python内置函数和序列化

修改字符集

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针对某一个工程

右键，有一个属性propertes

给某个文件，也就是前面加

也是右键属性，这里就不在说了 #模块的和模块的常用方法

• 至关重要的_init_.py 如果想导入成模块，一定要有这个文件
• 是否为主文件_name_ if name == '_main_' 如果不是主文件返回模块文件路径+文件名
• 当前文件 :_doc_ 返回模块级别的注释，函数级别的注释，是在函数下面加6个引号，中间写注释
• _file_:输出当前的路径

函数式编程

• 参数 def Fun(arg,*args,**kergs)
• 默认参数 print arg
• 可变参数 print *args print **kergs 一个是列表，一个是字典
• 返回值 return ‘success’

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
def login(username):
    if username == "alex":
        print "登录成功"
    else:
        print "登录失败"
if __name__ == "__main__":
    user = raw_input('username:')
    login(user)

yield

print range(10)
for item in xrange(10):
    print item
    #输出的时候并没有全部创建，他只是一个生成器，说明他没有写入内存中
    #也就是说每一次创建就只创建一个整数
def foo():
    yield 1
re = foo()
print re
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
<generator object foo at 0x00000000030B8480>

def fool():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
yield 4  
#他的执行过程是，第一从从yield 1 执行，下一次直接从yield2开始执行 
re = fool()
print re
#生成了一个生成器，每次遍历只生成一条
for item in re :
print item
结果：
<generator object fool at 0x0000000003248480>
1
2
3
4

def ReadLines():
    seek = 0
    while True:
        with open('E:/temp.txt','r') as f :
            f.seek(seek)
            date = f.readline()
            if date:
                seek = f.tell()
                yield date
            else:
                return 
print ReadLines()
for item in ReadLines():
    print item    

三元运算和lambda表达式

三元运算

• 代码实例: result = ‘gt’ if 1>3 else ‘it’ print result
• Lambda表达式() 代码实例： a = lambda x,y: x+y print a(1,2)
• map函数() map (lambda x:x*2,range(10)) 意思就是将range的每个值赋给前边

内置函数

• dir()列出当前文件内置的变量或者方法名，只列出key
• vars()和dir()不一样的是列出key和value
• type() 查看你所创建变量的类型 a = [] ,本质上是调用一个类，去生成一个列表，本质上是创建了一个类的实例，像tuple就是一个类的名字
• from file import demo
• reload(demo) 重新导入
• id() 查看变量的数据
• cmp()函数 cmp(x,y) 函数用于比较 2 个对象，如果 x< y 返回 -1，如果 x==y 返回 0，如果 x>y 返回 1。
• abs()取绝对值
• bool()将结果换算成布尔值
• divmod() 计算结果，将商和余数一元组的方式返回
• max([]) 最大值
• min([]) 最小值
• sum([]) 求和
• pow() 指数运算
• len() 计算长度(如果是中文则表示字节的长度)
• all(可迭代的对象) 可迭代对象所有的都为真，则返回Ture，否则返回False
• any(可迭代的对象) 有一个为真则返回Ture
• chr(65) 查看字符
• ord(‘a’) 查看ascall值
• hex() 16进制
• bin() 10进制
• oct() 8进制
• range()
• xrange()
• enumerate(

for k,v in enumerate([1,2,3,4]):
    print k,v
输出：
0 1
1 2
2 3
3 4

#为程序增加一个序号
li = ['手表','汽车','房']
for item in enumerate(li,1):
    print item[0],item[1]
#1为初始值
1 手表
2 汽车
3 房

• apply执行函数和函数的调用 def say(): print 'say in' apply(say) 输出 ；say in
• map函数() #遍历后面每一个序列的函数 map (lambda x:x*2,range(10)) 意思就是将range的每个值赋给前边(可以是函数)

lala = [];
def foo(arg):
    return arg + 100
li = [11,22,33]
lala = map(foo,li)
print lala
结果：
[111, 122, 133]
#也可以使用 lala.append(item+100)
temp = map (lambda arg:arg+100,li)

• filter函数 #条件为真，将其加入序列中

temp = []
li = [11,22,33]
def foo(arg):
    if arg <22:
        return True
    else:
        return False
temp = filter(foo,li)
print temp
将li序列中满足条件的返回temp序列中
结果：11

• reduce 累加(只能两个参数)

print reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3] )
结果 6
将前一次的计算结果，传递为第二次计算的第一个参数

• zip 函数 #将列表中的第一个组成新的列表 x = [1,2,3] y = [4,5,6] z = [4,5,6] print zip(x,y,z) 结果： [(1, 4, 4), (2, 5, 5), (3, 6, 6)]
• eval函数 #直接计算字符串类型的运算

a ='8*8'
print eval（a)
结果：64

字符串的格式化

s = 'i am {0},{1}' print s.format('alex','xxx') i am alex,xxx

反射 通过字符串的形式导入模块，并以字符串的形式执行函数 (动态切换数据库连接)

不允许使用import os 导入，用temp的方法导入

temp = 'os'
model = __import__(temp)
print model
print model.path
输出：
<module 'os' from 'D:\pycharm\lib\os.pyc'>
<module 'ntpath' from 'D:\pycharm\lib\ntpath.pyc'>

getattr就是在mysqlhelper模块中查找count函数 Function就等于调用的count函数 相应的有delattr()、hasattr()判断函数中是否含有相应的模块

#使用random生成验证码 它使用的是ascall的值进行生成的

import random
print random.random()
print random.randint(1,5)
#生成1-5之间的随机整数
print random.randrange(1,3)
#生成大于等于1，小于3的随机数

import random
code = []
for i in range(6):
    if i == random.randint(1,5):
        code.append(str(random.randint(1,5)))
    else:
        temp = random.randint(65,90)
        code.append(chr(temp))
print ''.join(code)

#注意：join和+=的区别 join效率更高，+=每次都要在内存中请求一块空间，join只申请一次

md5加密

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import hashlib
hash=hashlib.md5()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
print hash.digest()
21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3
!#/)zW��C�JJ�¬�
#md5不能反解

序列化和JSON

应用实例：(python 和python之间传输文件，单机游戏实时保存)

为什么要序列化？

一个程序将列表存在一个程序中，另一个程序使用这个文件的时候。使用序列化之后在让另一个程序去读取的话，使两个python程序之间内存数据之间的交换，两个独立的进程在内存中看，他们的内存空间不能互相访问，如果两个程序之间不仅仅只是简单的列表共享，还想其他数据交换，数据可能比较复杂。而且硬盘只能存字符串类型的数据，只能通过系列化，存入文件，另一个程序然后读取文件的内容，然后将其反序列化之后，在加载到内存中 序列化:把一个对象或(一个列表、字典)，把对象通过Python特有的机制序列化，序列化就是以特殊的形式以过二进制的方式给对象加密，并且序列化之后可以反序列化。

序列化

import pickle
li = ['axex',11,22,'ok','sb']
print pickle.dumps(li)
print type(pickle.dumps(li))
输出结果：
(lp0
S'axex'
p1
aI11
aI22
aS'ok'
p2
aS'sb'
p3
a.
<type 'str'>
#是一个没有规则的字符串类型

反序列化

import pickle
li = ['axex',11,22,'ok','sb']
dumpsed = pickle.dumps(li)
print type(dumpsed)
loadsed = pickle.loads(dumpsed)
print loadsed
print type(loadsed)
<type 'str'>
['axex', 11, 22, 'ok', 'sb']
<type 'list'>

将列表序列化到一个文件中

import pickle
li = ['axex',11,22,'ok','sb']
pickle.dump(li,open('E:/temp.pk','w'))
result = pickle.load(open('E:/temp.pk','r'))
#将文件中反序列化

JSON:一种标准化的数据格式，把不同格式的数据JSON化。 ##两种序列化的区别

• pickle只能在python中使用
• JSON是所有的语言都支持的接口
• pickle 不但可以dump常规的数据类型，比如，字典、列表、集合，还可以序列化类、对象，基本上所有的类型都可以实现序列化，JSON只能序列化常规的数据类型。因为，在不同的语言中类的格式不同。
• pickle 序列化的序列的数据不可读，但是JSON的数据格式是用人眼可以看出来他的格式

import json
name_dic = {'name':'wupeiqi','age':23}
print json.dumps(name_dic)
输出结果：全部变成字符串
{"age": 23, "name": "wupeiqi"}

为什么多个了U呢，因为在存入内存中使用Unicode，你本事是utf-8，然后反序列化之后又变成Unicode