python入门基础知识实例,python语言基础知识有哪些？

python入门基础知识实例,python语言基础知识有哪些？详细介绍

本文目录一览： 零基础学Python应该学习哪些入门知识

1、Python入门导学
Python的特性、优点、缺点、前景以及python能做些什么？
2、Python环境安装
一键安装Python的编译环境，写出第一段Python代码
3、理解什么是写代码与Python的基本类型
Python的基本类型，包括整形、浮点型；10、8、2、16进制数的意义和转换关系；布尔类型；字符串与字符串常见运算操作
4、Python中表示“组”的概念与定义
了解“组”的概念，以及在Python中用来表示“组”的一些类型，包括：元组、列表、集合和字典。
5、变量与运算符
了解变量的意义与七种运算符，并对每一种运算符的扩展做出详细的讲解
6、分支、循环、条件与枚举
代码的基本逻辑结构，包括条件控制（ifelse）、循环控制（forin、while）、表达式与运算符的优先级。此外，还有Python的枚举类型以及Python编码的规范。
7、包、模块、函数与变量作用域
了解Python代码的组织结构核心：包、模块与函数。需要对Python代码的组织结构有一个非常清晰的认识。重点是函数，除了了解函数的基本概念外，还需要了解Python灵活的函数参数机制（默认参数、关键字参数与列表参数）。
8、Python函数
函数是所有语言中都具备的基本代码组织结构。函数的重要性不言而喻。而对于Python来说，函数的用法及其灵活，远比其他语言要强大很多。了解Python函数的定义、调用、序列解包、必须参数、关键字参数、默认参数等诸多内容。
9、高级部分：面向对象
了解面向对象的概念。包括面向对象的三大特性（继承、封装、多态）、类的基本构成元素、python的内置类属性、方法重写、运算符重载、静态方法等
10、正则表达式与JSON
正则表达式也是文本解析中非常重要的知识点。了解如何在Python中编写正则表达式与常见的正则表达式。此外，重点了解包括JSON对象，JSON字符串，Python类型与JSON的转换。
11、Python的高级语法与用法
了解Python进阶部分的高级特性，如枚举、闭包
12、函数式编程：匿名函数、高阶函数、装饰器
进一步了解函数式编程的lambda、mapece、filter以及装饰器
13、实战：原生爬虫
学习如何访问网络数据、获取与解析网络数据、爬虫的基本原理解释。并用最基础语法不使用爬虫框架的原生爬虫项目。
14、Pythonic与Python杂记
了解扩展Python的优秀写法，学会如何写出优质的Pythonic风格的代码。包括：如何让字典保持有序、lmbda表达式的应用等高级Python知识

python基础教程

python基础教程：
阶段一：Python开发基础：Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发：Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发：Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发：Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发：Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战：Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析：Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能：Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

没学过Python先要学习哪些基础知识？

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
Python基础01 计算机组成原理
02 Python开发环境
03 Python变量
04 流程控制语句
05 高级变量类型
06 函数应用
07 文件操作08 面向对象09 异常处理10 模块和包
直接上手就行了，python语法很简单的。
初学者学习Python需循序渐进，可以从以下内容入手学习：
1.Python基础知识
学习任何一门编程语言都需要学习相关语法知识，Python基础知识的学习主要包括Python解释器执行原理、字符编码、注释、变量、缩进、流程控制、文件操作、数据类型、数据类型内置方法、字符串格式化、运算符、输入输出、三元运算、collections、列表、字典、元组、集合、IO操作、文件增删改查、函数等。
2.函数和常用模块
函数和常用模块的学习内容主要包括装饰器原理和使用、高阶函数、迭代器与生成器、函数式编程、函数递归、二分查找、模块介绍、re正则模块、os\sys模块、subprocess模块、shuti\shelve\itertools模块、hashlib模块、logging日志模块、time\datetime\traceback模块、json\pickle\yam\configparser处理模块、urllib\paramiko模块等。
3.面向对象
Python面向对象知识的学习主要包括面向对象和类介绍、创建类、经典类与新式类、面向对象的三大特性、类的普通成员、字段方法属性、类的高级成员、静态字段、静态方法、静态属性、类方法、MetaClass\AbstractClass、类成员修饰符等。
4.网络编程基础
Python网络编程基础学习内容包括Python模块SocketServer使用和源码剖析、GIL内部机制、线程锁、事件、生产者消费模型、进程的使用、进程间数据共享等。
5.数据库、缓存、队列
Python数据库、缓存、队列学习内容为Python操作redis、Python操作memcache、rabbitMQ消息队列、数据库介绍、mysql数据库安装使用、mysql管理、mysql数据类型、常用mysql命令、创建数据库、外键、增删改查表、权限、事务、索引、Python操作mysql等。
6.Web开发基础
Python之Web开发基础学习内容为HTML基础、CSS基础、JavaScript基础、局部变量和全局变量、集合、数组、字典、函数参数、原型、面向对象、作用域、dom编程、jquery介绍、jquery选择器、jquery属性和CSS操作、jquery文档处理、jquery筛选、jquery事件托管、jquery事件、jquery ajax、jquery扩展方法、bootstrap使用、EasyUI介绍和使用等。
7.Web框架学习
Python之Web框架学习内容为Web框架本质、socket服务器、基于反射的路由系统、WSGI介绍及原理实现、开发自己的Web框架、MVC和MTV、路由系统、模板、django基础学习与使用、普通路由和动态路由、模板引擎、ORM介绍、Django ORM增删改查学习、自定义tag、django进阶学习与使用、模型绑定、Form表单验证、Django ORM进阶学习、ModelForm、自定义Validator等。
学Python应先复从Python开发基础部分入手，如学习Python语言介绍、环境安装、 Python基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符制编码、文件处理、数据类型、用户认证、函数、三级菜单程序、购物车程序开发、员工信息表开发、内置方法、递归、迭代器、装饰器、模块的跨目录导入、 b加密百\re正则Nlogging日志模块、常用标准库学习、软件开发规范学习、计算器程序、ATM程序开发等，学完这些基本算是入度门了
或看好Python的广阔前景，或看中Python的语法简洁，越来越多零基础的人选择学Python。但是Python基础知识有哪些呢？Python部分基础知识点汇总
数据类型：编程中操作的每一个数据都是有其类型的，比如我们的程序需要进行数学计算，那么进行计算的参数和结果就都是数值，我们需要输入、输出一段话，那么这段话就是一个字符串。
变量和常量：变量有什么用？怎么使用？常量又是做什么的？
控制流语句：控制流语句让程序变得更加灵活，稍微复杂一些的程序都需要用到控制流语句中的判断和循环，那么如何在Python中高效应用控制流语句就显得非常重要。
函数：当程序开始复杂起来，某些功能可能需要多次使用的时候，我们就可以把这个功能封装成“函数”，函数就像是工具箱里一件件的工具，在需要的时候打开工具箱拿出即可使用。
数据结构：Python怎么处理数据?列表、元组、集合、字典分别有什么特性都需要详细了解。
异常处理：当你的程序开始复杂起来，可能会遇到某些不确定是否会出现错误的情况，这个时候怎样自定义异常、处理异常就十分重要。
注释：不写注释的程序员不是好程序员。
面向对象：面向对象是一种编程思想，可以让程序变得更可复用，同时逻辑更清晰，效率最高。
文件操作：很多时候我们需要对本地文件进行一些增删改查的操作。
模块和包：Python之所以如此受欢迎，很大程度上得益于它有非常丰富模块和包，这些东西可以让你少造轮子。
Python与网络：python获取网页信息、与其他计算机通信、访问数据库等。
以上大部分其实是编程基础，但是只学这些还是不够的，很多企业招聘的Python岗位均需要和其他方向内容相结合，比如大数据、运维、Web等等。因此零基础快速入门进阶Python技能还需要进行系统的学习。

学python需要什么基础知识

学python需要的基础知识说明如下：
Python作为一种跨平台的计算机程序设计语言，有自己独特的知识点与技术层面。入门学习要掌握Python特点、Python的优缺点、Python代码的执行过程、Python中的基础语法等基础知识。
一、Python的特点：
1、Python是一门面向对象的语言，在Python中一切皆对象；
2、Python是一门解释性语言；
3、Python是一门交互式语言，即其在终端中进行命令编程；
4、Python是一门跨平台的语言【没有操作系统的限制，在任何操作系统上都可以运行Python代码】；
5、Python拥有强大和丰富的库，又被称为胶水语言，能把其他语言（主要c/c++）写的模块很轻松地结合在一起。
二、Python的优缺点：
1、优点：
a、易于维护和学习
b、广泛的标准库【提供了大量的工具】
c、可扩展性
d、Python对于大多数据库都有相应的接口【Mysql、sqlites3、MongoDB、Redis等】
e、支持GUI编程【图形化界面】
f、语法简单，易于学习
2、缺点：
a、和C语言相比较Python的代码运行速度慢
b、代码无法加密
三、Python代码的执行过程：
大致流程：源码编译为字节码（.pyc)----->Python虚拟机------->执行编译好的字节码----->Python虚拟机将字节码翻译成相对应的机器指令（机器码）。
Python程序运行时，先编译字节码并保存到内存中，当程序运行结束后，Python解释器将内存中的字节码对象写到.pyc文件中。
第二次再运行时，先从硬盘中寻找.pyc文件，如果找到，则直接载入，否则重复上面过程。
四、Python中的基础语法：
1、Python中变量在内存中的存储
2、基本数据类型
3、关键字、标识符和内置函数
4、Python运算符
5、Python中的语句

python语言基础知识有哪些？

这是Python全栈开发+人工智能课程大纲：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful
API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
一、Python语言的简述
Python语言是一种解释型、面向对象的编程语言，是一种开源语言。
Python属于动态类定义语言，也是一种强调类型语言。
二、Python语言的特点
1、简单、高级
2、面向对象
3、可扩展性、免费和开源的
4、可移植型、可嵌入型、丰富的库
三、Python语言的应用范围
1、操作系统管理
2、科学计算
3、Web应用
4、图形用户界面（GUI）开发
5、其他，例如游戏开发等
优点
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。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：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
易读、易维护：风格清晰划一、强制缩进。
用途广泛。
速度快：Python的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。
免费、开源：Python是FLOSS（自由／开放源码软件）之一。使用者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。

python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。
Python数据分析与挖掘技术概述
所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。 数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。
预先善其事必先利其器
我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：
下面就说说这些模块的基础使用。
numpy模块安装与使用
安装： 下载地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl 下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl" 安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy
numpy简单使用
生成随机数
主要使用numpy下的random方法。
pandas
使用 pip install pandas 即可
直接上代码： 下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：
常用方法如下：
下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息
转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：
通过pandas导入数据
pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。
CSV文件
csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列
excel表格
依赖于xlrd模块，请安装它。 老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数
读取SQL
依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。
读取HTML
依赖于lxml模块，请安装它。 对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。 读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识
读取txt文件
输出显示的时候同时添加了行与列的标识
scipy
安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
matplotlib 数据可视化分析
我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。
下面请看代码：
下面说说修改图的样式
关于图形类型，有下面几种：
关于颜色，有下面几种：
关于形状，有下面几种：
我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：
我们还可以画虚线图，代码如下所示：
还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示
直方图
利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。
Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）
还可以指定直方图类型通过histtype参数：
图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。
举个例子：
子图功能
什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。 我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：
我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。
先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。
我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。
下面看看代码：

大学生新手如何入门Python算法

新手如何入门Python算法快进来学!
新手如何入门Python算法?
学会了Python基础知识， 想进阶一下， 那就来点算法吧!毕竟
编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
新手如何入门Python算法?
几位印度小哥在Git Hub上建了一个各种Python算法的门大全
。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观
的理解，有的部分还配了动图。
https：//github.com/TheAlgorithms/Python
这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解
，二是各种算法的代码实现。
算法的代码实现
算法的代码实现给的资料也比较丰富，除了算法基础原理部分
的Python代码， 还有包括神经网络、机器学习、数学等等代码
实现。
例如在神经网络部分，给出了BP神经网络、卷积神经网络、全
卷积神经网络以及感知机等。
代码以Python文件格式保存在Git Hub上， 需要的同学可以自
行保存下载。
https：//github.com/TheAlgorithms/Python
新手如何入门Python算法?
算法原理
在算法原理部分主要介绍了排序算法、搜索算法、插值算法、
跳跃搜索算法、快速选择算法、禁忌搜索算法、加密算法等。
当然，除了文字解释之外，还给出了帮助更好理解算法的相应
资源链接，包括维基百科、动画交互网站链接。
例如，在一些算法部分中，其给出的动画交互链接，非常完美
帮助理解算法的运行机制。
交互动画地址：
https//www.toptal.com/developers/sortingalgorithms/bub
ble-sort
排序算法
冒泡排序
新手如何入门Python算法?
冒泡排序，有时也被称做沉降排序，是一种比较简单的排序算
法。这种算法的实现是通过遍历要排序的列表，把相邻两个不
符合排列规则的数据项交换位置，然后重复遍历列表，直到不
再出现需要交换的数据项。当没有数据项需要交换时，则表明
该列表已排序。
桶排序算法
桶排序(Bucket sort) 或所谓的箱排序， 是一个排序算法， 工作
的原理是将数组分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序
，有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序
进行排序。
鸡尾酒排序
鸡尾酒排序，也就是定向冒泡排序，鸡尾酒搅拌排序，搅拌排
序(也可以视作选择排序的一种变形)，涟漪排序，来回排序
或快乐小时排序，都是冒泡排序的一种变形。此算法与冒泡排
序的不同处在于排序时是以双向在序列中进行排序。
新手如何入门Python算法?
插入排序
插入排序(Insertion Sort) 是一种简单直观的排序算法。它的
工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序
列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上
， 通常采用in-place排序的额外空间的排序， 因而在从后向前排
描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素
提供插入空间。
归并排序
归并排序(Mergesort， 或mergesort) ， 是创建在归并操作_
的一种有效的排序算法， 效率为O(n logn) (大O符号) 。1945
年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法(Divide
and Conquer) 的一个非常典型的应用， 且各层分治递归可以
同时进行。
堆(Heap)
堆(Heap) 是一种基于比较的排序算法。它可以被认为是一种
改进的选择排序。它将其输入划分为已排序和未排序的区域，
新手如何入门Python算法?
并通过提取最大元素，将其移动到已排序区域来迭代缩小未排序
区域。
基数排序
基数排序(Radix sort) 是一种非比较型整数排序算法， 其原理
是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较
。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式
的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。
选择排序
选择排序(Selection sort) 是一种简单直观的排序算法。它的
工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小(大)元素，存
放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续
寻找最小(大)元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推
，直到所有元素均排序完毕。
Shell排序
Shell Sort是插入排序的一种推广， 允许交换相距很远的项。思
路是安排元素列表，以便从任何地方开始，考虑到每个第n个元
素都会给出一个排序列表。这样的列表叫做h排序。等效地，可
以被认为是h交错列表，每个元素都是单独排序的。

python基础教程 10-11例子如何执行

10. 模块相关
Python的标准安装包包括一组模块，称为标准库（standard library）。
10.1 模块
10.1.1 模块是程序
# hello.pyprint "Hello, world!"# 保存放在C:\python# 告诉解释器在哪里寻找模块>>> import sys>>> sys.path.append('c:/python')# 这样，解释器除了从默认的目录中寻找之外，还需要从目录c:\python中寻找模块>>> import helloHello, world!123456789101112
导入模块多次和导入一次的效果是一样的。如果坚持重新载入模块，可以使用内建的reload函数。
10.1.2 模块用于定义
在模块中定义函数
# hello2.pydef hello():print "Hello, world# 使用import hello2hello2.hello()1234567
在模块中增加测试代码
为 “告知” 模块本身是作为程序运行还是导入到其他程序，需要使用__name__变量：
# hello4.pydef hello():print "Hello, world!"def test():hello()if __name__ == '__main__': test()123456789
10.1.3 让模块可用
将模块放置在正确位置
# 下面命令列出的路径都可以放置，但site-packages目录是最佳选择>>> import sys, pprint>>> pprint.pprint(sys.path)123
告诉编译器去哪里找
除了编辑sys.path外，更通用的方法是设置环境变量PYTHONPATH
10.1.4 包
当模块存储在文件中时（扩展名.py），包就是模块所在的目录。为了让Python将其作为包对待，它必须包含一个命名为__init__py的文件（模块）。如果将它作为普通模块导入的话，文件的内容就是包的内容。
vim constants/__init__.pyPI=3.14# 别的地方引用import constantsprint constants.PI1234567
10.2 探究模块
10.2.1 模块中有什么
使用dir
查看模块包含的内容，它会将对象（以及模块的所有函数、类、变量等）的所有特性列出。
# 导入模块import copy# 列表推导式是个包含dir(copy)中所有不以下划线开头的名字的列表。[n for n in dir(copy)] if not n.startwith('_')]12345
__all__变量
这个变量包含一个列表，该列表与上一节的列表类似。
copy.__all__1
它定义了模块的共有接口，在编写模块的时候，像设置__all__这样的技术是相当有用的。
__all__ = ["Error", "copy", "deepcopy"]1
10.2.2 用help获取帮助
使用help函数，获得帮助文本。
help(copy.copy)1
10.2.3 文档
参考
10.2.4 使用源代码
方案一：检查sys.path，然后自己找。
方案二：检查模块的__file__属性
10.3 标准库
10.3.1 sys
sys这个模块能够访问与Python解释器联系紧密的变量和函数。部分重要函数和变量如下：
函数/变量
描述
argv 命令行参数，包括传递到Python解释器的参数，脚本名称
exit([arg]) 退出当前的程序，可选参数为给定的返回值或错误信息
modules 映射模块名字到载入模块的字典
path 查找模块所在目录的目录名列表
platform 类似sunos5或win32的平台标识符
stdin 标准输入流——一个类文件（file-like）对象
stdout 标准输出流
stderr 标准错误流
10.3.2 os
os模块提供了访问多个操作系统服务的功能。下表列出一些最有用的函数和变量。另外，os和它的子模块os.path还包含一些用于检查、构造、删除目录和文件的函数，以及一些处理路径的函数（例如，os.path.split和os.path.join让你在大部分情况下都可以忽略os.pathsep）。
函数/变量
描述
environ 对环境变量进行映射
system(command) 在子shell中执行操作系统命令
sep 路径中的分隔符
pathsep 分隔路径的分隔符
linesep 行分隔符
urandom(n) 返回n个字节的加密强随机数据
10.3.3 fileinput
fileinput模块能够轻松地遍历文本文件的所有行。
函数/变量
描述
input([files[, inplace[, backup]]]) 便于遍历多个输入流中的行
filename() 返回当前文件的名称
lineno() 返回当前（累计）的行数
filelineno() 返回当前文件的行数
isfirstline() 检查当前行是否是文件的第一行
isstdin() 检查最后一行是否来自sys.stdin
nextfile() 关闭当前文件，移动到下一个文件
close() 关闭序列
为Python脚本添加行号
# numberlines.pyimport fileinputfor line in fileinput.input(inplcae=True) line = line.rstrip() num = fileinput.lineno()print '%-40s # %2i' % (line, num)12345678
10.3.4 集合、堆和双端队列
集合
Set类位于sets模块中。非重复、无序的序列。
堆
堆（heap）是优先队列的一种。使用优先队列能够以任意顺序增加对象，并且能在任何时间找到最小的元素，也就是说它比用于列表的min方法要有效率得多。下面是heapq模块中重要的函数：
函数
描述
heappush(heap, x) 将x入堆
heappop(heap) 将堆中最小的元素弹出
heapify(heap) 将heap属性强制应用到任意一个列表，将其转换为合法的堆
heapreplace(heap, x) 将堆中最小的元素弹出，同时将x入堆
nlargest(n, iter) 返回iter中第n大的元素
nsmallest(n, iter) 返回iter中第n小的元素
元素虽然不是严格排序的，但是也有规则：i位置处的元素总比2*i以及2*i+1位置处的元素小。这是底层堆算法的基础，而这个特性称为堆属性（heap property）。
双端队列（以及其他集合类型）
双端队列（Double-ended queue）在需要按照元素增加的顺序来移除元素时非常有用。它能够有效地在开头增加和弹出元素，这是在列表中无法实现的，除此之外，使用双端队列的好处还有：能够有效地旋转（rotate）元素。deque类型包含在collections模块。
10.3.5 time
time模块所包含的函数能够实现以下功能：获得当前时间、操作时间和日期、从字符串读取时间以及格式化时间为字符串。日期可以用实数或者包含有9个整数的元组。元组意义如下：
索引
字段
值
0 年 比如2000等
1 月 范围1~12
2 日 范围1~31
3 时 范围0~23
4 分 范围0~59
5 秒 范围0~61（应付闰秒和双闰秒）
6 周 当周一为0时，范围0~6
7 儒历日 范围1~366
8 夏令日 0、1、-1
time的重要函数：
函数
描述
asctime([tuple]) 将时间元组转换为字符串
localtime([secs]) 将秒数转换为日期元组，以本地时间为准
mktime(tuple) 将时间元组转换为本地时间
sleep(secs) 休眠secs秒
strptime(string[, format]) 将字符串解析为时间元组
time() 当前时间（新纪元开始后的秒数，以UTC为准）
10.3.6 random
random模块包括返回随机数的函数，可以用于模拟或者用于任何产出随机输出的程序。
如果需要真的随机数，应该使用os模块的urandom函数。random模块内的SystemRandom类也是基于同样功能。
函数
描述
random() 返回0 <= n < 1之间的随机实数n，其中0 < n <=1
getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位
uniform(a, b) 返回随机实数n，其中 a <= n < b
randrange([start], stop, [step]) 返回range(start, stop, step)中的随机数
choice(seq) 从序列seq中返回随机元素
shuffle(seq[, random]) 原地指定序列seq
sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立的元素
示例一：
from random import *from time import *date1 = (2008, 1, 1, 0, 0, 0, -1, -1, -1)time1 = mktime(date1)date2 = (2009, 1, 1, 0, 0, 0, -1, -1, -1)time2 = mktime(date2)random_time = uniform(time1, time2)print asctime(localtime(random_time))12345678910
10.3.7 shelve
提供一个存储方案。shelve的open函数返回一个Shelf对象，可以用它来存储内容。只需要把它当做普通的字典来操作即可，在完成工作之后，调用close方法。
import shelves = shelve.open('test.dat')s['x'] = ['a', 'b', 'c']# 下面代码，d的添加会失败# s['x'].append('d')# s['x']# 正确应该使用如下方法：temp = s['x']temp.append('d')s['x'] = temp123456789101112
10.3.8 re
re模块包含对正则表达式的支持。
正则表达式
.号只能匹配一个字符（除换行符外的任何单个字符）。
\为转义字符
字符集：使用[]括起来，例如[a-zA-Z0-9]，使用^反转字符集
选择符（|）和子模式()：例如'p(ython|erl)'
可选项（在子模式后面加上问号）和重复子模式：例如r'(http://)?(www\.)?python\.org，问号表示出现一次或根本不出现。
(pattern)*：允许模式重复0次或多次
(pattern)+：允许模式重复1次或多次
(pattern){m,n}：允许模式重复m~n次
字符串的开始（^）和结尾（$）
所有的重复运算符都可以通过在其后面加上一个问号变成非贪婪版本，例如：r'\*\*(.+?)\*\*'
re模块的内容
re模块中一些重要的函数
函数
描述
compile(pattern[, flags]) 根据包含正则表达式的字符串创建模式对象
search(pattern, string[, flags]) 在字符串中寻找模式
match(pattern, string[, flags]) 在字符串的开始处匹配模式
split(pattern, string[, maxsplit=0]) 根据模式的匹配项来分隔字符串
findall(pattern, string) 列出字符串中模式的所有匹配项
sub(pat, repl, string[, count=0]) 将字符串中所有pat的匹配项用repl替换
escape(string) 将字符串中所有特殊正则表达式字符转义
匹配对象和组
对于re模块中那些能够对字符串进行模式匹配的函数而言，当能找到匹配项时，返回MatchObject对象。包含了哪个模式匹配了子字符串的哪部分的信息。——这些“部分”叫做组。
组就是放置在圆括号内的子模式。组的序号取决于它左侧的括号数。组0就是整个模式。
re匹配对象的一些方法：
方法
描述
group([group1, …]) 获取给定子模式（组）的匹配项
start([group]) 返回给定组的匹配项的开始位置
end([group]) 返回给定组的匹配项的结束位置（和分片一样，不包括组的结束位置）
span([group]) 返回一个组的开始和结束位置
作为替换的组号和函数
示例：假设要把'*something*'用something替换掉：
emphasis_pattern = r'\*([^\*]+)\*'# 或者用VERBOSE标志加注释，它允许在模式中添加空白。emphasis_pattern = re.compile(r''' \* # 开始的强调标签 ( # 组开始 [^\*]+ # 除了星号的所有字符 ) # 组结束 \* # 结束的强调标签 ''', re.VERBOSE)re.sub(emphasis_pattern, r'\1', 'Hello, *world*!')# 结果'Hello, world!'12345678910111213141516找出Email的发信人
# 示例一# 匹配内容：From: Foo Fie

# find_sender.pyimport fileinput, repat = re.compile('From: (.*) <.*?>$')for line in fileinput.input(): m = pat.match(line) if m: print m.group(1)# 执行$ python find_sender.py message.eml# 示例二# 列出所有Email地址import fileinput, repat = re.compile(r'[a-z\-\.]+@[a-z\-\.]+', re.IGNORECASE)addresses = set()for line in fileinput.input(): for address in pat.findall(line): addresses.add(address)for address in sorted(addresses): print address12345678910111213800819202122模板系统示例

模板是一种通过放入具体值从而得到某种已完成文本的文件。

示例：把所有'[somethings]'（字段）的匹配项替换为通用Python表达式计算出来的something结果

'The sum of 7 and 9 is [7 + 9].'应该翻译成'The sum of 7 and 9 is 16.'同时，可以在字段内进行赋值'[name="Mr. Gumby"]Hello, [name]'应该翻译成'Hello, Mr. Gumby'12345678代码如下

# templates.py#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import fileinput, re# 匹配中括号里的字段field_pat = re.compile(r'\[(.+?)\]')# 我们将变量收集到这里scope = {}# 用于re.sub中def replacement(match): code = match.group(1) try: # 如果字段可以求值，返回它： return str(eval(code, scope)) except SyntaxError: # 否则执行相同作用域内的赋值语句...... exec code in scope # ......返回空字符串 return ''# 将所有文本以一个字符串的形式获取lines = []for line in fileinput.input(): lines.append(line)text = ''.join(lines)# 将field模式的所有匹配项都替换掉print field_pat.sub(replacement, text)12345678910111213800813800425262728293031323310.3.9 其他标准模块

functools：能够通过部分参数来使用某个函数（部分求值），稍后再为剩下的参数提供数值。

difflib：可以计算两个序列的相似程度。还能从一些序列中（可供选择的序列列表）找出和提供的原始序列“最像”的那个。可以用于创建简单的搜索程序。

hashlib：可以通过字符串计算小“签名”。

csv：处理CSV文件

timeit、profile和trace：timeit（以及它的命令行脚本）是衡量代码片段运行时间的工具。它有很多神秘的功能，应该用它代替time模块进行性能测试。profile模块（和伴随模块pstats）可用于代码片段效率的全面分析。trace模块（和程序）可以提供总的分析（覆盖率），在写测试代码时很有用。

datetime：支持特殊的日期和时间对象，比time的接口更直观。

itertools：有很多工具用来创建和联合迭代器（或者其他可迭代对象），还包括实现以下功能的函数：将可迭代的对象链接起来、创建返回无限连续整数的迭代器（和range类似，但没有上限），从而通过重复访问可迭代对象进行循环等等。

logging：输出日志文件。

getopt和optparse：在UNIX中，命令行程序经常使用不同的选项或开关运行。getopt为解决这个问题的。optparse则更新、更强大。

cmd：可以编写命令行解释器。可以自定义命令。

10.4 新函数

函数

描述

dir(obj) 返回按字母顺序排序的属性名称列表

help([obj])

reload(module)

11. 文件

11.1 打开文件

open函数用来打开文件，语法如下：

open(name[, mode[, buffering]])111.1.1 文件模式

默认只读打开。

值

描述

‘r’ 读模式

‘w’ 写模式

‘a’ 追加模式

‘b’ 二进制模式（可添加到其他模式中使用）

‘+’ 读/写模式（可添加到其他模式中使用）

11.1.2 缓存

open函数的第三个参数（可选）控制文件的缓冲。有缓冲时，只有使用flush或close时才会更新硬盘上的数据。

值

描述

0或False 无缓冲

1或True 有缓冲

大于1的数字 缓冲区大小（字节）

-1或负数 默认的缓冲区大小

11.2 基本文件方法

11.2.1 读和写

>>> f = open('somefile.txt', 'w')>>> f.write('Hello, ')>>> f.write('World!')>>> f.close()>>> f = open('somefile.txt', 'r')>>> f.read(4) # 读取的字符数（字节）'Hell'>>> f.read()'o, World!'1234567891011.2.2 管式输出

# somescript.pyimport systext = sys.stdin.read()words = text.split()wordcount = len(words)

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