专栏首页python3Python常用知识点汇总

Python常用知识点汇总

一.Python中的数据结构

python的元组、列表、字典数据类型是很python(there python is a adjective)的数据结构。这些结构都是经过足够优化后的,所以如果使用好的话,在某些area会有很大的益处。

1.元组

个人认为就像java的数组,python中的元组有以下特性:

任意对象的有序集合,这条没啥说的,数组的同性;

通过偏移读取;

一旦生成,不可改变;

固定长度,支持嵌套

来例子吧,python 代码

>>> (0, 'haha', (4j, 'y'))   ###元组用圆括号标志

(0, 'haha', (4j, 'y'))  

>>> t = (1, 3, 'b')  

>>> t[2]  

'b'  

>>> t[3]   

Traceback (most recent call last):     File "#41>", line 1, in <module></module>       t[3]   IndexError: tuple index out of range 

>>> t[-1]  

'b'  

>>> t[0:-1]  

(1, 3)  

>>> t * 2   ##这里是元组内的对象都重复两次,而不是每个对象值乘以2

(1, 3, 'b', 1, 3, 'b')

>>> for x in t:      

       print x,           

1 3 b  

>>> 'b' in t  

True 

>>> q = t + ((3, 'abc'))   ##也可以写成:q = t + (3,’abc’)

>>> q  

(1, 3, 'b', 3, 'abc')  

>>> for x in (2, (3, 'a')):  ##嵌套的元组遍历,输出时被嵌套的元组作为一个对象输出

print x           

2   (3, 'a')  

>>> len(q)  

5  

>>> len((2, (3, 'abc')))   ##注意嵌套元组的长度

2  

>>> (1, 2, 3)[1]  

2  

>>> q[1] = 'd'    

Traceback (most recent call last):     File "#57>", line 1, in <module></module>       q[1] = 'd'   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment  

>>> a = ('b', 'c', q)  

>>> 1 in a   ###判断元组中是否有某个值

False 

>>> q in a  

True 

>>> a = ('b', 'c', (1, 3, 'b', 3, 'abc')) 

>>> a  

('b', 'c', (1, 3, 'b', 3, 'abc')) 

上面的例子足以说明大部分了,使用元组时最重要的一点是“一旦生成,就不可变了”。

2.列表

列表所具有的特性也要比元组更多、更灵活,其character总结如下:

任意对象的有序集合;

可通过偏移存取,注意,列表中的元素都是可变的,这是不同于元组的;

长度可变,支持嵌套;

还有一些类似java的对象引用机制

由于列表的这些特性,使得列表在实际应用中被广泛使用,下面是一些例子。

1)首先是基本用法

python 代码

>>> l = ['a', 'b', 'c'] 

>>> len(l)   3  

>>> l + ['d']   ['a', 'b', 'c', 'd']  

>>> l * 2   ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']  

>>> for x in l:      

print x,          a b c 

2)索引和分片,赋值(单个元素赋值,分片赋值

python 代码

>>> l = ['abc', 'def', 'ghi', 123]        

>>> l[2]         'ghi'        

>>> l[-3]         'def'       

>>> l[:3]         ['abc', 'def', 'ghi']     

>>> l[1] = 'haha'    

>>> l      ['abc', 'haha', 'ghi', 123]   

>>> l[1:] = ['apple', 'banana']     

>>> l      ['abc', 'apple', 'banana']     

>>> l[2] = [123, 345, 456]     

>>> l      ['abc', 'apple', [123, 345, 456]]   

>>> l[1:] = [123, 234, 345, 456, 567]     

>>> l      ['abc', 123, 234, 345, 456, 567] 

3) 添加、排序、删除操作

python 代码

>>> l = ['abc', 'def', 'ghi', 123] 

>>> l.append(456)  

>>> l   ['abc', 'def', 'ghi', 123, 456]  

>>> l.sort()  

>>> l   [123, 456, 'abc', 'def', 'ghi']  

>>> del l[0]  

>>> l   [456, 'abc', 'def', 'ghi']  

>>> del l[2:]  

>>> l   [456, 'abc'] 

4)一些有趣的用法

去掉列表中每个元素头尾的空格:## str.strip() 函数使用

python 代码

>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']  

>>> [str.strip() for str in freshfruit]    ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] 

把列表中,大于3的元素,乘以2:

python 代码

>>> vec = [2, 4, 6]   

>>> [2*x for x in vec if x > 3]    [8, 12] 

把列表1的每一个元素和列表2的每一个元素相乘:

python 代码

>>> lst1 = [2, 4, 6]   

>>> lst2 = [4, 3, -9]  

>>> [x*y for x in lst1 for y in lst2]    [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54] 

取获[0-10)的平方:

python 代码

[x**2 for x in range(10)] 

3.字典

python里的字典就像java里的HashMap,以键值对的方式存在并操作,其特点如下:

通过键来存取,而非偏移量;

键值对是无序的;

键和值可以是任意对象;

长度可变,任意嵌套;

在字典里,不能再有序列操作,虽然字典在某些方面与列表类似,但不要把列表套在字典上。

字典的键必须是不可改变的类型,如:字符串,数字,tuple(元组);值可以为任何Python数据类型。

1)基本操作

python 代码

>>> table = {'abc':1, 'def':2, 'ghi':3}  

>>> table['abc']   1 

>>> len(table)   3  

>>> table.keys()   ['abc', 'ghi', 'def']  

>>> table.values()   [1, 3, 2]  

>>> table.has_key('def')   True

>>> table.items()   [('abc', 1), ('ghi', 3), ('def', 2)] 

2)修改,删除,添加

python 代码

>>> table = {'abc':1, 'def':2, 'ghi':3}  

>>> table['ghi'] = ('g', 'h', 'i') 

>>> table   {'abc': 1, 'ghi': ('g', 'h', 'i'), 'def': 2} 

>>> del table['abc'] 

>>> table   {'ghi': ('g', 'h', 'i'), 'def': 2}  

>>> table['xyz'] = ['x', 'y', 'z']   ##另一种添加方法>>> dict1.setdefault('b',2)

>>> table   {'xyz': ['x', 'y', 'z'], 'ghi': ('g', 'h', 'i'), 'def': 2} 

#清空字典

>>> dict1.clear() 

>>> dict1 #字典变为空了

{} 

#删除字典对象

>>> del dict1 

>>> dict1 

Traceback (most recent call last): 

File "< interactive input>", line 1, in < module>

NameError: name 'dict1' is not defined

在这里需要来一句,对于字典的扩充,只需定义一个新的键值对即可,而对于列表,就只能用append方法或分片赋值。

3)对字典的遍历

python 代码

>>> table = {'abc':1, 'def':2, 'ghi':3}  

>>> for key in table.keys():      

print key, '\t', table[key]            abc     1   ghi     3   def     2 

二.文件读写

与java的File类相比,python的文件类要狭义一些

1) 文件写

python 代码

>>> myfile = open('myfile', 'w')    ##另外一种写法myfile=file(‘myfile’,’w’)

>>> myfile.write('hello world\n')  

>>> myfile.close() 

python的一个open语句就打开了一个文件(当给定的文件不存在时,会自动建立一个新的文件)。open的第一个参数是文件名,第二个参数是操作模式,所谓操作模式就是你打开一个文件是用来干什么的,是读,还是写 (当然操作模式不仅只有读和写)。还有一件事,操作完要记得关。

2) 文件读

python 代码

>>> myfile = open('myfile', 'r')  ##另外一种写法myfile=file(‘myfile’,’r’)

>>> myfile.readline ()   'hello world\n' 

很是简单,这样两句就顶java一长串的流嵌套,当然,java那样做也是有道理的。

三.Python中使用pickle持久化对象

Python中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上,在需要的时候再读取并还原。具体用法如下: pickle.dump(obj, file[, protocol])

这是将对象持久化的方法,参数的含义分别为:

n obj: 要持久化保存的对象;

n file: 一个拥有 write() 方法的对象,并且这个 write() 方法能接收一个字符串作为参数。这个对象可以是一个以写模式打开的文件对象或者一个StringIO对象,或者其他自定义的满足条件的对象。

n protocol: 这是一个可选的参数,默认为0,如果设置为 1 或 True,则以高压缩的二进制格式保存持久化后的对象,否则以ASCII格式保存。

对象被持久化后怎么还原呢?pickle 模块也提供了相应的方法,如下: pickle.load(file) 只有一个参数 file ,对应于上面 dump方法中的 file 参数。这个 file 必须是一个拥有能接收一个整数为参数的 read() 方法以及一个不接收任何参数的 readline() 方法,并且这两个方法的返回值都应该是字符串。这可以是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其他任何满足条件的对象。 下面是一个基本的用例:

# -*- coding: utf-8 -*- import pickle # 也可以这样: import cPickle as pickle obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} # 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中 pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))

#filename=file(‘tmp.txt’,’w’)

#pickle.dump(obj,filename)

# do something else ... # 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象 obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))

#filename=file(‘tmp.txt’,’r’)

#pickle.load(filename) print obj2

不过实际应用中,我们可能还会有一些改进,比如用 cPickle 来代替 pickle ,前者是后者的一个 C 语言实现版本,拥有更快的速度,另外,有时在 dump 时也会将第三个参数设为 True 以提高压缩比。

四.Python连接操作MySQL数据库

MySQLdb在Python中也就相当于JAVA中MySQL的JDBC Driver,Python也有类似的数据接口规范Python DB API,MySQLdb就是Mysql的实现。操作也比较简单和其它平台或语言操作数据库一样,就是建立和数据库系统的连接,然后给数据库输入SQL,再从数据库获取结果。

1.下载MySql-python:

http://cdnetworks-kr-1.dl.sourceforge.net/project/mysql-python/mysql-python/1.2.3/MySQL-python-1.2.3.tar.gz ,

2.解压、编译和安装

Shell> tar -zxvf MySQL-python-1.2.3.tar.gz

Shell> cd MySQL-python-1.2.3

Shell> python setup.py build #编译

   Shell> python setup.py install #安装

注:

如果在执行编译操作python setup.py build时报如下错误:

rom setuptools import setup ImportError: No module named setuptools

解决方法:

1)wget -q http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py

2)python ez_setup.py ( 这一步必然失败,是为了第三步取得url准备的.)

运行这行的时候,linux会停留在Downling ~~~~~这类似的上面.

这是因为你的这个目录下中没有setuptools-0.6c8-py2.4.egg东西.

3)wget http://pypi.python.org/packages/2.4/s/setuptools/setuptools-0.6c8-py2.4.egg

注意:第三步的url是根据第二步得到的url.

这时候你再运行第二步.之后再运行安装你前面不能够安装的软件.应该就解决了setuptools方面的问题了.

关键东西:是要准备好2个东西:ez_setup.py和setuptools-0.6c8-py2.4.egg.

3.测试

Shell> python

>>> import MySQLdb

如果没有出错提示,刚安装成功

4.Python连接MySQL操作示例:

Shell>cat mysqldb.py

#!/usr/bin/python

import MySQLdb #导入模块,注意大小写!!

#建立和数据库的连接

conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='test')

#host:Mysql主机地址或名称 #user:连接使用的用户名 #passwd:连接使用的用户名密码 #db:默认打开的数据库

#获取操作游标

cursor=conn.cursor()

#执行SQL

cursor.execute('select * from tab4')

#获得SQL执行返回结果集的第一条记录

row1=cursor.fetchone()

print ‘the first records is:’,row1

#获取5条记录,注意由于之前执行有了fetchone(),所以游标已经指到第二条记录了,也就是从第二条开始的所有记录 print "只获取5条记录:"  results = cursor.fetchmany(5)   for r in results:       print r  

#重置游标位置,0,为偏移量,mode=absolute | relative,默认为relative, 

cursor.scroll(0,mode='absolute') 

#当使用fetchone()方法是,指针是会发生移动的。所以,若不重置指针,那么使用fetchall

#的信息将只会包含指针后面的行内容。 #实际上,我觉得应该尽量避免移动指针;而应从select语句得到全部结果后,交给python处理比较方便,但我们应该明白该指针的含义。

#获得SQL执行返回的所有结果集,该结果集是以元组数据结构存放,第一条为row[0]

rows=cursor.fetchall()

print ‘the first records is:’,rows[0]

print 'the results of tab4 is:',rows

#用for循环打印结果集

for row in rows:

print row

#关闭连接,释放资源

cursor.close()

conn.close()

执行该脚本:

Shell> ./mysqldb.py

mysql server version: ((1L, 'sam', 1L), (2L, 'sam2', 2L), (3L, 'sam3', 3L), (4L, 'sam4', 4L))

5.Python对MySQL的数据库其他操作

Python在MySQL中创建数据库newdb,创建数据库表newtab,并向newtab中插入一条、多条记录

Shell>cat newdb.py

#!/usr/bin/python

import MySQLdb   #建立和数据库系统的连接 conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root',passwd='longforfreedom')   #获取操作游标 cursor = conn.cursor()   #执行SQL,创建一个数据库.   cursor.execute("create database if not exists python")   #选择数据库 conn.select_db('python');   #执行SQL,创建一个数据表.   cursor.execute("create table test(id int, info varchar(100)) ")   value = [1,"inserted "];   #插入一条记录 cursor.execute("insert into test values(%s,%s)",value);   values=[]   #生成插入参数值 for i in range(20):   values.append((i,'Hello mysqldb, I am recoder ' + str(i)))   #插入多条记录 cursor.executemany("insert into test values(%s,%s) ",values);  

count = cursor.execute('select * from test')   print '总共有 %s 条记录',count 

#获取一条记录,每条记录做为一个元组返回 print "只获取一条记录:"  result = cursor.fetchone();   print result   #print 'ID: %s   info: %s' % (result[0],result[1])   print 'ID: %s   info: %s' % result    #关闭连接,释放资源 cursor.close();

conn.close();

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 在Linux中使用kerberos黄金票据

    Kerberos黄金票据允许攻击者建立对Windows域的持久和隐蔽的身份验证访问。攻击的工作如下:

    徐焱
  • 在python脚本中执行shell命令的方法

    最近在写python的一些脚本,之前使用python都是在django中使用,可能大部分内容都是偏向于后端开发方面的,最近在写一些脚本的时候,发现了pyt...

    AsiaYe
  • python处理字符串的一些技巧

    最近两个周,在MySQL方向的投入比较少,都是在看一些前人写的python脚本,之前使用python都是在django中写后端逻辑,对于python的脚本...

    AsiaYe
  • Python 办公小助手:修改 PDF 中的表格

    日常工作中,我们或多或少都会接触到 Excel 表格、Word 文档和 PDF 文件。偶尔来个处理文件的任务,几个快捷键操作一下——搞定!但是,偏偏有些烦人的工...

    Crossin先生
  • 超级隐蔽之后门技巧

    在我们以往的渗透测试中,经常会遇到目标存在杀软,防火墙等防护软件的情况,导致我们的连接不稳定以及连接中断等情况,今天就教大家如何悄无声息的绕过层层防护开启一个愉...

    徐焱
  • 潘石屹也要学编程了?Python之父:并非人人都需要了解计算机发生了什么

    21世纪是编程的时代,几乎人类所做的一切,但凡跟互联网沾点边,都可能涉及到计算机编程,后台的程序跑出的结果通过大大小小的屏幕呈现在我们面前,人们已经觉得这是理所...

    大数据文摘
  • Python-科学计算-seaborn-03-箱形图

    系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3....

    zishendianxia
  • #PY小贴士# 模块命名冲突

    有同学跟着我们的教程,学到了 random 模块。当开始准备给“猜数字”小游戏加上自动随机结果的功能时,遇到了问题:

    Crossin先生
  • Python高级语法

    本篇博客记录的是一些python的高级用法,更加深刻的理解Python的语法,。

    故事尾音
  • ReadDocs

    Sphinx 是一个基于 Python 的文档生成工具,最早只是用来生成 Python 官方文档,随着工具的完善,越来越多的知名的项目也用他来生成文档,甚至完全...

    故事尾音

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券