fieldpython
如何在Windows下開發Python：在cmd下運行Python腳本
此處提供兩種方法：使用者自行選擇
第一種方法：
1.找個文本編輯器，一般選擇notepad++，新建個.py文件，寫上Python代碼，代碼可選擇簡單的print（）函數。
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❷ python 處理文本，格式化文本~
#coding=utf-8
records=[]
record={}
withopen("data.txt")asf:
whileTrue:
line=f.readline()
ifnotline:
iflen(record)!=0:records.append(record)
break
field=line[line.find(":")+1:].strip()
ifline.startswith("ScopeId"):
iflen(record)!=0:records.append(record)
record={}
record["ScopeId"]=field
elifline.startswith("Name"):
record["Name"]=field
elifline.startswith("Free"):
record["Free"]=field
elifline.startswith("InUse"):
record["InUse"]=field
elifline.startswith("PercentageInUse"):
record["PercentageInUse"]=field
#設置預設項
forrinrecords:
r.setdefault("InUse",0)
r.setdefault("PercentageInUse",0)
r.setdefault("Name","")
r.setdefault("Free",0)
printrecords
❸ python field什麼意思
Python的領域
❹ Python的基本術語有哪些
Python解釋器
Python文本編輯器
Python代碼運行助手
輸入和輸出
Python基礎
數據類型和變數
字元串和編碼
使用list和tuple
條件判斷
循環
使用dict和set
函數
調用函數
定義函數
函數的參數
遞歸函數
高級特性
切片
迭代
列表生成式
生成器
迭代器
函數式編程
高階函數
map/rece
filter
sorted
返回函數
匿名函數
裝飾器
偏函數
模塊
使用模塊
安裝第三方模塊
面向對象編程
類和實例
訪問限制
繼承和多態
獲取對象信息
實例屬性和類屬性
面向對象高級編程
使用__slots__
使用@property
多重繼承
定製類
使用枚舉類
使用元類
錯誤、調試和測試
錯誤處理
調試
單元測試
文檔測試
IO編程
文件讀寫
StringIO和BytesIO
操作文件和目錄
序列化
進程和線程
多進程
多線程
ThreadLocal
進程 vs. 線程
分布式進程
正則表達式
常用內建模塊
datetime
collections
base64
struct
hashlib
hmac
itertools
contextlib
urllib
XML
HTMLParser
常用第三方模塊
Pillow
requests
chardet
psutil
virtualenv
圖形界面
網路編程
TCP/IP簡介
TCP編程
UDP編程
電子郵件
SMTP發送郵件
POP3收取郵件
訪問資料庫
使用SQLite
使用MySQL
使用SQLAlchemy
Web開發
HTTP協議簡介
HTML簡介
WSGI介面
使用Web框架
使用模板
非同步IO
協程
asyncio
async/await
aiohttp
❺ Python 開發中有哪些高級技巧
1. 善用迭代器
迭代器在很多語言裡面都有，而在 Python
里適當的場景用迭代器會非常的「爽」。一來因為迭代器每次產生一個對象，適當使用能有效節省內存；二來它能達到部分「延遲計算」的效果。除此以外，因為
Generator （yield 關鍵字）和 Generator Expression 的存在，有時候使用迭代器能提升代碼可讀性。
舉
例，itertools.islice((calculate_for_value(v) for v in values), 0, 12) 能夠只在
[0, 12) 范圍內計算，而且是延遲計算的，即迭代到了那個對象才去計算。又如 any(i % 3 == 0 for i in
numbers) 能夠找出 numbers 里第一個能被 3 整除的值，因為裡面是個 Generator
Expression（迭代器的一種），所以找出以後 any 函數就會立即返回，並不需要對整個 numbers 列表計算 i % 3。
順帶推薦下這個庫 erikrose/more-itertools ，裡麵包含了很多實用的迭代器函數，是對標准庫 itertools 的一個很不錯的補充。
2. 善用描述符（Descriptor）
Python
的描述符是對「屬性」的抽象，一個描述符定義成類屬性以後，能夠控制這個類的實例上同名實例屬性的 get、set、delete 行為，比
__getattr__ 這樣的實例級 magic method 有更細的粒度，並且更容易復用。這個文檔有簡單的描述 Descriptor HowTo Guide ，可見 Python 的「實例方法」、@property 全由它實現，一些第三方庫也有用到（例如 SQLAlchemy 的 Column、WTForms 的 Field 乃至 Python 3.4 新增的 enum.Enum 類型）。
利用描述符特性，可以在業務代碼中實現一些非常方便的定製，例如可以自己實現一個能緩存返回值的 cached_property（也可以不用自己實現，直接用 Werkzeug 的）。
3. 盡量不要用反射技巧去 fight with language
❻ Python模塊的幾種類型簡介
view plain to clipboardprint?
import os
import stat
import time<DIV></DIV>
fileStats = os.stat ( 'test.txt' )
fileInfo = {
'Size' : fileStats [ stat.ST_SIZE ],
'LastModified' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_MTIME ] ),
'LastAccessed' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_ATIME ] ),
'CreationTime' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_CTIME ] ),
'Mode' : fileStats [ stat.ST_MODE ]
}
for infoField, infoValue in fileInfo:
print infoField, ':' + infoValue
if stat.S_ISDIR ( fileStats [ stat.ST_MODE ] ):
print 'Directory. '
else:
print 'Non-directory.'
import os
import stat
import time
fileStats = os.stat ( 'test.txt' )
fileInfo = {
'Size' : fileStats [ stat.ST_SIZE ],
'LastModified' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_MTIME ] ),
'LastAccessed' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_ATIME ] ),
'CreationTime' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_CTIME ] ),
'Mode' : fileStats [ stat.ST_MODE ]
}
for infoField, infoValue in fileInfo:
print infoField, ':' + infoValue
if stat.S_ISDIR ( fileStats [ stat.ST_MODE ] ):
print 'Directory. '
else:
print 'Non-directory.'