20130309-mosky-python-day2

今日投影片 j.mp/mosky-python
最新版投影片 j.mp/mosky-py


print
    print 'Print', 'multiple' # Print 和 multiple 中間會有空白
                              # 在 python2 裏面拿不掉
                              # 可以用 sys 裏面的 write 代替 就沒有空白
    print #印一個新行

    print() #python3
    print('End with a space.', end='') # 會把最後因為逗號出現的空白去掉
    print('A', 'B', 'C', sep=',') # sep 預設是一個空白



sequence comparison
    python 裏面沒有字元 只有長度為1的字串
    所以 'A' > 65 是 True 
    通常不會拿 字串 和 整數 做比較 只是要讓大家比較了解
    在 python3 裏面用 seq 跟不是 seq 的型態比較會出現 type error


if-else 補充 (類似 Ternary 的用法)
    [exp. if conditon true] if [condition] else [exp. if condition false]


try
    #python2
    try:
        ...
    except LookupError, e:
        ...
    except (IndexError, KeyError), e:
        ...
    else:
        ...
    finally:
        ...

    #python3
    try:
        ...
    except LookupError as e:
        ...
    except (IndexError, KeyError) as e:
        ...
    else:
        ...
    finally:
        ...

    避免使用 Exception (所有 exceptions 的父類別, 會抓到所有的例外)
    除非是在頂層, 如果 except 後面不寫東西, 也是代表抓所有的例外

    try 裏面的 code 要儘量減少, 儘量把要執行的 code 放在 else

    finally 用來寫意外發生的時候要如何善後的code

    raise KeyError('xxxxx')



def
    定義一個function
    如果沒寫回傳值的話 會回傳None

    unpack 用法
    f(1, 2) == f(*(1, 2))
    f(y=2, x=1) == f(**{'y':2, 'x':1})
    
    def f(*args):       # *args 代表接受任意長度的參數
        return args     # 回傳一個 tuple

    def f(**kargs):     # **kargs 可以接受 keyword argument
        return kargs    # 回傳一個 key 和 value 對應的 dictionary

    def f(x, *args):
        return x, args

    def f(x, **kargs):
        return x, kargs

    def f(*args, y):    # Syntax Error, 特定的argument要放在 *args 前面
        return args

    def f(*args, **kargs): # 接收所有的參數
        return args, kargs # 可以透過這樣的寫法 
                           # 將所有參數原封不動傳給另外一個function
                           # 最好是 hack 別人的 library 或是
                           # 要修正自己的 function 時再用

    # def statement in python3
        def f(*args, k):    # python3 比較彈性 這樣寫不會噴 syntax error
            return k, args  # 但 k 只能用 keyword argument 指定
                            # 因為所有 position 指定的方式都會被 *args 吃掉

    # python functions are first-class functions
    # you can pass functions as arguments and assign functions to variables
    # like function pointer in c

    A trap of the default value

        參見 ex_defval_trap.py

        # list 是在 function define 的時候就建立了, 不是在 function 被 called 的時候
        # 而 list = [] 這個方式並不會把原本就存在的 list 清空
        # 所以避免用 Mutable types 來當 default value
        # 如果要用的話 可以使用類似下面這種方式
        
        def (items=None):
            if items is None:
                items = []
            items.append(1)
            return items    
        # 這樣就可以每次把list清空

    x, y = [1, 2]
    x, y = (1, 2)
    # x == 1 , y == 2
    可用 y, x = x, y 直接做 swap
    


file object
    read
        f = open('input.txt')

        print f.read()

        f.seek(0)
        
        for line in f:
            print line,

        f.close()        


    write
        f = open('output.txt', 'w')

        f.write('a line.\n') #要記得加換行符
    
        f.close()



csv module
    import csv
    
    with open('ex_csv.csv') as f:
        for row in csv.reader(f):
            print row



Documentation  ( docs.python.org/2/ or docs.python.org/3/ )
    help($name)
    dir($name)
    '\n'.join(dir($name))
    pydoc $name

Your Documentation
    可以自己寫 pydoc 說明自己寫的東西


可以用 python 來寫測試其他語言的工具
Data model 有許多 special method (__xxx__) 的詳細說明



Scope
    function scope -> scopes are decided by functions.



The LEGB Rule (python 變數查找的規則)
    變數查找順序 local -> enclosed -> global -> built-in    


clime.mosky.tw -> 自動將 python code 轉為 command line 介面的 script
locals()[sys.argv[1]]()


Module and Package
    import module   #module.py
    
    資料夾底下有 __init__.py 的話 就是 python 的 package
    import package  # __init__.py , package 指的是該資料夾的名字
    import package.module #package/module.py 
    import .module  # package/module.py
    $ python -m package.module

    不要把自訂的 module 的名字取的跟 built-in module 的名字一樣


typing
    python is not static typing, is dynamic typing
    
    Dynamic typing
        check types in run time
        a variable just points to an object
        一個變數的 reference counter 歸零後, 就會被GC回收

    Duck Typing
        不在乎你是什麼, 只在乎你會做什麼事
        A style of dynamic typing

        如果真的要檢查type的話, 可以用
            if hasattr(x, '__iter__') 用來選擇使用者輸入的type
            assert hasattr(x, '__iter__'), 'x must be iterable'

        string 和 integer 都支援 += 這個 operator
        
        item vs. items
        employee vs. employee_name
        args vs. kargs
        寫好 Documentation 很重要


Protocol
    iterator Protocol
        object which supports __iter__ and next

    readable
        object which supports read


Weak typing
    it converts the type if you do an operation not supported with original type

    python 不是 weak typing !
    weak typing 和 dynamic typing 是不同的

Strong typing
    python 是 strong typing



Comprehension
    list comprehension
        [i for i in range(10)] # for 的前面是個 exp. 後面是疊代的條件
        [i for i in range(10) if i % 2]         # [1, 3, 5, 7, 9]
        [i for i in range(10) if not i % 2]     # [0, 2, 4, 6, 8]

        可以用這樣的方式很快的檢測使用者輸入的資料

        可以是巢狀的
    
    generator comprehension
        (i for i in range(10)) 回傳的值不是 tuple

        lazy evaluation -> save memory #會等到真的必須要求值的時候才會計算

    
    Other Comprehensions
        set comprehension
            set(i for i in range(10)) #python2 or 3
            {i for i in range(10)}    #python3 only

        dict Comprehension
            dict((i,i) for i in range(10)) #python2 or 3
            {i:i for i in range(10)}       #python3 only



Functional Technique
    any/all function
        all( i % 2 == 0 for i in seq)   # seq 裏面只要有一個條件不符合的話 就會回傳false
        any( i % 2 == 0 for i in seq)   # seq 裏面只要有一個條件符合的話 就會回傳true

        用 list comprehension 和 any/all 產生 100 內的質數表  
        [n for n in range(2,100) if not any(n % i == 0 for i in range(2,n))]
        [n for n in range(2,100) if all(n % i != 0 for i in range(2,n))]
            寫的時候先考慮後面每個 element 的條件



lamda expression
    寫法:
        lambda [args]: [expression] # 其實就是一個小型的 function

    anonymous function
    a single expression
    ex:
        f = lambda x: g(x)+h(x)

        do(lambda x, y: (x+y)*(x-y), 10, 20)

    use sort with lambda
        ex: # 想要讓 dict 按照 value 的順序排列, 而不是 key 的順序
            d  = dict(a=300, b=200, c=100)
            keys = d.keys()
            keys.sort(key=lambda k: d[k])
            for k in keys:
                print k, d[k]


利用 unpack 和 zip 達到轉置矩陣的效果
    # example
        r = [('a', 'b'), ('c', 'd')]
        r = zip(*r) # 先把 r 拆開, 再重新拼起來


map/filter
    照著範例打打看@_@"

reduce
    #python3 的 reduce 已經不是 built-in function 要用的話要記得 import
    兩個兩個運算後回傳結果

partial

Closure

yield
    # 用 yield 取代 return 的話, 會回傳 generator -> 可以被疊代, 比較不耗記憶體
    co-routine

OOP in python
    bound and unbound method


Useful Libray
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    decimal -> 寫金融軟體的話要用 decimal 不要用 float
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    timeit  -> 對程式做計時, 看效率
    doctest
    pdb     -> debugger
    request -> 拿來送 http request 的, 內建的 urlib 很難用
    flask   -> a web framework