一．Python中的数据结构
python的元组、列表、字典数据类型是很python（there python is a adjective）的数据结构。这些结构都是经过足够优化后的，所以如果使用好的话，在某些area会有很大的益处。
1.元组
个人认为就像java的数组，python中的元组有以下特性：
任意对象的有序集合，这条没啥说的，数组的同性；
通过偏移读取；
一旦生成，不可改变；
固定长度，支持嵌套
来例子吧，python 代码
>>> (0, 'haha', (4j, 'y')) ###元组用圆括号标志
(0, 'haha', (4j, 'y'))
>>> t = (1, 3, 'b')
>>> t[2]
'b'
>>> t[3]
Traceback (most recent call last): File "#41>", line 1, in <module></module> t[3] IndexError: tuple index out of range
>>> t[-1]
'b'
>>> t[0:-1]
(1, 3)
>>> t * 2 ##这里是元组内的对象都重复两次，而不是每个对象值乘以2
(1, 3, 'b', 1, 3, 'b')
>>> for x in t:
print x,
1 3 b
>>> 'b' in t
True
>>> q = t + ((3, 'abc')) ##也可以写成:q = t + (3,’abc’)
>>> q
(1, 3, 'b', 3, 'abc')
>>> for x in (2, (3, 'a')): ##嵌套的元组遍历，输出时被嵌套的元组作为一个对象输出
print x
2 (3, 'a')
>>> len(q)
5
>>> len((2, (3, 'abc'))) ##注意嵌套元组的长度
2
>>> (1, 2, 3)[1]
2
>>> q[1] = 'd'
Traceback (most recent call last): File "#57>", line 1, in <module></module> q[1] = 'd' TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> a = ('b', 'c', q)
>>> 1 in a ###判断元组中是否有某个值
False
>>> q in a
True
>>> a = ('b', 'c', (1, 3, 'b', 3, 'abc'))
>>> a
('b', 'c', (1, 3, 'b', 3, 'abc'))
上面的例子足以说明大部分了，使用元组时最重要的一点是“一旦生成，就不可变了”。
2.列表
列表所具有的特性也要比元组更多、更灵活，其character总结如下：
任意对象的有序集合；
可通过偏移存取，注意，列表中的元素都是可变的，这是不同于元组的；
长度可变，支持嵌套；
还有一些类似java的对象引用机制
由于列表的这些特性，使得列表在实际应用中被广泛使用，下面是一些例子。
1）首先是基本用法
python 代码
>>> l = ['a', 'b', 'c']
>>> len(l) 3
>>> l + ['d'] ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> l * 2 ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']
>>> for x in l:
print x, a b c
2）索引和分片，赋值（单个元素赋值，分片赋值）
python 代码
>>> l = ['abc', 'def', 'ghi', 123]
>>> l[2] 'ghi'
>>> l[-3] 'def'
>>> l[:3] ['abc', 'def', 'ghi']
>>> l[1] = 'haha'
>>> l ['abc', 'haha', 'ghi', 123]
>>> l[1:] = ['apple', 'banana']
>>> l ['abc', 'apple', 'banana']
>>> l[2] = [123, 345, 456]
>>> l ['abc', 'apple', [123, 345, 456]]
>>> l[1:] = [123, 234, 345, 456, 567]
>>> l ['abc', 123, 234, 345, 456, 567]
3） 添加、排序、删除操作
python 代码
>>> l = ['abc', 'def', 'ghi', 123]
>>> l.append(456)
>>> l ['abc', 'def', 'ghi', 123, 456]
>>> l.sort()
>>> l [123, 456, 'abc', 'def', 'ghi']
>>> del l[0]
>>> l [456, 'abc', 'def', 'ghi']
>>> del l[2:]
>>> l [456, 'abc']
4）一些有趣的用法
去掉列表中每个元素头尾的空格：## str.strip() 函数使用
python 代码
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [str.strip() for str in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
把列表中，大于3的元素，乘以2：
python 代码
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [2*x for x in vec if x > 3] [8, 12]
把列表1的每一个元素和列表2的每一个元素相乘：
python 代码
>>> lst1 = [2, 4, 6]
>>> lst2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in lst1 for y in lst2] [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
取获[0-10)的平方：
python 代码
[x**2 for x in range(10)]
3.字典
python里的字典就像java里的HashMap，以键值对的方式存在并操作，其特点如下：
通过键来存取，而非偏移量；
键值对是无序的；
键和值可以是任意对象；
长度可变，任意嵌套；
在字典里，不能再有序列操作，虽然字典在某些方面与列表类似，但不要把列表套在字典上。
字典的键必须是不可改变的类型，如：字符串，数字，tuple(元组)；值可以为任何Python数据类型。
1）基本操作
python 代码
>>> table = {'abc':1, 'def':2, 'ghi':3}
>>> table['abc'] 1
>>> len(table) 3
>>> table.keys() ['abc', 'ghi', 'def']
>>> table.values() [1, 3, 2]
>>> table.has_key('def') True
>>> table.items() [('abc', 1), ('ghi', 3), ('def', 2)]
2）修改，删除，添加
python 代码
>>> table = {'abc':1, 'def':2, 'ghi':3}
>>> table['ghi'] = ('g', 'h', 'i')
>>> table {'abc': 1, 'ghi': ('g', 'h', 'i'), 'def': 2}
>>> del table['abc']
>>> table {'ghi': ('g', 'h', 'i'), 'def': 2}
>>> table['xyz'] = ['x', 'y', 'z'] ##另一种添加方法>>> dict1.setdefault('b',2)
>>> table {'xyz': ['x', 'y', 'z'], 'ghi': ('g', 'h', 'i'), 'def': 2}
#清空字典
>>> dict1.clear()
>>> dict1 #字典变为空了
#删除字典对象
>>> del dict1
>>> dict1
Traceback (most recent call last):
File "< interactive input>", line 1, in < module>
NameError: name 'dict1' is not defined
在这里需要来一句，对于字典的扩充，只需定义一个新的键值对即可，而对于列表，就只能用append方法或分片赋值。
3）对字典的遍历
python 代码
>>> table = {'abc':1, 'def':2, 'ghi':3}
>>> for key in table.keys():
print key, '\t', table[key] abc 1 ghi 3 def 2
二．文件读写
与java的File类相比，python的文件类要狭义一些
1） 文件写
python 代码
>>> myfile = open('myfile', 'w') ##另外一种写法myfile=file(‘myfile’,’w’)
>>> myfile.write('hello world\n')
>>> myfile.close()
python的一个open语句就打开了一个文件（当给定的文件不存在时，会自动建立一个新的文件）。open的第一个参数是文件名，第二个参数是操作模式，所谓操作模式就是你打开一个文件是用来干什么的，是读，还是写 （当然操作模式不仅只有读和写）。还有一件事，操作完要记得关。
2） 文件读
python 代码
>>> myfile = open('myfile', 'r') ##另外一种写法myfile=file(‘myfile’,’r’)
>>> myfile.readline () 'hello world\n'
很是简单，这样两句就顶java一长串的流嵌套，当然，java那样做也是有道理的。
三．Python中使用pickle持久化对象
Python中可以使用pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上，在需要的时候再读取并还原。具体用法如下：
pickle.dump(obj, file[, protocol])
这是将对象持久化的方法，参数的含义分别为：
n obj: 要持久化保存的对象；
n file: 一个拥有write() 方法的对象，并且这个write() 方法能接收一个字符串作为参数。这个对象可以是一个以写模式打开的文件对象或者一个StringIO对象，或者其他自定义的满足条件的对象。
n protocol: 这是一个可选的参数，默认为0,如果设置为1 或True，则以高压缩的二进制格式保存持久化后的对象，否则以ASCII格式保存。
对象被持久化后怎么还原呢？pickle 模块也提供了相应的方法，如下：
pickle.load(file)
只有一个参数file ，对应于上面dump方法中的file 参数。这个file 必须是一个拥有能接收一个整数为参数的read() 方法以及一个不接收任何参数的readline() 方法，并且这两个方法的返回值都应该是字符串。这可以是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其他任何满足条件的对象。
下面是一个基本的用例：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
# 也可以这样：import cPickle as pickle
obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
# 将obj 持久化保存到文件tmp.txt 中
pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))
#filename=file(‘tmp.txt’,’w’)
#pickle.dump(obj,filename)
# do something else ...
# 从tmp.txt 中读取并恢复obj 对象
obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))
#filename=file(‘tmp.txt’,’r’)
#pickle.load(filename)
print obj2
不过实际应用中，我们可能还会有一些改进，比如用cPickle 来代替pickle ，前者是后者的一个C 语言实现版本，拥有更快的速度，另外，有时在dump 时也会将第三个参数设为True 以提高压缩比。
四．Python连接操作MySQL数据库
MySQLdb在Python中也就相当于JAVA中MySQL的JDBC Driver，Python也有类似的数据接口规范Python DB API，MySQLdb就是Mysql的实现。操作也比较简单和其它平台或语言操作数据库一样，就是建立和数据库系统的连接，然后给数据库输入SQL，再从数据库获取结果。
1.下载MySql-python:
,
2.解压、编译和安装
Shell> tar -zxvf MySQL-python-1.2.3.tar.gz
Shell> cd MySQL-python-1.2.3
Shell> python setup.py build #编译
Shell> python setup.py install #安装
注：
如果在执行编译操作python setup.py build时报如下错误：
rom setuptools import setup
ImportError: No module named setuptools
解决方法：
1）wget -q
2）python ez_setup.py ( 这一步必然失败,是为了第三步取得url准备的.)
运行这行的时候,linux会停留在Downling ~~~~~这类似的上面.
这是因为你的这个目录下中没有setuptools-0.6c8-py2.4.egg东西.
3）wget
注意:第三步的url是根据第二步得到的url.
这时候你再运行第二步.之后再运行安装你前面不能够安装的软件.应该就解决了setuptools方面的问题了.
关键东西:是要准备好2个东西:ez_setup.py和setuptools-0.6c8-py2.4.egg.
3.测试
Shell> python
>>> import MySQLdb
如果没有出错提示，刚安装成功
4.Python连接MySQL操作示例：
Shell>cat mysqldb.py
#!/usr/bin/python
import MySQLdb #导入模块，注意大小写！！
#建立和数据库的连接
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='test')
#host：Mysql主机地址或名称
#user：连接使用的用户名
#passwd：连接使用的用户名密码
#db：默认打开的数据库
#获取操作游标
cursor=conn.cursor()
#执行SQL
cursor.execute('select * from tab4')
#获得SQL执行返回结果集的第一条记录
row1=cursor.fetchone()
print ‘the first records is:’,row1
#获取5条记录，注意由于之前执行有了fetchone()，所以游标已经指到第二条记录了，也就是从第二条开始的所有记录
print "只获取5条记录:"
results = cursor.fetchmany(5)
for r in results:
print r
#重置游标位置，0,为偏移量，mode＝absolute | relative,默认为relative,
cursor.scroll(0,mode='absolute')
#当使用fetchone()方法是，指针是会发生移动的。所以，若不重置指针，那么使用fetchall
#的信息将只会包含指针后面的行内容。
#实际上，我觉得应该尽量避免移动指针；而应从select语句得到全部结果后，交给python处理比较方便,但我们应该明白该指针的含义。
#获得SQL执行返回的所有结果集，该结果集是以元组数据结构存放，第一条为row[0]
rows=cursor.fetchall()
print ‘the first records is:’,rows[0]
print 'the results of tab4 is:',rows
#用for循环打印结果集
for row in rows:
print row
#关闭连接，释放资源
cursor.close()
conn.close()
执行该脚本：
Shell> ./mysqldb.py
mysql server version: ((1L, 'sam', 1L), (2L, 'sam2', 2L), (3L, 'sam3', 3L), (4L, 'sam4', 4L))
5.Python对MySQL的数据库其他操作
Python在MySQL中创建数据库newdb,创建数据库表newtab,并向newtab中插入一条、多条记录
Shell>cat newdb.py
#!/usr/bin/python
import MySQLdb
#建立和数据库系统的连接
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root',passwd='longforfreedom')
#获取操作游标
cursor = conn.cursor()
#执行SQL,创建一个数据库.
cursor.execute("create database if not exists python")
#选择数据库
conn.select_db('python');
#执行SQL,创建一个数据表.
cursor.execute("create table test(id int, info varchar(100)) ")
value = [1,"inserted "];
#插入一条记录
cursor.execute("insert into test values(%s,%s)",value);
values=[]
#生成插入参数值
for i in range(20):
values.append((i,'Hello mysqldb, I am recoder ' + str(i)))
#插入多条记录
cursor.executemany("insert into test values(%s,%s) ",values);
count = cursor.execute('select * from test')
print '总共有%s 条记录',count
#获取一条记录,每条记录做为一个元组返回
print "只获取一条记录:"
result = cursor.fetchone();
print result
#print 'ID: %s info: %s' % (result[0],result[1])
print 'ID: %s info: %s' % result
#关闭连接，释放资源
cursor.close();
conn.close();
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