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python編程例子有哪些？
python編程經典例子：
1、畫愛心表白、圖形都是由一系列的點(X，Y)構成的曲線，由於X，Y滿足一定的關係，所以就可以建立模型，建立表達式expression，當滿足時，兩個for循環（for X in range；for Y in range）就會每行每列的打印。
2、快遞查詢工具、此Python小項目需要用到json與requests兩個庫，還需調用API。
3、用python編程完成圖像識別、鼠標模擬，需要調用OpenCV框架。
擴展資料：
Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重複書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。
Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出，而非使用花括號或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出，縮進成為了語法的一部分。
如何使用python 開發一個api
使用 Python 和 Flask 設計 RESTful API
近些年來 REST (REpresentational State Transfer) 已經變成了 web services 和 web APIs 的標配。
在本文中我將向你展示如何簡單地使用 Python 和 Flask 框架來創建一個 RESTful 的 web service。
什麼是 REST？
六條設計規範定義了一個 REST 系統的特點:
客戶端-服務器: 客戶端和服務器之間隔離，服務器提供服務，客戶端進行消費。
無狀態: 從客戶端到服務器的每個請求都必須包含理解請求所必需的信息。換句話說， 服務器不會存儲客戶端上一次請求的信息用來給下一次使用。
可緩存: 服務器必須明示客戶端請求能否緩存。
分層系統: 客戶端和服務器之間的通信應該以一種標準的方式，就是中間層代替服務器做出響應的時候，客戶端不需要做任何變動。
統一的接口: 服務器和客戶端的通信方法必須是統一的。
按需編碼: 服務器可以提供可執行代碼或腳本，為客戶端在它們的環境中執行。這個約束是唯一一個是可選的。
什麼是一個 RESTful 的 web service？
REST 架構的最初目的是適應萬維網的 HTTP 協議。
RESTful web services 概念的核心就是“資源”。 資源可以用 URI 來表示。客戶端使用 HTTP 協議定義的方法來發送請求到這些 URIs，當然可能會導致這些被訪問的”資源“狀態的改變。
HTTP 標準的方法有如下:
========== ===================== ==================================
HTTP 方法 行為 示例
========== ===================== ==================================
GET 獲取資源的信息
GET 獲取某個特定資源的信息
POST 創建新資源
PUT 更新資源
DELETE 刪除資源
========== ====================== ==================================
REST 設計不需要特定的數據格式。在請求中數據可以以 JSON 形式, 或者有時候作為 url 中查詢參數項。
設計一個簡單的 web service
堅持 REST 的準則設計一個 web service 或者 API 的任務就變成一個標識資源被展示出來以及它們是怎樣受不同的請求方法影響的練習。
比如說，我們要編寫一個待辦事項應用程序而且我們想要為它設計一個 web service。要做的第一件事情就是決定用什麼樣的根 URL 來訪問該服務。例如，我們可以通過這個來訪問:
http://[hostname]/todo/api/v1.0/
在這裡我已經決定在 URL 中包含應用的名稱以及 API 的版本號。在 URL 中包含應用名稱有助於提供一個命名空間以便區分同一系統上的其它服務。在 URL 中包含版本號能夠幫助以後的更新，如果新版本中存在新的和潛在不兼容的功能，可以不影響依賴於較舊的功能的應用程序。
下一步驟就是選擇將由該服務暴露(展示)的資源。這是一個十分簡單地應用，我們只有任務，因此在我們待辦事項中唯一的資源就是任務。
我們的任務資源將要使用 HTTP 方法如下:
========== =============================================== =============================
HTTP 方法 URL 動作
========== =============================================== ==============================
GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 檢索任務列表
GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 檢索某個任務
POST http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 創建新任務
PUT http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 更新任務
DELETE http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 刪除任務
========== ================================================ =============================
我們定義的任務有如下一些屬性:
id: 任務的唯一標識符。數字類型。
title: 簡短的任務描述。字符串類型。
description: 具體的任務描述。文本類型。
done: 任務完成的狀態。布爾值。
目前為止關於我們的 web service 的設計基本完成。剩下的事情就是實現它！
Flask 框架的簡介
如果你讀過 Flask Mega-Tutorial 系列，就會知道 Flask 是一個簡單卻十分強大的 Python web 框架。
在我們深入研究 web services 的細節之前，讓我們回顧一下一個普通的 Flask Web 應用程序的結構。
我會首先假設你知道 Python 在你的平台上工作的基本知識。 我將講解的例子是工作在一個類 Unix 操作系統。簡而言之，這意味着它們能工作在 Linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。 如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的話，命令會有所不同。
讓我們開始在一個虛擬環境上安裝 Flask。如果你的系統上沒有 virtualenv，你可以從 上下載:
$ mkdir todo-api
$ cd todo-api
$ virtualenv flask
New python executable in flask/bin/python
Installing setuptools……………………….done.
Installing pip……………….done.
$ flask/bin/pip install flask
既然已經安裝了 Flask，現在開始創建一個簡單地網頁應用，我們把它放在一個叫 app.py 的文件中:
#!flask/bin/pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route(‘/’)def index():
return “Hello, World!”if __name__ == ‘__main__’:
app.run(debug=True)
為了運行這個程序我們必須執行 app.py:
$ chmod a+x app.py
$ ./app.py
* Running on
* Restarting with reloader
現在你可以啟動你的網頁瀏覽器，輸入 看看這個小應用程序的效果。
簡單吧？現在我們將這個應用程序轉換成我們的 RESTful service！
使用 Python 和 Flask 實現 RESTful services
使用 Flask 構建 web services 是十分簡單地，比我在 Mega-Tutorial 中構建的完整的服務端的應用程序要簡單地多。
在 Flask 中有許多擴展來幫助我們構建 RESTful services，但是在我看來這個任務十分簡單，沒有必要使用 Flask 擴展。
我們 web service 的客戶端需要添加、刪除以及修改任務的服務，因此顯然我們需要一種方式來存儲任務。最直接的方式就是建立一個小型的數據庫，但是數據庫並不是本文的主體。學習在 Flask 中使用合適的數據庫，我強烈建議閱讀 Mega-Tutorial。
這裡我們直接把任務列表存儲在內存中，因此這些任務列表只會在 web 服務器運行中工作，在結束的時候就失效。 這種方式只是適用我們自己開發的 web 服務器，不適用於生產環境的 web 服務器， 這種情況一個合適的數據庫的搭建是必須的。
我們現在來實現 web service 的第一個入口:
#!flask/bin/pythonfrom flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)tasks = [
{
‘id’: 1,
‘title’: u’Buy groceries’,
‘description’: u’Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol’,
‘done’: False
},
{
‘id’: 2,
‘title’: u’Learn Python’,
‘description’: u’Need to find a good Python tutorial on the web’,
‘done’: False
}]@app.route(‘/todo/api/v1.0/tasks’, methods=[‘GET’])def get_tasks():
return jsonify({‘tasks’: tasks})if __name__ == ‘__main__’:
app.run(debug=True)
正如你所見，沒有多大的變化。我們創建一個任務的內存數據庫，這裡無非就是一個字典和數組。數組中的每一個元素都具有上述定義的任務的屬性。
取代了首頁，我們現在擁有一個 get_tasks 的函數，訪問的 URI 為 /todo/api/v1.0/tasks，並且只允許 GET 的 HTTP 方法。
這個函數的響應不是文本，我們使用 JSON 數據格式來響應，Flask 的 jsonify 函數從我們的數據結構中生成。
使用網頁瀏覽器來測試我們的 web service 不是一個最好的注意，因為網頁瀏覽器上不能輕易地模擬所有的 HTTP 請求的方法。相反，我們會使用 curl。如果你還沒有安裝 curl 的話，請立即安裝它。
通過執行 app.py，啟動 web service。接着打開一個新的控制台窗口，運行以下命令:
$ curl -i
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 294
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 04:53:53 GMT
{
“tasks”: [
{
“description”: “Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol”,
“done”: false,
“id”: 1,
“title”: “Buy groceries”
},
{
“description”: “Need to find a good Python tutorial on the web”,
“done”: false,
“id”: 2,
“title”: “Learn Python”
}
]
}
我們已經成功地調用我們的 RESTful service 的一個函數！
現在我們開始編寫 GET 方法請求我們的任務資源的第二個版本。這是一個用來返回單獨一個任務的函數:
from flask import abort@app.route(‘/todo/api/v1.0/tasks/int:task_id’, methods=[‘GET’])def get_task(task_id):
task = filter(lambda t: t[‘id’] == task_id, tasks)
if len(task) == 0:
abort(404)
return jsonify({‘task’: task[0]})
第二個函數有些意思。這裡我們得到了 URL 中任務的 id，接着 Flask 把它轉換成 函數中的 task_id 的參數。
我們用這個參數來搜索我們的任務數組。如果我們的數據庫中不存在搜索的 id，我們將會返回一個類似 404 的錯誤，根據 HTTP 規範的意思是 “資源未找到”。
如果我們找到相應的任務，那麼我們只需將它用 jsonify 打包成 JSON 格式並將其發送作為響應，就像我們以前那樣處理整個任務集合。
調用 curl 請求的結果如下:
$ curl -i
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 151
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:21:50 GMT
{
“task”: {
“description”: “Need to find a good Python tutorial on the web”,
“done”: false,
“id”: 2,
“title”: “Learn Python”
}
}
$ curl -i
HTTP/1.0 404 NOT FOUND
Content-Type: text/html
Content-Length: 238
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:21:52 GMT
!DOCTYPE HTML PUBLIC “-//W3C//DTD HTML 3.2 Final//EN”
title404 Not Found/title
h1Not Found/h1
pThe requested URL was not found on the server./ppIf you entered the URL manually please check your spelling and try again./p
當我們請求 id #2 的資源時候，我們獲取到了，但是當我們請求 #3 的時候返回了 404 錯誤。有關錯誤奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，這是因為 Flask 按照默認方式生成 404 響應。由於這是一個 Web service 客戶端希望我們總是以 JSON 格式回應，所以我們需要改善我們的 404 錯誤處理程序:
from flask import make_response@app.errorhandler(404)def not_found(error):
return make_response(jsonify({‘error’: ‘Not found’}), 404)
我們會得到一個友好的錯誤提示:
$ curl -i
HTTP/1.0 404 NOT FOUND
Content-Type: application/json
Content-Length: 26
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:36:54 GMT
{
“error”: “Not found”
}
接下來就是 POST 方法，我們用來在我們的任務數據庫中插入一個新的任務:
from flask import request@app.route(‘/todo/api/v1.0/tasks’, methods=[‘POST’])def create_task():
if not request.json or not ‘title’ in request.json:
abort(400)
task = {
‘id’: tasks[-1][‘id’] + 1,
‘title’: request.json[‘title’],
‘description’: request.json.get(‘description’, “”),
‘done’: False
}
tasks.append(task)
return jsonify({‘task’: task}), 201
添加一個新的任務也是相當容易地。只有當請求以 JSON 格式形式，request.json 才會有請求的數據。如果沒有數據，或者存在數據但是缺少 title 項，我們將會返回 400，這是表示請求無效。
接着我們會創建一個新的任務字典，使用最後一個任務的 id + 1 作為該任務的 id。我們允許 description 字段缺失，並且假設 done 字段設置成 False。
我們把新的任務添加到我們的任務數組中，並且把新添加的任務和狀態 201 響應給客戶端。
使用如下的 curl 命令來測試這個新的函數:
$ curl -i -H “Content-Type: application/json” -X POST -d ‘{“title”:”Read a book”}’
HTTP/1.0 201 Created
Content-Type: application/json
Content-Length: 104
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:56:21 GMT
{
“task”: {
“description”: “”,
“done”: false,
“id”: 3,
“title”: “Read a book”
}
}
注意：如果你在 Windows 上並且運行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不會有任何問題。然而，如果你使用原生的 curl，命令會有些不同:
curl -i -H “Content-Type: application/json” -X POST -d “{“””title”””:”””Read a book”””}”
當然在完成這個請求後，我們可以得到任務的更新列表:
$ curl -i
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 423
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:57:44 GMT
{
“tasks”: [
{
“description”: “Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol”,
“done”: false,
“id”: 1,
“title”: “Buy groceries”
},
{
“description”: “Need to find a good Python tutorial on the web”,
“done”: false,
“id”: 2,
“title”: “Learn Python”
},
{
“description”: “”,
“done”: false,
“id”: 3,
“title”: “Read a book”
}
]
}
剩下的兩個函數如下所示:
@app.route(‘/todo/api/v1.0/tasks/int:task_id’, methods=[‘PUT’])def update_task(task_id):
task = filter(lambda t: t[‘id’] == task_id, tasks)
if len(task) == 0:
abort(404)
if not request.json:
abort(400)
if ‘title’ in request.json and type(request.json[‘title’]) != unicode:
abort(400)
if ‘description’ in request.json and type(request.json[‘description’]) is not unicode:
abort(400)
編程：python怎麼調用android的API？
1、下載相關軟件包
下載地址：（），我們需要下載如下幾個文件：
並將這5個文件複製到 Android SDK目錄下，（我這裡複製到 /opt/android-sdk-linux/platform-tools , adb工具現在被放在platform-tools下，而不是原來的tools目錄）
2、安裝 .apk 程序
注意：在安裝前,請你保持Android 虛擬器的運行狀態。
到終端下,進入 platform-tools 目錄運行命令:
sudo ./adb install sl4a_r3.apk
安裝不需要太多時間,很快完成,如果你看到“Success”,則表示你安裝成功,否則請嘗試重新安裝。安同樣方法,安裝python_for_android_r1.apk。
3、安裝Python
回到虛擬器，點擊 圖標，進入程序菜單界面。
4、import Android，即可調用各個類。
Python數據庫API(DB API)
雖然 Python 需要為操作不同的數據庫使用不同的模塊，但不同的數據庫模塊並非沒有規律可循，因為它們基本都遵守 Python 制訂的 DB API 協議，目前該協議的最新版本是 2.0，因此這些數據庫模塊有很多操作其實都是相同的。下面先介紹不同數據庫模塊之間的通用內容。
全局變量
Python 推薦支持 DB API 2.0 的數據庫模塊都應該提供如下 3 個全局變量：
apilevel：該全局變量顯示數據庫模塊的 API 版本號。對於支持 DB API 2.0 版本的數據庫模塊來說，該變量值通常就是 2.0。如果這個變量不存在，則可能該數據庫模塊暫時不支持 DB API 2.0。讀者應該考慮選擇使用支持該數據庫的其他數據庫模塊。
threadsafety：該全局變量指定數據庫模塊的線程安全等級，該等級值為 0～3 ，其中 3 代表該模塊完全是線程安全的；1 表示該模塊具有部分線程安全性，線程可以共享該模塊，但不能共享連接；0 則表示線程完全不能共享該模塊。
paramstyle：該全局變量指定當 SQL 語句需要參數時，可以使用哪種風格的參數。該變量可能返回如下變量值：
format：表示在 SQL 語句中使用 Python 標準的格式化字符串代表參數。例如，在程序中需要參數的地方使用 %s，接下來程序即可為這些參數指定參數值。
pyformat：表示在 SQL 語句中使用擴展的格式代碼代表參數。比如使用 %(name)，這樣即可使用包含 key 為 name 的字典為該參數指定參數值。
qmark：表示在 SQL 語句中使用問號（?）代表參數。在 SQL 語句中有幾個參數，全部用問號代替。
numeric：表示在 SQL 語句中使用數字佔位符（:N）代表參數。例如：1 代表一個參數，:2 也表示一個參數，這些數字相當於參數名，因此它們不一定需要連續。
named：表示在 SQL 語句中使用命名佔位符（:name）代表參數。例如 :name 代表一個參數，:age 也表示一個參數。
通過查閱這些全局變量，即可大致了解該數據庫 API 模塊的對外的編程風格，至於該模塊內部的實現細節，完全由該模塊實現者負責提供，通常不需要開發者關心。
數據庫 API 的核心類
遵守 DB API 2.0 協議的數據庫模塊通常會提供一個 connect() 函數，該函數用於連接數據庫，並返回數據庫連接對象。
數據庫連接對象通常會具有如下方法和屬性：
cursor(factory=Cursor)：打開游標。
commit()：提交事務。
rollback()：回滾事務。
close()：關閉數據庫連接。
isolation_level：返回或設置數據庫連接中事務的隔離級別。
in_transaction：判斷當前是否處於事務中。
上面第一個方法可以返回一個游標對象，游標對象是 Python DB API 的核心對象，該對象主要用於執行各種 SQL 語句，包括 DDL、DML、select 查詢語句等。使用游標執行不同的 SQL 語句返回不同的數據。
游標對象通常會具有如下方法和屬性：
execute(sql[, parameters])：執行 SQL 語句。parameters 參數用於為 SQL 語句中的參數指定值。
executemany(sql, seq_of_parameters)：重複執行 SQL 語句。可以通過 seq_of_parameters 序列為 SQL 語句中的參數指定值，該序列有多少個元素，SQL 語句被執行多少次。
executescript(sql_script)：這不是 DB API 2.0 的標準方法。該方法可以直接執行包含多條 SQL 語句的 SQL 腳本。
fetchone()：獲取查詢結果集的下一行。如果沒有下一行，則返回 None。
fetchmany(size=cursor.arraysize)：返回查詢結果集的下 N 行組成的列表。如果沒有更多的數據行，則返回空列表。
fetchall()：返回查詢結果集的全部行組成的列表。
close()：關閉游標。
rowcount：該只讀屬性返回受 SQL 語句影響的行數。對於 executemany() 方法，該方法所修改的記錄條數也可通過該屬性獲取。
lastrowid：該只讀屬性可獲取最後修改行的 rowid。
arraysize：用於設置或獲取 fetchmany() 默認獲取的記錄條數，該屬性默認為 1。有些數據庫模塊沒有該屬性。
description：該只讀屬性可獲取最後一次查詢返回的所有列的信息。
connection：該只讀屬性返回創建游標的數據庫連接對象。有些數據庫模塊沒有該屬性。
總結來看，Python 的 DB API 2.0 由一個 connect() 開始，一共涉及數據庫連接和游標兩個核心 API。它們的分工如下：
數據庫連接：用於獲取游標、控制事務。
游標：執行各種 SQL 語句。
掌握了上面這些 API 之後，接下來可以大致歸納出 Python DB API 2.0 的編程步驟。
操作數據庫的基本流程
使用 Python DB API 2.0 操作數據庫的基本流程如下：
調用 connect() 方法打開數據庫連接，該方法返回數據庫連接對象。
通過數據庫連接對象打開游標。
使用游標執行 SQL 語句（包括 DDL、DML、select 查詢語句等）。如果執行的是查詢語句，則處理查詢數據。
關閉游標。
關閉數據庫連接。
下圖顯示了使用 Python DB API 2.0 操作數據庫的基本流程。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/189180.html
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