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python中set的用法小结
python提供了常用的数据结构，其中之一就是set，python中的set是不支持索引的、值不能重复、无需插入的容器。
简单记录下set常用的操作函数：
1.新建一个set：
set("Hello"),这样会转成单个字符的值进行插入，结果是'H','e','l','o'，'l'因为重复只能插入一次。
2.增加一个元素：
add()用于增加一个元素值，
update([])，用于增加多个元素值，参数为list，注意如果用add增加多个值，会报参数类型错误。
3.删除一个元素：
remove()用于删除一个set中的元素，这个值在set中必须存在，如果不存在的话，会引发KeyError错误。
discard()用于删除一个set中的元素，这个值不必一定存在，不存在的情况下删除也不会触发错误。
4.随机删除函数：
set提供了一个pop()函数，这个函数随机返回一个元素值，然后把这个值删除，如果set为空，调用这个函数会返回Key错误。
5.清空函数：
clear(),将set全部清空。
6.测试单个元素在集合内是否存在：
in 或者 not in 如果需要判断一个值在集合内是否存在，in就能满足要求，例如2 in set_num 如果存在则返回True，否则返回False。
7.测试两个集合是否包含，子集操作：
issubset和issuperset，
s1.issubset(s2) :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为 s1=s2;
s2.issuperset(s1) :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为 s1=s2;//注意是s2调用，参数为s1.
8.集合的并集：
union s1.union(s2) :返回一个新集合，新集合包含s1,s2的所有元素，等价的运算符为 | 。
9.集合的交集：
intersection，s1.intersection(s2),返回s1和s2中相同部分
10.其他操作：
s1.difference(s2):包含s1中有，但是s2没有的元素的集合。
s1symmetric_difference(s2)：包含s1和s2中不相同的元素的集合。
以上只是一部分操作的描述，如果有错误，敬请指正。
Python中的几种特殊数据类型小结
下面介绍了Python中的6种特殊数据类型：
1.list:列表
是一种有序的数据集合，在列表数据结构中的类型并不唯一
定义形式：L=['Micha',100,True]
输出整个列表的时候显示为['Micha',100,True]
输出单个的数值则为：Micha
a.访问，直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据，以此类推，但是注意访问不能越界（访问的序号不能超过元素的总数）。
b.添加新元素：使用L.append(100)直接将100加入列表末尾，或者使用L.insert(0,'paul')将paul插入任意位置。
c.删除元素：L.pop（）删除最后一个元素，或者L.pop(2)删除第2个位置的元素。
d.替换元素：直接赋值就可以了L[2]=100
2.tuple:元组
是一种有序的列表，但是其一旦创立完毕就不能够更改，即不能插入，删除里面的元素，访问的方式跟List结构一致。
a.t=（）其打印后输出的形式是（）
若t中的数据为一个数字则需要在后面加逗号，以区分普通数字，如t=(1,)，打印出（1，）而非1，多元素的话则没有这个要求。
b.可以在不变的tuple中加入可变的List如t=（‘a’,'b',['A','B']）
3.dict:字典
d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}
len()函数可以计算任意集合的大小
其中可以简单地使用d[key]的形式来查找对应的 value，这和 list很像，不同之处是，list必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key,当key不存在的时候，使用该key可能出现错误，因此：要避免 KeyError 发生，有两个办法：
一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：
if'Paul' in d:
print d['Paul']
如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行print d['Paul']，从而避免了错误。
二是使用dict本身提供的一个 get方法，在Key不存在的时候，返回None：
print d.get('Bart')
59
a.dict中的key不能重复，且dict中的存储的对应值没有顺序，打印出的东西可能是无序的
b.dict的更新：使用d[‘paul']=72求解
c.dict遍历：
d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
for key in d:
... print key
遍历只能获得key的值，需要通过key值获得对应的value
4.set：集合
无序但是所有元素唯一，不重复
a.定义：s = set(['A', 'B', 'C']),查看 set的内容：
print s
set(['A','C', 'B'])
可以用in来判断是否存在于集合中
b.遍历
s =set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
for xin s:
print x[0]+':',x[1]
c.添加元素到集合中
s.add(4)
d.删除元素
s.remove(4)若该元素不在集合中将会报错
5.Unicode编码
Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比如：
printu'中文'
注意: 不加 u，中文就不能正常显示中文。
a.转义形式： u'中文\n日文\n韩文'
b.输出多行：
u'''第一行
第二行'''
c.raw+多行的形式：
ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",
"日文",
"韩文"等多种语言'''
如果中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError，这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释
# -*-coding: utf-8 -*-
目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++另存为， 并选择UTF-8格式保存。
6.raw的作用
如果一个字符串包含很多需要转义的字符，对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况，我们可以在字符串前面加个前缀 r，表示这是一个“raw”字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：
r'\(~_~)//'
但是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含'和 "的字符串，如果要表示多行字符串。
我执行一段python脚本报错了，怎么解决
在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。
用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：
复制代码代码如下:
def foo():
r = some_function()
if r==(-1):
return (-1)
# do something
return r
def bar():
r = foo()
if r==(-1):
print 'Error'
else:
pass
一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）。
所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，Python也不例外。
try
让我们用一个例子来看看try的机制：
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / 0
print 'result:', r
except ZeroDivisionError, e:
print 'except:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。
上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误：
复制代码代码如下:
try...
except: integer division or modulo by zero
finally...
END
从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print 'result:', r不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError，因此被执行。最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。
如果把除数0改成2，则执行结果如下：
复制代码代码如下:
try...
result: 5
finally...
END
由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有，则一定会被执行（可以没有finally语句）。
你还可以猜测，错误应该有很多种类，如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'
int()函数可能会抛出ValueError，所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError。
此外，如果没有错误发生，可以在except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句：
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
else:
print 'no error!'
finally:
print 'finally...'
print 'END'
Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。比如：
复制代码代码如下:
try:
foo()
except StandardError, e:
print 'StandardError'
except ValueError, e:
print 'ValueError'
第二个except永远也捕获不到ValueError，因为ValueError是StandardError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。
Python所有的错误都是从BaseException类派生的
使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用foo()，foo()调用bar()，结果bar()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理：
复制代码代码如下:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
print 'Error!'
finally:
print 'finally...'
也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来，就大大减少了写try...except...finally的麻烦。
调用堆栈
如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。来看看err.py：
复制代码代码如下:
# err.py:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
bar('0')
main()
执行，结果如下：
复制代码代码如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 11, in module
main()
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
出错并不可怕，可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链：
错误信息第1行：
复制代码代码如下:
Traceback (most recent call last):
告诉我们这是错误的跟踪信息。
第2行：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 11, in module
main()
调用main()出错了，在代码文件err.py的第11行代码，但原因是第9行：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
调用bar('0')出错了，在代码文件err.py的第9行代码，但原因是第6行：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
原因是return foo(s) * 2这个语句出错了，但这还不是最终原因，继续往下看：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
原因是return 10 / int(s)这个语句出错了，这是错误产生的源头，因为下面打印了：
复制代码代码如下:
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
根据错误类型ZeroDivisionError，我们判断，int(s)本身并没有出错，但是int(s)返回0，在计算10 / 0时出错，至此，找到错误源头。
记录错误
如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。
Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：
复制代码代码如下:
# err.py
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
logging.exception(e)
main()
print 'END'
同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出：
复制代码代码如下:
$ python err.py
ERROR:root:integer division or modulo by zero
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 12, in main
bar('0')
File "err.py", line 8, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 5, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
END
通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。
抛出错误
因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。
如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：
复制代码代码如下:
# err.py
class FooError(StandardError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
执行，可以最后跟踪到我们自己定义的错误：
复制代码代码如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
__main__.FooError: invalid value: 0
只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。
最后，我们来看另一种错误处理的方式：
复制代码代码如下:
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
return 10 / n
def bar(s):
try:
return foo(s) * 2
except StandardError, e:
print 'Error!'
raise
def main():
bar('0')
main()
在bar()函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个Error!后，又把错误通过raise语句抛出去了，这不有病么？
其实这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下，便于后续追踪。但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。
raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：
复制代码代码如下:
try:
10 / 0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError('input error!')
只要是合理的转换逻辑就可以，但是，决不应该把一个IOError转换成毫不相干的ValueError。
小结
Python内置的try...except...finally用来处理错误十分方便。出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。
程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。但是，应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。
Python浅薄的基础小结上
Python 支持四种不同的数值类型：
整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。
长整型(long integers) - 无限大小的整数，整数最后是一个大写或小写的L。
浮点型(floating point real values) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102= 250）
复数(complex numbers) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。
在Phton中常见的运算加、减、乘、除、求余、幂指数等，同现实生活中的遵循一样的优先级。即，乘除运算高于加减运算。例：
Python内置复数的计算支持所有常见复数的计算，对复数处理的数学函数在模块cmath中：
字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。Python字符串最大的特点是 不可修改， 只能生成新的字符串，用 双引号或单引号 都可以表示字符串，多行字符串用三个连续单引号表示，特殊字符用转义符 “\" 表示如： 制表符"\t",换行符"\n"
str='Hello World!'
print str*2 # 输出字符串两次
Hello World!Hello World!
print str+"TEST" # 输出连接的字符串
Hello World!TEST
len('str') #输出字符串的长度
12
python的 字串列表 有2种取值顺序:
从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1
从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头
如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话，可以使用变量 [头下标:尾下标] ，就可以截取相应的字符串，其中下标是从 0 开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。比如:
s = 'ilovepython'
s[1:5] 的结果是 love。
当使用以冒号分隔的字符串，python返回一个新的对象，结果包含了以这对偏移标识的连续的内容，左边的开始是包含了下边界。
上面的结果包含了s[1]的值l，而取到的最大范围不包括上边界，就是s[5]的值p。
'abcd'[3:1:-1] #从右到左
'dc'
一些高级操作：
s='You are my sunshine'
s.split(' ')
['You' ,'are', 'my' ,'sunshine']
t=['one','for','two']
' '.join(t)
'one for two'
t='Mike and Tom'
t.replace('Tom','jane')
'Mike and jane'
python变量的概念和初中代数的方程变量一致，变量就像贴在东西上的标签，命名规则：大小写英文、数字和下划线，且不能用数字开头，变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。
序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。
此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表 是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型
创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。
[] #创建空的列表
[]
list() #创建空的列表
[]
alist=['physics','chemistry',1997,2000]
['physics','chemistry',1997,2000]
List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。
列表用[ ]标识，是 python 最通用的复合数据类型。
列表中值的切割也可以用到变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的列表，从左到右索引默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始，下标可以为空表示取到头或尾。
list=['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2]
tinylist=[123, 'john']
print list # 输出完整列表
['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2]
'runoob' in alist #某个元素是否存在
True
print list[0] # 输出列表的第一个元素
runoob
print list[1:3] # 输出第二个至第三个元素
[786,2.23]
print list[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
[2.23,'john',70.2]
print tinylist*2 # 输出列表两次
[123,'john',123,'john']
print list+tinylist # 打印组合的列表
['runoob',786,2.23,'john',70.2,123,'john']
Python的元组 与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号，列表使用方括号。
元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
() #创建空的元组
()
tuple() #创建空的元组
()
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号如：tup1=(50,);
tup=(1,True,0.234,"holle")
同列表相似 元组 适用：
+ ：链接两个元组
* ：复制n次，生成新的元组
in ：某个元素是否存在
[start:end:step] ：切片
值得注意的是元组是不可以更新的（ 不可变） 序列，但我们可以对元组进行连接组合生成新的元组如：
tup1=(12,34.56)
tup2=('abc','xyz')
tup3= tup1+tup2
print tup3
(12,34.56,'abc','xyz')
任意无符号的对象，以逗号隔开，默认为元组。
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=value)对用冒号( : )分割，每个对之间用逗号( , )分割，整个字典包括在花括号( {}) 中 ,格式如下所示：
d= {key1:value1,key2:value2}
键必须是唯一的，但值则不必。
值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。
字典是可变类型，可以添加，删除，替换
requests模块错误总结
1.url中有端口号导致了以下的错误
C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\python.exe D:/Pycharm/lemon/task_0525.py
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 603, in urlopen
chunked=chunked)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 387, in _make_request
six.raise_from(e, None)
File "string", line 2, in raise_from
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 383, in _make_request
httplib_response = conn.getresponse()
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\http\client.py", line 1321, in getresponse
response.begin()
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\http\client.py", line 296, in begin
version, status, reason = self._read_status()
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\http\client.py", line 278, in _read_status
raise BadStatusLine(line)
http.client.BadStatusLine: 4
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\requests\adapters.py", line 449, in send
timeout=timeout
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 641, in urlopen
_stacktrace=sys.exc_info()[2])
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\util\retry.py", line 368, in increment
raise six.reraise(type(error), error, _stacktrace)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\packages\six.py", line 685, in reraise
raise value.with_traceback(tb)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 603, in urlopen
chunked=chunked)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 387, in _make_request
six.raise_from(e, None)
File "string", line 2, in raise_from
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 383, in _make_request
httplib_response = conn.getresponse()
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\http\client.py", line 1321, in getresponse
response.begin()
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\http\client.py", line 296, in begin
version, status, reason = self._read_status()
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\http\client.py", line 278, in _read_status
raise BadStatusLine(line)
urllib3.exceptions.ProtocolError: ('Connection aborted.', BadStatusLine('4\x00\x00\x00\n'))
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "D:/Pycharm/lemon/task_0525.py", line 10, in module
resp1 = requests.get(url,params=data)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\requests\api.py", line 75, in get
return request('get', url, params=params, **kwargs)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\requests\api.py", line 60, in request
return session.request(method=method, url=url, **kwargs)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\requests\sessions.py", line 533, in request
resp = self.send(prep, **send_kwargs)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\requests\sessions.py", line 646, in send
r = adapter.send(request, **kwargs)
File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\requests\adapters.py", line 498, in send
raise ConnectionError(err, request=request)
requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', BadStatusLine('4\x00\x00\x00\n'))
Process finished with exit code 1
