python编程中常用的12种基础知识总结:正则表达式替换,遍历目录方法,列表按列排序、去重,字典排序,字典、列表、字符串互转,时间对象操作,命令行参数解析(getopt),print 格式化输出,进制转换,Python调用系统命令或者脚本,Python 读写文件。
1、正则表达式替换
目标: 将字符串line中的 overview.gif 替换成其他字符串
>>> mo=re.compile(r'(?
>>> mo.sub(r'"\1****"',line)
'
>>> mo.sub(r'replace_str_\1',line)
''
>>> mo.sub(r'"testetstset"',line)
'
注意: 其中 \1 是匹配到的数据,可以通过这样的方式直接引用
2、遍历目录方法
在某些时候,我们需要遍历某个目录找出特定的文件列表,可以通过os.walk方法来遍历,非常方便
fileList = []
rootdir = "/data"
for root, subFolders, files in os.walk(rootdir):
if '.svn' in subFolders: subFolders.remove('.svn') # 排除特定目录
for file in files:
if file.find(".t2t") != -1:# 查找特定扩展名的文件
file_dir_path = os.path.join(root,file)
fileList.append(file_dir_path)
print fileList
3、列表按列排序(list sort)
如果列表的每个元素都是一个元组(tuple),我们要根据元组的某列来排序的化,可参考如下方法
下面例子我们是根据元组的第2列和第3列数据来排序的,而且是倒序(reverse=True)
('2011-03-15', '2.33', 15615500,'-19.1')]
>>> print a[0][0]
2011-03-17
>>> b = sorted(a, key=lambda result: result[1],reverse=True)
>>> print b
[('2011-03-15', '2.33', 15615500, '-19.1'), ('2011-03-17', '2.26', 6429600, '0.0'),
('2011-03-16', '2.26', 12036900, '-3.0')]
>>> c = sorted(a, key=lambda result: result[2],reverse=True)
>>> print c
[('2011-03-15', '2.33', 15615500, '-19.1'), ('2011-03-16', '2.26', 12036900, '-3.0'),
('2011-03-17', '2.26', 6429600, '0.0')]
4、列表去重(list uniq)
有时候需要将list中重复的元素删除,就要使用如下方法
>>> set(lst)
set([(2, 'fsdf'), (3, 'fd'), (1, 'sss')])
>>>
>>> lst = [1, 1, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 6]
>>> set(lst)
set([1, 3, 4, 5, 6, 7])
5、字典排序(dict sort)
一般来说,我们都是根据字典的key来进行排序,但是我们如果想根据字典的value值来排序,就使用如下方法
>>> aa = {"a":"1","sss":"2","ffdf":'5',"ffff2":'3'}
>>> sort_aa = sorted(aa.items(),key=itemgetter(1))
>>> sort_aa
[('a', '1'), ('sss', '2'), ('ffff2', '3'), ('ffdf', '5')]
6、字典,列表,字符串互转
以下是生成数据库连接字符串,从字典转换到字符串
>>> ["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()]
['server=mpilgrim', 'uid=sa', 'database=master', 'pwd=secret']
>>> ";".join(["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()])
'server=mpilgrim;uid=sa;database=master;pwd=secret'
下面的例子 是将字符串转化为字典
>>> aa = {}
>>> for i in a.split(';'):aa[i.split('=',1)[0]] = i.split('=',1)[1]
...
>>> aa
{'pwd': 'secret', 'database': 'master', 'uid': 'sa', 'server': 'mpilgrim'}
7、时间对象操作
将时间对象转换成字符串
>>> datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
'2011-01-20 14:05'
时间大小比较
>>> t1 = time.strptime('2011-01-20 14:05',"%Y-%m-%d %H:%M")
>>> t2 = time.strptime('2011-01-20 16:05',"%Y-%m-%d %H:%M")
>>> t1 > t2
False
>>> t1 True
时间差值计算,计算8小时前的时间
'2011-01-20 15:02'
>>> (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(hours=8)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
'2011-01-20 07:03'
将字符串转换成时间对象
>>> type(endtime)
>>> print endtime
2010-07-01 00:00:00
将从 1970-01-01 00:00:00 UTC 到现在的秒数,格式化输出
>>> import time
>>> a = 1302153828
>>> time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(a))
'2011-04-07 13:23:48'
8、命令行参数解析(getopt)
通常在编写一些日运维脚本时,需要根据不同的条件,输入不同的命令行选项来实现不同的功能
在Python中提供了getopt模块很好的实现了命令行参数的解析,下面距离说明。请看如下程序:
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys,os,getopt
def usage():
print '''''
Usage: analyse_stock.py [options...]
Options:
-e : Exchange Name
-c : User-Defined Category Name
-f : Read stock info from file and save to db
-d : delete from db by stock code
-n : stock name
-s : stock code
-h : this help info
test.py -s haha -n "HA Ha"
'''
try:
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:],'he:c:f:d:n:s:')
except getopt.GetoptError:
usage()
sys.exit()
if len(opts) == 0:
usage()
sys.exit()
for opt, arg in opts:
if opt in ('-h', '--help'):
usage()
sys.exit()
elif opt == '-d':
print "del stock %s" % arg
elif opt == '-f':
print "read file %s" % arg
elif opt == '-c':
print "user-defined %s " % arg
elif opt == '-e':
print "Exchange Name %s" % arg
elif opt == '-s':
print "Stock code %s" % arg
elif opt == '-n':
print "Stock name %s" % arg
sys.exit()
9、print 格式化输出
9.1、格式化输出字符串
截取字符串输出,下面例子将只输出字符串的前3个字母
>>> print "%.3s" % str
abc
按固定宽度输出,不足使用空格补全,下面例子输出宽度为10
>>> print "%10s" % str
abcdefg
截取字符串,按照固定宽度输出
>>> print "%10.3s" % str
abc
浮点类型数据位数保留
>>> a= 0.0030000000005
>>> b=fpformat.fix(a,6)
>>> print b
0.003000
对浮点数四舍五入,主要使用到round函数
>>> a ="2.26"
>>> b ="2.29"
>>> c = Decimal(a) - Decimal(b)
>>> print c
-0.03
>>> c / Decimal(a) * 100
Decimal('-1.327433628318584070796460177')
>>> Decimal(str(round(c / Decimal(a) * 100, 2)))
Decimal('-1.33')
9.2、进制转换
有些时候需要作不同进制转换,可以参考下面的例子(%x 十六进制,%d 十进制,%o 十进制)
>>> print "Hex = %x,Dec = %d,Oct = %o" %(num,num,num)
Hex = a,Dec = 10,Oct = 12
10、Python调用系统命令或者脚本
使用 os.system() 调用系统命令 , 程序中无法获得到输出和返回值
>>> os.system('ls -l /proc/cpuinfo')
>>> os.system("ls -l /proc/cpuinfo")
-r--r--r-- 1 root root 0 3月 29 16:53 /proc/cpuinfo
0
使用 os.popen() 调用系统命令, 程序中可以获得命令输出,但是不能得到执行的返回值
>>> print out.read()
-r--r--r-- 1 root root 0 3月 29 16:59 /proc/cpuinfo
使用 commands.getstatusoutput() 调用系统命令, 程序中可以获得命令输出和执行的返回值
>>> commands.getstatusoutput('ls /bin/ls')
(0, '/bin/ls')
11、Python 捕获用户 Ctrl+C ,Ctrl+D 事件
有些时候,需要在程序中捕获用户键盘事件,比如ctrl+c退出,这样可以更好的安全退出程序
do_some_func()
except KeyboardInterrupt:
print "User Press Ctrl+C,Exit"
except EOFError:
print "User Press Ctrl+D,Exit"
12、Python 读写文件
一次性读入文件到列表,速度较快,适用文件比较小的情况下
fd = open(track_file)
content_list = fd.readlines()
fd.close()
for line in content_list:
print line
逐行读入,速度较慢,适用没有足够内存读取整个文件(文件太大)
fd.seek(0)
title = fd.readline()
keyword = fd.readline()
uuid = fd.readline()
fd.close()
写文件 write 与 writelines 的区别
Fd.write(str) : 把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符
Fd.writelines(content) : 把content的内容全部写到文件中,原样写入,不会在每行后面加上任何东西

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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