python基本使用-python基本用法笔记合集

PYTHONPATH

PYTHONPATH是python moudle的搜索路径.即import xxx会从$PYTHONPATH寻找xxx.

中文编码问题

coding=utf-8

查看导入的包的路径

import a_module

print(a_module.file)

map(function, iterable, ...)

参数

function -- 函数

iterable -- 一个或多个序列

返回值

Python 2.x 返回列表。

Python 3.x 返回迭代器。

>>>def square(x) : # 计算平方数

... return x ** 2

...

>>> map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方

[1, 4, 9, 16, 25]

>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数

[1, 4, 9, 16, 25]

# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加

>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])

[3, 7, 11, 15, 19]

What is :: (double colon) in Python when subscripting sequences?

It returns every item on a position that is a multiple of 3. Since 3*0=0, it returns also the item on position 0. For instance: range(10)[::3] outputs [0, 3, 6, 9]

每隔xxx个元素做切片

transpose

比如img是h*w*c维(h是第0维,w是第1维,c是第2维)的矩阵. 在经过transpose((2,0,1))后变为c*h*w的矩阵

enumerate

>>>seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']

>>> list(enumerate(seasons))

[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]

>>> list(enumerate(seasons, start=1)) # 下标从 1 开始

[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

range(start, stop[, step])

start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;

stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5）是[0, 1, 2, 3, 4]没有5

step：步长，默认为1。例如：range（0， 5）等价于 range(0, 5, 1)

>>>range(10) # 从 0 开始到 10

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> range(1, 11) # 从 1 开始到 11

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> range(0, 30, 5) # 步长为 5

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

>>> range(0, 10, 3) # 步长为 3

[0, 3, 6, 9]

>>> range(0, -10, -1) # 负数

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

>>> range(0)

[]

>>> range(1, 0)

[]

super(type[, object-or-type])

简单地说就是为了安全地继承.记住怎么用的就行了.没必要深究.

#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

class A(object): # Python2.x 记得继承 object

def add(self, x):

y = x+1

print(y)

class B(A):

def add(self, x):

super(B, self).add(x)

b = B()

b.add(2) # 3

print('name: "%s"' % props['name'],fp) //把字符串写入文件fp

random用法

random.choice(sequence)

random.choice 选中一个

random.sample(sequence,k=) 选中多个

import random

path = "/home/train/disk/data/yulan_park_expand"

random.choices([x for x in os.listdir(path)

if os.path.isfile(os.path.join(path, x))],k=2000)

shell 工具

from shutil import copyfile

copyfile(src, dst)

参数解析

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('num1',type=int,help="img numbers to random")

parser.add_argument('num2',type=int,help="img numbers to random")

args = parser.parse_args()

命令行参数不带'-'开头的,就是类似于占位符,按顺序赋值. 比如python xxx.py 1 2则args.num1=1,args.num2=2. python xxx.py 2 1则args.num1=2,args.num2=1.

def arg_parse():

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('-d','--dir',type=str,default='./data',required='True',help='dir store images/label file')

parser.add_argument('-o','--output',type=str,default='./outdata.tfrecord',required='True',help='output tfrecord file name')

args = parser.parse_args()

return args

-d --dir说明命令行上传参用法.

type说明参数数据类型

default说明默认值

required说明是否为必选参数

help是参数的说明

类名直接调用

之前在pytorch和keras中经常发现一个类model被直接调用，发现很有意思。于是就去看了看pytorch中nn.Module的源码，发现是定义了__call__(self)函数再去调用forward()函数。举个例子如下:

import math

class Pow(object):

def __init__(self,n=2):

self.n=n

super(Pow,self).__init__()

def forward(self,x):

return math.pow(x,self.n)

def __call__(self,x):

return self.forward(x)

l=Pow(2)

y=l(10)

print(y) #输出结果是100

l=Pow(3)

y=l(10)

print(y) #输出结果是1000

os模块

os.walk

#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

import os

for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=False):

for name in files:

print(os.path.join(root, name))

for name in dirs:

print(os.path.join(root, name))

#!/usr/bin/env python与#!/usr/bin/python的区别

脚本语言的第一行，目的就是指出，你想要你的这个文件中的代码用什么可执行程序去运行它，就这么简单

同时对2个list做相同的乱序操作

import random

a = ['a', 'b', 'c']

b = [1, 2, 3]

c = list(zip(a, b))

random.shuffle(c)

a, b = zip(*c)

print a

print b

[OUTPUT]

['a', 'c', 'b']

[1, 3, 2]

yield用法

yield在函数中的功能类似于return，不同的是yield每次返回结果之后函数并没有退出，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。如果一个函数需要多次循环执行一个动作，并且每次执行的结果都是需要的，这种场景很适合使用yield实现。

包含yield的函数成为一个生成器，生成器同时也是一个迭代器,支持通过next获取下一个值。

yield基本使用：

def func():

for i in range(0,3):

yield i

f = func()

print(next(f))

for i in f:

print(i)

输出

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