函數就是完成特定功能的語句組，這組語句可以當作一個單位使用，並且給它一個名字。
可以透過函數名稱在程式的不同地方執行多次（這通常叫做函數呼叫），卻不需要在所有地方都重複寫這些語句。
使用者自己寫的
系統自帶的一些函數，還有一些和第三方編寫的函數，如其他程式設計師所寫的一些函數，對於這些現成的函數使用者可以直接拿來使用。
降低程式設計的難度
def 函数名 (参数列表): #可以没有参数函数体 def add(a, b): print a + b
函数名（参数列表） add(1, 2)
def add(a, b = 2): print a + b add(3) #result : 5局部變數和全域變數
x = 100 #全局变量，可以在文件任何地方调用 def func(): x = 200 #局部变量，只能在函数内部调用 print x func() #输出200 print x #输出100global語句
x = 100 def func(): global x #强制声明x为全局变量,导致值被覆盖 x = 200 func() print x #输出200函數傳回值
def add(a, b): return a + b ret = add(1, 2) #将函数返回结果赋值给变量ret print ret #输出3向函數傳入元組和字典
func (*args)
def func(x, y): print x, y t = (1, 2) func(*t)
func (**kw)
def func(name='jack', age=30):
print name,age
d = {'age': 22, 'name' : 'mike'};
func(**d)
處理多餘實參def func(*args, **kw)
def func(x, *args, **kw):
print x
print args
print kw
func(1, 2, 3, 4, 5, y=10, z=20)
#输出
1
(2, 3, 4, 5)
{'y': 10, 'z': 20}
#lambda表達式lambda x,y:x*y
g = lambda x:x**2 print g <function <lambda> at 0x0000000002643A58>lambda應用實例
sum = reduce(lambda x,y:x*y, range(1,6)) print sumswitch語句
switch语句表达的分支结构比if...elif...else语句表达的更清晰，代码的可读性更高。
但是python并没有提供switch语句
python可以通过字典实现switch语句的功能。
实现方法分为两步
首先，定义一个字典
其次，调用字典的get()获取相应的表达式
通过字典调用函数
def add(a, b):
return a + b
def sub(a, b):
return a - b
def mul(a, b):
return a * b
def div(a, b):
return a / b
operator = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': div} #通过字典实现switch语句的功能
def calc(a, o, b):
return operator.get(o)(a, b)
print calc(4, '+', 2)
print calc(4, '-', 2)
print calc(4, '*', 2)
print calc(4, '/', 2)
help(range) #输出结果 Help on built-in function range in module __builtin__: range(...) range(stop) -> list of integers range(start, stop[, step]) -> list of integers Return a list containing an arithmetic progression of integers. range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0. When step is given, it specifies the increment (or decrement). For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3]. The end point is omitted! These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
abs(number): 绝对值
max(iterable[, key=func]): 最大值
min(iterable[, key=func]): 最小值
len(collection): 取得一个序列或集合的长度
divmod(x, y): 求两个数的商和模，返回一个元组(x//y, x%y)
pow(x, y[, z]): 求一个数的幂运算
round(number[, ndigits]): 对一个数进行指定精度的四舍五入
callable(object): 判断一个对象是否可调用
isinstance(object, class-or-type-or-tuple)：判断对象是否为某个类的实例
cmp(x, y): 比较两个数或字符串大小
range(start [,stop, step]): 返回一个范围数组，如range(3), 返回[0,1,2]
xrange(start [,stop, step]): 作用与range相同，但是返回一个xrange生成器，当生成范围较大的数组时，用它性能较高
type()
type(object) -> the object's type type(name, bases, dict) -> a new type
int()
int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long
long()
long(x=0) -> long long(x, base=10) -> long
float()
float(x) -> floating point number
complex()
complex(real[, imag]) -> complex number
str()
str(object='') -> string
list()
list() -> new empty list list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
tuple()
tuple() -> empty tuple tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items
hex()
hex(number) -> string
oct()
oct(number) -> string
chr()
chr(i) -> character
ord()
ord(c) -> integer
str.capitalize()
>>> s = "hello" >>> s.capitalize() 'Hello'
str.replace()
>>> s = "hello"
>>> s.replace('h', 'H')
'Hello'
str.split()
>>> ip = "192.168.1.123"
>>> ip.split('.')
['192', '168', '1', '123']
len()
>>>l = range(10) >>> len(l) 10
max()
>>>l = range(10) >>> max(l) 9
min()
>>>l = range(10) >>> min(l) 0
filter()
>>>l = range(10) >>> filter(lambda x: x>5, l) [6, 7, 8, 9]
zip()
>>> name=['bob','jack','mike']
>>> age=[20,21,22]
>>> tel=[131,132]
>>> zip(name, age)
[('bob', 20), ('jack', 21), ('mike', 22)]
>>> zip(name,age,tel)
[('bob', 20, 131), ('jack', 21, 132)] #如果个数不匹配会被忽略
map()
>>> map(None, name, age)
[('bob', 20), ('jack', 21), ('mike', 22)]
>>> map(None, name, age, tel)
[('bob', 20, 131), ('jack', 21, 132), ('mike', 22, None)] #个数不匹配时，没有值的会被None代替
>>> a = [1,3,5]
>>> b = [2,4,6]
>>> map(lambda x,y:x*y, a, b)
[2, 12, 30]
reduce()
>>> reduce(lambda x,y:x+y, range(1,101)) 5050
map的例子，可以写成
print map(lambda x:x*2+10, range(1,11)) print [x*2+10 for x in range(1,11)]
非常的简洁，易懂。filter的例子可以写成：
print filter(lambda x:x%3==0, range(1,11)) print [x for x in range(1,11) if x%3 == 0]
模块是python组织代码的基本方式
python的脚本都是用扩展名为py的文本文件保存的，一个脚本可以单独运行，也可以导入另一个脚本中运行。当脚本被导入运行时，我们将其称为模块(module)
python的模块可以按目录组织为包
创建一个包的步骤是：
建立一个名字为包名字的文件夹
在该文件夹下创建一个__init__.py文件
根据需要在该文件夹下存放脚本文件、已编译扩展及子包
import pack.m1, pack.m2, pack.m3
模块名与脚本的文件名相同
例如我们编写了一个名为items.py的脚本，则可在另外一个脚本中用import items语句来导入它
模块是一个可以导入的python脚本文件
包是一堆目录组织的模块和子包，目录下的__init__.py文件存放了包的信息
可以用import, import as, from import等语句导入模块和包
#假设有一个模块名为calc.py import calc import calc as calculate from calc import add
掌握正则表达式的规则
一个小爬虫
正则表达式（或re）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（在python中）它内嵌在python中，并通过re模块实现
可以为想要匹配的相应字符串集指定规则
该字符集可能包含英文语句、e-mail地址、命令或任何你想搞定的东西
可以问诸如“这个字符串匹配该模式吗”
“在这个字符串中是否有部分匹配该模式呢？”
你也可以使用re以各种试来修改或分割字符串
正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由C编写的匹配引擎执行
正则表达式语言相对小型和受限（功能有限）
并非所有字符串处理都能用正则表达式完成
普通字符
大多数字母和数字一般都会和自身匹配
如正则表达式test会和字符串"test"完全匹配
元字符
. ^ $ * + ? {} [] \ | ()
其中m和n是十进制整数。该限定符的意思是至少有m个重复，至多到n个重复
忽略m会认为下边界是0，而忽略n的结果将是上边界为无穷大（实现上是20亿）
{0,}等同于*，{1,}等同于+，而{0,1}则与?相同。如果可以的话，最好使用*，+或?
匹配一次或零次，你可以认为它用于标识某事物是可选的
表示匹配一次或更多次
注意和+之间的不同：匹配零或更多次，所以可以根本不出现，而+则要求至少出现一次
指定前一个字符可能被匹配零次或更多次，而不是只有一次。匹配引擎会试着重复尽可能多的次数（不超过整数界定范围，20亿）
正则表达式第一功能是能够匹配不定长的字符集，另一个功能就是可以指定正则表达式的一部分的重复次数。
反斜杠后面可以加不同的字符以表示不同特殊意义
也可以用于取消所有的元字符：\[或\\
\d 匹配任何十进制数，它相当于[0-9] \D 匹配任何非数字字符，它相当于[^0-9] \s 匹配任何空白字符，它相当于[\t\n\r\f\v] \S 匹配任何非空白字符，它相当于[^\t\n\r\f\v] \w 匹配任何字母数字字符，它相当于[a-zA-Z0-9] \W 匹配任何非字母数字字符，它相当于[^a-zA-Z0-9]
匹配行尾，行尾被定义为要么是字符串尾，要么是一个换行字符后面的任何位置。
匹配行首。除非设置MULTILINE标志，它只是匹配字符串的开始。在MULTILINE模式里，它也可以匹配字符串中的每个换行。
常用来指定一个字符集：[abc] [a-z]
元字符在字符集中不起作用：[akm$]
补集匹配不在区间范围内的字符：[^5]
import re regExp = r't[0-9]p' print re.findall(regExp, 't1p t2p')
[]
^
$
\
重复
*
+
?
{m,n}
re模块提供了一个正则表达式引擎的接口，可以让你将REstring编译成对象并用它们来进行匹配
编译正则表达式
>>> import re
>>> p = re.compile('ab*')
>>> print p
<_sre.SRE_Pattern object at 0x00000000004D1CA8>
re.compile()也可以接受可选择的标志参数，常用来实现不同的特殊功能和语法变更
p = re.compile('ab*', re.IGNORECASE)
字符串前加"r"反斜杠就不会被任何特殊方式处理
字符 阶段 \section 要匹配的字符串 \\section 为re.compile取消反斜杠的特殊意义 "\\\\section" 为"\\section"的字符串实值（string literals）取消反斜杠的特殊意义
'RegexObject'实例有一些方法和属性，完整的列表可查阅Python Library Reference
方法/属性 作用 match() 决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配 search() 扫描字符串，找到这个RE匹配的位置 findall() 找到RE匹配的所有子串，并把它们作为一个列表返回 finditer() 找到RE匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回 如果没有匹配到的话，match()和search()将返回None。 如果成功的话，就会返回一个'MatchObject'实例。
MatchObject实例方法
方法/属性 作用 group() 返回被RE匹配的字符串 start() 返回匹配开始的位置 end() 返回匹配结束的位置 span() 返回一个元组包含匹配（开始，结束）的位置
实际程序中，最常见的作法是将'MatchObject'保存在一个变量里，然后检查它是否为None
p = re.compile('ab*', re.I)
m = p.match('aaaabcccccabcc')
if m:
print 'Match found : ', m.group()
else:
print 'No match'
re模块也提供了顶级函数调用如match()、search()、sub()、subn()、split()、findall()等
查看模块的所有属性和方法: dir(re)
标志 含义 DOTALL, S 使.匹配包括换行在内的所有字符 IGNORECASE, I 使匹配对大小写不敏感 LOCALE, L 做本地化识别（local-aware）匹配.法语等 MULTILINE, M 多行匹配，影响^和$ VERBOSE, X 能够使用REs的verbose状态，使之被组织得更清晰易懂 charref = re.compile(r""" ( [0-9]+[^0-9] #Decimal form | 0[0-7]+[^0-7] #Octal form | x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F] #Hexadecimal form ) """, re.VERBOSE)
email = r"\w+@\w+(\.com|\.cn)"
下载贴吧或空间中所有图片
import re import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.*?\.jpg)" width' imgre = re.compile(reg) imglist = re.findall(imgre, html) x = 0 for imgurl in imglist: urllib.urlretrieve(imgurl, '%s.jpg' % x) x++ getImg(getHtml(url))
所谓浅拷贝就是对引用的拷贝（只拷贝父对象）
所谓深拷贝就是对对象的资源的拷贝
解释一个例子：
import copy a = [1,2,3,['a','b','c']] b = a c = copy.copy(a) d = copy.deepcopy(a)
文件的打开和创建
文件读取
文件写入
内容查找和替换
文件删除、复制、重命名
目录操作
目录分析器
杀毒软件
系统垃圾清理工具
python进行文件读写的函数是open或file
file_handle = open(filename, mode)
| 模式 | 说明 |
|---|---|
| r | 只读 |
| r+ | 读写 |
| w | 写入，先删除原文件，在重新写入，如果文件没有则创建 |
| w+ | 读写，先删除原文件，在重新写入，如果文件没有则创建（可以写入输出） |
| a | 写入，在文件末尾追加新的内容，文件不存在，创建之 |
| a+ | 读写，在文件末尾追加新的内容，文件不存在，创建之 |
| b | 打开二进制文件。可以与r、w、a、+结合使用 |
| U | 支持所有的换行符号。"\r"、"\n"、"\r\n" |
close
关闭文件，关闭前，会将缓存中的数据先写入文件。
FileObject.close()
格式
说明
readline
每次读取文件的一行
size:是指每行每次读取size个字节，直到行的末尾
String = FileObject.readline([size])
格式
说明
readlines
多行读，返回一个列表
size: 每次读入size个字符，然后继续按size读，而不是每次读入行的size个字符
List = FileObject.readlines([size])
格式
说明
read
读出文件的所有内容，并复制给一个字符串
size: 读出文件的前[size]个字符，并输出给字符串，此时文件的指针指向size处
String = FileObject.read([size])
格式
说明
next
返回当前行，并将文件指针到下一行
FileObject.next()
格式
说明
write
write和后面的writelines在写入前会是否清除文件中原来所有的数据，在重新写入新的内容，取决于打开文件的模式
FileObject.write(string)
格式
说明
writelines
多行写
效率比write高，速度更快，少量写入可以使用write
FileObject.writelines(List)
格式
说明
seek
选项=0时，表示将文件指针指向从文件头部到“偏移量”字节处。
选项=1时，表示将文件指针指向从文件的当前位置，向向移动“偏移量”字节。
选项=2时，表示将文件指针指向从文件的尾部，向前移动“偏移量”字节。
FileObject.seek(偏移量，选项)
格式
说明
flush
提交更新
FileObject.flush()
格式
说明
文件查找
cat a.txt
hello world hello hello world
统计文件中hello的个数
import re
fp = file("a.txt", "r")
count = 0
for s in fp.readlines():
li = re.findall("hello", s)
if len(li) > 0:
count = count + len(li)
print "Search ",count," hello"
fp.close()
文件内容替换
问题：把a.txt中的hello替换为good, 并保存结果到b.txt中
示例代码一：
fp1 = file("a.txt", "r")
fp2 = file("b.txt", "w")
for s in fp1.readlines():
fp2.write(s.replace("hello", "good"))
fp1.close()
fp2.close()
示例代码二：
fp1 = file("a.txt", "r")
fp2 = file("b.txt", "w")
s = fp1.read()
fp2.write(s.replace("hello", "good"))
fp1.close()
fp2.close()
目录操作就是通过python来实现目录的创建，修改，遍历等功能
import os
目录操作需要调用os模块
比如os.mkdir('/root/demo')
常用函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| mkdir(path[,mode=0777]) | 创建单个目录 |
| makedirs(name,mode=511) | 创建多层级目录 |
| rmdir(path) | 删除单个目录 |
| removedirs(path) | 删除多层级目录 |
| listdir(path) | 列出目录 |
| getcwd() | 取得当前目录 |
| chdir(path) | 切换目录 |
| walk(top, topdown=True, onerror=None) |
案例
系统垃圾清除小工具
方式
函数声明：os.walk(path)
该函数返回一个元组，该元组有3个元素，这3个元素分别表示每次遍历的路径名，目录列表和文件列表。
for path, dirlist, filelist in os.walk('.'):
for filename in filelist:
print os.path.join(path, filename)
递归函数
os.walk()函数
异常抛出机制，为程序开发人员提供了一种在运行时发现错误，进行恢复处理，然后继续执行的能力。下面是一个异常处理实例：
try:
f = open('unfile.py', 'r')
except IOError, e:
print False,str(e)
False [Errno 2] No such file or directory: 'unfile.py'
如果在运行时发生异常的话，解释器会查找相应的处理语句（称为handler）。
要是在当前函数里没有找到的话，它会将异常传递给上层的调用函数，看看那里能不能处理。
如果在最外层（全局“main”）还是没有找到的话，解释器就会退出，同时打印出traceback以便让用户找出错误产生的原因。
注意：虽然大多数错误会导致异常，但一个异常不一定代表错误。有时候它们只是一个警告，有时候它们可能是一个终止信号，比如退出循环等。
python提供try-finally子句来表述这样的情况：我们不关心捕捉到是什么错误，无论错误是不是发生，这些代码“必须”运行，比如文件关闭，释放锁，把数据库连接还给连接池等。比如：
try:
f = open('unfile.py', 'r')
except Exception, e:
print False,str(e)
finally:
print "exec finally"
到目前为止，我们只讨论了如何捕捉异常，那么如何抛出异常？
使用raise来抛出一个异常：
if 'a' > 5:
raise TypeError("Error: 'a' must be integer.")
| 异常 | 描述 |
|---|---|
| AssertionError | assert语句失败 |
| AttributeError | 试图访问一个对象没有的属性 |
| IOError | 输入输出异常，基本是无法打开文件 |
| ImportError | 无法引入模块或者包，基本是路径问题 |
| IndentationError | 语法错误，代码没有正确的对齐 |
| IndexError | 下标索引超出序列边界 |
| KeyError | 试图访问你字典里不存在的键 |
| KeyBoardInterrupt | Ctrl+C被按下 |
| NameError | 使用一个还未赋予对象的变量 |
| SyntaxError | python代码逻辑语法出错，不能执行 |
| TypeError | 传入的对象类型与要求不符 |
| UnboundLocalError | 试图访问一个还未设置的全局变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，导致你以为在访问 |
| ValueError | 传入一个不被期望的值，即使类型正确 |
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