python函数

参考： https://github.com/programthink/opensource/blob/master/libs/python.wiki#35_ Python 开源库及示例代码 Table of Contents 说明 1 算法 1.1 字符串 1.1.1 正则表达式 1.1.2 字符集 1.1.3 （其它） 1.2 编码 & 解码 1.2.1 base64 1.2.2 UUencode 1.2.3 BinHex 1.3 数学类 1.4 容器 2 跨语言编程 2.1 整合 C & C++ 2.2 整合 JVM 平台 2.3 整合 dotNet 平台 2.4 整合 Go 2.5 整合 Objective-C 3 操作系统 3.1 文件和目录操作 3.2 线程 3.3 进程 3.4 本地进程间通信（IPC） 3.5 操作硬件 3.6 获取系统信息 3.7 Linux & Unix 系统相关 3.8 Windows 系统相关 3.9 程序打包 4 Web 4.1 HTTP Client 4.2 HTTP Server 4.3 Web 开发框架 4.4 Web前端 & JS整合 4.5 浏览器整合 4.6 WebSocket 4.7 （其它） 5 网络 5.1 链路层 & 网络层 5.2 传输层 5.3 标准的应用层 5.3.1 综合性的库 5.3.2 HTTP 5.3.3

Python是什么： 首先，Python 是一门编程语言。这里是Python 的官网： https://www.python.org 下面是维基百科的解释： Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种面向对象、直译式的计算机程序语言，具有近二十年的发展历史。它包含了一组功能完备的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简单，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。 与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言一样，Python具备垃圾回收功能，能够自动管理内存使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。 Python的官方解释器是CPython，该解释器用C语言编写，是一个由社区驱动的自由软件，目前由Python软件基金会管理。 Python支持命令式程序设计、面向对象程序设计、函数式编程、面向侧面的程序设计、泛型编程多种编程范式。 Python可以干什么： Web程序 Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块

什么是模块？ 在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。 为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。 使用模块有什么好处？ 最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。每个模块有独立的命名空间，因此相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，所以，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突 模块分类 模块分为三种： 内置标准模块（又称标准库）执行help('modules')查看所有python自带模块列表 第三方开源模块，可通过pip install 模块名 联网安装 自定义模块 模块调用 import module from module import xx from module.xx.xx import xx as rename from module.xx.xx import * 注意：模块一旦被调用，即相当于执行了另外一个py文件里的代码 自定义模块

#pickling import pickle,json # d = dict(name='傻狗1',age=300,score=100) # d1 = pickle.dumps(d)#pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件 # print(d1)#b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x07\x00\x00\x00\xe5\x82\xbb\xe7\x8b\x971q\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03M,\x01X\x05\x00\x00\x00scoreq\x04Kdu.' # with open('./dump.txt','wb') as f: # pickle.dump(d,f)#用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object # with open('./dump.txt','rb') as f: # d = pickle.load(f)#用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象 # print(d)#{'name': '傻狗1', 'age': 300, 'score': 100} #JSON #python对象转JSON #

既然是测试，那我们得有被测试的代码，我们先定义一个简单的函数,这个函数的功能就是接收一个姓名，并返回一句问候语句。 say_hello_function.py 1 def hello_name(name): 2 greet = "Hello , " 3 return greet + name.title() 显然，关于单元测试Python也给我们提供了相应的模块(unittest),单元测试：用于确定函数的某方面没有问题；测试用例：即一组单元测试，在各个情况下的行为都符合我们的预期。 一、成功通过的测试 编写测试用例的步骤：1.先导入unittest模块；2.创建一个类（任意名）继承unittest.TestCase；3.编写需要测试的代码对函数进行各方面的测试。我们先只用上面一个函数举例即只包含一个方法的测试用例，主要检查函数hello_name 运行之后是否符合我们的预期。 test_say_hello.py 1 #coding=gbk　　//因为本人用的编辑器编码为GBK，所以需要加这一行，如果你的是utf-8，将gbk改为utf-8即可（主要是为了让Python能识别注释与字符串中的中文字符） 2 import unittest 3 4 from say_hello_function import hello_name 5 6 class HelloTest

继承实现原理 python中的类可以同时继承多个父类，继承的顺序有两种：深度优先和广度优先。 一般来讲，经典类在多继承的情况下会按照深度优先的方式查找，新式类会按照广度优先的方式查找 示例解析： 没有共同头部父类的类型 1 class E: 2 def test(self): 3 print('from E') 4 # pass 5 class F: 6 def test(self): 7 print('from F') 8 # pass 9 10 class C: 11 def test(self): 12 print('from C') 13 # pass 14 15 class B(C): 16 def test(self): 17 print('from B') 18 # pass 19 20 class D(E): 21 def test(self): 22 print('from D') 23 # pass 24 class A(B,D,F): 25 def test(self): 26 print('from A') 27 # pass 28 obj=A() 29 obj.test() 在这种模型下，新式类和经典类的继承顺序都一样。 调用obj.test()，首先找boj对象的__dict__字典，然后找生成类A的__dict__字典，如果这两个都没有

python路径操作： 3.4版本之前：os.path模块 3.4版本开始，建议使用pathlib模块，提供Path对象来操作，包括目录和文件 目录操作： 路径拼接和分解： 操作符/ Path对象/Path对象；Path对象/字符串；字符串/Path对象 分解：parts属性，可以返回路径中的每一部分 joinpath（*other):连接多个字符串到Path对象中 str（）：获取路径字符串；bytes（）：获取路径字符串的bytes parent：目录的逻辑父目录；parents：父目录序列，索引0是直接的父 name：目录中的最后一个部分 suffix：目录中最后一个部分的扩展名 stem：目录最后一个部分，没有后缀 suffixes：返回多个扩展名列表 with_suffix(suffix):补充扩展名到路径尾部，返回新的路径，扩展名存在则无效 with_name(name):替换目录最后一个部分并返回一个新的路径 cwd():返回当前工作目录 home():返回当前家目录 is_dir():是否是目录，目录存在放回True is_file():是否是普通文件，文件存在返回True is_symlink():是否是软连接 is_socket():是否是socket文件 is_block_device():是否是块设备 is_char_device():是否是字符设备 is

什么是序列化（picking）？ 　我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。 　序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。 　反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。 ---如何序列化？ 　　在python中提供了两个模块可进行序列化。分别是pickle和json。 pickle 　　pickle是python中独有的序列化模块，所谓独有，就是指不能和其他编程语言的序列化进行交互,因为pickle将数据对象转化为bytes >>> import pickle >>> d=[1,2,3,4] >>> pickle.dumps(d) b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.' >>> type(pickle.dumps(d)) <class 'bytes'> #类型为bytes pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load。 　　dumps和dump都是进行序列化，而loads和load则是反序列化。 >>> import pickle >>> d=[1,2,3,4] >>> pickle.dumps(d) b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'

---什么是序列化（picking）？ 　我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。 　序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。 　反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。 　举例：大家应该都玩过魔兽争霸，应该知道该游戏有一个存档的功能，我每次不想玩得时候就可以存档，然后再玩得时候我们根本不需要重新开始玩，只需要读档就可以了。我们现在学习的事面向对象的思想，那么在我们眼中不管是我们的游戏角色还是游戏中的怪物、装备等等都可以看成是 一个个的对象，进行简单的分析。 角色对象（包含等级、性别、经验值、HP、MP等等属性） 武器对象（包含武器的类型、武器的伤害、武器附加的能力值等等属性） 怪物对象（包含等级、经验值、攻击、怪物类型等等） 于是玩游戏过程变的非常有意思了，创建游戏角色就好像是创建了一个角色对象，拿到武器就好像创建了一个武器对象，遇到的怪物、NPC等等都是对象了。 然后再用学 过的知识进行分析，我们发现对象的数据都是保存在内存中的，应该都知道内存的数据在断电以后是会消失的，但是我们的游戏经过存档以后，就算你关机了几天， 再进入游戏的时候，读取你的存档发现你在游戏中的一切都还在呢，奇怪了，明明内存中的数据已经没有了啊，这是为什么呢？于是再仔细考虑，电脑中有硬盘这个

一. 反射 反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。 python面向对象中的反射：通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象（都可以使用反射） 四个可以实现自省的函数 下列方法适用于类和对象（一切皆对象，类本身也是一个对象） 对实例化对象的示例 class Foo: f = '类的静态变量' def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def say_hi(self): print('hi,%s'%self.name) obj=Foo('egon',73) #检测是否含有某属性 print(hasattr(obj,'name')) print(hasattr(obj,'say_hi')) #获取属性 n=getattr(obj,'name') print(n) func=getattr(obj,'say_hi') func() print(getattr(obj,'aaaaaaaa','不存在啊')) #报错 #设置属性 setattr(obj,'sb',True) setattr