python 常用知识点

1，字典get用法

如果key没有值，返回一个None

>>> dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

>>> dic.get('k4')

>>> p = dic.get('k4')

>>> print p

None

　　get（‘k4’,'k4'）如果k4 没有值可以指定返回值，如果有值，则返回原有值

>>> dic.get('k4','v4')

'v4'

>>> dic.get('k3','v4')

'v3'

>>> dic.get('k2','v4')

'v2'

>>> dic.get('k1','v4')

'v1'

2，字典的取值：

>>> dic.keys()

['k3', 'k2', 'k1']

>>> dic.values()

['v3', 'v2', 'v1']

>>> for k,v in dic.items():

... print k,v

...

k3 v3

k2 v2

k1 v1

>>> for k,v in dic.items():

... print k,v,

...

k3 v3 k2 v2 k1 v1

>>>

3，set

去除重复的元素。

t = set(['a','b','c'])

s = set(['a','b','c','d'])
集合支持一系列标准操作，包括并集、交集、差集和对称差集，例如：

a = t | s # t 和 s的并集

>>> a = t | s
>>> a
set(['a', 'c', 'b', 'd'])

b = t & s # t 和 s的交集

>>> b = t & s
>>> b
set(['a', 'c', 'b'])

c = t – s # 求差集（项在t中，但不在s中）

>>> c = t - s
>>> c
set([])

d = t ^ s # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）

基本操作：

t.add('x') # 添加一项

s.update([10,37,42]) # 在s中添加多项

4, input 输入的字符串可以使用json转成字典使用json.loads(),例如:

>>> import json

>>> s = raw_input()

{"k1":"v1","k2":"v2"} #一点要是双引号

>>> type(s)

<type 'str'>

>>> dic = json.loads(s)

>>> type(s)

<type 'str'>

>>> type(dic)

<type 'dict'>

>>>

5, OrderedDict,

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

>>> from collections import OrderedDict

>>> t = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])

>>> t

{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

>>> s = OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])

>>> s

OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

>>>

6,Counter

这是一个计数器，统计字符出现的次数。

>>> from collections import Counter

>>> c = Counter()

>>> a = 'asdfdscdcdfasad'

>>> c = Counter(c)

>>> c = Counter(a)

>>> c

Counter({'d': 5, 'a': 3, 's': 3, 'c': 2, 'f': 2})

>>>

7，默认字典：使用default为字典设置默认值

>>> from collections import defaultdict

>>> l = defaultdict(list)

>>> print l

defaultdict(<type 'list'>, {})

>>> l['k1'].append('v1')

>>> print l

defaultdict(<type 'list'>, {'k1': ['v1']})

>>> l['k1'].append('v1.1')

>>> print l

defaultdict(<type 'list'>, {'k1': ['v1', 'v1.1']})

>>>

　8.动态参数（函数）

>>> def show(*arg):

...     print arg,type(arg)

...

>>> show(123,123)

(123, 123) <type 'tuple'>

>>> 

>>> def show(**arg):

...     print arg,type(arg)

...

>>> show(n1=12,n2=123,n3=234)

{'n1': 12, 'n2': 123, 'n3': 234} <type 'dict'>

>>>

内置函数map，fillter

>>> l = [11,22,33,44]

>>> newl = map(lambda x:x+100,l)# 也可以加函数map（函数名，l）

>>> newl

[111, 122, 133, 144]

>>> newl = map(lambda x:x+100,l)
>>> newl
[111, 122, 133, 144]
>>> def func(s):
... if s >133:
... return True
... else:
... return False
...
>>> n = filter(func,newl)
>>> n
[144]

zip的方法：

>>> l = [1,3,5,7]

>>> s = [2,4,6,8]

>>> k = zip(l ,s)

>>> k

[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

>>>

9，迭代器和生成器

定义：一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫生成器（generater），如果函数中包含yield语法，那这个函数就变成生成器

def cash_cut(amount):

    while amount >0:

        amount -= 100

        yield 100

        print("擦，有来取钱了。。。败家子")

ATM = cash_cut(500)

print(type(ATM))

print(ATM.__next__())

print(ATM.__next__())

print(ATM.__next__())

输出：

<class 'generator'>

100

擦，有来取钱了。。。败家子

100

擦，有来取钱了。。。败家子

100

　yield单线程异步实例：

import time

def customer(name):

    print('%s准备吃包子了'% name)

    while True:

        baozi = yield

        print('包子[%s]来了，被%s给吃了'%(baozi,name))

def product():

    c1 = customer('W')

    c2 = customer('B')

    c1.__next__()

    c2.__next__()

    print('我要开始做包子了，你们先等会！')

    for i in range(10):

        time.sleep(1)

        print('我做了两个包子！')

        c1.send(i)

        c2.send(i)

product()

10.装饰器例子

def login(func):

    def inner(arg):

        print('please user verify....')

        func(arg)

    return inner

@login

def tv(name):

    print('welcome [%s] look at tv' %name)

tv('www')

巴特西

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