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    Python 高效编程小技巧

    个人博客:临风|刀背藏身
    Python 一直被我拿来写算法题,小程序,因为他使用起来太方便了,各种niubi闪闪的技能点也在写算法的过程中逐渐被挖掘到,感谢万能的谷哥度娘SOF以及各大博客网站,在这里整理一二。

    几句废话:

    因为我是懒癌晚期,最不喜欢在文章里发图片,因为Mweb写作或者是马克飞象写作,可以直接拖图进来,但是上传博客的话,就需要考虑是使用服务器上的媒体库,还是放七牛,放七牛上还得用它的命令行工具,或者是Web端操作,想想都好麻烦。所以,本地一直存放着几篇写完的文章楞是没有上传(一篇探索红黑树,一篇是设计模式C++版半完全指南,一篇是Linux的小文章),就是因为往里边塞了太多图片的原因。所以以后写文,尽量控制图片 <= 3。

    下面进入密集式正题,过于炫技的部分被我去掉了,因为我看过之后只是碎了膝盖,然而并不常用。因为自己很少做整理,现在知道整理的强大之处了,所以以后也会注意相关知识的整理。以下方法的适用场景我也就不用多说了,因为都是最最常见的场景:

    1. 拆箱(这个方法比较常见,非常高效)

    变量声明利用拆箱这种方式,非常高效,这也算是Python 里最常用的技巧了,也是我最开始使用 Python 时感觉非常惊奇的功能。

    >>> a, b, c = 1, 2, 3
    >>> a, b, c
    (1, 2, 3)
    >>> a, b, c = [1, 2, 3]
    >>> a, b, c
    (1, 2, 3)
    >>> a, b, c = (2 * i + 1 for i in range(3))
    >>> a, b, c
    (1, 3, 5)
    >>> a, (b, c), d = [1, (2, 3), 4]
    >>> a, b, c, d
    1, 2, 3, 4
    

    拆箱也可用于变量交换

    >>> a, b = 1, 2
    >>> a, b = b, a
    >>> a, b
    (2,1)
    

    2. 指定步长的切割

    刚开始接触Python 的时候,被Python 深拷贝的方式逗乐了,写Python 你可以利用想象力写代码。深拷贝利用的就是这个指定步长的切割。

    >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    >>> a[::2]
    [0, 2, 4, 6, 8, 10]
    >>> a[2:8:2]
    [2, 4, 6]
    # 下边这个实现深拷贝
    >>> print a[::1]
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    # 逆序拷贝
    >>> print a[::-1]
    [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
    # 你还可以给切割的部分赋值,也可以借此插入数组
    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> a[2:3] = [0, 0]
    >>> a
    [1, 2, 0, 0, 4, 5]
    >>> a[1:1] = [8, 9]
    >>> a
    [1, 8, 9, 2, 0, 0, 4, 5]
    # 还有命名列表切割方式
    >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> last_three = slice(-3, None)
    >>> last_three
    slice(-3, None, None)
    >>> a[last_three]
    [3, 4, 5]
    

    3. 压缩器zip

    zip 这个也是靠想象力实现各种各样的功能。

    1. 列表 or 迭代器的压缩与解压缩
    >>> a = [1, 2, 3]
    >>> b = ['a', 'b', 'c']
    >>> z = zip(a, b)
    >>> z
    [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
    >>> zip(*z)
    [(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]
    
    1. 列表相邻元素压缩器
    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    >>> zip(*([iter(a)] * 2))
    [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
    
    >>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))
    >>> group_adjacent(a, 3)
    [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
    >>> group_adjacent(a, 2)
    [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
    >>> group_adjacent(a, 1)
    [(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]
    
    >>> zip(a[::2], a[1::2])
    [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
    
    >>> zip(a[::3], a[1::3], a[2::3])
    [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
    
    >>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*(a[i::k] for i in range(k)))
    >>> group_adjacent(a, 3)
    [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
    >>> group_adjacent(a, 2)
    [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
    >>> group_adjacent(a, 1)
    [(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]
    
    1. 用压缩器翻转字典
    >>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
    >>> m.items()
    [('a', 1), ('c', 3), ('b', 2), ('d', 4)]
    >>> zip(m.values(), m.keys())
    [(1, 'a'), (3, 'c'), (2, 'b'), (4, 'd')]
    >>> mi = dict(zip(m.values(), m.keys()))
    >>> mi
    {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}
    

    4. 列表展开

    列表展开的方式五花八门,动用大脑可以创造各种各样的方法,最便于理解的是以下两种:

    >>> a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    >>> sum(a, [])
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    >>> [x for l in a for x in l]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    

    5. 生成器表达式

    >>> g = (x ** 2 for x in xrange(10))
    >>> next(g)
    0
    >>> next(g)
    1
    >>> next(g)
    4
    >>> sum(x ** 3 for x in xrange(10))
    2025
    >>> sum(x ** 3 for x in xrange(10) if x % 3 == 1)
    408
    

    6. 字典推导和集合推导

    一上来我打成了推倒是什么心理,相信在平时推导过列表,他还有更多的应用方式。

    # 这个是最常见的推导
    >>> list1 = [1,2,3,4,5]
    >>> list2 = [x + 1 for x in list1]
    >>> list2
    [2, 3, 4, 5, 6]
    # 我们可以用语法来创建集合和字典表,开开脑洞
    >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
    >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
    >>> even_set
    set([8, 2, 4])
    # 其实,我们有更简单的方式创建一个集合:
    >>> setlist = {1,2,3,4,5,2,3,4}
    >>> setlist
    set([1,2,3,4,5])
    # 创建字典表
    >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
    >>> d
    {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}
    # 利用这个脑洞,你还可以用字典推导翻转字典
    >>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
    >>> m
    {'d': 4, 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    >>> {v: k for k, v in m.items()}
    {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}
    

    另外,刚刚提到了,直接省略set 方式的创建集合,它还有一些在这基础之上更犀利的应用。

    >>> A = {1, 2, 3, 3}
    >>> A
    set([1, 2, 3])
    >>> B = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> B
    set([3, 4, 5, 6, 7])
    >>> A | B
    set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
    >>> A & B
    set([3])
    >>> A - B
    set([1, 2])
    >>> B - A
    set([4, 5, 6, 7])
    >>> A ^ B
    set([1, 2, 4, 5, 6, 7])
    >>> (A ^ B) == ((A - B) | (B - A))
    True
    

    7. Counter 计数器

    对于我们来说,数一个东西,是非常常用的,然而这件事又不是程序员喜欢做的事情,我们用 counter 来完成这个操作。他在我们python 内置的库里。

    >>> from collections import Counter
    >>> c = Counter('hello world')
    
    >>> c
    Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
    
    >>> c.most_common(2)
    [('l', 3), ('o', 2)]
    

    8. 双端队列

    我们都知道,队列和栈实际上就是对在双端队列的基础上实现的,python可以直接操作双端队列。当然也在内置的库 collections 里。

    >>> Q = collections.deque()
    >>> Q.append(1)
    >>> Q.appendleft(2)
    >>> Q.extend([3, 4])
    >>> Q.extendleft([5, 6])
    >>> Q
    deque([6, 5, 2, 1, 3, 4])
    >>> Q.pop()
    4
    >>> Q.popleft()
    6
    >>> Q
    deque([5, 2, 1, 3])
    >>> Q.rotate(3)
    >>> Q
    deque([2, 1, 3, 5])
    >>> Q.rotate(-3)
    >>> Q
    deque([5, 2, 1, 3])
    

    同时,我们还可以在括号里添加 maxlen 来限制双端队列的最大长度。last_three = collections.deque(maxlen=3)

    9. 默认词典

    一般情况下,空词典它就是空的,但是我们利用 collections 里的函数,可以实现默认的字典。

    >>> m = dict()
    >>> m['a']
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: 'a'
    # 你可以在括号里添加各种条件
    >>> m = collections.defaultdict(int)
    >>> m['a']
    0
    >>> m['b']
    0
    >>> m = collections.defaultdict(str)
    >>> m['a']
    ''
    >>> m['b'] += 'a'
    >>> m['b']
    'a'
    >>> m = collections.defaultdict(lambda: '[default value]')
    >>> m['a']
    '[default value]'
    >>> m['b']
    '[default value]'
    

    10. 利用json库打印出漂亮的JSON串

    这个方法就是为了让让人面对眼花缭乱的JSON串,能够打印出一个漂亮的可读的格式,对于在控制台交互编程,或者是做日志是,还是非常有用的。另外,也可以注意一下pprint 这个模块。

    import json
    data = {"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
    >>> print(json.dumps(data))  # No indention
    {"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
    
    >>> print(json.dumps(data, indent=2)) {
      "status": "OK",
      "count": 2,
      "results": [
    
        {
          "age": 27,
          "name": "Oz",
    
          "lactose_intolerant": true
        },
        {
          "age": 29,
    
          "name": "Joe",
          "lactose_intolerant": false
        }
      ]
    
    }
    

    11. 最大和最小的几个列表元素

    这个经常用到啊,少年们。

    import random, heapq
    a = [random.randint(0, 100) for __ in xrange(100)]
    b = heapq.nsmallest(5, a)
    c = heapq.nlargest(5, a)
    print b,c
    [1, 2, 3, 5, 7] [100, 100, 100, 99, 98]
    

    12. 一些更贴近大脑的写法,和一些掉了下巴的代码段

    有一些语句,写出来你就能读懂,就像读一篇文章一样。有时候,其他语言用了超长的代码写出来的程序,python只需要几行,甚至是,1行。

    1. 数值比较
    x = 2
    if 3 > x > 1:
       print x
    >>> 2
    if 1 < x > 0:
       print x
    >>> 2
    
    1. 有这么一个算法题,打印数字1到100,3的倍数打印“Fizz”来替换这个数,5的倍数打印“Buzz”,对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。对此,我们只使用一行代码,搞定它.
    for x in range(1, 101):print"fizz"[x % 3*4::]+"buzz"[x % 5*4::]or x
    

    13. 一个超小型的Web服务

    我们在两台机器或者服务器之间做一些简单的基础的RPC之类的交互,我们就可以用到python 这个神奇的模块。
    服务器:

    from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
    
    def file_reader(file_name):
    
        with open(file_name, 'r') as f:
            return f.read()
    
    server = SimpleXMLRPCServer(('localhost', 8000))
    server.register_introspection_functions()
    
    server.register_function(file_reader)
    
    server.serve_forever()
    

    客户端:

    import xmlrpclib
    proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000/')
    
    proxy.file_reader('/tmp/secret.txt')
    

    这样就得到了一个远程文件读取工具,超小型,没有外部依赖,当然没有任何安全可言,仅作家里使用,当然我现在还没用过这个。

    随着近几年人工智能的流行,从而引发了一个编程语言的兴起,我想说到这,大家应该都明白了这是什么吧,没错它就是大名鼎鼎的——Python

    对于python,我给大家总结了以下几点: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。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。

    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。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。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。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。在这里,我给大家就分享一个关于Python的奇技淫巧吧!1.控制台操作控制台不闪退

    os.system('pause')2.获取控制台大小

    rows, columns = os.popen('stty size', 'r').read().split()3.输入输出控制解决输入提示中文乱码问题

    raw_input(unicode('请输入文字','utf-8').encode('gbk'))4.格式化输出

    print a.prettify()5.接受多行输入

    text=""while1:data=raw_input(">>")if data.strip()=="stop":breaktext+="%s " % dataprint text--------------------------->>1>>2>>3>>stop1236.同行输出

    Print'%s' % a,Print'%s ' % a7.标准输入输出

    sys.stdout.write("input") 标准输入sys.stdout.flush() 刷新缓冲区8.print的功能与sys.stdout.write类似,因为2.x中print默认就是将输出指定到标准输出中(sys.stdout)。颜色控制控制台颜色控制(适用于windows)

    WConio.textcolor(WConio.YELLOW)print"yellow"WConio.textcolor(WConio.BLUE)print"blue"9.输出颜色控制(全平台)

    red = '[1;31m'green = '[1;32m'yellow = '[1;33m'white = '[1;37m'reset = '[0m’print red+"color is red"+resetprint green+"color is green"+reset10.进度条控制

    方案一from __future__ import divisionimport sys,timej = '#'for i in range(1,61):j += '#'sys.stdout.write(str(int((i/60)*100))+'% ||'+j+'->'+" ")sys.stdout.flush()time.sleep(0.1)方案二import sysimport timefor i in range(1,61):sys.stdout.write('#'+'->'+"")sys.stdout.flush()time.sleep(0.5)方案三from progressbar import *import timeimport osrows, columns = os.popen('stty size', 'r').read().split() #获取控制台sizeconsole_width=int(columns)total = 10progress = ProgressBar()deftest():'''进度条函数,记录进度'''for i in progress(range(total)):test2()deftest2():'''执行函数,输出结果'''content="nMask'Blog is http://thief.one"sys.stdout.write(" "+content+" "*(console_width-len(content)))time.sleep(1)sys.stdout.flush()test()11.更多高级用法可以使用progressbar模块。系统操作系统信息获取python安装路径

    from distutils.sysconfig import get_python_libprint get_python_lib12.获取当前时间

    c=time.ctime()#自定义格式输出ISOTIMEFORMAT=’%Y-%m-%d %X’time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime() )13.查看系统环境变量

    os.environ["PATH"]14.获取系统磁盘

    os.popen("wmic VOLUME GET Name")15.获取当前路径(包括当前py文件名)

    os.path.realpath(__file__)16.当前平台使用的行终止符

    os.linesep17.获取终端大小

    rows, columns = os.popen('stty size', 'r').read().split()#python3以后存在可以使用osos.get_termial_size()18.退出程序

    return:返回函数的值,并退出函数。exit():直接退出。sys.exit(): 引发一个SystemExit异常,若没有捕获错误,则python程序直接退出;捕获异常后,可以做一些额外的清理工作。sys.exit(0):为正常退出,其他(1-127)为不正常,可抛异常事情供捕获。(一般用于主线程中退出程序)os._exit(0): 直接退出python程序,其后的代码也不会执行。(一般用于线程中退出程序)

    19.网络操作域名解析为ip

    ip= socket.getaddrinfo(domain,'http')[0][4][0]获取服务器版本信息

    sUrl = 'http://www.163.com'sock = urllib2.urlopen(sUrl)sock.headers.values()20.文件操作输出一个目录下所有文件名称

    defsearch(paths):if os.path.isdir(paths): #如果是目录files=os.listdir(paths) #列出目录中所有的文件for i in files:i=os.path.join(paths,i) #构造文件路径search(i) #递归elif os.path.isfile(paths): #如果是文件print paths #输出文件名21.文件查找

    import globprint glob.glob(r"E:/*.txt") #返回的是一个列表查找文件只用到三个匹配符:”*”, “?”, “[]“”*”匹配0个或多个字符;”?”匹配单个字符;”[]“匹配指定范围内的字符,如:[0-9]匹配数字。22.查找指定名称的文件夹的路径

    defsearch(paths,file_name,tag,lists):if os.path.isdir(paths): #如果是目录if file_name==tag: #如果目录名称为taglists.append(paths) #将该路径添加到列表中else: #如果目录名称不为tagtry:files_list=os.listdir(paths) #列出目录中所有的文件for file_name in files_list:path_new=os.path.join(paths,file_name) #构造文件路径search(path_new,file_name,tag,lists) #递归except: #遇到特殊目录名时会报错passelif os.path.isfile(paths): #如果是文件passreturn lists23.数据操作判断数据类型

    isinstance("123",(int,long,float,complex)24.字符串(string)去掉小数点后面的数字

    a=1.21311b=Int(math.floor(a))25.字符串倒置

    >>> a = "codementor">>> a[::-1]26.字符串首字母变大写

    info = 'ssfef'print info.capitalize()print info.title()27.返回一个字符串居中,并使用空格填充至长度width的新字符串。

    "center string".center(width) #width设置为控制台宽度,可控制输出的字符串居中。28.列举所有字母

    printstring.ascii_uppercase 所有大写字母printstring. ascii_lowercase 所有小写字母printstring.ascii_letters 所有字母(包括大小写)29.列表(list)列表去重

    ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]ids = list(set(ids))30.列表运算

    a=[1,2,3]b=[3,4,5]set(a)&set(b) 与set(a)|set(b) 或set(a)-set(b) 非31.单列表元素相加

    a = ["Code", "mentor", "Python", "Developer"]>>> print " ".join(a)Code mentor Python Developer32.多列表元素分别相加

    list1 = ['a', 'b', 'c', 'd']list2 = ['p', 'q', 'r', 's']>>> for x, y in zip(list1,list2):print x, yapbqcrds33.将嵌套列表转换成单一列表

    a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]>>> import itertools>>> list(itertools.chain.from_iterable(a))[1, 2, 3, 4, 5, 6]34.列表内元素相加

    a=[1,2,3](数字)sum(a)35.产生a-z的字符串列表

    map(chr,range(97,123))36.列表复制

    a=[1,2,3]b=a当对b进行操作时,会影响a的内容,因为共用一个内存指针,b=a[:] 这样就是单独复制一份了。37.列表解析if+else配合列表解析

    [i if i >5 else -i for i in range(10)]38.字典操作(dict)筛选出值重复的key

    list1=self.dict_ip.items()ddict=defaultdict(list)for k,v in list1:ddict[v].append(k)list2=[(i,ddict) for i in ddict if len(ddict)>1]dict_ns=dict(list2)39.字典排序(py2)

    file_dict={"a":1,"b":2,"c":3}file_dict_new=sorted(file_dict.iteritems(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) ##字典排序,reverse=True由高到低,itemgetter(1)表示按值排序,为0表示按key排序。40.模块操作导入模块时,设置只允许导入的属性或者方法。

    deftest(a,b):return a+breduce(test,range(10))结果:从0+1+2......+9

    显示有限的接口到外部

    当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,该list中填写可以import的类或者函数名, 可以起到限制的import的作用, 防止外部import其他函数或者类。

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    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    from base import APIBase
     
    from client import Client
     
    from decorator import interface, export, stream
     
    from server import Server
     
    from storage import Storage
     
    from util import (LogFormatter, disable_logging_to_stderr,
     
    enable_logging_to_kids, info)
     
    __all__ = ['APIBase', 'Client', 'LogFormatter', 'Server',
     
    'Storage', 'disable_logging_to_stderr', 'enable_logging_to_kids',
     
    'export', 'info', 'interface', 'stream']

    with的魔力

    with语句需要支持上下文管理协议的对象, 上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法。 with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作。

    其中上下文表达式是跟在with之后的表达式, 该表达式返回一个上下文管理对象。

    # 常见with使用场景

    with open("test.txt", "r") as my_file: # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,

    for line in my_file:

    print line

    详细原理可以查看这篇文章, 浅谈 Python 的 with 语句。

    知道具体原理,我们可以自定义支持上下文管理协议的类,类中实现__enter__和__exit__方法。

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    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    class MyWith(object):
     
    def __init__(self):
     
    print "__init__ method"
     
    def __enter__(self):
     
    print "__enter__ method"
     
    return self # 返回对象给as后的变量
     
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
     
    print "__exit__ method"
     
    if exc_traceback is None:
     
    print "Exited without Exception"
     
    return True
     
    else:
     
    print "Exited with Exception"
     
    return False
     
    def test_with():
     
    with MyWith() as my_with:
     
    print "running my_with"
     
    print "------分割线-----"
     
    with MyWith() as my_with:
     
    print "running before Exception"
     
    raise Exception
     
    print "running after Exception"
     
    if __name__ == '__main__':
     
    test_with()
     
    执行结果如下:
     
    __init__ method
     
    __enter__ method
     
    running my_with
     
    __exit__ method
     
    Exited without Exception
     
    ------分割线-----
     
    __init__ method
     
    __enter__ method
     
    running before Exception
     
    __exit__ method
     
    Exited with Exception
     
    Traceback (most recent call last):
     
    File "bin/python", line 34, in
     
    exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))
     
    File "test_with.py", line 33, in
     
    test_with()
     
    File "test_with.py", line 28, in test_with
     
    raise Exception
     
    Exception
     
    证明了会先执行__enter__方法, 然后调用with内的逻辑, 最后执行__exit__做退出处理, 并且, 即使出现异常也能正常退出
     
    filter的用法
     
    相对filter而言, map和reduce使用的会更频繁一些, filter正如其名字, 按照某种规则过滤掉一些元素。
     
    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
     
    # 所有奇数都会返回True, 偶数会返回False被过滤掉
     
    print filter(lambda x: x % 2 != 0, lst)
     
    #输出结果
     
    [1, 3, 5]
     
    一行作判断
     
    当条件满足时, 返回的为等号后面的变量, 否则返回else后语句。
     
    lst = [1, 2, 3]
     
    new_lst = lst[0] if lst is not None else None
     
    print new_lst
     
    # 打印结果

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    装饰器之单例

    使用装饰器实现简单的单例模式

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    # 单例装饰器
     
    def singleton(cls):
     
    instances = dict() # 初始为空
     
    def _singleton(*args, **kwargs):
     
    if cls not in instances: #如果不存在, 则创建并放入字典
     
    instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
     
    return instances[cls]
     
    return _singleton
     
    @singleton
     
    class Test(object):
     
    pass
     
    if __name__ == '__main__':
     
    t1 = Test()
     
    t2 = Test()
     
    # 两者具有相同的地址
     
    print t1, t2
     
    staticmethod装饰器
     
    类中两种常用的装饰, 首先区分一下他们:
     
    普通成员函数, 其中第一个隐式参数为对象
     
    classmethod装饰器, 类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法), 其中第一个隐式参数为类
     
    staticmethod装饰器, 没有任何隐式参数. python中的静态方法类似与C++中的静态方法
     
    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    class A(object):
     
    # 普通成员函数
     
    def foo(self, x):
     
    print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)
     
    @classmethod # 使用classmethod进行装饰
     
    def class_foo(cls, x):
     
    print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)
     
    @staticmethod # 使用staticmethod进行装饰
     
    def static_foo(x):
     
    print "executing static_foo(%s)" % x
     
    def test_three_method():
     
    obj = A()
     
    # 直接调用噗通的成员方法
     
    obj.foo("para") # 此处obj对象作为成员函数的隐式参数, 就是self
     
    obj.class_foo("para") # 此处类作为隐式参数被传入, 就是cls
     
    A.class_foo("para") #更直接的类方法调用
     
    obj.static_foo("para") # 静态方法并没有任何隐式参数, 但是要通过对象或者类进行调用
     
    A.static_foo("para")
     
    if __name__ == '__main__':
     
    test_three_method()
     
    # 函数输出
     
    executing foo(<__main__.A object at 0x100ba4e10>, para)
     
    executing class_foo(, para)
     
    executing class_foo(, para)
     
    executing static_foo(para)
     
    executing static_foo(para)

    property装饰器

    定义私有类属性

    将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)。

    #python内建函数

    property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

    fget是获取属性的值的函数,fset是设置属性值的函数,fdel是删除属性的函数,doc是一个字符串(像注释一样)。从实现来看,这些参数都是可选的。

    property有三个方法getter(), setter()和delete() 来指定fget, fset和fdel。 这表示以下这行:

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    class Student(object):
     
    @property #相当于property.getter(score) 或者property(score)
     
    def score(self):
     
    return self._score
     
    @score.setter #相当于score = property.setter(score)
     
    def score(self, value):
     
    if not isinstance(value, int):
     
    raise ValueError('score must be an integer!')
     
    if value < 0 or value > 100:
     
    raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
     
    self._score = value

    iter魔法

    通过yield和__iter__的结合,我们可以把一个对象变成可迭代的

    通过__str__的重写, 可以直接通过想要的形式打印对象

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    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    class TestIter(object):
     
    def __init__(self):
     
    self.lst = [1, 2, 3, 4, 5]
     
    def read(self):
     
    for ele in xrange(len(self.lst)):
     
    yield ele
     
    def __iter__(self):
     
    return self.read()
     
    def __str__(self):
     
    return ','.join(map(str, self.lst))
     
    __repr__ = __str__
     
    def test_iter():
     
    obj = TestIter()
     
    for num in obj:
     
    print num
     
    print obj
     
    if __name__ == '__main__':
     
    test_iter()

    神奇partial

    partial使用上很像C++中仿函数(函数对象)。

    在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式:

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    def partial(func, *part_args):
     
    def wrapper(*extra_args):
     
    args = list(part_args)
     
    args.extend(extra_args)
     
    return func(*args)
     
    return wrapper

    利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数,返回一个可调用的变量, 直到真正的调用执行:

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    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    from functools import partial
     
    def sum(a, b):
     
    return a + b
     
    def test_partial():
     
    fun = partial(sum, 2) # 事先绑定一个参数, fun成为一个只需要一个参数的可调用变量
     
    print fun(3) # 实现执行的即是sum(2, 3)
     
    if __name__ == '__main__':
     
    test_partial()
     
    # 执行结果

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    神秘eval

    eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差), 会解释字符串为对应的代码并执行, 并且将执行结果返回。

    看一下下面这个例子:

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    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    def test_first():
     
    return 3
     
    def test_second(num):
     
    return num
     
    action = { # 可以看做是一个sandbox
     
    "para": 5,
     
    "test_first" : test_first,
     
    "test_second": test_second
     
    }
     
    def test_eavl():
     
    condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"
     
    res = eval(condition, action) # 解释condition并根据action对应的动作执行
     
    print res
     
    if __name__ == '_
     
    exec

    exec在Python中会忽略返回值, 总是返回None, eval会返回执行代码或语句的返回值

    exec和eval在执行代码时, 除了返回值其他行为都相同

    在传入字符串时, 会使用compile(source, ‘’, mode)编译字节码。 mode的取值为exec和eval

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    #!/usr/bin/env python
     
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    def test_first():
     
    print "hello"
     
    def test_second():
     
    test_first()
     
    print "second"
     
    def test_third():
     
    print "third"
     
    action = {
     
    "test_second": test_second,
     
    "test_third": test_third
     
    }
     
    def test_exec():
     
    exec "test_second" in action
     
    if __name__ == '__main__':
     
    test_exec() # 无法看到执行结果
     
    getattr

    getattr(object, name[, default])返回对象的命名属性,属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一,结果就是该属性的值。例如, getattr(x, ‘foobar’) 等价于 x.foobar。 如果属性名不存在,如果有默认值则返回默认值,否则触发 AttributeError 。

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    # 使用范例
     
    class TestGetAttr(object):
     
    test = "test attribute"
     
    def say(self):
     
    print "test method"
     
    def test_getattr():
     
    my_test = TestGetAttr()
     
    try:
     
    print getattr(my_test, "test")
     
    except AttributeError:
     
    print "Attribute Error!"
     
    try:
     
    getattr(my_test, "say")()
     
    except AttributeError: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下
     
    print "Method Error!"
     
    if __name__ == '__main__':
     
    test_getattr()
     
    # 输出结果
     
    test attribute
     
    test method
     
    命令行处理
     
    def process_command_line(argv):
     
    """
     
    Return a 2-tuple: (settings object, args list).
     
    `argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.
     
    """
     
    if argv is None:
     
    argv = sys.argv[1:]
     
    # initialize the parser object:
     
    parser = optparse.OptionParser(
     
    formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),
     
    add_help_option=None)
     
    # define options here:
     
    parser.add_option( # customized description; put --help last
     
    '-h', '--help', action='help',
     
    help='Show this help message and exit.')
     
    settings, args = parser.parse_args(argv)
     
    # check number of arguments, verify values, etc.:
     
    if args:
     
    parser.error('program takes no command-line arguments; '
     
    '"%s" ignored.' % (args,))
     
    # further process settings & args if necessary
     
    return settings, args
     
    def main(argv=None):
     
    settings, args = process_command_line(argv)
     
    # application code here, like:
     
    # run(settings, args)
     
    return 0 # success
     
    if __name__ == '__main__':
     
    status = main()
     
    sys.exit(status)
     
    读写csv文件
     
    # 从csv中读取文件, 基本和传统文件读取类似
     
    import csv
     
    with open('data.csv', 'rb') as f:
     
    reader = csv.reader(f)
     
    for row in reader:
     
    print row
     
    # 向csv文件写入
     
    import csv
     
    with open( 'data.csv', 'wb') as f:
     
    writer = csv.writer(f)
     
    writer.writerow(['name', 'address', 'age']) # 单行写入
     
    data = [
     
    ( 'xiaoming ','china','10'),
     
    ( 'Lily', 'USA', '12')]
     
    writer.writerows(data) # 多行写入

    各种时间形式转换

    只发一张网上的图, 然后查文档就好了, 这个是记不住的

    Python 奇技淫巧

    字符串格式化

    一个非常好用, 很多人又不知道的功能:

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    >>> name = "andrew"
     
    >>> "my name is {name}".format(name=name)
     
    'my name is andrew'

    python奇技淫巧

     
     
    叶落下了思念,风摇曳那些岁岁年年

      本文用作记录,在使用python过程中遇到的一些奇技淫巧,有些代码是本人所写,有些则是python内置函数,有些则取之互联网。在此记录,只为备份以及遗忘时方便查找。
      本文将会持续更新,内容仅限记录一些常用好用却又永远记不住的代码或者模块。

    控制台操作

    控制台不闪退

    1
    os.system('pause')

    获取控制台大小

    1
    rows, columns = os.popen('stty size', 'r').read().split()

    输入输出控制

    解决输入提示中文乱码问题

    1
    raw_input(unicode('请输入文字','utf-8').encode('gbk'))

    格式化输出

    1
    print a.prettify()

    接受多行输入

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    text=""
    while 1:
    data=raw_input(">>")
    if data.strip()=="stop":
    break
    text+="%s " % data
    print text
    ---------------------------
    >>1
    >>2
    >>3
    >>stop
    1
    2
    3

    同行输出

    1
    2
    Print '%s' % a,
    Print '%s ' % a

    标准输入输出

    1
    2
    sys.stdout.write("input") 标准输入
    sys.stdout.flush() 刷新缓冲区

    print的功能与sys.stdout.write类似,因为2.x中print默认就是将输出指定到标准输出中(sys.stdout)。

    颜色控制

    控制台颜色控制(适用于windows)

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    WConio.textcolor(WConio.YELLOW)
    print "yellow"
    WConio.textcolor(WConio.BLUE)
    print "blue"

    输出颜色控制(全平台)

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    red = '33[1;31m'
    green = '33[1;32m'
    yellow = '33[1;33m'
    white = '33[1;37m'
    reset = '33[0m’
     
    print red+"color is red"+reset
    print green+"color is green"+reset

    进度条控制

    方案一

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    from __future__ import division
    import sys,time
    j = '#'
    for i in range(1,61):
    j += '#'
    sys.stdout.write(str(int((i/60)*100))+'% ||'+j+'->'+" ")
    sys.stdout.flush()
    time.sleep(0.1)

    方案二

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    import sys
    import time
    for i in range(1,61):
    sys.stdout.write('#'+'->'+"")
    sys.stdout.flush()
    time.sleep(0.5)

    方案三

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    from progressbar import *
    import time
    import os
    rows, columns = os.popen('stty size', 'r').read().split() #获取控制台size
    console_width=int(columns)
    total = 10
    progress = ProgressBar()
     
    def test():
    '''
    进度条函数,记录进度
    '''
    for i in progress(range(total)):
    test2()
     
    def test2():
    '''
    执行函数,输出结果
    '''
    content="nMask'Blog is http://thief.one"
    sys.stdout.write(" "+content+" "*(console_width-len(content)))
    time.sleep(1)
    sys.stdout.flush()
     
    test()

    更多高级用法可以使用progressbar模块。

    系统操作

    系统信息

    获取python安装路径

    1
    2
    from distutils.sysconfig import get_python_lib
    print get_python_lib

    获取当前python版本

    1
    2
    sys.version_info
    sys.version

    获取当前时间

    1
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    c=time.ctime()
    #自定义格式输出
    ISOTIMEFORMAT=’%Y-%m-%d %X’
    time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime() )

    查看系统环境变量

    1
    os.environ["PATH"]

    获取系统磁盘

    1
    os.popen("wmic VOLUME GET Name")

    获取当前路径(包括当前py文件名)

    1
    os.path.realpath(__file__)

    当前平台使用的行终止符

    1
    os.linesep

    获取终端大小

    1
    2
    3
    rows, columns = os.popen('stty size', 'r').read().split()
    #python3以后存在可以使用os
    os.get_termial_size()

    退出程序

    • return:返回函数的值,并退出函数。
    • exit():直接退出。
    • sys.exit(): 引发一个SystemExit异常,若没有捕获错误,则python程序直接退出;捕获异常后,可以做一些额外的清理工作。
    • sys.exit(0):为正常退出,其他(1-127)为不正常,可抛异常事情供捕获。(一般用于主线程中退出程序)
    • os._exit(0): 直接退出python程序,其后的代码也不会执行。(一般用于线程中退出程序)

    网络操作

    域名解析为ip

    1
    ip= socket.getaddrinfo(domain,'http')[0][4][0]

    获取服务器版本信息

    1
    2
    3
    sUrl = 'http://www.163.com'
    sock = urllib2.urlopen(sUrl)
    sock.headers.values()

    文件操作

    open函数,使用wb、rb代替w、r

    1
    2
    with open("test.txt","wr") as w:
    w.write("test")

    这种写法可以兼容python2/3。
    输出一个目录下所有文件名称

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    def search(paths):
    if os.path.isdir(paths): #如果是目录
    files=os.listdir(paths) #列出目录中所有的文件
    for i in files:
    i=os.path.join(paths,i) #构造文件路径
    search(i) #递归
    elif os.path.isfile(paths): #如果是文件
    print paths #输出文件名

    文件查找

    1
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    6
    import glob
    print glob.glob(r"E:/*.txt") #返回的是一个列表
    查找文件只用到三个匹配符:”*”, “?”, “[]“
    ”*”匹配0个或多个字符;
    ”?”匹配单个字符;
    ”[]“匹配指定范围内的字符,如:[0-9]匹配数字。

    查找指定名称的文件夹的路径

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    def search(paths,file_name,tag,lists):
    if os.path.isdir(paths): #如果是目录
    if file_name==tag: #如果目录名称为tag
    lists.append(paths) #将该路径添加到列表中
    else: #如果目录名称不为tag
    try:
    files_list=os.listdir(paths) #列出目录中所有的文件
    for file_name in files_list:
    path_new=os.path.join(paths,file_name) #构造文件路径
    search(path_new,file_name,tag,lists) #递归
    except: #遇到特殊目录名时会报错
    pass
     
    elif os.path.isfile(paths): #如果是文件
    pass
     
    return lists

    数据操作

    判断数据类型

    1
    isinstance("123",(int,long,float,complex)

    字符串(string)

    字符串推导

    1
    2
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    4
    a="True"
    b=a if a=="True" else "False"
    >>>print b
    True

    format方法拼接字符串与变量

    1
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    6
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    a="{test} abc {test2}".format(test="123",test2="456")
    >>>>print a
    123 abc 456
    或者:
    a="{},{}".format(1,2)
    >>>>>print a
    1,2

    去掉小数点后面的数字

    1
    2
    a=1.21311
    b=Int(math.floor(a))

    字符串倒置

    1
    2
    >>> a = "codementor"
    >>> a[::-1]

    字符串首字母变大写

    1
    2
    3
    info = 'ssfef'
    print info.capitalize()
    print info.title()

    返回一个字符串居中,并使用空格填充至长度width的新字符串。

    1
    "center string".center(width) #width设置为控制台宽度,可控制输出的字符串居中。

    列举所有字母

    1
    2
    3
    print string.ascii_uppercase 所有大写字母
    print string. ascii_lowercase 所有小写字母
    print string.ascii_letters 所有字母(包括大小写)

    列表(list)

    列表去重

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

    判断列表为空

    1
    2
    a=[]
    if not a:

    列表运算

    1
    2
    3
    4
    5
    a=[1,2,3]
    b=[3,4,5]
    set(a)&set(b) 与
    set(a)|set(b) 或
    set(a)-set(b) 非

    单列表元素相加

    1
    2
    3
    a = ["Code", "mentor", "Python", "Developer"]
    >>> print " ".join(a)
    Code mentor Python Developer

    多列表元素分别相加

    1
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    8
    list1 = ['a', 'b', 'c', 'd']
    list2 = ['p', 'q', 'r', 's']
    >>> for x, y in zip(list1,list2):
    print x, y
    ap
    bq
    cr
    ds

    将嵌套列表转换成单一列表

    1
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    3
    4
    a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    >>> import itertools
    >>> list(itertools.chain.from_iterable(a))
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    列表内元素相加

    1
    2
    a=[1,2,3](数字)
    sum(a)

    产生a-z的字符串列表

    1
    map(chr,range(97,123))

    列表复制

    1
    2
    3
    a=[1,2,3]
    b=a
    当对b进行操作时,会影响a的内容,因为共用一个内存指针,b=a[:] 这样就是单独复制一份了。

    列表推导

    if+else配合列表解析

    1
    [i if i >5 else -i for i in range(10)]

    多层嵌套列表

    1
    2
    3
    4
    a=[[1,2],[3,4]]
    b=[for j in i for i in a]
    print b
    [1,2,3,4]

    生成一个生成器,调用next方法,可以减少内存开支。

    1
    a=(i else i+1 for i in b if i==1)

    字典推导

    更换key与value位置

    1
    2
    dict={"a":1,"b":2}
    b={value:key for key value in dict.items()}

    字典操作(dict)

    筛选出值重复的key

    1
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    4
    5
    6
    list1=self.dict_ip.items()
    ddict=defaultdict(list)
    for k,v in list1:
    ddict[v].append(k)
    list2=[(i,ddict[i]) for i in ddict if len(ddict[i])>1]
    dict_ns=dict(list2)

    字典排序(py2)

    1
    2
    file_dict={"a":1,"b":2,"c":3}
    file_dict_new=sorted(file_dict.iteritems(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) ##字典排序,reverse=True由高到低,itemgetter(1)表示按值排序,为0表示按key排序。

    字典值判断

    1
    2
    3
    b={"a":1}
    a=b.get("a","") #如果不存在a,则返回””
    c=a if a else 0 #如果存在a,则返回a,不然返回0

    模块操作

    导入模块时,设置只允许导入的属性或者方法。

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    10
    fb.py:
    -----------------------
    __all__=["a","b"]
    a="123"
    c="2345"
    def b():
    print “123”
    -----------------------
    from fb import *
    可以导入__all__内定义的变量,a跟b()可以导入,c不行。如果不定义__all__则所有的都可以导入。

    导入上级目录下的包

    1
    2
    sys.path.append("..")
    from spider.spider_ import spider_

    导入外部目录下的模块

    1
    需要在目标目录下创建__init__.py文件,内容随便。

    增加模块属性

    1
    2
    3
    4
    有时候源代码中,我们需要写上自己的名字以及版本介绍信息,可以用__name__的方式定义。
    a.py:
    #! -*- coding:utf-8 -*-
    __author__="nMask"

    然后当我们导入a这个模块的时候,可以输出dir(a)看看

    1
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    3
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    5
    >>> import p
    >>> print dir(p)
    ['__author__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__']
    >>> print p.__author__
    nmask

    动态加载一个目录下的所有模块

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    目录:
    ---test
    ----a.py
    ----b.py
    ---c.py
    c.py导入test下面的所有模块:
    for path in ["test"]:
    for i in list(set([os.path.splitext(i)[0] for i in os.listdir("./"+path)])):
    if i!="__init__" and i!=".DS_Store": ##排除不必要的文件
    import_string = "import path+"."+i+"
    exec import_string #执行字符串中的内容

    函数操作

    eval/exec

    1
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    3
    4
    def test(content):
    print content
     
    exec(“test(‘abc')”)

    输出:abc
    说明:exec函数没有返回值

    1
    2
    3
    4
    def test(content):
    return content
     
    print eval(“test(‘abc')”)

    输出:abc
    说明:eval函数有返回值

    装饰器函数

    输出当前时间装饰器

    1
    2
    3
    4
    5
    def current_time(aclass):
    def wrapper():
    print "[Info]NowTimeis:",time.ctime()
    return aclass()
    return wrapper

    itertools迭代器

    1
    2
    3
    p=product(["a","b","c","d"],repeat=2)
    ----
    [("a","a"),("b","b")......]

    reduce函数

    函数本次执行的结果传递给下一次。

    1
    2
    3
    4
    def test(a,b):
    return a+b
    reduce(test,range(10))
    结果:从0+1+2......+9

    enumerate函数

    输入列表元素以及序列号

    1
    2
    3
    n=["a","b","c"]
    for i,m in enumerate(n):
    print(i,m)

    函数超时时间设置

    @于2017.05.27更新
    利用signal设置某个函数执行的超时时间

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    23
    import time
    import signal
     
    def test(i):
    time.sleep(0.999)#模拟超时的情况
    print "%d within time"%(i)
    return i
     
    def fuc_time(time_out):
    # 此为函数超时控制,替换下面的test函数为可能出现未知错误死锁的函数
    def handler(signum, frame):
    raise AssertionError
    try:
    signal.signal(signal.SIGALRM, handler)
    signal.alarm(time_out)#time_out为超时时间
    temp = test(1) #函数设置部分,如果未超时则正常返回数据,
    return temp
    except AssertionError:
    print "%d timeout"%(i)# 超时则报错
     
    if __name__ == '__main__':
    for i in range(1,10):
    fuc_time(1)

    函数出错重试

    利用retrying模块实现函数报错重试功能

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    import random
    from retrying import retry
     
    @retry
    def have_a_try():
    if random.randint(0, 10) != 5:
    raise Exception('It's not 5!')
    print 'It's 5!'

    如果我们运行have_a_try函数,那么直到random.randint返回5,它才会执行结束,否则会一直重新执行,关于该模块更多的用法请自行搜索。

    程序操作

    @于2017.05.27更新

    Ctrl+C退出程序

    利用signal实现ctrl+c退出程序。

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    import signal
    import sys
    import time
     
    def handler(signal_num,frame):
    print " You Pressed Ctrl-C."
    sys.exit(signal_num)
    signal.signal(signal.SIGINT, handler)
     
    # 正常情况可以开始你自己的程序了。
    # 这里为了演示,我们做一个不会卡死机器的循环。
    while 1:
    time.sleep(10)
    # 当你按下Ctrl-C的时候,应该会输出一段话,并退出.

    程序自重启

    利用os.execl方法实现程序自重启

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    import time
    import sys
    import os
     
    def restart_program():
    python = sys.executable
    print "info:",os.execl(python, python, * sys.argv)
    #os.execl方法会代替自身进程,以达到自重启的目的。
     
    if __name__ == "__main__":
    print 'start...'
    print u"3秒后,程序将结束...".encode("utf8")
    time.sleep(3)
    restart_program()
    [原文地址](https://thief.one/2017/04/19/1/)
    如果有来生,一个人去远行,看不同的风景,感受生命的活力。。。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Frank99/p/9264335.html
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