创建 Python 的 list, set, tuple 和 dict

本文主要探讨一下在 Python 各种创建 list, set, tuple 和 dictionary 的方式。首先看

最常用的创建方式

以上相当于是针对右边的值调用了相应的构造函数,如 list([1, 2]), set({1, 2}), tupe((1, 2)), dict({'k1': 1, 'k2': 2})

创建 set 和 dictionary 都是用大括号 {}, 对于 tuple 如果是单个元素时,要附加一个逗号

如果省略逗号,会怎样呢? 阅读全文 >>

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理解 Python 类的变量,方法与属性

熟悉了传统的 C++/Java 类定义的风格,来感受一下 Python 是如何定义类的。本篇是阅读 《The Quick Python Book》第二版关于类定义的笔记,由原书内容进一步引申,不过是依照本人的思考顺序来组织的。在理解 Python 类定义的同时头脑中应该闪现出 JavaScript/Java 如何定义类的情景。

最简单的类定义

class MyClass:
    pass

由于 class MyClass 后面要有个冒号,而冒号后总得有点东西才能表示该类定义结束了,于是放个 pass 当占位符。Python 也像 Java 一样,有一个根类,叫做 object,例如上面的定义

我们能看到它隐式的基类是 object, 而不用显式的声明为 class MyClass(object)。看到 __bases__ 属性是一个 Tuple, 意识到  Python 是支持多重继承的。 阅读全文 >>

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Python print 立即打印内容到重定向的文件

看到本文标题也许要奇怪了,Python 的 print 难道不是也上可以看到结果的吗?在 Python shell 下只要 

>> print('Hello world!')
Hello world!

不就立马能看到控制台输出的 "Hello world!" 吗。或者是一个 Python 脚本文件 hello.py

import time

for i in range(3):
    print('Hello {}'.format(i))
    time.sleep(3)

然后执行 python hello.py 的话,我们也同样能看到在控制台下在预定的每 3 秒输出一行

Hello 0
Hello 1
Hello 2

但执行下面的命令试图重定向输出到文件时的效果就不一样了 阅读全文 >>

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体验一下 Python 3.8 带来的主要新特性

学习理解一个软件非常好的方法就是跟随每一个版本演进的新特性,好比一个人被别人看着长大的,知子莫若父。因此每个版本的 Changelogs 或 What's New 是非常值得一读的,见 What's New In Python 3.8。因为接触 Python 比较晚,没能即时的重前往后的看过 Python 各版本的新特性,于是采用倒叙的方式来看 Python 的演进也不错。

在正式进入 Python 3.8 新特性前,先来看 Python 3.8 的安装和以及介绍一个非常棒的 Python 命令行解析器 bpython 作为 python 命令,ipython, idle 的替代品。

Python 3.8 各平台的安装包可在 https://www.python.org/downloads/release/python-380/ 找到。比如 Mac OS X 下可下载 https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/python-3.8.0-macosx10.9.pkg,然后执行安装。安装完后,我机器上的 /usr/local/bin/python3 就指向到了 Python 3.8, 要用 Python 3.7 的话命令是 python3.7; pip3 却仍然是老版本的。

bpython 的安装要用相应版本的  pip install bpython, 如 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/bin/pip3 install bpython, 或者创建的虚拟环境中安装, python -m venv .venv; source .venv/bin/activate; pip install bpython。安装后启动  bpython 进入一个更智能的 Python 命令解析器。py

下面正式了解 Python 3.8 的主要新特性 阅读全文 >>

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Python 执行系统命令 - subprocess 模块的使用

Python 可信手拈来写系统脚本,那么在 Python 中调用系统命令应该会比较便捷。所以本文来看看 Python 有几种方式调用系统命令,以及与回味一下其他几种脚本语言的类似操作。简单说来,Python 执行系统命令的方式有四种方式,即

  1. os.system(cmd) (建议用 subprocess 模块)
  2. os.popen(cmd) (Python 3 中还能用,但不推荐使用了)
  3. commands 模块(在 Python 3 中已移除了该模块,基本是不必去了解它)
  4. subprocess 模块(总是上面的矛头全指向它的,重点)

os.system(cmd)

启动一个子进程来执行系统命令,可以获得标准输入,不能获到命令输出, 但可以得到一个状态码 阅读全文 >>

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Python 函数声明先后顺序的问题

在 Python 中如果把函数定义写在调用的下方可能会出错,例如下面的代码

foo()

def foo():
    print("hello")

执行时会报出错误

NameError: name 'foo' is not defined

这时候要把 foo() 调用代码放到该函数的声明后面

def foo():
    print("hello")

foo()

这样执行就一切正常了。这仿佛像是 C 语言中的函数调用需要提前声明一般,例如在 C 语言中要调用后头的定义的函数要写成 阅读全文 >>

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AWS Python Lambda 使用 Layer

使用 Python 书写 AWS Lambda 的一个好处就是能够在控制台中直接编辑源代码,非常方便进行快速验证测试 AWS 环境相关的。这只限于使用 AWS 为 Python Lambda 运行时提供的默认组件(比如 boto3),尚若需要在自己的 Python Lambda 中使用其他的组件(如 redis), 就不得不把自己的代码及依赖打成一个 zip 包再部署,这时候就无法在控制台直接编辑代码了,也只能坠入本地修改代码,重新打包上传测试的循环当中。

欲了解 Python Lambda 中除了 boto3 外还能直接使用别的什么组件,可点击此链接 https://gist.github.com/gene1wood/4a052f39490fae00e0c3 查看当前。该 gist 也还提供了代码 code to run in Lambda 来获得所有依赖。试了下在 Python Lambda 中,用通常的

help('modules')    # 或
help('modules package')

竟然连大名鼎鼎的 boto3 都无法列出来。

回到正题来,如果既想用第三方的依赖,又想要在控制台中直接编辑代码进行测试,是否有他法呢?有,那就是 AWS 在 2018 年 11 月推出的 Lambda 层。见 AWS Lambda Now Supports Custom Runtimes and Enables Sharing Common Code Between Functions, 这里的层除了能用来提供 Python 依赖,还许自定义运行时,如 C++ 或 Rust 等写 Lambda 都不是梦。

AWS 的服务就像个大口袋,何时偷偷的加添了什么服务,或出了什么新的我,不时关注它的 What's New with AWS 必是个好习惯。 阅读全文 >>

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开启 Python 组件 Boto3 在 IDE 中的智能提示

在用 Python 编写 AWS 服务时,要用到 Boto 3 组件,而像 boto3.client('s3') 获得的对象只能被 IDE 识别为一个 BaseClient, 具体包含什么操作方法是在运行时由参数 s3 指示的基于 JSON 文件所描述的。因此 IDE 对 s3 = boto3.client('s3')s3 对象无法提供有效的智能提示,每次用 Boto 3 时不得不打开 Boto 3 的在线 API 文档来对照。长此以往,总觉麻烦且效率低下,有种一直摸着石头过河的感觉。那么,是否有办法让 IDE 智能提示出各种 boto3.client('<service>') 的实际操作呢?网上找了找,确实有这个需求,解决办法有

  1. botostubs: 与 boto3 API 保持更新(每三天),并支持众多 IDE, 试过在 IntelliJ IDEA 和 Visual Studio Code 中可用
  2. pyboto3: 上次更新在两年前, https://github.com/wavycloud/pyboto3, 只在 Python 2.7 下测试过
  3. autoboto: 需有智能提示,但改变了应用 Boto 3 组件的方式,不建议使用

本文重点推荐 botostubs, 下面会叙说具体理由,在进入正是之前,不妨来回顾一下直接使用 Boto 3 时没有好的智能提示的问题 阅读全文 >>

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Python 常用日期处理 -- calendar 与 dateutil 模块

本文紧承上一篇 Python 常用日期处理,因制于篇幅的大小需求才临时分立新篇,这里要简单提到 calendar 和 dateutil 模块的使用,其中 calendar 是 Python 内置的。相比于上一篇而言,此处主旨会更明确一些,只记录三个应用案例,分别是

  1. 用 dateutil 灵活的解析 datetime 字符串
  2. 给定起始日期后的连续日期
  3. 给定起始日期后连续的月末日期

dateutil 灵活的解析 datetime 字符串

使用 Python 内容的  date 或 datetime, 构造它们的实例时需要逐个的传入年月日或时分秒,或者要调用  fromisoformat() 方法解析严格的字符串表示格式。而 dateutil.parser 的 parse() 方法就显得特别的聪明和随意,它可以智能的解析更丰富的字符串表示方式。详细的支持格式请参考官方文档的 parse examples,恐怕官方文档也未列举完全,只要觉得合理的时间字符串就可以尝试去解析。下方是一些例子 阅读全文 >>

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Python 常用日期处理 -- 内置模块 datetime

仅以此篇记录一下个人常用的 Python 处理日期的库与函数,主要涉及的类库有 Python 自带的 datetime, timecalendar,以及第三方的 dateutil。说到日期处理基本上要覆盖的概念有 date, time, datetime, timezone, calendar, 时间的比较与差值,解析与格式化显示等。

在 datetime 模块中类之间的继承关系如下:

object
├── date
│      └── datetime
├── time
├── timedelta
└── tzinfo
         └── timezone

我们着重体验一下前面粗体显示的 datetime, date, time, timedelta 对象, timezone 也不是不重要,有时候也可能只需要处理本地时间。 阅读全文 >>

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