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笔记7:Python复习篇

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摘要：日常学习中对一些知识点进行总结得出该系列文章。学习笔记内容包括前端技术，Django web开发技术，数据库技术如MySQL，MongoDB，PGSQL等等。此外还有一些工具如Dock，ES等等。（本文原创，转载必须注明出处.）

（1）print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=””：

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（2）isinstance 和 type 的区别在于：type()不会认为子类是一种父类类型。isinstance()会认为子类是一种父类类型。这么理解，父类：动物；子类：猫。isinstance()认为猫是动物，type()认为猫就是猫不是动物。

（3）数值的除法包含两个运算符：/ 返回一个浮点数，// 返回一个整数。

（4）Python 不支持单字符类型，单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。

（5）迭代器与生成器。

  • 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。
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class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
  • 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。使用 yield 实现斐波那契数列：
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#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

（6）列表的栈与队列

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（7）将输出的值转成字符串，可以使用 repr() 或 str() 函数来实现。

  • str()： 函数返回一个用户易读的表达形式。
  • repr()： 产生一个解释器易读的表达形式。

（8）类定义了 init() 方法，类的实例化操作会自动调用 init() 方法。类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是类的实例。self 的名字并不是规定死的，也可以使用 this，但是最好还是按照约定是用 self。

（9）__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。

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（10）处理从 urls 接收数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:

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>>> from urllib.request import urlopen
>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
...     if 'EST' in line or 'EDT' in line.decode('utf-8'): 
...         print(line)


>>> import smtplib
>>> server = smtplib.SMTP('localhost')
>>> server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',
... """To: jcaesar@example.org
... From: soothsayer@example.org
...
... Beware the Ides of March.
... """)
>>> server.quit()

（11）doctest扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。通过用户提供的例子，它强化了文档，允许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致:

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def average(values):
    return sum(values) / len(values)

import doctest
print(doctest.testmod())   # 自动验证嵌入测试

（12）Python实例总结 https://www.runoob.com/python3/python3-examples.html

（13）Python实现查找与排序：https://www.runoob.com/python3/python3-examples.html

（14）re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。flags是否区分大小写。

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re.match(pattern, string, flags=0)

（15）re.match与re.search的区别。re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。

（16）Python连接MySQL

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import MySQLdb

# 显示所有数据库
mydb = MySQLdb.Connect(
    host='localhost',
    user='root',
    passwd='root',
    database='all_news'
    )
mycursor = mydb.cursor()
mycursor.execute("SHOW DATABASES")
for x in mycursor:
    print(x)
print("*"*20)

# 创建数据表
# mycursor.execute("CREATE TABLE sites (name VARCHAR(255), url VARCHAR(255))")
mycursor.execute("SHOW TABLES")
for x in mycursor:
    print(x)

# 修改表
# mycursor.execute("ALTER TABLE sites ADD COLUMN id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY")

# 插入数据
# sql = "INSERT INTO sites (name, url) VALUES (%s, %s)"
# val = ("RUNOOB", "https://www.runoob.com")
# mycursor.execute(sql, val)
# mydb.commit()    # 数据表内容有更新，必须使用到该语句
# print(mycursor.rowcount, "记录插入成功。")

# 批量插入
# sql = "INSERT INTO sites (name, url) VALUES (%s, %s)"
# val = [
#   ('Google', 'https://www.google.com'),
#   ('Github', 'https://www.github.com'),
#   ('Taobao', 'https://www.taobao.com'),
#   ('stackoverflow', 'https://www.stackoverflow.com/')
# ]
# mycursor.executemany(sql, val)
# mydb.commit()    # 数据表内容有更新，必须使用到该语句
# print(mycursor.rowcount, "记录插入成功。")


# 查询数据
print("="*20)
mycursor.execute("SELECT * FROM sites")
myresult = mycursor.fetchall()     # fetchall() 获取所有记录
# myresult = mycursor.fetchone() # 读一条数据
for x in myresult:
  print(x)

# 删除数据
# sql = "DELETE FROM sites WHERE name = 'stackoverflow'"
# mycursor.execute(sql)
# mydb.commit()
# print(mycursor.rowcount, " 条记录删除")

# 更新数据
sql = "UPDATE sites SET name = 'ZH' WHERE id = 4"
mycursor.execute(sql)
mydb.commit()
print(mycursor.rowcount, " 条记录被修改")

# 执行事务
# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 向数据库提交
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()

（17） 格式化日期：

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#!/usr/bin/python3
import time
# 格式化成2016-03-20 11:45:39形式
print (time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

# 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式
print (time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime()))

（18）Python操作MongoDB

  • 启动服务
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D:\mongodb\bin>mongod --dbpath D:\mongodb\data\db --logpath=D:\mongodb\log\mongo.log --logappend
  • MongoDB
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# Python 操作MongoDB
print("*"*50)

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
dblist = myclient.list_database_names()
if "runoobdb" in dblist:
    print("数据库已存在！")

# 创建集合
mycol = mydb["sites"]
collist = mydb.list_collection_names()
if "sites" in collist:   # 判断 sites 集合是否存在
    print("集合已存在！")


# 添加数据
mydict = [
  { "_id": 1, "name": "RUNOOB", "cn_name": "菜鸟教程"},
  { "_id": 2, "name": "Google", "address": "Google 搜索"},
  { "_id": 3, "name": "Facebook", "address": "脸书"},
  { "_id": 4, "name": "Taobao", "address": "淘宝"},
  { "_id": 5, "name": "Zhihu", "address": "知乎"}
  ]
# x = mycol.insert_one(mydict)
# x = mycol.insert_many(mydict)
# print(x.inserted_ids)

# 修改数据
myquery = { "alexa": "10000" }
newvalues = { "$set": { "alexa": "12345" } }
mycol.update_one(myquery, newvalues)
# 输出修改后的  "sites"  集合
# for x in mycol.find():
#   print(x)




# 查询数据, find() 方法来查询指定字段的数据，将要返回的字段对应值设置为 1。

# for x in mycol.find():
    # print(x)

# for x in mycol.find({},{"_id":0}):
#     print(x)

# myquery = { "name": "RUNOOB" }
# for x in mycol.find(myquery):
#     print(x)


# myresult = mycol.find().limit(3)
# 输出结果
# for x in myresult:
#   print(x)

# 删除数据
# myquery = { "name": "知乎" }
# myquery = { "name": {"$regex": "^F"} }

# mycol.delete_one(myquery)
# mycol.delete_many(myquery)
# 删除后输出
for x in mycol.find():
  print(x)


# 排序，升序sort("alexa")，降序sort("alexa", -1)
# mydoc = mycol.find().sort("alexa")
# for x in mydoc:
#   print(x)

（19）WSGI 应用和常见的 Web 框架

  • 部署Django
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[uwsgi]
socket = 127.0.0.1:3031
chdir = /home/foobar/myproject/
wsgi-file = myproject/wsgi.py
processes = 4
threads = 2
stats = 127.0.0.1:9191
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uwsgi yourfile.ini
  • 部署Flask

创建文件 myflaskapp.py ，代码如下：

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from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
    return "<span style='color:red'>I am app 1</span>"

执行以下命令：

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uwsgi --socket 127.0.0.1:3031 --wsgi-file myflaskapp.py --callable app --processes 4 --threads 2 --stats 127.0.0.1:9191

技术交流共享QQ群

【机器学习和自然语言QQ群：436303759】：

机器学习和自然语言（QQ群号：436303759）是一个研究深度学习、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、图像处理、目标检测、数据科学等AI相关领域的技术群。其宗旨是纯粹的AI技术圈子、绿色的交流环境。本群禁止有违背法律法规和道德的言谈举止。群成员备注格式：城市-自命名。微信订阅号：datathinks

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