00.python

命令行及环境配置

PIP参数

波浪线tilde equals (~=)，选择包的当前大版本的最高子版本 (Stackoverflow) example: mock-django~=0.6.10

It will select the latest version of the package, greater than or equal to 0.6.10, but still in the 0.6.* version, so it won’t download 0.7.0 for example.

检查安装的模块版本

代码

import sys
import pkg_resources
 
if __name__ == '__main__':
    m_name = sys.argv[1]
    try:
        v = pkg_resources.get_distribution(m_name).version
        print("{}'s version is: {}".format(m_name, v))
    except:
        print("No such a module installed.")

虚拟环境venv

如果有多个Python版本（如Ubuntu20.04有默认的Python 3.8并额外安装Python 3.12），对于3.12版需安装sudo apt install python3.12-venv。以下以3.12为例
创建虚拟环境

python3.12 -m venv myenv

Windows下激活虚拟环境的脚本

@echo off
cmd /k ".\myenv\Scripts\activate.bat"

Linux下激活虚拟环境的脚本

source ./myenv/bin/activate

如果创建了虚拟环境后，默认的Python就为对应版本
停用虚拟环境 deactivate
安装OpenCV pip install opencv-contrib-python

基本语法

Ellipsis (”…“)

singleton Ellipsis object A placeholder for not-yet-written code，个人认为是比pass更好用的平替

Python中的Null类型 — None/NoneType

Python中的Null类型为None，可以使用if foo is None来判断，注意is和==的区别，参考[[4.software/programming_language/python/00.python_basic#-和is用于比较|== 和is用于比较]]

`','`的拆包

拆包符号的使用

拆包符号的运算优先级

拆包中不能放入连续的运算，','前后的变量是同时完成运算（可以认为是并行），没有先后运算的时序关系，如
```
a, b = 1, 2
a, b = 2, a+1
```
输出结果为a=2，b=2，进行b的运算时并没有采用更新值，而是用之前初始化的值

`==` 和`is`用于比较

a==b用于比较两个的值是否相等，a is b比较a是否就是b（简单理解就是和b完全一致，不存在0也可以认为是False、1也可以认为是True的情况），举例：

a的值	运算	结果
a=0	`a==False`	True
a=0	`a is False`	False
a=1	`a==False`	False
a=1	`a==True`	True
a=1	`a is True`	False
a=2	`a==True`	False

判断列表是否存在，或是否为空

	`x=None`	`x=[]`	`x=[1,2,3]`
`if x is None`	True	False	False
`if not x`	True	True	False
`if not (x is None)`	False	True	True
`if x is not None`	False	True	True

None，False，空字符串""，0，空列表[]，空字典{}，空元组()都相当于False，因此if not x不能对其进行区分
if x is not [] 不能用来判断空列表！

列表list及相关使用细节

遍历列表并删除满足某个条件的数据

从后向前遍历，使用del()

a = [1,2,3,4,5,6]
for i in range(len(a)-1,-1,-1):
    if a[i] %2 == 1:
        del(a[i])

多维列表根据某个位置的元素进行排序

使用sort()函数和lambda
- reverse：False为升序排列，True为降序排列

your_list = [[1,3],[32,5],[23,2],[48,1],[48,4],[32,0]]
your_list.sort(reverse=True, key=lambda x: x[-1])

输出为[[32, 5], [48, 4], [1, 3], [23, 2], [48, 1], [32, 0]]

两个list变量相互赋值，浅拷贝shallow copy与深拷贝deep copy

浅拷贝shallow copy对应C语言中按地址传递。深拷贝deep copy对应C语言中按值传递
如果声明了一个list类型变量a，再通过b=a声明b时，是浅拷贝，之后对a的修改也会反应到变量中
类似情况如声明全零二维列表
如果在a的基础上，声明一个列表，则为深拷贝，之后对a的修改，对于b没有影响，如
```
a = [1,2,3]
b = a+[0]
## b = [1,2,3,0]
a[1] = [10]
## a = [1,10,3]
## b = [1,2,3,0]
```

批量修改列表中元素（如一个列表中每个元素均为np.array）

使用__setitem__()方法

a = [np.eye(4) for i in range(7)]
[a[i].__setitem__((0, 3), 0.006) for i in range(3)]

声明全零二维列表

错误方法：

a = [[0]*m]*n

这个列表中每一行[0]*m都指向同一实例，改变其中一个元素的值将同时改变每一行的值这个方法相当于先声明了[0,0,0,...,0]，再将其复制n次

正确方法

a = [ [0]*m for _ in range(n)]

此二维列表中每个元素都是独立的这个方法相当于每次都重新声明[0,0,0,...,0]，共重复n次

Range()

在一个区间进行计数
- range(x1,x2)的计数从x1开始，到x2-1结束，若生成列表，则为[x1, x1+1, x1+2, ..., x2-1]
倒序计数
- range(n-1, -1, -1)从n-1反向计数至0

跳出多层循环

将多层循环包装为一个函数，使用return

抛出异常

class GetOutOfLoop(Exception):
    pass
 
try:
    for i in ...:
        for j in ...:
            if ...:
                pass
            else:
                raise GetOutOfLoop
except GetOutOfLoop:
    pass

用Ctrl+c跳出程序的主循环

一般方法

try:
    while True:
        do_something()
except KeyboardInterrupt:
    pass

while not rospy.is_shutdown():
    ...

格式化输出

print/file.write的格式化输出

使用print("your content here with {}".format(data))
指定整数或者小数的位数print("data: {:3.4f}".format(your_float))
print("data: {:3.4}".format(your_float))若没有f，则为使用科学计数法表示

NumPy默认输出为科学计数法

参考numpy的数据输出

如何导入在其他文件夹中的模块/同一子文件夹中的模块

假设当前脚本的结构为：

  |->main.py
  |->utils/
          |->vision/
              |->rgb_process.py
              |->post_process.py
          |->control/
  |->others/

要在post_pocess.py中引用rgb_process中的object_mask类

sys.path.append('../../')
from utils.vision.rgb_process import object_mask

配置与参数

Python的自带参数

调试Flag

Python的__debug__为调试flag，使用-O参数时执行优化（python -O test.py参数必须在中间），从而忽略__debug__中的内容，若无参数，则执行debug中的内容

if __debug__:
    print('Debug ON')
else:
    print('Debug OFF')

添加命令行参数

示例

import argparse
 
if __name__ == '__main__':
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('-init', '--init', default=False, help = 'initializing')     # add_argument()指定程序可以接受的命令行选项
    args = parser.parse_args()      # parse_args()从指定的选项中返回一些数据
    print(args)
    print(args.init)

action：如果命令中包含参数-init，则其值将被设置为True（例如parser.add_argument('-init', '--init', action="store_true")，命令为python main.py -init）
default：参数的默认值

跨文件的全局参数

参考python - Using global variables between files? - Stack Overflow

将所有全局变量移至一个文件，如settings.py，这个文件里定义并且初始化所有全局变量

# settings.py
 
def init():
    global myList
    myList = []

在subfile中导入全局变量

# subfile.py
 
import settings
 
def stuff():
    settings.myList.append('hey')

init()只需要在main.py中调用，不需要在subfile或者其它文件中调用

# main.py
 
import settings
import subfile
 
settings.init()          # Call only once
subfile.stuff()         # Do stuff with global var
print settings.myList[0] # Check the result

This way, you achieve your objective while avoid initializing global variables more than once.

文件操作

获取文件夹下所有特定扩展名的文件名

方法一

def get_files(path, extention = '.txt'):
    find_files = []
    f_list = os.listdir(path)
    for i in f_list:
        if os.path.splitext(i)[-1] == extention:
            find_files.append(i)
 
    return find_files

方法二

folder_path = "../../debug"
npz_files = [
    f for f in os.listdir(folder_path)
    if f.endswith(".npz") and os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f))
]

时间、计时器与程序效率

用时间戳作为文件名

使用函数time.strftime，注意time只能提供到秒，代码示例

filename = time.strftime("%m-%d_%H-%M-%S", time.localtime(time.time()))

使用datetime

from datetime import datetime
filename = datetime.now().strftime("%m-%d_%H-%M-%S-%f")[:-3]

计时

方法一：单位为秒，代码示例

import timeit
 
start = timeit.default_timer()
## DO SOMETHING
stop = timeit.default_timer()
print("spent {}".format(stop-start))

方法二：perf_count()输出的单位为秒，代码示例（乘以1000后转化为毫秒）

import time
start = time.perf_counter()
## DO SOMETHING
stop  = time.perf_counter()
print("Runtime: {}ms".format((stop-start)*1000))

程序效率

print()耗时的数量级为0.01ms
尽量少使用循环，尤其是嵌套循环（如访问二维矩阵）

俺寻思

Explorer

00.python_basic

命令行及环境配置 §

PIP参数 §

检查安装的模块版本 §

虚拟环境venv §

基本语法 §

Ellipsis (”…“) §

Python中的Null类型 — None/NoneType §

','的拆包 §

拆包符号的使用 §

拆包符号的运算优先级 §

== 和is用于比较 §

判断列表是否存在，或是否为空 §

列表list及相关使用细节 §

遍历列表并删除满足某个条件的数据 §

多维列表根据某个位置的元素进行排序 §

两个list变量相互赋值，浅拷贝shallow copy与深拷贝deep copy §

批量修改列表中元素（如一个列表中每个元素均为np.array） §

声明全零二维列表 §

错误方法： §

正确方法 §

Range() §

跳出多层循环 §

用Ctrl+c跳出程序的主循环 §

格式化输出 §

print/file.write的格式化输出 §

NumPy默认输出为科学计数法 §

如何导入在其他文件夹中的模块/同一子文件夹中的模块 §

配置与参数 §

Python的自带参数 §

调试Flag §

添加命令行参数 §

跨文件的全局参数 §

文件操作 §

获取文件夹下所有特定扩展名的文件名 §

时间、计时器与程序效率 §

用时间戳作为文件名 §

计时 §

程序效率 §

Table of Contents

Backlinks