Python 学习

前言，先来一道八皇后问题，开始 Python 语言的学习，加油！

#!/usr/bin/python
 
BOARD_SIZE = 8

def under_attack(col, queens):
    left = right = col
    for r, c in reversed(queens):
        left, right = left - 1, right + 1

        if c in (left, col, right):
            return True
    return False

def solve(n):
    if n == 0:
        return [[]]

    smaller_solutions = solve(n - 1)

    return [solution+[(n, i+1)]
        for i in xrange(BOARD_SIZE)
            for solution in smaller_solutions
                if not under_attack(i+1, solution)]

for answer in solve(BOARD_SIZE):
    print answer

 1. Python for 循环语句

语法：

for 循环的语法格式如下：

for iterating_var in sequence:
    statements(s)

实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

for letter in 'Python':  # 第一个实例
    print '当前字母 : ', letter

fruits = ['banana', 'apple', 'mango']
for fruit in fruits:    # 第二个实例
    print '当前水果 : ', fruit

print "Good bye!"

通过序列索引迭代：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
fruits = ['banana', 'apple',  'mango']
for index in range(len(fruits)):
   print '当前水果 :', fruits[index]
 
print "Good bye!"

其中的内置函数 len() 和 range()，函数 len() 返回列表的长度，即元素的个数。range() 返回一个序列的数。

xrange() 和 range() 用法完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。当要生成很大的数字序列的时候，用 xrange 会比 range 性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间，这两个基本上都是在循环的时候用。

2. Python 列表（List）

列表是最常见的 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。

可以对列表的数据项进行修改或更新，也可以使用 append() 方法来添加列表项，如下所示：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
list = []          ## 空列表
list.append('Google')   ## 使用 append() 添加元素
list.append('Runoob')
print list

 可以使用 del 语句来删除列表的元素，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

3. Python 元组

Python 的元组与列表相似，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,)

元组中元组值是不允许修改的，但可以对元组进行连接组合和删除整个元组。

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

4. 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。字典的每个键值 key=>value 对用冒号：分割，每个键值对之间用，分割，整个字典包括在花括号 {} 中，格式如下所示：

d = {key1 : value1, key2 : value2 }

键一般是唯一的，如果重复最后的一个键值对会替换前面的，值不需要唯一。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。

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'];

如果用字典里没有的键访问数据，会报错。

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'];

 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。显式删除一个字典用 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。

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'];  # Manni

2）键必须不可变，所以可以用数字，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'];

以上实例报错。

5. 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。

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 [表达式] 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顺序匹配起来的。

实例

以下是一个简单的 Python 函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显式设备上。

def printme( str ):
   "打印传入的字符串到标准显示设备上"
   print str
   return

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]
a="Runoob"

以上代码中，[1, 2, 3] 是 List 类型，“Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型的，它仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

可更改（mutable）与不可更改（immutable）对象

在 python 中，strings, tuples 和 numbers 是不可更改的对象，而 list, dict 等则是可以修改的对象。

• 不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际上是新生成一个 int 值对象10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。
• 可变类型：变量赋值 la=[1, 2, 3, 4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身 la 没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

• 不可变类型：类似 C++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。比如在 fun(a) 内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
• 可变类型：类似 C++ 的引用传递，如列表、字典。如 fun(a)，则是将 la 真正传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响。

python 中一切都是对象，严格意义上我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
def ChangeInt( a ):
    a = 10
 
b = 2
ChangeInt(b)
print b # 结果是 2

传可变对象实例

#!/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

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必备参数
• 关键字参数
• 默认参数
• 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();

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 python 解释器能够用参数名匹配参数值。

#!/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" );

默认参数

调用函数时，默认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" );

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。

#!/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 );

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。

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 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
• lambda 函数虽然看起来只能写一行，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 )

 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 );

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

全局变量和局部变量

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

 6. Python 模块

当导入一个模块，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 会查看默认路径。UNIX 下，默认路径一般为 /usr/local/lib/python。

7. Python 异常处理

python 提供了两个重要的功能来处理 python 程序在运行中出现的异常和错误：

• 异常处理
• 断言（assertions）

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 语句捕捉异常信息并处理。如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在 try 里捕捉它。

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
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
    print "内容写入文件成功"
    fh.close()

try-finally 语句

try:
<语句>
finally:
<语句>    #退出try时总会执行
raise

8. Python 面向对象

以下是一个简单的 Python 类的例子：

#!/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（相当于静态成员变量），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。
• self 代表类的实例，self 在定义类的方法时是必须的，虽然在调用时不必传入相应的参数。

类的继承

 在 python 中继承中的一些特点：

• 如果在子类中需要父类的构造方法就需要显示地调用父类的构造函数，或者不重写父类的构造方法。
• 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。区别在于类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数。
• 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。

#!/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'
 
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 - 设置属性值
c.getAttr()          # 再次调用父类的方法 - 获取属性值

Python 不允许实例化的类访问私有数据，但可以使用 object._className__attrName（对象名._类名__私有属性名）访问属性，参考以下实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Runoob:
    __site = "www.runoob.com"

runoob = Runoob()
print runoob._Runoob__site

单下划线、双下划线、头尾双下划线说明：

• __foo__：定义的是特殊方法，一般是系统定义名字，类似__init__() 之类的；
• _foo：以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from_module_import *
• __foo：双下划线的表示的是私有类型（private）的变量，只能是允许这个类本身进行访问了。

9. Python 多线程

 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，它必须是个 tuple 类型。
• kwargs - 可选参数。

#!/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

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:
            (threading.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"

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：

#!/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

 

#!/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"

 

 

 

参考：www.runoob.com/python/python-tutorial.html