Python学习总结二：基本知识点总结

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以前有一篇博客介绍过Python的安装环境及基本使用 python学习总结(一)  最近终于有时间继续写自己的技术博客了，也打算将Python系列坚持写下去。这一节打算为大家介绍Python关于字符串及文件的基本操作。

一、字符串操作部分

1. 去除空格

str = '  dwadqwd dwqd  '
print(str.strip())
print(str.lstrip())
print(str.rstrip())

2. 字符串连接

s1 = 'AS'
s2 = 'BX'
print(s1 + '\n' + s2)

3. 大小写

str2 = 'abc def'
print(str2.lower())
print(str2.upper())
print(str2.capitalize())

其中capitalize 是首字母大写。

4. 位置比较

str3 = 'abcdef'
str4 = 'addasa'
print(str3.index('bcd'))
try:
	print(str4.index('bcc'))
except ValueError:
	print('Not Found')

5. 分隔和连接

str5 = 'wed,2e3,ass,trr'
result = str5.split(',')
print(type(result))
print(result)
print('-'.join(result))

二、lambda 及相关操作

1. Python中的lambda与C#中的lambda是一个意思，目的都是想使用简明扼要的表达式去表达想要表达的内容，比如计算两个数的和：

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print('result: %d' % sum(10, 20))

2. map的使用

2.1 数组中的每一个元素加1

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = list(map(lambda i: i + 1, l))
print(new_list)

2.2 操作两个数组，将数组对应位置的元素相加，得到新数组

l = [1, 2, 3, 4, 5]
l2 = [4, 5, 6, 7, 8]
new_list = list(map(lambda x, y: x + y, l, l2))
print(new_list)

3. filter的使用，过滤数组中大于3的元素

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = list(filter(lambda x: x > 3, l))
print(new_list)

三、装饰器

def hello(fn):
	def wrapper():
		print('hello, %s' % fn.__name__)
		fn()
		print('goodboy, %s' % fn.__name__)
	return wrapper

@hello
def foo():
	print('I am foo')

foo()

1）函数foo前面有个@hello的“注解”，hello就是我们前面定义的函数hello

2）在hello函数中，其需要一个fn的参数（这就用来做回调的函数）

3）hello函数中返回了一个inner函数wrapper，这个wrapper函数回调了传进来的fn，并在回调前后加了两条语句。

所以，本质上来讲，用@decorator来装饰某个函数时，其实是做了下面这件事儿：

@decorator
def func():
    pass
变成 
func = decorator(func)
再简单点说，就是把一个函数传到另外一个函数中，再调回给自己。

所以：hello(foo)返回了wrapper()函数，所以，foo其实变成了wrapper的一个变量，而后面的foo()执行其实变成了wrapper()

四、文件操作

1.1  直接写入文件 读取 'input.txt' 文件中的内容，写入 'output.txt' 文件中

file1 = open('input.txt')
file2 = open('output.txt', 'w')

while True:
	line = file1.readline()
	file2.write(line)
	if not line:
		break

file1.close()
file2.close()

1.2  第二种方法 文件迭代器，用for循环的方法

file2 = open('output.txt', 'w')
for line in open('input.txt'):
	file2.write(line)

2. 序列化与反序列化

2.1 字典的序列化与反序列化

# 序列化
import pickle
d = dict(name = '文宇', age = 18, scroe = 90)
str = pickle.dumps(d)
print(str)

f = open('dump.txt', 'wb')
pickle.dump(d, f)
f.close()

# 反序列化
g = open('dump.txt', 'rb')
h = pickle.load(g)
g.close()
print(h)

2.2  json的序列化与反序列化

import json
str = json.dumps(d)
print(str)

d2 = json.loads(str)
print(d2)

2.3 序列化 & 反序列化对象

class Person:
	def __init__(self, name, age):
		self.name = name
		self.age = age

	def detail(self):
		print('my name is:%s, my age is %d' % self.name, self.age)

p = Person('Jack', 30)
f11 = open('dump.txt', 'wb')
pickle.dump(p, f11)
f11.close()

g11 = open('dump.txt', 'rb')
h11 = pickle.load(g11)
g.close()
print(h11.name)