hua_py知识点积累

map函数与zip函数区别：

1. map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
   例：

a = [1,2,3]
b = map(lambda x:x*2,a)
print(list(b)) # [2, 4, 6]

2. zip函数的原型为：zip([iterable, …])
   参数iterable为可迭代的对象，并且可以有多个参数。该函数返回一个以元组为元素的列表，其中第 i 个元组包含每个参数序列的第 i 个元素。返回的列表长度被截断为最短的参数序列的长度。只有一个序列参数时，它返回一个1元组的列表。没有参数时，它返回一个空的列表。
   例：

a = [1,2,3]
b = [1,2,3,4]
c = zip(a,b)
print(list(c)) # [(1, 1), (2, 2), (3, 3)]

如果这个不是你想要的效果，那么还可以使用 itertools.zip_longest() 函数来代替

from itertools import zip_longest
a = [1,2,3]
b = [1,2,3,4]
c = zip_longest(a,b,fillvalue=0) # fillvalue 按照指定内容填充，默认为None
print(list(c)) # [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (0, 4)]

偏函数：

functools.partial(固定的函数, args(值), *kw(键值对))，partial() 函数允许你给一个或多个参数设置固定的值，减少接下来被调用时的参数个数。
例：

from functools import partial
def test(a,b,c,d):
    print(a,b,c,d)
s1 = partial(test,1)
s1(2,3,4) # 1 2 3 4

s2 = partial(test,d=11)
s2(1,2,3) # 1 2 3 11

s3 = partial(test,1,2,d=11)
s3(5) # 1 2 5 11

字典:

a[‘value’] 访问一个不存在的值报keyerror错误
a.get(‘value’) 访问一个不存在的值返回值为None

dic = dict()
print(dic.get("test")) # None
print(dic["test"])
#	Traceback (most recent call last):
#	  File "C:\Users\Administrator\Desktop\test.py", line 3, in <module>
#	    print(dic["test"])
#	KeyError: 'test'

sys.argv的意义及用法：

一个从程序外部获取参数的桥梁
例：

 import sys
 a=sys.argv[0] #>>> 11
 print(a) # 11

exit函数:

调用exit()函数，终止Python程序。

json.load 和json.dump区别：

json.dumps()用于将dict类型的数据转成str，因为如果直接将dict类型的数据写入json文件中会发生报错，因此在将数据写入时需要用到该函数

json.loads()用于将str类型的数据转成dict。

json.dump()用于将dict类型的数据转成str，并写入到json文件中。下面两种方法都可以将数据写入json文件

json.load()用于从json文件中读取数据。

property：

将方法变成属性

输出重定向：

import sys
s1 = ‘Hello,’
s2 = ‘world!’
sys.stdout = open(‘C:/Users/Administrator/Desktop/1.txt’,‘a’)
print(s1,s2)
print(s1,s2,end=’’)
print(s1,s2)
linux下的路径分割符
os.path.sep

encode 和decode区别：

decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码，如str1.decode(‘gb2312’)，表示将gb2312编码的字符串str1转换成unicode编码。

encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串，如str2.encode(‘gb2312’)，表示将unicode编码的字符串str2转换成gb2312编码。

正则表达式：

• re.compile()函数

re.compile()函数可接受一个有用的标记–re.DOTALL。这使得正则表达式中的句点(.)可以匹配所有的字符，也包括换行符

• 正则表达式前的 r

Python正则表达式前的 r 表示原生字符串（rawstring）：该字符串声明了引号中的内容表示该内容的原始含义，避免了多次转义造成的反斜杠困扰。
例：
正则表达式中使用“\”作为转义字符，如果需要匹配文本中的字符“\”，在正则表达式中需要4个“\”，首先，前2个“\”和后两个“\”在python解释器中分别转义成一个“\”，然后转义后的2个“\”在正则中被转义成一个“\”。

import re
# 不加r
content1 = '\\'
print(content1) # \
print(re.match('\\\\',content1)) #<re.Match object; span=(0, 1), match='\t'>

content2 = '\t'
print(content) # 空
print(re.match('\t',content)) #<re.Match object; span=(0, 1), match='\t'>

# 加r
content1 = r'\\'
print(content1) # \\
print(re.match(r'\\',content1)) #<re.Match object; span=(0, 1), match='\\'>
print(re.match(r'\\\\',content1)) #<re.Match object; span=(0, 1), match='\\\\'>

content2 = r'\t'
print(content) # \t
print(re.match(r'\\t',content)) #<re.Match object; span=(0, 1), match='\\t'>

csv文件换行处理：

添加 newline="",作不换行处理。

import csv
headers = ['Symbol','Price','Date','Time','Change','Volume']
rows = [('AA', 39.48, '6/11/2007', '9:36am', -0.18, 181800),
         ('AIG', 71.38, '6/11/2007', '9:36am', -0.15, 195500),
         ('AXP', 62.58, '6/11/2007', '9:36am', -0.46, 935000),
       ]
# 添加 newline="",不换行处理
with open('2.csv','w',newline='') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerow(headers)
    f_csv.writerows(rows)

只接受关键字参数的函数:

将强制关键字参数放到某个参数或者单个后面就能达到这种效果。
比如：

def recv(maxsize, *, block): # *后是关键字参数
    pass
recv(1024, True) # TypeError
recv(1024, block=True) # Ok

> 摘自书籍：python3-cookbook

Python装饰器:

• @wraps的作用

引用自博客作者：Refrain__WG

1. 装饰器的作用: 在不改变原有功能代码的基础上,添加额外的功能,如用户验证等
2. @wraps(view_func)的作用: 不改变使用装饰器原有函数的结构(如__name__, doc)
3. 不使用wraps可能出现的ERROR: view_func…endpoint…map…

例：不加wraps

from functools import wraps   
def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper  
 
@my_decorator 
def example():
    """Docstring""" 
    print('Called example function')
print(example.__name__, example.__doc__) # wrapper decorator

> 摘自作者：hqzxsc2006

例：加wraps

from functools import wraps   
def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper  
 
@my_decorator 
def example():
    """Docstring""" 
    print('Called example function')
print(example.__name__, example.__doc__) # example Docstring

> 摘自作者：hqzxsc2006

多线程中阻塞(join)使用误区:

join( ) 阻塞主线程
join() 作用为阻塞主线程,即在子线程未返回的时候,主线程等待其返回然后再继续执行
join不能与start在循环里连用
以下为错误代码,代码创建了5个线程,然后用一个循环激活线程,激活之后令其阻塞主线程

threads = [Thread() for i in range(5)]
for thread in threads:
thread.start()
thread.join()
1
2
3
4
执行过程:
1. 第一次循环中,主线程通过start函数激活线程1,线程1进行计算
2. 由于start函数不阻塞主线程,在线程1进行运算的同时,主线程向下执行join函数
3. 执行join之后,主线程被线程1阻塞,在线程1返回结果之前,主线程无法执行下一轮循环
4. 线程1计算完成之后,解除对主线程的阻塞
5. 主线程进入下一轮循环,激活线程2并被其阻塞
如此往复,可以看出,本来应该并发的五个线程,在这里变成了顺序队列,效率和单线程无异

join的正确用法：使用两个循环分别处理start和join函数，即可实现并发

threads = [Thread() for i in range(5)]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()

> 摘自作者：brucewong0516

默认创建空列表的字典

from collections import defaultdict
item = defaultdict(list)