个人笔记，不保证正确。
内容比较多，建议参照目录浏览。
提供了 OS 无关的文件路径抽象，可以完全替代旧的 os.path 和 glob.
学会了 pathlib.Path，你就会了 Python 处理文件路径的所有功能。
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from pathlib import Path
data_folder = Path ( "./source_data/text_files/" )
data_file = data_folder / "raw_data.txt" # Path 重载了 / 操作符，路径拼接超级方便
# 路径的解析
data_file . parent # 获取父路径，这里的结果就是 data_folder
data_folder . parent # 会返回 Path("source_data")
data_file . parents [ 1 ] # 即获取到 data_file 的上上层目录，结果和上面一样是 Path("source_data")
data_file . parents [ 2 ] # 上上上层目录，Path(".")
dara_file . name # 文件名 "raw_data.txt"
dara_file . suffix # 文件的后缀（最末尾的）".txt"，还可用 suffixes 获取所有后缀
data_file . stem # 去除掉最末尾的后缀后（只去除一个），剩下的文件名：raw_data
# 替换文件名或者文件后缀
data_file . with_name ( "test.txt" ) # 变成 .../test.txt
data_file . with_suffix ( ".pdf" ) # 变成 .../raw_data.pdf
# 当前路径与另一路径 的相对路径
data_file . relative_to ( data_folder ) # PosixPath('raw_data.txt')
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if not data_folder . exists ():
data_folder . mkdir ( parents = True ) # 直接创建文件夹，如果父文件夹不存在，也自动创建
if not filename . exists (): # 文件是否存在
filename . touch () # 直接创建空文件，或者用 filename.open() 直接获取文件句柄
# 路径类型判断
if data_file . is_file (): # 是文件
print ( data_file , "is a file" )
elif data_file . is_dir (): # 是文件夹
for child in p . iterdir (): # 通过 Path.iterdir() 迭代文件夹中的内容
print ( child )
# 路径解析
# 获取文件的绝对路径（符号链接也会被解析到真正的文件）
filename . resolve () # 在不区分大小写的系统上（Windows），这个函数也会将大小写转换成实际的形式。
# 可以直接获取 Home 路径或者当前路径
Path . home () / "file.txt" # 有时需要以 home 为 base path 来构建文件路径
Path . cwd () / "file.txt" # 或者基于当前路径构建
还有很多其它的实用函数，可在使用中慢慢探索。
pathlib 也提供了 glob 支持，也就是广泛用在路径匹配上的一种简化正则表达式。
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data_file . match ( glob_pattern ) # 返回 True 或 False，表示文件路径与给出的 glob pattern 是否匹配
for py_file in data_folder . glob ( "*/*.py" ): # 匹配当前路径下的子文件夹中的 py 文件，会返回一个可迭代对象
print ( py_file )
# 反向匹配，相当于 glob 模式开头添加 "**/"
for py_file in data_folder . glob ( "**/*.py" ): # 匹配当前路径下的所有 py 文件（所有子文件夹也会被搜索），返回一个可迭代对象
print ( py_file )
glob 中的 * 表示任意字符，而 ** 则表示任意层目录。（在大型文件树上使用 ** 速度会很慢！）
python3 在时间日期处理方面，有标准库 datetime 跟 calender，也有流行的第三方库 arrow
跟 maya.
标准库 datetime 有时候不太方便，比如没有提供解析 iso 格式的函数。另外就是用标准库时，经常
需要自定义格式化串。相比之下，maya 和 arrow 这两个第三方库会方便很多。
不过第三方库并不是任何时候都可用，这里只介绍标准库 datetime 的用法，maya/arrow 请自
行查找官方文档学习。
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import time
import datetime as dt
# 1. 获取当前时间的时间戳
time . time () # 直接调用 c api，因此速度很快: 1582315203.537061
utcnow = dt . datetime . utcnow () # 当前的世界标准时间: datetime.datetime(2020, 2, 22, 4, 0, 3, 537061)
utcnow . timestamp () # 将标准时转换成时间戳：datetime => 1582315203.537061
# 2. UTC 世界标准时间
time . gmtime ()
#输出为： time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=6, tm_mday=23,
# tm_hour=3, tm_min=49, tm_sec=17,
# tm_wday=6, tm_yday=174, tm_isdst=0)
# 这实际上是一个命名元组
# 3. 构建一个指定的 datetime 实例
time_1997 = dt . datetime ( year = 1997 , month = 1 , day = 1 ) # => datetime.datetime(1997, 1, 1, 0, 0)
dt . datetime ( year = 1997 , month = 1 , day = 1 , minute = 11 ) # => datetime.datetime(1997, 1, 1, 0, 11)
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# 0. 日期的修改（修改年月时分秒）
utcnow . replace ( day = 11 ) # => datetime.datetime(2020, 2, 11, 4, 0, 3, 537061) 修改 day
utcnow . replace ( hour = 11 ) # => datetime.datetime(2020, 2, 22, 11, 0, 3, 537061) 修改 hour
# 1. 日期与时间
date_utcnow = utcnow . date () # => datetime.date(2020, 2, 22) 年月日
time_utcnow = utcnow . time () # => datetime.time(4, 0, 3, 537061) 时分秒
# 2. 联结时间和日期（date 和 time 不能用加法联结）
dt . datetime . combine ( date_utcnow , time_utcnow ) # => datetime.datetime(2020, 2, 22, 4, 0, 3, 537061)
# 3. 日期的运算
# 3.1 datetime 之间只能计算时间差（减法），不能进行其他运算
utcnow - time_1997 # => datetime.timedelta(days=8452, seconds=14403, microseconds=537061)
# 3.2 使用 timedelta 进行时间的增减
days_step = dt . timedelta ( days = 1 ) # 注意参数是复数形式
time_1997 + days_step # => datetime.datetime(1997, 1, 2, 0, 0)
time_1997 - days_step # => datetime.datetime(1996, 12, 31, 0, 0)
# 3.3 timedelta 之间也可以进行加减法
hours_step = dt . timedelta ( hours = 1 ) # => datetime.timedelta(seconds=3600)
days_step + hours_step # => datetime.timedelta(days=1, seconds=3600)
days_step - hours_step # => datetime.timedelta(seconds=82800)
hours_step - days_step # => datetime.timedelta(days=-1, seconds=3600)
# 3.4 timedelta 还可以按比例增减（与数字进行乘除法）
hours_step * 2 # => datetime.timedelta(seconds=7200)
days_step * - 2 # => datetime.timedelta(days=-2)
hours_step * 1.1 # => datetime.timedelta(seconds=3960)
先介绍下常用的格式化字符串：
普通格式 - ‘%Y-%m-%d %H:%M:%S’ => ‘2020-02-22 04:00:03’ ISO 格式 - ‘%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ’ => ‘2020-02-22T04:00:03.537061Z’ 带时区的格式 - ‘%Y-%m-%dT%H:%M:%S%Z’ => 2022-02-10T00:48:52UTC+08:00需要时间对象自身有时区属性才行！否则格式化时会忽略 %Z 另外再介绍下 Python 两个时间格式化与解析函数的命名：
strftime: 即 string format timestrptime: 即 string parse time 1
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# 1. 将时间格式化成字符串
# 1.1 将 datetime 格式化为 iso 标准格式
utcnow . isoformat () # => '2020-02-22T04:00:03.537061'
utcnow . strftime ( '%Y-%m- %d T%H:%M:%S. %f Z' ) # => '2020-02-22T04:00:03.537061Z'
utcnow . date () . strftime ( '%Y-%m- %d T%H:%M:%S. %f Z' ) # => '2020-02-22T00:00:00.000000Z'
# 1.2 将 time.struct_time 格式化为日期字符串（貌似不支持 iso，可能是精度不够）
time . strftime ( '%Y-%m- %d T%H:%M:%S' , gm ) # => '2020-02-22T04:00:03'
# 1.3 将 datetime 格式化成指定格式
utcnow . strftime ( '%Y-%m- %d %H:%M:%S' ) # => '2020-02-22 04:00:03'
# 2. 解析时间字符串
# 2.1 解析 iso 格式的时间字符串，手动指定格式（注意 %f 只对应六位小数，对9位小数它无能为力。。）
dt . datetime . strptime ( '2020-02-22T04:00:03.537061Z' , '%Y-%m- %d T%H:%M:%S. %f Z' ) # => datetime.datetime(2020, 2, 22, 4, 0, 3, 537061)
# 2.2 解析 iso 格式的时间字符串(需要 python 3.7+)
dt . datetime . fromisoformat ( '2020-02-22T04:00:03.537061' ) # => datetime.datetime(2020, 2, 22, 4, 0, 3, 537061)
dt . date . fromisoformat ( '2020-02-22' ) # => datetime.date(2020, 2, 22)
dt . time . fromisoformat ( "04:00:03.537061" ) # => datetime.time(4, 0, 3, 537061)
# 2.3 解析指定格式的字符串
dt . datetime . strptime ( '2020-02-22 04:00:03' , '%Y-%m- %d %H:%M:%S' ) # => datetime.datetime(2020, 2, 22, 4, 0, 3)
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# 上海时区：东八区 utc+8
tz_shanghai = dt . timezone ( dt . timedelta ( hours = 8 ))
now_shanghai = dt . datetime . now ( tz = tz_shanghai )
now_shanghai . strftime ( '%Y-%m- %d T%H:%M:%S%Z' ) # => 2022-02-10T00:48:52UTC+08:00
operator 模块包含四种类型的方法：
经常被用于 sorted/max/mix/itertools.groupby 等
使用方法：
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# itemgetter
f = itemgetter ( 2 )
f ( r ) # return r[2]
# 还能一次获取多个值，像 numpy 那样索引
f2 = itemgetter ( 2 , 4 , 5 )
f2 ( r ) # return (r[2], r[4], r[5])
# 或者使用 slice 切片
s = itemgetter ( slice ( 2 , None ))
s [ r ] # return r[2:]
# dict 索引也能用
d = itemgetter ( 'rank' , 'name' )
d [ r ] # return d['rank'], d['name']
用途：
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# 用于指定用于比较大小的属性
key = itemgetter ( 1 )
sorted ( iterable , key = key ) # 使用 iterable[1] 对 iterable 进行排序
max ( iterable , key = key ) # 找出最大的元素，使用 iterable[1] 做比较
# 用于高级切片（比如像 numpy 那样的，指定只获取某几列）
s = itemgetter ( 1 , 3 , 4 )
matrix = [[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ], [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]]
map ( s , matrix ) # list 后得到 [(1, 3, 4), (2,4,5)]
可用于动态获取对象的属性，与直接用 getattr() 不同的是，它可以嵌套访问属性。
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# 嵌套访问属性
att = attrgetter ( "a.b.c" )
att ( obj ) # return obj.a.b.c
# 和 itemgetter 一样，也可以一次获取多个属性
att = attrgetter ( "a.b.c" , "x.y" )
att ( obj ) # return (obj.a.b.c, obj.x.y)
# 不嵌套的话，用 getattr 就行
getattr ( obj , "a" ) # return obj.a
这里可以回顾一下类的两个魔法函数：
__getattr__: 当被访问的属性不存在时，这个方法会被调用，它的返回值会成为对象的该属性。__getattribute__: 与 __getattr__ 唯一的差别在于，访问对象的任何属性，都会直接调用这
个方法，不管属性存不存在 。可用于调用函数，它和 attrgetter 很像，差别在于 attrgetter 只是返回指定的属性，而
methodcaller 会直接把指定的属性当成函数调用，然后返回结果。
举例
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f = methodcaller ( 'name' , 'foo' , bar = 1 )
f ( b ) # returns b.name('foo', bar=1)
operator.add、operator.sub、operator.mul、operator.div 等等，函数式编程有时需要用到。
itertools 提供了许多针对可迭代对象的实
用函数
方法很多，基本不可能一次全记住。还是要用到时多查吧。大致记住有提供哪些功能，需要用到时能想
起可以查这个模块就行。
count(start=0, step=1): 从 start 开始，每次迭代时，返回值都加一个 step cycle(iterable): 不断循环迭代 iterable repeat(element, times=None): 默认永远返回 element。（如果 times 不为 None，就迭代 times
后结束） product(p1, p2, …, repeat=1)：p1, p2… 的元素的笛卡尔积，相当于多层 for 循环 1
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>>> from itertools import product
>>> r = product([ 1, 2] , [ 3, 4] , [ 5, 6]) # 重复一次，也就是 (p1, p2, p3) 的笛卡尔积
>>> pprint( list( r))
[( 1, 3, 5) ,
( 1, 3, 6) ,
( 1, 4, 5) ,
( 1, 4, 6) ,
( 2, 3, 5) ,
( 2, 3, 6) ,
( 2, 4, 5) ,
( 2, 4, 6)]
>>> r2 = product([ 1, 2] , [ 3, 4] , [ 5, 6] , repeat = 2) # 重复两次，即 (p1, p2, p3, p1, p2, p3) 的笛卡尔积
>>> pprint( list( r2))
[( 1, 3, 5, 1, 3, 5) ,
( 1, 3, 5, 1, 3, 6) ,
( 1, 3, 5, 1, 4, 5) ,
( 1, 3, 5, 1, 4, 6) ,
( 1, 3, 5, 2, 3, 5) ,
...
permutations(p[, r])：p 中元素，长度为 r 的所有可能的排列。相当于 product 去重后的结
果。 combinations(p, r)：既然有排列，当然就有组合了。 zip_longest(*iterables, fillvalue=None)：和 zip 的差别在于，缺失的元素它会用
fillvalue 补全，而不是直接结束。takewhile()dropwhile()groupby()等等等，用得到的时候再查了。。。
提供了一些实用的高级数据结构（容器）
defaultdictCounterdeque：一个线程安全的双端队列OrderedDict：有时候会需要有序字典namedtuple：命名元组，有时用于参数传递。与 tuple 的差别是它提供了关键字参数和通过名字
访问属性的功能ChainMap：将多个 map 连接（chain）在一起，提供一个统一的视图。因为是视图，所以原来的
map 不会被影响。functools 提供了几个有时很有用的函数和装饰器
这个装饰器用于使装饰器 copy 被装饰的对象的 __module__, __name__, __qualname__,
__annotations__ and __doc__ 属性，这样装饰器就显得更加透明。
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from functools import wraps
def my_decorator ( f ):
@wraps ( f )
def wrapper ( * args , ** kwds ):
print ( 'Calling decorated function' )
return f ( * args , ** kwds )
return wrapper # 用了 wraps，wrapper 会复制 f 的各种文档属性
@my_decorator
def func ( xx ):
""" this is func's docstring"""
print ( "this is func~" )
如果不用 wraps 的话，因为实际上返回的是 wrapper，被装饰对象的这些文档属性都会丢失。（比如
docstring） 因此在使用 wrapper 装饰器时，添加 @wraps() 装饰器是个好习惯 。
这个感觉和高等数学的偏函数很像：比如函数 z = f(x, y) 有 x 和 y 两个变量，现在把 x 看作常
数，就可以对 y 进行求导运算。而 python 的 partial 也差不多，不过它不是把 x 看作常数，而是
先给定 x 的值。用法如下：
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from functools import partial
basetwo = partial ( int , base = 2 ) # 先给定 int 函数的 base 参数为 2
basetwo . __doc__ = 'Convert base 2 string to an int.' # 如果需要文档，可以添加 __doc__ 属性
basetwo ( '10010' ) # return 18
此外，还有个 partialmethod 函数，待了解
如果某方法可能被频繁调用（使用相同的参数），而且它的结果在一定时间内不会改变。可以用
lru_cache 装饰它，减少运算量或 IO 操作。
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from functools import lru_cache
# 缓存最近的（least recently used，lru） 64 次参数不同的调用结果。
@lru_cache ( maxsize = 64 )
def my_sum ( x ): # 后续的调用中，如果参数能匹配到缓存，就直接返回缓存结果
return sum ( x )
比如用递归计算斐波那契数列，数值较低的参数会被频繁使用，于是可以用 lru_cache 来缓存它们。
或者爬取网页，可能会需要频繁爬取一个变化不快的网页，这时完全可以用 cache 缓存。
但是它不能控制缓存失效时间，因此不能用于 Web 系统的缓存。还是得自己写个简单的装饰器，把缓
存存到 redis 里并设置 expires。或者直接用 Flask 或 Django 的 caching 插件。
单重派发，即根据函数的第一个参数的类型，来决定调用哪一个同名函数。
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@singledispatch
def parse ( arg ): # 首先定义一个默认函数
print ( '没有合适的类型被调用' ) # 如果参数类型没有匹配上，就调用这个默认函数
@parse.register ( type ( None )) # 第一个参数为 None
def _ ( arg ):
print ( '出现 None 了' )
@parse.register ( int ) # 第一个参数为整数
def _ ( arg ):
print ( '这次输入的是整数' )
@parse.register
def _ ( arg : list ): # python3.7 开始，可以直接用类型注解来标注第一个参数的类型
print ( '这次输入的是列表' )
画外：有单重派发，自然就有多重派发，Julia 语言就支持多重派发，即根据函数所有参数的类型，来
决定调用哪一个同名函数。Julia 语言根本没有类这个定义，类型的所有方法都是通过多重派发来定义
的。
@functools.total_ordering：用于自动生成比较函数。 functools.cmp_to_key(func)：用于将老式的比较函数，转换成新式的 key 函数。 即实现使用 with 语句进行自定义的上下文管理。
Java 使用 try 来自动管理资源，只要实现了 AutoCloseable 接口，就可以部分摆脱手动 colse 的地
狱了。
而 Python，则是定义了两个 Protocol：__enter__ 和 __exit__. 下面是一个 open 的模拟实
现：
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class OpenContext ( object ):
def __init__ ( self , filename , mode ): # 调用 open(filename, mode) 返回一个实例
self . fp = open ( filename , mode )
def __enter__ ( self ): # 用 with 管理 __init__ 返回的实例时，with 会自动调用这个方法
return self . fp
# 退出 with 代码块时，会自动调用这个方法。
def __exit__ ( self , exc_type , exc_value , traceback ):
self . fp . close ()
# 这里先构造了 OpenContext 实例，然后用 with 管理该实例
with OpenContext ( '/tmp/a' , 'a' ) as f :
f . write ( 'hello world' )
这里唯一有点复杂的，就是 __exit__ 方法。和 Java 一样，__exit__ 相当于
try - catch - finally 的 finally 代码块，在发生异常时，它也会被调用。
当没有异常发生时，__exit__ 的三个参数 exc_type, exc_value, traceback 都为 None，而当发
生异常时，它们就对应异常的详细信息。发生异常时， __exit__ 的返回值将被用于决定是否向外
层抛出该异常 ，返回 True 则抛出，返回 False 则抑制（swallow it）。
Note 1：Python 3.6 提供了 async with 异步上下文管理器，它的 Protocol 和同步的 with 完全类
似，是 __aenter__ 和 __aexit__ 两个方法。Note 2：与 Java 相同，with 支持同时管理多个资
源，因此可以直接写 with open(x) as a, open(y) as b: 这样的形式。
对于简单的 with 资源管理，编写一个类可能会显得比较繁琐，为此 contextlib 提供了一个方便的装
饰器 @contextlib.contextmanager 用来简化代码。
使用它，上面的 OpenContext 可以改写成这样：
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from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def make_open_context ( filename , mode ):
fp = open ( filename , mode )
try :
yield fp # 没错，这是一个生成器函数
finally :
fp . close ()
with make_open_context ( '/tmp/a' , 'a' ) as f :
f . write ( 'hello world' )
使用 contextmanager 装饰一个生成器函数，yield 之前的代码对应 __enter__，finally 代码块
就对应 __exit__.
Note：同样，也有异步版本的装饰器 @contextlib.asynccontextmanager
用于将原本不支持 with 管理的资源，包装成一个 Context 对象。
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from contextlib import closing
from urllib.request import urlopen
with closing ( urlopen ( 'http://www.python.org' )) as page :
for line in page :
print ( line )
# closing 等同于
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def closing ( thing ):
try :
yield thing
finally :
thing . close () # 就是添加了一个自动 close 的功能
使 with 管理器抑制代码块内任何被指定的异常：
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from contextlib import suppress
with suppress ( FileNotFoundError ):
os . remove ( 'somefile.tmp' )
# 等同于
try :
os . remove ( 'somefile.tmp' )
except FileNotFoundError :
pass
将 with 代码块内的 stdout 重定向到指定的 target（可用于收集 stdout 的输出）
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f = io . StringIO ()
with redirect_stdout ( f ): # 将输出直接写入到 StringIO
help ( pow )
s = f . getvalue ()
# 或者直接写入到文件
with open ( 'help.txt' , 'w' ) as f :
with redirect_stdout ( f ):
help ( pow )
redirect_stdout 函数返回的 Context 是可重入的（ reentrant），可以重复使用。
数据处理中一个常见的操作，是将列表中的元素，依次每 k 个分作一组。
下面的函数使用非常简洁的代码实现了元素分组的功能：
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from itertools import zip_longest
def group_each ( a , size : int , longest = False ):
"""
将一个可迭代对象 a 内的元素, 每 size 个分为一组
group_each([1,2,3,4], 2) -> [(1,2), (3,4)]
"""
iterators = [ iter ( a )] * size # 将新构造的 iterator 复制 size 次（浅复制）
func_zip = zip_longest if longest else zip
return func_zip ( * iterators ) # 然后 zip
a = "abcdefghijk"
list ( group_each ( a , 3 ))
# => [('a', 'b', 'c'), ('d', 'e', 'f'), ('g', 'h', 'i')]
list ( group_each ( a , 3 , longest = True ))
# => [('a', 'b', 'c'), ('d', 'e', 'f'), ('g', 'h', 'i'), ('j', 'k', None)]
这个函数还可以进一步简化为 zip(*[iter(a)] * 3)，如果没想到浅复制（Shallow Copy）特性的
话，会很难理解它的逻辑。
此外，如果某个 size 比较常用（比如 2），还可以用 partial 封装一下：
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from functools import partial
# 每两个分一组
group_each_2 = partial ( group_each , size = 2 ) # 等同于 group_each_2 = lambda a: group_each(a, 2)
a = "abcde"
list ( group_each_2 ( a ))
# => [('a', 'b'), ('c', 'd')]
list ( group_each_2 ( a , longest = True ))
# => [('a', 'b'), ('c', 'd'), ('e', None)]
稍微接触过函数式应该都知道 flat_map，可 Python 标准库却没有提供。下面是我在 stackoverflow
上找到的实现，其实很简单
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from itertools import chain
def flat_map ( f , items ):
return chain . from_iterable ( map ( f , items ))
它和 map 的差别在于是不是扁平(flat) 的（废话。。），举个例子
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>>> list(map(list, ['123', '456']))
[['1', '2', '3'], ['4', '5', '6']]
>>> list(flat_map(list, ['123', '456']))
['1', '2', '3', '4', '5', '6']
假设我有多个可迭代对象（迭代器、列表等），现在我需要每次从每个对象中取一个值，直到某个对象
为空。如果用循环写会比较繁琐，但是用 itertools 可以这样写：
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from itertools import chain
def iter_one_by_one ( items ):
return chain . from_iterable ( zip ( * items ))
a = [ 1 , 2 , 3 ]
b = [ 4 , 5 , 6 ]
c = [ 7 , 8 , 9 , 10 ]
list ( iter_one_by_one ([ a , b , c ])) # => [1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]
假设我们有一个 dict 的列表，里面可能有内容一模一样的 dict，我们需要对它做去重。容易想到的
方法就是使用 set，可是 set 中的元素必须是 hashable 的，而 dict 是 unhashable 的，因此不能
直接放进 set 里。
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>>> a = [{'a': 1}, {'a': 1}, {'b': 2}]
>>> set(a)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2961, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
File "<ipython-input-5-5b4c643a6feb>", line 1, in <module>
set(a)
TypeError: unhashable type: 'dict'
难道就必须手写递归了么？未必，我在 stackoverflow 看到这样一个小技巧
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import json
def unique_dicts ( data_list : list ):
"""unique a list of dict
dict 是 unhashable 的，不能放入 set 中，所以先转换成 str
unique_dicts([{'a': 1}, {'a': 1}, {'b': 2}]) -> [{'a': 1}, {'b': 2}]
"""
data_json_set = set ( json . dumps ( item ) for item in data_list )
return [ json . loads ( item ) for item in data_json_set ]
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In[7]: a = "bb.gif"
In[8]: b = 'a.jpg'
In[9]: a.endswith(('.jpg', '.gif'))
Out[9]: True
In[10]: b.startswith(('bb', 'a'))
Out[10]: True
python 和 java 一样，直接用 == 做判断，默认是比较的引用，相当于 is。对自定义的类，你需要重
写 __eq__ 函数。判断值相等的方法很简单，一行代码：
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class A :
...
def __eq__ ( self , obj ):
return self . __dict__ == obj . __dict__ # 转成 __dict__ 再比较
在做爬虫工作时，有时会遇到这样的 table 元素：
对这种 html 元素，我一般会直接把它转换成 list，结果如下：
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table = [[ 'label1' , 'value1' , 'label2' , 'value2' ],
[ 'label3' , 'value3' ],
[ 'label4' , 'value4' , 'label5' , 'value5' ],
...
]
为了方便索引，现在我需要把上面的数据转换成下面这个样子的 dict
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{
'label1' : 'value1' ,
'label2' : 'value2' ,
'label3' : 'value3' ,
'label4' : 'value4' ,
'label5' : 'value5'
}
如果是平常，大概需要写循环了。不过如果用刚刚说到的几个函数的话，会变得异常简单
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# 1. 分组
groups = flat_map(group_each_2, table)
# 1.1 flat_map 返回的是迭代器，list 后内容如下：
# [('label1', 'value1'),
# ('label2', 'value2'),
# ('label3', 'value3'),
# ('label4', 'value4'),
# ('label5', 'value5')]
# 2. 转换成 dict
key_values = dict(groups) # 得到的 key_values 与上面需要的 dict 别无二致。
利用好浅复制，可以非常简洁的实现前面提到的元素分组/group 功能，但是如果不注
意，也会导致非常隐晦的错误！
比如在使用 * 作为重复运算符时，如果目标是一个嵌套的可变对象，就会产生令人费解的问题：
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>>> a = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> b = a * 3
>>> b
[ 1 , 2 , 3 , 1 , 2 , 3 , 1 , 2 , 3 ]
>>> b = [ a ] * 3 # nested
>>> b
[[ 1 , 2 , 3 ], [ 1 , 2 , 3 ], [ 1 , 2 , 3 ]]
>>> b [ 1 ][ 1 ] = 4
>>> b
[[ 1 , 4 , 3 ], [ 1 , 4 , 3 ], [ 1 , 4 , 3 ]]
因为 _ 并不是深拷贝，它只是简单地复制了 [a] 这个列表，里面的 [1,2,3] 都是同一个对象，所以
改了一个，所有的都会改变。**解决方法是不要使用 _ 号，改用[a.copy() for i in range(3)]
执行深拷贝。如果不需要修改，请直接使用不可变对象**。
Python 中只有模块，类以及函数才会引入新的作用域 ，其它的代码块是不会引入新的作用域
的。（而在 C/Java 中，任何一个 {} 块就构成一个局部作用域。另外 Julia 中
for/while/try-catch 都是局部作用域，但 if-else 又不是局部作用域。总之这些小差别要注
意。） 局部变量可以与外部变量同名，并且在其作用域中，局部变量会覆盖掉外部变量。不知是出于实现
简单或是性能，还是其他的原因，好像所有的语言都是这样的。其实我更希望变量的作用域覆盖会
报错。 如果有函数与其他函数或变量（甚至某些保留字）同名，后定义的会覆盖掉先定义的。（这是因为
Python 中函数也是对象。而在 C/Java 中这是会报错的） 此外，还有一个小问题，先看一个例子：
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>>> i = 4
>>> def f (): # 单纯的从函数作用域访问外部作用域是没问题的
... print ( i )
...
>>> f ()
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再看一个问题举例：
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>>> i = 3
>>> def f ():
... print ( i ) # 这里应该是访问外部作用域
... i = 5 # 可这里又定义了一个同名局部变量 i
...
>>> f () # 于是就出错了
Traceback ( most recent call last ):
File "<stdin>" , line 1 , in < module >
File "<stdin>" , line 2 , in f
UnboundLocalError : local variable 'i' referenced before assignment
如果在内部作用域先访问外部作用域，再定义一个同名的局部变量，解释器就懵逼了。如果你其实想做
的是改变全局变量 i 的值，就应该在开头声明 global i. 而如果 外部变量 i 不是存在于全局作用
域，而是在某个闭合作用域内的话，就该用 nonlocal i
装饰器有两种：用函数定义的装饰器，还有用类定义的装饰器。函数装饰器最常用。
装饰器可用于装饰函数，修改函数/类的某些行为，或者将函数注册到别的地方。
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@decc
def gg ( xx ):
...
# 等同于
def gg ( xx )
gg = decc ( gg )
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@decorator ( A , B )
def F ( arg ):
...
F ( 99 )
# 等同于
def F ( arg ):
...
F = decorator ( A , B )( F ) # Rebind F to result of decorator's return value
F ( 99 ) # Essentially calls decorator(A, B)(F)(99)
上面演示的是用函数定义的装饰器，也是最常用的装饰器。装饰器接收的参数可以是各种各样的，下面
是一个带参的装饰器：
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@on_command ( "info" )
def get_info ():
return "这就是你需要的 info"
def on_command ( name : str ): # 调用此函数获得装饰器，这样就实现了带参装饰器
def deco ( func : Callable ) -> Callable : # 这个才是真正的装饰器
# 将命令处理器注册到命令列表内
return func # 直接返回原函数，这样的话，多个装饰器就不会相互影响了。
return deco
# 上面的等同于：
get_info = on_command ( "info" )( get_info ) # on_command("info") 返回真正的装饰器
如果你的 on_command 有通用的部分，还可以将通用的部分抽离出来复用：
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def _deco_maker ( event_type : str ) -> Callable : # 调用这个，获取 on_xxx 的 deco_deco，
def deco_deco ( self ) -> Callable : # 这个对应 on_xxx
def deco ( func : Callable ) -> Callable : # 这个才是真正的装饰器
# do something
return func # 返回原函数
return deco
return deco_deco
我们知道 Python 的类实际上是可以很方便的修改的，因此函数装饰器也能用于装饰类，修改类的某些
行为。
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def log_getattribute ( cls ):
# Get the original implementation
orig_getattribute = cls . __getattribute__
# Make a new definition
def new_getattribute ( self , name ):
print ( 'getting:' , name )
return orig_getattribute ( self , name )
# Attach to the class and return
cls . __getattribute__ = new_getattribute # 修改了被装饰类 cls 的 __getattribute__
return cls
# Example use
@log_getattribute
class A :
def __init__ ( self , x ):
self . x = x
def spam ( self ):
pass
类定义装饰器和函数定义装饰器的使用方式完全一致。它也可以用于装饰函数或者类。
那么为啥还需要类定义装饰器呢？它的优势在于类是可以继承的，这样的话，就能用继承的方式定义装
饰器，将通用部分定义成超类。
类定义装饰器的定义方法如下：
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# PythonDecorators/entry_exit_class.py
class entry_exit ( object ):
def __init__ ( self , f ):
self . f = f
def __call__ ( self ): #关键在于这个函数，它使此类的对象变成 Callable
print ( "Entering" , self . f . __name__ )
self . f ()
print ( "Exited" , self . f . __name__ )
@entry_exit
def func1 ():
print ( "inside func1()" )
# 上面的装饰器相当于
func1 = entry_exit ( func1 ) # 从这里看的话，装饰器的行为完全一致
# 接下来调用该函数（实际上是调用了 entry_exit 对象的 call 函数）
func1 ()
输出结果如下：
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Entering func1
inside func1()
Exited func1
调用超类方法：- 直接通过超类名.__init__(self,xx)调用 - 通
过super(__class__, self).__init__()调用。（Python3 可直接用 super().__init__() 但
是要搞清楚，super() 方法 返
回的是一个代理类。另外被代理的类也不一定是其超类。如果不清楚这些差别，最好还是显式用方
法一最好
抽象超类：@abstractmethod
@staticmethod @classmethod 与 Java 的 static 方法对比 python的类方法、静态方法，与
java的静态方法：
1. java 中 constants、utils 这样的静态类，对应的是python的一个模块（文件），类属性对应模块的全局属性，静态方法对应模块的函数
2. 对于 java 中需要访问类属性的静态方法，如果它不属于第一类，应该用 `@classmethod` 实现它。classmethod最大的特点就是一定有一个 cls 传入。这种方法的主要用途是实现工厂函数。
3. 对于不需要访问任何类属性，也不属于第一类的方法，应该用 `@staticmathod` 实现。这种方法其实完全不需要放到类里面，它就是一个独立的函数。（仍然放里面，是为了把功能类似的函数组织到一起而已。）
__slots__: 属性导出，不在该列表内的属性，若存在则为只读。不存在的话，就不存
在。。6. __getattr__: 拦截对不存在的属性的访问，可用于实现动态分配属性。
__getattribute__: 和上面相同，但是它拦截对所有属性的访问，包括对已存在的属性的访问。
@property: 提供对属性访问的安全检查
descriptor: get set delete 控制对类的访问。（上面的 getattr 等是控制对
类的属性的访问）
类构造器 __new__：在 __init__ 之前运行，它接收一个 cls 参数，然后使用它构造并返
回类实例 self。
类方法的 cls 即是当前类，是 type 的实例，cls.xxx 和 <类名>.xxx 调用结果是一致
的。而 self 由 __new__ 构造，是 cls 的实例。
元类，也就是用于创建class 的 class，算是很高级的话题了（If you wonder whether you need
metaclasses, you don’t ）元类的工作流程：
拦截类的创建 修改类 返回修改之后的类 详细直接看 http://blog.jobbole.com/21351/ 吧。
对一般的标准库的模块，要查看其具体的 Python 实现是很简单的：直接通过 __file__ 属性就能看
到 .py 文件的位置。
但是 Python 很多功能是 C 写的，对于这类函数/类，__file__ 就没啥用了。
如果是需要查看
builtins 模块
的具体实现，直接查看
Python/bltinmodule.c
就行。
其他 C 模块的源码，待补充具体的查看方法。
