Python3入门手册之一

Version：Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 24 2015, 22:44:40) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32

There are two ways of constructing a software design: one way is to make it so simple that there are obviously no deficiences; the other is to make it so complicated that there are no obvious deficiences. ---- C.A.R.Hoare

Success in life is a matter not so much of talent and opportunity as of concentration and perseverance ---- C.W.Wendte

选择Python的原因

• 简单易学，功能强大，具有高效的高层数据结构，支持面向对象编程
• 解释性语言，可扩展性，可嵌入性，丰富的库

选择一个编辑器

工欲善其事必先利其器，所以选择编辑器首当其冲。

• IDLE：Python自带，极简利器，支持语法高亮
• Vim/Emacs：Linux/FreeBSD平台上的开发利器，二者择其一
• PyCharm：号称最智能的Python编辑器，的确是的，但是略微复杂

数据结构和算法

解压序列赋值给多个变量

# 变量的数量需要和序列元素的数量一致
data = ['a', 'b', 'c', 'd']
a, b, c, d = data
print(a, b, c, d)

data = ['ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21)]
name, shares, price, (year, month, day) = data
print(year, month, day)

# 解压一部分，其他值丢弃
data = ['ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21)]
_, shares, price, _ = data
print(shares, price)

# 只取第一个和最后一个，中间的所有元素用通配符接收
record = ('Dave', 'dave@example.com', '773-555-1212', '847-555-1212')
name, *_, phone = record
print(name, phone)

'''
OutPut:
a b c d
2012 12 21
50 91.1
Dave 847-555-1212
'''

查找最大或最小的N个元素

import heapq

nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
print(heapq.nlargest(3, nums))  # Prints [42, 37, 23]
print(heapq.nsmallest(3, nums))  # Prints [-4, 1, 2]
# heapify会先将集合数据进行堆排序后放入一个列表中
# heappop会先将第一个元素弹出来，然后用下一个最小的元素来取代被弹出元素
heapq.heapify(nums)
print(heapq.heappop(nums))  # Prints -4
print(heapq.heappop(nums))  # Prints 1
print(heapq.heappop(nums))  # Prints 2

# 下面代码在对每个元素进行对比的时候，会以price的值进行比较。
portfolio = [
    {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
print(cheap)
print(expensive)

字典操作相关

# 求字典中值的最小值、最大值
prices = {
    'ACME': 45.23,
    'AAPL': 612.78,
    'IBM': 205.55,
    'HPQ': 37.20,
    'FB': 10.75
}
min_price = min(zip(prices.values(), prices.keys()))
# min_price is (10.75, 'FB')
max_price = max(zip(prices.values(), prices.keys()))
# max_price is (612.78, 'AAPL')

# 还可以使用sorted()和zip()函数来排列字典数据
prices_sorted = sorted(zip(prices.values(), prices.keys()))
# prices_sorted is [(10.75, 'FB'), (37.2, 'HPQ'),
#                   (45.23, 'ACME'), (205.55, 'IBM'),
#                   (612.78, 'AAPL')]
# 执行这些计算的时候，需要注意的是zip()函数创建的是一个只能访问一次的迭代器。 比如，下面的代码就会产生错误：
prices_and_names = zip(prices.values(), prices.keys())
print(min(prices_and_names))  # OK
print(max(prices_and_names))  # ValueError: max() arg is an empty sequence

# 需要注意的是在计算操作中使用到了(值，键)对。当多个实体拥有相同的值的时候，键会决定返回结果。 比如，在执行min()和max()操作的时候，如果恰巧最小或最大值有重复的，那么拥有最小或最大键的实体会返回：
prices = {'AAA': 45.23, 'ZZZ': 45.23}
min(zip(prices.values(), prices.keys()))
# OutPut:(45.23, 'AAA')
max(zip(prices.values(), prices.keys()))
# OutPut:(45.23, 'ZZZ')

# 查找两字典的相同点
a = {
    'x': 1,
    'y': 2,
    'z': 3
}

b = {
    'w': 10,
    'x': 11,
    'y': 2
}
# Find keys in common
a.keys() & b.keys()  # { 'x', 'y' }
# Find keys in a that are not in b
a.keys() - b.keys()  # { 'z' }
# Find (key,value) pairs in common
a.items() & b.items()  # { ('y', 2) }

序列中出现次数最多的元素

words = [
    'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
    'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
    'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
    'my', 'eyes', "you're", 'under'
]
from collections import Counter

word_counts = Counter(words)
# 出现频率最高的3个单词
top_three = word_counts.most_common(3)
print(top_three)
# Outputs [('eyes', 8), ('the', 5), ('look', 4)]

# Counter 对象可以接受任意的 hashable 序列对象。 在底层实现上，一个 Counter 对象就是一个字典，将元素映射到它出现的次数上
print(word_counts['not'])  # Prints 1
print(word_counts['eyes'])  # Prints 8

# 注意，对于Counter对象可以直接进行数学运算操作
test = Counter(['addone'])
word_counts = word_counts + test
print(word_counts)
word_counts = word_counts - test
print(word_counts)

通过某个关键字排序一个字典列表

# 通过某个关键字排序一个字典列表
rows = [
    {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
    {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
    {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
    {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
# 根据任意的字典字段来排序输入结果行是很容易实现的，代码示例：

from operator import itemgetter

rows_by_fname = sorted(rows, key=itemgetter('fname'))
rows_by_uid = sorted(rows, key=itemgetter('uid'))
print(rows_by_fname)
print(rows_by_uid)

# 排序不支持原生比较的对象
class User:
    def __init__(self, userId):
        self.userId = userId

    def __repr__(self):
        return 'User({})'.format(self.userId)


from operator import attrgetter

users = [User(23), User(28), User(26)]
print(sorted(users, key=attrgetter('userId')))

通过某个字段将记录分组

rows = [
    {'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'},
    {'address': '5148 N CLARK', 'date': '07/04/2012'},
    {'address': '5800 E 58TH', 'date': '07/02/2012'},
    {'address': '2122 N CLARK', 'date': '07/03/2012'},
    {'address': '5645 N RAVENSWOOD', 'date': '07/02/2012'},
    {'address': '1060 W ADDISON', 'date': '07/02/2012'},
    {'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'},
    {'address': '1039 W GRANVILLE', 'date': '07/04/2012'},
]
# 现在假设你想在按date分组后的数据块上进行迭代。为了这样做，你首先需要按照指定的字段(这里就是date)排序， 然后调用 itertools.groupby() 函数：

from operator import itemgetter
from itertools import groupby

# Sort by the desired field first
rows.sort(key=itemgetter('date'))
# Iterate in groups
for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):
    print(date)
    for i in items:
        print(' ', i)

'''
OutPut:
07/01/2012
  {'date': '07/01/2012', 'address': '5412 N CLARK'}
  {'date': '07/01/2012', 'address': '4801 N BROADWAY'}
07/02/2012
  {'date': '07/02/2012', 'address': '5800 E 58TH'}
  {'date': '07/02/2012', 'address': '5645 N RAVENSWOOD'}
  {'date': '07/02/2012', 'address': '1060 W ADDISON'}
07/03/2012
  {'date': '07/03/2012', 'address': '2122 N CLARK'}
07/04/2012
  {'date': '07/04/2012', 'address': '5148 N CLARK'}
  {'date': '07/04/2012', 'address': '1039 W GRANVILLE'}
'''

过滤序列元素

values = ['1', '2', '-3', '-', '4', 'N/A', '5']
def is_int(val):
    try:
        x = int(val)
        return True
    except ValueError:
        return False
ivals = list(filter(is_int, values))
print(ivals)
# Outputs ['1', '2', '-3', '4', '5']

转换并同时计算数据

# Determine if any .py files exist in a directory
import os
files = os.listdir('dirname')
if any(name.endswith('.py') for name in files):
    print('There be python!')
else:
    print('Sorry, no python.')
# Output a tuple as CSV
s = ('ACME', 50, 123.45)
print(','.join(str(x) for x in s)) # Prints ACME,50,123.45
# Data reduction across fields of a data structure
portfolio = [
    {'name':'GOOG', 'shares': 50},
    {'name':'YHOO', 'shares': 75},
    {'name':'AOL', 'shares': 20},
    {'name':'SCOX', 'shares': 65}
]
min_shares = min(s['shares'] for s in portfolio)

# Original: Returns 20
min_shares = min(s['shares'] for s in portfolio)
# Alternative: Returns {'name': 'AOL', 'shares': 20}
min_shares = min(portfolio, key=lambda s: s['shares'])

合并多个字典或映射

a = {'x': 1, 'z': 3 }
b = {'y': 2, 'z': 4 }

from collections import ChainMap
c = ChainMap(a,b)
print(c['x']) # Outputs 1 (from a)
print(c['y']) # Outputs 2 (from b)
print(c['z']) # Outputs 3 (from a)

# ChianMap使用原来的字典，它自己不创建新的字典。所以它并不会产生上面所说的结果，比如：

a['x'] = 42
print(c['x']) # Outputs 42 (from a)

字符串和文本

使用多个界定符分割字符串

string对象的split()方法只适应于非常简单的字符串分割情形，它并不允许有多个分隔符或者是分隔符周围不确定的空格。当你需要更加灵活的切割字符串的时候，最好使用re.split()方法。

import re

line = 'abcd efg; hijk , lmn'
res = re.split(r'[;,\s]\s*', line)
print(res) # Prints ['abcd', 'efg', 'hijk', '', 'lmn']

函数re.split()是非常实用的，因为它允许你为分隔符指定多个正则模式。比如，在上面的例子中，分隔符可以是逗号(,)，分号(;)或者是空格，并且后面紧跟着任意个的空格。只要这个模式被找到，那么匹配的分隔符两边的实体都会被当成是结果中的元素返回。 返回结果为一个字段列表，这个跟str.split()返回值类型是一样的。 当你使用re.split()函数时候，需要特别注意的是正则表达式中是否包含一个括号捕获分组。如果使用了捕获分组，那么被匹配的文本也将出现在结果列表中。比如，观察一下这段代码运行后的结果。

fields = re.split(r'(;|,|\s)\s*', line)
print(fields) # Prints ['abcd', ' ', 'efg', ';', 'hijk', ' ', '', ',', 'lmn']

如果你不想保留分割字符串到结果列表中去，但仍然需要使用到括号来分组正则表达式的话，确保你的分组是非捕获分组，形如(?:...)。

res = re.split(r'(?:,|;|\s)\s*', line)
print(res) # Prints ['abcd', 'efg', 'hijk', '', 'lmn']

字符串匹配

# 检查多种匹配可能，需要将所有的匹配项放入到一个元组中，然后传给startswith()或者endswith()方法
strs = list()
strs.append('a.txt')
strs.append('b.doc')
for s in strs:
    # startswith方法类似
    if s.endswith(('.txt', '.doc')):
        print(str(s))

# 请注意，该方法必须接收一个元组作为输入参数，如果你有一个list或者set类型的选择项，需要先调用tuple()将其转换为元组类型
choices = ['.txt', '.doc']
for s in strs:
    if s.endswith(tuple(choices)):
        print(str(s))

# fnmatch和fnmatchcase的使用
from fnmatch import fnmatch, fnmatchcase

print(fnmatch('foo.txt', '*.TXT'))  # On OS X (Mac) Prints False
print(fnmatch('foo.txt', '*.TXT'))  # On Windows Prints True

# 完全使用你的模式大小写进行匹配
print(fnmatchcase('foo.txt', '*.TXT'))  # Prints False

字符串搜索和替换

一个替换回调函数的参数是一个match对象，也就是match()或者find()返回的对象。使用group()方法来提取特定的匹配部分。回调函数最后返回替换字符串。如果除了替换后的结果外，你还想知道有多少替换发生了，可以使用re.subn()来代替。

# 使用re模块进行匹配和搜索
text = 'Today is 11/27/2012. PyCon starts 3/13/2013.'
datepat = re.compile(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)')
list_match = datepat.findall(text)  # findall方法返回的是所有匹配的列表
print(list_match)
for m in datepat.finditer(text):  # finditer方法返回的是迭代器
    print(m.groups())


# 注意点，在正则的开头字母‘r’是指定不去解析反斜杠
# r'(\d+)/(\d+)/(\d+)' 相当于 '(\\d+)/(\\d+)/(\\d+)'
m = datepat.match('11/27/2012')
print(m.group(0))  # Prints 11/27/2012
print(m.group(1))  # Prints 11
print(m.group(2))  # Prints 27
print(m.group(3))  # Prints 2012

newtext, n = datepat.subn(r'\3-\1-\2', text)
print(newtext)  # Prints Today is 2012-11-27. PyCon starts 2013-3-13.
print(n)  # Prints 2

为了在文本操作时忽略大小写，你需要在使用re模块的时候给这些操作提供re.IGNORECASE标志参数。

text = 'UPPER PYTHON, lower python, Mixed Python'
re.findall('python', text, flags=re.IGNORECASE) # ['PYTHON', 'python', 'Python']
re.sub('python', 'snake', text, flags=re.IGNORECASE) # 'UPPER snake, lower snake, Mixed snake'

最短匹配模式

在这个例子中，模式r'\"(.*)\"'的意图是匹配被双引号包含的文本。但是在正则表达式中*操作符是贪婪的，因此匹配操作会查找最长的可能匹配。

str_pat = re.compile(r'\"(.*)\"')
text = 'Computer says "no." Phone says "yes."'
str_pat.findall(text)  # ['no." Phone says "yes.']

# 如果希望获取最短匹配的结果，需要添加'?'
str_pat = re.compile(r'\"(.*?)\"')
str_pat.findall(text)  # ['no.', 'yes.']

这样就使得匹配变成非贪婪模式，从而得到最短的匹配，也就是我们想要的结果。

多行匹配模式

这个问题很典型的出现在当你用点(.)去匹配任意字符的时候，忘记了点(.)不能匹配换行符的事实。为了修正这个问题，你可以修改模式字符串，增加对换行的支持。比如：

text = '''/* this is a
multiline comment */
'''
comment = re.compile(r'/\*((?:.|\n)*?)\*/')
com = comment.findall(text)
print(com)  # Prints [' this is a\nmultiline comment ']

在这个模式中，(?:.|\n) 指定了一个非捕获组(也就是它定义了一个仅仅用来做匹配，而不能通过单独捕获或者编号的组)。 re.compile()函数接受一个标志参数叫 re.DOTALL，在这里非常有用。它可以让正则表达式中的.匹配包括换行符在内的任意字符。比如：

comment = re.compile(r'/\*(.*?)\*/', re.DOTALL)
com = comment.findall(text)
print(com)  # Prints [' this is a\nmultiline comment ']

删除字符串中不需要的字符

strip()方法能用于删除开始或结尾的字符。lstrip()和rstrip()分别从左和从右执行删除操作。默认情况下，这些方法会去除空白字符，但是你也可以指定其他字符。 如果你想处理中间的空格，那么你需要求助其他技术。比如使用replace()方法或者是用正则表达式替换。

import re
s = 'Hello        World!'
m = re.sub('\s+', ' ', s)
print(m) # Prints Hello World!

字符串对齐

对于基本的字符串对齐操作，可以使用字符串的ljust(),rjust()和center()方法。

text = 'Hello World!'
text = text.ljust(20)
print(text)  # Hello World!
print(len(text))  # 20

text = 'Hello World!'
text = text.rjust(20)
print(text)  #      Hello World!
print(len(text))  # 20

所有这些方法都能接受一个可选的填充字符。

text = 'Hello World!'
print(text.rjust(20, '='))
print(text.center(20, '*'))
# 当格式化多个值的时候，这些格式代码也可以被用在 format() 方法中
print('{:+>10s} {:->10s}'.format('Hello', 'World')) # Prints +++++Hello -----World

字符串中插入变量

s = '{name} has {n} messages.'
print(s.format(name='Guido', n=37))

# 如果要被替换的变量能在变量域中找到，那么你可以结合使用format_map()和vars() 。就像下面这样：
s = '{name} has {n} messages.'
name = 'Guido'
n = 37
print(s.format_map(vars()))

以指定列宽格式化字符串

>>> import textwrap
>>> print(textwrap.fill(s, 70))
Look into my eyes, look into my eyes, the eyes, the eyes, the eyes,
not around the eyes, don't look around the eyes, look into my eyes,
you're under.

>>> print(textwrap.fill(s, 40))
Look into my eyes, look into my eyes,
the eyes, the eyes, the eyes, not around
the eyes, don't look around the eyes,
look into my eyes, you're under.

>>> print(textwrap.fill(s, 40, initial_indent='    '))
    Look into my eyes, look into my
eyes, the eyes, the eyes, the eyes, not
around the eyes, don't look around the
eyes, look into my eyes, you're under.

>>> print(textwrap.fill(s, 40, subsequent_indent='    '))
Look into my eyes, look into my eyes,
    the eyes, the eyes, the eyes, not
    around the eyes, don't look around
    the eyes, look into my eyes, you're
    under.

在字符串中处理html和xml

如果你想替换文本字符串中的‘<’或者‘>’，使用html.escape()函数可以很容易的完成。比如：

>>> s = 'Elements are written as "<tag>text</tag>".'
>>> import html
>>> print(s)
Elements are written as "<tag>text</tag>".
>>> print(html.escape(s))
Elements are written as "<tag>text</tag>".

>>> # Disable escaping of quotes
>>> print(html.escape(s, quote=False))
Elements are written as "<tag>text</tag>".
>>>

如果你接收到了一些含有编码值的原始文本，需要手动去做替换，通常你只需要使用HTML或者XML解析器的一些相关工具函数/方法即可。比如：

>>> s = 'Spicy "Jalapeño".'
>>> from html.parser import HTMLParser
>>> p = HTMLParser()
>>> p.unescape(s)
'Spicy "Jalapeño".'
>>>
>>> t = 'The prompt is >>>'
>>> from xml.sax.saxutils import unescape
>>> unescape(t)
'The prompt is >>>'
>>>

字节字符串上的字符串操作

>>> data = b'Hello World'
>>> data[0:5]
b'Hello'
>>> data.startswith(b'Hello')
True
>>> data.split()
[b'Hello', b'World']
>>> data.replace(b'Hello', b'Hello Cruel')
b'Hello Cruel World'
>>>

这些操作同样也适用于字节数组。

>>> data = bytearray(b'Hello World')
>>> data[0:5]
bytearray(b'Hello')
>>> data.startswith(b'Hello')
True
>>> data.split()
[bytearray(b'Hello'), bytearray(b'World')]
>>> data.replace(b'Hello', b'Hello Cruel')
bytearray(b'Hello Cruel World')
>>>

大多数情况下，在文本字符串上的操作均可用于字节字符串。然而，这里也有一些需要注意的不同点。首先，字节字符串的索引操作返回整数而不是单独字符。

>>> a = 'Hello World' # Text string
>>> a[0]
'H'
>>> a[1]
'e'
>>> b = b'Hello World' # Byte string
>>> b[0]
72
>>> b[1]
101
>>>

第二点，字节字符串不会提供一个美观的字符串表示，也不能很好的打印出来，除非它们先被解码为一个文本字符串。

>>> s = b'Hello World'
>>> print(s)
b'Hello World' # Observe b'...'
>>> print(s.decode('ascii'))
Hello World
>>>

参考文献 [1] A Byte of Python3 [2] python3-cookbook