第二章 python基础
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了第二章 python基础相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
第九节 函数
-
函数就是完成特定功能的一个语句组,这组语句可以作为一个单位使用,并且给它取一个名字。
-
可以通过函数名在程序的不同地方多次执行(这通常叫做函数调用),却不需要在所有地方都重复编写这些语句。
自定义函数
- 用户自己编写的
预定义的Python函数
- 系统自带的一些函数,还有一些和第三方编写的函数,如其他程序员编写的一些函数,对于这些现成的函数用户可以直接拿来使用。
为什么使用函数
- 降低编程的难度
- 通常将一个复杂的大问题分解成一系列更简单的小问题,然后将小问题继续划分成更小的问题,当问题细化为足够简单时,我们将可以分而治之。这时,我们可以使用函数来处理特定的问题,各个小问题解决了,大问题也就迎刃而解了。
- 代码重用
- 我们定义的函数可以在一个程序的多个位置使用,也可以用于多个程序。此外,我们还可以把函数放到一个模块中供其他程序员使用,同时,我们也可以使用其他程序定义的函数。这就避免了重复劳动,提供了工作效率。
函数定义和调用
-
当我们自己定义一个函数时,通常使用def语句,其语法形式如下所示:
def 函数名 (参数列表): #可以没有参数函数体 def add(a, b): print a + b
-
调用函数的一般形式是:
函数名(参数列表) add(1, 2)
形式参数和实际参数
-
在定义函数时函数后面圆括号中的变量名称叫做“形式参数”,或简称为“形参”
-
在调用函数时,函数名后面圆括号中的变量名称叫做“实际参数”,或简称为“实参”
缺省参数(默认参数)
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默认参数只能从右至左给定,如果需要第一个参数给默认值,其他参数不给,那么把第一个参数移到最后一个即可。
def add(a, b = 2): print a + b add(3) #result : 5
局部变量和全局变量
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Python中的任何变量都有其特定的作用域。
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在函数中定义的变量一般只能在该函数内部使用,这些只能在程序的特定部分使用的变量我们称之为局部变量。
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在一个文件顶部定义的变量可以供该文件中的任何函数调用,这些可以为整个程序所使用的变量称为全局变量。
x = 100 #全局变量,可以在文件任何地方调用 def func(): x = 200 #局部变量,只能在函数内部调用 print x func() #输出200 print x #输出100
global语句
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强制声明为全局变量
x = 100 def func(): global x #强制声明x为全局变量,导致值被覆盖 x = 200 func() print x #输出200
函数返回值
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函数被调用后会返回一个指定的值
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函数调用后默认返回None
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return返回值
-
返回值可以是任意类型
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return执行后,函数终止
-
区分返回值和打印
def add(a, b): return a + b ret = add(1, 2) #将函数返回结果赋值给变量ret print ret #输出3
向函数传入元组和字典
-
func (*args)
def func(x, y): print x, y t = (1, 2) func(*t)
-
func (**kw)
def func(name=‘jack‘, age=30): print name,age d = {‘age‘: 22, ‘name‘ : ‘mike‘}; func(**d)
处理多余实参
-
def func(*args, **kw)
def func(x, *args, **kw): print x print args print kw func(1, 2, 3, 4, 5, y=10, z=20) #输出 1 (2, 3, 4, 5) {‘y‘: 10, ‘z‘: 20}
lambda表达式
- 匿名函数
-
lambda函数是一种快速定义单行的最小函数,是从Lisp借用来的,可以用在任何需要函数的地方。
lambda x,y:x*y
- 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。
- 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。
-
使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
-
lambda基础
-
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
g = lambda x:x**2 print g <function <lambda> at 0x0000000002643A58>
lambda应用实例
-
reduce为逐次操作list里的每项,接收的参数为2个,最后返回的为一个结果。
sum = reduce(lambda x,y:x*y, range(1,6)) print sum
switch语句
- switch语句用于编写多分支结构的程序,类似与if...elif...else语句。
- switch语句表达的分支结构比if...elif...else语句表达的更清晰,代码的可读性更高。
- 但是python并没有提供switch语句
switch实现
- python可以通过字典实现switch语句的功能。
- 实现方法分为两步
- 首先,定义一个字典
- 其次,调用字典的get()获取相应的表达式
函数调用
-
通过字典调用函数
def add(a, b): return a + b def sub(a, b): return a - b def mul(a, b): return a * b def div(a, b): return a / b operator = {‘+‘: add, ‘-‘: sub, ‘*‘: mul, ‘/‘: div} #通过字典实现switch语句的功能 def calc(a, o, b): return operator.get(o)(a, b) print calc(4, ‘+‘, 2) print calc(4, ‘-‘, 2) print calc(4, ‘*‘, 2) print calc(4, ‘/‘, 2)
第十节 内置函数
help函数可以用来查看函数的用法
help(range)
#输出结果
Help on built-in function range in module __builtin__:
range(...)
range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers
Return a list containing an arithmetic progression of integers.
range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).
For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3]. The end point is omitted!
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
常用函数
abs(number)
: 绝对值max(iterable[, key=func])
: 最大值min(iterable[, key=func])
: 最小值len(collection)
: 取得一个序列或集合的长度divmod(x, y)
: 求两个数的商和模,返回一个元组(x//y, x%y)pow(x, y[, z])
: 求一个数的幂运算round(number[, ndigits])
: 对一个数进行指定精度的四舍五入callable(object)
: 判断一个对象是否可调用isinstance(object, class-or-type-or-tuple)
:判断对象是否为某个类的实例cmp(x, y)
: 比较两个数或字符串大小range(start [,stop, step])
: 返回一个范围数组,如range(3), 返回[0,1,2]xrange(start [,stop, step])
: 作用与range相同,但是返回一个xrange生成器,当生成范围较大的数组时,用它性能较高
类型转换函数
-
type()
type(object) -> the object‘s type type(name, bases, dict) -> a new type
-
int()
int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long
-
long()
long(x=0) -> long long(x, base=10) -> long
-
float()
float(x) -> floating point number
-
complex()
complex(real[, imag]) -> complex number
-
str()
str(object=‘‘) -> string
-
list()
list() -> new empty list list(iterable) -> new list initialized from iterable‘s items
-
tuple()
tuple() -> empty tuple tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable‘s items
-
hex()
hex(number) -> string
-
oct()
oct(number) -> string
-
chr()
chr(i) -> character
-
ord()
ord(c) -> integer
string函数
-
str.capitalize()
>>> s = "hello" >>> s.capitalize() ‘Hello‘
-
str.replace()
>>> s = "hello" >>> s.replace(‘h‘, ‘H‘) ‘Hello‘
-
str.split()
>>> ip = "192.168.1.123" >>> ip.split(‘.‘) [‘192‘, ‘168‘, ‘1‘, ‘123‘]
序列处理函数
-
len()
>>>l = range(10) >>> len(l) 10
-
max()
>>>l = range(10) >>> max(l) 9
-
min()
>>>l = range(10) >>> min(l) 0
-
filter()
>>>l = range(10) >>> filter(lambda x: x>5, l) [6, 7, 8, 9]
-
zip()
>>> name=[‘bob‘,‘jack‘,‘mike‘] >>> age=[20,21,22] >>> tel=[131,132] >>> zip(name, age) [(‘bob‘, 20), (‘jack‘, 21), (‘mike‘, 22)] >>> zip(name,age,tel) [(‘bob‘, 20, 131), (‘jack‘, 21, 132)] #如果个数不匹配会被忽略
-
map()
>>> map(None, name, age) [(‘bob‘, 20), (‘jack‘, 21), (‘mike‘, 22)] >>> map(None, name, age, tel) [(‘bob‘, 20, 131), (‘jack‘, 21, 132), (‘mike‘, 22, None)] #个数不匹配时,没有值的会被None代替 >>> a = [1,3,5] >>> b = [2,4,6] >>> map(lambda x,y:x*y, a, b) [2, 12, 30]
-
reduce()
>>> reduce(lambda x,y:x+y, range(1,101)) 5050
lambda -> 列表表达式
-
map的例子,可以写成
print map(lambda x:x*2+10, range(1,11)) print [x*2+10 for x in range(1,11)]
-
非常的简洁,易懂。filter的例子可以写成:
print filter(lambda x:x%3==0, range(1,11)) print [x for x in range(1,11) if x%3 == 0]
第十一节 模块
简介
- 模块是python组织代码的基本方式
- python的脚本都是用扩展名为py的文本文件保存的,一个脚本可以单独运行,也可以导入另一个脚本中运行。当脚本被导入运行时,我们将其称为模块(module)
包
- python的模块可以按目录组织为包
- 创建一个包的步骤是:
- 建立一个名字为包名字的文件夹
- 在该文件夹下创建一个
__init__.py
文件 - 根据需要在该文件夹下存放脚本文件、已编译扩展及子包
import pack.m1, pack.m2, pack.m3
模块
- 模块名与脚本的文件名相同
- 例如我们编写了一个名为
items.py
的脚本,则可在另外一个脚本中用import items
语句来导入它
- 例如我们编写了一个名为
总结
- 模块是一个可以导入的python脚本文件
- 包是一堆目录组织的模块和子包,目录下的
__init__.py
文件存放了包的信息 -
可以用
import, import as, from import
等语句导入模块和包#假设有一个模块名为calc.py import calc import calc as calculate from calc import add
第十二节 正则表达式
目标
- 掌握正则表达式的规则
案例
- 一个小爬虫
简介
- 正则表达式(或re)是一种小型的、高度专业化的编程语言,(在python中)它内嵌在python中,并通过re模块实现
- 可以为想要匹配的相应字符串集指定规则
- 该字符集可能包含英文语句、e-mail地址、命令或任何你想搞定的东西
- 可以问诸如“这个字符串匹配该模式吗”
- “在这个字符串中是否有部分匹配该模式呢?”
- 你也可以使用re以各种试来修改或分割字符串
- 正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然后由C编写的匹配引擎执行
- 正则表达式语言相对小型和受限(功能有限)
- 并非所有字符串处理都能用正则表达式完成
字符匹配
- 普通字符
- 大多数字母和数字一般都会和自身匹配
- 如正则表达式test会和字符串"test"完全匹配
-
元字符
. ^ $ * + ? {} [] \ | ()
[]
- 常用来指定一个字符集:
[abc] [a-z]
- 元字符在字符集中不起作用:
[akm$]
-
补集匹配不在区间范围内的字符:
[^5]
import re regExp = r‘t[0-9]p‘ print re.findall(regExp, ‘t1p t2p‘)
- 常用来指定一个字符集:
^
- 匹配行首。除非设置MULTILINE标志,它只是匹配字符串的开始。在MULTILINE模式里,它也可以匹配字符串中的每个换行。
$
- 匹配行尾,行尾被定义为要么是字符串尾,要么是一个换行字符后面的任何位置。
\
- 反斜杠后面可以加不同的字符以表示不同特殊意义
-
也可以用于取消所有的元字符:
\[
或\\
\d 匹配任何十进制数,它相当于[0-9] \D 匹配任何非数字字符,它相当于[^0-9] \s 匹配任何空白字符,它相当于[\t\n\r\f\v] \S 匹配任何非空白字符,它相当于[^\t\n\r\f\v] \w 匹配任何字母数字字符,它相当于[a-zA-Z0-9] \W 匹配任何非字母数字字符,它相当于[^a-zA-Z0-9]
- 重复
- 正则表达式第一功能是能够匹配不定长的字符集,另一个功能就是可以指定正则表达式的一部分的重复次数。
*
- 指定前一个字符可能被匹配零次或更多次,而不是只有一次。匹配引擎会试着重复尽可能多的次数(不超过整数界定范围,20亿)
+
- 表示匹配一次或更多次
- 注意和+之间的不同:匹配零或更多次,所以可以根本不出现,而+则要求至少出现一次
?
- 匹配一次或零次,你可以认为它用于标识某事物是可选的
{m,n}
- 其中
m
和n
是十进制整数。该限定符的意思是至少有m个重复,至多到n个重复 - 忽略m会认为下边界是0,而忽略n的结果将是上边界为无穷大(实现上是20亿)
{0,}
等同于*
,{1,}
等同于+
,而{0,1}
则与?
相同。如果可以的话,最好使用*
,+
或?
- 其中
使用正则表达式
re
模块提供了一个正则表达式引擎的接口,可以让你将REstring编译成对象并用它们来进行匹配-
编译正则表达式
>>> import re >>> p = re.compile(‘ab*‘) >>> print p <_sre.SRE_Pattern object at 0x00000000004D1CA8>
-
re.compile()
也可以接受可选择的标志参数,常用来实现不同的特殊功能和语法变更p = re.compile(‘ab*‘, re.IGNORECASE)
反斜杠的麻烦
- 字符串前加
"r"
反斜杠就不会被任何特殊方式处理
字符 | 阶段 |
---|---|
\section | 要匹配的字符串 |
\section | 为re.compile取消反斜杠的特殊意义 |
"\\section" | 为"\section"的字符串实值(string literals)取消反斜杠的特殊意义 |
执行匹配
- ‘RegexObject‘实例有一些方法和属性,完整的列表可查阅Python Library Reference
方法/属性 | 作用 |
---|---|
match() | 决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配 |
search() | 扫描字符串,找到这个RE匹配的位置 |
findall() | 找到RE匹配的所有子串,并把它们作为一个列表返回 |
finditer() | 找到RE匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回 |
如果没有匹配到的话,match()和search()将返回None。
如果成功的话,就会返回一个‘MatchObject‘实例。
- MatchObject实例方法
方法/属性 | 作用 |
---|---|
group() | 返回被RE匹配的字符串 |
start() | 返回匹配开始的位置 |
end() | 返回匹配结束的位置 |
span() | 返回一个元组包含匹配(开始,结束)的位置 |
-
实际程序中,最常见的作法是将‘MatchObject‘保存在一个变量里,然后检查它是否为None
p = re.compile(‘ab*‘, re.I) m = p.match(‘aaaabcccccabcc‘) if m: print ‘Match found : ‘, m.group() else: print ‘No match‘
模块级函数
- re模块也提供了顶级函数调用如
match()、search()、sub()、subn()、split()、findall()
等 - 查看模块的所有属性和方法:
dir(re)
编译标志-flags
标志 | 含义 |
---|---|
DOTALL, S | 使.匹配包括换行在内的所有字符 |
IGNORECASE, I | 使匹配对大小写不敏感 |
LOCALE, L | 做本地化识别(local-aware)匹配.法语等 |
MULTILINE, M | 多行匹配,影响^和$ |
VERBOSE, X | 能够使用REs的verbose状态,使之被组织得更清晰易懂 |
charref = re.compile(r"""
(
[0-9]+[^0-9] #Decimal form
| 0[0-7]+[^0-7] #Octal form
| x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F] #Hexadecimal form
)
""", re.VERBOSE)
分组()
email = r"\[email protected]\w+(\.com|\.cn)"
一个小爬虫
-
下载贴吧或空间中所有图片
import re import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r‘src="(.*?\.jpg)" width‘ imgre = re.compile(reg) imglist = re.findall(imgre, html) x = 0 for imgurl in imglist: urllib.urlretrieve(imgurl, ‘%s.jpg‘ % x) x++ getImg(getHtml(url))
第十三节 python对内存的使用
浅拷贝和深拷贝
- 所谓浅拷贝就是对引用的拷贝(只拷贝父对象)
- 所谓深拷贝就是对对象的资源的拷贝
-
解释一个例子:
import copy a = [1,2,3,[‘a‘,‘b‘,‘c‘]] b = a c = copy.copy(a) d = copy.deepcopy(a)
第十四节 文件与目录
目标
- 文件的打开和创建
- 文件读取
- 文件写入
- 内容查找和替换
- 文件删除、复制、重命名
- 目录操作
案例
- 目录分析器
- 杀毒软件
- 系统垃圾清理工具
python文件读写
- python进行文件读写的函数是
open
或file
file_handle = open(filename, mode)
模式 | 说明 |
---|---|
r | 只读 |
r+ | 读写 |
w | 写入,先删除原文件,在重新写入,如果文件没有则创建 |
w+ | 读写,先删除原文件,在重新写入,如果文件没有则创建(可以写入输出) |
a | 写入,在文件末尾追加新的内容,文件不存在,创建之 |
a+ | 读写,在文件末尾追加新的内容,文件不存在,创建之 |
b | 打开二进制文件。可以与r、w、a、+结合使用 |
U | 支持所有的换行符号。"\r"、"\n"、"\r\n" |
文件对象方法
- close
- 格式
FileObject.close()
- 说明
- 关闭文件,关闭前,会将缓存中的数据先写入文件。
- 格式
- readline
- 格式
String = FileObject.readline([size])
- 说明
- 每次读取文件的一行
- size:是指每行每次读取size个字节,直到行的末尾
- 格式
- readlines
- 格式
List = FileObject.readlines([size])
- 说明
- 多行读,返回一个列表
- size: 每次读入size个字符,然后继续按size读,而不是每次读入行的size个字符
- 格式
- read
- 格式
String = FileObject.read([size])
- 说明
- 读出文件的所有内容,并复制给一个字符串
- size: 读出文件的前[size]个字符,并输出给字符串,此时文件的指针指向size处
- 格式
- next
- 格式
FileObject.next()
- 说明
- 返回当前行,并将文件指针到下一行
- 格式
- write
- 格式
FileObject.write(string)
- 说明
- write和后面的writelines在写入前会是否清除文件中原来所有的数据,在重新写入新的内容,取决于打开文件的模式
- 格式
- writelines
- 格式
FileObject.writelines(List)
- 说明
- 多行写
- 效率比write高,速度更快,少量写入可以使用write
- 格式
- seek
- 格式
FileObject.seek(偏移量,选项)
- 说明
- 选项=0时,表示将文件指针指向从文件头部到“偏移量”字节处。
- 选项=1时,表示将文件指针指向从文件的当前位置,向向移动“偏移量”字节。
- 选项=2时,表示将文件指针指向从文件的尾部,向前移动“偏移量”字节。
- 格式
- flush
- 格式
FileObject.flush()
- 说明
- 提交更新
- 格式
文件查找和替换
- 文件查找
-
cat a.txt
hello world hello hello world
-
统计文件中hello的个数
import re fp = file("a.txt", "r") count = 0 for s in fp.readlines(): li = re.findall("hello", s) if len(li) > 0: count = count + len(li) print "Search ",count," hello" fp.close()
- 文件内容替换
- 问题:把a.txt中的hello替换为good, 并保存结果到b.txt中
-
示例代码一:
fp1 = file("a.txt", "r") fp2 = file("b.txt", "w") for s in fp1.readlines(): fp2.write(s.replace("hello", "good")) fp1.close() fp2.close()
-
示例代码二:
fp1 = file("a.txt", "r") fp2 = file("b.txt", "w") s = fp1.read() fp2.write(s.replace("hello", "good")) fp1.close() fp2.close()
目录操作
- 目录操作就是通过python来实现目录的创建,修改,遍历等功能
import os
- 目录操作需要调用os模块
- 比如
os.mkdir(‘/root/demo‘)
- 常用函数
函数 | 说明 |
---|---|
mkdir(path[,mode=0777]) | 创建单个目录 |
makedirs(name,mode=511) | 创建多层级目录 |
rmdir(path) | 删除单个目录 |
removedirs(path) | 删除多层级目录 |
listdir(path) | 列出目录 |
getcwd() | 取得当前目录 |
chdir(path) | 切换目录 |
walk(top, topdown=True, onerror=None) |
- 案例
- 系统垃圾清除小工具
- 方式
- 递归函数
os.walk()
函数- 函数声明:
os.walk(path)
-
该函数返回一个元组,该元组有3个元素,这3个元素分别表示每次遍历的路径名,目录列表和文件列表。
for path, dirlist, filelist in os.walk(‘.‘): for filename in filelist: print os.path.join(path, filename)
- 函数声明:
第十五节 异常处理
异常以及异常抛出
-
异常抛出机制,为程序开发人员提供了一种在运行时发现错误,进行恢复处理,然后继续执行的能力。下面是一个异常处理实例:
try: f = open(‘unfile.py‘, ‘r‘) except IOError, e: print False,str(e) False [Errno 2] No such file or directory: ‘unfile.py‘
抛出机制
- 如果在运行时发生异常的话,解释器会查找相应的处理语句(称为handler)。
- 要是在当前函数里没有找到的话,它会将异常传递给上层的调用函数,看看那里能不能处理。
- 如果在最外层(全局“main”)还是没有找到的话,解释器就会退出,同时打印出traceback以便让用户找出错误产生的原因。
- 注意:虽然大多数错误会导致异常,但一个异常不一定代表错误。有时候它们只是一个警告,有时候它们可能是一个终止信号,比如退出循环等。
finally子句
-
python提供try-finally子句来表述这样的情况:我们不关心捕捉到是什么错误,无论错误是不是发生,这些代码“必须”运行,比如文件关闭,释放锁,把数据库连接还给连接池等。比如:
try: f = open(‘unfile.py‘, ‘r‘) except Exception, e: print False,str(e) finally: print "exec finally"
raise抛出异常
- 到目前为止,我们只讨论了如何捕捉异常,那么如何抛出异常?
-
使用raise来抛出一个异常:
if ‘a‘ > 5: raise TypeError("Error: ‘a‘ must be integer.")
常见的python异常
异常 | 描述 |
---|---|
AssertionError | assert语句失败 |
AttributeError | 试图访问一个对象没有的属性 |
IOError | 输入输出异常,基本是无法打开文件 |
ImportError | 无法引入模块或者包,基本是路径问题 |
IndentationError | 语法错误,代码没有正确的对齐 |
IndexError | 下标索引超出序列边界 |
KeyError | 试图访问你字典里不存在的键 |
KeyBoardInterrupt | Ctrl+C被按下 |
NameError | 使用一个还未赋予对象的变量 |
SyntaxError | python代码逻辑语法出错,不能执行 |
TypeError | 传入的对象类型与要求不符 |
UnboundLocalError | 试图访问一个还未设置的全局变量,基本上是由于另有一个同名的全局变量,导致你以为在访问 |
ValueError | 传入一个不被期望的值,即使类型正确 |
以上是关于第二章 python基础的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
《编写高质量代码 改善python程序的91个建议》第二章 基础语法 19-35