1 moduleNames = ['sys', 'os', 're', 'unittest']
作者：点点寒彬 来源： http://blog.csdn.net/wyb199026/article/details/51908450 背景 测试工具箱写到一半，今天遇到了一个前后端数据交互的问题，就
python语言因为简单，基本的操作容易入手，玩过java的人都知道入门比较难，而python则并非如此。
python源码阅读： 参考书籍：《python源码剖析》 摘要：写这个系列的目的呢，是想为python的学习画上一个暂时的句号，接下来的重点应该是scala这门语言和其身后的函数式编程思想了。整个文章大概会分为python的对象体系（主要是container对象的字典以及字符串），函数和类的运行机制，模块的动态加载，线程机制，垃圾回收机制。不会做到面面俱到，但是会尽量把底层的代码展现给大家，这次的python的源码使用的是python 2.7.2版本。 一、源码的目录体系和整体架构 File Groups Python Core Runtime Environment Core Modules SCanner Object/Type Structures Library Parser Memory Allocator User-defined Compiler Current State Of Python Modules Code Evauator 简单来说，你可以把python的解释器视为一个优秀的编译原理实践，ANSI C实现的。遵循了最流行的词法分析，解析成token，再语法分析，建立抽象语法树AST，最后compiler根据AST，生成字节码，执行。 目录 概要 Demo python的演示程序，里面包括了CGI，class演示等 Doc python的文档 Grammar python的语法文件 Include python编译时引用的头文件 Lib 标准附加库 Mac Mac用的工具 Misc 各种文件的集合（例如vim） Modules python的C语言扩展 Objects python的对象使用的C语言代码 PC 依存于操作环境 PCbuild 构造win32和x64用的 Parser python用的解析器 Python python的核心
如果你还处于Python入门阶段，通常只需掌握list、tuple、set、dict这类数据结构，做到灵活使用即可。
本例是Python基础示例。涉及Python基础，包括语法、字典型数据结构、类、引入库、pickle实现的存储器、异常处理等。 示例是一个电话本。可以对电话本进行增加、删除、修改、获取列表和获取单人的。 Python中，Pickle和cPickle都可以完成存储器的任务，不过cPickle是C语言所写，据称性能高于Pickle1000倍 Python中的Pickle是把一个对象存入文件中。作为完全面向对象的语言，在声明/初始化一个变量的时候，比如字典，也就是关联数组，Python其实是在实例化一个字典对象。那么Pickle就可以把这个字典对象存入一个文件，读出来的时候不但这个字典是完整的数据，而且可以继续使用这个字典对象的方法。 Python是用缩进来时别语句块的。因为我是在VIM下写好复制出来的，所以在博客看到的可能缩进会有问题。
列表解析，是Python中常用的操作，它语法简单，循环速度足够快。但是，你了解字典解析吗？它跟列表解析一样吗？
Python元编程是指在运行时对Python代码进行操作的技术，它可以动态地生成、修改和执行代码，从而实现一些高级的编程技巧。Python的元编程包括元类、装饰器、动态属性和动态导入等技术，这些技术都可以帮助我们更好地理解和掌握Python语言的特性和机制。元编程在一些场景下非常有用，比如实现ORM框架、实现特定领域的DSL、动态修改类的行为等。掌握好Python元编程技术可以提高我们的编程能力和代码质量。
字典是一种常见的数据结构，通常在别的语言里，可能会称呼它为哈希表，HashMap。无论怎么样，字典其实就是键值对。是以key-value的形式存在的。
本次文章依然是由八戒哥哥投稿，如果大家想来七夜安全博客投稿，可以后台联系我们哈。如果文章不错，我就找七夜要几个鹅厂公仔送给大家。
这个方法非常不起眼，用途狭窄，我几乎从未注意过它，然而，当发现它可能是上述“定律”的唯一例外情况时，我认为值得再写一篇文章来详细审视一下它。
在使用Python进行开发时，JSON是一种常见的数据交换格式。 然而，在处理JSON数据时，开发者可能会遇到TypeError: the JSON object must be str, bytes or bytearray, not 'dict’的错误。 这个错误通常发生在尝试将一个字典（dict）直接转换为JSON格式时。
Python dict即字典，是一种非常有用的数据结构，相当于其他语言的Map，这种数据结构采用键值对(key-value)形式存储，具有非常快的查询速度，即使在数据量十分庞大的情况下也依然如此。 P
将字符串、列表和元组视为序列，是因为组成它们的成员具有顺序。这是对 Python 内置对象归类的一种方式。在有的资料中，还提出了“基础对象类型”的类别，包括整数类型、浮点数类型、字符串类型和布尔类型。所以，根据对象的不同特点，可以有不同的聚类结果。本章中的“容器”，也是一种归类方式，一般认为包括列表、元组和字典、集合（含可变集合和不变集合），前两种对象已经在第4章学习过，这里将开始学习后两种。诚然，读者也可以创造其他的归类方式。
Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元
字典树，又称单词查找树，是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串，“多”指的是多个模板串。字典树经常被用来统计、排序和保存大量的字符串。它利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。
哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般书中，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，一个是对值的引用。因为每个表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。
我们经常使用 url 来传一些参数，query 参数的典型格式是：page=0&pagesize=10&sort=-channel_id%2Cid 这样的。其中，包含中文和一些其他字符在内的，都会转码。因此，我们需要先解码，然后再进行转换。
在Python编程语言中，变量是用于存储数据值的标识符。它们可以用来引用数据值，而不是直接使用值本身。可以使用等号（=）运算符来将一个值赋给一个变量。
最近用python做了一个小工具，涉及到如下的字典操作，特做笔记如下： 1. 用update方法更新字典： 用字典的update方法，这时候传递给update的必须是一个字典.
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
我们知道Python中没有类似C++或者Java中的switch...case语句，我们可以使用多个if...elif...else进行模拟，但是这样的写法让代码看起来很凌乱，个人不是很推荐在代码中大量使用if语句。
字典是平时开发中非常常用的一种数据结构，是一种典型的存储"key-value"形式的数据结构，使用字典能够非常方便的存储一些配置等信息。
系列参考： python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit介绍（一） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 重要组件介绍（二） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 展示组件（三） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit lay-out布局（四） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 缓存（五） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 数据探索案例（六） streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页（七）
现在让我们使用while循环来遍历出一个列表list1 = [1, 2, 3, 4, 5]里面的所有元素。
这些基础的数据结构已经能够满足开发中的大多数需求，但是针对某些特殊场景，用基本的数据结构来实现，还是不够简便。为此，python内置了collections模块，在基本数据结构的基础上进行了扩展，提出了以下几种更具针对性的数据结构
在Python中，'float' object is not iterable是一个常见的错误消息。它在迭代（iteration）过程中表示发生了错误，因为我们试图对浮点数进行迭代操作，但是浮点数是不可迭代的。
序列对应于数学中的数列，它是一串有序的元素向量，当我们想要锁定数列中的某一个数值时，通过下标索引便可以准确地找出我们所需要的那个值。序列类型相比于集合类型在实际应用中使用频率更高。通用的序列操作，即字符串、列表 、元组都可以进行的操作，诸如索引、分片、序列相加、乘法、成员资格、长度、最小值、最大值等方法。
可散列的数据类型:如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的，而且这个对象需要实现__hash__() 方法
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影，我们自己写代码时也经常会用到。
字符串作为python中最为常见的一种结构，它最典型的特征就是有引号，无论是单引号，或是双引号，还是三引号，它们都是字符串。
Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
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Python是最流行和发展的编程语言之一。基于TIOBE评分，一家软件质量公司声称Python是一种积极进取的编程语言。到2020年，Python取代了Java，位居第二。但是，排在第一位的仍然是c。这是Python在过去20年里取得的令人印象深刻的成就。
这一集的内容看起来比较绕，反反复复出现的是迭代二字。大家注意，这一节的内容很pythonic，是很有特色也非常重要的知识点。敲黑板啦！
二、迭代器：表示一连串数据流对象，重复调用__next__()方法，逐个返回数据流中的成员
函数在 Python中举足轻重，封装函数除了增加代码可重用，在Python中，函数的应用具有更大的灵活性，能否善用函数，可能成为判断你是否是一个真正的Python高手的重要标志。
该文介绍了Python中字典（dict）的基本使用方法、常见操作以及字典类型的一些变种。
优点：可以减少重复的值对内存空间的占用。 缺点：如上图所示，修改这个变量绑定的值，如果内存中没用存在该值的内存块，那么必须重新开辟一块内存，把新地址与变量名绑定。而不是修改变量原来指向的内存块的值，这会给执行效率带来一定的降低。 5）可变（mutable）：字典型(dictionary)、列表型(list)
实际开发过程中，经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作，这时，可以将实现类似操作的代码封装为函数，然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用，还可以使代码更有条理性，增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数典型案例学生管理系统相关内容。
列表理解通常在Python中用于编写单行语句，这些语句通过循环访问可迭代对象来创建新列表或字典。本文将首先介绍有关for循环在Python中的工作原理，然后说明如何在Python中使用列表理解。
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict、list、set、tuple 的替代选择。
In [1]: int(10) Out[1]: 10 In [3]: int(10.12) ##小数的话 会取整数 Out[3]: 10 In [4]: int('asd') ##定义字符串是错误的 --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recen
这篇文章主要介绍了python requests模拟登陆github的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
input([prompt]) 如果存在 prompt 实参，则将其写入标准输出，末尾不带换行符。接下来，该函数从输入中读取一行，将其转换为字符串（除了末尾的换行符）并返回。当读取到 EOF 时，则触发 EOFError。例如:
本文选自 Python 的官方文档。它列举了 27 个设计及历史的问题，其中有些问题我曾经分享过，例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要，适合在空闲之余翻阅。建议你先收藏起来，随时查看，温故知新。
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