判断python字典中key是否存在的两种方法
使用自带函数实现
python的字典的属性方法里面有一个has_key()方法，可以直接判断字典中是否有某个key
>>> dic = {"name":"duanmuxu", "sex":"male"}
>>> dic.has_key("name")
True
>>> dic.has_key("address")
False
in方法做判断
>>> dic = {"name":"duanmuxu", "sex":"male"}
>>> "name" in dic.keys()
True
>>> "address" in dic.keys()
False
同理，not in 方法也可做判断
>>> dic = {"name":"duanmuxu", "sex":"male"}
>>> "name" not in dic.keys()
False
>>> "address" not in dic.keys()
True
input()和raw_input()的区别
版本差异
Python2.X 中input()和raw_input()都可使用Python3.X 中只能使用input(),raw_input()已经与input()结合了
输入格式差异
以下代码使用Python2.X版本实现
raw_input()
>>> name= raw_input('输入姓名：')
输入姓名：duanmuxu
>>> name
'duanmuxu'
>>> type(name)
<type 'str'>
>>> age= raw_input('输入年龄：')
输入年龄：21
>>> age
'21'
>>> type(age)
<type 'str'>
对于任何类型的数据都是直接输入，返回一个字符串类型的变量
input()
>>> name= input('输入姓名：')
输入姓名：duanmuxu
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'duanmuxu' is not defined
>>> name= input('输入姓名：')
输入姓名：'duanmuxu'
>>> name
'duanmuxu'
>>> type(name)
<type 'str'>
>>> age= input('输入年龄：')
输入年龄：21
>>> age
21
>>> type(age)
<type 'int'>
需要根据输入数据的类型进行输入，字符串型数据输入时加上 ’ '，数字就是数字
使用场景
输入的类型为字符的时候可以用raw_input()，当然不怕麻烦也可以用input()手动加引号
int类型的时候最好用input()
Python 随机数函数
随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。
choice() 函数
描述
choice() 方法返回一个列表，元组或字符串的随机项。
使用
import random
random.choice(seq)
# seq -- 可以是一个列表，元组或字符串。
实例
#!/usr/bin/env python
import random
print "choice([1, 2, 'a', 'b']) : ", random.choice([1, 2, 'a', 'b'])
print "choice('String') : ", random.choice('String')
# 输出：
choice([1, 2, 'a', 'b']) : a
choice('String') : S
randrange() 函数
描述
randrange() 方法返回指定递增基数集合中的一个随机数，基数缺省值为1。
使用
import random
random.randrange ([start,] stop [,step])
start – 指定范围内的开始值，包含在范围内。stop – 指定范围内的结束值，不包含在范围内。step – 指定递增基数。
实例
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import random
# 输出 100 <= number < 1000 间的偶数
print "randrange(100, 1000, 2) : ", random.randrange(100, 1000, 2)
# 输出 100 <= number < 1000 间的其他数
print "randrange(100, 1000, 3) : ", random.randrange(100, 1000, 3)
# 输出：
randrange(100, 1000, 2) : 762
randrange(100, 1000, 3) : 532
random() 函数
描述
random() 方法返回随机生成的一个实数，它在**[0,1)**范围内。
使用
import random
random.random()
实例
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import random
for i in range(0, 3):
print "第%s个随机数:" %(i+1) , random.random()
# 输出：
第1个随机数: 0.683753845699
第2个随机数: 0.146315223384
第3个随机数: 0.328288508196
seed() 函数
描述
seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。
Random初始化的时候，可以以一个INT32作为参数，称为seed，MSDN上的解释是：“伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的…随机数的生成是从种子值开始…”
也就是说，当seed的值设为一样时，所产生的随机数也是相同的。
使用
import random
random.seed ( [x] )
x – 改变随机数生成器的种子seed。
实例
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import random
for i in range(0, 3):
random.seed(5)
print "第%s个随机数:" %(i+1) , random.random()
# 输出：
第1个随机数: 0.62290169489
第2个随机数: 0.62290169489
第3个随机数: 0.62290169489
shuffle() 函数
描述
shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。
使用
import random
random.shuffle (lst )
lst – 可以是一个列表。
实例
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import random
li = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(1, 4):
random.shuffle(li)
print "第%s次随机排序列表，结果是：" %i , li
# 输出：
第1次随机排序列表，结果是： [4, 1, 2, 3, 5]
第2次随机排序列表，结果是： [4, 3, 2, 5, 1]
第3次随机排序列表，结果是： [1, 3, 4, 5, 2]
uniform() 函数
描述
uniform() 方法将随机生成下一个实数，它在 [x, y] 范围内。
使用
import random
random.uniform(x, y)
x – 随机数的最小值，包含该值。y – 随机数的最大值，不包含该值。返回一个浮点数 N，取值范围为如果 x<y 则 x <= N < y，如果 y<x 则y <= N < x。
实例
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import random
print "uniform(3, 6)生成的随机数为：",random.uniform(3, 6)
# 输出
uniform(3, 6)生成的随机数为： 3.71157971278
r/R 打印原始字符串
有时候字符串中带有 \n 、 \t 等特殊字符，会被识别成特殊操作而不被输出。此时在字符串前加上 r/R 即可打印原始字符串
>>> print "原始字符串\n"
原始字符串
>>> print r"原始字符串\n"
原始字符串\n
>>> print R"原始字符串\n"
原始字符串\n
三引号（triple quotes）
python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。
HTML_wd = '''
<HTML><HEAD><TITLE>
Friends CGI Demo</TITLE></HEAD>
<BODY><H3>ERROR</H3>
<B>%s</B><P>
<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back
ONCLICK="window.history.back()"></FORM>
</BODY></HTML>
'''
print HTML_wd
# 输出：
<HTML><HEAD><TITLE>
Friends CGI Demo</TITLE></HEAD>
<BODY><H3>ERROR</H3>
<B>%s</B><P>
<FORM><INPUT TYPE=button VALUE=Back
ONCLICK="window.history.back()"></FORM>
</BODY></HTML>
所见即所得
直接赋值(=)、浅拷贝(copy)和深度拷贝(deepcopy)
直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。
直接上例子
#!/usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8 -*-
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象
b = a #赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝
a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象
print( 'a = ', a )
print( 'b = ', b )
print( 'c = ', c )
print( 'd = ', d )
# 输出：
('a = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
('b = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
('c = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']])
('d = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']])
b = a: 赋值引用，a 和 b 都指向同一个对象。b = a.copy(): 浅拷贝, a 和 b 是一个独立的对象，但他们的子对象还是指向统一对象（是引用）。b = copy.deepcopy(a): 深度拷贝, a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。
