Puppy's Python 学习笔记

[puppylearnpython]

Python的内置函数 - lambda, filter, reduce, map

参考：python document 2.7.5

  1. lambda function

在Python里lambda是用于构建函数的工具。区别于def，但lambda构建的函数只能被执行一次，而且lambda只能包含单一的表达式。lambda更类似于functional programming的概念，可以用于任何需要使用函数的地方。

Lambda函数中，不能使用statement，必须有返回值（即便是返回null的函数），也可以使用条件表达式。

简单的例子

def g(x):

  return x ** 2

等同于

g = lambda x: x ** 2

换句话说，lambda不是必须的，所有的lambda都可以用def来代替，只是使用lambda的话会让代码更简洁一些。

2. filter(function, iterable)

等同于[item for item in iterable if function(item)]

函数的功能是构建一个列表，其元素为原内容通过函数运算后返回为真值的部分，用于可迭代的序列或者容器等。除了对象是字符串或者元组返回对应类型外，其余返回类型都是列表。

例如：

filter可以结合lambda函数，完成去掉一个列表里的某个值元素（这个操作可以去掉相同值的多个元素，而list.remove(element)只能去掉其中的第一个）。

list_filtered = filter(lambda a: a!= value, list_original)

3. reduce(function, iterable[, initializer])

对可迭代类型的元素迭代调用函数。如果没有赋初始值，则传递顺序为：

第一和第二个元素进行函数操作，结果作为新元素和下一个元素（也就是原来的第三个元素）继续进行操作，以此类推。

同样可以和lambda合用

例如

reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 也就是用来计算((((1+2)+3)+4)+5)。

4. map(function, iterable, ...)

将函数用于对象的每一个元素中，返回一个包含每一个结果的列表。

同样也可以和lambda函数合用

例如

map(lambda x:x ** 2, range(1,11))

返回的是[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

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Python中自定义编写类的方法(上）

参考 docs.python.org 基于python 2.7.5

http://www.rafekettler.com/magicmethods.html

1. 创建/初始化

(a) object.__new__(class[,...])

作用：创建一个新的instance；如果__new__()返回了一个（参数）类的instance，则会执行__init()__，而如果没有返回，则__init__()不会执行。__new__()不常用，主要用于子类来自定义instance的创建等

(b) object.__init__(self[,...])

作用：当instance创建时执行__init__的内容。类似类的初始化，十分常见

(c) object.__del__(self)

作用：当instance需要被删除时执行，解构器的功能。尽量避免使用。

这里是一个使用__init__和__del__的例子

2. 操作符

(a) object.__lt__(self, other)、__le__(self，other)、__eq__(self, other)、__ne__(self, other)、__gt__(self, other)、__ge__(self, other)

作用：x<y => x.__lt__(y) 以此类推

(b) object.__cmp__(self, other)

如果2(a)没有定义，则比较时会执行__cmp__，如果self < other返回负整数，相等则返回0，大于则返回正整数

  3. 描述类

(a) object.__hash__(self)

hash()执行此操作，返回整数；如果类没有定义__cmp__()或者__eq__()，则也不应该定义__hash__();例如用于字典中用于快速key对比

(b) object.__str__(self), object.__repr__(self)

定义str()和repr()的行为，前者不一定为有效的python表达式，后者需要为有效的python表达式

(c) object.__unicode__(self)

定义unicode()的行为，返回unicode对象。如果此方法未被定义而执行了字符转换的话，系统会用默认设定来进行编码

(d) object.__nonzero__(self)

定义真值测试以及bool()的行为，范围True/False，或者0/1

4. 数值操作

object.__add__(self, other)

object.__sub__(self, other)

object.__mul__(self, other)

object.__floordiv__(self, other)

object.__mod__(self, other)

object.__divmod__(self, other)

object.__pow__(self, other[, modulo])

object.__lshift__(self, other)

object.__rshift__(self, other)

object.__and__(self, other)

object.__xor__(self, other)

object.__or__(self, other)

object.__div__(self, other)

object.__truediv__(self, other)

object.__radd__(self, other)

object.__rsub__(self, other)

object.__rmul__(self, other)

object.__rdiv__(self, other)

object.__rtruediv__(self, other)

object.__rfloordiv__(self, other)

object.__rmod__(self, other)

object.__rdivmod__(self, other)

object.__rpow__(self, other)

object.__rlshift__(self, other)

object.__rrshift__(self, other)

object.__rand__(self, other)

object.__rxor__(self, other)

object.__ror__(self, other)

object.__iadd__(self, other)

object.__isub__(self, other)

object.__imul__(self, other)

object.__idiv__(self, other)

object.__itruediv__(self, other)

object.__ifloordiv__(self, other)

object.__imod__(self, other)

object.__ipow__(self, other[, modulo])

object.__ilshift__(self, other)

object.__irshift__(self, other)

object.__iand__(self, other)

object.__ixor__(self, other)

object.__ior__(self, other)

object.__neg__(self)

object.__pos__(self)

object.__abs__(self)

object.__invert__(self)

object.__complex__(self)

object.__int__(self)

object.__long__(self)

object.__float__(self)

object.__oct__(self)

object.__hex__(self)

object.__index__(self)

object.__coerce__(self, other)

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Python中对JSON数据的操作

****什么是JSON? ****

JSON = JavaScript Object Notation

JSON类似于XML，是用于存储和交换信息的数据格式。与XML相比，JSON的体积更小，速度更快，解析也更简便。JSON易读性很强，可以通过Javascript进行解析（Javascript eval()），没有保留字，可以使用AJAX进行传输。

JSON语法：

1）名称：值（数字，字符串，boolean，数组，Object，null）

2）逗号分隔数值

3）JSON对象使用{}

4）数组使用[]

举例

{

"employees": [

{ "firstName":"John" , "lastName":"Doe" }, 

{ "firstName":"Anna" , "lastName":"Smith" }, 

{ "firstName":"Peter" , "lastName":"Jones" }

]

}

JSON对象（1） - 名称为“employee"，值为数组（2） - 数组内有三个元素，每个元素类型为Object（3） - Object包含"firstName"和"lastName"两个名称，值为对应的字符串（4）

从web服务器上读取JSON数据是很常见的用法。

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Python从2.6版本开始支持JSON的编码/解码

需要加入 import json

简单使用

Python<->Json数据格式转换表

1）python->Json

【json.dump】

完整格式：

json.dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)

除obj外其他参数都是可选或者默认

作用：将对象清理为JSON格式并赋到fp上

skipkeys: True的情况下任何不属于python基本数据类型的key值会被跳过

ensure_ascii：True的情况下任何非ASCII字符会变成\uXXXX序列，所以整个转换结果只包含ASCII字符（例如中文字符就属于非ASCII编码，会变成\uXXXX）

allow_nan: 如果是False，则超过Float值范围的数会变为ValueError

indent: 非负整数值，根据层次设置缩进值。Indent=0体积最小

separators:用于分隔数据，可以设置为separators=(',',':')

encoding：默认为UTF-8，设置字符的编码

sort_keys: True则输出的字典会根据key来排序

【json.dumps】

格式：

json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)

类似json.dump，区别是返回值是json格式的str

2）json->python

【json.load】

格式：

json.load(fp[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])

将json对象解析为python对象

【json.loads】

格式：json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])

将json文件内的字符串解析为python对象

ref

http://www.w3school.com.cn/json/

http://docs.python.org/2/library/json.html

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HTTP/1.1 协议简单说明

1) 基本流程

HTTP客户端发起请求（Request） -> TCP链接到服务器的特定端口（通常为80端口）-> HTTP服务器接收到请求 -> 服务器返回状态代码（例如“HTTP/1.1 200 OK”）

2）状态代码

1XX - 表示服务器接收到了客户端的请求，正在处理

2XX - 表示服务器接收到了客户端的请求，已经成功接受并处理完毕

3XX - 表示客户端需要提交额外的信息/操作来完成请求

4XX - 表示客户端的请求有错误

5XX - 表示服务器无法完成所提交的有效请求

3）HTTP请求内容格式

请求内容包括三部分

- 请求行（Request Line): 代表请求的类型以及所需要查询的内容

- 头（Header): 传送给服务器的额外信息（例如客户端的信息）

- 体（Body）:可以为空，也可以包含信息（例如需要post/put的内容）

例子：（from www.tcpipguide.com）

4）请求行（Request Line）格式

Request-Line = Method 空格 Request-URI 空格 HTTP-Version 回车

5）HTTP Request的基本方法（method）

GET、POST、PUT、DELETE、OPTION、HEAD、TRACE，CONNECT

GET - 从特定资源提取信息

POST - 向特定资源发送新信息

PUT - 更新特定资源的现有信息

DELETE - 从特定资源删除现有信息

参考资料

http://en.wikipedia.org/wiki/Hypertext_Transfer_Protocol

http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_HTTP_status_codes

http://www.tcpipguide.com/free/t_HTTPRequestMessageFormat.htm

http://www.w3.org/Protocols/rfc2616/rfc2616-sec5.html

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pprint模块 - Data pretty printer

python2.7 reference: http://docs.python.org/2/library/pprint.html

pprint适合打印非基本python类型的对象，尤其是比较复杂的多层次结构，比如常见的json数据。简单说，就是把复杂的数据结构解构，通过不同的缩进程度来区分数据结构的层次。

pprint模块定义PrettyPrinter类型

class pprint.PrettyPrinter (indent=1, width=80, depth=None, stream=None)

参数indent默认为1，代表每一递归层缩进的数目；depth控制层次的数目，数据结构的实际层次大于设定的层次数目，未展开的层次就用'...'来代替；width设定控制输出的宽度，默认为80个字符；Stream如果为None，则直接在屏幕输出（sys.stdout）

pprint模块有两个主要函数pprint()和pformat()

1)pprint.pformat(object, indent=1, width=80, depth=None)

返回重新排版过的对象（字符串类型）

2)pprint.pprint(object, stream=None, indent=1, width=80, depth=None)

排版打印对象（不改变原本数据结构）

例子：

data的结构包括了三个key，time的值是int list，day是string list，而month是dic，key为月份缩写，值为int，每个月包含的天数。如果直接打印，结构看上去不是很清晰，而是用了pprint，就一目了然了。

从上面的例子可以看出pprint没有改变data本身的数据结构显示方式，但formated_data已经变成了增加了缩进的结构。如果不给参量赋值的话都取默认值。

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Windows下Pip安装方法

Pip是一个便捷的python package安装工具，以下是Windows下的安装方法

1）http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pip 选择合适的版本，32bit/64bit - 对应的python版本

2）打开exe文件安装，选择对应的python版本

3）在系统属性（System Properties）-高级(Advanced) - 环境变量（Environment Variables...) - Path里面添加c:\Python路径\Script

直接就可以在commandline里运行

eg. Pip install package_name