递的  
L1 = L[:]   #L1为L的克隆，即另一个拷贝。  

list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tinylist = [123, 'john']

nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
     print teama + " vs. " + teamb
>>> Packers vs. Ravens
>>> 49ers vs. Patriots

[[1,2,3], [5, 2, 8], [7,8,9]]
[1,2,3,5,2,8,7,8,9]

以下是元组无效的，因为元组是不允许更新的。而列表是允许更新的：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tuple[2] = 1000 # 元组中是非法应用
list[2] = 1000 # 列表中是合法应用

dictionary的方法  
D.get(key, 0)       #同dict[key]，多了个没有则返回缺省值，0。[]没有则抛异常  
D.has_key(key)      #有该键返回TRUE，否则FALSE  
D.keys()            #返回字典键的列表  
D.values()          #以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素  
D.items()           #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序           
  
D.update(dict2)     #增加合并字典  
D.popitem()         #得到一个pair，并从字典中删除它。已空则抛异常  
D.clear()           #清空字典，同del dict  
D.copy()            #拷贝字典  
D.cmp(dict1,dict2)  #比较字典，(优先级为元素个数、键大小、键值大小)  
                    #第一个大返回1，小返回-1，一样返回0  
              
dictionary的复制  
dict1 = dict        #别名  
dict2=dict.copy()   #克隆，即另一个拷贝。  

dict(dim=[1, 3, 227, 227])

np.array('d',[1,2,3])

转回来的话调用tolist函数

_.tolist()

字典转换为列表
dic={'a':1,'b':2}
dic.items()
[('a',1),('b',2)]

D.get(key, 0)       #同dict[key]，多了个没有则返回缺省值，0。[]没有则抛异常  
D.has_key(key)      #有该键返回TRUE，否则FALSE  
D.keys()            #返回字典键的列表  
D.values()          #以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素  
D.items()           #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序           

eval(user)

def dict2dataframe(content_dict):
    return pd.DataFrame(list(content_dict.values()), index = list(content_dict.keys()))

filter(None,[None,1,2,3,None])

dict(dict1, **dict2)

library(packages)=import pandas as pd

ImportError: No module named da

help("modules")    #查看安装包

import sys
ImportPath = 'C:\\Users\\filename'
sys.path.append(ImportPath)
from function_file.function import function1

python ImportError: cannot import name

#数据导入
df = pd.read_csv('./cpu.csv',header=0)
#中文encoding = 'gbk'

pd.read_csv("C:\\Users\\long\\Desktop\\ex2.csv",header=None,names=["a","b","c","e","message"],index_col=["message","a"])

IOError: File C:\Users\long\Desktop\ch06\ex2.csv does not exist

df = pd.read_csv("001.csv",encoding="gbk")
dataname.to_csv("001.csv",encoding="gbk")

#数据导出
df.to_csv('uk_rain.csv')  #write.csv(df,"uk_rain.csv")

约等于R中的write.csv(df,"uk_rain.csv"),其中df是数据集的名称，跟前面的read_csv不太一样。

pd.read_table("./marks.csv", sep=",")

np.loadtxt("/caffe/examples/lmdb_test/train/synset.txt", str, delimiter='\t')

pip install  python-docx

import docx

# 读取word内容
#　这里是以段落为单位的，下面用一个for 遍历所有段落
doc = docx.Document("D:\\test2.docx")
parag_num = 0
for para in doc.paragraphs :
    print(para.text)
    parag += 1  
print ('This document has ', parag, ' paragraphs')

# 使用参数16表示将doc转换成docx，保存成docx后才能 读文件

doc.SaveAs(r"D:\\test2.docx",16)
doc.Close()
word.Quit()

        f = open('file.txt','r+',encoding='utf-8')#encoding参数可以指定文件的编码
            f.readline()#读一行
            f.readable()#判断文件是否可读
            fr.writable()#判断文件是否可写
            fr.encoding#打印文件的编码
            f.read()#读取所有内容，大文件时不要用，因为会把文件内容都读到内存中，内存不够的话，会把内存撑爆
            f.readlines()#读取所有文件内容，返回一个list，元素是每行的数据，大文件时不要用，因为会把文件内容都读到内存中，内存不够的话，会把内存撑爆
            f.tell()#获取当前文件的指针指向
            f.seek(0)#把当前文件指针指向哪
            f.write('爱情证书')#写入内容
            f.fulsh()#写入文件后，立即从内存中把数据写到磁盘中
            f.truncate()#清空文件内容
            f.writelines(['爱情证书','孙燕姿'])#将一个列表写入文件中
            f.close()关闭文件

os.listdir返回的是该文件夹下的所有文件名称；
os.walk可以返回父文件夹路径+文件夹下路径，貌似比较给力。

#!/usr/bin/python
import os
from glob import glob

def printSeparator(func):
    def deco(path):
        print("call method %s, result is:" % func.__name__)
        print("-" * 40)
        func(path)
        print("=" * 40)
    return deco
@printSeparator
def traverseDirByShell(path):
    for f in os.popen('ls ' + path):
        print f.strip()
@printSeparator
def traverseDirByGlob(path):
    path = os.path.expanduser(path)
    for f in glob(path + '/*'):
        print f.strip()
@printSeparator
def traverseDirByListdir(path):
    path = os.path.expanduser(path)
    for f in os.listdir(path):
        print f.strip()
@printSeparator
def traverseDirByOSWalk(path):
    path = os.path.expanduser(path)
    for (dirname, subdir, subfile) in os.walk(path):
        #print('dirname is %s, subdir is %s, subfile is %s' % (dirname, subdir, subfile))
        print('[' + dirname + ']')
        for f in subfile:
            print(os.path.join(dirname, f))
if __name__ == '__main__':
    path = r'~/src/py'
    traverseDirByGlob(path)
    traverseDirByGlob(path)
    traverseDirByListdir(path)
    traverseDirByOSWalk(path)

/data/trainlmdb/val/test_female/image_00009.jpg

image_00009.jpg

def traverseDirByGlob(path):
    path = os.path.expanduser(path)
    list={}
    i=0
    for f in glob(path + '/*'):
        list[i]=f.strip()
        i=i+1
    return list

#使用pickle模块将数据对象保存到文件

import pickle

data1 = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
         'b': ('string', u'Unicode string'),
         'c': None}

selfref_list = [1, 2, 3]
selfref_list.append(selfref_list)

output = open('data.pkl', 'wb')

# Pickle dictionary using protocol 0.
pickle.dump(data1, output)

# Pickle the list using the highest protocol available.
pickle.dump(selfref_list, output, -1)

output.close()

with open(path, 'rb') as f:
    labels = pickle.load(f)

len=1
len(data)
TypeError: 'str' object is not callable

ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
news_ids = []
for id in ids:
    if id not in news_ids:
        news_ids.append(id)
print news_ids

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
ids = set(ids)

from collections import Counter\

ImagePath = traverseDirByGlob(root_dir)

Path = []
[Path.append(v)  for _,v in  ImagePath.items()]
Duplicate = [ (str(k),str(v)) for k,v in dict(Counter(tuple(Path))).items() if v>1] 

get_ipython().system(u'pip2 install -U google-cloud-vision')