1. 获取当前工作空间、修改路径

import os
os.getcwd() #显示结果'C:\\Windows\\system32'
os.chdir('E:\\MachineLearning\\machinelearninginaction\\Ch04')

2. 如何加载自定义的py文件

     比如我自定义了一个叫“operator.py”的文件，加载的办法为：将这个文件放置在python安装目录的Lib文件夹下，然后直接import operator即可。

3. 读取文件生成二维列表的方法

     注意以下两者的区别：
     for i in range(len(dataset))      #i是一个整型
     for i in dataset      #如果是文本数据，i是其中的一行

4. A=B

     无论是什么类型，直接用A=B，A和B都会指向同一个地址空间，无论改变哪一个另外一个都会发生改变

5. ASCII码

     数字48（0）——57（9）
     字母65（A）——90（Z）
            97（a）——122（z）

6.中文乱码的问题

     改文件编码方式为utf-8，在打开文件的时候（python3），要加上第三个参数encoding=‘utf8’。

     读取文件首行多了"\ufeff"字符串问题的解决办法：第三个参数encoding=‘utf8’改为encoding='utf-8-sig’，简单理解为忽略utf编码文件的编码信息声明。
     其他问题可参考：https://www.cnblogs.com/mingjiatang/p/4890420.html

7. 读写文件小结

以读取CSV文件为例

文件内容截图

打开文件
用with open(……) as ……的打开方式是为了自动调用f.close()，保证无论是否出错都能正确地关闭文件。

with open('E:/AreaRect/data.csv', 'r') as f:
    print(f.read())

结果

读取数据
python文件对象提供了三个“读”方法： read()、readline() 和 readlines()

• read()——每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。
• readlines() ——一次读取整个文件，自动将文件内容分析成一个行的列表。
• readline() ——每次只读取一行，通常比readlines() 慢得多。

输入

users=[]
pay=[]
rest=[]

with open('E:/AreaRect/data.txt', 'r',encoding='utf-8-sig') as f:
    for line in f.readlines():
        line=line.rstrip('\n').split(',\t')
        users.append(line[0])
        pay.append(line[1])
        rest.append(line[2])

输出

写入数据

• write()——和read对应
• writelines()——和readlines()对应，不会自动写入换行符
  写入

with open('E:/AreaRect/dataNew.txt', 'w+') as f:
    f.writelines(users)

结果

写入

with open('E:/AreaRect/dataNew.txt', 'w+') as f:
    for i in range(len(users)):
        f.write(users[i]+'，')
        f.write(str(pay[i])+'，')
        f.write(str(rest[i])+'\n')

结果

8. 生成值全为0的列表

A = [0 for _ in range(len(B))]

9. yield关键字

以生成斐波那契数列为例，输入如下代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b      # 使用 yield
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1
 
for n in fab(5): 
    print(n)

结果

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，直到再次遇到 yield。

要注意区分 fab 和 fab(5)，fab 是一个 generator function，而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator，好比类的定义和类的实例的区别。