python相关知识点

1、os.path在不同的环境中设置文件的路径时作用非常大：

常用方法	作用
os.path.dirname(__file__)	返回当前python执行脚本的执行路径（看下面的例子），这里__file__为固定参数
os.path.abspath(file)	返回一个文件在当前环境中的绝对路径，这里file 一参数
os.path.join(basedir,file)	将file文件的路径设置为basedir所在的路径，这里fbasedir和file都为参数

2、函数调用时带括号和不带括号的区别：

如函数：

#python3.5

 def a(x):
return x

print(a)    #不带括号调用的结果：<function a at 0x1091766a8>
print(a(3)) #带括号调用的结果：3

1、不带括号时，调用的是这个函数本身

2、带括号（此时必须传入需要的参数），调用的是函数的return结果

3、cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如list，dict，甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。在cPickle中，主要有四个函数可以做这一工作，下面使用例子来介绍。

dump： 将python对象序列化保存到本地的文件。

>>> import cPickle

>>> data = range(1000)

>>> cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb"))
dump函数需要指定两个参数，第一个是需要序列化的python对象名称，第二个是本地的文件，需要注意的是，在这里需要使用open函数打开一个文件，并指定“写”操作。

load：载入本地文件，恢复python对象

>>> data = cPickle.load(open("test\\data.pkl","rb"))

同dump一样，这里需要使用open函数打开本地的一个文件，并指定“读”操作

dumps：将python对象序列化保存到一个字符串变量中。

>>> data_string = cPickle.dumps(data)

loads：从字符串变量中载入python对象

>>> data = cPickle.loads(data_string)

4、python中read() readline()以及readlines()用法

我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法： .read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。 .read() 每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容最直接的字符串表示，但对于连续的面向行的处理，它却是不必要的，并且如果文件大于可用内存，则不可能实现这种处理。.readline()
和 .readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件，象 .read() 一样。.readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表，该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。另一方面，.readline() 每次只读取一行，通常比 .readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时，才应该使用 .readline()。

5、python-enumerate枚举函数


enumerate 函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标：

>>> for i,j in enumerate(('a','b','c')):

 print i,j

0 a

1 b

2 c

>>> for i,j in enumerate([1,2,3]):
 print i,j

0 1

1 2

2 3
6、lambda是什么？

g = lambda x:x+1

看一下执行的结果：　

　　g(1)

　　>>>2

　　g(2)

　　>>>3

当然，你也可以这样使用：

　　lambda x:x+1(1)

　　>>>2　　　

可以这样认为，lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体，用函数来表示为：

1 def g(x):
2     return x+1

非常容易理解，在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。

Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, reduce　
>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]

>>>

>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)

[18, 9, 24, 12, 27]

>>>

>>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)

[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]

>>>

>>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)

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lambda 定义了一个匿名函数

lambda 并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁。

如果使用lambda，lambda内不要包含循环，如果有，最好定义函数来完成，使代码获得可重用性和更好的可读性。

7、dict()的操作方法
dict的很多方法跟list有类似的地方，下面一一道来，并且会跟list做一个对比

嵌套

嵌套在list中也存在，就是元素是list，在dict中，也有类似的样式：

获取键、值

在上一讲中，已经知道可以通过dict的键得到其值。例上面的例子。

从上面的结果中，我们就可以看出，还可以用for语句循环得到相应内容。例如：

以下两种方法等效：

下面的方法又是等效的：

下面的方法也能得到键值，不过似乎要多敲键盘

其它几种常用方法

删除键值对的方法有两个，但是两者有一点区别

用d.update(d2)可以把d2合并到d中。

8、Python中没有专门定义结构体的方法，但可以使用class标记定义类来代替结构体，

其成员可以在构造函数__init__中定义，具体方法如下。

class item:

    def __init__(self):

        self.name = ''     # 名称

        self.size = 10     # 尺寸

        self.list = []     # 列表

a = item() # 定义结构对象

a.name = 'cup'

a.size = 8

a.list.append('water')