# -*- coding: UTF-8 -*-
Python 数字
Python 数字数据类型用于存储数值。
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值，将重新分配内存空间。
以下实例在变量赋值时数字对象将被创建：
var1 = 1
var2 = 10
您也可以使用del语句删除一些数字对象引用。
del语句的语法是：
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]
您可以通过使用del语句删除单个或多个对象，例如：
del var
del var_a, var_b
Python 支持四种不同的数值类型：
· 整型(Int) – 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。
· 长整型(long integers) – 无限大小的整数，整数最后是一个大写或小写的L。
· 浮点型(floating point real values) – 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）
· 复数( (complex numbers)) – 复数的虚部以字母J 或 j结尾。如：2+3i
· 长整型也可以使用小写"L"，但是还是建议您使用大写"L"，避免与数字"1"混淆。Python使用"L"来显示长整型。
· Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，复数的实部a和虚部b都是浮点型
Python数字类型转换
int(x [,base ]) 将x转换为一个整数
long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数
float(x ) 将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag ]) 创建一个复数
str(x ) 将对象 x 转换为字符串
repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组
list(s ) 将序列 s 转换为一个列表
chr(x ) 将一个整数转换为一个字符
unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符
ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值
hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串
Python数学函数
|
函数 |
返回值 ( 描述 ) |
|
abs(x) |
返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10 |
|
ceil(x) |
返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5 |
|
cmp(x, y) |
如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 |
|
exp(x) |
返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 |
|
fabs(x) |
返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0 |
|
floor(x) |
返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4 |
|
log(x) |
如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 |
|
log10(x) |
返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0 |
|
max(x1, x2,…) |
返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 |
|
min(x1, x2,…) |
返回给定参数的最小值，参数可以为序列。 |
|
modf(x) |
返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。 |
|
pow(x, y) |
x**y 运算后的值。 |
|
round(x [,n]) |
返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。 |
|
sqrt(x) |
返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回 2+0j |
Python随机数函数
随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。
Python包含以下常用随机数函数：
|
函数 |
描述 |
|
choice(seq) |
从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。 |
|
randrange ([start,] stop [,step]) |
从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1 |
|
random() |
随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。 |
|
seed([x]) |
改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。 |
|
shuffle(lst) |
将序列的所有元素随机排序 |
|
uniform(x, y) |
随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内。 |
Python三角函数
Python包括以下三角函数：
|
函数 |
描述 |
|
acos(x) |
返回x的反余弦弧度值。 |
|
asin(x) |
返回x的反正弦弧度值。 |
|
atan(x) |
返回x的反正切弧度值。 |
|
atan2(y, x) |
返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。 |
|
cos(x) |
返回x的弧度的余弦值。 |
|
hypot(x, y) |
返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。 |
|
sin(x) |
返回的x弧度的正弦值。 |
|
tan(x) |
返回x弧度的正切值。 |
|
degrees(x) |
将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) ，返回90.0 |
|
radians(x) |
将角度转换为弧度 |
Python数学常量
|
常量 |
描述 |
|
pi |
数学常量 pi（圆周率，一般以π来表示） |
|
e |
数学常量 e，e即自然常数（自然常数）。 |
Python 字符串
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号来创建字符串。
创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。例如：
var1 = 'HelloWorld!'
var2 = "PythonProgramming"
Python访问字符串中的值
Python不支持单字符类型，单字符也在Python也是作为一个字符串使用。
Python访问子字符串，可以使用方括号来截取字符串，如下实例
Python转义字符
在需要在字符中使用特殊字符时，python用反斜杠(\)转义字符。如下表：
|
转义字符 |
描述 |
|
\(在行尾时) |
续行符 |
|
\\ |
反斜杠符号 |
|
\' |
单引号 |
|
\" |
双引号 |
|
\a |
响铃 |
|
\b |
退格(Backspace) |
|
\e |
转义 |
|
\000 |
空 |
|
\n |
换行 |
|
\v |
纵向制表符 |
|
\t |
横向制表符 |
|
\r |
回车 |
|
\f |
换页 |
|
\oyy |
八进制数，yy代表的字符，例如：\o12代表换行 |
|
\xyy |
十六进制数，yy代表的字符，例如：\x0a代表换行 |
|
\other |
其它的字符以普通格式输出 |
Python字符串运算符
下表实例变量a值为字符串"Hello"，b变量值为"Python"：
|
操作符 |
描述 |
实例 |
|
+ |
字符串连接 |
a + b 输出结果： HelloPython |
|
* |
重复输出字符串 |
a*2 输出结果：HelloHello |
|
[] |
通过索引获取字符串中字符 |
a[1] 输出结果 e |
|
[ : ] |
截取字符串中的一部分 |
a[1:4] 输出结果ell |
|
in |
成员运算符 – 如果字符串中包含给定的字符返回 True |
H in a 输出结果 1 |
|
not in |
成员运算符 – 如果字符串中不包含给定的字符返回 True |
M not in a 输出结果 1 |
|
r/R |
原始字符串 – 原始字符串：所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用，没有转义特殊或不能打印的字符。原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母"r"（可以大小写）以外，与普通字符串有着几乎完全相同的语法。 |
print r'\n' prints \n 和 print R'\n'prints \n |
Python字符串格式化
Python 支持格式化字符串的输出。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式，但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。
在 Python 中，字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。
如下实例：
#!/usr/bin/python
print "My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21)
以上实例输出结果：
My name is Zara and weight is 21 kg!
python字符串格式化符号:
<tbody</tbody
|
符 号 |
描述 |
|
%c |
格式化字符及其ASCII码 |
|
%s |
格式化字符串 |
|
%d |
格式化整数 |
|
%u |
格式化无符号整型 |
|
%o |
格式化无符号八进制数 |
|
%x |
格式化无符号十六进制数 |
|
%X |
格式化无符号十六进制数（大写） |
|
%f |
格式化浮点数字，可指定小数点后的精度 |
|
%e |
用科学计数法格式化浮点数 |
|
%E |
作用同%e，用科学计数法格式化浮点数 |
|
%g |
%f和%e的简写 |
|
%G |
%f 和 %E 的简写 |
|
%p |
用十六进制数格式化变量的地址 |
格式化操作符辅助指令:
|
符号 |
功能 |
|
* |
定义宽度或者小数点精度 |
|
– |
用做左对齐 |
|
+ |
在正数前面显示加号( + ) |
|
<sp> |
在正数前面显示空格 |
|
# |
在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于用的是'x'还是'X') |
|
0 |
显示的数字前面填充'0'而不是默认的空格 |
|
% |
'%%'输出一个单一的'%' |
|
(var) |
映射变量(字典参数) |
|
m.n. |
m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话) |
Python三引号（triple quotes）
python中三引号可以将复杂的字符串进行复制:
python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。
三引号的语法是一对连续的单引号或者双引号（通常都是成对的用）。
>>> hi = '''hi
there'''
>>> hi # repr()
'hi\nthere'
>>> print hi # str()
hi
there
三引号让程序员从引号和特殊字符串的泥潭里面解脱出来，自始至终保持一小块字符串的格式是所谓的WYSIWYG（所见即所得）格式的。
一个典型的用例是，当你需要一块HTML或者SQL时，这时用字符串组合，特殊字符串转义将会非常的繁琐。
errHTML = '''
<HTML><HEAD><TITLE>
Friends CGI Demo</TITLE></HEAD>
<BODY><H3>ERROR</H3>
<B>%s</B><P>
<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back
ONCLICK="window.history.back()"></FORM>
</BODY></HTML>
'''
cursor.execute('''
CREATE TABLE users (
login VARCHAR(8),
uid INTEGER,
prid INTEGER)
''')
Unicode 字符串
Python 中定义一个 Unicode 字符串和定义一个普通字符串一样简单：
>>> u'Hello World !'
u'Hello World !'
引号前小写的"u"表示这里创建的是一个 Unicode 字符串。如果你想加入一个特殊字符，可以使用 Python 的 Unicode-Escape 编码。如下例所示：
>>> u'Hello\u0020World !'
u'Hello World !'
被替换的 \u0020 标识表示在给定位置插入编码值为 0x0020 的 Unicode 字符（空格符）。
python的字符串内建函数
字符串方法是从python1.6到2.0慢慢加进来的——它们也被加到了Jython中。
这些方法实现了string模块的大部分方法，如下表所示列出了目前字符串内建支持的方法，所有的方法都包含了对Unicode的支持，有一些甚至是专门用于Unicode的。
|
方法 |
描述 |
|
string.capitalize() |
把字符串的第一个字符大写 |
|
string.center(width) |
返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 |
|
string.count(str, beg=0, end=len(string)) |
返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数 |
|
string.decode(encoding='UTF-8', errors='strict') |
以 encoding 指定的编码格式解码 string，如果出错默认报一个 ValueError 的异常，除非 errors 指定的是 'ignore' 或者'replace' |
|
string.encode(encoding='UTF-8', errors='strict') |
以 encoding 指定的编码格式编码 string，如果出错默认报一个ValueError 的异常，除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace' |
|
string.endswith(obj, beg=0, end=len(string)) |
检查字符串是否以 obj 结束，如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束，如果是，返回 True,否则返回 False. |
|
string.expandtabs(tabsize=8) |
把字符串 string 中的 tab 符号转为空格，默认的空格数 tabsize 是 8. |
|
string.find(str, beg=0, end=len(string)) |
检测 str 是否包含在 string 中，如果 beg 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，如果是返回开始的索引值，否则返回-1 |
|
string.index(str, beg=0, end=len(string)) |
跟find()方法一样，只不过如果str不在 string中会报一个异常. |
|
string.isalnum() |
如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返 回 True,否则返回 False |
|
string.isalpha() |
如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True, 否则返回 False |
|
string.isdecimal() |
如果 string 只包含十进制数字则返回 True 否则返回 False. |
|
string.isdigit() |
如果 string 只包含数字则返回 True 否则返回 False. |
|
string.islower() |
如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写，则返回 True，否则返回 False |
|
string.isnumeric() |
如果 string 中只包含数字字符，则返回 True，否则返回 False |
|
string.isspace() |
如果 string 中只包含空格，则返回 True，否则返回 False. |
|
string.istitle() |
如果 string 是标题化的(见 title())则返回 True，否则返回 False |
|
string.isupper() |
如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写，则返回 True，否则返回 False |
|
string.join(seq) |
Merges (concatenates)以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串 |
|
string.ljust(width) |
返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 |
|
string.lower() |
转换 string 中所有大写字符为小写. |
|
string.lstrip() |
截掉 string 左边的空格 |
|
string.maketrans(intab, outtab]) |
maketrans() 方法用于创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。 |
|
max(str) |
返回字符串 str 中最大的字母。 |
|
min(str) |
返回字符串 str 中最小的字母。 |
|
string.partition(str) |
有点像 find()和 split()的结合体,从 str 出现的第一个位置起,把字符串 string 分成一个 3 元素的元组 (string_pre_str,str,string_post_str),如果 string 中不包含str 则 string_pre_str == string. |
|
string.replace(str1, str2, num=string.count(str1)) |
把 string 中的 str1 替换成 str2,如果 num 指定，则替换不超过 num 次. |
|
string.rfind(str, beg=0,end=len(string) ) |
类似于 find()函数，不过是从右边开始查找. |
|
|
|
|
string.rindex( str, beg=0,end=len(string)) |
类似于 index()，不过是从右边开始. |
|
string.rjust(width) |
返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 |
|
string.rpartition(str) |
类似于 partition()函数,不过是从右边开始查找. |
|
string.rstrip() |
删除 string 字符串末尾的空格. |
|
string.split(str="", num=string.count(str)) |
以 str 为分隔符切片 string，如果 num有指定值，则仅分隔 num 个子字符串 |
|
string.splitlines(num=string.count('\n')) |
按照行分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果 num 指定则仅切片 num 个行. |
|
string.startswith(obj, beg=0,end=len(string)) |
检查字符串是否是以 obj 开头，是则返回 True，否则返回 False。如果beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查. |
|
string.strip([obj]) |
在 string 上执行 lstrip()和 rstrip() |
|
string.swapcase() |
翻转 string 中的大小写 |
|
string.title() |
返回"标题化"的 string,就是说所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写(见 istitle()) |
|
string.translate(str, del="") |
根据 str 给出的表(包含 256 个字符)转换 string 的字符, 要过滤掉的字符放到 del 参数中 |
|
string.upper() |
转换 string 中的小写字母为大写 |
|
string.zfill(width) |
返回长度为 width 的字符串，原字符串 string 右对齐，前面填充0 |
|
string.isdecimal() |
isdecimal()方法检查字符串是否只包含十进制字符。这种方法只存在于unicode对象。 |
Python 列表(Lists)
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 – 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。
序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。
此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型
创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ];
list3 = ["a", "b", "c", "d"];
与字符串的索引一样，列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合等。
访问列表中的值
使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示：
#!/usr/bin/python
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ];
print "list1[0]: ", list1[0]
print "list2[1:5]: ", list2[1:5]
以上实例输出结果：
list1[0]: physics
list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
更新列表
你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用append()方法来添加列表项，如下所示：
#!/usr/bin/python
list = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
print "Value available at index 2 : "
print list[2];
list[2] = 2001;
print "New value available at index 2 : "
print list[2];
注意：我们会在接下来的章节讨论append()方法的使用
以上实例输出结果：
Value available at index 2 :
1997
New value available at index 2 :
2001
删除列表元素
可以使用 del 语句来删除列表的的元素，如下实例：
#!/usr/bin/python
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
print list1;
del list1[2];
print "After deleting value at index 2 : "
print list1;
以上实例输出结果：
['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
After deleting value at index 2 :
['physics', 'chemistry', 2000]
注意：我们会在接下来的章节讨论remove()方法的使用
Python列表脚本操作符
列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表，* 号用于重复列表。
如下所示：
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
len([1, 2, 3]) |
3 |
长度 |
|
[1, 2, 3] + [4, 5, 6] |
[1, 2, 3, 4, 5, 6] |
组合 |
|
['Hi!'] * 4 |
['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] |
重复 |
|
3 in [1, 2, 3] |
True |
元素是否存在于列表中 |
|
for x in [1, 2, 3]: print x, |
1 2 3 |
迭代 |
Python列表截取
Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
L[2] |
'SPAM!' |
读取列表中第三个元素 |
|
L[-2] |
'Spam' |
读取列表中倒数第二个元素 |
|
L[1:] |
['Spam', 'SPAM!'] |
从第二个元素开始截取列表 |
Python列表函数&方法
Python包含以下函数:
|
序号 |
函数 |
|
1 |
cmp(list1, list2) |
|
2 |
len(list) |
|
3 |
max(list) |
|
4 |
min(list) |
|
5 |
list(seq) |
Python包含以下方法:
|
序号 |
方法 |
|
1 |
list.append(obj) |
|
2 |
list.count(obj) |
|
3 |
list.extend(seq) |
|
4 |
list.index(obj) |
|
5 |
list.insert(index, obj) |
|
6 |
list.pop(obj=list[-1]) |
|
7 |
list.remove(obj) |
|
8 |
list.reverse() |
|
9 |
list.sort([func]) |
Python 元组
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。
元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。如下实例：
tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 );
tup3 = "a", "b", "c", "d";
创建空元组
tup1 = ();
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号
tup1 = (50,);
元组与字符串类似，下标索引从0开始，可以进行截取，组合等。
访问元组
元组可以使用下标索引来访问元组中的值，如下实例:
#!/usr/bin/python
tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 );
print "tup1[0]: ", tup1[0]
print "tup2[1:5]: ", tup2[1:5]
以上实例输出结果：
tup1[0]: physics
tup2[1:5]: (2, 3, 4, 5)
修改元组
元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合，如下实例:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = ('abc', 'xyz');
# 以下修改元组元素操作是非法的。
# tup1[0] = 100;
# 创建一个新的元组
tup3 = tup1 + tup2;
print tup3;
以上实例输出结果：
(12, 34.56, 'abc', 'xyz')
删除元组
元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用del语句来删除整个元组，如下实例:
#!/usr/bin/python
tup = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);
print tup;
del tup;
print "After deleting tup : "
print tup;
以上实例元组被删除后，输出变量会有异常信息，输出如下所示：
('physics', 'chemistry', 1997, 2000)
After deleting tup :
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 9, in <module>
print tup;
NameError: name 'tup' is not defined
元组运算符
与字符串一样，元组之间可以使用 + 号和 * 号进行运算。这就意味着他们可以组合和复制，运算后会生成一个新的元组。
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
len((1, 2, 3)) |
3 |
计算元素个数 |
|
(1, 2, 3) + (4, 5, 6) |
(1, 2, 3, 4, 5, 6) |
连接 |
|
['Hi!'] * 4 |
['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] |
复制 |
|
3 in (1, 2, 3) |
True |
元素是否存在 |
|
for x in (1, 2, 3): print x, |
1 2 3 |
迭代 |
元组索引，截取
因为元组也是一个序列，所以我们可以访问元组中的指定位置的元素，也可以截取索引中的一段元素，如下所示：
元组：
L = ('spam', 'Spam', 'SPAM!')
|
Python 表达式 |
结果 |
描述 |
|
L[2] |
'SPAM!' |
读取第三个元素 |
|
L[-2] |
'Spam' |
反向读取；读取倒数第二个元素 |
|
L[1:] |
('Spam', 'SPAM!') |
截取元素 |
无关闭分隔符
任意无符号的对象，以逗号隔开，默认为元组，如下实例：
#!/usr/bin/python
print 'abc', -4.24e93, 18+6.6j, 'xyz';
x, y = 1, 2;
print "Value of x , y : ", x,y;
以上实例允许结果：
abc -4.24e+93 (18+6.6j) xyz
Value of x , y : 1 2
元组内置函数
Python元组包含了以下内置函数
|
序号 |
方法及描述 |
|
1 |
cmp(tuple1, tuple2) |
|
2 |
len(tuple) |
|
3 |
max(tuple) |
|
4 |
min(tuple) |
|
5 |
tuple(seq) |
Python 字典(Dictionary)
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，如其他容器模型。
字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：
dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}
也可如此创建字典：
dict1 = { 'abc': 456 };
dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };
每个键与值用冒号隔开（:），每对用逗号分割，整体放在花括号中（{}）。
键必须独一无二，但值则不必。
值可以取任何数据类型，但必须是不可变的，如字符串，数或元组。
访问字典里的值
把相应的键放入熟悉的方括弧，如下实例:
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
print "dict['Name']: ", dict['Name'];
print "dict['Age']: ", dict['Age'];
以上实例输出结果：
dict['Name']: Zara
dict['Age']: 7
如果用字典里没有的键访问数据，会输出错误如下：
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];
以上实例输出结果：
dict['Zara']:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];
KeyError: 'Alice'
修改字典
向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对，修改或删除已有键/值对如下实例:
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
dict['Age'] = 8; # update existing entry
dict['School'] = "DPS School"; # Add new entry
print "dict['Age']: ", dict['Age'];
print "dict['School']: ", dict['School'];
以上实例输出结果：
dict['Age']: 8
dict['School']: DPS School
删除字典元素
能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。
显示删除一个字典用del命令，如下实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
del dict['Name']; # 删除键是'Name'的条目
dict.clear(); # 清空词典所有条目
del dict ; # 删除词典
print "dict['Age']: ", dict['Age'];
print "dict['School']: ", dict['School'];
但这会引发一个异常，因为用del后字典不再存在：
dict['Age']:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 8, in <module>
print "dict['Age']: ", dict['Age'];
TypeError: 'type' object is unsubscriptable
删除字典元素
字典键的特性
字典值可以没有限制地取任何python对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行。
两个重要的点需要记住：
1）不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住，如下实例：
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Name': 'Manni'};
print "dict['Name']: ", dict['Name'];
以上实例输出结果：
dict['Name']: Manni
2）键必须不可变，所以可以用数，字符串或元组充当，所以用列表就不行，如下实例：
#!/usr/bin/python
dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7};
print "dict['Name']: ", dict['Name'];
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <module>
dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7};
TypeError: list objects are unhashable
字典内置函数&方法
Python字典包含了以下内置函数：
|
序号 |
函数及描述 |
|
1 |
cmp(dict1, dict2) |
|
2 |
len(dict) |
|
3 |
str(dict) |
|
4 |
type(variable) |
Python字典包含了以下内置函数：
|
序号 |
函数及描述 |
|
1 |
radiansdict.clear() |
|
2 |
radiansdict.copy() |
|
3 |
radiansdict.fromkeys() |
|
4 |
radiansdict.get(key, default=None) |
|
5 |
radiansdict.has_key(key) |
|
6 |
radiansdict.items() |
|
7 |
radiansdict.keys() |
|
8 |
radiansdict.setdefault(key, default=None) |
|
9 |
radiansdict.update(dict2) |
|
10 |
radiansdict.values() |
Python 日期和时间
Python程序能用很多方式处理日期和时间。转换日期格式是一个常见的例行琐事。Python有一个 time 和 calendar 模组可以帮忙。
什么是Tick？
时间间隔是以秒为单位的浮点小数。
每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜（历元）经过了多长时间来表示。
Python附带的受欢迎的time模块下有很多函数可以转换常见日期格式。如函数time.time()用ticks计时单位返回从12:00am, January 1, 1970(epoch) 开始的记录的当前操作系统时间, 如下实例:
#!/usr/bin/python
import time; # This is required to include time module.
ticks = time.time()
print "Number of ticks since 12:00am, January 1,1970:", ticks
以上实例输出结果：
Number of ticks since 12:00am, January 1, 1970: 7186862.73399
Tick单位最适于做日期运算。但是1970年之前的日期就无法以此表示了。太遥远的日期也不行，UNIX和Windows只支持到2038年某日。
什么是时间元组？
很多Python函数用一个元组装起来的9组数字处理时间:
<td0到59<td="" style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Open Sans','Helvetica Neue', Helvetica, Arial, STHeiti, 'Microsoft Yahei', sans-serif;font-size: 12px; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal;letter-spacing: normal; line-height: normal; orphans: auto; text-align: start;text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1;word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255,255, 255);"></td0到59<>
|
序号 |
字段 |
值 |
|
0 |
4位数年 |
2008 |
|
1 |
月 |
1 到 12 |
|
2 |
日 |
1到31 |
|
3 |
小时 |
0到23 |
|
4 |
分钟 |
|
|
5 |
秒 |
0到61 (60或61 是闰秒) |
|
6 |
一周的第几日 |
0到6 (0是周一) |
|
7 |
一年的第几日 |
1到366 (儒略历) |
|
8 |
夏令时 |
-1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜 |
上述也就是struct_time元组。这种结构具有如下属性：
|
序号 |
属性 |
值 |
|
0 |
tm_year |
2008 |
|
1 |
tm_mon |
1 到 12 |
|
2 |
tm_mday |
1 到 31 |
|
3 |
tm_hour |
0 到 23 |
|
4 |
tm_min |
0 到 59 |
|
5 |
tm_sec |
0 到 61 (60或61 是闰秒) |
|
6 |
tm_wday |
0到6 (0是周一) |
|
7 |
tm_yday |
1 到 366(儒略历) |
|
8 |
tm_isdst |
-1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜 |
获取当前时间
从返回浮点数的时间辍方式向时间元组转换，只要将浮点数传递给如localtime之类的函数。
#!/usr/bin/python
import time;
localtime = time.localtime(time.time())
print "Local current time :", localtime
以上实例输出结果：
Local current time : time.struct_time(tm_year=2013, tm_mon=7,
tm_mday=17, tm_hour=21, tm_min=26, tm_sec=3, tm_wday=2, tm_yday=198, tm_isdst=0)
获取格式化的时间
你可以根据需求选取各种格式，但是最简单的获取可读的时间模式的函数是asctime():
#!/usr/bin/python
import time;
localtime = time.asctime( time.localtime(time.time()) )
print "Local current time :", localtime
以上实例输出结果：
Local current time : Tue Jan 13 10:17:09 2009
获取某月日历
Calendar模块有很广泛的方法用来处理年历和月历，例如打印某月的月历：
#!/usr/bin/python
import calendar
cal = calendar.month(2008, 1)
print "Here is the calendar:"
print cal;
以上实例输出结果：
Here is the calendar:
January 2008
Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30 31
Time模块
Time模块包含了以下内置函数，既有时间处理相的，也有转换时间格式的：
|
序号 |
函数及描述 |
|
1 |
time.altzone |
|
2 |
time.asctime([tupletime]) |
|
3 |
time.clock( ) |
|
4 |
time.ctime([secs]) |
|
5 |
time.gmtime([secs]) |
|
6 |
time.localtime([secs]) |
|
7 |
time.mktime(tupletime) |
|
8 |
time.sleep(secs) |
|
9 |
time.strftime(fmt[,tupletime]) |
|
10 |
time.strptime(str,fmt='%a %b %d %H:%M:%S %Y') |
|
11 |
time.time( ) |
|
12 |
time.tzset() |
Time模块包含了以下2个非常重要的属性：
|
序号 |
属性及描述 |
|
1 |
time.timezone |
|
2 |
time.tzname |
日历（Calendar）模块
此模块的函数都是日历相关的，例如打印某月的字符月历。
星期一是默认的每周第一天，星期天是默认的最后一天。更改设置需调用calendar.setfirstweekday()函数。模块包含了以下内置函数：
|
序号 |
函数及描述 |
|
1 |
calendar.calendar(year,w=2,l=1,c=6) |
|
2 |
calendar.firstweekday( ) |
|
3 |
calendar.isleap(year) |
|
4 |
calendar.leapdays(y1,y2) |
|
5 |
calendar.month(year,month,w=2,l=1) |
|
6 |
calendar.monthcalendar(year,month) |
|
7 |
calendar.monthrange(year,month) |
|
8 |
calendar.prcal(year,w=2,l=1,c=6) |
|
9 |
calendar.prmonth(year,month,w=2,l=1) |
|
10 |
calendar.setfirstweekday(weekday) |
|
11 |
calendar.timegm(tupletime) |
|
12 |
calendar.weekday(year,month,day) |
其他相关模块和函数
在Python种，其他处理日期和时间的模块还有：
· datetime模块
· pytz模块
· dateutil模块
Python函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
· 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
· 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
· 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
· 函数内容以冒号起始，并且缩进。
· Return[expression]结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
语法
def functionname( parameters ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的的顺序匹配起来的。
实例
以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。
def printme( str ):
"打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。
如下实例调用了printme（）函数：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print str;
return;
# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!");
printme("再次调用同一函数");
以上实例输出结果：
我要调用用户自定义函数!
再次调用同一函数
按值传递参数和按引用传递参数
所有参数（自变量）在Python里都是按引用传递。如果你在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
def changeme( mylist ):
"修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4]);
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30];
changeme( mylist );
print "函数外取值: ", mylist
传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
· 必备参数
· 命名参数
· 缺省参数
· 不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print str;
return;
#调用printme函数
printme();
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in <module>
printme();
TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
命名参数
命名参数和函数调用关系紧密，调用方用参数的命名确定传入的参数值。你可以跳过不传的参数或者乱序传参，因为Python解释器能够用参数名匹配参数值。用命名参数调用printme()函数：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print str;
return;
#调用printme函数
printme( str = "My string");
以上实例输出结果：
My string
下例能将命名参数顺序不重要展示得更清楚：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name;
print "Age ", age;
return;
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="miki" );
以上实例输出结果：
Name: miki
Age 50
缺省参数
调用函数时，缺省参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name;
print "Age ", age;
return;
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="miki" );
printinfo( name="miki" );
以上实例输出结果：
Name: miki
Age 50
Name: miki
Age 35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。选择不多传参数也可。如下实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple:
print var
return;
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 );
printinfo( 70, 60, 50 );
以上实例输出结果：
输出:
10
输出:
70
60
50
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
· lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
· lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
· lambda函数拥有自己的名字空间，且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数。
· 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;
# 调用sum函数
print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )
print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果：
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
return语句
return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
# 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print "函数内 : ", total
return total;
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 );
print "函数外 : ", total
以上实例输出结果：
函数内 : 30
函数外 : 30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：
· 全局变量
· 局部变量
变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0; # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
#返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2; # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total;
#调用sum函数
sum( 10, 20 );
print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 : 30
函数外是全局变量 : 0
Python 模块
模块让你能够有逻辑地组织你的Python代码段。
把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。
模块也是Python对象，具有随机的名字属性用来绑定或引用。
简单地说，模块就是一个保存了Python代码的文件。模块能定义函数，类和变量。模块里也能包含可执行的代码。
例子
一个叫做aname的模块里的Python代码一般都能在一个叫aname.py的文件中找到。下例是个简单的模块support.py。
def print_func( par ):
print "Hello : ", par
return
import 语句
想使用Python源文件，只需在另一个源文件里执行import语句，语法如下：
import module1[, module2[,… moduleN]
当解释器遇到import语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。
搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块hello.py，需要把命令放在脚本的顶端：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 导入模块
import support
# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Zara")
以上实例输出结果：
Hello : Zara
一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。
From…import 语句
Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：
from modname import name1[, name2[, … nameN]]
例如，要导入模块fib的fibonacci函数，使用如下语句：
from fib import fibonacci
这个声明不会把整个fib模块导入到当前的命名空间中，它只会将fib里的fibonacci单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。
From…import* 语句
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：
from modname import *
这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。
定位模块
当你导入一个模块，Python解析器对模块位置的搜索顺序是：
· 当前目录
· 如果不在当前目录，Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。
· 如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/。
模块搜索路径存储在system模块的sys.path变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。
PYTHONPATH变量
作为环境变量，PYTHONPATH由装在一个列表里的许多目录组成。PYTHONPATH的语法和shell变量PATH的一样。
在Windows系统，典型的PYTHONPATH如下：
set PYTHONPATH=c:\python20\lib;
在UNIX系统，典型的PYTHONPATH如下：
set PYTHONPATH=/usr/local/lib/python
命名空间和作用域
变量是拥有匹配对象的名字（标识符）。命名空间是一个包含了变量名称们（键）和它们各自相应的对象们（值）的字典。
一个Python表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量。如果一个局部变量和一个全局变量重名，则局部变量会覆盖全局变量。
每个函数都有自己的命名空间。类的方法的作用域规则和通常函数的一样。
Python会智能地猜测一个变量是局部的还是全局的，它假设任何在函数内赋值的变量都是局部的。
因此，如果要给全局变量在一个函数里赋值，必须使用global语句。
global VarName的表达式会告诉Python， VarName是一个全局变量，这样Python就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。
例如，我们在全局命名空间里定义一个变量money。我们再在函数内给变量money赋值，然后Python会假定money是一个局部变量。然而，我们并没有在访问前声明一个局部变量money，结果就是会出现一个UnboundLocalError的错误。取消global语句的注释就能解决这个问题。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
Money = 2000
def AddMoney():
# 想改正代码就取消以下注释:
# global Money
Money = Money + 1
print Money
AddMoney()
print Money
dir()函数
dir()函数一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。
返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块，变量和函数。如下一个简单的实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 导入内置math模块
import math
content = dir(math)
print content;
以上实例输出结果：
['__doc__', '__file__', '__name__', 'acos', 'asin', 'atan',
'atan2', 'ceil', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'exp',
'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot', 'ldexp', 'log',
'log10', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh',
'sqrt', 'tan', 'tanh']
在这里，特殊字符串变量__name__指向模块的名字，__file__指向该模块的导入文件名。
globals()和locals()函数
根据调用地方的不同，globals()和locals()函数可被用来返回全局和局部命名空间里的名字。
如果在函数内部调用locals()，返回的是所有能在该函数里访问的命名。
如果在函数内部调用globals()，返回的是所有在该函数里能访问的全局名字。
两个函数的返回类型都是字典。所以名字们能用keys()函数摘取。
reload()函数
当一个模块被导入到一个脚本，模块顶层部分的代码只会被执行一次。
因此，如果你想重新执行模块里顶层部分的代码，可以用reload()函数。该函数会重新导入之前导入过的模块。语法如下：
reload(module_name)
在这里，module_name要直接放模块的名字，而不是一个字符串形式。比如想重载hello模块，如下：
reload(hello)
Python中的包
包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的Python的应用环境。
考虑一个在Phone目录下的pots.py文件。这个文件有如下源代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
def Pots():
print "I'm Pots Phone"
同样地，我们有另外两个保存了不同函数的文件：
· Phone/Isdn.py 含有函数Isdn()
· Phone/G3.py 含有函数G3()
现在，在Phone目录下创建file __init__.py：
· Phone/__init__.py
当你导入Phone时，为了能够使用所有函数，你需要在__init__.py里使用显式的导入语句，如下：
from Pots import Pots
from Isdn import Isdn
from G3 import G3
当你把这些代码添加到__init__.py之后，导入Phone包的时候这些类就全都是可用的了。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 导入 Phone 包
import Phone
Phone.Pots()
Phone.Isdn()
Phone.G3()
以上实例输出结果：
I'm Pots Phone
I'm 3G Phone
I'm ISDN Phone
如上，为了举例，我们只在每个文件里放置了一个函数，但其实你可以放置许多函数。你也可以在这些文件里定义Python的类，然后为这些类建一个包。
Python 文件I/O
本章只讲述所有基本的的I/O函数，更多函数请参考Python标准文档。
打印到屏幕
最简单的输出方法是用print语句，你可以给它传递零个或多个用逗号隔开的表达式。此函数把你传递的表达式转换成一个字符串表达式，并将结果写到标准输出如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
print "Python 是一个非常棒的语言，不是吗？";
你的标准屏幕上会产生以下结果：
Python 是一个非常棒的语言，不是吗？
读取键盘输入
Python提供了两个内置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。如下：
· raw_input
· input
raw_input函数
raw_input([prompt]) 函数从标准输入读取一个行，并返回一个字符串（去掉结尾的换行符）：
#!/usr/bin/python
str = raw_input("Enter your input: ");
print "Received input is : ", str
这将提示你输入任意字符串，然后在屏幕上显示相同的字符串。当我输入"Hello Python！"，它的输出如下：
Enter your input: Hello Python
Received input is : Hello Python
input函数
input([prompt]) 函数和raw_input([prompt]) 函数基本可以互换，但是input会假设你的输入是一个有效的Python表达式，并返回运算结果。
#!/usr/bin/python
str = input("Enter your input: ");
print "Received input is : ", str
这会产生如下的对应着输入的结果：
Enter your input: [x*5 for x in range(2,10,2)]
Recieved input is : [10, 20, 30, 40]
打开和关闭文件
到现在为止，您已经可以向标准输入和输进行读写。现在，来看看怎么读写实际的数据文件。
Python提供了必要的函数和方法进行默认情况下的文件基本操作。你可以用file对象做大部分的文件操作。
open函数
你必须先用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象，相关的辅助方法才可以调用它进行读写。
语法：
file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])
各个参数的细节如下：
· file_name：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。
· access_mode：access_mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。
· buffering:如果buffering的值被设为0，就不会有寄存。如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行。如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小。如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。
不同模式打开文件的完全列表：
|
模式 |
描述 |
|
r |
以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 |
|
rb |
以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 |
|
r+ |
打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 |
|
rb+ |
以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 |
|
w |
打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
wb |
以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
w+ |
打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
wb+ |
以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
a |
打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
|
ab |
以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
|
a+ |
打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
|
ab+ |
以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
File对象的属性
一个文件被打开后，你有一个file对象，你可以得到有关该文件的各种信息。
以下是和file对象相关的所有属性的列表：
|
属性 |
描述 |
|
file.closed |
返回true如果文件已被关闭，否则返回false。 |
|
file.mode |
返回被打开文件的访问模式。 |
|
file.name |
返回文件的名称。 |
|
file.softspace |
如果用print输出后，必须跟一个空格符，则返回false。否则返回true。 |
如下实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "wb")
print "Name of the file: ", fo.name
print "Closed or not : ", fo.closed
print "Opening mode : ", fo.mode
print "Softspace flag : ", fo.softspace
以上实例输出结果：
Name of the file: foo.txt
Closed or not : False
Opening mode : wb
Softspace flag : 0
Close()方法
File对象的close（）方法刷新缓冲区里任何还没写入的信息，并关闭该文件，这之后便不能再进行写入。
当一个文件对象的引用被重新指定给另一个文件时，Python会关闭之前的文件。用close（）方法关闭文件是一个很好的习惯。
语法：
fileObject.close();
例子：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("foo.txt", "wb")
print "Name of the file: ", fo.name
# 关闭打开的文件
fo.close()
以上实例输出结果：
Name of the file: foo.txt
读写文件：
file对象提供了一系列方法，能让我们的文件访问更轻松。来看看如何使用read()和write()方法来读取和写入文件。
Write()方法
Write()方法可将任何字符串写入一个打开的文件。需要重点注意的是，Python字符串可以是二进制数据，而不是仅仅是文字。
Write()方法不在字符串的结尾不添加换行符('\n')：
语法：
fileObject.write(string);
在这里，被传递的参数是要写入到已打开文件的内容。
例子：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("/tmp/foo.txt", "wb")
fo.write( "Python is a great language.\nYeah its great!!\n");
# 关闭打开的文件
fo.close()
上述方法会创建foo.txt文件，并将收到的内容写入该文件，并最终关闭文件。如果你打开这个文件，将看到以下内容:
Python is a great language.
Yeah its great!!
read()方法
read（）方法从一个打开的文件中读取一个字符串。需要重点注意的是，Python字符串可以是二进制数据，而不是仅仅是文字。
语法：
fileObject.read([count]);
在这里，被传递的参数是要从已打开文件中读取的字节计数。该方法从文件的开头开始读入，如果没有传入count，它会尝试尽可能多地读取更多的内容，很可能是直到文件的末尾。
例子：
就用我们上面创建的文件foo.txt。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("/tmp/foo.txt", "r+")
str = fo.read(10);
print "Read String is : ", str
# 关闭打开的文件
fo.close()
以上实例输出结果：
Read String is : Python is
文件位置：
Tell()方法告诉你文件内的当前位置；换句话说，下一次的读写会发生在文件开头这么多字节之后：
seek（offset [,from]）方法改变当前文件的位置。Offset变量表示要移动的字节数。From变量指定开始移动字节的参考位置。
如果from被设为0，这意味着将文件的开头作为移动字节的参考位置。如果设为1，则使用当前的位置作为参考位置。如果它被设为2，那么该文件的末尾将作为参考位置。
例子：
就用我们上面创建的文件foo.txt。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 打开一个文件
fo = open("/tmp/foo.txt", "r+")
str = fo.read(10);
print "Read String is : ", str
# 查找当前位置
position = fo.tell();
print "Current file position : ", position
# 把指针再次重新定位到文件开头
position = fo.seek(0, 0);
str = fo.read(10);
print "Again read String is : ", str
# 关闭打开的文件
fo.close()
以上实例输出结果：
Read String is : Python is
Current file position : 10
Again read String is : Python is
重命名和删除文件
Python的os模块提供了帮你执行文件处理操作的方法，比如重命名和删除文件。
要使用这个模块，你必须先导入它，然后可以调用相关的各种功能。
rename()方法：
rename()方法需要两个参数，当前的文件名和新文件名。
语法：
os.rename(current_file_name, new_file_name)
例子：
下例将重命名一个已经存在的文件test1.txt。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 重命名文件test1.txt到test2.txt。
os.rename( "test1.txt", "test2.txt" )
remove()方法
你可以用remove()方法删除文件，需要提供要删除的文件名作为参数。
语法：
os.remove(file_name)
例子：
下例将删除一个已经存在的文件test2.txt。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 删除一个已经存在的文件test2.txt
os.remove("test2.txt")
Python里的目录：
所有文件都包含在各个不同的目录下，不过Python也能轻松处理。os模块有许多方法能帮你创建，删除和更改目录。
mkdir()方法
可以使用os模块的mkdir()方法在当前目录下创建新的目录们。你需要提供一个包含了要创建的目录名称的参数。
语法：
os.mkdir("newdir")
例子：
下例将在当前目录下创建一个新目录test。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 创建目录test
os.mkdir("test")
chdir()方法
可以用chdir()方法来改变当前的目录。chdir()方法需要的一个参数是你想设成当前目录的目录名称。
语法：
os.chdir("newdir")
例子：
下例将进入"/home/newdir"目录。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 将当前目录改为"/home/newdir"
os.chdir("/home/newdir")
getcwd()方法：
getcwd()方法显示当前的工作目录。
语法：
os.getcwd()
例子：
下例给出当前目录：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 给出当前的目录
os.getcwd()
rmdir()方法
rmdir()方法删除目录，目录名称以参数传递。
在删除这个目录之前，它的所有内容应该先被清除。
语法：
os.rmdir('dirname')
例子：
以下是删除" /tmp/test"目录的例子。目录的完全合规的名称必须被给出，否则会在当前目录下搜索该目录。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
# 删除”/tmp/test”目录
os.rmdir( "/tmp/test" )
文件、目录相关的方法
三个重要的方法来源能对Windows和Unix操作系统上的文件及目录进行一个广泛且实用的处理及操控，如下：
· File 对象方法: file对象提供了操作文件的一系列方法。
· OS 对象方法: 提供了处理文件及目录的一系列方法。
Python 异常处理
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。
· 异常处理: 本站Python教程会具体介绍。
· 断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍。
python标准异常
|
异常名称 |
描述 |
|
BaseException |
所有异常的基类 |
|
SystemExit |
解释器请求退出 |
|
KeyboardInterrupt |
用户中断执行(通常是输入^C) |
|
Exception |
常规错误的基类 |
|
StopIteration |
迭代器没有更多的值 |
|
GeneratorExit |
生成器(generator)发生异常来通知退出 |
|
StandardError |
所有的内建标准异常的基类 |
|
ArithmeticError |
所有数值计算错误的基类 |
|
FloatingPointError |
浮点计算错误 |
|
OverflowError |
数值运算超出最大限制 |
|
ZeroDivisionError |
除(或取模)零 (所有数据类型) |
|
AssertionError |
断言语句失败 |
|
AttributeError |
对象没有这个属性 |
|
EOFError |
没有内建输入,到达EOF 标记 |
|
EnvironmentError |
操作系统错误的基类 |
|
IOError |
输入/输出操作失败 |
|
OSError |
操作系统错误 |
|
WindowsError |
系统调用失败 |
|
ImportError |
导入模块/对象失败 |
|
LookupError |
无效数据查询的基类 |
|
IndexError |
序列中没有此索引(index) |
|
KeyError |
映射中没有这个键 |
|
MemoryError |
内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的) |
|
NameError |
未声明/初始化对象 (没有属性) |
|
UnboundLocalError |
访问未初始化的本地变量 |
|
ReferenceError |
弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象 |
|
RuntimeError |
一般的运行时错误 |
|
NotImplementedError |
尚未实现的方法 |
|
SyntaxError |
Python 语法错误 |
|
IndentationError |
缩进错误 |
|
TabError |
Tab 和空格混用 |
|
SystemError |
一般的解释器系统错误 |
|
TypeError |
对类型无效的操作 |
|
ValueError |
传入无效的参数 |
|
UnicodeError |
Unicode 相关的错误 |
|
UnicodeDecodeError |
Unicode 解码时的错误 |
|
UnicodeEncodeError |
Unicode 编码时错误 |
|
UnicodeTranslateError |
Unicode 转换时错误 |
|
Warning |
警告的基类 |
|
DeprecationWarning |
关于被弃用的特征的警告 |
|
FutureWarning |
关于构造将来语义会有改变的警告 |
|
OverflowWarning |
旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 |
|
PendingDeprecationWarning |
关于特性将会被废弃的警告 |
|
RuntimeWarning |
可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告 |
|
SyntaxWarning |
可疑的语法的警告 |
|
UserWarning |
用户代码生成的警告 |
什么是异常？
异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。
一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。
异常是Python对象，表示一个错误。
当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。
异常处理
捕捉异常可以使用try/except语句。
try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。
如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。
语法：
以下为简单的try….except…else的语法：
try:
<语句> #运行别的代码
except <名字>：
<语句> #如果在try部份引发了'name'异常
except <名字>，<数据>:
<语句> #如果引发了'name'异常，获得附加的数据
else:
<语句> #如果没有异常发生
try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
· 如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
· 如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印缺省的出错信息）。
· 如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。
实例
下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，且并未发生异常：
#!/usr/bin/python
try:
fh = open("testfile", "w")
fh.write("This is my test file for exception handling!!")
except IOError:
print "Error: can\'t find file or read data"
else:
print "Written content in the file successfully"
fh.close()
以上程序输出结果：
Written content in the file successfully
实例
下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，但文件没有写入权限，发生了异常：
#!/usr/bin/python
try:
fh = open("testfile", "w")
fh.write("This is my test file for exception handling!!")
except IOError:
print "Error: can\'t find file or read data"
else:
print "Written content in the file successfully"
以上程序输出结果：
Error: can't find file or read data
使用except而不带任何异常类型
你可以不带任何异常类型使用except，如下实例：
try:
You do your operations here;
......................
except:
If there is any exception, then execute this block.
......................
else:
If there is no exception then execute this block.
以上方式try-except语句捕获所有发生的异常。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常。
使用except而带多种异常类型
你也可以使用相同的except语句来处理多个异常信息，如下所示：
try:
You do your operations here;
......................
except(Exception1[, Exception2[,...ExceptionN]]]):
If there is any exception from the given exception list,
then execute this block.
......................
else:
If there is no exception then execute this block.
try-finally 语句
try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。
try:
<语句>
finally:
<语句> #退出try时总会执行
raise
实例
#!/usr/bin/python
try:
fh = open("testfile", "w")
fh.write("This is my test file for exception handling!!")
finally:
print "Error: can\'t find file or read data"
如果打开的文件没有可写权限，输出如下所示：
Error: can't find file or read data
同样的例子也可以写成如下方式：
#!/usr/bin/python
try:
fh = open("testfile", "w")
try:
fh.write("This is my test file for exception handling!!")
finally:
print "Going to close the file"
fh.close()
except IOError:
print "Error: can\'t find file or read data"
当在try块中抛出一个异常，立即执行finally块代码。
finally块中的所有语句执行后，异常被再次提出，并执行except块代码。
参数的内容不同于异常。
异常的参数
一个异常可以带上参数，可作为输出的异常信息参数。
你可以通过except语句来捕获异常的参数，如下所示：
try:
You do your operations here;
......................
except ExceptionType, Argument:
You can print value of Argument here...
变量接收的异常值通常包含在异常的语句中。在元组的表单中变量可以接收一个或者多个值。
元组通常包含错误字符串，错误数字，错误位置。
实例
以下为单个异常的实例：
#!/usr/bin/python
# Define a function here.
def temp_convert(var):
try:
return int(var)
except ValueError, Argument:
print "The argument does not contain numbers\n", Argument
# Call above function here.
temp_convert("xyz");
以上程序执行结果如下：
The argument does not contain numbers
invalid literal for int() with base 10: 'xyz'
触发异常
我们可以使用raise语句自己触发异常
raise语法格式如下：
raise [Exception [, args [, traceback]]]
语句中Exception是异常的类型（例如，NameError）参数是一个异常参数值。该参数是可选的，如果不提供，异常的参数是"None"。
最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。
实例
一个异常可以是一个字符串，类或对象。 Python的内核提供的异常，大多数都是实例化的类，这是一个类的实例的参数。
定义一个异常非常简单，如下所示：
def functionName( level ):
if level < 1:
raise "Invalid level!", level
# The code below to this would not be executed
# if we raise the exception
注意：为了能够捕获异常，"except"语句必须有用相同的异常来抛出类对象或者字符串。
例如我们捕获以上异常，"except"语句如下所示：
try:
Business Logic here...
except "Invalid level!":
Exception handling here...
else:
Rest of the code here...
用户自定义异常
通过创建一个新的异常类，程序可以命名它们自己的异常。异常应该是典型的继承自Exception类，通过直接或间接的方式。
以下为与RuntimeError相关的实例,实例中创建了一个类，基类为RuntimeError，用于在异常触发时输出更多的信息。
在try语句块中，用户自定义的异常后执行except块语句，变量 e 是用于创建Networkerror类的实例。
class Networkerror(RuntimeError):
def __init__(self, arg):
self.args = arg
在你定义以上类后，你可以触发该异常，如下所示：
try:
raise Networkerror("Bad hostname")
except Networkerror,e:
print e.args
Python 面向对象
Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言，正因为如此，在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。
如果你以前没有接触过面向对象的编程语言，那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征，在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念，这样有助于你更容易的学习Python的面向对象编程。
接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征。
面向对象技术简介
· 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
· 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
· 数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
· 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
· 实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
· 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）。
· 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
· 方法：类中定义的函数。
· 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。
创建类
使用class语句来创建一个新类，class之后为类的名称并以冒号结尾，如下实例:
class ClassName:
'类的帮助信息' #类文档字符串
class_suite #类体
类的帮助信息可以通过ClassName.__doc__查看。
class_suite 由类成员，方法，数据属性组成。
实例
以下是一个简单的Python类实例:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Employee:
'所有员工的基类'
empCount = 0
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1
def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
· empCount变量是一个类变量，它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用Employee.empCount访问。
· 第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法
创建实例对象
要创建一个类的实例，你可以使用类的名称，并通过__init__方法接受参数。
"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
访问属性
您可以使用点(.)来访问对象的属性。使用如下类的名称访问类变量:
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
完整实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Employee:
'所有员工的基类'
empCount = 0
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1
def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
执行以上代码输出结果如下：
Name : Zara ,Salary: 2000
Name : Manni ,Salary: 5000
Total Employee 2
你可以添加，删除，修改类的属性，如下所示：
emp1.age = 7 # 添加一个 'age' 属性
emp1.age = 8 # 修改 'age' 属性
del emp1.age # 删除 'age' 属性
你也可以使用以下函数的方式来访问属性：
· getattr(obj, name[, default]): 访问对象的属性。
· hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性。
· setattr(obj,name,value) : 设置一个属性。如果属性不存在，会创建一个新属性。
· delattr(obj, name) : 删除属性。
hasattr(emp1, 'age') # 如果存在 'age' 属性返回 True。
getattr(emp1, 'age') # 返回 'age' 属性的值
setattr(emp1, 'age', 8) # 添加属性 'age' 值为 8
delattr(empl, 'age') # 删除属性 'age'
Python内置类属性
· __dict__ : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）
· __doc__ :类的文档字符串
· __name__: 类名
· __module__: 类定义所在的模块（类的全名是'__main__.className'，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.__module__ 等于 mymod）
· __bases__ : 类的所有父类构成元素（包含了以个由所有父类组成的元组）
Python内置类属性调用实例如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Employee:
'所有员工的基类'
empCount = 0
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1
def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
print "Employee.__doc__:", Employee.__doc__
print "Employee.__name__:", Employee.__name__
print "Employee.__module__:", Employee.__module__
print "Employee.__bases__:", Employee.__bases__
print "Employee.__dict__:", Employee.__dict__
执行以上代码输出结果如下：
Employee.__doc__: 所有员工的基类
Employee.__name__: Employee
Employee.__module__: __main__
Employee.__bases__: ()
Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', 'displayCount': <function displayCount at 0x10a939c80>, 'empCount': 0, 'displayEmployee': <function displayEmployee at 0x10a93caa0>, '__doc__': '\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x91\x98\xe5\xb7\xa5\xe7\x9a\x84\xe5\x9f\xba\xe7\xb1\xbb', '__init__': <function __init__ at 0x10a939578>}
python对象销毁(垃圾回收)
同Java语言一样，Python使用了引用计数这一简单技术来追踪内存中的对象。
在Python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。
一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器。
当对象被创建时，就创建了一个引用计数，当这个对象不再需要时，也就是说，这个对象的引用计数变为0 时，它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的，由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收。
a = 40 # 创建对象 <40>
b = a # 增加引用， <40> 的计数
c = [b] # 增加引用. <40> 的计数
del a # 减少引用 <40> 的计数
b = 100 # 减少引用 <40> 的计数
c[0] = -1 # 减少引用 <40> 的计数
垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象，同样也可以处理循环引用的情况。循环引用指的是，两个对象相互引用，但是没有其他变量引用他们。这种情况下，仅使用引用计数是不够的。Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充，垃圾收集器也会留心被分配的总量很大（及未通过引用计数销毁的那些）的对象。在这种情况下，解释器会暂停下来，试图清理所有未引用的循环。
实例
析构函数 __del__ ，__del__在对象销毁的时候被调用，当对象不再被使用时，__del__方法运行：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Point:
def __init__( self, x=0, y=0):
self.x = x
self.y = y
def __del__(self):
class_name = self.__class__.__name__
print class_name, "销毁"
pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的id
del pt1
del pt2
del pt3
以上实例运行结果如下：
3083401324 3083401324 3083401324
Point 销毁
注意：通常你需要在单独的文件中定义一个类，
类的继承
面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用，实现这种重用的方法之一是通过继承机制。继承完全可以理解成类之间的类型和子类型关系。
需要注意的地方：继承语法 class 派生类名（基类名）：//… 基类名写作括号里，基本类是在类定义的时候，在元组之中指明的。
在python中继承中的一些特点：
· 1：在继承中基类的构造（__init__()方法）不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中亲自专门调用。
· 2：在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上self参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上self参数
· 3：Python总是首先查找对应类型的方法，如果它不能在派生类中找到对应的方法，它才开始到基类中逐个查找。（先在本类中查找调用的方法，找不到才去基类中找）。
如果在继承元组中列了一个以上的类，那么它就被称作"多重继承" 。
语法：
派生类的声明，与他们的父类类似，继承的基类列表跟在类名之后，如下所示：
class SubClassName (ParentClass1[, ParentClass2, ...]):
'Optional class documentation string'
class_suite
实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Parent: # 定义父类
parentAttr = 100
def __init__(self):
print "调用父类构造函数"
def parentMethod(self):
print '调用父类方法'
def setAttr(self, attr):
Parent.parentAttr = attr
def getAttr(self):
print "父类属性 :", Parent.parentAttr
class Child(Parent): # 定义子类
def __init__(self):
print "调用子类构造方法"
def childMethod(self):
print '调用子类方法 child method'
c = Child() # 实例化子类
c.childMethod() # 调用子类的方法
c.parentMethod() # 调用父类方法
c.setAttr(200) # 再次调用父类的方法
c.getAttr() # 再次调用父类的方法
以上代码执行结果如下：
调用子类构造方法
调用子类方法 child method
调用父类方法
父类属性 : 200
你可以继承多个类
class A: # 定义类 A
.....
class B: # 定义类 B
.....
class C(A, B): # 继承类 A 和 B
.....
你可以使用issubclass()或者isinstance()方法来检测。
· issubclass() – 布尔函数判断一个类是另一个类的子类或者子孙类，语法：issubclass(sub,sup)
· isinstance(obj, Class) 布尔函数如果obj是Class类的实例对象或者是一个Class子类的实例对象则返回true。
方法重写
如果你的父类方法的功能不能满足你的需求，你可以在子类重写你父类的方法：
实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Parent: # 定义父类
def myMethod(self):
print '调用父类方法'
class Child(Parent): # 定义子类
def myMethod(self):
print '调用子类方法'
c = Child() # 子类实例
c.myMethod() # 子类调用重写方法
执行以上代码输出结果如下：
调用子类方法
基础重载方法
下表列出了一些通用的功能，你可以在自己的类重写：
|
序号 |
方法, 描述 & 简单的调用 |
|
1 |
__init__ ( self [,args…] ) |
|
2 |
__del__( self ) |
|
3 |
__repr__( self ) |
|
4 |
__str__( self ) |
|
5 |
__cmp__ ( self, x ) |
运算符重载
Python同样支持运算符重载，实例如下：
#!/usr/bin/python
class Vector:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __str__(self):
return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)
def __add__(self,other):
return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)
v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print v1 + v2
以上代码执行结果如下所示:
Vector(7,8)
类属性与方法
类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时self.__private_attrs。
类的方法
在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数
类的私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类地外部调用。在类的内部调用 self.__private_methods
实例
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
class JustCounter:
__secretCount = 0 # 私有变量
publicCount = 0 # 公开变量
def count(self):
self.__secretCount += 1
self.publicCount += 1
print self.__secretCount
counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print counter.publicCount
print counter.__secretCount # 报错，实例不能访问私有变量
Python 通过改变名称来包含类名:
1
2
2
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 17, in <module>
print counter.__secretCount # 报错，实例不能访问私有变量
AttributeError: JustCounter instance has no attribute '__secretCount'
Python不允许实例化的类访问私有数据，但你可以使用 object._className__attrName 访问属性，将如下代码替换以上代码的最后一行代码：
.........................
print counter._JustCounter__secretCount
执行以上代码，执行结果如下：
1
2
2
2
Python正则表达式
正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。
Python 自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。
re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。
compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。
re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数，这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。
本章节主要介绍Python中常用的正则表达式处理函数。
re.match函数
re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。。
函数语法：
re.match(pattern, string, flags=0)
函数参数说明：
|
参数 |
描述 |
|
pattern |
匹配的正则表达式 |
|
string |
要匹配的字符串。 |
|
flags |
标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。 |
匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。
我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
|
匹配对象方法 |
描述 |
|
group(num=0) |
匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。 |
|
groups() |
返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号。 |
实例 1：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import re
print(re.match('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配
print(re.match('com', 'www.runoob.com')) # 不在起始位置匹配
以上实例运行输出结果为：
(0, 3)
None
实例 2：
#!/usr/bin/python
import re
line = "Cats are smarter than dogs"
matchObj = re.match( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
if matchObj:
print "matchObj.group() : ", matchObj.group()
print "matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1)
print "matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2)
else:
print "No match!!"
以上实例执行结果如下：
matchObj.group() : Cats are smarter than dogs
matchObj.group(1) : Cats
matchObj.group(2) : smarter
re.search方法
re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
函数语法：
re.search(pattern, string, flags=0)
函数参数说明：
|
参数 |
描述 |
|
pattern |
匹配的正则表达式 |
|
string |
要匹配的字符串。 |
|
flags |
标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。 |
匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象，否则返回None。
我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
|
匹配对象方法 |
描述 |
|
group(num=0) |
匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。 |
|
groups() |
返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号。 |
实例 1：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import re
print(re.search('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配
print(re.search('com', 'www.runoob.com').span()) # 不在起始位置匹配
以上实例运行输出结果为：
(0, 3)
(11, 14)
实例 2：
#!/usr/bin/python
import re
line = "Cats are smarter than dogs";
searchObj = re.search( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
if searchObj:
print "searchObj.group() : ", searchObj.group()
print "searchObj.group(1) : ", searchObj.group(1)
print "searchObj.group(2) : ", searchObj.group(2)
else:
print "Nothing found!!"
以上实例执行结果如下：
searchObj.group() : Cats are smarter than dogs
searchObj.group(1) : Cats
searchObj.group(2) : smarter
re.match与re.search的区别
re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
实例：
#!/usr/bin/python
import re
line = "Cats are smarter than dogs";
matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I)
if matchObj:
print "match --> matchObj.group() : ", matchObj.group()
else:
print "No match!!"
matchObj = re.search( r'dogs', line, re.M|re.I)
if matchObj:
print "search --> matchObj.group() : ", matchObj.group()
else:
print "No match!!"
以上实例运行结果如下：
No match!!
search --> matchObj.group() : dogs
检索和替换
Python 的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。
语法：
re.sub(pattern, repl, string, max=0)
返回的字符串是在字符串中用 RE 最左边不重复的匹配来替换。如果模式没有发现，字符将被没有改变地返回。
可选参数 count 是模式匹配后替换的最大次数；count 必须是非负整数。缺省值是 0 表示替换所有的匹配。
实例：
#!/usr/bin/python
import re
phone = "2004-959-559 # This is Phone Number"
# Delete Python-style comments
num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
print "Phone Num : ", num
# Remove anything other than digits
num = re.sub(r'\D', "", phone)
print "Phone Num : ", num
以上实例执行结果如下：
Phone Num : 2004-959-559
Phone Num : 2004959559
正则表达式修饰符 – 可选标志
正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：
|
修饰符 |
描述 |
|
re.I |
使匹配对大小写不敏感 |
|
re.L |
做本地化识别（locale-aware）匹配 |
|
re.M |
多行匹配，影响 ^ 和 $ |
|
re.S |
使 . 匹配包括换行在内的所有字符 |
|
re.U |
根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B. |
|
re.X |
该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。 |
正则表达式模式
模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式：
字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。
多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。
标点符号只有被转义时才匹配自身，否则它们表示特殊的含义。
反斜杠本身需要使用反斜杠转义。
由于正则表达式通常都包含反斜杠，所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r'/t'，等价于'//t')匹配相应的特殊字符。
下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数，某些模式元素的含义会改变。
|
模式 |
描述 |
|
^ |
匹配字符串的开头 |
|
$ |
匹配字符串的末尾。 |
|
. |
匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。 |
|
[…] |
用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 'a'，'m'或'k' |
|
[^…] |
不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。 |
|
re* |
匹配0个或多个的表达式。 |
|
re+ |
匹配1个或多个的表达式。 |
|
re? |
匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式 |
|
re{ n} |
|
|
re{ n,} |
精确匹配n个前面表达式。 |
|
re{ n, m} |
匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式 |
|
a| b |
匹配a或b |
|
(re) |
G匹配括号内的表达式，也表示一个组 |
|
(?imx) |
正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。 |
|
(?-imx) |
正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。 |
|
(?: re) |
类似 (…), 但是不表示一个组 |
|
(?imx: re) |
在括号中使用i, m, 或 x 可选标志 |
|
(?-imx: re) |
在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志 |
|
(?#…) |
注释. |
|
(?= re) |
前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 … 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。 |
|
(?! re) |
前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功 |
|
(?> re) |
匹配的独立模式，省去回溯。 |
|
\w |
匹配字母数字 |
|
\W |
匹配非字母数字 |
|
\s |
匹配任意空白字符，等价于 [\t\n\r\f]. |
|
\S |
匹配任意非空字符 |
|
\d |
匹配任意数字，等价于 [0-9]. |
|
\D |
匹配任意非数字 |
|
\A |
匹配字符串开始 |
|
\Z |
匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。c |
|
\z |
匹配字符串结束 |
|
\G |
匹配最后匹配完成的位置。 |
|
\b |
匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 |
|
\B |
匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。 |
|
\n, \t, 等. |
匹配一个换行符。匹配一个制表符。等 |
|
\1…\9 |
匹配第n个分组的子表达式。 |
|
\10 |
匹配第n个分组的子表达式，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。 |
正则表达式实例
字符匹配
|
实例 |
描述 |
|
python |
匹配 "python". |
字符类
|
实例 |
描述 |
|
[Pp]ython |
匹配 "Python" 或 "python" |
|
rub[ye] |
匹配 "ruby" 或 "rube" |
|
[aeiou] |
匹配中括号内的任意一个字母 |
|
[0-9] |
匹配任何数字。类似于 [0123456789] |
|
[a-z] |
匹配任何小写字母 |
|
[A-Z] |
匹配任何大写字母 |
|
[a-zA-Z0-9] |
匹配任何字母及数字 |
|
[^aeiou] |
除了aeiou字母以外的所有字符 |
|
[^0-9] |
匹配除了数字外的字符 |
特殊字符类
|
实例 |
描述 |
|
. |
匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符，请使用象 '[.\n]' 的模式。 |
|
\d |
匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。 |
|
\D |
匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。 |
|
\s |
匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。 |
|
\S |
匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。 |
|
\w |
匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。 |
|
\W |
匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。 |
Python CGI编程
什么是CGI
CGI 目前由NCSA维护，NCSA定义CGI如下：
CGI(Common Gateway Interface),通用网关接口,它是一段程序,运行在服务器上如：HTTP服务器，提供同客户端HTML页面的接口。
网页浏览
为了更好的了解CGI是如何工作的，我们可以从在网页上点击一个链接或URL的流程：
· 1、使用你的浏览器访问URL并连接到HTTP web 服务器。
· 2、Web服务器接收到请求信息后会解析URL，并查找访问的文件在服务器上是否存在，如果存在返回文件的内容，否则返回错误信息。
· 3、浏览器从服务器上接收信息，并显示接收的文件或者错误信息。
CGI程序可以是Python脚本，PERL脚本，SHELL脚本，C或者C++程序等。
CGI架构图
Web服务器支持及配置
在你进行CGI编程前，确保您的Web服务器支持CGI及已经配置了CGI的处理程序。
Apache 支持CGI 配置：
设置好CGI目录：
ScriptAlias /cgi-bin/ /var/www/cgi-bin/
所有的HTTP服务器执行CGI程序都保存在一个预先配置的目录。这个目录被称为CGI目录，并按照惯例，它被命名为/var/www/cgi-bin目录。
CGI文件的扩展名为.cgi，python也可以使用.py扩展名。
默认情况下，Linux服务器配置运行的cgi-bin目录中为/var/www。
如果你想指定其他运行CGI脚本的目录，可以修改httpd.conf配置文件，如下所示：
<Directory "/var/www/cgi-bin">
AllowOverride None
Options +ExecCGI
Order allow,deny
Allow from all
</Directory>
在 AddHandler 中添加 .py 后缀，这样我们就可以访问 .py 结尾的 python 脚本文件：
AddHandler cgi-script .cgi .pl .py
第一个CGI程序
我们使用Python创建第一个CGI程序，文件名为hello.py，文件位于/var/www/cgi-bin目录中，内容如下，修改文件的权限为755：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
print '<html>'
print '<head>'
print '<title>Hello Word - First CGI Program</title>'
print '</head>'
print '<body>'
print '<h2>Hello Word! This is my first CGI program</h2>'
print '</body>'
print '</html>'
以上程序在浏览器访问显示结果如下：
Hello Word! This is my first CGI program
这个的hello.py脚本是一个简单的Python脚本，脚本第一行的输出内容"Content-type:text/html\r\n\r\n"发送到浏览器并告知浏览器显示的内容类型为"text/html"。
HTTP头部
hello.py文件内容中的"Content-type:text/html\r\n\r\n"即为HTTP头部的一部分，它会发送给浏览器告诉浏览器文件的内容类型。
HTTP头部的格式如下：
HTTP 字段名: 字段内容
例如
Content-type: text/html\r\n\r\n
以下表格介绍了CGI程序中HTTP头部经常使用的信息：
|
头 |
描述 |
|
Content-type: |
请求的与实体对应的MIME信息。例如: Content-type:text/html |
|
Expires: Date |
响应过期的日期和时间 |
|
Location: URL |
用来重定向接收方到非请求URL的位置来完成请求或标识新的资源 |
|
Last-modified: Date |
请求资源的最后修改时间 |
|
Content-length: N |
请求的内容长度 |
|
Set-Cookie: String |
设置Http Cookie |
CGI环境变量
所有的CGI程序都接收以下的环境变量，这些变量在CGI程序中发挥了重要的作用：
|
变量名 |
描述 |
|
CONTENT_TYPE |
这个环境变量的值指示所传递来的信息的MIME类型。目前，环境变量CONTENT_TYPE一般都是：application/x-www-form-urlencoded,他表示数据来自于HTML表单。 |
|
CONTENT_LENGTH |
如果服务器与CGI程序信息的传递方式是POST，这个环境变量即使从标准输入STDIN中可以读到的有效数据的字节数。这个环境变量在读取所输入的数据时必须使用。 |
|
HTTP_COOKIE |
客户机内的 COOKIE 内容。 |
|
HTTP_USER_AGENT |
提供包含了版本数或其他专有数据的客户浏览器信息。 |
|
PATH_INFO |
这个环境变量的值表示紧接在CGI程序名之后的其他路径信息。它常常作为CGI程序的参数出现。 |
|
QUERY_STRING |
如果服务器与CGI程序信息的传递方式是GET，这个环境变量的值即使所传递的信息。这个信息经跟在CGI程序名的后面，两者中间用一个问号'?'分隔。 |
|
REMOTE_ADDR |
这个环境变量的值是发送请求的客户机的IP地址，例如上面的192.168.1.67。这个值总是存在的。而且它是Web客户机需要提供给Web服务器的唯一标识，可以在CGI程序中用它来区分不同的Web客户机。 |
|
REMOTE_HOST |
这个环境变量的值包含发送CGI请求的客户机的主机名。如果不支持你想查询，则无需定义此环境变量。 |
|
REQUEST_METHOD |
提供脚本被调用的方法。对于使用 HTTP/1.0 协议的脚本，仅 GET 和 POST 有意义。 |
|
SCRIPT_FILENAME |
CGI脚本的完整路径 |
|
SCRIPT_NAME |
CGI脚本的的名称 |
|
SERVER_NAME |
这是你的 WEB 服务器的主机名、别名或IP地址。 |
|
SERVER_SOFTWARE |
这个环境变量的值包含了调用CGI程序的HTTP服务器的名称和版本号。例如，上面的值为Apache/2.2.14(Unix) |
以下是一个简单的CGI脚本输出CGI的环境变量：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
print "Content-type: text/html\r\n\r\n";
print "<font size=+1>Environment</font><\br>";
for param in os.environ.keys():
print "<b>%20s</b>: %s<\br>" % (param, os.environ[param])
GET和POST方法
浏览器客户端通过两种方法向服务器传递信息，这两种方法就是 GET 方法和 POST 方法。
使用GET方法传输数据
GET方法发送编码后的用户信息到服务端，数据信息包含在请求页面的URL上，以"?"号分割, 如下所示：
http://www.test.com/cgi-bin/hello.py?key1=value1&key2=value2
有关 GET 请求的其他一些注释：
· GET 请求可被缓存
· GET 请求保留在浏览器历史记录中
· GET 请求可被收藏为书签
· GET 请求不应在处理敏感数据时使用
· GET 请求有长度限制
· GET 请求只应当用于取回数据
简单的url实例：GET方法
以下是一个简单的URL，使用GET方法向hello_get.py程序发送两个参数：
/cgi-bin/hello_get.py?first_name=ZARA&last_name=ALI
以下为hello_get.py文件的代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# CGI处理模块
import cgi, cgitb
# 创建 FieldStorage 的实例化
form = cgi.FieldStorage()
# 获取数据
first_name = form.getvalue('first_name')
last_name = form.getvalue('last_name')
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
print "<html>"
print "<head>"
print "<title>Hello - Second CGI Program</title>"
print "</head>"
print "<body>"
print "<h2>Hello %s %s</h2>" % (first_name, last_name)
print "</body>"
print "</html>"
浏览器请求输出结果：
Hello ZARA ALI
简单的表单实例：GET方法
以下是一个通过HTML的表单使用GET方法向服务器发送两个数据，提交的服务器脚本同样是hello_get.py文件，代码如下：
<form action="/cgi-bin/hello_get.py" method="get">
First Name: <input type="text" name="first_name"> <br />
Last Name: <input type="text" name="last_name" />
<input type="submit" value="Submit" />
</form>
使用POST方法传递数据
使用POST方法向服务器传递数据是更安全可靠的，像一些敏感信息如用户密码等需要使用POST传输数据。
以下同样是hello_get.py ，它也可以处理浏览器提交的POST表单数据:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 引入 CGI 模块
import cgi, cgitb
# 创建 FieldStorage 实例
form = cgi.FieldStorage()
# 获取表单数据
first_name = form.getvalue('first_name')
last_name = form.getvalue('last_name')
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
print "<html>"
print "<head>"
print "<title>Hello - Second CGI Program</title>"
print "</head>"
print "<body>"
print "<h2>Hello %s %s</h2>" % (first_name, last_name)
print "</body>"
print "</html>"
以下为表单通过POST方法向服务器脚本hello_get.py提交数据:
<form action="/cgi-bin/hello_get.py" method="post">
First Name: <input type="text" name="first_name"><br />
Last Name: <input type="text" name="last_name" />
<input type="submit" value="Submit" />
</form>
通过CGI程序传递checkbox数据
checkbox用于提交一个或者多个选项数据，HTML代码如下：
<form action="/cgi-bin/checkbox.cgi" method="POST" target="_blank">
<input type="checkbox" name="maths" value="on" /> Maths
<input type="checkbox" name="physics" value="on" /> Physics
<input type="submit" value="Select Subject" />
</form>
以下为 checkbox.cgi 文件的代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 引入 CGI 处理模块
import cgi, cgitb
# 创建 FieldStorage的实例
form = cgi.FieldStorage()
# 接收字段数据
if form.getvalue('maths'):
math_flag = "ON"
else:
math_flag = "OFF"
if form.getvalue('physics'):
physics_flag = "ON"
else:
physics_flag = "OFF"
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
print "<html>"
print "<head>"
print "<title>Checkbox - Third CGI Program</title>"
print "</head>"
print "<body>"
print "<h2> CheckBox Maths is : %s</h2>" % math_flag
print "<h2> CheckBox Physics is : %s</h2>" % physics_flag
print "</body>"
print "</html>"
通过CGI程序传递Radio数据
Radio只向服务器传递一个数据，HTML代码如下：
<form action="/cgi-bin/radiobutton.py" method="post" target="_blank">
<input type="radio" name="subject" value="maths" /> Maths
<input type="radio" name="subject" value="physics" /> Physics
<input type="submit" value="Select Subject" />
</form>
radiobutton.py 脚本代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# Import modules for CGI handling
import cgi, cgitb
# Create instance of FieldStorage
form = cgi.FieldStorage()
# Get data from fields
if form.getvalue('subject'):
subject = form.getvalue('subject')
else:
subject = "Not set"
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
print "<html>"
print "<head>"
print "<title>Radio - Fourth CGI Program</title>"
print "</head>"
print "<body>"
print "<h2> Selected Subject is %s</h2>" % subject
print "</body>"
print "</html>"
通过CGI程序传递 Textarea 数据
Textarea向服务器传递多行数据，HTML代码如下：
<form action="/cgi-bin/textarea.py" method="post" target="_blank">
<textarea name="textcontent" cols="40" rows="4">
Type your text here...
</textarea>
<input type="submit" value="Submit" />
</form>
textarea.cgi脚本代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# Import modules for CGI handling
import cgi, cgitb
# Create instance of FieldStorage
form = cgi.FieldStorage()
# Get data from fields
if form.getvalue('textcontent'):
text_content = form.getvalue('textcontent')
else:
text_content = "Not entered"
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
print "<html>"
print "<head>";
print "<title>Text Area - Fifth CGI Program</title>"
print "</head>"
print "<body>"
print "<h2> Entered Text Content is %s</h2>" % text_content
print "</body>"
通过CGI程序传递下拉数据
HTML下拉框代码如下：
<form action="/cgi-bin/dropdown.py" method="post" target="_blank">
<select name="dropdown">
<option value="Maths" selected>Maths</option>
<option value="Physics">Physics</option>
</select>
<input type="submit" value="Submit"/>
</form>
dropdown.py 脚本代码如下所示：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# Import modules for CGI handling
import cgi, cgitb
# Create instance of FieldStorage
form = cgi.FieldStorage()
# Get data from fields
if form.getvalue('dropdown'):
subject = form.getvalue('dropdown')
else:
subject = "Not entered"
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
print "<html>"
print "<head>"
print "<title>Dropdown Box - Sixth CGI Program</title>"
print "</head>"
print "<body>"
print "<h2> Selected Subject is %s</h2>" % subject
print "</body>"
print "</html>"
CGI中使用Cookie
在http协议一个很大的缺点就是不作用户身份的判断，这样给编程人员带来很大的不便，
而cookie功能的出现弥补了这个缺憾。
所有cookie就是在客户访问脚本的同时，通过客户的浏览器，在客户硬盘上写入纪录数据，当下次客户访问脚本时取回数据信息，从而达到身份判别的功能，cookie常用在密码判断中。
cookie的语法
http cookie的发送是通过http头部来实现的，他早于文件的传递，头部set-cookie的语法如下：
Set-cookie:name=name;expires=date;path=path;domain=domain;secure
· name=name: 需要设置cookie的值(name不能使用"；"和"，"号),有多个name值时用"；"分隔例如：name1=name1;name2=name2;name3=name3。
· expires=date: cookie的有效期限,格式： expires="Wdy,DD-Mon-YYYY HH:MM:SS"
·
· path=path: 设置cookie支持的路径,如果path是一个路径，则cookie对这个目录下的所有文件及子目录生效，例如：path="/cgi-bin/"，如果path是一个文件，则cookie指对这个文件生效，例如：path="/cgi-bin/cookie.cgi"。
· domain=domain: 对cookie生效的域名，例如：domain="www.chinalb.com"
· secure: 如果给出此标志，表示cookie只能通过SSL协议的https服务器来传递。
· cookie的接收是通过设置环境变量HTTP_COOKIE来实现的，CGI程序可以通过检索该变量获取cookie信息。
Cookie设置
Cookie的设置非常简单，cookie会在http头部单独发送。以下实例在cookie中设置了UserID 和 Password：
<pre>
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
print "Set-Cookie:UserID=XYZ;\r\n"
print "Set-Cookie:Password=XYZ123;\r\n"
print "Set-Cookie:Expires=Tuesday, 31-Dec-2007 23:12:40 GMT";\r\n"
print "Set-Cookie:Domain=www.w3cschool.cc;\r\n"
print "Set-Cookie:Path=/perl;\n"
print "Content-type:text/html\r\n\r\n"
...........Rest of the HTML Content....
以上实例使用了 Set-Cookie 头信息来设置Cookie信息，可选项中设置了Cookie的其他属性，如过期时间Expires，域名Domain，路径Path。这些信息设置在 "Content-type:text/html\r\n\r\n"之前。
检索Cookie信息
Cookie信息检索页非常简单，Cookie信息存储在CGI的环境变量HTTP_COOKIE中，存储格式如下：
key1=value1;key2=value2;key3=value3....
以下是一个简单的CGI检索cookie信息的程序：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# Import modules for CGI handling
from os import environ
import cgi, cgitb
if environ.has_key('HTTP_COOKIE'):
for cookie in map(strip, split(environ['HTTP_COOKIE'], ';')):
(key, value ) = split(cookie, '=');
if key == "UserID":
user_id = value
if key == "Password":
password = value
print "User ID = %s" % user_id
print "Password = %s" % password
以上脚本输出结果如下：
User ID = XYZ
Password = XYZ123
文件上传实例：
HTML设置上传文件的表单需要设置enctype 属性为multipart/form-data，代码如下所示：
<html>
<body>
<form enctype="multipart/form-data"
action="save_file.py" method="post">
<p>File: <input type="file" name="filename" /></p>
<p><input type="submit" value="Upload" /></p>
</form>
</body>
</html>
save_file.py脚本文件代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cgi, os
import cgitb; cgitb.enable()
form = cgi.FieldStorage()
# 获取文件名
fileitem = form['filename']
# 检测文件是否上传
if fileitem.filename:
# 设置文件路径
fn = os.path.basename(fileitem.filename)
open('/tmp/' + fn, 'wb').write(fileitem.file.read())
message = 'The file "' + fn + '" was uploaded successfully'
else:
message = 'No file was uploaded'
print """\
Content-Type: text/html\n
<html>
<body>
<p>%s</p>
</body>
</html>
""" % (message,)
如果你使用的系统是Unix/Linux，你必须替换文件分隔符，在window下只需要使用open()语句即可：
fn = os.path.basename(fileitem.filename.replace("\\", "/" ))
文件下载对话框
我们先在当前目录下创建 foo.txt 文件，用于程序的下载。
文件下载通过设置HTTP头信息来实现，功能代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# HTTP 头部
print "Content-Disposition: attachment; filename=\"foo.txt\"\r\n\n";
# 打开文件
fo = open("foo.txt", "rb")
str = fo.read();
print str
# 关闭文件
fo.close()
python操作mysql数据库
Python 标准数据库接口为 Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。
Python 数据库接口支持非常多的数据库，你可以选择适合你项目的数据库：
· GadFly
· mSQL
· MySQL
· PostgreSQL
· Microsoft SQL Server 2000
· Informix
· Interbase
· Oracle
· Sybase
你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。
不同的数据库你需要下载不同的DB API模块，例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据，你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。
DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口。
Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。
Python DB-API使用流程：
· 引入 API 模块。
· 获取与数据库的连接。
· 执行SQL语句和存储过程。
· 关闭数据库连接。
什么是MySQLdb?
MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口，它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0，基于 MySQL C API 上建立的。
如何安装MySQLdb?
为了用DB-API编写MySQL脚本，必须确保已经安装了MySQL。复制以下代码，并执行：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
如果执行后的输出结果如下所示，意味着你没有安装 MySQLdb 模块：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <module>
import MySQLdb
ImportError: No module named MySQLdb
安装MySQLdb，请访问 http://sourceforge.net/projects/mysql-python ，(Linux平台可以访问：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python)从这里可选择适合您的平台的安装包，分为预编译的二进制文件和源代码安装包。
如果您选择二进制文件发行版本的话，安装过程基本安装提示即可完成。如果从源代码进行安装的话，则需要切换到MySQLdb发行版本的顶级目录，并键入下列命令:
$ gunzip MySQL-python-1.2.2.tar.gz
$ tar -xvf MySQL-python-1.2.2.tar
$ cd MySQL-python-1.2.2
$ python setup.py build
$ python setup.py install
注意：请确保您有root权限来安装上述模块。
数据库连接
连接数据库前，请先确认以下事项：
· 您已经创建了数据库 TESTDB.
· 在TESTDB数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE
· EMPLOYEE表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和INCOME。
· 连接数据库TESTDB使用的用户名为"testuser" ，密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码，Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。
· 在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。
· 如果您对sql语句不熟悉，可以访问我们的 SQL基础教程
实例：
以下实例链接Mysql的TESTDB数据库：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# 使用execute方法执行SQL语句
cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法获取一条数据库。
data = cursor.fetchone()
print "Database version : %s " % data
# 关闭数据库连接
db.close()
执行以上脚本输出结果如下：
Database version : 5.0.45
创建数据库表
如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表，如下所示创建表EMPLOYEE：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 创建数据表SQL语句
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 关闭数据库连接
db.close()
数据库插入操作
以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# Rollback in case there is any error
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
以上例子也可以写成如下形式：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
VALUES ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % \
('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
实例：
以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:
..................................
user_id = "test123"
password = "password"
con.execute('insert into Login values("%s", "%s")' % \
(user_id, password))
..................................
数据库查询操作
Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。
· fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
· fetchall():接收全部的返回结果行.
· rowcount: 这是一个只读属性，并返回执行execute()方法后影响的行数。
实例：
查询EMPLOYEE表中salary（工资）字段大于1000的所有数据：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取所有记录列表
results = cursor.fetchall()
for row in results:
fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 打印结果
print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
(fname, lname, age, sex, income )
except:
print "Error: unable to fecth data"
# 关闭数据库连接
db.close()
以上脚本执行结果如下：
fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000
数据库更新操作
更新操作用于更新数据表的的数据，以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 'M'，AGE 字段递增1：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
执行事务
事务机制可以确保数据一致性。
事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。
· 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
· 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
· 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
· 持久性（durability）。持续性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
Python DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commit 或 rollback。
实例：
# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 向数据库提交
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
对于支持事务的数据库，在Python数据库编程中，当游标建立之时，就自动开始了一个隐形的数据库事务。
commit()方法游标的所有更新操作，rollback（）方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。
错误处理
DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常，下表列出了这些错误和异常:
|
异常 |
描述 |
|
Warning |
当有严重警告时触发，例如插入数据是被截断等等。必须是 StandardError 的子类。 |
|
Error |
警告以外所有其他错误类。必须是 StandardError 的子类。 |
|
InterfaceError |
当有数据库接口模块本身的错误（而不是数据库的错误）发生时触发。必须是Error的子类。 |
|
DatabaseError |
和数据库有关的错误发生时触发。必须是Error的子类。 |
|
DataError |
当有数据处理时的错误发生时触发，例如：除零错误，数据超范围等等。必须是DatabaseError的子类。 |
|
OperationalError |
指非用户控制的，而是操作数据库时发生的错误。例如：连接意外断开、数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。必须是DatabaseError的子类。 |
|
IntegrityError |
完整性相关的错误，例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。 |
|
InternalError |
数据库的内部错误，例如游标（cursor）失效了、事务同步失败等等。必须是DatabaseError子类。 |
|
ProgrammingError |
程序错误，例如数据表（table）没找到或已存在、SQL语句语法错误、参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。 |
|
NotSupportedError |
不支持错误，指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上使用.rollback()函数，然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。必须是DatabaseError的子类。 |
Python使用SMTP发送邮件
SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则，由它来控制信件的中转方式。
python的smtplib提供了一种很方便的途径发送电子邮件。它对smtp协议进行了简单的封装。
Python创建 SMTP 对象语法如下：
import smtplib
smtpObj = smtplib.SMTP( [host [, port [, local_hostname]]] )
参数说明：
· host: SMTP 服务器主机。你可以指定主机的ip地址或者域名如:w3cschool.cc，这个是可选参数。
· port: 如果你提供了 host 参数, 你需要指定 SMTP 服务使用的端口号，一般情况下SMTP端口号为25。
· local_hostname: 如果SMTP在你的本机上，你只需要指定服务器地址为 localhost 即可。
Python SMTP对象使用sendmail方法发送邮件，语法如下：
SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options]
参数说明：
· from_addr: 邮件发送者地址。
· to_addrs: 字符串列表，邮件发送地址。
· msg: 发送消息
这里要注意一下第三个参数，msg是字符串，表示邮件。我们知道邮件一般由标题，发信人，收件人，邮件内容，附件等构成，发送邮件的时候，要注意msg的格式。这个格式就是smtp协议中定义的格式。
实例
以下是一个使用Python发送邮件简单的实例：
#!/usr/bin/python
import smtplib
sender = 'from@fromdomain.com'
receivers = ['to@todomain.com']
message = """From: From Person <from@fromdomain.com>
To: To Person <to@todomain.com>
Subject: SMTP e-mail test
This is a test e-mail message.
"""
try:
smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')
smtpObj.sendmail(sender, receivers, message)
print "Successfully sent email"
except SMTPException:
print "Error: unable to send email"
使用Python发送HTML格式的邮件
Python发送HTML格式的邮件与发送纯文本消息的邮件不同之处就是将MIMEText中_subtype设置为html。具体代码如下：
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
mailto_list=["YYY@YYY.com"]
mail_host="smtp.XXX.com" #设置服务器
mail_user="XXX" #用户名
mail_pass="XXXX" #口令
mail_postfix="XXX.com" #发件箱的后缀
def send_mail(to_list,sub,content): #to_list：收件人；sub：主题；content：邮件内容
me="hello"+"<"+mail_user+"@"+mail_postfix+">" #这里的hello可以任意设置，收到信后，将按照设置显示
msg = MIMEText(content,_subtype='html',_charset='gb2312') #创建一个实例，这里设置为html格式邮件
msg['Subject'] = sub #设置主题
msg['From'] = me
msg['To'] = ";".join(to_list)
try:
s = smtplib.SMTP()
s.connect(mail_host) #连接smtp服务器
s.login(mail_user,mail_pass) #登陆服务器
s.sendmail(me, to_list, msg.as_string()) #发送邮件
s.close()
return True
except Exception, e:
print str(e)
return False
if __name__ == '__main__':
if send_mail(mailto_list,"hello","<a href='http://www.cnblogs.com/xiaowuyi'>小五义</a>"):
print "发送成功"
else:
print "发送失败"
或者你也可以在消息体中指定Content-type为text/html,如下实例:
#!/usr/bin/python
import smtplib
message = """From: From Person <from@fromdomain.com>
To: To Person <to@todomain.com>
MIME-Version: 1.0
Content-type: text/html
Subject: SMTP HTML e-mail test
This is an e-mail message to be sent in HTML format
<b>This is HTML message.</b>
<h1>This is headline.</h1>
"""
try:
smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')
smtpObj.sendmail(sender, receivers, message)
print "Successfully sent email"
except SMTPException:
print "Error: unable to send email"
Python发送带附件的邮件
发送带附件的邮件，首先要创建MIMEMultipart()实例，然后构造附件，如果有多个附件，可依次构造，最后利用smtplib.smtp发送。
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import smtplib
#创建一个带附件的实例
msg = MIMEMultipart()
#构造附件1
att1 = MIMEText(open('d:\\123.rar', 'rb').read(), 'base64', 'gb2312')
att1["Content-Type"] = 'application/octet-stream'
att1["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="123.doc"'#这里的filename可以任意写，写什么名字，邮件中显示什么名字
msg.attach(att1)
#构造附件2
att2 = MIMEText(open('d:\\123.txt', 'rb').read(), 'base64', 'gb2312')
att2["Content-Type"] = 'application/octet-stream'
att2["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="123.txt"'
msg.attach(att2)
#加邮件头
msg['to'] = 'YYY@YYY.com'
msg['from'] = 'XXX@XXX.com'
msg['subject'] = 'hello world'
#发送邮件
try:
server = smtplib.SMTP()
server.connect('smtp.XXX.com')
server.login('XXX','XXXXX')#XXX为用户名，XXXXX为密码
server.sendmail(msg['from'], msg['to'],msg.as_string())
server.quit()
print '发送成功'
except Exception, e:
print str(e)
以下实例指定了Content-type header 为 multipart/mixed，并发送/tmp/test.txt 文本文件：
#!/usr/bin/python
import smtplib
import base64
filename = "/tmp/test.txt"
# 读取文件内容并使用 base64 编码
fo = open(filename, "rb")
filecontent = fo.read()
encodedcontent = base64.b64encode(filecontent) # base64
sender = 'webmaster@tutorialpoint.com'
reciever = 'amrood.admin@gmail.com'
marker = "AUNIQUEMARKER"
body ="""
This is a test email to send an attachement.
"""
# 定义头部信息
part1 = """From: From Person <me@fromdomain.net>
To: To Person <amrood.admin@gmail.com>
Subject: Sending Attachement
MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/mixed; boundary=%s
--%s
""" % (marker, marker)
# 定义消息动作
part2 = """Content-Type: text/plain
Content-Transfer-Encoding:8bit
%s
--%s
""" % (body,marker)
# 定义附近部分
part3 = """Content-Type: multipart/mixed; name=\"%s\"
Content-Transfer-Encoding:base64
Content-Disposition: attachment; filename=%s
%s
--%s--
""" %(filename, filename, encodedcontent, marker)
message = part1 + part2 + part3
try:
smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')
smtpObj.sendmail(sender, reciever, message)
print "Successfully sent email"
except Exception:
print "Error: unable to send email"
Python 多线程
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：
· 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
· 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
· 程序的运行速度可能加快
· 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
· 线程可以被抢占（中断）。
· 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） — 这就是线程的退让。
开始学习Python线程
Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。
函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:
thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
参数说明:
· function – 线程函数。
· args – 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
· kwargs – 可选参数。
实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import thread
import time
# 为线程定义一个函数
def print_time( threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )
# 创建两个线程
try:
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
print "Error: unable to start thread"
while 1:
pass
执行以上程序输出结果如下：
Thread–1: Thu Jan 22 15:42:17 2009
Thread–1: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread–2: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread–1: Thu Jan 22 15:42:21 2009
Thread–2: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread–1: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread–1: Thu Jan 22 15:42:25 2009
Thread–2: Thu Jan 22 15:42:27 2009
Thread–2: Thu Jan 22 15:42:31 2009
Thread–2: Thu Jan 22 15:42:35 2009
线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。
线程模块
Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。
thread 模块提供的其他方法：
· threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
· threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
· threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:
· run(): 用以表示线程活动的方法。
· start():启动线程活动。
· join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止–正常退出或者抛出未处理的异常–或者是可选的超时发生。
· isAlive(): 返回线程是否活动的。
· getName(): 返回线程名。
· setName(): 设置线程名。
使用Threading模块创建线程
使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面线程在创建后会直接运行run函数
print "Starting " + self.name
print_time(self.name, self.counter, 5)
print "Exiting " + self.name
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
thread.exit()
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()
print "Exiting Main Thread"
以上程序执行结果如下；
Starting Thread–1
Starting Thread–2
Exiting Main Thread
Thread–1: Thu Mar 21 09:10:03 2013
Thread–1: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread–2: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread–1: Thu Mar 21 09:10:05 2013
Thread–1: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread–2: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread–1: Thu Mar 21 09:10:07 2013
Exiting Thread–1
Thread–2: Thu Mar 21 09:10:08 2013
Thread–2: Thu Mar 21 09:10:10 2013
Thread–2: Thu Mar 21 09:10:12 2013
Exiting Thread–2
线程同步
如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下：
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。
那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。
经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
import time
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
# 获得锁，成功获得锁定后返回True
# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
# 否则超时后将返回False
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# 释放锁
threadLock.release()
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
线程优先级队列（ Queue）
Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
Queue模块中的常用方法:
· Queue.qsize() 返回队列的大小
· Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
· Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
· Queue.full 与 maxsize 大小对应
· Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
· Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
· Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
· Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item,False)
· Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
· Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
实例:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import Queue
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, q):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.q = q
def run(self):
print "Starting " + self.name
process_data(self.name, self.q)
print "Exiting " + self.name
def process_data(threadName, q):
while not exitFlag:
queueLock.acquire()
if not workQueue.empty():
data = q.get()
queueLock.release()
print "%s processing %s" % (threadName, data)
else:
queueLock.release()
time.sleep(1)
threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = Queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1
# 创建新线程
for tName in threadList:
thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
thread.start()
threads.append(thread)
threadID += 1
# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
workQueue.put(word)
queueLock.release()
# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
pass
# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
以上程序执行结果：
Starting Thread–1
Starting Thread–2
Starting Thread–3
Thread–1processing One
Thread–2processing Two
Thread–3processing Three
Thread–1processing Four
Thread–2processing Five
Exiting Thread–3
Exiting Thread–1
Exiting Thread–2
Exiting Main Thread
Python XML解析
什么是XML？
XML 指可扩展标记语言（eXtensible Markup Language）。你可以通过本站学习XML教程
XML 被设计用来传输和存储数据。
XML是一套定义语义标记的规则，这些标记将文档分成许多部件并对这些部件加以标识。
它也是元标记语言，即定义了用于定义其他与特定领域有关的、语义的、结构化的标记语言的句法语言。
python对XML的解析
常见的XML编程接口有DOM和SAX，这两种接口处理XML文件的方式不同，当然使用场合也不同。
python有三种方法解析XML，SAX，DOM，以及ElementTree:
1.SAX (simple API forXML )
python 标准库包含SAX解析器，SAX用事件驱动模型，通过在解析XML的过程中触发一个个的事件并调用用户定义的回调函数来处理XML文件。
2.DOM(Document ObjectModel)
将XML数据在内存中解析成一个树，通过对树的操作来操作XML。
3.ElementTree(元素树)
ElementTree就像一个轻量级的DOM，具有方便友好的API。代码可用性好，速度快，消耗内存少。
注：因DOM需要将XML数据映射到内存中的树，一是比较慢，二是比较耗内存，而SAX流式读取XML文件，比较快，占用内存少，但需要用户实现回调函数（handler）。
本章节使用到的XML实例文件movies.xml内容如下：
<collection shelf="New Arrivals">
<movie title="Enemy Behind">
<type>War, Thriller</type>
<format>DVD</format>
<year>2003</year>
<rating>PG</rating>
<stars>10</stars>
<description>Talk about a US-Japan war</description>
</movie>
<movie title="Transformers">
<type>Anime, Science Fiction</type>
<format>DVD</format>
<year>1989</year>
<rating>R</rating>
<stars>8</stars>
<description>A schientific fiction</description>
</movie>
<movie title="Trigun">
<type>Anime, Action</type>
<format>DVD</format>
<episodes>4</episodes>
<rating>PG</rating>
<stars>10</stars>
<description>Vash the Stampede!</description>
</movie>
<movie title="Ishtar">
<type>Comedy</type>
<format>VHS</format>
<rating>PG</rating>
<stars>2</stars>
<description>Viewable boredom</description>
</movie>
</collection>
python使用SAX解析xml
SAX是一种基于事件驱动的API。
利用SAX解析XML文档牵涉到两个部分:解析器和事件处理器。
解析器负责读取XML文档,并向事件处理器发送事件,如元素开始跟元素结束事件;
而事件处理器则负责对事件作出相应,对传递的XML数据进行处理。
<psax适于处理下面的问题：<p="" style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Open Sans','Helvetica Neue', Helvetica, Arial, STHeiti, 'Microsoft Yahei', sans-serif;font-size: 12px; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal;letter-spacing: normal; line-height: normal; orphans: auto; text-align: start;text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1;word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255,255, 255);">
· 1、对大型文件进行处理；
· 2、只需要文件的部分内容，或者只需从文件中得到特定信息。
· 3、想建立自己的对象模型的时候。
在python中使用sax方式处理xml要先引入xml.sax中的parse函数，还有xml.sax.handler中的ContentHandler。
ContentHandler类方法介绍
characters(content)方法
调用时机：
从行开始，遇到标签之前，存在字符，content的值为这些字符串。
从一个标签，遇到下一个标签之前， 存在字符，content的值为这些字符串。
从一个标签，遇到行结束符之前，存在字符，content的值为这些字符串。
标签可以是开始标签，也可以是结束标签。
startDocument()方法
文档启动的时候调用。
endDocument()方法
解析器到达文档结尾时调用。
startElement(name,attrs)方法
遇到XML开始标签时调用，name是标签的名字，attrs是标签的属性值字典。
endElement(name)方法
遇到XML结束标签时调用。
make_parser方法
以下方法创建一个新的解析器对象并返回。
xml.sax.make_parser( [parser_list] )
参数说明:
· parser_list – 可选参数，解析器列表
parser方法
以下方法创建一个 SAX 解析器并解析xml文档：
xml.sax.parse( xmlfile, contenthandler[, errorhandler])
参数说明:
· xmlfile – xml文件名
· contenthandler – 必须是一个ContentHandler的对象
· errorhandler – 如果指定该参数，errorhandler必须是一个SAX ErrorHandler对象
parseString方法
parseString方法创建一个XML解析器并解析xml字符串：
xml.sax.parseString(xmlstring, contenthandler[, errorhandler])
参数说明:
· xmlstring – xml字符串
· contenthandler – 必须是一个ContentHandler的对象
· errorhandler – 如果指定该参数，errorhandler必须是一个SAX ErrorHandler对象
Python 解析XML实例
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import xml.sax
class MovieHandler( xml.sax.ContentHandler ):
def __init__(self):
self.CurrentData = ""
self.type = ""
self.format = ""
self.year = ""
self.rating = ""
self.stars = ""
self.description = ""
# 元素开始事件处理
def startElement(self, tag, attributes):
self.CurrentData = tag
if tag == "movie":
print "*****Movie*****"
title = attributes["title"]
print "Title:", title
# 元素结束事件处理
def endElement(self, tag):
if self.CurrentData == "type":
print "Type:", self.type
elif self.CurrentData == "format":
print "Format:", self.format
elif self.CurrentData == "year":
print "Year:", self.year
elif self.CurrentData == "rating":
print "Rating:", self.rating
elif self.CurrentData == "stars":
print "Stars:", self.stars
elif self.CurrentData == "description":
print "Description:", self.description
self.CurrentData = ""
# 内容事件处理
def characters(self, content):
if self.CurrentData == "type":
self.type = content
elif self.CurrentData == "format":
self.format = content
elif self.CurrentData == "year":
self.year = content
elif self.CurrentData == "rating":
self.rating = content
elif self.CurrentData == "stars":
self.stars = content
elif self.CurrentData == "description":
self.description = content
if ( __name__ == "__main__"):
# 创建一个 XMLReader
parser = xml.sax.make_parser()
# turn off namepsaces
parser.setFeature(xml.sax.handler.feature_namespaces, 0)
# 重写 ContextHandler
Handler = MovieHandler()
parser.setContentHandler( Handler )
parser.parse("movies.xml")
以上代码执行结果如下：
*****Movie*****
Title: Enemy Behind
Type: War, Thriller
Format: DVD
Year: 2003
Rating: PG
Stars: 10
Description: Talk about a US-Japan war
*****Movie*****
Title: Transformers
Type: Anime, Science Fiction
Format: DVD
Year: 1989
Rating: R
Stars: 8
Description: A schientific fiction
*****Movie*****
Title: Trigun
Type: Anime, Action
Format: DVD
Rating: PG
Stars: 10
Description: Vash the Stampede!
*****Movie*****
Title: Ishtar
Type: Comedy
Format: VHS
Rating: PG
Stars: 2
Description: Viewable boredom
完整的 SAX API 文档请查阅PythonSAX APIs
使用xml.dom解析xml
文件对象模型（Document ObjectModel，简称DOM），是W3C组织推荐的处理可扩展置标语言的标准编程接口。
一个 DOM 的解析器在解析一个 XML 文档时，一次性读取整个文档，把文档中所有元素保存在内存中的一个树结构里，之后你可以利用DOM 提供的不同的函数来读取或修改文档的内容和结构，也可以把修改过的内容写入xml文件。
python中用xml.dom.minidom来解析xml文件，实例如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from xml.dom.minidom import parse
import xml.dom.minidom
# 使用minidom解析器打开 XML 文档
DOMTree = xml.dom.minidom.parse("movies.xml")
collection = DOMTree.documentElement
if collection.hasAttribute("shelf"):
print "Root element : %s" % collection.getAttribute("shelf")
# 在集合中获取所有电影
movies = collection.getElementsByTagName("movie")
# 打印每部电影的详细信息
for movie in movies:
print "*****Movie*****"
if movie.hasAttribute("title"):
print "Title: %s" % movie.getAttribute("title")
type = movie.getElementsByTagName('type')[0]
print "Type: %s" % type.childNodes[0].data
format = movie.getElementsByTagName('format')[0]
print "Format: %s" % format.childNodes[0].data
rating = movie.getElementsByTagName('rating')[0]
print "Rating: %s" % rating.childNodes[0].data
description = movie.getElementsByTagName('description')[0]
print "Description: %s" % description.childNodes[0].data
以上程序执行结果如下：
Root element : New Arrivals
*****Movie*****
Title: Enemy Behind
Type: War, Thriller
Format: DVD
Rating: PG
Description: Talk about a US-Japan war
*****Movie*****
Title: Transformers
Type: Anime, Science Fiction
Format: DVD
Rating: R
Description: A schientific fiction
*****Movie*****
Title: Trigun
Type: Anime, Action
Format: DVD
Rating: PG
Description: Vash the Stampede!
*****Movie*****
Title: Ishtar
Type: Comedy
Format: VHS
Rating: PG
Description: Viewable boredom
</psax适于处理下面的问题：<>
python GUI编程(Tkinter)
python提供了多个图形开发界面的库，几个常用Python GUI库如下：
· Tkinter： Tkinter模块("Tk 接口")是Python的标准Tk GUI工具包的接口.Tk和Tkinter可以在大多数的Unix平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统里.,Tk8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中。
· wxPython：wxPython 是一款开源软件，是 Python 语言的一套优秀的 GUI 图形库，允许 Python 程序员很方便的创建完整的、功能键全的 GUI 用户界面。
· Jython：Jython程序可以和Java无缝集成。除了一些标准模块，Jython使用Java的模块。Jython几乎拥有标准的Python中不依赖于C语言的全部模块。比如，Jython的用户界面将使用Swing，AWT或者SWT。Jython可以被动态或静态地编译成Java字节码。
Tkinter 编程
Tkinter 是Python的标准GUI库。Python使用Tkinter可以快速的创建GUI应用程序。
由于Tkinter是内置到python的安装包中、只要安装好Python之后就能import Tkinter库、而且IDLE也是用Tkinter编写而成、对于简单的图形界面Tkinter还是能应付自如。
创建一个GUI程序
· 1、导入Tkinter模块
· 2、创建控件
· 3、指定这个控件的master，即这个控件属于哪一个
· 4、告诉GM(geometry manager)有一个控件产生了。
实例:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import Tkinter
top = Tkinter.Tk()
# 进入消息循环
top.mainloop()
以上代码执行结果如下图:
实例2：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from Tkinter import * # 导入 Tkinter 库
root = Tk() # 创建窗口对象的背景色
# 创建两个列表
li = ['C','python','php','html','SQL','java']
movie = ['CSS','jQuery','Bootstrap']
listb = Listbox(root) # 创建两个列表组件
listb2 = Listbox(root)
for item in li: # 第一个小部件插入数据
listb.insert(0,item)
for item in movie: # 第二个小部件插入数据
listb2.insert(0,item)
listb.pack() # 将小部件放置到主窗口中
listb2.pack()
root.mainloop() # 进入消息循环
以上代码执行结果如下图:
Tkinter 组件
Tkinter的提供各种控件，如按钮，标签和文本框，一个GUI应用程序中使用。这些控件通常被称为控件或者部件。
目前有15种Tkinter的部件。我们提出这些部件以及一个简短的介绍，在下面的表:
|
控件 |
描述 |
|
Button |
按钮控件；在程序中显示按钮。 |
|
Canvas |
画布控件；显示图形元素如线条或文本 |
|
Checkbutton |
多选框控件；用于在程序中提供多项选择框 |
|
Entry |
输入控件；用于显示简单的文本内容 |
|
Frame |
框架控件；在屏幕上显示一个矩形区域，多用来作为容器 |
|
Label |
标签控件；可以显示文本和位图 |
|
Listbox |
列表框控件；在Listbox窗口小部件是用来显示一个字符串列表给用户 |
|
Menubutton |
菜单按钮控件，由于显示菜单项。 |
|
Menu |
菜单控件；显示菜单栏,下拉菜单和弹出菜单 |
|
Message |
消息控件；用来显示多行文本，与label比较类似 |
|
Radiobutton |
单选按钮控件；显示一个单选的按钮状态 |
|
Scale |
范围控件；显示一个数值刻度，为输出限定范围的数字区间 |
|
Scrollbar |
滚动条控件，当内容超过可视化区域时使用，如列表框。. |
|
Text |
文本控件；用于显示多行文本 |
|
Toplevel |
容器控件；用来提供一个单独的对话框，和Frame比较类似 |
|
Spinbox |
输入控件；与Entry类似，但是可以指定输入范围值 |
|
PanedWindow |
PanedWindow是一个窗口布局管理的插件，可以包含一个或者多个子控件。 |
|
LabelFrame |
labelframe 是一个简单的容器控件。常用与复杂的窗口布局。 |
|
tkMessageBox |
用于显示你应用程序的消息框。 |
标准属性
标准属性也就是所有控件的共同属性，如大小，字体和颜色等等。
|
属性 |
描述 |
|
Dimension |
控件大小； |
|
Color |
控件颜色； |
|
Font |
控件字体； |
|
Anchor |
锚点； |
|
Relief |
控件样式； |
|
Bitmap |
位图； |
|
Cursor |
光标； |
几何管理
Tkinter控件有特定的几何状态管理方法，管理整个控件区域组织，一下是Tkinter公开的几何管理类：包、网格、位置
|
几何方法 |
描述 |
|
pack() |
包装； |
|
grid() |
网格； |
|
place() |
位置； |
Python2.x与3.x版本区别
Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。
为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。
许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。
为了照顾现有程式，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。
新的Python程式建议使用Python 3.0版本的语法。
除非执行环境无法安装Python 3.0或者程式本身使用了不支援Python 3.0的第三方库。目前不支援Python 3.0的第三方库有Twisted, py2exe, PIL等。
大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使用Python 2.6,Python 2.7来执行。
Python 3.0的变化主要在以下几个方面:
print 函数
print语句没有了，取而代之的是print()函数。 Python 2.6与Python 2.7部分地支持这种形式的print语法。在Python 2.6与Python 2.7里面，以下三种形式是等价的：
print "fish"
print ("fish") #注意print后面有个空格
print("fish") #print()不能带有任何其它参数
然而，Python 2.6实际已经支持新的print()语法：
from __future__ importprint_function
print("fish", "panda", sep=', ')
Unicode
Python 2 有 ASCII str() 类型，unicode() 是单独的，不是 byte 类型。
现在，在 Python 3，我们最终有了 Unicode (utf-8) 字符串，以及一个字节类：byte 和 bytearrays。
由于 Python3.X 源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的：
>>> 中国 = 'china'
>>>print(中国)
china
Python 2.x
>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac\xe5\xa4\xa9\xe5\xae\x89\xe9\x97\xa8'
>>> str = u"我爱北京天安门"
>>> str
u'\u6211\u7231\u5317\u4eac\u5929\u5b89\u95e8'
Python 3.x
>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'我爱北京天安门'
除法运算
Python中的除法较其它语言显得非常高端，有套很复杂的规则。Python中的除法有两个运算符，/和//
首先来说/除法:
在python 2.x中/除法就跟我们熟悉的大多数语言，比如Java啊C啊差不多，整数相除的结果是一个整数，把小数部分完全忽略掉，浮点数除法会保留小数点的部分得到一个浮点数的结果。
在python 3.x中/除法不再这么做了，对于整数之间的相除，结果也会是浮点数。
Python 2.x:
>>> 1 / 2
0
>>> 1.0 / 2.0
0.5
Python 3.x:
>>> 1/2
0.5
而对于//除法，这种除法叫做floor除法，会对除法的结果自动进行一个floor操作，在python 2.x和python 3.x中是一致的。
python 2.x:
>>> –1 // 2
–1
python 3.x:
>>> –1 // 2
–1
注意的是并不是舍弃小数部分，而是执行floor操作，如果要截取小数部分，那么需要使用math模块的trunc函数
python 3.x:
>>> import math
>>> math.trunc(1 / 2)
0
>>> math.trunc(-1 / 2)
0
异常
在 Python 3 中处理异常也轻微的改变了，在 Python 3 中我们现在使用 as 作为关键词。
捕获异常的语法由 exceptexc, var 改为 except exc as var。
使用语法except (exc1,exc2) as var可以同时捕获多种类别的异常。 Python 2.6已经支持这两种语法。
· 1. 在2.x时代，所有类型的对象都是可以被直接抛出的，在3.x时代，只有继承自BaseException的对象才可以被抛出。
· 2. 2.x raise语句使用逗号将抛出对象类型和参数分开，3.x取消了这种奇葩的写法，直接调用构造函数抛出对象即可。
在2.x时代，异常在代码中除了表示程序错误，还经常做一些普通控制结构应该做的事情，在3.x中可以看出，设计者让异常变的更加专一，只有在错误发生的情况才能去用异常捕获语句来处理。
xrange
在 Python 2 中 xrange() 创建迭代对象的用法是非常流行的。比如： for 循环或者是列表/集合/字典推导式。
这个表现十分像生成器（比如。"惰性求值"）。但是这个 xrange-iterable 是无穷的，意味着你可以无限遍历。
由于它的惰性求值，如果你不得仅仅不遍历它一次，xrange() 函数比 range() 更快（比如 for 循环）。尽管如此，对比迭代一次，不建议你重复迭代多次，因为生成器每次都从头开始。
在 Python 3 中，range() 是像 xrange() 那样实现以至于一个专门的 xrange() 函数都不再存在（在 Python 3 中 xrange() 会抛出命名异常）。
import timeit
n = 10000
def test_range(n):
return for i in range(n):
pass
def test_xrange(n):
for i in xrange(n):
pass
Python 2
print 'Python', python_version()
print '\ntiming range()'
%timeit test_range(n)
print '\n\ntiming xrange()'
%timeit test_xrange(n)
Python 2.7.6
timing range()
1000 loops, best of 3: 433 µs per loop
timing xrange()
1000 loops, best of 3: 350 µs per loop
Python 3
print('Python', python_version())
print('\ntiming range()')
%timeit test_range(n)
Python 3.4.1
timing range()
1000 loops, best of 3: 520 µs per loop
print(xrange(10))
—————————————————————————
NameError Traceback (mostrecent call last)
<ipython–input–5–5d8f9b79ea70> in <module>()
—-> 1 print(xrange(10))
NameError: name 'xrange' is not defined
八进制字面量表示
八进制数必须写成0o777，原来的形式0777不能用了；二进制必须写成0b111。
新增了一个bin()函数用于将一个整数转换成二进制字串。 Python 2.6已经支持这两种语法。
在Python 3.x中，表示八进制字面量的方式只有一种，就是0o1000。
python 2.x
>>> 0o1000
512
>>> 01000
512
python 3.x
>>> 01000
File "<stdin>", line 1
01000
^
SyntaxError: invalid token
>>> 0o1000
512
不等运算符
Python 2.x中不等于有两种写法 != 和 <>
Python 3.x中去掉了<>, 只有!=一种写法，还好，我从来没有使用<>的习惯
去掉了repr表达式``
Python 2.x 中反引号``相当于repr函数的作用
Python 3.x 中去掉了``这种写法，只允许使用repr函数，这样做的目的是为了使代码看上去更清晰么？不过我感觉用repr的机会很少，一般只在debug的时候才用，多数时候还是用str函数来用字符串描述对象。
def sendMail(from_: str, to: str, title: str, body: str) -> bool:
pass
多个模块被改名（根据PEP8）
|
旧的名字 |
新的名字 |
|
_winreg |
winreg |
|
ConfigParser |
configparser |
|
copy_reg |
copyreg |
|
Queue |
queue |
|
SocketServer |
socketserver |
|
repr |
reprlib |
StringIO模块现在被合并到新的io模组内。 new, md5, gopherlib等模块被删除。 Python 2.6已经支援新的io模组。
httplib, BaseHTTPServer, CGIHTTPServer,SimpleHTTPServer, Cookie, cookielib被合并到http包内。
取消了exec语句，只剩下exec()函数。 Python 2.6已经支援exec()函数。
5.数据类型
1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long
2）新增了bytes类型，对应于2.X版本的八位串，定义一个bytes字面量的方法如下：
>>> b = b'china'
>>> type(b)
<type 'bytes'>
str对象和bytes对象可以使用.encode() (str -> bytes) or .decode() (bytes ->str)方法相互转化。
>>> s = b.decode()
>>> s
'china'
>>> b1 = s.encode()
>>> b1
b'china'
3）dict的.keys()、.items 和.values()方法返回迭代器，而之前的iterkeys()等函数都被废弃。同时去掉的还有 dict.has_key()，用 in替代它吧。
Python JSON
本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。
环境配置
在使用 Python 编码或解码 JSON 数据前，我们需要先安装 JSON 模块。本教程我们会下载 Demjson 并安装：
$tar xvfz demjson-1.6.tar.gz
$cd demjson-1.6
$python setup.py install
JSON 函数
|
函数 |
描述 |
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encode |
将 Python 对象编码成 JSON 字符串 |
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decode |
将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 |
encode
Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
语法
demjson.encode(self, obj, nest_level=0)
实例
以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：
#!/usr/bin/python
import demjson
data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]
json = demjson.encode(data)
print json
以上代码执行结果为：
[{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}]
decode
Python 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
语法
demjson.decode(self, txt)
实例
以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：
#!/usr/bin/python
import demjson
json = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';
text = demjson.decode(json)
print text
以上代码执行结果为：
{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}