python学习笔记

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一、冒泡算法实例：

a = [32,5,22,41,7,31,12,102,74,37,9,25]

   1、方法1：

for i in range(len(a)):
    for j in range(len(a)-1):
        if a[j] > a [j+1]:
            tmp = a[j]
            a[j] = a[j+1]
            a[j+1] = tmp

print(a) 
注：此方法会循环12*11次，会进行多次不必要的判断

2、方法2：

for i in range(len(a)):
    for j in range(len(a)-i):
        if a[j] > a [j+1]:
            tmp = a[j]
            a[j] = a[j+1]
            a[j+1] = tmp

print(a)
注：此方法即正常循环

一、常用函数说明：

 ★ lamba

python lambda是在python中使用lambda来创建匿名函数，而用def创建的方法是有名称的，除了从表面上的方法名不一样外，python lambda还有哪些和def不一样呢？

1 python lambda会创建一个函数对象，但不会把这个函数对象赋给一个标识符，而def则会把函数对象赋值给一个变量。
2 python lambda它只是一个表达式，而def则是一个语句。

lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象。

例：

m = lambda x,y,z: (x-y)*z
print m(234,122,5)

也经常用于生成列表，例：

list = [i ** i for i in range(10)]
print(list)

list_lambda = map(lambda x:x**x,range(10))
print(list_lambda)

 ★ enumerate(iterable,[start])   iterable为一个可迭代的对象；

enumerate(iterable[, start]) -> iterator for index, value of iterable Return an enumerate object.  iterable must be another object  that supports iteration.  The enumerate object yields pairs containing a count  (from start, which defaults to zero) and a value yielded by the iterable 
 argument. enumerate is useful for obtaining an indexed list:    (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), ...

例：

for k,v in enumerate([‘a‘,‘b‘,‘c‘,1,2,3],10):
        print k,v 

★S.format(*args, **kwargs) -> string  字符串的格式输出，类似于格式化输出%s

        Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
        The substitutions are identified by braces (‘{‘ and ‘}‘).

s = ‘i am {0},{1}‘
print(s.format(‘wang‘,1))

★map(function,sequence) 将squence每一项做为参数传给函数，并返回值

例：

def add(arg):
    return arg + 101
print(map(add,[12,23,34,56]))

★filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string  返还true的序列
        Return those items of sequence for which function(item) is true.  If
    function is None, return the items that are true.  If sequence is a tuple
    or string, return the same type, else return a list.

例：

def comp(arg):
    if arg < 8:
        return True
    else:
        return False  
print(filter(comp,[1,19,21,8,5]))
print(filter(lambda x:x % 2,[1,19,20,8,5]))
print(filter(lambda x:x % 2,(1,19,20,8,5)))
print(filter(lambda x:x > ‘a‘,‘AbcdE‘))

★reduce(function, sequence[, initial]) -> value   对二个参数进行计算
Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a  sequence,
from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates((((1+2)+3)+4)+5).  If initial is present, it is placed before the 
 items of the sequence in the calculation, and serves as a default when  the sequence is empty.

例：

print(reduce(lambda x,y:x*y,[22,11,8]))
print(reduce(lambda x,y:x*y,[3],10))

print(reduce(lambda x,y:x*y,[],5))

★zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)] 将多个序列转化为新元祖的序列
Return a list of tuples, where each tuple contains the i-th element from each of the argument sequences.  The returned list is  truncated in length to the length of the shortest argument sequence.

例：

a = [1,2,3,4,5,6]
b = [11,22,33,44,55]
c = [111,222,333,444]
print(zip(a,b,c))

★eval(source[, globals[, locals]]) -> value 将表达式字符串执行为值,其中globals为全局命名空间，locals为局部命名空间，从指字的命名空间中执行表达式，
        Evaluate the source in the context of globals and locals.    The source may be a string representing a Python expression  or a code object as returned by compile().    The globals must be a dictionary and locals can be any mapping,    defaulting to the current globals and locals.    If only globals is given, locals defaults to it.

例：

a = ‘8*(8+20-5%12*23‘
print(eval(a))

d = {‘a‘:5,‘b‘:4}
print(eval(‘a*b‘,d))

★exec(source[, globals[, locals]]) 语句用来执行储存在字符串或文件中的Python语句

例：

a = ‘print("nihao")‘

b = ‘for i in range(10): print i‘

exec(a) 

exec(b)

★execfile(filename[, globals[, locals]])
     Read and execute a Python script from a file.The globals and locals are dictionaries, defaulting to the currentglobals and locals.  If only globals is given, locals defaults to it.

二、模块 paramiko

paramiko是一个用于做远程控制的模块，使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。

1、下载安装（pycrypto，由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto，所以先下载安装pycrypto）

2、使用模块

 通过用户名和密码连接服务器

 过密钥链接服务器

 上传或者下载文件 - 通过用户名和密码

 上传或下载文件 - 通过密钥

三、其他常用模块：

1、random模块：

★random 生成随机数

print random.random()             生成0-1之间的小数

print random.randint(1,3)         生成整数，包含endpoint

print random.randrange(1,3,2)    生成整数，不包含endpoint

randrange(self, start, stop=None, step=？)

生成5位随机数，例：

import random

a = []
for i in range(5):
    if i == random.randint(1,5):
        a.append(str(i))
    else:
        a.append(chr(random.randint(65,90)))
else:        
    print(‘‘.join(a))

2、MD5、sha、hashlib模块

★生成MD5码

例：

一. 使用md5包

import md5
src = ‘this is a md5 test.‘   
m1 = md5.new()   
m1.update(src)   
print m1.hexdigest()

二、使用sha包

import sha

hash = sha.new()

hash.update(‘admin‘)

print hash.hexdigest()

三. 使用hashlib

用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法

import hashlib
hash = hashlib.md5()
hash.update(‘this is a md5 test.‘)

hash.update(‘admin‘)

print(hash.digest())

print(hash.hexdigest())

 hashlib

推荐使用第三种方法。

对以上代码的说明：

1.首先从python直接导入hashlib模块

2.调用hashlib里的md5()生成一个md5 hash对象

3.生成hash对象后，就可以用update方法对字符串进行md5加密的更新处理

4.继续调用update方法会在前面加密的基础上更新加密

5.加密后的二进制结果

6.十六进制结果

如果只需对一条字符串进行加密处理，也可以用一条语句的方式：

print(hashlib.new("md5", "Nobody inspects the spammish repetition").hexdigest())

以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密

还不够吊？python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密

不能再牛逼了！！！

3、pickle和json模块：

★python对象与文件之间的序列化和反序列化(pickle和json)

用于序列化的两个模块

• json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
• pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块用来实现python对象的序列化和反序列化。通常地pickle将python对象序列化为二进制流或文件。

 python对象与文件之间的序列化和反序列化：

pickle.dump()

pickle.load()

如果要实现python对象和字符串间的序列化和反序列化，则使用：

pickle.dumps()

pickle.loads()

可以被序列化的类型有：

* None,True 和 False;

* 整数，浮点数，复数;

* 字符串，字节流，字节数组;

* 包含可pickle对象的tuples，lists，sets和dictionaries；

* 定义在module顶层的函数：

* 定义在module顶层的内置函数；

* 定义在module顶层的类；

* 拥有__dict__()或__setstate__()的自定义类型；

注意：对于函数或类的序列化是以名字来识别的，所以需要import相应的module。

例：

import pickle

data = {
    ‘a‘: [1, 2.0, 3, 4+6j],
    ‘b‘: ("character string", "byte string"),
    ‘c‘: set([None, True, False])
}
du = pickle.dumps(data)
print(pickle.loads(du))
print(du)

with open(‘data.pickle‘, ‘wb‘) as f:
      pickle.dump(data, f)

with open(‘data.pickle‘, ‘rb‘) as f:
    data = pickle.load(f)
    print(str(data))

★JSON（JavaScript Object Notation）：一种轻量级数据交换格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是JavaScript中的一个子集。

        Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding

encoding：把一个Python对象编码转换成Json字符串
decoding：把Json格式字符串解码转换成Python对象

具体的转化对照如下：

loads方法返回了原始的对象，但是仍然发生了一些数据类型的转化。比如，上例中‘abc’转化为了unicode类型。从json到python的类型转化对照如下：

例：

import json
data = {    ‘a‘: [1, 2.0, 3, 4],    ‘b‘: ("character string", "byte string"),    ‘c‘: ‘abc‘}

du = json.dumps(data)
print(du)
print(json.loads(du,encoding=‘ASCII‘))

with open(‘data.json‘,‘wb‘) as f:
    json.dump(data,f)

with open(‘data.json‘,‘rb‘) as f:
    data = json.load(f)
    print(repr(data))

经测试，2.7版本导出的json文件，3.4版本导入会报错：TypeError: the JSON object must be str, not ‘bytes‘

4、正则表达式模块：

re模块用于对python的正则表达式的操作。

字符：

　　. 匹配除换行符以外的任意字符
　　\w 匹配字母或数字或下划线或汉字
　　\s 匹配任意的空白符
　　\d 匹配数字
　　\b 匹配单词的开始或结束
　　^ 匹配字符串的开始
　　$ 匹配字符串的结束

次数：

　　* 重复零次或更多次
　　+ 重复一次或更多次
　　? 重复零次或一次
　　{n} 重复n次
　　{n,} 重复n次或更多次
　　{n,m} 重复n到m次

IP：
^(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d?\d)){3}$
手机号：
^1[3|4|5|8][0-9]\d{8}$

★re.match的函数原型为：re.match(pattern, string, flags)

第一个参数是正则表达式，这里为"(\w+)\s"，如果匹配成功，则返回一个Match，否则返回一个None；

第二个参数表示要匹配的字符串；

第三个参数是标致位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

★re.search的函数原型为： re.search(pattern, string, flags)

每个参数的含意与re.match一样。 

re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。

★re.findall可以获取字符串中所有匹配的字符串。如：re.findall(r‘\w*oo\w*‘, text)；获取字符串中，包含‘oo‘的所有单词。

★re.sub的函数原型为：re.sub(pattern, repl, string, count)

其中第二个函数是替换后的字符串；本例中为‘-‘

第四个参数指替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换。

re.sub还允许使用函数对匹配项的替换进行复杂的处理。如：re.sub(r‘\s‘, lambda m: ‘[‘ + m.group(0) + ‘]‘, text, 0)；将字符串中的空格‘ ‘替换为‘[ ]‘。

★re.split可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r‘\s+‘, text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。

根据指定匹配进行分组

content = "‘1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )‘"
new_content = re.split(‘\*‘, content)
# new_content = re.split(‘\*‘, content, 1)
print new_content

content = "‘1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )‘"
new_content = re.split(‘[\+\-\*\/]+‘, content)
# new_content = re.split(‘\*‘, content, 1)
print new_content

inpp = ‘1-2*((60-30 +(-40-5)*(9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2))‘
inpp = re.sub(‘\s*‘,‘‘,inpp)
new_content = re.split(‘\(([\+\-\*\/]?\d+[\+\-\*\/]?\d+){1}\)‘, inpp, 1)
print new_content

★re.compile可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象。可以把那些经常使用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一定的效率。下面是一个正则表达式对象的一个例子：

例：

import re

r = re.compile(‘\d+‘)
r1 = r.match(‘adfaf123asdf1asf1123aa‘)
if r1:
    print(r1.group())
else:
    print(‘no match‘)

r2 = r.search(‘adfaf123asdf1asf1123aa‘)
if r2:
    print(r2.group())
    print(r2.groups())
else:
    print(‘no match‘)
    
r3 = r.findall(‘adfaf123asdf1asf1123aa‘)
if r3:
    print(r3)
else:
    print(‘no match‘)
    
r4 = r.sub(‘###‘,‘adfaf123asdf1asf1123aa‘)
print(r4)

r5 = r.subn(‘###‘,‘adfaf123asdf1asf1123aa‘)
print(r5)

r6 = r.split(‘adfaf123asdf1asf1123aa‘,maxsplit=2)
print(r6)

注：re执行分二步：首先编译，然后执行。故先使用re.compile进行查询的字符串进行编译，之后的操作无需在次编译，可以提高效率。

匹配IP具体实例：

ip = ‘12aa13.12.15aasdfa12.32aasdf192.168.12.13asdfafasf12abadaf12.13‘
res = re.findall(‘(\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3})‘,ip)
print(res)
res1 = re.findall(‘(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}‘,ip)
print(res1)

     而group，groups 主要是针对查询的字符串是否分组，一般只是针对search和match，即‘\d+‘ 和(‘\d+‘) 输出结果为：

123   和(‘123‘,)。

import re
a = ‘Oldboy School,Beijing Changping shahe:010-8343245‘

match = re.search(r‘(\D+),(\D+):(\S+)‘,a)
print(match.group(1))
print(match.group(2))
print(match.group(3))

print("##########################")

match2 = re.search(r‘(?P<name>\D+),(?P<address>\D+):(?P<phone>\S+)‘,a)
print(match2.group(‘name‘))
print(match2.group(‘address‘))
print(match2.group(‘phone‘))

5、time模块

time模块提供各种操作时间的函数
import time
#1、时间戳    1970年1月1日之后的秒
#3、元组 包含了：年、日、星期等... time.struct_time
#4、格式化的字符串    2014-11-11 11:11

 
print time.time()
print time.mktime(time.localtime())
 
print time.gmtime()    #可加时间戳参数
print time.localtime() #可加时间戳参数
print time.strptime(‘2014-11-11‘, ‘%Y-%m-%d‘)
 
print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘) #默认当前时间
print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘,time.localtime()) #默认当前时间
print time.asctime()
print time.asctime(time.localtime())
print time.ctime(time.time())
 
import datetime
‘‘‘
datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day
datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond
datetime.datetime：表示日期时间
datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度
timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])
strftime("%Y-%m-%d")
‘‘‘
import datetime
print datetime.datetime.now()
print datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5)

6、shutil模块

高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中，可以部分内容

shutil.copyfile(src, dst) 拷贝文件

shutil.copymode(src, dst)

仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

shutil.copystat(src, dst)

拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

shutil.copy(src, dst)

拷贝文件和权限

shutil.copy2(src, dst)

拷贝文件和状态信息

shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件

例如：copytree(source, destination, ignore=ignore_patterns(‘*.pyc‘, ‘tmp*‘))

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])

递归的去删除文件

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件

shutil.make_archive(base_name, format,...)

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

• base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
  如：www                        =>保存至当前路径
  如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/
• format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
• root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
• owner： 用户，默认当前用户
• group： 组，默认当前组
• logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，

7、ConfigParser

用于对特定的配置进行操作，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

1.基本的读取配置文件

-read(filename) 直接读取ini文件内容

-sections() 得到所有的section，并以列表的形式返回

-options(section) 得到该section的所有option

-items(section) 得到该section的所有键值对

-get(section,option) 得到section中option的值，返回为string类型

-getint(section,option) 得到section中option的值，返回为int类型，还有相应的getboolean()和getfloat() 函数。

2.基本的写入配置文件

-add_section(section) 添加一个新的section

-set( section, option, value) 对section中的option进行设置，需要调用write将内容写入配置文件。

3.Python的ConfigParser Module中定义了3个类对INI文件进行操作。

分别是RawConfigParser、ConfigParser、 SafeConfigParser。

RawCnfigParser是最基础的INI文件读取类；

ConfigParser、 SafeConfigParser支持对%(value)s变量的解析。 

设定配置文件test.conf

[portal] 

url = http://%(host)s:%(port)s/Portal 

host = localhost 

port = 8080 

使用RawConfigParser：

import ConfigParser 

file1 = ConfigParser.RawConfigParser()

file1.read(‘aa.txt‘)

print(file1.get(‘portal‘,‘url‘))

得到终端输出：

http://%(host)s:%(port)s/Portal

使用ConfigParser：

import ConfigParser 

file2 = ConfigParser.ConfigParser()

file2.read(‘aa.txt‘)
print(file2.get(‘portal‘,‘url‘))

得到终端输出：

http://localhost:8080/Portal

使用SafeConfigParser：

import ConfigParser 

cf = ConfigParser.SafeConfigParser() 

file3 = ConfigParser.SafeConfigParser()

file3.read(‘aa.txt‘)
print(file3.get(‘portal‘,‘url‘))

得到终端输出(效果同ConfigParser)：

http://localhost:8080/Portal

举例说明：

 configparser

8、logging模块：

用于便捷记录日志且线程安全的模块

对于等级：

只有大于当前日志等级的操作才会被记录。

对于格式，有如下属性可是配置：

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