这个仅仅是一个开始。是的，这个仅仅是一个开始。
为何学习python？因为
life is short - you need Python!
From http://love-python.blogspot.com/
还有就是下面一个项目需要使用python1和tornado2来开发项目，一个上位机吧。 我们小组主要负责数据展示这个部分。硬件部分，也就是实际数据采集那个部分由企业来负责。
等待学习记录中…
- Tips:
How to run Python in Emacs org-mode? Below is the answer
Just input below into .emacs:
(org-babel-do-load-languages 'org-babel-load-languages '((python . t) (R . t)))
- python的一个切片操作：将字符串倒序输出
s = 'abcdefgh' a = s[::-1] print a #a : hgfedcba
- 每次把最后的一个字符砍掉
s = 'abcde' i = -1 for i in [None]+range(-1, -len(s), -1): print s[:i]
- 浅拷贝： 只拷贝了对对象的索引，而不是重新建立了一个对象。P162
- basestring() 抽象工厂函数，作用仅仅是为str和unicode函数提过父类。 所有不能被实例化，也不能被调用。
- 在一个对象上使用dir()来查看它所有的方法和属性
おやすみなさい
- Write a test code to test
#!/usr/bin/env python import string alphas = string.letters + '_' nums = string.digits print 'Welcome to the Idetifier Checket v1.0' print 'Testees must be at least 2 chars long' # 我知道为何这里不行了，在org-mode中无法从标准输入读取数据 # myInput = raw_input("Identifier to test?") myInput = "abcdefgh" if len(myInput) > 1: if myInput[0] not in alphas: print '''invalid: first symbol must be alphabetic''' else: for otherChar in myInput[1:]: if otherChar not in alphas + nums: print '''invalid: remaining symbols must be alphanumeric''' break else: print "Okay as an identifier" else: print "Here is 404"
- Operational:
# 接收一个可迭代的对象，返回一个有序列表 sorted(iter, func=None, key=None, reverse=False) # 返回一个列表, # 其第一个元素是 it0,it1,... # 这些元素的第一个元素组成的一个元组,第二个...,类推. zip([it0, it1,...,itN])s, t = 'foa', 'obr' print zip(s, t)
- 字符串格式化符号： P175
- 格式化操作符辅助指令 : P176
- Template and substitute
- string
- 三引号
hi = '''hi there''' hi # 'hi\nhere' print hi
- Codecs
COder/DECoder
UTF-16: 单独的一个16位字，两个字节。 BOM(Byte Order Mark)
- 把Unicode应用到实际应用中：
- 程序中出现字符串时一定要加个前缀*u*.
- 不要用str()函数,用unicode()代替.
- 不要用过时的 string 模块 – 如果传给它的是非 ASCII 字符,它会把一切搞砸。
- 不到必须时不要在你的程序里面编解码*Unicod*字符. 只在你要写入文件或数据库或者网络时,才调用 encode()函数;相应地, 只在你需要把数据读回来的时候才调用decode()函数.
- pickle
- 从现实中得来的教训
- 失误 #1: 你必须在一个极有限的时间内写出一个大型的应用,
而且需要其他语言的支持,
但是产品经理并没有明确定义这一点。
你并没有考虑 Unicode 的兼容,
直到项目快要结束… ,
这时候再添加 Unicode 的支持几乎不太可能,不是吗?
结果 #1: 没能预测到最终用户对其他语言界面的需求, 在集成他们用的面向其他语种的应 用时又没有使用 Unicode 支持.更新整个系统既让让人觉得枯燥和更是浪费时间。
- 失误 #2:在源码中到处使用 string 模块或者 str()和 chr()函数.
结果 #2:通过全局的查找替换把 str()和 chr()替换成 unicode()和 unichr(), 但是这样一来很可能就不能再用 pickle 模块, 要用只能把所有要 pickle 处理的数据存成二进制形式,这 样一来就必须修改数据库的结构,而修改数据库结构就意味着全部推倒重来.
- 失误 #3: 不能确定所有的辅助系统都完全地支持 Unicode.
结果 #3: 不得不去为那些系统打补丁,而其中有些系统可能你根本就没有源码.修复对 Unicode 支持的 bug 可能会降低代码的可靠性,而且非常有可能引入新的 bug.
- 总结: 使应用程序完全支持 Unicode,兼容其他的语言本身就是一个工程. 它需要详细的考虑、计划.所有涉及到的软件、系统都需要检查,包括 Python 的标准库和其 他将要用到的第三方扩展模块.你甚至有可能需要组建一个经验丰富的团队来专门负责国际化 (I18N)问题.
- 失误 #1: 你必须在一个极有限的时间内写出一个大型的应用,
而且需要其他语言的支持,
但是产品经理并没有明确定义这一点。
你并没有考虑 Unicode 的兼容,
直到项目快要结束… ,
这时候再添加 Unicode 的支持几乎不太可能,不是吗?
- 列表：切片: ([] and [:])
还有一点要注意,如果你想以子列表的形式 得到一个列表中的一个切片,那需要确保在 赋值时等号的左边也是一个列表而不是一个列表的 元素.
- 列表：连接接操作符( + )
- 运算符两边必须是列表
- 比 extend() 低效
- 在使用可变对象的方法如 sort(),extend()和 reverse()的时候要注意,
这些操作会在列表
中原地执行操作,也就是说现有的列表内容会被改变,
但是没有返回值!是的,与之相反,字符串
方法确实有返回值
温习一下,字符串是不可变的 – 不可变对象的方法是不能改变它们的值的, 所以它们必须 返回一个新的对象.如果你确实需要返回一个对象, 那么我们建议你看一下 Python2.4 以后加入 的 reversed()和 sorted()内建函数. 它们像列表的方法一样工作,不同的是它们可以用做表达式,因为它们返回一个对象.同时 原来的那个列表还是那个列表,没有改变,而你得到的是一个新的对象.
- sort() -> 归并排序的衍生算法
- 工厂方法
- 元组可以使用 + 运算， 两边都是元组即可。
- 元组本身不可以修改，但是她包含的元组可以修改。
- 由圆括号包裹的一个单一元素首 先被作为分组操作,而不是作为元组的分界符。 一个变通的方法是在第一个元素后面添一个逗 号(,)来表明这是一个元组而不是在做分组操作.
- list() and tuple()
- 浅拷贝和深拷贝
浅拷贝：内容是原来对象元素的引用 可以以下几种方式实施: (1)完全切片操作[:], (2)利用工厂函数,比如 list(),dict()等, (3)使用 copy 模块的 copy 函数. 注意：当进行浅拷贝时,字符串被显式的拷贝,并新创建了一个字符串对象,而列 表元素只是把它的引用复制了一下,并不是它的成员.深拷贝： copy.deepcopy()函数 import copy wifey = copy.deepcopy(person) - 以下有几点关于拷贝操作的警告:
第一,非容器类型(比如数字,字符串和其他”原子”类型的 对象,像代码,类型和 xrange 对象等)没有被拷贝一说, 浅拷贝是用完全切片操作来完成的.
第二,如果元组变量只包含原子类型对象, 对它的深拷贝将不会进行.如果我们把账户信息改成元组类 型,那么即便按我们的要求使用深拷贝操作也只能得到一个浅拷贝:
- 核心模块: copy
我们刚才描述的浅拷贝和深拷贝操作都可以在 copy 模块中找到. 其实 copy 模块中只有两个函数可用:
copy()进行浅拷贝操作,
deepcopy()进行深拷贝操作.
- 字典 dict() fromkeys()
- 所有不可变的类型都是可哈希的
解释器调用哈希函数,根据字典中键的值来计算存储你的数据的位置。
- 集合
可变集合： set()
不可变集合： frozenset()
s = set('cheeseshop') print s # below fun will delete 'p' s -= set('pypi') print s
queue.py P227
- 使用映射对象（比如字典）搜索比类似的if-elif-else或者for块.
Attention:
else 也可以使用在 while and for 这些循环中。具体操作如下：
只要不是被 break 打断的循环，意思就是正常结束的都会去执行跟在下面的 else ，
另外的说法就是： break 会跳过 else 代码区.
- 疑问：msgs.get(user.cmd, default) P290
解答： dict.get(key, default=None)
From: http://www.tutorialspoint.com/python/dictionary_get.htm
- 一个hack的做法：
smaller = (x < y and [x] or [y])[0]- 与序列相关的内建函数
sorted()
reversed()
enumerate()
for i, album in enumerate(albums):
pirnt i, album
zip()- break 语句：
结束当前循环，然后跳转到下一个语句
- itet()创建它的迭代器
iter(obj)
iter(func, sentinel) # 反复调用func，直到迭代器的下一个值为sentinel- [expr for iter_var in iterable if cond_expr]
- 我敬爱的矩阵：
list = [(x+1, y+1) for x in range(3) for y in range(5)]
print list
- 列表解析：[expr for iter\_var in iterable if cond\_expr]
PEP 202
From: http://www.python.org/dev/peps/pep-0202/
生成器表达式：(expr for iter\_var in iterable if cond\_expr) PEP 289 From: http://www.python.org/dev/peps/pep-0289/
惰性求值：lazy evaluation
- 交叉配对的例子：
rows = [1, 2, 3, 17] def cols(): yield 56 yield 2 yield 1 x_product_pairs = ((i, j) for i in rows for j in cols()) for pair in x_product_pairs: print pair
RESULTS:
(1, 56) (1, 2) (1, 1) (2, 56) (2, 2) (2, 1) (3, 56) (3, 2) (3, 1) (17, 56) (17, 2) (17, 1)
- try-except-else-finally P367
- with语句
with context\_expr [as var]: with\_suite
- 先搁置with中 上下文管理协议 P369
- raise
raise [SomeException [, args, [, traceback]]]
- assert expression[, arguments]
AsserionError
- 标准异常 P375
- 11.2.4 使用元组（非关键字参数）和字典（关键字参数）
port=8080这叫关键字参数
func(*tuple-grp-nonkw-args, **dict-grp-kw-args)
- 带元组的函数普通语法：
def function_name([formal_args,] *vargs_tuple):
"function_documentation_string"
function_body_suite实例：
def tupleVarArgs(arg1, arg2='defaultB', *theRest):
print 'formal arg 1:', arg1
print 'formal arg 2:', arg2
for eachXtrArg in theRest:
print 'another arg:', eachXtrArg
tupleVarArgs('abc', 123, 'xyz', 456.789)RESULTS:
formal arg 1: abc formal arg 2: 123 another arg: xyz another arg: 456.789
- 字典函数普通用法：
def function_name([formal_args,][*vargst,] **vargsd):
function_documentation_string
function_body_suite
实例：
def dictVarArgs(arg1, arg2='defaultB', **theRest):
print 'formal arg1:', arg1
print 'formal arg2:', arg2
for eachXtrArg in theRest.keys():
print 'Xtra arg %s: %s' % \
(eachXtrArg, str(theRest[eachXtrArg]))
dictVarArgs('one', d=10, e='zoo', men=('freud', 'gaudi'))RESULTS:
formal arg1: one
formal arg2: defaultB
Xtra arg men: ('freud', 'gaudi')
Xtra arg e: zoo
Xtra arg d: 10
- lambda表达式:
lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression玩一下：
print 'the total is:', reduce((lambda x,y: x+y), range(5))functional模块中的partial()函数创建PFA:
from functools import partial
basetwo = partial(int, base=2)
basetwo.__doc__ = 'Convert base 2'
print basetwo('10010')RESULTS:
18
from operator import add, mul
from functools import partial
add1 = partial(add, 1)
mul100 = partial(mul, 100)
print add1(10)
print mul100(1)RESULTS:
11 100
Reference:
- Currying vs. Partial Application
- 函数加里化(Currying)和偏函数应用(Partial Application)的比较
- http://book.51cto.com/art/200806/77578.htm
- http://book.51cto.com/art/200806/77579.htm
x = 10
def foo():
y = 5
bar = lambda : x + y
print bar()
foo()RESULTS:
15
协同程序的概念：可以运行的独立函数调用，可以暂停或者挂起，并从程序离开的地方继续或者重新开始。
资料参考:
- PEP 255: http://www.python.org/dev/peps/pep-0255/
- Python yield 使用浅析: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/
- 第9章 Lua协同程序http://blog.csdn.net/andylin02/article/details/2185367
def simpleGen(): yield 1 yield '2 --> punch!' myG = simpleGen() myG.next()
另外一个例子，求解fib：
def fib():
a, b = 0, 1
while 1:
yield b
a, b = b, a + b
# Test
f = fib()
for i in xrange(5):
print f.next()RESULTS:
1 1 2 3 5
如果函数有return的话，会立即终止迭代。貌似yield的出现简化程序，但是可以达到 节省内存的作用，如同下面的一句话。
8.13生成器
使用生成器的地方：迭代穿越一个巨大的数据集合。到时就知道怎么用了。呵呵。
- 名称空间是纯粹意义上的名字和对象间的映射关系， 作用域还指出从用户代码的哪些物理位置可以访问到这些名字。
from module import *的使用要限制about =__future__: PEP 236- 绝对导入：
相对导入：
- 如果你不想导入某个模块，你可以属性名称前加
_例如：import foo._bar
- 一个UTF-8编码文件可以这样指示：
#!/usr/bin/env python #-*- coding: UTF-8 -*-
- 循环导入：
解决方法：
- 将import语句移动到cli4vof
- 将import语句移动到最后
- 13.4.2方法 下面这段代码究竟是什么意思呢？ P486
class MyClass(object): def myNoActionMethod(self): pass mc = MyClass() mc.myNoActionMethod();
__init__()应当返回None- 特殊的实例属性
I.__class__ 实例化I的类 I.__dict__ I的属性 - 实现
__setattr__()本身就是一个冒险的经历，满是圈套和陷阱，例如： 无穷递归和破坏实例对象。 - classmethod
class TestClassMethod: @classmethod def foo(cls): print 'calling class method foo()' print 'foo() is part of class: ', cls.__name__ TestClassMethod.foo()
- 疑问：
P545中， __XXX(parent) and __XXX(child)
- 难道是Python2.2之前，从Python标准类型子类化或派生类都是不允许的。
于是出现了包装？？？？？？？？？？？？？？
_bulitin_and_builtins_
execeval()andcompile()
# -*-coding: utf-8 -*-
# 'eval' 可求值的表达式[和eval()一起使用]
# 'single' 单一可执行语句[和exec 一起使用]
# 'exec' 可执行语句组[和exec 一起使用]
eval_code = compile('100+300', '', 'eval')
print eval(eval_code)
single_code = compile('print "icecream!"', '', 'single')
print single_code
exec single_codeRESULTS:
400 <code object <module> at 0000000002553F30, file "", line 1> icecream!
- exec 还可以接受有效的python文件对象。意思就是你将代码写在一个icecream.py的
文件中，然后在解释器中写入:
f = open('icecream.py')
exec f Attention: 再次执行exec时，文件已经到达EOF。如果想再次执行，需要如下操作：
f.seek(0)
exec f- input() = eval() + raw\_input() = eval(raw\_input())
aList = input('Enter a list:') #Enter a list: [123, 'abc']
aList # [123, 'abc']装饰器在函数调用之上的装饰，装饰器可以如图函数调用一样“堆叠”起来。 装饰器实际就是函数，他们接受函数对象。本质上：java’s AOP(Aspect Oriented Progrmming)
函数组合数学定义：
(g · f)(x) = g(f(x))
@g
@f
def foo():
......
与foo=g(f(foo))相同
一个小列子：
@deco1(deco_arg)
@deco2
def func(): pass
This is equivalent to:这等价于：
func = deco1(deco_arg)(deco2(func))
一个较大的例子：
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
from time import ctime, sleep
def tsfunc(func):
def wrappedFunc():
print '[%s] %s() called' % (ctime(), func.__name__)
return func;
return wrappedFunc;
@tsfunc
def foo():
pass
foo()
sleep(2)
for i in range(2):
sleep(1)
foo()RESULTS:
[Tue Apr 23 14:37:08 2013] foo() called [Tue Apr 23 14:37:11 2013] foo() called [Tue Apr 23 14:37:12 2013] foo() called
Reference: From: http://docs.python.org/2/library/functools.html
import random
print 'random:', random.random()
print 'uniform:', random.uniform(1, 10)
print 'randint:', random.randint(1, 10)
print 'randrange:', random.randrange(0, 101, 2)
print 'choice:', random.choice('abcd')
items = [1,2,3,4,5,6]
random.shuffle(items)
print 'items:', items
print 'sample:', random.sample([1,2,3,4,5], 3) # choose 3 elementsRESULTS:
random: 0.624959723641 uniform: 4.2231135682 randint: 7 randrange: 56 choice: b items: [2, 4, 6, 1, 5, 3] sample: [5, 2, 3]
From: http://docs.python.org/2/library/random.html#random.gammavariate
P454
__builtins__ 包含 __builtin__ 所有的名字
__builtins__ 模块和 __builtin__ 模块不能混淆。 虽然它们的名字相似——尤其对于新手来
说。 __builtins__ 模块包含内建名称空间中内建名字的集合。 其中大多数(如果不是全部的话)来
自 __builtin__ 模块, 该模块包含内建函数, 异常以及其他属性。 在标准 Python 执行环境下,
__builtins__ 包含 __builtin__ 的所有名字。 Python 曾经有一个限制执行模式, 允许你修改
__builtins__ , 只保留来自 __builtin__ 的一部分, 创建一个沙盒（sandbox）环境。但是, 因为
它有一定的安全缺陷, 而且修复它很困难, Python 已经不再支持限制执行模式。(如版本2.3 )
1.正则表达式：
#-*-coding: utf-8 -*-
import re
data = 'Thu Feb 15 17:46:04 2007::creamidea@icecream.com::1171590364-8-8'
patt = '^(Mon|Tue|Wed|Thu|Fri|Sat|Sun)'
m = re.match(patt, data)
print 'm.group():', m.group()
print 'm.group(1):', m.group(1)
print 'm.groups():', m.groups()
print '-'*20
patt = '^((\w){3})'
m = re.match(patt, data)
print 'm.group():', m.group()
print 'm.group(1):', m.group(1)
print 'm.groups():', m.groups()
print '-'*20
patt = '^(\w){3}'
m = re.match(patt, data)
print 'm.group():', m.group()
print 'm.group(1):', m.group(1)
print 'm.groups():', m.groups()
print '-'*20
patt = '\d+-\d+-\d+'
m = re.search(patt, data)
print 'm.group():', m.group()
print '-'*20
patt = '.+?(\d+-\d+-\d+)' # ？ 取消系统的贪婪匹配
m = re.match(patt, data) # 使用匹配函数
print 'm.group():', m.group()
print 'm.group(1):', m.group(1)
- 解决
error: Unable to find vcvarsall.bat问题：
If you have Visual Studio 2010 installed, execute
SET VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%
or with Visual Studio 2012 installed
SET VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS%
Reference:
- http://stackoverflow.com/questions/2817869/error-unable-to-find-vcvarsall-bat
- http://wangye.org/blog/archives/738/
2 http://www.tornadoweb.org/en/stable/
3 http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
4 Imports: Multi-Line and Absolute/Relative: http://www.python.org/dev/peps/pep-0328/