Python 基础操作知识整理总结

1. 数据对象持久化
在某些时候，需要将数据对象的内容保存下来，方便下次程序启动时读取，这个就需要将对象持久化，请看如下例子

import pickle

# create the test dictionary
before_d = {}
before_d[1]="Name 1"
before_d[2]="Name 2"
before_d[3]="Name 3"

# pickle dump the dictionary
fout = open（"dict1.dat", "w"）
pickle.dump（before_d, fout, protocol=0）
fout.close（）

# pickle load the dictionary
fin = open（"dict1.dat", "r"）
after_d = pickle.load（fin）
fin.close（）

print（ before_d ） # {1: "Name 1", 2: "Name 2", 3: "Name 3"}
print（ after_d ） # {1: "Name 1", 2: "Name 2", 3: "Name 3"}
可以看出，我们将数据对象内容以文件的方式保存，可以作一些简单的cache处理，尤其是在写一些比较小的程序时，非常有用

2. 正则表达式替换
目标: 将字符串line中的 overview.gif 替换成其他字符串

>>> line = "<IMG ALIGN="middle" SRC="overview.gif" BORDER="0" ALT="">"
>>> mo=re.compile（r"（？<=SRC=）"（[w+.]+）"",re.I）

>>> mo.sub（r""1****"",line）
"<IMG ALIGN="middle" SRC="cdn_overview.gif****" BORDER="0" ALT="">"

>>> mo.sub（r"replace_str_1",line）
"<IMG ALIGN="middle" replace_str_overview.gif BORDER="0" ALT="">"< /span>

>>> mo.sub（r""testetstset"",line）
"<IMG ALIGN="middle" SRC="testetstset" BORDER="0" ALT="">"
注意: 其中 1 是匹配到的数据，可以通过这样的方式直接引用

3. 遍历目录方法
在某些时候，我们需要遍历某个目录找出特定的文件列表，可以通过os.walk方法来遍历,非常方便

import os
fileList = []
rootdir = "/tmp"
for root, subFolders, files in os.walk（rootdir）:
if ".svn" in subFolders: subFolders.remove（".svn"） # 排除特定目录
for file in files:
if file.find（".t2t"）！= -1: # 查找特定扩展名的文件
file_dir_path = os.path.join（root,file）
fileList.append（file_dir_path）

print fileList

4. 列表按列排序（list sort）
如果列表的每个元素都是一个元组（tuple）,我们要根据元组的某列来排序的化，可参考如下方法

下面例子我们是根据元组的第2列和第3列数据来排序的,而且是倒序（reverse=True）

>>> a = [（"2011-03-17", "2.26", 6429600, "0.0"）, （"2011-03-16", "2.26", 12036900, "-3.0"）, （"2011-03-15", "2.33", 15615500,"-19.1"）]
>>> print a[0][0]
2011-03-17
>>> b = sorted（a, key=lambda result: result[1],reverse=True）
>>> print b
[（"2011-03-15", "2.33", 15615500, "-19.1"）, （"2011-03-17", "2.26", 6429600, "0.0"）, （"2011-03-16", "2.26", 12036900, "-3.0"）]
>>> c = sorted（a, key=lambda result: result[2],reverse=True）
>>> print c
[（"2011-03-15", "2.33", 15615500, "-19.1"）, （"2011-03-16", "2.26", 12036900, "-3.0"）, （"2011-03-17", "2.26", 6429600, "0.0"）]