python基础(类，文件，struct，拷贝，集合)

一.类

#coding=utf-8
class Animal(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
zebra = Animal("Jeffrey")
print zebra.name

#override
class Employee(object):
    def __init__(self, emplotee_name):
        self.employee_name = emplotee_name
    def calculate_wage(self, hours):
        self.hours = hours
        return hours * 20.0

class PartTimeEmployee(Employee):
    def calculate_wage(self, hours):
        self.hours = hours
        return hours * 12.0
    def full_time_wage(self, hours):
        return super(PartTimeEmployee, self).calculate_wage(hours)
milton = PartTimeEmployee("Li")
print milton.full_time_wage(10) #200
print milton.calculate_wage(10) #120

class Car(object):
    condition = "new"
my_car = Car()
print my_car.condition #new

class A(object):
    def __init__(self, n):
        self.__n = n
aa = A(10)
aa #__n是私有变量，对象无法访问

二.文件

#coding=utf-8
"""
w wb (+)写
r rb (+)读
a ab (+)追加
"""
my_List = [i**2 for i in range(1, 11)]
f = open("output.txt", 'w')
for item in my_List:
    f.write(str(item) + '
')
f.close()

print f.readline() #一行
print f.read() #全部

with open("text.txt", 'w') as textfile:
    textfile.write("success!")

if textfile.closed == False:
    textfile.close()
print textfile.closed

#coding=utf-8
import os
import shutil
import glob
"""
文件夹操作
"""
print os.getcwd()
os.mkdir("D:\cwd")
print os.path.exists("D:\cwd")
os.chdir("D:\cwd")
print os.getcwd()
f = file("a.txt", "w")
f.close()
shutil.copy("E:\b.txt", "D:\cwd\b.txt")
shutil.copy("E:\b.txt", "D:\cwd\c.txt")
shutil.copy("E:\b.txt", "D:\cwd\d.txt")
os.remove("a.txt")
os.rename("b.txt", "e.txt")

"""
文件夹遍历
"""
for root, dirs, files in os.walk(os.getcwd()):
    print files
    break

for file in os.listdir(os.getcwd()):
    if os.path.isfile(os.path.join(os.getcwd(), file)):
        print file

print glob.glob("*.txt")
os.chdir("D:\")
shutil.rmtree("D:\cwd")
#os.removedirs("D:\cwd") error，删除多层空文件夹
#os.rmdir("D:\cwd") error，只适用于空文件夹

三.struct，pack，unpack

#coding=utf-8
import struct
a = 1
b = 2
c = 'sss'
d = 1.1
e = [a, b, c, d]
ss = struct.pack('ii3sf', a, b, c, d)
a, b, c, d = struct.unpack('ii3sf', ss)
print a, b, c, d #1 2 sss 1.10000002384

ss = struct.pack('ii3sf', *e)
a, b, c, d = struct.unpack('ii3sf', ss)
print a, b, c, d #1 2 sss 1.10000002384

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
xyz = zip(x, y)
print zip(x, y) #[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print zip(x) #[(1,), (2,), (3,)]
print zip(*xyz) #[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
"""
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

一般认为这是一个unzip的过程，它的运行机制是这样的：

在运行zip(*xyz)之前，xyz的值是：[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

那么，zip(*xyz) 等价于 zip((1, 4), (2, 5), (3, 6))

所以，运行结果是：[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
"""

四.拷贝

#coding=utf-8
import copy
a = [1, 2, 3]
b = a
b[0] = 4
print a #[4, 2, 3]
a[0] = 1
print b #[1, 2, 3]

b = copy.deepcopy(a)
b[0] = 4
print a #[1, 2, 3]

a = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
b = a
b['a'] = 4
print a #{'a': 4, 'c': 3, 'b': 2}
b.clear()
print a #{}

a = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
b = a.copy()
b['a'] = 4
print a #{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
b.clear()
print a #{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

五.集合

#coding=utf-8
#in, not in, <, >
aSet = set([1, 2, 3, 4])
bSet = set([3, 4, 5])
print aSet #set([1, 2, 3, 4])

print aSet.intersection([3, 4, 5]) #set([3, 4])
print aSet & bSet #set([3, 4])
print aSet.union([5, 6]) #set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print aSet.difference([3, 4, 5]) #set([1, 2])
print aSet.issubset(bSet) #False

aSet.add(5)
print aSet #set([1, 2, 3, 4, 5])
aSet.remove(5)
print aSet #set([1, 2, 3, 4])
aSet.update(bSet)
print aSet #set([1, 2, 3, 4, 5])

"""
python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.  
  
sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合，sets不记录元素位置或者插入点。因此，sets不支持 indexing, slicing, 或其它类序列（sequence-like）的操作。  
  
   
  
下面来点简单的小例子说明把。  
  
>>> x = set('spam')  
>>> y = set(['h','a','m'])  
>>> x, y  
(set(['a', 'p', 's', 'm']), set(['a', 'h', 'm']))  
  
再来些小应用。  
  
>>> x & y # 交集  
set(['a', 'm'])  
  
>>> x | y # 并集  
set(['a', 'p', 's', 'h', 'm'])  
  
>>> x - y # 差集  
set(['p', 's'])  
  
记得以前个网友提问怎么去除海量列表里重复元素，用hash来解决也行，只不过感觉在性能上不是很高，用set解决还是很不错的，示例如下：  
  
>>> a = [11,22,33,44,11,22]  
>>> b = set(a)  
>>> b  
set([33, 11, 44, 22])  
>>> c = [i for i in b]  
>>> c  
[33, 11, 44, 22]  
  
很酷把，几行就可以搞定。  
  
1.8　集合   
   
集合用于包含一组无序的对象。要创建集合，可使用set()函数并像下面这样提供一系列的项：  
  
   
  
s = set([3,5,9,10])      #创建一个数值集合  
  
t = set("Hello")         #创建一个唯一字符的集合  
  
   
  
与列表和元组不同，集合是无序的，也无法通过数字进行索引。此外，集合中的元素不能重复。例如，如果检查前面代码中t集合的值，结果会是：  
  
   
  
>>> t  
  
set(['H', 'e', 'l', 'o'])  
  
   
  
注意只出现了一个'l'。  
  
集合支持一系列标准操作，包括并集、交集、差集和对称差集，例如：  
  
   
  
a = t | s          # t 和 s的并集  
  
b = t & s          # t 和 s的交集  
  
c = t – s          # 求差集（项在t中，但不在s中）  
  
d = t ^ s          # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）  
  
   
  
基本操作：  
  
t.add('x')            # 添加一项  
  
s.update([10,37,42])  # 在s中添加多项  
  
   
  
使用remove()可以删除一项：  
  
t.remove('H')  
  
   
  
len(s)  
set 的长度  
  
x in s  
测试 x 是否是 s 的成员  
  
x not in s  
测试 x 是否不是 s 的成员  
  
s.issubset(t)  
s <= t  
测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中  
  
s.issuperset(t)  
s >= t  
测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中  
  
s.union(t)  
s | t  
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的每一个元素  
  
s.intersection(t)  
s & t  
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的公共元素  
  
s.difference(t)  
s - t  
返回一个新的 set 包含 s 中有但是 t 中没有的元素  
  
s.symmetric_difference(t)  
s ^ t  
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素  
  
s.copy()  
返回 set “s”的一个浅复制  
  
  
请注意：union(), intersection(), difference() 和 symmetric_difference() 的非运算符（non-operator，就是形如 s.union()这样的）版本将会接受任何 iterable 作为参数。相反，它们的运算符版本（operator based counterparts）要求参数必须是 sets。这样可以避免潜在的错误，如：为了更可读而使用 set('abc') & 'cbs' 来替代 set('abc').intersection('cbs')。从 2.3.1 版本中做的更改：以前所有参数都必须是 sets。  
  
另外，Set 和 ImmutableSet 两者都支持 set 与 set 之间的比较。两个 sets 在也只有在这种情况下是相等的：每一个 set 中的元素都是另一个中的元素（二者互为subset）。一个 set 比另一个 set 小，只有在第一个 set 是第二个 set 的 subset 时（是一个 subset，但是并不相等）。一个 set 比另一个 set 打，只有在第一个 set 是第二个 set 的 superset 时（是一个 superset，但是并不相等）。  
  
子 set 和相等比较并不产生完整的排序功能。例如：任意两个 sets 都不相等也不互为子 set，因此以下的运算都会返回 False：a<b, a==b, 或者a>b。因此，sets 不提供 __cmp__ 方法。  
  
因为 sets 只定义了部分排序功能（subset 关系），list.sort() 方法的输出对于 sets 的列表没有定义。  
  
  
运算符  
   运算结果  
  
hash(s)  
   返回 s 的 hash 值  
  
  
下面这个表列出了对于 Set 可用二对于 ImmutableSet 不可用的运算：  
  
运算符（voperator）  
等价于  
运算结果  
  
s.update(t)  
s |= t  
返回增加了 set “t”中元素后的 set “s”  
  
s.intersection_update(t)  
s &= t  
返回只保留含有 set “t”中元素的 set “s”  
  
s.difference_update(t)  
s -= t  
返回删除了 set “t”中含有的元素后的 set “s”  
  
s.symmetric_difference_update(t)  
s ^= t  
返回含有 set “t”或者 set “s”中有而不是两者都有的元素的 set “s”  
  
s.add(x)  
  
向 set “s”中增加元素 x  
  
s.remove(x)  
  
从 set “s”中删除元素 x, 如果不存在则引发 KeyError  
  
s.discard(x)  
  
如果在 set “s”中存在元素 x, 则删除  
  
s.pop()  
  
删除并且返回 set “s”中的一个不确定的元素, 如果为空则引发 KeyError  
  
s.clear()  
  
删除 set “s”中的所有元素  
  
  
请注意：非运算符版本的 update(), intersection_update(), difference_update()和symmetric_difference_update()将会接受任意 iterable 作为参数。从 2.3.1 版本做的更改：以前所有参数都必须是 sets。  
  
还请注意：这个模块还包含一个 union_update() 方法，它是 update() 方法的一个别名。包含这个方法是为了向后兼容。程序员们应该多使用 update() 方法，因为这个方法也被内置的 set() 和 frozenset() 类型支持。 
"""

aSet = frozenset([1,2,3,4])
bSet = frozenset([3,4,5,6])
a = {aSet:1, bSet:2}
print a #{frozenset([1, 2, 3, 4]): 1, frozenset([3, 4, 5, 6]): 2}