用 yield from 重構(gòu)協(xié)程一旦套接字連接建立，我們就可以發(fā)送 HTTP GET 請求，然后讀取服務器響應。不再需要哪些分散在各處的回調(diào)函數(shù)，我們把它們放在同一個生成器函數(shù)中。以下是小編為你整理的python3編程入門經(jīng)典教程 ?

下載Activepython安裝包。 ?

ActivePython 包含了一個完整的 Python 內(nèi)核，直接調(diào)用 Python 官方的開源內(nèi)核，附加了一些 Python 的 Windows擴展，同時還提供了全部的訪問 Windows APIs 的服務，可以免費使用。提供供32位、64位的python安裝包。 ?

這里使用的是python 2.7.10版本，為什么不用python 3.X呢?因為，目前主流Linux web服務器的核心版本是2.7，方便部署web應用。 ?

如果這里你使用瀏覽器Chrome，會提示你是否選擇安裝，選擇保留下載安裝包即可。 ?

選擇點擊“運行”軟件即可，建議大家選擇默認安裝，方便管理環(huán)境變量。 ?

python的拓展庫一般有一致的的默認安裝路徑，選擇默認安裝，減少程序報錯。 ?

查看是否安裝成功。 ?

點擊windows開始菜單。選擇“運行“，輸入”cmd“，啟動命令行窗口。 ?

在命令行中，輸入”python“，查看是否安裝成功 ?

優(yōu)化python安裝包管理工具。Activepython自帶了pypm安裝包管理工具。所以，這里可以使用pypm來安裝pip管理工具，順利實現(xiàn)拓展包的安裝使用。 ?

為什么不直接使用pypm?因為，更新慢、經(jīng)常安裝失敗、下載速度慢……，除非你是付費用戶。 ?

在新開的命令行窗口中輸入”pypm install pip“，即可。 ?

字典的實用方法

d = {"Start": "開始", "learning": "學習", "python": "python", "version": 3} ?

# 看看d的類型是否是字典dict ?

# ?

print(type(d)) ?

# 輸出字典 ?

# {'Start': '開始', 'learning': '學習', 'python': 'python', 'version': 3} ?

print(d) ?

# 用d.keys()返回dict的所有鍵，結(jié)果是list ?

# dict_keys(['Start', 'learning', 'python', 'version']) ?

print(d.keys()) ?

# 用for語句循環(huán)返回所有鍵 ?

# Start learning python version ?

for key in d.keys(): ?

print(key, end=' ') ?

# 用d.values()返回dict的所有值 ?

# 如果里面沒有嵌套別的dict，結(jié)果是list ?

# dict_values(['開始', '學習', 'python', 3]) ?

print(d.values()) ?

# 用for語句循環(huán)返回所有值 ?

# 開始 學習 python 3 ?

for values in d.values(): ?

print(values, end=' ',) ?

# 用items()返回一組一組的鍵值對 ?

# 結(jié)果是list，只不過list里面的元素是元組 ?

# dict_items([('Start', '開始'), ('learning', '學習'), ('python', 'python'), ('version', 3)]) ?

print(d.items()) ?

# 用for語句循環(huán)返回一組一組的鍵值對 ?

# ('Start', '開始')('learning', '學習')('python', 'python')('version', 3) ?

for items in d.items(): ?

print(items, end='') ?

# 查看dict項目個數(shù) ?

print(len(d)) ?

new_d = d.copy() ?

# 拷貝dict ?

print(new_d) ?

# 詞典中增添一個新元素 ?

d["now"] = "現(xiàn)在" ?

# {'Start': '開始', 'learning': '學習', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '現(xiàn)在'} ?

print(d) ?

# del刪除詞典中的一個元素 ?

# 沒有返回值，如果刪除鍵不存在，返回錯誤 ?

del d['now'] ?

# {'Start': '開始', 'learning': '學習', 'python': 'python', 'version': 3} ?

print(d) ?

# 根據(jù)key刪除相應的鍵值對，并返回該值 ?

d.pop('Start') ?

# {'learning': '學習', 'python': 'python', 'version': 3} ?

print(d) ?

d1 = {"now": "現(xiàn)在"} ?

# 把一個詞典合并到另一個詞典中 ?

# 把d1詞典合并到d詞典中 ?

d.update(d1) ?

# {'learning': '學習', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '現(xiàn)在'} ?

print(d) ?

如何有效學習

基礎知識：學習每一種新的編程語言都是從最基本的開始，對于python而言也是需要先學習其基礎知識。 ?

python的基礎知識包括：變量和數(shù)據(jù)類型，List和Tuple，條件判斷和循環(huán)，Dict和Set， 函數(shù)，切片，迭代和列表生成式。 ?

注意:學習基礎知識切莫著急，一定要打好基礎，這樣才會更好的應用python。 ?

進階知識：學完掌握基礎知識之后，就要學習進階知識了。 ?

python的進階知識包括：函數(shù)式編程，模塊，面向?qū)ο缶幊袒A，類的繼承和定制類。

?

python裝飾器：裝飾器是很重要的一個知識點。 ?

關于裝飾器需要涉及到函數(shù)作用域.閉包的使用和裝飾器的概念及使用。 ?

高階知識： ?

文件處理，錯誤和異常和正則表達式 ?

提升階段： ?

數(shù)據(jù)庫操作，Django框架和爬蟲技術。 ?

如何學好python

由于 Python 在工業(yè)界和科學界都非常受歡迎，因此你不難找到 Python 的學習資源。如果你是一個從未接觸過 Python 的新手，你可以利用在線資源，比如課程、書籍和視頻來學習 Python。比如下面列舉的一些資源：

Python 學習之路

Google 開發(fā)者 Python 課程(視頻)

Google 的 Python 課堂 ?

下一步是安裝 Anacona。有了 Anaconda ，你將可以開始使用 Python 來探索機器學習的世界了。Anaconda 的默認安裝庫包含了進行機器學習所需要的工具。

有了一些基本的 Python 編程技能，你就可以開始學習一些基本的機器學習技能了。一個實用的學習方法是學到一定技能便開始進行練習。然而，如果你想深入學習這個領域，那么你需要準備投入更多的學習時間。

一個獲取技能的有效方法是在線課程。吳恩達的 Coursera 機器學習課程 是一個不錯的選擇。其它有用的在線訓練包括：

Python 機器學習： Scikit-Learn 教程python代碼例子

def fetch(self): # ... connection logic from above, then: sock.send(request.encode('ascii')) while True: f = Future() def on_readable(): f.set_result(sock.recv(4096)) selector.register(sock.fileno(), EVENT_READ, on_readable) chunk = yield f selector.unregister(sock.fileno()) if chunk: self.response += chunk else: # Done reading. break

從套接字中讀取所有信息的代碼看起來很通用。我們能不把它從 fetch 中提取成一個子過程?現(xiàn)在該 Python 3 熱捧的 yield from 登場了。它能讓一個生成器委派另一個生成器。 ?

讓我們先回到原來那個簡單的生成器例子： ?

>>> def gen_fn(): ... result = yield 1 ... print('result of yield: {}'.format(result)) ... result2 = yield 2 ... print('result of 2nd yield: {}'.format(result2)) ... return 'done' ... ?

為了從其他生成器調(diào)用這個生成器，我們使用 yield from 委派它: ?

>>> # Generator function: >>> def caller_fn(): ... gen = gen_fn() ... rv = yield from gen ... print('return value of yield-from: {}' ... .format(rv)) ... >>> # Make a generator from the >>> # generator function. >>> caller = caller_fn() ?

這個 caller 生成器的行為的和它委派的生成器 gen 表現(xiàn)的完全一致： ?

>>> caller.send(None) 1 >>> caller.gi_frame.f_lasti 15 >>> caller.send('hello') result of yield: hello 2 >>> caller.gi_frame.f_lasti # Hasn't advanced. 15 >>> caller.send('goodbye') result of 2nd yield: goodbye return value of yield-from: done Traceback (most recent call last): File "input", line 1, in StopIteration ?

當 caller 自 gen 生成(yield)，caller 就不再前進。注意到 caller 的指令指針保持15不變，就是 yield from 的地方，即使內(nèi)部的生成器 gen 從一個 yield 語句運行到下一個 yield，它始終不變。(事實上，這就是“yield from”在 CPython 中工作的具體方式。函數(shù)會在執(zhí)行每個語句之前提升其指令指針。但是在外部生成器執(zhí)行“yield from”后，它會將其指令指針減一，以保持其固定在“yield form”語句上。然后其生成其 caller。這個循環(huán)不斷重復，直到內(nèi)部生成器拋出 StopIteration，這里指向外部生成器最終允許它自己進行到下一條指令的地方。)從 caller 外部來看，我們無法分辨 yield 出的值是來自 caller 還是它委派的生成器。而從 gen 內(nèi)部來看，我們也不能分辨?zhèn)鹘o它的值是來自 caller 還是 caller 的外面。yield from 語句是一個光滑的管道，值通過它進出 gen，一直到 gen 結(jié)束。 ?

協(xié)程可以用 yield from 把工作委派給子協(xié)程，并接收子協(xié)程的返回值。注意到上面的 caller 打印出“return value of yield-from: done”。當 gen 完成后，它的返回值成為 caller 中 yield from 語句的值。