Python 绝对简明手册

Python 绝对简明手册

help(函数名)
来获取相关信息

另外,自带的文档和google也是不可少的

2. 基本语法
2.1. if / elif / else

x=int(raw_input("Please enter an integer:"))#获取行输入

if x>0:
print '正数'
elif x==0:
print '零'
else:
print '负数'
此外C语言中类似"xxx?xxx:xxx"在Python中可以这样写

>>>number=8
>>>print "good" if 8==number else "bad" #当满足if条件时返回"good",否则返回"bad"
good
2.2. in

in判断 一个数 是否在 一个集合(如:元组,列表等) 中

if 'yes' in ('y','ye','yes'):print 'ok'
2.3. for ... in

python中没有类似C中的for循环,而是使用for...in来对集合中的每一个元素进行操作

a=['cat','door','example']
for x in a:
print x
如果要修改a的内容，请用a的副本循环(否则不安全)，如：

a=["cat","zsp007@gmail.com"]
for x in a[:]:
if len(x)>6:a.insert(0,x)
>>>a
['zsp007@gmail.com', 'cat', 'zsp007@gmail.com']
若需要得到循环的次数,参见 函数 range 的用法

2.4. break / continue

这两个的用法和C中相同

for i in range(10):
if 2==i:continue #结束当前循环,进入下一步循环
if 6==i:break #跳出循环
print i
输出

0
1
3
4
5
2.5. while / pass

while True:
pass #什么也不做
2.6. is

用来比较两个变量是否指向同一内存地址(也就是两个变量是否等价) 而 == 是用来比较两个变量是否逻辑相等

a=[1,2]
b=[1,2]
>>> a is b
False
>>> a == b
True
2.7. del

用于删除元素

a=[1,2,3,4,5,6]

del a[0]
a
>>>[2,3,4,5,6]

del a[2:4]
a
>>>[2,3,6]

del a[:]
a
>>>[]

del a
a
#抛出异常
>>>NameError: name 'a' is not defined
2.8. try ... except ... finally / raise

try ... except用于异常处理

try:
x=int(raw_input("请输入数字:"))
except ValueError: #可以同时捕获多个异常,写法如except(RuntimeError,ValueError):
#当输入非数字时
print"您输入不是数字"
except: #省略异常名,可以匹配所有异常,慎用
pass
else:#当没有异常时
print 'result=',result
finally:#和Java中类似。一般用于释放资源，如文件，网络连接。
print 'finish'
raise用于抛出异常,可以为自定义的异常类

惯例是以Error结尾的类，同类的异常一般派生自同一个基类(如Exception)

class MyError(Exception):
def __init__(self,value):
self.value=value
def __str__(self):
return reper(self.value)
基类异常可以匹配派生类异常

try:
raise Exception("spam","egg")
except Exception,inst:#inst为该异常类的实例,为可选项
print type(inst) #异常的类型
print inst
3. 内建类型
3.1. None

None 表示该值不存在,比如 没有定义返回值 的函数就 返回None

3.2. Ture / False

布尔类型,Ture等价于1,False等价于0

3.3. List

>>>test=[1,2,"yes"]
3.3.1. 内建函数

append(x) 追加到链尾

extend(L) 追加一个列表,等价于+=

insert(i,x) 在位置i插入x

remove(x) 删除第一个值为x的元素,如果不存在会抛出异常

reverse() 反转序列

pop([i]) 返回并删除位置为i的元素,i默认为最后一个元素(i两边的[]表示i为可选的,实际不用输入)

index(x) 返回第一个值为x的元素,不存在则抛出异常

count(x) 返回x出现的次数

sort() 排序

例子:

>>>test=[1,2,"yes"]

>>>test.append(1) #追加到链尾
>>>test
[1, 2, 'yes', 1]

>>>test.extend([ 'no','maybe']) #追加一个列表
>>>test
[1, 2, 'yes', 1, 'no', 'maybe']

>>> test.insert(0,'never') #在位置0插入'never'
>>> test
['never', 1, 2, 'yes', 1, 'no', 'maybe']

>>> test.remove('no') #删除第一个值为"no"的元素,如果不存在会抛出异常
>>> test
['never', 1, 2, 'yes', 1, 'maybe']

>>> test.reverse() #反转序列
>>> test
['maybe', 1, 'yes', 2, 1, 'never']

>>> test.pop() #返回并删除位置为i的元素,i默认为最后一个元素
'never'
>>> test
['maybe', 1, 'yes', 2, 1]

>>> test.index('yes') #返回第一个值为'yes'的元素,不存在则抛出异常
2

>>> test.count(1) #返回1出现的次数
2

>>>test.sort() #排序
>>> test
[1, 1, 2, 'maybe', 'yes']
3.3.2. 切片

从序列中抽取一部分

>>> test=['never', 1, 2, 'yes', 1, 'no', 'maybe']

>>> test[0:3] #包括test[0],不包括test[3]
['never', 1, 2]

>>> test[0:6:2] #包括test[0],不包括test[6],而且步长为2
['never', 2, 1]

>>> test[:-1] #包括开始,不包括最后一个
['never', 1, 2, 'yes', 1, 'no']

>>> test[-3:] #抽取最后3个
[1, 'no', 'maybe']

>>>test[::-1] #倒序排列
['maybe', 'no', 1, 'yes', 2, 1, 'never']
3.3.3. 列表推导式

可以直接通过for循环生成一个list

>>>freshfruit=[' banana ',' loganberry ']
>>>[weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry']
说明:strip()是去除字符串两端多于空格,该句是去除序列中的所有字串两端多余的空格

>>>vec=[2,4,6]
>>>[3*x for x in vec if x>3]
[12, 18]
>>>[(x,x**2) for x in vec]
#循环变量要是一个sequence,而[x,x**2 for x in vec]是错误的
[(2,4),(4,16),(6,36)]
>>>vec2=[4,3,-9]

>>>[x*y for x in vec for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]

>>>[vec[i]+vec2[i] for i in range(len(vec))]
[6, 7, -3]
>>>[str(round(355/113.0,i)) for i in range(1,6)]
#str()是转换类型为可以打印的字符
#round(x,n)表示对x保留n位小数(四舍五入)
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
3.4. 元组

一旦初始化便不能更改的数据结构,速度比list快

>>>t=1234,5567,'hello' #t=(1234,5567,'hello')的简写

>>>x,y,z=t #拆分操作可以应用于所有sequence
>>>x
1234

>>>u=t,(1,2,3)
>>>u
((1234,5567,'hello'),(1,2,3))

>>>empty=() #空元组
>>>singleton='hi', #单个元素的元组,注意逗号
通过元组可以很简单的进行数据交换. 比如:

a=1
b=2
a,b=b,a
3.5. set

set（集合）：无序不重复的元素集

>>>basket = ['apple','orange','apple','pear','apple','banana']

>>>fruit=set(basket)

>>>fruit
set(['orange', 'pear', 'apple', 'banana'])

>>>'orange' in fruit
True

>>>a=set('abracadabew')
>>>a
set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'r', 'w'])

>>>b=set('wajgwaoihwb')
>>>b
set(['a', 'b', 'g', 'i', 'h', 'j', 'o', 'w'])

>>>a-b #差
set(['c', 'r', 'e', 'd'])

>>>a|b #并
set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'g', 'i', 'h', 'j', 'o', 'r', 'w'])

>>>a&b #交
set(['a', 'b', 'w'])

>>>a^b #(并-交)
set(['c', 'e', 'd', 'g', 'i', 'h', 'j', 'o', 'r'])
3.6. dict

字典:关键字为不可变类型,如字符串,整数,只包含不可变对象的元组.

列表等不可以作为关键字.

如果列表中存在关键字对,可以用dict()直接构造字典.而这样的列表对通常是由列表推导式生成的.

>>>tel={'jack':4098,'sape':4139}

>>>tel['guido']=4127

>>>tel
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

>>>tel['jack'] #如果jack不存在,会抛出KeyError
4098
>>>a.get("zsp",5000) #如果"zsp"为tel的键则返回其值,否则返回5000

>>>del tel['sape'] #删除键'sape'和其对应的值
>>>tel.keys() #复制一份键的副本,同理tel.items()为值的副本
['jack', 'guido']

>>>"jack" in tel #判断"jack"是否tel的键
True
>>>"zsp" not in tel
True

>>>for k,v in tel.iteritems():print k,v #同理tel.iterkeys()为键的迭代器,tel.itervalues()为值的迭代器
jack 4098
guido 4127

>>>tel.copy() #复制一份tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127}

>>> tel.fromkeys([1,2],0) #从序列生成并返回一个字典,其值为第二个参数(默认为None),不改变当前字典
{1: 0, 2: 0}

>>>tel.popitem() #弹出一项
('jack', 4098)
4. 函数相关
4.1. 函数定义 / 参数默认值

def fib(n=2,a=1):#参数可以有默认值
"""这里给函数写文档注释"""
for i in range(n):
print a

>>>f=fib #可以用一个变量表示函数
>>>f(3)
1
1
1

>>>fib(a=2) #多个可选参数赋值可以直接写"参数变量名＝值"来快速赋值
2
2
4.2. Lambda函数

一种无名函数的速写法

def make_incrementor(n):
return lambda x: x+n

f=make_incrementor(n)
#f等价于
#def f(x):
# return x+n
4.3. 不定长参数 *para,**para

参数格式为 *para 表示接受一个元组

为 **para 表示接受一个字典

*para要在**para之前

def test(*args,**dic):
for arg in args :
print arg
for k,v in dic.iteritems():
print k ,':',v

>>> test("yes",1,2,me="张沈鹏",where="中国") #"yes",1,2传递给元组;me="张沈鹏",where="中国"传递给字典
yes
1
2
me : 张沈鹏
where : 中国
4.4. @ 装饰器

@A def B:pass 等价于 def B:pass B=A(B) 即将函数B作为参数传给参数A

from time import time
#测试运行时间
def cost_time(func):
def result(*args,**dic):
beign=time()
func(*args,**dic)
print "cost time : ",time()-beign
return result

@cost_time
def show(n):
for x in range(n):print x

>>> show(10)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
cost time : 0.0469999313354
4.5. 生成器表达式

生成器表达式:类似于没有中括号的列表推导式,可用在参数中

>>>sum(i*i for i in range(10))
285

>>>unique_words=set(word for line in page for word in line.split())#page为打开的文件

>>>data='golf'

>>>list(data[i] for i in range(len (data)-1,-1,-1))
['f','l','o','g']
4.6. yield

每次调用返回一个值,并记录当前执行位置所有的变量

def reverse(data):
for index in range(len(data)-1,-1,-1):
yield data[index]

for char in reverse("golf"):
print char,
输出

f l o g
5. 常用函数
5.1. eval

对字符串参数运算,求值

>>> eval("1 + 2*3") #可以方便的用来做四则运算
7
>>> a=1
>>> eval('a+1') #可以访问变量
2
5.2. exec

将字符串参数作为python脚本执行

>>> exec('a="Zsp"')
>>> a
'Zsp'
5.3. execfile

和exec类似,不过是用来打开一个文件,并作为python脚本执行

5.4. dir

显示对象的所有属性(即可以用"."操作直接访问)

>>> dir([])
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__str__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
5.5. help

help(类/函数) 返回相应对象的文档字符串

>>> help(vars)
Help on built-in function vars in module __builtin__:

vars(...)
vars([object]) -> dictionary

Without arguments, equivalent to locals().
With an argument, equivalent to object.__dict__.
5.6. len

返回序列/字典的长度

>>> len([1,2,3])
3
5.7. print

输出字符串 用法演示:

print "Today ", #加逗号,输出后不换行

name="ZSP"

print name,"cost $",10 #输出多个变量

print "hello,%s!"%name #%s 表示用str转化为字符串

for x in xrange(1,11):
print '%2d %3d' % (x,x*x) #小数输出如 %5.3f
对于字典可以用变量名来直接格式化,如:

>>>table={'Sjoerd':4127,'Jack':4098,'Dcab':8637678}
>>>print 'Jack:%(Jack)d; Sjoerd:%(Sjoerd)d; Dcab:%(Dcab)d' %
table
Jack:4098; Sjoerd:4127; Dcab:8637678
同时,函数vars()返回包含所有变量的字典,配合使用,无坚不摧!

5.8. raw_input

x=raw_input("Please enter an sentence:") #将输入的内容赋值给x
5.9. range

range(10,0,-3)#参数的含义为起点(默认为0),终点(不含终点),步长(默认为1)
>>>[10,7,4,1]
和for...in配合使用

a=['cat','door','example']
for i in range(len(a)):#len()函数为求序列的长度
print i,a[i]
5.10. filter

filter(function , sequence) 返回序列,为原序列中能使function返回true的值

>>>a=[1,2,3,4]
>>>filter(lambda x:x%2,a)
[1, 3]
5.11. map

map(function,sequence,[sequence...])

返回序列,为对原序列每个元素分别调用function获得的值.

可以传入多个序列,但function也要有相应多的参数,如

map(lambda x,y,z:x+y+z,range(1,3),range(3,5),range(5,7))

计算过程为

1+3+5=9

2+4+6=12

返回[9,12]

5.12. reduce

reduce(function,sequence,[init])

返回一个单值为,计算步骤为 :

第1个结果=function(sequence[0],sequence[1])
第2个结果=function(第1个结果,sequence[2])
返回最后一个计算得值
如果有init,则先调用function(init,sequence[0])

sequence只有一个元素时,返回该元素,为空时抛出异常.
如 reduce(lambda x,y:x+y,range(3),99) 的计算为

99+0=99 => 99+1=100 => 100+2=102

返回102

注:实际使用中用内建函数sum来完成这个累加更合适,如这里等价sum(range(3),99)

5.13. zip

zip用于多个sequence的循环

questions=['name','quest','favorite color']
answers=['lancelot','the holy grail','blue']

for q,a in zip(questions,answers):
print 'What is your %s ? It is %s.'%(q,a)
输出:

What is your name ? It is lancelot.
What is your quest ? It is the holy grail.
What is your favorite color ? It is blue.
5.14. reversed反向循环

for i in reversed(range(1,4)):
print i
输出:

3
2
1
5.15. sorted排序

返回一个有序的新序列

>>>sorted([2,5,1,4])
[1, 2, 4, 5]
5.16. enumerate 返回索引位置和对应的值

for i,v in enumerate(['tic','tac','toe'])
print i,v
输出:

0 tic
1 tac
2 toe
5.17. open/文件操作

f=open('/tmp/hello','w')

#open(路径+文件名,读写模式)

#读写模式:r只读,r+读写,w新建(会覆盖原有文件),a追加,b二进制文件.常用模式

如:'rb','wb','r+b'等等

f.read([size]) size未指定则返回整个文件,如果文件大小>2倍内存则有问题.f.read()读到文件尾时返回""(空字串)

file.readline() 返回一行

file.readline([size]) 返回包含size行的列表,size 未指定则返回全部行

for line in f: print line #通过迭代器访问

f.write("hello\n") #如果要写入字符串以外的数据,先将他转换为字符串.

f.tell() 返回一个整数,表示当前文件指针的位置(就是到文件头的比特数).

f.seek(偏移量,[起始位置])

用来移动文件指针

偏移量:单位:比特,可正可负

起始位置:0-文件头,默认值;1-当前位置;2-文件尾

f.close() 关闭文件

6. 模块化
6.1. 导入模块

模块的查找路径

1.当前的目录

2.环境变量PYTHONPATH所指的目录列表

3.python解释器的安装目录

如将代码保存上述的一个目录中的的fibo.py文件中,便可以

import fibo
fibo.function()
如果想直接使用fibo.function可以重命名这个函数,如

f=fibo.function
f()
也可以

form fibo import function
function()
甚至可以form fibo import *

可以 form 包.子包.模块 imort 函数

然后就直接使用该函数,不需要加前缀

6.2. 包

引用推荐写法为

form 包 import 模块

几个功能类似的模块可以组合成一个包,

比如一个可以处理.wav,.mp3,.wma等音频文件的有类似如下结构:

Sound/
__init__.py
Formats/
__init__.py
wavread.py
wavwrite.py
mp3read.py
mp3write.py
wmaread.py
wmawrite.py
Effects/
__init__.py
echo.py
surround.py
reverse.py
只有当init.py存在时python才将该文件夹视为一个包.

该文件可以为空文件 一般在init.py文件中定义一个all列表,包含要import *时要导入的模块. 如Sound/Effects/init.py可以有如下内容

__all__=["echo","surround","reverse"]

包的作者在发布包时可以更新这个列表,也可以根据需要让某个模块不支持import *

对于包中同一个文件夹下的模块可以把

form 包.子包 imort 模块

简写为 imort 模块

6.3. 面向对象

6.3.1. 概要

class ClassName:
"类文档,可以通过类名.__doc__访问"
def f(self):#self为每个类函数的必要的一个参数,可以通过它来访问当前实例
return self.content

def __init__(self,word=''):#构造函数
#构造函数,可以初始化变量,可以有参数"
self.content=word
self.__name=word #私有变量,以"__"开头,不以"__"结尾的变量
创建类实例 x=ClassName("good")

6.3.2. 类继承

class DerivedClassName(BassClassName):

pass
如果基类定义在另一个模块中, 要写成

modname.BaseClassName

派生类的函数会覆盖基类的同名函数

如果想扩充而不是改写基类的函数,可以这样调用基类函数

BaseClassName.methodname(self,arguments)

注意:该基类要在当前全局域或被导入

class A:
def hi(self):
print "A"
class B:
def hi(self):
A.hi(self)
super(B).hi() #通过super关键字可以获得当前类的基类
print "B"

B().hi()
输出

A
B
6.3.3. 多重继承

类多继承

class DerivedClassName(Base1,Base2,Base3):
pass
对于该类函数的解析规则是深度优先,先是Base1,然后是Base1的基类,诸如此类.

class A:
def hi(self):
print "A"

class B:
def hi(self):
print "B"

class C(A,B):
pass

C().hi()
输出:

A
6.4. 操作符重载

通过定义类的一些约定的以""开头并结尾的函数,可以到达重载一些特定操作的目的,下面是是一些常用的重载
6.4.1. __str__ / __unicode__

当print一个对象实例时,实际是print该实例

str()函数的返回值.
class A:
def __str__(self):
return "A"
def __unicode__(self):
return "uA"

print A()
print unicode(A())
输出

A
uA
unicode和str类似,不过返回Unicode字符串.
6.4.2. 比较操作

x<y x.

lt(y)
x<=y x.

le(y)
x==y x.

eq(y)
x!=y 或 x<>y x.

ne(y)
x>y x.

gt(y)
x>=y x.

ge(y) cmp( self, other) 用来简化比较函数的定义 self < other返回负数,相等时返回0,self>other时返回正数
class A:
def __init__(self,i):
self.i=i
def __cmp__(self,other):
return self.i-other.i

print A(1)>A(2)
输出

False
6.4.3. __iter__

for ... in 循环即就是通过这个函数遍历当前容器的对象实例 可配合yield方便的编写这个函数(参见基本语法yield)

class A:
def __init__(self,n):
self.n=n
def __iter__(self):
n=self.n
while n:
m=n%2
n/=2
yield m

for i in A(5):
print i,
输出

1 0 1
另有一种繁琐的实现: 返回一个可以通过next()函数遍历的对象,当结束时抛出StopIteration异常

6.5. 类相关函数

6.5.1. type

返回对象的类型

>>> type("")
<type 'str'>
>>> type("")==str
True

>>> type([])
<type 'list'>
>>> type([])==list
True

>>> type({})
<type 'dict'>

>>> type(())
<type 'tuple'>

>>> class A:pass

>>> type(A)
<type 'classobj'>

>>> type(A())
<type 'instance'>

>>> import types #在types模块中有许多类型的定义

>>> type(A)==types.ClassType
True
6.5.2. getattr / hasattr /delattr

getattr:通过类实例和一个字符串动态的调用类函数/属性

class A:
def name(self):
return "ZSP"
def hello(self):
return "nice to meet me ."

def say(obj,attr):
print getattr(obj,attr)()

a=A()
say(a,"name")
say(a,"hello")
输出

ZSP
nice to meet me .
hasattr 用来判断实例有无该函数/属性

delattr 用来删除实例的函数/属性

6.5.3. property

通过值的方式调用实例无参函数

class A(object):
def __init__(self): self._x = None
def getx(self): return self._x
def setx(self, value): self._x = value
def delx(self): self._x=None
x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
a=A()
print a.x

a.x="ZSP"
print a.x

del a.x
print a.x
输出

None
ZSP
None
可以方便的定义一个只读属性

class A(object):
@property
def x(self): return "Property"
调用

>>>a=A()

>>>print a.x
Property

>>>a.x="ZSP" #只读属性,不能更改
Traceback (most recent call last):
File "D:\Profile\Untitled 2.py", line 9, in <module>
a.x="ZSP"
AttributeError: can't set attribute
6.5.4. isinstance( object, classinfo)

判断一个对象是否是一个类的实例

>>>class A:pass

>>>class B:pass

>>>a=A()

>>>isinstance(a,A)
True

>>>isinstance(a,B)
False
Python 常用模块体验 ::-- ZoomQuiet [2007-11-10 06:37:48]

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Py常用模块汇编
zshelve 对象持久模块
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7. Py常用模块汇编
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一些有用的Python函式庫列表 » 程式設計 遇上 小提琴

::-- ZoomQuiet [2007-11-10 07:39:01]

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7.1. zshelve 对象持久模块

{{{Jiahua Huang <jhuangjiahua@gmail.com> reply-to python-cn@googlegroups.com, to "python. cn" <python-cn@googlegroups.com>, date Nov 8, 2007 5:41 PM subject [CPyUG:34726] 贴个 zlib 压缩的 zshelve 对象持久模块 }}} 这个给 Python 标准库的 shelve.py 添加了 zlib 压缩， 减小数据库文件体积，以改善磁盘 io 性能

7.1.1. 发布

http://zshelve.googlecode.com/svn/trunk/

加了个命令行工具:

huahua@huahua:tmp$ zshelve
commandline tool for zshelve databases

Usage: zshelve FILE dump Dump the data tree
zshelve FILE keys List of keys
zshelve FILE get KEY Dump value for key
zshelve FILE set KEY VALUE Set db[key] = value
zshelve FILE has_key KEY True if database has the key
zshelve FILE search_key KEY Search key
zshelve FILE search_value VALUE Search value

huahua@huahua:tmp$ zshelve set tes.db a 1
huahua@huahua:tmp$ zshelve dump tes.db
|- a
| | - 1
huahua@huahua:tmp$ zshelve set tes.db b "dict(a=1,b=2,c=3,d={'s':'4'})"
huahua@huahua:tmp$ zshelve dump tes.db
|- a
| |- 1
|- b
| |- a
| | |- 1
| |- c
| | |- 3
| |- b
| | |- 2
| |- d
| | |- s
| | | |- 4
对比::

>>> import zshelve
>>> import shelve
>>> zdb = zshelve.open('/tmp/zshelve.db')
>>> db = shelve.open('/tmp/shelve.db')
>>> zdb['1'] = dict(a='0123456789'*10000000)
>>> db['1'] = dict(a='0123456789'*10000000)
>>> zdb.sync()
>>> db.sync()
看看文件大小差异::

huahua@huahua:zshelve$ ll /tmp/*shelve.db
-rw-r--r-- 1 huahua huahua 96M 2007-11-08 17:36 /tmp/shelve.db
-rw-r--r-- 1 huahua huahua 204K 2007-11-08 17:36 /tmp/zshelve.db
7.1.2. 补丁::

--- shelve.py 2007-05-03 00:56:36.000000000 +0800
+++ zshelve.py 2007-11-08 17:25:59.000000000 +0800
@@ -70,6 +70,7 @@ except ImportError:

import UserDict
import warnings
+import zlib ## use zlib to compress dbfile

__all__ = ["Shelf","BsdDbShelf","DbfilenameShelf","open"]

@@ -80,13 +81,14 @@ class Shelf(UserDict.DictMixin):
See the module's __doc__ string for an overview of the interface.
"""

- def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False):
+ def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False, compresslevel=2):
self.dict = dict
if protocol is None:
protocol = 0
self._protocol = protocol
self.writeback = writeback
self.cache = {}
+ self.compresslevel = compresslevel

def keys(self):
return self.dict.keys()
@@ -109,7 +111,7 @@ class Shelf(UserDict.DictMixin):
try:
value = self.cache[key]
except KeyError:
- f = StringIO(self.dict[key])
+ f = StringIO(zlib.decompress(self.dict[key]))
value = Unpickler(f).load()
if self.writeback:
self.cache[key] = value
@@ -121,7 +123,7 @@ class Shelf(UserDict.DictMixin):
f = StringIO()
p = Pickler(f, self._protocol)
p.dump(value)
- self.dict[key] = f.getvalue()
+ self.dict[key] = zlib.compress(f.getvalue(), self.compresslevel)

def __delitem__(self, key):
del self.dict[key]
@@ -168,32 +170,32 @@ class BsdDbShelf(Shelf):
See the module's __doc__ string for an overview of the interface.
"""

- def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False):
- Shelf.__init__(self, dict, protocol, writeback)
+ def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False, compresslevel=2):
+ Shelf.__init__(self, dict, protocol, writeback, compresslevel)

def set_location(self, key):
(key, value) = self.dict.set_location(key)
- f = StringIO(value)
+ f = StringIO(zlib.decompress(value))
return (key, Unpickler(f).load())

def next(self):
(key, value) = self.dict.next()
- f = StringIO(value)
+ f = StringIO(zlib.decompress(value))
return (key, Unpickler(f).load())

def previous(self):
(key, value) = self.dict.previous()
- f = StringIO(value)
+ f = StringIO(zlib.decompress(value))
return (key, Unpickler(f).load())

def first(self):
(key, value) = self.dict.first()
- f = StringIO(value)
+ f = StringIO(zlib.decompress(value))
return (key, Unpickler(f).load())

def last(self):
(key, value) = self.dict.last()
- f = StringIO(value)
+ f = StringIO(zlib.decompress(value))
return (key, Unpickler(f).load())

@@ -204,12 +206,12 @@ class DbfilenameShelf(Shelf):
See the module's __doc__ string for an overview of the interface.
"""

- def __init__(self, filename, flag='c', protocol=None, writeback=False):
+ def __init__(self, filename, flag='c', protocol=None,
writeback=False, compresslevel=2):
import anydbm
- Shelf.__init__(self, anydbm.open(filename, flag), protocol, writeback)
+ Shelf.__init__(self, anydbm.open(filename, flag), protocol,
writeback, compresslevel)

-def open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False):
+def open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False, compresslevel=2):
"""Open a persistent dictionary for reading and writing.

The filename parameter is the base filename for the underlying
@@ -222,4 +224,4 @@ def open(filename, flag='c', protocol=No
See the module's __doc__ string for an overview of the interface.
"""

- return DbfilenameShelf(filename, flag, protocol, writeback)
+ return DbfilenameShelf(filename, flag, protocol, writeback, compresslevel)

一行代码让 UserDict.UserDict 的类加速 4 倍

::-- ZoomQuiet [2007-11-10 07:34:49]

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fast UserDict
7.2. fast UserDict

{{{Jiahua Huang <jhuangjiahua@gmail.com> reply-to python-cn@googlegroups.com, to "python. cn" <python-cn@googlegroups.com>, date Nov 10, 2007 3:28 PM subject [CPyUG:34791] 一行代码让 UserDict.UserDict 的类加速 4 倍 }}} 发现 Python 标准库里好些字典类从 UserDict.UserDict 派生， 而不是从 dict 派生， 是因为 旧版 python 内建类型不能派生子类，

那么这会不会影响速度呢，

先给两个分别继承 UserDict.UserDict 和 dict 的类 URdict, Rdict

>>> import UserDict
>>> class URdict(UserDict.UserDict):
... '''dict can search key by value
... '''
... def indexkey4value(self, value):
... '''search key by value
... >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other')
... >>> rd.indexkey4value('Other')
... 'b'
... '''
... try:
... ind = self.values().index(value)
... return self.keys()[ind]
... except:
... return None
... def key4value(self, svalue):
... '''search key by value
... >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other')
... >>> rd.key4value('Other')
... 'b'
... '''
... for key, value in self.iteritems():
... if value == svalue:
... return key
... def keys4value(self, svalue):
... '''search keys by value
... >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other')
... >>> rd.keys4value('Other')
... ['b', 'e']
... '''
... keys=[]
... for key, value in self.iteritems():
... if value == svalue:
... keys.append(key)
... return keys
...
>>>
>>> class Rdict(dict):
... '''dict can search key by value
... '''
... def indexkey4value(self, value):
... '''search key by value
... >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other')
... >>> rd.indexkey4value('Other')
... 'b'
... '''
... try:
... ind = self.values().index(value)
... return self.keys()[ind]
... except:
... return None
... def key4value(self, svalue):
... '''search key by value
... >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other')
... >>> rd.key4value('Other')
... 'b'
... '''
... for key, value in self.iteritems():
... if value == svalue:
... return key
... def keys4value(self, svalue):
... '''search keys by value
... >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other')
... >>> rd.keys4value('Other')
... ['b', 'e']
... '''
... keys=[]
... for key, value in self.iteritems():
... if value == svalue:
... keys.append(key)
... return keys
...
>>>

>>> import time
>>> def _timeit(_src):
... exec('''
... _t0 = time.time()
... %s
... _t1 = time.time()
... _t3 = _t1 - _t0
... '''%_src)
... return _t3
...
>>> ran = range(100000)

再弄俩实例
>>> u = URdict()
>>> r = Rdict()

看看插入速度
>>> _timeit("for i in ran: u[i]=i")
0.1777961254119873
>>> _timeit("for i in ran: r[i]=i")
0.048948049545288086

看看原始 dict 的速度
>>> _timeit("for i in ran: d[i]=i")
0.041368961334228516
可以看到， UserDict.UserDict 确实严重影响速度，

python 标准库里边好多 UserDict 的都应该换成 dict ， 以提高性能

不过，一个个修改 Python 标准库似乎又不合适，

再次使用一招鲜，直接干掉 UserDict

在使用/导入那些模块前先来一行

>>> import UserDict; UserDict.UserDict = dict
完了再导入模块来试试

>>> u = URdict()
>>> _timeit("for i in ran: u[i]=i")
0.042366981506347656
一行代码让速度提高 4 倍