Python學習隨筆

1.自然排序算法：natsort模塊，對相似文件名排序非常有效

In [1]: from natsort import natsorted

In [2]: s = ["image10","image20","image1","image2","image3"]

In [3]: natsorted(s)

Out[3]: ['image1', 'image2', 'image3', 'image10', 'image20']

2.巧妙使用format函數進行進制轉換(b,o,d,x),某些情況下使用更Pythonic

In [1]: "{:08b}".format(254)

Out[1]: '11111110'

In [2]: "{:08o}".format(254)

Out[2]: '00000376'

In [3]: "{:04X}".format(254)

Out[3]: '00FE'

PS:將IP地址轉換為十進制只需要用一行代碼即可：int(''.join(["{:08b}".format(num) for num in map(int,ip.split('.'))]),2)

也可以用f''這樣的形式進行轉換，如：

In [1]: f'{254:08b}'

Out[1]: '11111110'

In [2]: f'{254:08o}'

Out[2]: '00000376'

In [3]: f'{254:04X}'

Out[3]: '00FE'

將IP地址轉換為十進制

int(''.join([f"{num:08b}" for num in map(int,ip.split('.'))]),2)

3.str模塊的title函數與string模塊的capwords函數

In [1]: import string

In [2]: S = "hello???????? world"

In [3]: S.title()

Out[3]: 'Hello???????? World'

In [4]: string.capwords(S)

Out[4]: 'Hello World'

4.使用glob模塊進行文件搜索

In [1]: import glob

In [2]: glob.glob("*.py")?? #獲取當前目錄下的所有py文件，不搜索子目錄

In [3]: glob.glob("D:\**",recursive=True)?? #搜索D盤目錄下所有文件

5.使用chardet檢測字符編碼

import chardet

def get_file_context(file):

#讀取文本

with open(file,'rb') as fp:

scline = fp.read()

encoding = chardet.detect(scline)['encoding']

return scline.decode(encoding)

6.獲取當前文件所在目錄：

dirname?? = os.path.dirname(__file__)?? #當前文件所在目錄

work_dir? = os.getcwd()???????????????? #當前進程所在工作目錄

7.requests庫的get與post函數

get(url, params=None, **kwargs)

Sends a GET request.

:param url: URL for the new :class:`Request` object.

:param params: (optional) Dictionary or bytes to be sent in the query string for the :class:`Request`.

:param \*\*kwargs: Optional arguments that ``request`` takes.

:return: :class:`Response ` object

:rtype: requests.Response

post(url, data=None, json=None, **kwargs)

Sends a POST request.

:param url: URL for the new :class:`Request` object.

:param data: (optional) Dictionary (will be form-encoded), bytes, or file-like object to send in the body of the :class:`Request`.

:param json: (optional) json data to send in the body of the :class:`Request`.

:param \*\*kwargs: Optional arguments that ``request`` takes.

:return: :class:`Response ` object

:rtype: requests.Response

Response.status_code：響應狀態碼

Response.raw：原始響應體，使用r.raw.read()讀取

Response.content：字節方式的響應體，需要進行解碼

Response.text：字符串方式的響應體，會自動更具響應頭部的字符編碼進行解碼

Response.headers：以字典對象儲存服務器響應頭，但是這個字典比較特殊，字典鍵不區分大小寫，若鍵不存在，則返回None

Response.json()：request中內置的json解碼器

Response.raise_for_status()：請求失敗(非200響應)，拋出異常

Response.url：獲取請求的url

Response.cookies：獲取請求后的cookies

Response.encoding：獲取編碼格式

8.requests庫的get函數關于params的用法

params = {'wd':'python',}

url??? = 'https://www.baidu.com/s'

Response = requests.get(url,params = params)

非常非常的簡單，請求的url是這樣的

In [5]: Response.url

Out[5]: 'https://www.baidu.com/s?wd=python'

PS:如果不需要提交數據，直接使用get函數來請求。

9.requests庫的post函數的用法:

在通過requests.post()進行POST請求時，傳入報文的參數有兩個，一個是data，一個是json。

data與json既可以是str類型，也可以是dict類型。

區別：

1、不管json是str還是dict，如果不指定headers中的content-type，默認為application/json

2、data為dict時，如果不指定content-type，默認為application/x-www-form-urlencoded，相當于普通form表單提交的形式

3、data為str時，如果不指定content-type，默認為application/json

4、用data參數提交數據時，request.body的內容則為a=1&b=2的這種形式，用json參數提交數據時，request.body的內容則為'{"a": 1, "b": 2}'的這種形式

PS:有遇到過post請求也可以使用params參數，并且正常返回結果

如果指定傳遞json參數，則'Content-Type':'application/json; charset=UTF-8' ,不再需要指定，已默認未application/json

文件上傳方式例舉：

files={'file':(image_file,open(image_file,'rb'),'image/png'),}

requests.post(url,headers = headers,files=files)

10.如何將010203040506070809 分割為 '01 02 03 04 05 06 07 08 09'？

import textwrap

In [4]: ' '.join(textwrap.wrap(text ='010203040506070809',width = 2))

Out[4]: '01 02 03 04 05 06 07 08 09'

如果調用re模塊

In [1]: s = '010203040506070809'

In [2]: import re

In [3]: reg = re.compile('.{1,2}')

In [4]: ' '.join(reg.findall(s))

Out[4]: '01 02 03 04 05 06 07 08 09'

11.json文件的讀取

import json

with open('res.json','r',encoding = "utf-8") as json_file:

dict_data = json.load(json_file)

12.json文件的寫入

import json

with open('res.json','w',encoding = 'utf-8') as fp:

json.dump(dict_data,fp,ensure_ascii = False)

13.yaml文件的讀取

import yaml

with open('result.yaml','r',encoding = 'utf-8') as fp:

yaml_data = yaml.load(fp)

14.yaml文件的寫入

import yaml

with open("result.yaml",'w',encoding = 'utf-8') as fp:

yaml.dump(yaml_data,fp,allow_unicode = True)

15.Python 3不再需要直接使用OrderedDict：

In [1]: {str(i):i for i in range(5)}

Out[1]: {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}

16.使用_分割數字，更直觀。

In [1]: num = 100_000_000_000_000

In [2]: num

Out[2]: 100000000000000

In [3]: hex_num = 0x1234_ABCD

In [4]: hex_num

Out[4]: 305441741

In [5]: bin_num = 0b111_0011_0010

In [6]: bin_num

Out[6]: 1842

In [7]: f'{100000000000:_}'

Out[7]: '100_000_000_000'

17.獲取當前平臺信息。

In [1]: import platform

In [2]: platform.system()

Out[2]: 'Windows'

18.binascii模塊

binascii模塊包含很多在二進制和 ASCII 編碼的二進制表示之間的轉換方法。

In [1]: import binascii

In [2]: a = b'123456abc'

In [3]: b = binascii.hexlify(a)

In [4]: b

Out[4]: b'313233343536616263'

In [5]: binascii.a2b_hex(b)

Out[5]: b'123456abc'

JSON Python

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