跳进python, Django

一直都想学习java以外的一门新语言，在学习java以前看过perl， php， 但是粗略的看一看，又没有地方来用，最终就淡忘了。 后来开始学python，也是一样的，有空看看书，但是用的机会不多，慢慢又模糊了， 真是浪费生命。 再以后开始用python写一些小工具来辅助开发，比如写了一个破解我老婆博客密码的小东东， 一个根据diff文件构建升级包的工具， 实践是最好的老师，一些模糊的记忆又慢慢开始清晰了。 java世界开始变得开放，比如jython的出现，这样python代码可以直接在java虚拟机上跑了。 更好的事情是grinder，一个开源的java性能测试工具， 它的测试脚本支持用jython来写， 于是就在项目里面小用了一下，很有意思， python可以在日常工作中发挥更大的作用了。
不过这里要写这篇blog是用来作为我学习python的笔记， 一些自己在使用python的过程经常出错的东西都要在这里记录下来，免得同一个石头绊我三次。

[内置的数据类型]
dictionary： key必须是常量 ，key大小写敏感，而且不能重复。 其中的元素是没有秩序的。
list:：相当于php中的数组，可以保存不同类型的数据。 其中元素是有秩序的
tuple： 不可变的list， 可以用tuple()来将一个list转化为tuple； 反过来可以用list()将一个tuple转化为list

python是一种强类型的语言，就是说一旦将给一个变量赋值之后，这个值的类型是不能变化的，比如进行显式的强制转换，比如： int('1'), str(1); 对于弱类型的语言，这种转换可以自动完成，比如‘1’ + 2在python中会抛出异常，但是javascript中可以返回‘12’， 或者3,取决于你怎么使用。
python中有一个内置函数isinstance()可以检验某个值的数据类型（int, long, str, dict, list, tuple, float, Class etc)，比如： isinstance(1, int) = True, isinstance('1', int) = False

python中有个types模块，其中定义了很多内置的数据类型：
>>> import types
>>> dir(types)

[内置函数]
[getattr]
使用 getattr 函数，可以得到一个直到运行时才知道名称的函数的引用。
>>> li = ["Larry", "Curly"]
>>> li.pop

>>> getattr(li, "pop")

>>> getattr(li, "append")("Moe")
>>> li
["Larry", "Curly", "Moe"]
[isinstance]
是否是某个类型的实例， isinstance(1, int) = true
[callable]
接收任何对象作为参数，如果参数对象是可调用的，返回 True；否则返回 False。
[range ]
内置的 range 函数返回一个元素为整数的 list。这个函数的简化调用形式是接收一个上限值，然后返回一个初始值从 0 开始的 list，它依次递增，直到但不包含上限值。(如果您愿意，您可以传入其它的参数来指定一个非 0 的初始值和非 1 的步长。也可以使用 print range.__doc__ 来了解更多的细节。)

(MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY, SATURDAY, SUNDAY) = range(7)

[filter]

Python 有一个内建 filter 函数，它接受两个参数：一个函数和一个列表，返回一个列表。作为第一个参数传递给 filter 的函数本身应接受一个参数，filter 返回的列表将会包含被传入列表参数传递给 filter 所有可以令函数返回真 (true) 的元素。

>>> def odd(n):                 
...     return n % 2
...     
>>> li = [1, 2, 3, 5, 9, 10, 256, -3]
>>> filter(odd, li)             
[1, 3, 5, 9, -3]

[map]

使用内建 map 函数。它的工作机理和 filter 函数类似。

>>> def double(n):
...     return n*2
...     
>>> li = [1, 2, 3, 5, 9, 10, 256, -3]
>>> map(double, li)                       
[2, 4, 6, 10, 18, 20, 512, -6]

[other...]

获得定长字符串:

>>>s = 'xiix'

>>>s.ljust(8, '0')

'xiix0000'

>>>s.zfill(8)

'0000xiix'

[映射list]

Python 的强大特性之一是其对 list 的解析，它提供一种紧凑的方法，可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数，从而将一个 list 映射为另一个 list。

>>> li = [1, 9, 8, 4]
>>> [elem*2 for elem in li]
[2, 18, 16, 8]
[过滤列表]
这种能力同过滤机制结合使用，使列表中的有些元素被映射的同时跳过另外一些元素。

[mapping-expression for element in source-list if filter-expression]

[使用lamba函数]
Python 支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做 lambda 的函数，是从 Lisp 借用来的，可以用在任何需要函数的地方。

>>> (lambda x: x*2)(3) 
6
lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。lambda 函数不能包含命令，包含的表达式不能超过一个。

[多变量赋值]
>>>t = (1, 2, 3)
>>>(x, y, z) = t
x = 1, y =2, z =3
>>>l = [1, 2]
>>>[x,y] = l
x = 1, y = 2

[类的定义]

• 当从你的类中调用一个父类的一个方法时，你必须包括 self 参数。
• __init__ 方法是可选的，但是一旦你定义了，就必须记得显示调用父类的 __init__ 方法 (如果它定义了的话)。这样更是正确的：无论何时子类想扩展父类的行为，后代方法必须在适当的时机，使用适当的参数，显式调用父类方法。

class FileInfo(UserDict):

    "store file metadata"
def __init__(self, filename=None):
 UserDict.__init__(self)       
 self["name"] = filename        

• 要在类的内部引用一个数据属性，我们使用 self 作为限定符。习惯上，所有的数据属性都在 __init__ 方法中初始化为有意义的值。然而，这并不是必须的，因为数据属性，像局部变量一样，当你首次赋给它值的时候突然产生。
• 专用类方法。Python 有一个与 __getitem__ 类似的 __setitem__ 专用方法，比如f['name']这个看上去就像你用来得到一个字典值的语法，事实上它返回你期望的值。下面是隐藏起来的一个环节：暗地里，Python 已经将这个语法转化为 f.__getitem__("name") 的方法调用。这就是为什么 __getitem__ 是一个专用类方法的原因，不仅仅是你可以自已调用它，还可以通过使用正确的语法让 Python 来替你调用。
• 类属性和数据属性。 数据属性在__init__方法中通过'self.XXX'来定义，是一个特定类实例所拥有的变量；类属性是在class中直接定义， 是由类拥有的属性，当然所有该类的实例都拥有该属性。
  

[高级专用类方法]

• __repr__ 是一个专用的方法，在当调用 repr(instance) 时被调用。repr 函数是一个内置函数，它返回一个对象的字符串表示。它可以用在任何对象上，不仅仅是类的实例。你已经对 repr 相当熟悉了，尽管你不知道它。在交互式窗口中，当你只敲入一个变量名，接着按ENTER，Python 使用 repr 来显示变量的值。自已用一些数据来创建一个字典 d ，然后用 print repr(d) 来看一看吧。(java.lang.Object#toString())
• __cmp__ 在比较类实例时被调用。通常，你可以通过使用 == 比较任意两个 Python 对象，不只是类实例。有一些规则，定义了何时内置数据类型被认为是相等的，例如，字典在有着全部相同的关键字和值时是相等的。对于类实例，你可以定义 __cmp__ 方法，自已编写比较逻辑，然后你可以使用 == 来比较你的类，Python 将会替你调用你的 __cmp__ 专用方法。(java.lang.Object#equals(o, o)
• __len__ 在调用 len(instance) 时被调用。len 是一个内置函数，可以返回一个对象的长度。它可以用于任何被认为理应有长度的对象。字符串的 len 是它的字符个数；字典的 len 是它的关键字的个数；列表或序列的 len 是元素的个数。对于类实例，定义 __len__ 方法，接着自已编写长度的计算，然后调用 len(instance)，Python 将替你调用你的 __len__ 专用方法。
• __delitem__ 在调用 del instance[key] 时调用 ，你可能记得它作为从字典中删除单个元素的方法。当你在类实例中使用 del 时，Python 替你调用 __delitem__ 专用方法。

这些其实就和java中的Object类相似， 因为java中所有类都是从Object继承的，那些方法都定义在Object中，而python没有这样的基类，通过这些专用方法来达到类似的效果。或者有些象设计模式中的模板方法(template method)

[xml解析]

• 如果你打算在你的 Python 代码中保存非 ASCII 字符串，你需要在每个文件的顶端加入编码声明来指定每个 .py 文件的编码。这个声明定义了 .py 文件的编码为 UTF-8：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

• 通过sys.getdefaultencoding()得到当前的默认编码形式， 在python启动以后就不能调用sys.setdefaultencoding('latin-1')来设定编码。 这里介绍一些简单的历史。ASCIi是英语字符的编码，只需要0-127, 但是欧洲，尤其是西欧有很多古怪的字符，比如西班牙语里有字符在n上面加一个波浪线，为了增加对这些字符的支持，出现了ISO-8859-1也就是Latin-1标准，所有那些字符都在128-255之间。 而unicode是一个想要统一天下所有字符的编码标准，地球上所有语言的任何一个字符都可以找到一个唯一的编码，使用两个字节，从0到65535（仅仅中日韩就不止65535个字符了吧，不够用）。 utf-8是对unicode进行的演化，因为对于很多iso-8859-1标准内定义的字符，它们用一个字符就可以表示了，如果用unicode来表示的话就相当于浪费一个字节，所以utf-8对ASCII等单字节的字符仍然只用一个字节表示，对其他的还是双字节。 而utf-16就是对所有字符都使用双字节。
• iso-8859-1是ascii的超集，unicode是iso-8859-1的超集。 而中文又存在GBK和GB2312两个标准， gbk是gb2312的超集，其中增加了对繁体字，以及一些没有收录到gb2312中的汉字字符。 gb是中国的标准，在一定程度上，比如0-127段的定义和ascii是一致的。 更多信息可以参考维基(http://en.wikipedia.org/wiki/GBK)

[动态导入]

>>> sys = __import__('sys')           
>>> os = __import__('os')
>>> re = __import__('re')
>>> unittest = __import__('unittest')
>>> sys                               
>>> 
>>> os
>>>  

	内建 __import__ 函数与 import 语句的既定目标相同，但它是一个真正的函数，并接受一个字符串参数。
	变量 sys 现在是 sys 模块，和 import sys 的结果完全相同。变量 os 现在是一个 os 模块，等等。

因此 __import__ 导入一个模块，但是是通过一个字符串参数来做到的。依此处讲，你用以导入的仅仅是一个硬编码性的字符串，但它可以是一个变量，或者一个函数调用的结果。并且你指向模块的变量也不必与模块名匹配。你可以导入一系列模块并把它们指派给一个列表。

[参考资源]

• diveintopython.org， great book!