Python学习之路第二天
学习内容：
1.模块初识
2.pyc是什么
3.python数据类型
4.数据运算
5.bytes/str之别
6.列表
7.元组
8.字典
9.字符串常用操作
1.模块初识
在前面脚本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。
下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。
#!/usr/bin/python3
# 文件名: using_sys.py
import sys
print('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:
print(i)
print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n')
执行结果如下所示：
$ python using_sys.py 参数1 参数2 命令行参数如下: using_sys.py 参数1 参数2 Python 路径为： ['/root', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu',
'/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
- 1、import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。
- 2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
- 3、sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。
import 语句
想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：
import module1[, module2[,... moduleN]
当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。
搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 ，需要把命令放在脚本的顶端。
from…import 语句
Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：
>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib(500) 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。
2.pyc是什么
1. Python是一门解释型语言？
我初学Python时，听到的关于Python的第一句话就是，Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
为了防止其他学习Python的人也被这句话误解，那么我们就在文中来澄清下这个问题，并且把一些基础概念给理清。
2. 解释型语言和编译型语言
计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。
编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。
解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。
通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上超过编译型语言。
此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。
用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
3. Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
熟悉Java的同学可以想一下我们在命令行中如何执行一个Java的程序：
javac hello.java
java hello
只是我们在用Eclipse之类的IDE时，将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样，当我们执行python hello.py时，他也一样执行了这么一个过程，所以我们应该这样来描述Python，Python是一门先编译后解释的语言。
4. 简述Python的运行过程
在说这个问题之前，我们先来说两个概念，PyCodeObject和pyc文件。
我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。我们先简单知道就可以了，继续向下看。
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
3.python数据类型
1.数字
Python 数字数据类型用于存储数值。
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值，将重新分配内存空间。
Python 支持三种不同的数值类型：
- 整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
- 浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）
- 复数( (complex)) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。
Python 数字类型转换
有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。
int(x) 将x转换为一个整数。
float(x) 将x转换到一个浮点数。
complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
以下实例将浮点数变量 a 转换为整数：
>>> a = 1.0 >>> int(a) 1
var1 = 'Hello World!' var2 = "Runoob"
4.数据运算
算数运算：
比较运算：
赋值运算：
逻辑运算：
成员运算：
身份运算：
位运算：
#!/usr/bin/python a = 60 # 60 = 0011 1100 b = 13 # 13 = 0000 1101 c = 0 c = a & b; # 12 = 0000 1100 print "Line 1 - Value of c is ", c c = a | b; # 61 = 0011 1101 print "Line 2 - Value of c is ", c c = a ^ b; # 49 = 0011 0001 print "Line 3 - Value of c is ", c c = ~a; # -61 = 1100 0011 print "Line 4 - Value of c is ", c c = a << 2; # 240 = 1111 0000 print "Line 5 - Value of c is ", c c = a >> 2; # 15 = 0000 1111 print "Line 6 - Value of c is ", c
运算符优先级：
计算机中能表示的最小单位，是一个二进制位
计算机中能存储的最小单位，是一个二进制位（bit）
8bit = byte(字节)
1024byte = 1Kbyte
1024Kbyte = 1Mbyte
1024Mb = 1Gb
1024Gb= 1T
5.bytes/str之别
Python 3最重要的新特性大概要算是对文本和二进制数据作了更为清晰的区分。文本总是Unicode，由str类型表示，二进制数据则由bytes类型表示。Python 3不会以任意隐式的方式混用str和bytes，正是这使得两者的区分特别清晰。你不能拼接字符串和字节包，也无法在字节包里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节包的函数（反之亦然）。这是件好事。
不管怎样，字符串和字节包之间的界线是必然的，下面的图解非常重要，务请牢记于心：
字符串可以编码成字节包，而字节包可以解码成字符串。
>>>'€20'.encode('utf-8')
b'\xe2\x82\xac20'
>>> b'\xe2\x82\xac20'.decode('utf-8')
'€20'
这个问题要这么来看：字符串是文本的抽象表示。字符串由字符组成，字符则是与任何特定二进制表示无关的抽象实体。在操作字符串时，我们生活在幸福的无知之中。我们可以对字符串进行分割和分片，可以拼接和搜索字符串。我们并不关心它们内部是怎么表示的，字符串里的每个字符要用几个字节保存。只有在将字符串编码成字节包（例如，为了在信道上发送它们）或从字节包解码字符串（反向操作）时，我们才会开始关注这点。
传入encode和decode的参数是编码（或codec）。编码是一种用二进制数据表示抽象字符的方式。目前有很多种编码。上面给出的UTF-8是其中一种，下面是另一种：
>>'€20'.encode('iso-8859-15')
b'\xa420'
>>> b'\xa420'.decode('iso-8859-15')
'€20'
编码是这个转换过程中至关重要的一部分。离了编码，bytes对象b'\xa420'只是一堆比特位而已。编码赋予其含义。采用不同的编码，这堆比特位的含义就会大不同：
>>> b'\xa420'.decode('windows-1255')
'₪20'
6.列表
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。
序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。
此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的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具有相同的类型
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 = ['Google', 'Runoob', 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。
访问列表中的值
使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示
#!/usr/bin/python3
list1 = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ];
print ("list1[0]: ", list1[0])
print ("list2[1:5]: ", list2[1:5])
以上实例输出结果：
list1[0]: Google list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
更新列表
你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用append()方法来添加列表项，如下所示：
#!/usr/bin/python3
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
print ("第三个元素为 : ", list[2])
list[2] = 2001
print ("更新后的第三个元素为 : ", list[2])
以上实例输出结果：
第三个元素为 : 1997 更新后的第三个元素为 : 2001
删除列表元素
可以使用 del 语句来删除列表的的元素，如下实例：
#!/usr/bin/python3
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
print (list)
del list[2]
print ("删除第三个元素 : ", list)
以上实例输出结果：
删除第三个元素 : ['Google', 'Runoob', 2000]
Python列表截取与拼接
Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：
L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
操作：
>>> L=['Google', 'Runoob', 'Taobao'] >>> L[2] 'Taobao' >>> L[-2] 'Runoob' >>> L[1:] ['Runoob', 'Taobao'] >>>
列表还支持拼接操作：
>>> squares = [1, 4, 9, 16, 25] >>> squares + [36, 49, 64, 81, 100] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
嵌套列表
使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：
>>> a = ['a', 'b', 'c'] >>> n = [1, 2, 3] >>> x = [a, n] >>> x [['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]] >>> x[0] ['a', 'b', 'c'] >>> x[0][1] 'b'
PS：copy分为浅copy和深copy，更多的请点击下面的链接。
http://www.cnblogs.com/danielStudy/p/6561741.html
7.元组
元组其实跟列表差不多，也是存一组数，只不是它一旦创建，便不能再修改，所以又叫只读列表
语法：
names = ("alex","jack","eric")
它只有2个方法，一个是count,一个是index。
8.字典
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，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示：
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
键必须是唯一的，但值则不必。
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。
一个简单的字典实例：
dict = {'}
也可如此创建字典：
dict1 = { 'abc': 456 };
dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };
增加：
>>> info["stu1104"] = "苍井空"
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1104': '苍井空', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': 'TengLan Wu'}
修改：
>>> info['stu1101'] = "武藤兰"
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}
删除：
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}
>>> info.pop("stu1101") #标准删除姿势
'武藤兰'
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>> del info['stu1103'] #换个姿势删除
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola'}
>>>
>>>
>>>
>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'} #随机删除
>>> info.popitem()
('stu1102', 'LongZe Luola')
>>> info
{'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
查找：
>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>>
>>> "stu1102" in info #标准用法
True
>>> info.get("stu1102") #获取
'LongZe Luola'
>>> info["stu1102"] #同上，但是看下面
'LongZe Luola'
>>> info["stu1105"] #如果一个key不存在，就报错，get不会，不存在只返回None
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'stu1105'
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/python3
dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Name': '小菜鸟'}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
以上实例输出结果：
dict['Name']: 小菜鸟
2）键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行，如下实例：
#!/usr/bin/python3
dict = {['Name']: 'Runoob', 'Age': 7}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <module>
dict = {['Name']: 'Runoob', 'Age': 7}
TypeError: unhashable type: 'list'
9.字符串常用操作
特性：不可修改
name.capitalize() 首字母大写
name.casefold() 大写全部变小写
name.center(50,"-") 输出 '---------------------Alex Li----------------------'
name.count('lex') 统计 lex出现次数
name.encode() 将字符串编码成bytes格式
name.endswith("Li") 判断字符串是否以 Li结尾
"Alex\tLi".expandtabs(10) 输出'Alex Li'， 将\t转换成多长的空格
name.find('A') 查找A,找到返回其索引， 找不到返回-1
format :
>>> msg = "my name is {}, and age is {}"
>>> msg.format("alex",22)
'my name is alex, and age is 22'
>>> msg = "my name is {1}, and age is {0}"
>>> msg.format("alex",22)
'my name is 22, and age is alex'
>>> msg = "my name is {name}, and age is {age}"
>>> msg.format(age=22,name="ale")
'my name is ale, and age is 22'
format_map
>>> msg.format_map({'name':'alex','age':22})
'my name is alex, and age is 22'
msg.index('a') 返回a所在字符串的索引
'9aA'.isalnum() True
'.isdigit() 是否整数
name.isnumeric
name.isprintable
name.isspace
name.istitle
name.isupper
"|".join(['alex','jack','rain'])
'alex|jack|rain'
maketrans
>>> intab = "aeiou" #This is the string having actual characters.
>>> outtab = " #This is the string having corresponding mapping character
>>> trantab = str.maketrans(intab, outtab)
>>>
>>> str = "this is string example....wow!!!"
>>> str.translate(trantab)
'th3s 3s str3ng 2x1mpl2....w4w!!!'
msg.partition('is') 输出 ('my name ', 'is', ' {name}, and age is {age}')
>>> "alex li, chinese name is lijie".replace("li","LI",1)
'alex LI, chinese name is lijie'
msg.swapcase 大小写互换
>>> msg.zfill(40)
'00000my name is {name}, and age is {age}'
>>> n4.ljust(40,"-")
'Hello 2orld-----------------------------'
>>> n4.rjust(40,"-")
'-----------------------------Hello 2orld'
>>> b="ddefdsdff_哈哈"
>>> b.isidentifier() #检测一段字符串可否被当作标志符，即是否符合变量命名规则
True
第二天学习总结：
现在感觉学习python也不是那么的恼火，最主要的是自己能多去看看别人的代码，多去练习就好。