一、基础
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com/')
html = response.read()
print(html)
urlopen参数可以传入一个request请求,它其实就是一个Request类的实例
import urllib.request
request = urllib.request.Request("http://www.baidu.com")
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read()
print(html)
注意Python3中：
urllib2已拆分更名为urllib.request和urllib.error
except urllib2.URLError, e变为 except urllib.error.URLError as e
Python3中，cookielib改成 http.cookiejar，方法里也需改成 http.cookiejar
python3.x系列不再有 raw_input 函数。3.x中 input 和从前的 raw_input 等效
二、GET、POST
POST
方式1：
import urllib
import urllib2
values = {"username":"1016903103@qq.com","password":"XXXX"}
data = urllib.urlencode(values)
url = "https://passport.csdn.net/account/login?from=http://my.csdn.net/my/mycsdn"
request = urllib2.Request(url,data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
方式2：
import urllib
import urllib2
values = {}
values['username'] = "1016903103@qq.com"
values['password'] = "XXXX"
data = urllib.urlencode(values)
url = "http://passport.csdn.net/account/login?from=http://my.csdn.net/my/mycsdn"
request = urllib2.Request(url,data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
GET
import urllib
import urllib2
values={}
values['username'] = "1016903103@qq.com"
values['password']="XXXX"
data = urllib.urlencode(values)
url = "http://passport.csdn.net/account/login"
geturl = url + "?"+data
request = urllib2.Request(geturl)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
三、异常捕获
在代码中，我们需要用try-except语句来包围并捕获相应的异常 URLError
import urllib.request
requset = urllib.request.Request('http://www.xxxxx.com')
try:
urllib.request.urlopen(requset)
except urllib.error.URLError as e:
print(e.reason)
HTTPError是URLError的子类，在你利用urlopen方法发出一个请求时，服务器上都会对应一个应答对象response，其中它包含一个数字”状态码”。
HTTPError实例产生后会有一个code属性，这就是是服务器发送的相关错误号。
因为urllib2可以为你处理重定向，也就是3开头的代号可以被处理，并且100-299范围的号码指示成功，所以你只能看到400-599的错误号码。
import urllib.request
req = urllib.request.Request('http://blog.csdn.net/cqcre')
try:
urllib.request.urlopen(req)
except urllib.request.HTTPError as e:
print(e.code)
print(e.reason)
结果：
403
Forbidden
HTTPError的父类是URLError，根据编程经验，父类的异常应当写到子类异常的后面，如果子类捕获不到，那么可以捕获父类的异常，所以上述的代码可以这么改写
import urllib.request
req = urllib.request.Request('http://blog.csdn.net/cqcre')
try:
urllib.request.urlopen(req)
except urllib.request.HTTPError as e:
print(e.code)
except urllib.request.URLError as e:
print(e.reason)
else:
print("OK")
如果捕获到了HTTPError，则输出code，不会再处理URLError异常。如果发生的不是HTTPError，则会去捕获URLError异常，输出错误原因。
另外还可以加入 hasattr属性提前对属性进行判断，代码改写如下
import urllib.request
req = urllib.request.Request('http://blog.csdn.net/cqcre')
try:
urllib.request.urlopen(req)
except urllib.request.URLError as e:
if hasattr(e,"code"):
print(e.code)
if hasattr(e,"reason"):
print(e.reason)
else:
print("OK")
四、response中的info()和geturl()
urlopen返回的应答对象response(或者HTTPError实例)有两个很有用的方法info()和geturl()
1.geturl()：
这个返回获取的真实的URL，这个很有用，因为urlopen(或者opener对象使用的)或许会有重定向。获取的URL或许跟请求URL不同。
import urllib.request
old_url = 'https://aaa.com'
try:
req = urllib.request.Request(old_url)
response = urllib.request.urlopen(req)
print('Old url:' + old_url)
print('Real url:' + response.geturl())
except urllib.request.URLError as e:
print(e.code)
print(e.reason)
#结果：
#Old url:https://xxx.com/
#Real url:https://www.xxx.com/index.jsp
或者为：
from urllib.request import Request, urlopen, URLError, HTTPError
old_url = 'http://xxx.com/'
try:
req = Request(old_url)
response = urlopen(req)
print('Old url:' + old_url)
print('Real url:' + response.geturl())
except urllib.request.URLError as e:
print(e.code)
print(e.reason)
2.info()：
这个返回对象的字典对象，该字典描述了获取的页面情况。通常是服务器发送的特定头headers。
from urllib.request import Request, urlopen, URLError, HTTPError
old_url = 'http://www.baidu.com'
req = Request(old_url)
response = urlopen(req)
print('Info():')
print(response.info())
五、Cookie
Cookie，指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）
比如说有些网站需要登录后才能访问某个页面，在登录之前，你想抓取某个页面内容是不允许的。那么我们可以利用Urllib2库保存我们登录的Cookie，然后再抓取其他页面就达到目的了。
1.Opener
当你获取一个URL你使用一个opener(一个urllib2.OpenerDirector的实例)。在前面，我们都是使用的默认的opener，也就是urlopen。它是一个特殊的opener，传入的参数仅仅是url，data，timeout。
如果我们需要用到Cookie，只用这个opener是不能达到目的的，所以我们需要创建更一般的opener来实现对Cookie的设置。
2.Cookielib
cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象，我们可以利用本模块的CookieJar类的对象来捕获cookie并在后续连接请求时重新发送，比如可以实现模拟登录 功能。该模块主要的对象有CookieJar、FileCookieJar、MozillaCookieJar、LWPCookieJar。
它们的关系：CookieJar —-派生—->FileCookieJar —-派生—–>MozillaCookieJar和LWPCookieJar
Python3中，cookielib改成 http.cookiejar，方法里也需改成 http.cookiejar
1）获取Cookie保存到变量
import urllib.request
import http.cookiejar
#声明一个CookieJar对象实例来保存cookie
cookie = http.cookiejar.CookieJar()
#利用urllib.request库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器
handler=urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
#通过handler来构建opener
opener = urllib.request.build_opener(handler)
#此处的open方法同urllib.request的urlopen方法，也可以传入request
response = opener.open('http://www.baidu.com')
for item in cookie:
print('Name = '+item.name)
print('Value = '+item.value)
结果：
Name = BAIDUID Value = B07B663B645729F11F659C02AAE65B4C:FG=1 Name = BAIDUPSID Value = B07B663B645729F11F659C02AAE65B4C Name = H_PS_PSSID Value = 12527_11076_1438_10633 Name = BDSVRTM Value = 0 Name = BD_HOME Value = 0
2）保存Cookie到文件
在上面的方法中，我们将cookie保存到了cookie这个变量中，如果我们想将cookie保存到文件中该怎么做呢？这时，我们就要用到FileCookieJar这个对象了，在这里我们使用它的子类MozillaCookieJar来实现Cookie的保存
import http.cookiejar
import urllib.request
#设置保存cookie的文件，同级目录下的cookie.txt
filename = 'cookie.txt'
#声明一个MozillaCookieJar对象实例来保存cookie，之后写入文件
cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar(filename)
#利用urllib2库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器
handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
#通过handler来构建opener
opener = urllib.request.build_opener(handler)
#创建一个请求，原理同urllib2的urlopen
response = opener.open("http://www.baidu.com")
#保存cookie到文件
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)
3）从文件中获取Cookie并访问
那么我们已经做到把Cookie保存到文件中了，如果以后想使用，可以利用下面的方法来读取cookie并访问网站
import http.cookiejar
import urllib.request
#创建MozillaCookieJar实例对象
cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar()
#从文件中读取cookie内容到变量
cookie.load('cookie.txt', ignore_discard=True, ignore_expires=True)
#创建请求的request
req = urllib.request.Request("http://www.baidu.com")
#利用urllib2的build_opener方法创建一个opener
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie))
response = opener.open(req)
print(response.read())
如果我们的 cookie.txt 文件中保存的是某个人登录百度的cookie，那么我们提取出这个cookie文件内容，就可以用以上方法模拟这个人的账号登录百度
例子：
创建一个带有cookie的opener，在访问登录的URL时，将登录后的cookie保存下来，然后利用这个cookie来访问其他网址。
如登录之后才能查看的成绩查询呀，本学期课表呀等等网址，模拟登录就这么实现啦
import urllib
import urllib2
import cookielib
filename = 'cookie.txt'
#声明一个MozillaCookieJar对象实例来保存cookie，之后写入文件
cookie = cookielib.MozillaCookieJar(filename)
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
postdata = urllib.urlencode({
'stuid':'201200131012',
'pwd':'23342321'
})
#登录教务系统的URL
loginUrl = 'http://jwxt.sdu.edu.cn:7890/pls/wwwbks/bks_login2.login'
#模拟登录，并把cookie保存到变量
result = opener.open(loginUrl,postdata)
#保存cookie到cookie.txt中
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)
#利用cookie请求访问另一个网址，此网址是成绩查询网址
gradeUrl = 'http://jwxt.sdu.edu.cn:7890/pls/wwwbks/bkscjcx.curscopre'
#请求访问成绩查询网址
result = opener.open(gradeUrl)
print result.read()
六、str和bytes类型之间的常用转码方式：
1、str to bytes:(3种方式）
2、bytes to str (3种方式）
七、正则表达式
content = response.read().decode('utf-8')
pattern = re.compile('<div.*?class="author.*?>.*?<a.*?</a>.*?<a.*?>(.*?)</a>.*?<div.*?class'+
'="content".*?title="(.*?)">(.*?)</div>(.*?)<div class="stats.*?class="number">(.*?)</i>',re.S)
items = re.findall(pattern,content)
for item in items:
print item[0],item[1],item[2],item[3],item[4]
现在正则表达式在这里稍作说明
1）.*? 是一个固定的搭配，.和*代表可以匹配任意无限多个字符，加上？表示使用非贪婪模式进行匹配，也就是我们会尽可能短地做匹配，以后我们还会大量用到 .*? 的搭配。
2）(.*?)代表一个分组，在这个正则表达式中我们匹配了五个分组，在后面的遍历item中，item[0]就代表第一个(.*?)所指代的内容，item[1]就代表第二个(.*?)所指代的内容，以此类推。
3）re.S 标志代表在匹配时为点任意匹配模式，点 . 也可以代表换行符。
#获取帖子一共有多少页
def getPageNum(self):
page = self.getPage(1)
pattern = re.compile('<li class="l_reply_num.*?</span>.*?<span.*?>(.*?)</span>',re.S)
result = re.search(pattern,page)
if result:
#print result.group(1) #测试输出
return result.group(1).strip() #strip()将前后多余内容删除
else:
return None
八、Python创建目录文件夹
Python对文件的操作还算是方便的，只需要包含os模块进来，使用相关函数即可实现目录的创建。
主要涉及到三个函数
1、os.path.exists(path) 判断一个目录是否存在
2、os.makedirs(path) 多层创建目录
3、os.mkdir(path) 创建目录
def mkdir(path):
# 引入模块
import os
# 去除首位空格
path=path.strip()
# 去除尾部 \ 符号
path=path.rstrip("\\")
# 判断路径是否存在
# 存在 True
# 不存在 False
isExists=os.path.exists(path)
# 判断结果
if not isExists:
# 如果不存在则创建目录
print path+' 创建成功'
# 创建目录操作函数
os.makedirs(path)
return True
else:
# 如果目录存在则不创建，并提示目录已存在
print path+' 目录已存在'
return False
# 定义要创建的目录
mkpath="d:\\qttc\\web\\"
# 调用函数
mkdir(mkpath)
上面没有使用os.mkdir(path)函数，而是使用了多层创建目录函数os.makedirs(path)。
这两个函数之间最大的区别是当父目录不存在的时候os.mkdir(path)不会创建，os.makedirs(path)则会创建父目录。
Python3写入文件常用方法
all_the_text = 'hello python'
# 最简单的方法
open('d:/text.txt', 'w').write(all_the_text)
all_the_data = b'abcd1234'
open('d:/data.txt', 'wb').write(all_the_data)
# 更好的办法
file_object = open('d:/text2.txt', 'w')
file_object.write(all_the_text)
file_object.close()
# 分段写入
list_of_text_strings = ['hello', 'python', 'hello', 'world']
file_object = open('d:/text3.txt', 'w')
for string in list_of_text_strings:
file_object.writelines(string)
list_of_text_strings = ['hello', 'python', 'hello', 'world']
file_object = open('d:/text4.txt', 'w')
file_object.writelines(list_of_text_strings)
九、文件写入简介
在这里，我们有写入图片和写入文本两种方式
1）写入图片
#传入图片地址，文件名，保存单张图片 def saveImg(self,imageURL,fileName): u = urllib.urlopen(imageURL) data = u.read() f = open(fileName, 'wb') f.write(data) print(u"正在悄悄保存她的一张图片为",fileName) f.close()
2）写入文本
def saveBrief(self,content,name):
fileName = name + "/" + name + ".txt"
f = open(fileName,"w+")
print(u"正在偷偷保存她的个人信息为",fileName)
f.write(content.encode('utf-8'))
3）创建新目录
def mkdir(self,path): path = path.strip() # 判断路径是否存在 # 存在 True # 不存在 False isExists=os.path.exists(path) # 判断结果 if not isExists: # 如果不存在则创建目录 print(u"偷偷新建了名字叫做",path,u'的文件夹') # 创建目录操作函数 os.makedirs(path) return True else: # 如果目录存在则不创建，并提示目录已存在 print(u"名为",path,'的文件夹已经创建成功') return False
发送请求时带Header:
import urllib,urllib2
url = 'http://www.super-ping.com/ping.php?node='+node+'&ping=www.google.com'
headers = { 'Host':'www.super-ping.com',
'Connection':'keep-alive',
'Cache-Control':'max-age=0',
'Accept': 'text/html, */*; q=0.01',
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2272.89 Safari/537.36',
'DNT':'1',
'Referer': 'http://www.super-ping.com/?ping=www.google.com&locale=sc',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,ja;q=0.6'
}
data = None
req = urllib2.Request(url, data, headers)
response = urllib2.urlopen(req)
compressedData = response.read()
反盗链
某些站点有所谓的反盗链设置，其实说穿了很简单，
就是检查你发送请求的header里面，referer站点是不是他自己，
所以我们只需要像把headers的referer改成该网站即可，以cnbeta为例：
headers = {
'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles'
}
headers是一个dict数据结构，你可以放入任何想要的header，来做一些伪装。
例如，有些网站喜欢读取header中的X-Forwarded-For来看看人家的真实IP，可以直接把X-Forwarde-For改了。
编码：
使用encode()函数对字符串进行编码，转换成二进制字节数据
可用decode()函数将字节解码成字符串
encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串，如str2.encode(‘utf-8’)，表示将unicode编码的字符串转换成utf-8编码。
decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码，如str1.decode(‘utf-8’)，表示将utf-8编码的字符串转换成unicode编码。
http://www.cnblogs.com/284628487a/p/5584714.html
Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。
Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
现在，捋一捋ASCII编码和Unicode编码的区别：ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。
==================================================================
1、多行语句
Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠(\)来实现多行语句，例如：
total = item_one + \
item_two + \
item_three
在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠(\)，例如：
total = ['item_one', 'item_two', 'item_three',
'item_four', 'item_five']
2、字符串
python中单引号和双引号使用完全相同。
使用三引号('''或""")可以指定一个多行字符串。
转义符 '\'
自然字符串， 通过在字符串前加r或R。 如 r"this is a line with \n" 则\n会显示，并不是换行。
python允许处理unicode字符串，加前缀u或U， 如 u"this is an unicode string"。
字符串是不可变的。
先说1双引号与3个双引号的区别，双引号所表示的字符串通常要写成一行
如：
s1 = "hello,world"
如果要写成多行，那么就要使用/ (“连行符”)，如
s2 = "hello,/
world"
s2与s1是一样的。如果你用3个双引号的话，就可以直接写了，如下：
s3 = """hello, world, hahaha."""
那么s3实际上就是"hello,/nworld,/nhahaha.", 注意“/n”，所以，如果你的字符串里/n很多，你又不想在字符串中用/n的话，那么就可以使用3个双引号。而且使用3个双引号还可以在字符串中增加注释，如下：
s3 = """hello, #hoho, this is hello, 在3个双引号的字符串内可以有注释哦
world, #hoho, this is world
hahaha."""
不过在print s3的时候连注释内容会一起给打印出来。这就是3个双引号和1个双引号表示字符串的区别了
实际上python支持单引号是有原因的，下面我来比较1个单引号和1个双引号的区别：
当我用单引号来表示一个字符串时，如果要表示 Let's go 这个字符串，必须这样：
s4 = 'Let/'s go'
注意没有，字符串中有一个'，而字符串又是用'来表示，所以这个时候就要使用转义符 / , 如果你的字符串中有一大堆的转义符，看起来肯定不舒服，python也很好的解决了这个问题，
如下：s5 = "Let's go"
这时，我们看，python知道你是用 " 来表示字符串，所以python就把字符串中的那个单引号 ' , 当成普通的字符处理了，是不是很简单。
对于双引号，也是一样的，下面举个例子
s6 = 'I realy like "python"!'
这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了
同一行显示多条语句
Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号(;)分割
import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\n')
字符串格式化
字符串格式化符号与C语言一样，查下即可
print ("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10) )
结果：
我叫 小明 今年 10 岁!
python字符串连接的N种方式
最原始的字符串连接方式：str1 + str2
python 新字符串连接语法：str1, str2
奇怪的字符串方式：str1 str2
% 连接字符串：‘name:%s; sex: ’ % ('tom', 'male')
字符串列表连接：str.join(some_list)
第一种，有编程经验的人都知道，直接用 “+” 来连接两个字符串：
'Jim' + 'Green' = 'JimGreen'
第二种比较特殊，如果两个字符串用“逗号”隔开，那么这两个字符串将被连接，但是，字符串之间会多出一个空格：
'Jim', 'Green' = 'Jim Green'
第三种也是 python 独有的，只要把两个字符串放在一起，中间有空白或者没有空白：两个字符串自动连接为一个字符串：
'Jim''Green' = 'JimGreen'
'Jim' 'Green' = 'JimGreen'
第四种功能比较强大，借鉴了C语言中 printf 函数的功能，如果你有C语言基础，看下文档就知道了。这种方式用符号“%”连接一个字符串和一组变量，字符串中的特殊标记会被自动用右边变量组中的变量替换：
'%s, %s' % ('Jim', 'Green') = 'Jim, Green'
第五种就属于技巧了，利用字符串的函数 join 。这个函数接受一个列表，然后用字符串依次连接列表中每一个元素：
var_list = ['tom', 'david', 'john']
a = '###'
a.join(var_list) = 'tom###david###john'
其实，python 中还有一种字符串连接方式，不过用的不多，就是字符串乘法，如：
a = 'abc'
a * 3 = 'abcabcabc'
=================================
3、多个语句构成代码组
像if、while、def和class这样的复合语句，首行以关键字开始，以冒号( : )结束，该行之后的一行或多行代码构成代码组。
if expression :
suite
elif expression :
suite
else :
suite
print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=""
x="a"
y="b"
# 换行输出
print( x )
print( y )
print('---------')
# 不换行输出
print( x, end=" " )
print( y, end=" " )
print()
print("==========")
结果：注意空白行没显示，print()也没显示
4、Python3 基本数据类型
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
多个变量赋值
Python允许你同时为多个变量赋值。例如：
a = b = c = 1
以上实例，创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上。
您也可以为多个对象指定多个变量。例如：
a, b, c = 1, 2, "runoob"
以上实例，两个整型对象 1 和 2 的分配给变量 a 和 b，字符串对象 "runoob" 分配给变量 c
Python3 中有六个标准的数据类型：
Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Sets（集合）
Dictionary（字典）
Number（数字）
Python3 支持 int、float、bool、complex（复数）。
在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。
内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。
>>> a, b, c, d = 20, 5.5, True, 4+3j >>> print(type(a), type(b), type(c), type(d)) <class 'int'> <class 'float'> <class 'bool'> <class 'complex'>
还可以用 isinstance 来判断：
>>> a = 111
>>> isinstance(a, int)
True
class A:
pass
isinstance(A(), A) # returns True
type(A()) == A # returns True
注意：
1、Python可以同时为多个变量赋值，如a, b = 1, 2。
2、一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。
3、数值的除法（/）总是返回一个浮点数，要获取整数使用//操作符。
4、在混合计算时，Python会把整型转换成为浮点数。
complex：
3.14j
45.j
3e+26J
Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型
String（字符串）
Python中的字符串用单引号(')或双引号(")括起来，同时使用反斜杠(\)转义特殊字符
字符串的截取的语法格式如下：
变量[头下标:尾下标]
索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。
加号 (+) 是字符串的连接符， 星号 (*) 表示复制当前字符串，紧跟的数字为复制的次数
str = 'Runoob' print (str) # 输出字符串 Runoob print (str[0:-1]) # 输出第一个个到倒数第二个的所有字符 Runoo print (str[0]) # 输出字符串第一个字符 R print (str[2:5]) # 输出从第三个开始到第五个的字符 noo print (str[2:]) # 输出从第三个开始的后的所有字符 noob print (str * 2) # 输出字符串两次 RunoobRunoob print (str + "TEST") # 连接字符串 RunoobTEST
Python 使用反斜杠(\)转义特殊字符，如果你不想让反斜杠发生转义，可以在字符串前面添加一个 r，表示原始字符串：
>>> print('Ru\noob')
Ru
oob
>>> print(r'Ru\noob')
Ru\noob
注意：
1、反斜杠可以用来转义，使用r可以让反斜杠不发生转义。
2、字符串可以用+运算符连接在一起，用*运算符重复。
3、Python中的字符串有两种索引方式，从左往右以0开始，从右往左以-1开始。
4、Python中的字符串不能改变。
与 C 字符串不同的是，Python 字符串不能被改变。向一个索引位置赋值，比如word[0] = 'm'会导致错误。
List（列表）
列表是写在方括号[ ]之间、用逗号分隔开的元素列表。
list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2 ] tinylist = [123, 'runoob'] print (list + tinylist) # 连接列表 ['abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2, 123, 'runoob']
截取方式和字符串一样。
与字符串不一样的是，列表中的元素是可以改变的：
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a[0] = 9
#删除列表元素
用 del 语句来删除列表的的元素：
list = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000]
print (list)
del list[2]
print ("删除第三个元素 : ", list)
结果：
删除第三个元素 : ['Google', 'Runoob', 2000]
注意：我们会在接下来的章节讨论remove()方法的使用
#列表截取与拼接
Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：
L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
L[2] 'Taobao' 读取第三个元素
L[-2] 'Runoob' 从右侧开始读取倒数第二个元素: count from the right
L[1:] ['Runoob', 'Taobao'] 输出从第二个元素开始后的所有元素
拼接
>>> squares = [1, 4, 9, 16, 25]
>>> squares + [36, 49, 64, 81, 100]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
#嵌套列表
使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：
>>> a = ['a', 'b', 'c']
>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
将列表当做堆栈使用
列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：
>>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]
将列表当作队列使用
也可以把列表当做队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。
这里我们将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：
>>> vec = [2, 4, 6] >>> [3*x for x in vec] [6, 12, 18] 现在我们玩一点小花样： >>> [[x, x**2] for x in vec] [[2, 4], [4, 16], [6, 36]] 这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法： >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] 我们可以用 if 子句作为过滤器： >>> [3*x for x in vec if x > 3] [12, 18] >>> [3*x for x in vec if x < 2] []
del 语句
使用 del 语句可以从一个列表中依索引而不是值来删除一个元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割，或清空整个列表（我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表）。例如：
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[0] >>> a [1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[2:4] >>> a [1, 66.25, 1234.5] >>> del a[:] >>> a []
在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print(i, v) ... 0 tic 1 tac 2 toe
同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合：
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)): ... print(i) ... 9 7 5 3 1
要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> for f in sorted(set(basket)): ... print(f) ... apple banana orange pear
Tuple（元组）
元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
元组写在小括号()里，元素之间用逗号隔开
tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2 )
tinytuple = (123, 'runoob')
print (tuple + tinytuple) # 连接元组
('abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2, 123, 'runoob')
虽然tuple的元素不可改变，但它可以包含可变的对象，比如list列表。
构造包含 0 个或 1 个元素的元组比较特殊，所以有一些额外的语法规则：
tup1 = () # 空元组
tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号
注意：
1、与字符串一样，元组的元素不能修改。
2、元组也可以被索引和切片，方法一样。
3、注意构造包含0或1个元素的元组的特殊语法规则。
4、元组也可以使用+操作符进行拼接。
#修改元组
元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = ('abc', 'xyz')
tup3 = tup1 + tup2;
print (tup3)
结果：
(12, 34.56, 'abc', 'xyz')
#删除元组
元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用del语句来删除整个元组，如下实例:
tup = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
del tup;
#tuple(seq)
将列表转换为元组。
>>> list1= ['Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu']
>>> tuple1=tuple(list1)
>>> tuple1
('Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu')
Set（集合）
集合（set）是一个无序不重复元素的序列。
基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。
可以使用大括号({})或者 set()函数创建集合
注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。
student = ({'Tom', 'Jim', 'Mary', 'Tom', 'Jack', 'Rose'})
print(student) # 输出集合，重复的元素被自动去掉
# 成员测试
if('Rose' in student) :
print('Rose 在集合中')
else :
print('Rose 不在集合中')
# set可以进行集合运算
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a - b) # a和b的差集
print(a | b) # a和b的并集
print(a & b) # a和b的交集
print(a ^ b) # a和b中不同时存在的元素
Dictionary（字典）
列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
字典是一种映射类型，字典用"{ }"标识，它是一个无序的键(key) : 值(value)对集合。
键(key)必须使用不可变类型。
在同一个字典中，键(key)必须是唯一的。
创建空字典使用 { }
dict = {}
dict['one'] = "1 - 菜鸟教程"
dict[2] = "2 - 菜鸟工具"
tinydict = {'name': 'runoob','code':1, 'site': 'www.runoob.com'}
print (dict['one']) # 输出键为 'one' 的值
print (dict[2]) # 输出键为 2 的值
print (tinydict) # 输出完整的字典
print (tinydict.keys()) # 输出所有键
print (tinydict.values()) # 输出所有值
在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来：
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
5、Linux/Unix系统中，你可以在脚本顶部添加以下命令让Python脚本可以像SHELL脚本一样可直接执行：
#! /usr/bin/env python3
然后修改脚本权限，使其有执行权限，命令如下：
$ chmod +x hello.py
执行以下命令：
./hello.py
注释
单行注释用#
多行注释用三个单引号（'''）或者三个双引号（"""）将注释括起来，例如:
#!/usr/bin/python3
'''
这是多行注释，用三个单引号
这是多行注释，用三个单引号
这是多行注释，用三个单引号
'''
print("Hello, World!")
6、运算符
算术运算符
假设变量a为10，变量b为21
%取模 - 返回除法的余数b % a 输出结果 1
**幂 - 返回x的y次幂a**b 为10的21次方
//取整除 - 返回商的整数部分
9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0
赋值运算符
%=取模赋值运算符c %= a 等效于 c = c % a
**=幂赋值运算符c **= a 等效于 c = c ** a
//=取整除赋值运算符c //= a 等效于 c = c // a
a = 21
c = 2
c %= a
print ("5 - c 的值为：", c)
c **= a
print ("6 - c 的值为：", c)
c //= a
print ("7 - c 的值为：", c)
5 - c 的值为： 2
6 - c 的值为： 2097152
7 - c 的值为： 99864
逻辑运算符
Python语言支持逻辑运算符，以下假设变量 a 为 10, b为 20:
运算符逻辑表达式描述实例
andx and y布尔"与" - 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值。(a and b) 返回 20。
orx or y布尔"或" - 如果 x 是 True，它返回 True，否则它返回 y 的计算值。(a or b) 返回 10。
notnot x布尔"非" - 如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True。not(a and b) 返回 False
成员运算符
in如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False。x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。
not in如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。
a = 10
list = [1, 2, 3, 4, 5 ];
if ( a in list ):
print ("1 - 变量 a 在给定的列表中 list 中")
else:
print ("1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中")
身份运算符
身份运算符用于比较两个对象的存储单元
isis是判断两个标识符是不是引用自一个对象x is y, 如果 id(x) 等于 id(y) , is 返回结果 1
is notis not是判断两个标识符是不是引用自不同对象x is not y, 如果 id(x) 不等于 id(y). is not 返回结果 1
a = 20
b = 20
if ( a is b ):
print ("1 - a 和 b 有相同的标识")
else:
print ("1 - a 和 b 没有相同的标识")
7、条件控制
while 循环
while 循环使用 else 语句
在 while … else 在条件语句为 false 时执行 else 的语句块：
注意while后没有括号，但条件后有个冒号！
count = 0 while count < 5: print (count, " 小于 5") count = count + 1 else: print (count, " 大于或等于 5") 结果如下： 0 小于 5 1 小于 5 2 小于 5 3 小于 5 4 小于 5 5 大于或等于 5
for循环
for <variable> in <sequence>:
<statements>
else:
<statements>
break和continue语句及循环中的else子句
break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。
如果你从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。
pass 语句
Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。
pass 不做任何事情，一般用做占位语句，如下实例
for letter in 'Runoob':
if letter == 'o':
pass
print ('执行 pass 块')
print ('当前字母 :', letter)
print ("Good bye!")
当前字母 : R
当前字母 : u
当前字母 : n
执行 pass 块
当前字母 : o
执行 pass 块
当前字母 : o
当前字母 : b
Good bye!
8、 迭代器与生成器
迭代器
迭代是是访问集合元素的一种方式
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：
>>> list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素 1 >>> print (next(it)) 2
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")
结果如下：
1 2 3 4
也可以使用 next() 函数：
import sys # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
执行以上程序，输出结果如下：
1
2
3
4
生成器
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。
9、函数
def 函数名（参数列表）:
函数体
注意后面有冒号！
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必需参数
必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
关键字参数
通过为参数命名来为它们赋值——这叫做参数关键字—
我们使用名称（关键字）而不是位置（我们一直使用的）来指定函数的参数。
def func(a, b=5, c=10):
print('a为', a, '和b为', b, '和c为', c)
func(3, 7)
func(25, c=24)
func(c=50, a=100)
输出：
a为3 和b为7 和c为10
a为25 和b为5 和c为24
a为100 和b为5 和c为50
默认参数
调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name);
print ("年龄: ", age);
return;
printinfo( age=50, name="runoob" );
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" );
名字: runoob
年龄: 50
------------------------
名字: runoob
年龄: 35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
for var in vartuple:
print ("=======",var)
return;
# 调用printinfo 函数
#printinfo( 10 );
printinfo( 70, 60, 50 );
输出:
70
======= 60
======= 50
注意第一个参数！
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
sum = lambda arg1, arg2 : arg1 + arg2;
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
10、模块
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。
import sys
import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。
sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
from…import 语句
from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中
from…import * 语句
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间
__name__属性
一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。
if __name__ == '__main__':
print('程序自身在运行')
else:
print('我来自另一模块')
说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是'__main__'时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。
dir()函数
内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回
dir(sys)
如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称
包
包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。
比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。
就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。
在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。
目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。
最简单的情况，放一个空的 :file:__init__.py就可以了。
用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如: import sound.effects.echo 这将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须使用全名去访问: sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4) 还有一种导入子模块的方法是: from sound.effects import echo 这同样会导入子模块: echo，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用: echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4) 还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量: from sound.effects.echo import echofilter 同样的，这种方法会导入子模块: echo，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数: echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
注意当使用from package import item这种形式的时候，对应的item既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。
import语法会首先把item当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，恭喜，一个:exc:ImportError 异常被抛出了。
反之，如果使用形如import item.subitem.subsubitem这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。
从一个包中导入*
导入语句遵循如下规则：
如果包定义文件 __init__.py 存在一个叫做 __all__ 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。
作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 __all__也更新了啊。
这里有一个例子，在:file:sounds/effects/__init__.py中包含如下代码:
__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]
这表示当你使用from sound.effects import * 这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。
如果 __all__ 真的没有定义，那么使用from sound.effects import *这种语法的时候，就不会导入包 sound.effects 里的任何子模块。他只是把包sound.effects和它里面定义的所有内容导入进来（可能运行__init__.py里定义的初始化代码）。
11、
12、
相关推荐
python基础知识，python基础知识PPT，python基础知识课件
"Python基础知识总结" Python 是一种高级的、解释性的编程语言，它提供了许多有用的功能和特性，本文将总结 Python 的基础知识点。 命令行模式和交互模式 Python 提供了两种模式：命令行模式和交互模式。命令行...
这份"比较好的python基础知识笔试题"旨在测试和巩固学习者对Python基础知识的理解。以下是对这些基础概念的详细阐述： 1. **变量与数据类型**：Python中的变量无需预声明，可以直接赋值。基本数据类型包括整型（int...
python基础知识培训--讲述Python的基本语法 数据结构 编程思想等等，是入门的好教程
Python基础知识思维导图.xmind
Python基础知识，主要一些python常用知识点归纳，方便查阅与培训
【python入门必背】python入门基础知识点合集、python基础知识背记手册 主要内容概要： 第1章 走进 Python. 第2章 Python语言基础 第3章 运算符与表达式 第4章 流程控制语句 第5章 列表与元组 第6章 字典与集合 第...
Python基础知识整理 做了比较全面的整理 想要的同学欢迎来下载
python入门级别基础知识汇总讲解，适合刚入门，亦或是有一定编程基础的参考
Python 基础知识大全 Python 是一种广泛使用的高级编程语言，具有灵活、简洁、易学易用等特点。本文档旨在总结 Python 的基础知识，作为 Python 初学者或需要快速查询 Python 基础知识的开发者的查询手册。 目录 ...
该文件中主要是python基础知识的归纳，适合初学者学习，其中基础知识概况较为全面，且都配有实例方便理解；主要包含：python注释问题、关键字、基本数据类型、数据类型、数学功能、运算符/表达式、if/for/while等...
python基础知识（包括程序执行原理，算术运算符，变量的使用等） python基础知识（包括程序执行原理，算术运算符，变量的使用等） python基础知识（包括程序执行原理，算术运算符，变量的使用等） python基础知识...
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简单易学、功能强大而著称。Python的语法简洁明了，支持动态类型，使得它成为一种解释性语言。Python在应用程序的快速开发中表现出色，适用于多个领域的系统编程、图形处理...
Python基础知识培训,Python基础知识培训PPT，Python基础知识培训课件
这份“Python基础知识讲义”涵盖了Python编程的核心概念，是初学者深入理解Python的宝贵资源。 一、Python的类机制 Python中的类是面向对象编程的基础。类定义了一种数据结构，可以包含数据（即属性）和行为（即...
该文档代码主要为有关于python的基础知识，为新手定制，可以仿照上面代码进行实际编写
此文件是关于python基础的所有内容,涵盖的比较全面,包含python基础的所有内容。注意,这篇文档不是代码代码形式的,是对基础的所有文字性概括。
### Python基础知识 1. **变量与数据类型**：Python支持多种数据类型，如整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)、布尔型(bool)和列表(list)等。变量赋值简单，无需预先声明类型。 2. **运算符**：包括算术运算符...