你见过的最全面的 Python 重点
由于总结了太多的东西,所以篇幅有点长,这也是我"缝缝补补"总结了好久的东西。
Py2 VS Py3
#枚举的注意事项 from enum import Enum class COLOR(Enum): YELLOW=1 #YELLOW=2#会报错 GREEN=1#不会报错,GREEN可以看作是YELLOW的别名 BLACK=3 RED=4 print(COLOR.GREEN)#COLOR.YELLOW,还是会打印出YELLOW for i in COLOR:#遍历一下COLOR并不会有GREEN print(i) #COLOR.YELLOWnCOLOR.BLACKnCOLOR.REDn怎么把别名遍历出来 for i in COLOR.__members__.items(): print(i) # output:(‘YELLOW‘,<COLOR.YELLOW: 1>)n(‘GREEN‘,<COLOR.YELLOW: 1>)n(‘BLACK‘,<COLOR.BLACK: 3>)n(‘RED‘,<COLOR.RED: 4>) for i in COLOR.__members__: print(i) # output:YELLOWnGREENnBLACKnRED #枚举转换 #最好在数据库存取使用枚举的数值而不是使用标签名字字符串 #在代码里面使用枚举类 a=1 print(COLOR(a))# output:COLOR.YELLOW py2/3转换工具
常用的库
不常用但很重要的库
def isLen(strString): #还是应该使用三元表达式,更快 return True if len(strString)>6 else False def isLen1(strString): #这里注意false和true的位置 return [False,True][len(strString)>6] import timeit print(timeit.timeit(‘isLen1("5fsdfsdfsaf")‘,setup="from __main__ import isLen1")) print(timeit.timeit(‘isLen("5fsdfsdfsaf")‘,setup="from __main__ import isLen"))
import types types.coroutine #相当于实现了__await__
import html html.escape("<h1>I‘m Jim</h1>") # output:‘<h1>I'm Jim</h1>‘ html.unescape(‘<h1>I'm Jim</h1>‘) # <h1>I‘m Jim</h1>
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor pool = ThreadPoolExecutor() task = pool.submit(函数名,(参数)) #此方法不会阻塞,会立即返回 task.done()#查看任务执行是否完成 task.result()#阻塞的方法,查看任务返回值 task.cancel()#取消未执行的任务,返回True或False,取消成功返回True task.add_done_callback()#回调函数 task.running()#是否正在执行 task就是一个Future对象 for data in pool.map(函数,参数列表):#返回已经完成的任务结果列表,根据参数顺序执行 print(返回任务完成得执行结果data) from concurrent.futures import as_completed as_completed(任务列表)#返回已经完成的任务列表,完成一个执行一个 wait(任务列表,return_when=条件)#根据条件进行阻塞主线程,有四个条件
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ future=asyncio.ensure_future(协程) 等于后面的方式 future=loop.create_task(协程) future.add_done_callback()添加一个完成后的回调函数 loop.run_until_complete(future) future.result()查看写成返回结果 asyncio.wait()接受一个可迭代的协程对象 asynicio.gather(*可迭代对象,*可迭代对象) 两者结果相同,但gather可以批量取消,gather对象.cancel() 一个线程中只有一个loop 在loop.stop时一定要loop.run_forever()否则会报错 loop.run_forever()可以执行非协程 最后执行finally模块中 loop.close() asyncio.Task.all_tasks()拿到所有任务 然后依次迭代并使用任务.cancel()取消 偏函数partial(函数,参数)把函数包装成另一个函数名 其参数必须放在定义函数的前面 loop.call_soon(函数,参数) call_soon_threadsafe()线程安全 loop.call_later(时间,函数,参数) 在同一代码块中call_soon优先执行,然后多个later根据时间的升序进行执行 如果非要运行有阻塞的代码 使用loop.run_in_executor(executor,函数,参数)包装成一个多线程,然后放入到一个task列表中,通过wait(task列表)来运行 通过asyncio实现http reader,writer=await asyncio.open_connection(host,port) writer.writer()发送请求 async for data in reader: data=data.decode("utf-8") list.append(data) 然后list中存储的就是html as_completed(tasks)完成一个返回一个,返回的是一个可迭代对象 协程锁 async with Lock(): P**ython进阶**
from multiprocessing import Manager,Process def add_data(p_dict,key,value): p_dict[key] = value if __name__ == "__main__": progress_dict = Manager().dict() from queue import PriorityQueue first_progress = Process(target=add_data,args=(progress_dict,"bobby1",22)) second_progress = Process(target=add_data,"bobby2",23)) first_progress.start() second_progress.start() first_progress.join() second_progress.join() print(progress_dict)
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ from multiprocessing import Pipe,Process #pipe的性能高于queue def producer(pipe): pipe.send("bobby") def consumer(pipe): print(pipe.recv()) if __name__ == "__main__": recevie_pipe,send_pipe = Pipe() #pipe只能适用于两个进程 my_producer= Process(target=producer,args=(send_pipe,)) my_consumer = Process(target=consumer,args=(recevie_pipe,)) my_producer.start() my_consumer.start() my_producer.join() my_consumer.join()
from multiprocessing import Queue,Process def producer(queue): queue.put("a") time.sleep(2) def consumer(queue): time.sleep(2) data = queue.get() print(data) if __name__ == "__main__": queue = Queue(10) my_producer = Process(target=producer,args=(queue,)) my_producer.start() my_consumer.start() my_producer.join() my_consumer.join()
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ def producer(queue): queue.put("a") time.sleep(2) def consumer(queue): time.sleep(2) data = queue.get() print(data) if __name__ == "__main__": queue = Manager().Queue(10) pool = Pool(2) pool.apply_async(producer,)) pool.apply_async(consumer,)) pool.close() pool.join()
# 方法一 True in [i in s for i in [a,b,c]] # 方法二 any(i in s for i in [a,c]) # 方法三 list(filter(lambda x:x in s,[a,c]))
import sys sys.getdefaultencoding() # setdefaultencodeing()设置系统编码方式
class A(dict): def __getattr__(self,value):#当访问属性不存在的时候返回 return 2 def __getattribute__(self,item):#屏蔽所有的元素访问 return item
print([[x for x in range(1,101)][i:i+3] for i in range(0,100,3)])
type.__bases__ #(<class ‘object‘>,) object.__bases__ #() type(object) #<class ‘type‘> ‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ class Yuan(type): def __new__(cls,name,base,attr,*args,**kwargs): return type(name,**kwargs) class MyClass(metaclass=Yuan): pass
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ class MyTest(unittest.TestCase): def tearDown(self):# 每个测试用例执行前执行 print(‘本方法开始测试了‘) def setUp(self):# 每个测试用例执行之前做操作 print(‘本方法测试结束‘) @classmethod def tearDownClass(self):# 必须使用 @ classmethod装饰器,所有test运行完后运行一次 print(‘开始测试‘) @classmethod def setUpClass(self):# 必须使用@classmethod 装饰器,所有test运行前运行一次 print(‘结束测试‘) def test_a_run(self): self.assertEqual(1,1) # 测试用例
for gevent import monkey monkey.patch_all() #将代码中所有的阻塞方法都进行修改,可以指定具体要修改的方法
co_flags = func.__code__.co_flags # 检查是否是协程 if co_flags & 0x180: return func # 检查是否是生成器 if co_flags & 0x20: return func
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ #一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。 #请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形,总共有多少种方法? #方式一: fib = lambda n: n if n <= 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2) #方式二: def fib(n): a,b = 0,1 for _ in range(n): a,b = b,a + b return b #一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。 fib = lambda n: n if n < 2 else 2 * fib(n - 1)
import os os.getenv(env_name,None)#获取环境变量如果不存在为None
#查看分代回收触发 import gc gc.get_threshold() #output:(700,10,10)
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ def conver_bin(num): if num == 0: return num re = [] while num: num,rem = divmod(num,2) re.append(str(rem)) return "".join(reversed(re)) conver_bin(10)
list1 = [‘A‘,‘D‘] # 方法一 for i in list1: globals()[i] = [] # 可以用于实现python版反射 # 方法二 for i in list1: exec(f‘{i} = []‘) # exec执行字符串语句
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ # bytearray是可变的,bytes是不可变的,memoryview不会产生新切片和对象 a = ‘aaaaaa‘ ma = memoryview(a) ma.readonly # 只读的memoryview mb = ma[:2] # 不会产生新的字符串 a = bytearray(‘aaaaaa‘) ma = memoryview(a) ma.readonly # 可写的memoryview mb = ma[:2] # 不会会产生新的bytearray mb[:2] = ‘bb‘ # 对mb的改动就是对ma的改动
# 代码中出现...省略号的现象就是一个Ellipsis对象 L = [1,3] L.append(L) print(L) # output:[1,3,[…]]
class lazy(object): def __init__(self,func): self.func = func def __get__(self,instance,cls): val = self.func(instance) #其相当于执行的area(c),c为下面的Circle对象 setattr(instance,self.func.__name__,val) return val` class Circle(object): def __init__(self,radius): self.radius = radius @lazy def area(self): print(‘evalute‘) return 3.14 * self.radius ** 2
‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ all_files = [] def getAllFiles(directory_path): import os for sChild in os.listdir(directory_path): sChildPath = os.path.join(directory_path,sChild) if os.path.isdir(sChildPath): getAllFiles(sChildPath) else: all_files.append(sChildPath) return all_files
#secure_filename将字符串转化为安全的文件名 from werkzeug import secure_filename secure_filename("My cool movie.mov") # output:My_cool_movie.mov secure_filename("../../../etc/passwd") # output:etc_passwd secure_filename(u‘i contain cool xfcmlxe4uts.txt‘) # output:i_contain_cool_umlauts.txt
from datetime import datetime datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") import time #这里只有localtime可以被格式化,time是不能格式化的 time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())
# 会报错,但是tuple的值会改变,因为t[1]id没有发生变化 t=(1,[2,3]) t[1]+=[4,5] # t[1]使用appendextend方法并不会报错,并可以成功执行
class Mydict(dict): def __missing__(self,key): # 当Mydict使用切片访问属性不存在的时候返回的值 return key
# +不能用来连接列表和元祖,而+=可以(通过iadd实现,内部实现方式为extends(),所以可以增加元组),+会创建新对象 #不可变对象没有__iadd__方法,所以直接使用的是__add__方法,因此元祖可以使用+=进行元祖之间的相加
dict.fromkeys([‘jim‘,‘han‘],21) # output:{‘jim‘: 21,‘han‘: 21}
网络知识
204 No Content //请求成功处理,没有实体的主体返回,一般用来表示删除成功 206 Partial Content //Get范围请求已成功处理 303 See Other //临时重定向,期望使用get定向获取 304 Not Modified //求情缓存资源 307 Temporary Redirect //临时重定向,Post不会变成Get 401 Unauthorized //认证失败 403 Forbidden //资源请求被拒绝 400 //请求参数错误 201 //添加或更改成功 503 //服务器维护或者超负载
# environ:一个包含所有HTTP请求信息的dict对象 # start_response:一个发送HTTP响应的函数 def application(environ,start_response): start_response(‘200 OK‘,[(‘Content-Type‘,‘text/html‘)]) return ‘<h1>Hello,web!</h1>‘
Mysql
例如: select id from t where substring(name,1,3) = ‘abc‘ – name; 以abc开头的,应改成: select id from t where name like ‘abc%‘ 例如: select id from t where datediff(day,createdate,‘2005-11-30‘) = 0 – ‘2005-11-30‘; 应改为:
如: select id from t where num/2 = 100 应改为: select id from t where num = 100*2;
Redis命令总结
Linux
设计模式 单例模式 ‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ # 方式一 def Single(cls,**kwargs): instances = {} def get_instance (*args,**kwargs): if cls not in instances: instances[cls] = cls(*args,**kwargs) return instances[cls] return get_instance @Single class B: pass # 方式二 class Single: def __init__(self): print("单例模式实现方式二。。。") single = Single() del Single # 每次调用single就可以了 # 方式三(最常用的方式) class Single: def __new__(cls,**kwargs): if not hasattr(cls,‘_instance‘): cls._instance = super().__new__(cls,**kwargs) return cls._instance 工厂模式 class Dog: def __init__(self): print("Wang Wang Wang") class Cat: def __init__(self): print("Miao Miao Miao") def fac(animal): if animal.lower() == "dog": return Dog() if animal.lower() == "cat": return Cat() print("对不起,必须是:dog,cat") 构造模式 ‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ class Computer: def __init__(self,serial_number): self.serial_number = serial_number self.memory = None self.hadd = None self.gpu = None def __str__(self): info = (f‘Memory:{self.memoryGB}‘,‘Hard Disk:{self.hadd}GB‘,‘Graphics Card:{self.gpu}‘) return ‘‘.join(info) class ComputerBuilder: def __init__(self): self.computer = Computer(‘Jim1996‘) def configure_memory(self,amount): self.computer.memory = amount return self #为了方便链式调用 def configure_hdd(self,amount): pass def configure_gpu(self,gpu_model): pass class HardwareEngineer: def __init__(self): self.builder = None def construct_computer(self,memory,hdd,gpu) self.builder = ComputerBuilder() self.builder.configure_memory(memory).configure_hdd(hdd).configure_gpu(gpu) @property def computer(self): return self.builder.computer 数据结构和算法内置数据结构和算法 python实现各种数据结构 快速排序 def quick_sort(_list): if len(_list) < 2: return _list pivot_index = 0 pivot = _list(pivot_index) left_list = [i for i in _list[:pivot_index] if i < pivot] right_list = [i for i in _list[pivot_index:] if i > pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) 选择排序 ‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ def select_sort(seq): n = len(seq) for i in range(n-1) min_idx = i for j in range(i+1,n): if seq[j] < seq[min_inx]: min_idx = j if min_idx != i: seq[i],seq[min_idx] = seq[min_idx],seq[i] 插入排序 def insertion_sort(_list): n = len(_list) for i in range(1,n): value = _list[i] pos = i while pos > 0 and value < _list[pos - 1] _list[pos] = _list[pos - 1] pos -= 1 _list[pos] = value print(sql) 归并排序 def merge_sorted_list(_list1,_list2): #合并有序列表 len_a,len_b = len(_list1),len(_list2) a = b = 0 sort = [] while len_a > a and len_b > b: if _list1[a] > _list2[b]: sort.append(_list2[b]) b += 1 else: sort.append(_list1[a]) a += 1 if len_a > a: sort.append(_list1[a:]) if len_b > b: sort.append(_list2[b:]) return sort def merge_sort(_list): if len(list1)<2: return list1 else: mid = int(len(list1)/2) left = mergesort(list1[:mid]) right = mergesort(list1[mid:]) return merge_sorted_list(left,right) 堆排序heapq模块 from heapq import nsmallest def heap_sort(_list): return nsmallest(len(_list),_list) 栈 ‘‘‘ 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书! ‘‘‘ from collections import deque class Stack: def __init__(self): self.s = deque() def peek(self): p = self.pop() self.push(p) return p def push(self,el): self.s.append(el) def pop(self): return self.pop() 队列 from collections import deque class Queue: def __init__(self): self.s = deque() def push(self,el): self.s.append(el) def pop(self): return self.popleft() 二分查找 def binary_search(_list,num): mid = len(_list)//2 if len(_list) < 1: return Flase if num > _list[mid]: BinarySearch(_list[mid:],num) elif num < _list[mid]: BinarySearch(_list[:mid],num) else: return _list.index(num) 面试加强题: 关于数据库优化及设计
缓存算法
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