Python深入学习笔记（一）

写在前面的话

从08年接触Python到现在，断断续续地使用，到如今Python已经成为日常事物处理、科研实验，甚至工程项目的主力语言，主要因为其敏捷性和快速实现的能力。虽然看了一些Python的教程，除了当初那本《Python核心编程》被反复翻看之外，其余还没看到很能让自己Python水平提高的书，虽然也掌握了一些比较Pythonic的方法，但总觉得离真正的深入理解和运用还很远，就像一直属于业余选手，算不上专业队伍那般。直到最近在看《编写高质量代码——改善Python程序的91个建议》和《Python开发实战》，开始有点眼前一亮的感觉，所以，趁此机会，在读书学习的过程中把一些有意思的Pythonic Code做个记录，也方便自己以后查阅。

 

代码风格与规范

1. 包和模块的命名采用小写、单数形式，而且短小；

2. 包通常仅作为命名空间，如只包含空的__init__.py文件；

 

参数变量操作

1. 三元操作 

1 x=0

2 y=1

3 print x if x>y else y

4 

5 #等价于

6 if x>y:

7     print x

8 else:

9     print y 

2. 将常量集中到一个文件中

 1 # const.py

 2 class _const:

 3     class ConstError(TypeError): pass

 4     class ConstCaseError(ConstError): pass

 5 

 6     def __setattr__(self, name, value):

 7         if self.__dict__.has_key(name):

 8             raise self.ConstError, "Can't Change const %s." % name

 9         if not name.isupper():

10             raise self.ConstCaseError, \

11                 'const name "%s" is not all uppercase' % name

12         self.__dict__[name] = value

13 

14 import sys

15 sys.modules[__name__] = _const()

16 

17 # 存放常量的文件 constant.py

18 import const

19 

20 const.MY_CONSTANT = 1

3. 枚举类型

使用第三方模块flufl.enum，注：flufl不支持枚举元素比较

 1 from flufl.num import Enum

 2 #方法一：通过继承的方式实现

 3 class Seasons(Enum):

 4     Spring = "Spring"

 5     Summer = 2

 6     Autumn = 3

 7     Winter = 4

 8 #方法二：直接初始化为Enum类的实例

 9 Seasons = Enum('Seasons', 'Spring Summer Autumn Winter')

10 

11 #使用枚举值

12 #方法一：得到枚举项的名称

13 print [member for member in Seasons.__members__]

14 #方法二：得到枚举项的值

15 print Seasons.Summer.value

4. 类型检查

使用isinstance(object, classinfo)

5.字符串操作

a. 格式化字符串

1 #在参数比较多的情况下，这样写使得格式化的字符串比较清晰，尤其当参数以dict传递时

2 print 'hello %(name)s' % {'name': 'Tom'}

3 

4 #使用str.format()也可以使字符串格式化变得清晰

5 print '%(name)s is %(age)d years old.' % {'name': 'Tom', 'age': 12}

b. 格式化字符串使用format()，更为灵活

weather = [("Monday", "rain"), ("Tuestday", "sunny")]



formatter = "Weather of '{0[0]}' is '{0[1]}'".format

for item in map(formatter, weather):

    print item

 

6. 判断数值=或!=时，尽量使用整型数，浮点数可能由于精度不一，导致无法获得精确一致使判断条件得以满足。

7. 在不可信的计算环境中，尽量避免使用eval()，使用ast.literal_eval代替。

8. 将对象转换成字符串表示，有repre()和str()两种方法：

str()一般是将数值转成字符串。 
repr()是将一个对象转成字符串显示，注意只是显示用，有些对象转成字符串没有直接的意思。如list,dict使用str()是无效的，但使用repr可以，这是为了看它们都有哪些值，为了显示之用。

9. 函数传参既不是传值也不是传引用，准确的说法是传对象或者说传对象的引用。对可变对象的修改在函数外部以及内部都可见，调用者和被调用者之间共享这个对象，而对于不可变对象，由于并不能真正被修改，因此，修改往往是通过生成一个新的对象然后赋值实现。(书p75)

 

列表解析

语法： [expr for iter_item in iterable if cond_expr] 

1. 多重迭代，例如两个集合的笛卡尔乘积：

>>> [(a, b) for a in ['a', 1, '1', 'b'] for b in ['1', 2, '2', 'b'] if a!=b]

[('a', '1'), ('a', 2), ('a', '2'), ('a', 'b'), (1, '1'), (1, 2), (1, '2'), (1, 'b'), ('1', 2), ('1', '2'), ('1', 'b'), ('b', '1'), ('b', 2), ('b', '2')]

 

排序

sorted()作用于任意可迭代的对象，list.sort()一般作用于列表，sorted()不改变原有序列对象，返回一个新的对象，而sort()直接改变原有列表。

1. 多键值排序

#这里有两个同为ann，但年龄分别为2和3的小孩

>>> person = [{'name':'joe', 'age':2},{'name':'ann','age':3},{'name':'ben','age':5},{'name':'ann','age':2}]

#同时考虑name和age两个键值的排序

>>> sorted(person, key=lambda x: (x['name'],-x['age']))                         [{'age': 3, 'name': 'ann'}, {'age': 2, 'name': 'ann'}, {'age': 5, 'name': 'ben'}, {'age': 2, 'name': 'joe'}]

#注意这里的键值顺序

>>> sorted(person, key=lambda x: (x['age'],x['name']))                          [{'age': 2, 'name': 'ann'}, {'age': 2, 'name': 'joe'}, {'age': 3, 'name': 'ann'}, {'age': 5, 'name': 'ben'}]

#另外一种排序方法

>>> from operator import itemgetter

>>> sorted(person, key=itemgetter('name','age'))

[{'age': 2, 'name': 'ann'}, {'age': 3, 'name': 'ann'}, {'age': 5, 'name': 'ben'}, {'age': 2, 'name': 'joe'}]

 

2. 字典中混合list排序

>>> mydict = {'Li':[1,'b'],

... 'zhang':[3,'e'],

... 'Wang':[2,'a']}

>>> sorted(mydict.iteritems(), key=lambda (k,v): itemgetter(1)(v))

[('Wang', [2, 'a']), ('Li', [1, 'b']), ('zhang', [3, 'e'])]

>>> sorted(mydict.iteritems(), key=lambda (k,v): itemgetter(0)(v))

[('Li', [1, 'b']), ('Wang', [2, 'a']), ('zhang', [3, 'e'])]

3. 多维list排序

>>> results = [['ann',10,'b'],['ben',9,'a'],['aris',9,'c']]

>>> sorted(results, key=itemgetter(2,1))

[['ben', 9, 'a'], ['ann', 10, 'b'], ['aris', 9, 'c']]

>>> sorted(results, key=itemgetter(1,2))

[['ben', 9, 'a'], ['aris', 9, 'c'], ['ann', 10, 'b']]

>>> sorted(results, key=itemgetter(0,1))

[['ann', 10, 'b'], ['aris', 9, 'c'], ['ben', 9, 'a']]

>>> sorted(results, key=itemgetter(0))

[['ann', 10, 'b'], ['aris', 9, 'c'], ['ben', 9, 'a']]