python-3_函数_匿名函数_正则_
L=['a','b','c','d'] for (offset,item) in enumerate(L): ??? print offset,item 打印的结果： 0 a 1 b 2 c 4 d 迭代器： for i in range(100):???? 生成列表 for i in xrange(100)??? 迭代器，速度会比range快 readlines()??? xreadlines() a=iter(list) 生成迭代器 a.next() 节省内存：只记录迭代的开头和结尾，当前位置。 和函数一起使用，可以使函数中断并保存函数的中断状态，yield,可以减少程序的阻塞 例子： def run(): ??? print "test1" ??? yield 1??????????????? #变成迭代器，程序运行到这里会停止跳到外面的执行。yield相当于返回值。 ??? time.sleep(1) ??? print "test2" ??? time.sleep(1) ??? print "test2" ??? time.sleep(1) ??? print "test2" ??? time.sleep(1) task=run() task.next() print '--do sth else---' task.next(）??????? #如果不加本行，就不会执行yield后面的。 函数： 函数中可以直接修改全局的列表 字典等复杂的数据类型。 lambda函数（匿名函数）： def f(x): ?? return x**2?? ? g = lambda x:x**2? 匿名函数的写法 print map(f,range(10))?? 把列表输入函数运算，再返回结果 print map(lambda x:x**2,range(10)) sorted()用法：例子是对字典key进行排序（虽然字典是无序的） dic1={3:2,4:3,6:9,'a':'test','e':'fff','*':'$'} print sorted(dic1.items(),key=lambda x:x[0]) rgs kargs 内置函数： a=range(10) a=iter(a)??? #把列表变成了迭代器 a.next() print [i for i in a if a<5] filter(lambda x:x*x,a)? 选出符合的元素 a=[1,2,3,4]? b=[5,6,7,8,9,10] zip(a,b) [(1,5),(2,6),(3,7),(4,8)] map(None,a,b) [(1,5),(2,6),(3,7),(4,8),(none,9),(none,10)] reduce(lambda x,y:x+y,a) 序列化： 硬盘上只能存字符串或者二进制，因此不能存字典，列表等。 pickle 只是python中使用的序列化类型。 pickle.dump(对象，文件句柄)? pickle.load()??? pickle.dump(dic1,f) json.dump()? json.load() 正则表达式： m = re.match("\d",匹配的对象)?? match是从开头匹配。 查看匹配到字符： m.group()????????? ? re.search()全局查找匹配 re.findall() 查找所有匹配到的 re.split()? 按照符号分割 re.sub('\d',"|",字符对象)?? 把梳子全部替换成| re.sub('\d',"|",字符对象，count=2)? 只替换前两个 模块的创建和导入： if __name__=='__main__'?? 主动执行会执行，导入不执行 常用模块： Import sys Sys.path Sys.path Sys.exit Import os os.system('uname') Os.mkdir('myDir') Os.chdir('~')