是时候学习python了

 学习Pyhton,如何学以致用 -- 知识往问题靠,问题往知识靠

是时候学习python了

01

为什么学Python

一直有听说Python神奇,总是想学,虽然不知道为啥。奈何每天写bug,修bug忙得不亦乐乎,总是不得闲。直到有一次与汤哥聊一个数据修复方案时,我只能说出用excel,而领导却说用Python可以非常方便时,我知道是时候学习Python了。于是有了这篇短文。

02

Hello World

有一个关注程序员的笑话:程序员退休后,学写毛笔字,身体端坐,铺好宣纸,墨入砚台,毛笔蘸墨,突然不知如何下笔,苦思良久,写了二字:hello world 。这看似滑稽,确也道出我们程序员是真真的实干派。接下来我们按学习新技能 的标准SOP: code 三部曲   -- 环境,文档, hello world 开始我的文章。

运行环境百度一下,你就知道了。如果是mac,使用推荐使用 homebrew ,一条命令搞定(如果提示 upgrading ...  直接ctrl+c 就开始安装了),输入python3 / python 看到如下结果就表示 ready了(我的电脑上安装了两个版本)。

是时候学习python了

到这里本来已经可以开始使用vi码代码了,看着还very cool,但发现自己过了那个年纪,idea 装个pyhon 插件十分实用,如下图。智能提示,快速运行,查看结果,实用才香。

是时候学习python了

开发环境准备就绪,接下来推荐一个入门文档:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400, 廖雪峰出品,真心不错。2分钟就可以写出第一个HelloWorld。程序写完了,但他几乎没有任何意义,因为他不能为我们解决问题。

#!/usr/bin/env python3

print("Hello H和J的博客")

输出
/usr/local/bin/python3.7 /Users/jijunjian/learn/mypython/src/HelloWorld.py
Hello H和J的博客
 

要了解一门语言,一些基础内容还是要了解下,如果你有一门语言基础的话,几乎可以立马上手,python是一门高级语言。建议了解下数据类型和变量,字符串和编码,使用list和tuple ,使用dict和set。这些是python的基本数据类型,几乎每个程序都会用到。其他就是条件判断,循环,函数等...然而...

03

学以致用

学了2周,新鲜感消失了,想放弃了,但是心中又无法面对花去的时间,直到学习结构化思维提到:知识往问题靠,问题往知识靠,不断补充知识体系。有了这样的意识问题就来了。

问题:运营反馈某地投放了200个单车,但是监控地图只能看到150辆,要找出缺少的50辆分析原因。

背景:系统中以单车编号为key 存放在redis里,而运维提供的web工具一次只能查一个key。

解决:一个个查,重复200次也能解决问题,但是太麻烦。做为程序员,我们首要做的就是:do not repeat yourself。既然问题要往知识靠,那我刚学的python是否可以快速搞定呢:运维提供的web工具其实就是发起一个http请求,解析返回的json,这些对于python来就就是几行代码的事儿,于是代码就写了好了。真的比重复200次又快,又准。这样的经历比单纯的学习深刻许多。

  
#!/usr/bin/env python3

import requests
import json

#单车列表
dataList = [
    'hget  mapBike:单车编号1 city',
    'hget  mapBike:单车编号2 city'
]

host = "运维工具地址"

headers = \
    {
        "method":"POST",
        "path":"/execute",
        "token":"我的token",
        "user-agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36"
    }

index = 0;
errorCount = 0;
for i in dataList:
    index +=1
    body = \
        {
            "redisName": "redis-cluster",
            "command": i
        }
    r = requests.post(host,headers=headers,data=json.dumps(body))
    data2 = json.loads(r.text)
    print("index=%s" % index)
    if data2["data"] != '城市编号':
        print("error:%s" % i)
        errorCount += 1;
print("一共:%s" % index)
print("error:%s" % errorCount)

有了这次经历,又燃起了学习热情。map/reduce概念是一个有意思的东西,建议大家一定要学习。看大数据书籍里会多次提到。话分两头,又来了一个问题。

问题:新版单车投放功能有一个缺陷,导致已经投放的数万个单车某个属性错误,要按单车编号修正数量。

背景:投放时单车信息保存在了日志表的扩展信息中,dba只能导出格式如下,其他信息已经删除。整个文件30M, 想使用多行编辑,删除多余再使用excel公式生成sql, 想法很好,就是编辑时卡顿...谁用谁我知道

      
{"bikeNo":"abc123dba1"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba2"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba3"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba4"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba5"} 2020-03-07 20:43:31.64747
  解决:这次没思考直接就想到Python了,想法很简单:

1,按行读取,找到最后个“}”,拆分成两个字符串。第二个为时间

2,解析json得到单车编号,

3,拼接bikeNo,与时间生成sql。输出到文件。

想到这里代码也写好了,就是这么快。关键还不会出错。

#!/usr/bin/env python3

import json

#读数据文件
with open('/Users/jijunjian/Downloads/daa.sql', 'r') as f1:
    list1 = f1.readlines()
    print(len(list1))

#最终输出文件
with open('/Users/jijunjian/Downloads/test.txt', 'w') as f:
    for i in range(0, len(list1)):
        list1[i] = list1[i].strip('\n')
        index = list1[i].rindex('}');
        ctime = list1[i][index+1:].strip()
        jsonString = list1[i][0:index+1]
        jsonx = json.loads(jsonString)
        # 可以拼接成 update 语句
        f.write(jsonx["assertNo"]+";"+ctime+" "+"\n")
        print(i)

            

04

结语

后来与汤哥聊到Python的话题,我们学习Python并不是想成为这个领域的专家,而是当来一个工具来使用。对我而言,这样的程度就够了,能快速解决问题,提供多一个思路。便不在纠结还要学多少了,以后有需求再补充知识体系就可以了。从美菜到哈啰的最近一年多看了10来本书,一直觉得没啥收获,就是没想明白为什么要学。箭靶都没有,只练习拉弓不会有多少提高。

上面的这些问题不一定非要用python去解决,js,java都能实现,也许还更多快。既然学了Python,权当练手了。如何学以致用 -- 知识往问题靠,问题往知识靠

I have a dream to be a good programmer。

是时候学习python了

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