Python 中的 package 实现


目录结构

demo.py
MyPackage
---classOne.py
---classTwo.py
---__init__.py

1.__init__.py 空白文件方式
demo.py 内容

from MyPackage.classOne import classOne
from MyPackage.classTwo import classTwo
if __name__ == "__main__":
    c1 = classOne()
    c1.printInfo()
    c2 = classTwo()
    c2.printInfo()

classOne.py 内容

class classOne:
    def __init__(self):
        self.name = "class one"
    def printInfo(self):
        print "i am class One!"

classTwo.py 内容

class classTwo:
    def __init__(self):
        self.name = "class two"
    def printInfo(self):
        print "i am class two!"

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Python 类中 __new__ 和 __init__ 方法区别


init 方法为初始化方法, new 方法才是真正的构造函数。

1.__new__ 方法默认返回实例对象供 init 方法、实例方法使用。

class Foo(object):
    price = 50
    def how_much_of_book(self, n):
        return self.price * n
foo = Foo()

分析上面的代码,这个类实例化过程,Foo 类继承 object 类,继承了 object 的 new 方法。
当你没有重载这个方法,Foo 实例化是默认自动调用父类 new 方法,这个方法返回值为类的实例 (self),提供这个函数
how_much_of_book,默认的第一个参数 self。

class Foo(object):
    price = 50
    def __new__(cls, *agrs, **kwds):
        inst = object.__new__(cls, *agrs, **kwds)
        return inst
    def how_much_of_book(self, n):
        return self.price * n
foo = Foo()

Foo 类中重载了 new 方法,它的返回值为 Foo 类的实例对象。



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Python 字符串 Intern 机制


s3 = "hello!"
s4 = "hello!"
s3 is s4
False
id(s3)
80325968L
id(s4)
80326048L

s3 和 s4 虽然值是一样的,但确确实实是两个不同的字符串对象,Python 会为它们俩各自分配一段内存空间,假设程序中存在大量值相同的字符串,系统就不得不为每个字符串重复地分配内存空间,显然对系统来说是一种无谓的资源浪费。为了解决这种问题,Python 引入了 intern 机制。

s3 = intern('hello!')
s4 = intern('hello!')
s3 is s4
True
id(s3)
80325968L
id(s4)
80325968L

intern 是 Python 中的一个内建函数,该函数的作用就是对字符串进行 intern 机制处理,处理后返回字符串对象。我们发现但凡是值相同的字符串经过 intern 机制处理之后,返回的都是同一个字符串对象,这种方式在处理大数据的时候无疑能节省更多的内存空间,系统无需为相同的字符串重复分配内存,对于值相同的字符串共用一个对象即可。
在主流面向对象的编程语言中intern 机制对于处理字符串已经成为一种标配,通过 intern 机制可以提高字符串的处理效率,当然,解释器内部很对 intern 机制的使用策略是有考究的,有些场景会自动使用 intern,有些地方需要通过手动方式才能启动。

s1 = "hello"
s2 = "hello"
s1 is s2
True
id(s1)
72320704L
id(s2)
72320704L
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Python 判断文件、文件夹是否存在


判断文件是否存在

import os  
os.path.isfile('./file.txt')
# True
os.path.isfile('./fake.txt')
# False

判断文件夹是否存在

import os  
os.path.isdir('./dir')
# True
os.path.isdir('./foo')
# False

判断文件或文件夹是否存在

import os  
os.path.exists('./file.txt')
# True
os.path.exists('./fake.txt')
# False
os.path.exists('./dir')
# True
os.path.exists('./foo')
# False
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一道关于 Python 字符类型面试题


a = u'China'
b = 'China'
c = u'中国'
d = '中国'
# 1
print '%s %s' % (a, b)
# 2
print '%s' % c
# 3
print '%s' % d
# 4
print '%s %s' % (c, d)

先说正确答案,只有最后一行会报错。

在 Python2,默认的字符类型是 str,这个 str 和 Python3 的 str 完全不同,Python2 的 str 类型是 8 位的 ascii 序列。
Python2 在处理 str 类型转换时遵循这样的规则:如果被处理的 str 型变量值小于 7 位,就可以和 unicode 类型混用。可以做 + 连接,格式化等操作,同 unicode 享受同样的待遇。Python2 在格式化字符时,会把 str 格式化为 str,如果字符串里混入了 unicode,就会把其他字符都转化为 unicode。
所以这道题里 1 处的 a,b 两个值混合后的字符就是一个 unicode 字符串,c 和 d 单独格式化后仍保留了自己的格式。但是 Python2 在格式化代码位置 4 时,发现 c 是 unicode 而 d 不是,就会尝试按照上面的混用规则,格式化 d 为 unicode 类型,但是 d 的值'中国'显然是一个大于 7 位的 str,因此 Python2 抛出 UnicodeDecodeError。
在 Python3 里,str 类型则变成了一个纯 unicode 字符,也就是说 Python3 里的 str 等价于 Python2 里的 unicode 类型。Python3 里为了清晰明了,使用 bytes 代表 8 位 ascii 序列。除此之外,Python3 严格禁止混用两种类型。
使用 Python2 处理字符串,尤其是中文字符串,最好前边加上 u。Python2 里不要混用 str 和 unicode,如果处理文本时,先将全部数据格式化成 unicode。

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Python list去重


基础方法

ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
news_ids = []
for id in ids:
    if id not in news_ids:
        news_ids.append(id)
print news_ids

set 容器

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
news_ids = list(set(ids))
news_ids.sort(ids.index)

itertools.grouby

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
ids.sort()
it = itertools.groupby(ids)
for k, g in it:
    print k

reduce

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
func = lambda x,y:x if y in x else x + [y]
reduce(func, [[], ] + ids)
[1, 4, 3, 2, 5, 6]
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