Python 2.7 的语法记录

字符串

格式化字符串

采用百分号

For example,

location = "Zhongguancun"
city = "Beijing"
"I am a Ph.D from %s, %s" % (location, city)

采用 .format 属性函数

For example,

location = "Zhongguancun"
city = "Beijing"
"I am a Ph.D from {0}, {1}".format(location, city)

采用 + 将字符串连接在一起

For example,

location = "Zhongguancun"
city = "Beijing"
"I am a Ph.D from " + str(location) + "," + str(city)

常用模块

getopt

主要参考了博客

getopt 模块中的函数 getopt

# name: test.py
# getopt(args, shortopts, longopts=[])
"""
# 参数 args 一般是 sys.argv[1:]
# shortopts 短格式 (-)
# longopts 长格式 (--)
"""

# 参考代码
try:
    options, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "hp:i:", ["help", "ip=", "port="])
    # 第二个参数是短格式
      # h 代表短格式 -h，没有冒号代表后面不带参数
        # p 代表短格式 -p，i 代表短格式 -i，p 和 i 后带有冒号代表这两个短格式后需要带参数
    # 第三个参数是长格式
      # help 代表长格式 --help， 没有等号代表后面不带参数
        # ip 和 port 代表长格式 --ip, --port, 带有等号代表这两个长格式后需要带参数
    # 第一个返回值 options 是个包含元组的列表，每个元组是分析出来的每个包含 '-' or '--' 参数的格式信息，例如：[('-i', '127.0.0.1'), ('-p', '80')]
    # 第二个返回值 args 是个列表，包含那些没有 '-' or '--'的参数 ，例如：['55', '66']
    # 注意到这里解析的参数的值都是字符串...
except getopt.GetoptError:
    sys.exit(1)
for name, value in options:
    if name in ("-h", "--help"):
        # output some help doc
    if name in ("-i", "--ip"):
        print("ip is " + str(value))
    if name in ("-p", "--port"):
        print("port is " + str(value))

shell 如下来调用上述代码:

python test.py -i 127.0.0.1 -p 80 55 66

pickle
1. 主要参考了 python 官方文档的信息聚合
2. 函数load
  - 这里主要介绍一下从一个pickle文件中读取二进制信息，并转换为 python object
```
import pickle
with open('test.pkl', 'rb') as rfile:
    py_obj = pickle.load(rfile)
```
3. 函数dump
  - 这里主要介绍一下将 python object 写入 pickle文件
```
import pickle
with open('test.pkl', 'wb') as wfile:
    pickle.dump(py_obj, wfile)
```
json
1. 主要参考了 python 官方文档的信息聚合
  - 这里推荐一下这个多种语言和模块的API信息聚合网站(devdocs.io)，用户用chrome打开之后，可以选择自己的preference，然后可以将自己常用语言或模块（例如 python, tensorflow, scikit-learn等）的API信息 install，这样保证在没有网的时候也可以使用
2. 函数 load
  - 这里主要介绍一下从一个json文件中如何读取出python object
```
import json
with open('test.json', 'rb') as rfile:
    py_obj1 = json.load(rfile)
```
3. 函数 dump
  - 这里主要介绍一下将python object写入一个json文件
```
import json
py_obj2 = {"a":3, "b":2, "c":1}
with open('test.json', 'wb') as wfile:
    json.dump(py_obj2, wfile)
```
4. 函数 loads 和 dumps 和上述函数有微小区别，主要将json与普通字符串进行转换？
  - 这里描述一种从json文件中读取 python object的方式
```
import json
# 从 json文件中读取 json 字符串
with open('test.json', 'rb') as rfile:
    json_str2 = rfile.read()
py_obj2 = json.loads(json_str2)
```
  - 这里描述一种将 python object 写入 json文件的方式
```
import json
py_obj1 = {"a":1, "b":2, "c":3}
# 将 py_obj 转化为 json 字符串
json_str1 = json.dumps(py_obj1)
# 将 json字符串写入json 文件
with open('test.json', 'wb') as wfile:
    wfile.write(json_str1)
```