python 学习

1.python解释器

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2.第一个python程序

python print 'hello world'print 'hello','pyhton','world' /*逗号分隔，显示为空号分隔*/print 100print 100+300shell 方式vim hello.py#!/usr/bin/env python  /**如果不加这行，那么需要python环境*/print 'hello','pyhton','world'运行方式python  hello.py./hello.py

3.基本语法

3.1 输入输出

>>> name = raw_input()ssss>>> print namessss>>> name = raw_input('please enter your name: ')print 'hello,', name

数据类型

面向对象高级特性

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法...     self.age = age...>>> from types import MethodType>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法>>> s.set_age(25) # 调用实例方法>>> s.age # 测试结果25但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：    >>> s2 = Student() # 创建新的实例    >>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：>>> def set_score(self, score):...     self.score = score...    >>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)给class绑定方法后，所有实例均可调用：>>> s.set_score(100)>>> s.score100>>> s2.set_score(99)>>> s2.score99

使用slots

但是，如果我们想要限制class的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。

为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的slots变量，来限制该class能添加的属性：>>> class Student(object):
… slots = (‘name’, ‘age’) # 用tuple定义允许绑定的属性名称

s = Student() # 创建新的实例>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'除非在子类中也定义__slots__，这样，子类允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__

使用@property
在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：
s = Student()
s.score = 9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
class Student(object):

def get_score(self):    return self._scoredef set_score(self, value):    if not isinstance(value, int):        raise ValueError('score must be an integer!')    if value < 0 or value > 100:        raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')    self._score = value

现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：
s = Student()
s.set_score(60) # ok!
s.get_score()
60
s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。

有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):

@propertydef score(self):    return [e-mail] score(self, value):    if not isinstance(value, int):        raise ValueError('score must be an integer!')    if value < 0 or value > 100:        raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')    self._score = value

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

    >>> s = Student()    >>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)    >>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()    60    >>> s.score = 9999    Traceback (most recent call last):      ...    ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

class Student(object):

@propertydef birth(self):    return [e-mail] birth(self, value):    self._birth = value@propertydef age(self):    return 2014 - self._birth

上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。

多重继承
class Dog(Mammal, RunnableMixin, CarnivorousMixin):
pass
Mixin

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为Mixin。

为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixin和FlyableMixin。类似的，你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixin和植食动物HerbivoresMixin，让某个动物同时拥有好几个Mixin：

class Dog(Mammal, RunnableMixin, CarnivorousMixin):
pass
Mixin的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个Mixin的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

Python自带的很多库也使用了Mixin。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixin和ThreadingMixin提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

比如，编写一个多进程模式的TCP服务，定义如下：

class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixin):
pass
编写一个多线程模式的UDP服务，定义如下：

class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixin):
pass
如果你打算搞一个更先进的协程模型，可以编写一个CoroutineMixin：

class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixin):
pass
这样一来，我们不需要复杂而庞大的继承链，只要选择组合不同的类的功能，就可以快速构造出所需的子类。

小结

由于Python允许使用多重继承，因此，Mixin就是一种常见的设计。

只允许单一继承的语言（如Java）不能使用Mixin的设计。

文件读写

要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：

 f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')标示符'r'表示读，这样，我们就成功地打开了一个文件。

如果文件不存在，open()函数就会抛出一个IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在：

f=open(‘/Users/michael/notfound.txt’, ‘r’)
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
IOError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/Users/michael/notfound.txt’
如果文件打开成功，接下来，调用read()方法可以一次读取文件的全部内容，
Python把内容读到内存，用一个str对象表示：

>>> f.read()'Hello, world!'

最后一步是调用close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的：

f.close()
由于文件读写时都有可能产生IOError，一旦出错，后面的f.close()就不会调用。所以，为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件，我们可以使用try … finally来实现：

try:
f = open(‘/path/to/file’, ‘r’)
print f.read()
finally:
if f:
f.close()
但是每次都这么写实在太繁琐，所以，Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法：

with open(‘/path/to/file’, ‘r’) as f:
print f.read()
这和前面的try … finally是一样的，但是代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法。

调用read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。另外，调用readline()可以每次读取一行内容，调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。

如果文件很小，read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便：

for line in f.readlines():
print(line.strip()) # 把末尾的’\n’删掉
file-like Object

像open()函数返回的这种有个read()方法的对象，在Python中统称为file-like Object。除了file外，还可以是内存的字节流，网络流，自定义流等等。file-like Object不要求从特定类继承，只要写个read()方法就行。

StringIO就是在内存中创建的file-like Object，常用作临时缓冲。

二进制文件

前面讲的默认都是读取文本文件，并且是ASCII编码的文本文件。要读取二进制文件，比如图片、视频等等，用’rb’模式打开文件即可：

f = open(‘/Users/michael/test.jpg’, ‘rb’)
f.read()
‘\xff\xd8\xff\xe1\x00\x18Exif\x00\x00…’ # 十六进制表示的字节
字符编码

要读取非ASCII编码的文本文件，就必须以二进制模式打开，再解码。比如GBK编码的文件：

f = open(‘/Users/michael/gbk.txt’, ‘rb’)
u = f.read().decode(‘gbk’)
u
u’\u6d4b\u8bd5’
print u
测试
如果每次都这么手动转换编码嫌麻烦（写程序怕麻烦是好事，不怕麻烦就会写出又长又难懂又没法维护的代码），Python还提供了一个codecs模块帮我们在读文件时自动转换编码，直接读出unicode：

import codecs
with codecs.open(‘/Users/michael/gbk.txt’, ‘r’, ‘gbk’) as f:
f.read() # u’\u6d4b\u8bd5’
写文件

写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符’w’或者’wb’表示写文本文件或写二进制文件：

f = open(‘/Users/michael/test.txt’, ‘w’)
f.write(‘Hello, world!’)
f.close()
你可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。所以，还是用with语句来得保险：

with open(‘/Users/michael/test.txt’, ‘w’) as f:
f.write(‘Hello, world!’)
要写入特定编码的文本文件，请效仿codecs的示例，写入unicode，由codecs自动转换成指定编码。

小结

在Python中，文件读写是通过open()函数打开的文件对象完成的。使用with语句操作文件IO是个好习惯。

>>> os.getenv('path')>>> os.path.abspath('.')'/opt/pythonStudy/examples/base'>>> os.path.join('opt/pythonStudy/examples/base','testdir')'opt/pythonStudy/examples/base/testdir'>>> os.mkdir('opt/pythonStudy/examples/base/testdir')Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>    OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'opt/pythonStudy/examples/base/testdir'>>> os.mkdir('/opt/pythonStudy/examples/base/testdir')>>> os.rmdir('opt/pythonStudy/examples/base/testdir')Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>OSError: [Errno 2] No such file or directory:   'opt/pythonStudy/examples/base/testdir'>>> os.rmdir('/opt/pythonStudy/examples/base/testdir')