Python是一种非常流行的脚本语言,而且功能非常强大,几乎可以做任何事情,比如爬虫、网络工具、科学计算、树莓派、Web开发、游戏等各方面都可以派上用场。同时无论在哪种平台上,都可以用 Python 进行系统编程。
机器学习可以用一些 Python 库来实现,比如人工智能常用的TensorFlow。也可以用像 NLTK 这样的 Python 库进行自然语言处理(NLP)。
本文讨论基本的 Python 编程,后续会写一些 Python 编程的实际案例。
Python 中的字符串是不可变的,所以不能直接修改。对字符串内容的任何更改都需要产生新的副本。
在 Python 中处理字符串非常简单。
str = "welcome " + "to Python"
print (str)
这是字符串连接,你也可以对字符串做乘法操作:
str = "Python" * 2
print (str)
可以用 str()
函数将非字符串的值转换为字符串,然后再连接,如下所示:
str = "This is test number " + str(15)
print (str)
可以使用 find()
方法搜索子字符串,如下所示:
str = "welcome to Python"
print(str.find("Python"))
如果找到了字符串"Python",则 find
方法会返回第一次出现这个字符串的位置。
如果没有找到,则返回 -1。
find
函数默认从第一个字符开始搜索,也可以从第n个字符开始,如下所示:
str = "welcome to Python"
print(str.find("Python",12))
因为我们从第12个字符开始,所以找不到 Python 这个单词,所以它会返回 -1。
所以我们得到了我们要搜索的字符串的索引,现在我们要打印匹配的字符串。
你可以按索输出印字符串,如下所示:
str = "first second third"
print(str[:2])
print(str[2:])
print(str[3:5])
print(str[-1])
在第 2 行的代码会打印第一个和第二个字符,而第 3 行会从第二个字符开始打印到结束。要注意代码中结冒号的位置。字符串从 0 开始计数。
如果使用负数,则会从最后开始计数。第 5 行代码会打印最后一个字符。
你可以用如下方法替换字符串:
str = "This website is about programming"
str2 = str.replace("This", "That")
print(str2)
如果你想替换的字符串多次出现,但是只想替换第一次出现的,可以指定位置:
str = "This website is about programming I like this website"
str2 = str.replace("website", "page",1)
print(str2)
第一个词只被替换了。
可以用 strip
方法去掉字符串两端的空格,如下所示:
str = " This website is about programming "
print(str.strip())
你可以用rstrip
仅去除最右的空格,或者用 lstrip
去除最左边的空格。
在某些情况下你可能需要改变字符的大小写。
str="Welcome to likegeeks"
print(str.upper())
print(str.lower())
前面学到了用 str()
函数将数字转为字符串,但这不是 Python 中唯一的转换函数,另外还有 int()
、float()
、long()
和其他强制转换函数。
int()
可以把输入的字符串转为整数,float()
函数将字符串转为float。
str="10"
str2="20"
print(str+str2)
print(int(str)+int(str2))
第 3 行只是连接两个字符串,而第 4 行把两个值相加并输出结果。
可以用min()
找到字符串中 ASCII 值最小的字符,max()
找到最大的字符,用len()
函数得到字符的总长度。
str="welcome to Python"
print(min(str))
print(max(str))
print(len(str))
可以用 for
迭代字符串并单独操作每个字符,如下所示:
str="welcome to likegeeks website"
for i in range(len(str)):
print(str[i])
其中 len()
函数用来得到字符串的长度。
如果你使用的是Python 3,默认情况下所有字符都是 Unicode 字符集编码,但是如果用的是Python 2,可能需要对字符串进行编码,如下所示:
str="welcome to Python"
str.encode('utf-8')
在 Python 中定义数字变量的方式如下:
a=15
可以定义整数,也可以定义浮点数。
浮点数可以用 int()
函数进行舍入,如下所示:
a=15.5
print(int(a))
可以用 round()
函数对数字进行舍入:
a=15.5652645
print(round(a,2))
只需指定需要舍入到小数点后几位。
很多情况下会用到自定义精度的浮点数。
可以处理用户自定义精度数的 decimal 模块。
这样导入模块并使用:
from decimal import *
a=Decimal(5.5)
Python 中的 random 模块提供了生成随机数的函数。
import random
print(random.random())
生成的随机数介于 0.0 和 1.0 之间。
可以从自己定义的范围中生成一个随机数,如下所示:
import random
numbers=[1,2,3,4,5,6,7]
print(random.choices(numbers))
你可以从日期中提取所需的值,如下所示。
import datetime
cur_date = datetime.datetime.now()
print(cur_date)
print(cur_date.year)
print(cur_date.day)
print(cur_date.weekday())
print(cur_date.month)
print(cur_date.time())
可以得到两个时间或日期之间的差,如下所示:
import datetime
time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.datetime.now()
timediff = time2 - time1
print(timediff.microseconds())
上例中的 timediff
变量是 timedelta
类型的对象,你也可以自己创建这种对象:
time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.timedelta(days=3)
time3=time1+time2
print(time3.date())
可以用 strftime()
格式化日期或时间。
下表指定了一些常用的格式选项:
import datetime
date1 = datetime.datetime.now()
print(date1.strftime('%d. %B %Y %I:%M%p'))
可以用 strptime()
函数从字符串创建日期,如下所示:
date1=datetime.datetime.strptime(“2015-11-21”, “%Y-%m-%d”)
也可以像这样创建:
date1= datetime.datetime(year=2015, month=11, day=21)
在 Python 中处理文件非常容易,不管你信不信,在所欲语言中是是最简单的。当然你也可以说 Python 是一种做什么事情都最简单的语言。
shutil
模块中包含用于复制文件的功能。
import shutil
copied_path = shutil.copy('my_file.txt', 'copied_file.txt')
如果 my_file.txt 是一个软连接的话,那么上面的代码将会把 copied_file.txt 创建为独立的文件。
你也可以创建一个软链接的副本,如下所示:
copied_path = shutil.copy('my_file.txt', 'copied_file.txt',follow_symlinks=False)
你可以像这样移动一个文件:
import shutil
shutil.move('file1.txt', 'file3.txt')
也可以使用 os
模块中的 rename
函数重命名文件,如下所示:
import os
os.rename('file1.txt', 'file3.txt')
可以用 open
函数打开文件,然后再用 read
或write
方法进行读写。
fd = open('file1.txt')
content = fd.read()
print(content)
首先,使用 open
函数打开文件并读取,然后我再用 read
函数读取文件内容,最后,将得到的内容放入变量 content
中。
你可以指定 read()
()函数读取的字节数:
fd.read(20)
如果文件不是太大的话,你可以将整个内容读入一个列表,然后再遍历列表打印输出。
content = fd.readlines()
print(content[0])
可以通过指定打开的模式来写入文件。有两种写入模式,即写入模式和追加模式。
下面是写入模式,会覆盖掉文件中的旧内容。
fd = open('file1.txt','w')
content = fd.write('YOUR CONTENT GOES HERE')
下面是附加模式:
fd = open('file1.txt','a')
content = fd.write('YOUR CONTENT GOES HERE')
可以用 os
模块中的 mkdir
函数创建一个新目录,如下所示:
import os
os.mkdir('./NewFolder)
如果目录已经存在将会引发错误。不过不用担心,在以后的文章中会讨论异常处理,可以帮你避免此类错误。
可以用 getmtime()
、getatime()
和 getctime()
分别获取修改时间、访问时间和创建时间。
返回的时间格式为 Unix 时间戳,我们可以把它转换为人类可读的格式,如下所示:
import os
import datetime
tim=os.path.getctime('./file1.txt')
print(datetime.datetime.fromtimestamp(tim))
你可以用 os
模块中的 listdir()
函数来获取文件:
import os
files = os.listdir('.')
print(files)
此外,你可以用 glob
模块执行相同的操作:
import glob
files = glob.glob('*')
print(files)
你可以为 glob()
设定任何一种扩展名,例如设定为 * .doc
获取所有word文档。
此过程用于将 Python 对象序列化为字节流,以便以后重用。
你可以用 pickle
模块做到这一点:
import pickle
fd = open('myfile.pk ', 'wb')
pickle.dump(mydata,fd)
可以用 load()
函数反序列化此数据,如下所示:
import pickle
fd = open('myfile.pk ', 'rb')
mydata = pickle.load(fd)
Python 标准库使你可以处理不同格式的压缩文件,如tar,zip,gzip,bzip2。
要处理 zip
文件,你可以使用 zipfile
模块:
import zipfile
my_zip = zipfile.ZipFile('zipped_file.zip', mode='r')
print(file.namelist())
你可以把一个文件压缩成 zip 格式,如下所示:
import zipfile
file=zipfile.ZipFile('files.zip','w')
file.write('file1.txt')
file.close()
可以用 extractall()
方法提取 zip 压缩包中的文件:
import zipfile
file=zipfile.ZipFile('files.zip','r')
file.extractall()
file.close()
另外还可以用附加模式将文件附加到现有的zip文件,如下所示:
import zipfile
file=zipfile.ZipFile('files.zip','a')
file.write('file2.txt')
file.close()
在处理 gz 或 bz 文件时,可以用和上面相同的套路。不过要导入 gzip
模块或 bz2
模块。
import gzip
import bz2
gz_file=gzip.GzipFile('files.gz','r')
bz_file=bz2.BZ2File('fiels.bz2','r')
然后用同样的方式读写。
你可以使用 unrar 包处理rar文件。首先,安装包:
pip install unrar
然后用同样的方式使用。
import unrar.rarfile
m=unrar.rarfile.RarFile('file.rar')
m.namelist()
m.extractall()
一个非常有用的包叫做 pandas。它可以解析 CSV 和 Excel 文件,并轻松地从中提取数据。
首先,安装包
pip install pandas
然后你可以在自己的代码中使用它,如下所示:
import pandas
data=pandas.read_csv('file.csv)
默认情况下,Pandas 将第一列视为每行的标签。如果列索引不是第一列,则可以通过传递 index_col
参数来指定列索引。
如果文档中没有行标签,则应使用参数 index_col = False
。
要写入CSV文件,可以使用 to_csv()
方法。
data.to_csv('file.csv)
可以用 pandas 模块中的 read_excel()
方法来解析excel文件。
data = pd.read_excel('file.xls', sheetname='Sheet1')
如果有多个工作表,可以这样加载:
ta = pd.ExcelFile('file.xls')
这样写入excel文件:
ta.to_excel('file.xls', sheet='Sheet1')
Python 有一个 socket
类,它提供了一种通过低级 API 访问网络的方法,它支持许多网络协议。
import socket
host = '192.168.1.5'
port = 5050
m_sock = socket.create_connection ((host, port))
这段代码与 IP 地址为 192.168.1.5 的主机通过 5050 端口建立连接。
打开 socket 后,就可以发送和接收数据了。
m_sock.sendall(b'Hello World')
注意,我在字符串之前使用了 b 字符,因为数据需要是字节字符串。
如果发送的数据太大,你应该通过循环分割并发送,如下所示:
msg = b'Longer Message Goes Here'
mesglen = len(msg)
total = 0
while total < msglen:
sent = m_sock.send(msg[total:])
total = total + sent
要接收数据,你需要告诉 recv()
方法一次读入多少个字节。
data_in = m_sock.recv(2000)
这是有效的,因为你能够确定发送的消息长度小于2000个字节。
如果消息很大,则必须反复循环,直到收到所有的数据块。
buffer = bytearray(b' ' * 2000)
m_sock.recv_into(buffer)
在这里定义了一个空缓冲区,然后将消息写入缓冲区。
poplib
模块使你可以与 POP 服务器进行通信。
import getpass,poplib
pop_serv = poplib.POP3('192.168.1.5')
pop_serv.user("myuser")
pop_serv.pass_(getpass.getpass())
getpass
模块可以安全地处理密码。
如果需要安全连接,可以用 POP3_SSL 类。
要获取邮件列表和邮件计数,可以这样做:
msg_list = pop_serv.list() # to list the messages
msg_count = pop_serv.msg_count() # to get message count
处理完毕后,一定要记得关闭所有打开的连接。
pop_serv.quit()
可以用 imaplib
模块与 IMAP 邮件服务器通信。
import imaplib, getpass
my_imap = imaplib.IMAP4('imap.server.com')
my_imap.login("myuser", getpass.getpass())
如果你的 IMAP 服务器上使用 SSL,则应用 IMAP4_SSL 类。
要获取电子邮件列表,需要先执行查询操作:
data = my_imap.search(None, 'ALL')
然后,通过迭代 data
变量中的邮件索引获取邮件内容
msg = my_imap.fetch(email_id, '(RFC822)')
最后,不要忘记关闭连接:
my_imap.close()
my_imap.logout()
想要通过 SMTP 协议发送电子邮件。可以用 smtplib
。
import smtplib, getpass
my_smtp = smtplib.SMTP(smtp.server.com')
my_smtp.login("myuser", getpass.getpass())
如果在 SMTP服务器上使用SSL,则应用 SMTP_SSL 类。
打开连接后,你可以这样发送邮件:
from_addr = '[email protected]'
to_addr = '[email protected]'
msg = 'From: [email protected]\r\nTo: [email protected]\r\n\r\nHello, this is a test message'
my_smtp.sendmail(from_addr, to_addr, msg)
要与Web服务器进行通信,需要用到 urllib.request
子模块。
import urllib.request
my_web = urllib.request.urlopen('https://www.google.com')
print(my_web.read())
如果你想要提交 Web 表单,应该向网页发送POST请求。
import urllib.request
my_data = b'Your Data Goes Here'
my_req = urllib.request.Request('http://localhost', data=my_data,method='POST')
my_frm = urllib.request.urlopen(my_req)
print(my_frm.status)
另外还可以用 mechanize 或 urllib2 模块,还有很多方法可以实现这个功能。
socket
类支持侦听连接请求。
import socket
host = ''
port = 3535
my_server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
my_server.bind((host, port))
my_server.listen(1)
现在你可以接受这样的连接请求:
addr = my_server.accept()
print('Connected ... ', addr)
data = conn.recv(1024)
最后不要忘记在操作完成后关闭连接
conn.close()
并发运行任务是非常有用的,Python 有一个名为 threading
的模块,它包含一个 Thread
类。
import threading
def print_message():
print('The message got printed from a different thread')
my_thread = threading.Thread(target=print_message)
my_thread.start()
如果函数需要很长时间才能完成,可以用 is_alive()
方法检查它是否仍在运行。
有时你的线程需要安全地访问全局资源。这时候就需要用到锁。
import threading
num = 1
my_lock = threading.Lock()
def my_func():
global num, my_lock
my_lock.acquire()
sum = num + 1
print(sum)
my_lock.release()
my_thread = threading.Thread(target=my_func)
my_thread.start()
使用树莓派是一种价格便宜的单板电脑,可以在上面开发各种有趣的应用。
可以用 Python 的 RPi.GPIO 模块使树莓派与外接的传感器通信。
首先,在你的树莓派中安装包,如下所示:
$ sudo apt-get install python-dev python-rpi.gpio
然后你就能在Python脚本中使用它了。可以在树莓派的 GPIO 总线上写输出:
import RPi.GPIO as GPIO
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(1, GPIO.OUT, initial=GPIO.LOW)
GPIO.output(1, GPIO.HIGH)
你可以用 RPi.GPIO
模块从 GPIO 接口读取数据,如下所示:
import RPi.GPIO
RPi.GPIO.setup(1, GPIO.IN)
if RPi.GPIO.input(1):
print('Input was HIGH')
else:
print('Input was LOW')
以上只是 Python 的一小部分基础知识,还有很长的路需要走。
实际上,我们已经介绍了一小部分Python,还有很多内容需要介绍。将来会有更多的文章来帮助大家学习 Python 这种充满魅力的语言,请关注我。