Python粗略学习笔记

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本笔记是准备python简单的学习所记录的,大概只有注意事项与一些语法
大部分摘录自廖雪峰网站

基础知识

查看帮助

在交互命令模式(python的命令行),使用help(函数名称)产看某个函数的帮助信息.

最简单的python演示

演示一个for循环

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sum=0
for x in range(101):
    sum=sum+x
print(sum)

定义函数

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def my_add(x):
    if x>=0:
        return x
    else:
        return -x
  • python没有语句结束符号,换行代表一个语句结束
  • 使用冒号结尾时缩进的语句代表代码块,也就是java的花括号
  • 删除缩进代表代码块结束
  • 函数定义时最前面要加上def

细节内容

循环

for…in…

a in b能够判断a是否包含在b里面,包含就返回ture不包含就返回false是布尔值.

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sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
    sum = sum + x
print(sum)

除了直接列出list也可以使用range()函数,它会从0开始生成一个整数list,比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：

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>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

while

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sum = 0
n = 99
while n > 0:
    sum = sum + n
    n = n - 2
print(sum)

list

Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。和数组相似
比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示：

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>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数：

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>>> len(classmates)
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用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的：

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>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

list里面的元素的数据类型也可以不同，比如：

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>>> L = ['Apple', 123, True]

list元素也可以是另一个list，比如：

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>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
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下面要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1]，因此s可以看成是一个二维数组

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>>> p = ['asp', 'php']
>>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']

添加元素

直接添加到末尾
list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

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>>> classmates.append('Adam')
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

添加到指定位置
也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：

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>>> classmates.insert(1, 'Jack')
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

删除元素

要删除list末尾的元素，用pop()方法：

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>>> classmates.pop()
'Adam'
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']

要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置：

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>>> classmates.pop(1)
'Jack'
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

替换元素

替换元素直接赋值

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>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

tuple

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改

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>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来.如果要定义一个空的tuple，可以写成()
但是，要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：

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>>> t = (1)
>>> t
1

定义的不是tuple，是1这个数！这是因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是1。

所以，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：

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>>> t = (1,)
>>> t
(1,)

Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。

最后来看一个“可变的”tuple：

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>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])

因为tuple的每个元素类型可以不同,而且允许list之类的作为原始.要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变

dict

dict 内置字典,可以设置键值对的列表,键值不能重复
例如

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#names=['a':1,'b':2,'c':3,'d':4]
#names['a']
1

也可给初值之后赋值

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#names['a']=2
#names['a']
2

可以用in判断key是否存在

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# 'haha' in names
False

也可以使用dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

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>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1

注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

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>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

和list比较，dict有以下几个特点：

  1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
  2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

  1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
  2. 占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key.

set

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

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>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤：

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>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

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>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素：

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>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：

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>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。

不可变对象

上面我们讲了，str (就是字符串)是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

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>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

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>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'

虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了'Abc'，但变量a最后仍是'abc'，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

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>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'

要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'
a可以被重新赋值成ABC但是abc这个对象没有变,只是a不再指向abc这个对象了.

函数

定义函数

在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。

如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：

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def nop():
    pass

缺少了pass，代码运行就会有语法错误。

数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：

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def my_abs(x):
    if not isinstance(x, (int, float)):
        raise TypeError('bad operand type')
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：

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>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type

返回多个值

函数可以返回多个值吗？答案是肯定的

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import math

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

import math语句表示导入math包，并允许后续代码引用math包里的sin、cos等函数。

然后，我们就可以同时获得返回值：

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>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(x, y)
151.96152422706632 70.0

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

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>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)

原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

位置参数

我们先写一个计算x2的函数：

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def power(x):
    return x * x

对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。

可变参数

在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。

我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。

要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：

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def calc(numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：

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>>> calc([1, 2, 3])
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>>> calc((1, 3, 5, 7))
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如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样：

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>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84

所以，我们把函数的参数改为可变参数：

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def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：

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>>> calc(1, 2)
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>>> calc()
0

如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：

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>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
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这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去：

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>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例：

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def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：

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>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数：

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>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：

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>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：

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>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。

命名关键字参数

对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。

仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：

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def person(name, age, **kw):
    if 'city' in kw:
        # 有city参数
        pass
    if 'job' in kw:
        # 有job参数
        pass
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：

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>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)

如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：

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def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)

和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。

调用方式如下：

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>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：

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def person(name, age, *args, city, job):
    print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错：

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>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given

由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person()函数仅接受2个位置参数。

命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：

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def person(name, age, *, city='Beijing', job):
    print(name, age, city, job)

由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：

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>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：

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def person(name, age, city, job):
    # 缺少 *，city和job被视为位置参数
    pass

参数组合

在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

比如定义一个函数，包含上述若干种参数：

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def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)

def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

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>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：

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>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
>>> f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。

虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。

高级特性

切片

取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：

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>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

取前3个元素，应该怎么做？

笨办法：

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>>> [L[0], L[1], L[2]]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。

取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：

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>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
...     r.append(L[i])
... 
>>> r
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

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>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。

如果第一个索引是0，还可以省略：

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>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

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>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']

类似的，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

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>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']

记住倒数第一个元素的索引是-1。

切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列：

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>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数：

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>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

后10个数：

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>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

前11-20个数：

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>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

前10个数，每两个取一个：

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>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]

所有数，每5个取一个：

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>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个list：

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>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作

字符串'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：

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>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。

迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：

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for (i=0; i<list.length; i++) {
    n = list[i];
}

可以看出，Python的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。

list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代：

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>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
...     print(key)
...
a
c
b

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。

默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环：

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>>> for ch in 'ABC':
...     print(ch)
...
A
B
C

所以，当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。

那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

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>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False

最后一个小问题，如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

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>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

上面的for循环里，同时引用了两个变量，在Python里是很常见的，比如下面的代码：

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>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
...     print(x, y)
...
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列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：

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>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：

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>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

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>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。

for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

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>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

还可以使用两层循环，可以生成全排列：

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>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

三层和三层以上的循环就很少用到了。

运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：

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>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到
>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value：

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>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in d.items():
...     print(k, '=', v)
...
y = B
x = A
z = C

因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：

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>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

最后把一个list中所有的字符串变成小写：

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>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

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>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

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>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
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>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

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>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
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64
81

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

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def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

注意，赋值语句：

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a, b = b, a + b

相当于：

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t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

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>>> fib(6)
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'done'

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

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def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

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>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5：

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def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)

调用该generator时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值：

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>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错。

回到fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

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>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
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但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

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>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。

迭代器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

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>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

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>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

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>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

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for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于：

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# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

补充

with as 的用法

With语句是什么？

本条原作者：UlissesJr
链接：https://www.jianshu.com/p/c00df845323c

有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理，你需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄。

如果不用with语句，代码如下：

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file = open("/tmp/foo.txt")
data = file.read()
file.close()

这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本：

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file = open("/tmp/foo.txt")
try:
    data = file.read()
finally:
    file.close()

虽然这段代码运行良好，但是太冗长了。这时候就是with一展身手的时候了。除了有更优雅的语法，with还可以很好的处理上下文环境产生的异常。下面是with版本的代码：

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with open("/tmp/foo.txt") as file:
    data = file.read()

with如何工作？

这看起来充满魔法，但不仅仅是魔法，Python对with的处理还很聪明。基本思想是with所求值的对象必须有一个enter()方法，一个exit()方法。

紧跟with后面的语句被求值后，返回对象的enter()方法被调用，这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后，将调用前面返回对象的exit()方法。

下面例子可以具体说明with如何工作：

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#!/usr/bin/env python
# with_example01.py
 
class Sample:
    def __enter__(self):
        print "In __enter__()"
        return "Foo"
 
    def __exit__(self, type, value, trace):
        print "In __exit__()"
 
def get_sample():
    return Sample()
 
with get_sample() as sample:
    print "sample:", sample

代码输出结果如下：
In __enter__()
sample: Foo
In __exit__()

正如你看到的，

  1. enter()方法被执行
  2. enter()方法返回的值 - 这个例子中是”Foo”，赋值给变量’sample’
  3. 执行代码块，打印变量”sample”的值为 “Foo”
  4. exit()方法被调用
    with真正强大之处是它可以处理异常。可能你已经注意到Sample类的exit方法有三个参数- val, type 和 trace。 这些参数在异常处理中相当有用。我们来改一下代码，看看具体如何工作的。
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#!/usr/bin/env python
# with_example02.py
 
class Sample:
    def __enter__(self):
        return self
 
    def __exit__(self, type, value, trace):
        print "type:", type
        print "value:", value
        print "trace:", trace
 
    def do_something(self):
        bar = 1/0
        return bar + 10
 
with Sample() as sample:
    sample.do_something()

代码运行结果如下：
bash-3.2$ ./with_example02.py
type: <type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
value: integer division or modulo by zero
trace: <traceback object at 0x1004a8128>
Traceback (most recent call last):
  File "./with_example02.py", line 19, in <module>
    sample.do_something()
  File "./with_example02.py", line 15, in do_something
    bar = 1/0
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

这个例子中，with后面的get_sample()变成了Sample()。这没有任何关系，只要紧跟with后面的语句所返回的对象有enter()和exit()方法即可。此例中，Sample()的enter()方法返回新创建的Sample对象，并赋值给变量sample。

实际上，在with后面的代码块抛出任何异常时，exit()方法被执行。正如例子所示，异常抛出时，与之关联的type，value和stack trace传给exit()方法，因此抛出的ZeroDivisionError异常被打印出来了。开发库时，清理资源，关闭文件等等操作，都可以放在exit方法当中。
因此，Python的with语句是提供一个有效的机制，让代码更简练，同时在异常产生时，清理工作更简单。

简单的cookielib函数库(模块)

来自 python-44: cookielib的使用:https://my.oschina.net/u/2429887/blog/540152

查看这个模块的详细信息，使用　help

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import cookielib
help (cookielib)

我们对cookies的简单操作有三个,获取,保存,取出
要完成这三件事情只需要这么模块里面的几个类：CookieJar，FileCookieJar，MozillaCookieJar,LWPCookieJar
它们之间的关系是这样的：CookieJar —-派生—->FileCookieJar —-派生—–>MozillaCookieJar和LWPCookieJar

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                       CookieJar____
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           FileCookieJar      \      \
            /    |   \         \      \
MozillaCookieJar | LWPCookieJar \      \            //从上往下看
                 |               |      \
                 |   ---MSIEBase |       \
                 |  /      |     |        \
                 | /   MSIEDBCookieJar BSDDBCookieJar
                 |/
              MSIECookieJar

CookieJar :获取cookies并保存到变量中

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import urllib2
import cookielib
#声明一个CookieJar对象实例来保存cookie
cookie = cookielib.CookieJar()
#利用urllib2库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器
handler=urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
#通过handler来构建opener
opener = urllib2.build_opener(handler)
#此处的open方法同urllib2的urlopen方法，也可以传入request
response = opener.open('http://www.baidu.com')
for item in cookie:
    print 'Name = '+item.name
    print 'Value = '+item.value

将cookies保存到文件中

FileCookieJar(filename)

创建FileCookieJar实例，检索cookie信息并将信息存储到文件中，filename是文件名

MozillaCookieJar(filename)

创建与Mozilla cookies.txt文件兼容的FileCookieJar实例

LWPCookieJar(filename)

创建与libwww-perl Set-Cookie3文件兼容的FileCookieJar实例

至于Mozilla和libwww是什么，这里给了一个链接：[http://blog.csdn.net/heiyeshuwu/article/details/1691904](http://blog.csdn.net/heiyeshuwu/article/details/1691904)  

简单的说就是两种不同的网页存取API

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import cookielib
import urllib2
 
#设置保存cookie的文件，同级目录下的cookie.txt
filename = 'cookie.txt'
#声明一个MozillaCookieJar对象实例来保存cookie，之后写入文件
cookie = cookielib.MozillaCookieJar(filename)
#利用urllib2库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器
handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
#通过handler来构建opener
opener = urllib2.build_opener(handler)
#创建一个请求，原理同urllib2的urlopen
response = opener.open("http://www.baidu.com")
#保存cookie到文件
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)

关于最后save方法的两个参数在此说明一下：
官方解释如下： 

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ignore_discard: save even cookies set to be discarded.
ignore_expires: save even cookies that have expiredThe file is overwritten if it already exists

由此可见，ignore_discard的意思是即使cookies将被丢弃也将它保存下来，ignore_expires的意思是如果在该文件中 cookies已经存在，则覆盖原文件写入，在这里，我们将这两个全部设置为True

从文件中读取cookies

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import cookielib
import urllib2
 
#创建MozillaCookieJar实例对象
cookie = cookielib.MozillaCookieJar()
#从文件中读取cookie内容到变量
cookie.load('cookie.txt', ignore_discard=True, ignore_expires=True)
#创建请求的request
req = urllib2.Request("http://www.baidu.com")
#利用urllib2的build_opener方法创建一个opener
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))  //这里省略了创建handler的过程.(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)就是之前的handler
response = opener.open(req)
print response.read()

opener的使用

本条来自:https://my.oschina.net/u/2429887/blog/540172

上一小节讲了cookielib 的使用，不知道大家仔细看了没有，为了便于分析，我这里引用上一节的一段代码

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import urllib2
import cookielib
#声明一个CookieJar对象实例来保存cookie
cookie = cookielib.CookieJar()
#利用urllib2库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器
handler=urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
#通过handler来构建opener
opener = urllib2.build_opener(handler)
#此处的open方法同urllib2的urlopen方法，也可以传入request
response = opener.open('http://www.baidu.com')
for item in cookie:
    print 'Name = '+item.name
    print 'Value = '+item.value

其实上一节的三段代码很好理解，只要你认真的去看然后找出他们的规律，这里我给大家简单的说一下

  1. 前两句是引入模块的操作，只要记住需要什么模块就行
  2. cookie = cookielib.CookieJar() 前面说了CookieJar用来保存cookies到变量中
  3. handler=urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
    opener = urllib2.build_opener(handler)
    response = opener.open(‘http://www.baidu.com')
    这三句话每段程序里面都有
  4. 剩下来的就是对数据的各种操作，包括输出，保存，载入等等

1、2、4 都很容易，所以我们只要重点分析 3 就好，其实 3 也就是这一小节的重点， opener的使用

我们先来看带有网址的 response = opener.open('http://www.baidu.com')，是不是跟我们前面的某段代码很像呢，现在我把这段代码贴出来看看
response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')
我们知道urllib2.urlopen的作用是打开一个网址，那么类似的，opener.open是不是也可以打开一个网址呢？我们可以编写代码来测试看看，但是在编写之前我又认真的看了这三句话，第一句我不知道是什么意思，暂且不管，第二句我本来也不知道的，但是我看到build_opener这个单词，build不就是构建，建造的意思吗？而且 opener也是执行这一句之后得来的，这是不是说，要完成整个的功能，我至少需要用到这两句话，于是我测试了下面的代码： 

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#!/uer/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
__author__ = '217小月月坑'
'''
测试opener.open功能
'''

import urllib2

opener = urllib2.build_opener()
response = opener.open("http://www.lvye.org/userinfo.php?uid=409557")
print response.read()

OK,有输出，这说明了opener.open就是打开一个网址的操作，但是urlopen和opener.open 有什么区别呢？

  1. urlopen是opener.open中的一种，是最简单的opener.open
  2. 基本的urlopen()函数不支持验证、cookie或其他HTTP高级功能，要支持这些功能，必须使用opener
  3. build_opener()函数来创建自己的自定义Opener对象

结合我们最近讲的内容，我们来看看要创建一个可以处理cookies的opener应该怎么做呢
从图上我们可以看出，要给opener增加处理cookies的功能，我们需要使用到 HTTPCookieProcessor 的处理程序，我们试着来写一下 

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opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
response = opener.open('http://www.baidu.com')

我们再给程序变变形： 

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handler=urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener = urllib2.build_opener(handler)
response = opener.open('http://www.baidu.com')

这不就是前面说的3句话吗

有了这三句话的理解，我们再加上前面说的cookielib模块里面相应的类的功能，前面使用cookielib的例子就很好记下来了

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本文作者：E1se
本文链接： 2019/02/11/Python粗略学习笔记/
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