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  • Python十大装B语法

    万次阅读 多人点赞 2019-11-01 14:29:21
    Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如...

    Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。

    1. for - else

    什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你可能不知道,else 是个脚踩两只船的家伙,for 和 else 也是一对,而且是合法的。十大装B语法,for-else 绝对算得上南无湾!不信,请看:

    >>> for i in [1,2,3,4]:
    	print(i)
    else:
    	print(i, '我是else')
    	
    1
    2
    3
    4
    4 我是else
    

    如果在 for 和 else 之间(循环体内)有第三者 if 插足,也不会影响 for 和 else 的关系。因为 for 的级别比 if 高,else 又是一个攀附权贵的家伙,根本不在乎是否有 if,以及是否执行了满足 if 条件的语句。else 的眼里只有 for,只要 for 顺利执行完毕,else 就会屁颠儿屁颠儿地跑一遍:

    >>> for i in [1,2,3,4]:
    	if i > 2:
    		print(i)
    else:
    	print(i, '我是else')
    
    3
    4
    4 我是else
    

    那么,如何拆散 for 和 else 这对冤家呢?只有当 for 循环被 break 语句中断之后,才会跳过 else 语句:

    >>> for i in [1,2,3,4]:
    	if i>2:
    		print(i)
    		break
    else:
    	print(i, '我是else')
    
    3
    

    2. 一颗星(*)和两颗星(**)

    有没有发现,星(*)真是一个神奇的符号!想一想,没有它,C语言还有啥好玩的?同样,因为有它,Python 才会如此的仪态万方、风姿绰约、楚楚动人!Python 函数支持默认参数和可变参数,一颗星表示不限数量的单值参数,两颗星表示不限数量的键值对参数。

    我们还是举例说明吧:设计一个函数,返回多个输入数值的和。我们固然可以把这些输入数值做成一个list传给函数,但这个方法,远没有使用一颗星的可变参数来得优雅:

    >>> def multi_sum(*args):
    	s = 0
    	for item in args:
    		s += item
    	return s
    
    >>> multi_sum(3,4,5)
    12
    

    Python 函数允许同时全部或部分使用固定参数、默认参数、单值(一颗星)可变参数、键值对(两颗星)可变参数,使用时必须按照前述顺序书写。

    >>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):
    	print('姓名:%s,年龄:%d,性别:%s'%(name, age, gender))
    	print(args)
    	print(kwds)
    
    >>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)
    姓名:xufive,年龄:50,性别:男
    (175, 75)
    {'math': 99, 'english': 90}
    

    此外,一颗星和两颗星还可用于列表、元组、字典的解包,看起来更像C语言:

    >>> a = (1,2,3)
    >>> print(a)
    (1, 2, 3)
    >>> print(*a)
    1 2 3
    >>> b = [1,2,3]
    >>> print(b)
    [1, 2, 3]
    >>> print(*b)
    1 2 3
    >>> c = {'name':'xufive', 'age':51}
    >>> print(c)
    {'name': 'xufive', 'age': 51}
    >>> print(*c)
    name age
    >>> print('name:{name}, age:{age}'.format(**c))
    name:xufive, age:51
    

    3. 三元表达式

    熟悉 C/C++ 的程序员,初上手 python 时,一定会怀念经典的三元操作符,因为想表达同样的思想,用python 写起来似乎更麻烦。比如:

    >>> y = 5
    >>> if y < 0:
    	print('y是一个负数')
    else:
    	print('y是一个非负数')
    
    y是一个非负数
    

    其实,python 是支持三元表达式的,只是稍微怪异了一点,类似于我们山东人讲话。比如,山东人最喜欢用倒装句:打球去吧,要是不下雨的话;下雨,咱就去自习室。翻译成三元表达式就是:

    打球去吧 if 不下雨 else 去自习室

    来看看三元表达式具体的使用:

    >>> y = 5
    >>> print('y是一个负数' if y < 0 else 'y是一个非负数')
    y是一个非负数
    

    python 的三元表达式也可以用来赋值:

    >>> y = 5
    >>> x = -1 if y < 0 else 1
    >>> x
    1
    

    4. with - as

    with 这个词儿,英文里面不难翻译,但在 Python 语法中怎么翻译,我还真想不出来,大致上是一种上下文管理协议。作为初学者,不用关注 with 的各种方法以及机制如何,只需要了解它的应用场景就可以了。with 语句适合一些事先需要准备,事后需要处理的任务,比如,文件操作,需要先打开文件,操作完成后需要关闭文件。如果不使用with,文件操作通常得这样:

    fp = open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r')
    try:
        contents = fp.readlines()
    finally:
        fp.close()
    

    如果使用 with - as,那就优雅多了:

    >>> with open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp:
    	contents = fp.readlines()
    

    5. 列表推导式

    在各种稀奇古怪的语法中,列表推导式的使用频率应该时最高的,对于代码的简化效果也非常明显。比如,求列表各元素的平方,通常应该这样写(当然也有其他写法,比如使用map函数):

    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> result = list()
    >>> for i in a:
    	result.append(i*i)
    
    >>> result
    [1, 4, 9, 16, 25]
    

    如果使用列表推导式,看起来就舒服多了:

    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> result = [i*i for i in a]
    >>> result
    [1, 4, 9, 16, 25]
    

    事实上,推导式不仅支持列表,也支持字典、集合、元组等对象。有兴趣的话,可以自行研究。我有一篇博文《一行 Python 代码能实现什么丧心病狂的功能?》,里面的例子,都是列表推导式实现的。

    6. 列表索引的各种骚操作

    Python 引入负整数作为数组的索引,这绝对是喜大普奔之举。想想看,在C/C++中,想要数组最后一个元素,得先取得数组长度,减一之后做索引,严重影响了思维的连贯性。Python语言之所以获得成功,我个人觉得,在诸多因素里面,列表操作的便捷性是不容忽视的一点。请看:

    >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> a[2:4]
    [2, 3]
    >>> a[3:]
    [3, 4, 5]
    >>> a[1:]
    [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> a[:]
    [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> a[::2]
    [0, 2, 4]
    >>> a[1::2]
    [1, 3, 5]
    >>> a[-1]
    5
    >>> a[-2]
    4
    >>> a[1:-1]
    [1, 2, 3, 4]
    >>> a[::-1]
    [5, 4, 3, 2, 1, 0]
    

    如果说,这些你都很熟悉,也经常用,那么接下来这个用法,你一定会感觉很神奇:

    >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> b = ['a', 'b']
    >>> a[2:2] = b
    >>> a
    [0, 1, 'a', 'b', 2, 3, 4, 5]
    >>> a[3:6] = b
    >>> a
    [0, 1, 'a', 'a', 'b', 4, 5]
    

    7. lambda函数

    lambda 听起来很高大上,其实就是匿名函数(了解js的同学一定很熟悉匿名函数)。匿名函数的应用场景是什么呢?就是仅在定义匿名函数的地方使用这个函数,其他地方用不到,所以就不需要给它取个阿猫阿狗之类的名字了。下面是一个求和的匿名函数,输入参数有两个,x和y,函数体就是x+y,省略了return关键字。

    >>> lambda x,y: x+y
    <function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
    >>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因为匿名函数没有名字,使用的时候要用括号把它包起来
    

    匿名函数一般不会单独使用,而是配合其他方法,为其他方法提供内置的算法或判断条件。比如,使用排序函数sorted对多维数组或者字典排序时,就可以指定排序规则。

    >>> a = [{'name':'B', 'age':50}, {'name':'A', 'age':30}, {'name':'C', 'age':40}]
    >>> sorted(a, key=lambda x:x['name']) # 按姓名排序
    [{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'B', 'age': 50}, {'name': 'C', 'age': 40}]
    >>> sorted(a, key=lambda x:x['age']) # 按年龄排序
    [{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'C', 'age': 40}, {'name': 'B', 'age': 50}]
    

    再举一个数组元素求平方的例子,这次用map函数:

    >>> a = [1,2,3]
    >>> for item in map(lambda x:x*x, a):
    	print(item, end=', ')
    
    1, 4, 9, 
    

    8. yield 以及生成器和迭代器

    yield 这词儿,真不好翻译,翻词典也没用。我干脆就读作“一爱得”,算是外来词汇吧。要理解 yield,得先了解 generator(生成器)。要了解generator,得先知道 iterator(迭代器)。哈哈哈,绕晕了吧?算了,我还是说白话吧。

    话说py2时代,range()返回的是list,但如果range(10000000)的话,会消耗大量内存资源,所以,py2又搞了一个xrange()来解决这个问题。py3则只保留了xrange(),但写作range()。xrange()返回的就是一个迭代器,它可以像list那样被遍历,但又不占用多少内存。generator(生成器)是一种特殊的迭代器,只能被遍历一次,遍历结束,就自动消失了。总之,不管是迭代器还是生成器,都是为了避免使用list,从而节省内存。那么,如何得到迭代器和生成器呢?

    python内置了迭代函数 iter,用于生成迭代器,用法如下:

    >>> a = [1,2,3]
    >>> a_iter = iter(a)
    >>> a_iter
    <list_iterator object at 0x000001B2DE434BA8>
    >>> for i in a_iter:
    	print(i, end=', ')
    
    1, 2, 3, 
    

    yield 则是用于构造生成器的。比如,我们要写一个函数,返回从0到某正整数的所有整数的平方,传统的代码写法是这样的:

    >>> def get_square(n):
    	result = list()
    	for i in range(n):
    		result.append(pow(i,2))
    	return result
    
    >>> print(get_square(5))
    [0, 1, 4, 9, 16]
    

    但是如果计算1亿以内的所有整数的平方,这个函数的内存开销会非常大,这是 yield 就可以大显身手了:

    >>> def get_square(n):
    	for i in range(n):
    		yield(pow(i,2))
    
    >>> a = get_square(5)
    >>> a
    <generator object get_square at 0x000001B2DE5CACF0>
    >>> for i in a:
    	print(i, end=', ')
    
    0, 1, 4, 9, 16, 
    

    如果再次遍历,则不会有输出了。

    9. 装饰器

    刚弄明白迭代器和生成器,这又来个装饰器,Python 咋这么多器呢?的确,Python 为我们提供了很多的武器,装饰器就是最有力的武器之一。装饰器很强大,我在这里尝试从需求的角度,用一个简单的例子,说明装饰器的使用方法和制造工艺。

    假如我们需要定义很多个函数,在每个函数运行的时候要显示这个函数的运行时长,解决方案有很多。比如,可以在调用每个函数之前读一下时间戳,每个函数运行结束后再读一下时间戳,求差即可;也可以在每个函数体内的开始和结束位置上读时间戳,最后求差。不过,这两个方法,都没有使用装饰器那么简单、优雅。下面的例子,很好地展示了这一点。

    >>> import time
    >>> def timer(func):
    	def wrapper(*args,**kwds):
    		t0 = time.time()
    		func(*args,**kwds)
    		t1 = time.time()
    		print('耗时%0.3f'%(t1-t0,))
    	return wrapper
    
    >>> @timer
    def do_something(delay):
    	print('函数do_something开始')
    	time.sleep(delay)
    	print('函数do_something结束')
    
    	
    >>> do_something(3)
    函数do_something开始
    函数do_something结束
    耗时3.077
    

    timer() 是我们定义的装饰器函数,使用@把它附加在任何一个函数(比如do_something)定义之前,就等于把新定义的函数,当成了装饰器函数的输入参数。运行 do_something() 函数,可以理解为执行了timer(do_something) 。细节虽然复杂,不过这么理解不会偏差太大,且更易于把握装饰器的制造和使用。

    10. 巧用断言assert

    所谓断言,就是声明表达式的布尔值必须为真的判定,否则将触发 AssertionError 异常。严格来讲,assert是调试手段,不宜使用在生产环境中,但这不影响我们用断言来实现一些特定功能,比如,输入参数的格式、类型验证等。

    >>> def i_want_to_sleep(delay):
    	assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
    	print('开始睡觉')
    	time.sleep(delay)
    	print('睡醒了')
    
    	
    >>> i_want_to_sleep(1.1)
    开始睡觉
    睡醒了
    >>> i_want_to_sleep(2)
    开始睡觉
    睡醒了
    >>> i_want_to_sleep('2')
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#247>", line 1, in <module>
        i_want_to_sleep('2')
      File "<pyshell#244>", line 2, in i_want_to_sleep
        assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
    AssertionError: 函数参数必须为整数或浮点数
    

    后记

    近期有很多朋友通过私信咨询有关Python学习问题。为便于交流,我在CSDN的app上创建了“Python作业辅导”大本营,面向Python初学者,为大家提供咨询服务、辅导Python作业。欢迎有兴趣的同学使用微信扫码加入。

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    从博客到公众号,每一篇、每一题、每一句、每一行代码,都坚持原创,绝不复制抄袭,这是我坚守的原则。如果喜欢,请关注我的微信公众号“Python作业辅导员”。

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    展开全文
  • Python2和Python3的区别,以及为什么选Python3的原因

    万次阅读 多人点赞 2018-06-29 12:28:13
    >>> my_input = input('enter a number: ') enter a number: 123 >>> type(my_input) 整除:(没有太大影响)(Python3中/表示真除,%表示取余,//表示地板除(结果取整);Python2中/表示根据除数被除数小数点位得到...

    任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料。其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦~

     

    学习Python 2还是Python 3?

    罗振宇在今年的跨年演讲,《时间的朋友》中有个观点,大意是说,人们都有一种受虐情节,有时候希望别人对他粗暴一点。为此,他还举了两个例子,分别是“乔布斯对待消费者的态度”和“和菜头不尊重他的饮食需求”,末了还很享受的来一句:我爱死他了,对我再粗暴一点好不好!

    看到很多新同学在学习Python的过程中,犹豫学习Python 2还是学习Python 3而迟迟不行动,白白地浪费了大把时间,错过了升职加薪的机会,我真心觉得非常遗憾。所以,我忍不住想对大家粗暴一次,给大家一个粗暴而又正确的答案:

    应该学习Python 2还是Python 3?

    都要学!

    这个答案可能很出乎意料,也很容易反驳,例如:

    • Python 3 才是Python的未来
    • Python 官方都建议指直接学习Python 3
    • Python 2 只维护到2020年

    真的是这样吗?作为一个在一线互联网公司奋斗的工程师,也是一个多年的Python老手,大家不妨来看看我这么说的理由。

    为什么还要学习Python 2

    Python 2只维护到2020年不应该成为你拒绝Python 2的理由

    所有纠结学习Python 2还是Python 3的朋友都知道,按照Python官方的计划,Python 2只支持到2020年。可能大家接触Python的时间还不长,不知道Python官方曾经还说过,Python 2只支持到2015年(https://github.com/python/peps/blob/master/pep-0373.txt)。所以,大家可以看到,跳票不是中国人的特权,Python官方也是会跳票的。

    如果大家关注科技新闻的话,会注意到,就在前几天,微软刚宣布将在2020年对Win 7停止任何技术支持,之后即使遇到BUG和安全问题,他们也不会再修复,就像现在的XP一样。但是,大家看看我们周围的同事、朋友、亲戚,到底是用Win 7的多还是用Win 10的多?这些用Win 7的人有吵着说我要升级Windows的吗?用Win 10的人有吵着让用Win 7的人升级吗?

    但是,在Python这个圈子,就是有很多人吵着要让别人升级Python 3。很多时候用户并不关心自己用的是Python 2还是Python 3,只要能用就行。所以,用Python 2的人并没有什么动力去升级到Python 3。

    如果你觉得,Python 3才是Python的未来,不希望接触Python 2的项目。那么,问题来了,女神跟你说,晚上来我家给我修下电脑呗,但是我的电脑是Windows XP的,你是去还是不去?

    Python官方建议学习Python 3只是一种一厢情愿的行为

    我们来看一下Python 2和Python 3的下载统计数据(Python 2.7 still reigns supreme in pip installs):

    Python 2的使用量远远超过Python 3。而且,大家注意竖轴的单位,是指数!简单换算一下就知道,仅从下载量来说,Python 2.7的下载量是总下载量的90%!所以,学习Python,想直接抛弃Python 2学习Python 3,几乎是不可能的事情。

    上面的数据是全球范围的统计数据,我们来看看中国互联网的情况。为了写这篇文章,我专门在同学群里面发了红包,邀请了来自百度、阿里、腾讯、网易、美团、华为、招行、建行、eBay、美图、Oracle等公司的一线技术专家,统计了各大公司使用Python的情况。

    统计数据如下:

    • 10% 使用 Python 3
    • 20% 既使用Python 2也使用Python 3,Python 2用的更多
    • 70% 使用Python 2

    统计数据基本与pypi的全球范围的统计数据吻合。所以,如果你说,我一开始学的就是Python 3,Python 3也是Python的未来,我不想去了解和学习Python 2。那么,你可能要和大半个中国互联网失之交臂了。或许你也不在乎,但是,如果有人拿钱砸你让你维护Python 2的代码呢?

    Python 2还会存在很长一段时间

    不知道大家有没有想过,为什么Python官方极力让大家使用Python 3,而Python 2依然处于统治地位呢?

    其实答案很简单也很粗暴:因为绝大多数人,你给他什么,他就用什么。据我说知,尽管Python 3在2008年12月就已经发布了,但是,目前Python 3仍然不是任何操作系统的默认Python解释器,这是Python 3使用不广泛的主要原因。

    我们都知道,在任何一家公司,升级服务器的操作系统版本都是一个很慎重事情。所以,我们有理由相信,Python 2还会存在很长一段时间。很长是多长呢?至少比2020年还要长。

    这个世界并不是非黑即白的,Python也不是

    有了前面的数据做支撑,我们不是应该学习Python 2吗,为什么Python 2和Python 3都要学呢?

    首先,这个世界并不是非黑即白的,Python也不是。在学习Python 2和学习Python 3中间,其实有一个很好的平衡,那就是同时兼容Python 2和Python 3。为了做到同时兼容Python 2和Python 3,需要深用到Python的__future__库。__future__库里面包含了不少从Python 3 backport 到Python 2的特性,充分使用__future__库,可以很好的兼容Python 2和Python 3。

    其次,Python 2和Python 3确实有一些差异,但是,并没有大家想象的那么大,Python 2和Python 3之间的差异不到Python语法的10%,我们可以快速地了解哪些Python 2里面的语法在Python 3中已经被弃用,在我们写代码的过程中,规避掉这一部分语法即可。在Python的最佳实践中,Python 3里弃用的Python语法,在Python 2里面也不推荐使用,不然也不会被弃用了。如果你知道并坚持Python的最佳实践,那么,对你来说,Python 2和Python 3的差异就更小了。

    最后,我们可以参考优秀的开源软件的做法,如OpenStack,努力做到代码同时兼容Python 2和Python 3(Python3 - OpenStack),也可以借助一些开软的库(如six)来同时兼容。如果能够做到同时兼容Python 2和Python 3,我们的使用者将更广泛,我们的代码也将更有价值。

    拿Windows 来说,当 Windows 7 发布的时候(我就不说 Vista 了),很多人依然抱着 XP 不放,当你问他们为什么时,他们会一本正经地说,“新系统好卡啊”,或是“好多软件都不兼容啊”,或是“改变很大啊,好不习惯啊”,甚至是“ XP 已经是很好的系统了,微软出个新系统就是为了坑钱”。

    于是乎,春去春又来,送走了 Win 7 ,我们又迎来了 Win 8 ,但是这些人的想法依然没有改变(我相信中国人中这种情况多一些)。如果这种人很多而且这种情况持续下去的话,最终的结局只会是微软的状况越来越差,最终人们毫无选择,投降了Linux的怀抱(咦?怎么有种心花怒放的感觉)。

    当我在脑子里把上面的 Win XP 换成 Python 2 、Win 7 换成 Python 3 甚至 Python 4 时,不禁感到一阵恐惧,我差点就和其他人合谋把 Python 给害死!试想一下,多年以后,Ruby 、Go 等语言都有了很多新的特性,虽然最新的 Python 也十分优秀,但因为一些人,不愿改变,坚守着老版本,抛出一些可笑的理由,最终 Python 因为用户习惯而没落了, Guido 和整个 Python 社区的努力都被这些人的习惯给无视了。

    让我们来看看这些可笑的理由(关于详细的解释,可以看一下知乎上的徐酿泉的答案,我在这简单总结一下):
    什么?支持 Python 3 的库太少?醒醒吧,这都6年了,最新都3.4.1了,现在还不支持 Python 3 的库大多是常年无人维护的东西了。
    什么?新版本和旧版本兼容性差?放心吧,以后的版本会越来越不兼容,除非你打算死守 Python 2 一辈子。况且,为了新的特性,改变一下有那么难吗?
    最后,那些还在坚守旧版本的人,你们的一堆理由和批评,真的不是在为自己的问题作辩护吗?

    stop talking, just do it

    前面说了我对学习Python 2还是Python 3的一些观点,希望能够帮助大家少走弯路,另外,关于Python的版本问题,我这里还有一些良心建议:

    • 学习Python前,先了解在Python 3里面已经弃用的Python 2语法,对这些部分简单带过不要花太多时间
    • 使用Python 2,不要使用Python 2.7以前的版本
    • 使用Python 3,不要使用Python 3.4以前的版本
    • 多了解Python 2的__future__库
    • 对同一份代码,不要为Python 2和Python 3分别维护分支,努力在一套代码中兼容Python 2和Python 3

    这篇文章详细的说明了为什么要同时学习Python 2和Python 3,如何在Python 2和Python 3中找到一个平衡。但是,重要的不是纠结学习Python 3还是Python 2,而是“stop talking, just do it!”。

    Python2与Python3的具体区别

    除了引入import from future,了解一下两者的区别也是很必要的

    print函数:(Python3中print为一个函数,必须用括号括起来;Python2中print为class)

    Python 2 的 print 声明已经被 print() 函数取代了,这意味着我们必须包装我们想打印在小括号中的对象。

    Python 2

    1
    2
    3
    4
    print 'Python', python_version()
    print 'Hello, World!'
    print('Hello, World!')
    print "text", ; print 'print more text on the same line'

    run result:
    Python 2.7.6
    Hello, World!
    Hello, World!
    text print more text on the same line

    Python 3

    1
    2
    3
    4
    print('Python', python_version())
    print('Hello, World!')
    print("some text,", end="")
    print(' print more text on the same line')

    run result:
    Python 3.4.1
    Hello, World!
    some text, print more text on the same line


    通过input()解析用户的输入:(Python3中input得到的为str;Python2的input的到的为int型,Python2的raw_input得到的为str类型)统一一下:Python3中用input,Python2中用row_input,都输入为str

    幸运的是,在 Python 3 中已经解决了把用户的输入存储为一个 str 对象的问题。为了避免在 Python 2 中的读取非字符串类型的危险行为,我们不得不使用 raw_input() 代替。

    Python 2
    Python 2.7.6
    [GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] on darwin
    Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

    >>> my_input = input('enter a number: ')
    
    enter a number: 123
    
    >>> type(my_input)
    <type 'int'>
    
    >>> my_input = raw_input('enter a number: ')
    
    enter a number: 123
    
    >>> type(my_input)
    <type 'str'>
    

    Python 3
    Python 3.4.1
    [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5577)] on darwin
    Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

    >>> my_input = input('enter a number: ')
    
    enter a number: 123
    
    >>> type(my_input)
    <class 'str'>

     


     

    整除:(没有太大影响)(Python3中/表示真除,%表示取余,//表示地板除(结果取整);Python2中/表示根据除数被除数小数点位得到结果,//同样表示地板除)统一一下:Python3中/表示真除,%表示取余,//结果取整;Python2中带上小数点/表示真除,%表示取余,//结果取整

    Python 2

    1
    2
    3
    4
    5
    print 'Python', python_version()
    print '3 / 2 =', 3 / 2
    print '3 // 2 =', 3 // 2
    print '3 / 2.0 =', 3 / 2.0
    print '3 // 2.0 =', 3 // 2.0

    run result:
    Python 2.7.6
    3 / 2 = 1
    3 // 2 = 1
    3 / 2.0 = 1.5
    3 // 2.0 = 1.0

    Python 3

    1
    2
    3
    4
    5
    print('Python', python_version())
    print('3 / 2 =', 3 / 2)
    print('3 // 2 =', 3 // 2)
    print('3 / 2.0 =', 3 / 2.0)
    print('3 // 2.0 =', 3 // 2.0)

    run result:
    Python 3.4.1
    3 / 2 = 1.5
    3 // 2 = 1
    3 / 2.0 = 1.5
    3 // 2.0 = 1.0


     

    xrange模块:

    在 Python 3 中,range() 是像 xrange() 那样实现以至于一个专门的 xrange() 函数都不再存在(在 Python 3 中xrange() 会抛出命名异常)。

    在 Python 2 中 xrange() 创建迭代对象的用法是非常流行的。比如: for 循环或者是列表/集合/字典推导式。
      这个表现十分像生成器(比如。“惰性求值”)。但是这个 xrange-iterable 是无穷的,意味着你可以无限遍历。
      由于它的惰性求值,如果你不得仅仅不遍历它一次,xrange() 函数 比 range() 更快(比如 for 循环)。尽管如此,对比迭代一次,不建议你重复迭代多次,因为生成器每次都从头开始。



    python 2.4 与 python 3.0 的比较

    一、 print 从语句变为函数

       原:     print   1, 2+3

    改为: print ( 1, 2+3 )

    二、range 与 xrange

    原 : range( 0, 4 )   结果 是 列表 [0,1,2,3 ]

    改为:list( range(0,4) )

    原 : xrange( 0, 4 )    适用于 for 循环的变量控制

    改为:range(0,4)

    三、字符串

    原: 字符串以 8-bit 字符串存储

    改为: 字符串以 16-bit Unicode 字符串存储

     

    四、try except 语句的变化

    原: try:

              ......

         except    Exception, e :

             ......

    改为

        try:

              ......

         except    Exception as e :

             ......

    五、打开文件

    原: file( ..... )

        或 open(.....)

    改为:

        只能用 open(.....)

    六、从键盘录入一个字符串

    原: raw_input( "提示信息" )

    改为: input( "提示信息" )

    七、bytes 数据类型

     

     

    A bytes object is an immutable array. The items are 8-bit bytes, represented by integers in the range 0 <= x < 256.

    bytes 可以看成是“字节数组”对象,每个元素是 8-bit 的字节,取值范围 0~255。

    由于在 python 3.0中字符串以 unicode 编码存储,当写入二进制文件时,字符串无法直接写入(或读取),必须以某种方式的编码为字节序列后,方可写入。

    (一)字符串编码(encode) 为 bytes

    例:   s = "张三abc12"

           b = s.encode( 编码方式)

           # b 就是 bytes 类型的数据

          # 常用的编码方式为 : "uft-16"    , "utf-8", "gbk", "gb2312", "ascii" , "latin1" 等

          # 注 : 当字符串不能编码为指定的“编码方式”时,会引发异常

    (二) bytes 解码(decode)为字符串

          s = "张三abc12"

           b = s.encode( "gbk")    # 字符串 s 编码为 gbk 格式的字节序列

           s1 = b.decode("gbk")   # 将字节序列 b以gbk格式 解码为字符串

           # 说明,当字节序列不能以指定的编码格式解码时会引发异常

    (三)使用方法举例

    #coding=gbk

    f = open("c:\\1234.txt", "wb")
    s = "张三李四abcd1234"
    # -------------------------------
    # 在 python2.4 中我们可以这样写:
    # f.write( s )
    # 但在 python 3.0中会引发异常
    # -------------------------------
    b = s.encode("gbk")
    f.write( b )
    f.close()

    input("?")

    读取该文件的例子:

    #coding=gbk

    f = open("c:\\1234.txt", "rb")
    f.seek(0,2) #定位至文件尾
    n = f.tell() #读取文件的字节数
    f.seek(0,0) #重新定位至文件开始处
    b = f.read( n )
    # ------------------------------
    # 在 python 2.4 中 b 是字符串类型
    # 要 python 3.0 中 b 是 bytes 类型
    # 因此需要按指定的编码方式确码
    # ------------------------------ 
    s = b.decode("gbk")
    print ( s )
    # ------------------------------
    # 在 python 2.4 中 可以写作 print s 或 print ( s )
    # 要 python 3.0 中 必须写作 print ( s )
    # ------------------------------ 
    f.close()
    input("?")

    运行后应显示:

    张三李四abcd1234

     

     

     

    (四) bytes序列,一但形成,其内容是不可变的

    例:

    s="ABCD"

    b=s.encode("gbk")

    print b[0]       # 显示   65

    b[0] = 66   

    # 执行该句,出现异常: 'bytes' object does not support item assignment

     

     

    八、 chr( K ) 与 ord( c )

    python 2.4.2以前

       chr( K )   将编码K 转为字符,K的范围是 0 ~ 255

       ord( c )   取单个字符的编码, 返回值的范围: 0 ~ 255

    python 3.0

       chr( K )   将编码K 转为字符,K的范围是 0 ~ 65535

       ord( c )   取单个字符的编码, 返回值的范围: 0 ~ 65535

    九、 除法运算符

    python 2.4.2以前

       10/3      结果为 3     

    python 3.0

       10 / 3 结果为 3.3333333333333335

       10 // 3 结果为 3

    十、字节数组对象 --- 新增

    (一) 初始化

        a = bytearray(   10 )

         # a 是一个由十个字节组成的数组,其每个元素是一个字节,类型借用 int

         # 此时,每个元素初始值为 0

    (二) 字节数组 是可变的

        a = bytearray(   10 )

         a[0] = 25

         # 可以用赋值语句更改其元素,但所赋的值必须在 0 ~ 255 之间

    (三)   字节数组的切片仍是字节数组

    (四)   字符串转化为字节数组

         #coding=gbk

         s ="你好"

         b = s.encode( "gbk")     # 先将字符串按某种“GBK”编码方式转化为 bytes

         c = bytearray( b )          #再将 bytes 转化为 字节数组

         也可以写作

         c = bytearray( "你好", "gbk")

     

    (五)   字节数组转化为字符串

          c = bytearray( 4 )

           c[0] = 65 ; c[1]=66; c[2]= 67; c[3]= 68

          s = c.decode( "gbk" )

           print ( s )

          # 应显示: ABCD           

     

    (六) 字节数组可用于写入文本文件

    #coding=gbk

    f = open("c:\\1234.txt", "wb")
    s = "张三李四abcd1234"
    # -------------------------------
    # 在 python2.4 中我们可以这样写:
    # f.write( s )
    # 但在 python 3.0中会引发异常
    # -------------------------------
    b = s.encode("gbk")

    f.write( b )
    c=bytearray( "王五","gbk")
    f.write( c )
    f.close()

    input("?")

     

    >>>关于作者

    CSDN 博客专家,2019-CSDN百大博主,计算机(机器学习方向)博士在读,业余Kaggle选手,有过美团、腾讯算法工程师经历,目前就职于Amazon AI lab。喜爱分享和知识整合。

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  • Python

    千次阅读 多人点赞 2009-04-10 10:42:00
    Pythonpython目录 英文简介 Python的特色 Python的Hello World程序 Python的历史 Python的设计理念 Python的不适之处 Python的缺点和补救措施 Python的前景 Python的应用 Python的库 python资源: Python的应用 ...

    Python

    python

    目录
    英文简介
    Python的特色
    Python的Hello World程序
    Python的历史
    Python的设计理念
    Python的不适之处
    Python的缺点和补救措施
    Python的前景
    Python的应用
    Python的库
    python资源:

     

       Python (发音:[ 'paiθ(ə)n; (US) 'paiθɔn ]n.蟒蛇,巨蛇 ),是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言,也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用。
      Python是一种编程语言,它的名字来源于一个喜剧。也许最初设计Python这种语言的人并没有想到今天Python会在工业和科研上获得如此广泛的使用。著名的自由软件作者Eric Raymond在他的文章《如何成为一名黑客》中,将Python列为黑客应当学习的四种编程语言之一,并建议人们从Python开始学习编程。这的确是一个中肯的建议,对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言,Python是最好的选择之一。Python第一次学习Python,我只用了不到二十分钟的时间,站在书店里把一本教初学编程的人学习Python的书翻了一遍。也是从那时起,我开始被这种神奇的语言吸引。

    英文简介

      Python is an object-oriented explanation of computer programming languages, is a powerful and well-size-fits-all language, has been more than a decade of development, maturity and stability. Python scripting language with the most rich and powerful class library, enough to support the vast majority of day-to-day applications.
      This language has a very simple and clear characteristics of grammar, for a variety of high-level mission to complete, almost all of the operating system to run.
      At present, this language is related to the rapid technological development, the rapid expansion of the number of users, and related resources.
      这种语言具有非常简捷而清晰的语法特点,适合完成各种高层任务,几乎可以在所有的操作系统中运行。
      目前,基于这种语言的相关技术正在飞速的发展,用户数量急剧扩大,相关的资源非常多。

    Python的特色

      简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格!Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
      易学————就如同你即将看到的一样,Python极其容易上手。前面已经提到了,Python有极其简单的语法。
      免费、开源————Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。简单地说,你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。这是为什么Python如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。
      高层语言————当你用Python语言编写程序的时候,你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
      可移植性————由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC和Symbian!
      解释性————这一点需要一些解释。一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码 运行 程序。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上,由于你不再需要担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的库等等,所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上,它就可以工作了,这也使得你的Python程序更加易于移植。
      面向对象————Python即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
      可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们。
      可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。
      丰富的库————Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。记住,只要安装了Python,所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
      概括————Python确实是一种十分精彩又强大的语言。它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。

    Python的Hello World程序

      下面是一个在标准输出设备上输出Hello World的简单程序,这种程序通常作为开始学习编程语言时的第一个程序:
      #!/usr/bin/env python
      print "Hello, world!"
      或者:
      import sys
      sys.stdout.write("Hello, world/n")
      ///
      在最新的版本里面
      print已经修改为:
      print('Hello world!')

    Python的历史

      Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为 ABC 语言的一种继承。之所以选中 Python(大蟒蛇的意思)作为程序的名字,是因为他是一个Monty Python的飞行马戏团的爱好者。
      ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来,ABC 这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功,究其原因,Guido 认为是非开放造成的。Guido 决心在 Python 中避免这一错误(的确如此,Python 与其它的语言如C、C++和Java结合的非常好)。同时,他还想实现在 ABC 中闪现过但未曾实现的东西。
      就这样,Python在Guido手中诞生了。实际上,第一个实现是在Mac机上。可以说,Python是从ABC发展起来,主要受到了Modula-3(另一种相当优美且强大的语言,为小型团体所设计的)的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。
      Python在编程语言中的定位
      很多大规模软件开发计划例如 Zope, Mnet 及 BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
      通常认为,Python是一种解释性的语言,但是这种说法是不正确的,实际上,Python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtual Machine来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java,.NET是一致的。然而,Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是,Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级,不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大,而是说和Java 或.NET相比,Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说,Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。
      基于C的Python编译出的字节码文件,通常是.pyc格式。
      在实际开发中,python常被昵称为胶水语言,这不是说他会把你的手指粘住,而是说他能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,速度要求非常高,就可以用C++重写。

    Python的设计理念

      可扩充性可说是Python作为一种编程语言的特色。新的内置模块(module)可以用C 或 C++写成。而我们也可为现成的模块加上Python的接口。Python可以使用户避免过分的语法的羁绊而将精力主要集中到所要实现的程序任务上。
      Python也被称为是一门清晰的语言。因为它的作者在设计它的时候,总的指导思想是,对于一个特定的问题,只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的python格言(称为The Zen of Python)里面表述为:
      There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
      有意思的是,这正好和Perl语言(另一种功能类似的高级动态语言)的中心思想TMTOWTDI(There's More Than One Way To Do It)完全相反。这似乎是人们常把Perl和Python互相比较的重要原因。
      Python语言是一种清晰的语言的另一个意思是,它的作者有意的设计限制性很强的语法,使得不好的编程习惯(例如if语句的下一行不向右缩进)都不能通过编译。这样有意的强制程序员养成良好的编程习惯。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
      例如if语句:
      if age<21:
      print "You cannot buy wine!/n"
      print "But you can buy chewing gum./n"
      print "this is outside if/n"
      一个和其他大多数语言(如C)的区别就是,一个模块的界限,完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的(而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界的,与字符的位置毫无关系)。这一点曾经引起过争议。因为自从C这类的语言诞生后,语言的语法含义与字符的排列方式分离开来,曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是,通过强制程序员们缩进(包括if,for和函数定义等所有需要使用模块的地方),Python确实使得程序更加清晰和美观。
      另外Python在其他部分的设计上也坚持了清晰划一的风格,这使得Python称为一门易读性、易维护性好,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python直接编写的程序段有时运行效率甚至高于用C编写的程序。

    Python的不适之处

      虽然Python是一个非常成功的语言,但对于习惯其他语言的程序员,有两个地方会让他们感觉略有不适。
      1. 强制缩进
      这也许不应该被称为局限,但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员,也可能陷入陷阱当中。最常见的情况是tab和空格的混用会导致错误,而这是用肉眼无法分别的。
      2. 单行语句和命令行输出问题
      很多时候不能将程序连写成一行,如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就无此限制,可以较为方便的在shell下完成简单程序,不需要如Python一样,必须将程序写入一个.py文件。(对很多用户而言这也不算是限制)

    Python的缺点和补救措施

      NO.1 运行速度(虽然比java快,但没法和需要编译的语言相比)。有速度要求的话,用C++改写关键部分吧。
      NO.2 国内市场较小(国内以python来做主要开发的,目前只有一些 web2.0公司)。但时间推移,目前很多国内软件公司,尤其是游戏公司,也开始规模使用他。
      No.3 中文资料匮乏(好的python中文资料屈指可数)。托社区的福,有几本优秀的教材已经被翻译了,但入门级教材多,高级内容还是只能看英语版。
      NO.4 构架选择太多(没有像C#这样的官方.net构架,也没有像ruby由于历史较短,构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敌)。不过这也从另一个侧面说明,python比较优秀,吸引的人才多,项目也多。

    Python的前景

      Python在编程领域的占有率一直处于稳步上升之中,根据最新的数据,Python排名第六。前五名分别是Java、C、VB、PHP和C++. 作为一个很年轻的语言,Python的位置已经相当令人振奋了。随着微软将Python纳入.Net 平台,相信Python的将来会更加强劲发展。Python 很可能会成为.Net平台快速开发的主流语言。欲了解这方面情况,请参考Iron Python的相关信息.
      著名的搜索引擎 Google 也大量使用Python。更加令人吃惊的是,在Nokia智能手机所采用的Symbian操作系统上,Python成为继C++,Java之后的第三个编程语言!2006年的Google编程大赛已经将Python作为参赛语言之一,可见Python的影响力之巨大。

    Python的应用

      Zope-应用服务器
      Plone-内容管理系统
      Django-鼓励快速开发的web framework
      Twisted - Python Network Application Framework Python的网络应用程序框架
      TurboGears - 另一个Web应用快速开发框架
      Bit Torrent - 著名的BT下载工具
      更多python的著名应用可以参看该地址:http://www.python.org/about/success/

    Python的库

      由于设计者和开源社区的共同努力,在python中有大量优秀的库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作。这里列举一些常见常用的库:
      Tkinter———— Python默认的图形界面接口。
      Tkinter是一个和Tk接口的Python模块,Tkinter库提供了对Tk API的接口,它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言,用于简化shell下复杂程序的开发,Tk工具包是和Tcl一起开发的,目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件,如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件,我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台,在各种平台下都能使用。
      Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力,并提供广泛的图形文件格式支持,该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理,如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。
      Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件,每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件,以实现更有用和更复杂的功能。
      PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包,包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容:
      xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。
      Expat: 一个快速的,非验证的XML解析器。 还有其他
      和他同级别的还有 PyHtml PySGML
      PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。
      PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。
      NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库,主要用于处理任意维数的固定类型数组,简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写,所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者,用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包,目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。
      MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块,通过它就可在zope中连接mysql数据库。
      PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它,你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop
      PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库,由一系列的模块组成,有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml,包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块,它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。
      PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
      Psyco ———— 一个Python代码加速度器,可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。
      Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API,可方便地在python中访问ldap目录服务,它基于OpenLDAP2.x。
      smtplib模块 ———— 发送电子邮件。
      ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法,用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序,用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容,请参考RFC959。
      xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议,Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说,我们可以通过该模块与Jabber服务器通信,是不是很Cool。
      下面这些就不详细介绍,只列出名字和功能
      adodb ———— ADO数据库连接组件
      bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件
      chardet ———— 编码检测
      Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容
      cherrypy ———— 一个WEB framework
      ctypes ———— 用来调用动态链接库
      Cx-oracle ———— 连接oracle的工具
      DBUtils ———— 数据库连接池
      django ———— 一个WEB framework
      DPKT ———— raw-scoket网络编程
      docutils ———— 用来写文档的
      dpkt ———— 数据包的解包和组包
      feedparser ———— rss解析
      Kodos ———— 正则表达式调试工具
      Mechanize ———— 爬虫连接网站常用
      pefile ———— windows pe文件解析器
      py2exe ———— 用来生成windows可执行文件
      pycurl ———— URL处理工具
      pydot ———— 画图的,graphiz
      pyevent ———— Python的事件支持
      pylint ———— 培养良好的编码习惯
      Pylons ———— 又一个web framework
      pypcap ———— 抓包的
      pysqlite2 ———— SQLite的连接组件
      python-dnet ———— 控制网络安全的其他设备
      pythonwin ———— Python的Windows扩展
      pywmi ———— 省了好多折腾功夫
      reportlab ———— Python操作PDF的Libary。
      scapy ———— 网络包构建分析框架,可编程的wireshark,有兴趣的google “Silver Needle in the Skype”
      scons ———— 项目构建工具,写好了模板用起来还是很方便的
      sendpkt ———— Python发包
      setuptools ———— 一套python包管理机制
      simplejson ———— JSON的支持
      sqlalchemy ———— SQL数据库连接池
      SQLObject ———— 数据库连接池
      twisted ———— 巨无霸的网络编程框架
      winpdb ———— 自己的程序或者用别的库不太明白的时候就靠它了
      wxPython ———— GUI编程框架,熟悉MFC的人会非常喜欢,简直是同一架构
      除此之外还有很多,根本无法完全列举。
      开源社区的工作已经完成到这样的程度,基本上各种常见的编程需求都已经有非常成熟稳定高速的模块来实现,你所需要做的,只是去把它找出来然后阅读文档。

    python资源:

      官方主页 :http://www.python.org/
      For windows的 python解释器 (包括tkInterGUI开发环境,一个简单的IDE,完整广泛的英文文档)9MB:http://www.python.org/ftp/python/2.4.3/python-2.4.3.msi
      一份不错的python中文教程 :http://www.woodpecker.org.cn/obp/diveintopython-zh-5.4/zh-cn/dist/html/toc/index.html 该站致力于python研究,站内还有大量优秀教材下载。
      python中文社区 :http://python.cn/ 国内python大牛尽会于此
      ChinaUNIX论坛区的python版 http://bbs.chinaunix.net/forum-55-1.html 基本可以认为是国内论坛中python水平最高的
      一本最佳的python入门书籍 (英文)http://china-pub.shop.eol.cn/computers/common/info.asp?id=25523
      一个很好的开源pythonIDE http://stani.be/python/spe/blog/
      欢迎大家光临python中国进行交流
      一切关于python教程都在"python中国"
      http://www.okpython.com
      老黄纸条箱(黄冬)
      网址:http://blog.opensource.org.cn/hdcola/
      Limodou的学习笔记(木头)
      网址:http://blog.donews.com/limodou/
      http://limodou.javaeye.com/
      邱英波
      http://www.dup2.org/blog
      专栏——热酷网CTO梁冰鸿
      网址:http://blog.csdn.net/FeiSan
      社区/论坛
      灵蛇网:http://bbs.pythonid.com/
      Python中文社区:http://www.pythonbbs.cn/
      http://bbs.chinaunix.net/thread-1164933-1-1.html
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  • Python创建微信机器人

    万次阅读 多人点赞 2019-04-20 09:30:44
    微信,一个日活10亿的超级app,不仅在国内社交独领风骚,在国外社交也同样占有一席之地,今天我们要将便是如何用Python来生成一个微信机器人,突然想起鲁迅先生曾经说过的一句话: 因为是微信机器人系列的第一篇...

    微信,一个日活10亿的超级app,不仅在国内社交独领风骚,在国外社交也同样占有一席之地,今天我们要将便是如何用Python来生成一个微信机器人,突然想起鲁迅先生曾经说过的一句话:
    在鲁迅
    因为是微信机器人系列的第一篇文章,所以猪哥会特别详细的讲解每一地方,尽量使每一位想学习的同学都能顺顺利利的开始,下面就让我们一起来做些有趣的事吧!
    聊天截图

    如何监听别人的消息?如何实现放撤回?扫描下方二维码关注微信公众号「 裸睡的猪 」回复:微信机器人 即可获取教程!

    在这里插入图片描述

    一、项目介绍

    1.微信库选择

    python关于开发微信的库主要有itchatwxpy,而wxpy底层是调用的itchat,所以如果你只是要使用的话建议使用wxpy库,它比其他的库都要优雅,更面向对象,而且深度整合了图灵机器人小i机器人;而itchat扩展性更好,如果你想自己开发一个自己的微信库那建议选itchat

    2.实现原理

    我相信有不少同学使用过微信的网页版,而wxpy(底层使用itchat)库就是模拟登录网页端,然后调用微信的api实现操作的,我们可以查看itchat源码发现。
    用户代理信息
    将代理信息放在请求头中
    总之大家记住,目前wxpyitchat都是模拟网页版微信来操作的

    3.图灵机器人

    既然可以模拟网页微信了,那又如何做到自动回复呢?这里我们就使用到了图灵机器人,大家可以在他们的官网(http://www.tuling123.com)免费注册账号,然后申请一个免费的机器人,每个人最多免费申请五个机器人。
    图灵机器人
    我会在项目代码中给一个默认的apikey,让大家不用下载就可以尝试,但是还是建议自己去申请,因为这个默认的apikey有调用次数限制,况且这算是一笔免费的财富呢!

    4.整体流程

    为了方便大家理解,猪哥给大家画了一个时序图
    机器人工作原理时序图

    二、项目代码

    先来张项目结构图压压惊:
    项目结构

    1.下载项目

    猪哥已经把项目放在了GitHub上,群里有小伙伴反馈不会使用github,这里我就详细讲一下如何从github上下载项目。

    注意:github与git不是同一个东西,github是全球最大的同性恋交友论坛,在这里我们不比颜值与财富,只比谁的项目star多,star越多也就说明你越吸引同性的喜欢与爱慕,甚至连你的同事也会爱上你!而git是项目管理工具,github上的项目就是用git来管理,项目管理工具另一派系是svn。

    交个朋友吧
    首先找到你需要下载的项目,然后点击Clone or download,然后点击右侧的复制按钮,猪哥这个项目的地址是:https://github.com/pig6/wxrobot
    复制github项目链接
    然后打开你的pycharm,选择CSV->Checkout from version control->git,然后粘贴刚才复制的项目链接。
    git下载项目
    克隆项目
    最后pycharm可能会提示你使用 新窗口打开 还是用 当前窗口 打开,猪哥一般习惯使用 新窗口(New Window) 打开,这样可以避免多个项目开发时造成混乱。

    2.下载wxpy库

    项目下载下来之后,因为没有安装必须的库wxpy,pycharm可能会有如下提示,这时我们点一下install就可以。
    缺少库提示
    如果没有出现安装库提示的话,我们可以在Setting->Project->Project Interpreter里面添加wxpy库。
    下载库
    或者使用以下命令下载wxpy库,如果你是pip3则替换下面的pip。

    pip install -U wxpy -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”

    3.运行项目

    你可以按右上角的绿色三角形按钮,也可以右键项目然后点击run
    run
    运行之后弹出登录二维码,手机微信扫一扫点击确定登录即可和好友聊天。
    登录二维码

    三、总结

    首先感谢大家的耐心阅读,考虑到有很多零基础的同学所以文章有点长。

    猪哥来总结下这几天使用wxpy库开发微信机器人的一些感受吧!

    1. 猪哥用自己的大号测试了一周,也没有出现被封的迹象,只要不发送大量的相同信息就没问题
    2. 即使出现被封也只是会限制你微信登录网页版,手机端不影响使用,正常使用大概一两周就自动解封
    3. 最好用小号测试,一年以内注册的微信号不可以登微信网页版,也就是说不能用测试
    4. 微信网页版有些功能位阉割了,比如:添加好友,拉人入群等,因为怕微商使用机器人到处作恶所以才阉割
    5. 目前只开发了一个功能,先让大家入门,后面的功能会慢慢丰富起来
    6. 目前wxpy基于微信网页登录,很多功能无法实现,后期考虑跟换成iPad登录
    7. 图灵机器人智商有待提高
    8. 最后感谢武亚飞同学提供的微信小号

    wxpy官方文档:https://wxpy.readthedocs.io/zh/latest

    获取源码:vx扫描下方二维码,关注vx公号「裸睡的猪」,回复:微信机器人 即可获取!
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