Python 绝对简明手册

简述

1. 阅读须知

文中使用

>>>

作为会命令行中的输出信息的前缀

对于不清楚用用途的函数可以在解释器下面输入

help(函数名)

来获取相关信息

另外,自带的文档和google也是不可少的

2. 基本语法

2.1. if / elif / else

x=int(raw_input("Please enter an integer:"))#获取行输入  if x>0:  print '正数' elif x==0:  print '零' else:  print '负数'

此外C语言中类似"xxx?xxx:xxx"在Python中可以这样写

>>>number=8 >>>print "good" if 8==number else "bad" #当满足if条件时返回"good",否则返回"bad" good

2.2. in

in判断 一个数 是否在 一个集合(如:元组,列表等) 中

if 'yes' in  ('y','ye','yes'):print  'ok'

2.3. for ... in

python中没有类似C中的for循环,而是使用for...in来对集合中的每一个元素进行操作

a=['cat','door','example'] for x in a:  print x

如果要修改a的内容，请用a的副本循环(否则不安全)，如：

a=["cat","[email protected]"] for x in a[:]:  if len(x)>6:a.insert(0,x) >>>a ['[email protected]', 'cat', '[email protected]']

若需要得到循环的次数,参见 函数 range 的用法

2.4. break / continue

这两个的用法和C中相同

for i in range(10):  if 2==i:continue #结束当前循环,进入下一步循环  if 6==i:break #跳出循环  print i

输出

0 1 3 4 5

2.5. while / pass

while True:  pass #什么也不做

2.6. is

用来比较两个变量是否指向同一内存地址(也就是两个变量是否等价) 而 == 是用来比较两个变量是否逻辑相等

a=[1,2] b=[1,2] >>> a is b False >>> a == b True

2.7. del

用于删除元素

a=[1,2,3,4,5,6]  del a[0] a >>>[2,3,4,5,6]  del a[2:4] a >>>[2,3,6]  del a[:] a >>>[]  del a a #抛出异常 >>>NameError: name 'a' is not defined

2.8. try ... except ... finally / raise

try ... except用于异常处理

try:  x=int(raw_input("请输入数字:")) except ValueError: #可以同时捕获多个异常,写法如except(RuntimeError,ValueError):  #当输入非数字时  print"您输入不是数字" except: #省略异常名,可以匹配所有异常,慎用  pass else:#当没有异常时  print 'result=',result finally:#和Java中类似。一般用于释放资源，如文件，网络连接。  print 'finish'

raise用于抛出异常,可以为自定义的异常类

惯例是以Error结尾的类，同类的异常一般派生自同一个基类(如Exception)

class MyError(Exception):  def __init__(self,value):  self.value=value  def __str__(self):  return reper(self.value)

基类异常可以匹配派生类异常

try:  raise Exception("spam","egg") except Exception,inst:#inst为该异常类的实例,为可选项  print type(inst) #异常的类型  print inst

3. 内建类型

3.1. None

None 表示该值不存在,比如 没有定义返回值 的函数就 返回None

3.2. Ture / False

布尔类型,Ture等价于1,False等价于0

3.3. List

>>>test=[1,2,"yes"]

3.3.1. 内建函数

append(x) 追加到链尾

extend(L) 追加一个列表,等价于+=

insert(i,x) 在位置i插入x

remove(x) 删除第一个值为x的元素,如果不存在会抛出异常

reverse() 反转序列

pop([i]) 返回并删除位置为i的元素,i默认为最后一个元素(i两边的[]表示i为可选的,实际不用输入)

index(x) 返回第一个值为x的元素,不存在则抛出异常

count(x) 返回x出现的次数

sort() 排序

例子:

>>>test=[1,2,"yes"]  >>>test.append(1) #追加到链尾 >>>test [1, 2, 'yes', 1]  >>>test.extend([ 'no','maybe']) #追加一个列表 >>>test [1, 2, 'yes', 1, 'no', 'maybe']  >>> test.insert(0,'never') #在位置0插入'never' >>> test ['never', 1, 2, 'yes', 1, 'no', 'maybe']  >>> test.remove('no') #删除第一个值为"no"的元素,如果不存在会抛出异常 >>> test ['never', 1, 2, 'yes', 1, 'maybe']  >>> test.reverse() #反转序列 >>> test ['maybe', 1, 'yes', 2, 1, 'never']  >>> test.pop() #返回并删除位置为i的元素,i默认为最后一个元素 'never' >>> test ['maybe', 1, 'yes', 2, 1]  >>> test.index('yes') #返回第一个值为'yes'的元素,不存在则抛出异常 2  >>> test.count(1) #返回1出现的次数 2  >>>test.sort() #排序 >>> test [1, 1, 2, 'maybe', 'yes']

3.3.2. 切片

从序列中抽取一部分

>>> test=['never', 1, 2, 'yes', 1, 'no', 'maybe']  >>> test[0:3] #包括test[0],不包括test[3] ['never', 1, 2]  >>> test[0:6:2] #包括test[0],不包括test[6],而且步长为2 ['never', 2, 1]  >>> test[:-1] #包括开始,不包括最后一个 ['never', 1, 2, 'yes', 1, 'no']  >>> test[-3:] #抽取最后3个 [1, 'no', 'maybe']  >>>test[::-1] #倒序排列 ['maybe', 'no', 1, 'yes', 2, 1, 'never']

3.3.3. 列表推导式

可以直接通过for循环生成一个list

>>>freshfruit=['  banana  ','   loganberry  '] >>>[weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry']

说明:strip()是去除字符串两端多于空格,该句是去除序列中的所有字串两端多余的空格

>>>vec=[2,4,6] >>>[3*x for x in vec if x>3] [12, 18]

>>>[(x,x**2) for x in vec] #循环变量要是一个sequence,而[x,x**2 for x in vec]是错误的 [(2,4),(4,16),(6,36)]

>>>vec2=[4,3,-9]  >>>[x*y for x in vec for y in vec2] [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]  >>>[vec[i]+vec2[i] for i in range(len(vec))] [6, 7, -3]

>>>[str(round(355/113.0,i)) for i in range(1,6)] #str()是转换类型为可以打印的字符 #round(x,n)表示对x保留n位小数(四舍五入) ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

3.4. 元组

一旦初始化便不能更改的数据结构,速度比list快

>>>t=1234,5567,'hello' #t=(1234,5567,'hello')的简写  >>>x,y,z=t    #拆分操作可以应用于所有sequence >>>x 1234  >>>u=t,(1,2,3) >>>u ((1234,5567,'hello'),(1,2,3))  >>>empty=() #空元组 >>>singleton='hi', #单个元素的元组,注意逗号

通过元组可以很简单的进行数据交换. 比如:

a=1 b=2 a,b=b,a

3.5. set

set（集合）：无序不重复的元素集

>>>basket = ['apple','orange','apple','pear','apple','banana']  >>>fruit=set(basket)  >>>fruit set(['orange', 'pear', 'apple', 'banana'])  >>>'orange' in fruit True  >>>a=set('abracadabew') >>>a set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'r', 'w'])  >>>b=set('wajgwaoihwb') >>>b set(['a', 'b', 'g', 'i', 'h', 'j', 'o', 'w'])  >>>a-b    #差 set(['c', 'r', 'e', 'd'])  >>>a|b   #并 set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'g', 'i', 'h', 'j', 'o', 'r', 'w'])  >>>a&b   #交 set(['a', 'b', 'w'])  >>>a^b   #(并-交) set(['c', 'e', 'd', 'g', 'i', 'h', 'j', 'o', 'r'])

3.6. dict

字典:关键字为不可变类型,如字符串,整数,只包含不可变对象的元组.

列表等不可以作为关键字.

如果列表中存在关键字对,可以用dict()直接构造字典.而这样的列表对通常是由列表推导式生成的.

>>>tel={'jack':4098,'sape':4139}  >>>tel['guido']=4127  >>>tel {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}  >>>tel['jack'] #如果jack不存在,会抛出KeyError 4098 >>>a.get("zsp",5000) #如果"zsp"为tel的键则返回其值,否则返回5000  >>>del tel['sape'] #删除键'sape'和其对应的值 >>>tel.keys() #复制一份键的副本,同理tel.items()为值的副本 ['jack', 'guido']  >>>"jack" in tel #判断"jack"是否tel的键 True >>>"zsp" not in tel True  >>>for k,v in tel.iteritems():print k,v  #同理tel.iterkeys()为键的迭代器,tel.itervalues()为值的迭代器 jack 4098 guido 4127  >>>tel.copy() #复制一份tel {'jack': 4098, 'guido': 4127}  >>> tel.fromkeys([1,2],0) #从序列生成并返回一个字典,其值为第二个参数(默认为None),不改变当前字典 {1: 0, 2: 0}  >>>tel.popitem() #弹出一项 ('jack', 4098)

4. 函数相关

4.1. 函数定义 / 参数默认值

def fib(n=2,a=1):#参数可以有默认值  """这里给函数写文档注释"""  for i in range(n):  print a   >>>f=fib #可以用一个变量表示函数 >>>f(3) 1 1 1  >>>fib(a=2) #多个可选参数赋值可以直接写"参数变量名＝值"来快速赋值 2 2

4.2. Lambda函数

一种无名函数的速写法

def make_incrementor(n):  return lambda x: x+n  f=make_incrementor(n) #f等价于 #def f(x): #       return x+n

4.3. 不定长参数 *para,**para

参数格式为 *para 表示接受一个元组

为 **para 表示接受一个字典

*para要在**para之前

def test(*args,**dic):  for arg in args :  print arg  for k,v in dic.iteritems():  print k ,':',v  >>> test("yes",1,2,me="张沈鹏",where="中国") #"yes",1,2传递给元组;me="张沈鹏",where="中国"传递给字典 yes 1 2 me : 张沈鹏 where : 中国

4.4. @ 装饰器

@A def B:pass 等价于 def B:pass B=A(B) 即将函数B作为参数传给参数A

from time import time #测试运行时间 def cost_time(func):  def result(*args,**dic):  beign=time()  func(*args,**dic)  print "cost time : ",time()-beign  return result  @cost_time def show(n):  for x in range(n):print x  >>> show(10) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 cost time :  0.0469999313354

4.5. 生成器表达式

生成器表达式:类似于没有中括号的列表推导式,可用在参数中

>>>sum(i*i for i in range(10)) 285  >>>unique_words=set(word for line in page for word in line.split())#page为打开的文件  >>>data='golf'  >>>list(data[i] for i in range(len (data)-1,-1,-1)) ['f','l','o','g']

4.6. yield

每次调用返回一个值,并记录当前执行位置所有的变量

def reverse(data):  for index in range(len(data)-1,-1,-1):  yield data[index]  for char in reverse("golf"):  print char,

输出

f l o g

5. 常用函数

5.1. eval

对字符串参数运算,求值

>>> eval("1 + 2*3") #可以方便的用来做四则运算 7 >>> a=1 >>> eval('a+1') #可以访问变量 2

5.2. exec

将字符串参数作为python脚本执行

>>> exec('a="Zsp"') >>> a 'Zsp'

5.3. execfile

和exec类似,不过是用来打开一个文件,并作为python脚本执行

5.4. dir

显示对象的所有属性(即可以用"."操作直接访问)

>>> dir([]) ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__str__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

5.5. help

help(类/函数) 返回相应对象的文档字符串

>>> help(vars) Help on built-in function vars in module __builtin__:  vars(...)  vars([object]) -> dictionary   Without arguments, equivalent to locals().  With an argument, equivalent to object.__dict__.

5.6. len

返回序列/字典的长度

>>> len([1,2,3]) 3

5.7. print

输出字符串 用法演示:

print "Today ", #加逗号,输出后不换行  name="ZSP"  print name,"cost $",10 #输出多个变量  print "hello,%s!"%name #%s 表示用str转化为字符串  for x in xrange(1,11):  print '%2d %3d' % (x,x*x) #小数输出如   %5.3f

对于字典可以用变量名来直接格式化,如:

>>>table={'Sjoerd':4127,'Jack':4098,'Dcab':8637678} >>>print 'Jack:%(Jack)d; Sjoerd:%(Sjoerd)d; Dcab:%(Dcab)d' % table Jack:4098; Sjoerd:4127; Dcab:8637678

同时,函数vars()返回包含所有变量的字典,配合使用,无坚不摧!

5.8. raw_input

x=raw_input("Please enter an sentence:") #将输入的内容赋值给x

5.9. range

range(10,0,-3)#参数的含义为起点(默认为0),终点(不含终点),步长(默认为1) >>>[10,7,4,1]

和for...in配合使用

a=['cat','door','example'] for i in range(len(a)):#len()函数为求序列的长度  print i,a[i]

5.10. filter

filter(function , sequence) 返回序列,为原序列中能使function返回true的值

>>>a=[1,2,3,4] >>>filter(lambda x:x%2,a) [1, 3]

5.11. map

map(function,sequence,[sequence...])

返回序列,为对原序列每个元素分别调用function获得的值.

可以传入多个序列,但function也要有相应多的参数,如

map(lambda x,y,z:x+y+z,range(1,3),range(3,5),range(5,7))

计算过程为

1+3+5=9

2+4+6=12

返回[9,12]

5.12. reduce

reduce(function,sequence,[init])

返回一个单值为,计算步骤为 :

• 第1个结果=function(sequence[0],sequence[1])
• 第2个结果=function(第1个结果,sequence[2])
• 返回最后一个计算得值

• 如果有init,则先调用function(init,sequence[0]) 

• sequence只有一个元素时,返回该元素,为空时抛出异常.

如 reduce(lambda x,y:x+y,range(3),99) 的计算为

99+0=99 => 99+1=100 => 100+2=102

返回102

注:实际使用中用内建函数sum来完成这个累加更合适,如这里等价sum(range(3),99)

5.13. zip

zip用于多个sequence的循环

questions=['name','quest','favorite color'] answers=['lancelot','the holy grail','blue']  for q,a in zip(questions,answers):  print 'What is your %s ? It is %s.'%(q,a)

输出:

What is your name ? It is lancelot. What is your quest ? It is the holy grail. What is your favorite color ? It is blue.

5.14. reversed反向循环

for i in reversed(range(1,4)):  print i

输出:

3 2 1

5.15. sorted排序

返回一个有序的新序列

>>>sorted([2,5,1,4]) [1, 2, 4, 5]

5.16. enumerate 返回索引位置和对应的值

for i,v in enumerate(['tic','tac','toe'])  print i,v

输出:

0 tic 1 tac 2 toe

5.17. open/文件操作

f=open('/tmp/hello','w')

#open(路径+文件名,读写模式)

#读写模式:r只读,r+读写,w新建(会覆盖原有文件),a追加,b二进制文件.常用模式

如:'rb','wb','r+b'等等

f.read([size]) size未指定则返回整个文件,如果文件大小>2倍内存则有问题.f.read()读到文件尾时返回""(空字串)

file.readline() 返回一行

file.readline([size]) 返回包含size行的列表,size 未指定则返回全部行

for line in f: print line #通过迭代器访问

f.write("hello\n") #如果要写入字符串以外的数据,先将他转换为字符串.

f.tell() 返回一个整数,表示当前文件指针的位置(就是到文件头的比特数).

f.seek(偏移量,[起始位置])

用来移动文件指针

偏移量:单位:比特,可正可负

起始位置:0-文件头,默认值;1-当前位置;2-文件尾

f.close() 关闭文件

6. 模块化

6.1. 导入模块

模块的查找路径

1.当前的目录

2.环境变量PYTHONPATH所指的目录列表

3.python解释器的安装目录

如将代码保存上述的一个目录中的的fibo.py文件中,便可以

import fibo fibo.function()

如果想直接使用fibo.function可以重命名这个函数,如

f=fibo.function f()

也可以

form fibo import function function()

甚至可以form fibo import * 

可以 form 包.子包.模块 imort 函数 

然后就直接使用该函数,不需要加前缀

6.2. 包

引用推荐写法为

form 包 import 模块

几个功能类似的模块可以组合成一个包,

比如一个可以处理.wav,.mp3,.wma等音频文件的有类似如下结构:

Sound/  __init__.py  Formats/  __init__.py  wavread.py  wavwrite.py  mp3read.py  mp3write.py  wmaread.py  wmawrite.py  Effects/  __init__.py  echo.py  surround.py  reverse.py

只有当init.py存在时python才将该文件夹视为一个包.

该文件可以为空文件 一般在init.py文件中定义一个all列表,包含要import *时要导入的模块. 如Sound/Effects/init.py可以有如下内容

__all__=["echo","surround","reverse"]

包的作者在发布包时可以更新这个列表,也可以根据需要让某个模块不支持import *

对于包中同一个文件夹下的模块可以把

form 包.子包 imort 模块

简写为 imort 模块

6.3. 面向对象

6.3.1. 概要

class ClassName:  "类文档,可以通过类名.__doc__访问"  def f(self):#self为每个类函数的必要的一个参数,可以通过它来访问当前实例  return self.content   def __init__(self,word=''):#构造函数  #构造函数,可以初始化变量,可以有参数"  self.content=word  self.__name=word #私有变量,以"__"开头,不以"__"结尾的变量

创建类实例 x=ClassName("good")

6.3.2. 类继承

class DerivedClassName(BassClassName):

• pass

如果基类定义在另一个模块中, 要写成

modname.BaseClassName

派生类的函数会覆盖基类的同名函数

如果想扩充而不是改写基类的函数,可以这样调用基类函数

BaseClassName.methodname(self,arguments)

注意:该基类要在当前全局域或被导入

class A:  def hi(self):  print "A" class B:  def hi(self):  A.hi(self)  super(B).hi() #通过super关键字可以获得当前类的基类  print "B"  B().hi()

输出

A B

6.3.3. 多重继承

类多继承

class DerivedClassName(Base1,Base2,Base3):  pass

对于该类函数的解析规则是深度优先,先是Base1,然后是Base1的基类,诸如此类.

class A:  def hi(self):  print "A"  class B:  def hi(self):  print "B"  class C(A,B):  pass  C().hi()

输出:

A

6.4. 操作符重载

通过定义类的一些约定的以""开头并结尾的函数,可以到达重载一些特定操作的目的,下面是是一些常用的重载

6.4.1. __str__ / __unicode__

当print一个对象实例时,实际是print该实例str()函数的返回值.

class A:  def __str__(self):  return "A"  def __unicode__(self):  return "uA"  print A() print unicode(A())

输出

A uA

unicode和str类似,不过返回Unicode字符串.

6.4.2. 比较操作

x<y x.lt(y)

x<=y x.le(y)

x==y x.eq(y)

x!=y 或 x<>y x.ne(y)

x>y x.gt(y)

x>=y x.ge(y)

cmp( self, other) 用来简化比较函数的定义 self < other返回负数,相等时返回0,self>other时返回正数

class A:  def __init__(self,i):  self.i=i  def __cmp__(self,other):  return self.i-other.i  print A(1)>A(2)

输出

False

6.4.3. __iter__

for ... in 循环即就是通过这个函数遍历当前容器的对象实例 可配合yield方便的编写这个函数(参见基本语法yield)

class A:  def __init__(self,n):  self.n=n  def __iter__(self):  n=self.n  while n:  m=n%2  n/=2  yield m  for i in A(5):  print i,

输出

1 0 1

另有一种繁琐的实现: 返回一个可以通过next()函数遍历的对象,当结束时抛出StopIteration异常

6.5. 类相关函数

6.5.1. type

返回对象的类型

>>> type("") <type 'str'> >>> type("")==str True  >>> type([]) <type 'list'> >>> type([])==list True  >>> type({}) <type 'dict'>  >>> type(()) <type 'tuple'>  >>> class A:pass  >>> type(A) <type 'classobj'>  >>> type(A()) <type 'instance'>  >>> import types #在types模块中有许多类型的定义  >>> type(A)==types.ClassType True

6.5.2. getattr / hasattr /delattr

getattr:通过类实例和一个字符串动态的调用类函数/属性

class A:  def name(self):  return "ZSP"  def hello(self):  return "nice to meet me ."  def say(obj,attr):  print getattr(obj,attr)()  a=A() say(a,"name") say(a,"hello")

输出

ZSP nice to meet me .

hasattr 用来判断实例有无该函数/属性

delattr 用来删除实例的函数/属性

6.5.3. property

通过值的方式调用实例无参函数

class A(object):  def __init__(self): self._x = None  def getx(self): return self._x  def setx(self, value): self._x = value  def delx(self): self._x=None  x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.") a=A() print a.x  a.x="ZSP" print a.x  del a.x print a.x

输出

None ZSP None

可以方便的定义一个只读属性

class A(object):  @property  def x(self): return "Property"

调用

>>>a=A()  >>>print a.x Property  >>>a.x="ZSP" #只读属性,不能更改 Traceback (most recent call last):  File "D:\Profile\Untitled 2.py", line 9, in <module>  a.x="ZSP" AttributeError: can't set attribute

6.5.4. isinstance( object, classinfo)

判断一个对象是否是一个类的实例

>>>class A:pass  >>>class B:pass  >>>a=A()  >>>isinstance(a,A) True  >>>isinstance(a,B) False

Python 常用模块体验 ::-- ZoomQuiet [2007-11-10 06:37:48]

目录

1. Py常用模块汇编
   1. zshelve 对象持久模块
      1. 发布
      2. 补丁::
   2. fast UserDict

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7. Py常用模块汇编

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7.1. zshelve 对象持久模块

{{{Jiahua Huang <[email protected] > reply-to [email protected], to "python. cn" <[email protected]>, date Nov 8, 2007 5:41 PM subject [CPyUG:34726] 贴个 zlib 压缩的 zshelve 对象持久模块 }}} 这个给 Python 标准库的 shelve.py 添加了 zlib 压缩， 减小数据库文件体积，以改善磁盘 io 性能

7.1.1. 发布

http://zshelve.googlecode.com/svn/trunk/

加了个命令行工具:

huahua@huahua:tmp$ zshelve commandline tool for zshelve databases  Usage: zshelve  FILE  dump                    Dump the data tree  zshelve  FILE  keys                    List of keys  zshelve  FILE  get          KEY        Dump value for key  zshelve  FILE  set          KEY VALUE  Set db[key] = value  zshelve  FILE  has_key      KEY        True if database has the key  zshelve  FILE  search_key   KEY        Search key  zshelve  FILE  search_value VALUE      Search value  huahua@huahua:tmp$ zshelve set tes.db a 1 huahua@huahua:tmp$ zshelve dump tes.db  |- a  |    | - 1 huahua@huahua:tmp$ zshelve set tes.db b "dict(a=1,b=2,c=3,d={'s':'4'})" huahua@huahua:tmp$ zshelve dump tes.db  |- a  |    |- 1  |- b  |    |- a  |    |    |- 1  |    |- c  |    |    |- 3  |    |- b  |    |    |- 2  |    |- d  |    |    |- s  |    |    |    |- 4

对比::

>>> import zshelve >>> import shelve >>> zdb = zshelve.open('/tmp/zshelve.db') >>> db  = shelve.open('/tmp/shelve.db') >>> zdb['1'] = dict(a='0123456789'*10000000) >>> db['1']  = dict(a='0123456789'*10000000) >>> zdb.sync() >>> db.sync()

看看文件大小差异::

huahua@huahua:zshelve$ ll /tmp/*shelve.db -rw-r--r-- 1 huahua huahua  96M 2007-11-08 17:36 /tmp/shelve.db -rw-r--r-- 1 huahua huahua 204K 2007-11-08 17:36 /tmp/zshelve.db

7.1.2. 补丁::

--- shelve.py   2007-05-03 00:56:36.000000000 +0800 +++ zshelve.py  2007-11-08 17:25:59.000000000 +0800 @@ -70,6 +70,7 @@ except ImportError:   import UserDict  import warnings +import zlib        ## use zlib to compress dbfile   __all__ = ["Shelf","BsdDbShelf","DbfilenameShelf","open"]  @@ -80,13 +81,14 @@ class Shelf(UserDict.DictMixin):  See the module's __doc__ string for an overview of the interface.  """  -    def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False): +    def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False, compresslevel=2):  self.dict = dict  if protocol is None:  protocol = 0  self._protocol = protocol  self.writeback = writeback  self.cache = {} +        self.compresslevel = compresslevel   def keys(self):  return self.dict.keys() @@ -109,7 +111,7 @@ class Shelf(UserDict.DictMixin):  try:  value = self.cache[key]  except KeyError: -            f = StringIO(self.dict[key]) +            f = StringIO(zlib.decompress(self.dict[key]))  value = Unpickler(f).load()  if self.writeback:  self.cache[key] = value @@ -121,7 +123,7 @@ class Shelf(UserDict.DictMixin):  f = StringIO()  p = Pickler(f, self._protocol)  p.dump(value) -        self.dict[key] = f.getvalue() +        self.dict[key] = zlib.compress(f.getvalue(), self.compresslevel)   def __delitem__(self, key):  del self.dict[key] @@ -168,32 +170,32 @@ class BsdDbShelf(Shelf):  See the module's __doc__ string for an overview of the interface.  """  -    def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False): -        Shelf.__init__(self, dict, protocol, writeback) +    def __init__(self, dict, protocol=None, writeback=False, compresslevel=2): +        Shelf.__init__(self, dict, protocol, writeback, compresslevel)   def set_location(self, key):  (key, value) = self.dict.set_location(key) -        f = StringIO(value) +        f = StringIO(zlib.decompress(value))  return (key, Unpickler(f).load())   def next(self):  (key, value) = self.dict.next() -        f = StringIO(value) +        f = StringIO(zlib.decompress(value))  return (key, Unpickler(f).load())   def previous(self):  (key, value) = self.dict.previous() -        f = StringIO(value) +        f = StringIO(zlib.decompress(value))  return (key, Unpickler(f).load())   def first(self):  (key, value) = self.dict.first() -        f = StringIO(value) +        f = StringIO(zlib.decompress(value))  return (key, Unpickler(f).load())   def last(self):  (key, value) = self.dict.last() -        f = StringIO(value) +        f = StringIO(zlib.decompress(value))  return (key, Unpickler(f).load())   @@ -204,12 +206,12 @@ class DbfilenameShelf(Shelf):  See the module's __doc__ string for an overview of the interface.  """  -    def __init__(self, filename, flag='c', protocol=None, writeback=False): +    def __init__(self, filename, flag='c', protocol=None, writeback=False, compresslevel=2):  import anydbm -        Shelf.__init__(self, anydbm.open(filename, flag), protocol, writeback) +        Shelf.__init__(self, anydbm.open(filename, flag), protocol, writeback, compresslevel)   -def open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False): +def open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False, compresslevel=2):  """Open a persistent dictionary for reading and writing.   The filename parameter is the base filename for the underlying @@ -222,4 +224,4 @@ def open(filename, flag='c', protocol=No  See the module's __doc__ string for an overview of the interface.  """  -    return DbfilenameShelf(filename, flag, protocol, writeback) +    return DbfilenameShelf(filename, flag, protocol, writeback, compresslevel)

• 一行代码让 UserDict.UserDict 的类加速 4 倍

::-- ZoomQuiet [2007-11-10 07:34:49]

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1. fast UserDict

7.2. fast UserDict

{{{Jiahua Huang <[email protected] > reply-to [email protected], to "python. cn" <[email protected]>, date Nov 10, 2007 3:28 PM subject [CPyUG:34791] 一行代码让 UserDict.UserDict 的类加速 4 倍 }}} 发现 Python 标准库里好些字典类从 UserDict.UserDict 派生， 而不是从 dict 派生， 是因为 旧版 python 内建类型不能派生子类，

那么这会不会影响速度呢，

先给两个分别继承 UserDict.UserDict 和 dict 的类 URdict, Rdict

>>> import UserDict >>> class URdict(UserDict.UserDict): ...     '''dict can search key by value ...     ''' ...     def indexkey4value(self, value): ...         '''search key by value ...         >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other') ...         >>> rd.indexkey4value('Other') ...         'b' ...         ''' ...         try: ...             ind = self.values().index(value) ...             return self.keys()[ind] ...         except: ...             return None ...     def key4value(self, svalue): ...         '''search key by value ...         >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other') ...         >>> rd.key4value('Other') ...         'b' ...         ''' ...         for key, value in self.iteritems(): ...             if value == svalue: ...                 return key ...     def keys4value(self, svalue): ...         '''search keys by value ...         >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other') ...         >>> rd.keys4value('Other') ...         ['b', 'e'] ...         ''' ...         keys=[] ...         for key, value in self.iteritems(): ...             if value == svalue: ...                 keys.append(key) ...         return keys ... >>> >>> class Rdict(dict): ...     '''dict can search key by value ...     ''' ...     def indexkey4value(self, value): ...         '''search key by value ...         >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other') ...         >>> rd.indexkey4value('Other') ...         'b' ...         ''' ...         try: ...             ind = self.values().index(value) ...             return self.keys()[ind] ...         except: ...             return None ...     def key4value(self, svalue): ...         '''search key by value ...         >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other') ...         >>> rd.key4value('Other') ...         'b' ...         ''' ...         for key, value in self.iteritems(): ...             if value == svalue: ...                 return key ...     def keys4value(self, svalue): ...         '''search keys by value ...         >>> rd = Rdict(a='One', b='Other', c='What', d='Why', e='Other') ...         >>> rd.keys4value('Other') ...         ['b', 'e'] ...         ''' ...         keys=[] ...         for key, value in self.iteritems(): ...             if value == svalue: ...                 keys.append(key) ...         return keys ... >>>  >>> import time >>> def _timeit(_src): ...     exec(''' ... _t0 = time.time() ... %s ... _t1 = time.time() ... _t3 = _t1 - _t0 ... '''%_src) ...     return _t3 ... >>> ran = range(100000)  再弄俩实例 >>> u = URdict() >>> r = Rdict()  看看插入速度 >>> _timeit("for i in ran: u[i]=i") 0.1777961254119873 >>> _timeit("for i in ran: r[i]=i") 0.048948049545288086  看看原始 dict 的速度 >>> _timeit("for i in ran: d[i]=i") 0.041368961334228516

可以看到， UserDict.UserDict 确实严重影响速度，

python 标准库里边好多 UserDict 的都应该换成 dict ， 以提高性能

不过，一个个修改 Python 标准库似乎又不合适，

再次使用一招鲜，直接干掉 UserDict

在使用/导入那些模块前先来一行

>>> import UserDict; UserDict.UserDict = dict

完了再导入模块来试试

>>> u = URdict() >>> _timeit("for i in ran: u[i]=i") 0.042366981506347656

一行代码让速度提高 4 倍