python的一些常用简易技术（一）

蹦沙卡拉卡

一、python的一些数据结构
0、字符串：python 字符串是不可变的，意味着一旦字符串被创建，其内容就不能被改变。但Python 中的字符串变量的存在，是因为字符串变量实际上是指向字符串对象的引用，而不是字符串本身。

1. # 字符串的不可变性质
2. s = "hello"
3. s[0] = "H"  # 这会引发 TypeError，因为字符串是不可变的
5. # 变量的引用
6. s = "hello"
7. print(s)  # 输出: hello
8. # 重新分配变量
9. s = "world"
10. print(s)  # 输出: world
12. # 将字符串中的所有字母转换为大写
13. s = "hello"
14. print(s.upper())  # 输出: "HELLO"
16. # 将字符串中的所有字母转换为小写
17. s = "HELLO"
18. print(s.lower())  # 输出: "hello"
20. # 返回子字符串在字符串中第一次出现的位置（序号）。如果未找到子字符串，则返回 -1
21. s = "hello world"
22. print(s.find("world"))  # 输出: 6
23. print(s.find("Python"))  # 输出: -1
25. # 返回子字符串在字符串中最后一次出现的位置（序号）。如果未找到子字符串，则返回 -1
26. s = "hello world world"
27. print(s.rfind("world"))  # 输出: 12
29. # 将字符串中的某个子字符串替换为另一个子字符串
30. s = "hello world"
31. print(s.replace("world", "Python"))  # 输出: "hello Python"
33. # 将字符串拆分为列表。默认情况下，按空格拆分
34. s = "hello world"
35. print(s.split())  # 输出: ['hello', 'world']
37. # 按行分割字符串，返回一个包含各行的列表
38. s = "hello\nworld"
39. print(s.splitlines())  # 输出: ['hello', 'world']
41. # 将列表中的字符串连接成一个字符串，连接符是源字符串
42. words = ["hello", "world"]
43. print(" ".join(words))  # 输出: "hello world"
45. # 移除字符串开头和结尾的空白字符
46. s = "  hello world  "
47. print(s.strip())  # 输出: "hello world"
49. # 检查字符串是否只包含字母
50. s = "hello"
51. print(s.isalpha())  # 输出: True
52. s = "hello123"
53. print(s.isalpha())  # 输出: False
55. # 检查字符串是否只包含数字
56. s = "123"
57. print(s.isdigit())  # 输出: True
58. s = "123abc"
59. print(s.isdigit())  # 输出: False
61. # 检查字符串是否只包含字母和数字
62. s = "hello123"
63. print(s.isalnum())  # 输出: True
64. s = "hello 123"
65. print(s.isalnum())  # 输出: False

复制代码

1、列表：一种有序的、可变的集合，允许重复元素，接近数组概念。列表的索引，从序号：0开始。

1. # 创建一个空列表
2. my_list = []
4. # 创建一个包含初始元素的列表
5. my_list = [1, 2, 3, 4]
7. # 将元素添加到列表的末尾
8. my_list.append(4)
10. # 在索引1的位置插入'a'
11. my_list.insert(1, 'a')
13. # 将另一个列表的所有元素添加到当前列表的末尾
14. my_list.extend([4, 5])
16. # 移除列表中第一个匹配的元素
17. my_list.remove(2)
19. # 移除并返回指定位置的元素（默认是最后一个元素）
20. element = my_list.pop()
21. print(element)
23. # 移除列表中的所有元素
24. my_list.clear()
26. # 通过索引修改元素
27. my_list[1] = 'b'
29. # 几种常用切片
30. my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
31. print(my_list[1:3])  # 输出: [2, 3]（不包括索引3的元素）
32. print(my_list[:3])  # 输出: [1, 2, 3]（从开始到索引3，不包括索引3）
33. print(my_list[2:])  # 输出: [3, 4, 5]（从索引2到末尾）
34. print(my_list[::2])  # 输出: [1, 3, 5]（步长为2）
36. # 返回第一个匹配元素的索引
37. index = my_list.index(2)
39. # 返回指定元素在列表中出现的次数
40. count = my_list.count(2)
42. # 对列表进行原地排序。该列表即已经按排序修改过了
43. my_list.sort()
45. # 反转列表中的元素
46. my_list.reverse()
48. # 浅拷贝
49. my_list = [1, 2, 3]
50. new_list = my_list.copy()
51. print(new_list)  # 输出: [1, 2, 3]<br><br># join方法：将列表中的字符串连接成一个字符串。该方法通常用于处理字符串列表<br>words = ["hello", "world"] sentence = " ".join(words) <br>print(sentence) # 输出: "hello world"<br><br># len：返回列表元素数量<br>print(len(my_list))<br><br># min()和max()函数分别返回列表中的最小值和最大值，sum()函数返回列表中的所有元素和（数值型）<br>my_list = [1, 2, 3, 4, 5]<br>print(min(my_list)) # 输出：1<br>print(max(my_list)) # 输出：5<br>print(sum(my_list)) # 输出：15

复制代码

2、字典：是一种无序的、可变的键值对集合，使用键（key）来存取对应的值（value），字典中的键是唯一的，字典保持插入顺序，但本质上是无序的（python3.7+）。

1. # 创建空字典<br>my_dict = {}<br><br># 创建字典
2. my_dict = {"name": "xxx", "age": 25}
4. # 查找：根据key访问值，get()
5. print(my_dict["name"])<br>print(mydict.get("name", "default name"))<br><br># 新增、修改：如果没有这个键值对则是新增，如果有，则修改为当前设定值<br>my_dict["age"] = 26<br><br><em># 通过update增加键值对，以及修改</em><br>my_dict.update({"age": 25, "city": "New York"})

复制代码

1. # 删除指定键值对
2. del my_dict["age"]
4. # 基础方法
5. print(my_dict.keys())  # 返回所有键dict_keys(['name', 'age'])
6. print(my_dict.values())  # 返回所有值dict_keys(['xxx', 25])
7. print(my_dict.items())  # 返回所有键值对dict_keys([('name', 'xxx'), ('age', 25)])<br><br># setdefault() 方法、fromkeys() 方法

复制代码

 3、集合：一种无序的、可变的不重复元素集合，可以添加或删除元素，且元素没有特定的顺序，元素是唯一的，不重复。

1. # 创建空集合，或从其他可迭代对象（如列表、元组、字符串）创建集合，或者创建一个空集合
2. my_set = set()
3. my_list = [1, 2, 3, 4, 4, 5]
4. my_set = set(my_list)
5. my_string = "hello"
6. my_set = set(my_string)
8. # 创建带有初始元素的集合，和字典一样都是用大括号
9. my_set = {1, 2, 3, 4}
11. # 集合中添加单个元素
12. my_set.add(5)
14. # 向集合中添加多个元素，可以是列表、元组、字符串或其他集合。会将其他集合分解成单个不重复元素，添加进去
15. my_set.update([4, 5])
16. print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}
17. my_set.update({6, 7})
18. print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
19. my_set.update("abc")
20. print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 'a', 'c', 'b'}
22. # remove：移除指定元素。如果元素不存在，会引发KeyError
23. # discard：移除指定元素。如果元素不存在，不会引发异常
24. # pop：移除并返回集合中的一个随机元素。如果集合为空，会引发 KeyError
25. # clear：移除所有元素
26. my_set.remove(2)
27. my_set.discard(2)
28. ele = my_set.pop()
29. my_set.clear()
31. # 查找：检查元素是否在集合中
32. print(2 in my_set) # 输出: True
34. # 判断一个集合是否是另外集合的子集
35. set1 = {1, 2}
36. set2 = {1, 2, 3}
37. print(set1.issubset(set2))  # 输出: True
40. # 集合计算：union，返回两个集合的并集
41. set1 = {1, 2, 3}
42. set2 = {3, 4, 5}
43. print(set1.union(set2))  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}

复制代码

4、元组：种有序的、不可变的集合，允许重复元素，创建后不能修改，元素按照插入的顺序存储。

1. # 创建空元组
2. # 创建带有初始元素的元组
3. empty_tuple = ()
4. print(empty_tuple)  # 输出: ()
6. my_tuple = (1, 2, 3)
7. print(my_tuple)  # 输出: (1, 2, 3)
9. # 不使用小括号
10. my_tuple = 1, 2, 3
11. print(my_tuple)  # 输出: (1, 2, 3)
13. # 单元素元组
14. single_element_tuple = (1,)
15. print(single_element_tuple)  # 输出: (1,)
17. # 使用 tuple() 构造函数，接受列表、字符串等数据结构
18. # 从列表创建元组
19. my_list = [1, 2, 3]
20. my_tuple = tuple(my_list)
21. print(my_tuple)  # 输出: (1, 2, 3)
23. # 从字符串创建元组
24. my_string = "hello"
25. my_tuple = tuple(my_string)
26. print(my_tuple)  # 输出: ('h', 'e', 'l', 'l', 'o')
28. # 访问：通过索引访问，正序，倒序
29. print(my_tuple[0])  
30. print(my_tuple[-1])
32. # 访问：通过切片访问
33. my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
34. print(my_tuple[1:3])  # 输出: (2, 3)
35. print(my_tuple[:2])  # 输出: (1, 2)
36. print(my_tuple[2:])  # 输出: (3, 4, 5)
37. print(my_tuple[::2])  # 输出: (1, 3, 5)
39. # 解包
40. my_tuple = (1, 2, 3)
41. a, b, c = my_tuple
42. print(a, b, c)  # 输出: 1 2 3
44. # 使用*号解包
45. my_tuple = (1, 2, 3, 4)
46. a, *b, c = my_tuple
47. print(a, b, c)  # 输出: 1 [2, 3] 4
49. # 元组操作：合并
50. tuple1 = (1, 2)
51. tuple2 = (3, 4)
52. merged_tuple = tuple1 + tuple2
54. # 查找，使用in
55. print(2 in my_tuple) # True/False
57. # 返回指定元素的第一个匹配项的索引，如果元素不存在，会引发 ValueError
58. my_tuple = (1, 2, 3, 2)
59. print(my_tuple.index(2))  # 输出: 1
61. # 计数，返回指定元素在元组中出现的次数
62. my_tuple = (1, 2, 3, 2)
63. print(my_tuple.count(2))  # 输出: 2
65. # len() ：返回元组中元素的数量
66. print(len(my_tuple))
68. # max() 和 min()：返回元组中的最大值和最小值
69. my_tuple = (1, 2, 3)
70. print(max(my_tuple))  # 输出: 3
71. print(min(my_tuple))  # 输出: 1
73. # sum()：返回元组中所有元素的和（元素必须是数值类型）
74. my_tuple = (1, 2, 3)
75. print(sum(my_tuple))  # 输出: 6

复制代码

 
二、python多进程：库multiprocessing，在一个Python程序中同时运行多个进程，每个进程都有自己的内存空间。通过multiprocessing模块创建多个进程，每个进程有独立的GIL，可以在多个CPU核心上并行执行，从而克服GIL的限制。
对于python，主进程是程序开始运行时的第一个进程，负责启动和管理所有的子进程。可以使用 if __name__ == '__main__' 识别主进程，或者通过 multiprocessing.current_process().name 获取当前进程的信息（识别主进程、子进程）
demo1：创建2个进程，两个进程几乎同时启动，并各自打印自己的编号，等待2秒后，主进程打印结束消息。这里子进程执行完（阻塞），才会继续走主进程。

1. import multiprocessing
2. import time
4. # 定义一个简单的函数，用于进程执行
5. def worker(num):
6.     """线程工作函数"""
7.     print(f'Worker: {num}')
8.     time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
10. if __name__ == '__main__':
11.     # 创建两个进程
12.     processes = []
13.     for i in range(2):
14.         p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
15.         processes.append(p)
16.         p.start()
18.     # 等待所有进程完成
19.     for p in processes:
20.         p.join()
22.     print("All processes are done.")

复制代码

demo2：如果想创建出来的子进程不阻塞我们的主进程，将join语句去掉即可，然后主进程就会执行后面的语句了。异步执行：主进程在启动子进程后，立即继续执行而不等待子进程完成。子进程完成后，会在后台输出其结束消息。
demo3：如果子进程会返回一个value，主进程设计去等待子进程执行完返回value，打印出来。使用 multiprocessing 模块中的 Process 类和 Queue来实现。使用 multiprocessing.Queue 在子进程和主进程之间传递数据。子进程将结果放入队列，主进程从队列中获取结果。
a. 使用 queue.get() 从队列中获取子进程的结果。这将阻塞主进程，直到子进程向队列中放入数据。
b. 使用 p.join() 确保子进程完成执行。
c. 使用 multiprocessing.Queue 在子进程和主进程之间传递数据。子进程将结果放入队列，主进程从队列中获取结果。

1. import multiprocessing
2. import time
4. def worker(queue):
5.     """子进程工作函数"""
6.     print(f"Worker process started with PID: {multiprocessing.current_process().pid}")
7.     time.sleep(10)  # 模拟一个耗时10秒的任务
8.     result = "Result from worker"
9.     queue.put(result)
10.     print("Worker process finished.")
12. if __name__ == '__main__':
13.     print(f"Main process PID: {multiprocessing.current_process().pid}")
15.     # 创建一个Queue，用于子进程向主进程传递数据
16.     queue = multiprocessing.Queue()
18.     # 创建子进程
19.     p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
21.     # 启动子进程
22.     p.start()
24.     # 主进程继续执行其他任务
25.     print("Main process is doing some work while waiting for the result from worker process.")
27.     # 等待子进程完成并获取结果
28.     result = queue.get()  # 这将阻塞主进程，直到子进程向队列中放入数据
30.     # 确保子进程完成
31.     p.join()
33.     print(f"Main process received result: {result}")
34.     print("Main process has finished.")

复制代码

tips1：对于python多进程能够在单核机器上运行，但是它们不会真正并行执行，因为单核机器一次只能执行一个进程。操作系统会通过进程切换（时间片轮转）来实现“并发”执行。每个进程在短时间内运行一段时间，然后操作系统会暂停该进程并切换到下一个进程，如此循环，从而给人一种多个进程同时运行的错觉。
tips2：全局解释器锁（GIL）：Python中的GIL限制了在同一时间只有一个线程可以执行Python字节码，多线程在CPU密集型任务中无法充分利用多核CPU的优势。
三、python多线程
四、python异步
五、python常用的并发
六、python模拟发http请求
七、python直连mysql
八、python连redis
九、python操作etcd
十、pytest的一些应用
 

来源:https://www.cnblogs.com/xiaojp65536/p/18306375
免责声明：由于采集信息均来自互联网，如果侵犯了您的权益，请联系我们【E-Mail:cb@itdo.tech】 我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！