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计算器作业思路：
循环:递归
将括号中的内容计算出来之后依次递归
练习题1：将列表[11,22,33,44,55,66,77,88,99]大于66的值放入第一个key中，将小于66的值放入字典第二个key中；
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
num_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]
dict_list = {‘k1‘:[],
‘k2‘:[],
}
for item in num_list:
if item <=60:
dict_list[‘k1‘].append(item)
else:
dict_list[‘k2‘].append(item)
print dict_list
练习题2：上题中，如果字典中没有key值如何处理(只有空字典)
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
num_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]
dict_list ={}
for item in num_list:
if item <=60:
if ‘k1‘ in dict_list.keys():
dict_list[‘k1‘].append(item)
else:
dict_list[‘k1‘] = [item,] #统一一下规范，都加逗号
else:
if ‘k2‘ in dict_list.keys():
dict_list[‘k2‘].append(item)
else:
dict_list[‘k2‘]=[item,]
print dict_list
练习题3：将文本内容alex|123|1
eric|123|1
tony|123|1放入字典中，第一个名字为key
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ f = file(r‘log‘,‘r‘) line_list = f.readlines() f.colse() dic = {} for line in line_list: line = line.strip().split(‘|‘) dic[line[0]]=line[1:] print dic
一、Collections系列
1、collections系列之计数器
>>> import collections
>>> c1=collections.Counter(‘abcd‘) #计数器，对象为字符串或列表
>>> c1
Counter({‘a‘: 1, ‘c‘: 1, ‘b‘: 1, ‘d‘: 1})
>>> c1=collections.Counter([11,22,33,11])
>>> c1
Counter({11: 2, 33: 1, 22: 1})
>>> c1=collections.Counter(‘abcd‘)
>>> c1
Counter({‘a‘: 1, ‘c‘: 1, ‘b‘: 1, ‘d‘: 1})
>>> c2=collections.Counter(‘abc‘)
>>> c2
Counter({‘a‘: 1, ‘c‘: 1, ‘b‘: 1})
>>> c1.update(c2) #元素个数叠加
>>> c1
Counter({‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘b‘: 2, ‘d‘: 1})
>>> c1.clear() #清除内容
>>> c1
Counter()
>>> c1
Counter({‘a‘: 1, ‘c‘: 1, ‘b‘: 1, ‘d‘: 1}) #将前n个k，v值当做元组放入列表中
>>> c1.most_common(2)
[(‘a‘, 1), (‘c‘, 1)]
>>> c1.elements() #类似于xreadlines()，是一个迭代器，只有循环时才可以显示出来
<itertools.chain object at 0x92697cc>
2、collections之有序字典(与字典用法相同)
>>> o1=collections.OrderedDict() #创建有序字典，区别是内部维护一个列表，列表是有序的
>>> o1
OrderedDict()
>>> o1[‘k1‘]=1
>>> o1
OrderedDict([(‘k1‘, 1)])
3、默认字典(defaultdict)：为字典里的value设置默认类型
字典value的默认类型为None，即为
>>> dic = {‘k1‘:None} #None没有append方法
>>> dic
{‘k1‘: None}
1 >>> import collections 2 >>> 3 >>> dic = collections.defaultdict(list) #定义字典，并将value值设为list 4 >>> dic[‘k1‘] 5 [] 6 >>> dic[‘k1‘].append(1)
4、collections之命名元组----->创建类
一般是:创建类--->使用类创建对象--->使用对象
对于现有的类:直接使用类创建对象--->使用对象
对于元组而言，访问元组对象中的元素，必须使用下标才行，那么如何才能不需要下标来取值呢？
#创建一个扩展的tuple类 >>> Mytuple = collections.namedtuple(‘Mytuple‘,[‘x‘,‘y‘]) >>> new = Mytuple(1,2) #实例化 >>> new Mytuple(x=1, y=2) >>> new.x #通过该方法访问值 1 >>> new.y 2
5、collections之双向队列(deque)-----线程安全
>>> q = collections.deque() #创建队列 >>> q.append(1) #将1添加到队列中 >>> q.append(2) >>> q.append(4) >>> q deque([1, 2, 4]) >>> q.pop() #删除(从右边开始) 4 >>> q.popleft() #从左边删除 1
6、单向队列(Queue)-----线程安全
>>> import Queue >>> q=Queue.Queue(10) #创建队列，放10个元素 >>> >>> q.put(1) #往队列中添加数据 >>> q.put(2) >>> q.put(3) >>> q.put(4) >>> q <Queue.Queue instance at 0xa3cbc8c> >>> q.get() #从队列中往出拿数据，相当于pop 1 队列与与栈如何区别： 队列：FIFO 栈：弹夹
7、迭代器和生成器原理
>>> xrange(10):创建时不会在内存中创建对象，只有在循环时才会创建
在数据库创建连接池时，为节省资源，用生成器创建。
8、下标式循环以及冒泡算法
如何将a、b的值互换：
>>> a = 123 >>> b = 321 >>> >>> temp = a >>> a = b >>> b = temp >>> a 321 >>> b 123
下标式循环：
>>> for m in range(len(li)-1): ... print li[m], ... 22 6 99 11
冒泡算法：
>>> li = [13,22,6,99,11] >>> for m in range(len(li)-1): ... for n in range(m,len(li)-1): ... if li[m] > li[n]: ... temp = li[m] ... li[m] = li[n] ... li[n] =temp ... >>> li [6, 13, 22, 99, 11]
9、内置函数
函数的分类：内置函数、自定义函数、导入函数
>>> print vars() #内置函数，拿到当前模块中的所有变量
{‘temp‘: 22, ‘__builtins__‘: <module ‘__builtin__‘ (built-in)>, ‘m‘: 3, ‘li‘: [6, 13, 22, 99, 11], ‘n‘: 3, ‘tab‘: <module ‘tab‘ from ‘/usr/lib/python2.7/dist-packages/tab.pyc‘>, ‘__name__‘: ‘__main__‘, ‘__package__‘: None, ‘__doc__‘: None}
其中：
__file__:文件路径
__doc__:注释
__name__:被执行的文件被赋值为__main__
内存级别函数：
reload:被reload的模块之前必须被import过，一般在被reload的模块内容改变之后使用；
id
is：内存地址相同
计算级别:
cmp(2,3)
abs()
bool()
divmod(10,3)分页
max()
min()
sum()
pow(2,11):2的11次方
all和any：all()接受一个序列，判断所有值为真，返回真，在输入用户名和密码的时候，一次性输入，可以判断输入的是否有空值；
enumerate
>>> for k,v in enumerate([11,22,33,44,55],1): #遍历下标和列表，序号从1开始 ... print k,v ... 1 11 2 22 3 33 4 44 5 55
10、函数式编程和面向对象编程
11、函数式编程之发邮件
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr def email(message): msg = MIMEText(message,‘plain‘,‘utf-8‘) msg[‘From‘] = formataddr(["Charles",‘qq_c123@163.com‘]) #源 msg[‘To‘] = formataddr(["走人",‘1812352106@qq.com‘]) #目标 msg[‘Subject‘] = "主题" server = smtplib.SMTP("smtp.163.com",25) server.login("qq_c123@163.com","sXXXXXX") server.sendmail("qq_c123@163.com",[‘1812352106@qq.com‘,],msg.as_string()) server.quit() if __name__ == ‘__main__‘: cpu = 100 disk = 500 raw = 50 for i in range(1): if cpu > 90: alert=‘CPU有告警‘ email(alert) if disk > 90: alert = ‘磁盘有告警‘ email(alert) if raw > 90: alert = ‘raw有告警‘ email(alert)
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr def email(message,receiver): msg = MIMEText(message,‘plain‘,‘utf-8‘) msg[‘From‘] = formataddr(["常强强",‘qq_c123@163.com‘]) msg[‘To‘] = formataddr(["走人",‘1812352106@qq.com‘]) msg[‘Subject‘] = "主题" server = smtplib.SMTP("smtp.163.com",25) server.login("qq_c123@163.com","start33333") server.sendmail("qq_c123@163.com",[receiver,],msg.as_string()) #发送邮件到多个 server.quit() li = ["qq_c123@163.com","alex111@126.com"] for item in li: emali("cpu报警",item) if __name__ == ‘__main__‘: cpu = 100 disk = 500 raw = 50 for i in range(1): if cpu > 90: alert=‘CPU有告警‘ email(alert) if disk > 90: alert = ‘磁盘有告警‘ email(alert) if raw > 90: alert = ‘raw有告警‘ email(alert)
函数的返回值：
a、如果函数没有返回值，那么返回值就为None；
b、函数返回值可以复制给某个变量
12、函数的参数
a、普通参数：定义了几个形参，就要传几个实参；
b、默认参数：默认参数放在形参的最后；
c、动态参数：def func(*args):接受多个参数
def func(**kwargs):有两种传值方式
第一种：
>>> func(k1=123) {‘k1‘: 123}
第二种：
>>> dic = {‘k1‘:123}
>>> func(**dic)
{‘k1‘: 123}
函数 def func(*args,**kwargs):可以接受实参为列表和字典
13、文件操作
打开操作：
r:打开文件，指针在最前面
w:将原来的内容清空掉，然后重写，指针在最前面
a：可读、可写(以追加的方式写)，指针在最后
+:只有r+(读写）有意义,指针放在开头，新写入的数据会依次替代原来的数据，没有替代的继续保留；
r+U:在读的时候，将"\r\n"转为"\n"，U只能和r一起使用；
>>> obj = open(‘log‘,‘r‘) >>> obj.read() ‘test123\r\n‘ >>> obj.close() >>> obj = open(‘log‘,‘r+U‘) >>> obj.read() ‘test123\n‘
obj.tell():返回文件读写位置的指针；
obj.read():将文件内容读到一个字符串当中；
obj.truncate():从指针指向的位置开始截断数据，保留前面的，丢弃后面的，在r+(读写)的时候用这种方法丢掉原来的数据；
rb/wb/ab：如果是跨平台的话，使用二进制；
操作文件：
f.next() #一次读一行
>>> seq = ["This is frist line\n","This is second line"] >>> obj.writelines(seq) #写入多行 >>> obj.close()
f.write():一次只写一行
with管理文件操作:
>>> with open(‘log‘,‘r‘) as f: #打开时候无需关闭 ... f.read() ... ‘This is frist line\nThis is second line‘
利用上述方法操作配置文件：(只有在2.7以上版本才支持)
>>> with open(‘log‘,‘r‘) as obj1, open(‘log1‘,‘w‘) as obj2: ... for line in obj1: ... new_line = line.replace(‘This is frist line‘,‘wahaha‘) ... obj2.write(new_line)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/cqq-20151202/p/5058813.html
