values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = {}

for value in  values:

    if value>66:

        if my_dict.has_key('k1'):

            my_dict['k1'].append(value)

        else:

            my_dict['k1'] = [value]

    else:

        if my_dict.has_key('k2'):

            my_dict['k2'].append(value)

        else:

            my_dict['k2'] = [value]

原生字典解决方法

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:

    if value>66:

        my_dict['k1'].append(value)

    else:

        my_dict['k2'].append(value)

print(my_dict)

# defaultdict字典解决方法

>>> from collections import defaultdict

>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')

>>> dd['key1'] = 'abc'

>>> dd['key1'] # key1存在

'abc'

>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值

'N/A'

例2

%y 两位数的年份表示（00-99）

%Y 四位数的年份表示（000-9999）

%m 月份（01-12）

%d 月内中的一天（0-31）

%H 24小时制小时数（0-23）

%I 12小时制小时数（01-12）

%M 分钟数（00=59）

%S 秒（00-59）

%a 本地简化星期名称

%A 本地完整星期名称

%b 本地简化的月份名称

%B 本地完整的月份名称

%c 本地相应的日期表示和时间表示

%j 年内的一天（001-366）

%p 本地A.M.或P.M.的等价符

%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始

%w 星期（0-6），星期天为星期的开始

%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始

%x 本地相应的日期表示

%X 本地相应的时间表示

%Z 当前时区的名称

%% %号本身

python中时间日期格式化符号：

#导入时间模块

>>>import time

#时间戳

>>>time.time()

1500875844.800804

#时间字符串

>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")

'2017-07-24 13:54:37'

>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")

'2017-07-24 13-55-04'

#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time

time.localtime()

time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,

　　　　　　　　　　tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37,

                 tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)

#时间戳-->结构化时间

#time.gmtime(时间戳)    #UTC时间，与英国伦敦当地时间一致

#time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法：与UTC时间相差8小时，UTC时间+8小时 = 北京时间

>>>time.gmtime(1500000000)

time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)

>>>time.localtime(1500000000)

time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)

#结构化时间-->时间戳　

#time.mktime(结构化时间)

>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)

>>>time.mktime(time_tuple)

1500000000.0

#结构化时间-->字符串时间

#time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传，则现实当前时间

>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")

'2017-07-24 14:55:36'

>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))

'2017-07-14'

#字符串时间-->结构化时间

#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)

>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")

time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)

>>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")

time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串

#time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串

>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))

'Fri Jul 14 10:40:00 2017'

>>>time.asctime()

'Mon Jul 24 15:18:33 2017'

#%a %d %d %H:%M:%S %Y串 --> 结构化时间

#time.ctime(时间戳)  如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串

>>>time.ctime()

'Mon Jul 24 15:19:07 2017'

>>>time.ctime(1500000000)

'Fri Jul 14 10:40:00 2017'

import time

true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

dif_time=time_now-true_time

struct_time=time.gmtime(dif_time)

print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,

                                       struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,

                                       struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))

计算时间差

>>> import random

#随机小数

>>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数

0.7664338663654585

>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数

1.6270147180533838

#随机整数

>>> random.randint(1,5)  # 大于等于1且小于等于5之间的整数

>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数

#随机选择一个返回

>>> random.choice([1,'',[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]

#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数

>>> random.sample([1,'',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合

[[4, 5], '']

#打乱列表顺序

>>> item=[1,3,5,7,9]

>>> random.shuffle(item) # 打乱次序

>>> item

[5, 1, 3, 7, 9]

>>> random.shuffle(item)

>>> item

[5, 9, 7, 1, 3]

import random

def v_code():

    code = ''

    for i in range(5):

        num=random.randint(0,9)

        alf=chr(random.randint(65,90))

        add=random.choice([num,alf])

        code="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())

生成验证码

'''

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径

os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd

os.curdir  返回当前目录: ('.')

os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')

os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录

os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推

os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname

os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname

os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印

os.remove()  删除一个文件

os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录

os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息

os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"

os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"

os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:

os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'

os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示

os.popen("bash command).read()  运行shell命令，获取执行结果

os.environ  获取系统环境变量

os.path

os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。

                        即os.path.split(path)的第二个元素

os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False

os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True

os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False

os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False

os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略

os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间

os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间

os.path.getsize(path) 返回path的大小

'''

stat 结构:

st_mode: inode 保护模式

st_ino: inode 节点号。

st_dev: inode 驻留的设备。

st_nlink: inode 的链接数。

st_uid: 所有者的用户ID。

st_gid: 所有者的组ID。

st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。

st_atime: 上次访问的时间。

st_mtime: 最后一次修改的时间。

st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。

stat 结构

import sys

try:

    sys.exit(1)

except SystemExit as e:

    print(e)

#异常处理和status

比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？

现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。

但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。

你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？

没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串，

但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？

聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。

eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。

ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。

想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。

而使用eval就要担这个风险。

所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

为什么要有序列化模块

json  # 数字 字符串 列表 字典 元组

    通用的序列化格式

    只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串

pickle

    所有的python中的数据类型都可以转化成字符串形式

    pickle序列化的内容只有python能理解

    且部分反序列化依赖python代码

shelve

    序列化句柄

    使用句柄直接操作，非常方便

import json

dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串

print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}

#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典

#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示

print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]

str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型

print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]

list_dic2 = json.loads(str_dic)

print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

loads和dumps

import json

f = open('json_file','w')

dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件

f.close()

f = open('json_file')

dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回

f.close()

print(type(dic2),dic2)

load和dump

import json

f = open('file','w')

json.dump({'国籍':'中国'},f)

ret = json.dumps({'国籍':'中国'})

f.write(ret+'\n')

json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)

ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)

f.write(ret+'\n')

f.close()

ensure_ascii关键字参数

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象)

Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key

ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。)

If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse).

If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity).

indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json

separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。

default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.

sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。

To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

其他参数说明

import json

data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}

json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)

print(json_dic2)

import pickle

dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

str_dic = pickle.dumps(dic)

print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)

print(dic2)    #字典

import time

struct_time  = time.localtime(1000000000)

print(struct_time)

f = open('pickle_file','wb')

pickle.dump(struct_time,f)

f.close()

f = open('pickle_file','rb')

struct_time2 = pickle.load(f)

print(struct_time2.tm_year)

pickle

import shelve

f = shelve.open('shelve_file')

f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操作，就可以存入数据

f.close()

import shelve

f1 = shelve.open('shelve_file')

existing = f1['key']  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错

f1.close()

print(existing)

shelve

import shelve

f = shelve.open('shelve_file', flag='r')

existing = f['key']

f.close()

print(existing)

import shelve

f1 = shelve.open('shelve_file')

print(f1['key'])

f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'

f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)

print(f2['key'])

f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'

f2.close()

设置writeback

md5 = hashlib.md5()

md5.update('how to use md5 in ')

md5.update('python hashlib?')

print md5.hexdigest()

import hashlib

sha1 = hashlib.sha1()

sha1.update('how to use sha1 in ')

sha1.update('python hashlib?')

print sha1.hexdigest()

name    | password

--------+----------

michael | 123456

bob     | abc999

alice   | alice2008

username | password

---------+---------------------------------

michael  | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e

bob      | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153

alice    | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e': ''

'21218cca77804d2ba1922c33e0151105': ''

'5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99': 'password'

hashlib.md5("salt".encode("utf8"))

[DEFAULT]

ServerAliveInterval = 45

Compression = yes

CompressionLevel = 9

ForwardX11 = yes

[bitbucket.org]

User = hg

[topsecret.server.com]

Port = 50022

ForwardX11 = no

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '',

                      'Compression': 'yes',

                     'CompressionLevel': '',

                     'ForwardX11':'yes'

                     }

config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}

config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'','ForwardX11':'no'}

with open('example.ini', 'w') as configfile:

   config.write(configfile)

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式

print(config.sections())        #  []

config.read('example.ini')

print(config.sections())        #   ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']

print('bytebong.com' in config) # False

print('bitbucket.org' in config) # True

print(config['bitbucket.org']["user"])  # hg

print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes

print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11'])  #no

print(config['bitbucket.org'])          #<Section: bitbucket.org>

for key in config['bitbucket.org']:     # 注意,有default会默认default的键

    print(key)

print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键

print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下所有键值对

print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法Section下的key对应的value

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read('example.ini')

config.add_section('yuan')

config.remove_section('bitbucket.org')

config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11")

config.set('topsecret.server.com','k1','')

config.set('yuan','k2','')

config.write(open('new2.ini', "w"))

import logging

logging.debug('debug message')

logging.info('info message')

logging.warning('warning message')

logging.error('error message')

logging.critical('critical message') 

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,

                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',

                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',

                    filename='/tmp/test.log',

                    filemode='w')  

logging.debug('debug message')

logging.info('info message')

logging.warning('warning message')

logging.error('error message')

logging.critical('critical message')