你见过的最全面的 Python 重点

2019-11-27  本文已影响0人  视学算法

作者：二十一

链接：https://segmentfault.com/a/1190000018737045

由于总结了太多的东西，所以篇幅有点长，这也是我"缝缝补补"总结了好久的东西。

Py2 VS Py3

#枚举的注意事项
from enum import Enum

class COLOR(Enum):
    YELLOW=1
#YELLOW=2#会报错
    GREEN=1#不会报错,GREEN可以看作是YELLOW的别名
    BLACK=3
    RED=4
print(COLOR.GREEN)#COLOR.YELLOW,还是会打印出YELLOW
for i in COLOR:#遍历一下COLOR并不会有GREEN
    print(i)
#COLOR.YELLOW
COLOR.BLACK
COLOR.RED
怎么把别名遍历出来
for i in COLOR.__members__.items():
    print(i)
# output:('YELLOW', <COLOR.YELLOW: 1>)
('GREEN', <COLOR.YELLOW: 1>)
('BLACK', <COLOR.BLACK: 3>)
('RED', <COLOR.RED: 4>)
for i in COLOR.__members__:
    print(i)
# output:YELLOW
GREEN
BLACK
RED

#枚举转换
#最好在数据库存取使用枚举的数值而不是使用标签名字字符串
#在代码里面使用枚举类
a=1
print(COLOR(a))# output:COLOR.YELLOW

py2/3转换工具

常用的库

不常用但很重要的库

    def isLen(strString):
        #还是应该使用三元表达式，更快
        return True if len(strString)>6 else False

    def isLen1(strString):
        #这里注意false和true的位置
        return [False,True][len(strString)>6]
    import timeit
    print(timeit.timeit('isLen1("5fsdfsdfsaf")',setup="from __main__ import isLen1"))

    print(timeit.timeit('isLen("5fsdfsdfsaf")',setup="from __main__ import isLen"))
    import types
    types.coroutine #相当于实现了__await__
    import html
    html.escape("<h1>I'm Jim</h1>") # output:'&lt;h1&gt;I&#x27;m Jim&lt;/h1&gt;'
    html.unescape('&lt;h1&gt;I&#x27;m Jim&lt;/h1&gt;') # <h1>I'm Jim</h1>
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

pool = ThreadPoolExecutor()
task = pool.submit(函数名，（参数）) #此方法不会阻塞，会立即返回
task.done()#查看任务执行是否完成
task.result()#阻塞的方法，查看任务返回值
task.cancel()#取消未执行的任务，返回True或False,取消成功返回True
task.add_done_callback()#回调函数
task.running()#是否正在执行     task就是一个Future对象

for data in pool.map(函数，参数列表):#返回已经完成的任务结果列表，根据参数顺序执行
    print(返回任务完成得执行结果data)

from concurrent.futures import as_completed
as_completed(任务列表)#返回已经完成的任务列表，完成一个执行一个

wait(任务列表,return_when=条件)#根据条件进行阻塞主线程，有四个条件
future=asyncio.ensure_future(协程)  等于后面的方式  future=loop.create_task(协程)
future.add_done_callback()添加一个完成后的回调函数
loop.run_until_complete(future)
future.result()查看写成返回结果

asyncio.wait()接受一个可迭代的协程对象
asynicio.gather(*可迭代对象,*可迭代对象）    两者结果相同，但gather可以批量取消，gather对象.cancel()

一个线程中只有一个loop

在loop.stop时一定要loop.run_forever()否则会报错
loop.run_forever()可以执行非协程
最后执行finally模块中 loop.close()

asyncio.Task.all_tasks()拿到所有任务 然后依次迭代并使用任务.cancel()取消

偏函数partial(函数，参数)把函数包装成另一个函数名  其参数必须放在定义函数的前面

loop.call_soon(函数,参数)
call_soon_threadsafe()线程安全
loop.call_later(时间,函数,参数)
在同一代码块中call_soon优先执行，然后多个later根据时间的升序进行执行

如果非要运行有阻塞的代码
使用loop.run_in_executor(executor,函数，参数)包装成一个多线程，然后放入到一个task列表中，通过wait(task列表)来运行

通过asyncio实现http
reader,writer=await asyncio.open_connection(host,port)
writer.writer()发送请求
async for data in reader:
    data=data.decode("utf-8")
    list.append(data)
然后list中存储的就是html

as_completed(tasks)完成一个返回一个,返回的是一个可迭代对象

协程锁
async with Lock():

Python进阶

from multiprocessing import Manager,Process
def add_data(p_dict, key, value):
    p_dict[key] = value

if __name__ == "__main__":
    progress_dict = Manager().dict()
    from queue import PriorityQueue

    first_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, "bobby1", 22))
    second_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, "bobby2", 23))

    first_progress.start()
    second_progress.start()
    first_progress.join()
    second_progress.join()

    print(progress_dict)
from multiprocessing import Pipe,Process
#pipe的性能高于queue
def producer(pipe):
    pipe.send("bobby")

def consumer(pipe):
    print(pipe.recv())

if __name__ == "__main__":
    recevie_pipe, send_pipe = Pipe()
    #pipe只能适用于两个进程
    my_producer= Process(target=producer, args=(send_pipe, ))
    my_consumer = Process(target=consumer, args=(recevie_pipe,))

    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()
from multiprocessing import Queue,Process
def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)

def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)

if __name__ == "__main__":
    queue = Queue(10)
    my_producer = Process(target=producer, args=(queue,))
    my_consumer = Process(target=consumer, args=(queue,))
    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()
def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)

def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)

if __name__ == "__main__":
    queue = Manager().Queue(10)
    pool = Pool(2)

    pool.apply_async(producer, args=(queue,))
    pool.apply_async(consumer, args=(queue,))

    pool.close()
    pool.join()
    # 方法一
    True in [i in s for i in [a,b,c]]
    # 方法二
    any(i in s for i in [a,b,c])
    # 方法三
    list(filter(lambda x:x in s,[a,b,c]))
    import sys
    sys.getdefaultencoding()    # setdefaultencodeing()设置系统编码方式
class A(dict):
    def __getattr__(self,value):#当访问属性不存在的时候返回
        return 2
    def __getattribute__(self,item):#屏蔽所有的元素访问
        return item
    print([[x for x in range(1,101)][i:i+3] for i in range(0,100,3)])
type.__bases__  #(<class 'object'>,)
object.__bases__    #()
type(object)    #<class 'type'>
    class Yuan(type):
        def __new__(cls,name,base,attr,*args,**kwargs):
            return type(name,base,attr,*args,**kwargs)
    class MyClass(metaclass=Yuan):
        pass
    class MyTest(unittest.TestCase):
        def tearDown(self):# 每个测试用例执行前执行
            print('本方法开始测试了')

        def setUp(self):# 每个测试用例执行之前做操作
            print('本方法测试结束')

        @classmethod
        def tearDownClass(self):# 必须使用 @ classmethod装饰器, 所有test运行完后运行一次
            print('开始测试')
        @classmethod
        def setUpClass(self):# 必须使用@classmethod 装饰器,所有test运行前运行一次
            print('结束测试')

        def test_a_run(self):
            self.assertEqual(1, 1)  # 测试用例
    for gevent import monkey
    monkey.patch_all()  #将代码中所有的阻塞方法都进行修改，可以指定具体要修改的方法
    co_flags = func.__code__.co_flags

    # 检查是否是协程
    if co_flags & 0x180:
        return func

    # 检查是否是生成器
    if co_flags & 0x20:
        return func
#一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。
#请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形，总共有多少种方法？
#方式一：
fib = lambda n: n if n <= 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)
#方式二：
def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        a, b = b, a + b
    return b

#一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。
fib = lambda n: n if n < 2 else 2 * fib(n - 1)
    import os
    os.getenv(env_name,None)#获取环境变量如果不存在为None
    #查看分代回收触发
    import gc
    gc.get_threshold()  #output:(700, 10, 10)
    def conver_bin(num):
        if num == 0:
            return num
        re = []
        while num:
            num, rem = divmod(num,2)
            re.append(str(rem))
        return "".join(reversed(re))
    conver_bin(10)
    list1 = ['A', 'B', 'C', 'D']

    # 方法一
    for i in list1:
        globals()[i] = []   # 可以用于实现python版反射

    # 方法二
    for i in list1:
        exec(f'{i} = []')   # exec执行字符串语句
    # bytearray是可变的，bytes是不可变的,memoryview不会产生新切片和对象
    a = 'aaaaaa'
    ma = memoryview(a)
    ma.readonly  # 只读的memoryview
    mb = ma[:2]  # 不会产生新的字符串

    a = bytearray('aaaaaa')
    ma = memoryview(a)
    ma.readonly  # 可写的memoryview
    mb = ma[:2]      # 不会会产生新的bytearray
    mb[:2] = 'bb'    # 对mb的改动就是对ma的改动
# 代码中出现...省略号的现象就是一个Ellipsis对象
L = [1,2,3]
L.append(L)
print(L)    # output:[1,2,3,[…]]
    class lazy(object):
        def __init__(self, func):
            self.func = func

        def __get__(self, instance, cls):
            val = self.func(instance)    #其相当于执行的area(c),c为下面的Circle对象
            setattr(instance, self.func.__name__, val)
            return val`

    class Circle(object):
        def __init__(self, radius):
            self.radius = radius

        @lazy
        def area(self):
            print('evalute')
            return 3.14 * self.radius ** 2
all_files = []
def getAllFiles(directory_path):
    import os
    for sChild in os.listdir(directory_path):
        sChildPath = os.path.join(directory_path,sChild)
        if os.path.isdir(sChildPath):
            getAllFiles(sChildPath)
        else:
            all_files.append(sChildPath)
    return all_files
#secure_filename将字符串转化为安全的文件名
from werkzeug import secure_filename
secure_filename("My cool movie.mov") # output:My_cool_movie.mov
secure_filename("../../../etc/passwd") # output:etc_passwd
secure_filename(u'i contain cool ümläuts.txt') # output:i_contain_cool_umlauts.txt
from datetime import datetime

datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

import time
#这里只有localtime可以被格式化，time是不能格式化的
time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())
# 会报错，但是tuple的值会改变，因为t[1]id没有发生变化
t=(1,[2,3])
t[1]+=[4,5]
# t[1]使用appendextend方法并不会报错，并可以成功执行
class Mydict(dict):
    def __missing__(self,key): # 当Mydict使用切片访问属性不存在的时候返回的值
        return key
# +不能用来连接列表和元祖，而+=可以（通过iadd实现，内部实现方式为extends(),所以可以增加元组），+会创建新对象
#不可变对象没有__iadd__方法，所以直接使用的是__add__方法，因此元祖可以使用+=进行元祖之间的相加
dict.fromkeys(['jim','han'],21) # output:{'jim': 21, 'han': 21}

网络知识

    204 No Content //请求成功处理，没有实体的主体返回，一般用来表示删除成功
    206 Partial Content //Get范围请求已成功处理
    303 See Other //临时重定向，期望使用get定向获取
    304 Not Modified //求情缓存资源
    307 Temporary Redirect //临时重定向，Post不会变成Get
    401 Unauthorized //认证失败
    403 Forbidden //资源请求被拒绝
    400 //请求参数错误
    201 //添加或更改成功
    503 //服务器维护或者超负载
    # environ：一个包含所有HTTP请求信息的dict对象
    # start_response：一个发送HTTP响应的函数
    def application(environ, start_response):
        start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
        return '<h1>Hello, web!</h1>'


Mysql
例如：
select id from t where substring(name,1,3) = 'abc' – name;
以abc开头的，应改成：
select id from t where name like 'abc%' 
例如：
select id from t where datediff(day, createdate, '2005-11-30') = 0 – '2005-11-30';
应改为:
如：
select id from t where num/2 = 100 
应改为:
select id from t where num = 100*2；


Redis命令总结


Linux


设计模式


单例模式
    # 方式一
    def Single(cls,*args,**kwargs):
        instances = {}
        def get_instance (*args, **kwargs):
            if cls not in instances:
                instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
            return instances[cls]
        return get_instance
    @Single
    class B:
        pass
    # 方式二
    class Single:
        def __init__(self):
            print("单例模式实现方式二。。。")

    single = Single()
    del Single  # 每次调用single就可以了
    # 方式三(最常用的方式)
    class Single:
        def __new__(cls,*args,**kwargs):
            if not hasattr(cls,'_instance'):
                cls._instance = super().__new__(cls,*args,**kwargs)
            return cls._instance


工厂模式
    class Dog:
        def __init__(self):
            print("Wang Wang Wang")
    class Cat:
        def __init__(self):
            print("Miao Miao Miao")


    def fac(animal):
        if animal.lower() == "dog":
            return Dog()
        if animal.lower() == "cat":
            return Cat()
        print("对不起，必须是：dog,cat")


构造模式
    class Computer:
        def __init__(self,serial_number):
            self.serial_number = serial_number
            self.memory = None
            self.hadd = None
            self.gpu = None
        def __str__(self):
            info = (f'Memory:{self.memoryGB}',
            'Hard Disk:{self.hadd}GB',
            'Graphics Card:{self.gpu}')
            return ''.join(info)
    class ComputerBuilder：
        def __init__(self):
            self.computer = Computer('Jim1996')
        def configure_memory(self,amount):
            self.computer.memory = amount
            return self #为了方便链式调用
        def configure_hdd(self,amount):
            pass
        def configure_gpu(self,gpu_model):
            pass
    class HardwareEngineer:
        def __init__(self):
            self.builder = None
        def construct_computer(self,memory,hdd,gpu)
            self.builder = ComputerBuilder()
            self.builder.configure_memory(memory).configure_hdd(hdd).configure_gpu(gpu)
        @property
        def computer(self):
            return self.builder.computer


数据结构和算法内置数据结构和算法


python实现各种数据结构





快速排序
    def quick_sort(_list):
            if len(_list) < 2:
                return _list
            pivot_index = 0
            pivot = _list(pivot_index)
            left_list = [i for i in _list[:pivot_index] if i < pivot]
            right_list = [i for i in _list[pivot_index:] if i > pivot]
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)


选择排序
    def select_sort(seq):
        n = len(seq)
        for i in range(n-1)
        min_idx = i
            for j in range(i+1,n):
                if seq[j] < seq[min_inx]:
                    min_idx = j
            if min_idx != i:
                seq[i], seq[min_idx] = seq[min_idx],seq[i]


插入排序
    def insertion_sort(_list):
        n = len(_list)
        for i in range(1,n):
            value = _list[i]
            pos = i
            while pos > 0 and value < _list[pos - 1]
                _list[pos] = _list[pos - 1]
                pos -= 1
            _list[pos] = value
            print(sql)


归并排序
    def merge_sorted_list(_list1,_list2):   #合并有序列表
        len_a, len_b = len(_list1),len(_list2)
        a = b = 0
        sort = []
        while len_a > a and len_b > b:
            if _list1[a] > _list2[b]:
                sort.append(_list2[b])
                b += 1
            else:
                sort.append(_list1[a])
                a += 1
        if len_a > a:
            sort.append(_list1[a:])
        if len_b > b:
            sort.append(_list2[b:])
        return sort

    def merge_sort(_list):
        if len(list1)<2:
            return list1
        else:
            mid = int(len(list1)/2)
            left = mergesort(list1[:mid])
            right = mergesort(list1[mid:])
            return merge_sorted_list(left,right)


堆排序heapq模块
    from heapq import nsmallest
    def heap_sort(_list):
        return nsmallest(len(_list),_list)


栈
    from collections import deque
    class Stack:
        def __init__(self):
            self.s = deque()
        def peek(self):
            p = self.pop()
            self.push(p)
            return p
        def push(self, el):
            self.s.append(el)
        def pop(self):
            return self.pop()


队列
    from collections import deque
    class Queue:
        def __init__(self):
            self.s = deque()
        def push(self, el):
            self.s.append(el)
        def pop(self):
            return self.popleft()


二分查找
    def binary_search(_list,num):
        mid = len(_list)//2
        if len(_list) < 1:
            return Flase
        if num > _list[mid]:
            BinarySearch(_list[mid:],num)
        elif num < _list[mid]:
            BinarySearch(_list[:mid],num)
        else:
            return _list.index(num)


面试加强题：


关于数据库优化及设计


https://segmentfault.com/a/1190000018426586


缓存算法


服务端性能优化方向










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