• Python Tips(持续更新)


    Python Tips(持续更新)

    • 直接运行py文件,在Mac和Linux上是可以的,方法是在.py文件的第一行加上一个特殊的注释: 
    1 #!/usr/bin/env python3
    2 
    3 print('hello, world')

    然后,通过命令给hello.py以执行权限:

    $ chmod a+x hello.py

    • 为Sublime text2设置Python运行版本
    1 {
    2   "cmd": ["/usr/local/bin/python3.5", "-u", "$file"],
    3   "file_regex": "^[ ]*File "(...*?)", line ([0-9]*)",
    4   "selector": "source.python"
    5 }
    • 为Sublime text2的插件SublimeREPL设置Python运行版本
    在这个文件:/Users/JackMa/Library/Application Support/Sublime Text 2/Packages/SublimeREPL/config/Python/Main.sublime-menu内进行设置:
     1 {
     2   "command": "repl_open",
     3   "caption": "Python",
     4   "id": "repl_python",
     5   "mnemonic": "P",
     6   "args": {
     7     "type": "subprocess",
     8     "encoding": "utf8",
     9     //"cmd": ["python", "-i", "-u"],原来是这个
    10     "cmd": ["/usr/local/bin/python3.5", "-i", "-u"],
    11     "cwd": "$file_path",
    12     "syntax": "Packages/Python/Python.tmLanguage",
    13     "external_id": "python",
    14     "extend_env": {"PYTHONIOENCODING": "utf-8"}
    15     }
    16 }

    这里只对Python这个选项进行了cmd设置,可以依次在下方的所有children都设置成Python3.5版本

    • 关于设置pip的一些问题
    修改pip默认安装路径命令:

    pip install --install-option="--prefix=/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages" lxml

    • 使用Mac自带的iconv命令行工具进行格式转换

    iconv -t utf-8 index.html > index_.html

    • str和bytes互相转换时,需要指定编码
    eg. >>> ‘中文’.encode(‘gb2312’)
          'xd6xd0xcexc4'
     
    • Python的函数参数形态十分灵活,需要注意的几点

    默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,程序运行时会有逻辑错误!

    要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

    *args是可变参数,args接收的是一个tuple;

    **kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

     

    • Python的切片特性
    对某个list、tuple、string可以使用 [::] 这种语法进行切片,最后一个数字表示间隔多少取数据
    1 L = list(range(100))
    2 print(L[0:10])
    3 print(L[-10:])
    4 L = 'asdfgh'
    5 print(L[::2])
    • 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

    凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

    Itera​ble通过iter()函数转换成Iterator

     

     

    • 关于”__xxxx__”的一些常用名词解释

     

    __init__:用于类新建实例时调用

     

    __getattr__:当调用实例中不存在的属性时,Python解释器会调用此方法

     

    __setattr__:

     

    __str__:打印类的实例时调用

     

    __repr__:调试时打印实例,一般都使__repr__=__str__

     

    __call__:调用实例本身时,调用此方法

     

    __iter__:使这个类的实例能够用于for...in循环

     

    __next__:在作为发生器时候,用于拿到循环下一个值

     

    __getitem__:使这个类实例可以像list那样按照下标取值

     

     

     

    注:在实现类中使用@property@xxx.setter可以方便地设置get方法与set方法

     

    1 class Screen(object):
    2   @property
    3   def width(self):
    4     return self._width
    5 
    6   @width.setter
    7   def width(self, value):
    8     self._width = value
    • 关于序列化
    导入pickle​或者json实现序列化与反序列化
     1 import pickle
     2 d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
     3 f = open('/Users/JackMa/Desktop/Python/test3.py', 'wb')
     4 pickle.dump(d, f) #序列化
     5 f.close()
     6 
     7 f = open('/Users/JackMa/Desktop/Python/test3.py', 'rb')
     8 m = pickle.load(f)  #反序列化
     9 print(m)
    10 f.close()
     1 import json
     2 
     3 print(json.dumps(d))
     4 json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
     5 print(json.loads(json_str))
     6 
     7 class Student(object):
     8   def __init__(self, name, age, score):
     9     self.name = name
    10     self.age = age
    11     self.score = score
    12 
    13 #对类的序列化用到下面的方法
    14 def student2dict(std):
    15   return {
    16     'name': std.name,
    17     'age': std.age,
    18     'score': std.score
    19   }
    20 
    21 #对类的反序列化用到下面的方法
    22 def dict2student(d):
    23   return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
    24 
    25 s = Student('Bob', 20, 88)
    26 #下面两种方法都可以序列化
    27 print(json.dumps(s, default=student2dict))  
    28 print(json.dumps(s, default=lambda obj:obj.__dict__))
    29 json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
    30 print(json.loads(json_str, object_hook = dict2student)
    • 关于多线程

    头文件导入threading

    创建新线程:t = threading.Thread()

    线程开始:t.start()

    等待线程执行完毕:t.join()

    获取当前线程:threading.current_thread()

    建立线程锁:lock = threading.Lock()

    获得线程锁:lock.acquire()

    释放线程锁:lock.release()

    创建线程内的全局ThreadLocal对象:local = threading.local() ThreadLocal最常用的地方就是为每个线程绑定一个数据库连接,HTTP请求,用户身份信息等,这样一个线程的所有调用到的处理函数都可以非常方便地访问这些资源。

     

     1 import time, threading
     2 
     3 local = threading.local()
     4 
     5 def process_student():
     6   std = local.age
     7   print('%s in %s' % (std, threading.current_thread().name))
     8 
     9 def process_thread(temp):
    10   local.age = temp
    11   process_student()
    12 
    13 t1 = threading.Thread(target=process_thread, args=(12, ))
    14 t2 = threading.Thread(target=process_thread, args=(123, ))
    15 t1.start()
    16 t2.start()

     

     

  • 相关阅读:
    Python NLP入门教程
    一个月入门Python爬虫,轻松爬取大规模数据
    Python爬虫实战案例:爬取爱奇艺VIP视频
    探索Python F-strings是如何工作
    Ruby 和 Python 分析器是如何工作的?
    超级干货,python常用函数大总结
    Python 开发者的 6 个必备库,你都了解吗?
    神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析
    新手程序员必学的代码编程技巧
    零基础小白怎么用Python做表格?
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jackma86/p/5131379.html
Copyright © 2020-2023  润新知