/** * 函数介绍: 用于post方式提交数据 * 输入参数: 完整url, 数据 * 返回值 : 接口返回值 */ function post_it($url, $data = '', $timeout = '6') { $urls = parse_url($url); if (!$urls) { return "-500"; } $port = isset($urls['port']) ? $urls['port'] : null; //isset()判断 if (!$port)

一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种

内容概要: 一.生成器 二.迭代器 三.json&pickle数据序列化 一.生成器generator 在学习生成器之前我们先了解下列表生成式,现在生产一个这样的列表[0,2,4,6,8,10],当然有很多方法,下面的方法就叫列表生成式. >>> [ i*2 for i in range(6) ] [0, 2, 4, 6, 8, 10] 当然还有其他方法: >>> a=map(lambda x:x*2,range(6)) >>> for i i

本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式  普通青年版 a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for index,i in enumerate(a): a[index] +=1print(a) 原值修改

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def

用于序列化的模块 json,通用的序列化方式,序列化成为str类型,支持所有语言识别,序列化的数据具有局限性. pickle,python的所有数据类型都可以被序列化,序列化为bites格式,只适用于python之间的数据交互. json和pickle都支持四个功能:load,loads,dump,dumps. 可以根据下面的代码来看四个功能到底如何实现: # Author:Zhang Zhao #json序列化实现 import json data = {'name':'zhangzhao',

前提: 文本文件中只能写入字符串或ascii码格式的内容. info={'name':'zoe','age':18} f=open('test.txt','w') f.write(info) #在文本文件中写入字典格式的内容,执行会报错. f.closed() 变通方式将 f.write(info) 改为 f.write(str(info)). 但是这种写法比较低端. 同时,将文件通过open()读取到环境中,读取进来的还是字符串格式的.上面的操作是序列化,读取文件后的操作时反序列化. f=op

json 所有语言通用的信息交换格式 json.dumps()将list列表.dict字典.元组.函数等对象转换为可以存储的字符格式存入文件 json.dump(数据对象名,已以写方式打开的对象) 直接写入,省略f.write()写法 这个过程称之为"序列化" json.loads("已读文件对象")将存入的数据类型列表.字典.函数等,读出来.还原为原来的数据类型. json.load("已打开文件对象")  这个过程叫做反序列化   pickl

序列化:把内存中的数据对象变成字符串 info = { 'name':'tom', 'age':22 } f = open("test.txt","w") f.write(str(info))f.close() 反序列化:从硬盘中把数据加载到内存 f = open("test.txt","r") data = eval(f.read()) f.close() print(data['age']) json方式 import j

回顾下上次的内容 转码过程: 先decode  为 Unicode(万国码 ) 然后encode 成需要的格式     3.0 默认是Unicode  不是UTF-8 所以不需要指定  如果非要转为UTF-8  就再指定 变量的查找顺序: 1 从里往外找,先找自己本地的local  没有就会去上一级找,直到找到此变量,     全局变量不能在函数里改变指的是纯字符的, list 及字典等会改变 函数递归:   一层一层进去, return 一层一层出来   特点: # 明确的结束条件 # 问题规

1. 列表生成器:代码例子 a=[i*2 for i in range(10)] print(a) 运行效果如下: D:\python35\python.exe D:/python培训/s14/day4/列表生成式.py [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] Process finished with exit code 0 2.高阶函数 变量可以指向函数,函数的参数能接受变量,即把一个函数名当做实参传给另外一个函数 返回值中包涵函数名 代码例子: 1 def

1.列表生成式,迭代器&生成器 要求把列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]里面的每个值都加1,如何实现? 匿名函数实现: a = map(lambda x:x+1, a) for i in a: print(i) 列表生成式实现: a = [i+1 for i in range(10)] 生成器 通过列表生成式,可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数

前面两节介绍了JSON和YAML,本文则对下面的文章做一个中英文对照翻译. Comparison between JSON and YAML for data serialization用于数据序列化的JSON和YAML之比较 Chapter 1 Introduction | 第一章 概述 This paper discusses and compares different serialization formats in computer science. In addition to a

本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in

本节内容 列表生成式,生成器,迭代器 Json & pickle 数据序列化 1.列表生成式,生成器,迭代器 1.1 列表生成式 列表生成式?不就是生成个列表的表达式,恩~~~ 差不多. 一般生成一个列表怎么生成,如下方法可以实现 # 可以生成一个顺序的列表 a = list(range(10)) print(a) 要生成一个不是顺序的列表要怎么做呢?想想~~~,哈哈,还是看我的吧. # 输出一个偶数列表 a = map(lambda x:x*2,range(1,11)) print(a) fo

json / pickle 数据序列化 序列化定义:把变量从内存中变成可存储或传输的过程称为序列化.反序列化:把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称为反序列胡. 序列化模块之--pickle使用注意:在python3里,进行一次序列化后,然后在进行反序列化,不要重复多次序列化,否则无法进行反序列化.pickle:是python独有的序列化模块,只能作用于python变量,是将数据对象转化为bytes.功能:用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换.举例: import pi

abc(*args, **kwargs) 取绝对值 def add(a,b,f): return f(a)+f(b) res = add(3,-6,abs) print(res) all(*args, **kwargs) 如果可迭代对象里面所有的元素都为真(非0),返回True 可迭代对象为空,也返回True print( all([1,-5,3]) ) print( all([0,-5,3]) ) print(all([])) 运行结果: True False True any(*args,

我们在做开发的时候,很多时候需要和Json数据格式打交道,如Web开发里面,很多时候,数据通过Json进行传递到页面上,然后在进行处理的.而使用Json的时候,我们很多时候会涉及到几个序列化对象的使用:DataContractJsonSerializer,JavaScriptSerializer 和 Json.NET.大多数人都会选择性能以及通用性较好Json.NET,这个不是微软的类库,但是一个开源的世界级的Json操作类库,从下面的性能对比就可以看到它的其中之一的性能优点. Json.NET

JSON就是一种数据结构,独立于语言 {"1":"one","2":"two","3":"three"} http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/01/json_in_php.html----php里的serialize出来的不是json,只是一种数据序列化 ,  --serializeunserialize--json_encode(还有其他参数)jso

最近弄 Redis ,涉及数据序列化存储的问题,对比了:JSON, Serialize, Msgpack, Hprose 四种方式 1. 对序列化后的字符串长度对比: 测试代码: $arr = [0, 1, 2, 'a', 'b', 'c', 'd', 'a'=>'12', '包含中文', 'abcd包含中文efg'=>'abc一二三四defg', '键名'=>['abc'=>['def'=>123, 456, 'abcd中文内容efg'], 'a之间c'=>['a'=

本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 无论是内存中数据进行网络传输,还是要将内存中的数据持久化到本地磁盘,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要