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Python入门 - 2(真0基础)

时间:2018-07-07 01:08:25      阅读:210      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:lob   乱码   col   特殊   顺序   生成器   安装使用   字节   文字   

一 前言

上一章说了那么多,不知道大家是否有跃跃欲试的冲动。说实话,编程就像英语一样,只是一门语言,如果不用出来,能力会衰退。就像荒岛没人对话,时间长了很可能就不会说话了。如果不能自己写出来,永远就是别人的东西。这就是为什么很多人看了网络上那么多视频都学不会的原因。是的,可能你也正在看,甚至跟着视频将代码敲了下来,但是这些都是别人的。试着问自己一下,关了视频再写一遍,能做到吗?大概率是做不到的。。。怎么办?多写?写到吐?NO!!! base on project的学习计划才是有意义的。盲目多写,或者盲目写重复的内容只能让你记住了一部分的写法,思路不是你的。找一个目标,你喜欢的方向,往那个方向去研究,找那个方向的project去做。举个例子,我喜欢炒股炒外汇,那就去看一些关于量化交易系统的书或者文章,试着写一个自动买卖的小系统。为什么要这样做?因为持久的学习需要满足感,需要自信心。当自己写的程序能跑起来时,那种快感是难以言喻的。当然,无论选择哪个方向,基础还是必须打好的,没有这些基础,根本无法支撑你走得更远,更无法达到你的目标,所以,加油!坚持!

 

二 三元运算(装13用!!!~~~)

上一章的流程控制,是不是一个if...else...就得分好几行来写,难道就不能有一行写完的表达方式?必须有啊,写出来还特别有逼格。别人几百行实现的功能,几十行就实现了,是不是短小精悍?

# 正常写法
if 1 < 2:
    val = 1
else:
    val = 2

# 三元运算
val = 1 if 1 < 2 else 2

 

三 字符编码

大家在使用电脑的过程肯定都见过一个现象,就是“乱码”。好好地解压一个文件,名字变成了乱码。或者打开一个word文档,里面是各种不知名的字符。这些问题大概率都是和字符编码相关的。最形象的说法就是,你有一把锁配套一把钥匙,锁只能用你的钥匙来开。要是别人用其他钥匙硬塞进去,只会弄坏锁本身。所以,什么锁配什么钥匙,“上锁”“解锁”都用同一把钥匙就不会出问题了。

1、为什么需要有字符编码?

无论你是否科班出身,是否有过编程的经验,只要你懂点电脑的基本常识,你大概率都会知道计算机只认识二进制,也就是一堆“010101010101”。那西方的英语、西班牙语,东方的国语、韩语、日语等语言,计算机又是怎么明白的呢?就拿Python作为例子,为什么我们写英语,电脑能够执行?如果说计算机只懂得0和1,是不是会像摩斯密码一样,存在一个对照表将我们输入的内容转换成0和1?从而破译出答案来?是的,这就是字符编码存在的价值。下面是各种字符编码的简介,是按照【时间顺序】逐一介绍。

2、ASCII码(American Standard Code for Information Interchange)

最初的版本大概长这个样子↓↓↓

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ASCII码最早在美国被提出,当时发明者根本就没想过以后中国人也能用上电脑,所以除了英文字母和一些特殊字符能够对应上,中文和其他语言均没有对应。后来又拓展了一些,但依然没有支持其他语言的对应↓↓↓

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3、GBK(Guo Biao Kuozhan国标扩展的首字母,不要Z可能是因为不好读吧~~~>.<)

从0开始到255,一共256位就是ASCII码的极限了,但就连一个边旁部首都没有,中国人不乐意啊,中国人也会强大啊,凭什么我们不能有自己的一席之地?一怒之下,自己搞了个GBK,把中文收编进去,而且不能和ASCII码有冲突。紧接着其他国家的各种码也出来了。韩国的EUC-KR,日本的Shift_JIS等等。

4、Unicode

码是越来越多了,难道以后每个电脑都要预装这么多不同的码么?更重要的是,预装一个别的国家的东西,那种不安全感,就像要强迫出厂的苹果手机预装小米软件一样。所以,针对这种需求,万国码出现了。终于有一个看上去啥都有的百科全书了。但是有一部分人开始不高兴了。你可能不知道,ASCII码对于英语字符是非常节省的,一个字符只需要1个Bytes,也就是1个B。而在Unicode里,为了配合其他语言,一个英语字符变成了2个B。无端端多了一倍。。。一两个字符不是问题,但问题是,多起来怎么办?!在那个年代,内存是极其珍贵的,网络是很慢的,内容多了,肯定慢。我本来可以存的内容,因为Unicode这么一搞,能存的东西就减半了。有解决方案吗?继续看下去。。。

Bit,计算机中最小的表示单位
8Bit = 1Bytes 字节,最小的存储单位,1Bytes缩写为1B
1KB = 1024B
1MB = 1024KB
1GB = 1024MB
1TB = 1024GB
1PB = 1024TB
1EB = 1024PB
1ZB = 1024EB
1YB = 1024ZB
1BB = 1024YB

5、UTF-8(Unicode Transformation Format)

为了节约内存,UTF-8诞生了,对Unicode进行了一些加工,将英文字母编写成1个字节,将汉字编写成3个字节,对非常生僻的字符才用4-6个字节。这样解决了英文字母占用内存倍增的问题,也让各国的编码整合了。算是现时最完善的编码了。但是这一切都是按时间顺序发生进而完善的,那原本那些已经用GBK、ASCII编码存好的程序怎么办?如果硬生生换编码,从硬盘读取到内存时程序肯定会出现各种异常,可能冒这个险吗?根本不可能!!!几百万行代码重新写吗?想太多!!!那怎么办?(咋问题这么多(-_ -!!!))其实上面的内容已经有答案了。Unicode就是答案。反正Unicode整合了这么多个国家的编码,只要用Unicode这把万能钥匙去解锁,就一定能不损坏锁又能开锁。现在的计算机基本上是这么干的,在内存中用的是Unicode,在硬盘中和传输中用的是UTF-8。举个例子,我们打开一个文件,文件会进入内存,这个时候会转换为Unicode。然后在保存时,文件会进入硬盘,这个时候就会转换成UTF-8。

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6、字符编码的转换

总结:什么钥匙开什么锁。用什么编码存到硬盘的,就得用什么编码取出来。

最后抛出一个问题。假设现在有两台电脑,一台是日本产的,预装有Unicode和Shift-JIS日本编码,一台是中国产的,预装有Unicode和GBK中文编码。如果在中国产的电脑上编写好文件,在日本产的电脑上打开,能显示中文吗?

答案是可以的。文件会先从GBK转换成Unicode存到内存里,可以读取到中文,自然可以显示中文。

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四 文件处理

读写文件在Python中是常见的事情。因为暂时不知道数据库如何使用,所以很多临时的数据只能够格式化存到文档中(也就是存到硬盘里,不用怕存到内存一断电就没了)。以下是一般的文件操作思路:

#1 打开文件,得到文件内容并赋值给一个变量
#2 修改文件内容,增删改查等方式
#3 将修改的文件内容存回文件
#4 关闭文件

1、读文件,“r”模式

#1 打开文件nick.txt,并赋值给变量f,方便后续操作用
f = open(nick.txt, r, encoding=utf-8)  # 默认打开模式就为r

#2 通过read命令获得变量f的内容,并赋值给变量data,方便对内容进行增删改查
data = f.read()  # 读取所有内容
data = f.readline()  # 读取一行内容
data = f.readlines()  # 读取每一行内容,并存放在列表

#3 关闭文件
f.close()

 2、写文件,“w”模式

#1 以“w”模式打开文件nick.txt,并赋值给变量f,方便后续操作用
f = open(nick.txt, w, encoding=utf-8)

#2 通过write命令覆盖变量f的内容
f.write("01010101")  # 注意!原内容会被覆盖!
f.writelines("0101010101")  # 当需要将多行内容写入txt文件时用这个

#3 关闭文件
f.close()

 3、加内容,“a”模式

#1 以“a”模式打开文件nick.txt,并赋值给变量f,方便后续操作用
f = open(nick.txt, a, encoding=utf-8)

#2 通过write命令覆盖变量f的内容
f.write("\n01010101")  # 注意!新内容会追加在原内容的后面!

#3 关闭文件
f.close()

 

五 函数(终于要迈入一个稍微有点难度的部分喇~~~散花~~~)

能学到这里,证明你对最最最基础的语法已经有了一定的了解。现在写几十行甚至上百行代码实现一些基本功能已经不是问题了。或许你已经感受到,写代码时经常会重复用到一些语句,而且频次还较高,这样看起来很low,如果能有办法将这些常用的语句整合到一个地方,然后每次调用这个地方的内容,就不用重复写同一些代码了,对不?所以函数就出现了!!!这里的函数不是数学中常说的函数,而是这类重复功能归集到一起的统称。

这部分之所以说是上升了一个难度,并不是说内容难,而是因为你如果不用函数,依然可以实现功能。而用函数能让代码优雅,更容易被维护。这是一种思维层次的改变,并不是你学懂了就能用出来的。换句话说,如果你没有编程经验,你怎么知道某些方法会重复?你怎么知道某些代码会被经常使用?所以没有经验的时候,是无法顺利用出函数的。对于入门者,这是一道坎!只有告诉自己,即使代码low,先写,重复就重复,通过第二版去将重复的内容写成函数,不断修改和优化代码。切忌一步登天。也不要因为写不出函数而气馁。说到底,就是积累得还不够而已。解释完函数存在意义,我们一起来看看函数的分类。

1、函数分类

# 使用函数前必须要先定义函数,再使用。就像先有了一只篮球,才能开始一场篮球比赛一样。定义函数,可以是内置的,也可以是自定义的:

#1 内置函数
还记得之前我们在人与机器交互那小节中提及的input功能吗?其实这里的input就是一种函数,而且是被内置好的,也就是启动Python时就会附带定义好的。这是为了方便开发时,不用再针对一些简单的功能重复定义。对于内置函数,我们可以拿来就用而无需事先定义,见下表。

#2 自定义函数
由于内置函数的功能都相对简单,并无法应对复杂的需求。这就需要我们自己根据需求,事先定制好我们自己的函数来实现某种功能,在遇到应用场景时,调用自定义的函数即可。例如在一次计算中,我们可以定义一个函数来处理加法,只需要将内容传进去,就会返回加法的结果。

以下是常用的内置函数↓↓↓

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2、如何自定义函数

# 逻辑大概是这样的:

def 函数名(参数1,参数2,参数3,...):  # 定义了函数,函数名最好能够精炼概括要做的事情
    ‘‘‘注释‘‘‘
    函数体  # 具体函数要做的事情,函数的主体内容
    return 返回的值  # 让函数结束时返回一个东西,可以返回值,甚至函数,遇到return语句,函数就会停止执行并返回结果

 

# 举个栗子

def id_verification(account, password):
    ”””
    定义了一个id验证函数用于验证输入账号是否正确。
    :param account: 账号
    :param password: 密码
    :return: 认证结果
    ”””
    if account == nick and password == 1234:  
        return Welcome back!
    else:
        return invalid account or password

 3、调用函数

# 定义了函数就是为了用,不然定义来干嘛对不对?那如何调用呢?就像上面的栗子,如果要调用id_verification函数,可以这样写

account = input(account:).strip()
password = input(password:).strip()

id_verification(account, password)  # 调用函数,并传入account和password两个参数,如果仅仅只有id_verification,没有括号,函数是不会被调用的

# 调用函数后,参数会被送进函数进行运算。最终得出结果取决于自定义函数的返回值。有时候定义函数不一定要传入参数。像下面的例子,括号里是空的。

4、函数参数

# 谈到函数的参数,就要知道什么叫实参和形参,简单理解即可

def calc(x, y):  # 这里的x和y就是形参,等着别人赋值给自己
    res = x ** y
    return res

c = calc(1, 2)  # 这里的1和2就是实参,等着传值给别人
print(c)

 

# 了解完什么是形参和实参后,我们来看看一些更实用的例子。

def register(name, age, country):  # 定义一个函数,让用户传入基础资料并打印
    print("name:", name)
    print("age:", age)
    print("country:", country)

register("nick", 18, "China")
...

# 关键参数
# 如果100个用户都是来自于中国,那其实可以设置一个默认值,这个时候就出现了关键参数

def register(name, age, country="China"):
    print("name:", name)
    print("age:", age)
    print("country:", country)

register("nick", 18)  # 这样就不用输入了~100个用户都省了事
register("alex", 18, country="USA")  # 当出现一个特殊的,这样写就好了
...


# 非固定参数
# 对于在定义函数时不知道将来会传什么进来的,可以这样写

def register(name, age, *args, **kwargs):
    print(name, age, args, kwargs)

# 调用函数
register("nick", 18, "China", "Guangdong", course="Python", gender="male")
# 输出
# nick 18 (China, Guangdong) {‘course‘= ‘Python‘, ‘gender‘= ‘male‘}
...

# *args会生成一个元组
# **kwargs会生成一个字典

5、嵌套函数

# 其实在函数里面,也是可以调用已定义好的函数,也可以定义函数。

def f1():  # 定义函数f1
    print(f1)

def f2():  # 定义函数f2
    def f3():  # 在函数f2内定义函数f3
        print(f3)
    f3()  # 执行函数f3,如果没有这一行,则不会执行函数f3
    print(f2)

def f4():
    f1()
    f2()  # 调用已定义好的函数f2

# 这种函数套函数,就是嵌套函数,在以后的编程会较为常用,很锻炼逻辑的哦~

6、高阶函数

# 函数里面的参数不仅可以接收变量,也可以接收其他函数,一起看这个高阶函数例子

def add(x, y, func):
    print(func(x) + func(y))  # 两数绝对值相加

add(1, 2, abs)  # abs是内置函数,代表绝对值

7、递归

# 如果一个函数在内部调取自己,就叫递归

def calc(n)
    print(n)
    if int(n / 2) == 0:
        return n
    return calc(int(n / 2))


calc(10)
#输出
10
5
2
1

8、名称空间

# 上面的例子里存在一个问题,我们可以直接输入f1(), f2()或f4()来调用函数,但我们无法直接输入f3()调用函数f3,这样会报错,那是为什么呢?

# 简单来说,就是因为函数f3在函数f2内,函数f3在局部,并不是全局。在全局的位置查看不了局部,但是在局部可以查看全局。就像上面的函数f4里,可以在局部调用全局的函数f1和f2。

# 复杂来说,就需要引入名称空间这个新名词。名称空间储存的是变量名和变量值的关系。例如n = 1,名称空间就储存着n和1的关系。

# 计算机在查找名称空间的过程是有顺序的,先查看局部的名称空间,然后才是全局的名称空间,这就是为什么当计算机在找到局部名称空间时,可以找到全局名称空间。反之则不可以。属于先后顺序问题!

# 完整来说,整个名称空间查找顺序可以简写为4个字母:LEGB 也称为作用域。

Locals 是函数内的名称空间
Enclosing 上一级嵌套函数的名称空间(闭包中常见,后面会讲闭包)
Globals 全局变量,函数定义所在模块的名称空间
Builtins 内置模块的名称空间 

9、匿名函数

# 记住一个词,叫lambda;lambda函数常与其他函数搭配使用,从而节省代码量,看一下下面的例子。

# 一般来说,如果要计算一堆数各自的平方,我们需要先定义一个计算平方的函数,然后再通过map内置函数,将数导进去进行平方,看代码↓↓↓

def square(x):
    return x ** 2

list(map(square, [1, 2, 3, 4, 5]))  # 由于是内置函数,不用定义直接使用,得到一个列表

# 如果用lambda,就可以节省一些代码,不用定义square函数,直接套进map函数使用

list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]))

# 对于那种不常用的功能,可以通过lambda来节省代码,用完即弃。

10、闭包(开始有点深度了哦~)

# 函数里套了函数,外层函数被调用时,返回了内层函数的内存地址,执行内层函数时,内层函数调用外层函数局部变量的值,这种关系就是闭包。一起看下面这个例子

def outer(x):
    def inner(y):
        return x + y
    return inner  # 只返回了inner的内存地址,没有括号,没有执行inner函数

a = outer(2)  # 执行了外层outer函数
print(a)
返回了inner的内存地址

print(a(3))  # 执行inner函数,inner函数调用了外层函数的局部变量x = 2
返回了5

11、装饰器(又叫做语法糖,是函数章节较难的部分,很难啃~~做好心理准备,啃下去你就赢了~~>3<)

很多程序已经写完,且经过大量用户使用后,已无其他bug反馈,就可以认为该程序已经能稳定运行了。如果要增加新功能,有一个约定俗成的原则就是不能修改已经稳定运行的程序,只能加,不能改,毕竟谁都不是神,谁都无法保证改了之后是否会产生新的bug,特别是上百万行代码的程序,一旦发现新的bug,debug起来不是开玩笑的。因此,必须要用特定的方法去加入新功能,这个时候就有了装饰器存在的价值。一起看下面这个例子。

# 假设我一开始写了这些代码(假设有几十万行),并且经过了长久验证,已稳定运行。

def bar():  # 定义了函数bar,用来打印某段话。
    print("I am bar")  # 假设这里是几十万行代码,有各种复杂的逻辑
    ...

bar() # 执行该函数

 

# 如果我突然想加一个功能,希望用户输入自己的名字后,才执行这几十万行代码,我不能动这些稳定运行的代码。所以我只能用装饰器,加功能。我们先感性认识一下装饰器长什么样子。接下去会一步一步解释。

def login(func):  # 在原本的几十万行代码上,加入了这么一个【装饰器】(函数)
    def collect_name(*args, **kwargs):  # 函数里套了函数
        input("name:")  # 让用户输入名字
        return func(*args, **kwargs)  # 返回了外层函数参数名的函数(与闭包概念类似)
    return collect_name  # 返回内层函数的内存地址,注意这里没有括号,所以是返回内存地址,而不是执行函数


@login  # 语法糖,让下面的函数不止运行自己,还运行与语法糖同名的函数
def bar():  # 定义了函数bar,用来打印某段话。
    print("I am bar")  # 假设这里是几十万行代码,有各种复杂的逻辑
    ...


bar()  # 执行该函数,调用bar函数的同时,调用login函数,这样就做到了没有动原本的代码,又增加了新功能的目的

 

# 下面我们来一步一步分析这个运行过程,请按照【数字顺序】阅读,建议多看几遍,一遍是看不懂的

def login(func):  # 2、因为语法糖的原因,这里的函数绑定成login(bar)
    def collect_name(*args, **kwargs):  # 5、执行了login函数内部的collect_name函数
        input("name:")  # 6、让用户输入名字
        return func(*args, **kwargs)  # 7、执行bar函数
    return collect_name  # 3、不执行内部函数,直接将collect_name内存地址(不带括号时)返回


@login  # 1、程序经过了上面的函数login,再来到这个语法糖。这个语法糖的目的是绑定下面这个函数bar,当执行下面这个函数bar时,也同时调用与语法糖同名的函数login。
def bar():  
    print("I am bar")  # 8、执行并打印
    ...


bar()  # 4、执行该函数,实际上会执行了函数bar本身,也执行了函数login(bar)(),也就是collect_name函数

 

四 生成器和迭代器

# 生成器
g = (x * x for x in range(10))

>>>next(g)
1

>>>next(g)
4

>>>next(g)
9

>>>next(g)
16

>>>next(g)
25

# 如果所有值都需要next去调出,会疯掉的吧。不如用for,值用完了还不会报错
g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
    print(n)

 

# 迭代器

# 判断一个对象是否为可迭代对象

from collections import Iterable
a = isinstance([], Iterable)
print(a)

# 返回True

# 判断一个对象是否为迭代器
from collections import Iterable
b = isinstance([], Iterator)
print(b)

# 返回False

# 将其转成迭代器,用itor函数
from collections import Iterable
b = isinstance(iter([]), Iterator)
print(b)

# 返回True

 

五 模块

终于送走了函数,说明在中级的路上已越走越稳了。别忘记多做project,将上面的内容用在实战中。有一件事是可以肯定的,如果你曾经用过某个知识点,并且解决了问题,这个知识点会记得比其他都要牢固。不断用,不断试错。加油!!!

模块这一部分,简直就是Python的精华所在。为什么近年来Python越来越多人用?那是因为不同的功能模块越来越完善。(不禁感叹这个世界牛人真多啊~~~)大神们通过自己的努力,将写好的Python文件打包,放到网上,让大家随意下载使用。这些模块覆盖的细分领域越来越广,从金融、医疗、数学到高新科技,几乎一切你能想象的领域都有现成的模块可以下载。大家如果想多了解更多模块可以到这个网址https://pypi.python.org/pypi,根据自己喜欢的方向去寻找吧~~或许在不久的将来,你也能上传你的作品。

模块的存在大大节省了我们的开发时间,毕竟大神已经为我们准备好的工具,不用白不用,对吧?那我们先来看看模块分了几种:

1、模块分类

# 内置标准模块。有一些模块在安装Python时就会一并装入。可以理解为官方版本的模块。

# 第三方开源模块。由世界各地的大神撰写并上传,我们可以通过Pycharm等下载安装使用。

# 自定义模块。就是自己写出来的程序,自己打包,自己用。

2、模块调用

# 有不少表达式可以用来导入模块,根据不同情况而定,常用的有以下几种:

import module

from module import settings

from . import module

 

# 是时候动起来了。快!动手打开Pycharm,建个文件夹printer,文件夹里新建两个py文件,分别写入以下内容。如下

# printer文件夹

  # test.py文件

  from hello import say_hi

  say_hi()


  # hello.py文件

  def say_hi():
      print("hello world")


# 概括点来说,这两个文件其实可以看作是一个程序,目的是打印某句话。test文件作为程序入口,调用其他模块来辅助实现这个功能。

  

# 包(Package)

# 上面的例子,我们用了一个文件夹,两个py文件,实现了打印某句话的功能程序。这类打印功能我们就统一放在printer这个文件夹里。像这样一个文件夹里存放多个模块文件,就称这个文件夹为【包】

# 上面的printer文件夹,为了能成为包,还需要在文件夹中加入__init__.py文件,从而告诉程序这是个包

# 像一些比较大型的项目,如微信等,也是将不同功能用不同包分开,例如朋友圈功能和聊天功能分开等。。然后包和包之间互相调用来实现功能。这是为了更加方便运维团队维护代码

 

# 为了调取不同包里的模块,有时候需要铺设好一条路。就像铁路一样,通了才有火车的身影

# 下面的例子,为了能够读取到另外一个文件夹account下的json文件,我们需要铺出一条路给程序,为此需要用到两个内置模块,os和sys,下面就导入一下

import sys
import os

# 当前文件路径向上返回两级,将路径赋值于DIR(大写表示常量,代表不变)
DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# 将这条路加入到环境变量里面,这样Python才会去找这条路找文件
sys.path.append(DIR)
# 往DIR路径后加入account和json.json,拼接出json文件的完整路径,可以直接用于open
os.path.join(DIR, account, json.json)

3、time模块

# time模块是常常用来显示、计算各种格式的时间,下面是几个常用的,我们暂时不求多,只求用得着

time.time()  # 返回当前时间的时间戳(就是一串数字)

time.sleep()  # 延迟执行,括号里写上时间即可,单位为秒。

time.strftime()
# 举例:time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()) 
# 输出‘2018-07-06 00:00:00‘

4、random模块

# 直接来看两个例子

# 生成随机6位数密码,是不是和一些网站登录时要你输入的验证码很像
import random
import string

numbers = " ".join(random.sample(string.ascii_lowercase + string.digits, 6))
print(numbers)  # 这样每次打印都会是不同的6位数字或字母,而且没有空格

# 洗牌功能
import random

a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(a)
print(a)  # 列表a的顺序会被打乱

5、json模块

# json模块可以存储字典,而之前我们常用的txt文件存不了字典
import json

data = {"name": "nick", "age": 18}

# 将data写入json文件
with open("nick.json", "w", encoding="utf-8") as db:
    json.dump(data, db)
    db.close()

# 读取nick.json文件中的字典,并赋值给nick_data
with open("nick.json", "r", encoding="utf-8") as db:
    nick_data = json.load()
    db.close()

6、logging模块

# logging模块是非常常用的生成日志的模块。程序执行时,如果没有日志记录,有很多信息会有缺失,甚至不清楚谁登陆过,谁做过什么,这样是非常不安全的。因此,这个模块十分十分重要。看下面的步骤,可以配置好不同的日志内容

# 下面这个例子,是配置日志内容的过程,目的是在文件和Pycharm消息框中同时输出内容,不妨复制到Pycharm试一试
import logging

# 1. 生成logger对象
logger = logging.getLogger("web")  # 相当于给日志起了个名字web
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 如果不设置默认级别是WARNING,此为全局

# 2. 生成handler对象
ch = logging.StreamHandler()  # 输出到屏幕
ch.setLevel(logging.INFO)  # 给不同输出途径设置不同的输出日志级别,设置级别不能比全局的低

fh = logging.FileHandler("web.log")  # 输出到文件
fh.setLevel(logging.WARNING)  # 给不同输出途径设置不同的输出日志级别,设置级别不能比全局的低

# 2.1 把handler对象绑定到logger
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)

# 3. 生成formatter对象,用于自定义格式化输出内容
# 3.1 把formatter对象绑定handler对象
file_formatter = logging.Formatter(%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s)
console_formatter = logging.Formatter(%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s  -  %(lineno)d - %(message)s)

ch.setFormatter(console_formatter)
fh.setFormatter(file_formatter)


logger.error(test log)
logger.error(test log 2)

7、re模块

# 正则表达式也是一个常用的模块,甚至有的Python开发书一上来第一章第一节就讲正则表达式。爬虫等工序到最后需要用正则表达式格式化输出内容。不妨通过下面的例子看看,复制到Pycharm上玩一玩吧。不过,看完后尽量自己写一遍哦!
import re

# re.match 从头开始匹配
s = abc1d3e
b = re.match([0-9], s)  # 要求第一个值必须是数字,否则返回None
print(b:, b)

f = 12bdfd
c = re.match([0-9], f)  # 默认只能匹配到一个值
print(c:, c)

# re.search 匹配包含,全局匹配
e = re.search([0-9], s)
print(e:, e)

# re.findall 匹配上值,然后以列表形式保存
g = re.findall([0-9], s)
print(g:, g)

# re.split 以匹配到的字符当做列表分隔符
s = alex22jack23rain31jinxin50|mack-Oldboy
print(re.split(\d+|\||\W| , s))  # ‘|‘本身作为或标识符,需要前面加‘\‘才能用于分隔

s = alex22jack23rain\jinxin50|mack-Oldboy
print(re.split(\d+|\\\\|\||\W| , s))  # ‘\‘本身作为标识符需要用4个才能表示一个

# re.sub 匹配字符并替换
s = alex22jack23rain31jinxin50|mack-Oldboy
print(re.sub(\d+|\||\W, _, s))  # 替换掉数字

h = 9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14
print(re.split([-\*/+], h))
print(re.split(\W, h))

i = "nick@nyu.edu"
j = re.fullmatch("\w+@\w+\.(com|cn|edu|org)", i)
print(j)

 

Python入门 - 2(真0基础)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/nick-j-li/p/9245930.html

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