Python问题列表

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Q: 如何判断一个对象是否是可迭代的？

原理
一个可迭代对象的类型是Iterable.
使用isinstance(objectName, Iterable)可判断。如果isinstance(objectName)返回True，表明对象是可迭代的
否则是不可迭代的。

Q: 如何判断一个对象是否是Iterator对象？

原理
使用isinstance(objectName, Iterable)可判断。如果isinstance(objectName, Iterator)返回True，表明对象是Iterator对象; 否则不是。

Q: 如何把list等非Iterator对象变成Iterator对象

使用iter(IteratorObjectName); 好处是Iterator对象可以使用next()返回下一个值。

例子

>>> from collections import Iterator, Iterable>>> ll = [1,2,3]>>> isinstance(ll,  Iterable) ##判断ll是否是可迭代的>>> gene = (x*x for x in [1,2,3])>>> isinstance(gene,  Iterable) ##判断gene是否是Iterable对象>>> llIter = iter(ll)　##把ll非Iterator对象变成Iterable对象>>> isinstance(llIter,  Iterator) ##返回值为true，表明llIter（原为Iterable）已经变成了Iterator对象.

Q:字符串数据预处理

功能:　把可打印字符中字母，数字抽取出；其他可打印字符转换成空格。
版本一：使用基本python语法

def clearStr(char):    newChar = ""    import string    if char in string.printable: ##判断char是否是可打印字符        if char.isalnum() or char.isspace():            newChar = char        else:            newChar = " "    return newChardef change():       ll = "Linksys EtherFast 8-Port 10/100 Switch (New/Workgroup)"    newll = map(clearStr, ll)    print "".join(newll)

版本二：使用Keras
推荐，理由能用开源的工具，就用。
使用Keras的text_to_word_sequence 函数.

import kerasfrom keras.preprocessing import textdef cleanStr():    s = "abc-df 1323/dfd"    newS = keras.preprocessing    newText = keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(s,       filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n',　lower=True,　split=" ")    print newText, type(newText)

Topic: 路径相关操作

原则
* 进行文件操作，不使用字符串拼接的方式。理由：你的代码可以跨系统执行，不需要有额外的修改。

Q: 将目录和文件名连接成一个绝对路径?

方法，调用os.path的join函数

import osdirV1 = '/home/xuyl/PycharmProjects/StudyPython' ##目录名caseIdirV2 = '/home/xuyl/PycharmProjects/StudyPython/' ##目录名caseIIfile = 'abtbuy.inconsistentPair.txt' ##文件名pathV1 = os.path.join(dirV1, file) ##将文件名和目录名连接在一起pathV2 = os.path.join(dirV2, file)

Q:把路径分割成两部分，一部分目录，另外一部分最后一个级别的目录和文件名？

方法，调用os.path的split函数

import osabsPath = 'home/xuyl/123.txt'rootDir, fn = os.path.split(absPath) ##caseI: 把路径分成两部分，第一部分是目录；第二部分是文件名path = 'home/xuyl'other, lastDirName = os.path.split(absPath) ##caseII:把路径分成两部分，第一部分是部分目录（去掉最后一个目录的）；第二部分是最后一级的目录名

Q: 如何抽取文件的扩展名？

方法　调用os.path的splitext函数。
例子

import osabsPath = 'home/xuyl/123.txt'other, extendName = os.path.splitext(absPath) ##返回值的第二部分是.txt

Topic: 文件

Q: 如何删除文件？

函数　os.remove()

import osos.remove(/home/test.txt)

Q:如何写文件？

函数　调用file.write()
例子

with open("/home/log.txt", 'a') as f:　##追加文件    f.write("Hello world!\n")

Q: 如何读一个小文件（内存可以放下）？

思路　一次读入内存
方式一：read()+close() 不推荐太复杂了-必须有f.close()函数。

import osdir = '/home/xuyl/PycharmProjects/'file = 'abtbuyP.txt'path = os.path.join(dir, file)try:    f = open(path, 'r')    f.read() ##一次读入内存finally:    if f:        f.close()

方式二：read()+with子句

import osdir = '/home/xuyl/PycharmProjects/'file = 'abtbuyP.txt'path = os.path.join(dir, file)with open(path, 'r') as f: ### with clause can close file after operate.    print(f.read())

方式三：read()+codecs.open()
例子

import codecswith codecs.open('/home/xuyl/test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:    f.read()

Q:如何读一个大文件（内存放不下）？

思路　一行一行读
调用的函数 f.readlines()
例子　如read()函数类似，有三种调用方法

import osdir = '/home/xuyl/PycharmProjects/'file = 'abtbuyP.txt'path = os.path.join(dir, file)try:    f = open(path, 'r')    for line in f.readlines():  ### read file line by line.    print(line.strip())finally:    if f:        f.close()

Q: 使用cPickle将python对象以二进制形式存储到本地

使用pickle和cPickle的函数是相同的，但据说cPickle比较快（理由－cPickle底层使用的是c代码）.参考的是文献[3]的pickle代码。

import cPickleinfo_dict = {'1':1, '2': 1, '3': 3}f = open('info.pkl', 'wb')cPickle.dump(info_dict, f)　##将python对象info_dict存储到本地f.close()f = open('info.pkl', 'r+')info2_dict = cPickle.load(f)##将文件info.pkl文件中python对象，抽取到内存print info2_dict

PS:不清楚是否必须使用后缀名.pkl.

Q: 使用Keras把文本的中单词都抽取出来，并做成词典。

import kerasfrom keras.preprocessing import textdef extractDictionary():    texts=[]    texts.append("Kenwood KDC-C669 Car CD Changer - KDCC669")    texts.append("Cordless Solo S2 Radar/Laser Detector - 010ES20A")    tokenizer = keras.preprocessing.text.Tokenizer()    tokenizer.fit_on_texts(texts) ##feed texts to Tokenizer    word_index = tokenizer.word_index ## word_index　包含文本texts中,所有单词的词典, 且词典的键是word, 值是索引下标。    print "word_index:", word_index    texts_seq = tokenizer.texts_to_sequences(texts) ## 将文本转换成序列. 该序列是文本中单词在word_index的键值。    print "texts_seq", texts_seq ##PS: 不明白为什么会是15个单词,明明词典里面只有14个    texts_matrix = tokenizer.texts_to_matrix(texts, mode="tfidf")##将文本转换成一个向量，该向量是文本中    texts_matrix = tokenizer.texts_to_matrix(texts, mode="binary")    print texts_matrix, "shape of texts_matrix", texts_matrix.shape

Q:对列表中元素进行数学运算

"""任务,计算list中元素的和,均值和最大值等。核心思想, 把list转换成numpy的ndarray多维数组,然后用矩阵运算来计算。好处：第一，必然比你用高级语言写的代码快(底层用c实现)；第二，节省时间-直接调接口.不需要你花费时间检查逻辑。"""def mathOperation():    ll = [1,2,3]    import numpy as np    lla = np.asarray(ll)    print "sum", lla.sum()    print "max", lla.max()    print "average", lla.mean()

Q:如何区分类属性，实例属性，并取出类(或实例)属性的值，设置类(或实例)属性的值？

注意事项：
* 把属性名，设置为__xxx;
* 使用@property修饰器，把属性变成可读的属性；
* 使用@xx.setter修饰器，把属性变成可写的属性（属性值可修改）。
* 类属性与实例属性的区别是，实例属性位于init(self)下面，并且需要有前缀”self”.

example

 class CatII(object):    __type = "Br" ## 类属性(class attribute)    def __init__(self):        self.__name = "" ## 实例属性(instance attribute) 方式一        pass    ### set instance attribute and methods.    @property    def name(self):## 获得实例属性        return self.__name ## 实例属性(instance attribute) 方式一    @name.setter    def name(self, value):##将实例属性设置为value        self.__name = value    ### class attribute and methods    @property    def type(cls): ##获得类属性的        'class method get the class attribute value'        return cls.__type    @type.setter    def type(cls, value): ##设置类的属性值        cls.__type = value

PS: 代码可以从git 上InstanceVSClass下载。

Topic:时间的统计

Q:输出两个时间的时间差？

"""output time difference in seconds."""def getTimeDiff():    start = datetime.datetime.now()    time.sleep(5)    end = datetime.datetime.now()    diff = end - start    print("diff:", diff)    print("diff.seconds", (end - start).seconds)  ##输出时间差，以秒为单位

Topic:有哪些python的参考书籍

• Python Essential Reference 4th Edition download

参考资料

[1] 廖雪峰的官网　https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
[2] Keras中文文档　https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/preprocessing/text/
[3] pickle 存储到本地　https://blog.linuxeye.cn/369.html