Python簡介
- Python是一種動態解釋型編程語言，在模塊載入時將源碼編譯成字節碼， 這些字節碼被虛擬機PVM解釋執行，其中解釋執行是Python性能較低的主要原因；
- Python使用C語言編寫，可以和C，C++，Java等語言結合使用：Java在Python上的實現Jython，具體參考：https://docs.python.org/2/tutorial/index.html，和.NET互通的IronPython，https://ironpython.codeplex.com/
編譯執行
編譯通常發生在模塊載入的時候，編譯器先將源碼編譯成字節碼，保存在pyc文件中，如果使用-O參數，可生成pyo文件，是一種簡單優化后的pyc文件；
對於pyc文件，編譯過程如下：
- 核對文件Magic標記，Magic為一個特殊數字，由Python版本號計算得出，作為pyc文件檢查的標記；
- 檢查時間戳和源碼文件修改時間是否相同,以確定是否需要重新編譯；
- 載入模塊；
對於py文件，編譯過程如下：
- 對源碼進行AST（抽象語法樹）分析；
- 將分析結果編譯成PyCodeObject；
- 將 Magic、源碼⽂件修改時間、PyCodeObject 保存到 pyc 文件中；
- 載入模塊；
執行可使用eval和exec函數，eval()用來執行一個表達式，exec用來執行一個代碼片段，execfile()可動態執行一個py文件；
Pyhton基礎與實踐
主要介紹Python語言中一些基礎但又很重要的知識，python對象、函數、類、正則表達式、編碼轉換等。
對象
一切皆對象
Python中一切皆為對象，每個對象都包含一個標准頭，頭信息由 "引用計數" 和 "類型指針" 組成。
"引用計數"為PVM中主要的垃圾回收機制，每當對象被引用時增加，超出作用域或調用del手工釋放后遞減，計數為0時被回收；
通過"類型指針"可明確知道對象的類型，指向Type對象，包含了其繼承關系以及靜態成員信息；
可使用sys.getrefcount(x)來查看對象的引用計數；
type(x)和x.__class__可查看對象類型；
hex(id(x))返回對象內存地址；
對於變長對象，其頭部會多出一個記錄元素數量的字段；
x=10 sys.getrefcount(x) #查看x引用計數，形參會增加一次計數； import types types(x) #查看x的類型信息； x.__class__ #__class__通過類型指針來獲取對象類型；
對象類型
不可變類型：None，bool，int，float，long，complex，string，unicode，tuple，frozenset；
可變類型：list，dict，set
#bool
int(True) # 1
int(False) # 0
#float
'''float默認采用雙精度，可能不能精確表示十進制小數'''
float('0.1')*5 == float('0.5') # False
round('2.675',2) # 2.67
#Decimal可精確控制位數，一般用Decimal代替float
from decimal import Decimal
Decimal('0.1')*5 == Decimal('0.5') # True
#str,unicode
'''需要注意編碼問題，使用decode()，encode()方法，一個項目中使用不同類型的編碼，很容易造成錯誤'''
import logging
logger = logging.getLogger('test')
logger.info('%s is not %s' % (u'測試漢字', '測試漢字')) #Error,混用兩種不同類型編碼
#python2.x默認編碼為ascii，一般情況下需要進行轉碼操作，大部分情況下，我們在Python腳本頭部都會將默認編碼設為utf-8
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.getdefaultencoding() # ascii
#字符串拼接，一般情況下：join > '%s%s' > +，字符串前面加'r'，表示不轉義；
#dict
#對於大字典，建議用迭代器代替keys(),values(),items()方法，降低內存開銷
d={'a':'xxx'.....}
d.iterkeys(),d.itervalues(),d.iteritems()
#求兩個dict差集
d1 = {'a':1, 'b':2}
d2 = {'b':2, 'c':3}
v1 = d1.viewitems()
v2 = d2.viewitems()
v1 & v2, v1 | v2, v1 - v2, vi ^ v2 # 相當於set
#dict是哈希表，默認是無序的，如需有序字典，可使用OrderedDict
from collections import OrderedDict
od = OrderedDict()
od['a'] = 'qqq'
od['b'] = 'bbb'
for k,v in od.items(): print k,v # 按添加順序輸出
#set
#判重公式: (a is b) or (hash(a) == hash(b) and eq(a,b))
#要將自定義類型放入set，需要重寫__hash__和__eq__方法
class User(Object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __hash__(self):
return hash(self.name)
def __eq__(self, other):
if not other or not isinstance(other, User):
return false
return self.name == other.name
表達式
正則表達式
正則表達式基本在任何語言中都出現，對於開發來說，是必備的技能之一，Python正則表達式詳見https://docs.python.org/2/library/re.html；
#IP地址匹配
import re
def check_ip(ip):
pattren = r'^(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d{2}|[1-9]\d|[0-9])\.XXX$' #不全，剩下類似
if re.match(pattern, ip):
return True
return False
#由zimbra郵箱同步數據到AD的腳本中正則表達式應用實例：
def get_mail_attrs(self, mail_info):
pattern = r'^cn:|^displayName|^mail:|^zimbraACE:.*ownDistList$|^(?!zimbra).*@'
attrs = {}
attrs['managedBy'] = []
split_info = mail_info.split('\n')
for line in split_info:
if re.match(pattern, line):
item = line.strip().split(': ')
if item[0] == 'zimbraACE':
_id = item[1].split()[0]
if _id in self.id_mail:
_mail = self.id_mail[_id]
attrs['managedBy'].append(_mail)
else:
print 'Error, %s has no mail' % _id
elif len(item) > 1:
attrs[item[0]] = item[1]
else:
if 'members' not in attrs:
attrs['members'] = []
attrs['members'].append(item[0])
#在字符串中使用正則表達式，如果不使用'r'標記，需要使用雙重轉義；
語句
注意循環和異常中的else，如：while...else...，for...else...，try...except...else...finally...，else在循環正常退出時執行，在except沒有捕捉到異常時執行；
列表推導式
#舉例說明列表推導式的應用
def test(x):
return x**2
a = [test(x) for x in xrange(10) if x%2]
b = [text(x) for x in open('number.txt', 'r')]
#生成字典
c = {c:ord(c) for c in 'abc'}
d = {d:chr(d) for d in '123'}
#enumerate使用
for idx,num in enumerate([x for x in range(10)]):
print "index[{0}] = {1}".format(idx, num)
函數
函數在同一名字空間中是不能重載的（由 __dict__[name] 唯一性決定），且總是有返回值，默認返回None；
引用傳遞
Python中都是按引用傳遞的，不管是賦值還是函數傳參，不管是可變類型還是不可變類型；
按引用傳遞與按值傳遞的區別：引用傳遞傳遞的是內存地址，而值傳遞傳遞的是當前值的一個副本；
a = 10
b = 10
hex(id(a)) == hex(id(b)) #True
a is b #True
#函數參數傳遞，需要注意順序，默認參數必須在位置參數之后，*args和**kwargs必須在默認參數之后；
def test(a, b, c=10, d='ww', *args, **kwargs):
print args,kwargs
#如默認參數是使用def創建函數時生成的對象，以后調用函數會復用此對象，如第一次調用test后，a為[1]，第二次調用后，a為[1,1]；
def test(a=[]):
a.append(1)
print hex(id(a))
print a
#對於可變對象，可使用deepcopy來進行深度復制，copy.deepcopy(x)；
名字空間
python名字空間可理解為系統和自定義對象的name/object字典;
Python變量是一個字符串對象，它和目標對象一起在名字空間中構成一個 name/object 關聯項，名字空間決定了對象的作用域和生存周期；
變量沒有類型，對象有，變量的作用僅僅是在某個時刻與名字空間中的目標對象進行關聯；
globals()獲取模塊級別名字空間，locals()獲取當前上下文名字空間；
可以通過<module>.__dict__訪問其他模塊的名字空間；
對象查詢順序遵循LEGB原則，即locals -> enclosing -> globals -> __builtins__
常用函數
Python有許多常用函數可直接調用，如lambda，map，zip等，具體使用不再詳細介紹。
類
Python 2.X版本中類模型有兩種，Classic Class和New-Style Class，Classic Class支持多繼承，但已被Python 3.0拋棄，大家在使用類時建議多使用New-Style Class，即繼承object的類。
類中訪問成員時，成員查找順序: instance.__dict__ -> class.__dict__ -> baseclass.__dict__；
Python的內置類方法：getattr(obj, name[, default])，setattr(obj, name, value)，hasattr(obj, name)，delattr(obj, name);
Python的內置類屬性：__dict__，__name__，__doc__，__module__，__bases__等；
屬性
Python內置函數property()可以實現屬性；
class Test(object):
def get_name(self):
return self.__name
def set_name(self, value):
self.__name = value
def del_name(self):
del self.__name
name = property(get_name, set_name, del_name)
class Test2(object):
user_id = property(lambda self: self._user_id)
user_name = property(lambda self: self._user_id, lambda self,value: setattr(self, '_user_name', value))
垃圾回收
JSON與time模塊
#JSON與Python對象之間的轉換 json.dumps(x) #encoding的過程，將Python對象x編碼轉換為JSON字符串 json.loads(x) #decoding的過程，將JSON字符串x解碼轉換為Python對象 #time模塊 #Python有兩種表示時間的方式，時間戳以及數組形式。 #常用函數 time.clock() #第一次執行獲取當前程序的執行時間，之后獲取從第一次到當前程序運行所花費時間； time.sleep() #單位為秒 time.ctime() #將時間戳轉換為時間字符串 time.localtime([seconds]) #將時間戳轉換為當前時區的數組形式 time.mktime(tuple) #將數組形式time對象轉換為時間戳 time.strftime(format[, tuple]) #將數組形式time對象轉換為指定格式化形式 time.strptime(string, format) #將時間字符串根據指定格式轉換為數組形式time對象 time.time() #獲取當前時間的時間戳 #獲取當前文件所在絕對路徑 os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))