python基础教学入门

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）

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

Python中的任何变量都有其特定的作用域。

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。

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

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

函数被调用后会返回一个指定的值

函数调用后默认返回None

return返回值

返回值可以是任意类型

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

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

.   ^   $   *   +   ?   {}  []  \   |   () 

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 ?

匹配一次或零次，你可以认为它用于标识某事物是可选的

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

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）

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。

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] 

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。

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。

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') 

[]

^

$

\

重复

*

+

?

{m,n}

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"\w+@\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)) 

第十三章 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) 

第十四章 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

关闭文件，关闭前，会将缓存中的数据先写入文件。

FileObject.close()

格式

说明

readline

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

String = FileObject.readline([size])

格式

说明

readlines

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

List = FileObject.readlines([size])

格式

说明

read

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

String = FileObject.read([size])

格式

说明

next

返回当前行，并将文件指针到下一行

FileObject.next()

格式

说明

write

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

FileObject.write(string)

格式

说明

writelines

多行写

效率比write高，速度更快，少量写入可以使用write

FileObject.writelines(List)

格式

说明

seek

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。

FileObject.seek(偏移量，选项)

格式

说明

flush

提交更新

FileObject.flush()

格式

说明

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

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) 

递归函数

os.walk() 函数

第十五章 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

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