目录
1. os函数总结
2. json
3. 字典dict函数
4. codecs.open 和一般的open 区别
5. itertools.chain.from_iterable
6. Python ljust() 方法
7. 全角和半角
8. ord()、chr()、unichr()
9.np.full、np.empty
os.path.exists(self.DATA_OUTPUT_DIR)：路径是否存在，返回True、False
os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../")：拼接路径
os.path.abspath()：获取当前绝对路径
os.makedirs()：makedirs
os.path.dirname的用法
语法：os.path.dirname(path) 功能：去掉文件名，返回目录
print(os.path.dirname('W:\Python_File\juan之购物车.py')) #结果 #W:\Python_Fileos.path.dirname(__file__)：返回脚本的路径
（__file__）：__file__表示了当前文件的绝对路径
os.path.dirname(__file__)和os.path.dirname(“E:/Read_File/read_yaml.py”)是一个意思，得出os.path.dirname(__file__)就是得到当前文件的绝对路径
os.path.dirname(__file__) Out[3]: 'G:/python/Machine_learning/NLP/Entity-Relation-Extraction-master/bin/predicate_classifiction'但是需要注意一下几点:
必须是实际存在的.py文件，如果在命令行执行，则会引发异常NameError: name '__file__' is not defined；在运行的时候如果输入完整的执行路径，则返回.py文件的全路径如：Python c:/test/test.py 则返回路径 c:/test ，如果是python test.py 则返回空；结合os.path.abspath用，效果会好，如果大家看过一些python架构的代码的话，会发现经常有这样的组合：os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),os.path.abspath(__file__)返回的是.py文件的绝对路径。变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，序列化是将对象状态转化为可保存或可传输格式的过程。
变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，反序列化是流转换为对象。
Python 字典 setdefault() 函数和 get()方法 类似, 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。
dict.setdefault(key, default=None)https://www.cnblogs.com/buptldf/p/4805879.html
open：内置函数
总结一下：文件读尽量用codecs.open方法，一般不会出现编码的问题。
python读写文件估计大家都用open内置函数，或者file这个工厂函数，这两个的效果基本一样。
打开文件的方式一般为：f=open(file_name,access_mode = 'r',buffering = -1)。file_name就是文件的路径加文件名字，不加路径则文件会存放在python程序的路径下，
access_mode就是操作文件的模式，主要有r,w,rb，wb等，细节网上一大堆,buffering = -1是用于指示访问文件所采用的缓存方式。0表示不缓存；1表示只缓存一行，n代表缓存n行。如果不提供或为负数，则代表使用系统默认的缓存机制。
打开以后就是写和读的操作。但是用open方法打开会有一些问题。open打开文件只能写入str类型,不管字符串是什么编码方式。
itertools模块包含创建有效迭代器的函数，可以用各种方式对数据进行循环操作，此模块中的所有函数返回的迭代器都可以与for循环语句以及其他包含迭代器（如生成器和生成器表达式）的函数联合使用。
我们可以通过组合原有循环器，来获得新的循环器。
chain链接可遍历对象（iter1, iter2, ..., iterN） 给出一组迭代器(iter1, iter2, ..., iterN)，此函数创建一个新迭代器来将所有的迭代器链接起来，返回的迭代器从iter1开始生成项，知道iter1被用完，然后从iter2生成项，这一过程会持续到iterN中所有的项都被用完。
from itertools import chain test = chain('AB', 'CDE', 'F') for el in test: print el 结果： A B C D E F一个备用链构造函数，其中的iterables是一个迭代变量，生成迭代序列，此操作的结果与以下生成器代码片段生成的结果相同：
>>> def f(iterables): for x in iterables: for y in x: yield y >>> test = f('ABCDEF') >>> test.next() 'A' >>> from itertools import chain >>> test = chain.from_iterable('ABCDEF') >>> test.next() 'A'list(itertools.chain.from_iterable(a))
>>> a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] >>> list(itertools.chain.from_iterable(a)) [1, 2, 3, 4, 5, 6]返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串。如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串。
str.ljust(width[, fillchar])
以下实例展示了ljust()的使用方法：
#!/usr/bin/python str = "this is string example....wow!!!"; print str.ljust(50, '0'); 以上实例输出结果如下： this is string example....wow!!!000000000000000000首先介绍一下什么是全角和半角：全角字符unicode编码从65281~65374 （十六进制 0xFF01 ~ 0xFF5E），半角字符unicode编码从33~126 （十六进制 0x21~ 0x7E），空格比较特殊，全角为 12288（0x3000），半角为 32（0x20）。除空格外，全角/半角按unicode编码排序在顺序上是对应的（半角 + 65248 = 全角）。那代码就好写了。
1 def DBC2SBC(ustring): 2 n = [] 3 # python3现在已经将unichr和chr合并，所以网上的代码已经不合适 4 for char in ustring: 5 num = ord(char) 6 if num == 0x3000: 7 num = 32 8 elif 0xFF01 <= num <= 0xFF5E: 9 num -= 0xfee0 10 num = chr(num) 11 n.append(num) 12 return ''.join(n) 13 14 if __name__ == '__main__': 15 a = '《中文》（２１３）' 16 print(a) 17 print(DBC2SBC(a))ord() 函数是 chr() 函数（对于8位的ASCII字符串）或 unichr() 函数（对于Unicode对象）的配对函数，它以一个字符（长度为1的字符串）作为参数，返回对应的 ASCII 数值，或者 Unicode 数值，如果所给的 Unicode 字符超出了你的 Python 定义范围，则会引发一个 TypeError 的异常。
>>> ord('a') 97 >>> ord('b') 98 >>> ord('c') 99chr() 用一个范围在 range（256）内的（就是0～255）整数作参数，返回一个当前整数对应的 ASCII字符。
>>> print chr(0x30), chr(0x31), chr(0x61) # 十六进制 0 1 a >>> print chr(48), chr(49), chr(97) # 十进制 0 1 aunichr() 函数 和 chr()函数功能基本一样， 只不过是返回 unicode 的字符。
>>> unichr(97) u'a' >>> unichr(98) u'b' >>> unichr(99) u'c'构造一个数组，用指定值填充其元素。
full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
shape：int 或者 int元组fill_value：填充到数组中的值 import numpy as np # 构造一个2x3的数组，其中元素全部都为 7 ndarray = np.full((2, 3), 7) print(ndarray) """ [[7 7 7] [7 7 7]]构造一个长度为 shape 的未初始化数组，这个数组的元素可能是内存位置上存在的任何数值。
empty(shape, dtype=float, order='C')
shape : int 或者 int元组dtype : 数组中元素的格式order : 'C' 或 'F', 分别代表，行优先row-major (C-style)和列优先column-major (Fortran-style)，表示在计算机内存中的存储元素的顺序。namedtuple是继承自tuple的子类，创建一个和tuple类似的对象，而且对象拥有可访问的属性。
namedtuple能够用来创建类似于元祖的数据类型，除了能够用索引来访问数据，能够迭代，更能够方便的通过属性名来访问数据。在python中，传统的tuple类似于数组，只能通过下标来访问各个元素，我们还需要注释每个下标代表什么数据。通过使用namedtuple，每个元素有了自己的名字，类似于C语言中的struct，这样数据的意义就可以一目了然了。当然，声明namedtuple是非常简单方便的。
from collections import namedtuple # 1.定义一个namedtuple类型User，并包含name，sex和age属性。 User = namedtuple('User', 'name sex age') User = namedtuple('User', ['name', 'sex', 'age']) # 2.创建一个User对象 user1 = User(name='小红', sex='女', age='22') user1 = User('小红','女', '22') # 也可以通过一个list、dict来创建一个User对象，使用"_make"方法 user2 = User._make(['小明', '男', '21']) user3 = User._make({'name':'小王', 'sex':'男', 'age':'19'}) name, sex, age=user1 # 3.获取用户的属性 print(user1.name) # 小红，女，22 print(user1.sex) print(user1.age) # 4.修改对象属性，注意要使用"_replace"方法 user11 = user1._replace(age=25) print(user) # User(name='小红', sex='女', age='25') # 5.将User对象转换成字典，注意要使用"_asdict" user2._asdict() # OrderedDict([('name', '小明'), ('sex', '男'), ('age', '21')]) print(user2) # User(name='小明', sex='男', age='21')
