python内置函数和序列化

修改字符集

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针对某一个工程

右键，有一个属性propertes

给某个文件，也就是前面加

也是右键属性，这里就不在说了
#模块的和模块的经常使用方法

• 相当重要的__init__.py
  若是想导入成模块，必定要有这个文件
• 是否为主文件__name
  if name == '\main__'
  若是不是主文件返回模块文件路径+文件名
• 当前文件 :__doc__
  返回模块级别的注释，函数级别的注释，是在函数下面加6个引号，中间写注释
• __file__:输出当前的路径

  函数式编程

• 参数 def Fun(arg,*args,**kergs)
• 默认参数 print arg
• 可变参数 print *args print **kergs
  一个是列表，一个是字典
• 返回值 return ‘success’

  #!/usr/bin/env python
  #coding:utf-8
  def login(username):
  if username == "alex":
      print "登陆成功"
  else:
      print "登陆失败"
  if __name__ == "__main__":
  user = raw_input('username:')
  login(user)

  yield

print range(10)
for item in xrange(10):
    print item
    #输出的时候并无所有建立，他只是一个生成器，说明他没有写入内存中
    #也就是说每一次建立就只建立一个整数
def foo():
    yield 1
re = foo()
print re
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
<generator object foo at 0x00000000030B8480>

def fool():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
yield 4  
#他的执行过程是，第一从从yield 1 执行，下一次直接从yield2开始执行 
re = fool()
print re
#生成了一个生成器，每次遍历只生成一条
for item in re :
print item
结果：
<generator object fool at 0x0000000003248480>
1
2
3
4

def ReadLines():
    seek = 0
    while True:
        with open('E:/temp.txt','r') as f :
            f.seek(seek)
            date = f.readline()
            if date:
                seek = f.tell()
                yield date
            else:
                return 
print ReadLines()
for item in ReadLines():
    print item

三元运算和lambda表达式

三元运算

• 代码实例:
  result = ‘gt’ if 1>3 else ‘it’
  print result
• Lambda表达式()
  代码实例：
  a = lambda x,y: x+y
  print a(1,2)
• map函数()
  map (lambda x:x*2,range(10))
  意思就是将range的每一个值赋给前边

  内置函数

• dir()列出当前文件内置的变量或者方法名，只列出key
• vars()和dir()不同的是列出key和value
• type() 查看你所建立变量的类型
  a = [] ,本质上是调用一个类，去生成一个列表，本质上是建立了一个类的实例，像tuple就是一个类的名字
• from file import demo
• reload(demo)
  从新导入
• id()
  查看变量的数据
• cmp()函数
  cmp(x,y) 函数用于比较 2 个对象，若是 x< y 返回 -1，若是 x==y 返回 0，若是 x>y 返回 1。
• abs()取绝对值
• bool()将结果换算成布尔值
• divmod()
  计算结果，将商和余数一元组的方式返回
• max([]) 最大值
• min([]) 最小值
• sum([]) 求和
• pow() 指数运算
• len() 计算长度(若是是中文则表示字节的长度)
• all(可迭代的对象) 可迭代对象全部的都为真，则返回Ture，不然返回False
• any(可迭代的对象) 有一个为真则返回Ture
• chr(65) 查看字符
• ord(‘a’) 查看ascall值
• hex() 16进制
• bin() 10进制
• oct() 8进制
• range()
• xrange()
• enumerate(

  for k,v in enumerate([1,2,3,4]):
  print k,v
  输出：
  0 1
  1 2
  2 3
  3 4

  #为程序增长一个序号
  li = ['手表','汽车','房']
  for item in enumerate(li,1):
  print item[0],item[1]
  #1为初始值
  1 手表
  2 汽车
  3 房

• apply执行函数和函数的调用
  def say():
  print 'say in'
  apply(say)
  输出 ；say in
• map函数() #遍历后面每个序列的函数
  map (lambda x:x*2,range(10))
  意思就是将range的每一个值赋给前边(能够是函数)

  lala = [];
  def foo(arg):
  return arg + 100
  li = [11,22,33]
  lala = map(foo,li)
  print lala
  结果：
  [111, 122, 133]
  #也可使用 lala.append(item+100)
  temp = map (lambda arg:arg+100,li)

• filter函数 #条件为真，将其加入序列中

  temp = []
  li = [11,22,33]
  def foo(arg):
  if arg <22:
      return True
  else:
      return False
  temp = filter(foo,li)
  print temp
  将li序列中知足条件的返回temp序列中
  结果：11

• reduce 累加(只能两个参数)

  print reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3] )
  结果 6
  将前一次的计算结果，传递为第二次计算的第一个参数

• zip 函数 #将列表中的第一个组成新的列表
  x = [1,2,3]
  y = [4,5,6]
  z = [4,5,6]
  print zip(x,y,z)
  结果：
  [(1, 4, 4), (2, 5, 5), (3, 6, 6)]
  
• eval函数 #直接计算字符串类型的运算

  a ='8*8'
  print eval(a)
  结果：64

  字符串的格式化

  s = 'i am {0},{1}'
  print s.format('alex','xxx')
  i am alex,xxx

  反射 经过字符串的形式导入模块，并以字符串的形式执行函数 (动态切换数据库链接)

  不容许使用import os 导入，用temp的方法导入

  temp = 'os'
  model = __import__(temp)
  print model
  print model.path
  输出：
  <module 'os' from 'D:\pycharm\lib\os.pyc'>
  <module 'ntpath' from 'D:\pycharm\lib\ntpath.pyc'>

  
  getattr就是在mysqlhelper模块中查找count函数
  Function就等于调用的count函数
  相应的有delattr()、hasattr()判断函数中是否含有相应的模块

#使用random生成验证码
它使用的是ascall的值进行生成的

import random
print random.random()
print random.randint(1,5)
#生成1-5之间的随机整数
print random.randrange(1,3)
#生成大于等于1，小于3的随机数

import random
code = []
for i in range(6):
    if i == random.randint(1,5):
        code.append(str(random.randint(1,5)))
    else:
        temp = random.randint(65,90)
        code.append(chr(temp))
print ''.join(code)

#注意：join和+=的区别
join效率更高，+=每次都要在内存中请求一块空间，join只申请一次

md5加密

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import hashlib
hash=hashlib.md5()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
print hash.digest()
21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3
!#/)zW��C�JJ�¬�
#md5不能反解

序列化和JSON

应用实例：(python 和python之间传输文件，单机游戏实时保存)

为何要序列化？

一个程序将列表存在一个程序中，另外一个程序使用这个文件的时候。使用序列化以后在让另外一个程序去读取的话，使两个python程序之间内存数据之间的交换，两个独立的进程在内存中看，他们的内存空间不能互相访问，若是两个程序之间不只仅只是简单的列表共享，还想其余数据交换，数据可能比较复杂。并且硬盘只能存字符串类型的数据，只能经过系列化，存入文件，另外一个程序而后读取文件的内容，而后将其反序列化以后，在加载到内存中
序列化:把一个对象或(一个列表、字典)，把对象经过Python特有的机制序列化，序列化就是以特殊的形式以过二进制的方式给对象加密，而且序列化以后能够反序列化。

序列化

import pickle
li = ['axex',11,22,'ok','sb']
print pickle.dumps(li)
print type(pickle.dumps(li))
输出结果：
(lp0
S'axex'
p1
aI11
aI22
aS'ok'
p2
aS'sb'
p3
a.
<type 'str'>
#是一个没有规则的字符串类型

反序列化

import pickle
li = ['axex',11,22,'ok','sb']
dumpsed = pickle.dumps(li)
print type(dumpsed)
loadsed = pickle.loads(dumpsed)
print loadsed
print type(loadsed)
<type 'str'>
['axex', 11, 22, 'ok', 'sb']
<type 'list'>

将列表序列化到一个文件中

import pickle
li = ['axex',11,22,'ok','sb']
pickle.dump(li,open('E:/temp.pk','w'))
result = pickle.load(open('E:/temp.pk','r'))
#将文件中反序列化

JSON:一种标准化的数据格式，把不一样格式的数据JSON化。
##两种序列化的区别

• pickle只能在python中使用
• JSON是全部的语言都支持的接口
• pickle 不但能够dump常规的数据类型，好比，字典、列表、集合，还能够序列化类、对象，基本上全部的类型均可以实现序列化，JSON只能序列化常规的数据类型。由于，在不一样的语言中类的格式不一样。
• pickle 序列化的序列的数据不可读，可是JSON的数据格式是用人眼能够看出来他的格式

  import json
  name_dic = {'name':'wupeiqi','age':23}
  print json.dumps(name_dic)
  输出结果：所有变成字符串
  {"age": 23, "name": "wupeiqi"}

  为何多个了U呢，由于在存入内存中使用Unicode，你本事是utf-8，而后反序列化以后又变成Unicode