本文参考
数据类型
- 整数
Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。 - 浮点数
浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。 - 字符串
字符串是以单引号’或双引号"括起来的任意文本，比如’abc’，“xyz"等等。请注意，’'或”“本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串’abc’只有a，b，c这3个字符。如果’本身也是一个字符，那就可以用”"括起来，比如"I’m OK"包含的字符是I，’，m，空格，O，K这6个字符。如果字符串内部既包含’又包含"怎么办？可以用转义字符\来标识. - 布尔值
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写）. - 空值(None)
空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。 - 变量
变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的，只是在计算机程序中，变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。 - 常量
所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量.
list、tuple、dict、set
- list
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
classmates = [1,'lios','wong','os'];
print("输出第一个元素:",classmates[0]);
print("输出倒数第一个元素:",classmates[-1]);
print("输出倒数2个元素:",classmates[-2]);
print("末尾添加一个元素",classmates.append('100'),classmates);
print("首位添加一个元素",classmates.insert(0,"diy"),classmates);
print("删除第2个元素:",classmates.pop(1),classmates);
- tuple
另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改.
classmatesTuple = (1,);
print("只有一个元素的元组:",classmatesTuple);
classmatesTupleA = ();
print("空元组:",classmatesTupleA);
- dict
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
names = {"Michael":75,"Bob":100,"Tracy":90};
print("names:",names);
print("打印Bob元素:",names['Bob']);
print("打印Bob元素:",names.get('Bob'));
# 删除Tracy元素,值会随着key删除而删除
names.pop('Tracy');
print("删除Tracy元素:",names);
print("打印Tracy元素:",names['Bob']);
names['Tom'] = 70;
print("添加元素Tom",names);
- set
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
sets = set([1,2,3]);
print(sets);
print("增加元素4:",sets.add(4),sets.add(4),sets);
print("删除元素4:",sets.remove(4),sets);
函数
| python内置函数 | ||||
|---|---|---|---|---|
| abs() | delattr() | hash() | memoryview() | set() |
| all() | dict() | help() | min() | setattr() |
| any() | dir() | hex() | next() | slice() |
| ascii() | divmod() | id() | object() | sorted() |
| bin() | enumerate() | input() | oct() | staticmethod() |
| bool() | eval() | int() | open() | str() |
| breakpoint() | exec() | isinstance() | ord() | sum() |
| bytearray() | filter() | issubclass() | pow() | super() |
| bytes() | float() | iter() | print() | tuple() |
| callable() | format() | len() | property() | type() |
| chr() | frozenset() | list() | range() | vars() |
| classmethod() | getattr() | locals() | repr() | zip() |
| compile() | globals() | map() | reversed() | import() |
| complex() | hasattr() | max() | round() |
- 调用函数
print('绝对值函数:',abs(-1));
print('最大值函数:',max(1,2,3,10));
print('最小值函数',min(1,2,4,6));
print('int类型转换:',int('34'));
print('int类型转换:',int(23.12));
print('字符串:',str(3));
print('布尔类型:',bool(1));
print('float类型转换:',float(4));
- 定义函数
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
def my_abs(x):
if x>=0:
return x;
else:
return -x;
print(my_abs(-99));
- 空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句.
def nop():
pass
函数可返回多个参数:
def test(x,y):
return 10*x,y/10;
x,y = test(1,10);
print('x=',x,'y=',y);
- 默认参数
def test(x,y=100):
return 10*x,y/10;
x,y = test(1);
print('x=',x,'y=',y);
- 可变参数
在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。仅仅在参数前面加了一个*号。
def test(*list):
for i in list:
print(i);
test((30,50),10);
- 关键字参数
关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict.仅仅在参数前面加了两个*号
def keyFun(name,age,**kw):
print('name:',name,'age:',age,'other:',kw);
keyFun('lios','26',sex='man',height=175);
- 参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
- 递归函数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。
def deep(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * deep(n - 1);
print(deep(10))
高级特性
- 切片
取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作,如果取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环,对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
ab = [9,10,3];
print('获取前三个元素:',ab[0:3])
print('获取前三个元素:',ab[:3])
- 迭代
如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。在Python中，迭代是通过for … in来完成的. - 列表生成式
列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
print(list(x * x for x in range(1,11)));
- 生成器
- 迭代器
可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
print(x);
its = iter([1,2,3,4,5]);
while True:
y = next(its);
print(y);
上面两种完全等价
函数式编程
- 高阶函数
既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y);
xa = -5;
xb = 6;
fb = abs;
print(add(xa,xb,fb));
a. map/reduce
Python内建了map()和reduce()函数。如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
def ff(n):
return n*n;
bb = map(ff,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]);
print(list(bb));
map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list,再比如，把这个list所有数字转为字符串：
print(list(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])));
再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
def add(x, y):
return x + y
print(reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]))
b. filter
Python内建的filter()函数用于过滤序列。和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
print(list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,9,12,14])));
c. sorted
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
print(sorted([100,2,4,6,7,8,10]));
print(sorted([100,2,4,6,7,8,10],key=abs));
- 返回函数
函数作为返回值,高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。
def liossum(x,y):
return x*10 + y;
print(liossum(1,10));
- 匿名函数
当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
- 装饰器
由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
>>> def now():
... print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25
函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'
现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def now():
print('2015-3-25')
调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志.
- 偏函数
Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。
模块
在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。使用模块有什么好处？最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。点这里查看Python的所有内置函数。你也许还想到，如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。
- 使用模块
Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print('Hello, world!')
elif len(args)==2:
print('Hello, %s!' % args[1])
else:
print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__':
test()
第1行和第2行是标准注释，第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行，第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码；第4行是一个字符串，表示模块的文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释；第6行使用__author__变量把作者写进去，这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名；以上就是Python模块的标准文件模板，当然也可以全部删掉不写，但是，按标准办事肯定没错。
后面开始就是真正的代码部分。你可能注意到了，使用sys模块的第一步，就是导入该模块.
-
作用域
在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。
正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。 -
安装第三方模块
在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。如果你正在使用Mac或Linux，安装pip本身这个步骤就可以跳过了。如果你正在使用Windows，请参考安装Python一节的内容，确保安装时勾选了pip和Add python.exe to Path。在命令提示符窗口下尝试运行pip，如果Windows提示未找到命令，可以重新运行安装程序添加pip。注意：Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x，因此对应的pip命令是pip3。
面向对象编程
面向对象编程——Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。
面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切分为子函数，即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。在Python中，所有数据类型都可以视为对象，当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类（Class）的概念。
以下便是打印出分数的示例:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))
bart = Student('lios',100);
bart.print_score();
面向对象的设计思想是从自然界中来的，因为在自然界中，类（Class）和实例（Instance）的概念是很自然的。Class是一种抽象概念，比如我们定义的Class——Student，是指学生这个概念，而实例（Instance）则是一个个具体的Student，比如，Bart Simpson和Lisa Simpson是两个具体的Student。所以，面向对象的设计思想是抽象出Class，根据Class创建Instance。面向对象的抽象程度又比函数要高，因为一个Class既包含数据，又包含操作数据的方法。数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点，我们后面会详细讲解。
- 类和实例
面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。仍以Student类为例，在Python中，定义类是通过class关键字：
class Student(object):
pass
class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，继承的概念我们后面再讲，通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。定义好了Student类，就可以根据Student类创建出Student的实例，创建实例是通过类名+()实现的;由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59
和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
a. 数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中，每个实例就拥有各自的name和score这些数据。
-
访问限制
在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问， -
继承和多态
在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。
class Animal(object):
def run(self):
print("Animal is running");
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running');
pass;
class Cat(Animal):
def run(self):
print('Cat is running');
pass;
an = Animal();
an.run();
do = Dog();
do.run();
cat = Cat();
cat.run();
- 获取对象信息
当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？
a. type()
首先，我们来判断对象类型，使用type()函数
print(type(an) == type(an));
b. 使用isinstance()
对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
print(isinstance(do,Animal));
- 使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法:
print(dir('ABC'))
- 实例属性和类属性
由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量：
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
s = Student('Bob')
s.score = 90
面向对象高级编程
-
使用__slots__
-
使用@property
Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的,@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。 -
多重继承
由于Python允许使用多重继承，因此，MixIn就是一种常见的设计。只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计。 -
定制类
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。__slots__我们已经知道怎么用了，len()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。 -
使用枚举值
更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能
Month = Enum('Month',('Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'));
for name,member in Month.__members__.items():
print('name:',member,'member:',member.value);
- 使用元类
metaclass是Python中非常具有魔术性的对象，它可以改变类创建时的行为。这种强大的功能使用起来务必小心。
错误、调试和测试
- 错误处理
在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。
a. try
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。
b. 调用栈
出错的时候，一定要分析错误的调用栈信息，才能定位错误的位置。
c. 记录错误
如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：
# err_logging.py
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except Exception as e:
logging.exception(e)
main()
print('END')
d. 抛出错误
因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：
# err_raise.py
class FooError(ValueError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
foo('0')
-
调试
程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。
a. 断言
凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代
b. logging
把print()替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件.logging还允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。
c. pdb
第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。 -
单元测试
如果你听说过“测试驱动开发”（TDD：Test-Driven Development），单元测试就不陌生。单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。
IO编程
读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
- 文件读写
a. 读文件(open函数)
要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符:
file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])
说明:
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 |
|---|---|
| t | 文本模式 (默认)。 |
| x | 写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。 |
| b | 二进制模式。 |
| + | 打开一个文件进行更新(可读可写)。 |
| U | 通用换行模式（不推荐）。 |
| 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。一般用于非文本文件如图片等。 |
| 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。一般用于非文本文件如图片等。 |
| w | 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。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打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。 |
| w+ | 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。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打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。 |
| 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。 |
b. 二进制文件
前面讲的默认都是读取文本文件，并且是UTF-8编码的文本文件。要读取二进制文件，比如图片、视频等等，用’rb’模式打开文件即可：
>>> f = open('/Users/michael/test.jpg', 'rb')
>>> f.read()
b'\xff\xd8\xff\xe1\x00\x18Exif\x00\x00...' # 十六进制表示的字节
c. 字符编码
要读取非UTF-8编码的文本文件，需要给open()函数传入encoding参数，例如，读取GBK编码的文件：
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk')
>>> f.read()
'测试'
d. 写文件
写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符’w’或者’wb’表示写文本文件或写二进制文件：
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w')
>>> f.write('Hello, world!')
>>> f.close()
- StringIO和BytesIO
a. StringIO
很多时候，数据读写不一定是文件，也可以在内存中读写。StringIO顾名思义就是在内存中读写str。要把str写入StringIO，我们需要先创建一个StringIO，然后，像文件一样写入即可：
>>> from io import StringIO
f = StringIO();
f.write('lios,hello');
print('=========>',f.getvalue());
b. ** BytesIO**
StringIO操作的只能是str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO。BytesIO实现了在内存中读写bytes，我们创建一个BytesIO，然后写入一些bytes:
byt = BytesIO();
byt.write('分布式'.encode('utf-8'));
print(byt.getvalue());
-
操作文件和目录
如果我们要操作文件、目录，可以在命令行下面输入操作系统提供的各种命令来完成。比如dir、cp等命令。如果要在Python程序中执行这些目录和文件的操作怎么办？其实操作系统提供的命令只是简单地调用了操作系统提供的接口函数，Python内置的os模块也可以直接调用操作系统提供的接口函数。 -
序列化
a. JSON
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
| JSON类型 | Python类型 |
|---|---|
| {} | dict |
| [] | list |
| “string” | str |
| 1234.56 | int或float |
| true/false | True/False |
| null | None |
Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
jstr = {'name':'lios','age':25};
print(json.dumps(jstr));
dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
把对象转换成json:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def studentToJson(std):
return {
'name':std.name,
'score':std.score
}
print(json.dumps(bart,default=studentToJson));
通常class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个dict，用来存储实例变量。也有少数例外，比如定义了__slots__的class,可以偷个懒，把任意class的实例变为dict：
print(json.dumps(bart,default=lambda obj:obj.__dict__));
进程和线程
线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。如何调度进程和线程，完全由操作系统决定，程序自己不能决定什么时候执行，执行多长时间。多进程和多线程的程序涉及到同步、数据共享的问题，编写起来更复杂。
- 多进程
要让Python程序实现多进程（multiprocessing），我们先了解操作系统的相关知识。Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：
print('Process (%s) start...' % os.getppid());
pid = os.fork();
if pid == 0:
print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(),os.getppid()));
else:
print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))
a. multiprocessing
如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
if __name__=='__main__':
print('Parent process %s.' % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('Child process will start.')
p.start()
p.join()
print('Child process end.')
b. Pool
如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)
end = time.time()
print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))
if __name__=='__main__':
print('Parent process %s.' % os.getpid())
p = Pool(4)
for i in range(5):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All subprocesses done.')
c. 子进程
很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org，这和命令行直接运行的效果是一样的：
import subprocess
print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)
d. 进程间通信
Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
pr.terminate()
- 多线程
多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行：
def threadPool():
print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name);
n = 0;
while n < 5:
n = n + 5;
print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n));
time.sleep(1);
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
t = threading.Thread(target=threadPool,name='threadPool');
t.start();
t.join();
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程，Python的threading模块有个current_thread()函数，它永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定，我们用LoopThread命名子线程。名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2……
f. Lock
多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。
- ThreadLocal
在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。但是局部变量也有问题，就是在函数调用的时候，传递起来很麻烦：
def process_student():
std = local_thread.student;
print('Hello, %s (in %s)' % (std, threading.current_thread().name))
def process_thread(name):
local_thread.student = name;
process_student();
t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Alice',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Bob',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
- 分布式进程
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。
Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。举个例子：如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。
正则表达式
字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：
- 创建一个匹配Email的正则表达式；
- 用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。
因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。
在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以： - ‘00\d’可以匹配’007’，但无法匹配’00A’；
- ‘\d\d\d’可以匹配’010’；
- ‘\w\w\d’可以匹配’py3’；
.可以匹配任意字符,所以:
'py.‘可以匹配’pyc’、‘pyo’、'py!'等等。
要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符：
来看一个复杂的例子：\d{3}\s+\d{3,8}。我们来从左到右解读一下： - \d{3}表示匹配3个数字，例如’010’；
- \s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），所以\s+表示至少有一个空格，例如匹配’ ‘，’ '等；
- \d{3,8}表示3-8个数字，例如’1234567’。
综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。 如果要匹配’010-12345’这样的号码呢？由于’-‘是特殊字符，在正则表达式中，要用’‘转义，所以，上面的正则是\d{3}-\d{3,8}。
但是，仍然无法匹配’010 - 12345’，因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。
- 进阶
要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：- [0-9a-zA-Z_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；
- [0-9a-zA-Z_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如’a100’，‘0_Z’，'Py3000’等等；
- [a-zA-Z_][0-9a-zA-Z_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；
- [a-zA-Z_][0-9a-zA-Z_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符（前面1个字符+后面最多19个字符）。
A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配’Python’或者’python’。
表示行的开头，\d表示必须以数字开头。
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\d' at position 8: 表示行的结束，\̲d̲表示必须以数字结束。
你可能注意到了，py也可以匹配’python’，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配’py’了。
- re模块
有了准备知识，我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义，所以要特别注意：
s = 'ABC\\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# 'ABC\-001'
因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了：
s = r'ABC\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：
# 'ABC\-001'
先看看如何判断正则表达式是否匹配：
>>> import re
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')
>>>
match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。常见的判断方法就是：
test = '用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式', test):
print('ok')
else:
print('failed')
- 切分字符串
用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：
>>> 'a b c'.split(' ')
['a', 'b', '', '', 'c']
- 分组
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：
^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：
>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> m.group(0)
'010-12345'
>>> m.group(1)
'010'
>>> m.group(2)
'12345'
如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：
>>> t = '19:05:30'
>>> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
>>> m.groups()
('19', '05', '30')
这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：
'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'
对于’2-30’，'4-31’这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。
- 贪婪匹配
最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：
>>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups()
('102300', '')
由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。必须让\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配：
>>> re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups()
('1023', '00')
常用内建模块
- datetime
datetime是Python处理日期和时间的标准库。
a. 获取当前日期和时间
nows = datetime.now();
print('当前时间:',nows);
b. 获取指定日期和时间
>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime
>>> print(dt)
2015-04-19 12:20:00
c. datetime转换为timestamp
>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime
>>> dt.timestamp() # 把datetime转换为timestamp
1429417200.0
注意Python的timestamp是一个浮点数。如果有小数位，小数位表示毫秒数。
d. timestamp转换为datetime
>>> from datetime import datetime
>>> t = 1429417200.0
>>> print(datetime.fromtimestamp(t))
2015-04-19 12:20:00
f. str转datetime
cday = datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S');
print(cday)
g. datetime转str
nows = datetime.now();
print(nows.strftime('%a, %b %d %H:%M'))
h. datetime加减
对日期和时间进行加减实际上就是把datetime往后或往前计算，得到新的datetime。加减可以直接用+和-运算符，不过需要导入timedelta这个类.
-
collections
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
a. namedtuple
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
b. deque
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表
c. defaultdict
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict
d. OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
e. ChainMap
ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。什么时候使用ChainMap最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。
f. Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数 -
base64
Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。
用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱码，因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符，所以，如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据，就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。 -
struct
Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。 -
hashlib
ython的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。 -
hmac
-
itertools
Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
a. chain()
b. groupby() -
contextlib
-
urllib
urllib提供了一系列用于操作URL的功能。 -
XML
XML虽然比JSON复杂，在Web中应用也不如以前多了，不过仍有很多地方在用，所以，有必要了解如何操作XML。
DOM vs SAX
操作XML有两种方法：DOM和SAX。DOM会把整个XML读入内存，解析为树，因此占用内存大，解析慢，优点是可以任意遍历树的节点。SAX是流模式，边读边解析，占用内存小，解析快，缺点是我们需要自己处理事件。正常情况下，优先考虑SAX，因为DOM实在太占内存。在Python中使用SAX解析XML非常简洁，通常我们关心的事件是start_element，end_element和char_data，准备好这3个函数，然后就可以解析xml了。 -
HTMLParser
如果我们要编写一个搜索引擎，第一步是用爬虫把目标网站的页面抓下来，第二步就是解析该HTML页面，看看里面的内容到底是新闻、图片还是视频。假设第一步已经完成了，第二步应该如何解析HTML呢？HTML本质上是XML的子集，但是HTML的语法没有XML那么严格，所以不能用标准的DOM或SAX来解析HTML。
常用模块
- Pillow
PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。
由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。 - requests
我们已经讲解了Python内置的urllib模块，用于访问网络资源。但是，它用起来比较麻烦，而且，缺少很多实用的高级功能。更好的方案是使用requests。它是一个Python第三方库，处理URL资源特别方便。 - chardet
字符串编码一直是令人非常头疼的问题，尤其是我们在处理一些不规范的第三方网页的时候。虽然Python提供了Unicode表示的str和bytes两种数据类型，并且可以通过encode()和decode()方法转换，但是，在不知道编码的情况下，对bytes做decode()不好做。
对于未知编码的bytes，要把它转换成str，需要先“猜测”编码。猜测的方式是先收集各种编码的特征字符，根据特征字符判断，就能有很大概率“猜对”。
当然，我们肯定不能从头自己写这个检测编码的功能，这样做费时费力。chardet这个第三方库正好就派上了用场。用它来检测编码，简单易用。 - psutil
用Python来编写脚本简化日常的运维工作是Python的一个重要用途。在Linux下，有许多系统命令可以让我们时刻监控系统运行的状态，如ps，top，free等等。要获取这些系统信息，Python可以通过subprocess模块调用并获取结果。但这样做显得很麻烦，尤其是要写很多解析代码。
在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方模块。顾名思义，psutil = process and system utilities，它不仅可以通过一两行代码实现系统监控，还可以跨平台使用，支持Linux／UNIX／OSX／Windows等，是系统管理员和运维小伙伴不可或缺的必备模块。 - matplotlib
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 - numpy
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。 - BeautifulSoup
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间
图形界面
- 海龟绘图
在1966年，Seymour Papert和Wally Feurzig发明了一种专门给儿童学习编程的语言——LOGO语言，它的特色就是通过编程指挥一个小海龟（turtle）在屏幕上绘图。
海龟绘图（Turtle Graphics）后来被移植到各种高级语言中，Python内置了turtle库，基本上100%复制了原始的Turtle Graphics的所有功能。
网络编程
- TCP/IP简介
- TCP编程
- UDP编程